宿泊者レビューを用いた観光資源評価手法の検討
鈴 木 祥 平・森 本 祥 一（専修大学経営学部）
A Study on the Evaluation Method of Tourist Attractions Using Review Data
in Online Travel Agency
Shohei SUZUKI and Shoichi MORIMOTO（School of Business Administration, Senshu University） In this study, we focused on the fact that strategic tourism promotion is required in each region of Japan and that there is a lack of useful information sources for each region. Japan’s tourism statistics are insufficiently prepared for each municipality, and research to supplement them is also insufficient. We proposed a methodology for tourism attractions evaluation using user review from the Online Travel Agency in order to create new data sources for regional strategic planning. As a result of analysis of 35 tourism attractions, it was suggested that the indicator proposed in this study are suitable for comparison within the area. Furthermore, it was suggested that this indica-tor may be useful in the seasonal evaluation of each tourism attraction.
キーワード : 宿泊予約サイト，宿泊者レビュー，観光資源，評価手法，観光振興
光統計は都道府県単位の公表が主であり，一般的に観光振興戦略が立てられる市区町村単位の分析に 活用することが難しい［岡本ら 2020］．一部の都道府県や市区町村では市区町村単位のデータを公表 しているが，このような地域は限定的であり，現在の観光統計では市区町村間での比較等はできない のが現状である［岡本ら 2020］． 戦略立案における客観的な情報源の不足については観光分野では周知の事実であるが，財源の問題 や人材の問題によって整備が進んでいない．こうした問題解決に向けて，SNS のような Web 上のオー プンなサービスから情報を収集し分析することで有用な情報を創出しようとする研究が散見される （例えば鈴木・倉田［2017］）．しかし，SNS のデータは API（Application Programming Interface）等を使 用することで手軽で安価に入手可能であることや，一般的な統計データとは異なる視点からの示唆が 得られる等の長所がある一方で，「地域を動かす」という重要な意思決定をする際の参考情報としては， 正確性や確実性に欠けるといった短所も指摘されている．したがって，SNS 由来で創出される情報の みで戦略を立てることは難しく，相互に補完し合える新たな情報源の創出が求められている． 以上を踏まえ本研究では，地域への経済的な貢献が大きい，宿泊者の増加に向けた新たな情報源の 創出を目指す．そのための第一段階として，SNS と同様に Web 上のオープンなサービスである宿泊予 約サイトの宿泊者レビューを用いた観光資源の評価手法について検討する．本研究の貢献として，多 くの地域が戦略的に観光振興を行うための一助となることが期待できる．全国的に展開されている既 存のサービスを情報源として利用することで，各地域が共通基準に基づく調査等を行うことなく，全 国のあらゆる資源について共通の方法で評価を行うことが可能である．また，宿泊予約サイト（1）は宿 泊施設の予約方法として最も多く用いられている方法であり［日本政策金融公庫 2013］，ユーザ層が 若年層に偏る SNS よりも幅広い層の情報を反映することが可能な情報源であると言える．また，学術 的な貢献としては，観光分野における Web データの活用に関する新たな視点からの研究であると言え る．宿泊予約サイトについては，宿泊施設視点からの経営学的な研究が多く，あくまで宿泊施設利用 者獲得のための Web サービスとして捉えられている場合が多い（次章で詳述）．一方で，マーケティ ング等の情報源として宿泊予約サイトを使用することについては，さらなる議論の必要性が指摘され ており［Mariani & Borghi 2018］，本研究は当該分野に新たな知見を与えると考えられる．
0.04%，穂高岳の 0.10% となった．なお，これらの大小関係を直接観光資源の評価とすることができ るかについては，以下の比較結果も踏まえて検討する必要がある．
