A Study on Reliable Regional Tourism Statistics Using Data Fusion Technique
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20H04436
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 80020:Tourism studies-related
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
清水 哲夫 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 教授 (40272679)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢部 直人 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 准教授 (10534068)
兵藤 哲朗 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (40218748)
杉本 興運 東洋大学, 国際観光学部, 准教授 (40743092)
小笠原 悠 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 助教 (40809844)
片桐 由希子 金沢工業大学, 工学部, 講師 (50508190)
大平 悠季 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 助教 (60777994)
日原 勝也 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 准教授 (70526673)
栗原 剛 東洋大学, 国際観光学部, 准教授 (80610344)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
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| Keywords | データフュージョン / 地域観光統計整備 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，狭域DMOの施策・事業立案に役立つ解像度の観光統計・データを整備する方法論を提示することを目指し，延べ宿泊数データに特化し，国家観光統計，民間データ企業の滞在人口分布データ，およびWifiパケットセンサーデータなどを組み合わせて，観光地内の属性別延べ宿泊者数をできるだけ細かい時空間解像度で推計する方法を開発する．その際，DMOの施策・事業ニーズを徹底的に洗い出し，その評価に必要な指標データと推計方法のPorto Folioを提示する．本研究は，世界の観光統計研究に新しい視点と大きなインパクトを与え，DMOのデータ利活用人材層の強化・育成にも貢献する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，複数の統計・ビッグデータを融合した地域観光統計推計手法の提案に向けて，主として以下の四種類の研究を実施した．
1)観光庁が全国で実施する宿泊旅行統計調査の個票を使用して，現状の表章地域区分である都道府県よりも狭い地域区分における推定の実現を目指し，現状のサンプリング方法を前提として，延べ宿泊者数の推定精度を向上させるブートストラップ法に基づく方法論の開発を行った．
2)携帯電話の電波情報を活用した地域滞在人口統計時系列データを利用して，機械学習の考え方を援用した狭域地域での将来滞在人口の短期予測手法と，Non-negative Matrix Factorizationの考え方を援用した目的別滞在人口の推計手法を開発した．
3)携帯電話の電波情報を活用した地域滞在人口統計時系列データと全国パーソントリップ調査を利用して，地域住民と来訪者の移動需要パターンを高い時空間解像度で推計する方法論を開発した．
4)携帯電話の電波情報を活用した地域滞在人口統計時系列データとクレジットカード決済・店舗ポイントカードシステムのデータを利用して，新型コロナウィルス感染症が観光地への来訪者数の変化に及ぼした影響をCausal Impactの考え方を援用した構造化時系列統計モデルを適用して推計する方法論を開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染症の影響が長引き，分析対象地での観光客滞在・周遊を把握するデータ取得が困難な状況が継続しており，狭域表章に対応する観光統計データフュージョン手法の開発に係る研究がほぼ実施できていない状況である．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は，訪日外国人を除けば，新型コロナウィルス感染症による観光地への来訪の制約は大きく緩和されると期待しているものの，分析対象地での観光周遊行動のデータ蓄積は難しい状況であると考えている．そのため，宿泊旅行統計調査，地域滞在人口統計時系列データ，クレジットカード決済・店舗ポイントカードシステムデータのフュージョンに対象を絞り，統合的な研究を行う予定である．これで新型コロナウィルス感染症発生前に構想した当初計画とほぼ同等の達成目標を実現できる研究となると考えている．
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Report
(2 results)
Research Products
(10 results)
