GIS −理論と応用
Theory and Applications of GIS, 2013, Vol. 21, No.1, pp.35- 46【研究・技術ノート】

東京大都市圏における IC 乗車券を用いた訪日外国人の観光行動分析
矢部直人 *・倉田陽平 **An analysis of the behavior of inbound tourists in the Tokyo Metropolitan Area
from the data of IC transit cards
Naoto YABE*, Yohei KURATA**
Abstract: Since 2007, East Japan Railway Company has been selling sets of an IC transit card
called “Suica” and discounted tickets for an airport shuttle N’EX (Narita Express) to foreign tourists
coming to Japan. In this paper, we use the transit data of Suica & N’EX to investigate the behavior of inbound tourists in the Tokyo Metropolitan Area. From our sequence alignment analysis, themovement of inbound tourists has been identified as two patterns: (1) spending longtime in one area,and (2) being around multiple areas. In addition, a list of stations where tourists frequently mistakenly enter has been extracted. Furthermore, we compared the actual length of time between stations
with the expected travel time when using the shortest path and identified several routes where tourists tended to take unnecessary detours.
Keywords: 観光行動（tourist behavior），訪日外国人（inbound tourists），IC 乗車券（IC transitcard）， 東京大都市圏（Tokyo Metropolitan Area）

１．はじめに行った研究事例は数多く見られる（たとえば小島，

2003 年のビジット・ジャパン・キャンペーンに2008; 橋本，1997; Hartmann, 1988; McKercher and Lau,

始まり，2008 年には観光庁が発足するなど，日本

2008）．東京 23 区における訪日外国人の観光行動を

政府は観光立国への推進体制を強化している．なか

分析した古屋ほか（2009）は，アンケート調査によっでも訪日外国人旅行者数の増加は重要な位置づけがて収集した訪問地点のデータに多変量解析手法を応なされ，2020 年までに 2,500 万人にする目標が掲げ

用し，観光行動の類型化を行っている．しかしながられている（2011 年時点では 622 万人）．この目標

ら，質問紙を用いたアンケート調査では，回答者のを達成するための施策の企画・立案，成果検証にお当該観光地に関する知識・記憶に依存するため記入

いて，観光に関するデータの取得と分析が必要であ

漏れや間違いが発生する可能性がある．また，観光ることは言うまでもない．観光庁では訪日外国人消スポットへの訪問順や訪問時刻など，詳細な行動を

費動向調査など，積極的に観光統計の充実を図って調べることは回答者への負荷が大きい．さらに，休おり，これらの統計データにより，訪日外国人の全暇中の旅行者に調査のための負担をかけることは望国スケールにおける行動はある程度把握できるようましくない．

になった（矢部ほか，2011）．

そのため，近年では客観的に，かつ旅行者への負一方，全国的な観光統計が整備される以前から，担をかけずにその行動データを取得できる電子機器

観光地スケールあるいは観光施設内部スケールにおを利用した調査が多く実施され，観光行動研究へのいて観光行動に関する多くの研究がなされてきた．

貢献が期待されている（矢部ほか，2010; Ashworth

とくに，質問紙を利用したアンケート調査などをand Page, 2011）．これらの機器を利用した行動デー*

正会員** 正会員上越教育大学大学院学校教育研究科（Joetsu University of Education）〒 943-8512 新潟県上越市山屋敷町 1 E-mail：yabe@juen.ac.jp
首都大学東京大学院都市環境科学研究科（Tokyo Metropolitan University）− 35 −

タの取得には二つの方法がある（Hato, 2010）．一つ

継続的なデータ収集ができる IC カードのメリット

は旅行者に位置情報を記録する機器を携行してもらを活かしたイベントの効果測定に関する研究（山本，うことで行動データを取得する方法であり，もう一2012）があるものの，データ分析手法に関する知見

つは観光スポットなど任意の地点に設置したICカー

は蓄積が不足している．Hato（2010）
は，
GPSやICカー

ド読み取り装置などを利用する方法である．前者

ドなどによって旅行者の詳細な行動データを取得ででは，GPS 端末が多く用いられてきた（有馬，2010;

