目次 1. FF-Data の概要と利用上の注意 データの概要 データの種類 分析できる内容 利用上の注意 4 2. FF-Data のデータ形式 都道府県間流動表のデータ形式 公表用データベースのデータ形式 貸出用

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3 新たな統計データ FF-Data とは FF-Dataは, 訪日外国人が国内の交通機関 ( 航空, 鉄道, 幹線旅客船, 幹線バス, 乗用車等 ) を利用した際の旅客流動を分析対象に, 平成 26 年 ( 2014 年 ) の航空動態調査と訪日外国人消費動向調査 ( 以下 消費動向調査 という.

住宅宿泊事業の宿泊実績について 令和元年 5 月 16 日観光庁 ( 平成 31 年 2-3 月分及び平成 30 年度累計値 : 住宅宿泊事業者からの定期報告の集計 ) 概要 住宅宿泊事業の宿泊実績について 住宅宿泊事業法第 14 条に基づく住宅宿泊事業者から の定期報告に基づき観光庁において集計

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JNTO

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1. 延べ宿泊者数 宿泊旅行統計調査 ( 平成 28 年 年間値 ( 確定値 )) 平成 2 9 年 6 月 3 0 日観光庁 延べ宿泊者数 ( 全体 ) は 4 億 9,249 万人泊 ( 前年比 -2.3%) であった 日本人延べ宿泊者数は 4 億 2,310 万人泊 ( 前年比 -3.5%)

 

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共通基準による観光入込客統計 ~ 共通基準に基づき 平成 22 年 月期調査を実施した 39 都府県分がまとまりました~ 平成 23 年 10 月 31 日観光庁 各都道府県では 平成 22 年 4 月より順次 観光入込客統計に関する共通基準 を導入し 信頼 性の高い観光入込客統計調査を

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参考資料 瀬戸内エリアの観光関連指標 ( 未定稿 ) 1. 来訪意向度について 2. 観光入込客数について 3. 延宿泊者数について 4. 観光消費額について 一部データ集計中 データ分析中のため未定稿 年 7 月 1 日公表

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22. 都道府県別の結果及び評価結果一覧 ( 大腸がん検診 集団検診 ) 13 都道府県用チェックリストの遵守状況大腸がん部会の活動状況 (: 実施済 : 今後実施予定はある : 実施しない : 評価対象外 ) (61 項目中 ) 大腸がん部会の開催 がん部会による 北海道 22 C D 青森県 2

通話品質 KDDI(au) N 満足やや満足 ソフトバンクモバイル N 満足やや満足 全体 21, 全体 18, 全体 15, NTTドコモ

1 万人泊で前年同期比は.6% 増 新潟県が 873 万人泊で同.6% 増 長野県が 1,567 万人泊で同 1.1% 増 富山県が 37 万人泊で同 4.8% 増 石川県が 713 万人泊で同.% 減であった なお 全国は 41,796 万人泊で同 1.1% 増であった () 1~1 月の管内の外

[ 海外修学旅行 ( 公私立高等学校 ) ] 地方 九 州 都道府県 公立高等学校 私立高等学校 対象 実施状況 対象 実施状況 校数 生徒数 校数 件数 生徒数 実施率参加率 校数 生徒数 校数 件数 生徒数 実施率参加率 校数 件数 生徒数 福岡 7 6, , ,

2017 年訪日外客数 ( 総数 ) 出典 : 日本政府観光局 (JNTO) 総数 2,295, ,035, ,205, ,578, ,294, ,346, ,681, ,477

平成 23 年航空輸送統計 ( 暦年 ) の概況について 平成 2 4 年 3 月 2 8 日国土交通省総合政策局情報政策本部情報政策課交通統計室担当 : 川口 (28742) ( 要旨 ) 1. 国内定期航空輸送実績 平成 23 年 (1 月 ~12 月 ) における国内定期航空輸送の旅客数は 7

関西の観光統計について ~2018 年 1 月 ( 確定値 ) 及び 2 月 ( 速報値 )~ ( 万人泊 ) 法務省出入国管理統計及び観光庁の宿泊統計調査に基づき 1 月分の近畿運輸局管内 (2 府 4 県 ) の集計結果を取りまとめました 2018 年 1 月の関西への外国人入国者数 ( 確定値

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札幌 ( 千歳 ) 沖縄 東京 ( 羽田 ) ,500 ~ 28,500 43,300 ~ 43,300 57,400 ~ 66,100 札幌 ( 千歳 ) 沖縄 東京 ( 羽田 ) ,700 ~ 29,300 43,300 ~ 43,300 57,400 ~

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福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,000 ~ 41,200 40,500 ~ 40,500 51,800 ~ 54,300 福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,000 ~ 41,300 40,500 ~ 40,500 51,800 ~

MRIニュース | 観光統計ぷらっとふぉーむ 記者発表資料


東京 ( 羽田 )- 大阪 ( 関西 ) 東京 ( 羽田 ) 発 ,500 53% 10,500-10,500 10, ,000 51% 11,000-11,000 11, ,000 51% 11,000-11,000 11,

東京 ( 羽田 )- 大阪 ( 関西 ) 東京 ( 羽田 ) 発 ,500 49% 11,500-11,500 11, ,200 50% 11,200-11,200 11, ,000 47% 12,000-12,000 12,

東京 ( 羽田 )- 大阪 ( 伊丹 ) 東京 ( 羽田 ) 発 961 8,800 61% 土 :9000 円 13 9,500 58% 土 :10000 円 15 10,500 53% 日 :9700 円 土 :11000 円 17 11,500 49% 日 :9700 円 19 10,500

