2014年12月19日
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目次
1. 訪日外国人のtweet分析 データ条件
・・・P.3
2. 訪日外国人のtweet 基礎分析
・・・P.9
1. Ｔｗｅｅｔ数推移 ・・・P.10 2. センチメント推移 ・・・P.11 3. 各国割合 ・・・P.12 4. 男女割合 ・・・P.143. 訪日外国人のtweet 詳細分析
・・・P.15
1. 「場所」に関する単語ランキング ・・・P.16 2. 「食べる」に関する単語ランキング ・・・P.19 3. 「見る」に関する単語ランキング ・・・P.22 4. 「買う」に関する単語ランキング ・・・P.27 5. 「好感」に関する単語ランキング ・・・P.284. 訪日外国人モデルケース
・・・P.30
1. モデルケース① マレーシア：男性 ・・・P.30 2. モデルケース② アメリカ：男性 ・・・P.32 3. モデルケース③ アメリカ：男性 ・・・P.34 4. モデルケース④ フィリピン：男性 ・・・P.365. まとめ と 来年度以降に向けて
・・・P.38
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１．訪日外国人のtweet分析 データ条件
項目 概要 目的 訪日外国人への有効な観光施策の策定や受入環境の整備への活用を目的とし、日本に興 味のある・または日本へ旅行をしている外国人のTwitter上での発言（以降：tweet） から、興味関心を持っていること、要望等について分析を実施する。 分析内容 Tweet数の集計、単語ランキング作成、ＧＰＳ等による行動分析 分析対象者 日本以外に居住している人 分析対象言語 英語 海外分析ツール(※)で言語種別をEN(English)として識別しているTweet 分析対象ツイート データ 2014年11月1日~11月30日 （※） Sysomos社 HeartBeat 迅速に分析するために、Twitter公認サービスを活用する 本分析は、以下の概要にて実施します。１．訪日外国人のtweet分析 データ条件
~処理概要~
分析
【分析内容】 Tweet数集計、頻出ワードランキ ング 、訪日外国人の行動分析 【データ抽出条件①】 日本に関連するTweetを抽出 ⇒詳細な抽出条件はP.6分析
【分析内容（海外分析ツール）】 国別割合、男女割合、センチメン ト分析 Tweetデータ （旅行関連） Tweetデータ （旅行関連） 2万件サンプリング 【データ抽出条件②】 訪日に関連するTweetを抽出 ⇒詳細な抽出条件はP.7 本分析を実施するにあたり、訪日外国人のTweetを３段階で抽出します。（データ抽出条件①②③） データ抽出条件①②で抽出したデータをもとに、Tweet数・頻出ワード集計、訪日外国人の行動分析を行います。 訪日外国人のプロファイル（国籍、性別）にもとづく分析、センチメント分析（ポジティブ・ネガティブ）は、 データ抽出条件①③で抽出したサンプリングデータ（２万件）に対して実施します。 【データ抽出条件③】 海外分析ツールで分析するため、2万 件を対象に旅行に関連するTweetを 抽出 ⇒詳細な抽出条件はP.86
１．訪日外国人のtweet分析 データ条件
~ Tweet抽出条件①（日本に関連するTweet） ~
主要都市・観光地名 japan hokkaido sapporo niseko asahikawa miyagi aomori iwate sendai akita yamagata fukushima tochigi gunma ibaraki saitama tokyo asakusa shinjuku shibuya kanagawa yokohama chiba yamanashi niigata fukui ishikawa kanazawa 主要都市・観光地名 toyama nagano gifu shizuoka izu mie shiga kyoto aichi nara wakayama osaka hyogo okayama hiroshima shimane tottori yamaguchi kagawa tokushima ehime kochi fukuoka saga oita nagasaki kumamoto miyazaki kagoshima 主要都市・観光地名 okinawa yakushima ogasawara takayama fuji tateyama haneda narita 下記、都道府県、主要都市・観光地を含むTweetを日本に関連するTweetとして抽出します。１．訪日外国人のtweet分析 データ条件
~ Tweet抽出条件②（訪日に関連するTweet）~
日本関連のTweetの中には訪日に関連しないTweetも存在するため、訪日に関連するTweetに精度高く絞り込むため、 「日本の緯度経度が付与されているTweet」「写真が付与されているTweet」を訪日関連Tweetとして抽出します。 写真付きTweet 日本の緯度経度付きTweet 日本に関連するTweet（前項） 本赤枠範囲が分析対象8
１．訪日外国人のtweet分析 データ条件
~ Tweet抽出条件③（訪日に関連するTweet） ~
旅行関連ワード trip travel visit go stay 前項Tweet抽出条件②は訪日外国人を精度高く抽出できるが、海外分析ツールで分析する際は本抽出条件を 利用できない（※）ため、下記ワードを旅行関連ワードとして定義し、旅行関連ワードを含むTweetを 分析対象として抽出します。 （※） 海外分析ツールの仕様で、分析対象Tweetを絞り込む際に、ワードによる部分一致しか使えない。 写真やGPSを条件として利用できない。 主要都市・観光地名（P.6） japan hokkaido sapporo niseko asahikawa miyagi aomori iwate sendai akita yamagata fukushima tochigi gunma ibaraki saitama tokyo ・・・×
⇒
日本の旅行に関する
Tweet
２．訪日外国人のtweet 基礎分析
• 訪日外国人のTweetがどの程度存在するか、どの国籍の訪日外国人の発言が多いか、全体傾向
