サービス経営学部研究紀要 第 号
年（平成 年） 月 日抜刷
西武文理大学
GIS を用いたインバウンドデータの空間分析
東アジア圏からの訪日外国人観光動態の分析：第一報
Spatial Analysis of Inbound Data using GIS :
1
stReport of Transition Analysis of Foreign Tourists from East Asia
佐 藤 浩 志
GIS を用いたインバウンドデータの空間分析
東アジア圏からの訪日外国人観光動態の分析：第一報
Spatial Analysis of Inbound Data using GIS :
1
stReport of Transition Analysis of Foreign Tourists from East Asia
佐 藤 浩 志 Hiroshi SATO 要旨 「観光立国推進基本法」が施行されてから 年が経過しようとしている。観光は、少子高齢化時 代の経済活性化の切り札として期待されており、さまざまな取り組みが日本各地で行われてきた。 年には、査証発給要件の緩和や免税制度の拡充等により、 年には訪日外国人旅行者が 万人という目標を突破して、 万人を記録した。今後ますますの観光業の発展が期待される。本 論文は、訪日観光客が利用するソーシャルネットワークサービス（SNS）の投稿データに位置情報 が含まれていることに注目し、地理情報システム（GIS）を用いてこのデータの空間的な分析を行 った結果を報告する。 Abstract
The “Tourism-based Country Promotion Basic Act” was enacted in Japan over a decade ago. Tourism is expected to be the primary contributing factor toward the economic acti-vation of Japan to combat with a low birthrate and an aging society ; consequently, vari-ous tourism promotion activities are performed across Japan. Eased visa regulations and expansion of the tax exemption system attracted more than 19 million foreign tourists to Japan in 2015. As a result, one year earlier, Japan achieved the policy objective of extend-ing foreign visitors to 18 million by 2016. It is expected that the development of the tour-ism industry will increase in the future. Therefore, this paper focuses on the need to in-clude the location information of visitors to Japan while they post data on the social net-working services. This study reports the spatial analysis results of these data using a geo-graphical information system.
［キーワード］
地理情報システム、観光情報、空間分析、訪日外国人旅行者、 ソーシャルネットワーキングサービス
Keywords : Geographic Information System, Tourism Informatics, Spatial Statistics, Inbound tourist, Social Networking Service
