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イチニ株式会社、AIで解析した位置情報ビッグデータを活用した「選挙人流データ」の提供を開始【選挙ドットコム】

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イチニ株式会社
街頭演説などの人流を可視化し、有権者との接点を強化



日本最大級の政治・選挙ポータルサイト「選挙ドットコム」を運営するイチニ株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:高畑卓、以下「イチニ」)は、位置情報ビッグデータをAIで分析して人流データを生成するシステムの技術開発を行うクロスロケーションズ株式会社(東京都渋谷区、代表取締役:小尾 一介)との業務提携を通じて、「選挙人流データ」を活用した分析レポートや、マーケティング支援及び、提供を2025年東京都議会議員選挙に合わせて開始いたします。

[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/19431/192/19431-192-fbcaf3221c6884ba5b8069b19aca4342-960x540.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


<人流分析データの取り扱いについて>
本サービスにおける人流分析は、個人を識別可能な情報や、政治的思想・信条を追跡することを目的としておらず、またそのようなことは一切行っておりません。提供する分析データは、人々の「集団としての移動傾向」や「分布」、「混雑状況」などを、AIによって統計的に処理・可視化したものです。使用されるデータは、特定のスマートフォン端末や個人と直接結びつく情報ではなく、匿名化・集計処理が施された統計データのみに限定されています。したがって、来訪者の政治的意見、支持政党、思想・信条、投票行動などが特定・可視化されることは一切ありません。

■準拠する法令・ガイドライン
本データは、以下の法令・ガイドラインに基づき、適切な取り扱いとプライバシー保護を徹底しています。
・個人情報の保護に関する法律(個人情報保護法)
・公職選挙法
・Location Based Marketing Association Japan による業界ガイドライン


■ 業務提携の内容

本提携により、政治活動・選挙運動における人流の分析と可視化が可能となり、候補者による街頭演説や集会の混雑状況を把握し、レポートとして可視化・活用できるようになります。
- 東京都議会議員選挙の候補者の街頭演説・集会における人流状況をレポートし、弊社YouTubeチャンネル「選挙ドットコムちゃんねる」などで配信予定です。
- 街頭演説や集会の来訪者数、滞在時間、回遊状況、訪問者の属性傾向などを可視化。これまで感覚や経験に依存していた選挙運動に、データに基づく新たな視点を提供します。
- 全く新しい情勢調査を提供いたします。
- 投票率向上を目指し、投票所ターゲティングや啓発プロモーションへの応用も展開予定です。


■社会的貢献と今後の展望

今回の提携により、従来は見えづらかった選挙現場の人流を可視化することで、候補者や選挙関係者はより効果的な戦略立案が可能となります。有権者には、透明性と公平性の高い選挙情報が届けられることで、政治参加の後押しとなることを目指します。


SNSをはじめとするインターネット上での情報発信の重要性が高まるなか、「選挙人流データ」は政治・選挙をより身近で理解しやすいものへと変えていきます。
今後もパートナーシップを拡大し、新たなサービス展開と事業成長を目指します。
選挙情報におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進し、開かれた情報提供の場を構築することで、有権者がより積極的に選挙に参加できる社会の実現に貢献してまいります。



[表: https://prtimes.jp/data/corp/19431/table/192_1_561a434c212d8a531000146a7ca12ea3.jpg?v=202506140246 ]

◆クロスロケーションズ株式会社の提供する位置情報分析データについて
クロスロケーションズ株式会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/
分析結果の適格性を担保するため、「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(TM)」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。

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