制約条件付き潜在クラスモデルを用いた観光行動特性のセグメントとその要因分析
芝浦工業大学大学院

学生会員

○小林克行

富山市役所

非会員

茶木健太郎

芝浦工業大学正会員

岩倉成志

る観光客と，同じ観光地を何度も訪れる観光客の選

表 2）セグメントの仮定
トライアル層
リピート層
符号 感度 符号 感度
観光地魅力度＋小＋大
移動費用（円）－－移動時間（分）－小－大
リピート間隔（箇月）＋
小＋
大
リピート回数（回）
小＋
大
海外旅行ダミー＋＋ル層とリピート層の二つの嗜好性を考慮できる観光好特性の把握が重要である．

地選択モデルを構築する．極端に旅行の多い回答者

１. はじめに幹線交通の延伸整備によって来訪者の少なかった観光地での大きな需要増加が見られる．幹線交通の整備によって観光地に需要増加のきっかけを与え，その後も需要定着を図ることが，観光政策の大きな課題と考える．そのためには，観光地を初めて訪れ

1)

は制約条件付き潜在クラスモデルを提案

やリピート旅行が観測されない回答者を除くため，し ，「訪れたことがない観光地を好んで訪れる観光分析対象者を調査対象期間中の旅行回数が 2 ～ 10客（トライアル層 ）」と「訪れたことがある観光地回であった 258 人とする．また，ゾーニングは北海を好んで訪れる観光客（リピート層 ）」の二つのマ道のみ 4 つに分割し，それ以外を都府県とする．

ーケットに分離する方法を示した．その後，観光行

２．３． セグメントの仮定

小林ら

動履歴データを取得し，その実証性を確認した

2)．

制約条件付き潜在クラスモデルは，二つのセグメ

本研究では，観光行動履歴データを用いて，トラントの嗜好性をパラメータの符号条件と感度の範囲

イアル層とリピート層の二つのマーケットに分離さを所与として，アプリオリなセグメント分けを行う．

れる要因を所属確率関数によって分析し，幹線交通

本研究では，トライアル層とリピート層に対し，表 2及び観光地の整備と運営についての施策を見出すこのような仮定条件をおいた．なお，空欄は仮定条件とを目的とする．

をおいていない．

２. 観光地選択モデルの構築観光地魅力度ではトライアル層の感度を小さく仮２．１． 使用データ

定してるが，トライアル層は様々な観光地を訪れる

表 1 に示す観光行動履歴に関する Web アンケー

ため，その中に魅力的な観光地もあれば魅力的とはトを用いる．

言えない観光地もあるためである．移動時間も同様

２．２． 観光地選択モデルに，トライアル層は様々な観光地を訪れるため，リ

制約条件付き潜在クラスモデルによってトライア
表 1）アンケートの概要
調査方法
調査時期
サンプル条件

アンケート内容

回答数

インターネット調査
2005年6月○居住地：東京都，神奈川県，埼玉県
千葉県，茨城県○年齢：30歳以上○観光行動履歴に関する質問・調査対象期間：2000年4月～2005年5月
・訪問地・15種類のアクティビティ
・交通手段 ・旅行日数 など○観光地魅力度の定量化に関する質問
○個人属性
343人

ピート層に比べて交通利便性の良いところや悪いところを訪れるためである．リピート間隔の符号が正である理由は，時間が経つにつれて同じ観光地を訪れると考えたためである．また，リピート層の感度が高い理由は，リピート層の方が同じ観光地を高い頻度で訪れるためである．リピート回数でトライアル層の符号について仮定をおかないのは，リピート層に比べて感度は低いと想定されるものの符号の正負が特定できないと考えたためである．

キーワード

観光地選択モデル，潜在クラスモデル，所属確率関数

連絡先〒 135-8548

東京都江東区豊洲 3-7-5

TEL: 03-5859-8354

リピート旅行を実施していない割合

トライアル層

リピート層

100%

ト 旅行中に温泉浴を実施した割合
ラ 交通手段に自動車を利用した割合
イ
ア 1回の旅行で訪問したと観光地の平均数
ル 子供ありダミー
層 定数項
リ 旅行中にキャンプを実施した割合
ピ平均旅行日数ト
層 旅行目的が「観光のみ」の割合