10
日本に関するTweet量
２．訪日外国人のtweet 基礎分析
１．Tweet数推移
日本に関するTweet数の推移（データ抽出条件①）と、訪日に関するTweet数の推移（データ抽出条件②）は下記の 通り。 １か月で、2.6万人の訪日関連発言を計測することができ、訪日の全体傾向を分析するには十分な量が集計できた。 GPS付きでTweetしている外国人は0.4万人に程度だが、写真付きでTweetしている外国人は2.4万人に及ぶため、 訪日外国人を分析する上で、写真付きの発言を有効利用するべきと考える。 0 50000 100000 150000 200000 日本に関する Twe e t数356万Tweet
134万人
訪日に関するTweet量
0 500 1000 1500 2000 訪日関連 Twe e t数5.2万Tweet
2.6万人
GPS付：3900人 写真付：24200人２．訪日外国人のtweet 基礎分析
２．センチメント推移
海外分析ツールにて、 2万Tweetを対象に、センチメント割合（ポジティブ・ネガティブ）を確認した結果、 センチメントが識別されたTweet（1,642件）のうち、67.9%がpositiveな内容のTweetであった。
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２．訪日外国人のtweet 基礎分析
３．各国割合（1/2）
海外分析ツールにて、 2万Tweetを対象に、日本に関するTweetを発信しているユーザの各国割合を確認した。 2万Tweetのうち、国籍が判明したTweetは6175Tweetであった。 今回、英語Tweetを対象に分析しているため、英語圏の国（アメリカ、イギリス、フィリピン、カナダ、オーストラリア）の割合が 高い結果となった。 また、英語圏の中でもアメリカの比率が高いが、本海外分析ツールが米国仕様のため（※）、米国の識別率が高くなったものと 思われる。 （※）国籍判定は、プロフィールに記載された国名で判定しているが、アメリカについては州名・都市名による国籍判定が行われている等 今後、訪日数上位のアジア諸国の行動傾向を捕捉するには、中国語、韓国語、ヒンディー語、タイ語、マレー語、インドネシア語の 抽出が必須と考える。 USA 38% UK 8% Philippines 7% Canada 5% Australia 5% Indonesia 5% Singapore 4% Thailand 3% Malaysia 3% India 2% South Korea 1% Germany 1% France 1% Italy 1% Hong Kong 1% Other 15% N=6175Tweet２．訪日外国人のtweet 基礎分析
３．各国割合（2/2）
No. Country Percentage Tweet数
1 USA 0.382 2365 2 UK 0.081 502 3 Philippines 0.071 444 4 Canada 0.052 322 5 Australia 0.05 313 6 Indonesia 0.048 300 7 Singapore 0.038 238 8 Thailand 0.033 208 9 Malaysia 0.026 165 10 India 0.02 129 11 South Korea 0.014 89 12 Germany 0.012 78 13 France 0.011 71 14 Italy 0.009 57 15 Hong Kong 0.008 50 16 Spain 0.007 45 17 Brazil 0.007 45 18 Netherlands 0.005 34 19 Mexico 0.005 31 20 Pakistan 0.005 31 21 Nigeria 0.004 30 22 New Zealand 0.004 30 23 Ireland 0.004 27 24 China 0.004 25 25 Sweden 0.004 25 26 Belgium 0.004 25 27 Taiwan 0.003 24 28 South Africa 0.003 21 29 Saudi Arabia 0.003 20 30 Colombia 0.003 19 31 UAE 0.003 19 32 Bulgaria 0.002 17 33 Argentina 0.002 17 34 Switzerland 0.002 17 35 Finland 0.002 16 36 Chile 0.002 16 37 Jordan 0.002 16 38 Poland 0.002 16 39 Venezuela 0.002 16 40 Puerto Rico 0.002 15
No. Country Percentage Tweet数
41 Norway 0.002 13 42 Russia 0.001 12 43 Turkey 0.001 11 44 Czech Republic 0.001 11 45 Bosnia and Herzegovina 0.001 10 46 Kenya 0.001 10 47 Egypt 0.001 9 48 Guam 0.001 8 49 Bangladesh 0.001 8 50 Dominican Republic 0.001 8 51 Denmark 0.001 8 52 Portugal 0.001 7 53 Costa Rica 0 6 54 Greece 0 5 55 Iraq 0 5 56 Cambodia 0 5 57 Ecuador 0 5 58 Morocco 0 4 59 Western Sahara 0 4 60 Vietnam 0 4 61 Nepal 0 4 62 Kuwait 0 4 63 Bahrain 0 4 64 Sri Lanka 0 4 65 Myanmar 0 3 66 Qatar 0 3 67 Mongolia 0 3 68 Latvia 0 3 69 Nicaragua 0 3 70 Hungary 0 3 71 Austria 0 3 72 Unknown 0 2
73 Saint Kitts and Nevis 0 2
