AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに観光オープンデータを公開
～Data to AI®仕事術で観光業界の生産性向上～
■観光データの高まり
観光産業は日々変動する市場の中で、新たな情報とデータに基づいた戦略が必要不可欠となっています。現在、多くの観光事業者や研究者たちが、市場の動向を掴むための信頼性の高いデータを求めています。このような背景を受け、私たちのデータコマースでは、観光データを提供することで、皆様のビジネスや研究の支援を積極的に行いたいと考えています。
観光データの重要性が増している背景には、以下の要因やトレンドが考えられます。
1. グローバル化の進展
- グローバル化の影響で、国際的な観光が急速に増加しています。これにより、観光先の選択や滞在の様式、消費行動などの変化を正確に理解するためのデータが不可欠となってきました。
2. デジタル技術の進化
- スマートフォンやウェアラブルデバイスの普及、SNSの利用増加など、デジタル技術の進化により、観光者の行動や嗜好をリアルタイムで捉えるデータが容易に収集されるようになりました。
3. 個別化された体験の需要
- 観光者は単なる観光地の訪問だけでなく、個人に合わせた特別な体験を求めるようになっています。これに応えるためには、個別のデータに基づいたサービス提供が求められています。
4. 持続可能な観光の推進
- 環境問題や地域社会との共生を重視した持続可能な観光が重要視される中、適切なデータ分析により、地域の負荷を最小限に抑えながら効果的な観光振興が可能となります。
5. 市場競争の激化
- 観光地やホテル、航空会社など、多くの事業者が競争する観光業界では、市場のニーズやトレンドを迅速に捉え、適切な戦略を立てるためのデータが必要です。
6. 危機管理の必要性
- 天災や感染症の流行など、様々なリスクが観光産業に影響を与える中、リアルタイムのデータに基づく迅速な判断が求められています。
これらの背景には、テクノロジーの進展や観光業界の変化、グローバルな課題など、多岐にわたる要因が絡み合っています。観光データは、これらの複雑な背景の中で、効果的な意思決定や戦略策定のための鍵となっています。
■観光データとは
観光データとは、訪問者数、出発地と目的地、滞在期間、支出パターン、訪問した観光スポットなど、旅行と観光のパターンに関して収集されたデータを指します。このデータは、観光客の調査、訪問者の到着および出発記録の収集、ソーシャルメディア活動の分析、オンライン予約および予約システムの追跡など、さまざまな方法を通じて収集されます。
観光データは、市場調査、戦略計画、目的地管理、製品開発、マーケティング キャンペーンなどの目的で、観光局、旅行代理店、ホテル、交通機関、小売業などのさまざまな業界で使用されています。観光データを活用することで、これらの業界は情報に基づいた意思決定を行い、業務を最適化し、投資収益率を最大化できます。
観光データは非常に幅広い情報をカバーしており、その内容には様々な分野が含まれます。以下に具体的な16の分野を示します。
1. 旅行者の属性データ
- 年齢、性別、国籍、職業などの基本情報
2. 旅行動機と目的
- 休暇、ビジネス、家族旅行、イベント参加などの旅行の目的
3. 訪問地域と観光スポット
- 訪問先の地域や特定の観光地、アトラクションの情報
4. 滞在期間と宿泊施設
- 宿泊日数、宿泊施設の種類やクラス、宿泊料金
5. 移動手段とルート
- 使用した交通手段、移動経路、所要時間
6. 消費行動と支出パターン
- 購入した商品やサービス、支出額、購入場所
7. アクティビティと体験
- 体験したアクティビティやイベント、ツアーや体験プログラムの情報
8. 旅行者の感想とフィードバック
- 観光地やサービスに対する評価、感想、クレーム内容
9. ソーシャルメディア活動
- SNSの投稿、ハッシュタグ、いいねやシェアの数
10. 予約とキャンセルデータ
- 予約チャネル、予約日時、キャンセル率や理由
11. 気候と天候情報
- 訪問地の気温、降水量、天候状況
12. 地域の文化・歴史情報
- 訪問地の文化や歴史、伝統行事、お祭りの情報
13. 健康・安全情報
- 地域の医療機関、疾病情報、治安状況
14. イベント・フェスティバル情報
- 地域のイベントやフェスティバルの日程、内容、参加者数
15. 交通・アクセス情報
- 公共交通機関の時刻表、運賃、アクセスルート
16. 宣伝・広告活動データ
- 観光PRの広告方法、広告先、反響や効果の分析データ
これらの分野を網羅する観光データは、観光業界の様々なアクターが効果的な意思決定や戦略策定を行うための基盤として用いられています。
■観光データの特徴
観光データの特徴を理解し活用することで、効果的な分析や意思決定が可能となります。観光データの主要な特徴を以下に挙げます。
1. 多様性:
- 観光データは、旅行者の属性（年齢、性別、国籍など）、旅行の目的、滞在先、支出パターンなど、多岐にわたる情報を含む。