．はじめに 観光は少子高齢化時代における経済活性化の 切り札として期待されている。政府は、観光に 関する訪日外国人旅行者（インバウンド）の増 加を目的として、 年の訪日観光交流倍増計 画である「ウェルカムプラン 」を、 年に は拡充された「新ウェルカムプラン 」を策定 し、実施してきた。そして 年 月に当時の 首相であった小泉純一郎氏が「 年に訪日外 国人を 万人にする」と観光立国を宣言し、 「ビジット・ジャパン・キャンペーン」が展開 された）∼ ）。その後、観光立国の推進に関する 施策の総合的かつ計画的な推進を図るため、「観 光立国推進基本法」）が 年 月に議員立法 により成立し、 年 月に施行された。同年 月には「観光立国推進基本計画」）を定め、「住 んでよし、訪れてよしの国づくり」をスローガ ンに官民揚げて取り組んできた。この計画の期 間は 年とされ、 年には新たな観光立国推 進基本計画）が 年 月 日に閣議決定され、 「観光の裾野の拡大」と「観光の質の向上」を 掲げ、日本の誠意長戦略の柱の一つに位置づけ、 観光立国の実現に向けて取り組んできた。 年の計画には、東京オリンピックの開催年であ る 年初めまでに、訪日外国人旅行者数を 万人とすることを念頭とし、中間目標とし て 年までに 万人にする目標が設定され ていた。観光庁が主導的な役割を果たしながら オールジャパンによる訪日プロモーションの実 施が功を奏して、訪日外国人観光客数は想像以 上のペースで増え続け、 年の訪日外国人は 万人 ）となり目標を達成した。その結果、 関係閣僚と有識者による会議「明日の日本を支 える観光ビジョン構想会議」を開き、訪日外国 人数を「 年に 万人、 年に 万人」 に増やす新目標が掲げられた ）。 日本政府観光局（JNTO）の発表によると、 年の訪日外国人は 万人 で、 年 の 万人を 万人余り上回り過去最高となっ た ）。 年に訪日した外国人の 位は中国人、 位は台湾人、以下順に、韓国人、香港人、米 国人、タイ人と続く ） ）。主な要因は、クルー ズ船の寄港増加、航空路線の拡大、燃油サーチ ャージの値下がりによる航空運賃の低下、これ までの継続的な訪日旅行プロモーションによる 訪日旅行需要の拡大などといわれている。また、 円安や消費税免税制度の拡充、中国および東南 アジア諸国の査証発給要件の大幅緩和措置等の 影響を受けたともいわれている ）∼ ）。 経済産業省は、自治体による地方創生の取組 を情報面から支援するため、内閣官房（まち・ ひと・しごと創生本部事務局）と連携し、 年 月より「地域経済分析システム（RESAS： リーサス）」の提供を開始した ）。ビッグデー タが取りざたされる今日において、位置情報を 有する先端的観光情報データを積極的に利活用 した分析は、観光庁による「観光地域づくり政 策」で実施された「観光ビッグデータを活用し た観光振興」）により、多くの可能性を示した。 この「観光地域づくり政策」の中間報告におい て、今後の課題として「国は、今後も幅広く、 民間事業者等によるサービスも含めた、位置情 報を活用した調査・分析の手法及び結果を活用 した取組についての事例を収集し、観光を通じ た地域活性化に取り組む関係者への情報発信に 努めていくことが重要である。」と結んでいる。 現在では民間事業者における新しいサービスの 提供も活発になっている ）∼ ）。 年 月に NTT コムオンライン・マーケティング・ソリ ューション株式会社と実践女子大学斎藤明研究 室の合同調査 ）として、東京の街に対するイメ ージについてインターネット調査が公表された。 この調査は中国、台湾、タイ在住の海外モニタ のうち、直近過去 年以内に観光目的で日本に 訪れた経験のある 人を対象とした調査で、 観光に訪れた都市としては「東京」が ．％と
最も高く、以下、「大阪」「京都」「北海道」の 順となった。インターネットアンケート調査に よる分析は非常に有効であり今後も継続的な実 施が期待されるが、実際には「街のどの周辺」 が人気なのか判断できないため、観光ビッグデ ータの利活用が注目されている。 観光ビッグデータを活用した研究は、個人情 報およびプライバシー保護への留意が重要とい う前提のもと、統計的評価のみならず、訪日外 国人の観光行動を定量的に調査および分析する ことから、訪日外国人の趣味・嗜好に応じたニ ーズを踏まえた効率的・効果的な取組へと発展 可能である。訪日観光客の旅行前の情報収集は 主にインターネットによるところが多く、旅行 会社のホームページや個人の Blog（「Web Log」 の略称）や SNS、口コミサイトからの情報収 集が多い ）。特に、Social Networking Service
