第 12 回鉄道技術連合シンポジウム(J-Rail2005)

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［土］ 〇小 林

克 行(芝浦工業大学大学院)

西 村雅 史(芝浦工業大学)

岩 倉成 志(芝浦工業大学)［土］

A study on heterogeneity of recreational destination choice behavior using latent class model
Katsuyuki Kobayashi, Member (Shibaura Institute of Technology Graduate School)
Masashi Nishimura (Shibaura Institute of Technology)
Seiji Iwakura, Member (Shibaura Institute of Technology)
The purpose of this research is analysis of tourist's behavior is done while paying attention to tourist of two patterns.
One is tourist who willingly visits tourist resort that hasn't been visited (=Trial segment). Another is tourist whowillingly visits tourist resort that has visited (=Repeat segment). The tourist's behavior can be forecast more exquisitely
by this analysis. In the future also it is possible to propose the measure which does tourist of trial segment is changed torepeat segment. The quantification of attractiveness of regions is originally tried in this research.
キーワード： 観光地選択モデル、発生量モデル、潜在クラスモデル、観光地魅力度
Keyword: recreational destination choice model, trip generation model, latent class model, attractiveness of sightseeing area
１． はじめにる観光客のマーケットと嗜好性を把握する必要がある。そこで本研究では「訪れたことのない観光地を好んで訪れる幹線交通の整備によって従来、来訪者の少なかった観光観光客（トライアル層）」と「訪れたことのある観光地を好地で、大きな需要増加が見られる。2002 年 12 月に延伸したんで訪れる観光客（リピート層）」の二つのマーケットに着東北新幹線は青森県に観光客 9.16%増という需要を与えた 1)。

目して、観光行動を分析する手法を提案し、分析を行う。

今後、フリーゲージトレインによる新在直通運行が実施されるとより一層、都市部と地方部の交流が活発になり、観２．需要モデル

光需要の増加が期待される。しかしながら、新在直通運行といったアクセシビリティの改善は、観光地に需要増加の2.1 需要モデル

きっかけを与えるだけで、需要の定着には繋がらない。需(1) 提案する手法の概要

要の定着にはリピーターの確保が重要な課題であるが、ホ本研究ではまず旅行を実施する場合、どの観光地を訪れスピタリティの向上によって観光地の魅力が増し、リピーるかを推定し（観光地選択モデル）、その結果をもとに旅行ト需要が増加するという報告もある 2)。観光地戦略のポインを実施するかを推定する（発生量モデル）というツリー構

トは今までその土地を訪れたことがない観光客に訪れても造のモデルを提案する。これを表したのが図 1 である。こらうことと、一度訪れたことがある観光客に訪れてもらう

れを分析するために観光客が過去に実施した旅行についてことの二つである。これらを効果的に達成するためには観記録した観光行動履歴に着目する。

光地を初めて訪れる観光客と、観光地を何度も訪れてくれ(2) 観光地選択モデル<上層>

れるよりも異なる観光地を訪れる傾向にある「トライアル

観光地選択モデルでは、観光客を同じ観光地を何度も訪旅行を行わない訪れる傾向にある「リピート層」の二つのセグメントに分…

観光地Ｎ層」と、異なる観光地を訪れるよりも同じ観光地を何度も観光地Ｃ

観光地選択モデル(潜在クラスモデル)

観光地Ａ

<下層>

旅行を行う
観光地Ｂ

発生量モデル(ロジットモデル)

けて分析を行う。このため、マーケットセグメンテーション技術である潜在クラスモデルを非集計行動モデルに適用した観光地選択モデルの構築を行う。

図 1）モデルの構造のイメージ

潜在クラスモデルはロジットモデルが分析対象者を同一であると見なすのに対して、分析対象者をいくつかのセグ

第 12 回鉄道技術連合シンポジウム(J-Rail2005)○セグメント s の対数尤度関数
ln L (s ) = ∑ ∑ ∑ {p n (s ) ⋅ y nt (i ) ⋅ ln Pnt (i β s )}NTnnt