きるようになったが，その膨大なデータ量に比べて杉野ほか，2005; 杉本，2012; 長尾ほか，2005; 野村・

分析手法が準備されていないため，得られる成果が岸本，2006; 古谷，2006; Shoval and Isaacson, 2007a,

少ないことを指摘している．そのため，IC カードの2007b; Shoval et al, 2011; Pettersson and Zillinger,

膨大なデータを用いて観光分野でどのような分析が2011）．GPS などのセンサによるデータからは，旅できるのか，事例を蓄積することが必要であろう．

行者の位置情報を取得するのみならず，旅行者の用本研究は，東京大都市圏における訪日外国人のICいた交通手段および活動内容（Hato, 2010）や，動物

乗車券利用履歴データを分析し，都市圏スケールに園来園者の観覧状態（Kawase et al, 2012）を推定す

おける観光行動の実態を明らかにすることを目的とる試みも行われている．しかし，GPS を利用した行

する．はじめに，既存のICカードのデータを用いた動調査では，GPS 端末自体のコストや，端末を旅行

多くの研究と同様に利用者の行動に注目するものの，者に配付・回収する人的・時間的資源などの制約が既存の研究では行われていない個人属性と観光行動

大きい．そのため，長期間にわたる継続的なデータを組み合わせた分析を試みる．具体的には，東日本収集に関しては課題がある（原ほか，2012）．それ

旅客鉄道株式会社が発行するSuicaの利用履歴データに対して，IC カード読み取り装置などの機器を設と，独自のアンケート調査によって取得した個人属

置する方法では，GPS ほどは詳細な行動データが取性を組み合わせて，東京大都市圏における訪日外国得できないものの，旅行者・調査者双方への負担が人の観光行動の実態を明らかにする．次に，IC乗車低く，長期にわたるデータ収集・モニタリングが可

券の膨大なデータを用いることではじめて把握でき能である．

る，発生する頻度が低い観光行動として，旅行者のIC カード読み取り装置によって取得したデータ

鉄道移動に関する間違いを分析する．これまでのICを 利 用 し た 研 究 で は， 交 通 事 業 者 が 保 有 す る IC

カードのデータを利用した研究では，観光客の移動

カードのデータを利用した研究がみられ，雨天時に関する間違いについては，管見の限り，研究事例のサービス改善策を提案した事例がある（安井ほが見当たらない．そこで，本研究では，旅行者が間か，2011）．IC カードのデータを利用した海外の交違えて入場しやすい駅および間違えやすい経路を特通分野における既往研究をレビューした Pelletier et

定することを試みる．これらの分析結果は，訪日外

al.（2011）は，IC カード利用者の行動に注目した分

国人の観光に関わる主体の意思決定を支える基礎資

析が多いものの，個人の社会経済的属性と結びつけ料となるものである．また，既存の研究では行われた研究はほとんど存在していないことを指摘していていない観光行動の分析に，IC乗車券のデータを応る．IC カードのデータは個人情報保護の観点から用する新たな可能性を提示することができよう．

個人属性データの研究利用には慎重であるため，個以下 2 章において，本研究で用いる Suica データ

人属性と行動データを結びつけた研究はほとんどみとアンケート調査の概要を述べた後，3 章では Suicaられない．そのため，個人属性とICカードの行動デー

データと個人属性を結びつけ，東京大都市圏におけタを結びつけた際にどのような分析ができるのか，

る訪日外国人の観光行動に関する実態分析を行う．

研究する余地が残されている．

4 章では，東京大都市圏における訪日外国人の観光

観光分野においては，IC カードを利用した行動
データの取得方法に関する研究（鈴木，2011）や，行動のうち，路線を間違えて入場してしまう駅と，遠回りをしてしまいやすい経路を特定する．

− 36 −

２．データアンケート調査は 2010 年 11 月 5 日（金），6 日（土）東日本旅客鉄道株式会社が発行する Suica（Superの 2 日間それぞれ 10 時半〜 20 時まで，空港第 2 ビル

Urban Inteligent Card）は，2001 年 11 月 18 日よりサー

駅の，JR 東日本外国人旅行センター内で実施した．

ビスが開始され，2012 年 5 月末時点での累計販売枚

質問に用いた言語は英語や中国語繁体字・簡体字な

数は 3,968 万枚を数える．この Suica を利用した訪日

ど 9 言語であり，回答者が自分の言語に切り替えて外国人向けの商品として，成田空港から東京都心部

質問に答えられるよう，
iPadを利用したWebアンケー

へ向かう特急成田エクスプレス（N’EX）の割引乗車

ト調査を行った．窓口で Suica & N’EX を購入した旅券・特急券と Suica をセットにした「Suica & N’EX」

行者を対象としてアンケート調査への協力を依頼しが，2007年3月28日より発売されている．この商品は，たところ，2日間で200人の回答を得ることができた．

成田空港の外国人旅行センターにおいて，外国のパ

なお，Suica & N’EX を購入したほぼ全ての旅行者にスポートを所持している外国籍の旅行者に対しての依頼をしたが，電車の発車時刻が迫っているためにみ販売されており，2009 年 4 月 17 日には累計販売

回答を拒否されるケースが数件程度あった．

枚数 20 万枚を超えた．

このアンケート調査の内容は，旅行者の居住地，

Suica & N’EX に含まれる Suica は，通常の Suica と年齢，訪日回数，旅行目的などについて問うもので同様，その利用履歴がデータセンターに逐次記録さある．調査の結果，回答者の個人属性を簡単にまとれている．交通事業者で使われているICカードには，

