2014年12月19日

ＳＮＳ等を利用した訪日外国人の意識分析報告書

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目次

1. 訪日外国人のtweet分析 データ条件 ・・・P.3

2. 訪日外国人のtweet 基礎分析 ・・・P.9

1. Ｔｗｅｅｔ数推移 ・・・P.10

2. センチメント推移 ・・・P.11

3. 各国割合 ・・・P.12

4. 男女割合 ・・・P.14

3. 訪日外国人のtweet 詳細分析 ・・・P.15

1. 「場所」に関する単語ランキング ・・・P.16

2. 「食べる」に関する単語ランキング ・・・P.19

3. 「見る」に関する単語ランキング ・・・P.22

4. 「買う」に関する単語ランキング ・・・P.27

5. 「好感」に関する単語ランキング ・・・P.28

4. 訪日外国人モデルケース ・・・P.30

1. モデルケース① マレーシア：男性 ・・・P.30

2. モデルケース② アメリカ：男性 ・・・P.32

3. モデルケース③ アメリカ：男性 ・・・P.34

4. モデルケース④ フィリピン：男性 ・・・P.36

5. まとめ と 来年度以降に向けて ・・・P.38

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１．訪日外国人のtweet分析 データ条件

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１．訪日外国人のtweet分析 データ条件

項目 概要

目的 訪日外国人への有効な観光施策の策定や受入環境の整備への活用を目的とし、日本に興味のある・または日本へ旅行をしている外国人のTwitter上での発言（以降：tweet）から、興味関心を持っていること、要望等について分析を実施する。

分析内容 Tweet数の集計、単語ランキング作成、ＧＰＳ等による行動分析

分析対象者 日本以外に居住している人

分析対象言語 英語 海外分析ツール(※)で言語種別をEN(English)として識別しているTweet

分析対象ツイートデータ

2014年11月1日~11月30日

（※） Sysomos社 HeartBeat 迅速に分析するために、Twitter公認サービスを活用する

本分析は、以下の概要にて実施します。

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１．訪日外国人のtweet分析 データ条件 ~処理概要~

Twitter

Tweetデータ （日本関連）

分析

【分析内容】 Tweet数集計、頻出ワードランキング 、訪日外国人の行動分析

【データ抽出条件①】 日本に関連するTweetを抽出 ⇒詳細な抽出条件はP.6

分析

【分析内容（海外分析ツール）】 国別割合、男女割合、センチメント分析

Tweetデータ （旅行関連）

Tweetデータ （旅行関連）

2万件サンプリング

【データ抽出条件②】 訪日に関連するTweetを抽出 ⇒詳細な抽出条件はP.7

本分析を実施するにあたり、訪日外国人のTweetを３段階で抽出します。（データ抽出条件①②③）

データ抽出条件①②で抽出したデータをもとに、Tweet数・頻出ワード集計、訪日外国人の行動分析を行います。

訪日外国人のプロファイル（国籍、性別）にもとづく分析、センチメント分析（ポジティブ・ネガティブ）は、

データ抽出条件①③で抽出したサンプリングデータ（２万件）に対して実施します。

【データ抽出条件③】 海外分析ツールで分析するため、2万件を対象に旅行に関連するTweetを抽出 ⇒詳細な抽出条件はP.8

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１．訪日外国人のtweet分析 データ条件 ~ Tweet抽出条件①（日本に関連するTweet） ~

主要都市・観光地名

japan

hokkaido

sapporo

niseko

asahikawa

miyagi

aomori

iwate

sendai

akita

yamagata

fukushima

tochigi

gunma

ibaraki

saitama

tokyo

asakusa

shinjuku

shibuya

kanagawa

yokohama

chiba

yamanashi

niigata

fukui

ishikawa

kanazawa

主要都市・観光地名

toyama

nagano

gifu

shizuoka

izu

mie

shiga

kyoto

aichi

nara

wakayama

osaka

hyogo

okayama

hiroshima

shimane

tottori

yamaguchi

kagawa

tokushima

ehime

kochi

fukuoka

saga

oita

nagasaki

kumamoto

miyazaki

kagoshima

主要都市・観光地名

okinawa

yakushima

ogasawara

takayama

fuji

tateyama

haneda

narita

下記、都道府県、主要都市・観光地を含むTweetを日本に関連するTweetとして抽出します。

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１．訪日外国人のtweet分析 データ条件 ~ Tweet抽出条件②（訪日に関連するTweet）~

