社会情報学

第10巻２号

2021

原著論文
観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：
一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
Analysis of the relationship between the personality and behaviors of
tourists: Verification through a questionnaire survey based on ahypothetical two-day, one-night trip to Kyoto
キーワード：
観光情報学，観光推薦，アンケート調査，データ分析，パーソナリティ
keyword：
Tourism informatics, tourism recommendation, questionnaire survey, data analysis, personality

奈良先端科学技術大学院大学

日Nara Institute of Science and Technology

奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所

松Nara Institute of Science and Technology／RIKEN

奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所

諏Nara Institute of Science and Technology／RIKEN

株式会社KDDI総合研究所

多

高

安

Nara Institute of Science and Technology／RIKEN

人

Masato HIDAKA

田

裕

貴

Yuki MATSUDA

訪

博

彦

Hirohiko SUWA

屋

KDDI Research, Inc,

奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所

真

優

人

Masato TAYA

本

慶

一

Keiichi YASUMOTO

原稿受付：2021年４月19日
掲載決定：2021年12月６日

23

CW6_AZ128D02.indd

12021/12/23

13:51:45

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

要約
スマートツーリズムは，世界的に注目を集めている。その構成要素の一つとして，ユーザの観光履歴や嗜好に基づく推薦システムが多く提案されている。一方で，マーケティングの分野では，近年，パー
ソナリティや動機などの心理的要素に着目した推薦の研究がなされているが，観光分野では少ない。そこで，本論文では，どのような特性のユーザにどのような推薦をすべきかを明らかにするために，観光客のパーソナリティに着目し観光行動との関係性を分析する。具体的には，「観光客のパーソナリティの違いによって観光行動（観光行動エリア・観光行動カテゴリ）が異なるか」について検証を行う。検証のために，1,000人に京都観光を想定したアンケート調査を実施している。検証の結果，観光客のパー
ソナリティの違いによって観光行動が異なることを確認している。具体的には，外向性が低い観光客は清水寺などの人気のある観光エリアに行きやすいなど，を明らかにしている。また，その結果に基づいて，外向性が低い観光客に対しては観光スポットの人気度を示したり，他の観光客からのレビューを表示したりするなど，パーソナリティに合わせた観光推薦について考察している。
Abstract
Providing smart tourism services are required in order to enjoy comfortable tourism for tourist.
As one of them, many recommender systems based on the user’s tourist history and preference
have been proposed. On the other hand, in the field of marketing, research on recommendations
focusing on psychological factors such as personality and motivation has been conducted inrecent years. However, there are few in the field of tourism. Therefore, in this study, we analyze
the relationship between tourists’ individual characteristics and tourism behavior to clarify whatkind of recommendations should be made to users with what characteristics. We are conducting aquestionnaire survey of 1,000 people assuming sightseeing in Kyoto. As a result of verification, it
has been confirmed that tourism behavior is different depending on tourists’ individual
characteristics. Based on the results, we are considering tourism recommendations tailored toindividual characteristics, such as indicating the popularity of a tourist spot for highly cooperative
tourists and displaying reviews from other tourists.

24

CW6_AZ128D02.indd

22021/12/23

13:51:45

社会情報学1

第10巻２号

2021

ために，観光客のパーソナリティに着目し，パー

はじめに

ソナリティと観光行動との関係を明らかにするこ

スマートツーリズムは，世界的に注目を集めてとを本論文の目的とする。具体的には，パーソナおり，特にEUでは，スマートツーリズムの促進，

リティの尺度の一つであるBig5を用いて観光客

ネットワークの構築，競争力の強化，および先進のパーソナリティを測定する。また，観光行動と事例の紹介を目的として，持続可能性，デジタル

して観光行動エリア・観光行動カテゴリを定義し，化，アクセシビリティ，文化遺産およびクリエイ

パーソナリティとそれぞれの関係を明らかにする。

ティビティの視点に沿って，先進的な観光地を表関係を明らかにするために，Webアンケート

彰する取り組みが実施されている。日本においてを設計し，日本人を対象に，性別（男女２カテゴ

も経済産業省がスマートリゾート（スマートツー

リ），年代（20代～50代４カテゴリ）について各

リズムと同義）ハンドブックを作成し，デジタル

125名，合計1,000名に配布し回答を得た。得ら技術を活用し，地域の生産性や持続性を高め，高れた回答からパーソナリティに基づき調査対象者

い国際競争力を持った地域の形成を支援していを分類し，それぞれの行動に違いがあるかを分析る。その中では，スマートリゾートを実現するたすることで，関係性の有無を確認している。検証めの主なサービスとして，旅行先推奨サービス・の結果，観光客のパーソナリティの違いによってツアープランナーやデジタルサイネージ・案内表

観光行動が異なることが確認された。また，その示，観光案内ガイドなどが示されている（経済産

結果に基づいて，パーソナリティに合わせた観光業省 2020）。このような観光計画を支援するシ

推薦について考察している。

ステムは以前から研究されており，P-Tour（丸山

本論文の貢献は，パーソナリティといった心理ら , 2004），Photo2Trip（Lu et al. 2010），CT-的要素が観光推薦で利用できることをデータ分析

Planner（Kurata et al. 2015）など多くの提案がによって検証したことである。具体的には，外向なされている。これらのシステムの多くは，ユー性や勤勉性が低い観光客は人気のある観光エリア

