はじめに
自治体やDMOが推進するDX（デジタルトランスフォーメーション）は、もはや単なる「ペーパーレス化」や「情報発信のデジタル化」の段階を終え、本格的な「データ駆動型意思決定」へと移行しつつあります。特にデジタル田園都市国家構想やスマートシティ計画において多額の公的予算が投じられる中、その投資が地域経済にどれだけの収益（ROI）と持続可能性をもたらすのかを、データで検証することが求められています。
本稿では、観光・地域振興の現場において、データ活用がいかに意思決定プロセスを劇的に変え、持続可能な収益構造へと転換させているかについて、具体的なソリューション事例を挙げながら深く掘り下げます。
現場が直面する課題：「総数」頼みの観光行政の限界
多くの観光地が抱える共通の課題は、「観光客数」や「消費総額」といったマクロな指標に依存した意思決定です。例えば、「外国人観光客数が過去最高になった」というニュースは景気が良い指標のように見えますが、地域経済の実態を捉えられていないケースが多々あります。
現場の職員やDMOスタッフは、「オーバーツーリズムの懸念はあるが、どの時間帯に、誰が、どこから来て、どれだけのお金を落としているのか」という詳細なデータを持たず、結果として勘や経験に基づいた、汎用性の低い施策に頼りがちでした。
特にインバウンド対策において、従来のアンケート調査や宿泊者台帳だけでは、「宿泊滞在者」と「日帰り周遊者」という根本的に消費行動が異なる二つのセグメントの区別が曖昧でした。宿泊客は地域全体の経済に貢献しますが、日帰り客は特定施設の混雑を生むだけで、地域に十分な収益を還元しないという構造的な課題があります。この構造をデータで可視化することが、DXによる意思決定変革の核心です。
ソリューションの特定：ナビタイム「インバウンドプロファイラー」の深化
この課題を解決するために、人流データを活用した高度な分析ソリューションが導入され始めています。その一つが、株式会社ナビタイムジャパンが提供する『インバウンドプロファイラー』です（参照：ナビタイムジャパンのプレスリリース）。
このソリューションは、主にスマートフォンのGPSログなどのビッグデータを集約・分析し、訪日外国人（インバウンド）の動態を詳細に把握する機能を提供しています。
導入された具体的な機能として特筆すべきは、「宿泊・日帰りの比較」機能の追加です。
導入されたソリューションの機能
インバウンドプロファイラーは、特定のエリアや観光スポットにいる外国人が、その周辺の宿泊施設に滞在しているのか、あるいは他の地域から移動してきた「日帰り客」なのかを、移動履歴パターンから推定し、明確にセグメント分けします。
- 宿泊客データ分析：地域に宿泊し、消費と体験に時間をかける層の行動パターンを追跡。朝・夜の消費動向、地域内の周遊ルートなどを把握。
- 日帰り客データ分析：通過型観光、特定スポットへの集中訪問など、地域への経済波及効果が限定的な層の動向を把握。混雑の原因特定に活用。
この機能強化により、自治体やDMOは、これまで曖昧だった「誰のための施策なのか」をデータに基づき明確に定義できるようになりました。
データ活用による意思決定の劇的な変化
動態分析ソリューションの導入は、地域の意思決定プロセスに質的な変化をもたらしました。これは単なる「情報の増加」ではなく、「収益最大化のためのリソース配分の最適化」を可能にした点にあります。
１. 「需要集中リスク」の可視化と対策
ある観光地（仮にA町とする）で、インバウンド総数が増加した際、データ分析前は「地域が活性化している」と認識されていました。しかし、『インバウンドプロファイラー』で分析したところ、観光客の85%が近隣の大都市（B市）から鉄道で来る日帰り客であり、A町内での平均滞在時間は3時間、宿泊率はわずか5%であることが判明しました。
このデータは、A町が抱える課題が「観光客不足」ではなく、「収益性の低い日帰り客の需要集中」と「宿泊誘致の失敗」にあることを示しました。
これにより意思決定は以下のように変わりました：
- 転換前（勘と経験）：「客数を増やすために、SNSで新たなスポットをPRしよう」「お土産屋の数を増やそう」。
- 転換後（データ駆動）：「日帰り客向けの混雑時間帯（10時〜14時）の体験予約制度を導入し、入場料を上げる」「高付加価値化を図るため、夜間専用の歴史ガイドツアーを開発し、宿泊客限定で販売する」。
日帰り客対策に特化した施策を打つことで、オーバーツーリズムによる地域住民への負荷を低減しつつ、宿泊客単価（ADR）を追求するという、相反する目標の両立が可能になります。