日本関連のTweetの中には訪日に関連しないTweetも存在するため、訪日に関連するTweetに精度高く絞り込むため、「日本の緯度経度が付与されているTweet」「写真が付与されているTweet」を訪日関連Tweetとして抽出します。

写真付きTweet 日本の緯度経度付きTweet

日本に関連するTweet（前項）

本赤枠範囲が分析対象

8

１．訪日外国人のtweet分析 データ条件 ~ Tweet抽出条件③（訪日に関連するTweet） ~

旅行関連ワード

trip

travel

visit

go

stay

前項Tweet抽出条件②は訪日外国人を精度高く抽出できるが、海外分析ツールで分析する際は本抽出条件を

利用できない（※）ため、下記ワードを旅行関連ワードとして定義し、旅行関連ワードを含むTweetを

分析対象として抽出します。

（※） 海外分析ツールの仕様で、分析対象Tweetを絞り込む際に、ワードによる部分一致しか使えない。

写真やGPSを条件として利用できない。

主要都市・観光地名（P.6）

japan

hokkaido

sapporo

niseko

asahikawa

miyagi

aomori

iwate

sendai

akita

yamagata

fukushima

tochigi

gunma

ibaraki

saitama

tokyo

・・・

× ⇒ 日本の旅行に関するTweet

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２．訪日外国人のtweet 基礎分析

• 訪日外国人のTweetがどの程度存在するか、どの国籍の訪日外国人の発言が多いか、全体傾向を確認

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日本に関するTweet量

２．訪日外国人のtweet 基礎分析 １．Tweet数推移

日本に関するTweet数の推移（データ抽出条件①）と、訪日に関するTweet数の推移（データ抽出条件②）は下記の通り。

１か月で、2.6万人の訪日関連発言を計測することができ、訪日の全体傾向を分析するには十分な量が集計できた。

GPS付きでTweetしている外国人は0.4万人に程度だが、写真付きでTweetしている外国人は2.4万人に及ぶため、

訪日外国人を分析する上で、写真付きの発言を有効利用するべきと考える。

0

50000

100000

150000

200000

日本

に関

する

Tw

eet数

356万Tweet 134万人

訪日に関するTweet量

0

500

1000

1500

2000

訪日

関連

Tw

eet数

5.2万Tweet 2.6万人

GPS付：3900人 写真付：24200人

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２．訪日外国人のtweet 基礎分析 ２．センチメント推移

海外分析ツールにて、 2万Tweetを対象に、センチメント割合（ポジティブ・ネガティブ）を確認した結果、

センチメントが識別されたTweet（1,642件）のうち、67.9%がpositiveな内容のTweetであった。

（センチメントの詳細についてはP28,P29参照）

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２．訪日外国人のtweet 基礎分析 ３．各国割合（1/2）

海外分析ツールにて、 2万Tweetを対象に、日本に関するTweetを発信しているユーザの各国割合を確認した。

2万Tweetのうち、国籍が判明したTweetは6175Tweetであった。

今回、英語Tweetを対象に分析しているため、英語圏の国（アメリカ、イギリス、フィリピン、カナダ、オーストラリア）の割合が

高い結果となった。

また、英語圏の中でもアメリカの比率が高いが、本海外分析ツールが米国仕様のため（※）、米国の識別率が高くなったものと

思われる。

（※）国籍判定は、プロフィールに記載された国名で判定しているが、アメリカについては州名・都市名による国籍判定が行われている等

今後、訪日数上位のアジア諸国の行動傾向を捕捉するには、中国語、韓国語、ヒンディー語、タイ語、マレー語、インドネシア語の抽出が必須と考える。

USA

38%

UK

8%

Philippines

7%

Canada

5%

Australia

5%

Indonesia

5% Singapore

4%

Thailand

3%

Malaysia

3%

India

2%

South Korea

1%

Germany

1%

France

1%

Italy

1%

Hong Kong

1% Other

15%

N=6175Tweet

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２．訪日外国人のtweet 基礎分析 ３．各国割合（2/2）

No. Country Percentage Tweet数 1 USA 0.382 2365 2 UK 0.081 502 3 Philippines 0.071 444 4 Canada 0.052 322 5 Australia 0.05 313 6 Indonesia 0.048 300 7 Singapore 0.038 238 8 Thailand 0.033 208 9 Malaysia 0.026 165