2. 時系列性
- 観光は季節性やイベント、祝日などの時期によって変動するため、データには時期ごとの変動やトレンドが反映される。
3. 地理的情報
- どの地域や観光スポットが人気か、どのルートで移動するのかなど、地理的な情報が重要な役割を果たす。
4. 質的・量的情報の組み合わせ
- 数値データ（例：滞在日数、支出金額）と質的情報（例：旅行者のフィードバックや感想）が組み合わせられる。
5. リアルタイム性
- SNSやアプリの使用データなど、リアルタイムでの動向やフィードバックを捉えることができるデータも多い。
6. 予測・分析の可能性
- 過去のデータを基に、将来の観光トレンドや需要の変動を予測するのに役立つ。
7. 具体性と抽象性
- 個々の旅行者の具体的な行動や意見から、市場全体のトレンドまで、多様なレベルでの情報を含む。
8. 相互依存性
- 一つの情報（例：気象情報）が他の観光データ（例：観光地の訪問者数）に影響を与える可能性がある。
観光データのこれらの特徴を理解し活用することで、効果的な分析や意思決定が可能となります。
■ユーザー観光データの品質評価について
ユーザーは観光データの品質を評価し、そのデータが自身のニーズや目的に適しているかを判断することができます。観光データセットの品質を評価する際には、以下のステップを検討することが推奨されます。
1. データセットのサンプリング
- 品質を評価するための第一歩は、データセットのサンプリングです。データの一部をランダムに選択し、そのサブセットを詳しくレビューします。このプロセスを通じて、データが全体の母集団を適切に代表しているか、正確さや完全性が保たれているかを確認することができます。
2. データ収集方法の確認
- データの信頼性や有効性を判断するためには、データ収集の方法を詳しく調査することが不可欠です。具体的には、使用された調査の質問内容、サンプリング方法、分析手法など、データがどのようにして収集されたかを確認します。この情報は、データの品質やバイアス、誤りの可能性を推定するのに役立ちます。
3. データ属性の評価
- データが研究やビジネスの目的に適しているかを判断するために、データの各属性を検討します。例えば、訪問者数、出発地、目的地、支出のパターン、人口統計データ、季節性など、データの内容が目的に応じて意味があるか、有用であるかを評価します。
これら3つのステップとなるデータのサンプリング、収集方法の確認、データ属性の評価を通じて、ユーザーは観光データセットの品質を包括的に評価することができます。この評価は、データを実際の業務や研究に使用する前の重要なプロセスとなります。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
データの時代において、情報の取得や分析は各業界の成功の鍵となっています。特に観光業界は、旅行者の動向やニーズを正確に把握することで、サービスを最適化する大きなチャンスを持っています。このような業界のニーズにおいて、観光データを実際の業務でどのように活用できるか、観光業界におけるData to AI仕事術の例を記載します。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として流通されることでDXを推進いたします。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 （https://datamart.jp/）
・目的：ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ：
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット：
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴：
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金：
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■観光データプロバイダーの募集
近年、観光業界は急速な変化を遂げており、特にデジタル化や新型コロナウイルスの影響を受け、観光データの需要が高まっています。データを基にした意思決定や戦略的アプローチは、観光業界の持続可能な成長を支える鍵となっています。DataMart.jpでは、この変化の波に乗り、新たなデータコマースの構築を目指しております。そのための第一歩として、質の高い観光データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。データを活用し、観光業界の新しい未来を共に築くパートナーとして提携を希望しております。
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
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