技術的背景

や画像・動画からなる「非構造化データ」に加えて、今日では音声てきているが、こうした「構造化的とした顧客情報の分析は行われの効率化や商品開発などを主な目のことを言う。これまでにも物流が困難な大量の（※１）データ群」の一般的な技術では取り扱うこと

ビッグデータとは、「これまでれ、（センサーデータ）、ツイッタ

る行動は乗降ごとにすべて記録さなど）を使っていカード（ Suica
るなら、駅から電車に乗り移動す推薦している。また、交通系ＩＣ

分析し、一人一人に合った商品を（クリックストリームデータ）を世界中から集めた膨大な閲覧履歴

いう経験はないだろうか。同社は実際に関心のある商品で驚いたと

度で処理できるようになった。

ビッグデータをこれまでにない速登場により、先に紹介したようなＩＴ技術の進歩、主に「 Hadoop（ハドゥープ※頁左下で説明）」のすべてが、ビッグデータである。

商品を知ることができる。これら入れたものの購入に至らなかった

ここからは店頭で買いものカゴに性が大いにある。

力的な観光地づくりができる可能ではなく「個」を把握し、より魅でも、顧客を一括りにした「層」から熱い視線が注がれている。ビ

識を探れるようになったと各業界行動の見える化に成功し、潜在意

これまで把握が難しかった消費者

城崎温泉「ゆめぱ」

FeliCaチップを内蔵したICカードや携帯電話を、外湯の入場券として使えるシステ
ム。宿泊客の行動データを集約すること
で、ユーザーの行動を先取りし、温泉街での販促に活用

ウェザーニュース

約30万人の有料会員「ウェザーリポーター」からの投稿データをもとに、簡易版の気象レーダーを作成。GPSデータや撮影された画像データも分析し、より精度の高い天気予報を発信

まめ知識

ハドゥープ

ビッグデータ解析のための革新的なオープンソースソフト（設計図公開・無料）。
従来のシステムでは不可能だった大量のデータを分散処理することで高速に処理できる。規則性やルールを見出す「データマイニング」に向いている。また、安価なＰＣサーバでも利用できるため、誰でも使うことができる

Hadoopとは？

16September 2012

新たな観光地を発見
個人旅行者の足跡を実態把握

ビッグデータを読み解くと個人旅行者の動きが分かる！
イラスト＝市川彰子

今まで把握しづらかった個人旅行者の動きを、観光地の入場数などの「点」ではなく、行先をたどった「線」で把握できる時代がやってきた。今回の特集では、「北海道個人旅行」を例にとり、観光に携わるたくさんの人に「ビッグデータの活用」について提案する。

データ」と呼ばれるデータが爆発

ーでは１日あたり２億５０００万

ビッグデータを分析することで、的に増加してきている。

（ソーシャルデータ）。これらに全

いるかもしれない（映像データ）。

で商品を探して
例えば
Amazonいるときに、「この商品をチェッ

く触れていなくてもコンビニエン

ビッグデータの活用事例

ッグデータを活用すれば、観光業

クした人はこんな商品もチェックスストアの防犯カメラには映って件ものつぶやきが発生している

しています」と表示され、それが消費者の行動を把握する手段として昨今、注目を浴びている「ビッグデータ」とは何か。
観光市場においても活用が期待されるこの技術について
まずは知ることからスタートしたい。

とーりまかしプロジェクトリポート

ビッグデータの活用※１ 数十テラバイトから数ぺタバイト程度という見解が多い。テラは10の12乗。ぺタは10の15乗。

業界的背景増加する個人旅行需要

国と比較するとパック旅行比率が実際に北海道への旅行方法は、全

個人旅行の場合、これらを一元管

行会社が把握していた。しかし、場所、好まれる旅の傾向などは旅宿泊場所、周遊エリア、立ち寄りの行動把握だ。これまでであれば、在、難しくなっているのが旅行者

個人旅行客が大多数を占める現え、新たなニーズを見つけ出すこ

らは個人旅行客の日中の動きが見も増えている。こうしたデータかて位置登録をしながら旅をする人

ームを楽しむために、携帯を使っ

知人に居場所を伝える目的や、ゲある。そのほか、ＳＮＳを通じて交通と宿泊がセットになった「パック旅行」には
価格的魅力のあるものも多い。しかし、現状では個人旅行比率が増加している。個人旅行時代、
顧客ニーズを掴むために有効な手段の一つがビッグデータだ。

