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ビジネスインテリジェンスにおいて、ロケーションインテリジェンス（LI）、または空間インテリジェンスは、地理空間データの関係から有意義な洞察を引き出し、特定の問題を解決するプロセスです。 [ 1 ]これは、複数のデータセットを空間的および/または時系列的に重ね合わせて、地図上で簡単に参照できるようにするもので、その応用範囲は業界、カテゴリ、組織に及びます。
地図は古くから情報を表現する手段として用いられてきたが、真の意味での位置情報に基づく「インテリジェンス」の最初の例として挙げられるのは、1854年のロンドンにおけるジョン・スノーの事例だろう。彼は、地域の地図に給水ポンプの位置を重ね合わせることで、コレラの蔓延に関する様々な説を覆し、発生源を単一の給水ポンプに絞り込むことに成功した。このように地図上に情報を重ね合わせることで、異なる地理空間データ間の関係性を特定することが可能になったのである。
位置情報ツール、すなわち地理情報システム（GIS）ツールを用いることで、空間情報の専門家はデータを収集、保存、分析、視覚化することができます。位置情報専門家は、さまざまな空間分析ツールやビジネス分析ツールを使用して、事業運営やサービス提供に最適な場所を測定できます。位置情報専門家は、まず、相互に関連する多くの経済的影響要因を含むビジネスエコシステムを定義することから始めます。こうした経済的影響要因には、文化、ライフスタイル、労働力、医療、生活費、犯罪、経済情勢、教育などが含まれますが、これらに限定されません。
「ロケーションインテリジェンス」という用語は、情報を地理的に「マッピング」するために使用される人、データ、およびテクノロジーを説明するためによく使用されます。Polaris Intelligence のようなマッピング アプリケーションは、位置情報に関連付けられた大量のデータ (POI、人口統計、ジオフェンスなど) を、傾向を簡単に把握し、意味のあるインテリジェンスを生成するカラーコード化された視覚的表現 (ヒート マップや関心のある変数のテーマ マップ) に変換できます。[ 2 ]ロケーション インテリジェンスの作成は、ドメイン知識、正式なフレームワーク、および意思決定支援への重点によって方向付けられます。位置情報は、デバイス、プラットフォーム、ソフトウェア、アプリなど、あらゆるものに及び、ソーシャル データ、モバイル データ、ユーザー データ、センサー データと同期してコンテキストを理解するための最も重要な要素の 1 つです。
ロケーションインテリジェンスとは、地理的要素をビジネスインテリジェンスのプロセスやツールに統合することを指す場合もあり、多くの場合、空間データベースや空間OLAPツールが組み込まれます。
2012年、不動産業界（JLL）のウェイン・ギアリーは、テキサス大学ダラス校でロケーション・インテリジェンスに関する初の応用コースを開講し、ロケーション・インテリジェンスを、職場の成功を支え、さまざまなビジネスおよび財務上の目標に対応する最適な場所を選択するプロセスと定義した。[ 3 ] [ 4 ]
ピットニーボウズマップインフォ社は、ロケーションインテリジェンスを次のように説明しています。「空間情報、一般に「ロケーション」として知られるものは、場所に関わる、または場所の性質を持つものです。空間は地理的な場所に限定されませんが、空間情報の最も一般的なビジネス用途は、空間情報が地球上の場所にどのように結び付けられるかを扱います。ミリアム・ウェブスター®は、インテリジェンスを「学習または理解する能力、または知識を応用して環境を操作する能力」と定義しています。これらの用語を組み合わせると、情報の空間的側面を理解し、それを応用して大きな競争優位性を獲得する方法を示唆しています。」[ 5 ]
Esriによる定義は次のとおりです。「位置情報インテリジェンスは、データの視覚化と分析によって実現されます。スマートマップやダッシュボードに人口統計、交通、天気などの地理データのレイヤーを追加することで、組織はインテリジェンスツールを使用して、イベントが発生した場所を特定し、なぜ発生したのかを理解し、原因についての洞察を得ることができます。」[ 6 ]
Yankee Groupのホワイトペーパー「小売銀行におけるロケーション インテリジェンス」における定義：「…ビジネス上の問題を解決するために適用される空間データの視覚化、コンテキスト化、および分析機能を指すビジネス管理用語。」[ 7 ]
位置情報インテリジェンスは、幅広い業界でビジネス全体の成果向上に活用されています。主な用途は以下のとおりです。
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