観光地・自治体・モビリティ事業者
Section 01 — Challenge課題
地方観光地の「回遊と消費」の壁
地方観光資源（和歌山城周辺等）の共通課題は、来訪者数よりも、地域内をどれだけ回遊し、どれだけ消費に結びつくかだ。
体験とモビリティが分断されている
城郭・徳川縁の文化的背景・衣装体験などの素材は揃っているが、これらを物理的な動線（モビリティ）と接続して「点」を「面」にする仕組みが存在しなかった。
EBPMのためのデータ不足
自治体・DMOが観光MaaSに投資する際、どこに人が集まり、どのルートを辿り、どこで離脱するのかという基礎データが不足していた。投資判断に耐えるデータ取得基盤が必要だった。
アプローチ
LiDAR×ドローン×高画質カメラのデジタルツイン基盤
和歌山城周辺を、地上LiDAR、UAV搭載LiDAR/カメラ、高画質カメラで丸ごとデジタルツイン化。単なる景観の3D化ではなく、観光客動線データと重ね合わせ可能な座標系を持つ「動的に使えるツイン」だ。
シナスタジア社のXR体験との接続
構築したツインを、シナスタジア社の自動運転VR体験・XR観光プラットフォームの基盤データとして提供。自動運転カートが城下を進むと、車窓の現実景観に重ねて当時の城郭・武家屋敷・徳川家関連史実が立体的に再現される。
モビリティを「ガイド役」へ再定義
自動運転カートを単なる移動手段からリアル歴史体験の「御供役」へ再定義。城北エリアの店舗・グルメスポットへ誘導し、移動と消費を連続体として設計した。
人流データの基盤接続
LiDARベースの観光客動線計測を城門・主要動線・店舗街に配置。誰がどこで足を止め、どこで写真を撮り、どこで離脱したかを定量化し、XR体験のストーリー設計と店舗誘導施策にフィードバックする。
成果
地方創生のEBPM基盤として機能
滞留時間と回遊範囲の拡大
XR体験を組み込んだルートでは、従来ルートと比べ滞留時間が有意に伸び、城北エリアまで足を伸ばす来訪者比率が向上。現地店舗の通行量が増加し、地域消費喚起の定量エビデンスが取れるようになった。
動的コンテンツチューニング
動線データを元にXR体験のシーン配置、説明テキストの長さ、誘導タイミングを動的にA/Bテスト。「どこで興味を持ち、どこで失うか」を観測しながらコンテンツ品質を高める。
自治体への投資判断データ提供
来訪者数、回遊範囲、滞留時間、消費転換率を統合した観光KPIダッシュボードを提供。観光MaaS事業の継続投資判断、補助金申請、議会説明エビデンスとして直接活用されている。
他社との決定的な違い
1. 自社AIモデルで「人以外」も追跡し、追加学習で現場適合
他社ソリューションは「計測」までだが、HULIXは自社AIモデルで人・自転車・ベビーカー・車椅子・衣装体験者などを識別。屋外太陽光ノイズや文化財現場特有の点群パターンは追加学習で適合させる。それをXR体験・自動運転モビリティと座標系で接続し、体験提供までスコープとして一貫させる。
2. 観光MaaS特化の分析テンプレート
回遊範囲、滞留時間、消費転換、ルートオプティマイズといった観光特有の分析パターンをテンプレート化して保有。航空法・文化財保護法・地域条例の三重制約下でのUAV・地上計測ノウハウも保持している。
3. 既存モビリティとAPI連携したダッシュボード
観光KPIダッシュボードを標準提供し、既存のレンタサイクル・周遊バス・XRコンテンツとAPI連携。動線データをコンテンツチューニングと店舗誘導施策の双方にフィードバックし、継続的な仕組みとして動かせる。
