以前のブログでご紹介したグローバルOOH業界団体WOO(World Out Of Home Organization)が定義するメディアカレンシー(媒体取引標準価値指標)の「OTC」と「VAC」について、皆さんはもうご存知ですか？
今回は、大阪メトロアドエラが芝浦工業大学と最新の取り組みとして行っている、OTC（Opportunity to Contact）計測の実験についてお届けします。
LiDARを活用したOOHオーディエンス・メジャメントに関する実験として、駅メディアの視認可能者数の計測を、芝浦工業大学と研究。複数台のLiDARを用いたセンサーネットワーク基盤を構築し、LiDARで取得された3Dイメージセンサーデータの点群 (Point Cloud)から人の数を算出します。
1台のセンサーでは視野角の外や障害物の背後など死角となる場所が発生するため、正確な測定が難しい場所が存在してしまいますが、LiDARデータは 3D位置情報を含むため、複数台のLiDARを統合することで、死角の無い3Dマップを構築することができます。
実験では、複数台のLiDARを用いてセンサーネットワークを構築しました。センサーネットワークを用いて、プライバシーに配慮しながら、Osaka Metro主要駅の駅メディア (デジタルサイネージ、ポスター、大型シート、階段/エスカレーター集中貼)エリアのデータを取得し、取得したデータの解析を行い、OTCの推計モデルを作成しました。
LiDARセンサーを活用した人流計測の特徴は以下のようになります。
・高精度の計測が可能：
LiDARセンサーは、レーザーを用いた距離計測により、非常に高精度な計測が可能です。このため、駅構内を移動する人の数や、人々がどのように移動しているかなどを測定することができます。
・非接触での計測が可能：
LiDARセンサーは、非接触で計測を行うことができるため、計測対象に影響を与えることなく計測を行うことができます。また、センサー自体も小型であるため、設置場所を選ばずに利用することができます。
・リアルタイムでの計測が可能：
LiDARセンサーは、高速で計測を行うことができるため、リアルタイムでの計測が可能です。このため、人流の変化に迅速に対応することができます。
・複数の情報を取得可能：
LiDARセンサーは、距離だけでなく、位置、速度、方向、形状などの情報を取得することができます。これにより、人流の動きや状況を詳細に把握することができます。
・個人を特定できる個人情報は取得しない：
LiDARセンサーは、距離計測を行うためにレーザーを用いて物体との距離を測定しますが、この過程で個人を特定することができる情報（顔の特徴など）は取得しません。
つまり、LiDARセンサーを用いることで、プライバシーに配慮しながら駅構内に設置されたOOH メディア（デジタルサイネージ、ポスター、大型シート、階段／エスカレーター集中貼）のOTC（Opportunity to Contact）を計測することができます。
例えば、歩行速度を約1.36m/秒と仮定すると、ある時点でLiDARがカバーする長さ20mのOOH媒体視認エリアに存在した人々は、約14.66秒で全員エリア外に出ると推測できます。そのため、LiDARで時間内に検知することが出来た人数を入れ替わり回数で計算した結果をOTCとして計測できます。
（Osaka Metro なんば駅 LiDAR検知イメージ）
