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20200927 観光地域戦略のための オンラインレビュー分析

・近年、情報技術の進展は目覚ましく、膨大な情報の収集やそれらを容易に取り扱うことが可能となる環境が用意されつつある。そうした情報技術はビジネスや公益に資するものとして利活用の検討が現在進行中である。 
・本研究は、観光地域を対象としたビッグデータを収集・分析によって観光地診断(地域分析と地域振興に向けた提言)を補助することを目的とし、その分析手法とその活用法とを検討し、提案する。
・具体的には、大規模に収集するデータとして、観光客による観光地に対するレビューデータを用い、分析手法として、分散表現等の人工知能技法を利用する。これらの分析を観光地域戦略(マーケティングのSTP、資源の再発見、及び顧客理解)策定・見直しの観点から活用する方法を検討する。

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20200927 観光地域戦略のための オンラインレビュー分析

  1. 1. 1 2020年9月27日 経営診断学会全国大会 観光地域戦略のための オンラインレビュー分析 鈴木英之 合同会社ファイン・アナリシス
  2. 2. それぞれの分野で要請されること ・観光(地)経営:エビデンス(データ)に基づいた意思決定 ・ビッグデータ: 現実社会のニーズに対応するための利活用方法の検討 ・経営診断: 今日的な地域課題と関わる手法の開発 以上を踏まえて、前回のレビュー編に続き、今回はトライヤル分析の試行を報告。 2 0.背景 ・前報「観光診断に資するビッグデータ研究の内外動向」の続報になります。 観光経営 経営診断ビッグデータX X
  3. 3. 3 1.目的 ・観光診断をサポートする新たな調査・分析法の検討と提案 ※観光レコメンや観光行動の最適化(渋滞防止)等でなく、 観光地や観光事業の全体戦略に関わる内容が対象 ※従来の質問紙調査法でなく、ビッグデータ(今回はオンラ インレビューデータ)を扱う新しい解析法を採用 オンラインレビューデータ:口コミサイトの書込 ・低コスト(無料公開データ) ・グローバル市場における消費者の認知や行動を反映
  4. 4. 4 2.先行調査・分析 「観光戦略」をテーマとし「オンラインレビュー」を用いた先行調査分析事例 愛媛県(2017)「ビッグデータを活用した観光戦略等検討委託事 業報告書」 ・デロイトトーマツコンサルティング社が受託したレポート ・『愛媛県観光振興基本計画』(2017)の添付資料 ◯分析方針:観光テーマ(トピック)の把握 広域ルート別に観光テーマ(トピック)を集計 観光庁(2020) 「AI(人工知能)等導入による旅行サービスの高 度化事業調査報告書」 ・アクセンチュア社が受託したレポート ・民間におけるAIツールの活用試行例を提示 ◯分析方針:観光開発のための潜在資源のリスティング 地域の有望カテゴリーを選定
  5. 5. 5 2.先行調査・分析 愛媛県(2017)「ビッグデータを活用した・・・」の概要 ビッグデータを活用した観光戦略等検討委託事業報告書 特徴 ・観光資源(スポット)を旅行者視線でクラスタリング(下図) ・テキストマイニングにかかる長年にわたる野守氏の継続的な研究が基盤をなす ・『愛媛県観光振興基本計画』(2017)の添付資料として県の戦略策定に活用 ・広域ルート別分析 → 異なる立場のステークホルダーの認識共有のための分析フレームを提示
  6. 6. 6 2.先行調査・分析 観光庁(2020)「 AI(人工知能)等導入による・・・」の概要 AI(人工知能)等導入による旅行サービスの高度化事業調査報告書 特徴 ・自由記述データから評価スコアを算出(下図)評価数少かつ評価高が潜在資源 ・アルゴリズムはアクセンチュア社独自の特許技術 ・北海道観光振興機構で実績あり:重点プロモーションの絞り込み ・潜在観光コンテンツの抽出 → 内部ステークホルダーにとって未知の情報を提示
