【觀光DX】以KDDI Location Analyzer彌補「在地知識」的空白

區域行銷GIS（地理資訊系統）的日本領先企業技研商事國際株式會社（名古屋總公司：愛知縣名古屋市；東京總公司：東京都新宿區；代表董事：小嶌智海；以下簡稱「本公司」），公開了活用人流分析工具「KDDI Location Analyzer」（以下簡稱KLA）支援全國各地地方政府規劃不依賴「在地知識」的量化觀光措施的株式會社AAP（以下簡稱AAP）的導入案例。

總公司位於靜岡縣的AAP，在全國各地承辦地方政府的觀光顧問業務和民間企業的推廣活動。該公司正推動數據應用，作為「DX支援型代理商」，超越傳統廣告製作的框架，利用數位技術和人流數據量化支援客戶。

KDDI Location Analyzer 觀光分析圖像

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導入背景：以數位方式彌補全國案件中產生的「在地知識空白」

對於在全國範圍內支援地方政府的該公司而言，如何填補首次負責區域中產生的「在地知識空白」是一個重大課題。特別是在沒有預約數據的新案件或地方政府案件中，他們需要客觀的依據來準確掌握訪客的屬性及來源。

因此，他們導入了KDDI Location Analyzer，旨在建立一個分析環境，能夠根據數據而非依賴負責人的感覺或經驗，有把握地規劃措施。

【重點案例1】神奈川縣觀光推廣：鎖定近「8成」訪客，優化廣告投資

在神奈川縣廳的觀光推廣中，KLA被用於配信策略，以最大限度地利用現有的觀光影片素材。

根據景點屬性選擇目標

分析了相模湖周邊和城ヶ島等主要景點，可視化了各景點不同的訪客屬性。例如，鎖定「男性比例極高的區域」或「30多歲女性增長的區域」，並從現有影片中精心規劃最適合各目標的配信地點。

對1都1縣進行「選擇與集中」

調查訪客來源後發現，整體約8成的訪客來自「東京都和神奈川縣內」。根據此數據，他們取消了之前廣泛考慮的對鄰近縣的配信，將預算投入到訪客集中的區域，實現了高效率的運營。

觀光景點的訪客屬性（性別年代）、訪客居住地，以及包含附近區域的觀光地內巡遊狀況也一併可視化。

【重點案例2】集章活動：透過避免擁擠和利用「秘境」設計區域巡遊策略

在地方政府等委託的集章活動企劃中，人流數據是戰略性設計「如何引導人們在區域內移動」的重要依據。

過度觀光對策

除了擁擠的知名觀光景點外，數據上鎖定了「訪客眾多但停留時間不足的場所」。透過避開擁擠地點，並刻意將這些「秘境」納入路線，設計出有助於活化整個區域的巡遊方式。

（株式會社AAP數位業務推進負責人芹澤先生的評論）

導入易於使用的人流分析工具後，業務人員能夠迅速獲得客觀數據，並自信地提出建議。可靠的數據也使與地方政府的意見協調更加順暢，我們企劃能力加上客觀數據的力量，提案品質大幅提升。

未來展望：透過宏觀分析解決本質性的區域課題

AAP目前正將KLA的應用範圍從特定設施分析擴展到更廣泛的「區域性」觀光策略規劃。

未來，他們計劃運用KLA的新功能，如「前後停留分析」和「住宿地分析」，以探討「為何白天訪客眾多卻未能轉化為住宿」等區域的本質性課題。透過宏觀掌握夜間人流去向，他們旨在提出超越推廣範疇、對區域經濟產生影響的建議。

關於KDDI Location Analyzer

這是一個定額制的雲端GIS（地理資訊系統），可透過網頁瀏覽器輕鬆分析日本國內居民和入境遊客的人流。它由本公司與KDDI株式會社合作誕生，廣泛應用於零售、餐飲、不動產、金融到政府機關和地方政府等各行各業，用於店鋪開設/關閉策略、促銷活動優化、觀光動態掌握、防災計畫制定等。

國內居民版

搭載GPS位置資訊大數據（※1）及屬性（性別、年齡層等）資訊。指定設施或區域的訪客數量。