高めだ（図２）。

とができるかもしれない。今回は、

つわるビッグデータを解析した。

ある北海道に着目し個人旅行にま

全国比でパック旅行比率が高めで理できるセクションがない。

越えて今、個人旅行が選ばれつつ

しかしこうしたメリットを乗りまずは左のグラフを見て頂きたある。仮説としては、「旅行に期

パック旅行の減少と、個人旅行の増加
ＬＣＣ就航で拍車がかかるい。これはじゃらん宿泊調査から待するものがかつてより細分化さつのビッグデータである、じゃら

抜粋した、「個人旅行とパック旅れたこと」「名所はすでに訪れた
そこで、本特集のテーマであるんnetの宿泊実行履歴とコロプ

自宅のＰＣからＬＣＣの航空券と宿泊先を予約。マイカーで空港まで行
き、携帯で人気の名所を調べながら、時々、位置情報登録をして旅をする。この場合、旅行客の情報を一元管理できている箇所はないが、実は旅行中にたくさんの情報を残してくれている。

図2 全国パック旅行、個人旅行比率と北海道のケースの比較

全国パック旅行
10.7％

全国

北海道
個人旅行
78.0％

北海道

北海道
パック旅行
22.0％

全国個人旅行89.3％

まずは次頁にて今回使用する２行の比率の推移」である（図１）。

ためもう一歩踏み込んだ観光を求

ビッグデータの活用がキーになる。

個人旅行の動きを把握するためにビッグデータがキーに

ここからはすでに約9割の旅行客

めていること」「ネットの普及に

September 201217

が個人旅行を選択しているという

出典：じゃらん宿泊旅行調査2012

ラの保有する位置情報登録データ

個人旅行の場合

たとえパック旅行で旅をしていな「パック旅行」として旅を購入し決められたルートを旅行する場合、いわゆるモデルコースを周遊することも多く、行動が把握しやすかった。加えて、旅行後にアンケート回答することなどもあり、旅行者の情報は旅行会社に蓄積されていた。

より個人手配の手段が増えたこ

パック旅行の場合

こと、
加えて緩やかだが確実な「個

出典：じゃらん宿泊旅行調査2006〜2012※パック旅行とは、宿泊施設と交通費の内訳がわからない形のパッケージ商品と定義。
※個人手配旅行とは、個人で宿を手配した旅行と定義。旅行会社を通して宿を手配した場合も含む。

の詳細を紹介したのち、これらを10.7

くとも、個人旅行客はさまざまな

89.3と」などがあるだろう。また、近

11.4

2012

人旅行者の増加傾向」が見てとれ

11.9
88.6

分析することにより、個人旅行者

88.1

2011

ところでデータを残している。例

2010

年のＬＣＣ新規参入もこの流れに12.5る。パック旅行には価格的魅力の

87.5の夜の滞在と昼の移動を読み解い

13.1

2009

えばじゃらんnetには、 年間

86.9

拍車をかけ、個人旅行需要の増加

13.1

2008

あるものが多く、特に遠方への国

13.3
86.9

ていく。

86.7

2007

6020万人泊分の予約データが2006

はもはや不可逆と言えるだろう。

個人旅行※

100
80
60
40
20
0（%）

パック旅行※

内旅行ではそのメリットが大きい。

図1 個人旅行とパック旅行の比率の推移

じゃらんnetとコロプラが共同調査！

夜の滞在を「宿泊履歴」から昼の移動を「位置情報」から読み解く
観光業においても、さまざまな可能性を秘めているビッグデータ。具体的には何が分かるのか。
宿泊に関する情報を保有する、「じゃらんnet」と、日中の移動に関する情報を持つ「コロプラ」が力を合わせ、北海道の個人旅行者の動きをあらゆる側面からリサーチした。

分析

分析

昼の移動が分かる

夜の滞在が分かる

コロプラ とは？

じゃらんnet とは？

コロプラとは会員数300万人のゲームユーザーを持つ、
携帯電話の位置情報を利用したゲーム。
位置登録をすることでゲームの醍醐味が増すため、2012年8月末時点で累計15億回の位置登録。

会員数1032万人、年間予約受付人泊数6020万人泊にのぼる、旅の予約サイト。
登録時に属性を入力しているため、2000年11月のスタートから今までの詳細な旅のデータが蓄積されている。

※位置情報データは統計処理をしており、ユーザー個人を特定できるものではありません。

じゃらんnetプロフィール

コロプラプロフィール※2011年7月〜2012年6月調べ

プラットフォーム登録会員数300万人（2012年8月末時点／ゲームユーザー）
スマホアプリインスト数
1300万件（2012年8月末時点）
これまでに位置情報登録が行われた回数 15億回（2012年8月末時点）
ユーザーの総移動距離168億km（2012年8月末時点）