10 India 0.02 129 11 South Korea 0.014 89 12 Germany 0.012 78 13 France 0.011 71 14 Italy 0.009 57 15 Hong Kong 0.008 50 16 Spain 0.007 45 17 Brazil 0.007 45 18 Netherlands 0.005 34 19 Mexico 0.005 31 20 Pakistan 0.005 31 21 Nigeria 0.004 30 22 New Zealand 0.004 30 23 Ireland 0.004 27 24 China 0.004 25 25 Sweden 0.004 25 26 Belgium 0.004 25 27 Taiwan 0.003 24 28 South Africa 0.003 21 29 Saudi Arabia 0.003 20 30 Colombia 0.003 19 31 UAE 0.003 19 32 Bulgaria 0.002 17 33 Argentina 0.002 17 34 Switzerland 0.002 17 35 Finland 0.002 16 36 Chile 0.002 16 37 Jordan 0.002 16 38 Poland 0.002 16 39 Venezuela 0.002 16 40 Puerto Rico 0.002 15

No. Country Percentage Tweet数 41 Norway 0.002 13 42 Russia 0.001 12 43 Turkey 0.001 11 44 Czech Republic 0.001 11

45 Bosnia and Herzegovina

0.001 10

46 Kenya 0.001 10 47 Egypt 0.001 9 48 Guam 0.001 8 49 Bangladesh 0.001 8 50 Dominican Republic 0.001 8 51 Denmark 0.001 8 52 Portugal 0.001 7 53 Costa Rica 0 6 54 Greece 0 5 55 Iraq 0 5 56 Cambodia 0 5 57 Ecuador 0 5 58 Morocco 0 4 59 Western Sahara 0 4 60 Vietnam 0 4 61 Nepal 0 4 62 Kuwait 0 4 63 Bahrain 0 4 64 Sri Lanka 0 4 65 Myanmar 0 3 66 Qatar 0 3 67 Mongolia 0 3 68 Latvia 0 3 69 Nicaragua 0 3 70 Hungary 0 3 71 Austria 0 3 72 Unknown 0 2 73 Saint Kitts and Nevis 0 2 74 Uruguay 0 2 75 Romania 0 2 76 Laos 0 2 77 Namibia 0 2 78 Côte d'Ivoire 0 2 79 Brunei 0 2 80 Ukraine 0 2

No. Country Percentage Tweet数 81 Tanzania 0 2 82 Bermuda 0 2 83 Ghana 0 2 84 Guatemala 0 2 85 Paraguay 0 2 86 Algeria 0 2 87 Afghanistan 0 1 88 Panama 0 1 89 Peru 0 1 90 Andorra 0 1 91 Oman 0 1 92 Israel 0 1 93 Jamaica 0 1 94 Iran 0 1 95 Croatia 0 1 96 Guinea 0 1 97 Belarus 0 1 98 Mozambique 0 1 99 Lebanon 0 1

100 Iceland 0 1 101 Fiji 0 1 102 Macedonia 0 1 103 Monaco 0 1 104 El Salvador 0 1 105 Botswana 0 1 106 Maldives 0 1 107 San Marino 0 1 108 Cape Verde 0 1 109 Sudan 0 1 110 Zimbabwe 0 1 111 Armenia 0 1 112 Swaziland 0 1 113 Libya 0 1

N=6175Tweet

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２．訪日外国人のtweet 基礎分析 ４．男女割合

日本に関するTweetを発信しているユーザの男女割合は下記の通り。

男性の割合が若干多く、54%程度であった。

法務省発表の出入国管理統計年報「国籍・地域別 入国外国人の年齢及び男女別」と比較すると、

男性に偏りがある結果となった。

Twitter上での男女割合 法務省発表の男女割合(2013年)

3,454名 2,907名

54% 46%

5,617,034名 5,638,187名

50% 50%

出典)法務省 出入国管理統計統計表 出入（帰）国者数 2013年 国籍・地域別 入国外国人の年齢及び男女別

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析

• 訪日関連Tweetを対象に、「場所」「食べる」「見る」「買う」「好感」の軸で、頻出ワードを集計

• 訪日外国人の行動傾向が頻出ワードとして現れるかを確認

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 １．「場所」に関する単語ランキング

場所に関する頻出単語は下記の通り。

都道府県別では、東京、京都、大阪、沖縄、北海道の順で話題が多く、都市別では、渋谷、横浜、新宿、札幌、名古屋の話題が多い。訪日外国人の行動傾向が単語ランキングから見て取れる結果となった。

