地域社会の動きに着目し、特性を捉えた企業活動を

企業活動は、地域社会との関わりの中で成立しています。地域社会の構造から自社を俯瞰し、関連するエリアやコミュニティ空間にあるデータを解析することで、より客観的に現状を把握し、最適な対策を講じることができます。
人々にとって心地良いサービスに満たされた社会の実現を支援していくこと。
それが、グルーヴノーツが推進する「City as a Service」です。

企業活動は、
地域社会で起きていることの断片

地域社会全体の動きを把握し、企業活動のさまざまな意思決定に活かす。

社会が大きく変化を見せる中、企業の活動拠点や生活の場の実態・ニーズに即した経済圏として、「街 ≒ 都市」を地域社会の一つのコミュニティ単位に捉え、その特徴に合わせたサービス提供を図る重要性はますます高まっています。

「City as a Service」は、地域社会を舞台にさまざまな異なる切り口のデータを組み合わせて、社会全体や企業の活動状況を可視化。さらには、AIと量子コンピュータで変化を予測し、施策実行の最適化を図ることで、人々にとって心地良いサービスに満たされた社会の実現を支援していきます。

街全体の動きを把握し、街を予測することで、最適なサービスを実現

多様なデータを組み合わせ、
より大きなストーリーを導き出す

地域社会に散らばる多様なデータを組み合わせて解析すると、 その地域の生活者や訪れた旅行者が、どんな経路でどこへ行きどんな消費をしたか、という一連の流れを知ることができます。
これにより、個々の「小さなストーリー」がより鮮明に浮かび上がります。

小さなストーリーを組み合わせて、地域社会の特徴(傾向や構造)を反映した 「大きなストーリー」を導き出すことで、 一般的な統計データなどとは異なる切り口から、 ビジネスに有効なヒントを導き出すことが可能になります。

最新の購買データなどから、人々の意志・行動目的を解析し、 今この地域で何が起こっているのかを的確に把握することで、 データに裏付けされた新たな気付きや仮説の獲得、 より安定的で高精度な予測、そしてその先の最適化へと施策が繋がっていきます。

CaaSダッシュボード」
によるデータの可視化

「CaaS(City as a Service)ダッシュボード)」は、地域社会の動向・人の移動目的、それらの変化を知るためのサービスです。

特定の個人を識別不可能にしたデータをもとに、AIや量子コンピュータを活用した解析を行い、地域社会の状況を可視化します。来客数や売価の最大化、ニーズに合致した棚割りや在庫の最適化、チャンスロスや廃棄ロスの削減のためなど、ビジネスの戦略立案・マーケティング・需要予測・業務効率化などに役立つ情報を、業界・業種ごとのテーマに分けて、情報を可視化します。

  • Strategy
    ビジネス戦略の立案

    ビジネスモデル、市場・競合の分析、
    事業内の資源配分の決定に

  • Marketing
    マーケティング

    顧客ニーズを的確に把握するためのリサーチや、
    様々な販促計画の策定に

  • Predict
    需要・売上予測

    短期・長期の傾向を捉えて先々を予測し、
    仕入れなど各種最適化へ

多様なデータから導き出す
新たな切り口、新たな気付き

  1. Past 過去の状況は?

    どういう経緯があるか……
    あの時と比べると……

    過去のデータから学び・比較し、
    多様な切り口で新たな気付きを得る

  2. Present 今の状況は?

    何が起こっているか……
    なぜこうなったか……

    外部のデータで「今」を俯瞰し、
    根拠をもとに目の前の状況を理解する

  3. Future 近い将来は?

    このまま行けば……
    もしこうなったら……

    未来に起こり得ることを予測し、
    パターンに応じた最適な対策を行う

CaaSダッシュボードが
もたらす示唆

相互に木と森を見て事業推進

地域社会 マクロな視点 活性化、ブランディング、都市開発目的など

地域社会全体の購買行動を解析

  • どんな顧客が、どんな購買行動をしているか?
    • Ex. 平日のワーカーや休日の来訪者
  • 地域の軸となる施設やコンテンツは何か?
  • 距離がある区画でも、併売など関連性がないか?

ブランディング検証・マーケティングの再考

  • 地域全体の購買傾向から、足元商圏で吸収できるポテンシャルは?
    • Ex. 平均的な外食費、休日の購買重心
  • 地域社会の購買や行動の構成をもとにした、適切なKPIは?
  • 多様な地域社会の住民は、何を求めているか?
    • Ex. 地域の人気店で購買後、どこへ立ち寄っているか?

