<日本人の日本の観光地に関する意識調査>「日本の魅力をよく知らない・語れない」日本人は、約7割も! 日本を再発見するAI「ソックリトリップ」を公開
世界の絶景画像から、そっくりな日本の絶景をレコメンド
■高まり続ける日本への注目と、自国の魅力理解度が低い日本人
2017年の訪日外国人数は過去最高の2,869万人を記録※1。さらに観光庁は、2020年までに訪日外国人観光客を4000万人にする計画も発表※2しており、世界から日本への注目は高まり続けています。
しかし、日本人自身は日本の魅力をどれだけ理解しているのでしょうか。日本には世界に誇る観光地が多数ありますが、どれだけ日本人は日本の魅力に自信を持てているのでしょうか。
この度、ソックリトリップ制作局はこの点に着目し、「日本人の日本の観光地に対する意識」をテーマに全国 20 歳~69 歳、合計500 名を対象に調査を実施。調査によると、日本人が日本の魅力を知っているのかについて「よく知らない」と答えた日本人は70.4%、「外国人に日本の魅力をアピールできる」人は22.6%しかいないことが判明しました。また、今年行きたい旅行先ランキングでは、上位10スポットのうち約 60%海外が選ばれ、日本の観光地の人気の低さが明らかとなりました。
■近年人気の「絶景」をテコに、日本の魅力を再発見するAI
この背景を受け、「日本人自身が日本の魅力を再発見する」という理念のもと、広告会社、WEB制作会社、PR会社などに所属する有志のメンバーが「ソックリトリップ制作局」を発足。株式会社 trippieceと、trippiece 社が持つ「旅行」に関するナレッジを活用し、近年関心が高まっている「世界の絶景」をテコに、日本の魅力を再発見する AI「ソックリトリップ」を開発いたしました。
来たる世界的な国際大会に向け、本サービスの展開を通じて、日本人の自国への魅力理解がすすみ、多くの日本人が日本を観光地として誇れるようになることを目指します。
※1:訪日外客数2017年12月推計値を発表 2017年 過去最高の2,869 万1 千人(独立行政法人 国際観光振興機構調べ)
https://www.jnto.go.jp/jpn/news/press_releases/pdf/180116_monthly.pdf
※2:2018年6月 訪日外国人旅行者の受入環境整備(国土交通省 観光庁より)
http://www.mlit.go.jp/kankocho/shisaku/kokusai/ukeire.html
■「ソックリトリップ」とは?
「ソックリトリップ」は、Googleの「Cloud Vision API」を利用して製作された、どなたでも使用できるAIです。「ソックリトリップ」Webサイトにて、気になる世界の絶景写真をアップロードすると、AIが画像を解析。候補画像から最も似ている日本の絶景を自動的にレコメンドします。
「こんなところ、日本にあったんだ!」という驚きの体験を通して、ユーザーが実は身近にある魅力的なスポットに関心を持ち、日本のことをもっとよく知りたくなることを目指していきます。
■「ソックリトリップ」 概要
・公開日 :7月10日(火) 11:00~
・ページURL:http://sokkuri-trip.jp/
・使い方:①.持っている画像をアップロード
②.見た目がソックリで、写っているものに近い、日本の絶景をAIが探し出します
③.アップロードした絶景とソックリな日本の絶景を見てまだ知らない日本の絶景を知ることができます。
・レコメンド例
<「日本人の”日本の観光地”に関する意識調査」>
■調査概要
【調査対象者】 500 名 【調査期間】 2018 年 6月15 日(金)〜2018 年6 月17 日(日)
【対象者条件】
●性 別: 男女
●年 齢: 20 歳〜69 歳
●地 域: 全国
●調査方法: インターネットリサーチ
■調査結果サマリー
✔ 日本の魅力を「良く知っている」と回答したのは全体の3割足らず。一方で、8割が「日本には自分が知らない
魅力的な場所があると思う」と回答。
- 「日本のことを良く知っている」と回答したのはたった3割(29.6%)
- 「外国人に日本の魅力をアピールできる」はたった2割にとどまる(22,6%)
- 「日本の魅力を海外の人に語ることができる」も22.6%で、日本の魅力に対する知識や魅力の紹介について自信がない姿が明らかに。
- 一方で「日本には、自分がまだ知らない魅力的な場所があると思う」には、約8割となる78.6%が同意
- さらに70.8%の人が、「日本のまだ知らない魅力的な場所を知りたい」と考えていることが判明
✔ また、外国の人に勧めたい「日本のおすすめの観光地」回答は「富士山」「京都」など、メジャースポットが殆
ど。
✔ 今年の「夏休みに行きたい場所」ランキング、TOP10スポット中、海外と日本の割合は6:4。特に20代・50代・60代のランキングでは、TOP5のうち、4スポットが海外という結果に。
✔ 旅行先を選ぶ際に最も重視することは「リラックス・癒やし(85.2%)」。次いで、ほぼ同列数値で、「見たことのない風景や景色(84.6%)」がランクイン。
- 旅行先を選ぶ際に重要視すること1位は「リラックスできる、癒やされる(85.2%)」