福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,400 ~ 35,900 40,500 ~ 40,500 51,800 ~ 51,800 福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,400 ~ 35,900 40,500 ~ 40,500 51,800 ~

2 受入施設別献血量 ( 推計値 ) ブロ都ック道府県 合計 全国血液センター献血者数速報 (Ⅰ) 血液センター 平成 30 年 12 月分 L % L % 日 L L % 日 L L % 台 L L % 台 L 8, ,768


1.鑑 九州の入国者数の推移Ver.2

< ( 平成 29 年 9 月分 )> 2010 年平均 =100 ブロック別 北海道地方 東北地方

福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,300 ~ 35,900 40,500 ~ 40,500 51,800 ~ 51,800 福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,000 ~ 35,900 40,500 ~ 40,500 51,800 ~

東京 ( 羽田 )- 大阪 ( 関西 ) 東京 ( 羽田 ) 発 00:00 08: :25 10,500 53% 10,500 08: :15 11,000 51% 11, :15 11,000 51% 11,000 15:

平成 22 年第 2 四半期エイズ発生動向 ( 平成 22(2010) 年 3 月 29 日 ~ 平成 22(2010) 年 6 月 27 日 ) 平成 22 年 8 月 13 日 厚生労働省エイズ動向委員会

福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,300 ~ 36,000 40,500 ~ 40,500 51,800 ~ 51,800 福岡 札幌 ( 千歳 ) 東京 ( 羽田 ) ,700 ~ 36,400 40,500 ~ 40,500 51,800 ~ 5

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1 1 A % % 税負 300 担額

平成28年版高齢社会白書(概要版)

統計トピックスNo.120 我が国のこどもの数―「こどもの日」にちなんで―

N ews Release 主な市場の動向 ( 対前年同月比 :2016 年 12 月との比較 対前年比 :2016 年間との比較 ) 韓国 対前年同月比 +31.3% 対前年比 +58.4% LCC の新規就航や増便等により個人旅行を中心に引き続き増加 対前年同月比 対前年比ともに大幅な伸びとなっ

台湾144 香港 来日回数 5 回目以上 が他の国 地域と比較して多い (42.9%) 同行者 家族 親族 が他の国 地域と比較して多い (38.7%) 観光 レジャー 目的での来訪が多い(79.1%) パッケージツアー での来訪が多い(46.0%) 旅行会社で申し込んだ 割合が他の国 地域と比較し

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ANA SUPER VALUE SALE 一覧 12 月 3 日 ( 月 ) 札幌 ( 千歳 ) 沖縄 , 月 3 日 ( 月 ) 沖縄 高松 , 月 3 日 ( 月 ) 松山 沖縄 , 月 3 日 ( 月 ) 沖縄 札幌 (

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「北海道における外国人観光客の消費動向と今後の誘致の課題」

地域医療ビッグデータに触ってみよう ほぼハンズオンマニュアル

共同住宅の空き家について分析-平成25年住宅・土地統計調査(速報集計結果)からの推計-

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東京 ( 羽田 )- 沖縄 東京 ( 羽田 ) 発 大阪 ( 神戸 ) ,100 31% 福岡 ,100 39% 鹿児島 ,100 40% 宮崎 ,100 40% 熊本 ,100 39%

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Contents 1 Section Chapter Part Part Chapter Part1 9 Part2 12 Part3 14 Part4 16 Chapter Part1 17 Par

別紙 (1) 特割 A 運賃 (2014 年 6 月 1 日 ~6 月 30 日ご搭乗分 ) 割引率は片道運賃 ( 通常 ) より算出 路線 出発 便名 月 ~ 日曜日 備考 運賃額 割引率 名古屋 ( 中部 )- 福岡 名古屋 ( 中部 ) 発 ,500 33% 金 :17800 円

5. 観光マップ < 国内 > 目的地分析 From-to 分析 ( 宿泊者 ) 宿泊施設 < 外国人 > 外国人訪問分析 外国人滞在分析 外国人メッシュ 外国人入出国空港分析 外国人移動相

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休日表 1 OD 表 ( 空港間純流動 ) 2-1

レビューの雛型(ワード)

1. 社会福祉法人経営動向調査 ( 平成 30 年 ) の概要 目的 社会福祉法人と特別養護老人ホームの現場の実感を調査し 運営実態を明らかにすることで 社会福祉法人の経営や社会福祉政策の適切な運営に寄与する 対象 回答状況 対 象 特別養護老人ホームを運営する社会福祉法人 489 法人 (WAM

別紙 (2) 特割 A 運賃 (2014 年 3 月 7 日 ~3 月 13 日ご搭乗分 ) 割引率は片道運賃 ( ピーク ) より算出 東京 ( 羽田 )- 福岡 東京 ( 羽田 ) 発 ,500 11% ,500 11% ,500 11% ,5

厚生労働科学研究費補助金 (地域健康危機管理研究事業)

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平成 27 年の救急出動件数等 ( 速報 ) 消防庁

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第 40 回 看護総合 2009 年 平成 21 年 2009/7/18-19 京都府京都市 2009 年 2010 年 精神看護 2009/7/23-24 島根県松江市 2009 年 2010 年 母性看護 2009/8/6-7 佐賀県佐賀市 2009 年 2010 年 看護教育 2009/8/2

Contents Section Chapter Part Part2 18 Chapter Part1 20 Part2 21 Part3 22 Chapter Part Part2