大型商業施設 ややマクロな視点 来客数の最大化や、イベントなどの企画立案目的

施設全体の集客に関する改善施策に活かす

  • 施設で購買した人の属性や、どこから来てどこへ行くか?
    • Ex. ワンタイムの観光客、近郊住民の定期来訪との判別など
  • 施設の軸となる場所やコンテンツは何か?
  • 他の複合施設、建物間での併買の状況は?

企画・戦略の検証 / テナント誘致・リーシング

  • 施設外での購買傾向から、施設内で吸収可能なポテンシャルは?
    • Ex. 平均的な外食費、休日の購買重心
  • 施設の課題に応じた最適なKPI設定とは?
  • キャンペーンによる新規顧客の流入施策や、併売効果の検証
  • 施設全体に良い影響のある、空きテナント誘致・リーシング検討

店舗 ややミクロな視点 顧客の属性やニーズ、購買行動を解析に活用する

顧客属性や購買行動から、適正在庫・適正な棚割りを考える

  • どんな属性の顧客が、どんな購買行動の流れの中で来店したか
    • Ex. ワンタイムの観光客、近郊住民による定期来訪かの判別
  • 的確にニーズを理解し、チャンスロスや、廃棄ロスを削減する

販売戦略、出店計画

  • 自店を含む購買行動からニーズを読み解き、仕入や棚割りを改善
  • 地域や購買行動の特性を活用し、出店計画を立案
    • Ex. 商品戦略・パルス型消費への適応
    • Ex. 複合店舗の出店

JCBとの実証実験を行っています

グルーヴノーツは、JCBと社会課題の解決に向けた地域社会の可視化やデータの有効活用を目的に、JCBクレジットカードの匿名加工情報から作成した購買統計データ活用に関する基本合意書を2020年5月に締結しました。2020年10月からは、CaaSダッシュボードの提供に向けた実証実験を実施しています。chevron_right詳しくはこちら

購買統計データと匿名加工について

プライバシー保護のため、クレジットカードの決済情報は、特定の個人が識別できず元の個人情報に復元できない状態にJCBが加工した「匿名加工情報」を活用しています。その匿名加工情報をグルーヴノーツが分析し、購買動向や人流を把握できるように加工したものが、購買統計データです。

グルーヴノーツは、今後も「City as a Service」における購買統計データの活用を皮切りに、気象データやSNS投稿データ、人流データや商業施設・ビルの利用データなど様々なデータを連携し、地域社会のビッグデータから状況の可視化や分析を通じた社会への価値提供を目指してまいります。

購買統計データと匿名加工

地域社会の多様なデータを柔軟に連携するための
プラットフォーム

政治経済や顧客の動向が日々刻々と変容し、時に急激に変化する時代。「外部環境の変化」をつぶさに捉え、すばやく対策を講じる重要性が高まっています。

豊かな人間性にあふれる社会の実現を目指して、地域社会の多様なデータを柔軟に連携するためのプラットフォームとして価値向上と拡大に努めてまいります。

今後も「都市(≒街)」に関わる多様なデータのエコシステムを構築し、柔軟な連携を生み出すプラットフォームとして、価値向上と拡大に努めて参ります。

商業、観光、交通、環境、医療、教育など、都市全体の課題となっているものをテーマ別に取り上げて浸透させ、データ連携の新たなスタンダードを目指します。

CITY AS A SERVICE の様々なデータ連携

手元に無いデータを活用できる

企業ごとに収集・管理されているデータは、ある出来事の一部分です。その出来事を俯瞰して正しく把握するためには、企業を取り巻く多様なデータが必要になります。

本サービスでは、地域社会の多様なデータを組み合わせ、さまざまな技術を用いて解析します。手元に無いデータを活用することで、自社のデータだけでは分からなかった新たなヒントを得ることができます。

Utilize data

データの販売ルートとして活用できる

自社が保有するデータの一部を提供・販売することを新規ビジネスとして検討している企業や、すでにデータ販売ビジネスを行っている事業者にとっては、新たな販売ルートとしてもご活用いただけます。

ある企業にとって、「ただ集めているデータ」として価値を見出せていない場合でも、他の企業から見てみると、データの組み合わせ方や活かし方次第では、莫大な価値を生み出す重要な情報として重宝されることも考えられます。

Provide data

City as a Service を支える仕組み

グルーヴノーツは、社会課題解決の一助として機械学習/量子コンピュータの民主化を掲げ、
専門的な処理を自動化・簡素化することでシステム開発工数を抑え、
誰でも手軽にデータ分析からAI予測、量子コンピュータ活用ができるクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」の開発・提供に努めています。
これまで培ってきたテクノロジーの力と着想を活かし、
様々なデータ提供/街づくりパートナーと連携して「地域社会」を舞台にビッグデータ/AI/量子コンピュータを活用することで、
快適で豊かなサービスを創出する「City as a Service」の取り組みを進めています。