観光交通を対象としたトライアル・リピート需要の予測方法に関する研究

１. はじめに

芝浦工業大学大学院

学生会員

○小林克行

芝浦工業大学正会員

岩倉成志

表 1）各セグメントのパラメータ符号と感度ピタリティの向上によって観光地の魅力が増し，リピート需要が増加するという報告もある．観光地戦--+-リピート層

略のポイントは新たな観光客に観光地を訪れてもら

来訪回数＞

た観光地で，大きな需要増加が見られる．またホスLOS＜観光地魅力度
トライアル層+

前回来訪からの期間+＞

幹線交通の整備によって従来，来訪者の少なかっ++S

Pnt (i π , β ) = ∑ π s Pnt (i β s )うことと，一度訪れたことがある観光客に再び訪れ…（1）Ss

但し， θ = [π 1 , L , π s ]，β = [β1 , L , β s ]， ∑ θ s = 1てもらうとの二つである．これを効果的に達成する

sためには観光地を始めて訪れる観光客と観光地に何θ s : セグメント sの構成比⎧Ty ( )⎫⎨∏ ∏ Pnt (i β s ) ⎬ ⋅ θ st i∈C⎭pn (s ) = ⎩S ⎡⎧ T⎫ ⎤yPnt (i β u ) ( ) ⎬ ⋅ θ u ⎥∑u ⎢⎨∏t i∏∈C⎢⎣⎩⎭ ⎥⎦度も訪れてくれる観光客のマーケットと嗜好性を把

nnt t握する必要がある．そこで本研究では「人は訪れたnt

ことのない観光地を好んで訪れる（トライアル層）」…（2）

nnt tと「人は訪れたことのある観光地を好んで訪れる（リnt

ピート層 ）」の二つのマーケットに着目して，観光N

Tnnt

ln L s (s ) = ∑ ∑ ∑ {p n (s )⋅ y ni (t )⋅ ln Pnt (i β s )} …（3）交通行動を分析する手法を提案する．
２. 需要モデルi∈C nt

但し， y ni (t ): 実際の選択結果

２．１．提案する手法の概要
本研究では過去に行った旅行について記録した観いる．この仮定に整合するようにパラメータ推定を

光行動履歴をもとに，観光客を，同じ観光地を何度行う方法を以下に示す．

も訪れるよりも異なる観光地を訪れる傾向にある

潜在クラスモデルを多項ロジットモデルに適用す「トライアル層」と，異なる観光地を訪れるよりもると，個人 n の t 期における選択確率はセグメント s

同じ観光地を何度も訪れる傾向にある「リピート層」ごとにパラメータβ s が異なるロジットモデル Pnt(i|の二つのセグメントに分けて分析する．このため，β s)として，式（1）のように表される．β s が推定

マーケットセグメンテーション技術である潜在クラされると，個人 n の所属の事後確率 pn(s)は式（2）スモデルを多項ロジットモデルに適用した観光地選で求められる．パラメータ推定は式（2）の pn(s)と択モデルの構築を行う．なお本モデルは旅行頻度と式（ 1）のβ s を収束するまで交互に求める EM-旅行の間隔も同時に分析できる特徴がある．また潜Algorithm を用いる．
推定されるパラメータ値は表 1 の条件を満たして在クラスモデルを適用し，個人ごとに異なる観光地魅力度を表現する方法を提案する．

