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NTTデータは2月15日、ソーシャルメディア上での観光スポットの話題量を測定する国内観光・インバウンド観光向けの新サービスを、旅行観光業界や地方自治体などに向けて提供を開始した。

新サービスは、Twitterの全量データとディープラーニング技術および、NTTデータが保有するプロファイル推定エンジンを組み合わせることで、これまで困難だったスポット名の抽出をディープラーニング技術によって可能とし、日本全国の30万件におよぶ観光スポット名を自動抽出することに加え、表記の揺らぎも抽出し、正式名称にマッチングすることで、ソーシャルメディアによる観光分析で課題だった観光スポットの略称や言い回しも含めた分析を実現。

また、同社が所有するプロファイル推定エンジンにより海外78カ国の国・地域判定や趣味嗜好の解析に対応しており、例えば「スポーツが好きな(特定の国の)外国人観光客に人気の日本国内の観光スポット」のような詳細な条件での調査を可能としている。

これにより、利用者はソーシャルメディアを最大限に活用した観光分析や観光プランの提供が可能なほか、日本全国の隠れた観光資源の発掘など、地方創生・活性化に向けた計画策定にも活用することができるほか、日本人ユーザーのみならず、外国人(2017年1月時点で78カ国)ユーザーの分析も対象としており、インバウンド向けのデータとしても活用することも可能だという。

さらに、一般公開しているAPIはサンプリングデータであり、時間あたりの実行回数に制限があるため取りこぼしが発生し、地方の観光スポットに関する発言が十分な量確保できないという課題に対し、Twitterデータの全量を解析対象とすることで、発言数の少ない地方の観光スポットの分析を可能としている。

加えて「温泉」「神社・寺」「ショッピングモール・アウトレット」「洞窟」など、観光スポットを65種類にカテゴライズし、日本全国で同一種のスポット間の話題量を容易に比較することが可能。そのほか、GPSをベースとしたソーシャルメディア分析では「旅中」の分析が中心だったが、全量データを解析対象としているため訪日したユーザーが「旅前」「旅後」でどのような発言をしているかなどの把握ができるという。

同社では、新サービスの提供および、データ提供・コンサルティングサービスに加え、顧客ニーズに合わせて複数の情報源からデータを集め、企業活動をはじめとしたビジネスの状態を視覚化し、確認が可能なダッシュボードの開発、マーケティング・オートメーション、顧客管理システム(CRM)などとの連携を進めていく。

今後はインバウンドだけでなくアウトバウンドサービスへの展開することで、全言語Twitterデータを活用したサービス関連ビジネスにより、5年間で累計10億円の売り上げを目指す。

(岩井 健太)