隠れた人気観光スポットを探せ！ディープラーニングでTwitter上の話題量を測定するサービスが登場

皆さまは、このブログをどのような端末でご覧になっていますか？
PC、スマホ、タブレットなど、インターネットを利用するときの手段は様々だと思います。
中でも、スマホの普及によりいつでもどこでも検索したり、SNSを通して情報発信する人が増えました。

今回のブログは、ディープラーニング技術を使ってSNS上のテキストや画像を解析し、その話題量を測定するNTTデータのサービスについてご紹介します。

総務省「通信利用動向調査」によると、2015年末にはスマホでインターネットを利用する割合が56.8％と半数を超えています。

そして、SNSの利用目的についての調査では

1位　「コミュニケーションをとるため」
2位　「知りたい事ついて情報を探すため」

という結果が出ており、ブラウザで検索する感覚でSNSが利用されていることが伺えます。

2017年2月15日に、株式会社NTTデータが、SNS上での観光スポットの話題料を測定する国内観光・インバウンド観光向けの新サービスを旅行観光業界や地方自治体などに向けて提供を開始しました。
このサービスはディープラーニング技術が導入されており、機械学習エンジンや言語解析エンジン「なずき®」を用いてTwitterのアカウントを分析する仕組みです。

日本全国の30万件におよぶ観光スポット名を自動抽出することに加え、表記の揺らぎも抽出し、正式名称にマッチングさせます。

また、ソーシャルメディアによる観光分析で課題だった観光スポットの略称や言い回しも含めた分析できるのが強みです。
さらに、フォトジェニックな観光スポットの投稿にも対応するために、ディープラーニングが得意とする画像解析も出来るため、その地域でどのような写真投稿が多いかを分類し、なにが話題になっているかを把握することも出来ます。

日本人にとっては普通の風景でも、海外の人には特別な旅行体験に映ることもあります。
インバウンドにおいて、インターネット上に転がっているリアルな口コミは非常に重要です。

特に地域活性化を目指している地方自治体にとって、ユーザーの投稿データはビジネス展開の新たな切り口となりそうです。

Twitter上にある情報を取りこぼすことなくデータ収集できる一方で、Twitterだけのデータでいいのか？という疑問もあります。
世界中でこれだけ多くのメッセンジャーやSNSのツールがあり、もはやTwitterでなくとも瞬時に世界中に情報発信できるようになりました。

近年では、目的シーンによって使い分ける人も少なくないのが現状です。
実際に、早稲田大学の学生が、全国の大学生男女1,000名にアンケートを行った結果、投稿する内容をそれぞれのSNSで分けて利用していることを報告しています。

Twitter

1位　普段のさりげない友人との出来事　（65.5％）
2位　友人と遊びにいったときの出来事　（61.9％）
3位　ふと思ったこと　（57.2％）
：
6位　旅行関係　（45.6％）

Instagram

1位　ごはんやカフェ関係　（47.3％）
2位　友人と遊びにいったときの出来事　（45.4％）
3位　イベント　（40.4％）
：
5位　旅行関係　（37.7％）

Facebook

1位　旅行関係　（33％）
2位　近況報告　（27.8％）
3位　イベント　（26.9％）
：
7位　ごはんやカフェ関係　（14.4％）
（参考元：SNSの使い分けは当たり前！？器用な大学生たち！②より）

この中で、旅行関係の投稿が多いのは、現在地などを投稿に添えることが出来ることもあってか、Facebookとなりました。
そのSNSの特色に沿って投稿する内容も変えているという印象を持ちます。
今後、SNSアプリがさらに増えれば、ユーザーがどのSNSをメインに使うか取捨選択することも想定しなければなりません。

例えば、スナップチャットは日本ではあまり浸透していませんが、海外の若年層には爆発的に利用者が増加していることから、新しいソーシャルメディアの登場によるアクティブユーザーの増減はかんたんに起こり得ます。
日本国内だけでなく、新鮮な海外の声をキャッチするには、アクティブユーザー数の推移や媒体としてのパフォーマンスの良し悪しを定期的に精査する必要があります。
2020年の東京オリンピックに向けて、インターネット上のデータを解析し、媒体に反映させる企業は今後も増えていきそうです。

・株式会社NTTデータ
http://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2017/021500.html
・総務省「通信利用動向調査」
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc252110.html