○個人 n が t 期に旅行を実施する確率…（1）○セグメント s の個人 n が t 期に選択肢 i を選択する確率

Pnt (i β s ) =exp(Vnt ⋅ go )Pnt ( go ) =exp(Vnt ⋅go ) + exp(Vnt ⋅don 'tgo )iexp (∑ β s X nti )…（2）∑ exp (∑ β X )
Jsntj

…（5）

○個人 n が t 期に旅行を実施する効用（Vnt･go）⎧J ⎛ S⎫⎞Vnt ⋅ go = θ ⋅ Const + λ ⋅ ln ∑ exp⎨∑ ⎜ ∑ β s ⋅ pn (s )⎟ ⋅ X ntj ⎬⎠⎩ j ⎝ s⎭…（6）j○個人 n のセグメント s への所属確率∏∏ P (i β )
Tpn (s ) = S

y nt (i )

ntts

Tntu

t

y nt (i )uVnt ⋅don 'tgo = ∑ θ ⋅ X nt ⋅don 'tgo

⋅π s…（3）i∑∏∏ P (i β )○個人 n が t 期に旅行を実施しない効用（Vnt･don’tgo）⋅π u○セグメント s の構成率

nt…（8）

kPnt( k )：個人 n が t 期に選択肢 k を選択する確率∑ p (s )nN

Tn

但し、znt( k )：個人 n が t 期に選択肢 k を選択した結果

Nπs =Nln L = ∑ ∑ ∑ {z nt (k ) ⋅ ln Pnt (k )}in…（7）○対数尤度関数

θ、λ：パラメータ…（4）但し、ynt ( i )：個人 n が t 期に選択肢 i を選択した結果

β：パラメータ2.2 観光地魅力度の定量化
本研究では財団法人日本交通公社が行っている「観光資源台帳」の評価種（S、A、B）と資源分類（観光資源台帳でメントに分けて分析を行うものであり、パラメータ推定には 25 分類であるが、本研究ではそれをまとめて 13 分類と用いる対数尤度関数は式（1）のように表される 3)。本来のする）についてアンケートによって、回答者が魅力的に感潜在クラスモデルは、セグメント数や各セグメントの意味じるかを調査した。この調査結果をもとに潜在クラスモデについてはア・ポステリオリに定められるものである。しルを用いてア・ポステリオリなセグメントごとに各評価種かし、先に述べたように本研究ではトライアル層とリピーと各資源分類のそれぞれに魅力的に感じると回答する確率

ト層の二つのセグメントがア・プリオリに定められる必要を式（9）〜式（11）を用いて推定する 4)。なお、観光地魅がある。そこで潜在クラスモデルを用いてア・プリオリに力度の定量化で用いている潜在クラスモデルは、先の観光セグメント分けを行う方法として、まずトライアル層とリ目的地推定モデルで用いた潜在クラスモデルとは異なるもピート層とで効用関数のパラメータ符号と感度について仮のであり、添え字も無関係である。ここでの推定結果を式定を行う。次に全サンプルでロジットモデルを用いてパラ（12）に代入して得られた値を観光地魅力度とする。

メータ推定を行う。この分析で得られたパラメータ値はトライアル層とリピート層の中間値にあたると考えられる。
そこでトライアル層とリピート層の効用関数のパラメータ符号と感度が仮定を満たすように、ロジットモデルで推定○セグメント s に所属する人が質問 A に i、質問 B に j、質問C に k と同時に回答する人数* ABCXnijk= nijkABC

されたパラメータ値を制約条件の値として制約条件付き最尤推定法を行い、潜在クラスモデルの分析を行う。
(3) 分析におけるゾーニング
観光地選択モデルにおけるゾーニングの大きさは、推定結果に大きな影響を及ぼすとされている。特に本研究では、ゾーニングの捉え方が観光行動の種類（トライアルとリピート）にも繋がるため、分析結果に大きな影響を及ぼすと考えられる。当初はゾーニングとして生活圏 207 ゾーンを考えていたが、計算容量の問題から、本研究では北海道を道北・道東・道央・道南とし、その他は都府県をゾーニン∑ (ϖ ⋅ πSuAXiu⋅ π BjuX ⋅ π kuC X)

