Colloquium
第130回 運輸政策コロキウム

DMOが“使える” 観光統計を考える
令和元年7月30日

運輸総合研究所

講師—————清水哲夫

栗原■講演の概要（清水教授）

大会議室

前運輸総合研究所研究アドバイザー
首都大学東京大学院
都市環境科学研究科観光科学域教授

剛

運輸総合研究所客員研究員
東洋大学国際観光学部
国際観光学科准教授

コメンテータ——兵藤哲朗

東京海洋大学海洋工学部教授

査は，何万というサンプルを都道府県に泊者数，来訪者満足度，リピーター率を配分しても，少ない都道府県だと何十把握し，観光庁に報告する体制が必要

サンプルしかなく，消費を適切に把握ででデータ収集・分析の専門人材を必ずこの研究の動機として，観光統計のきない．このように，国の統計の仕様を専従で1人確保することになっている．

整備に協力していた立場から，過度な考えたときに，地域別に公表していくこ

地方でこういった人的リソースが少ない

ビックデータへの期待が起きないようにとはなかなか難しい．

中で，かなり厳しい要求である．

共同研究の動機

既存の統計を有効に活用しないといけ

DMO政策をサポートする意味で，地ないと考えていた．観光産業の活動実

DMO政策と課題

域の観光動向を簡単に分析できるビッ

態，観光客の周遊行動の把握，観光消「DMO」という組織自体は古くからあクデータベースの分析プラットフォーム費の実態，その結果としての観光客のり，特にアメリカやオーストラリアで地域が登場している．例えば，「 観光予報プ

評価が観光の現象を理解する4つの動の観光をいわゆる盛り立てる，地域の観ラットフォーム」では6カ月先の市町村別

機で，活用できる政府統計は5種類で，光客の集客戦略を考えて，それを実行の宿泊需要を，AI的に予測をして公開しそれらには，得手不得手があり，これらする組織として長く活動してきている．

