| 研究課題/領域番号 |
20K12403
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分80020:観光学関連
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| 研究機関 | 福知山公立大学 |
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研究代表者 |
神谷 達夫 福知山公立大学, 地域経営学部, 教授 (30388227)
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| 研究分担者 |
佐藤 充 福知山公立大学, 地域経営学部, 准教授 (50782281)
江上 直樹 大阪大谷大学, 教育学部, 講師 (30727342)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 観光者 / 行動分析 / ビッグデータ / 位置情報 / NSS / WiFiパケットセンサー / デジタル小電力コミュニティ無線 / GNSS / 無線LAN / アマチュア無線 / APRS / WiFi / パケットセンサ / ディープラーニング / 機械学習 / 観光 / センサデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の特徴は、パケットセンサで取得された端末の移動情報をパターン化し、多数の移動対象を解析に用いる点にある。さらに、本研究は、パケットセンサから得られた情報に調査票調査を組み合わせることを特徴としている。調査票調査により得られた情報によってパケットセンサの情報を補完することにより、より精度の高い観光者の行動分析を可能にする。
初期段階においてはパケットセンサに海の京都DMOのセンサを用いて研究を進めるが、次段階においては、パケットセンサの自製により、安価なセンサーシステムの運用を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、観光者の動態を把握するためにビッグデータを活用することを目的とし、2020年度から2023年度にかけて実施された。初年度は新型コロナウイルスの影響で、観光地や店舗にセンサを設置することが困難となり、研究が遅延した。2021年度以降は、観光イベントに参加する観光者の行動をWiFiパケットセンサーやデジタル小電力コミュニティ無線を用いて分析した。特に、京都府福知山市で行われた「イル未来と」イベントでは、観光者の行動パターンを詳細に分析し、研究成果を発表した。最終年度には、ビッグデータと新しい無線技術を組み合わせた観光者動態分析システムを構築し、観光者の行動を効率的に追跡することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は、ビッグデータと無線技術の組み合わせによって観光者の動態を高精度に把握する新しい方法論を確立した点にある。これにより、従来の手法では捉えきれなかった詳細な観光者の行動パターンを明らかにすることができた。社会的意義としては、観光地やイベントにおける人流管理やマーケティング戦略の最適化に貢献する点が挙げらる。特に、COVID-19パンデミック下でのソーシャルディスタンス確保や安全な観光体験の提供に役立った。また、運営コストの削減とデータの精度向上により、観光業界全体の効率化と発展に寄与することが期待される。
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