2. 平成 29 年奈良市の観光の状況 (1) 全国の概況観光庁の 旅行 観光消費動向調査 によると 平成 29 年の国内宿泊旅行者数は 3 億 2,346 万人で前年比 0.7% 減 国内日帰り旅行者数は 3 億 2,373 万人で前年比 2.6% 増となりました 景気回復が続く中 旅行者数は全体

6 月 5 日 ( 火 ) 石垣 東京 ( 羽田 ) 90 9, % 6 月 5 日 ( 火 ) 大阪 ( 神戸 ) 沖縄 , % 6 月 5 日 ( 火 ) 沖縄 大阪 ( 神戸 ) , % 6 月 5 日 ( 火 ) 名古屋 (

宮崎発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 52,700 26,350 26,750 札幌 ( 新千歳 ) 鹿児島 札幌 ( 新千歳 ) 発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 58,300 29,150 29,750 鹿児島発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 58,300 29,150 29,

平成 24 年度職場体験 インターンシップ実施状況等調査 ( 平成 25 年 3 月現在 ) 国立教育政策研究所生徒指導 進路指導研究センター Ⅰ 公立中学校における職場体験の実施状況等調査 ( 集計結果 ) ( ) は 23 年度の数値 1 職場体験の実施状況について ( 平成 24 年度調査時点

花巻発 大阪 ( 伊丹 ) JAL JAL 39,700 福岡 秋田 福岡発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 34,900 大阪 ( 伊丹 ) JAL JAL 34,900 秋田発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 34,900 大阪 ( 伊丹 ) JAL JAL 34,900 福岡 山形 福

平成 26 年 3 月 28 日 消防庁 平成 25 年の救急出動件数等 ( 速報 ) の公表 平成 25 年における救急出動件数等の速報を取りまとめましたので公表します 救急出動件数 搬送人員とも過去最多を記録 平成 25 年中の救急自動車による救急出動件数は 591 万 5,956 件 ( 対前

景況レポート-表

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平成 26 年の救急出動件数等 ( 速報 ) 消防庁

平成 27 年 2 月から適用する公共工事設計労務単価 1 公共工事設計労務単価は 公共工事の工事費の積算に用いるためのものであり 下請契約等における労務単価や雇用契約における労働者への支払い賃金を拘束するものではない 2 本単価は 所定労働時間内 8 時間当たりの単価である 3 時間外 休日及び深

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平成29年3月高等学校卒業者の就職状況(平成29年3月末現在)に関する調査について

都道府県ごとの健康保険料率 ( 平成 30 年 ) 基本保険料率 / 特定保険料率の合算料率 都道府県 料率 都道府県 料率 都道府県 料率 都道府県 料率 北海道 東京 滋賀 香川 青森 神奈川 京都

N_①公表資料2017

札幌 ( 新千歳 ) 岡山 札幌 ( 新千歳 ) 発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 27,700 岡山発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 26,200 札幌 ( 新千歳 ) 広島 札幌 ( 新千歳 ) 発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 27,700 広島発 東京 ( 羽田 ) JAL

調査実施概況 小学校 ( 都道府県 ( 指定都市除く )) 教育委員会数 ( 1) 学校数児童数 ( 2) 全体 実施数 調査対象者在籍学校数 実施数国語 A 国語 B 主体的 対話的で深い学びに関する状況 ( 3) 算数 A 算数 B 質問紙 平均正答率 13~15 問 国語

訪日外国人消費動向調査 1 韓国 訪日外客数 7,140,165 2,456,165 人 ( 前年比 増 シェア ) 1 人当たり旅行支出 80,529 71,795円 / 人 平均泊数 泊 旅行消費額 5,126 1,978 ( 億円シェア (

年齢 年齢 1. 柏 2. 名古屋 3. G 大阪 4. 仙台 5. 横浜 FM 6. 鹿島 -19 歳 0 0.0% 0 0.0% 2 2.7% 1 1.4% 3 4.0% 3 4.6% 歳 4 5.0% 5 6.7% 7 9.6% 2 2.7% 2 2.7% % 25-2

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平成17年3月24日

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住宅着工統計による再建築状況の概要 ( 平成 1 9 年度分 ) 国土交通省総合政策局情報安全 調査課建設統計室 平成 20 年 11 月 5 日公表 [ 問い合わせ先 ] 担当下岡 ( 課長補佐 ) 遠藤( 建築統計係長 ) 中村 TEL ( 代表 ) 内線

関東 優良産廃処理業者認定制度で優良認定を受けている許可証 組合員都道府県 許可地域組合員名所在地 茨城県 黒沢産業 ( 株 ) 茨城県 関 茨城県 茨城県 ( 株 ) マツミ ジャパン 茨城県 茨城県 ( 株 ) 国分商会 埼玉県

2016 年 日ご搭乗分 (2016 年 6 月 29 日更新 ) 花巻発 大阪 ( 伊丹 ) JAL JAL 45,500 22,750 26,850 福岡 秋田 福岡発 東京 ( 羽田 ) JAL JAL 43,500 21,750 25,650 大阪 ( 伊丹 ) JAL JAL 43,500

表 3 の総人口を 100 としたときの指数でみた総人口 順位 全国 94.2 全国 沖縄県 沖縄県 東京都 東京都 神奈川県 99.6 滋賀県 愛知県 99.2 愛知県 滋賀県 神奈川

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○ 第1~8表、図1~4(平成25年度公立学校教員採用選考試験の実施状況について)

