ListeningMindとGPTによる東京近郊旅行の新商品開発

従来の旅行会社は新しい商品を開発する際、販売データやOTA（Online Travel Agency）が提供する限定的な情報に依存せざるを得ませんでした。しかし、これらのデータはすでに消費された商品に基づいているため、新しい需要を先取りして発見したり、開拓型の商品を企画するには限界があります。

まさにこの点で、ListeningMind（リスニングマインド）の必要性が浮かび上がります。ListeningMindは、実際の消費者による検索キーワード、検索経路、キーワードクラスタリングをデータとして提供するため、潜在的なニーズを追跡し、それに基づいた新商品の開発が可能です。

さらにChatGPTとの連携によって、単なるデータの羅列ではなく、データを基盤としたストーリーラインの作成、需要パターン分析、そして実際の商品企画への転換が容易に実現できます。つまり「データ確保 → インサイト抽出 → 商品開発の可能性」という一連の流れを、数時間以内に完了させることができるのです。

今回は、すでに韓国の方々にも馴染み深い東京や大阪ではなく、東京近郊をテーマにした新商品を開発するというシナリオを想定して構成しました。

以下のようなプロンプトを入力し、データを取得、そのまま新規商品企画へとつなげました。

  • 「東京旅行」キーワードの拡張キーワード、検索経路を確認し特徴をまとめ
  • 「東京近郊旅行」キーワードの拡張キーワード、検索経路を確認し特徴をまとめる
  • 「東京温泉」→ ホテル・旅館・プライベート温泉への関心
  • 「稲村ヶ崎温泉」→ 特定地域・施設キーワードの実態を確認

ストーリーボード：「東京旅行」拡張キーワードデータに基づく商品企画

1️⃣ 出発点：도쿄여행(東京旅行)（keyword_search, path_finder）

プロンプト 
APIを使用して韓国マーケットで「도쿄여행」のキーワードに関連する拡張キーワードを分析し、円グラフで可視化してください。

リスニングマインドのAPI通信を開始する段階で、以下のような確認画面が表示されます。「確認」をクリックします。

拡張キーワード比率【keyword_search】

👉 韓国人が東京を訪れる最大の理由はショッピング（28%）と短期日程の効率的コース（21%）
👉 単に東京中心部の滞在だけでなく、近郊拡張（9.4%）や一人旅需要（9.39%）も強く存在
👉 近郊/小都市/鎌倉/箱根の直接的な言及経路は全体の約8〜10%を占めている

2️⃣ 近郊関連経路の特徴

具体的に東京近郊旅行を考えている人々の興味を把握するために、次のようなプロンプトを入力しました。

プロンプト 
 「東京近郊旅行」というキーワードの拡張キーワード、検索経路を確認し、その特徴を教えてください。

カテゴリ別比率【path_finder】

  • 小都市/鎌倉探索: 32.26%
    • 「도쿄 근교 소도시(東京近郊小都市) → 일본 소도시 여행(日本小都市旅行) → 「일본 소도시 온천(日本小都市温泉)」
    • 「도쿄 근교 가마쿠라(東京近郊鎌倉)」 →「가마쿠라 맛집( 鎌倉グルメ)」 → 「가마쿠라역 맛집(鎌倉駅グルメ)」
  • 温泉/旅館関連: 19.35%
    • 「도쿄 근교 온천(東京近郊温泉)」 → 「아사쿠사 온천(浅草温泉)」 → 「도쿄 료칸 추천(東京旅館おすすめ)」
    • 「도쿄 근교 온천(東京近郊温泉)」 → 「도쿄 온천 테마파크(東京温泉テーマパーク)」 → 「도쿄 근교 여행(東京近郊旅館)」
  • 季節性（冬中心）: 19.35%
    • 「도쿄 근교 겨울 여행(東京近郊冬旅行)」 → 「도쿄 여행 3박4일(東京旅行3泊4日)」
    • 「도쿄 근교 겨울 여행(東京近郊冬旅行)」 → 「도쿄 12월 여행(東京12月旅行)」 → 「도쿄 1월 여행(東京1月旅行)」
  • 旅行形態（1泊2日/ひとり旅）: 12.90%
    • 「도쿄 근교 여행(東京近郊旅行)」→ 「도쿄 근교 1박2일(東京近郊1泊2日)」
    • 「도쿄 근교 여행(東京近郊旅行)」→ 「도쿄 근교 혼자 여행 (東京近郊ひとり旅)」

