NTTドコモビジネスは「産業・地域DXのプラットフォーマー」として、観光産業のデジタル変革に取り組んでいます。
約1億会員のデータを活用した人流分析、デジタルヒューマンによるAI接客、リアルタイム広告最適化など、最新技術で「最後の顧客接点」を革新。
単なるツール提供ではなく、地域と伴走しながらデータ分析から施策実行、効果測定までを支援し、地方発のビジネス創出と自律分散型社会の実現を目指しています。
深掘り
NTTドコモビジネスの観光DX戦略の本質は、「データ×AI×伴走支援」の三位一体モデルにあります。
データ基盤の強み
約1億会員という膨大なユーザーベースから得られる包括的データは、特定層に偏らないユニバーサルなもの。モバイル空間統計により24時間365日の人流を把握し、地域独自データやCRMデータと掛け合わせることで、「誰が・いつ・どこで・何を消費しているか」を立体的に捉えます。
AIによる顧客接点の高度化
従来のチャットボットが顧客体験を下げてしまう課題を克服するため、生成AIを活用したデジタルヒューマンを開発。ゲストの趣味嗜好をヒアリングし、天気やイベント情報、混雑状況などリアルタイムデータを組み合わせて最適な提案を行います。また、顔認証技術と連携したパーソナライズ広告により、個々の顧客に最適なコンテンツを瞬時に配信します。
伴走型支援のエコシステム
単にソリューションを販売するのではなく、課題の洗い出しから仮説検証、施策実行、効果測定まで一貫して支援。OPEN HUB for Smart Worldを通じた企業間共創も促進し、地域の小規模事業者と大企業をつなぐハブ機能も担います。
最終目標は、地域一人ひとりがシビックプライドを持ち、自律的に地域を運営できる「自律分散型社会」の実現です。
深掘りを図解
用語解説
DX（デジタルトランスフォーメーション）
デジタル技術を活用してビジネスモデルや業務プロセス、組織文化を根本的に変革すること。単なるデジタル化（Digitalization）ではなく、変革（Transformation）が重要。
モバイル空間統計
携帯電話ネットワークの仕組みを使い、運用データから作成される人口統計。個人を特定できない形で、1時間ごとに24時間365日、人々の分布や移動を把握できる技術。
デジタルヒューマン
AIと3DCG技術を組み合わせ、人間のような外見と対話能力を持つバーチャルキャラクター。生成AIにより自然な会話と高度なパーソナライズ提案が可能。
CRM（Customer Relationship Management）
顧客関係管理。顧客の属性、購買履歴、問い合わせ内容などを一元管理し、顧客との関係性を強化するシステムやマネジメント手法。
自律分散型社会
中央集権的な管理ではなく、地域や組織が自律的に判断・行動しながら、相互に協調して全体最適を実現する社会モデル。
シビックプライド
市民が自分の住む地域に対して抱く誇りや愛着。単なる愛郷心ではなく、地域をより良くするために自ら関わろうとする当事者意識を含む概念。
OPEN HUB for Smart World
NTTドコモビジネスが運営する、企業間の共創を促進するプラットフォーム。異業種の企業がアセットを持ち寄り、新たなイノベーションを創出する実験場。
インサイト
データ分析から得られる深い洞察。表面的な事実ではなく、行動の背景にある動機や本質的なニーズを理解すること。
ルーツ・背景
観光DXの歴史的文脈
日本の観光産業のデジタル化は、2000年代の観光情報サイトの普及から始まりました。2010年代にはSNSの台頭により観光プロモーションが多様化し、2015年頃からインバウンド需要の急増とともにデータ活用の重要性が認識されるようになりました。
通信事業者の観光領域参入
携帯電話の普及率が100%を超えた2000年代後半、通信事業者は新たな収益源を模索。NTTドコモは2013年に「モバイル空間統計」の商用提供を開始し、防災や都市計画、観光分野での活用が進みました。
社名変更とビジョンの転換
