令和5年度TDPF説明会 令和５年12月6日（水曜日）

本日の次第 1. TDPF事業の構想・コンセプト 2. 会員制度紹介 3. TDPFで提供するサービス 4. TDPFのユースケースとしてのケーススタディ事業紹介 5. 会員登録案内 1

本日の次第 1. TDPF事業の構想・コンセプト 2. 会員制度紹介 3. TDPFで提供するサービス 4. TDPFのユースケースとしてのケーススタディ事業紹介 5. 会員登録案内 2

成長の源泉となる「人」 世界から選ばれ世界をリードする都市 安全・安心でサステナブルな東京 従来の枠組みを超えた取組 GovTech東京 官民データ連携 基盤＆コミュニティ 東京全体のDXを推進する団体 地理空間データ 収集＆活用 都保有 データ公開＆活用推進 TOKYO Data Highway つながる東京 ネットワークインフラ整備 海外 スマート ポール 衛星通信 公共インフラ/行政サービス 多様なライフスタイル 多様な地域 多様な課題分野 子供 シニア 若者 身体特性 多国籍 多様な性差 単身世帯 ・・・ ２人世帯 働き盛り 多様な職業 多人数世帯 商業地域 ベイエリア 住宅街 ビジネス街 研究・学術地域 農業地域 工業地域 島しょ 山林地帯 ・・・ ウェルネス 産 業 教 育 エネルギー 防 災 まちづくり 働き方 モビリティ 自然 ・・・ 感染症 世界競争力の低下 脱炭素化 地政学リスク 少子高齢化 災害リスク 手続効率化 官民のプレイヤーが データを元に多様な課題・ニーズに気づき ビジネスが生まれ続ける東京へ DXを強力に推進し都は世界で最もQOLの高いスマート東京を目指す 多種多様で複雑な東京の課題発見・解決に 未だ不足し散在しているデータの収集・融合・活用促進が必要 都市OS/サービス AI/メタバース/自動ロボティクス… 最新技術の駆動に必要なデータが揃い くらし・サービスがUpdateし続ける東京へ 民間企業・団体 各種サービス スマートシティ推進団体等 都内区市町村 国等の基盤 国内地域 国・行政団体 「スマート東京」を支える取組の全体像 3

TDPFが担う４つの機能 データのサイロ化を打破し、官民協働でデータの利活用を 推進するため、TDPFでは具体的に以下の４つの機能を提供 ① データライブラリ機能 行政機関・民間企業等と連携し、必要な時に、必要なデータをワンストップで連携 できる環境を整備 ② マッチング機能 組織横断的なデータの掛け合わせやデータとソリューションの掛け合わせを推進するため、 公共性の高い分野を中心としたコミュニティを形成し、官民のプレイヤーの協業を推進 ③ データ整備機能 官民のデータが利活用されやすい環境を整えるため、利便性が高く、ニーズに基づいた データの整備・普及活動を推進 ④ トラストの提供機能 東京都の主導の下、安全・安心なデータ流通を促進するため、適切な情報の取扱いと データの利活用促進が両立するルール・運営体制を整備 4 ※②・③については、GovTech東京と協働して実施

本日の次第 1. TDPF事業の構想・コンセプト 2. 会員制度紹介 3. TDPFで提供するサービス 4. TDPFのユースケースとしてのケーススタディ事業紹介 5. 会員登録案内 5

TDPFサービスの便益を享受できる枠組みとして、会員制度を設計 会員制度 • 対象は、法人（民間企業や学術研究機関など）、行政機関 ➢ TDPFサービスの利用には会員登録を必須とし、登録の際はGビズIDによる認証を実施 ➢ 個人（個人事業主は除く）及び法人番号を有さない外国法人は当面は対象外 • 会費は無料 ➢ 都は本サービスの利用の対価としての利用料金を会員から徴収しない ただし、今後の本サービスやその環境の変化を踏まえ本サービスを有料とする場合がある 6

本日の次第 1. TDPF事業の構想・コンセプト 2. 会員制度紹介 3. TDPFで提供するサービス 4. TDPFのユースケースとしてのケーススタディ事業紹介 5. 会員登録案内 7

3. TDPFで提供するサービス - データ利用 - データ提供 - データ利活用アドバイザー 8

官民の各種データを一元的に検索・利用可能 オープンデータリンク、メタデータ掲載により、データの利活用をサポート データライブラリ 法 人 （ 民 間 企 業 や 学 術 研 究 機 関 な ど ） 、 行 政 機 関 各種データサイトの 一括検索機能 メタデータ掲載 データ提供・ 連携依頼等 データ等 メタデータ提供・ 連携依頼等 メタデータ等 メタデータ 閲覧 ✓ 都、区市町村、国、公的機関、民間の データを一括検索・アクセス可能とする ✓ データ提供者が個別に提供するデータについて、 検索性・利便性を高めるため、メタデータを掲載 … 他カタログサイト 等へのアクセス・ 各種データ取得 TDPFデータ連携基盤 各機能の概要 法 人 （ 民 間 企 業 や 学 術 研 究 機 関 な ど ） 、 行 政 機 関 データ提供者 データ利用者 9

令 和 ５ 年 度 の 取 組 ✓ 自治体標準オープンデータセットについて、都内区市町村 からデータを収集し、統一フォーマットに整備 ✓ 整備したデータはTDPF内で公開することで、都民のQOL 向上に資するサービスの都内全域への展開を促進 今 後 の 取 組 自治体標準オープンデータセット 自 治 体 標 準 オ ー プ ン デ ー タ セ ッ ト 1.公共施設一覧 2.文化財一覧 3.指定緊急避難場所一覧 4.地域・年齢別人口 5.子育て施設一覧 6.オープンデータ一覧 7.公共無線LAN アクセスポイント一覧 8.AED設置箇所一覧 9.介護サービス事業所一覧 10.医療機関一覧 11.観光施設一覧 12.イベント一覧 13.公衆トイレ一覧 14.消防水利施設一覧 15.食品等営業許可・届出一覧 16.学校給食献立情報 17.小中学校通学区域情報 18.支援制度（給付金）情報 19.防災行政無線設置一覧 20.教育機関一覧 21.公営駐車場一覧 22.公営駐輪場一覧 23.投票所一覧 24.ゴミの分別方法一覧 25.赤ちゃんの駅 26.ゴミ集積所一覧 27.観光ポイント 28.ボーリング柱状図等 29.都市計画基礎調査情報 30.調達情報 31.標準的なバス情報フォーマット ✓ 自治体標準オープンデータセットの持続的な更新を 実現するため、伴走型支援を実施 ✓ 将来的にはデータクレンジングの自動化を検討 今年度は自治体標準オープンデータセットの整備を推進 今後は官民のデータの品質向上及び流通促進のための施策を実施 ✓ 国などが定めた標準規格について調査し、会員向け の情報提供や規格統一に向けた普及活動を実施 行政データ 民間データ 10