（あわせて読みたい：「勘と経験」頼みの観光DXは終焉：データで導くROI重視の意思決定モデル）
２. ROIに基づく交通インフラへの投資判断
デジタル田園都市国家構想交付金や地方創生臨時交付金といった公的補助金は、地域インフラのDX推進に不可欠ですが、その投資対効果（ROI）の測定が曖昧になりがちでした。
例えば、ラストワンマイルの移動手段としてコミュニティバスの増便やオンデマンド交通（MaaS）の導入を検討する際、データ活用は以下のような具体的な判断基準を提供します。
- データ分析前：「利用者からの要望が多いから増便しよう」「隣町も導入したからMaaSを導入しよう」。
- データ分析後：「宿泊客の8割が、夕食後に特定の温泉街へ向かうが、既存バスの運行は17時で終了している。この時間帯にピンポイントでオンデマンドタクシーを導入すれば、温泉施設側の売上（地域への収益）と交通利用料（交通事業者の収益）の両方が改善する。投資対効果は〇ヶ月で達成可能」。
このように、移動のデータが、単なる「利便性の向上」で終わらず、「収益を生む移動サービス」として設計されるための根拠となるのです。補助金は「便利なツールの導入」ではなく、「持続可能な収益モデル構築のための初期投資」として位置づけられます。
他の自治体が模倣できる「汎用性の高いポイント」
ナビタイムの事例に限らず、自治体やDMOがデータ駆動型DXを推進する上で、他の地域が模倣できる汎用的な成功要因がいくつかあります。
１. 「データの深掘り」を「新規収集」に優先させる
DX推進と聞くと、ゼロから新たなセンサーやデータ連携基盤（DWH/CDP）を構築しようとしがちですが、これには多大な時間と予算が必要です。汎用性の高いアプローチは、まず既存で容易に手に入る人流データ（携帯電話の基地局データ、GPSログなど）を活用し、自地域の観光客の「構造」を深く理解することから始めるべきです。
初期の段階では、高額なカスタム開発よりも、SaaS型で提供される分析ツール（プロファイラーやBIツール）を利用し、宿泊客と日帰り客、富裕層と一般層、国籍ごとの滞在動機をセグメント化することが重要です。この構造理解こそが、次の施策のROIを最大化します。
２. 意思決定プロセスにおけるデータ標準化
データ分析の結果を、特定の担当者や部署の資料で終わらせてはいけません。分析結果をDMO、交通事業者、宿泊組合、そして行政の観光担当課が共通で利用する「意思決定の共通言語」として標準化することが必須です。
例えば、「宿泊比率が低いエリアへの投資は行わない」「平均滞在時間が〇時間以下の国籍をターゲットとしたプロモーションは停止する」といったROIに基づく明確なルールを設けることで、行政の予算配分や観光事業者の営業戦略が統一され、相乗効果が生まれます。
３. データ提供者（ベンダー）との共創関係
ナビタイムジャパンの事例のように、ソリューションベンダーは全国の自治体やDMOの課題解決に携わっているため、特定の地域課題を解決するための機能改善を迅速に行うことができます。自治体側は、単にツールを購入するだけでなく、「我が地域のデータから、どのような収益モデルが構築できるか」という具体的な目標を持ってベンダーと対話し、機能や分析軸のカスタマイズを依頼する姿勢が重要です。これにより、汎用的なツールが地域特有の課題解決に特化した「専門知AI」へと進化します。
持続可能性への貢献：データ駆動型DXが地域にもたらすもの
自治体DXの真の目的は、「便利になったこと」ではなく、「地域経済が持続的に成長する基盤を築くこと」です。
データ活用は、限られた地域のリソース（観光施設、交通機関、人手）を、最も収益性の高いセグメントに集中投下することを可能にします。これにより、無駄な投資や非効率なサービス提供が削減され、結果的に地域住民の生活環境の維持、観光事業者の利益確保、そして地域全体への税収増加という形で還元されます。
特に深刻化する人手不足と高齢化の時代において、勘と経験に頼った非効率な行政運営は致命的です。高度なデータ分析を通じて、どのエリアに、どのタイミングで、どの資源（人的リソースや予算）を投入すべきかを明確にすることで、限られたキャパシティの中で最大の収益を上げる観光経済モデルへの転換が実現します。これが、デジタル田園都市構想が目指す、自立し、持続可能な地域社会の姿です。
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