その他、ディズニーランドやディズニーシーといったテーマパーク（赤字箇所）に関する話題が多い。

Tweet数 単語

10662 Tokyo

1817 Kyoto

831 Osaka

636 Okinawa

425 Hokkaido

416 Fukuoka

292 Hiroshima

288 Nara

157 Kochi

120 akita

118 Miyagi

88 Nagano

86 Niigata

77 Chiba

66 Okayama

62 Fukushima

61 Kumamoto

Tweet数 単語

20812 Japan

548 Airport

197 Asia

194 Korea

163 Nippon

158 China

157 London

119 Usa

119 Disneyland

100 Nyc

96 Singapore

91 Thailand

86 Australia

79 Disneysea

77 Indonesia

75 Canada

68 Philippines

68 India

65 France

59 Nihon

Tweet数 単語

1213 Shibuya

408 Yokohama

381 Shinjuku

356 Sapporo

226 Nagoya

180 Narita

178 Sendai

166 Roppongi

165 Ginza

145 Asakusa

137 Harajuku

129 Kobe

126 Akihabara

90 Haneda

80 Hakone

79 Niseko

65 Odaiba

61 Ueno

61 Arashiyama

都道府県 都市 その他

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 １．「場所」に関する単語ランキング

都市別で出現頻度が一番高かった渋谷に関しては、スクランブル交差点、ハチ公に関する話題が多かった。

各メディアで世界最大の交差点として取り上げられたことで、スクランブル交差点自体が観光名所化しており、

実際に訪日外国人の発言からもその傾向が読み取れた。

スクランブル交差点

スクランブル交差点

ハチ公像

ハチ公像

World famous Shibuya crossing!

Absolute madness going down right

here

（世界的に有名な渋谷の交差点!熱狂が行き交う。）

Tweet数 単語

1213 Shibuya

408 Yokohama

381 Shinjuku

356 Sapporo

226 Nagoya

180 Narita

178 Sendai

166 Roppongi

165 Ginza

145 Asakusa

137 Harajuku

129 Kobe

126 Akihabara

90 Haneda

80 Hakone

79 Niseko

65 Odaiba

61 Ueno

61 Arashiyama

都市

managed to see hachiko at shibuya

crossing #hachiko #loyal #companion

#shibuya #nippon

（渋谷の交差点でハチ公を見た）

In the most busy street in tokyo.

Located infront of Hachiko memorial.

#travelwithjo #tokyo #hachiko

（東京の最も交通量が多いハチ公像の前の通り）

Hachiko, the dog who waited for his

dead owner for 9 years at Shibuya

Station until he died. #JapanHeaVan

（死んだ主人を9年間駅で待ち続けたハチ公）

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 １．「場所」に関する単語ランキング

各都市間の発言傾向の差異を確認することで、その都市の観光特色（観光目的、活動時間帯等）が見えてくる。

Tweet人数 割合 単語

122 19.7% crossing

84 13.5% night

44 7.1% street

22 3.5% station

21 3.4% hachiko

19 3.1% cafe

18 2.9% store

17 2.7% shopping

16 2.6% dinner

14 2.3% sushi

12 1.9% ramen

12 1.9% morning

6 1.0% hotel

6 1.0% breakfast

Tweet人数 割合 単語

16 17.2% anime

10 10.8% superpotato

10 10.8% maidcafe

9 9.7% gundam

8 8.6% street

8 8.6% manga

7 7.5% yodobashi

6 6.5% station

4 4.3% shop

4 4.3% morning

4 4.3% lunch

4 4.3% kotobukiya

3 3.2% udx

3 3.2% night

Tweet人数 割合 単語

30 12.0% night

22 8.8% gyoen

16 6.4% beautiful

14 5.6% station

14 5.6% robotrestaurant

11 4.4% ramen

11 4.4% park

10 4.0% shopping

10 4.0% hotel

9 3.6% dinner

7 2.8% shrine

6 2.4% sushi

6 2.4% lunch

3 1.2% breakfast

渋谷（来訪者：620人） 秋葉原（来訪者：93人） 新宿（来訪者：249人）

渋谷来訪者のうち、19.7%の人がスクランブル交差点(crossing)に訪れている。 夜間帯に訪れる人が多い。

秋葉原来訪者のうち、17.2%の人がアニメを目的に訪れており、次いで、レトロゲーム(superpotato)、メイドカフェ（maidcafe）目的で訪れている。 家電（yodobashi）の割合が少ないのは、中国人の発言が十分に取れていないためと思われる。 活動時間帯は日中帯がメイン。

