【大阪・関西万博】初日の来場者をAIで分析

スマートフォン位置情報とAI技術で、人流・来場者属性・行動パターンを可視化

2025年4月13日に開催された「大阪・関西万博」の来場者データをもとに、来場者の行動傾向や属性情報の分析を実施しました。
本分析には、スマートフォンの位置情報とAI技術を組み合わせた、当社独自の人流分析サービス「SilentLog Analytics」を活用しています。

調査概要

・調査日：2025年4月13日（大阪・関西万博初日）

・対象エリア：夢洲およびその周辺

・分析手法：スマートフォン位置情報を活用したAI解析（SilentLog Analytics）

・分析時間帯：6:00〜22:00（2時間ごと）

・分析指標：ヒートマップ（滞在密度）、滞在場所の変化、徒歩移動、年齢・性別・都道府県の推定
・データ取得元：スマートフォンアプリ「SilentLog」から取得した匿名化済みの位置情報

※本レポートは実際の来場者動向と異なる可能性があるため、AI推定に基づく傾向データとしてご参照ください。

時間帯別｜来場者の滞在傾向と移動パターン

⏰ 6:00〜8:00｜早朝の動き出し

・東ゲート付近での滞在が確認されました。
・一部区間では徒歩による移動も発生しました。

⏰ 8:00〜10:00｜開場前後の集中

・万博会場のゲート付近に滞在者が集中しました。
・西ゲートに向かう徒歩移動も増加傾向にありました。

⏰ 10:00〜14:00｜混雑のピーク

会場内の密度が最大に。
パビリオン間の徒歩移動が頻繁に発生。

(10:00-12:00)

(12:00-14:00)

⏰ 14:00〜18:00｜分散と出口方向への移動

滞在エリアが広範に分散。
ターミナル周辺や出口方向への移動が増加。

(14:00-16:00)

(16:00-18:00)

⏰ 18:00〜22:00｜来場者の帰宅・退場傾向

会場外への徒歩移動が主流となり、20時以降は滞在者が大幅に減少。

(18:00-20:00)

(20:00-22:00)

AI推定による来場者の属性分析

📍 居住地（都道府県別）

大阪府：51％
兵庫県：12％
⇒ 関西圏が全体の過半数を占めました。

👤 性別構成

男性：73％
女性：11％（※その他・不明除く）

🎂 年齢層

50代：46％
40代：29％
⇒ 中高年層の来場比率が高い傾向です。

SilentLog Analyticsとは？

「SilentLog Analytics（サイレントログ・アナリティクス）」は、スマートフォンに内蔵されたセンサーデータをAIで解析し、

ユーザーの属性や移動パターンを高精度で推定できる行動分析ソリューションです。

🔍 主な特徴

・属性推定：年齢、性別、居住地、勤務先、年収など
・移動手段分析：徒歩、自転車、自動車、電車、バス、フェリー、飛行機など
・行動パターン把握：滞在場所・経路・移動距離・速度・訪問頻度

🏢 活用シーン

・イベント運営：来場者の動線把握と混雑対策
・商業施設：顧客属性に基づくターゲティングと販促施策
・スマートシティ：人流データを活用した都市計画・交通政策の立案

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会社情報｜レイ・フロンティア株式会社について

レイ・フロンティアは「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、
ライフログアプリ『SilentLog』や、行動データから利用者の深層を読み解く『ペルソナ行動研究所』などを展開しています。

2008年の創業以来、AIと位置情報技術を掛け合わせた革新的なソリューションを開発し、
スマートシティ・EBPM・自治体・民間企業への技術提供を行っています。

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Analyzing Expo Visitor Flow and Behavior Using AI and Smartphone Location Data

Based on visitor data from the Osaka-Kansai Expo held on April 13, 2025, we analyzed visitor behavior trends and attribute information.
This analysis utilized our proprietary human flow analysis service, SilentLog Analytics, which combines smartphone location data and AI technology.

Overview of the Survey

・Survey Date: April 13, 2025 (Opening day of the Osaka-Kansai Expo)
・Target Area: Yumeshima and surrounding areas
・Analysis Method: AI-based analysis using smartphone location data (SilentLog Analytics)
・Time Frame: 6:00 AM – 10:00 PM (in two-hour increments)
・Indicators: Heatmaps (density of stay), location changes, walking movements, and AI-estimated age, gender, and place of residence
・Data Source: Anonymized location data collected via the SilentLog smartphone app

※Please note: this report is based on AI-estimated trends and may not perfectly reflect the actual distribution of visitors.

Hourly Breakdown｜Visitor Stay and Movement Patterns

⏰ 6:00–8:00｜Early Arrivals

・Presence was observed near the East Gate.
・Some walking movement occurred in limited areas.

⏰ 8:00–10:00｜Pre-Opening Concentration

・High density around the Expo entrance gates.
・Increase in walking movements toward the West Gate.

⏰ 10:00 a.m.–2:00 p.m.｜Peak Congestion

・Maximum crowd density observed inside the venue.
・Frequent walking movements between pavilions.

(10:00-12:00)

(12:00-2:00)

⏰ 2:00–6:00 p.m.｜Dispersal and Exit Movement

・Visitor stays became more dispersed.
・Increased movement toward terminal and exit zones.

(2:00-4:00)

(4:00-6:00)

⏰ 6:00–10:00 p.m.｜Visitor Departure

・Movement was primarily toward outside the venue.
・Significant drop in density after 8:00 PM.

(6:00-8:00)

(8:00-10:00)

AI-Based Visitor Attribute Analysis

📍 Place of Residence

・Osaka Prefecture: 51%
・Hyogo Prefecture: 12%
→ Visitors from the Kansai area accounted for the majority.

👤 Gender Distribution

・Male: 73%
・Female: 11% (excluding “Other/Unknown”)

🎂 Age Groups

・50s: 46%
・40s: 29%
→ High proportion of middle-aged visitors.

What is SilentLog Analytics?

SilentLog Analytics is a behavior analysis solution that leverages smartphone sensor data and AI to estimate user attributes and movement patterns with high accuracy.

🔍 Key Features

・Attribute estimation: age, gender, residence, workplace, income, etc.
・Movement analysis: walking, cycling, driving, public transportation, ferry, flight, etc.
・Behavior patterns: frequently visited places, distance/speed, estimated home/work location

🏢 Use Cases

・Event Management: Understand visitor flows and optimize congestion control
・Retail & Marketing: Targeted promotion based on customer attributes
・Smart Cities: Use human flow data for urban planning and transportation policy

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With the mission to “Create the world’s best service connecting reality and the virtual,” Rei-Frontier develops services such as the lifelog app SilentLog and Persona Behavior Research Institute, which interprets deep behavioral insights from user data.

Since its founding in 2008, Rei-Frontier has developed innovative solutions combining AI and location-based technology, supporting smart city initiatives, EBPM, and both public and private sector clients.

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