遠鉄50万人のビッグデータ

ITmediaに掲載された、遠鉄(遠州鉄道)による50万人のビッグデータ活用に関しての記事。利用者がほぼ浜松市を中心とした静岡県西部地域に限定されることや、その場合の人口比でみて50万人と言うと約半分くらいのカバー率(成人人口で考えたら80%位?)での動態調査となるから、かなり正確なデータ解析が出来るんだろうなぁ。残念ながら(幸いながら-?)、私は「えんてつカード」は保有していないので、このビッグデータ解析には含まれないんですが。

遠鉄では自社のICカードとして「ナイスパス」と言う名称のカードを発行していて、こちらは私も保有して市内のバスや鉄道(赤電)に乗るときは利用しています。これを、「View Suicaカード」みたいな一体型にしてくれるなら、考えないでも無いんだけど。もっとも、個人的に一番Suicaの利便性を感じるのは「モバイルSuica」で携帯(スマホ)一つで移動も買い物も出来るところなので、その点微妙なのは確か。で、ナイスパスと連動しないと、バスや電車の傾向分析は出来ないと思うんだけど、どうするんだろうか。えんてつカードでオートチャージを設定しているナイスパスの履歴を、そのカード保有者データとマージして分析するんだろうか。それはそれで、記事の最後にも書いてある「気持ち悪い使い方」に繋がりかねないんだけど。

「ビッグデータ」と聞くと、どうしても大規模で混沌としたデータの海の中から、一筋の意味あるデータを拾い出すような、凄く大変な作業を先ず想像するのですが、このえんてつカードのように、利用者も利用地域も利用目的も限定できて、さらにカバー率が非常に高ければ、そこから拾い出されたデータの持つ優位性や相関性に関しても信頼性の高いものが出てきそうですね。日本全国とか関東とか出なくても、こういう地方の中核都市とか地域限定での分析って面白そう。場合によっては、浜松市の市街地再開発のヒントとかも出てくるかも。カード保有者の生活圏、購買傾向、市街地への移動履歴、なんかの相関関係を見れば、市街地で準備すべき店舗やサービス業態が絞れるだろうし、場合によっては曜日とか時期によって販売形態を変更してみるとか。

書かれている内容的には、ビッグデータの活用方法の一例としてそれ程珍しいものでは無いと思うけれど、地元企業の話と言うだけで一寸興味の強さが変わってしまいます。