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宿泊予約レビューデータを利用した旅行者モチベーションの分析方法の提案
An  Analytical  Method  Proposal  for  Tourist  Motivation  using  Online  Hotel  Reviews
沢 田 史 子＊要旨
宿泊予約サイトにおける宿泊レビューは，宿泊を検討している人にとって有用な判断材料となる．また，宿泊施設にとっても，宿泊者のダイレクトな感想や評価を知ることができる重要なツールとなっている．本研究では，宿泊予約サイトから宿泊の予約をする旅行者のモチベーションを分析する方法を提案する．さらに，提案手法を山代温泉旅館の宿泊レビューに適用して，山代温泉旅館宿泊者のモチベーションを分析する．その結果と計量テキスト分析の結果から，山代温泉旅館の課題の抽出を行い，提案手法の有効性を示す．
キーワード：旅行者モチベーション(Tourist motivation) ／宿泊レビューデータ(Online hotel reviews) ／クチコミ (Word-of-mouth) ／計量テキスト分析 (Quantitative text analysis)

1．はじめに年代に入ってからは減少傾向を示している．こ日本交通公社『旅行者動向2012』[1] によると，のような状況において，さらに上述したようなここ数年間で旅行の申し込み方法が，顕著な変化

予約形態の変化に応じて，宿泊施設はインターを遂げている．特に，パッケージを利用しない旅

ネット時代にマッチした経営戦略の立案が求め行では，「ネット専門の旅行予約サイト」が急増られている．そのような戦略立案において，宿し，2012年における割合は25.5％となっている．

泊レビューは，宿泊施設にとっても宿泊者のダ

さらに2010年と2011年の比較では，「旅行会社のイレクトな感想や評価を知ることができる重要店舗」や「旅行会社に電話」の割合が減少し，そなツールとなっている．また，宿泊者のコメンの分が「ネット専門の旅行予約サイト」などオントから，宿泊予約サイトの利用者がどのようなライン予約に移行したと指摘されている．そしてことを期待し，充足したいと考えているかを知それらのほとんどの宿泊予約サイトにおいて，利ることができる．このような宿泊レビューデー用者による宿泊レビュー投稿サービスを提供してタからオンライン予約者の旅行者モチベーショいる．このような宿泊レビューは，利害関係のなンを把握することは，宿泊施設の戦略やネットい一般の宿泊者によるものであるため，その信頼プランの立案に役立つであろう．

性が高く，宿泊を検討している人にとって有用な判断材料となる．

以上のような理由から，本研究では，宿泊予約サイトのクチコミデータを利用し旅行者モチベー

国内宿泊旅行者数は，1990年まではゆるやかションを分析する方法を提案する．さらに，提案に増加してきた．しかし，その後伸び悩み2000

手法により石川県にある山代温泉旅館の分析を行う．分析結果から，旅行者が宿泊を通してどのよ＊ SAWADA, Ayako

北陸学院大学短期大学部 コミュニティ文化学科
地域と観光うなことを充足しようと考えているかを明らかにし，山代温泉旅館の課題抽出を行い，提案手法の有効性を示す．

− 277 −CORE北陸学院大学・北陸学院大学短期大学部研究紀要 第６号（2013年度）

２．先行研究ることが報告されている．例えば，旅行クチコミ

本章では，旅行者モチベーションと観光産業にサイトやオンライン旅行会社のクチコミが，宿泊おけるクチコミに関する先行研究を示し，本研究施設の予約に影響を与えることが指摘されているの位置づけについて述べる．

[6][7]．Ye ら [8] は，中国の大手ネット旅行会社の評価が10% 上昇すると，5% 以上オンライン予

2.1

旅行者モチベーション研究

約を押し上げることを報告している．Litvinら[9]観光旅行者のモチベーション研究では，観光動は，クチコミは旅行者の満足度向上，旅行者の問機の次元特性に関するものが主に行われてきた．

題解決，旅行者の良い経験・悪い経験の発見など

Pearce ら [2][3] は，マズローの欲求階層説を理論に活用でき，観光マーケティングにおいて費用対的な枠組みとして，Travel Career Ladder（リラッ効果の高い手法であると述べている．

クス欲求，安全と刺激の欲求，関係性欲求，自己このように，クチコミは観光産業において重要発展欲求，自己実現欲求）という5階層の観光動であることが示されている．しかし旅行者のモチ機モデルを提唱した．このモデルを用いて，旅行ベーション研究において，クチコミデータを用い経験の高い人々は低い人々よりも，より高次の欲た研究報告は，著者の知る限り見受けられない．