74 Uruguay 0 2 75 Romania 0 2 76 Laos 0 2 77 Namibia 0 2 78 Côte d'Ivoire 0 2 79 Brunei 0 2 80 Ukraine 0 2
No. Country Percentage Tweet数
81 Tanzania 0 2 82 Bermuda 0 2 83 Ghana 0 2 84 Guatemala 0 2 85 Paraguay 0 2 86 Algeria 0 2 87 Afghanistan 0 1 88 Panama 0 1 89 Peru 0 1 90 Andorra 0 1 91 Oman 0 1 92 Israel 0 1 93 Jamaica 0 1 94 Iran 0 1 95 Croatia 0 1 96 Guinea 0 1 97 Belarus 0 1 98 Mozambique 0 1 99 Lebanon 0 1 100 Iceland 0 1 101 Fiji 0 1 102 Macedonia 0 1 103 Monaco 0 1 104 El Salvador 0 1 105 Botswana 0 1 106 Maldives 0 1 107 San Marino 0 1 108 Cape Verde 0 1 109 Sudan 0 1 110 Zimbabwe 0 1 111 Armenia 0 1 112 Swaziland 0 1 113 Libya 0 1 N=6175Tweet
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２．訪日外国人のtweet 基礎分析
４．男女割合
日本に関するTweetを発信しているユーザの男女割合は下記の通り。 男性の割合が若干多く、54%程度であった。 法務省発表の出入国管理統計年報「国籍・地域別 入国外国人の年齢及び男女別」と比較すると、 男性に偏りがある結果となった。Twitter上での男女割合
法務省発表の男女割合(2013年)
3,454名 2,907名 54% 46% 5,617,034名 5,638,187名 50% 50% 出典)法務省 出入国管理統計統計表 出入（帰）国者数 2013年 国籍・地域別 入国外国人の年齢及び男女別３．訪日外国人のtweet 詳細分析
• 訪日関連Tweetを対象に、「場所」「食べる」「見る」「買う」「好感」の軸で、頻出ワード
を集計
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
１．「場所」に関する単語ランキング
場所に関する頻出単語は下記の通り。 都道府県別では、東京、京都、大阪、沖縄、北海道の順で話題が多く、都市別では、渋谷、横浜、新宿、札幌、 名古屋の話題が多い。訪日外国人の行動傾向が単語ランキングから見て取れる結果となった。 その他、ディズニーランドやディズニーシーといったテーマパーク（赤字箇所）に関する話題が多い。 Tweet数 単語 10662 Tokyo 1817 Kyoto 831 Osaka 636 Okinawa 425 Hokkaido 416 Fukuoka 292 Hiroshima 288 Nara 157 Kochi 120 akita 118 Miyagi 88 Nagano 86 Niigata 77 Chiba 66 Okayama 62 Fukushima 61 Kumamoto Tweet数 単語 20812 Japan 548 Airport 197 Asia 194 Korea 163 Nippon 158 China 157 London 119 Usa 119 Disneyland 100 Nyc 96 Singapore 91 Thailand 86 Australia 79 Disneysea 77 Indonesia 75 Canada 68 Philippines 68 India 65 France 59 Nihon Tweet数 単語 1213 Shibuya 408 Yokohama 381 Shinjuku 356 Sapporo 226 Nagoya 180 Narita 178 Sendai 166 Roppongi 165 Ginza 145 Asakusa 137 Harajuku 129 Kobe 126 Akihabara 90 Haneda 80 Hakone 79 Niseko 65 Odaiba 61 Ueno 61 Arashiyama 都道府県 都市 その他３．訪日外国人のtweet 詳細分析
１．「場所」に関する単語ランキング
都市別で出現頻度が一番高かった渋谷に関しては、スクランブル交差点、ハチ公に関する話題が多かった。 各メディアで世界最大の交差点として取り上げられたことで、スクランブル交差点自体が観光名所化しており、 実際に訪日外国人の発言からもその傾向が読み取れた。 スクランブル交差点 スクランブル交差点 ハチ公像 ハチ公像World famous Shibuya crossing! Absolute madness going down right here （世界的に有名な渋谷の交差点!熱狂が 行き交う。） Tweet数 単語 1213 Shibuya 408 Yokohama 381 Shinjuku 356 Sapporo 226 Nagoya 180 Narita 178 Sendai 166 Roppongi 165 Ginza 145 Asakusa 137 Harajuku 129 Kobe 126 Akihabara 90 Haneda 80 Hakone 79 Niseko 65 Odaiba 61 Ueno 61 Arashiyama 都市
managed to see hachiko at shibuya crossing #hachiko #loyal #companion #shibuya #nippon
（渋谷の交差点でハチ公を見た）
In the most busy street in tokyo. Located infront of Hachiko memorial. #travelwithjo #tokyo #hachiko
（東京の最も交通量が多いハチ公像の 前の通り）
