自治体やDMOにおいて、観光戦略を立案する際には、定量的データに基づく根拠が不可欠です。

観光に関するマーケティングデータには様々なものがありますが、その中でも観光庁が実施している「宿泊旅行統計調査」は、国内外の宿泊旅行者の動向を毎月把握することができる、重要な統計データとなります。

今回は、宿泊旅行統計調査の概要と、分析方法、活用する際の注意点を紹介するとともに、DMOがKPIとして活用できるかどうかについて検討していきます。

文／川口政樹（株式会社デイアライブ）

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宿泊旅行統計調査とは

宿泊旅行統計調査は、観光庁が宿泊施設を対象に毎月実施しているもので、宿泊旅行に関するさまざまなデータが得られる統計調査です。

主な調査事項は、

• 延べ・実宿泊者数及び外国人延べ・実宿泊者数
• 延べ宿泊者数の居住地別内訳（県内、県外の別）
• 外国人延べ宿泊者数の国籍別内訳
• 施設種別ごとの客室稼働率

となっていて、全国の数値と、都道府県ごとの数値が毎月公表されています。

（実際のデータは以下でご覧いただけます）

• 観光庁 宿泊旅行統計調査：https://www.mlit.go.jp/kankocho/tokei_hakusyo/shukuhakutokei.html

宿泊旅行統計調査で分析できること

それでは、宿泊旅行統計調査データを活用して、どのような分析ができるかを具体的に見ていきましょう。

毎月公表されている報道発表資料には、都道府県別の「宿泊施設タイプ別客室稼働率」「延べ宿泊者数」「日本人延べ宿泊者数」「外国人延べ宿泊者数」と、「国籍（出身地）別外国人延べ宿泊者数」が表やグラフで示されています。

また、調査項目ごとの数値については、エクセルデータにて毎月公表されています。このエクセルで提供されている数値を組み合わせることで、次のような分析をすることができます。

1. 延べ宿泊者に占めるインバウンド割合

「外国人延べ宿泊者数」を「延べ宿泊者数」で割ると、「延べ宿泊者に占めるインバウンド割合」を計算することができます。

エクセルデータ「第2表」の「延べ宿泊者数」と「うち外国人延べ宿泊者数」から算出できます。

※データについては、2024年の年間速報値を使用しています。また、毎月公表される「第２次速報」のエクセルデータには都道府県別データが入っていますが、「第１次速報」のエクセルデータの「第２表」には、国全体のデータしか入っていません。

2024年は、東京都と京都府のインバウンド割合が50%を突破しており、宿泊者のうち2人に1人がインバウンドという状況になっています。一方、コロナ禍前の2019年と比べると、16の都道府県が減少していることが分かります。

なお、宿泊旅行統計調査のデータは2007年（平成19年）分から公表されているため、過去からの推移についても見ていくことができます。

インバウンド割合について、2018年から2024年の数値を月別で並べると、次のようなグラフとなります。

インバウンド割合が最も高かった東京都と、最も低かった島根県では、その差が広がる一方となっており、インバウンドの地方誘客が課題となっていることが浮き彫りになります。

2. インバウンドの平均宿泊日数

宿泊旅行統計調査は、宿泊者数について、「延べ宿泊者数」と「実宿泊者数」の数値が公表されています。「延べ宿泊者数」を「実宿泊者数」で割ると、1人あたり何泊したかという「平均宿泊日数」を計算することができます。

日本人、インバウンドともに計算することができますが、ここではインバウンドの平均宿泊日数を都道府県ごとに計算してみましょう。エクセルデータ「第2表」の「うち外国人延べ宿泊者数」と、「第3表」の「うち外国人実宿泊者数」の数値を使います。

インバウンドの誘客戦略を策定するうえで、「長期滞在の促進」を目標に掲げることがありますが、その目標数値としては「平均宿泊日数」が適しています（平均宿泊日数＝地域内の滞在日数と考えられるため）。宿泊旅行統計のデータを活用することで、目標に対する進捗管理を月単位で行うことができます。

3. 国籍別のインバウンド延べ宿泊者数

宿泊旅行統計調査の調査票は、施設の従業者数に応じて3種類あり、従業者が10人以上の施設については、国籍別の宿泊者数についても回答することになっています。