GPS ログを用いた観光行動推定方法の改善
川瀬純也・倉田陽平・矢部直人

The Improvement of Method for Tourists’ Activities Surveys by GPS Logs
Junya KAWASE , Yohei KURATA and Naoto YABE
Abstract: In existing study, we investigated the relationship between tourists’ activities recorded
by a video camera and their GPS logs, and built a logistic regression model with which we canestimate from walking speed whether people are viewing an exhibition or not.

In this study, we

made the attempt to refine this model by adding other parameters, such as distance to exhibitions
from him/her and its temporal variation. We made progress in the estimation model for 20’s, but
the model for families with children was insufficient.
Keywords: GPS（global positioning system），観光行動調査（tourists’ activity survey ），統計モデル（statistic model）
1. はじめに在箇所に主眼が置かれた調査が行われていた（例

近年，GPS（Global Positioning System）機器

えば長尾ほか 2005）．しかし，観光施設や観光地の精度の向上，小型軽量化，一般への普及にともの発展，改善には，滞在箇所だけではなく，観光ない，さまざまな分野で GPS を用いた行動調査者がそこで実際にどんな行動を取っていたかをが行われるようになってきた（矢部ほか 2010）．

知ることが重要だと考えられる．そこで筆者らはとりわけ観光分野においては，観光空間を改善す昨年度から GPS データからミクロな観光行動をるために観光者に適した情報を提供するため，ま推定する手法の構築を試みてきた．本研究ではた適したマーケティング戦略を行うためには，年2010，2011 年度に多摩動物公園で行われた GPS

齢や性別といった情報と合わせて，彼らがどのよを用いた来園者行動調査及び実験に，さらなる追うな行動をとるのかといった情報を精確に把握加実験を施し，調査手法の改善を試みた．

する必要がある（Shoval and Issacson2007）．そのため GPS によって，観光者がいつ・どれだけの2. 既存研究

時間・どこに滞在をしたかといった情報を低コス2010 年度に行われた「2010 年度多摩動物公園

トで取得する手法の構築が強く求められており，における来園者の行動に関する調査」では，過去また今後，観光行動研究が飛躍的に向上すること二度にわたり行われてきた多摩動物公園でのが期待されている（倉田ほか 2010）．GPS を用いGPS を用いた来園者行動調査（有馬 2010，矢部

た既存の観光行動調査の多くは，主に観光者の滞ほか 2010）を参考に，一般来園者を対象に GPS

川瀬純也 〒192-0397 東京都八王子市南大沢 1-1
首都大学東京大学院 都市環境科学研究科 都市環境科学専攻 観光科学域
E-mail: j.kawase0922@gmail.com

ロガーを配布し，来園者ごとの各動物展示での滞在時間の推定を試みた（川瀬ほか 2011a）．この研究では，GPS ロガーの測位誤差を考慮して各動物展示と歩行空間との境界線から 3m 以内に位置す

る点を数えることで，各来園者の各展示におけるここで は，時点 における動物展示を観てい滞在時間を求めた．しかし，この手法で得られるた確率， は時点 における歩行速度を表していのは展示施設周辺での「滞在時間」であり，来園る．このモデルでは，実験で得られたログに対し者が実際に展示を観ていた「観覧時間」ではないて 68.4%の判別的中率が示された．

ことが課題点として挙げられ，精確な来園者の行

ここで推定されたモデルは「来園者がより遅い動や，施設の利用状況を把握するためには改善が速度で歩いている時ほど，動物展示を観ている確必要であると動物園関係者により指摘がなされ率は高くなり，より速い速度で歩いている時ほどた．

観ている確率は低くなる」と解釈できる．しかし，2011 年度の調査では，一昨年度の調査に追加実観光者が常にこのモデルに当てはまるよう行動験を施す形で，研究手法の改善を試みた（川瀬ほするとは限らない．そこで観光者の歩行速度が十か 2011b，Kawase et al. 2012）．この調査では，ま分に速いとも十分に遅いとも区別できない値のず歩行状態と観覧行動の関係について明らかに場合に対処するため，モデルに新たな説明変数をするための実験を行った．GPS ロガーを携帯した

