AIを使った福岡観光情報の収集と整理の方法

この記事では、AIを活用して福岡の観光情報を収集し、整理する方法を解説します。この手法を使うことで、観光客や地元の方々が最新の観光情報を効率的に入手することができます。

AIを使った福岡観光情報の収集

Webスクレイピングの利用

Webスクレイピングを使って、福岡の観光情報を収集することができます。スクレイピングツールを使って、福岡観光に関するウェブサイトから情報を抽出します。以下は、PythonでBeautifulSoupを使ったスクレイピングの例です。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://www.kyushu-level.com/spot/kyushu/kyoto/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 観光地名を抽出
spot_names = [spot.text for spot in soup.find_all("h2", class_="spot-name")]

APIを使った情報収集

福岡観光に関するデータを提供するAPIを使って、情報を収集することもできます。例えば、福岡市が提供する「福岡市観光情報API」を使うことで、観光地の情報を得ることができます。

import requests

url = "https://api.city.kitakyushu.lg.jp/v1/spot/?format=json"
response = requests.get(url)
data = response.json()

# 観光地名を抽出
spot_names = [spot["name"] for spot in data["results"]]

AIを使った福岡観光情報の整理

自然言語処理を使った整理

収集した観光情報を整理するために、自然言語処理(NLP)を活用することができます。例えば、観光地名をカテゴリーに分けたり、観光地の特徴を抽出することができます。

観光地名のカテゴリー分け

観光地名をカテゴリーに分け、整理することができます。以下は、PythonでNLTKを使った例です。

import nltk
from nltk.corpus import wordnet

spot_names = ["天神", "博多どんたく", "福岡塔", "筑前国際マリンワールド"]

# 観光地名をカテゴリーに分け
categories = {
    "歴史・文化": [],
    "自然・公園": [],
    "ショッピング": [],
    "食べ物": [],
}

for name in spot_names:
    # 観光地名から名詞を抽出
    synsets = wordnet.synsets(name)
    nouns = [word.orth() for synset in synsets for word in synset.lemmas() if word.orth().isalpha()]

    # カテゴリーに分け
    if "博多" in name:
        categories["歴史・文化"].append(name)
    elif "自然" in name:
        categories["自然・公園"].append(name)

elif "ショッピング" in name: categories["ショッピング"].append(name) elif "食べ物" in name: categories["食べ物"].append(name) else: categories["その他"].append(name)

print(categories)

#### 観光地の特徴を抽出

観光地の特徴を抽出することで、観光客がどの観光地を訪れるかを判断するのに役立ちます。以下は、PythonでSpacyを使った例です。

```python
import spacy

nlp = spacy.load("ja_core_news_sm")

text = "博多どんたくは福岡の代表的な祭りです。博多どんたくは博多の繁華街で開催され、多くの人が集まります。博多どんたくでは、博多の伝統的な文化が紹介されます。博多どんたくでは、博多の特産品も販売されます。博多どんたくは、福岡の観光客に人気があります。"

# 文書を処理
doc = nlp(text)

# 名詞を抽出
nouns = [token.text for token in doc if token.pos_ == "NOUN"]

# 観光地の特徴を抽出
features = []
for noun in nouns:
    if "博多どんたく" in noun:
        features.append(noun)

print(features)

クラスタリングを使った整理

観光地の情報をクラスタリングすることで、類似する観光地をまとめることができます。以下は、PythonでScikit-learnを使った例です。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

spot_names = ["天神", "博多どんたく", "福岡塔", "筑前国際マリンワールド", "海の中道", "西日本シティ銀行博多ビル", "福岡タワー", "博多どんたく", "福岡タワー", "博多どんたく"]

# TF-IDFを計算
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(spot_names)

# クラスタリング
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# クラスタリング結果を表示
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
    print(f"{spot_names[i]}: {label}")

プロンプト例と設定の調整ポイント

Webスクレイピング

• スクレイピングするウェブサイトのURL
• 抽出する要素のタグ名とクラス名
• 抽出する情報の形式（テキスト、画像、etc.）

NLP

• 使用するNLPライブラリ（NLTK, Spacy, etc.）
• 観光地名のカテゴリー分けに使う基準（地名、特徴語句、etc.）
• 観光地の特徴を抽出する基準（名詞、動詞、etc.）

クラスタリング

• クラスタリングに使うアルゴリズム（K-Means, DBSCAN, etc.）
• クラスタリングのク

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本記事はAI技術の安全な活用を推奨します。関連法規を遵守のうえご利用ください。