ザの過去の訪問履歴や嗜好に基づいた観光推薦をに行きやすい，などを明らかにしている。本論文行っている。

により，外向性が低い観光客は清水寺などの人気

一方で，マーケティングの分野では近年パーソのある観光エリアに行きやすい，協調性が高い観ナリティ（人の行動に時間的・空間的に一貫性を

光客は食事中心の観光を行わない傾向にあるな与えるもの）や動機（行動を一定の方向に向けてど，嗜好以外の個人特性を踏まえた推薦が可能と生起させ持続させる過程や機能）などの心理的要なる。

素に着目した推薦の研究がなされている（小林ら

本論文の構成は，以下の通りである。２章では，2021, Ishikawa et al. 2021）が，観光分野では関連研究を整理し，３章では，それらを踏まえた

少い（Shukla 2017，Leung et al. 2014，

分析枠組みについて述べる。４章では，調査方法

Borras et al. 2014）。同様に，Big5などで表現さについて述べ，５章で結果について述べる。６章

れる一般的なパーソナリティによって，観光ス

で考察を行い，７章で結論を述べる。

なポットの選択傾向が異なることも示唆されている（Jani 2014，Gretzel et al. 2004）。

２

そこで我々は，パーソナリティなどの個人特性

関連研究

が観光行動と関係があると考え，どのような特性

本章では，既存の観光推薦に関する研究を概観の観光客にどのような推薦をすべきかを検討する

したうえで，観光分野以外においてパーソナリ
25

CW6_AZ128D02.indd

32021/12/23

13:51:45

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

ティに基づく商品推薦やターゲティング広告がな

Bologna et al.（2013），Hu et al.（2010），

されていることを指摘する。それらを踏まえ，本Tsao et al.（2010）らは，ユーザのパーソナリティ

論文の位置づけを示す。

（Big5）に合わせて商品を推薦するシステムを提案し，パーソナリティを考慮した推薦によって

2.1

購買率やユーザレビューを向上させられることを観光推薦に関する研究

観光推薦や旅行計画に関する既存の研究は，数示している。Hirsh et al.（2012）やMatz et al.

多く存在する（Shukla 2017，Leung et al. 2014，（2017）は，ユーザのパーソナリティに合わせBorras et al. 2014）。 例 え ば，Photo2Trip（Lu etた広告配信により，広告効果の向上に成功していal. 2010）
では，
ソーシャルサイトから収集した年齢・る。また小林ら（2021）や Ishikawa et al.（2021）

性別・国籍・嗜好・過去の観光の履歴などから，は，ターゲティング広告のクリエイティブの作成

協調フィルタリングを用いて類似したユーザを見つの段階においても適用可能な知見を得ることを目け推薦を行っている。P-Tour（丸山ら，2004）や的とし，広告表現をコントロールしたクリエイ

CT-Planner（Kurata et al. 2015）などのシステム

ティブを調査対象者に提示し広告効果の計測実験

は，出発点と終着点を設定し，効率的なルートを推を行っている。
このようにパーソナリティと経済行動に関係が奨している。
Hidaka et al.（2020）は，ユーザの嗜好を考あることが確認されている。しかしながら，観光慮しつつ，オンサイトで使用可能な観光スポット

分野において，パーソナリティと観光行動の関係の推薦システムを提案している。実際の観光スについて検討している研究は見当たらない。

ポットやシミュレーションを活用した評価実験を2.3

行い，オンサイトでの観光スポット推薦が観光前

観光客の個人特性と観光行動との関係

観光分野においても，観光スポットを選択するに詳細な観光計画を立てていない観光客に有効で際の嗜好以外の個人特性として，パーソナリティ・あることを示している。
このように，既存研究の多くが効率性や嗜好に

観光動機・観光パーソナリティが議論されている。

基づく観光推薦を行っている。しかし，全ての観林（2013）は，観光客の心理的特徴をもとに光客が観光に効率性を求めているわけではない。

した観光の類型化研究として，Cohen（1972），

また，嗜好は移り変わるものであり，安定した指Mo et al.（1993），Plog（1974），Pennington-標とは言い難い。そのため，効率性や嗜好ではな

Gray et al.（2002）の研究をレビューし，旅行い指標として個人特性の一つであるパーソナリ

者が新奇性を求める傾向にあるのか，それとも回

ティに注目が集まっている。

避する傾向にあるのかといったパーソナリティ特性をもとに旅行者を分類している。Jani（2014）

2.2

は，Gretzel et al.（2004）の研究を元にBig5とパーソナリティと経済行動との関係

近年，広告・マーケティングの分野ではパーソ

観光パーソナリティの関係を調査している。Big5

ナリティ（Big5）と推薦の関係が調査されていの一部の因子によって観光パーソナリティが異なる（小林ら 2021, Ishikawa et al. 2021）。広告・る可能性があることが示唆されている。Gretzel

