| Project/Area Number |
19K12569
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 80020:Tourism studies-related
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| Research Institution | Shikoku University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 公次郎 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (30372717)
塚本 章宏 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (90608712)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 画像分類 / 観光分析 / Social Network Service / 生成AI / BERTopic / 観光マーケティング / SNS / 画像クラスタリング / 観光資源評価 / 機械学習 / クラスタリング / 特徴分析 / 観光資源魅力抽出 / Instagram / AI / インバウンド観光 / 画像共有SNS / 形態素解析 / 観光資源 / 写真共有SNS / 画像分析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は「未知の観光資源を発掘する」とともに「既知の観光資源の再評価を実施する」ための体系的な手法を開発することである。この目的を達成するための手段として本論ではInstagramに代表される写真共有SNS (Social Networking Service)へ投稿された大量の写真データを対象とした分類・分析実施手法を提案する。さらにこの分析結果を利用した観光客誘致施策立案手法の開発を目指す。
観光客が写真共有SNSに投稿している大量の写真群は、訪問地域に対する観光客の興味・関心の発露といえる。このためこれらの写真を分析することは観光誘致施策立案にとって有用である。
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| Outline of Final Research Achievements |
In pursuit of the discovery and evaluation of tourism resources, we conducted an analysis of Social Networking Services (SNS), particularly focusing on the images (photos) shared on these platforms. Images posted by tourists on SNS serve as expressions of their opinions about various tourist destinations. Analyzing these images can therefore contribute significantly to identifying and assessing tourism resources. However, the sheer volume of images on SNS makes manual analysis exceedingly costly. To address this, our study proposes an analytical method leveraging machine learning techniques. The proposed method employs generative AI to produce descriptions for each image, which are then classified to categorize the images. By generating textual descriptions, the method enables image classification without compromising the contextual integrity of the images.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
アンケートをはじめとする意見収集方法は実施主体の収集したい内容のみを問うため、その範疇から外れた意外な意見の収集が困難である。一方SNS投稿データは投稿者の素直な意見が表出しているため、これを分析する意義は大きい。しかし本研究で取り扱った画像データの分類は、従来その画像中の色・線情報をもとに分類されてきた。この方法では主たる被写体の情報をはじめとした撮影時の文脈が得られない場合が多い。本研究は観光分析を目的とした新たな画像分類手法を提案した。提案手法は観光分析のみならず、さまざまな画像分類の際に応用が可能である。
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