【きっかけは多くのインバウンド観光客が訪れる施設を経営する方の相談】
SNSなどネットの消費者の声を分析し示唆を導く「ソーシャルリスニング」分析をAIで出来ないか？という相談があり、Claudeで開発をしてみたら、想像以上の出来に。
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この講義の教材として提供するのは店舗・施設の「公開調査＆口コミ分析」を自動化したClaudeの分析システムのファイルです。使い方を理解しながらマーケティング分析をClaudeに代替させる時のコツとよくある落とし穴を学んで頂くことができます。
【Claudeに指示するのは3つだけ】
本システムでは、3つの要素をClaudeに指示するだけで2種のレポートが生成されます。
・主語 「ジャングリア沖縄」
・競合 「沖縄美ら海水族館」
・インバウンド対象国 「台湾」
①インバウンドレポート（51ページ）
対象国の消費者のニーズを理解するためのレポートです。台湾からの韓国客が「日本に何を求めているか」→「沖縄に何を求めているか」→「だからジャングリアは何をすべきか」という3階層で構成しています。
②2施設比較レポート（45〜48ページ）
ジャングリアと比較対象（美ら海）の口コミを考察するレポートです。公開されている口コミは準個人情報になり得るので適法内の使用をしており、Claudeが調べて集約されたデータを理解し易くまとめています。
ー①ジャングリア沖縄 インバウンド→台湾考察例ー
Claudeがみつけた公開調査で「今回した活動」と「次回したい活動」を聞いた内容に注目しました。ショッピングや都市観光や沖縄料理は体験した方が多いが次回したい活動には入らず、ダイビングや離島訪問は体験した方が少なく次回したい活動の割合が高くなります。台湾観光客の満足度は同調査のアジア4カ国・地域（台湾・韓国・香港・中国）の中で大変満足が51.8％と1番高く「したかったができなかった」リピートの未充足需要であることが分かりました。
【レポート①】インバウンド対象→台湾
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https://fanciful-snickerdoodle-ed2855.netlify.app/t1_01_junglia_taiwan_inbound.pdfー②ジャングリア沖縄／沖縄美ら海水族館 口コミ分析考察例ー
ジャングリア沖縄：Googleマップ 4.1（7,025件）／ TripAdvisor 2.7（27件） 乖離 −1.4pt
沖縄美ら海水族館：Googleマップ 4.6（72,456件）／ TripAdvisor 4.5（5,579件） 乖離 −0.1pt
ジャングリアはGoogleマップ評点4.1に対して TripAdvisor2.7。1.4もの差がありました。美ら海は差が殆どありません。TripAdvisorは旅行者・国際ユーザーが主に使う場所です。海外から来る人にとっての実質的な評判は、4.1ではなく2.7に近い。口コミには「外国語対応が限定的です」という指摘もありました。水族館は展示を見るだけで完結しますが、テーマパークは整理券・身長制限・運休告知と、言語を介した情報伝達がいかに重要か？改めて認識しました。
【レポート⓶】口コミ分析比較対象→沖縄美ら海水族館
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https://phenomenal-scone-704cc2.netlify.app/t1_02_junglia_vs_churaumi_ugc.pdf【公開調査＆口コミ分析」無料＆適法内で分析】
X（旧Twitter）もInstagramもGoogleマップも、利用規約で自動収集（スクレイピング）を禁じていますが、これを知らずにClaudeで自動収集している場合があります。規約違反に加えて著作権の問題も生じます。本Claude分析システム（以降本システム）はそこをクリアして無料で使えるものにしています。観光業、飲食業、商業施設などの経営や運営、マーケティングに関わる方に広く活用頂きたいと思います。
ジャングリア沖縄以外にも、以下2つのテーマでClaudeで分析しました。
ー東京のテーマパークの場合はどんな考察になるか？実験ー
ワーナーブラザース スタジオツアー東京
【レポート①】インバウンド対象→米国
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https://shiny-stroopwafel-e4664b.netlify.app/t2_01_wbstudiotour_us_inbound.pdf【レポート②】口コミ分析比較対象→西武園ゆうえんち
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https://animated-stroopwafel-ede585.netlify.app/t2_02_wbstudiotour_vs_seibuen_ugc.pdfー飲食店でも使えるか実験ー
吉村家（横浜家系ラーメン総本山）
【レポート①】インバウンド対象→台湾
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https://resplendent-lokum-c9adff.netlify.app/t3_01_yoshimuraya_taiwan_inbound.pdf【レポート②】口コミ分析比較対象→ラーメン末廣家
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https://melodic-lebkuchen-5b5f03.netlify.app/t3_02_yoshimuraya_vs_suehiroya_ugc.pdf【こんなことを学びます】
・Claudeとグーグルクロームを連携し公開情報を適切な範囲で自動で分析しレポート化する方法を知る
・Claude Coworkで調査分析やPPTレポート生成タスクを型化するときに陥りがちな落とし穴や対処法を知る
【参考note】
店舗や施設の戦略を考える「公開調査＆口コミ分析」をClaudeで自動化
https://note.com/ogataka/n/n09c289fc3330【Claudeでマーケティング分析を使いやすく】
本講義のシステムが生成するレポートも旧来型の稼働チャージであれば、私とデータサイエンティストとプロジェクトマネージャーの体制でレポート化まで2か月として400〜500万円位のスコープです。Claudeを活用してマーケティング分析を自らの仕事に取り入れることが出来れば、工数積算型の稼働費の多くは不要になります。
年間マーケティング予算50億円～100億円前後のMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）による投資最適化や調査分析だけで数千万円、億円単位のプロジェクトを多数行ってきた講師の本格的なAI活用リテラシーの共有を目指します。
MMMはグローバルトップクラスの消費財メーカーや飲料ブランドなどが専門チームを抱えて実施してきた高度な分析技術です。厳格な契約で提供しているためClaudeMMMのシステムのファイルは配布できませんが「Claudeできるマーケティング・ミックス・モデリング」講義ではClaudeMMMシステム構築をするために必要な基礎知識を共有します。
MMMなど本格的なClaude分析を使いこなしたい方は両方の受講をお勧めします。
https://www.street-academy.com/myclass/127707【ご質問はお気軽に】
本講義内容について。お申し込み前の不明点や疑問はお気軽にご質問ください。
※この講義は2023年に開催していた「AI時代を生き抜くデータ・リテラシー養成講座」を2026年8月からアップデートしたものです。
本日はありがとうございました。単にAIの概要や操作を学ぶのではなく、先生がデータ分析で、たくさんの体験・ご経験・ご苦労された際の、貴重なお話が聴けたことが本当にありがたいです。貴重なお話を聴かせていただきありがとうございました。私の業務はブランドマネージメントにおけるデータ分析ですが、いろいろと仕事をしていると不安なことがたびたびあります。先生のご経験からくる、確信の言葉からは、長年データ分析をされた蓄積と重みを感じました。データ分析に共通した苦労を先生も経験され、それを克服されていることが、データを扱う仕事を行う私にとっても大変励みになります。AIの時代に大切なのは、人が体験・経験を重ねた生の一次情報と思っています。そういった体験情報も出し惜しみなく話され、他のセミナー講師にない魅力となり、ぜひまた、ストアカや他の講座があれば受講をしたいと思っています。ありがとうございました。