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調査概要 1. 調査の方法 : 株式会社ネオマーケティングが運営するアンケートサイト アイリサーチ のシステムを利用した WEB アンケート方式で実施 2. 調査の対象 : アイリサーチ登録モニターのうち 全国の男女 20 歳 ~59 歳を対象に実施 3. 有効回答数 :4230 人 (47 各都道

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訪日外国人流動データ FF-Data ~Flow of Foreigners - Data~ FF-Data( 訪日外国人流動データ ) 利用の手引き 平成 29 年 10 月

目次 1. FF-Data の概要と利用上の注意 2 1.1 データの概要 2 1.2 データの種類 4 1.3 分析できる内容 4 1.4 利用上の注意 4 2. FF-Data のデータ形式 6 2.1 都道府県間流動表のデータ形式 6 2.2 公表用データベースのデータ形式 7 2.3 貸出用データベースのデータ形式 8 3. データの利用例の作成方法 9 4. よくある質問 用語集 17 4.1 よくある質問 17 4.2 用語集 18 1

1. FF-Data( 訪日外国人流動データ ) の概要と利用上の注意 1.1 データの概要 1) データ作成の背景国土交通省総合政策局では 平成 17 年度の第 4 回全国幹線旅客純流動調査以降 国際航空旅客動態調査の結果を利用し 訪日外国人旅行者の秋期 1 週間の国内流動表を作成 公表していました しかしながら 同表では季節による変動や年間を通しての国内流動の把握は困難という難点がありました そこで 複数の既存統計調査結果を活用することで より精度の高い訪日外国人の国内流動の把握が可能となる統計データ FF-Data(Flow of Foreigners-Data, エフエフデータ ) を作成し 平成 29 年 1 月に 2014 年分のデータを初めて公表しました 2) FF-Data とは FF-Data は 訪日外国人を対象に 国際航空旅客動態調査と訪日外国人消費動向調査で得られたサンプル情報を元に拡大処理を施すことで作成しています FF-Data では流動量の年間 ( 四半期別 ) での分析や 流動と国籍など各属性の情報とを組み合わせた分析 ( クロス分析 ) そして二地点間の流動のみならず入国から出国までの一連の流動の分析も可能となっています 3) データ作成手順の詳細 FF-Data の作成は 以下の手順により進めました まず 作成に必要となる訪日外国人の 国内訪問地 出入国空海港 国籍 目的 利用交通機関 等を全国規模で収集している既存の統計調査としては 前述の国際航空旅客動態調査と訪日外国人消費動向調査があります ( 利用交通機関 は国際航空旅客動態調査のみ ) 両調査は訪日外国人に対して出国空海港で聞き取り調査を実施しており 調査対象者の国内訪問地の訪問順の情報や属性情報等の共通する調査項目が存在しています さらに 日本から出国する外国人の数は 法務省の出入国管理統計により出国空海港別 国籍別 月別に把握することが可能です そこで これら3つの統計情報を活用して FF-Data を作成することとしました 具体的には主に以下の a)~d) の処理を行いました a) 国際航空旅客動態調査及び訪日外国人消費動向調査のサンプルデータの集計前述の通り 両調査には調査方法や調査内容に共通する項目が存在するため 両調査で得られた統計データの分布等の差異を検証した上で サンプルを合算して FF-Data の作成に用いました これにより 4 万を超えるサンプル数を用いてデータ作成を行うことが可能となりました 2

b) 拡大係数の設定拡大係数とは 得られたサンプル情報から全数を推計するための係数のことです FF- Dataでは 出入国管理統計で把握されている出国空海港別国籍別四半期別の出国者数を 国際航空旅客動態調査と訪日外国人消費動向調査で得られた同セグメントのサンプル数で除して四半期毎の拡大係数を算出することを基本としました そのため 流動量の年間値を集計する際は 4つの四半期拡大係数を合計することで算出できる形となっています ただし 国際航空旅客動態調査のみで調査対象となっている出国空港については サンプルが第 3 四半期 第 4 四半期しか存在せず 四半期拡大係数を合計することでの年間値の集計は不適切であると考えられるため 出国空海港別国籍別で年間の出国者数を同セグメントのサンプル数で除して年間拡大係数を別途作成しました c) トリップの分割国際航空旅客動態調査及び訪日外国人消費動向調査では 調査票の様式が国内訪問地を訪問順に記載する形となっているため そこから作成される原データでは 1 サンプル毎に入国空海港から国内訪問地 出国空海港までの一連のトリップチェーンとして情報が集計整理されています しかし 国内訪問地間の流動表作成にあたっては 二地点間の流動を示すトリップ毎にデータが整理されている方が集計しやすいため 一連のトリップチェーンを二地点間のトリップ単位に個々に分割してデータを整理しました また 二地点間の流動だけでなく周遊に関する分析も可能とすべく 分割したトリップを一連のトリップチェーンに復元してトリップの順番を判別可能とするために 各サンプルに対してサンプル ID と各トリップに対して流動順にトリップ Noを付与しました d) 交通機関分担率の付与国内訪問地間の移動の際の利用交通機関情報については 国際航空旅客動態調査では取得していますが 訪日外国人消費動向調査では取得しておりません そのため FF-Data では国際航空旅客動態調査で取得した OD(Origin Destination; 起点から終点 ) 別の交通機関分担率を全データに適用しました なお サンプル数の関係で 国籍別での設定が困難であったため 全国籍共通の交通機関分担率としています 4) その他 a) 調査対象範囲 外国人正規入国者 b) 地域等の区分地域 :47 都道府県 + 不明空海港 : 個別空海港方面 :26 か国 地域 + 無国籍 3

