Spatial Data Science Bootcampは盛況のうちに終了いたしました。

ご来場の皆様、お忙しい中、会場まで足をお運びいただき、誠に有難うございました。
懇親会やアンケートでもたくさんのお褒めのお言葉を頂戴いたしまして、心より感謝申し上げます。
今後もさらに充実した内容のイベントを企画してまいります。
PSS NEWSでお知らせいたしますので、どうぞよろしくお願いいたします。
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空間データサイエンス・ブートキャンプ (講習・ハンズオントレーニング)

Spatial Data Science Bootcamp は、アカデミック、ビジネス、公共などあらゆる分野のデータサイエンスおよびデータ分析の専門家のための1日の集中コースです。ニューヨークとロンドンでオンライン開催したカンファレンスでは、世界中から何千人もの人が集まり、空間データサイエンスのユースケースについての議論が交わされました。

Bootcampは多数の国、業界における先進事例についての情報提供だけでなく、実践的な体験を求める参加者や、データサイエンスチームのスキル向上を求める組織のリクエストに応える形で生まれました。

これまで空間データは「どこで」に注目してきましたが、小売、不動産、通信、設備といったあらゆる分野で、空間データサイエンスとデータ分析のリーダー達は「どこで」をさらに進めて「なぜ」その事象が起きたのかを説明しようとしています。

このコースでは、空間データサイエンスに取り組もうとしているみなさんに基礎的な情報をお伝えするだけでなく、すでに空間データサイエンスを使われている方にも満足いただける、一歩踏み込んだトピックスとハンズオントレーニングを「日本語で」ご提供いたします。

赤坂 宗光(東京農工大学)
赤坂 宗光(東京農工大学)
Christopher Kyed(PSS)
Christopher Kyed(PSS)
鳥越 貴智(トヨタ自動車株式会社)
鳥越 貴智(トヨタ自動車株式会社)
今木 洋大(PSS)
今木 洋大(PSS)
加瀬 正和(ジオテクノロジーズ株式会社)
加瀬 正和(ジオテクノロジーズ株式会社)
Helen Mckenzie(CARTO)
Helen Mckenzie(CARTO)

◇開催概要

日時:2023年9月29日(金曜日)
場所:東京商工会議所(丸の内二重橋ビル内)地図を見る

主催:CARTO
共催:Pacific Spatial Solutions 株式会社

◇アジェンダ

10:00-10:15 ごあいさつ
 伊勢 紀(PSS)
10:15-11:00 空間データサイエンスのはじめの一歩
 赤坂 宗光(東京農工大学大学院 グローバルイノベーション研究院教授)
11:00-12:00 PLATEAUではじめる空間クエリ(ハンズオン)
 今木 洋大(PSS)
12:00-13:00 −ランチ−
 会場にケータリングサービスをご用意いたします
13:00-13:40 人流・車流の軌跡類似度を用いたクラスター分析(ユースケース)
 鳥越 貴智(トヨタ自動車株式会社 コネクティッド先行開発部 InfoTech)
13:40-14:20 人流データ x 地図 x データサイエンスで見える世界(ユースケース)
 加瀬正和(ジオテクノロジーズ株式会社 データアナリティクスディレクター)
14:20-15:20 はじめての空間データを使ったマシンラーニング(ハンズオン)
 Christopher Kyed(PSS)
15:20-15:50 −休憩−
 
お飲み物とお菓子
15:50-16:50 データ可視化クリニック(ハンズオン)
 Helen McKenzie(CARTO Geospatial Advocate)
16:50-17:00 ごあいさつ
 伊勢 紀(PSS)

 

Spatial Data Science(位置情報を使ったデータサイエンス)とは

位置情報の分析と利用

小売業のマーケティング分野では、これまでも消費者の動きや興味をリアルタイムで取得して、効果的な戦略を立てるために利用されてきました。例えば、以下のような分析と利用が行われてきました。

①顧客セグメンテーション
特定の地域や場所に集まるグループをターゲットとする。
②ジオターゲティング
売り場の近くにいる顧客にプッシュ広告を打つなど、位置情報を基にしたターゲティングを行う。
③動線分析
店舗やモール内の顧客の動きを分析して、商品配置や店舗レイアウトを最適化する。
④リアルタイムプロモーション
天候や店舗の混雑度に合わせて近くのユーザーに特別割引を提供するなど、状況と位置情報を組み合わせた施策を実施。
⑤競合分析
顧客の位置情報から、競合店舗を訪れる顧客の動向を分析して自社の戦略に活かす。
⑥効果測定
イベントやキャンペーンの場所に訪れるユーザーの数と滞在時間、購買行動等のコンバージョンを計測して効果を分析する。
⑦ライフスタイルの分析
長期的な行動分析により、個別のライフスタイルや興味・趣味を深く理解し、パーソナライズされたマーケティングを実施する。
⑧ジオフェンシング
特定の場所に「見えないフェンス」を設定して、顧客の位置情報がその範囲に入った場合に、その顧客の行動特性を分析したり、特別なプロモーションを行う。

他の産業分野を見ると、国内においても位置情報の利用は活発になってきています。

不動産業

  • 利便性や社会環境、周辺施設との関係等の指標から物件や立地の価値を評価する。
  • 特定の条件を満たす地域や物件の検索と顧客への提案。
  • 投資対象のポテンシャル評価を行う。

物流・運輸業

  • 配送ルートの最適化
  • 車両の位置や動き、積載量や燃料消費等をリアルタイムで可視化
  • トラフィック予測と渋滞回避

観光業

  • 観光客の動きや行動パターンの分析。
  • 人気の観光スポットやルートの推奨。
  • ジオターゲティングを使用したプロモーションや割引の提供。

農業

  • プレシジョン農業: 地域ごとの土壌情報や気象データを元に最適な作物の育成計画を策定。
  • 畜産の動物追跡: 畜産動物の健康状態や移動をモニタリング。

エネルギー業

  • 資源探査: 石油やガスの探査活動での地下の構造分析。
  • 再生可能エネルギー: 風力や太陽光発電のための最適な場所の選定。

金融・保険業

  • リスク評価: 災害リスクや犯罪率などの地理的情報を考慮しての保険料の計算。
  • ATMや支店の最適な配置。

公共・行政

  • 都市計画やインフラの整備。
  • 災害時の緊急対応: 被害状況の確認や救助活動の調整。

ヘルスケア

  • 疾病の拡散の監視や予測。
  • 医療施設の配置や医療サービスの最適化。