‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖…………＝＝州‖‖‖川‖‖‖‖………‖州‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖川‖州川‖川州…‖‖………‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖州‖‖，

潜在的施術儲数叡教癒』憩観濾胞選都債デ灘

永井 亮雄，中川 慶一郎9 生田目 崇，田畑 智章‖刷‖州…刷‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖川‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖川l＝‖‖m‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖＝＝＝‖‖‖＝‖‖州‖州＝川‖‖＝＝州＝州＝川…＝‖‖州‖‖‖‖＝‖州＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖州‖＝」川＝‖州‖きLはじめにネージャに対するアンケート結果をもとに分析したも交通手段の発達に伴い，目的地への移動時間が飛躍のである。したがって，このようなデータは結果的に的に短縮している今凱多くの人々が国内外を問わず対象となる商品qサービスを選択した旅行者の集合に気軽に観光旅行を行っている。また，旅行形態も旅行限定した場合，サンプル数に応じて市場を代表する者が自ら計画。実行するものから旅行代理店が提供すデ」夕に近づくと考えられる。

るパック旅行にいたるまで多種多様である。

旅行形態に関わらず観光旅行を一つの商品と捉えたとき，観光地選択における旅行者の選好構造を把握することは，航空会社，ホテル。旅館業者，さらにはしかしプ これら従来研究では，何等かの理由により旅行を実行するに至っていない潜在的な旅行者のニーズを捕捉することはできない。

そこでタ 本論文では観光旅行に関するアンケート

これらを商品として提供する旅行代理業者にとって重デh夕から潜在的旅行者数を把握し，観光地選択にお要な課題であるむ

ける潜在的競合関係を視覚的に捉える方法を提案す

従来，観光地選択をはじめ航空会社のサ叶ビス，ホる。ただしタ 本論文では海外旅行を対象とした。

テルの選択といった旅行に関わる商品の選好。競合分
析では，多変量解析あるいは多次元尺度構成法が多く用いられている拉一軒

望。撞寮モデル

本節では∴旅行決定の意思決定プロセスに対する概たとえば夕meVら聞は，旅行者が同時に選択したという結果を基準にコレスポンデンス分析をおこな念モデルと分析の手順について述べる。なお，これらを図示すると図1のようになる。

い，ホテル，レンタカー，航空会社という 3つのカテゴリの各商品を同一空間に布置した。さらにこの空間での位置関係をもとに望ましい複合提携（bund血gaユ且iances）についての考察を行った。またMcCユearyら
r6jはビジネス旅行について「自社内打ち合わせ」，「他社との商談」といった5つの状況を想定し，各状況下におけるホテル0サービス同士の競合関係を多群判別分析を用いて検証した。

これらの研究は，実際の旅行者もしくはホテル。マ
ながいふさお ソニー（株）ホームネットワークカンパニー〒108−6201東京都港区港南2一且5−3品川インターシティ C棟品川Tec。

なかがわ けいいちろう（株）NTTデ」タシステム科学研究所〒163−1024東京都新宿区西新楕3−7−1新宿パークタワー

図∴L＋旅行決定プロセスの概念モデル

24『なまため たかし 東京理科大学工学部〒162−8601東京都新宿区神楽坂1−3
たばた ともあき 早稲田大学大学院理工学研究科〒169劇6555東京都新宿区大久保3−4綱1

受付98．9。2ユ 採択99．j2．ユ感紛（12）2．1、概念モデル

旅行決定のプロセスについては以下のように仮定© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチき，割高感は平均的旅行費用と旅行者が実際に支払っする．
（1）旅行者自らの持つ属性により「各観光地そのものの魅力」と「オケージョン」が規定される．
（2）旅行者は「各観光地そのものの魅力」と個人の「オケージョン」をもとに複数の観光地候補からた一人あたりの費用の比として表されるものとする．
また，平均的旅行費用は閑散期あるいは繁忙期といった時期により大きく異なるため，時期の要因を考慮する必要がある．したがって，時期宜における観光地jに対する旅行者βの割高感r慮ブβは以下のようになる．