ている．また，地方創生を支援するための統計とビックデータを適切に組合わせ

日本でもそういった組織を設立しなけにできた「RESAS」ではモバイル空間統ないと，発生回数の少ない観光の現象

ればいけないということが地方創生の計などのデータが利用可能で，市町村を理解するのは難しいのが実態である．

政策の中で急速に進んだのが，「日本版

ベース，都道府県ベースで詳細なデータ

また，地域観光統計は地域で整備するDMO」の設立の流れだと私自身は捉えが見られる．

ことが望ましいと考えられるが，予算やている．

更に，統計ベースのKPI評価指標だけ

人材不足など様々な事情もあり国がそ

日本ではその活動資金を確保するのではなく，今はインターネットの時代で，ア

れを肩代わりせざるを得ない実態があは難しいと言われているが，海外の進ん

クセスカウントデータのようなデジタル

り，
国の観光統計への過度な期待となっでいる組織では，観光の目的税，宿泊税

マーケティング評価指標も考慮しなくててしまう．例えば訪日外国人消費動向調などを活用しているという事例がかなりはならなくなっている．

ある．
日本版 DMOは「なるべく稼ぎなさい」

人材が圧倒的に足りないという認識にと言われているので，世界的なDMOとなっている．また，ビジネスモデルの構は求められている機能や活動内容がか

築にはデータがあまり活用できない，更なり違う可能性がある．

に，事業効果の測定がなかなか難しい

日本版 DMOの設立が認められるた

講師：清水哲夫

122

運輸政策研究Vol.22 2020

しかし，DMOでは，データにかかわるという声がDMOから上がっている．

めには幾つかの条件があるが，一番重実際に共同研究チームでの研究結果

要なのは，PDCAサイクルの中で自己評では，あるロジックで組 織のデータ力

価する体制を作ることが一番シビアな（データ・マネジメント・レベル）を規定し問題である．その根幹はKPI評 価であたところ，地域DMOや市町村観光部局

り，必須KPIとして旅行消費額，延べ宿では，データ・マネジメント・レベルの低コロキウム

Colloquium

い組織がまだまだ多かった．また日本

数のカウントなどは，国がやっている統

さい単位のDMOは自動的に国の宿泊

版 DMOではデータの扱いに苦労してい計や自治体の統計でほぼ代用できるの統計を使えないことになっていることにることが分かった．

だろうと思っている．

ある．結果的に，DMOはコストをかけて独自調査を行わざるをえないといえる．

日本の観光統計・ビックデータの現状■講演の概要（栗原准教授）

いDMOでも宿泊統計を使えるところがDMOが使えるという観点で宿泊旅行統計と訪日外国人消費動向調査の2

それに対して本研究では，県よりも小さはじめにあるのではないかという点に着目した．
本研究の検証内容は以下の4点である

つを例に挙げると，前者では都道府県

DMOは，自らデータを収集・分析し，レベルまでは公表可能なデータ取得をし旅行消費額と延べ宿泊者数，満足度，リ

（図―2）
．

ているが，市町村ベースには，対応してピーター率の四項目は必ず評価すること

1）県よりも小さいDMOの中で，どのくらいない．

が求められている．これらのうち，延べ宿

いのDMOが独自調査をせずに現行

それから後者は，四半期別で月別は対泊者数についてDMOの根拠データを独の統計調査データを使えるだろうか．

応できない．
そのように，
統計によってどの自に整理したところ，観光庁の宿泊旅行

2）現行統計調査の推計方法を見直すこ

時間スケールで公表できるかが変わるし，

統計調査を使っているのは16%のDMOとで，どのくらいのDMOが独自調査

時空間のスケールもかなり違う．

にとどまることが明らかになった（図―をせずに済むだろうか．

国ベースの観光統計のビッグデータの

1）．他方，DMOの8割が県よりも小さい

活用事例も，この五，六年ぐらいかなり事エリアで組織されており，多くのDMOは例は増えており，後で兵藤先生からご紹

県や市町村の調査を使うか，独自調査を介があると思う．国内でも思わぬ論文集行っているという実態がわかる．

で思わぬ論文を発見することもあるなど，地域の延べ宿泊者数データを誰が整

ビッグデータと統計の連携の研究も世界備するかについて，明確なルールはな

的にも増えてきている状況にある．

い．例えば金沢のDMOでは，石川県が3）独自調査が必要な場合，どの程度の回収率が求められるか．

4）ビッグデータで補完することにより，どの程度DMOが独自調査をせずに済むだろうか．
1──どのくらいのDMOが現行の統計調

DMOは先に述べたように，少なくとも市町村にとりまとめを依頼する形で市町

必須KPIとして4種類設定する．様々な施村が域内の宿泊施設に調査をしており，現行の宿泊旅行統計調査がDMOの策を実施した結果，その観光地がどう

金沢市がそのデータをDMOに提供して必須KPI評価に使えるかどうかを検証

なったかというところのKGIに相当するいる．一方，佐渡のDMOでは，従来は新する．調査対象は，DMOの構成エリア

指標が多い．これらの指標は，例えば延潟県の調査データを使っていたものの，が 県 よりも 小 さ い 地 域 連 携DMO

べ宿泊者数では，仮に観光庁の宿泊旅県が調査を中止したために，独自調査に（n=71），地 域DMO（n=117）の 計188

行統計が地域レベルで使えるのだとす

切り替えている．このように，事例は多様組織である．

ると，自分たちでデータをとる必要がなに存在する．

査データを使えるか？

分析は，初めに宿泊旅行統計調査の

い．広域連携や都道府県単位の地域連

ここで問題は，国の宿泊旅行統計調

個票データからDMOのエリアに応じて携DMOは，そのようなことが多分可能

査は都道府県別の延べ宿泊者数の公表

延べ宿泊者数を推計し，標準誤差率をだと思う．一方，都道府県のサイズよりでをターゲットとしているため，県よりも小算出する．ここで標準誤差率は，延べ宿も小さい地域連携DMO，市町村ベースの地域DMOでは，多分，観光庁の公表