めると，居住地では，韓国，台湾，香港，その他ア

均一料金のため入場時のみデータを記録するタイプ

ジアからの合計で全体の4分の3を占めた．観光庁『平があるが，Suica は乗降時ともにデータを記録する

成 23 年版観光白書』における訪日外国人全体と比ため，旅行者の OD データを取得できることが特徴

べると中国本土からの旅行者が少ないが，Suica &である．この Suica & N’EX 利用履歴データを活用

N’EX 購入層は主に個人旅行者であり，中国本土かすることで，訪日外国人旅行者がいつ，どこの駅でらの旅行者は団体ツアーを利用することが多いから乗り降りしたかを把握できる．

である．また，全体にアジアからの旅行者が多いが，

ただし，Suica によって訪日外国人の日本国内にこれはアジアからの飛行機が多く到着する空港第 2

おける全ての行動が把握可能というわけではない．

ビル駅で調査をしたためである．回答者の訪日回数

東京大都市圏外への長距離移動に関しては Suica をは，初めて日本に来た旅行者が全体の 33％を占め利用する事例は非常にまれである．また，当然ではたほか，2 〜 5 回目までの旅行者が 47％と約半数にあるが Suica を利用することができない交通手段をのぼった．回答者の年齢では 20 代が 44％，30 代が利用した場合，さらには鉄道を使う場合でも Suica

39％，40 代が 13％であり，20 〜 40 代で合計 96％をを使わずに乗車した場合は，行動を追うことができ

占めた．

ない．
Suica & N’EX 販売時には訪日外国人の個人属性
データを収集していないため，行動データと組み合

３．観光行動の実態分析
３．１．分析方法

わせて分析することのできる個人属性データは存在

本章では，東京大都市圏における訪日外国人の観していない．そこで，本研究では独自にアンケート

光行動の実態を明らかにするため，以下の分析を調査を実施し，個人属性データを収集した．あらか行った．まず，Suica の利用履歴から，滞在日数な

じめ Suica の利用履歴と組み合わせて分析すること

ど旅行の日程に関するデータを推測した．滞在日数の了解を得た上で，アンケート調査では Suica カー

は，Suica & N’EX 購入日から最後に Suica を利用しド裏面に記載してある ID 番号を合わせて回答してた日であるとして推定した．また，夜間 6 時間以上もらった．この ID 番号によって，Suica の行動デー

連続して滞在したエリアを宿泊地 1），昼間 30 分以上

タと個人属性データを紐づけることができる．

連続して滞在したエリアを観光エリア 2）とし，宿泊− 37 −

地や観光エリアにおける滞在時間・訪問時刻などの表1

データを単純集計した．

観光エリア訪問率

Suica & N’EX

JNTO『訪日外客
訪問地調査』

原宿

47.7%

19.4%

新宿

43.2%

34.8%

渋谷

30.7%

23.3%

浅草

26.1%

27.4%

六本木

25.0%

14.2%

TDR

22.7%

8.3%

お台場

20.5%

14.7%

銀座

本章で分析対象となるデータはアンケート調査回

17.0%

28.4%

秋葉原

答者の 2010 年 11 月 5 日〜 11 月 25 日の 21 日間にわた

17.0%

21.6%

上野

15.9%

17.1%

その後，各旅行者の一日ごとの行動に注目し，一日の中でどのような順番で観光エリアを周遊しているのか分析した．最初にネットワーク分析の手法により，観光エリア間の旅行者ODデータを可視化した後，配列解析（Wilson, 1998, 2008）を利用して訪問
順と滞在時間を考慮した観光行動の類型化を行った．
さらにこの類型化した行動パターンが，どのような個人属性と関係があるのか，クロス集計を行った．

る利用履歴であるが，一日の全ての行動を追える

資料：JNTO『訪日外客訪問地調査 2010』

データのみを分析対象として取り出すため，以下のような手順でデータを精選した．まず，Suica &く全体の 47.7％の旅行者が訪れており，次いで新宿

N’EX 購入日と帰国日 のデータを除外した．次に，

エリア，渋谷エリアという順になっている（表 1）．

他の交通手段を使っておらず，宿泊地を出発して宿本研究における調査と比べてサンプル数が多く，よ泊地に戻るまでの一日の行動のうち，出場した駅のり全体の傾向をとらえていると考えられるJNTO『訪

エリアと次に入場した駅のエリアが逐次一致してい日外客訪問地調査 2010』と比べると，Suica & N’EX

るデータを抽出した ．さらに，首都圏内の利用で利用者は浅草，銀座，秋葉原などの都心東側のエリ完結しているデータに限定し，また，アンケート調

アで少なく，原宿，新宿，渋谷など都心西側のエリ査の結果から観光目的で訪日した旅行者に絞り込ん

アに多く訪問する傾向にあるといえよう．

3）

4）

だ．最後に，複数人のグループが同一の行動をとっのべ 5 回以上の訪問回数がある 20 の観光エリアにている場合は，そのうちの一人の行動データに限ついて，平均滞在時間および平均訪問時刻を集計し定した．その結果，分析対象となったのは，88 人，