一つの観光地を選択する．
（3）実際の旅行商品（パッケージ・ツアーなど）の魅力により旅行の実行あるいは断念を決定する．

（1）

γ慮ブβ＝

ただし，鴫は時期豆における観光地Jの平均的な旅

ここで，「オケージョン」としては旅行の目的，同行行費用，狗βは時期宜に観光地jへの旅行を行った旅者といった旅行者を取り巻く状況，「各観光地そのも行者βが実際に支払った一人あたりの費用である．のの魅力」としては各観光地にある名所・旧蹟といっ一般的な旅行代理店では自社の平均的旅行費用のた観光地の持つ固有の魅力が考えられる．また，（2）データを持っていることが想定されるが，他社を含の時点で観光地の選択を．行っている旅行者全体を「潜めたデータを入手することは不可能である．そこで，在的旅行者」とし，選択する際に想定する競合関係を（2）式により，時期宜，観光地jまでの距離∬メ，宿泊「潜在的競合関係」とよぶ．「潜在的旅行者」の全員が数た，旅行の日朝上を説明変数として平均的旅行費（3）の意思決定時点で各観光地を対象とした旅行商品用を推定する1．

に対する潜在な需要を持っているものとする．
2．2．分析モデル∂＊（宜，j，た，エ）＝び宜（α∬メ＋βた＋7）＋Jエ （2）ただし，勒，α，β，7，Jエはパラメタであり，∑豆ひ君＝1

本論文では旅行に関するアンケートデータから各観光地の潜在的旅行者数および観光地間の潜在的競とする．推定に（2）式を用いる理由を以下に述べる．

はじめに宿泊数による費用は比例すると推測され合関係を分析する．一般的なアンケートでは，旅行者る．また，渡航費用は1）ほとんどの渡航は航空機にが「いつどこへ行った」という旅行履歴に関するデー

よる，2）正規運賃は距離に比例する［111，3）実際の運タが中心となる．したがって，これらの分析を行う場

賃設定も正規運賃をもとに設定されている，といった合，図1における意思決定プロセスで断念した旅行者

理由により観光地までの距離に比例すると判断した．のデータを明示的に得ることができない．そこで本論

さらにパック旅行商品などでは繁忙期の旅行費用は文では，このようなアンケートデータから潜在的旅通常期に比べて割高である．そこで時期調整値軌を行者数を推定する方法を提案する．さらに，意思決定乗ずることにより時期による費用の変動を考慮した．の流れを遡り各観光地の潜在的競合関係を見い出す

一方，休暇，ショッピングといった旅行目的の違いような分析を行う．なお，本論文では「各観光地そのにより旅行先での費用にも違いがあると考えられる．

ものの魅力」は分析の対象外とする．

よって，旅行の目的も説明変数とした．

分析は以下に示す3つのステップから成る．まずSteplでは旅行商品の魅力度を規定する主たる要因として旅行商品に対する割高感を算出する．次にStep2ではSteplの割高感を用いて各旅行商品に対する「潜在需要」を推定し，これを潜在的旅行者数とする．また，それと同時に旅行の実行／断念をそれぞれ旅行商品に対する購買／非購買の選択行動と捉え，2．2．2．Step2（潜在需要と選択確率の推定）

Step2では，時期別観光地別の潜在的旅行者数として時期別観光地別に見た旅行商品の潜在需要を推定し，それと同時に旅行商品の選択確率を求める．
はじめにSteplで得られた各旅行者の割高感から時期別観光地別に旅行商品の平均割高感（以下，平均割高感とよぶ）句を求める．

その選択確率を求める．最後にStep3では潜在的旅∑侮行者を加味した上で，各観光地の競合関係を空間に布β∈β塩j置し，潜在的競合関係を把握する．

γ豆j＝2．2．1．Stepl（割高感の算出）

Steplでは，旅行商品の割高感を算出する．このと2000年2月号（3）1旅行費用には，渡航費用や滞在費のほかに現地で費やされた金額も含む．

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（13）61

ただし筏Jは時期宜に観光地Jに旅行を行った旅行者

まず，実行者のアンケートデータおよびS七ep2における潜在的旅行者と旅行実行者の差により得られの集合であり，勒ほその要素数である。

ここで，平均割高感のもつ以下の二つの側面に着日る断念者数をもとに（5）式のような行列を考える。

する．、

乱。平均割高感が低いほどその旅行商品の効用が高くなると推測される。
2．同時期において平均割高感が高いほど，あるいは（5）同観光地において時期調整値が大きいほど需要の高い旅行商品であったと推測される。
1．より，旅行商品の選択確率勒を求める印 ここでは∴旅術の実行／断念をそれぞれ旅行商品に対する購