宿泊旅行統計調査を利用

値では対応できず個票を入手し分析する

DMOの必須KPI評価に不明

か，市町村や都道府県に依頼しデータを

県の調査
を利用

とるか，自らデータを取得するしかない．
そこで，国とか地域が実施する観光統計
独自調査
を実施

を彼らのために活用できないかというのが，実は今回の研究の問題意識である．

DMOが様々な事業を評 価するとき

使える

使えない

市町村の
調査を利用
（ n=94）に，例えばKPI指標の中でも意識調査系*全国の地域連携DMOと地域DMO（登録法人）のDMO

は，自らデータを取得するしかないが，人

■図 —1

コロキウム

①現行の宿泊統計形成・確立計画より「延べ宿泊者数」の根拠データを集計

DMOのデータ利用状況

②宿泊統計
推計方法の
見直し
■図 — 2

③回収率を
改善して
独自推計

④ビッグ
データで
補完

分析の流れ

Vol.22 2020 運輸政策研究123Colloquium

泊者数推計値の精度と信頼性を担保す

要求 精度の考え方は，DMOが必 須

現行方法と提案方法を比較した結る指標である．次に，公 表されている

KPIとして設定している延べ宿泊者数の果，現行方法の方が有効なDMOが126

DMO形成・確立計画からDMOごとの目標値を達成できたかどうかの評価とと過半を占めるものの，提案方法が有効

延べ宿泊者数の目標値を収集する．目

関連している．大半のDMOは延べ宿泊なDMOも30あり，提案方法の有効性が標値を基にしてDMOが必要としている

者数が逓増するよう目標を定めている

一定程度確認された（図―4）．しかしな

延べ宿泊者数の要求精度を算出する．

が，実現値が目標値を達成し，対前年比

がら，提案方法によってDMOの要求精要求精度を算出する理由は，DMOごとで宿泊者が増加したと言えるかどうか度を満たし，新たに宿泊統計を使えるに算出される標準誤差率の大きさが，は，標準誤差率の大きさによる．そこで，

DMOは4か所にとどまる．

DMOの必須KPIの評価として使えるか

要求精度の計算方法として，ある期の目どうかを判定するためである．最後に，標値を実現値と仮定したときに，その誤算出した標準誤差率と要求精度を比較

差率の下限値が前期の目標値を上回る

し，要求精度よりも標準誤差率のほうが水準とした．この要求精度を分析対象

現行方法，提案方法ともに宿泊統計

小さければ，現行の統計を使えると判全てのDMOに対して計 算したところ，が使えないDMOは，独自調査が必要と断する．

平均2.3%（年間）であった．

ある．本章では，事例分析として八ヶ岳

3──独自調査が必要な場合，どの程度の回収率が求められるか？

宿泊旅行統計調査は，月別の延べ・DMOごとの標準誤差率と要求精度

ツーリズム，田 辺 市 熊 野ツーリズム

実宿泊者数を，日本人と外国人に分けてを突き合わせ，DMOが現行の統計調査

ビューローの2つのDMOを取り上げ，宿集計・公表されており，母集団は約5万のが使える（標準誤差率＜要求精度）か

泊統計の回収率がどの程度改善されれ宿泊施設である．従業員が10名以上のどうかを判定したところ，全体で23%のば標準誤差率が要求水準を満たすかシ施設に関しては全数調査，5名から9名

DMOが使えると評価された（図―3）．

ミュレーションする．
回収率と標準誤差率の関係を分析すの施設は3分の1のサンプル調査，4名以下の施設は9分の1のサンプル調査であ2──現行調査の推計方法を見直すことでるため，本章ではまず宿泊旅行統計調

る．延べ宿泊者数は，従業員の数に応じどのくらいのDMOが独自調査をせ査の個票データで未回収施設の延べ宿て5つの区分ごとに推計されており，それずに済むか？

泊者数を外挿する．そのために，従業員ぞれの回収率により拡大する方法をとっ前章の分析で現行統計調査が使えな

数区分ごとの実 際に回収できた施設ている．標準誤差率も宿泊者数の推計

いDMOを念頭に，その推計方法を見直データから月別の定員稼働率をそれぞと同様，5つの区分ごとに計算され，そすことで統計調査を使えるようになる

れ算出し，定員稼働率をもとにして，別の大きさに影響するのは回収率と標準

DMOがどの程度あるのか検証を加え

途宿泊旅行統計調査の個票データから偏差である．回収率が高いほど標準誤た．複数ある見直し案の中で，ここでは未回収施設の収容人数情報を収集し，差率の値は小さくなり，標準偏差は小さ拡大する区分の変更を紹介する．

いほど標準誤差率が小さくなる．区分内

現行の推計方法の欠点として，従業にある宿泊施設の収容人数が概ね似て員が少ない区分の中に，従業員は少なくいれば，宿泊者数のばらつきが小さくなても収容人数の多いビジネスホテル等

り，標準誤差率は小さくなる傾向にある．

が混ざっていると，宿泊者数の標準偏差が大きくなり，その結果標準誤差が大きく宿泊統計が使えないことが挙げられ

合計（ n =188）

使える

地域連携DMO（ n =71）
地域DMO（ n =117）

39%
13%

0
■図 — 3

使えない

23%

20

40

60

80

%

現行の統計調査が使える割合

る．一つの見直し案として，宿泊統計では宿泊施設タイプ（旅館，リゾートホテ
ル，ビジネスホテル，シティホテル，簡易
宿所，
その他の6区分）を把握していることから，宿泊施設タイプ区分別の推計を124