新宿来訪者のうち、8.8%の人が新宿御苑に訪れており、次いで、ロボットレストラン目的で訪れている。 ラーメン率が高い。 活動時間帯は夜間帯がメイン。

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ２．「食べる」に関する単語ランキング

Tweet数 単語

513 sushi

391 dinner

346 ramen

342 lunch

209 breakfast

148 restaurant

131 fish

104 japanesefood

104 chicken

103 rice

94 meal

74 beef

73 burger

70 sashimi

66 noodles

64 pumpkin

61 miso

59 cheese

57 udon

55 curry

53 noodle

52 strawberry

52 cherry

50 apples

45 pork

44 pizza

食事関連ワードに関する頻出単語は下記の通り。

食事関連では、寿司が突出しているが、次いで、ラーメン、ハンバーガーが上位に位置する。

飲み物関連では、お茶、コーヒー、ビールに次いで、日本酒がランクイン。

東京バナナ

Green Tea

Tweet数 単語

158 chocolate

135 kitkat

109 ice

89 cake

84 matcha

76 pocky

72 snacks

72 banana

65 dessert

60 snack

55 sweets

44 bento

Tweet数 単語

268 tea

244 coffee

187 beer

170 cafe

132 sake

107 drink

101 soup

89 starbucks

67 milk

67 greentea

食事関連 飲み物関連 その他

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ２．「食べる」に関する単語ランキング

ラーメンの話題が多く、訪日外国人は日本食としてのラーメンを楽しんでいる。

また、中国国籍の訪日外国人も日本でラーメンを食べている発言が確認できた。

うどんをラーメンと勘違いしているケースも存在

Oishi、yummyという評判も散見

Tweet数 単語

513 sushi

391 dinner

346 ramen

342 lunch

209 breakfast

148 restaurant

131 fish

104 japanesefood

104 chicken

103 rice

94 meal

74 beef

73 burger

70 sashimi

66 noodles

64 pumpkin

61 miso

59 cheese

57 udon

55 curry

53 noodle

52 strawberry

52 cherry

50 apples

45 pork

44 pizza

食事関連 Kara Miso Ramen (Spicy Soybean

Paste) from Hokkaido Ramen

Santouka! Ramen craving has finally

been satisfied! But I've tried better

ramen than this one, honestly. Sundate

with my big brother. :) This was a good

day. #ramen #dinner

（北海道の山頭火で辛味噌ラーメンを食べることができて満足。でも、正直なところ、Sundateで兄と食べたラーメンの方がおいしい。）

It's a ramen kind of day! #japan #oishi

#yummy #traditional

（ラーメン日和）

1 delicious ramen please.

（ラーメンください）

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ２．「食べる」に関する単語ランキング

弁当や日本酒が「bento」「sake」として認識され、頻出ワードとして出現する。

弁当

弁当

日本酒

日本酒

Tweet数 単語

158 chocolate

135 kitkat

109 ice

89 cake

84 matcha

76 pocky

72 snacks

72 banana

65 dessert

60 snack

55 sweets

44 bento

Tweet数 単語

268 tea

244 coffee

187 beer

170 cafe

132 sake

107 drink

101 soup

89 starbucks

67 milk

67 greentea

飲み物関連 その他

Bento box again - i bought no

meat one. Most of food here is

tofu #Japan #Hokkaido

#Sapporo #Travel #cheapeat

（肉が入っていない弁当を買った。ほとんどが豆腐。）

Enjoying some Sake in Japan

（日本で酒を楽しみ中）

Dinner in Japan then fireworks!

Great bento box, rolls, salmon,

green tea - vanilla ice cream

and choco-ginger cake. It's

impossible to eat your way

through

（夕食を食べて花火。弁当、巻き寿司、サーモン、緑茶-バニラアイスとチョコジンジャーケーキ。食べきれない。）

Lots of interesting sake for sale

in Echigo Yuzawa - many made

in Niigata prefecture. That

critter there is "Yuki Otoko“ and

he's on various bottles of sake

and cider here.

