ある観光地域において、現地で使える観光レコメンデーションアプリを活用し、観光客の満足度向上と地域内回遊・消費促進に関する実証実験を支援しました。
背景と課題
地域観光において、旅行者一人ひとりのニーズに合った体験をいかに提供するかは、回遊性や滞在時間、域内消費の向上に直結する重要なテーマです。
本プロジェクトでは、ある観光地域を舞台に、「現地で使える観光レコメンデーションアプリ」の可能性を検証しました。特に、旅行者の「同行者」、「体験目的」、「気分」、「天候」といったコンテキストに即した観光スポットの提案が、満足度・回遊・消費に与える影響を明らかにすることを目的としました。
従来の画一的な観光プランでは届けきれない「一人ひとりに響く体験」を、データとAIの力で実現する挑戦でした。
取り組み内容
観光MaaSアプリと連携し、観光レコメンド機能を提供。実際に旅行者に現地で利用してもらい、その利用ログ、GPSデータ、アンケート結果を収集・分析しました。
主な分析アプローチは以下の通りです：
- 利用行動の可視化：登録数、ルート検索件数、検索条件の傾向などを把握し、活用状況を評価
- 影響度分析：アプリ利用者の満足度、再訪意向、推奨意向とレコメンドの関係性を検証
- 回遊・消費の促進効果：実際の訪問ルートや消費行動との関連性を分析
成果とインパクト
- 満足度・再訪意向・推奨意向すべてにおいて非常に高い評価
→ 「目的に合っていた」「天候に合った提案が良かった」などの声多数 - 地域内での消費促進にも寄与
→ レコメンド機能利用者と非利用者を比較すると利用者の地域内での飲食費・土産代・体験日が多いことがわかりました
本実証は、観光におけるAI活用の可能性を具体的に示す好例となりました。今後はリアルタイム情報の反映や移動手段を考慮したルート提案、精度向上のためのデータ取得基盤の強化など、さらなる高度化にも取り組んでまいります。