（以後：SNS）は、主要な情報源となっており、 観光データ分析では SNS の利活用したビック データの取得は重要である ）。 本論文は、訪日外国人観光客による位置デー タを有する SNS 投稿から集計されたメッシュ データと、地理情報システム（GIS : Geographic Information System）を用いて、位置情報を有 する訪日外国人の観光データの空間分析を実施 する。 表 ：空・海港別・外国人出入国者数 平成 年 入国（人） 出国（人） 構成比（％） 構成比（％） 総数 19,688,247 100.0 19,473,620 100.0 空港 19,117,376 97.1 18,909,251 97.1 成田 6,117,712 31.1 6,098,767 31.3 関西 5,007,751 25.4 4,969,316 25.5 羽田 2,485,679 12.6 2,482,267 12.7 中部 1,009,121 5.1 935,479 4.8 福岡 1,392,755 7.1 1,392,446 7.2 那覇 1,077,518 5.5 1,058,889 5.4 新千歳 948,403 4.8 931,126 4.8 富士山静岡 169,902 0.9 167,276 0.9 広島 70,579 0.4 60,994 0.3 その他 837,956 4.3 812,691 4.2 海港 570,871 2.9 564,369 2.9 博多 183,316 0.9 173,849 0.9 比田勝 137,186 0.7 141,980 0.7 下関 82,562 0.4 82,335 0.4 厳原 78,542 0.4 73,390 0.4 大阪 32,988 0.2 32,733 0.2 神戸 9,798 0.0 5,694 0.0 境 14,009 0.1 15,420 0.1 その他 32,470 0.2 38,968 0.2 出典：法務省：平成 年における外国人入国者数及び日本人出国者数について ）より筆者作成
．訪日外国人観光客の現状 法務省の発表 ）によると、 年における外 国人入国者数は、入国者数が 万人、出国者 数が 万人であった。入国者数の方が出国者 数よりも 万人も多く、国内に滞在している外 国人も多いことが分かる。ここで空港および海 港別の外国人の出入国者の順位を表 に示す。 島国である日本への入国は、空港か海港に限ら れるが、表 によると空港からの入国が ％と 大半であり、海港は ％に過ぎない。空港の場 合は、成田空港、関西国際空港、羽田空港の順 に出入国外国人が多く、成田空港と羽田空港の 空港では、全体の ％を占め、約半数の訪日 観光客が関東、とりわけ首都「東京」を訪問都 市にしていると考えられる。 東京都が発表した統計データによると、 年の東京都を訪れる外国人旅行者数も過去最多 となり、約 万人となった ）。訪日および訪 都外客数の推移を図 に示す。訪都外客数は、 訪日外客数の約 ％∼ ％の割合で推移してい るようすが判断できる。 図 に直近 年間の訪日外客数の地域別内訳 を示す。図 から 年以降に訪日外客数は飛 躍的に増え始めたことが判断できる。図 から は、 年、 年における訪日外国人の ％ 以上がアジア圏からの訪日であることがわかる。 ここで、アジア圏からの訪日外客数の上位 カ 国の中国、韓国、台湾、香港、およびタイ（以 後：上位 カ国と呼ぶ）の推移を図 に示す。 上位 カ国は全て東アジア圏である。特に、 年 月から 月まで中国からの訪日外客数の伸 びが著しい。これは外務省が 年 月 日か ら中国人に対する査証発給要件を緩和したこと に起因すると考えられる ）。それにより 年 における春節（旧正月）は 月 日から 日で あったが、早い段階でホテルやツアーの予約が 好調であるとの報道があった ）。