世界42億IDの位置情報ビッグデータをLocaiton Engine™に導入。

グローバルな人流データ分析を実現し、訪日外国人旅行者の人流分析と広告配信でも50%をカバー。

クロスロケーションズ（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AIによる位置情報ビッグデータ解析エンジン「Location Engine™（以下、LE）」と、その機能を活用したクラウド型分析プラットフォーム「Location AI Platform®（以下、LAP）」、さらに人流分析に基づいた国内向けおよび訪日外国人向け広告配信サービス（Location Marketing Service および Inbound Marketing Service）を提供しています。

このたび、複数のグローバル位置情報データプロバイダーとのパートナーシップ提携を確立し、グローバル位置情報データの大幅な拡充を実現しました。このLEの強化は、既に国内の多くの企業に提供している「人流データの見える化とビジネス活用のサービス＝ロケーションテック」の海外展開の素地が整い、近い将来にアジア圏への進出を予定しています。

図1. データ取得からLocation Engine™、各サービスのフローの流れ

グローバル位置情報データを自社開発のエンジンで分析し、可視化を実現。さらに広告配信サービスも提供

世界のスマホ端末の普及数は68億台と発表されています。その約60％にあたる42億台のスマホ（当社従来比３倍）から、許諾済み位置情報データ（注1）を収集し、LEで解析することで、国内外の様々な地点・エリアの「人流の可視化」が可能となります。

このデータを自社開発・運用しているスマホ広告配信システムDSP（Demand Side Platform ※注2）やSNS広告で活用することで、インバウンドおよびアウトバウンドの広告配信サービスを大幅に拡充し、提供を開始します。利用企業はLEによる国内外の任意の地点・エリアでの人流分析を通じて、日本人および訪日外国人の行動分析が可能となり、分析データを活用したマーケティング施策としてスマホ位置情報広告（ジオ・ターゲティング広告）による集客・販売促進も可能となります。

世界位置情報データを活用し、外国人の来日前の居住国を的確に把握。訪日客の50%を対象とした広告配信を実現

2024年3月には訪日外国人旅行者が月間300万人を超えました（注3）。クロスロケーションズは、従来より海外のスマホ位置情報データを解析することで、来日前の外国人の居住国を正確に推定する技術を開発しており、この技術は外国人が日本国内滞在時に利用するアプリや通信サービスによる判定よりも的確に居住国を把握することができます。また、来日前のスマホ位置情報データに加えて、旅行サイトの閲覧履歴や日本文化に関する検索履歴などを活用し、オーディエンス（注4）として旅マエ広告配信も可能です。さらに、来日時には国内の滞在地をターゲットとした旅ナカ広告配信も提供しています。

今回のグローバルなスマホ位置情報データの拡充により、システムで把握が可能な来日前、来日中、帰国後の外国人数も大幅に増加し、月間で300万人以上の訪日外国人旅行者の50％にリーチすることが可能となりました。（当社従来比４倍）配信対象国も44カ国から世界247の国と地域に増加し、世界中の訪日外国人旅行者に広告を配信することができます。

さらに、広告配信だけでなく、GPS位置情報を活用した来店計測も可能で、費用対効果を定量的に把握し、ROIを判定することができます。

図2. 広告配信対象国上位４０カ国

インバウンド・アウトバウンド広告配信メニューの拡充

・外国人旅行者向けの旅マエ、旅アト配信と日本人旅行者向けアウトバウンド配信の強化

日本国内の外国人旅行者だけでなく、来日前の旅マエ配信、来日後の旅アト配信においても、これまで以上に多くのオーディエンスに広告を配信できるようになります。オーディエンスデータの拡充および推定居住国判定は外国人旅行者だけでなく、日本に居住しているユーザーにも適用されるため、海外旅行中や旅行履歴のある日本人旅行者にも、これまで以上のボリュームで広告を配信することが可能です。

・FacebookやInstagramなどのSNS配信にも対応

オーディエンスデータの拡充とともに、広告配信のメニューも追加します。これまで、旅マエ、旅ナカ、旅アトの配信はDSP（注4）配信に限定されていましたが、今回のメニューの追加により、新たにFacebookやInstagramにも外国人旅行者向け広告を配信できるようになります。

詳細なインバウンド旅行者レポートの提供

・訪日外国人旅行者の来訪・周遊傾向分析

広告配信だけでなく、観光地を訪れた外国人旅行者の居住国のランキングや行動パターンなど、より詳細なレポートの提供が可能になります。GPS位置情報に基づくデータのため、Wi-Fiやビーコンが設置されていない国立公園のような観光地でも周遊傾向を分析できます。これにより、流入経路やよく立ち寄る場所の分析だけでなく、外国人旅行者が注目する新たな観光地の発見やオーバーツーリズム対策にも活用できます。

図3. 大阪市内のインバウンド（訪日外国人旅行者）分析

・店舗周辺のインバウンド旅行者の来訪傾向分析

外国人旅行者が多い地域をランキングし、店舗や施設の周辺にどれだけの外国人旅行者がいるかを定量的に把握し、周遊傾向を視覚化できます。外国人旅行者向けのビジネスを展開している流通・小売業、飲食業やサービス業、消費財メーカーや飲料・食品メーカーは、ビジネスチャンスの所在をデータで把握し、出店や販売促進、営業戦略の立案などに活かすことができます。

図4. 大阪道頓堀周辺のインバウンド人流 周遊分析（来訪者が多い地域をランキング表示）

・海外市場の人流データ分析

世界42億の位置情報データを活用し、多くの日本企業が新規市場として進出している海外市場の人流データ分析が可能です。現地法人に分析できるスタッフがいない場合や、初めての海外進出で土地勘がなく、エリアの人の動きや商圏を把握したい企業に対して、必要な人流分析データを提供します。

訪日インバウンドマーケティングサービス提供料金

インバウンド広告キャンペーン： 最低実施金額  5０万円（税抜）から

インバウンド分析レポート： １レポート３０万円（税抜）から

注1．取得している位置情報データは、アプリ運営事業者において電話番号やメールアドレスなど個人を特定できる情報を含まない形式での第三者提供の許諾を得たデータであり、GDPRなど各国・地域のプライバシー保護法や規定に準拠しています。

注2．DSP（Demand Side Platform）とは、インターネット広告の購入、配信、効果測定を自動化するプラットフォームです。複数のWebサイトやアプリに対して、ターゲットユーザーに合わせた広告を効率的に配信できます。

注3．2024年　JNTO調べ https://www.jnto.go.jp/statistics/data/visitors-statistics/

注4．広告配信のターゲットとなる、類似した行動や趣味嗜好を持つ、個人情報を持たない広告配信用のセグメントデータのこと。

■ 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🄬」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」、インバウンドデータを活用した広告配信、分析サービスの「Inbound 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🄬」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」並びにグローバル人流データを活用した「Inbound Marketing Service」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、ユーザーの許諾を得たスマートフォンアプリからの位置情報データで、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/）

分析結果の的確性を担保するため、「元データの偏り（特定キャリアの特定アプリ）」を排除して、全携帯キャリアユーザーの多数のアプリからのデータを完全匿名化して利用しています。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も提供することが可能となっています。