ここで，行列Cブは各列を旅行先とする観光地Jへの買／非購買の選択行動と捉え，平均割高感戸宜Jを説明

旅行実行者のダミー行列である2∴行列Åjは行列Cプ変数とする二項ロジットモデルを用いる￠2。より，時の各サンプルに対する説明変数行列であり，各旅行実期別観光地別に見た旅行商品の潜在需要Q豆jを求め行者サンプルに関するデータ行列である。行列叫とる∴説明変数として平均割高感筏ブと時期調整値叫

行列Bjはそれぞれ旅行断念者に関するダミー行列おを用いる椚 これらを用いて，時期別観光地別の突放行よび説明変数行列である。ただし，CJ，Aメの行数は者数勒は（4）式のように潜在需要と購買／非購買のmj（＝∑勒）であり，Dj，協Jの行数は凱ep2より選択確率の構として表わされる。

mj（＝∑五（毎×び乞×戸慮j）w㍑慮）である。
次に，（5）式の分散。共分散行列を求めるために（5）叫＝Q壱JXp五メ（4）

式の行列の各列からその平均を引くがタ（5）式中の旅
ただし，行断念者の説明変数行列Bについては実際のデータ

吼ゴ＝毎×叫×句を捕捉することができない．前述の仮定から旅行実行者と旅行断念者はそれぞれの説明変数の平均は等し

f？β戸りj）り＝1＋e♂巧ブ

いので，たとえば第g列の平均槻は（6）式のようであり，￠ブ，βはパラメタである℡に表わされる。

このように潜在需要と選択確率の推定に平均割高感を用いることで，両者のトレートオフ関係を考慮ご王′〜・∴コ′・することができる血ノ≠Jど、ブ二；＼−−、′いこい・2。望￠乱凱ep3（競合関係の把握），／

Sもep3では，凱ep2で得られた時期別観光地別のJ∑Åjゼ十∑警Åjβ れj

潜在需要すなわち潜在的旅行者数を用いて各観光地J．J

ニヱ．二■、‥、ノ「叫の潜在的競合関係を把揺するが，競合関係の視覚化にノ際して数量化ⅠⅠ類を援用する。
旅行断念者を含む潜在的な旅行者をサンプルとして旅行商品の選択を説明する際，断念者の数ほStep2から推定できるが説明変数のデータは欠落する。よって，数量化㍑類を直接適用することはできない。
数量化‡ヱ類の評価尺度である相関比は，サンプル

ノ

行列 A と 欝 の各列の平均を並べた行ベクトルを錘T（＝［〟ゼ1T）とする（Tは転置を表す）．同様にCとDの各列の平均を求めて並べ，行ベクトルÅ丁で表す．（5）式の各列からそれらの平均を引いた行列を（7）の平均と分散ひ共分散行列より得られる国井本論文
では∴旅行実行者と断念者について各説明変数の平均および分散句共分散行列は等しいものとして，以下の2cヨの各行は旅行先の要素のみが1でその他の要素は0となるような行ベクトルであり，そのベクトルが旅行実行者数

手順により分析を行う。のサンプル毎に並べられた形になっている。

6選（14）

オペレーションズ。リサーチ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（6）れた旅行を対象に調査された（無作為抽出した個人か式のように表す。

ら942件の回答，うち有効回答780件）．
まず，アンケートの全ての項目3を用いて数量化ⅠⅠ
類を適用し，比較的説明力がある項目を解析に用いた（7）4．以下にその項目を示す5．
個人属性：
年齢，性別，未既婚，子どもの年齢，年収オケージョン： 同行者，人数，旅行の目的，宿泊数

ただし1はそれぞれに掛かる平均行ベクトル〝丁，入Tの各要素数を持つ単位列ベクトルである．

旅行履歴：

観光地，出発月

旅行費用：

旅行費用

したがって，分散・共分散行列は，3．2．解析結果と考察
以降，本論文の各ステップに沿って解析し考察する．
3．2．1．Stepl（割高感の算出）（8）

各旅行実行者の割高感を求めるために（2）式より時期別観光地別の平均的旅行費用を推定した．なお，時期についてはアンケートに従い月別とした6．ここで，推定されたパラメタを表1に示す．また，横軸にとなる．旅行実行者と旅行断念者の分散・共分散行列