この期間は春 節だけでなく、日本でいうお盆にあたる清明節 （ 年 月 日から 月 日）、黄金週といわ れる労働節（ 年 月 日から 月 日）、 端午の節句にあたる端午節（ 年 月 日か ら 月 日）などの 連休があり、査証発給要 件の緩和も相まって、多くの中国人観光客が訪 日したと考えられる。また、 年初春から、 中国人観光客が百貨店やドラッグストアなどで 大量購入をしていることが社会現象として大き く報道され ） ）、その後も中国人観光客の購買 行動は収まらず ）、大型バスのツアー客を中心 に「爆買いツアー」が津々浦々で見受けられ た ） ）。そうしたことから 年には「爆買い」 が新語・流行語大賞となった ）。 年 月に は急激に訪日観光客数が減少に転じたが、これ は 月上旬に中国政府が「 月 日から中国の 税関当局が新政策を導入し、旅客が中国に持ち 込む手荷物を ％検査して関税を課税する」 などの噂が出回ったことに関係が深い ）。実際 には 月 日には行われなかったが、 年 月 日より海外で購入した商品を中国内へ持ち 込む際の課税を強化する措置を実施している ）。 観光庁発表の『訪日外国人消費動向調査結果 及び分析（平成 年年次報告書）』によると、 年の訪日外国人 万人のうち、 位の中 国からの訪日客は 万人に達しているが、そ のうちの ％が初訪日であり、観光・レジャー で訪れた観光客の ％が団体ツアーを利用して いる。（表 、図 ∼図 参照）また、一人 当 たりの旅行支出額も他 カ国と比べ、圧倒的に 多く、上述の購買行動を裏付けている。一方、 訪日客数が 位の香港人は、中国の特別行政区 ということからパスポートも異なり、査証なし に自由に出入国できることから、 年の訪日 客 万人のうち、 回目から 回目が最も多 く ．％である。また 回以上の訪日客が ．％ にも及んでいることに注視したい。さらには、 観光・レジャーで訪れた観光客の ．％が個人 旅行パッケージまたは個別手配を行っているこ
とも特徴的である。 位の韓国人は 万人に 達し、特筆すべきは、観光・レジャーで訪日し ている韓国人の ．％が旅行を個別手配してい ることである。初回の訪日であってもツアー旅 行ではなく、個別手配の旅行を行っている可能 性が高い。また平均泊数が カ国中最も短く、 それに関連して 人当たりの旅行支出額も最も 低いことに特徴がある。 位の台湾人は、初訪 日の割合が ．％と低いにもかかわらず、観光・ レジャー客の団体ツアー選択率が高いのが特徴 である。タイ人は観光・レジャー客の割合が低 く、「訪日外国人消費動向調査結果及び分析」） によると、インセンティブツアー、展示会・見 本市、国際会議、研修などを目的とする訪日客 が多く、ビジネスによる訪日割合が他国より高 い特徴がある。 出典：東京都：訪日・訪都外国人旅行者数及び訪都国内旅行者数の推移 ）より筆者作成 図 ：訪日外客数および訪都外客数の推移 出典：日本政府観光局（JNTO）より筆者作成 図 ：地域別の訪日外客数
出典：日本政府観光局（JNTO）より筆者作成 図 ：アジア圏からの訪日外国人観光客数上位 カ国の推移 出典：日本政府観光局（JNTO）より筆者作成 図 ：上位 カ国からの訪日回数 表 ：上位 カ国の 人当たりの旅行支出額および平均泊数 国 訪日外客数（人） 一人当たりの旅行支出（円／人） 平均泊数（泊） 中国 4,993,689 283,842 12.7 韓国 4,002,095 75,169 5.2 台湾 3,677,075 141,620 6.4 香港 1,524,292 172,356 5.9 タイ 796,731 150,679 11.1 出典：日本政府観光局（JNTO）より筆者作成
．対象地域および使用する集計データ ．．集計データの特徴・集計方法・データの取 得期間 分析には、株式会社ナイトレイ（本社：東京 都渋谷区）および、ESRI ジャパン株式会社（本 社：東京都千代田区）が共同で提供している「メ ッシュ型インバウンドデータ」を利用する。こ のデータは訪日外国人の位置・移動情報に特化 した SNS 解析サービスで、株式会社ナイトレ イが Twitter や新浪微博（Sina Weibo）などの
