Yanolja Research（ヤノルジャリサーチ）が人工知能(AI)のアルゴリズムを活用した予測モデルを通じ、来年のインバウンド観光客数がコロナ禍前の水準を上回ると予測した。
19日、Yanolja Researchは江南区に位置するYanoljaの社屋で「トラベルインサイトセミナー」を開催し、独自に開発したAIベースのインバウンド観光需要予測モデルを公開した。
予測モデルは2年間の△旅行ビッグデータ△経済指標△グローバル旅行移動量△ソーシャルトレンドなど、様々な変数を考慮して結果を算出する。時系列データを処理する長短期メモリ(LSTM)ディープラーニング技術を活用し、季節性や長期的なトレンドまで反映する。
昨年11月から今年10月までの実際の訪韓観光客数とAIモデルの予測値を比較した結果、誤差率は1.2%程度だった。
来年度のインバウンド観光客は1873万人になると予想している。これは新型コロナウイルスのパンデミック前の2019年よりも多い数だ。インバウンド観光客は、国別では中国(28%)が最も多く、次いで日本(19%)、米国(8%)、台湾(7%)の順で続いた。
Yanolja Researchのチャン・スチョン院長は、インバウンド旅行市場の回復のための戦略を提示した。チャン院長はまず、韓国の観光産業の問題点を指摘。△観光地としての多様性の低さ △ガラパゴス的なITサービス環境△オンライン取引時の不便さなどを挙げた。道案内、言語、本人認証、オンライン取引カードの決済などについて、持続的な修正と改善が必要だと強調した。
観光隣接国である日本、台湾、中国に対する戦略も重要とした。再訪問率を高めることができるからだ。併せて、高付加価値の宿泊商品の開発、地域観光の活性化、観光地マーケティング組織(DMO)などが必要だと指摘した。K-POPを活用した△K-POP公演の外国人観光客のクォータ制△K-POPがテーマの高付加価値パッケージの開発支援△K-POP専門のコンサート会場及び複合文化空間の構築支援が必要だと提言した。
このほか、韓国の観光産業分類の再編や旅行技術企業の活性化などの重要性を強調した。
Yanolja Researchのパク・ソンシク代表は「AI基盤の観光需要予測モデルを通じて、インバウンド旅行市場の回復と成長可能性を深く分析し、今後業界が進むべき方向性を提案したい」とし、「Yanolja Researchは観光産業の持続可能な成長方法を模索する計画だ」と話した。
＜画像＝19日、韓国・ソウル市江南区にあるYanoljaの社屋で開かれた「トラベルインサイトセミナー」で、Yanolja Researchのチャン・スチョン院長が発表している。＞
