こんにちは！
西岡ゼミ3回生のチーム『上腕二頭筋』です🏋💪ﾏｯｽﾙ
前期からコロナウイルスの影響で対面授業が出来なくなってしまいましたが、ZOOMを使ってオンライン上で毎週ゼミ活動を行ってきました！
今回は私たちのチームの研究内容についてお話ししたいと思います！
チーム上腕二頭筋のテーマは「地域活性化」です☀
ゼミで学んでいるICTを使って地域を活性化する提案が出来ないかな…？
という思いから始まり、私たちが目をつけたのが伏見稲荷大社です！⛩
日々JR稲荷駅を利用している学生さんはお分かりかと思いますが、訪日外国人に人気の観光地なんと6年連続1位に選ばれており、外国人観光客でとても賑わっています。もちろん日本人観光客にも人気で、とにかく人が多い観光地です！
毎日多くの観光客で賑わう伏見稲荷大社ですが、一歩外を出ると周辺の地域には同じほどの賑わいが見られません…💧
伏見稲荷大社に訪れた人たちを周辺の地域へ流し、地域活性化につなげるには…？と考えた結果、User LocalのAIテキストマイニングというものを使って、伏見稲荷大社、浅草、おかげ横丁、宮島の4つの観光地の口コミを分析して、各地の長所、短所を見つけて伏見稲荷大社周辺地域で生かせるものはないか検討し、周辺地域への活性化の提案をしたいと考えています。
”口コミの分析”といっても難しいと思うので、まずは実際にAIテキストマイニングを使って伏見稲荷大社の口コミの分析したものを少し紹介したいと思います！
分析媒体：User Local「AIテキストマイニング」
口コミ：じゃらん観光ガイド
日本人観光客対象
1,000件（男性：500件、女性500件）
集めた口コミを全てまとめてコピーし、AI テキストマイニングに取り込むと、分析結果がいくつかの画像で出てきてくれます！
左の画像は「ワードクラウド」というもので、よく使われている単語が大きく表示され、「千本鳥居」や「観光客」、「登る」などの口コミの中で観光客の興味・関心の高い単語が一目で分かります。
右の画像は「共起キーワード」というもので、単語同士のつながりを表しています。「鳥居」と「千本」などセットでよく使われているものが線でつながり、線の太さでつながりの強さが分かります。
これは「サマリー」といって、文章自体の感情を割合で表示してくれています。
ポジネガを見ると、全体の中でポジティブな文章の割合、ネガティブな文章の割合が分かるので、今回の伏見稲荷の結果だと、ネガティブな口コミの割合の方が高くなっていることが分かります。ネガティブな口コミの原因は何なのだろう…といったことを考えていきます！💡
他にも、分析する対象の口コミを男性/女性で分ける、年代別、同行者別でも分けることでさらに細かい分析が可能になります！
このように、口コミを収集し、AIテキストマイニングで分析することで各地の特徴をつかみ、そこから伏見稲荷大社と比較し、ネガティブ要素の改善策や活性化への提案を考えていきたいと思っています！
次回から各地域の分析結果を紹介していきたいと思います！
それでは、さよなら～✋