3. TDPFで提供するサービス - データ利用 - データ提供 - データ利活用アドバイザー 11

データの取引形態 これまで想定していた取引形態に対して、①データ利用時の契約の規約化への変更と、 ②提供者・利用者間の個別契約のパターンを追加 東京都 利用者 提供者 ア. 個別契約の締結 取引形態A：データの利用条件は会員一律 取引形態B：データの利用条件は利用者毎に個別に設定 東京都 利用者 提供者 イ. 共通の規約への同意 ウ.メタデータ掲載に関する 契約の締結 エ. 提供者と利用者間の個別提供・利用契約の締結 12

個人に関する情報の取扱について TDPFが提供するデータ取引では、個人情報は取り扱わず、 匿名加工情報のみ取り扱うことで整理 項目 概要 個人に 関する情報 氏名、住所、性別、生年月日、顔画像等個人を識別する情報に 限られず、ある個人の身体、財産、職種、肩書等の属性に関して、事 実、判断、評価を表す全ての情報であり、評価情報、公刊物等によっ て公にされている情報や、映像、音声による情報も含まれ、暗号化等 によって秘匿化されているかどうか 個人情報 生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生 年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの （他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識 別することができるものを含む。）又は個人識別符号が含まれるもの 仮名加工 情報 個人情報を他の情報と照合しない限り特定の個人を識別することがで きないように個人情報の保護に関する法律施行規則で定める基準に 従って加工して得られる個人に関する情報 個人関連 情報 生存する個人に関する情報であって、個人情報、仮名加工情報及び 匿名加工情報のいずれにも該当しないもの（例：クッキー、IPアドレス 等） 匿名加工 情報 個人情報を特定の個人を識別することができないように加工して得 られる個人に関する情報であって、当該個人情報を復元して特定の 個人を再識別することができないようにしたもの 個人に関する情報 （法第2条第1項） 生存する個人に関する情報 （法第2条第1項） 個人情報 （法第2条第1項） 保有個人情報 （法第60条第1項） 仮名加工情報 （法第2条第5項） 匿名加工情報 （法第2条第6項） 個人関連情報 （法第2条第7項） TDPFにて取り扱う 個人に関する情報 個人に関する情報の位置づけ 出典： 内閣官房 地理空間情報活用推進室 令和３年改正個人情報保護法への対応等 https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/sokuitiri/20220610/siryou5.pdf 13

3. TDPFで提供するサービス - データ利用 - データ提供 - データ利活用アドバイザー 14

独力ではデータ活用 アイディアを実装できない TDPFにあるデータの 使い方が分からない アイディアはあるけど 実現方法が分からない 専門技術に関する 知識がない 中長期的伴走型支援を 受けて実装できる TDPFにあるデータの 使い方が分かる アイディアの実現方法が 明確になる 専門技術に関連する アドバイスを受けられる データ利活用に関する悩み アドバイザーが解決を支援 利用者ニーズに応じたスポット対応やデータやソリューションのマッチングなど、 様々なサポートを実施することで、新たなスマートサービスの社会実装を支援 データ利活用アドバイザー データ利活用アドバイザー 利用者の課題に応じた 専門技術や事業知見を持ったアドバイザー陣による支援 15 ＜提供するサービス＞ １. ニーズにマッチする他の会員やデータの紹介（マッチング） ２. 事業化の検討に資する情報の提供 ３. データ処理技術に関する技術的な助言 連携 連携 相談窓口

アドバイザーサービス利用申請 16 アドバイザーサービス規約への同意と併せて、フォームへ利用申請 サービス内容について協議後、合意書を締結し、サービス利用開始 ■アドバイザーサービスの利用に向けたSTEP ※TDPFホームページ（https://www.tdpf-hp.metro.tokyo.lg.jp/)より抜粋

本日の次第 1. TDPF事業の構想・コンセプト 2. 会員制度紹介 3. TDPFで提供するサービス 4. TDPFのユースケースとしてのケーススタディ事業紹介 5. 会員登録案内 17

TDPFのユースケース 法人、行政機関、学術研究機関など様々な主体がつながるコミュニティを形成し、 組織横断的なデータの掛け合わせやデータとソリューションを掛け合わせることで、 社会課題の解決につながるユースケースの創出を支援・加速 人流・金流データ等に基づく マーケティングにより、回遊性の向上や オーバーツーリズムの解消等に活用 多様な交通事業者のデータを シームレスにつなぎ、渋滞解消 や移動手段の確保等に活用 BEMSデータ等との連携による 需給バランスの最適化や、スマート メータ―データ等の分野横断的 活用等を推進 分散している防災関連データを 統合し、救護・避難計画の策定や 迅速かつ的確な避難等に活用 防災分野 コミュニティ 観光分野 コミュニティ エネルギー分野 コミュニティ 交通分野 コミュニティ 18

TDPFの稼働を見据えた先行事例として、官民の様々な分野のデータを掛け合わせ、 新たなデータ利活用のユースケースを創出するプロジェクトを5件採択 令和5年度ケーススタディ事業 概要 採択プロジェクト 東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けたおでかけ促進プロジェクト 「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした周遊促進プロジェクト 19

TDPFの稼働を見据えた先行事例として、官民の様々な分野のデータを掛け合わせ、 新たなデータ利活用のユースケースを創出するプロジェクトを5件採択 令和5年度ケーススタディ事業 概要 採択プロジェクト 東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けたおでかけ促進プロジェクト 「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした周遊促進プロジェクト 20

東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 中間報告 アールイー株式会社

22 事業概要 都民の食料安全保障を確保をするために地域内消費を促進すると共に、少量出荷の東京 都産品が都民に消費されやすい物流と購入スキームを確立する。

23 データ連携 データ提供元 東京都 農林水産振興財団 提供データ 株式会社大治 各生産者 産品情報 東京野菜流通データ 物流経路情報 （出荷者情報） 出荷情報 生産者情報 活用 TDPF公開 可 限定 不可 不可 可 東京都 オープンデータカタログ 東京卸売市場 量・価格データ 可 東京都 データ 民間 データ 消費者向け WEBサイト 消費者向け ECサイト 消費者向け ダッシュボード 物流・仲卸向け ダッシュボード 地産地消を促進するために各ステークホルダーが活用できるアウトプットを 多用なデータ提供元のデータを活用して提供します。

24 流通事業者向けダッシュボード 概況 • 卸売市場と東京野菜の出荷状況比較 出荷状況 • 東京野菜の産地および品目別の出荷状況 仲卸向け市場と東京野菜流通実績を確認するダッシュボード

25 物流事業者向けダッシュボード PC・タブレット画面 スマホ画面 • 出荷情報は生産者側が登録 • 画面上で出荷情報を選択すると着荷と地図がハイライト化し、収集場所と出荷先を確認 • スマホは集荷場所のみを確認 物流事業者が主か情報を確認するためのダッシュボード

26 消費者向けダッシュボード • カレンダーの緑■をクリックすると右ページのサイトがリンク変更（野菜図鑑は自社WEBページを紹介） • 主な生産者情報をクリックした遷移できるように調整中 消費者（都民）が東京野菜を知れるためのダッシュボード

