「ビッグデータ活用型動態・嗜好分析調査業」 調査報告書 ·...
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2016年3月
「ビッグデータ活用型動態・嗜好分析調査事業」調査報告書
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目次
1 .調査概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3
1.1 ビッグデータ活用での分析について・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4
1.2 調査の目的及び分析対象・期間について・・・・・・・・・・・・・・5
1.3 調査分析方法 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6
1.4 調査分析例 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・7
1.5 分析母集団について ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・8
2. 調査結果（全道）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 9
2.1 発言数分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10
2.2 発言数経月推移・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 11
2.3 エリア別 発言数経月推移 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 12
2.4 エリア別 訪日関連発言数分析 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 13
2.5 動態分析（都市別発言数）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 14
2.6 動態分析（周遊都市数）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 15
2.7 動態分析（道内2都市間） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16
2.8 動態分析（道内複数都市間：韓国） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17
2.9 動態分析（道内複数都市間：中国） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 18
2.10 動態分析（道内複数都市間：台湾） ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19
2.11 動態分析（道内複数都市間：香港） ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 20
2.12 動態分析（道内複数都市間：タイ） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 21
2.13 旅行動向分析（道外エリアとの相関） ・・・・・・・・・・・・・・・・ 22
2.14 宿泊日数分析（各国・地域比較）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 23
2.15 宿泊日数分析（韓国）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 24
2.16 宿泊日数分析（中国）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 25
2.17 宿泊日数分析（台湾）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 26
2.18 宿泊日数分析（香港）・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27
2.19 宿泊日数分析（タイ）・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 28
2.20 (宿泊先)嗜好性分析 （「泊まる」発言都市名ランキング）
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 29
2.21 嗜好性分析 （「見る」ランキング） ・・・・・・・・・・・・・・・ 30
2.22 嗜好性分析 （「食べる」ランキング） ・・・・・・・・・・・・・ 32
2.23 嗜好性分析 （「買う」ランキング） ・・・・・・・・・・・・・・・ 34
2.24 嗜好性分析 （ 国・地域別嗜好性）・・・・・・・・・・・・・・ 36
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第１章 調査概要
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第１章 調査概要１. ビッグデータ活用での分析について
道内を旅行するインバウンドを対象とした旅行動態や嗜好を調査する方法としては、道内でのアンケートやグループ面談、更には過去に旅行を体験した外国人に向けたネット調査など様々な方法があるが、今回はPCやモバイルで様々存在するビッグデータを活用し、「文章をデータ化」する方法を取った。
ビッグデータを活用した調査としては下記のような優位点がある。
●通常の調査方法では難しい「北海道を旅行中の外国人旅行者の行動」の大量調査サンプルを確保できた。→観光地での聞き取り調査や空港でのアンケートなど、人海戦術を使った通常の調査に比べ、
「現在旅行中の外国人」が、「その時に感じたこと」を「ツイッター」や「ウェイボ」などのSNSで自ら発信したデータを使用したため、「どこで」「何をして」「どう感じた」などの調査サンプルを大量に確保できた。また、対人とは違い、その時に感じたポジティブ・ネガティブな感想が遠慮なしに現れた。
●ネット調査に比べても、北海道を旅行するインバウンドのサンプル確保が容易だった。→ネット調査では、調査モニターの中から「過去１年以内に北海道に来た外国人」などを
定量調査に耐えうる数量の確保をするのは現実的に難しく、母数を大きく取らなければならないなど制約が大きい。しかし今回は「ツイッター」や「ウェイボ」の他、旅行系ブログなど世間一般的に利用されているウェブツールを活用できたため、多数の北海道インバウンド客の嗜好を過去に遡っても調査することができ、定量サンプルを容易に確保することができた。
●経験時のリアルな意見、感想の把握→仮に上記のような要件をネットモニターで捕えられたとしても、過去数か月前の行動を振り返って
「北海道の何が魅力だったか」「どこが良かったか」と尋ねられても曖昧なものになってしまう。ビッグデータには北海道に来た当時のリアルな声が記載されており、来道者のリアルな本音の採取が可能となった。
●過去データを遡ることによって時系列（季節変動）を把握することが可能。→ストックされたデータを使用したことにより、1年間の中での傾向や変動を見ることができ、
繁忙期の意見、閑散期の意見などを採取することができた。
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第１章 調査概要２. 調査の目的及び分析対象・期間について
この調査は、ビッグデータを活用して、道内の外国人旅行客の旅行動態や嗜好について調査・分析し、この結果を広く各地域に展開・共有することにより、新たな広域観光周遊ルートの整備など受け入れ体制の整備や世界に通用する魅力ある滞在交流型の観光地づくりに資することを目的とする。調査対象国・地域は、来道者の多いアジアの国・地域である韓国、中国、台湾、香港、タイの５カ国で、分析対象期間は2014年10月1日から2015年9月30日の１年間とした。※アメリカも参考までに期間中の2月と8月の２カ月間を嗜好調査の分析対象とした。
調査対象国・地域 調査対象言語 調査対象SNSチャネル 分析対象期間
韓国 韓国語 Twitter・フォーラム・ブログ 2014年10月1日〜2015年9月30日
中国 中国語 Weibo・フォーラム・ブログ 2014年10月1日〜2015年9月30日
台湾 中国語 Weibo・Twitter・Plurk・フォーラム・ブログ 2014年10月1日〜2015年9月30日
香港 中国語 Weibo・Twitter・フォーラム・ブログ 2014年10月1日〜2015年9月30日
タイ タイ語 Twitter・フォーラム・ブログ 2014年10月1日〜2015年9月30日
アメリカ（参考） 英語 Twitter・フォーラム2015年2月1日〜2015年2月28日2015年8月1日〜2015年8月31日
※Facebookなど閲覧のために発言者の許可が必要となるような仲間同士での閉じられたSNSは調査対象外としている。
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第１章 調査概要３. 調査分析方法
ＴｗｉｔｔｅｒやWeibo、Plurkなどのマイクロブログやブログ、フォーラムなど公開されているＳＮＳデータを対象にデータ収集を行い、北海道旅行に関連する発言を抽出して、各国・地域ごとの道内での滞在状況や嗜好の把握を行った。
データ収集 データクレンジング※データ分析
（全道・エリア別）
マイクロブログ
ブログ
フォーラム
北海道に関する発言
来道に関連する発言
来道に関連しない発言
クレンジング処理
各国のSNS、ブログ、フォーラムより北海道に関するデータを入手。
収集データに含まれる旅行に関連しないデータを機械的にクレンジング後、サンプリングで目視チェック。
発言数調査1
動態調査2
嗜好性調査3
国・地域別の来道に関連する発言数を圏域ごとに確認。どの程度の発言数が得られるかを調査し、国ごとの話題量を比較確認する。
国・地域別に旅行動態（動線・宿泊数等）を調査。国・地域別の動態差異を確認することで、行動エリア・宿泊動態の違いを比較確認する。
■クレンジング対象・リポスト/リツイート・KOL （Key Opinion Leader）の発言に対する反応・その他無関係な投稿
国・地域別に「泊まる、見る・食べる・買う」の軸で、嗜好性を調査。国・地域別の発言を確認することで、嗜好性の違いを比較確認する。
※データベースの中から重複や誤りを洗い出して、異質なデータを取り除くこと
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車本身就是旅遊的一部份-特別是開在北海道的山路丶鄉間不要把開車當趕路，沒玩到的，下次再來就好我十
二天，有三天沒排行程，光是在大通的啤酒園就花了六小時搞得帝王蟹也沒去吃…然後，函館山夜景不用去了你根本沒有辦法好好的看夜景-山頭上1800-2100大概會有十萬人次吧…
運転そのものも旅の一部ですから、とくに北海道の山や町などを通った時は、急がずにゆっくり運転すればいいんです。見れないところはまた来る時に寄ればいいと思います。私は11泊12日のコースでしたが、そのうち3日間はプランを立てずに過ごしました。大通公園のビール工場で6時間もいたので、結局時間がなくて帝王蟹には行かずじまいでした。それだけでなく、函館山の夜景も見に行きませんでした。なぜなら、夜6時から9時まででおよそ十万人もの人が来るらしく、ゆっくり夜景を鑑賞することは出来ないからです。
到網走，節目多豐富啊！乘搭觀光破冰船遊暢一圈子是必選項目，陽光下踏上船板，站在船邊感受海上吹來的清新空氣，冬日氣溫縱然寒冷，那清新悅目卻教人心曠神怡。就在網走碼頭不遠處，找上許多攤顏色鮮豔的、開心雀躍的小檔。
網走に到着。ここは遊べることがたくさんあります！砕氷船に乗って一回りするのは、すっかり定番になりました。太陽が出てくれたおかげで、船の端に立ち、新鮮な空気を感じられました。寒かったけど、気分は爽快です。網走港からそう離れていないところに、いろいろな屋台もあります。
동생놈이 시로코이를 좋아해서 그거 사다주려고.
