デジタルスタンプラリーを開催すると、参加者数やスタンプ取得数、アンケート回答など、さまざまなデータが集まります。しかし、管理画面に数字が並んでいても、「何が成果だったのか」「次回はどこを改善すべきか」まで読み解くのは簡単ではありません。
そこで登場しているのが、参加者属性や行動履歴などをAIで分析し、傾向や改善点を整理する「AI分析レポート」です。
AI分析は、料金や開催期間、スタンプ取得方法のように、ツールの導入可否を左右する必須要件ではないかもしれません。ただし、開催後の実績報告や社内稟議、次年度の予算申請まで考えると、取得したデータを関係者へ説明できる情報に変える機能として役立ちます。
本記事では、参加履歴や回遊データ、アンケート結果などをAIで分析でき、分析内容が公式サイトで具体的に公開されているサービスを選定しました。この条件に該当し、一般向けに提供されているfurari、プラチナラリー、Petancoの3サービスを比較しています。
サービスごとに分析対象と得意な切り口が異なるため、単純な機能数だけでなく、どのようなデータを分析したいかを踏まえて確認してください。
▼スクロールできます▼
| 比較項目 | furari ≫料金・機能詳細はこちら |
プラチナラリー ≫料金・機能詳細はこちら |
Petanco ≫料金・機能詳細はこちら |
|---|---|---|---|
| AI分析機能 |
日本初※のAI分析機能 スマートラリーインサイト 7種類のAI分析レポート |
AIアナリティクス Deep Researchによる分析 |
AI分析 3つの分析機能 |
| 分析の中心 | 参加者の属性・行動・回遊・感情を7種類のレポートで横断的に分析 | ユーザー行動履歴やアンケート回答を、蓄積された統計データも活用して分析 | 回遊・運営・施策設計の3方向からアクションログを分析 |
| 主な分析データ | 属性回答率、参加者属性、年代・性別別のスタンプ取得、訪問順序、チェックポイント間の行動、回遊パターン、自由回答 | ユーザー行動履歴、アンケート回答、サービスに蓄積された統計データ | スポット間の遷移、時間帯、スポット配置、特典バランスなどのアクションログ |
| 結果の見せ方 | レーダーチャート、属性グラフ、ヒートマップ、フローチャート、サンキーダイアグラム、バブルチャート、テキストマイニング | ダッシュボードで利用データを可視化し、AIが現状と改善案を提示 ※AIによる自動グラフ生成は提供予定 |
要約、優先度別インサイト、根拠データ、推奨アクション、異常検知を表示。既存のサンキー図・ヒートマップとも併用可能 |
| データの信頼性を判断する仕組み | 属性データの回答率を可視化し、回答率や信頼性に応じて分析への反映度を調整 | 公式サイトでは詳細な記載を確認できませんでした | 分析前にデータ充足状況を表示。30人以上の参加者と100件以上のアクションが必要 |
| 蓄積データの活用 | 公式サイトでは過去事例とのベンチマークに関する詳細な記載を確認できませんでした | サービスに蓄積された統計データをナレッジベースとして活用 | 対象キャンペーンの実績を基に分析 |
| AI分析の利用条件 | WEB版の各プランと、アプリスタンダード以上は標準搭載。アプリミニは有料オプション | Runwayプランは月500クレジットの無償枠、Primeプランは原則無制限 | 全プランで利用可能。新規分析の生成時に5クレジットを消費 |
| 主催者にとってのメリット | 「誰が」「どこを」「どう回り」「どう感じたか」を一連で把握できます。属性データの回答率も確認できるため、分析結果の確かさを考慮しながら、実績報告や次回企画の根拠をまとめやすくなります。 | ユーザーの行動履歴とアンケート回答を組み合わせ、参加者の回遊状況やイベント全体の傾向を把握しやすくなります。 | スポット間の移動や時間帯ごとの傾向を確認し、回遊上・運営上の課題が生じている箇所を把握しやすくなります。 |
3サービスはいずれも、スタンプラリーで集めたデータをAIで分析しますが、分析対象と得意な切り口が異なります。
furariは、参加者属性、スタンプ取得傾向、訪問順序、スポット間の移動、回遊パターン、自由回答から読み取れる感情までを、7種類のレポートで横断的に分析できる点が特徴です。
さらに、属性データの回答率から分析結果の信頼性を判断できるため、「この結果をどこまで根拠として扱えるか」を検討しやすくなっています。分析担当者による確認だけでなく、決裁者や事業関係者へ結果を共有したい場合にも活用しやすいサービスといえます。
プラチナラリーは、ユーザー行動履歴とアンケート回答を分析し、サービスに蓄積された統計データも活用する点が特徴です。
Petancoは、スポット間の移動やボトルネック、時間帯、特典バランスなどを、回遊・運営・施策設計の3方向から分析します。
