1．はじめに
幹線交通の整備によって来訪者の少なかった観光地での大きな需要増加が見られる.幹線交通の整備は親光地の需要増加にきっかけを与えるが，その後，有効な施策を講じないと需要は次第に減少してしまう.これを防ぐには，今まで親光地を訪れたことがなかった観光客と何度も観光地を訪れる観光客の嗜好性を把握して，それに応じた施策を講じることが求められる．そのためには，嗜好性が異なる需要を分離して,分析を行う必要がある.嗜好性が異なる需要を分離する方法として，潜在クラスモデルは多くの研究実績がある．しかし，潜在クラスモデルは尤度関数の最大化に従ってセグメントごとの効用関数を推定して，その結果から，セグメントの特徴を読み取る手法である．そのため，観光客をアプリオリに今まで親光地を訪れたことがなかった観光客と何度も親光地を訪れる観光客に分離することができなかった.そこで，本研究では潜在クラスモデルを改良して，アプリオリなセグメント分けを行って，効用関数を推定する方法を提案する．これによって，観光客を「今まで訪れたことがない親光地を好んで訪れる親光客（トライアル層)」と「今まで訪れたことがある観光地を好んで訪れる観光客（リピート層）」の2つのセグメントに分離して，それらの嗜好性を把握する．また，この結果をもとにメンバーシップ関数を構築することで，トライアル層とリビート層の個人属性や旅行中に行っているアクティビティなどを明らかにする.これらから,今まで親光地を訪れたことがない観光客と既に観光地を訪れたことがある観光客に再び訪れてもらうことについて，どのような観光施策が有効であるのかを検討する.
2.需要モデル
2 ー 1.初期パラメータ従属型潜在クラスモデル
通常の潜在クラスモデルを表したのが，式(1)～(4)である．式(1)はセグメントsの対数尤度関数を表しており，ロジットモデルの対数尤度関数とは，個人nのセグメントsへの所属確率pn(s)を選択結果に乗じている点が異なる．セグメントごとに対数尤度関数を最大化させるβを求めることで，セグメントごとの効用関数を推定する. 式(2)はセグメントsに所属する個人nが選択機会tに選択肢iを選択する確率を表した式である．選択機会とは,個人が複数回の選択行動を行っている場合,何回目の選択行動であるのかを示したものである.式(3)は個人nがセグメントsに所属する確率を表しており,式(4)はセグメントsの構成比を表している.本研究では，アプリオリなセグメント分けを行う方法として，初期バラメータ従属型潜在クラスモデルを提案する.この方法は，セグメントの特徴を表したパラメータβと期待値を代入した構成比πを初期値として与える。次に，初期値として与えたβとπ,から所属確率p, (s)を求める.この結果をもとに, βとπの推定を行うことで，βとπが真値に近づく.この作業を尤度の改箸が見られなくなるまで繰り返すことで，アプリオリなセグメント分けが行える潜在クラスモデルとなる.この方法は，初期値として与えるßが，ある程度意505029指導教員小林克行岩倉成志
Xmi：説明変数図したとおりにセグメントの特徴を表している必要がある。これを満たす初期値を生成するには，まず各セグメントのパラメータごとに感度条件の仮定を設ける．次にロジットモデルを用いて分析を行う．そして，感度が高いと仮定したパラメータは，ロジットモデルの推定値に1より高い定数を乗じたものを初期値とする．感度が低いと仮定したバラメータは，ロジットモデルの推定値に1未満の正の定数を乗じたものを初期値とする.感度条件の仮定を設けていないバラメータは,ロジットモデルの推定値をそのまま初期値とする.これを全てのβについて行うことで初期値を生成する.