…（9）

u

○セグメント s の構成率ϖs =∑n* ABCXijk(i , j , k )

…（10）

N

○セグメント s に属する人が質問 A に i と回答する確率∑n= ()∑ )n(* ABCXijks

πAXisi* ABCXijks…（11）i , j ,kABC

但し、 nijk ：質問 A に i、質問 B に j、質問 C に k と同時にグの単位とする。
(4) 発生量モデル

ϖ s ⋅ π isA X ⋅ π BjsX ⋅ π ksC X

回答する人数
N：全回答者数

ジットモデルであり、観光目的地推定モデルで行った潜在(i , j , k )∑n：セグメント s に属する人数

クラスモデルは適用しない。観光地選択モデルの結果をロn∑()：セグメント s に属する人が質問 A に i と発生量モデルは旅行を実施するか実施しないかの 2 項ロ

グサム変数を旅行を実施するという選択肢の変数とする。
このことを表したのが式（5）〜式（8）である。

* ABCXijks* ABCXijksi

回答する人数第 12 回鉄道技術連合シンポジウム(J-Rail2005)○資源分類セグメント p、評価セグメント q に属する人の観表 2）自称トライアル層と自称リピート層の分析結果

光地 i に対する魅力度()⎧⎫
ASA(i pq ) = ∑ ⎨π 1mpx ⋅ ∑ π 1nqx ⋅ R(i mn ) ⎬m =1 ⎩n =1⎭
133…（12）

但し、π 1mpX：資源分類セグメント p に属する人が分類 m に対して魅力的に感じると回答する確率

π1nqX ：評価セグメント q に属する人が分類 n に対して魅力的に感じると回答する確率

R( i | mn )：観光地 i にある資源分類 m、評価 n の観光資源数
３．分析結果3.1 アンケート概要

該当者数
観光地
魅力度
費用
（円）
所要時間（分）
リピート期間（箇月）
リピート回数（回）
海外旅行
ダミー自由度修正尤度比

自称トライアル層66 人

自称リピート層
41 人

1.252E-02（2.54）

2.624E-02（3.24）-4.144E-05（-2.73）-5.058E-05（-1.66）-1.213E-03（-0.77）-6.829E-03（-2.57）-2.489E-02（-1.59）-6.374E-02（-1.76）

2.847E+00（8.46）

4.373E+00（7.77）

1.424E+00（4.72）

5.167E-01（1.28）

0.129

0.414

2 章で提案した需要モデルと観光地魅力度を実際に分析※括弧内は t 値するためにアンケート調査を実施した。その概要について確率から、各分析対象者の各ゾーニングに対する観光地魅

表 1 にまとめる。表 1 にある調査期間とは、その期間中に力度を計算し、その値を平均してまとめたのが図 2 である。

実施した旅行について調査したこと示し、その期間中に回観光地魅力度は同じ地域であっても分析対象者ごとに異な答者が実施した旅行の全てについて回答してもらっている。

る値が推定されるが、分析対象者が異なると同じ地域であサンプル条件で住所を 1 都 4 県にしているのは、観光目的っても最大で 500 倍程度の差が生じるため、観光地魅力度

地推定モデルでは分析対象者の出発地が目的地に影響を及を対数化するなど、必要に応じてこれを緩和させる検討がぼしていると考えたためで、年齢を 30 代以上にしているの必要であると考える。