Hachiko, the dog who waited for his dead owner for 9 years at Shibuya Station until he died. #JapanHeaVan （死んだ主人を9年間駅で待ち続けたハ チ公）
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
１．「場所」に関する単語ランキング
各都市間の発言傾向の差異を確認することで、その都市の観光特色（観光目的、活動時間帯等）が見えてくる。 Tweet人数 割合 単語 122 19.7% crossing 84 13.5% night 44 7.1% street 22 3.5% station 21 3.4% hachiko 19 3.1% cafe 18 2.9% store 17 2.7% shopping 16 2.6% dinner 14 2.3% sushi 12 1.9% ramen 12 1.9% morning 6 1.0% hotel 6 1.0% breakfast Tweet人数 割合 単語 16 17.2% anime 10 10.8% superpotato 10 10.8% maidcafe 9 9.7% gundam 8 8.6% street 8 8.6% manga 7 7.5% yodobashi 6 6.5% station 4 4.3% shop 4 4.3% morning 4 4.3% lunch 4 4.3% kotobukiya 3 3.2% udx 3 3.2% night Tweet人数 割合 単語 30 12.0% night 22 8.8% gyoen 16 6.4% beautiful 14 5.6% station 14 5.6% robotrestaurant 11 4.4% ramen 11 4.4% park 10 4.0% shopping 10 4.0% hotel 9 3.6% dinner 7 2.8% shrine 6 2.4% sushi 6 2.4% lunch 3 1.2% breakfast渋谷（来訪者：620人）
秋葉原（来訪者：93人）
新宿（来訪者：249人）
渋谷来訪者のうち、19.7%の人がスクラン ブル交差点(crossing)に訪れている。 夜間帯に訪れる人が多い。 秋葉原来訪者のうち、17.2%の人がアニメを 目的に訪れており、次いで、レトロゲーム (superpotato)、メイドカフェ（maidcafe） 目的で訪れている。 家電（yodobashi）の割合が少ないのは、中国 人の発言が十分に取れていないためと思われ る。 活動時間帯は日中帯がメイン。 新宿来訪者のうち、8.8%の人が新宿御苑に訪 れており、次いで、ロボットレストラン目的で 訪れている。 ラーメン率が高い。 活動時間帯は夜間帯がメイン。３．訪日外国人のtweet 詳細分析
２．「食べる」に関する単語ランキング
Tweet数 単語 513 sushi 391 dinner 346 ramen 342 lunch 209 breakfast 148 restaurant 131 fish 104 japanesefood 104 chicken 103 rice 94 meal 74 beef 73 burger 70 sashimi 66 noodles 64 pumpkin 61 miso 59 cheese 57 udon 55 curry 53 noodle 52 strawberry 52 cherry 50 apples 45 pork 44 pizza 食事関連ワードに関する頻出単語は下記の通り。 食事関連では、寿司が突出しているが、次いで、ラーメン、ハンバーガーが上位に位置する。 飲み物関連では、お茶、コーヒー、ビールに次いで、日本酒がランクイン。 東京バナナ Green Tea Tweet数 単語 158 chocolate 135 kitkat 109 ice 89 cake 84 matcha 76 pocky 72 snacks 72 banana 65 dessert 60 snack 55 sweets 44 bento Tweet数 単語 268 tea 244 coffee 187 beer 170 cafe 132 sake 107 drink 101 soup 89 starbucks 67 milk 67 greentea食事関連
飲み物関連
その他
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
２．「食べる」に関する単語ランキング
ラーメンの話題が多く、訪日外国人は日本食としてのラーメンを楽しんでいる。 また、中国国籍の訪日外国人も日本でラーメンを食べている発言が確認できた。 うどんをラーメンと勘違いしているケースも存在 Oishi、yummyという評判も散見 Tweet数 単語 513 sushi 391 dinner 346 ramen 342 lunch 209 breakfast 148 restaurant 131 fish 104 japanesefood 104 chicken 103 rice 94 meal 74 beef 73 burger 70 sashimi 66 noodles 64 pumpkin 61 miso 59 cheese 57 udon 55 curry 53 noodle 52 strawberry 52 cherry 50 apples 45 pork 44 pizza食事関連
Kara Miso Ramen (Spicy Soybean Paste) from Hokkaido Ramen Santouka! Ramen craving has finally been satisfied! But I've tried better ramen than this one, honestly. Sundate with my big brother. :) This was a good day. #ramen #dinner
（北海道の山頭火で辛味噌ラーメンを 食べることができて満足。でも、正直 なところ、Sundateで兄と食べたラー メンの方がおいしい。）
It's a ramen kind of day! #japan #oishi
#yummy #traditional
（ラーメン日和）
