北海道地理空間フォーラムin札幌2018-07-18_第2分科会「観光」講演1「データ駆動型社会における観光ビックデータ利活用の可能性」深田秀実

1
ｰ基調講演ｰ
データ駆動型社会における
観光ビックデータ利活用の可能性
小樽商科大学社会情報学科
博士（ソフトウェア情報学）
教授深田秀実
北海道地理空間フォーラム in 札幌
第2分科会「観光」セッション
2018年7月18日
2
アウトライン
Ⅰ．データ駆動型社会
 データ駆動型社会とは
Ⅱ．観光ビックデータとその活用
 ビックデータと観光振興
Ⅲ．GIS・GPSを用いた観光行動分析手法
 小樽運河周辺エリアを対象とした研究事例
Ⅳ．まとめ
Ⅰ．データ駆動型社会
実世界とサイバー空間との相互連関するCyber Physical System
（CPS）が，社会のあらゆる領域に実装され，大きな社会的価値を
生み出していく社会
出典：経産省産業構造審議会商務流通情報分科会情報経済小委員会（2015）
Copyright © 2018 fukada@otaru-uc.
All Rights Reserved. 3
出典：経済産業省大臣官房審議官前田泰宏：データ駆動型社会の到来を見据えた変革（2016）をもとに一部加筆修正．
https://ogc.or.jp/wp/wp-content/uploads/2016/02/4_lecture_MrMaeda.pdf 4

2
5
出典：林雅之（国際大学GLOCOM客員研究員）：社会の価値を創造するデータ駆動型社会（2015），をもとに一部加筆修正．
http://ncwg.jp/wp-content/uploads/2015/07/H20150611.pdf 6
出典：経済産業省大臣官房審議官前田泰宏：データ駆動型社会の到来を見据えた変革（2016），をもとに一部加筆修正．
https://ogc.or.jp/wp/wp-content/uploads/2016/02/4_lecture_MrMaeda.pdf
7
https://ogc.or.jp/wp/wp-content/uploads/2016/02/4_lecture_MrMaeda.pdf 8
https://ogc.or.jp/wp/wp-content/uploads/2016/02/4_lecture_MrMaeda.pdf

3
データはパワーだ！
 東京大学CSiS 柴崎教授 (「G空間情報セミナー」 2016//11/22)
 企業や市民などが持つ情報やIoT技術で蓄積されるデータを組み
合わせることにより，大きな価値が生まれる．
 情報連携により，新たな利活用分野の開拓を目指すことが重要．
9出典：林雅之（国際大学GLOCOM客員研究員）：社会の価値を創造するデータ駆動型社会（2015），をもとに一部加筆修正．
http://ncwg.jp/wp-content/uploads/2015/07/H20150611.pdf
Ⅱ．観光ビックデータとその活用
ビックデータとは
 総務省情報通信白書：
「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」
 米国IT分野の調査会社Gartner（３Vによる定義）：
 Volume：データ量の多さを示す
 Variety：種類の多さを示す
 Velocity：リアルタイム性を示す
 ビッグデータは，「高ボリューム・高速度・高バラエティ
の情報資産のいずれか（あるいは全て）であり，
新しい形の処理を必要とし，意思決定の高度化，
見識の発見，プロセスの最適化に寄与する」
11
出典：Douglas, Laney. “The Importance of 'Big Data': A Definition”, Gartner (2012).
ビッグデータを構成する各種データ
12出典：情報通信審議会ICT基本戦略ボード「ビッグデータの活用に関するアドホックグループ」資料より

4
観光ビッグデータとは
 観光行動及び行動に影響を与える周辺状況を含む
大規模・多種・複数情報源由来のデータ群
 このデータの解析から，これまで限定的にしか
分からなかった観光の現象や行動原理等を統合的
に解析
 観光行動をマクロ的（地域間の周遊観光）な視点，
ミクロ的な視点（地域内の観光回遊）の両面で
把握することが期待
13
【出典】観光庁：GPSを利用した観光行動の調査分析に関するワーキンググループ，
観光ビッグデータを活用した観光振興について（中間とりまとめ），http://www.mlit.go.jp/common/001045566.pdf
観光ビッグデータを構成する各種データ（イメージ）
14出典：観光庁：観光ビッグデータを活用した観光振興について（中間とりまとめ）別添１，http://www.mlit.go.jp/common/001045567.pdf
観光ビッグデータ活用の目的
 観光における旅行者や地域の特性・傾向等の把握
 現況の推定や問題・課題の抽出，将来の予測等の
実施
 地域における観光客へのサービス向上
 事業者や自治体等による客観的事実に基づく科学
的経営や施策の効果測定等の実現
 観光行動の解明に基づいた観光振興策の考案と
影響予測
 リピーター確保のための魅力的な周遊メニューの提示等
15【出典】観光庁：GPSを利用した観光行動の調査分析に関するワーキンググループ，
観光ビッグデータを活用した観光振興について（中間とりまとめ），http://www.mlit.go.jp/common/001045566.pdf
16出典：林雅之（国際大学GLOCOM客員研究員）：社会の価値を創造するデータ駆動型社会（2015），をもとに一部加筆修正．
http://ncwg.jp/wp-content/uploads/2015/07/H20150611.pdf