マーケティングの分野においては，個々の顧客のet al.（2004）は，観光客の観光パーソナリティ

Big5に合わせて，商品の推薦やターゲティングの分類を行っており，観光客を対象にしたアン

広告の出し分けを行うことで広告効果を向上させケートによって観光パーソナリティと実際の観光る試みが行われている。

行動の関係を調査した結果，観光客をいくつかの
26

CW6_AZ128D02.indd

42021/12/23

13:51:45

社会情報学第10巻２号

2021

観光スタイルに分類できることを示した。林らな構造を持つとして，態度が行動意図を規定し，（2013）は観光客の年齢層，訪問地域，旅行形

行動意図が行動を規定するモデルを採用してい態といった変数による観光動機の違いを調査してる。本研究でも，既存研究に基づき，観光客の個いる。従来の観光動機尺度（佐々木，2000）か

人特性が行動意図を媒介として，観光行動に影響

ら「文化見聞」「現地交流」「健康回復」「自然体感」 を与えるモデルを考える。
「自己拡大」の５因子を，また旅行者新奇性尺度

既存研究において，行動に影響を与える個人特（佐々木，2002）からは「刺激性」と「意外性」

性として，知識レベル（知識，スキル経験など），の２因子をそれぞれ抽出している。

態度（動機，関心・嗜好），パーソナリティなど

このように観光客をパーソナリティにより分類

が あ げ ら れ て い る。 ま た，Jani（2014） やしたり，パーソナリティと観光パーソナリティやGretzel et al.（2004）の先行研究により，観光

観光動機の関係を調査したりする研究は存在する

客のパーソナリティとして，一般的な事象に対すが，パーソナリティと観光行動の関係に着目した

るパーソナリティと観光に対するパーソナリティ

研究は見当たらない。
少なくとも，
パーソナリティが存在し，それらに関係があることが指摘されて（Big5）と観光行動の関係を直接議論しているいる。このように，パーソナリティは心理学の分研究は著者らが探索した限り存在しなかった。そ野で古くから用いられている代表的な指標であこで本論文では，観光客のパーソナリティと観光り，他分野でも人の行動に影響を及ぼしていると行動との関係を明らかにすることを目的とする。

言われている。よって，本論文では，観光客の個

具体的には，観光客の観光行動として観光行動エ

人特性としてパーソナリティに着目する。

リア・観光行動カテゴリを定義し，パーソナリティ
3.2と各観光行動との関係をWebアンケートにより観光客の観光行動

次に，観光行動について検討する。例えば，京検証する。

都を観光する場合，自然を楽しむ観光客もいれば，

３

文化・歴史を楽しむ観光客もいる。寺社仏閣をめ

分析枠組みの設定

ぐる観光客もいれば，カフェ巡りや買い物を楽し

本章では，観光客のパーソナリティと観光行動

む観光客も存在する。自然を楽しむ観光客は，概との関係を明らかにするために，既存研究に基づ

ね郊外のエリア（比叡山，嵯峨，宇治など）を訪き分析枠組みを構築する。まず，観光客の個人特問することになり，文化・歴史を楽しむ観光客は性としてパーソナリティに着目する理由を述べた

市内エリア（東山，祇園，河原町など）を訪問す

後に，観光客の観光行動として観光行動エリア・ることになる。一方で，寺社仏閣巡りやカフェ巡

観光行動カテゴリの定義を行う。

りをする観光客は，訪問するエリアに関係なく，寺社仏閣巡りやカフェ巡りなど何に時間を費やし

3.1

たかが重要となる。そこで我々は，観光行動を「ど観光客の個人特性

こ（観光行動エリア）」で「何を（観光行動カテ

多くの研究により，個人の心理的要因が行動にゴリ）」するのかで定義することとする。

影響を及ぼすことが指摘されている（Fishbein& Ajzen 1980，Ajzen 1991，諏訪ら 2006，諏

なお，季節や旅行の期間，同伴者によって観光

訪 ら 2012， 梅 原 ら 2020， 林 2013，Hirsh et

行動は変化する。また，バス旅行や修学旅行など

al. 2012，Matz et al. 2017）。これらの研究では，の団体旅行やガイドの有無によっても観光行動は人間が行動にいたるまでの心理プロセスを段階的異なる。このように，観光行動は多種多様である
27

CW6_AZ128D02.indd

52021/12/23

13:51:46

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

が，本研究ではパーソナリティと観光行動の関係

実験が行われていること，である。なお，既存知について分析することを目的にしている関係か

識による影響を抑制するために，調査対象者からら，パーソナリティの影響が及ぶ範囲内と考え，京都在住者を除外するとともに，京都に関する知小グループ，
ガイドはおらず自分で計画を立てる，

識がなくても観光エリアの選択ができるように，

一泊二日の京都旅行を想定し，観光行動を単純化

後述する表-１などを用意している。

して定義している。また，本論文では，調査の実
4.2

現可能性を考慮して，実際の行動ではなく行動意

アンケートの設計

観光客のパーソナリティおよび観光行動を抽出

図を調査する。これは，行動意図が行動を規定すするためのアンケートを設計する。

るという先行研究のモデルに基づくものである。
よって，本論文では，観光行動を「どこ（観光行

4.2.1

動エリア）
」で「何を（観光行動カテゴリ）」しよ

観光客の個人特性

一般的なパーソナリティは，心理学の分野でうとするのかという行動意図に基づき分析する。

パーソナリティを表す指標としてBig5（Goldberg，

詳細は，次章で述べる。

1992）やTCI（Cloninger，1993）が挙げられる。

４

調査方法

4.1

調査対象者の選定

本論文では，観光とパーソナリティの関係を調べる研究の多くやマーケティングの分野で用いられているBig5を採用する。Big5では，外向性，

本調査の目的は，観光客のパーソナリティと観

協調性，勤勉性，神経症傾向，開放性の５つの性

光行動（観光行動エリア・観光行動カテゴリ）に質を計測することができる。Big5を計測するた関係があるか明らかにすることである。そのためめの質問紙は複数存在するが，回答者の負担を減に，個人特性および観光行動について，日本人をらすため小塩ら（2012）が作成した10問の質問