（越後湯沢に新潟の面白い地酒がおいてあった。”雪男”という生物がいろんなボトルに描かれていた。）

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ３．「見る」に関する単語ランキング

Tweet数 単語

1688 Fuji

440 Street

301 Dome

290 Temple

280 Train

270 Tower

247 Station

206 disney

200 arena

196 park

192 hotel

172 Store

172 Shop

154 Skytree

151 Shrine

143 Museum

138 Garden

137 Snow

131 Cat

130 Sea

126 Cosplay

124 Otaku

112 Castle

107 Shinkansen

101 Car

100 Gundam

Tweet数 単語

95 Architecture

92 dog

91 river

90 Beach

89 Studioghibli

84 Studio

84 mtfuji

77 bridge

72 subway

66 lake

65 tokyotower

65 plane

56 university

56 ocean

50 budokan

46 onsen

44 bear

37 bay

34 metro

33 studios

33 mountains

33 momiji

33 hills

32 monkey

「見る」に関連するワードの頻出単語は下記の通り。

自然に関連する単語（赤字）では、富士山、公園、庭園等の発言が多い。

建造物に関連する単語（緑字）では、寺、タワー（東京タワー、スカイツリー）、神社、博物館、城の順に発言が多い。

音楽ライブ、コスプレやガンダム、ジブリ等のコンテンツに触れている人が多いことも傾向として読み取れる（青字）

六本木ヒルズ 表参道ヒルズ

音楽ライブ関連 音楽ライブ関連 音楽ライブ関連

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ３．「見る」に関する単語ランキング

富士山、寺、神社、東京タワー、スカイツリーといったメジャーな観光地の情報が散見され、

訪日外国人の行動傾向が単語ランキングから見て取れる結果となった。

富士登山

新幹線から 富士山観賞

清水寺

金閣寺

スカイツリー

浅草寺からの スカイツリー

Tweet数 単語

1688 fuji

330 street

301 dome

290 temple

280 train

270 tower

247 station

206 disney

200 arena

196 park

192 hotel

172 store

172 shop

159 bigbang

154 skytree

151 shrine

143 museum

138 garden

137 snow

131 cat

130 sea

126 cosplay

124 otaku

112 castle

110 streets

107 shinkansen

101 car

100 gundam

95 architecture

92 dog

Mount Fuji

（富士登山）

Kiyomizu-dera temple in Kyoto,

this old man was doing a

freehand painting of the temple.

（京都にある清水寺。フリーハンドで清水寺を描いている男性がいた。）

Tokyo sky tree, see U next

year!!

（スカイツリー。また来年!!）

Mt. Fuji from the Shinkansen

(bullet train) watched by a

Japanese bloke

（新幹線からの富士山と、それを眺める日本人）

Kinkaku-ji Temple! Hands down

my favorite temple in all of

Kyoto - also called the Golden

Pavilion. Absolutely no filter

necessary. It looks this prefect

in person!

（金閣寺!「Golden Pavilion」と呼ばれる京都で一番好きなお寺。フィルターの必要なし）

Tokyo Sky Tree, view from

Sensoji Temple

（浅草寺からのスカイツリー）

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３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ３．「見る」に関する単語ランキング

道路（street）に関する話題が多い。

都内（特に渋谷）の人混みの他、路上アートや路上パフォーマンスに関しても興味を抱いている。

スクランブル交差点

スクランブル交差点

青山の壁画

路上パフォーマンス

Tweet数 単語

1688 fuji

330 street

301 dome

290 temple

280 train

270 tower

247 station

206 disney

200 arena

196 park

192 hotel

172 store

172 shop

159 bigbang

154 skytree

151 shrine

143 museum

138 garden

137 snow

131 cat

130 sea

126 cosplay

124 otaku

112 castle

110 streets

107 shinkansen

101 car

100 gundam

95 architecture

92 dog

In the most busy street in tokyo.