27 販売スキームの比較 生産者 生産者 消費者 消費者 消費者 消費者 消費者 ★宅急便による配送 物流業者 （青果仲卸） 小売店 （受取店舗） 【従来型産直スキーム】 消費者 消費者 消費者 消費者 消費者 ★業務用集荷便 青果仲卸業者によるミルクラ ン方式での集荷 ★業務用配送便 青果仲卸業者による ハブ＆スポーク方式での配達 生産者 生産者 【今回実証スキーム】 ★消費者自身による 受取 共同配送 共同配送 従来スキーム との比較 既存物流を活用した共同配送モデルにすることで、農業生産品の物流問題を解消する。 消費者ニーズに合う少量出荷 対応物流システムの構築 生産者・小売店を日々回っている物流積載に余裕のある物流便に相乗りす ることで、既存宅配便などに係る“送料ゼロ”を実現。 →小口でのEC販売において、付加価値の低い農産品を輸送する際に “送料負け”により消費者が感じる割高を解消。

28 テスト販売 2023年11月23日～26日 テスト販売 テスト販売 販売商品は3種 ①東京野菜セット ②東京野菜鍋セット ③東京果物セット 2023年11月23日～26日でニュウマン新宿のLUMINE AGRI MARCHEにて 受取の実証実験を実施

29 テスト販売当日の様子 2023年11月23日～26日 テスト販売 実証実験を通して見えた課題 出荷頻度 産地出荷状況・物流便・小売店舗の発注の兼ね合いで、 EC受取日を毎日設定することが現状ではできない可能性が 高い。 →受取日を毎週金曜日にするなど特定曜日設定で対応。 出荷トラブル 事前予約することで、農産品の出荷状況により商品変更が 起こる可能性がある。（本実証実験では発生しなかった） →セット商品を推奨することで出荷のボラティリティ対応 ケース回収 通常の納品先から距離のある場所で配布する場合、商品を 運ぶケース（物流会社所有物）を納品した後の回収フロー を設計する必要がある。 →小売店舗側の回収方法と連携して調整することが必須。 物流遅延 出荷日の交通状況によって物流遅延（当日出荷できない など）が発生する可能性がある。 →物流事業者に納品状況を日次で確認する対応が今後 必要 テスト販売期間での受け渡し数は16セット。このテスト販売を通して、協力いただいた生産 者および物流事業者のオペレーション部分の課題を洗い出し

30 実店舗受取開始 2024年1月9日（予定）より 常設店舗販売開始 販売内容 受取期間 販売商品 ・出荷のボラティリティ対応としてのセット販売 野菜／果物の組み合わせ ・単品販売 出荷の安定している商品 ・出荷の安定性を考慮した曜日で設定 毎週金曜日受取で調整予定 ・遅延時は購入者に対して、当日通知 出荷頻度 出荷トラブル ケース回収 物流遅延 ケース返却 ・物流事業者納入先と、購入者の受取先を 同一の場所になり、納品時にケース回収 2024年1月9日（予定）より新宿駅構内 LUMINE AGRI SHOPの常設店舗で販売開始

TDPFの稼働を見据えた先行事例として、官民の様々な分野のデータを掛け合わせ、 新たなデータ利活用のユースケースを創出するプロジェクトを5件採択 令和5年度ケーススタディ事業 概要 採択プロジェクト 東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けたおでかけ促進プロジェクト 「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした周遊促進プロジェクト 31

東京データプラットフォームケーススタディ事業 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 株式会社ぐるなび （LIVE JAPAN 事務局） 中 間 報 告

訪日外国人向け観光情報サービス livejapan.com

マッチングがビジネスモデルであるため 旅ナカについても強く意識してサービスづくり 世界の 旅行者 掲載 施設・企業 情報閲覧 情報掲載

LIVE ルート案内 お役立ち MAP 災害情報 新型コロナ 日本旅行に必要な情報・機能を外国人旅行者の視点に立ち 選りすぐって・ワンストップに集約 記事 動画 予約機能 施設情報 旅 を よ り 豊 か に 不 安 ・ 不 便 さ を 軽 減

LIVE ルート案内 災害情報 新型コロナ 記事 動画 予約機能 施設情報 旅 を よ り 豊 か に 不 安 ・ 不 便 さ を 軽 減 保有するコンテンツのうち 「お役立ちMAP」を昨年度に引き続き利用 お役立ち MAP

No content

No content

困ったときに役立つ設備を地図上にプロット 「お役立ちMAP」

Wi-Fiスポット 観光案内所 ATM 免税店 コンビニエンスストア 両替所 コインロッカー 公衆電話 駅 空港 空港行きバス乗り場 タクシー乗り場 フェリー乗り場 大使館･領事館 警察署・交番 病院・医療機関 2016年～

44.4% テレビ 27.9% Webサイト 19.9% タブレット・ スマホによるアプリ 18.8% 友人・知人等との 会話から 18.6% SNS 訪都外国人が日本滞在中に災害状況を情報収集する手段 《出典》 外国人の安全安心に関する意識・要望調査 N=1,058

44.4% テレビ 27.9% Webサイト 19.9% タブレット・ スマホによるアプリ 18.8% 友人・知人等との 会話から 18.6% SNS 訪都外国人が日本滞在中に災害状況を情報収集する手段 《出典》 外国人の安全安心に関する意識・要望調査 N=1,058 観光中など宿泊施設を離れている際に 災害が発生することも

昨年度 ✓ オープンデータ（CSVファイル）を流し込めるよう機能改修 避難場所 都立の一時滞在施設 ✓ 東京都が保有するオープンデータを活用し、 訪都外国人旅行者に向けた 災害時に役立つ2項目を追加 緊急時や災害時において 必要としている人が情報にたどり着くならば 本サービスでも、自治体の防災サイトでもどちらでも良い

外国人に聞いてみた ●R4年度 Webアンケート N=1,771 対面インタビュー調査 N=180 もし東京で被災した際、本サービスを利用すると思いますか？ おそらく利用する 83.9% どちらとも言えない おそらく利用しない

外国人から改善要望の声 今 年 度 の 事 業 で 対 応 東京都立駒込病院 Tokyo Metropolitan Komagome Hospital 도쿄도립 고마고메병원 東京都立駒込醫院 东京都立驹込医院 施設名について英語以外の 言語にも対応してほしい

さらに、以下項目を追加 避難場所 災害時給水ステーション 一時滞在施設 Tokyowater Drinking Station 防災公園 災害拠点病院 オストメイト対応トイレ AED設置場所 情 報 の 最 新 化 ・ 追 加 （ ） が保有するデータを活用

カテゴリ変更 言語変更 ルート案内

日本の観光先進国化に貢献 に48社局が参画中

旅ナカの旅行者が必ず立ち寄る 駅・空港でサービスを訴求中

東京データプラットフォームケーススタディ事業において バージョンアップした本サービスを告知 ▲成田国際空港様

消費者1,500人に対するアンケートを実施 今回改良した箇所や追加した項目について、 評価はどうか？ 災害を想定した際、 本サービスは有効そうか？ 今後、どのような改善を行うと より良いと思うか？ など