対象に，性別（男女），年代（20代～50代）につ紙（TIPI―J）を用いる。回答者は，各質問項目

いて各125名，合計1,000名にWebアンケートをについて，「１：全く当てはまらない」から「７：行う。調査対象者は調査会社を経由して選定した

とても当てはまる」の７段階で回答する。

ため，回収率は100%である。アンケート回答の所要時間は，およそ20分である。調査対象者には，

4.2.2

観光行動

アンケート回答後に謝礼を支払っている。調査期

本論文では，調査対象者は実際に京都での観光間は，2020年１月10日から１月14日である。なを実施するのではなく，京都へ観光することを想お，本調査では，日本の代表的な観光地である京定し，想定されたプランを観光行動とみなす。こ都での観光を想定してアンケートを構成している。

のとき，回答者はアンケートを回答する際に，京京都での観光を想定した理由は，１．観光エリ

都を想定した一泊二日の観光プランを考えるようアが複数に分かれており選択肢が多様であるこに指示される。そのうえで，回答者はそのプランと，２．様々なジャンルの観光スポットがあり選に含まれる観光エリアや観光行動カテゴリを回答

択肢が多様であること，３．日本を代表する観光する。回答者が観光プランを検討するにあたり，地の一つでありアンケート回答者がイメージしや京都に関する事前知識が不足している人がいるこ

す い と 考 え ら れ る こ と， ４． 複 数 の 先 行 研 究とを考慮し，全回答者に対して観光エリア（図-１）（Hidaka et al. 2020, Isoda et al. 2020,とその特徴（表-１）を提示する。
想定した観光エリアは京都駅を起点とし，最大

Kawanaka et al. 2020）において観光に関する
28

CW6_AZ128D02.indd

62021/12/23

13:51:46

社会情報学表－１

2021

アンケートで用いる観光エリアの特徴についての説明文

エリア名
A.祇園・河原町

第10巻２号

説明文
京都の風情をもっとも感じられ，グルメや買い物には欠かせないエリア

B.清水寺

京都を代表する社寺が集結するエリア

C.京都駅

観光の拠点。最新&定番みやげが揃い，有名店が数多く存在

D.二条城

豪華な障壁が彩る江戸時代終焉の舞台，世界遺産

E.嵯峨・嵐山

四季折々に異なる魅力を感じられる京都屈指の自然豊かな観光地

F.金閣寺

この世の極楽浄土を表すゴージャスな金色の楼閣

G.銀閣寺「わび・さび」を重んじた東山文化の象徴

H.伏見

伏見稲荷大社にはどこまでも続く千本鳥居がある

I.宇治

平等院と源氏物語の王朝美を満喫

J.鞍馬・貴船

不思議なパワーに満ちた人気エリア

K.比叡山

京都の鬼門を守る聖地

L.高雄

四季折々の美景が広がる三尾では世界遺産の神護寺と高山寺がある

M.醍醐

豊臣秀吉も愛した桜の名所

N.大原・八瀬

美しい庭園の宝庫

O.その他(記載なし)
で用いられているものを参照した（朝日新聞出版
2019，昭文社 2019，株式会社JTBパブリッシン
グ2019）。観光ガイドブックを利用した理由は，観光客への情報伝達手段として一般流通している手法と考えたためである。回答者は，その他を含
むA〜Oまでの15エリアから，想定した観光プランに含まれる選択肢を順不同ですべて選択する。
なお，観光プランに関して該当する選択肢がない
場合は，その他を選択するように指示している。
次に，観光行動カテゴリは，「食事・カフェ・

図－１

食べ歩き」，「寺社仏閣・美術館・博物館」，「自然・観光エリア

ヒーリング・癒やし」，「体験・アクティビティ」，「ショッピング」の５つである。本論文では，そ１時間半程度で到達できる14エリアである。例

れぞれ「食事」，
「文化」，
「自然」，
「レジャー」，「買

えば，祇園・河原町周辺や清水寺周辺などである。

い物」と略することとする。この５つのカテゴリ

このとき，観光エリアの選定基準は，複数の著名に対して，想定した観光プランに基づいて観光にな観光ガイドブックで紹介されているエリアとす

費やす時間の内訳を合計が100%となるように回る。また，表-１中の説明文は観光ガイドブック

答するように回答者へ指示をしている。
29

CW6_AZ128D02.indd

72021/12/23

13:51:46

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

５

調査結果

5.1

調査結果のクリーニング

京都駅・金閣寺・清水寺・二条城・伏見・宇治など，図-１で見た際の鉄道沿線中心に選ばれている。東山中心型は，祇園・清水寺・京都駅などが収集した回答結果を確認したところ，明らかに多い。有名所型は，金閣寺・清水寺・銀閣寺が多矛盾している回答をしている回答者や，同じ回答