1.85E+00 **1.44E+00 **4.01E+00 ***7.98E-01 *6.28E+00 ***4.35E+00 **2.39E+00 ***4.25E+00 ***自由度修正尤度比
的中率
但し，*10%有意 **5%有意 ***1%有意0.630.91⎧⎛⎞ ⎫exp⎜ ∑ β i ⋅ X ins ⎟ ⎪⎪⎪⎝ i⎠ ⎪ln L = ∑∑ ⎨ yn (s )⋅ ln⎬ …式（1）⎛⎞⎪ns ⎪exp
βX⋅⎜⎟∑s ⎝ ∑i i ins ⎠ ⎪⎪⎩⎭但し，yn(s)：所属結果（個人 n がセグメント s に所

75%

N

50%
25%0%0ヶ月

表 4）所属確率関数の推定結果

ー表 3）観光地選択モデルの推定結果
トライアル層
リピート層
観光地魅力度2.36E-01 ***2.80E-01 ***
移動費用-1.51E-05 **-9.44E-06
移動時間-6.30E-03 *** -6.56E-03 ***リピート間隔1.65E-02 ***2.66E-02 ***リピート回数
1.16E+00 ***1.29E+00 ***海外旅行ダミー
3.00E-01
1.62E+00 ***
0.58
0.42
構成比
自由度修正
0.200.26
尤度比
但し，*10%有意 **5%有意 ***1%有意S

12ヶ月 24ヶ月 36ヶ月 48ヶ月 60ヶ月
観測期間

図 1）Kaplan-Meier 曲線による生存時間分析の結果
２．４． 推定結果
2.3 の仮定条件を満たす制約条件付き潜在クラス属する場合は 1，そうでない場合は 0）
β：未知パラメータ，X：説明変数
４. まとめ
今回の分析によって，トライアル層とリピート層の嗜好性を詳しく把握することができた．

モデルを用いて観光地選択モデルを推定した結果が観光地選択モデルの推定結果より，トライアル層

表 3 である．パラメータの t 値や尤度比は概ね良好

は移動費用のパラメータが大きく，価格戦略に対しな結果を得ることができた．て敏感である可能性があると分かった．また，観光トライアル層とリピート層のリピート旅行に着目

地魅力度の向上と幹線交通の高速化はトライアル層して生存時間分析を行い，表 3 のモデルがトライアとリピート層のどちらにも重要であると言える．

ル層とリピート層を表現できているのかを検証す

生存時間分析の結果より，リピート旅行は前回訪る．図 1 は Kaplan-Meier 曲線を用いてトライアル

問から 12 ヶ月後に特に多く行われており，それ以層とリピート層の生存時間分析を行った結果であ降も前回訪問と同じ月に多く行われていることと，る．二つの結果をログランク検定で比較したところ，前回訪問から 36 ヶ月を過ぎるとリピート旅行があ検定値が-2.59 となり，有意水準 1%未満で異なるこまり行われないことが分かった．そのため，前回訪とが分かった．このことから，表 3 のモデルはトラ

問から 12 ヶ月後に再び訪れてもらうように観光客

イアル層とリピート層を分離できていると考える．に働きかけることが有効であると言える．

３. 所属確率関数の構築

所属確率関数の推定結果より，トライアル層の確潜在クラスモデルから推定された個人のトライア

保には観光周遊をサポートする道路とレンタカーをル層とリピート層への所属確率を 0 or 1 に離散化整備するとともに，温泉地の整備などが有効である

し，所属結果 yn( s)とする．個人属性や旅行中のアと言える．また，リピート層の確保には長期滞在型クティビティなどを説明変数 Xins として，式（1）

施設の充実が有効であると言える．の対数尤度関数を最大化させるパラメータβ i を推【参考文献】定することで，所属確率関数の構築を行う．

1)小林克行ら：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，土木学会年次学術講演概要集, Vol.60, No.4-252, 2005 年
2)小林克行ら：観光需要におけるトライアル層とリピート層の嗜好性に関する考察, J-Rail2005, pp407-410, 2006 年
3)佐々木邦明：潜在的評価構造の差異を考慮した離散型選択モデル, 京都大学博士論文, 1997 年

所属確率関数の推定結果が表 4 である．今回構築した所属確率関数は，パラメータの t 値や尤度比，的中率は良好な結果を得ることができた．