運輸政策研究Vol.22 2020

剛

5

−10

タイプ内の宿泊施設の規模の大小が考−15

誤差率が大きくなるDMOも存在する．

提案方法
が有効
（n =30）0−5

提案する．ただし，提案方法では，施設
慮されないため，現行の方法よりも標準
講師：栗原

標準誤差率の差%（従業員数別−施設タイプ別）■図 — 4

現行方法が有効（ n =126）

 MO別標準誤差率の差（現行ー
D
提案）

コロキウム

Colloquium

平均定員稼働率を掛け合わせて未回収施設の延べ宿泊者数を推計した．

試算結果が得られた．

4──ビッグデータでの補完によりどの程度

ここで，DMOの追加的な独自調査方

DMOが独自調査をせずに済むか？

以上から回収率100%の状態を作り出法を検討しておく．宿泊旅行統計調査を

前章までは，宿泊旅行統計調査が使し，徐々に回収率を下げながら標準誤所管している国土交通省観光庁に対しえないDMOは独自調査が必要というシ

差率がどのように変化するか検証した．

て，市町村であれば統計法33条によるナリオで話を進めたが，本章では統計

図―5はそれぞれのDMOについて，回

個票データ申請が可能である．そのた調査をビッグデータで補完することを検収率と標準誤差率の関係を従業員数区

め，最初に市町村がDMOの延べ 宿泊討する．

分ごとに示したものである．区分は1か者数と標準誤差率の推計を行い，現状分析は国内を代表する観光都市としら4に向けて従業員数が大きくなることを把握する．従業員数区分3以上の比較て札幌市を対象とする．札幌市は宿泊を表しており，区分3，4の傾きが緩やか的大きな施設は，現行の宿泊統計でも

旅行統計調査データの標準誤差率も小であることから，従業員数の多い施設

全数調査を行っていることから，市町村

さく，データの精度も高い地域である．

程，回収率が下がると標準誤差率が大が未回収施設を減らす努力で協力する

宿泊統計を補完するビッグデータとして，

きくなることが明らかになった．

ことが考えられる．区分1，2の小規模な

モバイル空間統計を用いる．本研究でシミュレーション結果を基に，DMO

施設はサンプル調査であることから，追は，2017年7月，10月および2018年2月のが追加的に独自調査すべき施設数を検加の独自調査が必要になる．方法の一計4週間分の午前4時の居住地別滞留人証した．八ヶ岳ツーリズムの場合，現状案として，市町村が追加調査すべき施設

口データを，札幌市内の主な宿泊拠点かでは従業員数区分3以上の全数調査をを抽出して調査の協力依頼をする形がら20の3次メッシュを抽出して取得した．

行っている施設でも回収率が5〜6割に考えられる．地域によっては，DMOや旅

モバイル空間統計データとの比較のとどまっており，標準誤差率は4.11%，

館組合などが協力する等の工夫ができために，宿泊旅行統計調査の個票デー

要求 精度が2.03%となっている（表 ―るだろう．市町村が新たにデータを収集

タを用いて，モバイル空間統計で取得し1）．要求精度を満たすためには，標準誤したら，延べ宿泊者数を再度推計し，追た3次メッシュごとに延べ宿泊者数を推差率への影響が大きい従業員数区分3

加調査分のデータを管理するとともに，計した．なお，本分析では，より誤差率

以上の施設は回収率100%を目指し，区DMOと観光庁にも結果をフィードバッ

が大きく推計が困難である外国人宿泊

分2以下の施設については追加的に50クすることを提案する．

者数を対象とする．
分析の結果，最初に確認できたこと

施設程度独自調査をすれば良いという
回収率
（%）

八ヶ岳

田辺熊野

100

は，メッシュ内に宿泊施設の数が10に満たないようなエリアでは，宿泊旅行統計調査では推計が不可能なのに対し，

80

従業者区分4460可能である．

1

にあたり，注意すべき点がいくつか考え

2

0

0.2

0.4

0.6

しかしながら，ビッグデータでの補完

3

3

20

データを取得できていることから，ビッグデータで宿泊者数を補完することは

1

40

モバイル空間統 計データは滞 留人口

0.8

1.0

1.2

0

2
0.2 0.4

0.6 0.8 1.0

1.2 1.4
標準誤差率（％）■図 — 5

回収率と標準誤差率の関係■表—1

D MOが独自調査で追加回収する施設数（八ヶ岳ツーリズム（要求精度：2.03%））

られる．まず，モバイル空間統計データ
であっても，宿泊施設が少なく滞留人口が少ないメッシュでは，国籍別の情報が得られないところが多い点である．本分
析によると，施設数が10を下回るような