い。北東部型は鞍馬貴船・大原八瀬・比叡山などが連続する回答者が確認された。そのため，「活が多い。なお，その他を選んだ83名のほとんどが，発的で外向的だ」と「消極的で人付き合いが苦手

観光行動エリアとして「その他」のみを選んでおである」など，相反する設問の両方にとても良くり，どの地域を想定して選択しているかが不明確当てはまるを選択している回答者や，回答がすべであるため，本論文では分析の対象外とする。

て同一
（例：４，
４，
４，
４…など）
というものが別々

観光行動カテゴリは，選択された時間割合に基の設問で２箇所以上にわたり確認できた回答者はづいてK-means法によりクラスタリングを行った。

分析から除外した。その結果，有効回答は694件

クラスタ数は，クラスタ中心と各クラスタのサンプ（有効回答率69.4%）となった。以降の分析では，

ル数を比較検討して決定した。その結果，５つのこの694件を分析対象とする。

クラスタに分類され，内訳を見てラベルを決定した。表-５に，各クラスタのクラスタ中心と分類

5.2

されたサンプル数を示す。レジャーを中心にプラ

各指標の集計ンを作成したクラスタは抽出されず，バランス型

各項目の集計結果を表-２から表-５示す。

の人数が最も多く，次に文化中心型が多く，残り
5.2.1

は食事中心型，自然中心型，買い物中心型に分類

観光客のパーソナリティ

された。

パーソナリティは，５つの特性（外向性，協調性，勤勉性，神経症傾向，開放性）について，各5.3

２項目の回答を足し合わせて指標化している。た

関係性分析の結果

だし，TIPI-Jは逆転項目を含むため，足し合わせ

観光客のパーソナリティと，観光行動（観光行

る際に補正を行っている。各質問の質問項目と平動エリア・観光行動カテゴリの割合）との関係性

均，標準偏差を表-２に示す。

を検証するために，独立性の検定を行った。
パーソナリティに基づいて回答者を分類し，分5.2.2

類によって観光行動に差異が確認できるかを検証

観光行動のクラスタリング

観光行動エリアの分析では，選択された観光エする。パーソナリティの得点の分布をみた結果，

リア（表-３）に基づいてWard法によりクラスタ

中間層に集中することが確認された。例えば，開リングを行った。クラスタ数は，クラスタ凝集経放性の場合，得点８（開放性に関する２項目につ過工程を見て決定した。その結果，５つのクラス

いて，共に４を選択）とした回答者は346名であっタに分類された。表-４に，各クラスタと分類さた。このため，パーソナリティについては，パーれたサンプル数を示す。本論文では，クラスタのソナリティ因子ごとに分布を確認したうえで，中特徴をもとに，鉄道沿線型，東山中心型，有名所

間層を省いた高群・低群の２群に分類している。

型，北東部型，その他と命名した。鉄道沿線型にそれぞれの群に，観光行動エリアと観光行動カ

属する人数が最も多く，次に東山中心型が多く，テゴリの結果をそれぞれクラスタリングしたもの

残りは有名所型，北東部型，その他に分類された。

について，クロス集計表を作成し，カイ二乗検定

それぞれの特徴として，鉄道沿線型は嵯峨嵐山・により全体としての比率の差を検定し，有意性が30

CW6_AZ128D02.indd

82021/12/23

13:51:47

社会情報学表－２

パーソナリティ因子
外向性
協調性
勤勉性
神経症傾向
開放性

第10巻２号

2021

Big5の平均と標準偏差（N=694）

質問項目
活発で，外向的だと思う
ひかえめで，おとなしいと思う※
他人に不満をもち，もめごとを起こしやすいと思う※
人に気をつかう，やさしい人間だと思う
しっかりしていて，自分に厳しいと思う
だらしなく，うっかりしていると思う※
心配性で，うろたえやすいと思う
冷静で，気分が安定していると思う※
新しいことが好きで，変わった考えをもつと思う
発想力に欠けた，平凡な人間だと思う※

平均 標準偏差
3.12
1.49
3.11
1.45
3.37
1.42
3.78
1.66
3.43
1.51
3.82
1.60
3.73
1.50
3.56
1.58
3.53
1.45
3.75
1.65