消費者1,500人に対するアンケートを実施 日本語 英語 韓国語 繁体字 簡体字 各言語 N=300 集計・分析・レポート インバウンド✕防災に関心の高そうな自治体を抽出し、意見交換も進めています

TDPFの稼働を見据えた先行事例として、官民の様々な分野のデータを掛け合わせ、 新たなデータ利活用のユースケースを創出するプロジェクトを5件採択 令和5年度ケーススタディ事業 概要 採択プロジェクト 東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けたおでかけ促進プロジェクト 「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした周遊促進プロジェクト 53

高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けた おでかけ促進プロジェクト 中間報告 セコム株式会社 株式会社ディー・エヌ・エー

55 東京都杉並区エリアで、地域の「暮らし相談窓口」として開設。地域にお住 いのご高齢者を中心に、さまざまな暮らしのお困りごとに対応。 拠点開設以来のお困りごと対応案件数（累計）は 10,000案件 を超える。 追跡調査に基づく豊富な実データや高齢ユーザーの生の声に基づいた知 見を持つ。 超高齢社会の実態把握のため、2015年4月に 「セコム暮らしのパートナー久我山」を開設 背景 ： セコム暮らしのパートナー久我山の取り組み紹介

56 超高齢社会の課題のひとつ、フレイルについて 概要・目的｜診療科情報｜地方独立行政法人 東京都健康長寿医療センター (tmghig.jp) 健康と要介護の間にある「フレイル」を予防することが、健康寿命延伸につながると言われている

おでかけ（外出）はフレイル予防・介護予防の第一歩！ 食 運動 つながり フレイル予防の３要素 おでかけ（外出）には全ての要素がある！ フレイル予防 57

交友 高齢者は“おでかけ意欲”を掻き立てる情報が少ない？ ネット 身体機能 メディア 交友関係の 減少 ネットへの 苦手意識 身体機能の 低下 自分に合う メディアが少ない 高齢者には情報が不足している 58

59 プロジェクト概要

60 プロジェクト概要 協力各社 ・東京都健康長寿医療センター ・JTB ・トラベルドクター ・アライブメディケア ・荒井商店

61 TDPFデータを活用した、おでかけ関連メッセージの作成 １．公共施設一覧 ２．文化財一覧 ３．指定緊急避難場所一覧 ４．地域・年齢別人口 ５．子育て施設一覧 ６．オープンデータ一覧 ７．公共無線LANアクセスポイント一覧 ８．AED設置箇所一覧 ９．介護サービス事業所一覧 10．医療機関一覧 11．観光施設一覧 12．イベント一覧 13．公衆トイレ一覧 14．消防水利施設一覧 15．食品等営業許可・届出一覧 16．学校給食献立情報 17．小中学校通学区域情報 18．支援制度（給付金）情報 19．防災行政無線設置一覧 20．教育機関一覧 21．公営駐車場一覧 22．公営駐輪場一覧 23．投票所一覧 24．ゴミの分別方法一覧 25．赤ちゃんの駅 26．ゴミ集積所一覧 27．観光ポイント 1 ロボットを介した 情報配信 • 日常会話 • 外出関連情報 楽しいイベントが あるよ

62 モニターからの返信・会話データの収集 現在、府中市にある大國魂神社で、菊花展が開催されて います。愛菊会の方たちの素晴らしい作品が展示されて いますよ。丹精込めて育てられた、菊を眺めながら、心を 落ち着かせてみてはいかがでしょう。11/22まで開催し ているよ。 大國魂神社は地元の神様で 私は折に触れてお参りに 行っています。今は菊か。すごいですよね。懐かしい。いつ まで行けるかわからないけど、行くたんびにお参りしてき まーす。色々情報をありがとうございます。 2 高齢者データ収集 • 会話データ • アンケートデータ

63 アンケート調査 アンケート調査マイルストーン 2 高齢者データ収集 • 会話データ • アンケートデータ

64 今後について・・・最終報告 分析 3 分析・ニーズ データ構築 4 サービス創造 検討 • 外出意欲・行動変容・ QOL向上寄与検証 • 高齢者ニーズデータ構 築 • 外出ソリューション事 業・高齢者施設運営へ の高齢者ニーズデータ 有用性検証 1. 会話関連データ等から得られた情報の分析結果 2. モニター高齢者の外出意欲の変化・行動変容の事実（定量・定性） 3. JTB・トラベルドクターによるデータ有用性検証結果、新サービス 展開可能性の考察 4. 施設運営会社による、イベント企画・ケア業務の質の向上に関す る有用性検証結果ならびに考察 5. TDPFのさらなる発展に対する提言

TDPFの稼働を見据えた先行事例として、官民の様々な分野のデータを掛け合わせ、 新たなデータ利活用のユースケースを創出するプロジェクトを5件採択 令和5年度ケーススタディ事業 概要 採択プロジェクト 東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けたおでかけ促進プロジェクト 「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした周遊促進プロジェクト 65

「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 中間報告 みずほ銀行 unerry メタ観光推進機構

67 ご説明内容 本プロジェクトの取り組み TDPFの魅力 TDPFを通じた今後の事業発展 • プロジェクト概要 • 活用データ • データによる分析 • 作成したメタ観光マップ • 開催イベント • 広告・プロモーション

68 ＜概要＞ プロジェクトの 概要 ◼スマート東京先行実施エリアである「ベイエリア」において、「オープンデータ×金融データ×人流データ」を活用し、 複合的・多層的価値を持つ「メタ観光マップ」*を作成・分析し、施策実施を通じて「にぎわい創出」や「人流の回 遊性」向上を目指す ベイエリア 住むひと • 地域のまだ知られていない魅力、 潜在ニーズの発掘 • 地域コミュニティ連携の推進 訪れるひと • 特定のスポットやイベントだけで ない、新たに訪れたい魅力的な スポット・コンテンツの発見 他エリア・自治体 • まちづくり、にぎわい創出におけ る先進ユースケースとしての活 用・展開 働くひと • 仕事だけでない新たに訪れてみ たい魅力的なスポット・コンテン ツの発見 オルタナティブデータ TDPF 金融データ 人流データ他 本エリアに精通している人々 だからこそ知るにぎわい創出 ポイントの抽出 メタ観光マップ 複合的・多層的価値の デジタル一元化 データ視点での地域の課題・魅力 メタ観光マップレイヤーの作成 各種データによる属性分析、新規にぎわい創出 ポイントの抽出 地域の新たな魅力の発掘・再定義 ターゲティング広告の高度化 金融・人流データを活用したターゲティング広告 の高度化、情報発信 人流の回遊、分散化の促進 効果検証、改善・発展 メタ観光マップ、新たなターゲティング 広告の効果検証・分析 自走に向けた改善・実行の推進 地域住民、大学生、働いている人々 * 「メタ観光マップ」・・・歴史・文化・自然など、地域の多様な魅力や価値ある情報をレイヤー（層）として地図上に重ねて 表示することで、これまで認識されていなかった観光資源を可視化するオンライン地図