従業員区分

施設数

現回収数

現回収率

追加施設数

目標回収率

2

1

50.0

（1 ）

100.0

メッシュでは，安定して多様な国籍の情

4

9

6

66.7

（3 ）

100.0

3

11

6

54.5

（5 ）

100.0

報が得られないことがわかった．

2

16

2

12.5

8

62.5

1

353

29

8.2

43

20.4

5

標準誤差率

コロキウム

4.11%

1.99%

次に，一定の条件の下では宿泊旅行
統計とモバイル空間統計データが乖離するという点である．表―2は宿泊統計

Vol.22 2020 運輸政策研究125Colloquiumとモバイル空間統計それぞれの外国人■表— 2

宿泊者数データの比をとったものであるほど両データが乖離することを表している．札幌市全域をみると，10月，2月の置き換え可能と考えられる．他方，全体
的に7月の乖離が大きいこと，温泉資源のある定山渓の乖離が大きい特徴が示されている．乖離が生じる可能性として，

3 次メッシュデータが極めて1に近く，ビッグデータでエリア

る．値が1であれば完全一致，1から離れ宿泊者数データの比較（宿泊統計/モバイル空間統計）
施設数2017/072017/10

2018/02

札幌市

220

1.30

0.99

0.98

定山渓

21

1.82

1.47

1.07

大通り・すすきの

119

1.26

1.04

0.86

1.13

0.75

0.88

1.71

1.12

札幌駅周辺

43

琴似・新札幌・札幌駅北11

大通り・すすきの

19

1.66

1.13

1.27

大通り・すすきの

40

0.86

0.65

0.59

大通り・すすきの

15

1.15

1.02

0.79

札幌駅周辺

22

1.17

0.67

0.87

札幌駅周辺

13

1.91

1.67

1.48

家族旅行が突出する時期と地域では，最後に提言をまとめる．まず，観光庁庁のデータが 使えないDMOについて

両データの差が生じることが考えられに対しての提言として，現行の推計方法

も，観光庁の調査を基にして補足的にる．すなわち，例えば小さな子供連れでであっても，約2割のDMOは延べ宿泊回収率増加の努力をすれば良く，完全の旅行が多ければ，宿泊旅行統計調査

者数のKPI評価に宿泊統計を使えるたな独自調査をしない方向を模索すべきでは宿泊者数として捕捉されるのに対め，要求精度を満たすDMOに関しては，である．

し，携帯電話をもたない子供はモバイル

延べ宿泊者数のデータを公表すべきで

空間統計データから欠落し，両者のデーある．また，従業員数区分による現在のタが乖離する可能性が指摘できる．

推計は，一部の地域で標準誤差率が大■栗原研究員の発表を踏まえ（清水教授）

きくなる傾向が確認されたため，施設タ
おわりにイプを考慮した推計方法等も併せて検本研究の成果は以下の通りである．

討すべきである．

宿泊旅行統計と例えばモバイル空間
統計は，それぞれいい面，悪い面があり，次に，DMOに対しての提言として，観モバイル空間統計の方は施設種別ごと

光庁のデータが使えるにもかかわらずの宿泊数はわからない，解像度によって

2）施設タイプ別に推計方法を見直すこ

独自調査をしているケースが多いことかは外国人のデータがかなり秘とくされとで2割程度のDMOで標準誤差率

ら，DMOはもっと観光庁の統計データ

る．一方で，メッシュ単位ではかなり細が小さくなり，新たに2%のDMOが宿を使うべきである．その上で，これまで

かいことが分かり，時間帯別の評価もで泊統計を使えるようになる．

宿泊者数のデータ収集に割いてきた労

きる．それぞれ一長一短がある．

1）現行の宿泊旅行統計調査が使える
DMOは全体の23%である．

3）回収率を改善して独自推計する場合，

力を地域の観光マーケティングに資する

そのため，どちらかで完全に代替する

現行の宿泊統計で全数調査である

調査等に充てるべきである．また，観光ことは現状では適切でなく，お互いいい

従業員の多い施設に関しては100%の回収を目指すべきであり，小規模な施設については20% 程度の回収をす
れば，追加的な独自調査でKPI評価が可能である．

4）ビッグデータでの補完に関しては，宿泊者数だけであれば置き換え可能であるものの，費用対効果の面で疑問である．また，一定の条件の下，宿泊
統計データと乖離するため注意が必要である．ビッグデータへの完全代替を考える場合，宿泊統計が有する施設タイプ別の宿泊客数等の貴重な情報を失うことになるため注 意を要
する．

