| 研究課題/領域番号 |
20H04436
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
兵藤 哲朗 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (40218748)
日原 勝也 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 准教授 (70526673)
矢部 直人 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 准教授 (10534068)
栗原 剛 東洋大学, 国際観光学部, 准教授 (80610344)
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, 基礎教育部, 講師 (50508190)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 地域観光統計整備 / データフュージョン |
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| 研究実績の概要 |
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)地域観光統計推計手法をめぐる国内外の関連学術論文の達成状況や，適用可能なデータフュージョン技術の最新動向等について，インテンシブなレビューを行うとともに，観光庁へのヒアリングを通じて，現状の観光統計整備に関する政策課題等について把握した．
2)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，推計誤差の発生状況とそのパターンに関する特徴を理解する分析を行った．
3)訪日外国人の出入国空港と周遊都道府県の間の移動や滞在状況の統計であるFF-Dataの2014-2018年の5年間のデータを用いて，当該期間における主要国籍の周遊パターンの変遷と，それと地方空港への国際線就航状況との対応関係を詳細に分析した．
4)都市におけるメッシュ別滞在人口の時系列データを用いて，交通ネットワークやPOIを考慮したメッシュ間の連関性をグラフ構造として表現した機械学習技術による短期的将来滞在人口推計の方法論を開発した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウィルス感染症の影響により，分析対象地での観光客滞在・周遊を把握するデータ取得に向けた調整作業が滞っており，狭域表章に対応する観光統計データフュージョン手法開発に係る研究のデザインが困難な状況である．
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は，狭域表章に対応する観光統計データフュージョン手法開発については，新型コロナウィルス感染症の状況が好転しない可能性を考え，現地でのデータ取得に頼らない代替的な方法論を検討したい．
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