ローカル鉄道沿線地域を舞台に、大学・地域事業者と連携した観光周遊レコメンデーションの実証実験に参画しました。AIを活用した観光スポット提案（レコメンデーション）が、観光客の周遊促進と1人あたり消費額の増加につながることをデータで証明しました。
背景と課題
観光資源は豊富ながら、「鉄道沿線を通過されてしまう」「一部の有名スポットに人が集中する」など、地域内での回遊性の低さが課題とされていました。
取り組み内容
観光客の同行者・旅行の目的・当日の気分をもとに、AIによるおすすめスポットの提案システムを設計。以下のような取り組みを行いました：
- 属性・嗜好に合わせた観光スポットレコメンド
- 観光スポットを組み合わせた周遊プランを作成
- 行動ログとモニターアンケートデータを突合した効果測定
成果とインパクト
- レコメンド機能を使用すると訪問したスポット数が 約1.2倍 に増加
- レコメンド機能を使用すると1人あたりの観光消費額が 約7%増加
その中でもレコメンド機能に満足したユーザーは約40％増加
→レコメンド機能の充実は消費額増加に効果が期待される
