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SilentLog Analytics MCP

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位置データを、AIに聞けるようにする。

MCP server for location intelligence

SilentLog Analytics MCP は、位置情報・行動データをAIアシスタントから直接分析できるようにするサービスです。「先月、駅周辺の人の流れはどう変わった?」と話しかけるだけで、分析レポートが返ってきます。

※ MCP(Model Context Protocol)=AIアシスタントと外部システムをつなぐ規格です。

仕組み

複数のデータ源をひとつの分析基盤にまとめ、AIアシスタントをはじめ、さまざまな場所から呼び出せるようにします。呼び出すのはAI側で、質問の内容に応じて必要な機能を選び、実行します。専用の管理画面を覚える必要はありません。

つなぐデータ

参照
SilentLog Analytics MCP分析・集計
呼び出し結果

呼び出せる場所

  • AIアシスタント・AIエージェントClaude、ChatGPT など
  • Webアプリケーション
  • スマートフォンアプリ

上記はいずれも技術的な対応を確認しています。動作確認は Claude API で実施しました。MCPに準拠したクライアントであれば、AIアシスタントに限らず、お客様が開発されたWebアプリケーションやスマートフォンアプリからもご利用いただけます。
通信キャリアの統計データをお使いになる場合は、提供元との利用条件の調整が別途必要です。お客様が保有するデータについては、形式と接続環境を確認したうえで個別にご案内します。

位置データの分析は、こんなところで止まりがちです。

  • 集計や作図に手間がかかり、見たい切り口まで届かない
  • 分析できる人が限られ、依頼待ちになる
  • データはあるが、どこまで使えるか判断がつかない
  • そもそも自社にデータがなく、検討が進まない

SilentLog Analytics MCP は、この工程をAIとの対話に置き換えます。

できること

  1. エリアの人流をレポートにする

    地点と期間を指定して、人数・滞在・移動の傾向をまとめます。日別・時間帯別・曜日別の集計に対応しています。「平日と休日で来訪者はどう違うか」といった聞き方ができます。

  2. 動線・行動パターンを分析する

    どこから来てどこへ向かうのか、移動手段は何か(徒歩・自転車・自動車・鉄道など)を分析します。商圏調査や施策の効果測定にお使いいただけます。

  3. 来訪者の属性を推定する

    エリアの来訪者について、居住地・勤務地の傾向や属性を推定したデータを参照できます。

使い方の例

たとえば、こう聞きます

東京駅から半径1km、8月の平日と休日で、来訪者の時間帯分布はどう違いますか。

この商業施設に来ている人は、どのエリアから来ていますか。

先月と今月で、駅前を通過する人の移動手段は変わりましたか。

返ってくるもの

  • 日別・時間帯別・曜日別の来訪者数
  • 移動手段の内訳(徒歩・自転車・自動車・鉄道など)
  • 滞在と通過の傾向
  • 取得条件(期間・地点・半径)を添えた集計結果

そのまま「グラフにして」「レポートにまとめて」と続けられます。分析の知識がなくても、聞き方を変えるだけで切り口を広げられます。

ご利用いただける機能

9種類の機能を提供しています。AIアシスタントが質問の内容に応じて必要な機能を選び、組み合わせて実行します。パラメータや制約は 技術仕様のページ(英語)をご覧ください。

人流データの取得・分析

silent_log_search / silent_log_analytics

地点と期間を指定して行動データを取得します。統合分析では取得と集計をまとめて実行し、日別・時間帯別・曜日別のグループ集計に対応しています。

属性の推定データ検索

profile_search

来訪者の居住地・勤務地・属性などの推定データを検索します。特定時点のスナップショットで、人流データとは時点が異なります。

地図・住所の検索

maps_address_search / maps_geocoding / maps_schema_list

施設名や住所から座標を特定します。座標から周辺施設を引くこともできます。分析対象の場所を言葉で指定できます。

統計処理

analytics_statistics / analytics_clustering / analytics_histogram

統計量の算出、地点や行動パターンのクラスタリング、分布の可視化を行います。取得したデータを手元で加工したい場合にお使いいただけます。

接続方式
MCP(Model Context Protocol)の Streamable HTTP エンドポイントとして提供します。認証は JWT(RS256)または APIキーに対応しています。
対応するクライアント
MCPに対応したクライアントからご利用いただけます。Claude・ChatGPT などのAIアシスタントのほか、お客様が開発されたアプリケーションからの呼び出しにも対応しています。動作確認は Claude API で実施しました。
稼働構成
複数のアベイラビリティゾーンにまたがる構成で稼働し、負荷に応じて自動的に拡張します。ご提供にあたっては常時稼働を前提としています。
詳しい仕様
各ツールのパラメータと制約は 技術仕様のページ(英語)にまとめています。
画面について
本サービスは専用の管理画面を持たないサーバー側の仕組みです。お客様がお使いのAIアシスタントやアプリケーションが画面の役割を担います。