ケーススタディ事業で活用するデータ 金融データ×人流データ×オープンデータ *MMC：みずほ銀行が提供するみずほマイレージクラブカード（クレジットカード） ・みずほ銀行が保有する各種金融取引等の統計 データを提供（国内邦銀ではみずほのみ） ・個人口座2,000万以上、クレジット会員のビッグデ ータを日次単位から活用可能 金融データ@みずほ銀行 年収 統計 ATM 利用 実態 支出 消費 統計 ・指定した駅周辺等の ATM利用状況を時 間帯別に把握 ・現金引き出し規模・ 利用者の居住エリア などの把握が可能 ・エリアごとの年収 収入（手取り）を国 勢調査の人口比で 統計化 金融資産の把握 支出：口座振替や振 込を分類・統計化 消費：MMC*、決済 データ等の情報を業 種別に統計化 人流データ@unerry ・約1.5億DLのスマホアプリに位置情報取得モジュール を提供。日々スマホユーザーの位置情報を収集 ・人流ビッグデータを自社開発のAIBrainにより解釈・ 意味づけし、場所・人を深く理解する分析に活用 データの取得 人流データを用いた分析（一例） オープンデータ 公共データ（一例） ・国勢調査人口等基本統計 ・TOKYO WALKING MAP ・港区各種情報 ・江東区各種情報 ・・・その他 多数 民間公開データ（一例） ・東京お台場.net ・夜景遺産認定地：南関東 ・アド街関連情報 ・東京2020オリ・パラ関連情報 ・・・その他多数 69

オープンデータ×人流データ×金融データによるペルソナ分析 70 オープンデータで臨海副都心エリアのファクトを押さえ、人流データでエリアの課題の仮説を確かめた上で、 人流データと金融データを掛け合わせて住む人・働く人・訪れる人毎にペルソナ像創出 オープンデータによる 臨海副都心エリアの基礎分析 平日・休日ともに一部施設に滞在が集中 →エリア間の回遊が起きていない課題を確認 有明一丁目、台場一丁目の居住が大多数 男性 女性 男性 女性 男性 女性 男性 女性 男性 女性 男性 女性 0～4歳 115 129 22 13 427 388 82 101 18 19 266,375 254,687 5～9歳 141 131 27 22 453 417 64 44 2 5 271,910 259,914 10～14歳 119 107 26 27 279 267 18 19 1 263,549 250,405 15～19歳 114 114 20 23 108 110 16 13 1 276,129 267,947 20～24歳 93 101 16 13 109 160 18 21 99 42 396,919 401,904 25～29歳 77 109 9 17 186 245 32 49 178 145 455,638 456,307 30～34歳 89 144 13 29 296 409 117 154 120 74 462,045 455,395 35～39歳 146 170 20 24 557 689 153 130 52 33 497,623 480,189 40～44歳 184 199 26 52 708 651 98 87 10 6 526,550 510,424 45～49歳 227 256 69 74 671 628 61 53 2 3 581,577 573,434 50～54歳 257 275 76 59 443 332 39 46 3 3 530,006 510,274 55～59歳 219 199 65 52 258 221 36 27 1 447,995 423,690 60～64歳 120 105 34 24 141 131 26 19 1 349,242 340,905 65～69歳 69 87 11 19 92 103 11 6 1 334,802 343,461 70～74歳 88 83 21 15 94 74 4 9 1 370,863 413,356 75～79歳 36 58 6 5 36 41 5 6 275,795 354,349 80～84歳 23 48 5 5 22 21 1 3 194,920 290,035 85～89歳 18 24 1 1 7 14 2 4 118,078 215,179 90～94歳 5 17 2 2 2 7 42,551 108,420 95～99歳 3 1 8,020 31,484 100歳以上 842 5,667 東京都 台場一丁目 台場二丁目 有明一丁目 有明二丁目 青海二丁目 有明一丁目 台場一丁目 都平均 臨海副都心エリア 人流データ×金融データから見える ペルソナ像創出 人流データによる臨海副都心エリアの 課題確認 都平均と比べ、子育て世代割合が高く、高齢者割合が低い。 （赤：人流多 / 緑：少） 例）住む人：幼稚園・保育園、駐車場などの利用傾向高 例）住む人：キャラグッズ・雑貨・レンタサイクルなどの消費傾向高

臨海副都心エリアの「メタ観光マップ」 71 本ケーススタディ事業を通じて、以下のような臨海副都心エリアの「メタ観光マップ」をリリース 従来の観光スポットと比較して、現代の多様化する人々の価値観を捉えた、多くのにぎわい創出ポイントを創出 一つの場所に存在する多様な 価値を可視化・一元管理し、 まちの新たな魅力を発信 ・歴史・文化 ・ロケ地 ・アニメ聖地 ・ポケモンGO ・インスタ映え ・外国人人気 他 メタマップの考え方 「100万人集まる場所を一か所ではなく、 1万人集まる場所を100か所作る」 https://metatourism.jp/maps/rinkai.html 一般的な観光スポット：44件 メタ観光マップ掲載スポット：320件

イベントを通じた住む人・働く人・訪れる人との連携、メタ観光マップの周知 72 ◆ メタ観光マップの基盤をもとに、地元住民や企業、大学関係者などと連携し、メタ観光マップを一緒に作成するためのワークショップを開催 ◆ 本事業を通じて作成したメタ観光マップを幅広く認知いただき、使っていただけるためのきっかけとしてガイドツアー・シンポジウムを開催 【ワークショップの様子】 【シンポジウムの様子】 【ガイドツアーの様子】 開催日：2023年10月15日 参加者：16名 開催日：2023年10月28日午前 参加者：12名 開催日：2023年10月28日午後 参加者：65名（関係者含む）

実証：リアルタイム告知とGoogle広告を用いたプロモーション 73 同日回遊率（※）を高めることを目標に、複数のメディアを使い分けた「メタ観光マップ」の プロモーションを実施 （※）同日回遊率：同日中にAエリアにいた人のどの程度の割合がBエリアに訪れたかを計算。 エリア内の回遊性を評価するために使用する分析指標 効果測定 メタ観光MAPの認知拡大 ターゲット・拠点分析 自然やアート、アニメ聖地、 名建築、夜景。メタ観光 マップでいつものまちの新 しい魅力を楽しもう 実証エリアに 接近時に プッシュ 来訪者に リアルタイム告知 人流データ × 金融データ 今訪れている人 過去に訪れた人 行動分析から 来訪する 可能性が高い人 G Google (DV360) ニュースフィード、 ストーリーズ等