126

運輸政策研究日本の観光統計の時空間解像度

Vol.22 2020

コロキウム

Colloquium

統計調査とビッグデータを融合した入込客推計のイメージ

統計調査とビッグデータを融合した消費額推計のイメージ

ところをとるという対応のほうが 望ま

区 別の 推 計 値を作成していくことと

しい．

なる．

・観光ビックデータのオープン化に協力すべき

更に地域観光振興組織のニーズの高これらは，ビッグデータがメインとないイベントの効果計測は，数か月のイ

り，既存の観光統計がサブに回るというベントもあれば，1日だけや1週間単位な形になると思う．いずれにしても，地区

ど，様々な期間の違いがある．宿泊旅行

別のデータを一つの統計だけ完結する，

観光庁の観光統計については，山内

統計では，最小単位が1カ月であり，1カもしくはビッグデータだけで取得すると

先生の説明により委員として関わってい月に満たないイベントの効果は，原則，いうのは非現実的である．宿泊，入込た経緯がある．しかし，DMOが使える

評価できない．
この場合は，
おそらくビッ

客，消費額と色々なデータを組合せを試

観光統計という面では，DMOに対するグデータだけで評価せざるを得ない．1

行するとよいだろう．

知識があまりなかったため，大変勉強に■コメント（兵藤先生）

なった．まず，2009年の観光庁の委員

カ月以上続くようなイベントでは，宿泊旅行統計で評価が可能である．
このよう今後の観光統計・データ整備とその利会の資料を探し出したことを話したい．

に，DMOの施策評価で，実施期間が短活用の提言

当時，このような調査を行い，それぞれ

いものはビッグデータを援用するしか○観光庁への提言

を平成22年度に取り組むということがない．

・ビックデータの組織的蓄積と利用の書かれている．しかし，このときにはまおそらく観光統計とビッグデータの連オープン化を支援すべきだ確立されていなかった．

携は，短期的には役割分担だが，長期・地域観光振興組織とのニーズの把握

一方で宿泊旅行統計調査も，観光消

的には，ビッグデータの方の技術革新がや人 材 教 育のためのコミュニケー

費動向調査や訪日外国人旅行動向調査

進み，データ量の蓄積も進むため，官民ションチャンネル設置を恒常化すべきと共通基準に基づく都道府県の観光入一体となって活用の検討をすることが実

・観光政策・施策と統計・ビックデータ

込統計の議論の中心になっていた．

現できれば，もう少し活用度合いが増えに詳しいコーディネーター人材の育成

るのではないか．具体的には，統計調査を官学挙げて考えるべきは少ないサンプル調査でサブ的な役割となり，ビッグデータがメインとなる時代○観光学教育プログラムを提供する高等教育機関への提言

宿泊旅行調査が始まったのは2007年1月からであり，観光庁が発足したのは2008年10月だった．ですから，私が関わっていた時期は多分2006年ぐらいかになるのかと思う．逆に短期的・中期的・統計・ビックデータの利活用に対するらではないかと思う．その当時から観光には，おそらく現状の観光統計を生かし意識付けを行う科目を導入すべき庁の初代長官になる本保さん，観光庁でながらビッグデータをうまく連携すると○観光振興組織への提言

は日本総研から出向されて，今，東京女いう戦略で行くのが望ましいと考えて・必須KPI（カウント）評価は観光統計

子大にいらっしゃる矢ケ崎さん等を中心と活用し，（ デジタル）マーケティング・に議論した．また，スコアラーのデータ

プロモーションのために人的・金銭的に基づいた地域の観光政策を考えるべ

も，図に示すように，ビックデータの情報

リソースを割くべききだという概念を持っていた．そして，こを統計のデータ組合わせて最終的な地○データ産業への提言の時期に今の礎となる観光データの整いる．
入込客推計や消費額推計においてコロキウム