はリピートについて十分に観測するためである。

3.3 パラメータ符号と感度の仮定

3.2 観光地魅力度の推定結果

本研究ではア・プリオリなセグメント分けを行える潜在2.2 で提案した手法を用いて実際に観光地魅力度の計算をクラスモデルの提案を行っている。ア・プリオリなセグメ行った。その結果、セグメント数は資源分類セグメントでント分けではトライアル層とリピート層の効用関数のパラは 50 個、評価セグメントでは 2 個であり、合計 100 個であメータ符号と感度について、あらかじめ仮定をおく必要がった。 各分析対象者がどのセグメントに所属するか、各セあるが、この方法ではこの仮定が間違っていると正しくセグメントにおける資源分類・評価に対して魅力的に感じるグメント分けを行うことが出来ないため、効用関数のパラ

表 1）アンケート概要

メータ符号と感度の仮定の設定は重要である。仮定の設定

調査方法
調査時期
調査期間
サンプル条件
有効回答数
観測旅行数

インターネット調査
2005 年 6 月
2000 年 4 月〜2005 年 5 月＜住所＞
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県＜年齢＞
30 歳以上340 人
1992 回のため、調査期間中に訪れた観光地全てについて初めて訪れたと観光地であったと回答した人（自称トライアル層）と、調査期間中に訪れた観光地全てについて以前訪れたことがある観光地であったと回答した人（自称リピート層）について分析を行い、表 2 にまとめた。なお、表 2 にある費用とは出発地から目的地までの移動費用のことである。
表 2 の結果から観光地魅力度・費用・所要時間のパラメータ値についてはリピート層の方がトライアル層よりも感605040302010
沖 縄 県
鹿 児 島 県
宮 崎 県
大 分 県
熊 本 県
長 崎 県
佐 賀 県
福 岡 県
高 知 県
愛 媛 県
香 川 県
徳 島 県
山 口 県
広 島 県
岡 山 県
島 根 県
鳥 取 県
和 歌 山 県
奈 良 県
兵 庫 県
大 阪 府
京 都 府
滋 賀 県
三 重 県
愛 知 県
静 岡 県
岐 阜 県
長 野 県
山 梨 県
福 井 県
石 川 県
富 山 県
新 潟 県
神 奈 川 県
東 京 都
千 葉 県
埼 玉 県
群 馬 県
栃 木 県
茨 城 県
福 島 県
山 形 県
秋 田 県
宮 城 県
岩 手 県
青 森 県
道 南道 央道 東
道 北0

図 2）観光地魅力度推定結果

第 12 回鉄道技術連合シンポジウム(J-Rail2005)

度が高くなっている。観光地魅力度についてこのような結結果になってしまっているため、検討が必要である。

果になったのは、リピート層は魅力を感じる地域を何度も訪れるのに対して、トライアル層は様々な観光地を訪れる

４．今後の課題ため、その中には魅力を感じない地域も訪れてしまっているためだと考えられる。費用と所要時間ではリピート層は今回、多くの課題が残されているものの観光地魅力度の同じ地域を何度も訪れるため費用と所要時間がかからない定量化や需要モデルの構築を行うことが出来た。今後はモ地域を好むのに対して、トライアル層は訪れたことがない

デルの予測精度向上を図るとともに、メンバーシップ関数地域を好んで訪れるため、費用や所要時間がかかる地域もの構築によって各セグメントへの所属確率を求められるよ訪れているためと考えられる。リピート期間は符号がマイうにしていく予定である。これによってトライアル層を確ナスになっているが、時間がたてばリピートは起こりやす保するために有効な施策や、トライアル層をリピート層へくなると考えるためプラスが望ましい。リピート回数ではと変化させるために有効な施策を提案して、観光地の発展

