| 研究課題/領域番号 |
23K11634
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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 | 津田塾大学 |
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研究代表者 |
小舘 亮之 津田塾大学, 総合政策学部, 教授 (00318859)
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| 研究分担者 |
鈴木 貴久 津田塾大学, 総合政策学部, 准教授 (00774879)
曽根原 登 津田塾大学, 総合政策研究所, 研究員 (30390595)
若原 俊彦 津田塾大学, 総合政策研究所, 研究員 (80318857)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 観光マネジメント / 群流データ / オープンデータ / 共通語彙基盤 / LOD / 時空間アーカイブ / スマートシティ / データ駆動 / ツーリズム / RDF |
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| 研究開始時の研究の概要 |
世界各地において，地域が抱える諸課題に対応するために積極的にAIやIoTなどのICTを活用する新たなまちづくりとして，スマートシティ化推進プロジェクトが進められ，観光においては，交通手段効率化を図る観光型MaaS，情報提供の多言語対応，混雑緩和，マーケティングなどへの活用が期待されている．本研究では，地域のスマートシティ対応状況を評価する指標の「スマートシティ対応成熟度」を向上させるために，リアルタイムデータ収集・集積基盤を構築・拡張し，蓄積データの時空間アーカイブ化とその利活用によって，スマート観光マネジメントシステムを実装し，対象地域での評価実験を通じて，システムの効果と課題を検証する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は、地域のスマートシティ対応成熟度を高める観点から、群流データの収集・蓄積、ならびに時空間データアーカイブの利活用に基づくスマート観光マネジメント手法の確立を目的とする。2024年度は、研究2年目として、3つのサブテーマにおいて着実な進展を見せた。
まず、サブテーマ1「スマートシティ対応成熟度レベルの評価」では、観光に関わるステークホルダーの多様性に着目し、2023年度に分析対象とした宿泊施設に加え、2024年度は観光客視点での短期滞在型民泊サービス（Airbnb等）に着目した。レビューに含まれる位置評価に関して、東京の評価が他のアジア都市に比べて低い傾向にあることを確認し、駅への近接性や観光資源との距離などが満足度に与える影響について定量的分析を行った。
サブテーマ2「リアルタイムデータ収集・集積基盤の構築」では、東京都渋谷区千駄ヶ谷地区に設置したWi-Fiセンサからの群流データを活用し、イベント日程や気象条件と組み合わせた来訪者数の予測モデルを構築した。特に国立競技場や明治神宮球場といった大規模会場のイベント開催時に歩行者流量が急増する傾向を、ランダムフォレスト回帰によって予測可能であることを示した。
サブテーマ3「蓄積データの時空間アーカイブとその利活用環境」については、千駄ヶ谷大通り商店街における店舗情報やイベント情報を対象として、IPA共通語彙基盤やGoodRelationsを用いたRDF化とLOD（Linked Open Data）化を進めた。飲食店の営業日時や支払手段（電子決済等）に関する記述を曜日単位で可能とするスキーマを検討・導入し、地域の観光資源の知識ベース化に貢献する成果を得た。
これらの活動は、いずれも地域の観光マネジメントの高度化に寄与する実践的な取り組みであり、理論と実装の両面から本研究の目的達成に向けた着実な進捗があったと評価できる。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は3つのサブテーマに基づき、地域におけるスマート観光マネジメントの実現に向けた基盤整備と評価分析を進めている。2024年度は研究2年目として、各サブテーマにおいて計画通りに研究を進展させることができた。
サブテーマ1では、観光客による短期滞在型宿泊施設（Airbnb等）へのレビューを対象に、立地満足度に影響を与える要因についての定量分析を行い、査読付き国際会議での発表を通じて成果を発信した。
サブテーマ2では、千駄ヶ谷地域におけるWi-Fiセンサを用いた群流データの取得と解析を継続し、イベント開催や天候条件との関連性を加味した来訪者数の予測モデルを構築した。これにより、都市イベント時の人流変化の定量的把握が可能となった。
サブテーマ3では、商店街データのLOD（Linked Open Data）化を推進し、共通語彙基盤を活用したRDF形式での記述およびSPARQLによる検索環境の構築に取り組み、地域資源の知識ベース化を進展させた。
これらの活動はいずれも当初の計画に沿ったものであり、研究成果は学会発表・論文投稿という形で外部にも発信されていることから、現時点では「おおむね順調に進展している」と判断できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では、これまでに整備されたセンサネットワークによる群流データの収集・蓄積基盤および、観光関連情報のLOD（Linked Open Data）化に関するRDF記述資源を活用し、最終年度に向けてこれらを統合的に活用するスマート観光マネジメント支援システムの構築と実証を進める。
サブテーマ1では、スマートシティ対応成熟度を観光関連ステークホルダー（宿泊業者、行政、観光客等）の視点から多面的に評価し、観光地経営の改善指標として活用する。
サブテーマ2では、Wi-Fiセンサによる群流データとイベント情報・気象情報を統合したリアルタイム予測モデルの高度化を図り、生成AI技術の導入も視野に入れた柔軟な意思決定支援の可能性を探る。
サブテーマ3では、千駄ヶ谷地域における飲食店やイベント等に関するRDFデータを拡充し、観光資源のオントロジー化とSPARQL検索による知識探索機能の改善を進める。最終年度には、これらの成果を用いた実証的評価を実施し、地域社会への実装可能性を検証する。
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