ソーシャルビッグデータを活用した 全国インバウンド観光調査を実施 ～Twitterデータ、Weiboデータなどから 全国の訪日観光客の動態とテーマツーリズムを調査～
東京海上日動火災保険株式会社(取締役社長：広瀬 伸一、以下：東京海上日動火災保険)と株式会社NTTデータ(代表取締役社長：本間 洋、以下：NTTデータ)は、2018年度に続いてソーシャルビッグデータを活用した、地方創生に寄与するインバウンド観光促進のための全国調査を実施しました。本調査では、実際の訪日観光客の生の声を分析に使うことによって、訪日観光客にとって魅力ある穴場スポットや魅力を感じる施設など、よりリアルなニーズを明らかにしています。調査結果の概要については、地方自治体の観光政策や、事業者のインバウンド施策の立案への活用を目的として、地方自治体やインバウンド事業者などに提供します。
両社は、本調査結果をもとに、全国各地の地域活性化の支援を行っていきます。
1. 調査目的・意図
東京海上日動火災保険は、2016年7月に地方創生室を立ち上げ、地方自治体や金融機関との地方創生に関する協定の締結や、地方創生に資する商品・サービスの展開等、地方創生への貢献につながる取り組みを進めてきました。
NTTデータは、自然言語処理エンジンやAI技術を用いて、ツイートデータやブログ等のソーシャルメディアを活用するためのサービスやコンサルティング、テキストデータと数値データの双方を含むビッグデータの活用について、積極的に取り組んできました。
両社は、インバウンド観光の促進は地方創生につながる大きなチャンスとし、2018年度よりインバウンド観光にフォーカスしたソーシャルメディアの分析を事業会社としてはじめて全国規模で実施しました。分析結果は、東京海上日動火災保険の代理店ネットワークを通じて全国に提供し、観光スポットの創出に用いられた結果、内閣官房まち・ひと・しごと創生本部の「特徴的な取組事例」(注1)に選定され、大臣表彰を受けました。
今回の調査は、全国の地方自治体の観光政策や、事業者のインバウンド施策の立案へのさらなる活用を目的として、日本全国のTwitter全量データ(注2)やWeiboなどのSNSデータを活用し、各地域の具体的なスポットにフォーカスした形で訪日観光客の観光動態・テーマツーリズムに関する調査を行い、レポートとしてまとめました。
本調査は全国47都道府県を対象とした調査となっており、他エリアの調査結果を参考にすることが可能です。また、実際の訪日観光客の生の声を分析に使うことによって、訪日観光客にとって魅力ある穴場スポットやどのような施設に魅力を感じているか、日本国内の主要観光スポットの相関など、よりリアルなニーズを明らかにしています。
2. 調査概要
○分析期間
2017年11月～2018年10月の1年間
○主要分析データソース
Twitter全量データ、Weiboデータ、観光レビューサイトデータ
○分析対象投稿数、国・エリア数
英語のTwitterの投稿1,484,339件(英語・中国語・韓国語)、Weiboの投稿216,659件(中国語)、観光レビューサイト66,941件(英語・中国語・韓国語)の合計1,767,939件のデータをもとに世界の国・エリアの訪日観光客の日本の観光に関する話題を分析。
○調査内容
日本全国を大局的に分析した結果に加え、都道府県ごとに、月単位の投稿件数の推移や、エリア別の投稿割合を分析するとともに、投稿の具体的な内容を分析しています。観光スポット単体の話題量や評価に加え、観光スポット同士の発言相関を調査することで、まだ話題量としては多くないものの旅行者の評価の高い、穴場の観光スポット等をまとめています。
さらに今回はテーマツーリズム調査としてアニメツーリズム(200アニメのSNS上での話題量)、インダストリアルツーリズム(酒造、伝統食、伝統工芸、工場)を調査しています。
図1：本年度調査の位置づけ(3年間の調査を通して、訪日観光客の解像度をあげる取り組みを実施)
3. 調査結果について
主要な調査・分析結果の一部につきましては別紙を参照ください。
詳細な調査結果に関するお問い合わせについては、「(1)自治体・団体・会社名、(2)ご担当者名、(3)連絡先」を記入のうえ、下記アドレスへご連絡ください。
(詳細な調査結果の提供には時間がかかる可能性があります。また、連絡先に東京海上日動火災保険より連絡する場合があります。)
(注1)内閣官房まち・ひと・しごと創生本部事務局が2016年より実施している、金融機関等が地方創生に関与した「特徴的な取組事例」を公表する制度です。
(注2)当該期間にTwitter上で投稿されている全てのTweetデータ(Twitterアカウントの所有者が自分の意思で公開しているデータに限られます。データには投稿コメント、投稿時間などの情報が含まれます。今回の取得データは英語・中国語・韓国語に限ります。)
＊文中の商品名、会社名、団体名は、各社の商標または登録商標です。
■調査結果概要
1. 訪日観光客のポジティブツイート、ネガティブツイートから分かった穴場な観光スポット
本調査では、独自の分析として話題量とともに、話題の内容を言語解析し、ポジティブ(肯定的)、ネガティブ(否定的)を判別。話題量は少ないが評価の高い観光スポットを明らかにしました。
施設ジャンルごとに分析すると、ツアーなどの体験型観光ができるスポットについて、まだ話題量は少ないものの訪日観光客に肯定的に捉えられていることが明らかになりました。
図2：スポット種別投稿数(全体)
図3：体験関連のポジティブな投稿例
また、具体的なスポット別の投稿数と評価を分析してみると、投稿数の多いスポットは関西に多く、関西の観光スポットの評価(ポジティブポイント)も高いことが明らかになりました。
図4：スポット別投稿数(全体：発言数上位50スポット)
2. 観光スポット発言の相関から分かった観光動態
観光スポットの発言相関を分析することで、ユニバーサル・スタジオ・ジャパンに訪問した観光客は関西圏を周遊しているのに対して、東京ディズニーランド、東京ディズニーシーに訪れている観光客はユニバーサル・スタジオ・ジャパンを始めとして関西圏のスポット相関が高く、関西圏に観光客が流れていることを推察することができます。
図5：テーマパークと発言相関の高いスポット
3. 日本のアニメの認知状況
本調査ではエリアごとに人気のアニメタイトルの調査を実施しています。
図6：エリアごとのアニメ話題ランキング