furariは、2025年2月に、日本国内の「デジタルスタンプラリーシステム」におけるAI分析機能として日本初※となる「スマートラリーインサイトシステム」のβ版を提供開始しました。現在は、参加者の属性・行動・回遊・感情を7種類のレポートで分析できます。
AI分析へ先行して取り組み、分析項目や可視化方法だけでなく、回答率を踏まえたデータの信頼性まで公式サイトで詳しく公開しています。そのため、本記事では、AI分析レポートの活用イメージを具体的に伝える代表例として、furariを詳しく紹介します。
furariの「スマートラリーインサイト」は、参加者の属性やスタンプ取得傾向、訪問順序、スポット間の移動、回遊パターン、アンケートの自由回答などを、7種類のAI分析レポートで確認できる機能です。
参加人数やスタンプ取得数を集計するだけでなく、「どのような人が参加し、どのように巡り、どこで離脱し、イベントをどう感じたか」まで一連の流れで把握できるため、開催結果の報告や次回企画の見直しに活用できます。
AI分析で見落としやすいのが、分析に使用するデータの量と信頼性です。例えば、居住地の回答者が一部しかいない場合、その結果を参加者全体の傾向として扱うことはできません。
furariの「属性データ回答率レポート」では、年代・性別・居住地などの回答率を確認し、主要な分析に使えるデータなのか、参考値として扱うべきなのかを判断できます。
グラフを表示するだけでなく、「この結果をどこまで根拠として使えるか」を確認できるため、自治体や社内への実績報告、次年度予算の申請にも活用しやすくなります。
スタンプ取得数や回遊経路からは、参加者がどのように行動したかは分かります。しかし、「なぜそのルートを選んだのか」「何が楽しかったのか」「どこに不満を感じたのか」までは判断できません。
furariの「参加者感情分析レポート」では、アンケートの自由回答をAIが解析し、頻出する言葉やポジティブ・ネガティブの傾向を可視化します。
例えば、「子ども」「学び」「店舗」といった言葉が多ければ、家族で楽しめることや地域店舗との出会いが評価されたと考えられます。一方、「遠い」「待ち時間」「分かりにくい」といった言葉があれば、スポット配置や案内方法を見直す手掛かりになります。
さらに、回遊パターンやスタンプ取得傾向と組み合わせることで、「満足度の高い参加者はどのルートを回ったか」「不満を感じた参加者はどこで離脱したか」といった、行動と評価を結び付けた分析にもつなげられます。
furariは、分析結果を複数のグラフで示せるため、数字の一覧だけでは伝わりにくい参加者像や回遊状況を説明しやすい点が特徴。例えば、稟議や実績報告では、次のような流れで整理できます。
行動データと参加者の声を一つのストーリーとして説明しやすいことが、furariのAI分析レポートの強みです。
なお、AI分析レポートはWEB版の各プランと、アプリスタンダード以上では標準搭載されています。アプリミニでは22,000円（税込）の有料オプションです。
プラチナラリーの「AIアナリティクス」は、開催中のスタンプラリーについて、ユーザー行動履歴やアンケート回答などをAIで分析する機能です。
サービスに蓄積された統計データもナレッジベースとして活用し、開催状況や参加者の回遊傾向を分析します。分析結果を基に、回遊率を改善するための施策や対策も提示されます。
今回のイベント結果だけでなく、蓄積されたスタンプラリーの統計データも参考にして分析したい主催者に向いています。
利用データはダッシュボードで可視化できますが、AIによる自動グラフ生成については、2026年10月29日時点の公式サイトで「今後リリース予定」とされています。現時点で利用できる出力内容は、導入前に確認しましょう。
料金プランにはAI利用枠が含まれており、Runwayプランは毎月500クレジットまで、Primeプランは原則無制限でAI機能を利用できます。
PetancoのAI分析は、参加者のアクションログを基に、次の3方向から結果を整理します。
結果には、要約、優先度別のインサイト、根拠データ、推奨アクション、異常検知が表示されます。参加者の回遊経路や、スポット配置・時間帯・特典バランスなど、運営上の課題を詳しく分析したい主催者に向いています。
AI分析を実行するには、30人以上の参加者と100件以上のアクションが必要です。データが不足している場合は分析を実行できないため、少数参加のイベントでは注意が必要です。
また、個人情報をAIへ渡さず、集約した統計値のみを処理する設計が公式サイトで案内されています。AI分析は全プランで利用でき、新しい分析を生成するときに5クレジットを消費します。
AI分析レポートとは、デジタルスタンプラリーで取得した参加者属性、スタンプ取得履歴、訪問順序、アンケート回答などをAIが分析し、傾向や改善点を整理する機能です。
