みなさん、こんにちは！GEOTRA経営企画部マネージャーの小島です。今回はGEOTRAユースケース第2弾として、観光分野における事例をご紹介いたします。

新型コロナウイルスに関する水際対策も緩和され、街に訪日外国人（インバウンド）の姿が戻りつつあります。2023年1月の訪日外国人客数は約150万人と、コロナ前の2020年1月の約6割の水準まで回復してきています。一方で、新型コロナウイルスの影響により、観光地では、訪日外国人含む観光客の減少が相次ぎ、多くの観光地で売り上げ減少、存続の危機に直面するなど、観光業界は大きな打撃を受けています。

このような状況下、観光業界には変革が求められています。中でも、人流データを活用した観光分析は、新たな観光の形を生み出す鍵となるかもしれません。

観光分野における人流データの活用

観光領域において、ターゲットやその観光地の強みを定量的に把握することが出来ず、有効的なマーケティング施策や運営が行えていないといった課題があります。

人流データを活用することで観光地の混雑状況や、訪問者の行動の傾向や属性等を把握することが出来ます。例えば、人気の高い観光地であれば、混雑緩和のために時間帯によって入場制限を設けたり、周辺施設の整備を進めたりすることが出来ます。また、訪問者の属性や嗜好を分析することで、よりターゲットに合わせたマーケティング施策を展開することも可能です。

ユースケース事例

ここでGEOTRAが、行った観光分析事例をご紹介します。　昨年秋より、大阪府富田林市における観光活性化を目的に、人流データを活用した移動動態分析を実施しました。

富田林市は、寺内町を始めとした歴史ある街並みが残る観光都市であり、観光客を中心とした人流を把握することで、観光資源を最大限に活用した来訪者誘因施策を立案したいという狙いがありました。
ここで、分析結果の一例をご紹介します。

A．来訪者に関する属性分布を可視化できます。上図から、性別は女性の比率が高く、また年代は60代以上の割合が突出して高いことが分かります。

B．来訪者数の密度を色別で可視化できます。 上図から、①周辺商業施設エリアや②官公庁エリア等への来訪者数が多いことが分かります。

C．自動車の交通量を道路別で色分けすることで可視化できます。上図から、①旧国道・国道等との主要導線の交通量が多い一方で、一部②市街地を横切る道路の利用者も多いことが分かります。

D．あるエリア内で完結する移動に関する移動経路を、一人一人に着目した形で可視化できます。上図から、50代は東西の移動が多いのに対し、60代以上は南北の移動が一定程度あることが分かります。

E．他エリアからの移動についても一人一人の移動に着目し、移動経路を可視化できます。上図から、天王寺駅、柏原駅、河内天美、河内長野、光明池等からの来訪者が多いことが分かります。

以上が、本事業での分析結果の一例となります。

尚、本事業を通じ、富田林市より、以下のコメントを頂戴しております。

これまで地域の声や経験則をもとに情報発信を行ってきたが、今回の人流分析から、新たな事業連携やプロモーションの指針を立てることが出来た。

今回の人流分析から、ターゲットとなる年齢層や滞留行動に関する現状の課題が明確となった。

目的地を絞った交通量調査は、人流からのみ得られるデータで、観光サインの設置等を検討する際のエビデンスとして非常に有用である。

総じて、今までの行政運営では得ることが難しく限定的であった「気づき」と「根拠」を、本事業で客観的かつ具体的に示されたと感じた。

最後に

本記事では、富田林市での分析事業を例に、国内での観光分析における人流データ活用についてご紹介させて頂きました。

先日プレスリリースさせて頂きましたが、GEOTRAは訪日外国人（インバウンド）行動データを、GEOTRAのサービスの一つとして搭載しました。インバウンドデータとGEOTRA Activity Data を組み合わせることで、日本人観光客のみならず、訪日外国人を対象とした分析も可能となります。

最後までご覧いただきありがとうございました。他のユースケースはこちらからご覧ください！

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