※は逆転項目を示す。また，平均値は１～７の範囲内の値を取り，大きいほど該当するパーソナリティの性質を強く有している。

表－３ 観光行動エリアの選択結果（N=694，複数選択可）

エリア
A. 祇園・河原町周辺
B. 清水寺周辺
C. 京都駅周辺
D. 二条城周辺
E. 嵯峨・嵐山周辺
表－４

人数
233
222
189
126
141

エリア
F. 金閣寺周辺
G. 銀閣寺周辺
H. 伏見周辺
I. 宇治周辺
J. 鞍馬・貴船周辺

人数
167
117
95
76
84

エリア
K. 比叡山周辺
L. 高雄周辺
M. 醍醐周辺
N. 大原・八瀬周辺
O. その他

人数
56
31
27
52
86

観光行動エリアの選択結果によるクラスタ分析の結果（選択人数）（N=694）

人
数

祇
園

清
水
寺

京
都
駅

二
条
城

嵯
峨
嵐
山

金
閣
寺

銀
閣
寺

伏
見

宇
治

鞍
馬
貴
船

比
叡
山

高
雄

醍
醐

大
原
八
瀬

そ
の
他

鉄道沿線型

200

35

48

84

46

108

51

30

53

39

20

16

16

16

8

3

東山中心型

196

159

90

58

43

18

25

9

13

14

7

5

0

2

2

0

有名所型

136

24

78

34

30

8

85

67

22

16

15

5

3

1

2

0

その他

83

2

2

4

1

3

1

0

1

1

0

0

0

0

0

83

北東部型

79

13

4

9

6

4

5

11

6

6

42

30

12

8

40

0

表－５

観光行動カテゴリの選択結果によるクラスタ分析の結果（クラスタ中心）（N=694）人数 食事 文化 自然 レジャー 買い物
バランス型

303

.298 .234 .170

.119

.179

文化中心型

209

.173 .674 .078

.016

.060

食事中心型

73

.892 .038 .014

.009

.047

自然中心型

57

.148 .102 .696

.024

.031

買い物中心型

52.184 .044 .030

.030

.713

31

CW6_AZ128D02.indd

92021/12/23

13:51:47

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

確認された場合は残差分析により，どの部分に差れた行動エリアが不明確だったため，分析から除異が発生しているのかを検証する。表-６では，外している。

観光行動エリアおよび観光行動カテゴリと個人特5.3.2

性の関係性分析の結果について表側にパーソナリ

パ ーソナリティと観光行動カテゴリの関係性分析の結果

ティ，表頭に観光行動を配置している。また，セル内に示した＋は観測値が期待値より有意（pパーソナリティと観光行動カテゴリの関係性分＜.05）に高いことを示し，－は観測値が期待値

析の結果を表-６（右側）に示す。また，表-６（右より有意（p ＜.05）に低いことを示している。

側）におけるカイ二乗値および自由度は，それぞれ協調性（17.489，８），勤勉性（16.725，８）

5.3.1

パ ーソナリティと観光行動エリア選択パである。外向性，神経症傾向，開放性について，

ターンの関係性分析の結果

有意性は確認されなかった（p ＞.05）。

パーソナリティと観光行動エリア選択パターンの関係性分析の結果を表-６（左側）に示す。また，

６

表-６
（左側）
におけるカイ二乗値および自由度は，

考察それぞれ外向性（42.918，８），協調性（25.371，

本章では，５章の結果に基づき，パーソナリティ

８），勤勉性（49.568，８），神経症傾向（31.736，

が観光行動に及ぼす影響と，観光推薦への活用に

８），開放性（23.869，８）であり，開放性，外ついて考察を行う。

向性，
神経症傾向，
勤勉性の４つのパーソナリティ
因子で観光行動に差異が確認された。なお，協調

6.1

パーソナリティと観光行動性についても「その他」において差異が確認され表-６から，外向性が低い人は，観光行動エリているが，「その他」については，実際に選択さアの選択として，有名所型が多い傾向にあること

表－６

パーソナリティ因子と観光行動エリア選択傾向および観光行動カテゴリの中心の関係

観光エリアの選択パターン
鉄道
沿線型

東山
中心型

有名
所型

北東
部型

高群
外向性

低群

因
子

神経症
傾向
開放性

食
事

自然

買い物

バラ
ンス

文化

−

＋

−

−

低群
高群

勤勉性

その他
−

高群
協調性

観光カテゴリの中心

低群
高群

＋
−

−
−

＋
＋

−

低群

−

高群

−

低群

−

＋

−

32

CW6_AZ128D02.indd

102021/12/23

13:51:47

社会情報学第10巻２号

2021

が確認された。これは，外向性が低い人の特徴でた。これは，神経症傾向の高い人の特徴である情ある消極的な性質によって，興味関心が外界に向緒不安定な性質から，落ち着いた環境や場所を求けられなかったため，観光プランを深く練らず，めており，京都の中でも自然が多く，やや神秘的定番である有名所の清水寺や金閣寺などの観光エで非日常性を感じやすい鞍馬貴船・比叡山などのリアを中心に選択したのではないかと推測される。

観光エリアを中心に選択したのではないかと推測される。

協調性が高い人は，観光行動エリアの選択では
特に目立った傾向は見られなかったが，観光行動

開放性が低い人は，観光行動エリアの選択としカテゴリとして食事中心型が相対的に少ない傾向て北東部型が少ない傾向にあることが確認された。

（10.5％）にあることが確認された。これは，

これは，開放性が低い人の特徴である知的好奇心

協調性の高い人が持つバランスを取り，周りと歩が低く安定志向で保守的な性質によって，一般的調を合わせる傾向から，京都観光では相対的に少に人気がなく定番ではない北東部エリアに対してない食事中心の観光（10.5％）にならないよう興味が向かなかったのではないかと推測される。

に観光行動のバランスをとったのではないかと推
6.2

測される。

観光推薦への活用

勤勉性が高い人は，観光行動エリアの選択とし既存研究において（Tsao, 2010），神経症傾向・て北東部型が多い傾向にあることが確認された。

外向性・開放性の高いユーザはオンラインショッ

これは，勤勉性が高い人の特徴である真面目な性

ピングで積極的に購買行動を起こすことが分かっ

質によって，特に人気の高い清水寺や金閣寺などている。本論文においても，各パーソナリティ因と比べると観光客の数は多くない（京都市情報館，子の多寡により，観光行動エリアや観光行動カテ

