どこにいても、まちは動いている。

縮退する日本の都市は、見えないまま崩壊する。
Tobariは知覚を与え、匿名人流データで都市の意思決定を変える。
人を見ない、まちを見る。

帳(とばり)── まちと人の間に張られた、匿名という薄い膜。

Est. 2026

なぜ、今Tobariなのか

盲目の崩壊を、設計された縮退に変える。

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だ。「人がどこにいるか」を、誰も正確に把握できていない。

街を設計するには、街を計測しなければならない。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る[3][4]

縮退は不可避だ。しかし盲目の縮退は、設計された縮退に比べて、はるかに多くの命と資源を浪費する。必要なのは賢い衰退——縮み方を、設計することだ。

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る[2]

リアルタイムの人流データを持つ自治体は、ほぼ存在しない[3]

904

すでに904万人の高齢者が食料品アクセス困難に直面[1]

設計された縮退には、正確な現状把握が必要だ

7

自治体の約7割が、人流データを活用した経験がない[3]

6割近くは検討すらしたことがない[3]

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」でもない。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——都市縮退の標準データ基盤を目指す。

現在、複数自治体でPoC実施中。

TOBARIの設計原則

01

人を見ない

個人を特定しない。記録するのは人の流れだけ

02

既存カメラを活かす

新しいカメラは不要。すでにある目に知覚を与える

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、共通の構造で統合する。縦割りの壁を越えた意思決定を可能にする

04

意思決定に埋め込む

ダッシュボードを提供するだけでなく、都市計画・警備計画のプロセスにTobariのデータが前提として組み込まれることを目指す

プライバシー設計

なぜ、個人が特定されないのか。

01

個人を特定しない

映像から読み取るのは人の流れだけ。誰が、どこにいたかは記録しない。

02

顔認識は行わない

顔・服装・個人IDは一切記録しない。検出するのは存在と方向だけ。

03

記録するのは流れだけ

個人の動線や滞在履歴は生成されない。見えるのは街の流れだけ。

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では、市民の暮らしに直接届くアプリも生まれていく。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。

Coming soon

Kazerin|風輪

自転車の安全ルートナビ

2026年4月、自転車への青切符制度が始まる。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す——京都を起点に開発中のモバイルアプリ。

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・車を方向別にリアルタイム計測

ノートPCに表示された折れ線グラフと数値ダッシュボード。時間帯別トレンド分析のイメージ。

ピーク・オフピーク分析

1日の傾向を可視化し、時間帯別の特性を把握

映像解析・編集画面に波形とヒストグラム。録画の見直しと条件変更による再解析のイメージ。

事後解析・ライン変更

録画データに対して異なる仮想ラインで何度でも再解析

駐車場に整列した車両の空撮。台数・滞留の計測イメージ。
Coming soon

車両計測・駐停車分析

通過台数、路上駐停車の台数・滞留時間を自動計測

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。
Coming soon

夜間・悪天候対応

雨天・夜間・逆光など屋外条件下でも安定した検出

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

都市3Dモデル統合

3D都市モデルに人流データを重畳し空間的に可視化

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割が人流データを活用できていない。最大の障壁は「費用が高い」こと。Tobariは既存カメラを活かし、GPS人流データでは届かない路地レベルの精度で、施策の効果をリアルタイムに証明する。5年遅れの統計ではなく、データで都市を設計する。

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る。イベント時の人流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する。

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ない。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。自動運転バス・MaaSのルート最適化に不可欠な、リアルタイム人流データ基盤を提供する。

商業施設・不動産

施設運営・売場最適化

既存監視カメラで即日、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。新しいカメラは不要。すでにある目に知覚を与え、来店客の動線ヒートマップで売場レイアウトを最適化する。

TOBARIについて

街に帳を下ろすと、人の流れが見えてくる。

縮退は不可避だ。しかし盲目の縮退は、設計された縮退に比べて、はるかに多くの命と資源を浪費する。

その差分に、Tobariの存在意義がある。

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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、2022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る。
  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