講演情報
[1F5-OS-10c-01]携帯電話位置情報に基づく観光地回遊行動の把握と潜在観光客推定
〇三村 知洋1、山田 涼1、鈴木 喬1 (1. NTTドコモ)
キーワード：
機械学習
歴史・文化資源とレジャー施設が混在する観光都市においては，個別スポットの集客に加え，都市内外の複数地点を結ぶ回遊の設計が重要となる．しかし，従来の調査手法では異質な来訪者群の行動を十分に分解して捉えることが困難であった．
本研究では，愛知県犬山市を対象に，携帯電話基地局由来の大規模位置情報（モバイル空間統計）を用いた分析枠組みを提示する．
具体的には，観光地間の回遊ネットワーク構造を可視化するとともに，観光地ごとの来訪者属性，居住地，移動手段，アプリ利用傾向を詳細に分析する．
さらに，全国のユーザを対象とした機械学習モデルにより，施設ごとの「潜在観光客」を推定し，その有効性および属性・居住地の特徴を検討する．
分析の結果，施設特性に応じた集客圏や季節変動の差異に加え，潜在観光客が 20 代や東海・関東圏在住者に多いことなどが明らかとなり，データに基づく観光施策立案およびターゲット選定への有用性が示された．
本研究では，愛知県犬山市を対象に，携帯電話基地局由来の大規模位置情報（モバイル空間統計）を用いた分析枠組みを提示する．
具体的には，観光地間の回遊ネットワーク構造を可視化するとともに，観光地ごとの来訪者属性，居住地，移動手段，アプリ利用傾向を詳細に分析する．
さらに，全国のユーザを対象とした機械学習モデルにより，施設ごとの「潜在観光客」を推定し，その有効性および属性・居住地の特徴を検討する．
分析の結果，施設特性に応じた集客圏や季節変動の差異に加え，潜在観光客が 20 代や東海・関東圏在住者に多いことなどが明らかとなり，データに基づく観光施策立案およびターゲット選定への有用性が示された．