2019）が，特定層の観光客から魅力的な観光エゴリに差異が生じることが確認された。このこと

リアとして支持される鞍馬貴船・比叡山なども選から，パーソナリティを活用した推薦手法として，択肢に入れて観光プランを練ったためではないか

観光客のパーソナリティに合わせて，推薦を行うと推測される。逆に，勤勉性が低い人は，観光行

際に重視する要素や推薦する理由の説明を変化さ

動エリアの選択として，有名所型が多い傾向にあせる方法が考えられる。

ることが確認された。これは，勤勉性が低い人の例えば，我々が別途開発しているIso-Tourのよ特徴である不真面目な性質によって，外向性が低

うなオンサイト観光プランニングスマートフォンア

い人と同様に，観光プランを深く練ることを面倒

プリ（Isoda et al. 2020）での活用を想定している。

に感じ，定番である有名所の清水寺や金閣寺など

このアプリは，一人または少人数での観光時でのの観光エリアを中心に選択したのではないかと推利用を想定している。このようなアプリにおいて，測される。また，観光行動カテゴリとして，バラ

外向性や勤勉性が低い観光客に対しては，観光ス

ンス型が多い傾向にあることが確認された。これ

ポットの人気度や他の観光客からのレビューを表

は，勤勉性が低い人の特徴である飽きっぽく移り示したり，逆に開放性が高い観光客に対しては，気な性質によって，様々なジャンルの観光スポッ

マイナーだが魅力的である穴場的なスポットを優トを巡るためか，アンケート回答時に観光行動エ

先的に表示したりするなどが考えられる。

リアの選択と同様に観光行動の割合も深く考えず決めたのではないかと推測される。

７

神経症傾向が高い人は，観光行動エリアの選択として北東部型が多い傾向にあることが確認され結論

本論文では，どのような特性のユーザにどのよ33

CW6_AZ128D02.indd

112021/12/23

13:51:47

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

うな推薦をすべきかを明らかにするために，Web

Fishbein, M., & Ajzen, I.（1980）. Predicting

アンケートを実施し，観光客のパーソナリティとand understanding consumer behavior:

観光行動（観光行動エリア・観光行動カテゴリ）

Attitude-behavior correspondence.

との関係性を分析した。

Understanding attitudes and predicting
social behavior, 148-172.

分析の結果，観光客のパーソナリティと観光行
動（観光行動エリア・観光行動カテゴリ）に関係

Goldberg, L. R.（1992）. The development ofがあることを確認した。例えば，外向性が低い観

markers for the Big-Five factor structure.

光客は清水寺などの人気のある観光エリアに行き

Psychological assessment, 4（1）, 26.

やすい，協調性が高い観光客は食事中心の観光を

Gretzel, U., Mitsche, N., Hwang, Y. H., &行わない傾向にあるなど，ということを明らかに

Fesenmaier, D. R.（2004）. Tell me who you

した。さらに，その結果を基に，どのような観光

are and I will tell you where to go: Use of

推薦が有効であるかを検討した。本研究により，travel personalities in destination

嗜好以外の個人特性を踏まえた観光推薦が可能とrecommendation systems. Informationなると考える。

Technology & Tourism, 7（1）, 3-12.

一方，本論文では，アンケート調査の結果に基Hidaka, M., Kanaya, Y., Kawanaka, S.,

づき考察しているものの，推測の部分もあり限界

Matsuda, Y., Nakamura, Y., Suwa, H.,がある。より深く考察するためには，実際に観光

Fujimoto, M., Arakawa, Y., & Yasumoto, K

している人を対象としたアンケートに加え，イン（2020）. On-site Trip Planning Support

タビューなどによる観光客本人の考えを直接聞き

System Based on Dynamic Information on

出すなど，別途調査が必要だと考える。さらに，

Tourism Spots. Smart Cities, 3（2）, 212-231.

推薦の有効性を明らかにするためには，スマート

Hirsh, J. B., Kang, S. K., & Bodenhausen, G. V.

フォンアプリなどへ実装したうえでの実験が必要（2012）. Personalized persuasion: Tailoringと考える。

persuasive appeals to recipients’ personality
traits. Psychological science, 23（6）, 578-581.

参考文献

Hu, R., & Pu, P. （2010）. A study on user

Ajzen, I. （1991）. The theory of planned

perception of personality-based

behavior. Organizational behavior andrecommender systems. In International

human decision processes, 50（2）, 179-211.

conference on user modeling, adaptation,

Bologna, C., De Rosa, A. C., De Vivo, A., Gaeta,

and personalization（pp. 291-302）. Springer,
Berlin, Heidelberg.

M., Sansonetti, G., & Viserta, V.（2013, June）.

Ishikawa, Y., Kobayashi, A., & Kamisaka, D.

Personality-Based Recommendation in（2021）. Modelling and predicting an

E-Commerce. In UMAP Workshops.
Cloninger, C. R., Svrakic, D. M., & Przybeck, T.

individual’s perception of advertising appeal.