観光庁の VJ 事業対象市場の 20ヵ国は 国単位 ( 韓国 台湾 香港 中国 タイ シンガポール マレーシア インドネシア フィリピン ベトナム インド 英国 ドイツ フランス ロシア イタリア スペイン 米国 カナダ オーストラリア ) その他の国 地域は 6つの地域区分 ( 出入国管理統計のアジア ヨーロッパ アフリカ 北アメリカ 南アメリカ オセアニア )) 無国籍は出入国管理統計の国籍区分で 26か国 地域に分類できない国籍交通機関 :8 区分 ( バス 鉄道 タクシー レンタカー その他の乗用車 国内線飛行機 その他 不明 ) 目的 :8 区分 ( 観光 レジャー 家族 知人の訪問 業務 研修 学会等 留学 乗り継ぎ その他 不明 ) 1.2 データの種類都道府県間流動表 ( 国籍別 交通機関別 ) 公表用データベース ( 国籍 交通機関 目的 出国空海港 発着都道府県別流動量 ) 貸出用データベース 周遊ルート 宿泊数等が分析可能 ( 利用希望者に貸与 ) 1.3 分析できる内容都道府県間流動量 都道府県別入込客数移動の際の利用交通機関周遊ルート 泊数訪日外国人属性 ( 国籍 目的 来訪回数 旅行手配方法 ( 団体 / 個人 ) 出国空海港 ) 1.4 利用上の注意国際航空旅客動態調査 訪日外国人消費動向調査は いずれも国内訪問地の情報の記 入がアンケート回答者の主観に委ねられているため 特に都市内あるいは都道府県 内等の短距離の流動が十分に把握できていない可能性がある点にご注意願います 例えば 1 回の旅行で ある都道府県を 2 回訪問した場合は 都道府県間流動表では その都道府県を 2 回訪問したこととして集計しています そのため 都道府県別の入 込客数を都道府県間流動表から集計する際には 同じ人を複数回カウントしている 点にご注意願います 貸出用データベースのみ 国際航空旅客動態調査 訪日外国人消費動向調査は いずれもサンプル調査であるため 以下の可能性がある点にご注意願います 周遊ルートの分析に関して ルートによってはサンプル数が不十分であること 4

宿泊の分析に関して 国籍 訪問都道府県によっては宿泊数が極端に長く 拡大 係数が大きなサンプルが存在すること 5

2. FF-Data のデータ形式 2.1 都道府県間流動表のデータ形式都道府県間流動表は 訪日外国人の年間の国内での移動を OD 表の形で整理したデータです OD 表は 入国空海港から最初の国内訪問地 国内訪問地間 最後の国内訪問地から出国空海港 の年間の流動が示されております 2 地点間の移動に着目しているため 入国空海港 出国空海港間の流動は集計の対象外としております OD 表は 国籍別と交通機関別の 2 種類がありますが データ作成上の課題 (P3 交通機関分担率の付与を参照 ) から国籍別交通機関別の OD 表は作成しておりません なお 本データは サンプルに付与された拡大係数を都道府県 出入国空海港単位で集約して OD 表に整理したデータです 国内訪問地 ( 目的地 ) 出国空海港 東沖博そ 1 13 47 99 101 201 900 999 北 不 訪 成 不 海道 京都 縄県 明 問地小 田空港 多港 の他 明 計 空海港小計 合計 国内訪問地(出発 1 北海道 C 13 東京都 B 国内訪問地間 47 沖縄県 99 不明 最後の国内訪問地 出国空海港 訪問地小計 101 成田空港 A - - - - - - 入国空海港 地) - - - - - - 201 博多港 入国空海港 - - - - - - - - - 対象外 - - - 900 その他 最初の国内訪問地 - - - - - - 999 不明 合計 空海港小計 - - - - - - 6

2.2 公表用データベースのデータ形式 公表用データベースは 訪日外国人の属性別 四半期別 交通機関別に国内での移動を データベースの形で整理したデータです 公表用データベースでは 入国空海港から最初の国内訪問地 国内訪問地間 最 後の国内訪問地から出国空海港 の四半期別及び年間の交通機関別流動量が示されてお ります また 訪日外国人の属性は 国籍 旅行目的別となっております なお 本データは サンプルに付与された拡大係数を国籍別 旅行目的別 都道府県 出入国空海港単位で集約して 2 地点間の流動として整理したデータです 出国港 国籍 旅行目的 出発地 目的地 コード 名称 コード 名称 コード 名称 種別 コード 名称 種別 コード 名称 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 01 訪問地 1 北海道 01 訪問地 1 北海道 交通機関 訪日外国人流動量 ( 人 ) コード 名称 第 1 四半期 第 2 四半期 第 3 四半期 第 4 四半期 年間 1 バス 194 194 2 鉄道 52 52 3 タクシー ハイヤー 4 4 4 レンタカー 28 28 5 その他の乗用車 1 1 6 国内線飛行機 1 1 7 その他 1 1 7