た（図1）．平均滞在時間では，東京ディズニーリゾー

209 人日のデータである．

ト（TDR）エリアが 8 時間 39 分と，最も長く滞在されている．次いで東京エリアが4時間36分と長いが，３．２．行動データの単純集計

これは東京駅からバスツアーに参加することや，新旅行者の宿泊地をみると，新宿エリアが全体の幹線などの特急に乗り換えて日帰りの長距離移動を

33.8％，池袋エリアが 17.6％と，約半数が新宿エリしていることがあるためと考えられる．一方，滞在

アと池袋エリアのどちらかに宿泊している ．成田

時間が顕著に短いエリアは東京タワー（1時間34分），

エクスプレスは途中で乗り換えをすることなく新宿

築地（1 時間 44 分）などであった．全体に，新宿や駅や池袋駅に到着できるため，これら山手線の西側

原宿，池袋など都心西側のエリアの方が，上野，浅に宿泊する旅行者は Suica & N’EX を利用する可能

草，銀座など都心東側のエリアと比べて滞在時間が性が高いといえよう．宿泊地における滞在時間は，

長い．

5）

平均 13 時間 52 分であった．ここから，旅行者は一観光エリアに訪れる平均訪問時刻（図 1 参照）で日の半分以上を宿泊地内で過ごすことがわかる．なは，築地市場における競りの見学が人気の築地エリ

お，宿泊地を出発する時刻は平均 11 時 15 分，宿泊

ア（10 時 46 分）が最も早い．また，東京ディズニー

地に戻る時刻は平均 20 時 27 分であった．

リゾート（12 時 10 分）や，三鷹・吉祥寺（12 時 32 分），

観光エリアごとの訪問率は，原宿エリアが最も高

湘南（12 時 46 分）など都心からやや離れたエリアは，− 38 −

図1

観光エリアへの平均滞在時間・平均訪問時刻

比較的早い時間帯に訪れる旅行者が多いようであbi = ∑ i =1;i ≠i ∑ is =1;i ≠iNる．なお，訪問時刻が最も早かった築地エリアでは，隣接する新橋エリアや銀座エリアの訪問時刻との時

s

i −1

s

t

t

gi(isit )N isit（1）

ただし，N はノードの総数， N isit はノード is とノー( is it )間差が大きい．そのため，午前中に築地を訪問してド it を結ぶ最短経路の数， gi

も，隣接したエリアを連続して訪問するケースはそit を結ぶ最短経路のうち i を通る経路の数である．これほど多くないと推測される．一方，訪問時刻が遅の媒介中心性により，旅行者の移動経路上のハブといエリアは，六本木（17 時 28 分）や新橋（16 時 29 分），

なるエリアを明らかにすることができる．また，コ渋谷（16 時 13 分）など繁華街を含むエリアが目立つ．

ミュニティ抽出により，相互に訪れることが多いエ

東京タワーエリアに訪れる時刻が遅い（17 時 24 分）

リアを客観的な基準で特定することが可能となる．

はノード is とノード分析の結果，宿泊地の媒介中心性が最も高くなり，のは，夜景を楽しむためであろう．

宿泊地を中心として新宿エリア，原宿エリア，渋谷
エリア，東京ディズニーリゾートエリアとの間で多３．３．観光行動の可視化
Suica データからは，観光エリア間の旅行者 OD 行

くの流動があることが分かった（図 2）6）．宿泊地の列を作成することができる．この OD 行列に対して

媒介中心性が高いのは，午前中に宿泊地を出発してネットワーク分析の手法を適用し，その結果を重み

観光した後，午後や夕方に一度宿泊地に戻り，それ付きの有向グラフとして可視化することを試みた．

からまた観光に出発するという行動がしばしばみら

これにより，訪問時刻などの単純集計だけではわかれるためである．このように，宿泊地は観光エリアらなかった，点としての観光エリアをつなぐ，線

を結ぶハブとして重要な位置を占めている．矢印のとしての旅行者の行動を分析することができよう．

向きと大きさに注目すると，原宿エリアへ向かって

ネットワーク分析の手法では，ノードの中心性の分から渋谷エリアへ訪れて，宿泊地に戻るという流動

析には媒介中心性を，相互に流動が多いコミュニが比較的目立つことが読み取れる．原宿エリアの媒ティを抽出する手法には，モジュラリティによるコ

介中心性は，宿泊地とその他のエリア 7）に次いで高ミュニティ抽出手法（Clauset et al, 2004; Newman and

く，他の観光エリアをつなぐハブとなっている．
モジュラリティによるコミュニティ抽出の結果でGirvan, 2004）をそれぞれ適用した．任意のノード iの媒介中心性 bi の計算は以下の（1）式による．