SNS 上に公開されている投稿内容を大規模に 解析し、行動場所やクチコミ・国籍・性別・移 動経路などをデータベース化した収集データで ある ）。またこの収集データは、季節属性（春： ∼ 月／夏： ∼ 月／秋： ∼ 月／冬： ∼ 月）、曜日属性（平日：月∼金／休 日： 土日）、そして時間属性（朝： ∼ 時台／昼： ∼ 時台／夜： ∼ 時台／深夜： ∼ 時 台）を有している。 本論文で用いるデータの取得期間は、 年 月∼ 年 月とする。 出典：日本政府観光局（JNTO）より筆者作成 図 ：上位 カ国からの主な訪日目的 出典：日本政府観光局（JNTO）より筆者作成 図 ：上位 カ国からの観光・レジャー客の旅行形態割合
．．集計単位 本論文ではメッシュデータを利用する。メッ シュデータとは、地図上の情報をデジタル化し 各種統計情報をとるために地図上の経緯度方眼 として定められた地域メッシュで、統計データ の表示のみにとどまらず、地形、自然環境、行 政地域、道路・鉄道、公共施設、文化財などの 位置・範囲等を数値化して表示するなど、多分 野で利用されている ） ）。このメッシュデータ は、訪日外国人による SNS の投稿地点を 次 メッシュ（約 m 四方で区切られた格子）で 集計したデータである。 次メッシュの正式名 称は、「 分の 地域メッシュ」と呼ばれ、国 勢調査の地域メッシュ統計などに使用されてい る基準地域メッシュ（ 次メッシュ）を緯線方 向、経線方向に 等分してできる区域である。 詳細は総務省統計局のホームページ ）による。 ．．分析の対象地域および集計対象の国籍 成田空港と羽田空港の 空港で、訪日外国人 出入国数全体の ％を占めていることから、分 析の対象地域を関東地方とした。また、アジア 圏の訪日外客数が 年以降 ％を超えている ことから、分析対象の国籍をアジア圏からの上 位 カ国の中国、台湾、韓国、香港およびタイ とする。 ．．重複データの対応 重複データとは、同一投稿者が同一メッシュ 内で複数投稿を同一時間帯に行う場合などが想 定される。投稿件数だけを追従する場合では、 多くの投稿を同一メッシュ内、同一時間帯で投 稿された場合、そのメッシュ内における投稿の 頻度が高いと過大評価してしまう恐れがある。 そのため、同一投稿者が、同一メッシュ、同一 集計属性（同一日、同一時間帯）で複数回投稿 が行われた場合でも、投稿件数は 件として集 計している。 ．GIS を用いた空間分析 ．．SNS 投稿の分布と高頻度投稿エリアの抽 出 年度訪日外国人 SNS 投稿の全集計結果 の三次元表示を図 に示す。この図では、投稿 件数が多いメッシュほど高く表示されている。 図より観光客が多い東京の都市部を中心に投稿 件数が高くなっていることが容易判断できる。 本論文では、訪日外国人が関東圏のどのエリ アで SNS 投稿を頻繁に行っているかを分析す る。図 に示すように、投稿件数は東京都内の 観光名所に集中する傾向が強いため、投稿され た関東エリア内において、統計的視点から投稿 が集中しているメッシュを抽出する。 図 ：訪日外国人 SNS 投稿の集計
分析対象としている関東の全エリア内で、投 稿件数の分布は正規分布にしたがわない。その ため、各メッシュ内における投稿件数について 対数変換し、その値から各国別の標準偏差を推 定し、その 倍以上となっているメッシュを高 頻度投稿エリア!"として抽出する。 "#$"()'$#!#$ （ ） &#%" $% #!$!!"# $!" # $ %" （ ） !""*"#$$"#$#&&#+ （ ） !：投稿件数 "：対数変換した投稿件数 "："の平均値 &："の標準偏差 !：高頻度投稿エリア $：メッシュコード #：国 %：投稿されたメッシュ数（エリア数） 表 に、国別の投稿数、投稿されたメッシュ 数、抽出された高頻度投稿エリア数を示した。 また抽出されたメッシュ数を都県別にまとめて 表 に示す。県境界線上のエリアが抽出された 場合、メッシュ内の面積が多い都県のメッシュ として表記した。また、茨城、栃木、群馬、埼 玉からは高頻度投稿エリアは抽出されなかった。 表 ：国別投稿数、メッシュ数、高頻度投稿エリア数 中国 韓国 台湾 香港 タイ 投稿数 240,137 6,528 18,155 8,839 13,368 メッシュ数 8,084 1,140 1,943 1,231 1,696 抽出後の投稿数 151,970 1,794 6,581 3,355 6,375 抽出後のメッシュ数 174 19 34 28 40 表 ：高頻度で SNS 投稿があるメッシュ数 中国 韓国 台湾 香港 タイ 東京都内 147 18 29 25 33 千葉県内 19 1 5 3 7 神奈川県内 8 0 0 0 0 合計 174 19 34 28 40 図 ：訪日中国人による SNS 投稿の分布 （東京都を中心にして表示）