삿포로 신치토세 공항에는 진짜 곳곳에서 팔고 있음ㅋㅋㅋ 암튼 그거 사고 나는 홋카이도 쟈카포쿠루?
그거 우연히 먹었다가 너무 맛나서 샀다 근데 그거ㅋㅋㅋㅋㅋ 면세점에 귀여운 인형 많이 팔았었다ㅠㅠ
弟が白い恋人が好きなのでそれを買おうと思った。札幌新千歳空港には本当に所々に売っていた。それを買って、私は北海道じゃがポックルを偶然食べたらとてもおいしかったのでそれを買った。あと、免税店には可愛いぬいぐるみをたくさん売っていた。
第四次来日本，第二次来北海道。从札幌机场下飞机之后，坐JR室兰线直奔登别，连夜感受登别温泉的魅力，8月底的北海道，晚间稍冷，气温很舒适！假期正式开始
啦！
四回目の日本、二回目の北海道へ来ました。札幌で飛行機を降り、JR室蘭線に乗って登別へ直接向かいました。夜に登別温泉の魅力を感じました。8月末の北海道は、夜が少し寒く感じましたが、過ごしやすい気温だと思います。休み本番が始まりましたよ！
翻訳
翻訳
翻訳
翻訳
観光都市、周遊がわかるキーワード
来道時期がわかるキーワード
観光都市がわかるキーワード
滞在期間がわかるキーワード
観光スポットがわかるキーワード
観光スポットがわかるキーワード
食べたもの、買ったものがわかるキーワード
SNSデータ（マイクロブログ、ブログ、フォーラム）を翻訳の後、各種キーワードをベースに発言を分類する。
マイクロブログ
フォーラム
ブログ
ブログ
第１章 調査概要４. 調査分析例
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各分析での分析データ母集団に関する考え方は下記のとおりである。各国・地域で利用されているSNSメディアに偏りがあり（中国は短文のマイクロブログ、台湾はブログ、タイはフォーラム等）、詳細分析を行う際に分析データの母集団は以下のようにしている。
来道月の記載あり
来道月の記載なし
「北海道」をキーワードとして含む 地域名（札幌等）をキーワードとして含む
観光スポット名「五稜郭」等をキーワードとして含む
A）P9の分析（全道発言数分析）とP33～43の嗜好性分析で利用
B)P10の分析（全道ｘ経月推移） で利用
C)P11の分析（エリアｘ経月推移）で利用
※特にタイについて、他国・地
域と比較して「北海道の地名」に対する発言が少なく、「旅行日時」を掛け合わせると推移を確認できなかったため、5カ国・地域全てで「各都市の観光スポット」も分析母集団に追加
D)P12～32の旅行動向に関する分析、P44以降のエリア別分析で利用都市単位の集計となるため、同一尺度となるよう都市名（札幌、小樽等）で実施
第１章 調査概要５. 分析母集団について
9
第２章 調査結果（全道）
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第２章 調査結果（全道）１. 発言数分析
北海道に関連する旅行発言数（記事数）が多いのは韓国、次いで中国となっており、台湾・香港については旅行者数と比較すると発言数が少ない。(下記赤枠箇所)台湾・香港はFacebookの利用率が高く、クローズなSNS上での情報発信が多いためと推察される。また、韓国はブログへの旅行記投稿が多く、旅行者数と比較して発言数（記事数）が多い。
北海道に関連する旅行発言（記事）数
分析データ諸元分析対象データ：「北海道」および「北海道の地名」に関連する単語が含まれる発言
※平成２５年度下期訪日外国人宿泊客数と平成２６年度上期外国人宿泊客数の合計
旅行者数
韓国 中国 台湾 香港 タイ アメリカ
発言（記事）数 34,248 24,597 14,363 10,644 12,367 2,471
韓国 中国 台湾 香港 タイ アメリカ
旅行者数 427,332 1,038,813 1,501,839 463,584 266,287 62,415
62,415
266,287
463,584
1,501,839
1,038,813
427,332
0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000
アメリカ
タイ
香港
台湾
中国
韓国
2,471
12,367
10,644
14,363
24,597
34,248
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000
アメリカ
タイ
香港
台湾
中国
韓国
（人）（件）
（件） （人）
【参考】アメリカは集計期間が各国・地域より短いため参考として記載している
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第２章 調査結果（全道）２. 発言数経月推移
調査対象期間を１年間設けた韓国・中国・台湾・香港・タイについて、旅行時期（日時）がわかる発言数の経月推移を確認すると、各国・地域の旅行客の来道に季節性があることが判明した。各国・地域とも冬に発言数の山ができるが、中国は夏にも大きな山ができるのが特徴である。
韓国 中国 台湾
香港 タイ
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
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（件）（件）（件）
（件） （件）
分析データ諸元分析対象データ： 「北海道」「北海道の地名」および「旅行日時」が含まれる発言
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第２章 調査結果（全道）３. エリア別 発言数経月推移
各国・地域ごとに「北海道の地名」「観光スポット」および「旅行日時」に関連する単語が含まれるＳＮＳ（マイクロブログ、ブログ、フォーラム）の発言数を月ごとに集計すると、道央圏は年間通して発言数が多く、特に冬に発言数がピークになる傾向がある一方、道北圏が夏にも発言が増える傾向が特に中国とタイにみられる。
中国韓国 台湾
タイ香港
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」「各都市の観光スポット」および「旅行日時」に関連する単語が含まれる発言
（※）同一発言内に複数圏域に関する発言が含まれる場合、重複カウントしている。⇒ 同一旅行者が「札幌」「小樽」「小樽オルゴール館」「金森赤レンガ倉庫」に訪れた場合、道央1件、道南1件とカウント。
※ タイの件数が少ない要因としては、北海道の各都市名に対する発言が他の国・地域と比較して少ないことがあげられる。
0
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1,000
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道央圏
道南圏
道北圏
オホーツク圏
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釧路・根室圏0
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（件） （件）
（件） （件）
（件）
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第２章 調査結果（全道）４. エリア別 来道関連発言数分析
地名が含まれる発言を対象に、国・地域ごとに観光エリアを比較すると、韓国・台湾が中国と比較すると道央圏の割合が高い。タイは道南圏、香港は十勝圏に関する話題が比較的多い。中国は比較的偏りなく、各圏域を訪れているように見受けられる。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が含まれる発言（※）同一発言内に複数「北海道の地名」に関する発言が含まれる場合、重複カウントしている。
⇒ 同一旅行者が「札幌」「小樽」「千歳」「函館」に訪れた場合、道央3件、道南1件とカウント。
60.4
35.1
58.1
43.5
42.2
10.4
11.2
9.8
10.8
27.2
16.7
27.4
17.6
16.3
20.0
3.7
9.8
5.4
9.0
0.6
4.0
4.7
3.9
10.7
9.3
4.8
11.9
5.3
9.7
0.7
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
韓国
中国
台湾
香港
タイ
道央圏
道南圏
道北圏
オホーツク圏
十勝圏
釧路・根室圏
発言数（件） 韓国 中国 台湾 香港 タイ
道央圏 42,178 5,732 5,009 3,848 1,143
道南圏 7,296 1,833 843 956 736
道北圏 11,673 4,471 1,513 1,447 542
オホーツク圏 2,595 1,601 466 796 17
十勝圏 2,789 766 335 950 252
釧路・根室圏 3,323 1,937 454 859 19
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第２章 調査結果（全道）５. 動態分析（都市別発言数）
各国・地域ごとの北海道内都市名の発言数の割合は、韓国、香港、タイは「札幌」「小樽」「函館」がTOP３を占めるが、中国は「富良野」、台湾は「旭川」がTOP３に入る。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数（※）：韓国：73,280件、中国：17,432件、台湾：9,605件、香港：9,176件、タイ：3,059件（※）同一発言内に複数都市が含まれるケースが存在し、重複カウントしているため、P11と件数が異なる。
⇒ 同一旅行者が「札幌」「小樽」「千歳」「函館」に訪れた場合、「札幌」「小樽」「千歳」「函館」でそれぞれ1件とカウント。同一旅行者が同一都市に対して複数回発言した場合1件としてカウント。「札幌」に対して2回発言している場合でも札幌1件とカウント。
