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

1. 背景と目的

H01037

小林克行

指導教員

岩倉成志のセグメントの特徴を効用関数のパラメータ符号と昨今，観光は国を挙げて取り組む産業になってい感度についてまとめたものが表１になる．観光地魅る．観光産業は生産効果として 48.8 兆円（国内生産力度ではどちらのセグメントにおいても効用にプラ額の 5.4%），雇用効果として 393 万人（総雇用のスに作用するが，トライアル層の方が感度が高いこ5.9%）という大きな経済効果が期待されるためであとを示している．分析の際には表 1 にまとめたようる．2002 年 12 月に延伸した東北新幹線は青森県にな制約条件の下，マーケティングセグメント技術で観光客 9.16%増と大きな観光需要を与えたことからある潜在クラスモデルを用いて分析を行う．

も明らかなように交通整備が観光に与えるインパク

観光地選択モデルでは各観光地選択時における効トは大きい．今後，フリーゲージトレインの開発に用を同定する必要があるため，個人ごとの観光地のよって東北新幹線延伸のようなケースは多く発生す魅力度を定量化することが必要になる．本研究ではる．観光地にとってインパクトによって新たな観光財団法人日本交通公社が行っている日本全国の観光客を取り組むことも大事であるが，それと同様に一資源の調査結果をまとめた「観光資源台帳」を元に度訪れた観光客に再び来てもらうことも大事になる．

アンケートによって観光資源台帳の資源分野・評価

そのためには観光地を始めて訪れる観光客と観光地に好意的な反応を示すかを調査して，そこから潜在に何度も訪れてくれる観光客のマーケットと嗜好性クラスモデルによってアポステリオリなセグメントを把握する必要がある．そこで本研究では「人は訪ごとに観光資源台帳の資源分野・評価へ好意的に反れたことのない観光地を好んで訪れる（トライアル応する確率を求めて，それを集計したものが個人個需要）」と「人は訪れたことのある観光地を好んで訪人の観光地魅力度を表す数値となる．

れる（リピート需要）」の二つの観光行動に着目して分析する．

この理論による分析の結果から将来数年分の毎月における観光行動の予測が行えるようになる．さらにその結果を長期的に見ることによって同じ観光地

2. 需要モデルの考え方を訪れる回数も求めることができる．なお図 1 に本表 1）セグメントのパラメータ符号と感度

履歴とはある個人が過去に訪れた観光地を記録した

観光地 アクセ前回来訪
来訪回数
魅力度 シビリティ
からの期間
トライアル層++ものであり，本研究ではデータ収集における制約の点からある個人の過去数年分における毎月ごとの観光行動を記録したものになる．

リピート層+-＞て分析対象者の観光行動履歴に着目する．観光行動＞

研究で構築を目指す理論のイメージ図を載せておく．

＜

本研究では観光客の嗜好性を分析するデータとし++嗜好性については二つのセグメントをアプリオリに仮定する．一つは「トライアル層」というセグメントで，このセグメントに属する人は同じ観光地をる．もう一つは「リピート層」というセグメントで，このセグメントに属する人は異なる観光地を訪れるよりも同じ観光地を何度も訪れる傾向にある．二つ観光地

過去の観光行動履歴… t-2期 t-1期 t期M
行っていない予測t+1期 …

○◎⁝

何度も訪れるよりも異なる観光地を訪れる傾向にあABC

t-n期○○○

図 1）観光行動履歴と予測のイメージ

潜在クラスモデルによって得られた観光資源台帳

3. 分析手法の資源分野・評価に潜在的に好意的に反応する確率a）観光地選択モデル
潜在クラスモデルは式①のようにセグメント s ごを観光地ごとに該当する資源分野・評価の数を掛けとにパラメータβ s の値が異なるロジットモデル

合わして集計したものを各個人の観光地の魅力度とPnt( i|βs )を導き出す．

する．

Pnt (i π , β ) = ∑ π s Pnt (i β s )S･･･①sS

但し， π = [π 1 ,L ,π s ]，β = [β1 ,L , β s ]， ∑ π s = 1

4. シミュレーション
今回，提案した理論で実際に分析することができsβs が推定されたなら，個人 n の所属の事後確率pn( s )は式②にように表される．
⎧ Tn
y nt ( t ) ⎫⎨∏ ∏ Pnt (i β s ) ⎬ ⋅ π s⎩ t i∈C nt⎭･･･②
p n (s ) =TS ⎡⎧ n⎤y nt ( t ) ⎫Pnt (i β u ) ⎬ ⋅ π u ⎥∑u ⎢⎨∏t i∏
∈C nt
⎢⎣⎩
⎥⎦
⎭
潜在クラスモデルでは式②の pn( s )を求めるステップ（E-Step）と式③の対数尤度関数を最大にさせるβs を推定するステップ（M-Step）とを交互に収束するまで繰り返す EM-Algorithm にてパラメータ推定を行う．

ln L s (s ) = ∑ ∑ ∑ {p n (s ) ⋅ y ni (t ) ⋅ ln Pnt (i β s )}･･･③
NTnntるか，選択肢を東北 6 県と「行っていない」の計 7択としてそれに合う変数を用意してパラメータに表1 を満たす範囲で任意に設定して個人の 5 年分の仮想データを作成して分析を行い，そこで得られた結果からその後，5 年間のシミュレーションを行った．
シミュレーションの途中に青森県のみ交通利便性が改善するとした．その結果をまとめたのが図 2 である．シミュレーションではトライアル層とリピート層の行動パターンを示すことができた．またトライ
アル層はリピート層より交通改善に敏感に反応することも表現できた．

i∈C nt

但し， y ni (t ) : 実際の選択結果＋：トライアル層

×：リピート層←青森県交通改善

パラメータ推定の際には推定されるパラメータに表青森
岩手

1 の制約条件を設けている．実際の推定ではセグメ

宮城

ント分けされていないロジットモデルで推定された

秋田
山形

パラメータ値を制約条件の基準値とする．

福島
行かないb）観光地魅力度の定量化
先ほど述べたアンケートにおける質問数をここで←観測期間→ ←

予測期間→図 2）シミュレーションの結果は簡略化のため 2 個とする．潜在変数を X として質AB

問 AB に対して ij と回答する人数を nij
ABijに対して ij と回答した確率を s，質問 AB，セグメント s の構成率を ϖ s ，セグメント s に属する人が質問 ABに対して ij と回答する潜在的な確率をπABXijs

5. 今後の課題a）データの信頼性
アンケートで収集する観光行動履歴は長期であるとする．

ことが望まれるが，長期なデータほど回答の信頼性

セグメント s に属する人が質問 A と B に対してそれが低くなってしまう．この中でどの程度の期間でデぞれ i と j と回答する潜在的な確率 πˆ

ータを取得し，モデルを構築することが良いのか十AXis, πˆBXjsは次のEM-Algorithm にて求める．
＜E-Step＞* ABXijs

n=nABijϖ s ⋅ π isA X ⋅ π BjsXS∑ϖ ⋅ πs

＜M-Step＞∑nϖs =N⋅πAXisb）パラメータ値の時間変動
今回，構築したモデルは長期に渡る観光行動を予BXjss

* ABX
ijs

i, j分に検討する必要がある．

,πAXis=∑n* ABXijsiN∑n* ABXijs,πBX
js=jN測するものである．そのため時間とともに個人のパラメータ値も変化していくことが考えられるため，そのような理論を構築する必要がある．