1 delicious ramen please. （ラーメンください）
３．訪日外国人のtweet 詳細分析
２．「食べる」に関する単語ランキング
弁当や日本酒が「bento」「sake」として認識され、頻出ワードとして出現する。 弁当 弁当 日本酒 日本酒 Tweet数 単語 158 chocolate 135 kitkat 109 ice 89 cake 84 matcha 76 pocky 72 snacks 72 banana 65 dessert 60 snack 55 sweets 44 bento Tweet数 単語 268 tea 244 coffee 187 beer 170 cafe 132 sake 107 drink 101 soup 89 starbucks 67 milk 67 greentea飲み物関連
その他
Bento box again - i bought no meat one. Most of food here is tofu #Japan #Hokkaido
#Sapporo #Travel #cheapeat （肉が入っていない弁当を買っ た。ほとんどが豆腐。）
Enjoying some Sake in Japan （日本で酒を楽しみ中）
Dinner in Japan then fireworks! Great bento box, rolls, salmon, green tea - vanilla ice cream and choco-ginger cake. It's impossible to eat your way through
（夕食を食べて花火。弁当、巻 き寿司、サーモン、緑茶-バニ ラアイスとチョコジンジャー ケーキ。食べきれない。）
Lots of interesting sake for sale in Echigo Yuzawa - many made in Niigata prefecture. That critter there is "Yuki Otoko“ and he's on various bottles of sake and cider here.
（越後湯沢に新潟の面白い地酒 がおいてあった。”雪男”という 生物がいろんなボトルに描かれ ていた。）
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
３．「見る」に関する単語ランキング
Tweet数 単語 1688 Fuji 440 Street 301 Dome 290 Temple 280 Train 270 Tower 247 Station 206 disney 200 arena 196 park 192 hotel 172 Store 172 Shop 154 Skytree 151 Shrine 143 Museum 138 Garden 137 Snow 131 Cat 130 Sea 126 Cosplay 124 Otaku 112 Castle 107 Shinkansen 101 Car 100 Gundam Tweet数 単語 95 Architecture 92 dog 91 river 90 Beach 89 Studioghibli 84 Studio 84 mtfuji 77 bridge 72 subway 66 lake 65 tokyotower 65 plane 56 university 56 ocean 50 budokan 46 onsen 44 bear 37 bay 34 metro 33 studios 33 mountains 33 momiji 33 hills 32 monkey 「見る」に関連するワードの頻出単語は下記の通り。 自然に関連する単語（赤字）では、富士山、公園、庭園等の発言が多い。 建造物に関連する単語（緑字）では、寺、タワー（東京タワー、スカイツリー）、神社、博物館、城の順に発言 が多い。 音楽ライブ、コスプレやガンダム、ジブリ等のコンテンツに触れている人が多いことも傾向として読み取れる （青字） 六本木ヒルズ 表参道ヒルズ 音楽ライブ関連 音楽ライブ関連 音楽ライブ関連３．訪日外国人のtweet 詳細分析
３．「見る」に関する単語ランキング
富士山、寺、神社、東京タワー、スカイツリーといったメジャーな観光地の情報が散見され、 訪日外国人の行動傾向が単語ランキングから見て取れる結果となった。 富士登山 新幹線から 富士山観賞 清水寺 金閣寺 スカイツリー 浅草寺からの スカイツリー Tweet数 単語 1688 fuji 330 street 301 dome 290 temple 280 train 270 tower 247 station 206 disney 200 arena 196 park 192 hotel 172 store 172 shop 159 bigbang 154 skytree 151 shrine 143 museum 138 garden 137 snow 131 cat 130 sea 126 cosplay 124 otaku 112 castle 110 streets 107 shinkansen 101 car 100 gundam 95 architecture 92 dog Mount Fuji （富士登山）Kiyomizu-dera temple in Kyoto, this old man was doing a freehand painting of the temple. （京都にある清水寺。フリーハ ンドで清水寺を描いている男性 がいた。）
Tokyo sky tree, see U next year!!
（スカイツリー。また来年!!）
Mt. Fuji from the Shinkansen (bullet train) watched by a Japanese bloke
（新幹線からの富士山と、それ を眺める日本人）
Kinkaku-ji Temple! Hands down my favorite temple in all of Kyoto - also called the Golden Pavilion. Absolutely no filter necessary. It looks this prefect in person!