トライアル層は異なる地域を訪れることを好むため、符号へと繋げていきたいと考えている。

はマイナスであることが望ましい。これらのことを踏まえて、本研究ではトライアル層とリピート層のパラメータ符

参考文献

号と感度を表 3 のように仮定する。なお、空欄はトライア

1)青森県文化観光部観光推進課：平成 15 年青森県観光統計

ル層とリピート層の間で仮定をおいていないことを表す。
この仮定と全サンプルによるパラメータ推定結果から、それぞれのパラメータ値の範囲を表 4 のようにする。

概要、pp4、2004 年 8 月

2)宮崎祐二：国際観光におけるリピート行動の研究、第 6回観光に関する学術研究論文集、2000 年

3.4 需要モデルによる推定結果

3)阿部誠：マーケティング・サイエンスⅡ 消費者行動のモ

実際に分析を行った結果を表 5 にまとめる。なお、今回の分析では分析対象者を旅行回数が 1 回〜10 回に絞った。
これは旅行回数が極端に多い人と普通の人を同時に分析す

デル化: 消費者の異質性、オペレーションズ・リサーチ

Vol.48 No.2、pp.121-129、2003 年 2 月4)岡太彬訓・木島正明・守口剛：マーケティングの数理モデ
ル（朝倉書店）、3 章 4 節 pp.78-94

るのは困難であると考えたためである。
表 4 から観光地選択モデルにおいてリピート層では t 値と尤度比が比較的有意な結果が得られているのに対して、ト表 5）需要モデルによる推定結果ライアル層ではあまり有意な結果が得られていない。これ

観光地魅力度対数化
トライアル層
リピート層
対数化観光地魅力度 2.759E-01 （5.94） 2.979E-01 （5.88）
観費用（円）-1.028E-05 （-1.79） -1.028E-05 （-1.49）
光
所要時間（分）-6.327E-03 （-10.71） -6.327E-03 （-8.74）
地
リピート期間（箇月） 0.000E+00 （0.00） 1.790E-02 （4.27）
選
リピート回数（回）
0.000E+00 （0.00） 3.156E+00 （32.19）
択( . ) 1.616E+00 （10.92）
海外旅行ダミー
0.000E+00
モ
自由度修正
デ0.090
0.311
尤度比
ル
構成比
0.320
0.680
行かない期間（箇月）
3.680E-03（1.36）
GW ダミー
5.957E-01（4.31）
発
夏休みダミー-1.562E+00（-21.49）
生量
正月ダミー-1.630E-01（-2.14）モ
ラムダ
1.948E-01（5.15）
デ定数項-3.361E+00（-24.11）
ル
自由度修正
0.643
尤度比

はリピート層では同じ観光地を何度も訪れるため予測しやすいのに対して、トライアル層では様々な観光地を訪れるため予測しにくいためと考えられる。そのため、今後はトライアル層を中心に新たな変数を導入するなど、予測精度向上に向けた検討が必要である。
発生量モデルでは t 値、尤度比のいずれも有意な結果が得られたが、 分析対象者全員が一度も旅行しないという推定
表 3）パラメータ符号と感度の仮定
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＋大費用（円）−
小−
大所要時間（分）−小−大リピート期間（箇月）＋
小＋
大
リピート回数（回）−＋海外旅行ダミー＋＋※括弧内は t 値

表 4）仮定設定用のパラメータ推定結果・トライアル層とリピート層のパラメータ値範囲
対数化観光地魅力度
費用（円）
所要時間（分）
リピート期間（箇月）
リピート回数（回）
海外旅行ダミー
自由度修正尤度比

全サンプル推定結果
2.759E-01（5.33）-1.028E-05 （-1.57）-6.327E-03 （-9.17）
0.000E+00（0.00）
2.833E+00 （29.23）
1.150E+00（7.75）
0.227

0.000E+00-1.028E-05-6.327E-03
0.000E+00-∞
0トライアル層
≦β≦
≦β≦
≦β≦
≦β≦
≦β≦
≦β≦

2.759E-01
0.000E+00
0.000E+00
0.000E+00
0.000E+00∞

2.759E-01-∞-∞
0.000E+00
0.000E+00
0リピート層
≦β≦
≦β≦
≦β≦
≦β≦
≦β≦
≦β≦

∞
-1.028E-05-6.327E-03∞∞∞※括弧内は t 値