2017 Fiscal Year Research-status Report
IoT時代におけるインバウンド観光行動モデルの構築と地方創生に向けた政策提案
| Project/Area Number |
17K18293
|
|---|
| Research Institution | Shikoku University |
|---|
Principal Investigator |
近藤 明子 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (60514081)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | インバウンド観光 / 地域間交流 / SNS / IoT / 観光行動モデル / 交通利便性 / 地方創生 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
インバウンド観光の旅行客の来日促進のための施策提案のために、インバウンド観光に関する事項の現状分析を行うとともに、観光情報掲載状況と交通利便性を用いて移動要因を明らかにした。このとき、各要因の観光交流に対する影響度合いを定量的に明らかにするために、インバウンドに関する観光行動モデルを構築した。
具体的には、次の通りである。1.海外から日本への旅行者がどの国から日本のどの地域に訪れているかを把握した。用いたデータは、JNTOによる2015年の訪日外客人数および、観光庁による2015年の消費動向調査である。2.海外から目的地への交通利便性の現状を把握した。このとき、出発地から日本の各空港への交通利便性は、航空の直行便数とフライト時間を用いて表現した。また、日本の各空港から目的地への交通利便性は、航空・鉄道・道路による移動時間のうち、最短時間となるものを移動時間として用いた。3.『Tripadvisor』、『Michelin Travel』、『japan-guide.com』の3つのウェブサイトに掲載されている情報により、地域の魅力発信の状況を都道府県別に明らかにした。4.このように明らかにした地域の交通利便性や観光地の魅力などに関する情報を説明変数とし、インバウンド観光行動モデルを国別に構築した。これにより、旅行者の行動に与える要因とその影響の度合いを定量的に明らかにした。旅行者は地域の魅力に関する情報を得た地域を目的地として選択することを確認した。さらに、出発地から目的地までの交通利便性にも強い影響を受けることを明らかにした。
以上のことより、地域の魅力を向上させることに加え、情報発信を行うこと、また、移動時間距離短縮の重要性を定量的に明らかにすることができた。これらは、インバウンド観光促進策を検討する際に資する情報を提供するものである。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
計画では、平成29年度に訪日外国人の周遊行動を把握することができる統計データ（NTTドコモ：モバイル空間統計による訪日外国人統計データ）を入手し、現状分析を行う予定であった。このデータは、基地局エリアごとに携帯電話の台数を把握し、その普及率を考慮した上で人口推計したものであり、国籍などの属性別に分析が可能となる。このデータの入手にあたって、研究目的を達成できるデータの粒度やそれに掛る費用とのバランスなど検討項目が多く、データ入手が当初の計画より遅くなった。そのため、本データを用いての分析は次年度以降に行うこととした。一方で、入手済みのデータを用い、モデル構築を行った。これは次年度以降に検討する内容であったが、その基礎的分析に着手できている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度に入手したデータを用い、より詳細なインバウンド観光の現状分析を行い、モデル構築に取り組む。以下に具体的内容を示す。これらの研究成果を研究論文として公表するとともに、研究発表を行う予定である。
1.inbound insightによるSNS解析データを用いて、国籍別インバウンド観光客のSNS投稿内容をカテゴライズし、地域の魅力分析を行う。さらに、各国の観光情報サイトに掲載されている日本の観光情報および先に示したSNS投稿内容とインバウンド観光客数との関連性を解明する。
2.NTTドコモによるモバイル空間統計による訪日外国人統計データ等を用いて、国籍別の周遊行動を明らかにする。
3.「1」および「2」の分析結果を基に、理論的なインバウンド観光の行動モデルを構築する。
|
| Causes of Carryover |
先述のように、インバウンド観光やそれに係るSNSデータの入手に時間を要したため、その分析に着手できなかった。そのため、計画では、入手したデータの保存・解析に用いるコンピュータ等を購入する予定であったが、次年度に見送ることとした。また次年度は、上記のデータ分析・データ加工補助に係る謝金を予定している。さらに、本年度および次年度の研究成果発表のための旅費および研究成果投稿料使用を計画している。インバウンド観光を研究課題としているため、研究発表は国際会議での発表を中心に行い議論を深める予定である。
|