- ついで2位に「見たことのない風景や景色がある(84.6%)」続くのは「自然を体感できる(76.6%)」「非日常体験ができる(70.6%)」等。
✔ 「海外=絶景」という偏見が、日本の絶景スポットへの関心の引き下げ要因?写真だけで比較すると、日本と海外に対する「魅力度」は大差ないことが判明。
■調査結果
- 日本の観光地としての魅力をよく知らない日本人が約7割も!しかし、約8割の人が「日本のまだ知らない魅力」があると考えている
≫日本の魅力を「良く知っている」と回答したのは全体の3割足らず。
一方で、8割が「日本には自分が知らない魅力的な場所があると思う」と回答
20 〜60 代の男女に日本の観光地について、「日本のことを良く知っているか」を尋ねたところ、「あてはまる」もしくは、「ややあてはまる」という回答はわずか29.6%で、また、「外国人に日本の魅力をアピールできる」人が22.6%しかいないことが明らかになりました。一方で「日本には、自分がまだ知らない魅力的な場所があると思う」という質問には、78.6%が同意し、更に70.8%の人が、「日本のまだ知らない魅力的な場所を知りたい」と答えました。
日本の観光地に対し、「日本のまだ知らない魅力」があると考え、魅力を知りたいと思っている人が、「世界の観光地の方が日本の観光地よりも魅力的」と答えた人(36.8%)よりも数多くいることがわかりました。
回答者数:500人
- 外国の人に勧めたい「日本のおすすめの観光地」、回答は「富士山」「京都」など、メジャースポットが殆ど
≫外国の人に勧めたい「日本のおすすめの観光地」は1位が「京都」、次いで「富士山」が選出。
20 代〜60 代の男女に「日本の観光地で、外国人におすすめしたいスポット」を尋ねたところ、1位(32.2%)が「京都」、ついで2位(22.0%)が「富士山」と、メジャースポットがランキング上位を占めました。「日本の観光地についての知識がない」とQ1の質問で答えた方が、70.4%程度であったように、自国にも関わらず、おすすめできるスポットは、名の知れたメジャーな場所を挙げてしまう、あまり他の観光地を知らない人が多いことが明らかになりました。
▼外国の人に勧めたい日本のおすすめの観光地
- 夏休みの旅行先は「海外」が人気
≫今年の「夏休みに行きたい場所」ランキング、TOP10のなかでも、海外と日本の割合は6:4。特に20代・50代・60代のランキングでは、TOP5のうち4/5スポットは海外の観光地が占めるという結果に。
20 代〜60 代の男女に今年の「夏休みに行きたい観光地」を尋ねたところ、日本の観光地を選んだ人は、60%。海外を選んだ回答は、40%という結果となり、旅行は「海外」の意識が強いことが分かりました。
- 旅行先選びには、都市よりも、見たことのない風景や景色、自然があり、リラックスできる「体験」を重視
≫旅行先を選ぶ際に重視することは「リラックス・癒やし」が約8割(85.2%)。また、ほぼ同列数値で、「見たことのない風景や景色(84.6%)」がランクイン
20 代〜60 代の男女に「旅行先を選ぶ際に重要視すること」を尋ねたところ、1位が「リラックスできる、癒やされる(85.2%)」、ついで、2位が「見たことのない風景や景色がある(84.6%)」で、1位と2位は、ほぼ同等の回答数でした。3位以降、続くのは「自然を体感できる(76.6%)」ことや、「非日常体験ができる(70.6%)」ことで、旅行先選びには、都市よりも、見たことのない景色や、自然があって、リラックスできる「体験」を重視していることがわかりました。
▼旅行先を選ぶ際に重視すること
- 「絶景=海外」ではない!日本の絶景と海外の絶景を比較したら、「魅力度」は変わらなかった
20 代〜60 代の男女に6つのスポットの写真を見てもらい、どれがどこの観光地の写真なのか明かさぬまま、各スポットに対して「魅力的だと思う」と回答した割合を算出。
結果、日本は最高87.4%、海外は最高88.0%と大きな差異がないことが分かりました。
■「ソックリトリップ」 技術概要
「ソックリトリップ」は、2つの基準で「そっくり」を判定。「写真として似ているか」だけではなく、「似た物体が写っているか」も判定することにより、実際に訪れた際の体験感覚も近しい場所をレコメンドします。
1. 「画像的な類似」の判定
Deep Learningによる物体認識モデルを用いて、アップロードされた画像から特徴量を抽出。
抽出された特徴量との類似度により、レコメンド候補の画像をランク付けする。
CNNの学習済みモデル (VGG16)を使用。全結合層前の出 を特徴としてDBに保存し、クエリ画像の特徴とのコサイン類似によって提案画像をランク付けする。
2. 「内容的な類似」の判定
Googleの「Cloud Vision API」による画像ラベリング機能を利用し、「同じものが写っているか」という基準で結果をフィルタリングする。
Google Vision APIでアップロード画像を分析、画像の内容をラベルとして取得。レコメンド候補画像とラベルの一致性を比較し、結果をフィルタリングする。
以上2点のスコアを重み付けし合算することで、類似度スコアを算出しています。
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