4.2 京都市の観光資源のキーワード出現率 本節では，京都市の観光資源のキーワード出現率について述べる．結果は表 5 の通りであり，全国 の傾向と同様に，全ての観光資源において，市区町村の方が都道府県よりも出現率が高いという結果 となった．一方で，全国とは異なり，両者の差が大きい観光資源は見当たらず，最も差の大きい京都 国立博物館でも 2 倍であった．10 倍を超える観光資源が多く存在した全国の傾向とは大きな違いであ るが，これは京都市というエリアが京都府の中で最も影響力の大きい都市であるため，エリアを広げ ても結果は大きく変わらないことが考えられる．反対に，小さな都市ほどエリアを広げた際に影響を 受けるため，前述の法隆寺や北山崎などのように結果が大きく変化すると言える． 市区町村単位のキーワード出現率が最も高いのは清水寺の 0.72%，次いで金閣寺の 0.13%，京都御 所の 0.13% であった．反対に最も市区町村単位のキーワード出現率が低いのは修学院離宮庭園の 0.01%，次いで桂離宮の 0.01% となった．これらの大小関係についても全国の観光資源と同様に他の 情報源との比較を行った（表 6）．比較には 3 章で述べた 4 つの Web サービスのランキングを使用し た［TripAdvisor n.d.］［じゃらん net n.d.］［4travel n.d.］［tripnote 2020］．
まず，最もキーワード出現率が高い清水寺は，他の情報源を見ても最も評価の高い観光資源である と言える．また，次にキーワード出現率が高い祇園祭については無形の観光資源のため，今回利用し たランキングには含まれていなかった．3 番目にキーワード出現率が高い金閣寺についても，他の情
表 4 全国の神社・寺院のキーワード出現率と他の情報源（ランキング）との比較 キーワード
出現率（%） TripAdvisor（2019） TripAdvisor（2018） TripAdvisor（2017） TripAdvisor（2016）
報源では清水寺に次ぐ評価と言え，その次の京都御所についても同様に評価の順序が一致している． また，本研究で最もキーワード出現率が低かった修学院離宮庭園についても，TripAdvisor 以外のラン キングでは圏外となっている．以上のように，ランキングには含まれることが少ない無形資源の祇園 祭と京懐石を除くと，清水寺，金閣寺，京都御所といった上位と修学院離宮庭園，桂離宮といった下 位の順序は概ね一致しており，4.1 の全国の結果と比べると，京都市の結果は他の情報源とも整合性 があると考えられる． 5. 考 察 本章では，4 章の結果を踏まえ，エリアの設定方法やキーワード出現率の解釈について考察していく． まず，エリアの設定方法について考察する．本研究では，観光資源の所在するエリアを行政区画上の 都道府県と市区町村としたが，全ての観光資源において市区町村をエリアとした方が，キーワード出 現率が高いという結果となった．これは，都道府県をエリアとした場合には，観光資源名称を含むレ ビュー件数が増えるが，それ以上に観光資源とは関係のない大量のレビューが増えるため，相対的に 出現率が低くなっていると考えられる．したがって，観光資源の評価を行うという目的においては， 関係のないレビューによる影響を低減するために市区町村をエリアとして設定することが望ましいと 考えられる．しかし，観光資源の立地によっては単一の市区町村の値によって評価するべきではない 場合も存在すると考えらえる．例えば先述の法隆寺の例ように，観光資源の周辺に宿泊施設が少ない 地域や，本研究では分析対象外とした複数の市区町村にまたがる観光資源の所在する地域などが挙げ られる．それらの地域の場合は，エリアを都道府県まで広げるのではなく，必要に応じて分析者が隣 接する市区町村を 1 つずつ追加し，慎重に値の変化を見極めるべきであると考えられる． 次に，キーワード出現率の解釈について考察する．キーワード出現率の絶対値の差を評価に使用し た場合，法隆寺が東京ディズニーリゾートの約 10 倍，延暦寺の約 100 倍高い評価ということになるが， この結果については現実的とは言えず，絶対値の差については評価の差として解釈するべきではない と言える．しかし，その大小関係にのみ注目し，順位変数として解釈する方法も残されている．その 可能性については，キーワード出現率と他の情報源との比較結果によって検証できる．全国の観光資 源については，法隆寺や平等院，伊勢神宮と他の観光資源の関係性を見ても，キーワード出現率の大 小関係が評価の順位を表しているとは言い難い．一方で，京都市の比較結果を見ると，キーワード出 現率と他の情報源との整合性があり，キーワード出現率の大小関係を評価の順位として捉えても大き 表 6 京都市のキーワード出現率と他の情報源（ランキング）との比較 キーワード
出現率（%） TripAdvisor じゃらん net 4travel.jp tripnote
