生成AIの普及に伴い、企業では業務効率化や意思決定支援への活用が進んでいます。一方、現在の多くの生成AIが参照・活用できる情報は公開情報や社内文書が中心であり、「今、どこで何が起きているか」という現実世界の状況を捉える「地理空間データ」や「人流データ」との連携は十分に進んでいません。

また、テクノロジーのトレンドは、単一のAIが回答を生成する形から、複数のAIエージェントが協調して業務を遂行する「マルチエージェント」型へと移行しつつあります。しかし、企業が保有する専門データは個別のシステムに分散していることが多く、AIがそれらを自在に横断・活用できる仕組みはいまだ限定的です。

ジオテクノロジーズは、長年蓄積してきた地理空間データに加え、人流・購買・画像などの多角的なデータを保有しています。これらをAIが活用しやすい形で提供することで、企業や自治体の意思決定を支えるAI時代における新たな社会インフラの実現を目指しています。

１． 自然言語による自律型処理

自然言語（日常の言葉）による依頼をAIが解釈し、対象地点の座標特定・データ抽出・高度な分析・作図などの複数ステップを自動で連携・実行します。

２．オープン標準「A2Aプロトコル」に対応

AIエージェント間の連携を支える「A2A（Agent-to-Agent）プロトコル」を採用しました。これにより、外部の生成AIやオーケストレーター、業務システムから、標準化された手順で当社のAIエージェントへスムーズにタスクを委譲・連携できます。

３． 「安心して任せられる」AI-Ready設計

分析結果の判断根拠や候補の提示、利用者の文脈の引き継ぎ、操作履歴（ログ）の自動記録などを実現し、企業が実業務で安心して利用できるよう配慮した設計としました。

これらの特長のなかでも、今回の大きな進化点となるのが、「A2Aプロトコル」への対応です。従来は個別に設計していた連携を共通化し、データ取得から成果物作成までを一連の業務として実行できるため、複雑な分析業務の自動化が可能になります。ユーザーは、使い慣れた生成AIや業務システムを変えることなく、ジオテクノロジーズが保有する位置情報や人流データなどを活用できるようになります。

GeoTechAgentは、「エージェントとツール・データ」をつなぐMCP（Model Context Protocol）と、「エージェントとエージェント」をつなぐA2Aを組み合わせたハイブリッド構成を採用しています。

今回GeoTechAgentに実装した「購買分析エージェント」は、レシート由来の購買データと、年代・性別等の属性情報を含む人流データを掛け合わせ、「どのような人が・どこで・何を・どれだけ購入しているか」を具体化するAIエージェントです。従来、専門のアナリストが複数のツールを駆使して行っていた高度な消費行動分析を、自然言語で依頼するだけで、AIが内容に応じて最適なデータと手法を自動で判断し、複数の分析を組み合わせて結果を出力できます。

例えば、「30代女性がこの商圏でよく購入する飲料カテゴリと、競合ブランドとのシェア比較を出力して」とプロンプトに入力すると、人流と購買データを自動で結合し、属性別の購買傾向から競合シェアまでを網羅したレポートを即座に生成・提示します。

＜購買分析ダッシュボードの画面例＞

【主な分析・提供機能】

・ 売上・購買トレンド分析

カテゴリ・期間別の売上推移、前年同期比、売れ筋ランキング、併売（バスケット）分析、トライアルからリピートへの転換率などを可視化。

・　メーカー・ブランド分析

特定メーカーの売上サマリーをはじめ、地域別の購買分布、店舗チャネル構成、主要製品ランキングなどを精査。

・ 競合ブランド比較

メーカー間の1対1比較やカテゴリ内シェア率、購買者層の重複状況を定量的に評価。

・ 顧客属性・ペルソナ抽出

年代・性別などの属性内訳や優良顧客（ヘビーバイヤー）像、ペルソナ別の購買特性を導出。

・ 来訪×購買の連結分析

商圏（人流）データと購買データを融合し、「特定エリアへの来訪者が実際に購入した商品」までを一気通貫で把握。

※各エージェントが利用する購買データおよび人流データは、いずれもユーザーの同意に基づき取得し、個人を識別できない形に統計処理したものです。個人単位の行動を特定する分析は行いません。

インサイトレポートやインフォグラフィックなど、生成に時間を要する処理においても、A2Aプロトコルのタスク管理技術により、リアルタイムで進捗を可視化しながら結果を出力します。また、出力結果には分析の根拠も明記されるため、マーケティング戦略の立案や商品開発における意思決定の判断材料として、そのまま実務に活用できます。

GeoTechAgentでは、地図・人流・画像などのデータを活用した以下のユースケースについても実証しました。いずれも「自然言語で依頼するだけ」で、エージェントが必要なデータと分析を自動で選び、最適な結果を導きます。

詳細は紹介サイトをご覧ください。

 GeoTechAgent紹介サイト
https://geot.jp/products/enterprise_solution/geotechagent/

2026年4月に発表したGeoTechAgent構想を、実際に動作するエージェントとして形にできました。生成AIのMCPサーバー接続だけでなく、オープン標準であるA2Aに対応したことで、当社の地図・人流・購買データを、お客様がお使いの生成AIや業務システムから“そのまま”呼び出して活用いただける道筋が見えてきました。今後は実証で得た知見を活かし、対応するデータ・機能を順次拡充してまいります。位置・時間・状況を理解する自律型AIを社会実装し、企業や自治体の意思決定を支える次世代インフラの構築に貢献していきます。