👉 結論：小都市旅行、特に鎌倉訪問の需要が顕著（全体32%）。さらに温泉（19%）、季節性（19%）、短期旅行（13%）が随伴パターンとして確認。

3️⃣ 深掘り

① 日本小都市旅行

「東京ではない小都市旅行」を検討する人々の意図を把握するために、日本小都市旅行に関する検索経路を分析しました。

プロンプト 
 「東京 小都市旅行 の検索経路を最大の深度で調べ、キーワードを分類して」

📊 グループ別分類結果:

  • 異色・非人気小都市旅行: 「韓国人少ない日本の旅行地」「日本非人気旅行地」「東京 異色旅行」（13.4%）
  • 温泉／旅館: 松山 旅館、日本温泉旅行パッケージ（10%）
  • 情報共有: 日本旅行チーム ディシ、日本旅行期間おすすめ ディシ、日本 田舎旅行 トク、日本 韓国人いない ディシ（13%）
  • グルメ旅行: 日本グルメ旅行地、松山グルメなど（16%）

👉 小都市を旅行する目的は多様ですが、「韓国人が少なく、特別な体験を求める」 キーワードが全体の 13.4% を占めます。
👉 また、温泉／旅館関連キーワードも 10% 程度と、無視できない需要があることがわかります。

② 도쿄 근교 온천(東京近郊温泉)（path_finder）

では、東京近郊の温泉旅行を考える人は何を求めているのでしょうか？

プロンプト 
 도쿄 근교 온천(東京近郊温泉)の検索経路を分析して

検索経路例【path_finder】:

  • 도쿄에서 에노시마(東京から江ノ島) → 도쿄 근교（東京近郊） → 도쿄 근교 온천（東京近郊温泉）
  • 도쿄 근교 온천（東京近郊温泉） → 도쿄 프라이빗 온천（東京プライベート温泉） → 하코네 온천（箱根温泉）
  • 이나무라가사키 온천(稲村ヶ崎温泉) → 도쿄 온천 （東京温泉） → 도쿄 온천 추천 （東京温泉おすすめ） → 도쿄 근교 온천（東京近郊温泉）
  • 도쿄 근교 온천（東京近郊温泉） → 도쿄 온천（東京温泉） → 도쿄 온천 추천（東京温泉おすすめ） → 이나무라가사키 온천 (稲村ヶ崎温泉) → 가마쿠라 맛집(鎌倉 グルメ)

👉 分析の結果、東京近郊の温泉地としては、鎌倉と箱根が主に挙げられています。
👉 また、稲村ヶ崎温泉、熱海といった特定の施設や地域名が明確に登場しています。

5️⃣ 抽出：稲村ヶ崎温泉

  • 直接的な関連経路:
    「이나무라가사키 온천(稲村ヶ崎温泉) → 도쿄 온천 （東京温泉） → 도쿄 온천 추천 （東京温泉おすすめ） → 도쿄 근교 온천（東京近郊温泉）」【path_finder】
  • 稲村ヶ崎温泉は、単独キーワードとしての月間検索数はおよそ1,000件と限定的ですが、鎌倉旅行に関連するキーワードは月平均9万件以上と非常に高い関心を集めています。特に注目すべき点は、稲村ヶ崎温泉を検索したユーザーの検索経路の50.3％が「鎌倉」に関連するキーワードへと繋がっているという事実です。これは単なる地理的な近さを超えて、実際の旅行動線において両地域が自然に連携していることを示しています。
  • このような傾向を踏まえると、稲村ヶ崎温泉は単独の温泉地としてではなく、鎌倉旅行の延長線上で楽しめるプレミアムな体験コンテンツとしての価値が際立ちます。特に、海を望む自然の中でのプライベート温泉体験は、東京中心部のショッピング型旅行とは一線を画すユニークな魅力を提供します。
  • したがって、稲村ヶ崎温泉は鎌倉観光と組み合わせたニッチ型旅行商品としてポジショニングすることで、従来の大衆的なパッケージとは差別化された新たな旅行需要の創出が可能となるでしょう。

