Online prediction of the numbers of visitors and shop-around movements among multiple commercial facilities within a city center using their time-series count data of incoming customers

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K01904
• Research Institution: Nippon Bunri University
• Principal Investigator: 山城 興介 日本文理大学, 経営経済学部, 准教授 (00514150)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 斎藤 参郎 福岡大学, 公私立大学の部局等, 研究特任教授 (50111654) ; 岩見 昌邦 福岡大学, 公私立大学の部局等, ポスト・ドクター (60629541)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 時系列分析 / 複数の商業施設入館者数日時データ / VARモデル / 状態空間モデル

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、福岡都心部で隣接する複数の百貨店などの大規模商業施設から、これまで入手することが困難であった日次あるいは分次の入館者数時系列データの提供を受け、これら施設への入館者数の曜日変動や季節変動、バーゲン変動などの特徴およびこれら施設の入館者数の間の相互作用を時系列分析の手法を用いて明らかにする。と同時に、われわれの研究グループの一つである福岡大学都市空間情報行動研究所(FQBIC)が開発した、回遊パターンの一致推定法と関連付け、これまで推計することができなかった日次あるいは分次の福岡都心部へのネットの入込来街者数および複数施設間の回遊移動者数の推定を可能にする方法を開発することを目的としている。
本年度は、「回遊移動者数を状態方程式、入館者数データを観測方程式とした状態空間モデル(SSM)を作成し、リアルタイムでの集客数・回遊移動者数推計・予測モデルの開発」を課題として、複数商業施設入館者数日時データから状態空間モデルを構築するとともに、リアルタイムでの集客数・回遊移動者数推計・予測モデルの開発を試みようとした。
しかし、新型コロナウイルス感染症の影響で、商業施設の入館者数データがそろっておらず、状態空間モデルの構築に向けて、テストデータや過去のデータから、状態空間モデルの構築を行ったが、実際の入館者数時系列データでどの程度の精度があるかを引き続き、検討していく必要があることがわかった。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

新型コロナウイルス拡大の影響で商業施設は閉館をした時期もあり、入館者数データがそろわなかったことで、計画していた「回遊移動者数を状態方程式、入館者数データを観測方程式とした状態空間モデル(SSM)を作成およびリアルタイムでの集客数・回遊移動者数推計・予測モデルの開発」まで至らなかった。そのため、期間を1年延長して、引き続き、データの収集を行い、計画したモデルに取り組むこととする。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、新型コロナウイルス拡大の影響で商業施設はコロナ禍前により、入館者数が大幅に減り、コロナ禍前とは大きく異なるため、計画していた「回遊移動者数を状態方程式、入館者数データを観測方程式とした状態空間モデル(SSM)を作成およびリアルタイムでの集客数・回遊移動者数推計・予測モデルの開発」には、新型コロナウイルス感染症の影響についても考慮することが必要だと考えられる。新型コロナウイルス感染症の影響を組み込んだモデル構築とリアルタイム予測に向けて、取り組んでいきたい。

Causes of Carryover

今年度も複数の商業施設から、入館者数時系列データを入手するべく、交渉を進めていたが、新型コロナウイルス拡大の影響で、商業施設の閉館などがあり、入手が困難をきわめたため、過去の複数の商業施設間入館者数時系列データを使用し、今年度の計画を進めることになった。そのため、費用がかからなかったことから、支出が予定より少なかった。次年度には、データの入手にかかる費用および成果報告等の旅費などに繰り越した分を使用する計画である。