韓国
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌 18,685 25.5
2 小樽 9,832 13.4
3 函館 7,046 9.6
4 千歳 6,634 9.1
5 富良野 5,130 7.0
6 旭川 4,230 5.8
7 美瑛 4,133 5.6
8 登別 3,379 4.6
9 釧路 2,139 2.9
10 帯広 992 1.4
中国
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌 2,006 11.5
2 富良野 1,859 10.7
3 函館 1,734 9.9
4 小樽 1,374 7.9
5 旭川 1,248 7.2
6 美瑛 1,129 6.5
7 釧路 920 5.3
8 網走 861 4.9
9 登別 777 4.5
10 洞爺湖 608 3.7
台湾
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 小樽 1,727 18.2
2 札幌 1,417 14.9
3 旭川 942 9.9
4 函館 815 8.6
5 千歳 769 8.1
6 富良野 664 7.0
7 美瑛 602 6.3
8 登別 442 4.7
9 洞爺湖 333 3.5
10 網走 215 2.3
香港
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌 1,551 16.9
2 小樽 1,004 10.9
3 函館 939 10.2
4 富良野 611 6.7
5 旭川 552 6.0
6 釧路 450 4.9
7 美瑛 440 4.8
8 千歳 424 4.6
9 網走 423 4.6
10 清水 376 4.1
タイ
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 函館 729 23.8
2 札幌 512 16.7
3 小樽 290 9.5
4 富良野 213 7.5
5 旭川 201 7.0
6 美瑛 161 6.6
7 上川 156 5.3
8 白老 148 5.1
9 千歳 128 4.9
10 洞爺湖 24 4.8
15
第２章 調査結果（全道）６. 動態分析（周遊都市数）
各国・地域の外国人旅行者が北海道内で周遊している都市数を確認すると、タイ・韓国は１都市のみの発言が多く、２都市以上の周遊が進んでいるのは、中華圏３カ国という結果となった。特に台湾が一番周遊していることがうかがえる。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：韓国：30,511件、中国：4,076件、台湾：7,617件、香港：2,707件、タイ：1,384件
43.6
25.8
18.0
31.6
64.7
24.1
16.5
14.7
23.6
16.4
13.4
12.3
14.4
10.7
4.2
7.7
11.4
13.7
10.0
2.4
4.8
9.6
11.5
6.4
1.5
2.7
6.8
10.1
3.5
0.2
3.8
17.6
17.7
14.1
10.6
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
韓国
中国
台湾
香港
タイ
1都市
2都市
3都市
4都市
5都市
6都市
7都市以上
宿泊都市数
発言数（件） 1都市 2都市 3都市 4都市 5都市 6都市 7都市以上
韓国 13,313 7,340 4,095 2,349 1,450 817 1,147
中国 1,051 671 502 464 393 278 717
台湾 1,373 1,116 1,094 1,041 876 768 1,349
香港 855 639 289 272 174 96 382
タイ 895 227 58 33 21 3 147
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第２章 調査結果（全道）７. 動態分析（道内２都市間）
北海道内で２都市間の移動で相関の高いエリアを確認すると、韓国は札幌と、中国・台湾・香港・タイは富良野との２都市間が多い。また、タイについては上川や白老が比較的上位に出現するのが特徴である。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が含まれる発言
※A・BはA→BとB→Aの両方を含みます。
タイ
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌・富良野 346 6.0
2 函館・富良野 326 5.7
3 富良野・旭川 320 5.6
4 富良野・上川 300 5.2
5 富良野・利尻 298 5.2
5 白老・富良野 298 5.2
7 札幌・函館 242 4.2
8 札幌・旭川 175 3.1
9 函館・旭川 170 3.0
10 札幌・上川 151 2.6
香港
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌・富良野 788 2.9
2 小樽・札幌 610 2.2
3 美瑛・富良野 606 2.2
4 富良野・旭川 514 1.9
5 札幌・函館 505 1.9
6 小樽・富良野 484 1.8
7 函館・富良野 428 1.6
8 釧路・富良野 398 1.5
9 小樽・旭川 384 1.4
10 札幌・旭川 381 1.4
台湾
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌・富良野 3,706 3.7
2 美瑛・富良野 3,660 3.7
3 小樽・札幌 3,338 3.4
4 小樽・富良野 3,224 3.3
5 富良野・旭川 2,814 2.8
6 札幌・函館 2,501 2.5
7 札幌・千歳 2,188 2.2
8 千歳・富良野 2,138 2.2
9 小樽・函館 2,077 2.1
10 札幌・旭川 2,037 2.1
中国
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 札幌・富良野 2,200 3.5
2 美瑛・富良野 1,780 2.8
3 小樽・富良野 1,628 2.6
4 富良野・旭川 1,410 2.2
5 函館・富良野 1,166 1.8
6 小樽・札幌 1,158 1.8
7 札幌・函館 1,052 1.7
8 札幌・旭川 924 1.5
9 小樽・函館 825 1.3
10 洞爺湖・富良野 788 1.2
韓国
ランキング（上位10）
件数発言比率(%)
1 小樽・札幌 6,866 7.4
2 札幌・富良野 5,978 6.4
3 札幌・千歳 5,237 5.6
4 札幌・函館 4,171 4.5
5 小樽・千歳 2,813 3.0
6 札幌・美瑛 2,799 3.0
7 札幌・旭川 2,504 2.7
7 札幌・登別 2,504 2.7
9 小樽・登別 1,787 1.9
10 釧路・札幌 1,059 1.1
17
第２章 調査結果（全道）８. 動態分析（道内複数都市間：韓国）
２都市以上周遊している韓国人旅行者について、周遊パターンを集計した。TOP５を見ると、道央の周遊が目立つ結果となった。上位２０位以内に３エリア以上の周遊が見られない。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が複数含まれる発言分析対象データ数：17,098件
韓国周遊パターン
ランキング（上位10）
対象エリア 件数 発言比率(%)
1 小樽・札幌 道央 1,804 10.5
2 札幌・千歳 道央 1,210 7.0
3 札幌・函館 道央・道南 757 4.4
4 小樽・札幌・千歳 道央 680 4.0
5 美瑛・富良野 道北 440 2.6
6 小樽・札幌・函館 道央・道南 388 2.3
7 札幌・旭川 道央・道北 354 2.1
8 小樽・札幌・登別 道央 228 1.3
9 美瑛・富良野・札幌 道央・道北 212 1.2
10 札幌・千歳・函館 道央・道南 208 1.2
韓国周遊パターン
ランキング（11位-20位）
対象エリア 件数 発言比率(%)
11 富良野・札幌 道央・道北 205 1.2
12 札幌・登別 道央 203 1.2
13 札幌・千歳・登別 道央 173 1.0
14 美瑛・富良野・札幌・旭川 道央・道北 167 1.0
15 小樽・札幌・千歳・函館 道央・道南 151 0.9
16 美瑛・富良野・小樽・札幌 道央・道北 142 0.8
17 小樽・札幌・千歳・登別 道央 125 0.7
18 小樽・函館 道央・道南 123 0.7
19 千歳・函館 道央・道南 121 0.7
20 小樽・千歳 道央 115 0.7
※A・BはA→BとB→Aの両方を含みます。
18
第２章 調査結果（全道）９. 動態分析（道内複数都市間：中国）
２都市以上周遊している中国人旅行者について、周遊パターンを集計した。TOP５を見ると、道北（特に富良野・美瑛）での周遊が目立つ結果となった。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が複数含まれる発言分析対象データ数：3,025件
中国周遊パターン
ランキング（上位10）
対象エリア 件数 発言比率(%)
1 美瑛・富良野 道北 109 3.6
2 札幌・函館 道央・道南 73 2.4
3 小樽・札幌・函館 道央・道南 70 2.3
4 美瑛・旭川 道北 57 1.9
5 富良野・札幌 道央・道北 47 1.6
6美瑛・富良野・小樽・札幌・旭川
道央・道北 44 1.5
6 阿寒・釧路 釧路・根室 44 1.5
8 小樽・函館 道央・道南 39 1.3
9 札幌・旭川 道央・道北 33 1.1
10 美瑛・富良野・旭川 道北 28 0.9
中国周遊パターン
ランキング（11位-20位）