は，旅行者が一日の中で相互に訪れることが多い三− 39 −

行っていたが，配列解析は，訪問順と滞在時間を考慮した類型化ができることが特徴である．
配列解析では，文字列の比較を通して類型化を行うことから，旅行者の行動を文字列で表す必要がある．まず，訪問した観光エリアごとに任意の文字を割り振り，訪れた順番に文字列を作成する．たとえば，一日の行程が原宿エリア，渋谷エリアという順番であった場合には，「原渋」という文字列ができる．
次に，観光エリアにおける滞在時間を考慮するため，
30 分間同一の観光エリアに滞在すると一文字というように，滞在時間に対応した文字数にする．上記の例で，原宿エリアに 2 時間，渋谷エリアに 1 時間
滞在した場合には，「原原原原渋渋」という文字列ができる．
図2

このようにして各旅行者の一日の行程ごとに文字

観光エリア間の旅行者流動列を作成し，一対ごとに文字列の類似度を求めた上
つの「コミュニティ」が抽出された．一つは浅草エでクラスタリングして，旅行者の行動を類型化する．

リア，秋葉原エリアといった都心東側の地域であり，本研究では，配列解析のソフトウェア ClustalTXY

もう一つは原宿エリア，新宿エリアといった都心西（Wilson, 2008）を利用した分析を行った．

側の地域，最後に横浜エリア，湘南エリアといった分析の結果，旅行者の行動は 10 のパターンに分

東京大都市圏西側の郊外である．旅行者は一日の中かれた．さらにこの 10 のパターンは，分類されたで，どれか一つの「コミュニティ」内で周遊するこ

文字列をみると，大きく二つに分かれることが明らとが多く，一日の中で「コミュニティ」間を横断すかになった（表 2）．一つは，一箇所のエリアに長時

る流動は少ない．宿泊地の媒介中心性が高くなるも間滞在するパターンであり，もう一つは各エリアでう一つの要因として，今日観光した「コミュニティ」の滞在時間が比較的短く複数のエリアを周遊するパと明日観光する「コミュニティ」をつなぐハブの役

ターンである．

割を果たしていることもあろう．

一箇所のエリアに長時間滞在するパターンには，
表2

３．４．配列解析による観光行動の類型化

配列解析の結果

前節では旅行者全体で集計された行動をネット

パターン

サブグループ

ワーク分析により可視化したが，本節では旅行者一

横浜―人ひとりの行動を類型化するため，配列解析を応用

湘南

―

TDR

―

原宿

―

を比較して類型化することに用いられている．こ

六本木―の配列解析を行動データに対して応用することで，渋谷

行動パターンを類型化することができる（原ほか，

新宿

原宿→渋谷
三鷹・吉祥寺→新宿

2012; Shoval and Isaacson, 2007a）．従来の研究（小島，

浅草→お台場―

浅草→秋葉原

―

上野→浅草

―

した分析を行った．配列解析はもともと生物学で利用されている手法であり，DNA の塩基配列など

2008; 古屋ほか，2009）では，当該エリアに訪れたか否かというデータから行動パターンの類型化を− 40 −

一箇所長時間滞在型

複数周遊型

横浜，湘南，東京ディズニーリゾートといった郊外

４．移動困難箇所の特定のエリアおよび，原宿，渋谷，新宿などといった都

よく知らない街で交通機関を利用する際には，間心西側のエリアを訪れるパターンが含まれる．渋谷

違いがつきものである．本章では Suica の利用履歴

エリアと新宿エリアに長時間滞在するパターンにを分析することで，訪日外国人が鉄道移動に関して

は，サブグループとして，それぞれ原宿エリアを訪

間違いやすい箇所を特定する．まず，違う鉄道路線れてから渋谷エリアに長時間滞在するグループ，三の駅に入場してしまう，入場間違いを分析する．次鷹・吉祥寺エリアに訪れてから新宿エリアに長時間に，実際にかかった駅間所要時間と乗り換え案内に滞在するグループが含まれる．

よる最短所要時間を比較することによる，経路間違もう一方の複数のエリアを周遊するパターンは，

いの分析を行う．

浅草，秋葉原，上野といった，都心東側のエリアを訪れるパターンからなる．まず浅草エリアを訪れ，

４．１．入場間違いの抽出

その後でお台場エリアや秋葉原エリアに訪れるパ

たとえば，東京についてよく知らない旅行者が馬ターンが多くみられる（逆は少ない）．以上の結果

喰町から都営地下鉄を使って神保町へ行くとする．

から，都心西側の地域や郊外では一箇所に長時間滞ここで，JR 馬喰町駅と都営地下鉄の馬喰横山駅は在，都心東側の地域では複数のエリアを周遊すると隣接しているため，間違って JR の馬喰町駅へ入場いうように，訪れる地域によって一日の行動パターしてしまうということが起こりうる．このようにンが異なることが示唆された．