Vol.22 2020 運輸政策研究127Colloquium

者数，47都道府県，47サンプルとして考このようなことを検討する際には，3次最近の10年を見ると，この10年間のえられる．それを国籍別にその都道府県

メッシュデータの構築ができればそれに中でインバウンドが約3倍急増することの宿泊者数の格差を年ごとに計算し，越したことはないが，誰が作業を担当すは私も想像できなかった．この10年間でその時系列がどんな変化になるかを確るかという部分は清水先生のご指摘通気づいた点をいくつかピックアップする．

認した．

りである．観光庁内で制約なしで，何か備が始まった．

まずは，インバウンドの外国人のお客結果として韓国，中国，香港，台湾をDMOからリクエストがあればすぐ返してさんのスマートフォンの標準化である．

見てみると，上に行くほど格差が大きく，くれるようになると非常に便利になるとスマートフォンは非常に普及されてきて，下に行くほど格差が小さい．大体みんな思う．

観光客はそこで情報を取得することだ

格差が小さくなっているということは，また，2次メッシュでもDMOのKPIとけではなく，自ら情報発信を行う．また，

今まで行かなかった地方にもよく泊まる

して役立つことも検討することができ民泊の一般化がある．正確に民泊を統ようになってきたということを意味する．

る．今日，栗原先生の分析にもあった札

計ではなかなか取れないので，この増ただ，韓国だけは格差が増えて，これ幌市も2次メッシュが2つぐらいあると，加により宿泊旅行統計の母集団が分かはどうやら韓国はもともと九州や大阪の随分なことがわかる可能性がある．そしりづらくなることを心配する．そして，お客さんが多くて，大阪への一極集中がて，日本人の居住都道府県が47変数としDMO制度の登場により，観光政策が目進んできたことが原因として捉えられてわかると面白い．国籍別の数は21で，に見える運営と体制が成り立ってきた．

る．タイとシンガポール，アメリカ，オース

これらを合わせると70ぐらいになる．さ

最後にはFF-Dataの 登場もある．この

トラリアの中では，アメリカは大体一定

らに，メッシュ内にある宿泊施設の数，

FF-Dataというのは，訪日外国人の消費しているが，ほかの国も大体格差が減少

従業員数，収容人数などと属性のデータ

動向調査と国際航空の旅行動態調査，しているということが把握できた．だんがあれば，それだけで横の変数が80ぐ

2つの調査を合わせて，そしてインバウン

だんと地方にもお客さんが泊まるように

らい，144行・80列ぐらいのそんなデー

ドのお客さんの国内のこの流動を推計なってきたということが，ここの分析かタを構築できる．

するという方法で，実は観光庁の調査でら明らかになった．

「観光統計のこれから」ということで，はなくて，総合政策局の幹線旅客流入

最後に，『メッシュ統計』の「宿泊旅行「観光庁統計の継続性の確保」を考え

動調査の一つのサブテーマでお願いし統計調査を使った分析」を紹介する．こる．インバウンドの増加中は項目を変えてつくってもらっているデータである．これは，栗原先生が分析されたように，宿ないで，そのまま継続してもらいたいとのデータの分析により，インバウンドの泊旅行統計の個票を使い，それぞれの思う．それから，「宿泊施設の生の声に傾

国内流動を把握することができる．

施設の住所の位置する3次メッシュに落聴」を挙げることができる．宿泊旅行統

また，宿泊旅行統計を使った修士論とし込み，メッシュ単位の宿泊施設数，計調査が始まったころ，その調査票を返文の結果を紹介する．分析の中でおもし

客室数，それから収容人数や従業者数

すときに，「 今，そちらの施設でどんなころかったのはジニ係数である．ジニ係数を集計した．

とが起きていますか」のような自由回答とは，普通は所得の格差をあらわすジニ

横浜市立大学のナノシステム研究科

欄があった．その自由回答を全部テキス

係数であるが，それを都道府県の宿泊の佐藤先生より研究成果がまとめられてトにデジタル化していた．このようなデーいる．引用された元の論文は「IEEE」とタを研究の分析に使っていたこともあ

いうアメリカの電子学会の「Conference

る．最後には，清水先生と同じことで，on Big Data」である．カンファレンス名「ビッグデータのオープン化又は低廉化」にビッグデータという名前がついたところと「分析結果や方法論の共有化」を提に投 稿された．分析の結果によると，