求の充足を求めることを明らかにした [2]．Fodness[4] は，機能的次元を測定する尺度を作成し３．方法た．それは，「知識機能」，「功利的機能：苦痛の本研究では，宿泊予約サイトから宿泊予約し，最小化」，「価値表出機能：自尊」，「価値表出機能：宿泊レビューを投稿した旅行者のモチベーション自我高揚」，「功利的機能：報酬の最大化」というを分析する方法を提案する．そのためにまず，利5つの次元で，並列的に構成されている．佐々木用した宿泊予約サイトの概要と調査対象データに[5] は，Pearce や Fodness の枠組みは一般的過ぎついて述べる．そして，佐々木の5階層に沿ったて観光動機の体系としては抽象的であるとし，旅コメントの分類作業手順と計量テキスト分析の方

行者の訪問地内の活動・経験の特徴を分類・整理法について述べる．

するための一般的な枠組みを提案した．図1に
佐々木による旅行者モチベーションの一般的な枠

3.1

調査対象データ

組みを示す．「緊張解消」，「娯楽追及」，「関係強国内の大手宿泊予約サイトには，「楽天トラベ化」，「知識増進」，「自己拡大」という5階層に整ル」，「じゃらん .net」，「一休 .com」などがある．

理し，マズローの欲求階層説に見る低次から高次各サイトにより特色があり，「楽天トラベル」はへの欲求との対応付けを行っている．

ビジネスホテルに強いのに対し，「じゃらん .net」はリゾートホテルに強く，「一休 .com」は高級宿泊施設に強い [10]．
本研究では，山代温泉旅館の分析を行うための調査対象データとして，「じゃらん .net」のクチ

図１ 佐々木による旅行者モチベーションのコミデータを利用した．5段階評価項目として，一般的枠組み「総合」，「部屋」，「風呂」，「料理（朝食）」，「料理2.2（夕食）」，「接客・サービス」，「清潔感」の7項目

観光産業におけるクチコミ研究クチコミは友人や家族などによるオフラインのと自由記述によるコメントを書き込むことができものと，Web 上でのクチコミであるｅクチコミがる．当該サイトには過去1年間分のクチコミが掲ある．本研究では，宿泊予約サイトのレビューを載されている．2012年6月時点で，公共の宿など分析対象とすることから，観光産業における e クを除いた18軒の温泉旅館が掲載されていた．こチコミ（以下，単にクチコミと呼ぶ）に注目する．のうち2軒は，食事はバイキング形式で，布団は化粧品や家電などの製品のクチコミと同様に，予め部屋に敷かれており，仲居はおらず，安価な観光産業におけるクチコミも読み手に影響を与え均一料金を実現している（以下，均一料金旅館と− 278 −宿泊予約レビューデータを利用した旅行者モチベーションの分析方法の提案

表2呼ぶ）．残りの16軒は従来からの旅館である（以1件分のコメントの分類例

下，通常旅館と呼ぶ）．これらの2種類の宿形態の全クチコミ（1611件）を分析データとした．
3.2

5階層分類手順

1611件の自由記述のコメントを，佐々木 [5] の5階層に沿って分類作業を行った．この際，表1に示した基準で分類を行った．表1は佐々木が示した基準 [5] を，著者が温泉旅館用に加筆・修正したものである．表2に1件分のコメントの分類例を示す．通常，1件のコメントは複数の文で構成されている．1文ごとに，良い経験と悪い経験に該当する5階層を低次から高次への1 〜 5のレベルで記入する．このとき，良い経験，悪い経験

3.3

計量テキスト分析のどちらか一方に該当するケースがほとんどであ

全コメントに対し，樋口 [11] が開発した KHるが，両方に該当するケースもあれば，いずれにCoder を用いて計量テキスト分析を行った．コメも該当しないケースもある．1件分の良い経験とントには悪い経験において，それぞれ最も高いレベルを当どの同義語や， お腹該コメントの分類結果とした．表2のケースでと平仮名，全角と半角が混在していたため，これは，良い経験には1と5が存在するため，分類結らの表記を分析する前に統一した．性別，年代，果は高い方のレベルの5となり，悪い経験には1宿の価格帯・形態・名前を外部変数として与え，のみが存在するため分類結果は1となる．なお，特徴語抽出，共起ネットワークの描画を行った．