間違った駅に入場した場合，Suica の利用履歴には，分類された 10 の行動パターンに対して，個人属

料金が引かれずにその駅から出場し，その後すぐに

性や滞在日数などの変数とクロス集計を行い，どの付近の駅から再度入場している，という記録が残る．

ような変数が行動パターンに関連するか分析した

このような履歴データを利用して，入場間違いが起（表 3）．なお，横浜エリアと湘南エリアの 2 パター

こりやすい駅を分析する．ここでは，任意の駅に入ン，浅草エリアが含まれる 3 パターンは似たような場した後 15 分以内に料金を引かれずに同一の駅か傾向を示したので，それぞれまとめて集計した．渋ら出場し，出場後 15 分以内に別の近隣の駅から入谷エリアは訪日回数が少ない旅行者が多く訪れる一場した場合を入場間違いとして抽出した．分析対象方，新宿や東京ディズニーリゾート，横浜，湘南と

データは，2009 年 9 月〜 2010 年 10 月にかけて Suica

いったエリアは訪日回数が多い旅行者が訪れること& N’EX を購入した全ての旅行者 182,523 人のデータが判明した．また，居住地や同行者の違いによってである．

も訪れる場所が変わる．滞在日数とのクロス集計で分析の結果，15,447 人の旅行者が，のべ 17,442 件

は，原宿エリアは，日本に滞在する期間が 2 〜 3 日の入場間違いをしていることが分かった．この人数と短い旅行者が，初日に訪れる傾向がある．

は Suica & N’EX 購入者の 8.5％に相当する．なお，

表 3 行動パターンと個人属性のクロス集計
横浜・湘南

TDR

原宿

六本木

渋谷

新宿

浅草・上野

居住地

―

台湾，香港

韓国，米国

米国

米国

豪国

台湾

訪日回数

6～9 回目

3 回目

―

―

1 回目

4 回目

3 回目

同行者

家族

―

友人

家族

一人

夫婦

夫婦

滞在何日目の訪問―

4～5 日目

1 日目

4～7 日目―

4～5 日目

6～7 日目日本滞在日数

10～11 日間―

2～3 日間

2～3 日間，
10～11 日間

12 日間以上

12 日間以上

6～7 日間，
10～11 日間

注：クロス集計の結果，全体の集計値から 5％以上多い割合を示した項目を記載．

− 41 −

表4

入場間違い件数の多い上位 10 駅

表5

入場間違い率が高い上位 10 駅

駅名

入場間違い率
（％）

総入場件数

東武浅草駅

28.6

583

東武池袋駅

5.6

5,280

駅名

件数

％

JR 新宿駅

2,363

13.6

JR 上野駅888

5.1

JR 渋谷駅835

4.8

メトロ六本木駅

657

3.8

臨海高速鉄道
新木場駅

5.1

2,513

小田急新宿駅503

2.9

東急五反田駅

4.8

2,329

メトロ池袋駅

495

2.8

西武池袋駅

3.7

8,096

メトロ新宿駅456

2.6

西武高田馬場駅

3.2

6,693

JR 新橋駅
東急田園都市線
渋谷駅

406

2.3

2.9

17,420395

2.3

小田急新宿駅
都営地下鉄
新宿三丁目駅

2.6

5,303

JR 東京駅394

2.3

メトロ有楽町駅

2.5

4,491

メトロ六本木駅

2.3

28,338

間違った駅に入場してから，正しい駅に入場するま

注：総入場件数 500 件以上の駅のみ対象とした．

で平均で 7 分 24 秒が経過していた．
入場間違いの件数が最も多い駅は JR 新宿駅のく場合がある．このような経路間違いが起こりやす

2,363 件で，入場間違い全体の 13.6％を占める（表い乗車区間を特定するため，Suica の利用履歴デー

4）．この件数は，一日当たり約 7 件の間違いが発生タに表れた実際の駅間所要時間と最短所要時間 8）とする計算である．次いで，JR上野駅やJR渋谷駅など，を比較する分析を行った．ここで分析対象となる

多くの鉄道路線が集中するターミナル駅が上位に並

データは，2010 年 10 月の一カ月間における Suica &ぶ．なお，間違えた後，再度入場した駅をみることで，N’EX 利用者の全乗車区間 240,609 件のデータであどの鉄道路線と間違えて入場したのか内訳を判別する．最短所要時間は，Google トランジットから実ることができる．JR 新宿駅の場合の内訳をみると，際の乗車日時・区間を設定して各区間の最短所要時

