2016年5月訪日外客数速報:世界各国の夏休み

7月まであと少し!梅雨の鬱陶しさに嫌気がさして、来る夏のバケーションシーズンに思いをはせている方もいらっしゃるのではないでしょうか? 

今回のコラムでは長期休暇が採れる“夏休み”シーズンには訪日外客数が増えること、そして私達日本人が夏休みといえば7、8月と思いがちですがそれは万国共通ではないことをデータから読み取っていきたいと思います。

JNTO5月速報メイン写真

2016年5月の訪日外客数は189万7千人。3、4月と連続で200万人を超える記録を出していたので、失速か?と思われる方もいらっしゃるかと思いますが、前年同月比15.3%と伸びは堅調のようです。日本人にとってゴールデンウィークのある5月は観光シーズンですが、世界的には長期休暇もあまりなく、桜シーズンを過ぎた日本への観光はひと段落するシーズン。3rd Party Data Gallery On Demandの無償コンテンツ「訪日外客数の動向」(以下、3PDG「訪日外客数の動向」と略)で2003年からの1年を通じた訪日外客数のトレンドを見てみると一目瞭然ですね。桜シーズンの4月と、夏休みシーズンの間となる5、6月は訪日外客数の“谷間”となっています。

日本政府観光局(JNTO)発表によると「市場別では、インドが単月として過去最高を記録した他、韓国、ロシアを除く17市場が5月として過去最高を記録した」そうです。主要20市場のうち過去最高を記録したインド。継続的な訪日旅行プロモーションだけが原因でないだろうと調べてみると、インドには主に雨季、乾季、暑季という3つの季節があり、暑季にあたる4、5月は学校休暇の期間であり、インド市場最大の海外旅行シーズンであるということがわかりました。なるほど、「2016年4月訪日外客数速報:タイ正月は4月!?」でタイ正月という国民の休日が訪日外客数へ影響をしていることを記載しましたが、影響を与える大きな要因としては、家族が揃って移動できる子供の学校が休みの時期(夏休み)もありですね。3PDG「訪日外客数の動向」で国籍をインドに絞ってみてみると毎年5月にピークが来ていることがわかりました。

同様に、夏休みが大きく影響をしている国はないか3PDG「訪日外客数の動向」で調べてみると、ありました。オーストラリア! 

ご存じの通りオーストラリアは南半球に位置するため日本とは季節が逆になります。日本の冬がオーストラリアの夏に相当し、12月中旬から2月中旬にかけての期間が夏休みとなるそうです。スノーリゾートを求めて日本に来ているのでしょうね。

実際にそうなのでしょうか? 

ここからは3rd Party Data Gallery On Demandの有償コンテンツを使うと色々なことが見えてきます。先ず、3rd Party Data Gallery On Demand の「訪日外国人エリア人口分布(モバイル空間統計®)」で2016年1月単月のオーストラリア人の分布を見ていきましょう。

赤いバブルが大きいエリアが多く人が訪れているエリアです(実際のコンテンツでは実数をご確認いただけます)。東京都以外のエリアでは東京都のすぐ横、そして北海道に大きなバブルが表示されていますね。本コンテンツでは地図をズームすることで市区町村レベルに集計されたデータを閲覧することも可能です。

東京都の横の大きなバブルはどうやら長野県だったということが分かります。ここまでは地図上で大まかに場所を特定してきましたがランキング形式で“オーストラリア人は1月日本のどこに来ているのか?”を見ることができます。

数字と5位以下にはマスクを掛けさせていただきましたが、1位:北海道倶知安町、2位:長野県白馬村、3位:長野県野沢温泉村、4位:北海道ニセコ町、そして漸く5位に東京都23区がランクインしました。北海道倶知安町はニセコ町の隣町。いわゆる“ニセコのスノーリゾート”はこの2つの町にまたがっています。そして長野県白馬村、野沢温泉村も同様に有名なスノーリゾート地です。ニュースで報じられておりイメージはしていましたが数字の裏付けがあると説得力がありますね。

「訪日外国人エリア人口分布(モバイル空間統計®)」では、4時と14時の対象エリアにおける訪日外客の分布を把握することができます。なぜ明け方の4時の人の分布を気にするのか不思議に思われる方もいらっしゃるかと思いますが、観光産業におけるデータ分析では常識。宿泊需要の把握に4時、観光・購買需要の把握に14時のデータを見ています。「訪日外国人エリア人口分布(モバイル空間統計®)」では、データ提供元のポリシーで4時と14時の2時間帯を提供していますが、夜遊び需要の把握に夜間の人口分布をみるなど目的に応じて選択すべきものです。

さて、話を戻し上記ランキングは4時と14時の総数ですが、宿泊需要が高いエリアで降順表示にするとランキングに変動が生じます。ここまで読まれていた方は“なるほど!”と言われるエリアです。

自身に関係のあるエリアにはいつ、どの国から観光客訪れているのか、また立寄り型の観光地なのか滞在型の観光地なのかを数字に基づき把握することは、精度の高い観光施策を立てるためにも重要ですね。

色々深堀りしてみたくなりましたか? 是非皆さんも3rd Party Data Gallery On Demandを使ってみてくださいね。

3pdg_inbound

 

 

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