会員数
1年間の予約受付人泊数
月間平均訪問数
宿泊プラン件数
年間クチコミ掲載
契約施設数
宿泊施設写真件数

位置情報を利用する代表的なゲーム例
キャリー・ストーリー
コロニーな生活携帯電話の位置情報送信機能を利用したシミュレーションゲーム（通
称：位 置ゲー）。
ユーザーの移 動
距 離に応じてゲーム内通貨がもら
え、自分のコロニー（街）を育てていく街育成ゲーム。

ユーザーの移動でキャラクターを育て、ストーリーをクリアしていく育成 型の 位置ゲー
RPG。100種類
以上のキャラクターの中からお気に入りのキャラクタ
ーをおともに旅に出よう！

1032万人（2012年2月現在）
6020万人泊1014万人（2011年）
149万651件
87万件（2011年）
2万2462軒
185万件

共同調査概要目的／北海道個人旅行客の動きを探るためのビッグデータ解析調査
協力／コロプラ・じゃらんnet
対象期間：2011年4月1日〜2012年3月31日

調査方法

どうして、昼の移動が分かるの？
株式会社コロプラは上記「コロニーな生活」のように、位置登録を行うことで展開するゲームを多数運営しているため、会員による位置登録情報が日々収集されている。またそこで得られた情報は「コロプラおでかけ研究所」で整理保有しているため、ここから旅行者の昼の移動を読み解くことができる。

旅ビッグデータで個人旅行の実態を把握

今回は、北海道への個人旅行者の動きを読みとくことを目的に「じゃらんnet」に蓄積されているデータと、「コロニーな生活」などの位置ゲーを通じて膨大な位

置情報データをもつ「コロプラ」

がそれぞれの強みを活かした分析を行った。

じゃらんnetには年齢、性別、居住地などの情報が事前登録されている会員が1032万人おり 、

のべ6020万人泊分の予約デー

タや、検討したが予約をしなかった宿、予約したがキャンセルした宿、など膨大な情報がある。

コロプラには300万人のゲー

ムユーザーがおり、これまでに億回の位置登録がされている。こ

こからは「どこを訪れたか」だけではなく、「どのように移動したのか」についても読み解くことができる。これら２つのビッグデー

タより、じゃらんnetからは個

人旅行者の「夜の滞在」を、コロ

プラからは個人旅行者の「昼の移動」が見えてくる。まずは次頁からじゃらんnet宿泊実行履歴を分析した結果を見ていきたい。

15

じゃらんnet／会員登録時の属性と約6020万人泊の宿泊予約履歴より、主に宿泊地にまつわる個人旅行の動きを検証。
コロプラ／300万人、15億回の位置登録情報から、主に個人旅行客の日中の動線を検証。

September 201218

道内旅行者と南関 東 か ら の旅行者の北海道旅での行動 を 比 較

分析

じゃらんnet

2

9.3％
6.6％

埼玉県

5.2％

千葉県

4.4％

25.5％

表1 居住エリアによる宿泊エリア選択の違い

北海道居住者
転泊

宿泊順は
問わない

同じ地域
に宿泊

8,189件

網走・北見・知床／釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路
釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路／帯広・十勝
函館・大沼・松前／洞爺・登別・苫小牧

354件
旭川・層雲峡／札幌
340件
函館・大沼・松前／札幌
釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路／網走・北見・知床 288件

684件
588件
349件

5,477件

12月
～2月

連泊

南関東居住者

9,045件

7月～9月

2,281件

釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路／帯広・十勝
洞爺・登別・苫小牧／札幌
網走・北見・知床／旭川・層雲峡

函館・大沼・松前／札幌
旭川・層雲峡／札幌
小樽・キロロ・積丹／札幌

433件
246件
237件

18,608件

7月
～9月

133件
109件

札幌（2泊）
函館・大沼・松前（2泊）
網走・北見・知床（2泊）

2,359件
1,320件
867件

13,979件

12月
～2月

139件

12,700件

札幌（2泊）
函館・大沼・松前（2泊）
網走・北見・知床（2泊）

個人旅行者の宿泊地域分析

宿泊履歴
データで見る

北海道を個人旅行する人の行動に、「旅行者の居住地ごとの違い」「季節による違い」があるのか。じゃらんnetの宿泊実行履歴から、北海道を 泊以上旅した際、実際に宿泊している地域を挙げた。