🎯 最終提案: “Tokyo Escape: 稲村ヶ崎温泉 & 鎌倉パス”

ここまでのデータ分析から、東京旅行の補完的な方向性として「東京都心 + 近郊小都市（鎌倉） + プレミアム温泉（稲村ヶ崎）」を組み合わせる発想が導かれます。

これは最終的な商品設計ではなく、商品化の可能性を示すものとして位置づけられます。

🔹 基本要素の例

  • 交通パス：JR横須賀線往復券 + 江ノ電1日パス
  • 温泉体験：稲村ヶ崎温泉入浴券（プライベート/家族風呂オプション）
  • 食事サービス：鎌倉海鮮定食 or しらす丼食事券 + 海岸カフェドリンク券
  • 宿泊オプション：プレミアム旅館1泊（懐石夕食・朝食付き）
  • 観光連携：鎌倉大仏・鶴岡八幡宮割引券 + 小町通りショッピングクーポン

🔹 組み合わせの方向性

  • ベーシック型：交通 + 温泉入浴券
  • 美食体験型：交通 + 温泉 + 食事券
  • プレミアム宿泊型：交通 + 温泉 + 宿泊
  • 観光連携型：交通 + 温泉 + 観光地割引券

🔹 季節性を考慮したアイデア
 データ分析の結果、検索された全てのキーワードの検索結果において他の季節の言及は見られないにもかかわらず、「冬」に関連するキーワードが登場しています。これを踏まえ、季節別の商品を追加いたします。

  • 冬（12月〜2月） ❄️
    • 稲村ヶ崎の海を望む露天風呂 + 鎌倉大仏の雪景色観覧
    • 冬限定懐石コース（フグ・カニ料理）付き宿泊商品

✅ 結論

  • 「東京旅行」: ショッピング・コース中心（28%・21%）、近郊拡張（9.4%）
  • 「東京近郊旅行」: 小都市／鎌倉（32%）、温泉（19%）、季節性（19%）
  • 「日本小都市旅行」：異色・非人気小都市旅行（13%）、温泉（10%）
  • 「東京 温泉」: 宿泊連携、プライベート／家族風呂、特定温泉検索

今回の分析を総合すると、韓国人向けインバウンド商品は 「東京都心行程 + 近郊小都市（鎌倉） + プレミアム温泉（稲村ヶ崎）」 で設計するのが最適です。
これは従来のOTA販売データや過去実績に依存していては絶対に得られない、リアルタイム検索に基づくインサイトです。

今回の事例はListeningMind APIを活用し、

  • 消費者のGoogleとNaverの検索キーワード
  • 検索経路
  • キーワードネットワーク（クラスタ）

を総合的に分析した結果です。

新商品開発や開拓型企画を検討している旅行業界担当者は、ぜひListeningMindトライアルを活用し、データを直接確認することを強くおすすめします。検索データに基づいてこそ、潜在的な需要を先取りし、競争力ある商品化が可能になります。

📝 使用したプロンプトまとめ

プロンプト 
 「東京旅行」: 関連キーワードや検索経路を確認し、特徴をまとめて
「東京近郊旅行」: 関連キーワードや検索経路を確認し、特徴をまとめて
「東京近郊温泉」: ホテル・旅館・プライベート温泉需要を確認して
「稲村ヶ崎 温泉」: 特定地域や施設に関連するキーワードを確認して

注記 

本記事は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。 

使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。 

記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。

本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。

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