2.3 貸出用データベースのデータ形式貸出用データベースでは ホームページで公表しているデータベースの元データであるサンプルベースのデータです 以下のサンプル情報が含まれております サンプル別の拡大係数 ( 公表しているデータは拡大係数を集計したデータ ) サンプルの周遊ルート ( トリップチェーン ) が分析できるトリップ単位での情報サンプルの旅行手配方法 ( 団体 / 個人 ) 日本への来訪回数 滞在日数 宿泊数旅行手配方法 日本への来訪回数は 2015 年以降のデータから項目として追加なお 貸出用データベースの集計には 表計算ソフト (Excel 等 ) の関数や分析ツールの基礎知識等が必要になる場合があります (2014 年 ) サンプル ID トリップ No トリップ数 出国港国籍旅行目的出発地目的地 コード名称コード名称コード名称種別コード名称種別コード名称 1 1 2 101 成田空港 18 米国 3 業務 02 入国港 999 不明空海港 01 訪問地 14 神奈川県 2 1 3 101 成田空港 18 米国 4 研修 学会等 02 入国港 101 成田空港 01 訪問地 13 東京都 2 2 3 101 成田空港 18 米国 4 研修 学会等 01 訪問地 13 東京都 01 訪問地 12 千葉県 3 1 2 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 02 入国港 101 成田空港 01 訪問地 13 東京都 4 1 2 101 成田空港 4 中国 2 家族 知人の訪問 02 入国港 999 不明空海港 01 訪問地 13 東京都 5 1 7 101 成田空港 4 中国 2 家族 知人の訪問 02 入国港 102 関西空港 01 訪問地 27 大阪府 5 2 7 101 成田空港 4 中国 2 家族 知人の訪問 01 訪問地 27 大阪府 01 訪問地 26 京都府 滞在日数 宿泊数 期間 01 バス 02 鉄道 (2015 年 ~2016 年 ) 03タクシー ハイヤー 交通機関別四半期拡大係数 04 レンタカー 05その他 06 国内線 07その他 99 不明 01バス 02 鉄道の乗用車飛行機 03タクシー ハイヤー 交通機関別年間拡大係数 04 レンタカー 05その他 06 国内線 07その他 99 不明の乗用車飛行機 1 0 07-09 月期 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 222 4 2 07-09 月期 222 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 4 1 07-09 月期 222 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 4 3 07-09 月期 0 302 0 0 0 0 0 0 0 302 0 0 0 0 0 0 1 0 07-09 月期 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 0 560 21 4 07-09 月期 560 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 0 21 5 07-09 月期 0 560 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 サンプル ID トリップ No トリップ数 出国港国籍旅行目的 旅行手配方法 コード名称コード名称コード名称コード名称 日本への来訪回数 1 1 2 101 成田空港 18 米国 3 業務 2 個人旅行 1 2 1 3 101 成田空港 18 米国 4 研修 学会等 2 個人旅行 2 2 2 3 101 成田空港 18 米国 4 研修 学会等 2 個人旅行 2 3 1 2 101 成田空港 1 韓国 1 観光 レジャー 2 個人旅行 3 4 1 2 101 成田空港 4 中国 2 家族 知人の訪問 2 個人旅行 4 5 1 7 101 成田空港 4 中国 2 家族 知人の訪問 2 個人旅行 5 5 2 7 101 成田空港 4 中国 2 家族 知人の訪問 2 個人旅行 5 出発地 目的地 種別コード名称種別コード名称 滞在日数 宿泊数 期間 02 入国港 999 不明空海港 01 訪問地 14 神奈川県 1 0 07-09 月期 02 入国港 101 成田空港 01 訪問地 13 東京都 4 2 07-09 月期 01 訪問地 13 東京都 01 訪問地 12 千葉県 4 1 07-09 月期 02 入国港 101 成田空港 01 訪問地 13 東京都 4 3 07-09 月期 02 入国港 999 不明空海港 01 訪問地 13 東京都 1 0 07-09 月期 02 入国港 102 関西空港 01 訪問地 27 大阪府 21 4 07-09 月期 01 訪問地 27 大阪府 01 訪問地 26 京都府 21 5 07-09 月期 01 バス 02 鉄道 03タクシー ハイヤー 交通機関別四半期拡大係数 04 レンタカー 05その他 06 国内線 07その他 99 不明 01バス 02 鉄道の乗用車飛行機 03タクシー ハイヤー 交通機関別年間拡大係数 04 レンタカー 05その他 06 国内線 07その他 99 不明の乗用車飛行機 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 222 222 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 222 0 0 0 0 0 0 0 0 302 0 0 0 0 0 0 0 302 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 0 560 560 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 0 560 0 0 0 0 0 0 緑網掛けは貸出用データベースにのみ付与されている情報 8

3. データの利用例の作成方法 ホームページで公表している データ概要と利用例 (FF-Data(2014~2016 年 ) を利用 ) の分析例の作成方法を以下に示しました (1) 分析例 1 都道府県間年間流動量ランキング作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 出発地と目的地の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 訪日外国人流動量 ( 年間 ) で降順に並べ替えを行う 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 国籍別 OD 表の全国籍 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 国内訪問地 ( 出発地 ) 及び入国空海港が対象都道府県である行を抽出する 3 国内訪問地 ( 目的地 ) 及び出国空海港が対象都道府県である列を抽出する 4 2と3を都道府県の組合せで集計する (2) 分析例 2 特定の県への近隣県からの流動分析 ( 富山県の例 1) 分析例 4 特定の県への近隣県からの流動分析 ( 広島県の例 1) 作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 出発地と目的地と交通機関の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 対象とする都道府県を抽出する 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 交通機関別 OD 表の交通機関別 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 9

