Tobari ── 帳

個人は見ない。まちの動きを見る。

人口が減り続ける日本の都市は、見えないまま崩れていきます。Tobariは匿名の通行量データで、自治体の意思決定を変えます。

1,741

1,741の自治体が、5年遅れの統計で都市の未来を決めています[2]

リアルタイムの通行量データを持つ自治体は、ほぼ存在しません[3]

● = 1自治体(全1,741市区町村)リアルタイムデータを持つ自治体に色を付けても、この図はほぼ変わりません

904

すでに904万人——高齢者の約4人に1人(25.6%)——が食料品アクセス困難に直面しています[1]

高齢化は全国一様には進みません。秋田39.0%・東京22.8%、2050年には秋田で2人に1人になります[7]

28%未満28–32%32–35%35%以上都道府県別の高齢化率(2023年)。濃い地域ほど、縮小が速く進みます

7

自治体の約7割に、通行量データを活用した経験がありません[3]

6割近くは、検討すらしたことがありません[3]

検討すらなし(6割近く)経験なし活用経験あり色は全国の割合の表現で、どの自治体かを示すものではありません

まちの使われ方を、線で見る。

通行量データを軌跡として重ね合わせると、実際に歩かれている場所と、使われていない場所が分かれて見えてきます。

デモ映像です。撮影素材には匿名化処理を施しており、個人を特定できる情報は記録・保存していません。自社検証として撮影したもので、特定の事業の成果物ではありません。

なぜ、今Tobariなのか

見えない衰退を、設計された縮小に変える。

圧死事故、観光一極集中、交通渋滞——形は違っても根っこは同じです。「人がどこにいるか」を、誰も正確に把握できていません。

街を設計するには、街を計測しなければなりません。しかし現状、多くの自治体が何年かに一度の手動カウント[2]で、数十億〜数百億円規模の都市投資を決めています[3][4]

人口減少は止められません。しかし、見えないまま街が縮んでいくのと、設計しながら縮んでいくのとでは、失われる命と資源の量がまったく違います。必要なのは「どう縮むか」を、設計することです。

プラットフォーム

断絶したデータを統合し、都市の意思決定に組み込む。

Tobariは「安いカメラ」でも「ダッシュボード」でもありません。断絶した都市データを共通の構造で繋ぎ、担当者が漠然と抱えている不安を解消し、意思決定を前に進める——人口減少時代の都市にとっての、標準データ基盤を目指します。

現在、複数自治体でPoC実施中。

TOBARIの設計原則

01

個人を見ない

個人を特定しません。記録するのは通行量だけです

02

カメラを選ばない

常設の防犯カメラでも、三脚に立てた1台でも計測できます。「この交差点の、この1時間」だけを測ることもでき、仮説の検証に大掛かりな設備投資は要りません

03

断絶したデータを繋ぐ

警察・交通・商業・自治体に散在するデータを、共通の構造で統合します。縦割りの壁を越えた意思決定を可能にします

04

意思決定に埋め込む

計測して終わりにしません。「誰が、いつ、どのデータを見て、何を判断したか」を履歴として残し、前提が更新されたときに過去の判断を見直せる状態を作ります。それが5年後・10年後の比較を可能にします。決めるのは自治体であり、Tobariは決めません

05

測れないものは、測れないと言う

数値は生の計測値と検証済みの確定値を分けて持ち、確定値は人力カウントとの突き合わせと1件ずつの監査で裏取りします。撮影条件が悪く信頼できない計測は、0件ではなく「判定不能」と表示します。精度は主張ではなく、検証の手順で示します

プライバシー設計

なぜ、個人が特定されないのか。

スマートフォンの位置情報にもとづくデータは、端末IDを介して複数の場所・複数の日にまたがって同じ人を結びつけられます。Tobariの計測番号は、1本の映像の中でしか意味を持ちません。

01

個人を特定しない

映像から検出するのは「人がいる」ことと、その動きだけです。顔・服装・個人IDは一切記録しません。

02

顔認識は行わない

顔認証や、年齢・性別などの属性推定は行いません。検出は「人」「車」といった一般的な物体の検出に限られます。

03

軌跡は、映像の中でしか意味を持たない

計測のために、映像内の各人物には一時的な計測番号が割り当てられます。この番号は映像ごとに独立しており、別の映像・別の日の同一人物とは一切結びつきません。誰が、いつ、どこにいたかは復元できません。

プラットフォームの先に

都市の課題に応える、新しいアプリへ。

Tobariが整えるデータ基盤の上には、行政の実務を支えるツールから、市民の暮らしに直接届くアプリまでが生まれていきます。その第一歩として、京都を起点としたプロジェクトが進行中です。

PoC実証中

Tobari Dashboard

通行量の計測・解析ダッシュボード

既存カメラの映像から通行量を計測し、仮想ラインの引き直し・時間帯別の分析・録画データの再集計までを一つの画面で行えます。自治体職員が、会議のその場で「もう一度数え直す」ための解析ツールです。

Coming soon

Kazerin|風輪

自転車の安全ルートナビ

2026年4月から、自転車への青切符制度が始まりました。Kazerinは「正しい道を走りたい」と思った人のために、ルールを守れる道筋をそっと示します——京都を起点に開発中のモバイルアプリです。

デモ映像です。撮影素材には匿名化処理を施しており、個人を特定できる情報は記録・保存していません。自社検証として撮影したもので、特定の事業の成果物ではありません。

ソリューション

意思決定に必要な、すべてのデータを。

スクランブル交差点の俯瞰。交差する歩行者の流れが、仮想ライン通過カウントのイメージを表す。

方向別・時間帯別カウント

仮想ラインを通過する人・車・自転車を方向別に計測します。ラインは1本の映像に何本でも引け、通過の瞬間・向き・種別が時刻つきで記録されます。数字は生の計測値と検証済みの確定値を分けて提示します