北海道を旅している個人旅行者

は ・ ％が道内居住者。続いて、東京、神奈川、埼玉、千葉と、南

5

1

を
読み解く

41.1％

東京都

出典：じゃらん宿泊旅行調査2012

25

41

40
（％）

北海道
神奈川県

関東居住者が続き、 ・ ％（図303）。そこで、この異なる２エリ

20

アから旅をする個人旅行者の行動

1を比較することにした。

（表 ）は、「北海道居住者」、「南10

関東居住者」が転泊（地域をかえ

0て 泊以上宿泊）した場合の夏と2冬の宿泊エリア選択の比較と、同

じく連泊（同じ地域に 泊以上宿

泊）した場合を比較したもの。特9に転泊において、違いが大きく表れている。 月～ 月、夏シーズンの第１位で比べてみよう。北海道居住者は網走エリアと釧路エリアを転泊しているのに対し、南関東居住者は、旭川エリアと札幌エリアを訪れている。そのまま第２図3北海道を訪れている
旅行者の居住地ベスト5

7

21,423件
365件
234件

4,359件

札幌（2泊）
函館・大沼・松前（2泊）
旭川・層雲峡（2泊）

札幌（2泊）
函館・大沼・松前（2泊）
旭川・層雲峡（2泊）

2,466件
863件
765件

933件
53件
81件

調査概要：じゃらんnet蓄積データより。対象期間は2011年4月1日〜2012年3月31日。件は連泊した旅行数を表す。
※連泊転泊の定義：連続した日程による同一人物による2泊以上の予約を連泊と呼ぶ。この時、2泊目の宿泊エリアが代わった時を転泊と呼ぶ。
つまり、札幌Ａホテルから札幌Ｂホテルに移ってもこれは連泊扱いとなる。
※エリアはじゃらんエリア区分を採用。じゃらンnetエリア区分はこちらを参照ください。http://www.jalan.net/ikisaki/map/hokkaido/index.html

位を見ると北海道居住者は釧路エリアと帯広エリアを訪れているのに対し、南関東居住者は、函館エリアと、札幌エリアを訪れている。

このように、北海道居住者の転泊

旅行は「道東エリア」が多いようだ。これは、北海道民のうち3割は札幌に住んでいるため、知床へ足を延ばすには7時間程度かかり、道内であっても1泊では難しく移動をしながら2泊くらいはしようという選択になると考えられる 。

一方、夏の南関東からの旅行者は、動物園と札幌、という分かりやす

い転泊傾向が見られた。冬を見ると、南関東の人は道東を旅しておらず、理由は雪道の運転を敬遠しレンタカー移動を選ばず、Ｊ Ｒ移動が多くなるため、札幌とセットの転泊が多くなっているのではな

いかとの仮説が立った。連泊はどうか。北海道居住者にとって冬は、農家の方が比較的旅行に行ける時期であり、この時期を使って道東から札幌方面へ来ているのではな

いかとの予測がされたものの、本

September 2012

データのみを分析した場合、旅行者の居住地による連泊動向に差異は少なかった。これをさらに読み解くために次はコロプラ社の位置情報をみていくことにする。
19

13.7％
（1位）

7.1％
（4位）

北海道

3.4％
（8位）

3.2％
（8位）

6.5％
（3位）

3.8％
（7位）

宿泊の定義：日をまたいで（通勤・通学などの）ルーティンな行動範囲を外れて位置登録をされた場合を宿泊とみなす

6
5

13

連泊の場合、 ・ ％が斜里町を住・夏・連泊では ・ ％に留ま

釧路市 1.3％

5）。この傾向

弟子屈町
1.5％
釧路市 1.3％

羅臼町
1.3％

2

っている（図 と斜里町
6.5％

れやすい観光資産」だということが分かる。

大空町、紋別、釧路の数値が高いのはここに空港があるためで南

愛別町 1.2％
当麻町 1.2％

大空町
4.1％

関東から知床へ向かう際には、こ

岩見沢市 1.3％

れらの空港を利用している可能性が高いことが考えられる。

株式会社コロプラは、個人情報保護法に基づき、個人情報を厳重に管理しており、個人を特定できる情報を、第三者へ承諾なしに提供することは一切ありません。
上川町
北見市
位置情報は統計処理を施しており、個人を特定できる情報は一切含まれ2.3％ていません。また、全ての文章および画像の無断転載、転用を禁止します12.2％
美唄市 1.1％