追加するなどして，速度とは別に行動を推定する

被験者に対して調査員が同行し，ビデオカメラで基準を定め，モデルを改善する必要があると考え被験者の観覧行動を記録した．後日，映像記録かた．

ら被験者が実際に観覧行動を行っている時間帯を抽出し， GPS ログに対応づけた．具体的には

3. 手法の改善

1 秒ごとに記録された GPS ログに対し観覧行動を3.1 説明変数の追加していた場合には「1」，観覧行動をしていなかった場合には「0」の値を付加していった．これに本研究では既存のモデルを向上させるために新たに説明変数を追加することを試みた．

より各移動速度での観覧をしている割合を求め

まず，来園者と観覧の対象物との位置関係に着た．20 歳代前半の被験者 5 名に対してこの実験を目し，各時刻における来園者と最も近い場所にあ行った結果，歩行速度が遅いほど観覧をしているる動物展示との距離 を説明変数の候補とした．

確率が上がるが，静止をしていても必ずしも観覧さらにその距離の変化に着目し，以下の二つの説をしているわけではないことが明らかとなった．

明変数の候補とした．

次に，この実験で得た観覧行動を付加した GPS
ログから，観覧行動をしていたか否かを求めるロ,ジスティック回帰モデルを推定した．推定されたモデル例を以下に示す．
,

logit

＋, は時刻推定値

標準誤差

Wald 統計量p値

β00.61940.0226

752.1810

0.0000**β1-0.3237

0.0105948.5306

0.0000**

オッズ比

1から時刻 での動物展示との距離の変化量の距離に対する比，
時刻,は時刻 から1での動物展示との距離の変化量の距離に対する比を表している．ここで距離の変化量を0.7235

動物展示との距離で除しているのは，動物展示に*：p<0.05 **：p<0.01

近い場所と離れた場所での距離の変化に重み付けするためである．

3.2 被験者の拡大2010 年度のアンケート調査から多摩動物公園の主な来園者像として①20 歳代二人組②幼稚園児連れの二つの被験者群を設定した．
4. 追加実験とその考察

推定値

標準誤差

Wald 統計量p値

オッズ比

β01.6713

0.02315243.7826

0.0000**β1-0.6531

0.00994312.5704

0.0000**0.5204β2-0.0747

0.00152472.2617

0.0000**0.9280β30.2217

0.0197127.1331

0.0000**1.2481β4-0.0107

0.00397.42030.0064**0.9893

新たなモデルの推定を試みるため，追加実験を2011 年 10 月 25 日（火）及び 29 日（土）に行った．実験は既存研究と同様に，被験者に GPS ロ*：p<0.05 **：p<0.01

ガーを携帯してもらい，さらに実際の行動をビデ, は変数として選択されな

このモデルでは，オカメラで記録した．①20 歳代二人組の実験では，2

10 人 5 組の被験者のうち，一方にビデオカメラをかった．NagelkerkeR 値は 0.3106，判別的中率は携帯させ，もう一方の行動を撮影させた．また第71.71%となった．観測値ごとの推定値の的中率も二章で行った実験もこの来園者像に当てはまる

ともに 7 割強となり，その内訳に偏りのないモデと判断し，第二章の実験で得たデータもこれと同ルとなった．また同じデータに のみを説明変数様に扱うこととした．②幼稚園児連れの実験では，としてモデルを推定した場合の NagelkerkeR2 値

9 組の被験者グループのうち，一行で年長の幼児は 0.2063，判別的中率は 70.46%であったため，一人を調査対象とし GPS ロガーを携帯させ，調いくらかのモデルの向上が見て取れる．
次に②幼稚園児連れを被験者とした場合の結査員が同行し後ろからビデオカメラで行動を記録した．これは，幼稚園児を連れた親は，動物展果を以下に示す．

