機械学習による、位置情報を使ったユーザプロファイリング手法の一検討

抄録

近年、環境汚染や高齢化といった社会的課題が顕著になるにつれ持続可能で効率的な都市運用を行うスマートシティの需要が高まっている。これに伴い、その街にとって最適なスマートシティを構築するために人々のプロファイルを適切に把握することが重要になってきている。例えば地域単位の各年代の構成比率、家族構成や自動車保有比率を精緻に知ることで子供の見守りサービスや、コミュニティバスやカーシェアリングのようなMaaSサービスを最適に構築することができる。一方で、このようなプロファイルのうち現状正確に把握ができるものは国勢調査から取得できる家族構成程度であり、把握手段に乏しい。加えて国勢調査も5年に1度という頻度であり、刻一刻と変化するプロファイルを正確に把握する手段としては適切ではない。本稿ではこのような社会情勢の変化を踏まえ、地域住民の行動パターンからその特性やニーズを推定する手法を検討している。初期検証として、個人の行動履歴とプロファイルの関係を位置情報とアンケートから調査した。結果、複数のプロファイルについて、位置情報を適切に加工し活用することで有意にプロファイルの推定精度が向上することを確認した。