レイ・フロンティア株式会社 人工知能による位置情報分析

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CASE OF GENERATED AI

生成AIソリューション 活用事例

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ライフログ×位置情報で行動変容を可視化

パーソナライズ通知と効果検証

 

レイ・フロンティアの『行動変容レポート by SilentLog』は、スマホの位置情報から自動収集されたライフログをAIが分析し、

パーソナライズ施策がどのように行動を変えたのかを可視化するソリューションです。

 

 


 

<ライフログの収集方法>

スマートフォンやapple watch端末から自動的に取得したライフログをもとに、ユーザの行動を「数値化」し、来店や滞在時間といった情報を取得します。

 

  • ・自動データ収集:SilentLogアプリが位置情報と加速度データを自動取得

  • ・行動パターン推定とパーソナライズ:抽出した特徴量をもとに、似た行動傾向を持つユーザをグループ化し、グループ別にパーソナライズした通知を実現

  • ・通知効果の定量測定:クーポンなどの通知送信前後での来店率・滞在時間の変化を数値化

  • ・プラン選択:専用アプリを使う標準プランと、自社アプリに組み込めるSDKプランを提供

 

このように、行動データ解析の全プロセスを一貫して行える点がSilentLogの強みです。

 

 

 

 

実績紹介

 

JR東日本様等との「移動×商業の相互活性化」に関する取り組みでは、SilentLogを活用してユーザーの行動データを分析しました。

 

  • ・背景目的:駅ビル来訪層に向け、行動リズムと移動圏に応じたインセンティブをプッシュ配信

  • ・施策内容:SilentLogアプリで取得したクラスタリング済み行動データをもとに、「普段あまり来訪しない層」へ200円クーポンを配信

  • ・成果:対象ユーザーのうち最大11.36%がクーポン利用による来訪行動変容を示し、回遊率・購買率が大幅改善

  • ・事例詳細はこちら
    https://www.rei-frontier.jp/case-silentlog/

 

 

 

 

3つの特長

 

特長1:位置情報を元に「行動パターン」を数値化

    • ・スマホで取得する位置情報、移動速度、歩数などを使い、どこにどのように滞在していたかを記録します。

    • ・その後、似たような動きや滞在時間を持つ人をグループとして分け、「朝型行動」や「夜型行動」といった見方を可能にします。

 

特長2:通知後の「行動変化」を可視化

    • ・通知を送った後、指定の店舗に滞在したら「来店した」と判断します。

    • ・来店率を計算し、通知を受けなかったグループと比べることで、通知がどれだけ影響を与えたかを数値で示します。

 

  • データ処理手順

    1. 1.  通知ログと行動ログを組み合わせ、同じ人が通知を受ける前にどこにいて、通知後にどこにいたかをつなげます。

    2. 2. 「来店した=同じ敷地内に一定時間以上いた」と判定し、その人数を数えます。

    3. 3. グループごとの来店率を比較し、グラフや表でまとめて報告します。

 

特長3:意図しない行動の発見

    • 増えた行動がどのような流れで起きたかを、来訪者の動きを確認します。

 

 

 

 

 

利用プランのご紹介

 

標準プラン(SilentLogアプリ利用)

 

ユーザーにライフログアプリ「SilentLog」をインストールしてもらい、日常生活の中で行動データを自動収集。
メールアドレスの登録をしてもらうだけで、データ取得が可能です。

アンケートとの組み合わせや、Amazonギフト券などのインセンティブも設計でき、
無意識の行動データとクーポン効果を統合した分析が実現できます。

解析結果は匿名化・統計化されたうえで、行動パターンやライフスタイルをAIが分析。
さらに、お客様が保有する自社データや弊社の外部データとの連携も可能です。

 

オプションプラン(SDK組み込み)

 

自社アプリにSilentLog SDKを組み込むだけで、ユーザーの行動データを取得・分析可能。
新たにアプリをダウンロードしてもらう必要はなく、既存のUXのままデータ取得ができます

取得された位置情報データは匿名化・統計化され、AIがユーザーの生活パターンや移動傾向を解析

自社データとの連携で、特定セグメントの理解や行動傾向の把握がさらに深まります

継続的なマーケティング改善や、アプリのサービス強化に最適なプランです

 

 

<パーソナライズ通知の設計>

 

グループ別通知ルール作成

    • 行動パターン推定の結果、「朝型行動」「夜型行動」「定常的に同じ場所にいる」などのグループごとに、通知を送る最適時間帯と配信頻度を設定。

    • 例えば、「朝型行動のグループには午前10時前後にクーポン通知を配信」「夜型行動のグループには午後6時ごろにクーポン通知を配信」など。

 

 

・動的コンテンツ生成

    • 各ユーザの行動データをリアルタイムに取得し、通知内容を動的に生成。たとえば、直近の移動距離や滞在時間を基に「最近よく訪れている○○店舗で使えるクーポン」などを作成。

    • 通知にはパーソナライズ要素を組み込み、ユーザごとに最適化したメッセージやクーポンIDを発行。

 

 

 


よくあるご質問(FAQ)

 

Q. ユーザーのプライバシーは守られますか?
→ はい。収集データはすべて匿名化・統計処理されており、個人を特定することはありません。

Q. どのくらいの期間で効果測定が可能ですか?
→ 通常は約1ヶ月程度のアプリ利用で、行動変化データが収集できます。

Q. 自社アプリがない場合でも導入できますか?
→ はい。SilentLogアプリを活用する標準プランをご用意しています。

 


 

お問い合わせ・資料請求はこちらから

導入や分析のご相談、デモのご希望など、お気軽にご連絡ください。

📩 info@rei-frontier.jp

 

📄 SilentLog製品情報:https://www.rei-frontier.jp/silentlog-data/
🧠 ペルソナ行動研究所:https://www.rei-frontier.jp/persona_about/
🧪 導入事例一覧:https://www.rei-frontier.jp/case/

 

 

レイ・フロンティア株式会社


「現実と仮想をつなぐ世界一のサービスを創る」をミッションに、以下の事業を展開しています。

  • ・ライフログアプリ『SilentLog』の開発・運営

  • ・AIによる位置情報分析・パーソナライズ施策支援

  • ・ペルソナ行動研究所の運営

  • ・スマートシティ・EBPMなどの実証実験支援

 

 

 


 

 

 


 

 

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