示よりも子供の様子に注意を払う可能性が高く，logit

観覧行動を行わない可能性があると判断したた＋,めである．
被験者が広場及びレストランに滞在した際の推定値

標準誤差

Wald 統計量p値

β00.5449

0.0211669.7500.0000**

データから，時刻 で動物展示を観ていた確率

β1-0.3137

0.00981014.3073

0.0000**0.7308を推定するロジスティック回帰モデルを推定し

β2-0.0902

0.00202060.2309

0.0000**0.0321

β3

0.07120.020012.71420.0004**1.0738β4

0.00680.00680.02310.15641.0068GPS ログを除外したのち，ビデオ映像から GPS

オッズ比

ログと実際の行動の対応付けを行った．処理後のた．説明変数には時刻 での歩行速度 ，加速度及び前述の ，, ， ,を候補とし，エクセル

統計 2010（SSRI 社）を用いて基準となる p 値を0.2 としたステップワイズ法で変数選択を行い，*：p<0.05 **：p<0.01

モデルを推定した．①20 歳代二人組を被験者としこのモデルでは， ,た場合の結果を以下に示す．

は変数として選択されな2かった．NagelkerkeR 値は 0.2085，判別的中率はlogit＋,69.77%となった．しかし観測値 1 の場合の判別的中率は 86.52%，観測値 0 の場合の判別的中率は37.55%となり，実際に観覧をしていた場合の判別が不十分な結果となった．

池拓矢・真栄田晃・有馬貴之・倉田陽平・矢部

これらのモデルの精度の違いは被験者の行動

直人(2011a)：GPS を用いた来園者行動調査とその特徴にあると考えられる．20 歳代の被験者たちの課題―多摩動物公園での調査から―，第 8 回

は実験時間中，持続的に観覧を行っていたが，被観光情報学会全国大会発表概要集，16-17.

験者グループの幼稚園児の中には極端に展示へ

川瀬純也・倉田陽平・矢部直人(2011b)：歩行速度の興味を無くし，その他の遊びや親との会話に興を考慮することによる GPS を用いた観光行動

味を取られ，展示付近でも観覧を行っていない様調査の高度化の可能性 ～多摩動物公園での調子がビデオ映像から確認された．また幼稚園児で査から～，第 20 回地理情報システム学会学術は，同年齢でも体格に大きな差がある場合もあり，研究発表大会講演論文集，CD-ROM取りうる歩行速度の範囲に違いが生じる場合もあった．

倉田陽平・矢部直人・駒木伸比古・有馬貴之・杉本興運(2010) ：何を，いつ，どれくらい見て，どこに興味を示すのか？－訪日外国人観光客

5. おわりに今回の実験によって，GPS を用いた観光行動調のより詳細な行動調査に向けて－，観光情報学会第 2 回研究発表会講演論文集，43-48.

査において，観光者の歩行速度だけでなく，観光長尾光悦・川村秀憲・山本雅人・大内 東 (2005)：

者と観光対象物との位置関係とその時間的変化

GPS ログからの周遊型観光行動情報の抽出，に着目することで，より精確に観光行動の推定が情報処理学会研究報告.ICS,[知能と複雑系]，78，可能となることが示された．一方で，幼稚園児な

23-28.

どが観光者のグループに含まれる場合，歩行状態

矢部直人・有馬貴之・岡村 祐・角野貴信 (2010)：や観覧対象物への興味や行動が一定でなく，20GPS を用いた観光行動調査の課題と分析手法

歳代などと同一の手法では，行動の推定が困難であることが分かった．今後は，GPS ロガーに記録の検討，観光科学研究，3，17-30.
Kawase, J. Kurata, Y. Yabe, N. (2012). When andされる値そのものだけでなく，値の時間的変化にWhere Tourists are Viewing

着目して，推定モデルとは大きく異なる行動の抽Sophistication of GPS-Assisted Tourist Survey.

出手法やその場合での行動推定モデルの構築を試みる．

Exhibitions: Toward

Information and Communication Technologies inTourism 2012.
Shoval, N. and Isaacson, M. (2007). Tracking Tourist
in the Digital Age. Annals of Tourism Research

謝辞
本研究は首都大学東京傾斜的研究費（課題名：GPS ロガーを利用した観光行動分析の高度化）ならびに日本科学技術振興機構（JST）問題解決型サービス科学研究開発プログラム（課題名：顧客経験と設計生産活動の解明による顧客参加型サービス構成支援法）のもとで行われた．
参考文献
川瀬純也・岡野雄気・神田八枝・窪村麻里子・小34(2): 141-159.