旅館と宿 ， 価格とおなかと値段

ななどの漢字分類作業は2名の評価者が独立に行った．2名の評価結果の一致度を確認するため，κ係数を算出

4．結果した．良い経験ではκ =0.645，悪い経験ではκ

本章では，佐々木の5階層に沿った分類結果と，=0.639となり，いずれもかなり一致していること

年代別と性別の価格帯分布を示す．さらに，計量を確認した．

テキスト分析の結果について示す．
表1

5階層分類基準

4.1

5階層分類

5階層に分類した結果を宿の形態別，年代別，性別，価格帯別に集計した．図2に宿の形態別の5階層分類を示す．図中のｎはコメントの件数を示している．通常旅館におけるコメント件数は，良い経験が1364件，悪い経験が783件であった．
均一料金旅館におけるコメント件数は，良い経験が170件，悪い経験が103件であった．宿の形態にかかわらず，良い経験のコメント件数は悪い経
験の1.7倍程度であった．図2-1の良い経験では，通常旅館において「緊張解消」以外に関するものが43% あり，特に「自己拡大」に関連するものが27% と多かった．「関係強化」(13%) においても，仲居との楽しい会話などに関するコメントが多く
み ら れ た． 図2-2の 悪 い 経 験 で は，「 緊 張 解 消 」− 279 −

北陸学院大学・北陸学院大学短期大学部研究紀要 第６号（2013年度）(83%) の他は，「自己拡大」(15%) に関連するものが多かった．通常旅館に関する「自己拡大」は，良い経験，悪い経験共に，均一料金旅館の2倍近い割合であった．これらの結果は，通常旅館に宿泊する人々は，均一料金旅館に宿泊する人々に比べ，より高次の欲求の充足を求めることを示唆している．さらに，通常旅館における旅行者モチベーションについて，投稿者の属性などに注目し，詳細に分析した．

図2-1

宿の形態別による5階層分類（良い経験）

図2-2

宿の形態別による5階層分類（悪い経験）

図3に通常旅館の良い経験の年代別の5階層分類の結果を示す．全ての年代で，「緊張解消」の割合が高い．10-20代を除くと，30代が最も「緊張解消」(54%) の割合が低く，年代が高くなるほど低次の割合が高くなる傾向が見られた．
図4に通常旅館の良い経験の性別の5階層分類の結果を示す．女性は男性に比べ，「自己拡大」の割合がやや高い．悪い経験では，年代別，性別ともに統計的な有意差は認められなかった．
図5に通常旅館の価格帯別の5階層分類の結果を示す．良い経験では，価格が高くなるほど「自己拡大」に関する書き込みが多かった．悪い経験
では，価格帯が25,000円以下では，「自己拡大」の割合は同程度であったが，25,001円以上では，その割合が23% と高い結果となった．「知識増進」に関する書き込みは，良い経験・悪い経験ともに全ての価格帯において少なかった．
図6に利用者の年代別の価格帯分布を示す．30代は価格帯の高い利用者が多く，60代以上では

図3

年代別による5階層分類

図4

性別による5階層分類

低い価格帯の利用者が多くなる傾向が認められた．なお，山代温泉観光協会でのインタビューによると，30代の宿泊客は記念日に合わせて利用する傾向があり，60代以上の宿泊客は訪問1回あたりのコストを抑え，温泉への訪問回数を増やす傾向があるのではないかとの意見であった．
図7に性別の価格帯分布を示す．性別による価格帯の違いは認められない．これらの結果から，
通常旅館の宿泊者は，その価格帯が高いほど，より高次の欲求の充足を求めていることが示唆された．

− 280 −

宿泊予約レビューデータを利用した旅行者モチベーションの分析方法の提案

4.2

計量テキスト分析

図8に宿の形態を外部変数としたコメントの共起ネットワークの結果を示す．形態素解析によって切り出された語と宿の形態との関係が描かれている．語を結ぶ線は，Jaccard 係数で測定した共起関係が強いほど太く描かれ，出現数の多い語ほど大きい円で描かれる．宿の形態を問わず，「温泉」，「食事」，「部屋」の出現数が多いことが示さ
図5-1

価格帯別による5階層分類（良い経験）れた．通常旅館には，「旅行」，「仲居」，「量」，「ありがとう」，「入る」との結びつきが示された．
表3に年代別に特徴語を抽出した結果を示す．
表内の件数は文の数を示している．10代，70代，80代は件数が少なく出現頻度が低いものが多数含まれていたため，ここでは20-60代のみの結果を示した．「温泉」，「食事」，「部屋」や，さらに「美味しい」や「広い」などこれらに関連すると考えられるものが抽出された．この他に，20代では「仲居」，30代では「子供」，「仲居」，「残念」，

図5-2

価格帯別による5階層分類（悪い経験）

40代では「子供」，「家族」，「残念」，「ありがとう」，50代では「仲居」，60代では「価格」が特徴語として抽出された．

図6

年代別価格帯分布（通常および均一料金）

図8

切り出された語と宿の形態との共起ネットワーク

図7

性別価格帯分布（通常および均一料金）− 281 −

北陸学院大学・北陸学院大学短期大学部研究紀要 第６号（2013年度）

表3

年代別の特徴語の象徴である「仲居」の存在が鍵となると考えられる．悪い経験のコメントには，「仲居」に関するものが少なくない．「仲居」によるサービス向上と，そのための教育が重要である．
6．おわりに
本研究では，宿泊予約サイトを利用した旅行者のモチベーションを分析する方法を提案した．宿泊予約サイトの利用率は，今後，増々上昇すると考えられ，宿泊予約サイト利用者の欲求レベルを明らかにすることは，顧客獲得にとって重要な課題である．宿泊予約サイトには，日々膨大な量のレビューが投稿される．モチベーション分析に宿泊予約サイトのコメントを用いる本研究の提案方
法は，アンケート調査などのコスト負担がなく収