対象エリア 件数 発言比率(%)
11 美瑛・富良野・札幌・旭川 道央・道北 22 0.7
11 富良野・小樽・札幌・旭川 道央・道北 22 0.7
11 富良野・旭川・上川・東川 道北 22 0.7
14 釧路・函館 道南・釧路・根室 21 0.7
15 美瑛・富良野・札幌 道央・道北 20 0.7
15 小樽・札幌・函館・旭川 道央・道南・道北 20 0.7
15富良野・小樽・札幌・洞爺湖・函館・旭川・上川
道央・道南・道北 20 0.7
18 美瑛・富良野・小樽・札幌 道央・道北 19 0.6
18 阿寒・釧路・札幌 道央・釧路・根室 19 0.6
20網走・知床・阿寒・釧路・弟子屈・羅臼
釧路・根室・オホーツク
17 0.6
※A・BはA→BとB→Aの両方を含みます。
19
第２章 調査結果（全道）１０. 動態分析（道内複数都市間：台湾）
２都市以上周遊している台湾人旅行者について、周遊パターンを集計した。TOP５を見ると、３都市以上の周遊パターンが存在し、他国・地域と比較すると周遊が進んでいることが推察できる結果となった。また、11位以降を見ても、道央・道南・道北エリアだけでなく、オホーツク・釧路根室・十勝エリアへ周遊が及んでいることが確認できる。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が複数含まれる発言分析対象データ数：6,244件
台湾周遊パターン
ランキング（上位10）
対象エリア 件数 発言比率(%)
1 小樽・札幌 道央 242 3.9
2美瑛・富良野・小樽・札幌・千歳・旭川
道央・道北 198 3.2
3 札幌・函館 道央・道南 152 2.4
4 小樽・札幌・函館 道央・道南 143 2.3
5小樽・札幌・千歳・登別・函館
道央・道南 105 1.7
6小樽・札幌・千歳・洞爺湖・登別・函館
道央・道南 94 1.5
7 小樽・札幌・千歳 道央 93 1.5
8 小樽・札幌・千歳・函館 道央・道南 81 1.3
9美瑛・富良野・小樽・札幌・旭川
道央・道北 73 1.2
10 札幌・千歳 道央 71 1.1
台湾周遊パターン
ランキング（11位-20位）
対象エリア 件数発言比率
(%)
11 小樽・函館 道央・道南 67 1.1
12網走・北見・知床・阿寒・釧路・富良野・小樽・札幌・支笏湖・千歳・洞爺湖・登別・函館・旭川
道央・道南・道北・釧路・根室・オホーツク
65 1.0
13 札幌・旭川 道央・道北 62 1.0
14 美瑛・富良野 道北 62 1.0
15根室・小樽・札幌・千歳・登別・函館・旭川
道央・道南・道北・釧路・根室
52 0.8
16美瑛・富良野・小樽・札幌・函館・旭川
道央・道南・道北 49 0.8
17網走・北見・知床・阿寒・釧路・トマム・美瑛・富良野・小樽・札幌・千歳
道央・道北・釧路・根室・オホーツク
47 0.8
18 登別・函館 道央・道南 47 0.8
19 美瑛・富良野・小樽・札幌 道央・道北 47 0.8
20美瑛・富良野・小樽・札幌・千歳・函館・旭川
道央・道南・道北 45 0.7
※A・BはA→BとB→Aの両方を含みます。
20
第２章 調査結果（全道）１１. 動態分析（道内複数都市間：香港）
２都市以上周遊している香港人旅行者について、周遊パターンを集計した。TOP5を見ると、道央中心の周遊であるが、道南やオホーツク圏への周遊も多いことが特徴的である。6位以下を見ても、オホーツク圏や十勝圏、釧路・根室圏の周遊パターンが散見され、周遊数は多くないものの、周遊エリアは広範囲に及んでいることが確認できる。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が複数含まれる発言分析対象データ数：1,852件
香港周遊パターン
ランキング（上位11-20）
対象エリア 件数発言比率
(%)
11 札幌・稚内 道央・道北 28 1.5
12 小樽・旭川 道央・道北 28 1.5
13 小樽・札幌・登別・函館 道央・道南 25 1.3
14 根室・函館 道南・釧路・根室 25 1.3
15 網走・釧路・帯広釧路・根室・オホーツク・十勝
24 1.3
16 網走・知床・富良野・旭川 道北・オホーツク 23 1.2
17知床・阿寒・釧路・帯広・富良野・札幌・洞爺湖・利尻・稚内
道央・道北・釧路・根室・オホーツク・十勝
20 1.1
18 札幌・旭川 道央・道北 19 1.0
19 帯広・札幌・積丹・利尻 道央・道北 19 1.0
20 札幌・ニセコ 道央 19 1.0
香港周遊パターン
ランキング（上位10）
対象エリア 件数発言比率
(%)
1 札幌・函館 道央・道南 90 4.9
2 網走・小樽 道央・オホーツク 73 3.9
3 小樽・札幌 道央 62 3.3
4 小樽・札幌・千歳 道央 62 3.3
5美瑛・小樽・札幌・千歳・登別・函館・旭川
道央・道南・道北 55 3.0
6 美瑛・富良野・札幌・函館 道央・道南・道北 43 2.3
7 釧路・札幌 道央・釧路・根室 34 1.8
8網走・知床・紋別・阿寒・釧路・美瑛・富良野・小樽・札幌・洞爺湖・登別・函館・旭川
道央・道南・道北・釧路・根室・オホーツク
31 1.7
9 美瑛・富良野 道北 30 1.6
10阿寒・釧路・帯広・美瑛・富良野・小樽・札幌・旭川
道央・道北・釧路・根室・十勝
29 1.6
※A・BはA→BとB→Aの両方を含みます。
21
第２章 調査結果（全道）１２. 動態分析（道内複数都市間：タイ）
２都市以上周遊しているタイ人旅行者について、周遊パターンを集計した。TOP5を見ると、白老・函館が多数出現する点が他の国・地域と比較すると特徴的である。上位20位以内にオホーツク、十勝、釧路・根室圏の周遊は存在しない。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道の地名」に関連する単語が複数含まれる発言分析対象データ数：489件
タイ周遊パターン
ランキング（上位10）
対象エリア 件数 発言比率(%)
1富良野・札幌・白老・函館・旭川・上川
道央・道南・道北
79 16.2
2 美瑛・函館 道南・道北 70 14.3
3富良野・札幌・白老・函館・旭川・上川・利尻
道央・道南・道北
60 12.3
4 小樽・札幌 道央 40 8.2
5 札幌・函館 道央・道南 31 6.3
6 小樽・函館 道央・道南 20 4.1
7 小樽・札幌・函館 道央・道南 19 3.9
8 美瑛・富良野 道北 9 1.8
9 札幌・千歳 道央 5 1.0
10 富良野・札幌 道央・道北 4 0.8
タイ周遊パターン
ランキング（上位11-20）
対象エリア 件数 発言比率(%)
11 札幌・旭川 道央・道北 4 0.8
12 小樽・札幌・ニセコ・旭川 道央・道北 4 0.8
13 小樽・札幌・函館・旭川 道央・道南・道北 4 0.8
14 富良野・小樽・札幌 道央・道北 3 0.6
15 千歳・上川 道央・道北 3 0.6
16 小樽・札幌・千歳 道央 3 0.6
17 小樽・札幌・千歳・函館 道央・道南 3 0.6
18 富良野・小樽・札幌・函館 道央・道南・道北 3 0.6
19 美瑛・旭川 道北 3 0.6
20 美瑛・札幌・函館 道央・道南・道北 3 0.6
※A・BはA→BとB→Aの両方を含みます。
22
第２章 調査結果（全道）１３. 旅行動向分析（道外エリアとの相関）
北海道と相関の高い道外エリアを集計した。各国・地域とも「東京」「大阪」がランキングTOP２を占めるが、韓国は「福岡」、タイは「青森」の発言が多いのが特徴である。
分析データ諸元分析対象データ：「北海道」「北海道の地名」が含まれる発言のうち「都道府県名」「県庁所在地名」が含まれる発言分析対象データ数：韓国：21,041件、中国：6,328件、台湾：15,805件、香港：17,057件、タイ：7,342件
タイ
ランキング（上位20）
件数発言比率(%)
1 東京 1,250 17.0
2 大阪 710 9.7
3 青森 467 6.4
4 京都 433 5.9
5 愛知 328 4.5
6 広島 321 4.4
7 奈良 270 3.7
8 佐賀 263 3.6
9 大分 262 3.6
10 長野 245 3.3
11 熊本 235 3.2
12 神奈川 216 2.9
13 千葉 203 2.8
14 岩手 193 2.6
15 福岡 173 2.4
15 島根 173 2.4
17 三重 157 2.1
18 兵庫 131 1.8
19 沖縄 128 1.7
20 富山 116 1.6
香港
ランキング（上位20）
件数発言比率(%)
1 東京 2,571 15.1
2 大阪 2,176 12.8
3 京都 1,430 8.4
4 沖縄 1,423 8.3
5 愛知 888 5.2
5 兵庫 888 5.2
7 奈良 700 4.1
8 福岡 667 3.9
9 宮城 552 3.2
10 和歌山 508 3.0
11 石川 484 2.8
12 熊本 457 2.7
13 神奈川 441 2.6
14 青森 392 2.3
15 長野 286 1.7
16 千葉 271 1.6
17 三重 262 1.5
18 長崎 232 1.4
19 群馬 203 1.2
20 大分 188 1.1
台湾
ランキング（上位20）
件数発言比率(%)
1 東京 3,228 20.4
2 大阪 1,755 11.1
3 京都 1,750 11.1
4 沖縄 1,064 6.7
5 兵庫 657 4.2
6 奈良 522 3.3
7 青森 485 3.1
8 広島 469 3.0
9 神奈川 398 2.5
10 愛知 346 2.2
11 福岡 326 2.1
12 愛媛 288 1.8
13 宮城 274 1.7
14 静岡 253 1.6
15 石川 252 1.6
16 秋田 227 1.4
17 熊本 224 1.4
18 長野 199 1.3
19 長崎 198 1.3
20 岡山 195 1.2
中国
ランキング（上位20）