  7. 7. 7 3.観光戦略をテーマとしたオンラインレビュー分析のテーマ 1.STPの検討材料 2. 資源の再発見支援 3.顧客理解の支援 分析テーマ 競合関係の把握 顧客(外部)視点の理解 客層の本質的理解 分析方針 上(2017) 下(2020) 観光資源のテーマ別構成 比の比較 旅行者視点による観光 テーマ分類 デモグラ別の観光テーマ 志向性 スコア/評価数ポジショ ニングマップ 外客による観光資源スコ アリング 外客の嗜好理解 得られた知見 類似(競合)地との比較 優位なテーマ/優位な資 源 内部ステークホルダーが 見落としていたテーマ/ 資源 経営に資する意外な、役 立つ客層の認知・行動特 性 分析の限界 上(2017) 下(2020) ・最初に決定したクラス タリング枠組みが固定的。 旅行者の認知地図が大き く変化する時に対応出来 るか? ・当然ながら、分析対象とし て誰(旅行者、外客)を選ぶ かで、分析結果は異なる。ま た彼らの意見を信じたところ で、観光地の成功が約束され る訳でもない。 ・また住人視点に着目する方 法もある。地元民のみが通う 「穴場」は潜在資源の一つの 候補。 ・事前想定の枠を出ない。 ・単なるデモグラ層別特 徴の記述では物足りない。 ・最初に決定したスコア リング法が固定的。以下 同文。 経営戦略策定に資する分析(ex.STPを変える、資源を作る、顧客に対する見方を変え る)に求められる役割とは、確定的な予測でなく、仮説設定のための材料提供にある のものと考える。その場合に、細部に至る分析フレームを固定してしまう(セグメン ト数やスコアリング算定法)と不自由だろう。 エンドユーザー自身による探索的データ分析が可能な方法を検討してみたい。
  8. 8. ・形態素解析で単語に分解 mecab使用 「すもももももももものうち」 ↓ 「すもも/も/もも/も/もも/の/うち」 8 4.本報告での試行について ・データについて 国内観光スポット(観光資源)に対する日本語口コミレビュー(TripAdvisor) 2019年7月取得 約150万件 ・観光スポット(観光資源)毎に、レビューを集計(連結)する。 ・約5万件の観光スポット(観光資源)に分散表現によって多次元ベクトルを付与 gensim Doc2Vec使用 (次ページ参照)
  9. 9. ◎自然言語をベクトル化すると・・・ 古典的多変量解析を用いた探索的データ解析が可能! 単語(意味)の四則演算が可能 例)“king” - ”man” + ”woman” ≒ “queen” 9 4.本報告での試行について (続き ベクトルの付与:Doc2Vecについて) Dai,Olah,Le (2015) Document Embedding with Paragraph Vectors ・Q Le,T Mikolov (2014) Distributed Representations of Sentences and Documents 【分散表現:Distributed Representations 】とは自然言語にベクトルを与える方法 彼らが提案した高精度の計算法Paragraph Vectorに従って、文章内のそれぞれの文書をベクト ル化する方法のひとつ (Doc2Vec)が、python機械学習ライブラリーgensimに実装されている。
  10. 10. 10 5.試行の結果 算出されたベクトルの妥当性 ・数分内に【約5万件の観光スポット】×【50次元のベクトル】が計算された。 下記は、レビュー数上位100地点をward法でクラスタリングしたもの。ジャンルやカテゴリーが似通った観光 スポットに分類されており、50次元のベクトルは観光地の特徴の様々な側面を表現しているものと見られる。 一部拡大
