2022 Fiscal Year Research-status Report
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
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18K01904
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| Research Institution | Nippon Bunri University |
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Principal Investigator |
山城 興介 日本文理大学, 経営経済学部, 教授 (00514150)
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| 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 和光大学, 経済経営学部, 講師 (60629541)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 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 / 人流ビッグデータ |
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| 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。
これまで、時系列分析の手法を用いて、複数の入館者数データに周期性があることを明らかにした。また、商業施設とまちでのイベントとの関連性についても分析を進めて、対象エリアとなっている福岡市都心部のイベントの開催による集客と商業施設の来館者数に相関関係があることを明らかにした。
最終年度の課題であった「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)を構築し、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」を進めるべく、新たにスマートフォンの位置情報サービスを利用した人流ビッグデータを入手し、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を進めている。
一方、人流ビッグデータでは取れない商業施設の購買行動や意識について、Webアンケート調査を行い、行動の裏付けを行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
商業施設の入館者数のデータの代替として、新たに人流ビッグデータを入手し、研究を進めているところであるが、データの整備等に時間がかかっており、また、状態空間モデルを構築において、データの前処理やパラメータの調整、検証のための時間ががかかっているため、スケジュールが遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
データの入手はしたものの、データの整備等に時間がかかっており、研究が遅れていることから、経費を次年度に繰り越した。
今年度、データ入手の費用に使用し、最終課題の達成を目指す。
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