SNSを活用したオーバーツーリズム対策のインバウンド需要予測モデルの構築と可視化

• Project/Area Number: 26K15423
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 80020:Tourism studies-related
• Research Institution: Osaka Sangyo University
• Principal Investigator: 藤本 雄紀 大阪産業大学, 情報デザイン学部, 講師 (40711015)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池辺 正典 文教大学, 情報学部, 教授 (10453440) ; 日下 恭輔 大阪産業大学, 経営学部, 講師 (50826659) ; 櫻井 淳 文教大学, 情報学部, 准教授 (70711018) ; 田部田 晋 北陸大学, 経済経営学部, 講師 (70965871) ; 安彦 智史 大阪経済大学, 情報社会学部, 准教授 (90560475)
• Project Period (FY): 2026-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2026)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2029: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 地域モビリティ / AI / 公共交通政策 / SNS / LLM

Outline of Research at the Start

本研究は、SNS投稿データをAIおよび大規模言語モデル（LLM）で解析し、訪日外国人観光客の行動需要をリアルタイムに予測するモデルを構築する。さらに、公共交通や人流のデータと統合し、観光客の集中による混雑リスクを事前に数値予測する手法を開発する。予測結果をGIS上で可視化し、地方自治体が地域モビリティの最適化やオーバーツーリズム緩和に活用できる仕組みを提供することを目指す。