時系列・トレンドで見るインバウンドデータグラフ

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時系列で数値を把握することで「インバウンドの流れ」を捉えたインバウンド対策を

インバウンド対策において時系列でトレンドを抑えることは非常に重要です。2015年から2016年にかけての「爆買いの最盛〜コト消費化」でもわかるように、 インバウンド市場の動向は短スパンで激変する ためです。実際に「モノ消費からコト消費」のシフトは起こったのか、その要因は何だったのかなども、 訪日外客数（需要）・宿泊数・消費 の3軸を年月別に追っていくことで分析することができます。それらの分析をすることで「次のインバウンド」を掴むことができます。それでは、時系列・トレンドでインバウンドデータをグラフで視覚的に把握しましょう。

グラフへのショートカット

インバウンド需要データ（訪日外国人観光客数）推移グラフ
インバウンド宿泊データ（宿泊旅行統計調査）推移グラフ
インバウンド消費データ（訪日外国人消費動向）推移グラフ
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インバウンド需要データ（訪日外国人観光客数）大陸別 年推移グラフ

インバウンド需要データ（訪日外国人観光客数）大陸別 四半期推移グラフ

インバウンド需要データ（訪日外国人観光客数）国別 年推移グラフ

インバウンド需要データ（訪日外国人観光客数）国別 四半期推移グラフ

インバウンド宿泊データ（宿泊旅行統計調査）タイプ別 年推移グラフ

インバウンド宿泊データ（宿泊旅行統計調査）タイプ別 四半期推移グラフ

インバウンド宿泊データ（宿泊旅行統計調査）国別 年推移グラフ

インバウンド宿泊データ（宿泊旅行統計調査）国別 四半期推移グラフ

インバウンド消費データ（訪日外国人消費動向）国別 年推移グラフ

※2021年は調査が行われなかったためデータなし
※2020年と2022年のデータは観光庁「訪日外国人消費動向調査」より訪日ラボ推計：2020年は1〜3月期の一人あたり消費額×訪日外客数、2022年は年間の一人あたり消費額×訪日外客数で算出

インバウンド消費データ（訪日外国人消費動向）国別 四半期推移グラフ

※2020年第2四半期〜2022年第3四半期は調査が行われなかったためデータなし

インバウンド消費データ（訪日外国人消費動向）費目別 年推移グラフ

※2022年は観光庁の試算値
※2021年は調査が行われなかったためデータなし
※2020年は年間値がないため1〜3月期のデータを掲載

インバウンド消費データ（訪日外国人消費動向）費目別 四半期推移グラフ

※2020年第2四半期〜2022年第3四半期は調査が行われなかったためデータなし


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