本ケーススタディ事業を通じて確認したTDPFの魅力 74 TDPFという「場」を通じて、みずほ銀行・Unerry・メタ観光推進機構の3社が集い、 オープン×金融×人流データという新たなデータ活用に基づいたソリューションを提案することで、「場」の重要性を認識 【流れる】 【つながる】 【進化する】 • 公共や民間などのデータが流通する場を提供 • みずほ銀行（金融機関）、unerry（スタートアップ）、メ タ観光推進機構（一般社団法人）での協業 • データを提供する人・利用する人がつながるコミュニティの形 成 • より多くのデータ・人の集積により新たなデータ利活用事例 の創出を支援・加速 • ワークショップ、シンポジウム、ガイドツアーを通じたコミュニティ 形成 • オープン×金融×人流のデータを掛け合わせた分析、メタ観 光マップの作成・配信による臨海副都心のにぎわい創出 • 東京のポテンシャルを引き出し、都民のQOL向上に資する データ利活用の好循環を生み出すしくみ（＝スマート東京 の実現）を目指す • メタ観光マップによる隠れたスポットの発掘。発掘された魅 力がオープンデータ化される好循環の実現 • 一人ひとりにあった魅力の提案による利便性・満足度向上 TDPF 本ケーススタディ事業

TDPFを通じた本ケーススタディ事業の発展 75 データ利活用事業への応用・展開 データ利活用事業の付加価値向上を実 活用例：商店街振興、キャッシュレス、スマ ートシティ、MaaS、過去の類似実証 など TDPFを中心にした先進ユースケースの創出・展開、用途の多様化を実現 東京データプラットフォーム（TDPF) 継続的なデータの利用 （データ利活用のケース積み上げ） まちづくりとしての用途展開 まちづくり支援としての活用・貢献の実現 活用例：イベント企画、企業誘致、インバウ ンド、商店街活性化、防災、インフラ など オルタナティブデータ等の活用展開 新たなオープンデータ、オルタナティブデータ を掛け合わせた分析、効果検証の発展・ 高度化 データ例：不動産、決済、POS、検索 他エリア・自治体へのモデル展開 先進ユースケースとして、他エリアや自治 体での活用・発展 エリア展開：都内、全国自治体 本ケースの継続サイクル（例） ソリューションの 持続的発展 新たなデータ価値 による社会課題へ アプローチ 事業を通じた成果・ 改善ポイント整理 活用データの提供 （品揃えの拡大）

TDPFの稼働を見据えた先行事例として、官民の様々な分野のデータを掛け合わせ、 新たなデータ利活用のユースケースを創出するプロジェクトを5件採択 令和5年度ケーススタディ事業 概要 採択プロジェクト 東京都産野菜の地産地消促進プロジェクト 防災・減災に寄与する「OMAMORI」プロジェクト 高齢者のフレイル予防・QOL向上に向けたおでかけ促進プロジェクト 「メタ観光マップ」を活用したにぎわい・回遊性の創出プロジェクト 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした周遊促進プロジェクト 76

77 人流・金融・観光情報の統計データをもとにした 周遊促進プロジェクト 中間報告 2023年12月6日(水)

78 次第 （１）事業概要 （２）事前データ分析とスタンプラリーの方向性 ー 分析から見えた課題 ー スタンプラリーで実現したいこと （３）10/23(月)開催 ワークショップの状況 （４）12月開催 スタンプラリーの概要 （５）最終報告の方向性

（１）事業概要 79

目的・背景 80

81 課題と目指す状態 現状と課題 特定の場所が 混んでる ①特定のスポットに来訪が集中している状態 ②地域内滞在時間が短く、 観光消費額に白地がある状態 ✕ 幅広いスポットに 人が分散されている ①「穴場スポット」が見つかり、人が分散している状態 ②地域内の滞在時間が長くなり、 観光消費額が上がっている状態 目指したい状態

82 今回の分析で使用したデータ 名称 おでかけウォッチャー Mizuho Insight Portal （Mi-Pot：ミーポット） じゃらん データ利用 目的 指定したスポットの観光客分 析を目的に特化した 人流モニタリングツール 台東区・墨田区の指定エリ アの各属性（性年代）の 消費額や消費傾向を把握 観光スポット住所や予約数、 そのスポットのクチコミ 情報や 満足度評価を把握 利用データ 台東区・墨田区登録スポッ ト来訪者数、周遊、性年代 指定決済エリアの消費額 決済項目、性年代 観光スポット情報 クチコミ情報 満足度評価（5点尺度） データ取得期 間 2022年8月1日 ～2023年7月31日 2022年8月1日 ～2023年7月31日 1985年5月1日 ～2023年8月31日 開発・運用、 データ提供元 公益財団法人 九州経済調査協会 ブログウォッチャー 株式会社みずほ銀行 株式会社リクルート 人流データ 金融データ 観光スポットクチコミデータ

（２）事前データ分析とスタンプラリーの方向性 83

ー 分析からみえた課題 84

課題① ー特定のスポットに来訪が集中している状態 期間：2022年8月～2023年7月 ■おでかけウォッチャー来訪ランキング 上位6スポット ◆墨田区・台東区のおでかけウォッチャー上の登録スポット数は「117」箇所 ◆来訪ランク上位6スポットの割合は、全体の71％を締めておりほとんどの来訪者が 一定のスポットに集中している ■上位6スポットの占める割合 71％ 全スポット ここからの 分散が課題！ 合計 近隣10区 10区以外都内 東京都外 スカイツリータウン 15102249 38.7% 9.2% 52.2% 東京都立上野恩賜公園 7904554 23.6% 18.8% 57.7% 楽天地スパ 4904026 64.3% 7.4% 28.2% 蔵前商店街 4420178 37.5% 15.5% 47.0% 仲見世商店街 2752336 11.0% 13.6% 75.3% 両国国技館 1052534 13.8% 20.7% 65.5% 来訪地 合計 近隣10区 10区以外都内 東京都外 スカイツリータウン 15102249 38.7% 9.2% 52.2% 東京都立上野恩賜公園 7904554 23.6% 18.8% 57.7% 楽天地スパ 4904026 64.3% 7.4% 28.2% 蔵前商店街 4420178 37.5% 15.5% 47.0% 仲見世商店街 2752336 11.0% 13.6% 75.3% 両国国技館 1052534 13.8% 20.7% 65.5% 来訪地 上位6スポット ※駅（ジャンル：交通・乗り物）を除く 85