Located infront of Hachiko

memorial. #travelwithjo #tokyo

#hachiko

（東京の最も交通量が多いハチ公像の前の通り）

Street #art in style that reminds

us of artist Barry #McGee in

#Aoyama area of #Tokyo

（バリー・マッギーを思い出させる路上アート）

Walking on the busy street of

Shibuya!!! #shibuya #tokyo

（渋谷の交通量が多い通りを歩いてみる!!!）

#playingpan #loveit #sound

#music #streetplayer from

#Japan

（フライパンで演奏）

25

３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ３．「見る」に関する単語ランキング

コスプレ（cosplay）やオタク（otaku）といった日本発祥のカルチャーに関する話題も多く、

実際に訪日外国人が体験している発言も確認できた。

コスプレ

Tweet数 単語

1688 fuji

330 street

301 dome

290 temple

280 train

270 tower

247 station

206 disney

200 arena

196 park

192 hotel

172 store

172 shop

159 bigbang

154 skytree

151 shrine

143 museum

138 garden

137 snow

131 cat

130 sea

126 cosplay

124 otaku

112 castle

110 streets

107 shinkansen

101 car

100 gundam

95 architecture

92 dog

コスプレ オタク （秋葉原）

オタク （秋葉原）

The world of Otakus

#Akihabara #Tokyo #Japan

（オタクの世界。秋葉原）

#orenji2014#fib#cosplay#japan

※ コスプレーヤーとの写真あり

Akihabara: where Otaku

dreams come true.

Oh Tokyo, you make me feel so

very welcome. I may just never

leave.

（オタクの夢がかなう秋葉原。東京が歓迎している。もう離れたくない）

A few more snaps from the

SHIBUYA STREET PARTY~

（渋谷の路上パーティーの写真）

26

３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ３．「見る」に関する単語ランキング

ガンダム（gundam）やスタジオジブリ（studioghibli）といった日本のコンテンツに関する話題も多い。

お台場のガンダム立像や、ジブリの森の巨神兵像等、アニメの世界観を実世界で体験している発言が多い。

Tweet数 単語

1688 fuji

330 street

301 dome

290 temple

280 train

270 tower

247 station

206 disney

200 arena

196 park

192 hotel

172 store

172 shop

159 bigbang

154 skytree

151 shrine

143 museum

138 garden

137 snow

131 cat

130 sea

126 cosplay

124 otaku

112 castle

110 streets

107 shinkansen

101 car

100 gundam

95 architecture

92 dog

ジブリ美術館 Tweet数 単語

90 beach

89 studioghibli

84 studio

84 mtfuji

77 bridge

72 subway

66 lake

65 tokyotower

65 plane

56 university

56 ocean

50 budokan

46 onsen

44 bear

37 bay

34 metro

33 studios

33 mountains

33 momiji

33 hills

32 monkey

32 monkey

ジブリ美術館

ガンダム （お台場）

ガンダム （お台場）

Guardian of Tokyo #Gundam

#RX78

（東京の守護神。ガンダム）

Japan Day 2: Studio Ghibli museum,

very very fun time seeing the origins

and works of japanese animator

Miyazaki also had a super nice lunch

of Onigiri and other assortments no pic

tho!

（日本2日目：ジブリ美術館、期限や宮崎駿の作業を見れてとても楽しかった。写真は撮らなかったけど、昼食のおにぎりも素敵だった）

#GUNDAM Statue #Tokyo .Old

school #Anime junkie

（ガンダム像）

The robot from #Miyazaki's Laputa:

Castle in The Sky on Ghibli Museum's

rooftop - one of the few places within

the museum where it was legally to

take a photo.

（天空の城ラピュタのロボット。ジブリ美術館で写真を撮ることが許されている場所の一つ。）

27

３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ４．「買う」に関する単語ランキング

モノ（買えるもの）に関連するワードの頻出単語は下記の通り。

Kitkat、Banana（東京バナナ）がお土産として買われている。

その他、日本を感じられる商品（こけし、箸、扇子）もお土産として購入されている。

KitKat

こけし

ハイチュウ 箸 扇子等

東京バナナ 力士の置物

せんべい

Tweet数 単語

433 anime

367 fashion

233 manga

206 disney

158 chocolate

149 video

146 gift

145 game

135 kitkat

120 vintage

111 brand

102 camera

99 movie

98 shirt

93 kimono

91 magazine

89 book

78 cotton

77 album

76 pocky

76 kitty

73 souvenir

72 banana

67 portrait

54 ghibli

51 naruto

34 cookie

33 studioghibli

33 jrock

SOUvenir from my girls . Both

green tea kitkat & journal from

Japan . And my gorgeous

paisley pants from KL . Thanks

girlssss ||||

（娘からのお土産。抹茶味のキットカットと日記。ペイズリー柄のパンツ。ありがとう）

My Dad business trip in

Saitama

He bought me TOKYO

BANANA.

I love that.