（金閣寺!「Golden Pavilion」 と呼ばれる京都で一番好きなお 寺。フィルターの必要なし）
Tokyo Sky Tree, view from Sensoji Temple
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
３．「見る」に関する単語ランキング
道路（street）に関する話題が多い。 都内（特に渋谷）の人混みの他、路上アートや路上パフォーマンスに関しても興味を抱いている。 スクランブル交差点 スクランブル交差点 青山の壁画 路上パフォーマンス Tweet数 単語 1688 fuji 330 street 301 dome 290 temple 280 train 270 tower 247 station 206 disney 200 arena 196 park 192 hotel 172 store 172 shop 159 bigbang 154 skytree 151 shrine 143 museum 138 garden 137 snow 131 cat 130 sea 126 cosplay 124 otaku 112 castle 110 streets 107 shinkansen 101 car 100 gundam 95 architecture 92 dogIn the most busy street in tokyo. Located infront of Hachiko memorial. #travelwithjo #tokyo #hachiko
（東京の最も交通量が多いハチ 公像の前の通り）
Street #art in style that reminds us of artist Barry #McGee in #Aoyama area of #Tokyo （バリー・マッギーを思い出さ せる路上アート）
Walking on the busy street of Shibuya!!! #shibuya #tokyo （渋谷の交通量が多い通りを歩 いてみる!!!）
#playingpan #loveit #sound #music #streetplayer from #Japan
３．訪日外国人のtweet 詳細分析
３．「見る」に関する単語ランキング
コスプレ（cosplay）やオタク（otaku）といった日本発祥のカルチャーに関する話題も多く、 実際に訪日外国人が体験している発言も確認できた。 コスプレ Tweet数 単語 1688 fuji 330 street 301 dome 290 temple 280 train 270 tower 247 station 206 disney 200 arena 196 park 192 hotel 172 store 172 shop 159 bigbang 154 skytree 151 shrine 143 museum 138 garden 137 snow 131 cat 130 sea 126 cosplay 124 otaku 112 castle 110 streets 107 shinkansen 101 car 100 gundam 95 architecture 92 dog コスプレ オタク （秋葉原） オタク （秋葉原）The world of Otakus
#Akihabara #Tokyo #Japan （オタクの世界。秋葉原）
#orenji2014#fib#cosplay#japan
※ コスプレーヤーとの写真あり
Akihabara: where Otaku dreams come true.
Oh Tokyo, you make me feel so very welcome. I may just never leave.
（オタクの夢がかなう秋葉原。 東京が歓迎している。もう離れ たくない）
A few more snaps from the SHIBUYA STREET PARTY~ （渋谷の路上パーティーの写 真）
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
３．「見る」に関する単語ランキング
ガンダム（gundam）やスタジオジブリ（studioghibli）といった日本のコンテンツに関する話題も多い。 お台場のガンダム立像や、ジブリの森の巨神兵像等、アニメの世界観を実世界で体験している発言が多い。 Tweet数 単語 1688 fuji 330 street 301 dome 290 temple 280 train 270 tower 247 station 206 disney 200 arena 196 park 192 hotel 172 store 172 shop 159 bigbang 154 skytree 151 shrine 143 museum 138 garden 137 snow 131 cat 130 sea 126 cosplay 124 otaku 112 castle 110 streets 107 shinkansen 101 car 100 gundam 95 architecture 92 dog ジブリ美術館 Tweet数 単語 90 beach 89 studioghibli 84 studio 84 mtfuji 77 bridge 72 subway 66 lake 65 tokyotower 65 plane 56 university 56 ocean 50 budokan 46 onsen 44 bear 37 bay 34 metro 33 studios 33 mountains 33 momiji 33 hills 32 monkey 32 monkey ジブリ美術館 ガンダム （お台場） ガンダム （お台場）Guardian of Tokyo #Gundam #RX78
（東京の守護神。ガンダム）
Japan Day 2: Studio Ghibli museum, very very fun time seeing the origins and works of japanese animator Miyazaki also had a super nice lunch of Onigiri and other assortments no pic tho!
（日本2日目：ジブリ美術館、期限や 宮崎駿の作業を見れてとても楽しかっ た。写真は撮らなかったけど、昼食の おにぎりも素敵だった）
#GUNDAM Statue #Tokyo .Old school #Anime junkie
（ガンダム像）
The robot from #Miyazaki's Laputa: Castle in The Sky on Ghibli Museum's rooftop - one of the few places within the museum where it was legally to take a photo.