1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 国内訪問地 ( 出発地 ) 及び入国空海港が対象都道府県である行を抽出する 3 国内訪問地 ( 目的地 ) 及び出国空海港が対象都道府県である列を抽出する 4 交通機関別に2と3を都道府県の組合せで集計する (3) 分析例 3 特定の県への近隣県からの流動分析 ( 富山県の例 2) 分析例 5 特定の県への近隣県からの流動分析 ( 広島県の例 2) 作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 出発地と目的地と国籍の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 対象とする都道府県を抽出する 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 国籍別 OD 表の国籍別 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 国内訪問地 ( 出発地 ) 及び入国空海港が対象都道府県である行を抽出する 3 国内訪問地 ( 目的地 ) 及び出国空海港が対象都道府県である列を抽出する 4 国籍別に2と3を都道府県の組合せで集計する (4) 分析例 6 国籍別都道府県年間入込客数ランキング作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 目的地と国籍の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 2 国籍別に訪日外国人流動量 ( 年間 ) で降順に並べ替えを行う 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 国籍別 OD 表の国籍別 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 国籍別に国内訪問地 ( 目的地 ) が対象都道府県である列を抽出する 2 国籍別に1を集計する 10

(5) 分析例 7 運輸局ブロック別四半期別入込客数利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 目的地を運輸局ブロック名に置き換える 2 目的地で 訪日外国人流動量 ( 四半期 ) を集計する (6) 分析例 8 運輸局ブロック別四半期別国籍別入込客シェア利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 目的地を運輸局ブロック名に置き換える 2 目的地と国籍の組合せで 訪日外国人流動量 ( 四半期 ) を集計する 3 運輸局別に国籍の構成率を算出する (7) 分析例 9 運輸局ブロック別交通機関分担率作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 訪問地間手順 : 1 出発地と目的地を運輸局ブロック名に置き換える 2 運輸局内の流動を抽出する 3 出発地と目的地と交通機関の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 4 運輸局別に交通機関の構成率を算出する 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 交通機関別 OD 表の交通機関別 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港を運輸局ブロック名に置き換える 2 国内訪問地 ( 出発地 ) 及び入国空海港が対象ブロックである行を抽出する 3 国内訪問地 ( 目的地 ) 及び出国空海港が対象ブロックである列を抽出する 4 交通機関別に2と3をブロックの組合せで集計する (8) 分析例 10 首都圏 - 中国 ( 広島 岡山 ) 間旅行者の経由地を含む流動分析 利用データ : 貸出用データベース 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 11

手順 : 1 サンプル ID 別に目的地を集計し 対象地域の両方 ( 東京と広島または岡山 ) を訪問しているデータを抽出する 2 出発地と目的地を地域ブロックに置き換える 3 出発地と目的地と交通機関の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 4 地域ブロック間別に交通機関の構成率を算出する (9) 分析例 11 都道府県別旅行目的別シェア利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 目的地と旅行目的の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 2 都道府県別に旅行目的の構成率を算出する (10) 分析例 12 国籍別の旅行手配方法 ( 団体 / 個人 ) に関する分析 1) 国籍別旅行手配方法利用データ : 貸出用データベース対象 : インバウンド数手順 : 1 インバウンド数を対象 ( 複数の都道府県を訪問した場合でも一人とカウント ) とするため トリップ No 1 のみを抽出する 2 国籍と旅行手配方法の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 国籍別に旅行手配方法の構成率を算出する 2) 平均訪問県数利用データ : 貸出用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 サンプル ID 別に目的地を集計し 訪問都道府県数を重複がないように集計する 2 国籍別旅行手配方法別に 訪問都道府県数を訪日外国人流動量 ( 年間 ) で加重平均する (11) 分析例 13 国籍別の来訪回数に関する分析 1) 国籍別来訪回数 利用データ : 貸出用データベース 12

対象 : インバウンド数手順 : 1 インバウンド数を対象 ( 複数の都道府県を訪問した場合でも一人とカウント ) とするため トリップ No 1 のみを抽出する 2 国籍と日本への来訪回数の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 国籍別に日本への来訪回数の構成率を算出する 2) 平均訪問県数利用データ : 貸出用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 サンプル ID 別に目的地を集計し 訪問都道府県数を重複がないように集計する 2 国籍別日本への来訪回数別に 訪問都道府県数を訪日外国人流動量 ( 年間 ) で加重平均する (12) 分析例 1415 入国空港からの訪問地に関する分析例 1) 入国空港別訪日外国人旅行者の訪問パターン利用データ : 貸出用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空海港 出発地 目的地を運輸局ブロック名に変換する 2 サンプル ID 別に入国空海港と訪問地 ( 出発地と目的地 ) 出国空海港のパターンを整理する ( ここでは 入国空海港と訪問地 出国空海港が全て同じブロック内か否かでパターンを作成 ) 3 入国空海港と上記のパターン ( 入国空海港と訪問地 出国空海港の関係 ) で訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 2) 成田空港から入国した訪日外国人旅行者の訪問パターン利用データ : 貸出用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 サンプル ID 別に入国空海港を集計し 対象空海港のデータを抽出する 2 出発地と目的地を運輸局に変換する 3 サンプル ID 別に訪問地 ( 出発地と目的地 ) と出国空海港のパターンを整理する 4 上記のパターン ( 訪問地と出国空海港の関係 ) で訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 13

(13) 分析例 16 国籍別都道府県年間入込客数の推移作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 目的地と国籍の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 2 対象とする国籍と目的地を抽出し 時点別に並べる 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 国籍別 OD 表の国籍別 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 国籍別に国内訪問地 ( 目的地 ) が対象都道府県である列を抽出する 2 国籍別に1を集計する 3 時点別に2を集計する (14) 分析例 17 特定地域の入込客数と地域間流動量 ( 九州の例 ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 最後の訪問地 出国空海港手順 : 1 出入国空港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 出発地と目的地の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 対象とする出発都道府県と目的都道府県のペアを抽出する (15) 分析例 18 東京からの流動分析の推移 ( 北陸の例 ) 1) 東京 - 北陸間の流動分析の推移作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間手順 : 1 出国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 出発地と目的地の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 3 対象とする出発都道府県と目的都道府県のペアを抽出する 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 国籍別 OD 表の全国籍 sheet) 対象 : 入国空海港 最初の訪問地 訪問地間 14