5
Ⅲ．GIS・GPSを用いた
観光行動分析手法
小型GPS端末を用いた
観光行動データの取得と分析方法
ｰ小樽運河周辺エリアを事例としてｰ
１．１調査対象
 北海道小樽市を観光する
歩行観光者を調査対象
 観光歩行行動のGPSロ
グを小型GPS端末を用い
て取得
 調査の起終点：JR小樽駅
 小樽市が実施した調査によれ
ば，JRを利用する観光者が
34.8％と最も多い[1]
19
図１：GPSを用いた歩行観光動態調査の
位置図（小樽運河周辺エリア）
[1] 小樽市産業港湾部観光振興室: 平成20年度観光客動態調査報告書, p.56 (2010)
１．２調査方法
 調査対象：JR小樽駅を利用する観光者グループ
 調査期間： 2011年9月17～19日，23～25日（6日間）
 調査時間：午前10時～午後５時（原則として）
 使用端末： GARMIN eTrex Venture HC, （７台使用）
 GPSログ取得間隔：5秒（6時間使用で約4,300個のデータ）
 取得データ数：３２グループ．うち，完全な２３グループ分を有効データ．
20
図２：調査基点ブースと使用した小型GPS端末

6
２．小型GPS端末の測位精度
 固定点における連続観測を実施
 観測日時：2011年9月25日（14時～16時30分頃）
 観測場所：小樽堺町本通りの南側
 今回の結果：平均誤差1.60m，最大誤差3.90m
21
図３：固定点観測場所（小樽市堺町本通り）と測定結果（ポイントデータ）
３．１ GPSデータからGISへ
（１）GISを用いた座標変換
 GPSログをPCへインポート
 緯度・経度を平面直角
座標系に変換
（小樽市の場合，第11系）
 変換は，GISの座標変換出力
機能を使用
22
＜GPSログデータの例＞
データ分析の手順 [2]
[2]奥野祐介，深田秀実，大津晶：GISを用いたカーネル密度推定による観光歩行行動分析手法の提案と
実践からの知見，情報処理学会デジタルプラクティス，Vol.3, No.4, pp.297-304 (2012)
（２） GPSログデータベースの作成
 インポートしたGPSログデータから基礎データを
算出し，データベースを作成
 変換した平面直角座標系のX座標・Y座標から，
移動距離や移動速度を計算
23
データベース化した基礎データの例 [2]
[2] 奥野祐介，深田秀実，大津晶：GISを用いたカーネル密度推定による観光歩行行動分析手法の提案と
（３）データクリーニング
 GPSを用いた単独測位では，
測位誤差によるエラーの除去が必要
 エラーデータの除去基準
 人間の平均歩行速度
（1.3m/s≒4.7km/h）をもとに設定[3]
 歩行速度が時速10km/hを超える点データ
 対象エリア（小樽運河エリア）外の点データ
 物理的に，ごく短時間で移動不可能な
点データ
[3] J.Perry（著），武田功（監訳）：ペリー歩行分析－正常歩行と異常歩行－，
医歯薬出版，p.300 (2007)

7
（４） GISを用いたカーネル密度の算出
 エラーを除去したGPSログ
データをGISへインポート
 GISの代表的なソフトウェア
であるArcGISを使用
 カーネル密度を計算
 カーネル密度とは：
平面的に広がりのある
ポイントデータに対して，
そのデータの密度を連続的
な曲面で表現できる．
４．１実データによるカーネル密度推定結果
 複数データによるカーネル密度推定
 GPSログデータ・・・位置情報（ポイントデータ）
 ポイントデータの密度の程度を可視化
26
図4：GPSログのポイントデータとカーネル密度推定の結果（２３データ）
小樽運河（南運河）歴史的建造物
[出典] 川村真也, 深田秀実, 橋本雄一：ファジィAHPによる観光地の地域特性分析，地理情報システム学会第23回研究発表大会講演資料(2014)
小樽堺町通り
[出典] 川村真也, 深田秀実, 橋本雄一：ファジィAHPによる観光地の地域特性分析，地理情報システム学会第23回研究発表大会講演資料(2014)

8
４．２一定経過時間毎のカーネル密度推定 [2]
[2] 奥野祐介，深田秀実，大津晶：GISを用いたカーネル密度推定による観光歩行行動分析手法の提案と
29
Ⅳ．まとめ
 データ駆動型社会： Alex Pentland （MIT教授）
 「公益に資するデータを誰もが活用して良いアイデアを
発見し，優れた意思決定に結びつけることができるよう
な，データに基づいて動く社会」
 観光ビックデータ
 来訪観光者の行動を定量的に調査・分析
 観光者のニーズを踏まえた効果的な取り組み
 観光行動データの分析方法（事例）
 GPSデータを用いた観光行動分析手法
 GISを用いたカーネル密度分析
30
All Rights Reserved.

北海道地理空間フォーラムin札幌2018-07-18_第2分科会「観光」講演1「データ駆動型社会における観光ビックデータ利活用の可能性」深田秀実

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to 北海道地理空間フォーラムin札幌2018-07-18_第2分科会「観光」講演1「データ駆動型社会における観光ビックデータ利活用の可能性」深田秀実

Similar to 北海道地理空間フォーラムin札幌2018-07-18_第2分科会「観光」講演1「データ駆動型社会における観光ビックデータ利活用の可能性」深田秀実 (20)

More from hsgk

More from hsgk (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (10)