Smart tourism destination development and value co-creation through big data
| Project/Area Number |
20K12399
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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 | Wakayama University |
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Principal Investigator |
佐野 楓 和歌山大学, 観光学部, 准教授 (60707298)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永田 修一 関西学院大学, 商学部, 准教授 (50546893)
佐野 宏樹 立命館大学, 経営学部, 准教授 (70779628)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | スマートツーリズム・デスティネーション / ビッグデータ / 観光客 / モビリティー / 価値共創 / スマートツーリズム・エコシステム / ソーシャル・ビッグデータ / GPSビッグデータ / S-Dロジック / オープン・イノベーション / ビジネス・エコシステム |
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| Outline of Research at the Start |
スマートツーリズム・デスティネーション（Smart Tourism Destination, STD）は、観光地に競争優位をもたらすための市場戦略の方向の一つとして注目を浴びている。現状では，価値の共創者としての観光客の役割や、観光客，事業者，観光地の間の動的な相互作用についての知識が十分に蓄積されておらず、STDの構築と発展が停滞しているように考えられる。そこで、本研究では観光客から収集されたビッグデータの活用と、STDにおける価値共創を促進させるためにDMOが果たすべき役割に着目して、エコシステムとしてSTDを構築し、発展、維持させるための成功要因を究明する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、持続可能なスマートツーリズム・デスティネーション（STD）エコシステムの構築における、ビッグデータの活用と観光事業者・観光エリア間の協業の重要性を示し、STDエコシステムにおいて旅行者経験価値の共創を促進させるためのDestination Marketing Organizations（DMOs）の役割を考察することを2年目の目的とした。
本年度の研究実績について、まず“Tourism destination image: Lessons learned and ways forward”の研究論文では、観光学分野の有力誌に掲載された75本のデスティネーション・イメージの論文をレビューすることによって、デスティネーション・イメージの形成要因と観光客の行動意図に与える影響を理論的探索した。また“Current trends, issues, and future directions of smart tourism development through big data”の研究論文では、ビッグデータの活用がスマートツーリズムの発展における重要な役割、可能性、限界について議論した。更に、“Developing a smart tourism destination through social big data: Multiple case studies from Wakayama prefecture”の研究論文では、ツイッターのビッグデータを解析することによって、和歌山県に訪れた観光客の潜在的なニーズを分析し、地方政府とDMOにスマートツーリズムを促進するための新たな方策を提案した。最後に、“Data-driven market segmentation by tourists’ mobility patterns: A methodological approach”の研究ノートでは、従来の市場細分化方法以外、観光客の時間的かつ空間的な移動パターンによって、観光市場細分化の新たな可能性を提唱した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
2021年度において、ビッグデータ解析の結果に基づき、時間帯別に事業者とエリアにおける観光客と誘導し、混雑を緩和するための最適モデルを検討するという研究目的があったものの、まん延防止重点措置、緊急事態宣言及び訪日外国人観光客の入国制限の影響で、国内の観光客を含め、データを収集することができなかった。当初、訪日外国人観光客の年間GPSビッグデータを解析する予定だったが、今後研究対象者やデータ収集期間を見直す必要があると思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記の進捗状況を踏まえて、研究対象を訪日外国人観光客から国内観光客に変更し、年間GPSビッグデータの解析から、月単位に短縮する予定である。2年目の研究目的を十分に達成したとは言えず、データ収集期間と研究対象を見直した上で、時間帯別に事業者とエリアにおける観光客を誘導するための最適モデルを再検討する予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(12 results)
