熱海観光局

発足時は職員3名の熱海観光局、生成AIで観光データ収集を約4時間から30分程度に。 https://www.jnto.go.jp/projects/regional-support/casestudy/3946.html #AIで挑戦する

熱海観光局（発足当初の職員は3名）は、生成AIを使い、観光データの収集・分析から地域への共有までを行う仕組みを作りました。 【挑戦】データの未整理・人的リソースの不足・ノウハウの不足の中で、閑散期や平日の旅行需要の平準化を目指す 【AIの役割】有料版のChatGPT・Claudeで公開統計・検索データ・口コミなどを自動収集。AIダッシュボードと月1回のレポートで関係者・市内事業者に共有 【成果】データ収集 約4時間→30分程度／案内所データの集計・レポート 2時間以上→およそ20分／Visit Atamiへの流入数 前年の約37倍（2025年8月〜2026年7月） 人が主役で、AIは伴走者。集計をAIが支え、職員は施策づくりと地域との対話に時間を移せます。 出典：https://www.jnto.go.jp/projects/regional-support/casestudy/3946.html （2026年8月31日、JNTO 地域の取り組み事例）

熱海観光局｜生成AIで観光データ活用 見出し：発足時は職員3名の熱海観光局、生成AIでデータ収集を約4時間→30分程度に EBPM事例カード 課題・背景：観光統計や口コミなどのデータが人手・ノウハウ不足で整理されず、施策に活かしきれない 打ち手：生成AIでデータを自動収集（仕組み確立まで約8か月）。既存ツール（Data Studio）でAIダッシュボードをスモールスタートで構築し、月1回AIが要約レポートを配信 成果指標と導入前後：データ収集 約4時間→30分程度／案内所レポート 2時間以上→およそ20分／Visit Atami流入数 前年の約37倍・検索表示回数 約43倍（2025年8月〜2026年7月） エビデンス：JNTO掲載の熱海観光局CEOへのインタビュー。流入増は掲載情報の充実による結果と説明されている 成功条件：既存のAI・ツールの活用、市・観光局・じゃらんリサーチセンターの役割分担、集めるべきデータの見極め 人の役割の変化：収集・集計・要約はAI、解釈と施策立案・地域連携は職員 応用ポイント：CEOは、データ収集そのものを目的にせず、課題解決につながるデータを選ぶことが重要と述べている