日本観光振興協会 2020年１月末週末の観光予報

【東日本】

【西日本】

※増減率(対前年)：宿泊予想数／前年の宿泊実績数（データ取得方法を変更した過渡期にて、増減率の振れ幅が大きく出る場合がございます。引き続き推計精度の向上に努めてまいります。）
※2018 年 3 月以降は見直しを行った推計方法による推計値を用いています。このため過去との比較においては、異なる推計方法で算定した推計値との比較となっています。

Topics

京都市における宿泊税導入後の宿泊動向

～価格弾力性が小さく、需要への影響をもたらさないポテンシャルを持つ日本有数の観光都市『京都』～

京都市では、“国際文化観光都市としての魅力を高め，及び観光の振興を図る施策に要する費用に充てる”ことを目的に、2018 年10 月1 日のご宿泊分から法定外目的税として宿泊税が導入されました。
この宿泊税率は、宿泊料金に対して１％程度であるとはいえ、宿泊需要への影響はあったのでしょうか？
観光予報プラットフォームの宿泊実績をもとに見てみましょう。

■京都市宿泊税

宿泊料金 （サービス料を含む1 人あたりの室料）	宿泊税
￥20,000 未満	￥200
￥20,000 以上～50,000 未満	￥500
￥50,000 以上	￥1,000

※宿泊税の課税率は、宿泊料金1 名様1 泊ごとに課税。

京都市の宿泊者数の動向

2018 年10 月1 日以降における宿泊税の導入後、京都市の宿泊実績は、2016 年同月比でみると、各月ともに2016 年の同月を上回る宿泊実績がみられます。
特に2019 年は、全ての月の宿泊者数が2018 年の各月を上回っています。特に４月以降は、高い水準で推移しており、宿泊税導入による需要への影響はほとんどみられないばかりか、宿泊税導入前の宿泊者数を大きく超える宿泊実績となっています。
※2019 年10 月以降は確定値ではないため除外しています。

■京都市における宿泊実績の推移（2016 年同月比）

京都市の宿泊者の属性の動向

各年10 月の一人あたりの宿泊購買額は、2018 年にやや減少したものの、全体的な傾向としては、2016 年以降上昇する傾向にあります。
国内外別宿泊者の割合については、海外からの宿泊客が2016 年から2017 年に大きく割合が上昇しています。宿泊税が導入された2018 年10 月にその割合はやや小さくなるものの、翌年には2017 年の割合まで戻っています。

 

■各年10 月の一人あたり宿泊購買額

■各年10 月の国内外別宿泊者の割合

 

 

連載企画：ＡＩ活用型高度データ共有化プラットフォームの研究開発・実証vol.3

～観光予報プラットフォームを活用したＡＩ活用型高度データ共有化プラットフォームの実証について～

実証地域で提供する簡易需要予測システム

この取組みは、観光産業を基軸とした「中小サービス事業者」と「地方公共団体・観光関連団体」に、最適なデータを提供し、データに裏づけられた確かな商品やサービスの開発・提供、観光に関連する戦略の策
定を支援することを目的に、観光予報プラットフォームを活用したＡＩ活用型高度データ共有化プラットフォームの構築を目指しています。
今回は、実施地域で提供する需要予測システムの概要をご紹介します。

実証地域で提供する簡易需要予測システム

ＡＩ活用型高度データ共有化プラットフォーム内で提供する２つの需要予測システムを構築します。
上図の実証地域（長野県白馬、神奈川県湯河原）では、下図に示す簡易需要予測システムを通じて、近未来の需要を予測、予測データを地域の観光関連団体（地方公共団体・観光協会・DMO 等）や観光関連事業者に提供します。

※この実証は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議の「SIP/ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」（管理法人：国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO））によって実施しています。

 