（天空の城ラピュタのロボット。ジブ リ美術館で写真を撮ることが許されて いる場所の一つ。）
３．訪日外国人のtweet 詳細分析
４．「買う」に関する単語ランキング
モノ（買えるもの）に関連するワードの頻出単語は下記の通り。 Kitkat、Banana（東京バナナ）がお土産として買われている。 その他、日本を感じられる商品（こけし、箸、扇子）もお土産として購入されている。 KitKat こけし ハイチュウ 箸 扇子等 東京バナナ 力士の置物 せんべい Tweet数 単語 433 anime 367 fashion 233 manga 206 disney 158 chocolate 149 video 146 gift 145 game 135 kitkat 120 vintage 111 brand 102 camera 99 movie 98 shirt 93 kimono 91 magazine 89 book 78 cotton 77 album 76 pocky 76 kitty 73 souvenir 72 banana 67 portrait 54 ghibli 51 naruto 34 cookie 33 studioghibli 33 jrockSOUvenir from my girls . Both green tea kitkat & journal from Japan . And my gorgeous paisley pants from KL . Thanks girlssss ||||
（娘からのお土産。抹茶味の キットカットと日記。ペイズ リー柄のパンツ。ありがとう）
My Dad business trip in Saitama He bought me TOKYO BANANA. I love that. （父の埼玉土産の「東京バナ ナ」。これ好き。）
#ceramic Sumo Wrestler #souvenirs #japan #travel （相撲取りの陶器の置物）
Japanese souvenirs, Kokeshi （日本のお土産、こけし）
Souvenirs from japan. （日本のお土産）
※ ハイチュウ、箸、扇子の写真
Beautiful #souvenir from #Tokyo from one of my students #Japanesesnacks #ricecrackers #senbei （私の生徒からもらった東京の 綺麗なお土産、せんべい）
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３．訪日外国人のtweet 詳細分析
５．「好感」に関する単語ランキング
Tweet数 単語 4812 japan 2134 tokyo 407 kyoto 329 halloween 285 fuji 226 shibuya 221 travel 192 food 189 okinawa 157 autumn 153 sushi 148 osaka 129 trip 122 anime 114 view 91 dinner 90 fashion 90 city 88 art 84 yokohama 84 tour 83 shinjuku 82 ramen 74 nara 69 sapporo 何に対して好感を抱いているか、下記ポジティブな単語（※）と共起（一緒に出現）する頻出単語を集計 (※) Love、good、beautiful、like、best、cute、amazing、great、nice、favorite、kawaii、fun Halloweenに関してポジティブな意見が多く、実際に参加している外国人も散見された。 日本のHalloweenは訪日外国人にとっても一つのイベントになっているものと思われる。 Halloween HalloweenHappy Halloween 2014! Went out the The City to the Cosplay Ball in Japan Town. Super fun!! （ハッピー、ハロウィン!!日本 のコスプレイヤーの集まりに 行ってみた。すごく楽しい!! ）
We Met #CaptainAmerica #Marvel #Fun #Halloween #Tokyo #Shibuya #japan #japanese #amazing #awesome
（渋谷でキャプテンアメリカに 会った）
３．訪日外国人のtweet 詳細分析
５．「好感」に関する単語ランキング
都市名 出現回数 ポジティブな単語と 共起した回数 ポジティブ発言割合 Tokyo（東京） 10662 2134 20.0% Kyoto（京都） 1817 407 22.4% Shibuya（渋谷） 1213 226 18.6% Osaka（大阪） 831 148 17.8% Okinawa（沖縄） 636 189 29.7% Hokkaido（北海道） 425 66 15.5% Fukuoka（福岡） 416 49 11.8% Yokohama（横浜） 408 84 20.6% Shinjuku（新宿） 381 83 21.8% Sapporo（札幌） 356 69 19.4% Hiroshima（広島） 292 60 20.5% Nara（奈良） 288 74 25.7% 都市別で確認すると、沖縄、奈良のポジティブ発言割合が高く、福岡、北海道のポジティブ発言割合は 低めであった。 沖縄は海・ビーチ、奈良は鹿に関する「驚き」が多く、自国での事前リサーチ以上の感動があったことが 仮説として考えられる。30
４．訪日外国人モデルケース
１．モデルケース① マレーシア：男性
厳秘：関係者限• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるか
を確認
４．訪日外国人モデルケース
１．モデルケース① マレーシア：男性