予測旅行費用，縦軸に予測旅行費用と実際の費用の差が等しいという仮定より，たとえば部分行列云11は，をとった残差プロットを図2に示す．グは残差の標準偏差である．図2より概ねあてはまりの良い推定が皇11＝ ∑z才Zメ＋∑wJwj
ゴ

おこなわれていると考えられる7．

J＝∑打ZJ＋許Zj（9）J

表1より ひ五の値は，各月の平均的旅行費用が年間を通じて相対的にどの程度割安あるいは割高であるのかを表している．また旅行の臣的については「ホと表わすことができる．よって，分散・共分散行列は，テル目当て」が他の目的の旅行と比べて比較的大きな値を示した．

二≡＿≡＿二二3．2．2．Step2（潜在需要と選択確率の推定）∑⊥÷−−−Z Z ∑−「⊥z￣、￣ JJJ∑竺と㌍Ⅴ手Zゴ∑㌍Ⅴ汁ゴ J J J

まず（3）式より月別観光地別に旅行商品の平均割高感を求めた．結果を表2に示す．この借は，実際に旅（10）行を行った旅行者が感じたであろう割高感を月別観光地別に平均したものである．したがって，平均割高感となる．（10）式の倍を用いることで数量化理論ⅠⅠ類
3他のアンケート項目としては個人属性では「職業」「休日制と同様に分析することができる．

3．解析と考察

本節では，提案モデルを実際のアンケートデータに適用し考察する．
3．1．使用データ

本論文では，財団法人日本交通公社が実施した旅行履歴に関するアンケート・データを用いた．アンケー
トは，1995年9月から1996年8月の一年間に行わ度」「有給休暇の消化日数」「子供の年齢構成」，オケージョ
ンでは「予約時期」「国内旅行の検討の有無」，旅行履歴では「過去の旅行回数」がある．
4これらの項目はStep3で用いる．
5観光地についてはアンケートでは13の地域に区分けされていた．地域によっては旅行者のない月などもあり，地域性を考慮した7つの区分とした（表3参照）．
6本来は大型連休や夏期休暇のなどのように大幅に変動が認められる要因に従って区分けするべきであるが，今回のアンケート・データに従い，出発月による区分けを行った．

7図2において各点が列となるが，アンケートでは旅行費用は複数の価格帯から該当する価格帯を選択する方式であり，解析では各価格帯の代表値を用いたためである．

2000年2月号（15）63© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

表．1．凱eplの推定値
出発月 1月0什0946乱〉10．0720

2月
3月

】

4月

0．091ユ．

5月

祝ノ50．0893

6月

ぴ60申09357月

廿丁0．0977

8月

W80｝0918

9月

棚9

仇0876

10月

0−0825l

1且月

ぴ110．0685

12月

ぴ120。057∠皇旅行の 観光旅行目的

0．0740ぴ3

汝出 118842．6404

ホテル目当て グ2 156861．3848
グルメ

図．2．予測旅行費用の残差プロット

92900．6887

げ3

ショッピング 被ぎ 117167。3959
ゆっくりげ5スポーツ

グ6 124535。3813

その他

グ776703．561且

8276軋7∠蓬47182，7656

表．3．Step2の推定値
ハワイ

如636．6430グアム。サイパン￠2377．2149

アメリカヰカナダ

毎480．1940

ヨーロッパ￠4663．3019

距離α

宿泊数

β 1∠墓7且67．7333

中国甲台湾。韓国

如407．5039

切片

7

香港由来南アジア

如

802．6057−46017．3671

オセアニア。南太平洋 ￠7311．0710
β−1．2957

0．5775相関係数が大きいということはそれに対応する商品の持つ魅力が低いということが推測される。特に，「グアム。サイパン」に注目すると1月に2．08と特に値が大きく，坤11月は値が小さい。このように，旅行の魅力度が月別観光地別で異なっている様子が捉えられる。
次に，（4）式を用いて月別観光地別に旅行商品の潜在需要を推定した。パラメタ￠Jと∂の推定結果を表3，推定された月別観光地別の潜在需要を表4，潜在需要と旅行実行者数の比を実行率として表5に示す。
月別観光地別の実行率を見ると，「グアム。サイパン」は12月が高く，1，5，6月は低い値が日立つ。

通年のデータを用いて，旅行実行者のみの競合関係と旅行断念者を含めた潜在的旅行者での競合関係を図3に示す．相関比は旅行実行者について第1軸が0，547，第2軸が0．337，潜在的旅行者については，それぞれ0．560，0，338であった。