件数発言比率(%)
1 東京 1,417 22.4
2 大阪 557 8.8
3 京都 498 7.9
4 沖縄 253 4.0
5 兵庫 243 3.8
6 神奈川 235 3.7
7 青森 231 3.7
8 愛知 224 3.5
9 岡山 201 3.2
10 長崎 164 2.6
11 福岡 155 2.4
12 宮城 145 2.3
12 奈良 145 2.3
14 広島 135 2.1
15 千葉 100 1.6
16 福島 96 1.5
17 秋田 90 1.4
17 茨城 90 1.4
17 長野 90 1.4
20 宮崎 87 1.4
韓国
ランキング（上位20）
件数発言比率(%)
1 東京 3,763 17.9
2 大阪 2,381 11.3
3 福岡 1,259 6.0
4 京都 1,221 5.8
5 沖縄 909 4.3
6 愛知 852 4.0
7 鹿児島 809 3.8
8 青森 746 3.5
9 神奈川 659 3.1
10 長崎 650 3.1
11 兵庫 629 3.0
12 広島 567 2.7
13 宮城 544 2.6
14 石川 401 1.9
15 秋田 333 1.6
15 千葉 333 1.6
17 新潟 297 1.4
18 宮崎 266 1.3
19 熊本 264 1.3
20 岡山 252 1.2
23
第２章 調査結果（全道）１４. 宿泊日数分析（各国・地域比較）
各国・地域の北海道内における全宿泊日数を集計した。全体としては、韓国は「1-3泊」の短期滞在が多く、中国・台湾は長期の滞在（4-6泊）が多い。また、タイは短期滞在も多いが、地理的な要因（距離）もあってか、7日以上の長期滞在も多く確認された。
分析データ諸元分析対象データ：「宿泊日数」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：韓国：4,710件、中国：1,476件、台湾：14,990件、香港：10,063件、タイ：3,013件
宿泊日数
発言数（件） 1日 2日 3日 4-6日 7-9日 10-12日 13-15日 16日以上
韓国 44 1,513 1,434 1,164 335 78 80 62
中国 15 198 393 531 188 102 22 27
台湾 85 2,021 5,485 4,526 1,515 767 264 327
香港 61 1,085 3,399 2,114 2,150 857 267 130
タイ 9 883 816 268 658 248 37 94
0.9
1.0
0.6
0.6
0.3
32.1
13.4
13.5
10.8
29.3
30.4
26.6
36.6
33.8
27.1
24.7
36.0
30.2
21.0
8.9
7.1
12.7
10.1
21.4
21.8
1.7
6.9
5.1
8.5
8.2
1.7
1.5
1.8
2.7
1.2
1.3
1.8
2.2
1.3
3.1
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
韓国
中国
台湾
香港
タイ
1日
2日
3日
4-6日
7-9日
10-12日
13-15日
16日以上
24
第２章 調査結果（全道）１５. 宿泊日数分析（韓国）
韓国人旅行者の北海道内における宿泊日数を３カ月単位で集計した。季節による宿泊日数の違いはあまりなく、1-6月期に7-9泊の長期滞在比率が若干上昇する傾向にある。
分析データ諸元分析対象データ：「宿泊日数」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：韓国：4,710件
宿泊日数
発言数（件） 1日 2日 3日 4-6日 7-9日 10-12日 13-15日 16日以上10-12月 8 299 255 205 44 8 11 5
1-3月 14 437 496 376 136 33 28 20
4-6月 10 362 284 293 105 24 21 11
7-9月 12 415 399 290 50 13 20 26
全期間 44 1,513 1,434 1,164 335 78 80 62
1.0
0.9
0.9
1.0
35.8
28.4
32.6
33.9
30.5
32.2
25.6
32.6
24.6
24.4
26.4
23.7
5.3
8.8
9.5
4.1
1.0
2.1
2.2
1.1
1.3
1.8
1.9
1.6
0.6
1.3
1.0
2.1
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
10-12月
1-3月
4-6月
7-9月
1日
2日
3日
4-6日
7-9日
10-12日
13-15日
16日以上
25
第２章 調査結果（全道）１６. 宿泊日数分析（中国）
中国人旅行者の北海道内における宿泊日数を３カ月単位で集計した。季節による宿泊日数の違いはあまりなく、4-6月期に宿泊期間が若干短期化する傾向にある。（4-6月は中国人来道者の北海道発言の谷の時期と一致）
分析データ諸元分析対象データ：「宿泊日数」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：中国：1,476件
0.7
0.6
1.4
1.2
13.8
13.3
15.4
11.8
27.0
28.2
28.0
24.3
31.9
35.9
35.7
38.6
13.5
12.4
12.3
12.9
10.3
7.7
5.7
5.2
1.8
1.4
1.1
1.7
1.1
0.6
0.3
4.4
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
10-12月
1-3月
4-6月
7-9月
1日
2日
3日
4-6日
7-9日
10-12日
13-15日
16日以上
宿泊日数
発言数（件） 1日 2日 3日 4-6日 7-9日 10-12日 13-15日 16日以上10-12月 2 39 76 90 38 29 5 3
1-3月 2 48 102 130 45 28 5 2
4-6月 5 54 98 125 43 20 4 1
7-9月 6 57 117 186 62 25 8 21
全期間 15 198 393 531 188 102 22 27
26
第２章 調査結果（全道）１７. 宿泊日数分析（台湾）
台湾人旅行者の北海道内における宿泊日数を３カ月単位で集計した。季節による宿泊数の変動は確認できなかった。
分析データ諸元分析対象データ：「宿泊日数」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：台湾：14,990件
宿泊日数
発言数（件） 1日 2日 3日 4-6日 7-9日 10-12日 13-15日 16日以上10-12月 10 454 1,263 1,034 341 160 58 90
1-3月 30 428 1,419 1,197 381 188 62 98
4-6月 12 347 879 661 230 150 46 72
7-9月 33 792 1,924 1,634 563 269 98 67
全期間 85 2,021 5,485 4,526 1,515 767 264 327
0.3
0.8
0.5
0.6
13.3
11.3
14.5
14.7
37.0
37.3
36.7
35.8
30.3
31.5
27.6
30.4
10.0
10.0
9.6
10.5
4.7
4.9
6.3
5.0
1.7
1.6
1.9
1.8
2.6
2.6
3.0
1.2
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
10-12月
1-3月
4-6月
7-9月
1日
2日
3日
4-6日
7-9日
10-12日
13-15日
16日以上
27
第２章 調査結果（全道）１８. 宿泊日数分析（香港）
香港人旅行者の北海道内における宿泊日数を３カ月単位で集計した。季節による宿泊日数の大きな変化はないが、4-6月期に7日以上の長期宿泊が若干増加する傾向にある。
分析データ諸元分析対象データ：「宿泊日数」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：香港：10,063件
宿泊日数
発言数（件） 1日 2日 3日 4-6日 7-9日 10-12日 13-15日 16日以上10-12月 19 341 883 562 557 249 68 33
1-3月 20 274 959 590 580 255 73 31
4-6月 9 203 737 436 558 222 54 31
7-9月 13 267 820 526 455 131 72 35
全期間 61 1,085 3,399 2,114 2,150 857 267 130
0.7
0.7
0.4
0.6
12.6
9.8
9.0
11.5
32.6
34.5
32.8
35.4
20.7
21.2
19.4
22.7
20.5
20.8
24.8
19.6
9.2
9.2
9.9
5.6
2.5
2.6
2.4
3.1
1.2
1.1
1.4
1.5
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
10-12月
1-3月
4-6月
7-9月
1日
2日
3日
4-6日
7-9日
10-12日
13-15日
16日以上
28
第２章 調査結果（全道）１９. 宿泊日数分析（タイ）
タイ人旅行者の北海道内における宿泊日数を３カ月単位で集計した。アジア５カ国・地域の中では、季節による宿泊日数の変動がもっとも顕著で、4-9月期に7-9日間の宿泊が増加する傾向にある。10-12月は宿泊が若干短期化している。
分析データ諸元分析対象データ：宿泊日数に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：タイ：3,013件
宿泊日数