．．国別の高頻度投稿エリア 図 にタイ人による SNS 投稿の高頻度エリ アのようすを示す。また同様に、図 には香港 人、図 には台湾人、図 には韓国人、図 に は中国人による SNS 投稿の高頻度エリアのよ うすを示す。図 ∼図 の図中に示した丸印部 分は東京ディズニーリゾート近辺である。千葉 県内で高頻度投稿エリアはこの東京ディズニー リゾート近辺と図 に示した成田空港近辺に限 られる。神奈川県における抽出された高頻度投 稿エリアは、中国人のみであったことから本論 文では割愛する。 図 に示したタイ人の高頻度投稿エリアにお いて、単一メッシュ内における投稿件数の多い 順に示すと、成田空港、渋谷駅前、新宿駅東口、 浅草寺近辺であった。 図 の香港人、図 の台湾人における高頻度 投稿エリアは酷似している。台湾人の方が香港 人より池袋エリア、新宿エリア、羽田空港エリ アで計 カ所多く、渋谷エリアで カ所異なっ 図 ：訪日タイ人による SNS 投稿の高頻度 エリア 図 ：訪日香港人による SNS 投稿の高頻度 エリア 図 ：訪日台湾人による SNS 投稿の高頻度 エリア
たエリアが示されているだけで、東京都内にお いてはその他の高頻度投稿エリアは同じである。 この カ国はいずれも 回以上の訪日が ％ を超えており（図 ）、リピータが多いため訪 問先が分散している傾向が予想される。また表 より、一人当たりの旅行支出や平均泊数も近 いことから個別の趣味・嗜好に合わせた観光が 行われていると予想できる。 香港人の高頻度投稿エリアにおいて、単一メ ッシュ内における投稿件数の多い順に示すと、 新宿駅東口、渋谷駅前、秋葉原駅前、渋谷セン ター街近辺であった。また、台湾人の高頻度投 稿エリアにおいて、単一メッシュ内における投 稿件数の多い順に示すと、新宿歌舞伎町近辺、 新宿駅東口、明治神宮前駅近辺、渋谷駅前であ った。 図 の韓国人における高頻度投稿エリアの特 徴は、高頻度投稿エリアがあまり抽出されず、 東京都内では カ所、千葉県内では成田空港の カ所のみであった（表 、図 ）。 韓国人の高頻度投稿エリアにおいて、単一メ ッシュ内における投稿件数の多い順に示すと、 新宿駅東口、渋谷駅前、秋葉原駅前、渋谷セン ター街近辺であった。 他の か国では高頻度に投稿されている東京 ディズニーリゾート近辺における投稿も、本論 文の抽出方法では抽出されない。すなわち、「東 京ディズニーリゾート近辺の投稿は特別に多い わけではない」と言い換えることができる。ま た、品川駅近辺における投稿が高頻度であるこ とは興味深い。 図 に中国人の高頻度投稿エリアを示す。中 国人の高頻度投稿エリアにおいて、単一メッシ ュ内における投稿件数の多い順に示すと、新宿 駅東口、新宿歌舞伎町近辺、銀座四丁目交差点 近辺、秋葉原駅近辺であった。中国人の高頻度 投稿エリアは広範囲に及んでおり、中国人によ る投稿は観光拠点・エリア周辺で行われ、分散 して投稿されているように感じられる。この分 散の要因の一つとして考えられることは、図 図 ：訪日韓国人による SNS 投稿の高頻度 エリア 図 ：訪日中国人による SNS 投稿の高頻度 エリア