案する．それをもっと大きな公的な機関

2014年か2015年，日本の中で一番3次が担うチャンスがあればいいと考える．

メッシュの中で外国人の宿泊数が多いのは，新宿二丁目から五丁目のメッシュ■質疑応答だった．さらに，コブ・ダブラスの生産関

講師：兵藤哲朗

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運輸政策研究Vol.22 2020

数の結果も大変興味深い．
今後，
メッシュ

Q 兵藤先生からのコメントに対する発データの変数が多いことを加えて分析す

表者のリプライを聞かせてほしい．

ると，もっと深い分析ができると思う．

A 観光庁で観光統計を組織的かつい

コロキウム

Colloquium

ろいろな施策に使う体制作りをやってあるはずだと考えられる．このようなデータを公共財化するイメージに対すいただきたい．そのような流れを作る

状況を踏まえ，最新の情報と何か改る意見を聞きたい．

なら，側方支援をしたいと思ってい善要素があれば教えていただきたい．

A 理解している限り，このようなビジネ

る．宿泊旅行統計も消費動向調査も，A 例えば，東海道新幹線に乗って，明スをWAmazingという会社が行ってせっかくのいいものを作り上げてきたらかに外国人が多くいるのにその流いる．無 料でSIMを提 供し，位 置やので産官学で使いこなす必要がある．

動を捉えるデータがなかった．そこで，

webアクセスのデータを取ってマーケ

外国人の日本国内の流動を交通手段

ティングに使うことも可能である．そしQ 以前入込客数のデータか何かでとも含めてある程度わかるという，デーてこのようなデータを，コンサルタント

り方がまちまちで時系列に連続できタを数年前からつくるようにお願いし，が活用している．このような仕組みをないと話を聞いたことがある．純粋に

FF-Dataとして提供されている．また，公的にすると民間のビジネスを壊してその地域に入っている数を見たいとき

近年新幹線客もインバウンド客をよりしまう可能性も考えられる．なので，には利用してみたいと思っているが，重視していくことは話し始めているとこのようなデータはやはり誰が管理す

使い方について分からない部分があころである．

るかの整理が重要である．そして誰に

そして，旅行観光消費動向調査のどのように使ってもらうかの仕組みを日本人対象の調査を例えると，年間考えることが今後の課題だと認識しA 共通基準をつくる当時は，それぞれ26,000サンプルである．これは，運輸ている．

の都道府県で独自のやり方をやって局単位ぐらいで集計しないと使えない

いて相互比較をできなかったので観ぐらいの量であり，幹線交通の流動

Q 以前自治体との相談を受ける機会

光庁が基準を出して共通のやり方でを分析するためには，モバイル空間統があって，宿泊税や入湯税の導入や値実施してもらうことを検討した．しか計みたいなデータが活用できる可能上げによる効果について話し合った．

し，現実には既存の方法をある程度性もあると考える．特に，このような問

このように，宿泊税の効果分析に対し踏襲して，最小限の労力で入込客数

題意識に対しては多様なデータを連て観光データはどのように使っているを推計することで落ち着いたのが実携することにより，分析の幅が広がるかを知りたい．

態であった．

ことが期待される．特に，交通と観光

A おそらく，宿泊税の金額で客が減るのデータ連携についてはそうである．

ようなことはないとは思うが，そういうる．使い方などについて教えていただ
きたい．

ことが客足に影響したかどうかは結Q 整備新幹線の建設の財源について
いろいろ検討しているが，観光との関Q JICAのリンケージプログラムにより

局は入込客数や宿泊の数で把握する係がまだわからない部分がある．例え

インドネシアの観光庁の方との話で，ことはできる．海外のDMOは宿泊税

ば，貸付料の期間を延長したらどうか

ビッグデータを入れられる可能性につやホテル税の収入を財源に様々な活という議論で，貸付料の範囲をもう少いて話す機会があった．そこで，観光動をして，種々のデータを利用して観し広げてJRの受益を少し広げたらど客にただでSIMをあげたり出国税を光が地域経済に与えるインパクトを分うかという議論が出てきている．
2012

ただにするなどの特典をつけて，その析し，地域にとっての観光産業の意義

年の資料によると観光関係のインバ代わりにGPSデータをトレーシングでや重要性をアピールしている．

ウンドは入っていない．札幌，金沢，きることを考えた．このようなものは長崎などが入ってくれば大きい影響が見当はずれなのか．また，このようなコロキウム（とりまとめ：栗原剛，崔善鏡，新倉淳史）

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