手順 : 1 出入国空海港を都道府県名に置き換える ( 参考参照 ) 2 国内訪問地 ( 出発地 ) 及び入国空海港が対象都道府県である行を抽出する 3 国内訪問地 ( 目的地 ) が対象都道府県である列を抽出する 4 2と3を都道府県の組合せで集計する 2) 東京 - 北陸間の交通機関別 国籍別分析作成方法 (ⅰ) 利用データ : 公表用データベース対象 : 訪問地間手順 : 1 出発地と目的地と交通機関と国籍の組合せで 訪日外国人流動量 ( 年間 ) を集計する 2 対象とする出発都道府県と目的都道府県のペアを抽出する 作成方法 (ⅱ) 利用データ : 都道府県間流動表 ( 交通機関別 OD 表の交通機関別 sheet 国籍別 OD 表の国籍別 sheet) 対象 : 訪問地間手順 : 1 国内訪問地 ( 出発地 ) が対象都道府県である行を抽出する 2 国内訪問地 ( 目的地 ) が対象都道府県である列を抽出する 3 2と3を都道府県の組合せで集計する 参考 空海港と都道府県の対応表 港コード 港名 県コード 県名 港コード 港名 県コード 県名 101 成田空港 12 千葉県 119 高松空港 37 香川県 102 関西空港 27 大阪府 120 松山空港 38 愛媛県 103 中部空港 23 愛知県 121 福岡空港 40 福岡県 104 新千歳空港 1 北海道 122 佐賀空港 41 佐賀県 105 旭川空港 1 北海道 123 長崎空港 42 長崎県 106 函館空港 1 北海道 124 熊本空港 43 熊本県 107 青森空港 2 青森県 125 大分空港 44 大分県 108 仙台空港 4 宮城県 126 宮崎空港 45 宮崎県 109 秋田空港 5 秋田県 127 鹿児島空港 46 鹿児島県 110 茨城空港 8 茨城県 128 那覇空港 47 沖縄県 111 羽田空港 13 東京都 129 石垣空港 47 沖縄県 15

112 新潟空港 15 新潟県 130 北九州空港 40 福岡県 113 富山空港 16 富山県 201 博多海港 40 福岡県 114 小松空港 17 石川県 202 下関海港 35 山口県 115 静岡空港 22 静岡県 203 厳原海港 42 長崎県 116 米子空港 31 鳥取県 900 その他空海港 99 不明 117 岡山空港 33 岡山県 999 不明空海港 99 不明 118 広島空港 34 広島県 16

4. よくある質問 用語集 4.1 よくある質問 サンプルはどうやって収集しているのか? 空海港において日本から出国する外国人に対して調査員による聞き取り調査を実施しています 行きと帰りはどのように集計されているのか? 訪問地間の移動については出発地と目的地という考え方はありますが 行きと帰りという概念はありません 本データの訪問地情報の取得方法は 元データとなる 国際航空旅客動態調査 訪日外国人消費動向調査 に記入されている訪問地を都道府県単位に分類した上で集計しています そのため 例えば1 回の旅行で ある都道府県を 2 回訪問したと記入されている場合は 都道府県間流動表ではその都道府県を 2 回訪問したこととして集計しています したがって 都道府県別の入込客数を都道府県間流動表から集計する際には 同じ人を複数回カウントしている点があることにご注意願います OD 表で数値が 0.0 のセルと空欄のセルは何が違うのか? 空欄のセルはその OD 表の分類 ( 国籍 利用交通機関 ) では該当するサンプルが得られ なかった OD であり 0.0 のセルは流動量が 1 人以上 49 人以下の OD です 四半期拡大係数と年間拡大係数が同じ数値のものと違う数値のものがあるのはどういうことか? 訪日外国人消費動向調査 は四半期別に調査を行っていますが 国際航空旅客動態調査 は年に 2 回しか調査を行っていません そのため 訪日外国人消費動向調査 対象空海港は 四半期別の値を合計すれば年間値となりますが 国際航空旅客動態調査 のみ対象空港は 四半期別の値を推計できないため 四半期拡大係数と年間拡大係数が異なります 貸出用データで 滞在日数と宿泊数はどう違うのか? 滞在日数は訪日外国人が日本国内に滞在した日数 宿泊数は訪問地に宿泊した日数を示 しています 17

4.2 用語集 拡大係数 得られたサンプル情報から全数を推計するための係数のことです トリップ 人がある目的をもって ある地点からある地点へ移動する単位をトリップと表しま す トリップチェーン サンプル毎の入国空海港から国内訪問地 出国空海港までの一連のトリップの情報 のことです サンプル毎の周遊を把握することができます OD OD とは 出発地 (O:Origin) と目的地 (D:Destination) の間のことです OD 表 上記の OD を表形式で整理したものです サンプル ID 入手したサンプルに便宜的に ID を付したものです トリップ No あるサンプルが入国から出国までの間に行ったトリップに順番を付したものです トリップ数 サンプル別のトリップの数です 入国後 5 箇所を訪問していた場合トリップ数は 5 になります 18