11 月の宿泊実績データ

1 月の宿泊予測データ

有料会員メニューのご案内

観光予報プラットフォームでは、より精度の高い宿泊データの提供に向け、宿泊取り扱いデータ数の拡充を宿泊取り扱い事業者様の協力を得るべく取り組んでいます。 2017 年 11 月からは、これまでに比べ 3 割増と
データ量を増やし、提供しています。
また、広域行政圏などの広域エリアで観光振興に取組むDMO などの支援などを目的に、最大 10 市区町村（県域を越えても設定可）での集計を可能とします 。皆様 の地域 戦略 へ ご活用ください。

宿泊データ活用のご案内

観光予報プラットフォームでは 、 日本全体の宿泊データのうち、 1 億 41 00 万泊以上（ 201 9 年 12 月末現在） のサンプリングデータ（店頭、国内ネット販売、海外向けサイトの販売）を抽出し、宿泊者数実績、予測データを算出しています。データは都道府県または市区町村単位でご利用いただけます。
ご利用可能なデータについては、 下記 宿泊データ・ 宿泊予報データ の 他 、それらを 活用した 集計プラン （エリア指定、任意項目のクロス集計データ 等 ）や 地域加工データ （宿泊データより細かく集計した詳細データ 等、例：市区町村別平均 宿泊 料の集計 ・ 属性分析 ・ 来訪者ランキング 等 ）をご提供しています。 お気軽にご相談 ください。

宿泊データ・宿泊予報データプラン（エリア指定）

概要	指定エリアの「宿泊・予報データ」のご提供
内容	宿泊データ及び宿泊予報データ
対象エリア	1 市区町村
集計期間	直近 3 か月間の宿泊データ ご契約月から 3 か月先の宿泊予報データ
納品回数	2回（1カ月）
データ更新頻度	2週間に1回
提供形式	Excel形式
備考	予測に必要なデータが十分に存在しない市区町村の場合は、都道府県単位でのご提供となります。

 

観光予報プラットフォームについて

観光予報プラットフォームとは、2013 年1 月1 日以降の約1 億4100 万泊（2019 年12 月末現在）の旅行、宿泊関連の実績データと現在から6 か月先までの予約状況、および中央省庁、自治体、観光関係組織・団、民間企業が公開または保有している観光に有効なデータを元に、「地域事業者や施策を計画する方」に「事業に有効な最新データ」を多言語で提供するプラットフォームです。

地域活性化に関する施策を検討する際、下記のような課題・問題に直面したことはございませんでしょうか？

・地域のプロモーションターゲットをどのように決めれば良いかわからない。
・施策のKPI を出す基準となる情報がない。
・所有しているデータのみで本当に施策の検討が可能なのかわからない。
・観光に関する沢山の情報をもとにサービス構築し、検証したい。

観光予報プラットフォームは、根拠ある施策立案を行うための宿泊とそれに関連する有効なデータをご提供します。

収録データについて

国内外からの宿泊 ビッグデータを基軸に構築	日本全体の宿泊実績データの中から、約1 億4100 万泊（2019 年12 月末現在）匿名加工情報データ（旅行会社店頭、日本語ネット販売、外国語ネット販売）を元に、宿泊者数の実績、予測データを算出しています。
2 週間毎に約100~300 万泊 のデータを追加投入	宿泊実績データ・予約データは、２週間毎に追加しています。 追加データ量は、更新毎に100~300 万泊追加され、常に最新のデータを提供しています。
約59 万件以上の 地域資源データを収録	｢見る｣、｢食べる｣、｢泊まる｣など、利用者目線でカテゴライズした観光資源データを提供しています。特に訪日外国人へのサービス向上に資するデータを日本全国で網羅しています。

 

データのご利用にあたっての注意

観光予報プラットフォームで提供しているデータ、及びNEWS RELEASE に掲載しているデータは、日本全体の宿泊実績データのうち約1 億4100 万泊（2019 年12 月末現在）のサンプリングデータ（店頭、国内ネット販売、海外向けサイトの販売）を抽出し、宿泊者数の実績、予測データを独自の方法で推計しているデータです。このため、他の機関が提供している宿泊者数とは異なる可能性があります。
また、当該データを利用し、利用者等が直接的または間接的に被った一切の損害・損失・不利益等について、いかなる責任も負わないものとします。