いる必要がある．そのため全サンプルを用いた多項

２．２．需要モデル

ロジットモデルで推定されたパラメータ値を制約条件の基準値とし，表 1 の条件を満たすように制約条

トライアル層とリピート層の特徴を効用関数のパラメータ符号と感度について仮定したものが表１に件付き最尤法によってパラメータ推定を行う．

なる．表１では観光地魅力度はどちらのセグメント２．３．観光地魅力度の定量化においても効用にプラスに作用するが，トライアル

本研究では財団法人日本交通公社が行っている層の方がリピート層よりも感度が高いことを示して「観光資源台帳」の評価種（S，A，B）別の資源種

キーワード

観光地選択モデル，潜在クラスモデル

連絡先〒 108-8548

東京都港区芝浦 3-9-14

TEL: 03-5476-3049

FAX: 03-5476-3166

類に対する被験者の訪問意向をアンケート調査によって得る．この回答結果をもとに，評価種別の資源種類に好意的に反応する確率（以下，潜在確率）を求める．この際，潜在クラスモデルによって求められたポステリオリなセグメントごとに潜在確率を求め，評価種別の資源種類すべての潜在確率を観光地内の資源種類ごとに，資源数と潜在確率を乗じて，集計したものを個人ごとの魅力度とする．例えば評価種別の資源種類に好意的に示すか表した変数(以←

観測期間→

←

予測期間→

図 1）シミュレーション結果（交通利便性改善なし）下，潜在変数)の存在を仮定して，資源種類を A と Bの 2 個とした場合，A に （i 例えば訪問したくない），←青森県交通改善B に j（例えば訪問したい）と似た回答を行っている r という集団（以下，セグメント r）に属する確率とセグメント r に属する人が A に i，B に j と回答する潜在確率は式（5）にて求めることができる．

=n* ABXijr

ABijn

ϖ r ⋅ π irA X ⋅ π BjrXR∑ϖ ⋅ πr

AXir

⋅π…（4）

BXjr

←

観測期間→

←

予測期間→図 2）シミュレーション結果（交通利便性改善あり）

r∑n* ABXijr

ϖr =,πi, jN

AXir

=

∑n

* ABXijr

iN∑nた際の効果を予測することができるのか確認するた* ABXijr,πBX
jr=

jN…（5）

但し，i,j ：A，B に対する回答結果
AB X
ijr

n*

め，シミュレーションの途中（観測開始から 84 ヶ月後）に青森県のみ交通利便性が改善するとした．
シミュレーション結果をまとめたのが図 1 と図 2

：潜在変数を X として A に対して i，B にである．この図からトライアル層は秋田県以外の全対して j と同時に回答した人の中でセグての県を訪れているのに対して，リピート層は青森

メント r に所属する人数

県と福島県を中心にリピートしていることが分か

ABijn ：A に対して i，B に対して j と同時に回答した人数

ϖ r：セグメント r の構成率
π ：セグメント r に属する人が A に対して iAXirと回答する潜在確率
実際の πAXirとπBXjrる．このことから今回，提案した需要モデルでトライアル層とリピート層の異なる行動を表現することができたと言える．
交通利便性改善の効果では図 1 ではトライアル層が 84 ヶ月以降に青森県に訪れないのに対して，図 2の 推 定 に は 式 （ 4） と 式 （ 5）では 84 ヶ月以降に青森県を訪れている．リピートを交互に求める EM-Algorithm を用いる．この推定層では交通利便性が改善される以前から青森県に対結果から個人ごとの魅力度を定量化して，それを需してリピートしていたが，交通利便性が改善される要モデルにおける変数とする．

ことでリピート間隔が早まったことが伺える．これ

３. シミュレーション

らのことから交通利便性改善の効果はトライアル層

今回，提案した需要モデルで実際に分析することができるか検証するため，選択肢を東北 6 県と「行とリピート層のそれぞれにあることが確認できた．
４. まとめっていない」の計 7 択として，変数を用意してパラ

今回，観光客を「トライアル層」と「リピート層」

メータに表 1 を満たす範囲で任意に設定して，5 年に分けて観光行動を分析する手法を提案することが分の観光行動履歴の仮想データを作成して分析を試できた．なお現在，今回提案した分析手法を実施すみた．その結果からその後 5 年間の観光行動を予測るためのアンケートを実施中である．その分析結果するシミュレーションを行った．なお政策を実施しは講演会にて発表する予定である．