ソーシャルメディアデータと解釈可能な機械学習によって文化ルート上の観光地属性が訪問に与える影響を解明する

現代において巡礼の道がいまだ重要である理由

熊野古道のような文化ルートはかつて天皇や僧侶が辿った道ですが、今日ではスマートフォンを手にした観光客も歩いています。本研究は、遺産や観光に大きな示唆を持つ実践的な問いを投げかけます。人々が旅行したいと語る理由ではなく、ルートに沿った場所の具体的な特徴が実際に訪問先をどのように形づくるかを問うのです。何千件ものジオタグ付きソーシャルメディア投稿を掘り起こし、透明性のある機械学習ツールを用いることで、神社、風景、店、宿、バスといった要素が現代の巡礼地理をいかに組み立てているかを示します。

古道に沿ったデジタルな足跡を追う

研究者たちはアンケートや記憶に頼るのではなく、旅行者がオンラインに残す痕跡に注目しました。2010年から2025年の間に熊野古道周辺で撮影された24,569件のジオタグ付きFlickr写真を収集しました。地元住民や日常生活の場面と思われる写真を慎重に除外した後、残った各写真を空間的・時間的に一件の具体的な訪問として扱いました。このデジタル群衆が実際に観光ルートを辿ったかを確認するため、研究チームはこれらの地点をGoogle MapsやTripAdvisorの独立データと比較しました。Flickrの訪問点は既知の観光地周辺に強く集積しており、ソーシャルメディア投稿が訪問者の実際の滞在場所を現実的に反映していることを示唆しました。

道中で訪問者が気に留めるもの

次の段階は、この歴史的ルートに沿ってどのような場所が重要視されているかを理解することでした。著者らはFlickrのタイトル、タグ、説明文に使われた語を分析し、翻訳とテキストのクレンジングを行ってからトピックモデルを用いて繰り返し現れるテーマを抽出しました。そこから17種類の目的地属性を導き出し、それらを四つの大きなカテゴリにまとめました：神社や伝統的建物などの文化・遺産資源、海岸線・河川・森林といった自然環境、宿泊・温泉・飲食・商業といった観光・レジャーサービス、道路・鉄道・駅・駐車場などの交通インフラです。次に各属性タイプを寺院地図、鉄道線路、斜面、植生などの詳細な地理データに紐づけ、これらの属性が実際の訪問パターンとどう整合するかを調べられるようにしました。

風景を読み取るモデルを教える

多層のデータを実際の人々の移動と結びつけるため、研究者たちは地域を1キロメートル四方のグリッドに分割しました。各マスについて、各種のアトラクションや施設までの近さや、そこにおける自然特徴の強さを要約しました。これらの数値がモデルの入力となり、観測されたFlickr訪問数が説明される出力となりました。複数の機械学習手法を比較した結果、各属性の距離ベースの指標を用いるランダムフォレストモデルが観測された訪問パターンを最もよく再現しました。重要なのは、その後で「ブラックボックスを開く」解釈可能なツールを使い、各要因が単独または組み合わせで予測訪問数をどのように押し上げたり下げたりするかを示したことです。

神社・サービス・街路がいかに協働するか

結果は、ルート上のホットスポットが単一のアトラクションによって生じることは稀であることを示しています。宗教施設、伝統的な街並み、記念碑、博物館といった文化・遺産の場が主要な磁石として作用し、グリッドがそれらに近いほど訪問数は増える傾向にあります。しかし、これらの磁石は近隣のサービスやアクセスの良さによって強く補強されます。宿泊、温泉、飲食、商業の集積が鉄道、駅、道路、駐車場と結びついている地域は、到達が困難な立地にある孤立した神社よりもはるかに多くの訪問者を引き寄せます。山や河川、濃密な植生といった自然要素は、これらのパターンを単独で駆動するよりもむしろ背景として作用し、強めたり抑えたりする繊細な役割を果たします。これらの要素のバランスは季節、移動手段、訪問者タイプによっても変わります。たとえば冬季の訪問者は屋内のアトラクションや交通ハブに依存しやすく、一方で徒歩のハイカーは基本的な公共交通に支えられた景観豊かな区間に向かう傾向があります。

知見をより良いルートづくりへ

専門外の読者への主要な教訓は、成功する文化ルートは単一のモニュメントというよりも生きたネットワークとして機能するという点です。本研究は、人々が意味ある遺産場所と簡便な快適さ、そして確かなアクセスが織り合わされた場所に引き寄せられ、それらが特徴的な景観に囲まれていることを示しています。述べられた動機ではなく実際の行動を用いてこれらの関係を定量化することで、著者らは世界中の他の歴史的ルートにも適用可能な実践的な指針を提供します。文化的な拠点を強化し、それらを取り巻くサービスと交通を調整し、季節や旅行者のスタイルに応じた管理を行うことで、古道を21世紀においても歩きやすく意味のあるものに保つ手助けとなるでしょう。

引用: Lin, X., Teng, X., Shen, Z. et al. Understanding how destination attributes shaping tourist visitation on cultural routes through social media data and interpretable machine learning. npj Herit. Sci. 14, 197 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02427-5

キーワード: 文化ルート, 観光パターン, ソーシャルメディアデータ, 遺産管理, 機械学習