2016 Fiscal Year Annual Research Report
複数の観光交通データの融合的活用方法の開発と政策評価への展開
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15H03146
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
岡本 直久 筑波大学, システム情報系, 教授 (70242295)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
日比野 直彦 政策研究大学院大学, 政策研究科, 准教授 (10318206)
清水 哲夫 首都大学東京, 都市環境科学研究科, 教授 (40272679)
古屋 秀樹 東洋大学, 国際観光学部, 教授 (80252013)
栗原 剛 東海大学, 観光学部, 講師 (80610344)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 観光交通 / ビッグデータ / 周遊行動 / 目的地選択 / インバウンド |
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| Outline of Annual Research Achievements |
観光交通計画や観光政策策定において必要となる将来予測・政策評価のための需要モデルの体系化と、そのためのデータ融合方法の開発を試みる。
特に、必要とされる計画場面を考慮し、地域間・都市間需要（幹線系）、観光地域内需要（周遊）および国際観光にかかる政策変数を導入し、短期・長期の需要予測モデルを開発する。そのためには、既存観光交通調査の活用とともに、既存・新規の観光関連データとの融合的活用方法を完成させる必要がある。
本研究は需要推計モデルと関連調査データの融合的体系化をはかるものである。
本研究では近年取得されているモバイルセンシングデータ、いわゆるビッグデータにもとづいて、上記観光交通の各側面の計測方法を確立しようとするものである。
OD交通量や入り込み量の推計には幹線流動調査や自治体独自のカウント調査が用いられていた。それに対して、docomoのモバイル空間統計データによる分析を試みた。このデータに寄れば居住人口と滞在人口との差を表現することが時間帯ごとに可能で有り、観光地特性に応じた分析を可能とした。
また訪日外国人旅行者の訪問パターンの特性把握をGPSログデータを用いて行うことを目的として、訪問地の組合せである訪問パターンの抽出にトピックモデルを用いた。トピックモデルは教師データなしの機械学習（セグメンテーション手法）の1つと位置づけられ、セグメントの確率的導出過程が明示でき、セグメント相互が排他的でない特色を有する。分析では，訪日外国人向けナビゲーションアプリにより取得できたGPSログ情報を用いて、トピックモデルによって訪問場所の組合せパターンを幾つかのクラスに分類した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2015年度に購入したビッグデータによる分析を進めている。観光地選択問題、時間帯別滞留人口による観光地特性の分析等、当初の目的を達成すべく種々の方法論を試行している。なお、本年度も新規にdocomoによる外国人データを購入し、その分析も進めている途上である。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度とりまとめに向け、各担当の研究分析を早めに終わらせ、研究全体としての成果を整理することに注力する。特に各データ、各現象それぞれの適用性についての言及が重要な成果と考えている。
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