NTTデータは2月15日、同社が保有する全言語のTwitterデータをベースに、観光スポットの話題量を測定する国内・インバウンド観光向けサービスを発表した。主に、旅行観光業界や地方自治体などを対象としている。
Twitterの全量データとディープラーニング技術、同社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、これまで表記の揺れや地名の略称などが原因で正確な解析が困難だった観光スポット名の抽出や画像解析を用いた観光分析を実現した。
全国の観光スポットの話題量をスポット単位で網羅的に測定することで、話題になっている観光スポット・観光コンテンツが、どのような属性(国籍、年代、性別、嗜好性)のユーザーに話題になっているかといった詳細な条件での把握が可能となり、日本全国の隠れた観光資源の発掘など、地方創生への活用が期待できるという。
観光スポットは、「温泉」「神社・寺」「ショッピングモール・アウトレット」「洞窟」など65種類にカテゴライズしており、日本全国で同一種のスポット間の話題量を比較可能。
また、プロファイル推定エンジンでは、「スポーツ」や「美容」「本・読書」「ビジネス」など、50種の嗜好を判定。さらに、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」のように、詳細な条件での調査が可能となる。
NTTデータでは、同サービスのデータ提供・コンサルティングサービスに加え、利用者のニーズにあわせて複数の情報源からデータを集め、企業活動を視覚化する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)などへの連携を進めるという。
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