また，12月のデータのみを用いた場合の結果を同様に，図4，図5に示す。相関比は旅行実行者について第1軸が0．913，第2軸が0．902であり，潜在需要については，それぞれ0。946，0．909となる．通年のデータに比べて12月のデータの相関比が高いのはデータが少ないためである。

凱2。乱凱ep3（競合関係の把握）

図3について，旅行実行者と潜在的旅行者を比較

ここでは潜在的旅行者を考慮した各観光地を対象

すると大きな差は見られない。しかし，12月のデーとした旅行地の競合関係を視覚的に把接する．なお，タの場合，全体の布置が大きく異なる。旅行実行者の潜在的旅行者数はStep2における潜在需要を用いる。

みによる布置では「香港Q東南アジア」「ハワイ」「グオペレーションズ。リサーチ

6偲（16）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

表．2．平均割高感

平均割高感

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

ハワイ
グアム・サイパン

0．93 1．04 0．88 0．91 0．71 0．84 0．79 1．08 0．95 0．80 1．24 1．21
2．08 0．85 0．81 0．75 0．78 1，14 0．84 0．78 0．81 0．66 0，68 0．96

アメリカ・カナダ

0．69 0．89 0．73 1．12 0．89 1．15 0．95 0．97 0．98 0．84 0．74 1．08
1．18 0．91 1．14 0．94 1．22 1．07 1．29 1．12 1．13 1．24 1．20 0．68

ヨーロッパ

中国t台湾・韓国
0．83 1．12 1．05 1．38 0，93 1．12 1．16 0．97 1．29 0．83 1．32 1．04
香港・束南アジア
0．85 1．17 1．02 0．87 0．88 0．80 0．85 0．84 0，81 0．97 0．98 0．88
オセアニア・南太平洋 1．02 1．18 1．20 1，10 0．87 0．81 0，67 0．89 0．63 1．54 1．36 1．38

表．4．潜在需要
潜在需要者

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 総計

ハワイ

56 47 41 52 40 49 48 63 524153

44 586

グアム・サイパン

74 23 22 25 26 40 31 26 26

201720 350

アメリカ・カナダ

31 30 25 48 38 51 44 42 41

332429 436

ヨーロッパ

74 43 55 56 72 66 83 67 65

6754

25 727

中国・台湾・韓国
香港・東南アジア32 32 31 51 33 42 46 36 45
64

6760

63

636066、6157

オセアニア・南太平洋 30 26 27 31 24 23 20 25 17総計

273624 435

64

53

40 718392924 315

361 268 261 326 296 331 338 320 303 291 266 206 3567

表．5．実行率

実行率
ハワイ
グアム・サイパン
アメリカ・カナダ
ヨーロッパ

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
0．29 0．28 0．39 0．12 0．18 0．14 0．29 0．33 0．23
0．05 0．35 0．59 0．28 0．12 0．03 0．29 0．46 0．19
0．16 0．27 0．28 0．10 0．21 0．20 0．27 0．31 0．22
0．11 0．21 0．33 0．13 0．18 0．20 0．16 0．22 0．37

0．17
0．15
0．30
0．13

0．08
0．24
0．29
0．06

0．30
0．45
0．28
0．28

中国・台湾・韓国
0．19 0．25 0．35 0．04 0．09 0．19 0．11 0．50 0．11 0．22 0．19 0．38
香港・東南アジア
0．17 0．12 0．37 0．19 0．11 0．20 0．27 0．31 0．42 0．14 0．28 0．45
オセアニア・南太平洋 0．17 0．19 0．11 0．23 0．25 0．39 0．15 0．44 0．35 0．05 0．10 0．08

アム・サイパン」がそれぞれ比較的距離をおいて布置とができると期待できる8．このとき提案したモデルされている．しかし，潜在需要を考慮した場合，それを活用することで潜在的旅行者を考慮して観光地間らがかなり近い位置に布置される．これより，12月の競合関係を視覚的に把挺することができる．という時期ではこれら地域への観光旅行を希望する潜在的旅行者の個人属性やオケージョンが似ているということが伺える．

4．ぁわりに

本論文では，潜在的旅行者を考慮した観光地間の競逆に，「アメリカ・カナダ」「ヨーロッパ」と「オセア合構造を分析するモデルを提案した．ここでは旅行決ニア・南太平洋」を比べると，旅行実行者のみの場合