  11. 11. 11 5.試行の結果 算出されたベクトルの情報抽出力 ・個別の観光スポットについて、類似の観光スポットをリストアップ 観光スポットの類似性は、それぞれのベクトルの角度の近さ(cosが1に近い)で判断する 天王寺動物園(730件,40,127文字) 類似観光スポット コサイン 類似度 神戸市立王子動物園 0.867 到津の森公園 0.862 福山市立動物園 0.861 千葉市動物公園 0.852 セルコホーム ズーパラダイス八木山 0.851 大牟田市動物園 0.846 豊橋総合動植物公園 のんほいパーク 0.844 池田動物園 0.839 千葉市動物公園ふれあい動物の里 0.838 羽村市動物公園 0.834 安倍晴明神社(33件,3103文字) 晴明神社 0.785 西院春日神社 0.752 猿田彦神社 0.746 賀志波比売神社 0.743 上神明天祖神社 0.740 装束稲荷神社 0.740 黒田節誕生の地 0.740 姫嶋神社 0.738 八宮神社 0.737 西出鎮守稲荷神社 0.736 大阪市立阿倍野防災センター(21件,1902文字) 神奈川県総合防災センター 0.919 栃木県防災館 0.871 防災体験学習施設 そなエリア東京 0.838 札幌市民防災センター 0.828 東京臨海広域防災公園 0.826 おぢや震災ミュージアムそなえ館 0.825 東京都北区防災センター (地震の科学館) 0.818 野島断層保存館 0.815 人と防災未来センター 0.799 大阪ガス ガス科学館 0.792 寺西家阿倍野長屋(7件,623文字) Wマーケット 0.875 懐かし横丁 0.870 城東商店街 0.864 覚王山アパート 0.864 花やしき通り 0.860 鳩の街通り商店街 0.859 御屋敷再生複合ショップ 練 0.857 ララガーデン 0.855 ハミングロード新天町 0.853 渋谷のんべい横丁 0.846 飛田新地(7件,431文字) 占い館愛梨 カモメ市場本館 0.858 日光人形の美術館 0.855 沢田マンション 0.850 ミニギャラリースペース 0.845 本多劇場 0.843 アンティークライフジン2 0.842 Shop&Gallery SOMETHING 0.841 日向新しき村 0.839 占いどころ 服部宝観 0.838 クラシックヴィンテージ 0.838 ・レビュー件数が少なく情報量の少ないマイナーな観光スポッ トに対しても、特徴的な単語の出現を手がかりに、それなりに スポット固有の雰囲気が捕捉出来ているものと思われる。 レビューデータの例【寺西家阿倍野長屋 7件を連結 623文字】 子供 時代 の 親 たち の 話 の 中 で 「 あの 人 大正 生まれ や ね ! 」 そうした フレーズ を よく 聞く ます た 大正 が まだまだ 話題 に なる て い る た 、 そんな 時代 に 戻る た か の よう だ 、 懐かしい さ と 嬉しい さ を 感じる ます た 。 地下鉄 御堂筋 線 昭和町 駅 から 徒歩 すぐ です 昭南 ビル の ミスター ドーナツ を 目印 に する て 、 歩く ば 奥 の 路地 に ある ます 。 この 長屋 の 辺り だけ 、 モダン だ 雰囲気 に なる て いる ま す 。 雰囲気 の ある 貴重 だ 場所 です 。 お洒落 だ レストラン も ある ます 。 築 7 0 年 の 歴史 が ある 長屋 で 取り壊す れる 予定 です た が リフォーム する て 再生 する た そう です 長屋 に は 飲食 店 が 入る て いる ます 。 昭和 の 風情 を 感じる さ せる り 空間 です た 。 古い 長屋 を 改装 保存 する た 場所 が ある と の こと で 訪問 する ます た 新しい 入る た お 店 は 和風 ながら 今風 の お 店 です た 。 民家 の 軒先 で 営む で いる た よう だ 、 たこ焼き 屋 や お好み焼 き 屋 や 駄菓子 屋 を 期待 する て いる た ので 少々 ギャップ を 感じる ます た 。 地下鉄 御堂筋 線 昭和町 駅 から 歩く て すぐ の ところ に ある ます 昔 の 長屋 で 2 階 建て に なる て いる ます 。 建物 は きれい に リフォーム する れる て いる て 料理 屋 の お 店 が 入る て いる ます た 。 壁 に 昭和 時代 の 古い 写真 が たくさん 貼 る て ある 昔 の 大阪 の 様子 が わかる 参考 に なる ます た 。 毎年 4月 2 9 日 ( 昭和 の 日 ) に 昭和 町 の イベント が 行う れる て いる ます 長屋 付近 で は 沢山 の 飲食 店 や マーケッ ト が 建ち並ぶ 大 賑わい です 。 また 長屋 の 二 階 から は 有名 DJ が レコード を プレイ する な ど 普段 目 に する こと が できる ない 楽しい イベ ント です よ 。