2 － 2.セグメント分けの検証
2-1で提案した手法でのセグメント分けは、パラメータに着目して行われており，トライアル層は異なる観光地を多く訪れて，リピート層は同じ親光地を多く訪れる保証はない.そのため, pn s)からトライアル層とリビート層に分けて，実行動データにおけるリピート行動に着目した生存時間解析を行う.この結果から,リピート層は短期間に多くリビート行動しているかを検証する.今回，生存時間解析として用いるKaplan-Meier法ではは，リビート行動発生時を０＜ t」＜ t」＜……＜ t」＜……＜ t」＜……＜ t」としたとき，tにおける生存率関数は式(5)で表される.式(5)を用いて，全てのリピート行動発生時における生存寧を求めて，それを縦軸，観測時間を横軸として描いたのが，生存率曲線である.
dk：観測時間kにおけるリピート行動発生数Dsez! k：観測時間kにおけるセグメント1での
トライアル層の生存率曲線とリビート層の生存率曲線の差が統計的に有意であるのかを検証するため、ログランク検定を行う.ログランク検定では,式(6)で得られるＺが漸近的に標準正規分布に従うため，これをもとに2つの生存率曲線の差が有意であるか検定を行う.
2 – 3.メンバーシップ関数
メンバーシップ関数を表したのが,式(7) ～ (8)である.式(7)は個人nがセグメントsに所属する確率を表しており，式(8)は対数尤度関数を表している.
(7) (8) Wns：説明変数& (s) :個人nのセグメントsへの所属結果（式(3)で求めたp n (s)を1-0化したもの)
3.分析結果
3 - 1 .データ表示
分析には，表1に示したアンケートを用いる．分析対象者は，今回の得られたデータのうち，調査対象期間中の旅行回数が2 ～ 10回の258人とする. 3 – 2.セグメントの仮定表2にトライアル層とリピート層のパラメータの感度条件と初期値生成の定数を表した．空欄は感度条件の仮定を設けていないことを示す.観光地魅力度でリピート層の感度が高いのは，魅力的な観光地を何度も訪れるためである．移動費用でトライアル層の感度が低いのは,トライアル層は様々な観光地を訪れ，移動費用が高い観光地も訪れるためである．移動時間変化でトライアル層の感度が高いのは，リピート層は移動時間短縮と関係がないためである.リピート問隔・回数, 12ヶ月後リピートダミーでリビート層の感度が高いのは，リビート層は短期間に多くリピートするためである. ３－３．初期パラメータ従属型潜在クラスモデル潜在クラスモデルの分析結果を表したのが，表３である。この結果から，観光地魅力度と移動費用では仮定を満たしていないが，それ以外では仮定を満たしている.パラメータのt値や尤度比も良好な結果が得られた. 3－4．セグメント分けの検証
た．この結果から，リピート層の方が多くリピート行動を行っていることがわかる．２つの生存率曲線についてログランク検定を行ったところ，Zは-5.827になった.このことから,統計的に2つの生存率曲線はほぼ100%
異なるため，正しくセグメント分けできたと言える.
3 － 5.メンバーシップ関数
メンバーシップ関数の分析結果を表したのが，表４である。この結果から，以下のことが読み取れる．男性ダミーがトライアル層の正の特性変数であるので，男性は異なる観光地を訪れ，女性は同じ観光地を訪れる傾向にある．また，平均旅行日数がリピート層の正の特性変数なので，リピート層の確保には女性向けの長期滞在型宿泊施設を整備することが有効であると言える。温泉浴実施割合がトライアル層の正の特性変数なので,「癒し」がリピート行動に直結しないことがわかる.航空利用割合がリピート層の正の特性変数であり、リピート層は移動費用の感度が低く，移動時間の感度が高いことが，3-3の結果からわかる．このことから，魅力ある観光地に高速交通体系を整備すれば，都心から離れた観光地でもリピート層を確保できることがわかる.
4.まとめ
今回、アプリオリにセグメント分けする潜在クラスモデルの提案し，その有効性が確認された．また，この分析結果からメンバーシップ関数の構築を行うことで，トライアル層とリピート層の個人属性や旅行中に行っているアクティビティなどを把握することができた.