2022 FIFAワールドカップの出場国別サポーターの人流を調査

〜国別サポーターの比率はいかに？〜

クロスロケーションズ株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役:小尾一介、以下クロスロケーションズ）は、独自開発の位置情報ビッグデータ解析エンジン「Location Engine™（以下、LE）」とその機能を使ったクラウド型分析プラットフォーム「 Location AI Platform®（以下、LAP）」 およびオンライン登録で人流データ分析が可能な「人流アナリティクス™」（以下、JA）を提供しています。
このたび、戦略的パートナーシップを結んでいるNear Intelligence Inc. のグローバルデータプラットフォームVistaのデータを使用して、世界最大のスポーツイベント2022 FIFAワールドカップの出場国別サポーターの人流を自主調査しました。

 

• 調査対象期間

FIFA2022ワールドカップ各会場開催期間（2022年11月20日から12月18日）

 

• 会場(2022 FIFAワールドカップカタール大会試合会場)

ルサイル アイコニック スタジアム、ハリーファ インターナショナル スタジアム、アル ベイト スタジアム、アル ジャノブ スタジアム、エデュケーション シティ スタジアム、アル ライヤーン スタジアム（旧アフメド ビン アリ スタジアムの敷地内）、アル サマーマ スタジアム、ラス アブ アブード スタジアム
 

写真.Khalifa International Stadium

 

• データ収集画面

2022 FIFAワールドカップカタール大会が行われた各会場エリアを設定し、そこに訪れた出場国サポーターのデータを収集して統計しています。※開催国カタールのデータは除く

図1. Khalifa International Stadiumの人流データ集計

 

• 2022 FIFAワールドカップ出場国のサポーター分布

※主催国カタールを除く来訪上位10カ国の比率

図2. 2022 FIFAワールドカップ出場国 主催国カタールを除く来訪上位10カ国の比率

 

• 分析結果と考察

2022 FIFAワールドカップ開催期間中、出場国からのサポーターがどのくらい現地会場に訪れていたかを人流データを元に調査した結果、開催国カタールを除くとサウジアラビアとアメリカがほぼ同比率、続いて日本という結果がでました。また、上位には決勝トーナメントまで進んだ出場国の割合が高いことがわかります。日本においても遠路はるばる駆け付けたサポーターが多数いたということがわかりました。

 

• 分析データの特色

グローバルデータプラットフォームVistaは位置情報を基にID別に居住地が推定できるので、そこから居住国を区別できます。今回の調査ではその機能を使用しています。


■クロスロケーションズ株式会社について

「多種多様な位置情報や空間情報を意味のある形で結合・解析・視覚化し、誰でも活用できるようにすること」をミッションとしています。位置情報ビッグデータをAIが解析・視覚化する独自技術である「Location Engine™」の開発とビジネス活用クラウド型プラットフォーム「Location AI Platform®」、クラウドサービス「人流アナリティクスTM」などの開発および、人流データの活用による企業のビジネス拡大を支援する「Location Marketing Service」の提供により、‟ロケーションテック”を推進しています。

社名:クロスロケーションズ株式会社
URL:https://www.x-locations.com/
代表者:代表取締役 小尾 一介
所在地:〒150-0022 東京都渋谷区恵比寿南1-2-9 小林ビル6F
事業内容:
・位置情報ビッグデータ解析エンジン「Location Engine™」の開発とビジネス活用クラウド型プラットフォーム「Location AI Platform®」、クラウドサービス「人流アナリティクスTM」の開発・提供。
・次世代の位置情報マーケティングサービス「Location Marketing Service」による「Location Ad 2.0」の提供。

◆当社の提供する位置情報分析データについて
当社の提供するデータは、ユーザーのスマートフォンアプリのGPSデータで、ユーザーから個人情報を紐づけない形で完全匿名化の上、分析利用を目的に第三者利用について許諾を得たデータのみを利用しています。　　　　　（https://www.x-locations.com/privacy-policy/ ）

完全匿名化データを利用することにより当社独自開発の分析エンジンである「Location Engine™」は端末ID、緯度経度情報、タイムスタンプを直接に地図・施設情報と連携して分析することで「メッシュ型位置情報データでの分析」では困難なピンポイントでの分析データを提供することが可能となっています。