発言数（件） 1日 2日 3日 4-6日 7-9日 10-12日 13-15日 16日以上10-12月 2 176 159 76 59 32 11 22
1-3月 3 149 214 97 99 47 13 24
4-6月 1 240 243 55 252 82 8 26
7-9月 3 318 200 40 248 87 5 22
全期間 9 883 816 268 658 248 37 94
0.4
0.5
0.1
0.3
32.8
23.1
26.5
34.5
29.6
33.1
26.8
21.7
14.2
15.0
6.1
4.3
11.0
15.3
27.8
26.9
6.0
7.3
9.0
9.4
2.0
2.0
0.9
0.5
4.1
3.7
2.9
2.4
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
10-12月
1-3月
4-6月
7-9月
1日
2日
3日
4-6日
7-9日
10-12日
13-15日
16日以上
29
第２章 調査結果（全道）２０. (宿泊先)嗜好性分析（「泊まる」発言都市名ランキング）
北海道各都市における「泊まる」に関連する発言件数を集計した。各国・地域とも「札幌」の宿泊比率が高いが、中国、台湾は他国・地域と比較すると「札幌」の宿泊比率が低いことがうかがえる。タイは上位３都市「小樽」「札幌」「函館」だけで50%を超えており、特定都市に偏った宿泊が確認できる。
分析データ諸元分析対象データ：「宿泊」および「北海道の地名」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数：韓国：14,813件、中国：2,915件、台湾：12,988件、香港：2,291件、タイ：315件
韓国
ランキング（上位15）
件数発言比率(%)
1 札幌 3,230 21.8
2 小樽 2,029 13.7
3 千歳 1,776 12.0
4 函館 1,287 8.7
5 富良野 1,273 8.6
6 美瑛 1,221 8.2
7 登別 1,090 7.4
8 旭川 741 5.0
9 洞爺湖 350 2.4
10 釧路 244 1.6
11 知床 184 1.2
12 ニセコ 168 1.1
13 網走 163 1.1
14 帯広 123 0.8
15 稚内 121 0.8
中国
ランキング（上位15）
件数発言比率(%)
1 札幌 378 13.0
2 富良野 310 10.6
3 小樽 263 9.0
4 旭川 237 8.1
5 函館 227 7.8
6 美瑛 202 6.9
7 千歳 170 5.8
8 登別 149 5.1
9 釧路 146 5.0
10 網走 134 4.6
11 洞爺湖 113 3.9
12 阿寒 111 3.8
13 知床 89 3.1
14 上川 50 1.7
15 トマム 29 1.0
台湾
ランキング（上位15）
件数発言比率(%)
1 札幌 1,867 14.4
2 小樽 1,535 11.8
3 函館 1,170 9.0
4 富良野 1,160 8.9
5 千歳 1,113 8.6
6 旭川 1,085 8.4
7 美瑛 1,015 7.8
8 登別 614 4.7
9 洞爺湖 400 3.1
10 網走 386 3.0
11 釧路 345 2.7
12 阿寒 288 2.2
13 支笏湖 278 2.1
14 知床 231 1.8
15 北見 166 1.3
香港
ランキング（上位15）
件数発言比率(%)
1 札幌 456 19.9
2 函館 224 9.8
3 釧路 125 5.5
4 富良野 123 5.4
5 小樽 116 5.1
6 知床 107 4.7
7 稚内 93 4.1
8 千歳 93 4.1
9 旭川 87 3.8
10 美瑛 83 3.6
10 帯広 83 3.6
12 利尻 82 3.6
13 清水 73 3.2
14 阿寒 65 2.8
14 網走 65 2.8
タイ
ランキング（上位15）
件数発言比率(%)
1 小樽 70 22.2
2 札幌 60 19.0
3 函館 53 16.8
4 旭川 21 6.7
5 富良野 19 6.0
6 美瑛 17 5.4
7 清水 14 4.4
8 上川 11 3.5
9 利尻 9 2.9
9 白老 9 2.9
11 千歳 8 2.5
12 ニセコ 5 1.6
12 洞爺湖 5 1.6
14 釧路 3 1.0
15 稚内 2 0.6
30
第２章 調査結果（全道）２１. 嗜好性分析（「見る」ランキング）
北海道全体で「見る」に関連する発言に占める各ワード件数を集計した。外国人観光客は観光スポットの固有名称・正式名称を発言しにくいため、一般的なワードが上位に来ることは予想できるが、その中に「すすきの」「洞爺湖」「狸小路」などの個別の名称が入ってきている。各国・地域とも「公園（国立公園等）」「祭り」の発言が上位に位置し、自然景観やイベントに起因して来道していることがうかがえる。韓国は「夜景」、中国は「ラベンダー」、台湾は「狸小路」、香港は「桜」、タイは「滝」が上位に来る。
分析データ諸元分析対象データ：「見る」に関連する単語（ランドマーク・スポット名）が含まれる発言分析対象データ数（※）：韓国：48,469件、中国：17,258件、台湾：42,019件、香港：11,704件、タイ：1,275件（※）同一発言内に複数観光スポットに関する発言が含まれる場合、重複カウントしている
⇒ 同一旅行者が「オルゴール堂」「展望台」に関する発言をした場合、 「オルゴール堂」「展望台」でそれぞれ1件とカウント。同一旅行者が同一スポットに対して複数回発言した場合1件としてカウント。「オルゴール堂」に対して2回発言している場合、「オルゴール堂」1件とカウント。
韓国
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 (国立)公園 5,942 12.22 祭り 5,525 11.33 運河 5,210 10.74 夜景 2,821 5.85 展望台 2,097 4.36 ラベンダー 2,058 4.2
7 すすきの 1,661 3.4
8 博物館 1,652 3.4
9 オルゴール堂 1,510 3.1
10 火山 1,158 2.4
11 滝 1,139 2.3
12 桜 971 2.0
13 洞爺湖 919 1.9
14 動物園 871 1.8
15 時計塔 752 1.5
中国
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 祭り 2,217 12.82 (国立)公園 1,964 11.33 ラベンダー 1,317 7.64 運河 1,021 5.95 博物館 761 4.46 桜 676 3.9
7 火山 665 3.8
8 洞爺湖 608 3.5
9 教会 441 2.5
10 滝 414 2.4
11 動物園 398 2.3
12 夜景 326 1.9
13 展望台 324 1.9
14 湿原 316 1.8
15 牧場 311 1.8
台湾
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 (国立)公園 5,768 13.72 運河 4,211 10.03 祭り 3,151 7.54 博物館 2,662 6.35 狸小路 1,781 4.26 ラベンダー 1,401 3.3
7 桜 1,246 3.0
8 滝 1,202 2.9
9 動物園 1,180 2.8
10 洞爺湖 1,159 2.8
11 教会 1,059 2.5
12 四季彩 958 2.3
13 函館山 929 2.2
14 美術館 872 2.1
15 展望台 868 2.1
香港
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 祭り 2,245 19.22 (国立)公園 1,479 12.63 桜 1,042 8.94 運河 812 6.95 博物館 543 4.66 牧場 518 4.4
7 教会 453 3.9
8 動物園 410 3.5
9 滝 396 3.4
10 美術館 324 2.8
11 ミュージアム 257 2.2
12 紅葉 245 2.1
13 定山渓 242 2.1
14 ラベンダー 234 2.0
15 洞爺湖 196 1.7
タイ
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 祭り 323 25.32 (国立)公園 220 17.33 滝 149 11.74 桜 72 5.65 運河 72 5.66 博物館 59 4.6
7 祭典 51 4.0
8 教会 39 3.1
9 動物園 35 2.7
10 ドラえもん 30 2.4
11 火山 30 2.4
12 ラベンダー 30 2.4
13 ひまわり 16 1.3
13 美術館 16 1.3
15 時計塔 15 1.2
アメリカ
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 祭り 31 25.32 運河 23 17.33 公園 17 11.74 美術館 16 5.65 札幌ドーム 14 5.66 洞爺湖 6 4.6
7 動物園 5 4.0
8 地獄谷 3 3.1
9 時計台 2 2.7
10 支笏湖 1 2.4
10 教会 1 2.4
10 牧場 1 2.4
10 すすきの 1 1.3
14 - - -
15 - - -
【参考】アメリカは集計期間が各国・地域より短いため参考として記載している
31
第２章 調査結果（全道）２１. 嗜好性分析（「見る」ランキング）
6カ国・地域合計（韓国、中国、台湾、香港、タイ、アメリカ）
ランキング（上位20）
発言数 センチメント
件数 発言比率（％）ポジティブ
発言件数(a)ネガティブ
発言件数(b)ポジティブ発言比率（％）