定プロセス・モデルから3つのステップによる分析モ

は，近い位置に布置されているが，潜在的旅行者を考デルを提案し，実際のアンケートデータに適用し考慮すると「オセアニア・南太平洋」のみが離れて布置察した．さらに詳細な分析を行うためには，本論文でされる．これより，「アメリカ・カナダ」「ヨーロッパ」は分析の対象外とした観光地の魅力を，分析モデルにと「オセアニア・南太平洋」では観光旅行を希望する取り入れることが考えられる．

潜在的旅行者の個人属性やオケージョンが全く異なる

本論文ではアンケート・データでは捉えることのできない潜在需要の推定を行ったが，アンケートデーということがわかる．

このように，潜在的競合関係とそれを規定する個人タに限らずマーケテイング研究でしばしば用いられる属性やオケージョンを考慮して商品設計，プロモーションを行うことでより魅力ある旅行商品を開発するこ

8数量化ⅠⅠ類では各アイテムのカテゴリ・スコアより個人属性やオケージョンが潜在的競合関係に与える影響についての解釈が可能であるが，紙面の都合上省略する．

2000年2月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（17）65POSデータなどの市場データは，ほとんどの場合何等かの欠損部分をもっている．さまざまなマーケテイ
ング。デー
タ解析を行う際に，欠損部分を補完する方法は今後さらに重要視されていくものと考えられる。
謝辞

財団法人日本交通公社からほアンケート。データを提供いただきました。また田本オペレーションズ。リ
サーチ学会マーケテイング。モデル部会の皆様には，本論文全体について有益なコメントを数多くいただきました。ここに感謝いたします。
参考文献

図。3．旅行商品の競合関係（通年）［1］Ⅲev，C・隼M・S・MorganandⅥr・Shoemaker＝ A
Posi七五omlmg Amalysis of Hotel王きrands岬BasedOm敬aveトManager Percep七ions， CornellHotel
αれd月eβね髄m関宮』dm哀れ戎βかⅦ如れQ鮎α祀eγgy，Vb且．36，
No■6，pp・48−55（1995）。
［2］Dev，C・S．，S．KleinandR．A．Fisherニ

AMarket−MasedÅpproachfbrPart，nerSelect，ioninMarket一転gÅ11iamces， Jo規γ托αgげ7玩働eg月eβeα化ね，Vol．5，
pp・鼠1−17（1996）・［3］Lewis，R．C∴ TheBasisofHotelSelection，川J．− ご…ゞ一′ り∴J■∴‥・．、汀川Jソり．J；小′＝けヾい′トり′ り仙卜
藍e殉，Vo且・25，No・2，pp−54−69（1984）□［4］mewis，R．C∴

CorpPredicting HotelChoice：TheFactors U■mderlyぬg Perception， Corγほgg厨0藍eg
αmd虎eβね祝γα雨Adm立花豆β舌γα如れQ祝α摘eγg少，Vol。26，
No由1，pp・82−96（198叶［5】hewis，R・C∴

The Market Position；MappimgGuesもs）PerceptiomsofHotelOperations，叩Comegg
助￡eg肌d屈eβね祝γαれ土崩dmれ由わⅦ如れQ視αγ藍ergy，
Vo且・26，No。3，pp・86−99（1985）■

図L軋 実行者の競合関係（12月）［6］McCleary，K・W・，P・A∵脚毎ⅣerandJ。C。mltCbin−

SOn： Ho七elSolectionFactors asTheyR′ela七e七O
Bus鼠messm脚elSitl且如ions， Jo視rれαgげ升αγe柑e−βeα化ね，Vo胤・2，pp。42−47（1993）。
［7］Morgan，M・S∴

TtaNelers，Choice：The E鮎cts

Of Advertisimg and Prior S七ay， Coγれegg厨0ねg
肌銅払血椚血A如血励加納咤如血叫が㈲．32，
No・4，ppロ40−49（199叶［8］Ostrowski，P，L．，T．V．0

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属eβeα陀ゐ7Vol・2，pp蠣16−24（1993）．

［9］竹内啓編・：「統計学辞典」，東洋経済新報社，
pp胤6一肌7（198叶【叫田中豊，垂水共之，脇本和昌編：「パソコン統計解析ハンドブックⅠⅠ多変量解析編」，共立出版（1984）。
図血5。潜在的競合関係（12月）

済6（18）［叫「国際航空運賃計算法」，自由国民社（1998）．

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