美幌町 4.1％
網走市 8.1％
小清水町 2.4％
清里町 1.3％

7

分析

コロプラ

位置情報
データで見る❶

個人旅行者の行動範囲と商圏

3.7％
（6位）

1

を
読み解く

位置情報データからは、個人旅行者の日中の行動が見えてくる。
居住地や季節による行動範囲の違いを分析する。

9.9％
（3位）

である北海道居住者と南関東居住

南関東

2

知床エリアでの旅行者の居住地別

冬2泊以上訪れているのにたいし、北海道居夏2泊以上者を「 泊・連泊」、「夏（ 月～

冬1泊

12

行動範囲の違いを探る。

夏1泊

9

月）
・冬（ 月～ 月）」に分け

表2 網走・北見・知床エリアに宿泊した南関東、北海道居住者が世界遺産、知床のある斜里町で位置登録したエリア別順位

左のマップはコロプラ社の位置

弟子屈町
1.5％
釧路市 1.3％

世界遺産 は 遠 方 か ら の旅行客を 呼 べ る 観 光 資 源

羅臼町
1.3％

※位置情報データは統計処理をしており、ユーザー個人を特定できるものではありません。

滝川市 1.3％
位置情報および個人情報の取り扱いについて
砂川市 1.6％て分析し、個人旅行者の行動傾向

斜里町
6.5％

夏

遠軽町 5.0％

情報ゲームユーザーにより位置登

大空町
4.1％

釧路市 1.3％

旅行者の位置情報登録を対象に、日・市区町村ごとに、個人のユニークな位置情報登録回数を集計。
（ただし、札幌市内でＡさんが1日の間に５回登録しても１カウントＡさんが旭川市と札幌市で位置登録したらそれぞれ１カウントとする）。すべての人の総位置登
佐呂間町 2.8％
録数を分母に、その地区の位置登録数を分子にし湧別町 1.8％て％で表示し、0.1％以上のエリアを色づけし地域の旭川市 2.9％
紋別市 3.0％
位置登録の多さをヒー
トマッ
プで表現した。
深川市 1.5％

ここまでじゃらんnetより個

北見市
12.2％

調査概要

4

1

愛別町 1.2％
当麻町 1.2％

岩見沢市 1.3％

は宿泊数、季節が変わっても同じ

美唄市 1.1％

2を探る。まずは連泊から見ていく。

上川町
2.3％

録がされた回数を市区町村単位で

旭川市 2.9％
深川市 1.5％
滝川市 1.3％
砂川市 1.6％

人旅行者の夜の滞在についてをみ

美幌町 4.1％
網走市 8.1％
小清水町 2.4％
清里町 1.3％

佐呂間町 2.8％
湧別町 1.8％
紋別市 3.0％
遠軽町 5.0％

ことが言えた（表 ）。これにより、図5 北海道居住・夏に網走・北見・知床エリアに連泊した人の行動範囲違いが見えてきたのは、世界遺夏その多さによって色分けし表した

標津町
1.6％

てきたが、ここからはコロプラの

中標津町
1.6％

標茶町 1.3％
釧路市 2.3％
釧路市 2.3％

知床は「近隣旅行者よりも遠方
（南

大空町
6.5％

北見市 9.4％
津別町 1.2％
弟子屈町 3.5％

千歳市 1.1％

羅臼町
5.9％

産、知床のある「斜里町」を訪れ

旭川市 1.8％
上川町 1.3％

も の（ 詳 細 は 調 査 概 要 を 参 照 ）。

斜里町
13.7％

保有する位置情報から、日中の移

美幌町 3.2％
網走市 11.2％
小清水町 2.8％
清里町 1.3％

佐呂間町 2.7％
湧別町 1.4％
紋別市 3.4％
遠軽町 2.9％

関東）からの来訪者に関心をもた

20.0％以上
17.5％ ＜ 20.0％以下
15.0％＜ 17.5％以下
12.5％＜ 15.0％以下
10.0％＜ 12.5％以下
7.5％ ＜ 10.0％以下
5.0％＜ 7.5％以下
2.5％＜ 5.0％以下
1.0％ ＜ 2.5％以下ている率の差。南関東居住・夏・図4 南関東居住・夏に網走・北見・知床エリアに連泊した人の行動範囲

引き続き、北海道来訪 位と 位

2

網走・北見・知床エリア
動を見ていく。まずは網走・北見・2

位置情報データ

7

September 201220

位置情報データ

札幌エリア

70

％

％

千歳市 6.9％
苫小牧市 1.1％

夏

04+※位置情報データは統計処理をしており、ユーザー個人を特定できるものではありません

表3 南関東からの旅行者が、札幌連泊時に小樽、旭川で位置登録をした割合
1泊

1泊以上

小樽市

1.4％

1.86倍に増加→2.6％

旭川市

0.7％

2.57倍に増加→1.8％

北海道旅行
ビッグデータ
読み解き会

今回のビッグデータに関する調

千歳市 6.9％

らん﹂編集部と議論した︒

岩見沢市 2.0％
江別市 1.８％
札幌市厚別区 4.5％
札幌市清田区 2.1％
北広島市 4.0％

まずは︑網走エリアについて︒

人は羅臼町まで行ってるんですね︒

三笠市 1.1％﹁斜里町だけではなく︑南関東の

旭川市
1.8％

この２つの町のあたりをいわゆる〝知床〟と言うんですが︑ここには横断道路があるんです︒大型温札幌市白石区
5.4％

泉宿があるのが斜里町サイドなの

札幌市東区
3.8％

で︑道内の人はそちらばかり行っている様子が分かりますね﹂﹁観光地のわりに阿寒湖︵釧路市︶はあんまり行かれてない様子です札幌市中央区 17.0％
札幌市南区 2.3％
札幌市豊平区
５.1％
September
2012
恵庭市 3.6％