イト」と同義であるため，論文中では「宿泊予約サイト」と表記する． （ 2 ） 本研究では，リクエストの送信，取得したデータの整形，データベースへの格納および CSV ファイルの 出力を一括して行う PHP プログラムを作成しデータの取得に使用した． （ 3 ） 形態素解析はオープンソース形態素解析エンジン MeCab を使用した．また，本研究で使用する観光資源 名称については，強制抽出する処理を行った． 参 考 文 献 ［ 1 ］ 岡本直之，小笠原悠，鈴木祥平，日原勝也，「地域観光統計の整備・公表の状況と課題」，『観光科学研究』， 第 13 号，2020，pp. 61-70． ［ 2 ］ 岡本伸之，「観光と観光学」，岡本伸之編『観光学入門 ポスト・マスツーリズムの観光学』，有斐閣， 2001，pp. 1-30． ［ 3 ］ 観光経済新聞，「成長が続くネットの宿泊販売」，2016 年 1 月 5 日，（10）． ［ 4 ］ 観光庁，『令和元年版観光白書』，日経印刷，2019． ［ 5 ］ 観光庁，『令和 2 年版観光白書』，日経印刷，2020． ［ 6 ］ 沢田史子，吉田武稔，林正治，「宿泊予約サイトからのクチコミデータを用いた旅行者モチベーションの 分析」，『第 75 回全国大会講演論文集』，2013，pp. 527-528． ［ 7 ］ じゃらん net，『京都の観光スポット』，https://www.jalan.net/kankou/260000/ ［ 8 ］ 鈴木祥平，「宿泊予約サイトにおいて使用される写真の特徴分析 ─ホテルと旅館の違いに着目して─」，『情 報科学研究』，第 39 号，2019，pp. 15-29． ［ 9 ］ 鈴木祥平，倉田陽平，「Twitter のユーザプロフィールを用いた観光地の特徴分析」，『観光と情報』，第 13 巻， 第 1 号，2017，pp. 39-52． ［10］ 鈴木祥平，森本祥一，「トポスの地域イノベーションへの寄与 ─宿泊予約サイトデータを用いた分析─」， 『情報科学研究』，第 40 号，2020，pp. 1-18． ［11］ 中野文彦，五木田玲子，「観光資源の今日的価値基準の研究」，『観光文化』，第 38 巻，2014，pp. 20-28． ［12］ 日経産業消費研究所，『観光の街なか魅力度とニーズ : 専門家の評価と消費者調査 : 調査報告書』，日本 経済新聞社，2004．
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［14］ 日本政策金融公庫，『国内宿泊施設の利用に関する消費者意識と旅館業の経営実態調査』，2013，https:// www.jfc.go.jp/n/findings/pdf/ryokan25_0208.pdf
［15］ 林幸史，「観光写真調査法による観光地の魅力評価」，『社会心理学研究』，第 35 巻，第 2 号，2019， pp. 50-60．
［16］ 楽天，『楽天トラベル施設検索 API』，2017，https://webservice.rakuten.co.jp/api/simplehotelsearch/
［17］ Crouch, G.I., & Ritchie, J.B., “Tourism, Competitiveness, and Societal Prosperity”, Journal of Business Research, Vol. 44, 1999, pp. 137-152.
［18］ Gu, B., & Ye, Q., “First step in social media : Measuring the influence of online management responses on customer satisfaction”, Production and Operations Management, Vol. 23, No. 4, 2014, pp. 570-582.
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［20］ Mariani, M.M. & Borghi, M., “Effects of the Booking. com rating system : Bringing hotel class into the picture”,
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［21］ TripAdvisor，『 京 都 市 の 名 所・ 見 ど こ ろ 』，https://www.TripAdvisor.jp/Attractions-g298564-Activities
-c47-Kyoto_Kyoto_Prefecture_Kinki.html ［22］ TripAdvisor，『2016 行ってよかった神社仏閣ランキング Top30』，2016，https://tg.TripAdvisor.jp/news/ranking/ temples_shrines_2016/ ［23］ TripAdvisor，『2018 年の初詣はここへ！旅好きが選んだ神社仏閣ランキング TOP30』，2017，https:// tg.TripAdvisor.jp/news/ranking/temples_shrines_2017/ ［24］ TripAdvisor，『初詣にもオススメ！旅好きが選ぶ 神社仏閣ランキング 2018』，2018，https://tg.TripAdvisor. jp/news/ranking/best-temples-shrines-2018/
news/ranking/best-temples-shrines/
［26］ tripnote，『京都の人気観光スポット TOP55 ！旅行好きが行っている観光地ランキング』，2020，https:// tripnote.jp/kyoto/teiban-spot-kyoto