  12. 12. 12 5.試行の結果 算出されたベクトルの利用例(ポジショニングマップ1:マ クロ編)・レビュー数50以上の全国5,325件の観光スポットについて50次元のベクトルをt- SNE法で2次元に投影。高評価の空間は暖色で図示。(左:全体、右:一部拡大) 旭山動物園 天王寺動物園 東京ディク ニーランド
  13. 13. 観光スポット名 cos類似度 1 東京ディズニーシー 0.656 2 東京ディズニーランド 0.642 3 レインボーブリッジ 0.570 4 長瀞ラインくだり 0.564 5 横浜ベイブリッジ 0.552 6 ユニバーサル・スタジオ・ジャパン 0.530 7 ニセコビレッジ ピュア 0.518 8 クイーンざまみ 0.510 9 伊良部島 0.508 10 小笠原海運 0.506 11 野沢温泉スキー場 0.501 12 青函フェリー 0.496 13 戎橋 0.495 14 生口橋 0.494 15 中洲歓楽街 0.491 16 清洲橋 0.488 17 隅田川 0.485 18 フェリーさんふらわあ 0.484 19 すすきの 0.483 20 角島大橋 0.482 単語 cos類似度 1 UP 0.598 2 NEW 0.598 3 イン 0.596 4 ひとり占め 0.587 5 JRE 0.586 6 Go 0.578 7 ジャイアントスインガー 0.578 8 クロス 0.570 9 スプラッシュ 0.570 10 ハイウェイオアシスゾーン 0.553 11 リーシュコード 0.548 12 ロング 0.547 13 ベダル 0.544 14 プロポーズ 0.544 15 ▲ 0.542 16 サイクイングロード 0.541 17 ホッピー 0.541 18 up 0.539 19 貯まる 0.538 20 トライアスロン 0.537 23 恋 0.531 13 5.試行の結果 算出されたベクトルの利用例(リポジショニングに対する示 唆)・ベクトル演算【東京ディズニーランド】ー【天王寺動物園】 もし天王寺動物園が、東京ディズニーランドを目指すとすれば… 13 旭山動物園 天王寺動物園 東京ディク ニーランド 貸し切りキャン ペーン デートコース
  14. 14. 14 5.試行の結果 算出されたベクトルの利用例(ポジショニングマップ2:ミ クロ編)・天王寺動物園の類似施設上位100スポットに対して、1-cos類似度の距離行列を用 いて多次元尺度構成法によってマップを作成。左:評価スコア、右:入園料いずれも 暖色が高い値を示す。 ・最近傍の類似施設と比べた評価の高低は施設経営にとって示唆深い。 ・顧客満足度研究を踏まえた議論を進めるのであれば、評価スコア(≒CS)が知覚 価値(入園料に対するコストパファーマンス)によって底上げされている効果は無視 できない。 14 旭山動物園 天王寺動物園 東京ディク ニーランド
  15. 15. 15 6.考察とまとめ ●今回確認出来たこと。 【STPの検討材料として】 ・類似スポットの実用的なリスティングが可能であることを確認。ベンチ マーキングや先進事例や失敗事例の収集先として活用できる。 ・解釈可能なポジショニングマップが容易に作成可能。 ●今後の課題 【STPの検討材料として】 ・スコアリング手法、クラスタリング手法の検討。 【資源の再発見支援】 ・内外旅行者による選好空間の違いの比較。 ・経時的な変化の比較。 【顧客理解の支援】 ・観光スポット別の分析に代えてレビュアー(旅行者)タイプ別の分析。 ・居住者・住民の観光(客)によるネガティブな意識等について分析。 【その他】 ・観光診断研究グループについて、診断の対象やテーマ、手法などご意 見があれば是非お聞かせください。

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