ね﹂﹁北見︑網走あたりの道内居住者２泊はビジネス需要ですね﹂

数値データが示す理由や︑仮説が︑それぞれの立場から次々に上がる︒

続いて札幌エリアについてのデー

タを見てもらった︒﹁関東からの人は積丹半島にほとんど行っていないみたいだけれ⬇

21

札幌市北区 5.8％
札幌市手稲区 2.2％
札幌市西区 4.0％
小樽市 2.6％

深川市 1.4％
滝川市 1.３％
砂川市 1.5％
美唄市 1.3％「北海道じゃらん」編集部
札幌駅前を拠点に、道内の皆さんに向けて北海道旅情報を届けています！

札幌市と千歳市での位置登録が総・6

回数の約 ％を占めており行動範48囲が非常に狭い。一方で連泊した

7

2

・

場 合 を み る と 、 小 樽（

・

1

1

連泊する と 近 郊 の 都 市 へ も足が延び る

旅行者の居住地によって昼の移％ ） や 旭 川（

0

↓

7

↓ ・ ％）での位置登録回数が6

動に差がでることが分かった。そ1

れでは、同居住地で泊数が変化し増える（表３）。左の図 と で

札幌市中央区 17.0％
札幌市南区 2.3％
札幌市豊平区 ５.1％
恵庭市 3.6％

た場合の日中の移動はどうなのだ

岩見沢市 2.0％
江別市 1.８％
札幌市厚別区 4.5％
札幌市清田区 2.1％
北広島市 4.0％

1

は夏のデータを紹介しているが 、

札幌市白石区
5.4％

1

ろうか。同じエリアに 泊した場

三笠市 1.1％

この傾向は冬でも同じであった 。

旭川市
1.8％

札幌市東区
3.8％

合と連泊した場合の行動範囲の差

深川市 1.4％
滝川市 1.３％
砂川市 1.5％
美唄市 1.3％

その他、北海道居住の旅行者の場

図7 南関東居住・夏に札幌エリアに連泊した人の行動範囲

を札幌エリアで検証する。南関東

夏合、南関東居住の旅行者と比較し苫小牧市 1.3％

を居住地とし夏に札幌を訪れた旅

千歳市 13.9％て 泊旅であっても行動範囲が広査データを持って︑北海道観光情

札幌市厚別区 6.8％
札幌市清田区 2.4％
北広島市 6.3％

行者の 泊旅と連泊の行動範囲のく、これは札幌を拠点に自家用車

1

札幌市中央区 19.6％
札幌市南区 1.8％
札幌市豊平区 4.8％
恵庭市 6.4％

札幌市北区 5.8％
札幌市手稲区 2.2％
札幌市西区 4.0％
小樽市 2.6％

違いを比較した。南関東を居住地

札幌市白石区
5.8％

報 を 提 供 し て い る﹁ 北 海 道 じ ゃ

札幌市東区
3.5％

移動をしているためと考えられる。

04+

札幌市北区 5.8％
札幌市手稲区 1.6％
札幌市西区 2.6％
小樽市 1.4％

20.0％以上
17.5％ ＜ 20.0％以下
15.0％＜ 17.5％以下
12.5％＜ 15.0％以下
10.0％＜ 12.5％以下
7.5％ ＜ 10.0％以下
5.0％＜ 7.5％以下
2.5％＜ 5.0％以下
1.0％ ＜ 2.5％以下とする旅行者は、札幌 泊の場合、

図6 南関東居住・夏に札幌エリアに１泊した人の行動範囲

7.4％

1.0％

松前町 1.9％

位置情報データ

函館・大沼・松前エリア

冬※位置情報データは統計処理をしており、ユーザー個人を特定できるものではありません

冬足が延びるのは納得です︒旭川まで行っているなら︑実は富良野・美瑛までもすぐなので是非︑行っ

続いて︑函館エリア！

てほしいですね﹂

行動している人が多いようですね︒﹁南関東からの人は函館市だけで直行直帰﹂﹁残念ですが冬の観光

資源の少なさを物語っていますね︒

冬の海岸線は道民でも運転するのを躊躇するエリアです︒反対に︑

夏は海沿いを走っていけるから最高のドライブエリア！﹂﹁せたな

町からは奥尻に行くフェリーが出ています︒夏にある程度位置登録されているのはそのせいですね﹂

千歳市
1.0％

地上に上がったところで位置登録

札幌市中央区
1.2％﹁知内町は青函トンネルの出口︒

している人が多いようですね﹂﹁北斗市・木古内町のあたりには新幹線が通ることになっています︒その後︑どうなるかも楽しみですね﹂うレジャースポットがあり︑森町﹁八雲にはハーべスター八雲といど実はウニが最高に美味しいとこ

