口コミURLだけでエリア分析と課題の言語化を実現する方法
複数の施設・店舗等の口コミURLをまとめて分析することで、エリア全体の傾向や隠れたニーズ、共通の課題を効率的に見つけ出す方法を解説します。
使用するツール
- 口コミ分析アシスタント
- Sensei AI
エリア全体のイメージを口コミデータから把握可能
「この地域は、観光客にどう見られているのだろう」「競合エリアと比べて何が弱点なのか」といった、エリア全体のイメージや課題を客観的に把握したいと感じたことはありませんか。手作業で複数の口コミサイトを確認し、傾向をまとめる作業には、多大な労力と時間を要します。
この課題に対し、「口コミ分析アシスタント」は、単なる一つの施設の分析に留まりません。例えば、3つの主要な道の駅それぞれの口コミページのURLをまとめて入力するだけで、個別かつ総合的な分析を一括で実行できます。
本記事では、この「口コミ分析アシスタント」を活用し、複数の口コミデータからエリア全体のインサイトを得た後、「Sensei AI」を用いて、そのデータを地域振興や観光戦略に役立つ具体的な施策へと落とし込む手順を紹介します。
具体的な手順
ステップ１：対象施設のURL収集
分析したいエリア内の各施設（宿泊施設、飲食店、道の駅など）について、各プラットフォーム（OTAサイト、Googleマップ、グルメ情報サイトなど）から、対象施設の「口コミ」または「レビュー」が表示されているページのURLを収集します。
エリア分析を行う場合、同じプラットフォームで複数の施設・店舗のURLを収集する方が、比較分析・傾向把握の精度が高まります。
（例）
エリア内飲食店：同一グルメサイトのURLを複数集める
エリア内宿泊施設：同一OTAサイトのURLを複数集める
エリア内主要観光地：Google MapのURLを複数集める
ステップ２：URLの入力と分析開始
▶︎口コミ分析アシスタント
「口コミ分析アシスタント」のURL入力欄に、収集した複数のURL（例：最大5URLまで同時入力可能）をペーストし、「分析する」ボタンをクリックします。
AIは、入力されたURLから口コミ情報を収集・解析し、以下のような項目についての分析結果をまとめます。
- 口コミピックアップ（重要度順）
- 傾向分析
- 主要論点 など
この分析結果は、「クリップ機能」などで保存しておき、次のステップでSensei AIに共有します。
※5施設を超える分析を行う場合は、複数回に分けて分析を行い、全ての出力を保存してから、次のステップに進んでください。
ステップ３：分析結果をSensei AIで統合して考察
▶︎Sensei AI - 観光DX
「口コミ分析アシスタント」で得られた複数の分析結果をSensei AIに共有し、エリア全体のイメージや、地域振興・観光戦略に役立つ具体的な改善策・企画アイデアについて相談します。
初回の指示で、AIにエリアの客観的な現状認識を求めます。
〇〇県内にある3つの道の駅施設の口コミ分析結果を今から送信します。
この分析結果を踏まえ、このエリアが観光客から持たれているイメージを説明してください。
クリップタブが表示されるので、ステップ２でクリップに保存した分析結果をそのまま送信すると、Sensei AIがエリアの強みと弱み、お客様の認識を客観的に言語化します。
続いて追加の指示を出すことで、分析結果を元に、今後どのようなアクションプランが必要かを考えることができます。
これらの分析結果から、地域振興や観光戦略の立案に役立つ具体的な改善策／新しいイベント企画のアイデアを提案してください。
こうしてSensei AIからの分析結果や提案を基に、エリア全体の強み・弱みを深く理解し、具体的な戦略の方向性を固めていきます。
ステップ４：エリア戦略の協議と実行計画への落とし込み
AIとの対話で得られた分析結果や提案を基に、関係者間で協議し、地域全体の集客力向上に向けた具体的な実行計画を立案します。
社内協議でAIを活用するポイント
- AIの分析結果（成功要因、課題点、ターゲット層の傾向）を共有し、認識を合わせる。
- Sensei AIから得られた改善策やイベント企画アイデアについて、実現可能性、予算、リソースとの兼ね合いを検討する。
- Sensei AIを会議の場で起動しておき、疑問や質問を投げて回答を得ながら議論を深めることも有効。
活用によって得られる成果（例）
- 地域全体の課題と魅力の客観的把握
複数の口コミデータをAIが客観的に分析することで、個々の口コミだけでは見えにくい、地域全体の共通課題や強みが明確になります。 - データに基づいた地域振興戦略の立案
口コミ・レビューという客観的なデータに基づき、ターゲット層のニーズに合致する地域振興策やイベント企画を立案できる可能性が高まります。。 - 限られたリソースでの効率的な情報収集と分析
専門知識がなくても、AIを活用することで、効率的に大量の口コミデータを分析し、有益なインサイトを得ることが可能です。
1年後の数値目標
KGI:
エリア全体の観光客数（リピーター含む）：前年比10%増加
KPI:
・エリア内主要観光スポットのGoogleマップ評価平均値向上：前年比0.2ポイント向上
・SNS（Instagram/Facebook）でのエリア関連投稿のエンゲージメント率向上：前年比5%向上
・主要イベントへの参加申込数：前回比15%増加
まとめ
このように、「口コミ分析アシスタント」を活用し、複数のスポットの口コミURLに含まれる膨大な口コミデータをAIが統合・分析することで、限られたリソースの中でも質の高いインサイトを得ることが可能です。
このデータドリブンなアプローチによって、地域の関係者間での共通認識が形成され、観光客のニーズに合致した実行性の高い施策を、スピード感を持って展開できるようになります。AIのサポートを戦略立案に取り入れ、地域全体の魅力向上と集客力の最大化を目指してください。
業種ごとにさまざまな活用法がありますので、以下をご参照ください。
参考：業種別の活用例
- 行政機関・観光協会等
項目 | 詳細 |
入力URL例 | 特定エリア内の主要観光スポット（展望台、史跡など）のGoogleマップ口コミページURLを複数入力。 |
得られる主なインサイト（結果） | エリア全体の「滞在時間の満足度」「移動のしやすさ（交通アクセス）」「フォトジェニックな要素」に関する共通課題。 |
活用 | 移動手段への不満が多い場合、Sensei AIに周遊バスのルート改善案やデジタルマップ導入などの戦略を相談。 |
- 宿泊事業者・旅館組合等
項目 | 詳細 |
入力URL例 | 特定エリア内にある競合旅館・ホテルのOTAサイト（予約サイト）の口コミページURLを複数入力。 |
得られる主なインサイト（結果） | エリア全体の宿泊施設に共通する「食事の評価」「接客の質」の傾向、コストパフォーマンスに対する共通の評価点。 |
活用 | 朝食への評価が低い場合、Sensei AIに「地元の食材を活かした朝食メニューの共同開発案」を相談し、エリアの付加価値向上に繋げる。 |
- 飲食店・商店街組合等
項目 | 詳細 |
入力URL例 | 特定エリア内の人気飲食店や競合店の同一グルメ情報サイトの口コミページURLを複数入力。 |
得られる主なインサイト（結果） | エリア全体の「価格帯に対する期待値」「リピート客の評価理由」「テイクアウトのニーズ」など、地域に求められる食のイメージ。 |
活用 | ランチの選択肢が少ないという課題に対し、Sensei AIに「オフピーク対策となる統一ランチメニューの開発アイデア」を求め、地域一体の集客戦略を構築。 |