従来も、管理画面で集計結果を確認したり、CSVデータをダウンロードしたりすることは可能でした。しかし、データを施策へ生かすには、集計、グラフ作成、傾向の読み取り、改善案の検討といった作業が必要です。専門知識や作業時間が足りず、参加人数だけを報告して終わってしまうケースもあります。
AI分析レポートを利用すると、こうした作業の一部を自動化し、「誰が参加したか」「どこを巡ったか」「どこで離脱したか」「参加者がどう感じたか」などを把握しやすくなります。
デジタルスタンプラリーのAI機能には、大きく分けて「スタンプを取得するためのAI判定」と「開催データを分析するAI分析」があります。
写真、ポーズ、レシート、音声などをAIが判定してスタンプを付与する機能は、参加体験をつくるための機能です。一方、本記事で比較するAI分析レポートは、開催中または開催後に蓄積したデータを読み解き、運営や次回企画の改善につなげる機能です。
デジタルスタンプラリーを初めて導入するときは、料金、開催期間、スポット数、参加方法、サポート体制などが優先されます。そのため、AI分析レポートだけを理由にサービスを選ぶ必要はありません。
ただし、自治体や企業の施策では、イベントを開催するだけでなく、終了後に成果を報告することが求められます。参加人数だけでは、「どのエリアへの送客に成功したか」「想定したターゲットが参加したか」「次回も予算をかける価値があるか」を説明しにくい場合があります。
ツール選定時にAI分析の内容まで確認しておけば、次のような場面で活用できます。
データを取得できるかだけでなく、担当者以外にも説明できる形で整理されるかまで確認することがポイントです。
参加者の年代・性別・居住地といった属性だけでなく、スタンプ取得数、訪問順序、スポット間の移動、参加時間帯、アンケートの自由回答など、分析対象となるデータを確認します。
属性だけでは「誰が参加したか」までしか分かりません。行動履歴やアンケートまで組み合わせることで、「誰が、どこを、どのように巡り、どう感じたか」を把握しやすくなります。
同じデータを使用しても、参加者属性、訪問順序、スポット間の移動、回遊パターン、時間帯、感情など、分析の切り口によって把握できることが異なります。
開催目的に合わせて、「誰が参加したか」「どのように巡ったか」「どこに課題があったか」「参加者がどう感じたか」など、必要な視点で分析できるかを確認しましょう。
AI分析には、文章による要約、グラフ、ヒートマップ、フローチャートなど、さまざまな出力形式があります。
担当者が傾向を把握するだけでなく、稟議や実績報告にも使用する場合は、参加者属性や回遊経路を一目で理解できる形式になっているかも重要です。
回答数が少ないデータから導いた結果と、多くの参加者データに基づく結果では、解釈の確かさが異なります。回答率、対象人数、使用したデータ、分析に必要な最低件数などを確認できるかも重要です。
上司、自治体、協賛企業などへ結果を共有する場合は、分析結果が専門用語に偏らず、説明しやすい形式になっているかを確認しましょう。
レポート画面の保存・共有方法、CSV出力の有無、閲覧できる期間についても、導入前に確認しておくと安心です。
導入前の稟議では、参加者が楽しめることだけでなく、事業として何を検証できるかを示す必要があります。
AI分析レポートを利用できるツールなら、参加者属性、スポット別の訪問状況、回遊経路、アンケートなどを開催後に分析できることを、導入効果の一つとして説明できます。
参加人数が目標に届いていても、一部のスポットに参加者が集中し、送客したい店舗を訪れていない可能性があります。反対に、参加人数が目標を下回っていても、特定エリアへの送客やアンケート収集では成果が出ている場合があります。
属性、行動、回遊、感情を組み合わせることで、イベントの成果を複数の視点から報告できます。
次年度の予算申請では、前回と同じ企画を繰り返すだけでは、継続する理由を説明しにくいことがあります。
「離脱が多かったエリアのスポット数を減らす」「人気ルート上に協賛店舗を追加する」「特定の年代へ告知を強化する」など、分析から得た改善案を示せば、次回施策の必要性を説明しやすくなります。
参加者属性や回遊データは、観光施策、店舗送客、商業施設のテナント構成などを検討するための参考資料になります。
ただし、デジタルスタンプラリーの参加者は、イベントに関心を持ち、スマートフォンで参加した人に限られます。そのため、イベント参加者の傾向を市場全体の傾向として断定することはできません。
稟議や報告書では、「市場分析レポート」と断定するよりも、「参加者分析・回遊分析レポート」「地域施策を検討するための参考データ」と表現するのが適切です。