木古内町 1.5％

氷の祭典」というイベントが行わ

函館市 20.7％

北斗市
6.0％

10

定で一定の位置登録率を獲得して木古内町 2.6％
知内町 1.7％には濁川に知る人ぞ知る秘境温泉

ろで︑道内の人は結構行っていま

7.5％ 〜 10.0％
5.0％ 〜 7.5％
2.5％ 〜 5.0％
1.0％ 〜 2.5％

函館市 52.7％があります︒道民の位置登録が多いのはそのせいでしょう﹂

やはり︑データとそれを読み解く素地となる事前情報が揃ってこ

そ︑鬼に金棒︒一歩も二歩も踏み込んだ示唆が得られた︒

れる。こうした情報が遠方からの

七飯町 4.3％

いるところが、森町である（図 ）。

20.0％以上

森町
3.4％

す﹂
﹁旭川までは比較的運転しや

登別市 2.2％
室蘭市 2.3％
伊達市 2.8％

17.5％ 〜 20.0％
登別市 1.4％
15.0％ 〜 17.5％
室蘭市 1.5％
12.5％ 〜 15.0％
伊達市 1.7％
10.0％ 〜 12.5％

伊達市
1.7％

飛行場の あ る 都 市 は直行直帰 型 に な る

苫小牧市
2.9％

森町
6.1％

苫小牧市
1.2％

八雲町 2.8％

千歳市
2.3％

長万部町
6.7％

千歳市
1.0％

八雲町 7.5％

長万部町
3.3％

22

札幌市中央区
2.1％
伊達市
2.8％

長万部町
3.3％

北斗市
6.7％

すいエリア︒２泊するとここまで

札幌市中央区
1.2％

鹿部町 2.9％
七飯町 6.4％

旅行者にも届けば新たな観光ニー

20.0％以上
17.5％ ＜ 20.0％以下
15.0％＜ 17.5％以下
12.5％＜ 15.0％以下
10.0％＜ 12.5％以下
7.5％ ＜ 10.0％以下
5.0％＜ 7.5％以下
2.5％＜ 5.0％以下
1.0％ ＜ 2.5％以下

図9 南関東居住・冬に函館・大沼・松前エリアに連泊した人の行動範囲

森町
3.4％

ここには大沼公園があり、冬場は夏

松前町 1.9％

八雲町 2.8％

September 2012

図10 北海道居住・冬に函館・大沼・松前エリアに連泊した人の行動範囲

木古内町 3.9％
知内町 2.6％

伊達市
1.7％

ズが生まれる可能性もある。

函館市 38.9％

北斗市
7.4％

上ノ国町
1.0％

スキーをすることができ、「雪と

鹿部町 1.5％
七飯町 6.8％

江差町
1.9％

３つの図を比較すると函館エリ）。

9アに宿泊する南関東からの旅行者と8の多くが函館市で位置登録をして

い る こ と が 伺 え る（ 図

これは札幌から函館の距離が遠く、車や電車での移動が容易ではない

ことや東京から函館までの空の交通が便利なこと、函館市に人を引き留めるだけの観光資源が凝縮していることなどが考えられる。こうした傾向は冬になるとより顕著

登別市 1.3％
室蘭市 1.4％
伊達市 1.2％

森町
3.9％

であり、夏には動きが見られた函

苫小牧市
1.2％

せたな町 1.1％
八雲町 3.4％

厚沢部町
1.5％

千歳市
1.1％

館市以西への広がりが冬には緩や

長万部町
2.8％

伊達市
1.2％

かになっている。

洞爺湖町
1.5％

そんな冬でも、北海道居住者限

図8 南関東居住・夏に函館・大沼・松前エリアに連泊した人の行動範囲

.0％
.5％
.0％
.5％
.0％
.5％
.0％
.5％

0.0％以上7.5％ 〜 20.0％
5.0％ 〜 17.5％
2.5％ 〜 15.0％
0.0％ 〜 12.5％
7.5％ 〜 10.0％
5.0％ 〜 7.5％
2.5％ 〜 5.0％
1.0％ 〜 2.5％