2025年7月のNTTコミュニケーションズからNTTドコモビジネスへの社名変更は、モバイルとソフトウェアを統合した総合ICT企業への転換を象徴。大企業中心から中小企業約180万社も対象とする戦略転換により、地域創生との接点が拡大しました。
AI技術の進化とタイミング
2022年のChatGPT登場以降、生成AIの実用化が急速に進展。従来の定型的なチャットボットでは実現できなかった、文脈を理解した自然な対話と高度なパーソナライゼーションが可能になり、観光分野での「最後の顧客接点」革新の土台が整いました。
技術の仕組み
技術の仕組みを解説
NTTドコモビジネスの観光DXは、データ収集→統合→分析→アクション→効果測定の循環システムで動いています。
データ収集と統合の仕組み
モバイル空間統計は、携帯電話が基地局と通信する際の位置情報を匿名化・統計化して人流データを生成します。これに、ホテルや店舗のPOSデータ、SNSの投稿情報、天気やイベント情報などを加え、統合データ基盤を構築します。
生成AIによる分析とレコメンデーション
統合されたデータをもとに、生成AIが顧客の属性、過去の行動パターン、現在の状況（天気、混雑度など）を総合的に判断。例えば「雨が降っているので屋内施設Aがおすすめ」「この時間は混雑しているので、静かなスポットBはいかがですか」といった状況に応じた提案を生成します。
リアルタイム最適化の仕組み
デジタルサイネージに搭載されたカメラが来訪者の顔を認証（個人特定はせず、年齢層・性別などの属性のみ推定）。その属性情報とドコモの会員データを照合し、ミリ秒単位で最適な広告コンテンツを選択・表示します。
効果測定とフィードバック
施策実行後の人流変化、滞在時間、消費額などを再度データ収集し、AIが施策の効果を分析。次の施策立案にフィードバックすることで、継続的に精度が向上します。
技術の仕組みを図解
実務での役立ち方
観光事業者の視点
DMO・観光協会
人流データ分析により、観光客の実際の動線や滞在時間を可視化。勘や経験に頼らない、データに基づいたプロモーション戦略が立案できます。広島県の事例では、インバウンド客の流入ルートや周遊パターンを把握し、効果的な施策設計につながりました。
宿泊施設
デジタルヒューマンの導入により、24時間多言語対応が可能に。スタッフ不足の解消だけでなく、CRMデータと連携したパーソナライズ提案で顧客満足度向上とアップセル機会の創出が期待できます。
飲食・小売店
リアルタイム広告最適化により、来店客の属性に応じた商品訴求が可能。インバウンド客が多い時間帯には多言語対応のメニュー広告、ファミリー層には子ども向けメニューを自動表示するなど、機会損失を削減できます。
ビジネスパーソン全般の視点
マーケティング担当者
データドリブンなPDCAサイクルの実践モデルとして参考になります。仮説→施策→効果測定→改善の循環を、リアルタイムデータで高速化する手法は、他業界にも応用可能です。
DX推進担当者
「デジタルを入れたからDXではない」という本質的な視点が重要。単なるツール導入ではなく、データ活用によるビジネスモデル変革まで見据えた戦略設計の参考になります。
地域活性化に関わる方
自律分散型社会の実現に向けた、プラットフォーマーと地域の協働モデルが学べます。外部企業に依存せず、地域にスキルを残す「伴走型支援」の考え方は、持続可能な地域づくりに不可欠です。
キャリアへの効果
専門スキルの獲得
データ分析力
大規模データの統合、分析、インサイト抽出のプロセスを理解することで、あらゆる業界で求められるデータリテラシーが身につきます。特に人流データ分析は、不動産、小売、都市計画など幅広い分野で応用可能です。
AI活用スキル
生成AIを実務で活用する具体的な方法論が学べます。技術そのものを開発できなくても、「どのようなデータを用意すれば、どんな成果が得られるか」を設計できる人材は市場価値が高まっています。
戦略的思考力の向上
エコシステム設計力
