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国土交通省は平成29年(2017年)1月10日、訪日外国人観光客の国内流動について詳細な分析ができる「FFデータ(Flow of Foreigners-Data/訪日外国人流動データ)」を公開しました。これまでにも秋期1週間に限って作成していた「訪日外国人流動表」を拡充し、四半期、年間での流動量の分析を行うことができるもの。

今回は、この「訪日外国人流動データ」がどのように活用できるのかを見ていきましょう。

 

訪日外国人観光客の動向が可視化できる「訪日外国人流動データ」

国土交通省はかねてから、秋期1週間 を対象に「訪日外国人流動データ」を行っていましたが、今回発表されたものはより大規模で、より詳細な研究をすることが可能です。違いは以下の通り。

  • これまでの訪日外国人流動表
    • 対象期間:秋季1週間
    • サンプル数:約15,000人
    • 国籍、目的、利用機関などのクロス分析:分析不可
    • 周遊に関する分析:分析不可
  • 今回の訪日外国人流動表
    • 対象期間:年間(四半期別)
    • サンプル数:約43,000人
    • 国籍、目的、利用機関などのクロス分析:分析可能
    • 周遊に関する分析:分析可能

今回の「訪日外国人流動データ」の制作にあたっては、訪日外国人観光客の国内での動きに関連した観光庁の「訪日外国人消費動向調査」、航空局の「国際航空旅客動態調査」、それから、国籍別の出国者数についてまとめている法務省「出入国管理統計月報」データを組み合わせています。

なお、これらは2014年の調査結果を用いています。まさに現在の動向を把握するには向いていないかもしれませんが、それでも大まかな傾向をつかむのには役立つのではないでしょうか。

データはExcelで利用できるxlsファイルで配布されており、特別なソフトが無くても閲覧することが可能です。インバウンド市場にかかわる中小企業の事業者でも、分析するのはそこまで難しくはないのではないでしょうか。

分析できる内容は以下の通りとなっています。

  • 都道府県間流動量、都道府県別入込者数
  • 交通機関分担率
  • 訪日外国人属性(国籍、目的、出国空港)
  • 周遊ルート、泊数

 

制作できる資料例:流動量、周遊ルート、使用されやすい交通機関など

また、国土交通省は「訪日外国人流動データ」の関連資料「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」で、各種分析例を紹介しています。

都道府県間年間流動量ランキング

国交省「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」より

国交省「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」より

都道府県間の訪日外国人の年間流動量を調べれば、「都道府県間年間流動量ランキング」を制作することができます。1位から5位までを順に並べた結果は、以下のようになっています。

  • 1位:千葉県‐東京都(722.1万人)
  • 2位:京都府‐大阪府(283.2万人)
  • 3位:東京都‐神奈川県(147.2万人)
  • 4位:大阪府‐兵庫県(87.7万人)
  • 5位:千葉県‐神奈川県(78.3万人)

東京、大阪、京都といった都市圏を移動する訪日外国人が多い傾向が、はっきりと見て取れます。1位の「千葉県‐東京都」、2位の「京都府‐大阪府」で年間400万人以上の差がついており、訪日外国人が国内の一部に集中していることが分かります。

周遊ルート及び宿泊地の分析

国交省「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」より

国交省「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」より

また、都道府県間の移動、宿泊地をデータ化し、訪日外国人の主要なルートを可視化することも。例は九州の場合ですが、事業と関係のある地域をまとめれば、訪日外国人の導線を捉えることができそうです。

運輸局ブロック別 交通機関分担率

国交省「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」より

国交省「FF-Data(訪日外国人流動データ)の概要と利用例」より

地域別のバス、鉄道、タクシー・ハイヤー、レンタカーといった交通機関の分担率を分析すれば、交通機関分担率の地方による違いをグラフ化することが可能。レンタカーが約3割を占めている沖縄県以外の地域では、鉄道、バスが過半数以上となっており、公共交通機関の強さが分かる結果になっています。

ただし、バス、鉄道のどちらが主流かは地域によってまちまち。関東、近畿地方では鉄道が6割以上、北海道、北陸信越ではバスが6割以上と明確な差が見られます。

 

まとめ:自社に必要な情報が引き出せる!

国土交通省が、訪日外国人観光客の流動量、周遊ルート、使用されやすい交通機関などを可視化できる「FFデータ(Flow of Foreigners-Data/訪日外国人流動データ)」を発表しました。これまでに発表してきたデータ以上に対象となる期間が長く、国籍、目的、利用機関のクロス分析といった、より詳細な分析が可能になっています。

関連資料内で取り上げられている分析例は、「都道府県間年間流動量ランキング」「運輸局ブロック別 交通機関分担率」「周遊ルート及び宿泊地の分析」など。Excelで閲覧できるようになっているので、中小規模の事業者でも必要な情報を引き出すことができそうです。

 

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