木古内町 3.9％
知内町 2.6％

苫小牧市
1.2％
登別市 1.4％
室蘭市 1.5％
伊達市 1.7％

担当
研究員より

を
読み解く

夏の
新名所？
美幌峠

分析

屈斜路湖が見下ろせて、ネイ
チャーカメラマ
ンに人気

コロプラ

じゃらんリサーチセンター
研究員

冬の
新名所？
川湯温泉

個人から新たなトレンドが生まれる時代に有効な手法

位置登録の多い場所から、新名所を発見新名所は誘客の目玉になる。そうはいっても観光資源は有限であり、自分達が身を置いている観光

地の魅力というのは、そこに住む人こそ気が付きにくいものでもある。そこで、再びコロプラの位置

置情報登録から、「今、本当に訪れられている観光地」をあぶり出した。すると、北海道居住者にはよく知られており、南関東居住者

は南関東居住者、

4には知名度がない観光スポットが存在した。表北海道居住者が、冬に釧路エリア

にて位置登録を行った箇所の回数

順ランキング（詳細は調査概要を

表4 釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路
エリアで冬に位置登録された場所
南関東居住者
1 阿寒温泉

北海道居住者
幣舞橋

2 釧路フィッシャーマンズワーフMOO 阿寒温泉
3 和商市場

和商市場

4 阿寒湖遊覧船

阿寒湖遊覧船

5 幣舞橋

川湯温泉

6

丹頂鶴自然温泉

7

美幌峠

8

硫黄山麓の噴煙9釧路市こども遊学館

調査概要：コロプラの持つ位置情報を利用して、北海道旅行者
における、北海道居住者と関東居住者の来訪観光スポットの違いを抽出。2011年11月〜2012年2月までの間に釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路エリアで位置登録された回数を順位分けした。
（Ｐ
ＯＩ・ポイントオブインタレストから100m以内で測定）※位置情報データは統計処理をしており、ユーザー個人を特定できるものではありません

一方にのみ見られたスポットである。北海道居住者の方が名所を多く知っている様子が分かる。このエリアに詳しい人いわく、夏の美

幌峠からの景色は格別だという 。

また、川湯温泉は知る人ぞ知る秘湯。こうした情報をもっとＰＲできれば、南関東やその他エリアから誘客できる可能性がある。

September 2012!!

釧路・阿寒・根室・川湯・屈斜路参照）。色づけされている箇所は

23

川湯温泉はテ
レビが壊れるくらい 硫黄の強い秘湯情報を利用して、個人観光客の位

かつては、消費のトレンドは、事業者側から消費者側へと提供されるものであった。事業者側が新しい製品やサービスを作り出し、消費者は、購買意欲をかきたてられて消費を行うという流れだ。例
えは古いが、高度成長期までさかのぼれ
ば、その時代には「家電の新・三種の神器」とも呼ばれたカラーテレビ、冷蔵庫、自動車が「豊かな生活」の象徴として喧伝され、国民の多くが憧れ、それらの商品を手に入れたいと願っていた。旅行市場
においても、映画の大ヒットを背景に、おしゃれなリゾートライフ・若者のトレンドとしてスキーブームが巻き起こったように、事業者側からの働きかけ・仕掛けによって、多くの消費者が動いた時代があった。
現在は、かつてのようなみな横並びの物欲が薄れ、嗜好・ニーズも多様化した
消費成熟社会だといわれている。このよ
うな社会にて、マスの消費者が動く商品
や旅行トレンドというのは生まれづらくなってきている。さらには、事業者が生み出したものを消費者が受け止めるだけではな
い、逆の流れが生まれている。それは、消費者が新たなトレンドを生み出し、事業者側が追いかけるという流れだ。ソーシャ
ルメディアやネット上の匿名掲示板で話題になったニュースを、数日後にテレビや新聞などのマスメディアが追いかけて報道したり、個人のブログが人気を博して小説や映画になったり、家庭の主婦のお弁当日記がレシピ本として出版されたりすることも珍しくない。
個人旅行者比率が９割を占める今、個人の旅行者の動きを把握・分析することから、新たな観光地の可能性を探り新しい旅行トレンドを生み出す、その手段としてのビッグデータ分析には今後、様々な可能性を見いだせるように思う。

個人旅行者が実際に行っている場所

観光地域振興におけるICT活用をテーマの1つとして研究・実証事業などに従事

コロプラで登録された位置情報からは、観光客が本当に訪れている場所が分かる。
ここからはそれぞれのエリアの新たな観光地が見つかる可能性があるほか、地域性に着眼すれば、誘客のヒントにもなる。

加藤史子

新たな観光スポット
の発掘へ

位置情報
データで見る❷