(a/(a+b))1 （国立）公園 15,390 12.7 2,781 369 88.32 祭り 13,492 11.1 2,601 312 89.33 運河 11,349 9.4 2,264 496 82.04 博物館 5,677 4.7 582 127 82.15 ラベンダー 5,040 4.2 1,231 256 82.86 桜 4,007 3.3 784 75 91.37 夜景 3,606 3.0 1,779 377 82.58 展望台 3,460 2.9 451 171 72.59 滝 3,300 2.7 259 60 81.2
10 動物園 2,899 2.4 586 118 83.211 洞爺湖 2,892 2.4 297 28 91.412 教会 2,459 2.0 193 44 81.413 火山 2,396 2.0 73 78 48.314 牧場 2,219 1.8 168 38 81.615 すすきの 2,125 1.8 247 74 76.916 狸小路 2,122 1.8 124 32 79.517 地獄谷 1,787 1.5 203 60 77.218 函館山 1,786 1.5 126 62 67.019 美術館 1,775 1.5 163 20 89.120 赤レンガ 1,606 1.3 166 19 89.7
※ポジティブ発言とネガティブ発言の合計が10を超えた観光スポットについてのみ、ポジティブ発言比率を計算
北海道全体で「見る」に関連する発言に占める各ワード件数をポジティブ・ネガティブ別に集計した。調査対象の６カ国・地域の発言を合計すると「公園」「祭り」「運河」に関する発言が上位を占めた。「桜」や「洞爺湖」はポジティブ度が他と比較して高く、「函館山」や「火山」はネガティブ度が高い。
分析データ諸元分析対象データ：「見る」に関連する単語（ランドマーク・スポット名）が含まれる発言分析対象データ数：韓国：48469件、中国：17258件、台湾：42019件、香港：11704件、タイ：1275件、アメリカ：121件
（※）同一発言内に複数観光スポットに関する発言が含まれる場合、重複カウントしている⇒ 同一旅行者が「オルゴール堂」「展望台」に関する発言をした場合、 「オルゴール堂」「展望台」でそれぞれ1件とカウント。
同一旅行者が同一スポットに対して複数回発言した場合1件としてカウント。「オルゴール堂」に対して2回発言している場合、「オルゴール堂」1件とカウント。
32
第２章 調査結果（全道）２２． 嗜好性分析（「食べる」ランキング）
北海道全体で「食べる」に関連する発言に占める食べ物ワードの件数を集計した。中国・タイは魚やカニといった魚貝類に関する発言回数が多い。韓国、中国、台湾、アメリカでは「ラーメン」がトップ５に出現するのに対して、香港、タイでは６位以下になっている。また、アメリカ・韓国以外は「寿司」が上位に出現しないことも特徴である。
分析データ諸元分析対象データ：「食べる」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数（※）：韓国：64,100件、中国：33,860件、台湾：45,524件、香港：14,049件、タイ：5,196件、アメリカ：1,496件（※）同一発言内に複数食事に関する発言が含まれる場合、重複カウントしている。
⇒ 同一旅行者が「ラーメン」「カニ」に関する発言をした場合、「ラーメン」「カニ」でそれぞれ1件とカウント。同一旅行者が同一食材に対して複数回発言した場合1件としてカウント。「ラーメン」に対して2回発言している場合、「ラーメン」1件とカウント。
韓国
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 ラーメン 4,407 6.9
2 肉 3,930 6.1
3 酒 3,488 5.4
4 スープ(汁物) 2,922 4.6
5 寿司 2,903 4.5
6 チーズ 2,557 4.0
7 カレー 2,420 3.8
8 アイスクリーム 2,233 3.5
9 チョコレート 1,910 3.0
10 魚 1,870 2.9
11 菓子 1,837 2.9
12 ケーキ 1,833 2.9
13 エビ 1,632 2.5
14 デザート 1,623 2.5
14 イカ 1,623 2.5
中国
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 魚 2,953 8.7
2 カニ 2,322 6.9
3 ラーメン 2,089 6.2
4 肉 1,784 5.3
5 スープ(汁物) 1,725 5.1
6 ワイン 1,482 4.4
7 シーフード 1,450 4.3
8 アイスクリーム 1,326 3.9
9 ジャガイモ 1,166 3.4
10 ビール 1,096 3.2
11 寿司 1,063 3.1
12 酒 1,061 3.1
13 チョコレート 945 2.8
14 牛乳 934 2.8
15 トウモロコシ 917 2.7
台湾
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 スープ(汁物) 3,099 6.8
2 ラーメン 2,612 5.7
3 肉 2,571 5.6
4 魚 2,458 5.4
5 ケーキ 2,066 4.5
6 デザート 2,057 4.5
7 カニ 1,928 4.2
8 アイスクリーム 1,911 4.2
9 ビュッフェ 1,729 3.8
10 カレー 1,667 3.7
11 シーフード 1,647 3.6
12 卵 1,412 3.1
13 チーズ 1,339 2.9
14 チョコレート 1,324 2.9
15 寿司 1,315 2.9
香港
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 デザート 1,119 8.0
2 肉 1,030 7.3
3 スープ(汁物) 1,024 7.3
4 魚 821 5.8
5 ケーキ 726 5.2
6 ラーメン 713 5.1
7 ビュッフェ 593 4.2
8 卵 558 4.0
9 チーズ 500 3.6
10 エビ 499 3.6
11 ワイン 433 3.1
12 シーフード 389 2.8
13 イカ 383 2.7
14 アイスクリーム 377 2.7
15 カニ 372 2.6
タイ
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 魚 276 5.3
2 肉 237 4.6
3 デザート 221 4.3
4 アイスクリーム 215 4.2
5 イカ 185 3.6
6 カニ 173 3.4
7 ケーキ 118 2.3
8 サラダ 110 2.1
9 ラーメン 109 2.1
10 スープ(汁物) 106 2.1
11 卵 104 2.0
12 チョコレート 100 1.9
12 寿司 100 1.9
14 豚肉 98 1.9
14 ビュッフェ 98 1.9
アメリカ
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 ビール 490 32.8
2 ラーメン 208 13.9
3 寿司 132 8.8
4 酒 59 3.9
5 シーフード 47 3.1
6 ホタテガイ 45 3.0
7 イカ 39 2.6
8 肉 38 2.5
9 ビュッフェ 33 2.2
9 チョコレート 33 2.2
11 ケーキ 29 1.9
12 魚 27 1.8
13 カレー 23 1.5
14 アイスクリーム 22 1.5
15 エビ 21 1.4
【参考】アメリカは集計期間が各国・地域より短いため参考として記載している
33
第２章 調査結果（全道）２２. 嗜好性分析（「食べる」ランキング）
6カ国・地域合計（韓国、中国、台湾、香港、タイ、アメリカ）
ランキング（上位20）
発言数 センチメント
件数 発言比率（％）ポジティブ
発言件数(a)ネガティブ
発言件数(b)ポジティブ発言比率（％）
(a/(a+b))1 ラーメン 10,138 6.2 1,063 132 89.02 肉 9,590 5.9 973 89 91.63 スープ（汁物） 8,896 5.5 932 92 91.04 魚 8,405 5.2 565 87 86.75 アイスクリーム 6,084 3.7 524 48 91.66 酒 5,926 3.6 458 56 89.17 寿司 5,879 3.6 681 82 89.38 デザート 5,875 3.6 420 31 93.19 カニ 5,423 3.3 459 49 90.4
10 チーズ 5,158 3.2 525 35 93.811 ケーキ 5,115 3.1 600 44 93.212 カレー 5,071 3.1 464 50 90.313 シーフード 4,815 3.0 334 30 91.814 ビュッフェ 4,647 2.9 343 18 95.015 チョコレート 4,529 2.8 381 42 90.116 卵 4,373 2.7 290 29 90.917 ワイン 4,157 2.6 455 35 92.918 エビ 3,747 2.3 251 20 92.619 イカ 3,690 2.3 212 29 88.020 牛乳 3,352 2.1 258 22 92.1
※ポジティブ発言とネガティブ発言の合計が10を超えた観光スポットについてのみ、ポジティブ発言比率を計算
北海道全体で「食べる」に関連する発言に占める食べ物ワードの件数をポジティブ・ネガティブ別に集計した。調査対象の６カ国・地域の発言を合計すると「ラーメン」「肉」「スープ」に関する発言が上位を占めた。ネガティブな発言は少なく、総じてポジティブ発言比率が高い。
分析データ諸元分析対象データ：「食べる」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数（※）：韓国：64,100件、中国：33,860件、台湾：45,524件、香港：14,049件、タイ：5,196件、アメリカ：1,496件（※）同一発言内に複数食事に関する発言が含まれる場合、重複カウントしている。
