香港（香港特別行政区） – 2019年11月6日（travelindex.com） – 香港理工大学ホテル観光経営学部（SHTM）のロブ・ロー教授とその共同研究者による画期的な研究のおかげで、レストラン経営者はオンラインレビューを分析することで、観光客の食習慣や行動に関する包括的な洞察を得られるようになった。研究者らは、オーストラリアのシドニーとメルボルンにある4万件以上のレストランレビューを分析するためのデータマイニングフレームワークを開発した。彼らは幅広い観光客の嗜好を明らかにし、この手法は他の観光分野にも応用できる可能性があると示唆している。

食は基本的なニーズであり、私たちの生活において重要な部分を占めています。研究者たちは、特に休暇中は食が観光体験の中心となり、総支出の約3分の1を占めるため、このことはなおさら当てはまると主張しています。したがって、観光業界の専門家が、提供する商品やサービス、マーケティングキャンペーンを最適化するために、観光客の食習慣や嗜好を深く理解することを求めるのは当然のことです。彼らは、好まれる食品の種類だけでなく、実際に食べられる料理にも関心を持っています。しかし、こうした情報は不足しています。主な理由は、アンケート調査のような従来の調査方法では、これほど詳細な情報を大規模に収集できないためです。

幸いなことに、TripAdvisorやAirbnbといった人気ウェブサイトは、ユーザーに旅行体験やレストラン、ホテル、その他のサービスに関するレビューを共有するよう促しています。これにより、観光客の好みや行動に関する貴重な情報源が生まれます。そこで研究者たちは、レストランのレビューを分析し、「観光客の好みや主観的な意見」に関する洞察を提供する汎用的な研究モデルを開発しました。

研究者たちは、自分たちのモデルを最適に検証するために、オーストラリア最大の2都市であるメルボルンとシドニーのレストランレビューに焦点を当てるべきだと考えた。その結果、「食を目的とした観光は、オーストラリアの国際マーケティング戦略において不可欠な要素となっている」こと、そして同国は、多数の移民の食文化、風味、調理法を融合させた「グローバルな料理」を提供していることが分かった。

研究者らは、レビューを自動的に抽出するウェブクローラーソフトウェアを開発した。次に、さまざまな前処理技術を適用して、コンテンツを実用的なデータに変換した。例えば、ジオコーディングツールを使用してレビュー投稿者の位置情報を特定した。テキストマイニング技術を用いて、レビュー中の関連語（食品の種類や料理など）を特定し、後続の分析に利用した。事前に学習させたモデルをレビューに適用し、表現された感情を評価した上で、各文を肯定的、否定的、中立的のいずれかに分類した。

データ収集ソフトウェアは、メルボルンとシドニーにある2,265軒のレストランに対する40,948件のレビューに適用された。位置情報から、レビュー投稿者は世界の195か国のうち167か国から来ていることが明らかになった。この広範な分布を考慮し、研究者らはレビュー数の多い上位14か国にケーススタディの焦点を絞った。これらの国は、約11,000件の英国から500件未満のドイツまで多岐にわたる。そして、これらの国々は「欧米諸国」または「アジア諸国」に分類された。

最も人気が高かったのはイタリア料理で、レビュー全体の約20％を占め、次いで中華料理、日本料理が続いた。イタリア、インド、フランスからの観光客はそれぞれの国の料理を好む傾向があり、マレーシアからの観光客は中華料理店を、インドネシアからの観光客は日本料理やタイ料理を好む傾向があった。研究者らは、観光関連事業者はこれらのグループに特に注意を払い、好みの料理を提供することで、食事体験と全体的な満足度を高めるべきだと提言している。

自国の料理を好むからといって、必ずしも料理に満足するとは限らない。多くのイタリア人が好意的なレビューを残した一方で、ソースやパスタに関して否定的な意見を述べる客も少なくなかった。インド人観光客は、インド料理を提供するレストラン、特にワイン、魚料理、カレー、ラム肉料理に満足しているようだった。レストラン経営者は、レビューに寄せられた意見を考慮に入れるべきである。どの料理が好まれ、最も肯定的なフィードバックを得ているかを知ることは、メニュー計画に役立ち、さまざまな顧客層を好みの料理へと導くことができる。

この調査では、さまざまな種類のレストランで提供されている食べ物や飲み物についても調べました。オーストラリアはワイン生産で有名で、ワインツーリズムの人気も高まっていることから、13種類のレストランのうち11種類、特に西洋料理を提供するレストランでワインが消費されていることが分かっても、研究者たちは驚きませんでした。パブではビールがワインのほぼ4倍人気があり、カフェは主にコーヒー、デザート、卵料理、ケーキ、チョコレートなどの軽食で知られていました。

朝食を提供する店に関するレビューは、他の食事に関するレビューに比べて少なかった。しかし、レビューを残した観光客の多くはカフェで朝食をとっていた。これは、他のレストランの営業時間によって選択肢が限られているためと考えられる。カフェは夕方になると客足が遠のくため、朝食メニューに軽めのメニューを充実させることで、夕方の時間帯にもより多くの客を呼び込むことができるだろう。

インド料理店は昼食時に最も人気がなく、カフェは夕食時に最も人気があった。レストラン経営者は、客の食事の好みを考慮し、それに応じてメニューを調整すべきである。例えば、夕食時にはワイン、ステーキ、ラム肉が非常に人気がある一方、昼食時にはサラダ、ハンバーガー、魚料理、フライドポテト、ビールの方が適しているようだ。

欧米からの観光客はアジアからの観光客よりもパブを訪れる頻度が高かったが、これはおそらく彼らのイギリス文化の影響によるものだろう。研究者らが指摘するように、「ヨーロッパや北米の多くの国はイギリス文化の影響を受けている」。カフェの人気度には大きな差は見られなかったが、インドからの観光客は最も利用頻度が低かった。欧米からの観光客がパブを好む傾向を踏まえると、観光業界の専門家はこの層に向けて「パブ体験」を提供することもできるだろう。

多くの観光客にとって、レストランを選ぶ際に料理と同じくらい重要な要素は、その店の特色です。サービスが最も重要な要素であり、次いでスタッフと価格が挙げられましたが、コストパフォーマンスと雰囲気についてはほとんど言及されませんでした。欧米の観光客はアジア人観光客よりも雰囲気を重視する傾向があるため、研究者らは、イタリア料理店やパブなど、欧米人客に人気の高いレストランは、サービスの質やその他の特色に注力すべきだと提言しています。一方、中華料理店、タイ料理店、ベトナム料理店の経営者は、限られたリソースを料理の質の向上に投資すべきです。なぜなら、アジア人観光客はこれらのタイプのレストランをより頻繁に利用し、雰囲気をあまり重視しないからです。

包括的な結果を踏まえ、研究者らは、彼らのデータマイニングフレームワークは、観光客の嗜好をより深く理解する必要のある他の分野にも応用できると述べている。例えば、さらなる改良を加えた上で、レビューに掲載されている食品やレストランの写真を分析し、「観光客の体験や具体的な関心事についての洞察を得る」ために活用することを提案している。実際、こうした技術の可能性は、消費者の態度や行動をあらゆる側面から理解するための刺激的な可能性を切り開くものだ。

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