AI分析レポートを稟議や実績報告へ活用する場合は、グラフを並べるだけでなく、目的、結果、解釈、次回施策を一つの流れで整理しましょう。
▼スクロールできます▼
| 報告項目 | 確認するデータ | 説明できること |
|---|---|---|
| 参加者像 | 年代、性別、居住地、アンケート | 想定したターゲットへ企画が届いたか |
| 参加状況 | 参加開始数、スタンプ取得数、完走率 | 参加後にどの程度行動へつながったか |
| スポット別成果 | 訪問者数、取得率、時間帯 | 送客できた場所と改善が必要な場所 |
| 回遊状況 | 訪問順序、スポット間の移動、離脱 | 参加者が実際にたどったルート |
| 参加者評価 | 選択式・自由回答のアンケート | 評価された体験、不満、次回への要望 |
| 次回施策 | AIによる改善提案と現場の振り返り | 次回予算で実施する改善内容 |
AIが生成した文章や改善案をそのまま掲載するのではなく、担当者が元データと現場状況を確認し、採用する内容を判断することが大切です。
AI分析という名称でも、数値の要約、グラフによる可視化、過去事例との比較、改善案の生成など、提供される内容は異なります。
「AI分析あり」という表記だけで判断せず、サンプル画面やレポート項目を確認しましょう。
AIを使っても、元になるデータが少なければ、信頼できる傾向を導くことは困難です。想定参加人数、アンケート回答率、スタンプ取得数などを踏まえ、分析に必要なデータ量を確認してください。
データ上では不人気に見えるスポットでも、悪天候や臨時休業、交通規制が影響している可能性があります。AIの分析結果は判断材料の一つとし、現場スタッフや参加店舗からの報告と組み合わせて評価しましょう。
参加者属性や行動履歴を扱う場合は、取得する情報、利用目的、保存期間、第三者提供の有無などを確認します。参加規約やプライバシーポリシーで、データの利用目的を参加者へ分かりやすく示すことも必要です。
契約終了後に管理画面へログインできなくなるサービスもあります。稟議や報告書を後日作成する場合は、分析画面をいつまで閲覧できるか、CSVやレポートを保存できるかを確認しましょう。
不要にはなりません。AIは大量のデータから傾向や改善候補を見つける作業を支援しますが、天候、交通事情、現場対応など、システムに記録されていない要因までは正確に把握できない場合があります。元データと現場状況を確認し、最終的な判断は担当者が行いましょう。
サービスによって利用条件が異なります。AI分析機能を利用できても、参加者や行動データが少ない場合は、結果を参考値として扱う必要があります。Petancoでは、30人以上の参加者と100件以上のアクションが分析実行の条件として明示されています。
イベント参加者の属性や行動を把握し、地域施策や顧客施策を検討するための参考資料として利用できます。ただし、参加者は市場全体から無作為に抽出された人ではないため、調査結果を市場全体へ一般化しないようにしましょう。
掲載できます。ただし、分析対象期間、対象人数、使用したデータ、AIによる分析であることを明記し、元データと矛盾がないか確認してください。AIが生成した改善案は、決定事項ではなく提案として区別すると伝わりやすくなります。
AI分析だけで選ぶのはおすすめできません。料金、開催期間、スポット数、参加方法、スタンプ取得方式、アンケート、データ保存期間、サポート体制などを確認したうえで、開催後の検証に必要なAI分析を利用できるか検討しましょう。
AI分析レポートは、デジタルスタンプラリーを開催するための必須機能ではありません。しかし、開催後の実績報告や次回企画まで考えると、取得したデータを「説明できる成果」に変える重要な機能です。
furariは、参加者属性、スタンプ取得傾向、訪問順序、回遊パターン、自由回答から読み取れる感情までを7種類のレポートで横断的に分析します。分析に使用する属性データの回答率も確認できるため、結果の信頼性を考慮しながら、稟議や実績報告、次回企画へ活用しやすいサービスです。
プラチナラリーは、ユーザー行動履歴やアンケート回答を、蓄積された統計データも活用して分析する点が特徴です。Petancoは、回遊・運営・施策設計の3方向から、スポット間の移動や運営上の課題を分析する点が特徴です。
ツールを比較するときは、AI機能の有無だけでなく、「何を分析できるか」「どのような形で説明できるか」「次の施策へどうつなげられるか」まで確認しましょう。
▼スクロールできます▼
176件
アプリミニ：52,800円～
furari ミニ：107,800円～
1イベント：217,800円～
49件
ライトプラン：132,000円～
初期費用385,000円＋2ヶ月目～月額33,000円
77件
Runway-25：初期費用55,000円＋月額54,780円〜
初期費用55,000円＋月額184,580円〜