より中国人訪日客の ．％が団体ツアーを利用 していることから、観光拠点・エリア周辺へ団 体バスツアーで移動するため、観光バスの集合 場所やバス内から投稿されていることが考えら れる。また韓国人の高頻度投稿エリアと同様に、 品川駅周辺における投稿も高頻度であることも 興味深い。 ．．東京都の観光スポットと高頻度投稿エリア 世界最大の旅行サイトのトリップアドバイザ ー ）の口コミによる東京観光ランキングのトッ プ （ 年 月 日現在）について調査し た。「浅草」や「新宿御苑」などの観光名所が 並んでいるが、当該サイトの口コミは、外国人 観光客のみではなく、むしろ日本人観光客の口 コミ情報を多く含んでいる。またランキングの 中には、「料理教室」や「カルチャースクール」 など住所や小規模エリアを特定できない観光名 所が存在する。さらには 年 月から 年 月までのメッシュデータ収集期間に開業され ていない施設も含まれているので、それらを除 外した の観光施設や観光スポットについて地 図上にプロットする。データはサイト上に示さ れた住所から Google Maps Geocoding を用い て緯度経度のデータに変換し分析用のデータと した。図 に東京都における観光スポットを地 図上にプロットした図を示す。 図 の観光スポットデータを図 ∼図 に示 した国別の高頻度投稿エリアを重ね合わせ、高 頻度投稿メッシュ内に含まれる観光スポットの うち、 カ国以上で抽出された観光スポットを 表 に示す。このとき、同じメッシュ内に含ま れる観光スポットは併記した。 新宿エリアでは、サムライ ミュージアム、 新宿ゴールデン街、伊勢丹 新宿店などの新宿 駅東口近辺が上位 カ国全ての高頻度投稿エリ アに含まれている。渋谷エリアでは、渋谷駅前 スクランブル交差点、渋谷センター街、ハチ公 像と渋谷駅の西側エリアがそれに該当している。 さらには秋葉原駅前、表参道、原宿竹下通り、 図 ：成田空港近辺における SNS 投稿の 高頻度エリアの比較 図 ：トリップアドバイザー掲載の東京観光 名所 Top （a）タイ （b）韓国 （c）香港 （d）台湾 （e）中国
表 ： か国以上の訪日外国人が訪れた観光名所（メッシュ内で統合） 観光名所 中国 台湾 香港 韓国 タイ サムライ ミュージアム、新宿ゴールデン街 ○ ○ ○ ○ ○ 伊勢丹 新宿店 ○ ○ ○ ○ ○ 渋谷駅前 スクランブル交差点、渋谷センター街 ○ ○ ○ ○ ○ ハチ公像 ○ ○ ○ ○ ○ 銀座、銀座三越 ○ ○ ○ ○ ○ 東京駅丸の内駅舎、KITTE ○ ○ ○ ○ ○ 秋葉原 ○ ○ ○ ○ ○ 原宿竹下通り ○ ○ ○ ○ ○ 表参道 ○ ○ ○ ○ ○ 六本木ヒルズ（東京シティビュー、森美術館含む） ○ ○ ○ ○ ○ 浅草、浅草文化観光センター ○ ○ ○ ○ 浅草寺、浅草神社 ○ ○ ○ ○ 東京タワー ○ ○ ○ ○ 東京スカイツリー、東京ソラマチ ○ ○ ○ ○ お台場 ○ ○ ○ ○ 上野、アメヤ横丁問屋街（アメ横） ○ ○ ○ ○ H.I.S. ツーリストインフォメーションセンター 原宿 ○ ○ ○ ○ 築地場外市場、築地本願寺 ○ ○ ○ ○ 羽田空港 国際線ターミナル 展望デッキ ○ ○ ○ 東京ドーム ○ ○ ○ ガンダムフロント東京、ダイバーシティ東京 プラザ ○ ○ ○ 思い出横丁 ○ ○ ○ 明治神宮 ○ ○ 国立西洋美術館、国立科学博物館 ○ ○ 靖国神社 ○ ○ 羽田空港 第 旅客ターミナル 展望デッキ ○ ○ 表 ：訪日中国人が訪れた観光名所（メッシュ内で統合） 新宿御苑 国立新美術館、東京ミッドタウン サンシャイン水族館 東京都庁舎 増上寺 神田明神 東京都江戸東京博物館 小石川後楽園 東京大学 上野恩賜公園、上野動物園 かっぱ橋道具街 日枝神社 根津美術館 渋谷 キャットストリート 日本科学未来館 両国国技館 丸の内、東京国際フォーラム メガウェブ 代々木公園 お台場海浜公園 世界貿易センタービル展望台、 旧芝離宮恩賜庭園 東京国立博物館 神田神保町古書店街