5．考察
本章では，5階層分類の結果から明らかになっ集できることから，有効な方法であるといえる．

た通常旅館宿泊者の旅行者モチベーションと，計さ ら に， 提 案 手 法 を 山 代 温 泉 旅 館 の 宿 泊 レ

量テキスト分析の結果を踏まえ，山代温泉旅館のビューに適用して，山代温泉旅館宿泊者のモチ課題を考察する．

ベーションを分析した．その結果と計量テキスト分析の結果から，山代温泉旅館の課題を抽出する●

全ての年代において，「緊張解消」が過半数をことができた．本手法を他地域に適用することにより，その地域の旅行者のモチベーションを明ら占めている．
表1に示したように，「緊張解消」は「食事やかにし，さらに形量テキスト分析を行うことによ部屋，温泉に関するもの」が該当する．この結果

り対象地域の課題を抽出することが可能である．

に対し，温泉旅館の中心的なサービスである食本研究では，「じゃらん .net」の宿泊レビュー事・部屋・温泉に注目し，さらに改善していく必を利用した．一方，ビジネス向けや高級志向など要があると考えられる．

宿泊予約サイトによって特色がある．今後の展望として，このような他の宿泊予約サイトのクチコ●

高い価格帯の宿泊者は，高次の欲求の充足を求

ミデータを利用した結果の検証が挙げられる．

めている．
高価格帯宿泊者向けの，高次の欲求を充足する＜参考文献＞

サービス提供が必要である．高次の欲求では，全[1]   旅行者動向2012．（公財）日本交通公社 (2012)ての価格帯において「知識増進」の割合は低い傾[2]   Pearce, P.L. & Caltabiano, M.L. : Inferring travel

向にあった．「関係強化」は「自己拡大」と1コ

motivation from travelers experiences. Journal  of  メント中に同時に出現することが比較的多かっTravel  Research, Vol.22, No.2, pp.16-20 (1983)

た．階層的分類のため，これらは「自己拡大」と[3]   Pearce, P.L.: The  Ulysses  Factor:  Evaluating  Visitors  in  して分類されている．したがって，高価格帯宿泊

Tourist  Settings. Springer-Verlag (1988)

者向けの「自己拡大」，「関係強化」の充足が求め[4]   Fodness, D. : Measuring tourist motivation. Annals  られているといえる．図8において通常旅館にof  Tourism  Research, Vol.21, No.3 pp.555-581 (1994)「仲居」，「ありがとう」が結びつき，表3におい[5]   佐々木土師二：旅行者行動の心理学．関西大学出版て高価格帯の利用者が多い20代・30代の特徴語

部 (2000)

として「仲居」が抽出されていることから，高次[6]   Gretzel, U. & Yoo, K.H. : Use and Impact of Onlineの欲求の充足には，温泉旅館におけるおもてなし

Travel Reviews. Information  and  Communication  Tech-­− 282 −

宿泊予約レビューデータを利用した旅行者モチベーションの分析方法の提案

nologies  in  Tourism  2008, pp. 35-46 (2008)[7]   Ye, Q., Law, R., & Gu, B.: The impact of online
user reviews on hotel room sales. International  Jour-­nal  of  Hospitality  Management, Vol.28, No.1, pp.180182 (2009)[8]   Ye, Q., Law, R., Gu, B. & Chen, W.: The inﬂuenceof user-generated content on traveler behavior: An
empirical investigation on the effects of e-word-ofmouth to hotel online bookings. Computers  in  Hu-­man  Behavior, Vol.27, No.2, pp. 634-639 (2011)[9]   Litvin, S.W., Goldsmith, R.E. & Bing, P.: Electronic
word-of-mouth in hospitality and tourism management. Tourism   Management, Vol.29, No.3, pp.458468 (2008)[10]   田邊亘，後藤正幸：宿泊施設の戦略構築を支援する
ユーザレビュー分析に関する一考察 ,『武蔵工業大学
環境情報学部情報メディアセンタージャーナル』,
Vol.9, pp.91-101 (2008)[11]   樋口耕一：テキスト型データの計量的分析 ―2つのアプローチの峻別と統合―,『理論と方法』, Vol.19,
No.1, pp.101-115 (2004)− 283 −