都営地下鉄と間違えて入場する旅行者が最も多く間を検索して求め，実際にかかった時間と比べた．

（724 件，30.6％），次いで京王（551 件，23.3％），メ

その結果，最短所要時間との差が最も大きい区間

トロ（545 件，23.1％），小田急（265 件，11.2％）のは，JR 舞浜駅から JR 新宿駅の区間で，その差は平順であった．

均で 23 分であった（表 6）．その逆方向である JR 新

ここで，入場者の多い駅ほど間違える件数が増え

宿駅から JR 舞浜駅の区間における差も 22 分となっると考えられるため，各駅の総入場件数で除した，ており，この区間では両方向とも最短所要時間との入場間違い率を計算した．その結果，東武浅草駅で差が大きい．この区間の最短経路は，新宿から大崎，

は総入場件数の実に 28.6％が入場間違いであるとい

新木場経由で舞浜へ到達するものであるが，多くのう結果になった（表 5）．多くの旅行者がメトロもし

旅行者は東京駅経由で向かうとみられることがそのくは都営地下鉄の浅草駅と間違えて入場してしまう一因である．東京駅経由は一回の乗り換えで済むが，のであろう．

乗り換え通路が長い上，途中，多くの店舗もあるため，そこで時間を費やしていることも考えられる．

４．２．経路間違いの抽出

その他の最短所要時間との差が大きい区間は，JR

旅行中の移動では，知らないうちに遠回りをして新宿駅− JR 東京駅間，JR 新宿駅− JR 秋葉原駅間のしまうこともある．たとえば，新宿駅から東京駅へ

ように，山手線を半周するよりも中央線を使った方行く場合には中央線が最短経路であるが，東京につが早い区間である．また，JR新宿駅−JR三鷹駅間は，いてよく知らない旅行者の場合，山手線を使って行

おそらく中央線の各停を使う旅行者が多いため，中− 42 −

表6

経路間違いの分析からは，主に中央線を使う都心

最短所要時間との差が大きい上位 10 区間区間

件数

最短所要時間との差の平均差／所要時間の比

JR 舞浜駅―
JR 新宿駅705

23 分 06 秒

0.56

JR 新宿駅―JR 舞浜駅719

22 分 28 秒

0.58

JR 新宿駅―JR 東京駅409

20 分 32 秒

1.58

JR 東京駅―
JR 新宿駅341

15 分 52 秒

1.06

JR 新宿駅―JR 秋葉原駅

572

15 分 47 秒

1.32

JR 秋葉原駅―JR 新宿駅

810

15 分 36 秒

1.20

JR 新宿駅―
JR 新橋駅491

15 分 11 秒

0.84

JR 新宿駅―JR 上野駅1,093

14 分 52 秒

0.83

JR 新橋駅―
JR 新宿駅678

14 分 47 秒

0.87

JR 新宿駅―
JR 三鷹駅562

12 分 55 秒

0.86

東西間の移動に関して，最短経路よりも時間のかかる経路を使っている旅行者が多いことが示唆された．このように，都心東西間の移動に余計な時間がかかることが，3 章でみたような一日の行動パター
ンが都心の東西で分かれる要因の一つと思われる．

５．おわりに本研究を簡単にまとめると以下のようになる．
Suica の利用履歴データを用いて一日の中での訪問
順，滞在時間を考慮して行動を分類し，それを個人属性と結びつけた分析を行った．その結果，訪れる地域によって，一箇所に長時間滞在する行動パター
ンと，比較的短時間の滞在で複数の観光エリアを周遊するという二つの行動パターンが見出された．行動パターンと個人属性の関連からは，居住地のみではなく訪日回数や同行者の種類といった変数も行動パターンに影響していることが示唆された．また，

注：件数 300 件以上の区間のみ対象とした．

訪日外国人が東京大都市圏の鉄道を利用する上での間違いに関する分析も行い，路線を入場間違いしや央快速を使った最短所要時間との差が生じているの

すい駅や，最短経路とは異なる経路をとりがちな区であろう．

間を明らかにすることができた．

最短所要時間との差は，所要時間そのものの長短

本研究で扱ったデータは，訪日外国人全体の傾向

による影響もあると考えられるため，最短所要時間を表すわけではないが，今後の増加が見込まれる個との差を最短所要時間で除した比も求めた（表 6 参人旅行者を対象としたものである．個人属性と組み