R. （1993）. A psychobiological model ofUser Modeling and User-Adapted

temperament and character. Archives ofInteraction, 31（2）, 323-369.
Isoda, S., Hidaka, M., Matsuda, Y., Suwa, H.,

general psychiatry, 50（12）, 975-990.
Cohen, E. （1972）. Toward a sociology of& Yasumoto, K.（2020）. Timeliness-awareinternational tourism. Social research, 164-182.

on-site planning method for tour navigation.
34

CW6_AZ128D02.indd

122021/12/23

13:51:47

社会情報学第10巻２号

2021

and fall in popularity. Cornell hotel andSmart Cities, ３（4）, 1383-1404.

restaurant administration quarterly, 14（4）,Jani, D.（2014）. Relating travel personality to

55-58.

Big Five Factors of personality. Tourism: An

Shukla, Y. （2017）. State of Art Survey ofInternational Interdisciplinary Journal, 62（4）, 347-359.

Travel based Recommendation System.

K a w a n a k a , S . , M a t s u d a , Y. , S u w a , H . ,International Journal of Advanced Researchin Computer Science, 8（3）.

Fujimoto, M., Arakawa, Y., & Yasumoto, K.
（2020）. Gamified participatory sensing in

Tsao, W. C., & Chang, H. R.（2010）. Exploring

tourism: An experimental study of the effects

the impact of personality traits on online

on tourist behavior and satisfaction. Smart

shopping behavior. African Journal of

Cities, 3（3）, 736-757.

Business Management, 4（9）, 1800-1812.
朝日新聞出版（2019），『まち歩き地図京都さんぽ

Kurata, Y., Shinagawa, Y., & Hara, T.（2015）.

＜2020＞ASAHI ORGINAL』

CT-Planner5: a computer-aided tour planning
service which profits both tourists and梅原英一・加藤菜美絵・諏訪博彦・小川祐樹・杉destinations. In Workshop on Tourism

浦昌（2020）組織における個人情報保護行動モ

Recommender Systems, RecSys（Vol. 15, pp.

デルの構築―従業員の個人情報保護行動を促進

35-42）.

するためには―，社会情報学，Vol.8，No.3，
pp.81-95.

Lu, X., Wang, C., Yang, J. M., Pang, Y., &昭文社（2019），『まっぷる京都＜‘20＞まっぷる

Zhang, L.（2010）. Photo2trip: generatingマガジン』

travel routes from geo-tagged photos for trip
planning. In Proceedings of the 18th ACM

小塩真司・阿部晋吾（2012）日本語版 Ten Iteminternational conference on Multimedia（pp.

Personality Inventory（TIPI-J） 作 成 の 試 み.

143-152）.

パーソナリティ研究，Vol.21，No.1，pp.40-52.
京都市情報館（2019）「京都観光総合調査についMatz, S. C., Kosinski, M., Nave, G., & Stillwell,
D. J.（2017）. Psychological targeting as anて」effective approach to digital mass

<https://www.city.kyoto.lg.jp/sankan/

persuasion. Proceedings of the national

page/0000271459.html>Accessed 2020，

academy of sciences, 114（48）, 12714-

October 7.
経済産業省（2020）「スマートリゾートハンドブック」

12719.
Mo, C. M., Howard, D. R., & Havitz, M. E.

<https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_（1993）. Testing an international tourist role

service/mono/creative/downloadfiles/fy31/

typology. Annals of tourism research, 20（2）,handbook2.pdfl>Accessed 2021，June 29.
小林亮博・石川雄一・黒柳茂・南川敦宣（2021）

319-335.
Pennington-Gray, L. A., & Kerstetter, D. L.

Web 閲覧履歴を用いたパーソナリティの推定（2002）. Testing a constraints model withinと広告配信への活用，電子情報通信学会論文誌，

the context of nature-based tourism. Journal

Vol.104，No.1，pp27-39.
佐々木土師二（2000），『旅行者行動の心理学』，

of Travel Research, 40（4）, 416-423.

関西大学出版部

Plog, S. C.（1974）. Why destination areas rise
35

CW6_AZ128D02.indd

132021/12/23

13:51:48

観光客のパーソナリティと行動との関係性分析：一泊二日の京都旅行を想定したアンケート調査による検証
日高真人・松田裕貴・諏訪博彦・多屋優人・安本慶一

しないのか―，情報処理学会論文誌，Vol.53，

佐々木土師二（2002），海外旅行に関する大学生

No.9，pp.2204-2212.

のモチベーションの実証分析，関西大学社会学

林幸史（2013）観光旅行者の行動過程について

部紀要，Vol.34，No.1，pp.135-165.

の社会心理学的研究，博士学位論文：内容の要

JTBパブリッシュ（2019），『るるぶ京都 ＜‘20＞

旨と審査結果の要旨，Vol.52，pp.44-46.

るるぶ情報版』
諏訪博彦・山本仁志・岡田勇・太田敏澄（2006）

丸山敦史・柴田直樹・村田佳洋・安本慶一・伊藤

環境配慮行動を促す環境教育プログラム開発の実（2004）P-Tour：観光スケジュール作成支ためのパスモデルの構築，
日本社会情報学会誌，

援とスケジュールに沿った経路案内を行うパー

Vol.18，No.1，pp.59-70.

ソナルナビゲーションシステム，情報処理学会
論文誌，Vol.45，No.12，pp.2678-2687.

諏訪博彦・原賢・関良明（2012）情報セキュリティ
行動モデルの構築—人はなぜセキュリティ行動を

36

CW6_AZ128D02.indd

142021/12/23

13:51:48