厳秘：関係者限 11/23 マレーシア発-東京着 銀座で買い物 11/24 ＠京都 西芳寺（苔寺）で写経を体験。 昼食：「とろろそば」＠苔乃茶屋 夕食：「こがし味噌ラーメン」＠五行 11/25 ＠京都 伏見稲荷大社にて鳥居を撮影。 日本酒（松の翠）を飲み、鳥せいにて鳥ラーメンを食べる。 京都錦市場で買い物。 11/26 ＠京都 ケーブルカーで高野山へ。 昼食でかつ丼を食べた後に、持明院にて精進料理を食べる。 11/27 ＠大阪 電車にて大阪に移動 「美津の」にて夕食。日本酒を飲む。 11/28 ＠大阪 ロッテリアにて朝食。ベーコンエッグバーガーを食べる 日清インスタントラーメン博物館にて昼食。とんがらし麺を食べる 美津のにて夕食。ふぐ、日本酒を食べる 11/29 – 12/1 ＠大阪 11/29 大阪にてオムそばを食べる 11/30 大阪の豚美に行く 12/1 マレーシアへ帰国32
４．訪日外国人モデルケース
２．モデルケース② アメリカ：男性
厳秘：関係者限• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるか
を確認
４．訪日外国人モデルケース
２．モデルケース② アメリカ：男性
厳秘：関係者限 11/12 英国ビール（バスペールエール）を飲む 11/16 金閣寺へ行く 11/18 温泉から富士山を眺める 11/20 江の島から富士山を眺める 11/21 渋谷のスクランブル交差点に行く 11/22 空港で朝からカツを食べて帰国34
４．訪日外国人モデルケース
３．モデルケース③ アメリカ：男性
厳秘：関係者限• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるか
を確認
４．訪日外国人モデルケース
３．モデルケース③ アメリカ：男性
厳秘：関係者限 11/22 ニューヨークから東京へ。ユナイテッド機内でミモザを飲む。 11/23 きらく亭で日本食を食べる。 11/24 Tommy Hilfiger 東急プラザ表参道店で買い物をする。 11/24 渋谷のスクランブル交差点に行き、Times Squareより凄いと発言。 その後、渋谷のすしざんまいで日本酒と寿司を食べる。 11/25 新宿のAdvocates Cafeでお酒を飲んでからカラオケへ。 11/22 羽田空港から全日空機でカンボジアへ。36
４．訪日外国人モデルケース
４．モデルケース④ フィリピン：男性
厳秘：関係者限• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるか
を確認
４．訪日外国人モデルケース
４．モデルケース④ フィリピン：男性
厳秘：関係者限 11/18 フィリピンから東京へ。浅草寺を訪れる。その後、新宿へ。 11/19 東京ディズニーランドへ。 11/20 渋谷でラーメンを食べる。 11/21~22 ビッグサイト、お台場へ行き、オーガニックEXPO2014、科学館へ。 11/23 原宿のサンタモニカでクレープを食べ、表参道へ。11/30 帰国後、日本で購入した靴（ NIKE AIR ZOOM STRUCTURE18）、化粧品（SKⅡ、Chanel）、東 京ディズニーランドのクッキーを披露。）。
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５．まとめ と 来年度以降に向けて
５．まとめ と 来年度以降に向けて（1/3）
１. Twitter上でどの程度の訪日観光に関する発言が存在するか
今回のデータ抽出条件（主要地名 ＋ 写真付き or GPS付き）では、1カ月間で5.2万Tweet、2.6 万人の情報を取得でき、訪日外国人の傾向を把握するには十分な量が得られた。 ■来年度以降に向けて ・訪日数上位のアジア諸国の行動傾向を捕捉するには、中国語、韓国語、ヒンディー語、タイ語、 マレー語、インドネシア語の抽出を行う必要がある。 ・Twitterだけでは中国人の情報が十分に取得できないため、Weibo（中国版Twitter）の情報を 利用した分析を行う必要がある。 ・今回、主要地名でデータ抽出を行ったため、各種観光地が抜け落ちている。観光地名・観光ス ポット等を拡充することで、より広範囲かつ多量のデータ取得が可能と思われる。２ . Twitter上の発言から、訪日外国人の
行動
が捕捉できるか
旅行中のTweetから、どこで何をしているかを把握することは可能。 発言に含まれる頻出ワードを確認するだけでも傾向を掴めるが、画像・動画をあわせて確認するこ とで、より具体的にイメージしやすくなると思われる。（前項：訪日外国人モデルケース） ■来年度以降に向けて ・国別で外国人の行動を捉えるまではデータが集まらなかったため、データ拡充（期間拡張等）を 行い、国別の行動傾向を捉えられるようにする必要がある。40
５．まとめ と 来年度以降に向けて（2/3）
Negative
Positive
Surprise
Sorrow
Delicious
TokyoSkyTree ×1250 ×720 KaminariGate ×843 ×503Danger
taiyo no tomato noodle ×503 ×1244３. Twitter上の発言から、訪日外国人の観光スポットの
評判
を捕捉できるか
旅行中のTweetから、各観光スポットについて、訪日外国人がどのように感じているかを把握する ことは可能。 ■来年度以降に向けて ・観光スポットごとに、観光スポットDNA（観光地の特徴を数値化）を集計・可視化すること で、訪日外国人と観光スポットのマッチング精度向上や、観光活性化につなげられるのではない か。５．まとめ と 来年度以降に向けて（３/3）
４. 訪日外国人の
導線を含めて
、訪日外国人の行動が捕捉できるか
Sky Tree @ 東京スカイツリー （スカイツリー）
French Maid Cafe at @ home café
（フレンチメイドカフェ）
At the Tsukiji Tuna Auction （築地のマグロの競り） 発言や画像から導線を推測することも可能だが、位置情報（GPS）を用いればより詳細な導線把握 が可能。 ■来年度以降に向けて ・Twitter上で位置情報取得を許可しているユーザーは少数のため、Navitimeアプリ等の地図ア プリとID連携を行うことで、より多くの訪日外国人の導線・行動把握が可能になると思われる。 （移動導線は地図アプリ、詳細な行動はSNS）
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