ご利用シーン

商業施設・小売

来店前後の動線から商圏を捉え、販促や出店判断の材料にします。施策の前後で人の流れがどう変わったかを比べられます。

交通・観光

駅や観光地の来訪傾向を時間帯・曜日別に把握し、運行計画や受け入れ体制の検討に使います。

自治体・調査

まちづくりや計画策定の根拠データとして、アンケートでは得にくい実際の移動実態を補います。

実際の画面

AIアシスタントから SilentLog Analytics MCP を呼び出し、東京駅周辺の時間帯別人流レポートを生成した画面
AIアシスタントから呼び出し、東京駅周辺(半径1km)の2026年8月の人流を平日・休日で比較した例です。掲載している数値は実データです。

仕様と制約

エリアを指定して分析します
地点(住所・施設名・座標)を起点に、半径10kmまでの範囲を分析します。全国を一度に集計する使い方はできません。複数の拠点を調べる場合は、拠点ごとに分析します。
期間は31日単位です
1回の分析で指定できる期間は最大31日です。それより長い期間は分割して分析します。
過去にさかのぼって参照できます
蓄積された行動データを対象に、過去の期間を指定して分析できます。当日分も参照できますが、その時点までの途中集計になります。
データは当社側に保管しません
本サービスはデータをつなぐ接続の仕組みです。分析の対象となるデータを当社側で複製・保管することはありません。データの管理は、それぞれのデータソース側で行われます。
属性の推定データは定期更新していません
来訪者の属性推定は特定時点のスナップショットで、月次の更新は行っていません。人流データとは時点が異なるため、あわせてお使いになる際はご相談ください。

導入の流れ

  1. お問い合わせ(用途・データの状況をお聞かせください。データをお持ちでなくても構いません)
  2. お打ち合わせ(できること・進め方・条件をご説明します)
  3. 環境のご用意(お客様の用途に合わせて構成します)
  4. ご利用開始

※ 料金は用途・構成により異なるため、個別にご案内しています。

製品ファミリー

SilentLog Analytics MCP は、行動データ製品ファミリーの「分析の入口」にあたります。

収集

SilentLog SDK

アプリに組み込み、位置情報・行動データを低消費電力で自動取得します。

基盤

SilentLog Analytics

大量の移動データを管理し、推定・分析エンジンと可視化を備えたミドルウェアです。

分析の入口(本ページ)

SilentLog Analytics MCP/
API連携

AIアシスタントに話しかけて分析。既存システムへの組み込みにも対応します。

よくあるご質問

データを持っていなくても使えますか

はい。SilentLog の行動データやオープンデータを使って分析を始められます。分析したいエリアと知りたいことをお聞かせいただければ、利用できるデータをこちらで確認してご提案します。

自社で持っているデータを分析できますか

対応しています。データの形式と接続環境を確認したうえで、取り込み方法を個別にご案内します。通信キャリアの統計データについては、技術的な対応は確認済みですが、提供元との利用条件の調整が別途必要です。

リアルタイムで分析できますか

リアルタイム処理ではありません。当日分のデータも参照できますが、その時点までの途中集計になります。蓄積されたデータを対象に、過去の期間を指定して分析する使い方が中心です。

全国の人流を一度に集計できますか

できません。地点を起点に半径10kmまでの範囲を分析する仕組みのため、複数の拠点を調べる場合は拠点ごとに分析します。地点を変えれば全国どこでも同じ分析が行えます。

Claude 以外のツールから使えますか

MCPに対応したクライアントであればご利用いただけます。ChatGPT などのAIアシスタントのほか、お客様が開発されたWebアプリケーションやスマートフォンアプリからの呼び出しにも対応しています。動作確認は Claude API で実施しました。

当社のデータは保存されますか

分析の対象となるデータを当社側で複製・保管することはありません。本サービスはデータをつなぐ接続の仕組みであり、データの管理はそれぞれのデータソース側で行われます。SilentLog の行動データは、当社の行動データ基盤(SilentLog Analytics)で管理しています。

個人を特定できるデータは扱えますか

扱いません。分析の対象は集計されたデータで、来訪者の属性についても推定値を統計として参照する形になります。

専用の管理画面はありますか

ありません。本サービスはサーバー側の仕組みで、お客様がお使いのAIアシスタントやアプリケーションが画面の役割を担います。新しいツールの操作を覚える必要がない設計です。

位置データはあるが分析に手が回っていない、人流を根拠にした提案資料を作りたい、まず何ができるか知りたい。どの段階のご相談でも構いません。データをお持ちでない場合も、オープンデータの活用からご提案できます。

レイ・フロンティア株式会社は、位置情報とAIの開発を2008年から続けています。行動認識に関する特許を取得しています(特許第7657484号 ほか出願中1件)。