六本木ヒルズが該当した。また東京駅丸の内口 エリアも カ国全ての高頻度投稿エリアに含ま れている。これらのエリアは団体ツアーや個人 旅行を問わず、多くの訪日外国人が足を運ぶエ リアであると判断できる。 表 中には カ国以上の高頻度投稿エリアが 含まれている観光スポットを示した。中国とタ イの訪日観光客は傾向が似ていると判断できる。 国立西洋美術館は 年に世界遺産登録された が、当該データの取得期間は登録前であること も関係して中国とタイの カ国のみの結果とな った。表 には、中国人のみの高頻度投稿エリ アに含まれた観光スポットを列記した。日本人 には人気の場所であっても、まだ外国人にはあ まり知られていない観光スポットも含まれてい る。中国からのリピータを中心に訪問されたと 考えられる。 ．．東京都の訪問した街と高頻度投稿エリア 東京都がとりまとめた調査結果「平成 年度 国別外国人行動特性調査報告書」）から、訪問 した街について国別の割合を図 に示す。この 調査報告書では国別の訪問した街の訪問率の 位までのデータが公開されている。そのためラ ンク外になったエリアは空白として表示してあ る。図より、新宿は カ国とも訪問率が高いこ とが分かる。浅草は新宿の次に訪問率が高いが、 韓国と香港の訪問率が低い。中国人による銀座 出典：『平成 年度 国別外国人旅行者行動特性調査』より筆者作成 図 ：国別の訪問した街とその割合
の訪問率は群を抜いて高いが、中国人による渋 谷、池袋、原宿・表参道・青山の訪問率は低い。 六本木・赤坂エリアにおいては、韓国人が唯 一ランク内に入っているため、他の カ国から の訪問率は低いことが予想される。しかしなが ら表 によると六本木ヒルズは カ国全てで高 頻度投稿エリアが抽出されている。同様に池袋 も訪問率は低いにもかかわらず、 カ国とも高 頻度投稿エリアが抽出されている。これは訪問 率が高いところが高頻度投稿エリアになるので はなく、「投稿したくなる写真を撮影できた場 所」が多いエリアが抽出されていると考えられ る。 ．まとめ 本論文は、関東地方における東アジア圏から の訪日外客数上位 カ国の中国、韓国、台湾、 香港およびタイについて、訪日外国人が SNS 投稿を行った件数を集計したメッシュデータを 用いて、高頻度に投稿されているエリアを抽出 し、地理情報システムを用いて空間分析を行っ た。その結果、以下の知見が得られた。 !高頻度投稿エリアにおいて、単一メッシュ内 における投稿件数の多い順に示すと、タイ人 の場合は、成田空港、渋谷駅前、新宿駅東口、 浅草寺近辺であった。香港人の場合は、新宿 駅東口、渋谷駅前、秋葉原駅前、渋谷センタ ー街近辺であった。台湾人の場合は、歌舞伎 町近辺、新宿駅東口、明治神宮前駅近辺、渋 谷駅前であった。韓国人の場合は、新宿駅東 口、渋谷駅前、秋葉原駅前、渋谷センター街 近辺であった。中国人の場合は、新宿駅東口、 新宿歌舞伎町近辺、銀座四丁目交差点近辺、 秋葉原駅近辺であった。 !新宿は カ国すべての訪日外国人が高頻度で 投稿するエリアである。特に、台湾人は新宿 エリアにおける投稿が多い。 !韓国を除く か国では東京ディズニーリゾー ト近辺は高頻度投稿エリアに抽出されたが、 韓国は抽出されない。すなわち、韓国からの 訪日外国人は「東京ディズニーリゾート近辺 の投稿は特別に多いわけではない」と言い換 えることができる。 !香港と台湾は高頻度投稿エリアの範囲が酷似 している。また、中国とタイの訪日外国人は 高頻度投稿エリアに含まれている観光名所の 傾向が似ている。 !六本木・赤坂エリアにおいては、韓国人以外 の カ国の訪問率は低いが、六本木ヒルズ近 辺は高頻度投稿エリアになっている。同様に 池袋も訪問率は低いにもかかわらず、 カ国 とも高頻度投稿エリアが抽出されている。こ れは訪問率が高いところが高頻度投稿エリア になるのではなく、「投稿したくなる写真を 撮影できた場所」が多いエリアが抽出されて いると考えられる。 本論文ではそれぞれの国別で SNS 投稿が多 い場所のみに着目したが、各国には個別の傾向 がある。訪問率が高くなくても高頻度投稿エリ アになることがあり、それこそが「街の魅力」 と考えられる。外国人観光客が感じている「日 本の魅力」や「街の魅力」について、SNS 等を 通じて効果的に情報発信さ"れ"て"いく重要につい て改めて認識し、今後は各国に対してより詳細 な分析を実施することから、見過ごされてきた 街の魅力の発見を目指していく。 謝 辞 本研究は平成 年度西武文理大学サービス経 営学部共同研究「観光情報データを用いたイン バウンド行動分析とその波及効果」の助成を受 けたものです。 参考文献 ）進藤敦丸：わが国の国際観光動向と国際観光政
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