単一企業の最適化ではなく、複数ステークホルダーをつなぐプラットフォーム思考が身につきます。共創による価値創造は、今後のビジネスで中核となる考え方です。
伴走型コンサルティング
ソリューション販売からバリュー共創へのシフトは、多くの業界で進行中です。顧客と共に課題を定義し、成果にコミットする姿勢は、キャリアの差別化要因になります。
業界横断的なキャリアパス
観光DXで培った知見は、ヘルスケア（患者動線最適化）、小売（店舗内行動分析）、不動産（エリアマーケティング）、スマートシティ（都市計画）など、人の移動と消費が関わるあらゆる領域に転用可能です。
学習ステップ
学習ステップを解説
ステップ1:基礎知識の習得（1-2ヶ月）
まずはDXとデジタル化の違い、データ分析の基本、AI（特に生成AI）の仕組みを理解します。オンライン講座や入門書で体系的に学び、用語や概念を押さえましょう。
ステップ2:データ分析の実践（2-3ヶ月）
Excelやスプレッドシートを使った基本的なデータ分析から始め、可視化ツール（Tableau、Power BIなど）で人流データや売上データを扱う経験を積みます。公開されているオープンデータ（観光統計など）を使った分析プロジェクトに取り組むと良いでしょう。
ステップ3:AI活用の体験（2-3ヶ月）
ChatGPTなどの生成AIを業務に活用してみます。レポート作成、アイデア出し、データ分析の補助など、実務での使い方を試行錯誤しながら学びます。プロンプトエンジニアリングの基礎も押さえましょう。
ステップ4:ケーススタディの研究（1-2ヶ月）
観光業界や他業界のDX事例を複数調査し、成功・失敗の要因を分析します。本記事のNTTドコモビジネスの事例のように、「何を目指し、どのような手段で、どんな成果を得たか」を構造的に理解します。
ステップ5:実プロジェクトへの参画（継続）
自社や地域の小さなDXプロジェクトに関わります。最初は分析担当やサポート役からでも構いません。データ収集→分析→施策提案→効果測定のサイクルを実体験することが最大の学びになります。
ステップ6:ネットワーク構築（継続）
OPEN HUBのような共創プラットフォームやDXコミュニティに参加し、異業種の専門家とつながります。最新トレンドのキャッチアップと、将来の協業機会創出につながります。
学習ステップを図解
あとがき
NTTドコモビジネスの観光DXへの取り組みは、単なる技術導入ではなく、「地域と共に未来を創る」という強い意志に貫かれています。徳田氏が語る「自律分散型社会」というビジョンは、中央集権的な情報発信から脱却し、地域一人ひとりがシビックプライドを持って自律的に地域を運営する世界です。
特に印象的なのは「AIが最後の顧客接点を作り出す」という表現です。これまで人手不足やコスト制約で実現できなかった、一人ひとりに最適化されたおもてなしを、AIとデータの力で民主化する。その可能性は観光業界にとどまらず、あらゆる産業に波及するでしょう。
同時に、技術だけでは変革は起きないという本質的な指摘も重要です。「デジタルを入れたからDXではない」という言葉は、多くの企業が陥りがちな罠を端的に表しています。データから仮説を立て、施策を打ち、効果を測定し、次につなげる。この地道なサイクルを、地域と共に伴走しながら回し続ける。そこにこそ、真のDXがあるのです。
地方発のビジネス創出、大都市と地域がフルメッシュでつながる世界観。そうした未来を実現するプラットフォーマーとしてのNTTドコモビジネスの挑戦は、日本の地域創生のあり方そのものを変える可能性を秘めています。私たち一人ひとりが、この変革の当事者として何ができるか。その問いに向き合うことから、新しい地域の未来が始まるのではないでしょうか。
オススメのリソース
DX経営図鑑
DXの本質を経営戦略の視点から解説。単なるデジタル化との違いや、組織変革の必要性を体系的に学べます。NTTドコモビジネスの「伴走型支援」の背景にある思想を理解する上でも参考になります。
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