⇒ 同一旅行者が「ラーメン」「カニ」に関する発言をした場合、「ラーメン」「カニ」でそれぞれ1件とカウント。同一旅行者が同一食材に対して複数回発言した場合1件としてカウント。「ラーメン」に対して2回発言している場合、「ラーメン」1件とカウント。
34
第２章 調査結果（全道）２３. 嗜好性分析（「買う」ランキング）
北海道全体で「買う」に関連する発言に占めるアイテムの件数を集計した。アイスクリームやケーキなどスイーツがランキング上位に共通して出現するなか、韓国の「ビール」、中国の「日本酒」「ワイン」、タイの「化粧品」「ビデオカメラ」が特徴的である。
分析データ諸元分析対象データ：「買う」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数（※）：韓国：17,547件、中国：6,558件、台湾：22,067件、香港：5,186件、タイ：4,807件、アメリカ：15件
（※）同一発言内に複数買い物に関する発言が含まれる場合、重複カウントしている⇒ 同一旅行者が「ビール」「アイスクリーム」に関する発言をした場合、 「ビール」「アイスクリーム」でそれぞれ1件とカウント。
同一旅行者が同一商材に対して複数回発言した場合1件としてカウント。「ビール」に対して2回発言している場合、「ビール」1件とカウント。
韓国
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 ビール 2,620 14.9
2 アイスクリーム 1,741 9.9
3 日本酒 1,691 9.6
4 ケーキ 1,620 9.2
5 チョコレート 1,312 7.5
6 オルゴール 1,295 7.4
7 菓子 1,146 6.5
8 弁当 845 4.8
9 プリン 820 4.7
10 靴 454 2.6
11 お菓子 430 2.5
12 ワイン 423 2.4
13 ゲーム 386 2.2
14 白い恋人 345 2.0
15 薬 338 1.9
中国
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 プリン 704 10.7
2 日本酒 610 9.3
3 ワイン 561 8.6
4 アイスクリーム 521 7.9
5 ゲーム 354 5.4
6 チョコレート 325 5.0
7 オルゴール 322 4.9
8 ビール 318 4.8
9 お菓子 312 4.8
10 ケーキ 282 4.3
11 薬 278 4.2
12 靴 254 3.9
13 マンガ 208 3.2
14 白い恋人 198 3.0
15 香水 195 3.0
台湾
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 ケーキ 2,676 12.1
2 プリン 2,154 9.8
3 アイスクリーム 1,952 8.8
4 お菓子 1,428 6.5
5 チョコレート 1,324 6.0
6 ワイン 1,178 5.3
6 ゲーム 1,093 5.0
8 日本酒 1,027 4.7
9 ビール 989 4.5
10 靴 934 4.2
11 薬 836 3.8
12 オルゴール 834 3.8
13 白い恋人 553 2.5
14 おもちゃ 539 2.4
15 アクセサリー 442 2.0
香港
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 プリン 949 18.3
2 ケーキ 658 12.7
3 お菓子 504 9.7
4 アイスクリーム 322 6.2
5 日本酒 287 5.5
6 化粧品 272 5.2
7 ワイン 266 5.1
8 靴 264 5.1
9 薬 192 3.7
10 チョコレート 188 3.6
11 ゲーム 183 3.5
12 アクセサリー 138 2.7
13 ビール 125 2.4
14 洋服 124 2.4
15 おもちゃ 95 1.8
タイ
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 アイスクリーム 478 9.9
2 化粧品 442 9.2
3 ビデオカメラ 436 9.0
4 マンガ 349 7.2
5 薬 342 7.1
6 ケーキ 340 7.1
7 プリン 280 5.8
8 ゲーム 275 5.7
9 チョコレート 215 4.5
10 菓子 197 4.1
11 ビール 167 3.5
12 DVD 159 3.3
13 日本酒 159 3.3
14 おもちゃ 158 3.3
15 靴 133 2.8
アメリカ
ランキング（上位15）
件数発言比
率(%)
1 チョコレート 10 66.7
2 ビール 4 26.7
3 タバコ 1 6.7
4 - - -
5 - - -
6 - - -
7 - - -
8 - - -
9 - - -
10 - - -
11 - - -
12 - - -
13 - - -
14 - - -
15 - - -
【参考】アメリカは集計期間が各国・地域より短いため参考として記載している
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第２章 調査結果（全道）２３. 嗜好性分析（「買う」ランキング）
6カ国・地域合計（韓国、中国、台湾、香港、タイ、アメリカ）
ランキング（上位20）
発言数 センチメント
件数 発言比率（％）ポジティブ
発言件数(a)ネガティブ
発言件数(b)ポジティブ発言比率（％）
(a/(a+b))1 ケーキ 5,576 9.9 174 65 72.82 アイスクリーム 5,014 8.9 163 51 76.23 プリン 4,907 8.7 544 17 97.04 ビール 4,223 7.5 265 75 77.95 日本酒 3,774 6.7 182 42 81.36 チョコレート 3,374 6.0 132 32 80.57 お菓子 2,759 4.9 29 12 70.78 ワイン 2,517 4.5 107 37 74.39 オルゴール 2,506 4.5 127 29 81.4
10 ゲーム 2,291 4.1 81 12 87.111 靴 2,039 3.6 99 9 91.712 薬 1,986 3.5 66 11 85.713 菓子 1,879 3.3 55 16 77.514 化粧品 1,459 2.6 7 4 63.615 マンガ 1,254 2.2 20 4 83.316 弁当 1,176 2.1 54 12 81.817 白い恋人 1,114 2.0 29 5 85.318 おもちゃ 1,042 1.9 19 4 82.619 アクセサリー 725 1.3 2 1 計算対象外（※）20 タバコ 671 1.2 31 2 93.9
※ポジティブ発言とネガティブ発言の合計が10を超えた観光スポットについてのみ、ポジティブ発言比率を計算
分析データ諸元分析対象データ：「買う」に関連する単語が含まれる発言分析対象データ数（※）：韓国：17,547件、中国：6,558件、台湾：22,067件、香港：5,186件、タイ：4,807件、アメリカ：15件
（※）同一発言内に複数買い物に関する発言が含まれる場合、重複カウントしている⇒ 同一旅行者が「ビール」「アイスクリーム」に関する発言をした場合、 「ビール」「アイスクリーム」でそれぞれ1件とカウント。
同一旅行者が同一商材に対して複数回発言した場合1件としてカウント。「ビール」に対して2回発言している場合、「ビール」1件とカウント。
北海道全体で「買う」に関連する発言に占めるアイテムの件数をポジティブ・ネガティブ別に集計した。調査対象の６カ国・地域の発言を合計すると「ケーキ」「アイスクリーム」「プリン」に関する発言が上位を占めた。また、「チョコレート」「靴」に関してはポジティブな発言割合が多い商品として出現している。
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第２章 調査結果（全道）２４. 嗜好性分析（国・地域別嗜好性）
何に期待していたか、何に対して感情を揺さぶられたかを測定するため、センチメント（ポジティブ・ネガティブ）を判定できた発言を対象に集計を実施。「泊まる」「見る」「食べる」「買う」を軸に各国・地域の発言比率を分析した。国・地域間で比較すると、中国は「見る」、タイは「食事」、台湾は「買う」、アメリカは「見る」に関する発言が多い傾向となり、各国・地域で嗜好性の違いが見られる結果となった。
分析データ諸元分析対象データ：センチメントが判定できた発言分析対象データ数（※）：韓国：127,447件、中国：93,685件、台湾：120,692件、香港：14,503件、タイ：748件、アメリカ：183件（※）同一発言内に複数回「泊まる」「見る」「食べる」「買う」が含まれるケースが存在し、重複カウントしている。
⇒ 同一旅行者が「ラーメンおいしかった」2回、「ビールおいしかった」1回発言した場合、「食べる」3件としてカウント。
発言数（件） 泊まる 見る 食べる 買う
韓国 15,691 54,870 52,123 4,763
中国 7,351 57,724 25,480 3,130
台湾 14,211 51,068 47,548 7,865
香港 1,745 5,481 6,663 614
タイ 99 246 375 28
アメリカ 12 104 63 4
40.9
27.2
39.4
46.0
50.1
34.4
12.3
7.8
11.8
12.0
13.2
6.6
43.1
61.6
42.3
37.8
32.9
56.8
3.7
3.4
6.5
4.2
3.8
2.2
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
韓国
中国
台湾
香港
タイ
アメリカ
泊まる
見る
食べる
買う
【参考】アメリカは集計期間が各国・地域より短いため参考として記載している