照）．この値が大きいほど，効率的ではない経路を合わせて分析した結果については，ややサンプル数

使っている場合が多いことを示している．最も大きが少ないため，今後は既存の統計調査結果などとのい値となったのは，JR 新宿駅から JR 東京駅の区間で比較を行うことで，東京大都市圏における訪日外国あり，それに次ぐのが JR 新宿駅から JR 秋葉原駅の人の行動パターンの普遍性を確認していくことが必区間である．いずれも中央線を使うのが最短経路の要であろう．しかしながら，IC 乗車券データの分区間である．なお，Suica & N’EX 購入者は新宿や池析事例として，観光エリアへの詳細な訪問時刻の傾袋など都心西側に多く宿泊しているため，JR 新宿駅

向を明らかにすることや，ネットワーク分析や配列を出発するのは「行き」の行動である場合が多いと推解析を応用した観光行動分析の結果を示すことがで測できる．その反対の JR 新宿駅に向かう「帰り」のきた．

行動をみると，「行き」と同じ区間でも値が小さくな

また，本研究では IC 乗車券の膨大なデータを利る傾向が読み取れる．たとえば，「行き」の区間であ用するメリットを活かして，観光行動において比較

るJR新宿駅からJR東京駅の区間は1.58なのに対して，的生起する頻度が少ない現象であった間違いをとら

同じ区間の「帰り」では 1.06 となっている．旅行者はえることができた．この分析方法は他地域に応用す観光という短い時間の間でも，効率のよい経路をなることができ，分析結果をもとに訪日外国人の移動

んらかの方法で学習しているのかもしれない．

に関して，重点的に対策をした方が好ましい地点を− 43 −

明らかにすることができる．今後は，たとえば間違20 の観光エリアに含まれる駅数は以下の通りでいの多い箇所に案内板を設置するなどの対策をとっある．新宿（15），原宿（4），渋谷（6），六本木

た場合に，その対策は効果があったのか，IC 乗車（2），浅草（4），秋葉原（4），お台場（7），TDR（4），券のデータを使った効果測定をすることもできよ新橋（6），上野（7），銀座（6），横浜（15），東京

う．つまり，IC 乗車券による継続的なデータ収集（4），築地（2），東京タワー（2），三鷹・吉祥寺（4），があれば，事前と事後の間違い件数を比較すること

湘南（11），池袋（4），下北沢（2），自由が丘（1）．

ができ，対策の効果測定をすることもできるのであ観光エリアは JNTO『訪日外客訪問地調査 2010』

る．また，間違いと個人属性を組み合わせて分析す

を参考に設定した．

ることで，より細かな対応に役立つ成果を得ること

3）帰国日は，Suica を最後に利用した日と定義した．

もできよう．今後も継続的なデータの取得と分析を

しかし，例外として，Suica を最後に利用した日

続けることで，観光に関わるさまざまな主体が訪日の夜間に宿泊地まで戻っているデータは，一日外国人へ提供するサービスの向上に役立てることがの行動が追えるものとして分析対象とした．
4）言い換えると，出場した駅のエリアと次に入場期待される．

した駅のエリアが異なる場合は分析から除外し謝辞た．

東日本旅客鉄道株式会社には，データの提供や調

5）なお，2 人以上の宿泊者があった，その他の宿査の実施について数多くの便宜を図っていただい泊地は以下の通りである．品川（4.4％），銀座

た．また，本稿をまとめるにあたり，国土交通省観

（2.9％），上野（2.9％），新橋（2.9％），赤坂（2. 9％），光庁「2010 年度観光産業の人材育成のための産学共川崎（2.9％），浅草橋（2.9％）．

同研究（研究課題名：訪日外国人の行動分析に基づ

6）ノードの配置に関する計算方法は多様なものがく観光動態把握とスムーズな旅行を行うための課考案されており何種類かを適用したが，必ずし題把握に関する研究）」より支援を受けた．2011 年 9も見やすい結果とはならかった．そのため，図月に実施された観光経営マネジメント人材育成推進

2 におけるノードの配置はコミュニティごとにワーキンググループ（於観光庁）における成果発表

まとまるよう手動で行った．

の際には，参加者の方々に多くの貴重なコメントを

7）その他のエリアは，それぞれののべ訪問回数が頂戴した．ここに記して厚くお礼申し上げます．

5 回未満のエリアである．ここでは，観光行動を可視化する際に図が煩雑になるため，その他

注のエリアは一括して計算した．そのため，媒介

1）宿泊地は，滞在時間に加えて，前日の最後に降中心性が高くなっている．

りた駅（もしくはエリア）と翌日の最初に利用し8）より知られている路線を使う場合など必ずしもた駅（もしくはエリア）が一致する場合に，その経路間違いとはいえないケースも含まれると思駅・エリアを宿泊地とみなした．

われるが，客観的な基準を求めることが難しい

2）Suica の利用履歴からは鉄道路線ごとの駅単位のため，本研究では最短所要時間を用いた．

データが取得できるが，有名な観光地の最寄り
駅では観光エリアとして集計した．たとえば，参考文献

舞浜駅は東京ディズニーリゾート，赤羽橋駅・

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