課題② ー地域内滞在時間が短く、観光消費額に白地がある状態 期間：2022年8月～2023年7月 スカイツリータウン ⇔ 仲見世商店街 4.7% 9.2% 86.2% スカイツリータウン ⇔ 浅草寺 6.7% 10.2% 83.1% スカイツリータウン ⇔ 台東区立隅田公園 22.0% 11.7% 66.3% スカイツリータウン ⇔ 蔵前商店街 33.1% 13.1% 53.8% スカイツリータウン ⇔ 楽天地スパ 60.7% 6.7% 32.6% スカイツリータウン ⇔ 墨田区立隅田公園 40.0% 11.4% 48.6% スカイツリータウン ⇔ 大横川親水公園 57.3% 7.5% 35.2% スカイツリータウン ⇔ 東京都立上野恩賜公園 20.4% 9.7% 69.9% スカイツリータウン ⇔ 浅草花やしき 11.5% 12.8% 75.7% かっぱ橋道具街 ⇔ スカイツリータウン 21.0% 12.2% 66.8% スカイツリータウン ⇔ 墨田区立錦糸公園 52.8% 8.5% 38.7% スカイツリータウン ⇔ 上野動物園 11.3% 7.7% 81.0% スカイツリータウン ⇔ 浅草神社 14.9% 7.7% 77.4% スカイツリータウン ⇔ 雷門 5.4% 9.4% 85.2% スカイツリータウン ⇔ 国立科学博物館 6.9% 6.4% 86.7% スカイツリータウン ⇔ 下町人情キラキラ橘商店街 64.1% 13.3% 22.5% スカイツリータウン ⇔ 両国国技館 5.9% 8.3% 85.8% スカイツリータウン ⇔ 押上温泉大黒湯 36.7% 16.2% 47.0% スカイツリータウン ⇔ 両国-江戸NOREN 19.3% 8.2% 72.5% スカイツリータウン ⇔ 向島百花園 28.1% 22.5% 49.3% スカイツリータウン ⇔ 東京国立博物館 12.8% 4.7% 82.5% スカイツリータウン ⇔ 千束通り商店街 48.6% 6.4% 45.0% スカイツリータウン ⇔ アサヒグループ本社ビアホール棟 15.7% 11.8% 72.5% スカイツリータウン ⇔ 浅草演芸ホール 10.4% 15.1% 74.5% スカイツリータウン ⇔ すみだトリフォニーホール 18.6% 10.1% 71.3% 周遊パターン 近隣10区 10区以外都内 東京都外 ■おでかけウォッチャー周遊数 「スカイツリータウン」発地別周遊者数/割合 ◆来訪数上位の「スカイツリータウン」と「上野公園」を起点とした周遊を見ると、『東京都外』来訪者は ある程度距離のある周遊をする傾向 ◆『近隣10区』来訪者は近隣への周遊が高く、距離のある周遊はしない傾向 上野動物園 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 16.6% 20.4% 62.9% 東京都立上野恩賜公園 ⇔ 東京都美術館 12.7% 24.7% 62.6% 東京国立博物館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 14.5% 20.7% 64.8% 国立科学博物館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 11.8% 20.1% 68.1% 国立西洋美術館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 12.0% 21.3% 66.8% 東京文化会館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 12.5% 26.1% 61.4% 上野東照宮 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 15.4% 19.0% 65.7% 上野精養軒 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 13.8% 18.7% 67.5% 上野の森美術館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 11.1% 23.2% 65.6% 東京藝術大学大学美術館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 11.1% 23.9% 65.0% 下町風俗資料館 ⇔ 東京都立上野恩賜公園 11.9% 33.3% 54.8% 周遊パターン 近隣10区 10区以外都内 東京都外 ■おでかけウォッチャー周遊数 「東京都立上野恩賜公園」発地別周遊者数/割合 東 京 都 外 の 割 合 が 高 い 86

ー スタンプラリーで実現したいこと 87

ターゲットの定義 台東区・墨田区には、隣接している他8区の住民も足を延ばし、観光地散策やショッピングを満喫し、 消費額向上に貢献することが考えられる。その為、台東区・墨田区に隣接する8区を加えた 『近隣10区』を今回の分析ターゲットと設定 『近隣10区』以外の東京都 東京都以外の道府県 近隣10区 台東区＋墨田区＋隣接区 (足立区・葛飾区・江戸川区・江東区・中央区 ・千代田区・文京区・荒川区) 全10区 10区以外都 内 東京都外 今回のターゲット 88

本事業で目指したい姿とその解決策 目指したい状態 幅広いスポットに 人が分散されている ◆本事業の目的は、「近隣10区」住民が、幅広いスポットに分散化されることである ◆解決策として3つを設定し、それぞれが達成できるデジタルスタンプラリーを思案する 「穴場スポット」を周遊させる １ 「消費額の伸びしろスポット」を 周遊させる 2 「新たな穴場スポット」を開拓し 周遊させる 3 解決策 89

デジタルスタンプラリーで目指すもの 「穴場スポット」を周遊させる →「美術館・博物館」「温浴施設」を穴場スポットと定義する ※穴場スポット：「来訪数が少ない」×「クチコミ評価が高い」×「消費額が高い」 １ 「消費額の伸びしろスポット」を周遊させる →「商店街」を消費額の伸びしろスポットと定義する ※消費額の伸びしろスポット：「来訪数が多い」×「消費額が低い」 2 「新たな穴場スポット」を開拓し周遊させる →今回のスタンプラリー期間中に新たに発掘する ※新たな穴場スポットを開拓しスポットを再登録し来年以降の周遊施策へつなげる 3 90

（３）10/23(月)開催 ワークショップの状況 91

ワークショップ全体概要 日時： 10/23(月) 10:00～12:00 （開場 9:30） 会場： 「曳舟文化センター」レクリエーションホール 参加費：無料 参加条件：12月開催のデジタルスタンプラリーに参加すること 募集方法：メール・架電・問い合わせフォーム連絡・訪問 概 要 次 第 （１）開会のご挨拶 （２）第一部 セミナー プロジェクト概要のご説明 （３）第二部 セミナー データ分析結果からわかる墨田区・台東区の特性のご共有 ー データ定義 ー 墨田区・台東区の現状 ー 分析から見えた課題 ー デジタルスタンプラリーで実現したいこと 休憩 （４）第三部 ワークショップ ー デジタルスタンプラリー概要のご説明 ー インタビューシートからプロモーションを考える 92

ワークショップ内容 ■ワーク① 定性インタビューからターゲットを深ぼる ■ワーク② ターゲットに刺さるキャンペーンを考える ◆ データから定めたターゲットをより深掘りするため、事前にターゲット女性3名にインタビューを 行い定性情報を集約 ◆ データと定性インタビューの情報をもとにペルソナを設定し、各グループごとにキャンペーン企画書を作成 93

ワークショップ内容 ▼実際に出たご意見 ＜定量データ＞ ・ 60代女性は商店街への来訪が多い ＜定性データ＞ ・お気に入りの商店街が存在する ・韓国ドラマにはまっており、推し活がしたい ↓ 「穴場スポット」ではなく「推しスポット」として墨田区台東区の お気に入りのスポットを見つけてもらう仕立てとする ＜定量データ＞ ・60代女性は温浴施設への来訪が多い ・全体傾向として、離れたホテルから温浴施設への周遊が多い ＜定性データ＞ ・健康に気をつけたい ・サウナや美味しいもので癒やされたい ↓ 「ととのう」をコンセプトにした訴求とし、賞品に心と身体が癒やされる ホテル宿泊券やレストラン食事券を入れる ◆実際のデモ画面も操作し、Aチームは「推し」 Bチームは「ととのう」というキーワードを考察 ◆賞品はペルソナをもとに、墨田区台東区のホテル宿泊券・レストラン食事券などが挙がった 94