時間帯別 通過カウント(方向別)平均7111519ピーク 18時台 126IN 方向OUT 方向画面はイメージ(架空のデータ)

ピーク・オフピーク分析

時間帯別の通過量を方向別に積み上げ、ピークの時間帯と規模を特定します。警備・誘導の配置やイベント時の動線検討に、体感ではなく計測値の根拠を与えます

A-01 IN 128 / OUT 141A-02 あとから追加IN 96 / OUT 87録画データ — 保存済みの軌跡から再集計(AI再推論なし)画面はイメージ(架空のデータ)

事後解析・ライン変更

AIによる映像解析は一度だけ——結果は軌跡データとして保存され、以後のライン変更・再集計は再解析なしで数秒で返ります。都市計画審議会で追加の質問が出ても、その場で録画データから集計し直せます。解析自体も特別な設備は不要で、ノートPC1台が映像1時間ぶんを約2時間で処理します

乗降場 — 区画別の占有時間(60分)015304560区画 1区画 2区画 3区画 4一時停車駐車(長時間の停車)画面はイメージ(架空のデータ)

車両計測・駐停車分析

通過台数に加え、路上駐停車の台数と停車時間を計測します。「一時停車」と「駐車」を停車時間の分布から区別し、乗降場の区画ごとの占有時間も算出します。夜間の駅前エリアの実映像で実測済みです

雨で濡れた夜の道路と街灯の反射。悪天候・低照度条件下のカメラ検知のイメージ。

夜間・悪天候対応

街灯下の夜間映像で実測し、人力カウントとの突き合わせ検証まで実施済みです。雨天・逆光などの悪条件下の検証は進行中です

高層ビルが並ぶ都市の青いワイヤーフレーム風図面。3D都市モデルへのデータ重畳のイメージ。
Coming soon

PLATEAU 3D都市モデルとの統合

国土交通省の3D都市モデル(PLATEAU)上に、計測した通行量データを重畳する機能を開発中です

ユースケース

見えることで、設計できる。

自治体・都市計画

都市計画・まちづくり

都市整備の効果を定量化し、次の投資判断の根拠を作る。

自治体の7割が通行量データを活用できていません。最大の障壁は「費用が高い」ことです。Tobariは常設カメラの設置を前提にしません——三脚に立てたカメラ1台、1時間の録画からでも「この施策で通行は変わったか」を検証できます。GPSデータでは届かない路地レベルの精度で、5年遅れの統計ではなく、データで都市を設計します。

常設カメラの設置を待たなくても、計測は今日から始められますカメラは1台でいい三脚に立てた市販カメラでも常設の防犯カメラでも1時間だけ録画問いに必要な時間帯だけ工事も配線も不要ノートPC1台で解析映像1時間 ≈ 解析約2時間クラウド送信も不要その日のうちに答え方向別の通過量・駐停車施策前後の比較の根拠に

公共安全・イベント管理

安全管理・群衆リスク対応

密度を数値で管理し、雑踏事故を未然に防ぐ。

明石花火大会[5]梨泰院[6]——目視と経験則に依存する安全管理を、リアルタイムの密度モニタリングに置き換えます。イベント時の通行量を事前にシミュレートし、危険な密集が発生する前に対処できる判断基盤を提供します。

交通インフラ

鉄道・道路・MaaS

駅構内の動線から、自動運転時代の経路設計まで。

改札データだけでは、駅構内の動線は見えません。既存カメラ×改札データの統合で「どの出口が何時に混むか」を予測し、自動運転バス・MaaSのルート最適化に不可欠な、リアルタイム通行量データ基盤を提供します。

商業施設・不動産

施設運営・売場最適化

既存カメラで即日、動線の可視化を始める。

「どの通路が混んでいて、どの店舗前に人が集まっているか」をリアルタイムで把握できます。新しいカメラは不要です。すでにある目に知覚を与え、来店客の通行量ヒートマップで売場レイアウトを最適化します。

通行量データで、まちの意思決定を変えませんか?

導入の相談・デモのご要望は、フォームよりお気軽にどうぞ。ご所属の組織メールアドレスでご連絡いただけますとスムーズです。

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参考文献

  1. [1] 農林水産省 農林水産政策研究所「食料品アクセス困難人口の推計結果」(2020年データ、2024年公表)— maff.go.jp
  2. [2] 都市計画法 第6条第1項 — 都市計画基礎調査は「おおむね五年ごとに」実施が義務付けられています。
  3. [3] 国土交通省「人流データ利活用事例集2025」(令和7年3月、1,788自治体対象Webアンケート 2024年10〜11月実施)— 「約7割の自治体が人流データを活用した経験がなく、さらに6割近い自治体ではその活用を検討したことすらない」— mlit.go.jp
  4. [4] 国土交通省「地域課題解決のための人流データ利活用の手引き」(令和6年3月改訂)— 「地域課題の解決に取り組んでいる地方公共団体等においては、十分な利活用が進んでいない」— mlit.go.jp
  5. [5] 明石市「第32回明石市民夏まつり事故調査報告書」(2002年1月30日提出)— 2001年7月21日、死者11名・負傷者183名 — city.akashi.lg.jp
  6. [6] ソウル梨泰院雑踏事故(2022年10月29日)— 死者159名 — 韓国行政安全部公式発表
  7. [7] 内閣府「令和6年版高齢社会白書」第1章 第1節 4 地域別に見た高齢化(2023年の都道府県別高齢化率・2050年将来推計)— cao.go.jp