（４）スタンプラリーの概要 95

スタンプラリー概要 キャンペーン名 下町おさんぽフォトラリー キャンペーン実施期間 2023/12/4(月)～2023/12/17(日) ※只今開催中！ 参画事業者 40スポット 応募方法 • 事前アンケートに回答しスタンプラリーへ参加すること • スタンプスポットで2枚の写真を投稿すること • 墨田区台東区内で「推しスポット」写真を1枚投稿すること • 事後のアンケートに回答すること スタンプラリー詳細 参加方法 プレゼント 96

スタンプラリー概要 ■紙制作物 告知方法 ポスター（A2サイズ） チラシ（A4サイズ） カード（名刺サイズ） 配布協力先 参画事業者・墨田区・台東区・墨田区観光協会様のご協力先 ■その他 ・じゃらんnetでの掲載 ・墨田区区報での発信 ・台東区Instagram・Xでの発信 ・墨田区観光協会X・Facebook・LINEでの発信 97

スタンプラリー概要 参加事業者一覧 合計40施設 スタンプラリー参加事業者 ■商店街（5施設） 東京スカイツリー® 仲見世商店街 下町人情キラキラ橘商店街 佐竹商店街連合会 浅草北部ことぶき商店会 ■美術館・博物館（13施設） 両国花火資料館 浅草リトルシアター すみだ北斎美術館 世界のカバン博物館 朝倉彫塑館 台東区立書道博物館 浅草木馬館 台東区立一葉記念館 東京藝術大学大学美術館 東京国立博物館 刀剣博物館 たばこと塩の博物館 東武博物館 ■銭湯（22施設） 曙湯 押上温泉大黒湯 さくら湯 寿湯 萩の湯 燕湯（つばめゆ） 薬師湯 電気湯 辨天湯(べんてんゆ) 朝日湯 アクアプレイス旭 鶴の湯(浅草橋) 有馬湯 富久の湯 改栄湯 浅草天然温泉 日の出湯 鶴の湯(浅草) 帝国湯 堤柳泉 宝泉湯 天然温泉湯 湯どんぶり栄湯 松の湯 ▼分散イメージ 98

（５）最終報告 99

最終報告データの取得方法 ①事前アンケートへ回答する ②写真を投稿する ③事後アンケートに回答する ・スポット毎の投稿数 ・写真投稿時間 ・写真投稿住所 など ・居住区・性別 ・普段の2区への来訪目的 ・普段の2区への来訪頻度 など ・スタンプラリー期間の消費額 ・指定スポットへの来訪経験・認知度 ・指定スポットへの来訪理由 など 流 れ 取 得 デ ー タ ◆ 普段の周遊活動とキャンペーン時の周遊活動の違いを測るため スタンプラリーの投稿データ以外に「事前」と「事後」でアンケートを実施 ◆ これらの結果からデータ分析結果をキャンペーンに活かす仕組みの有効性を検証する ■プレゼント応募までの流れと取得データ 100

最終報告の内容案 現状と課題 特定の場所が 混んでる ✕ 幅広いスポットに 人が分散されている 目指したい状態 ◆ 本事業の最大の目的は、幅広いスポットに人が分散されている状態を目指すこと ◆ 振り返りでは分散した状態を作れたかの他に、持続可能性の示唆として 次頁記載の内容の振り返りも行う 101

最終報告の内容案 周遊特性 消費特性 新スポット の発掘 周遊促進 ペルソナ 自治体 継続性 事業者 継続性 幅広いスポットに人が分散されたか、 今後の施策に繋がる周遊特性はあるか 今後の施策に繋がる消費特性はあるか 今後強化すべき新スポットは どのようなものがあるか 周遊促進を行うためにどのようなターゲット に どのように施策をうつと良いか 事業者が持続的にデータ活用をするために 必要なことなことは何か デ ー タ 活 用 報告内容 明らかにしたいこと 【定量】 参加人数・２か所以上の周遊者数 周遊スポット・ルートランキング ほか 【定量】 スポット別消費額 キャンペーン全体における消費額 ほか 【定性】 「推しスポット」投稿写真 「推しスポット」投稿エリア ほか 【定性】 今後のデータ活用意欲 今後必要なデータ ほか （キャンペーン終了後に別途アンケートで取得） 【定性】 通常時の来訪頻度・来訪目的 訪れたスポットの来訪意向度・理由 ほか 【定性】 今後のデータ活用意欲 今後必要なデータ ほか （キャンペーン終了後に別途アンケートで取得） 周 遊 促 進 自治体が持続的にデータ活用をするために 必要なことなことは何か 102

最終報告の周遊促進ペルソナイメージ 観光目的（観光消費額が高い） 来訪回数が多い (１)観光スポットに数回しか行かない ■普段行ってるスポット ・スカイツリー・上野美術館 ■ CPで印象に残っているスポット ■また行きたい理由 ■モデルコース（ゴールデンルート） 普段使い目的（観光消費額が低い） 来訪回数が少ない (２) 特定の観光スポットのみ複数回行く ■普段行ってるスポット ・仲見世商店街 ・スカイツリー ■ CPで印象に残っているスポット ■また行きたい理由 ■モデルコース（ゴールデンルート） (３) 日常スポットに数回しか行かない （あまり出歩かない） ■普段行ってるスポット ・キラキラ橘商店街 ■ CPで印象に残っているスポット ■また行きたい理由 ■モデルコース（ゴールデンルート） (４)特定の日常スポットに複数回行く ■普段行ってるスポット ・キラキラ橘商店街 ・寿湯 ■ CPで印象に残っているスポット ■また行きたい理由 ■モデルコース（ゴールデンルート） ■周遊が少ない４パターン（来訪目的×来訪回数） 103

「下町おさんぽフォトラリー」は現在開催中ですので、ぜひご参加ください！ 104

本日の次第 1. TDPF事業の構想・コンセプト 2. 会員制度紹介 3. TDPFで提供するサービス 4. TDPFのユースケースとしてのケーススタディ事業紹介 5. 会員登録案内 105

106 会員登録案内 ホームページでは入会条件や各種規約等の掲載に加え、 会員登録フォームへの遷移（入会申請）が可能 登録ステップ 会員登録フォーム 入力項目 gBizIDプライムで認証 ⇓ 会員登録フォーム※1より申請 （会員規約・データ利用規約に同意） 会員審査 入会受付完了 （2週間以内に登録が完了）  法人/組織情報 ➢ 法人番号 ➢ 法人名 ➢ 所在地 ➢ 業種 ➢ 代表者名  管理者・ユーザー情報 ➢ 所属部署名 ※管理者のみ ➢ 氏名 ➢ メールアドレス ➢ 電話番号 ※管理者のみ  以下規約への同意 ➢ 会員規約 ☑ ➢ データ利用規約 ☑ STEP1 STEP2 STEP3 *1:デジタル庁のGビズIDページに遷移します。 会員登録

アンケートご回答のお願い アンケートURL https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeRmfiAOz1bu ApBTXBGYH1jnr5dPr12Isa1aF6j5dud60oLCw/viewform ご清聴ありがとうございました 皆様の貴重なご意見を活動に反映すべく、アンケートにご協力ください 107

EOF 108