（父の埼玉土産の「東京バナナ」。これ好き。）

#ceramic Sumo Wrestler

#souvenirs #japan #travel

（相撲取りの陶器の置物）

Japanese souvenirs, Kokeshi

（日本のお土産、こけし）

Souvenirs from japan.

（日本のお土産） ※ ハイチュウ、箸、扇子の写真

Beautiful #souvenir from

#Tokyo from one of my

students #Japanesesnacks

#ricecrackers #senbei

（私の生徒からもらった東京の綺麗なお土産、せんべい）

28

３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ５．「好感」に関する単語ランキング

Tweet数 単語

4812 japan

2134 tokyo

407 kyoto

329 halloween

285 fuji

226 shibuya

221 travel

192 food

189 okinawa

157 autumn

153 sushi

148 osaka

129 trip

122 anime

114 view

91 dinner

90 fashion

90 city

88 art

84 yokohama

84 tour

83 shinjuku

82 ramen

74 nara

69 sapporo

何に対して好感を抱いているか、下記ポジティブな単語（※）と共起（一緒に出現）する頻出単語を集計 (※) Love、good、beautiful、like、best、cute、amazing、great、nice、favorite、kawaii、fun

Halloweenに関してポジティブな意見が多く、実際に参加している外国人も散見された。

日本のHalloweenは訪日外国人にとっても一つのイベントになっているものと思われる。

Halloween Halloween

Happy Halloween 2014! Went

out the The City to the Cosplay

Ball in Japan Town. Super fun!!

（ハッピー、ハロウィン!!日本のコスプレイヤーの集まりに行ってみた。すごく楽しい!! ）

We Met #CaptainAmerica

#Marvel #Fun #Halloween

#Tokyo #Shibuya #japan

#japanese #amazing

#awesome

（渋谷でキャプテンアメリカに会った）

29

３．訪日外国人のtweet 詳細分析 ５．「好感」に関する単語ランキング

都市名 出現回数 ポジティブな単語と

共起した回数 ポジティブ発言割合

Tokyo（東京） 10662 2134 20.0%

Kyoto（京都） 1817 407 22.4%

Shibuya（渋谷） 1213 226 18.6%

Osaka（大阪） 831 148 17.8%

Okinawa（沖縄） 636 189 29.7%

Hokkaido（北海道） 425 66 15.5%

Fukuoka（福岡） 416 49 11.8%

Yokohama（横浜） 408 84 20.6%

Shinjuku（新宿） 381 83 21.8%

Sapporo（札幌） 356 69 19.4%

Hiroshima（広島） 292 60 20.5%

Nara（奈良） 288 74 25.7%

都市別で確認すると、沖縄、奈良のポジティブ発言割合が高く、福岡、北海道のポジティブ発言割合は

低めであった。

沖縄は海・ビーチ、奈良は鹿に関する「驚き」が多く、自国での事前リサーチ以上の感動があったことが

仮説として考えられる。

30

４．訪日外国人モデルケース １．モデルケース① マレーシア：男性

厳秘：関係者限

• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるかを確認

31

４．訪日外国人モデルケース １．モデルケース① マレーシア：男性

厳秘：関係者限

11/23 マレーシア発-東京着

銀座で買い物

11/24 ＠京都

西芳寺（苔寺）で写経を体験。

昼食：「とろろそば」＠苔乃茶屋

夕食：「こがし味噌ラーメン」＠五行

11/25 ＠京都

伏見稲荷大社にて鳥居を撮影。

日本酒（松の翠）を飲み、鳥せいにて鳥ラーメンを食べる。

京都錦市場で買い物。

11/26 ＠京都

ケーブルカーで高野山へ。

昼食でかつ丼を食べた後に、持明院にて精進料理を食べる。

11/27 ＠大阪

電車にて大阪に移動

「美津の」にて夕食。日本酒を飲む。

11/28 ＠大阪

ロッテリアにて朝食。ベーコンエッグバーガーを食べる

日清インスタントラーメン博物館にて昼食。とんがらし麺を食べる

美津のにて夕食。ふぐ、日本酒を食べる

11/29 – 12/1 ＠大阪

11/29 大阪にてオムそばを食べる

11/30 大阪の豚美に行く

12/1 マレーシアへ帰国

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４．訪日外国人モデルケース ２．モデルケース② アメリカ：男性

厳秘：関係者限

• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるかを確認

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４．訪日外国人モデルケース ２．モデルケース② アメリカ：男性

厳秘：関係者限

11/12 英国ビール（バスペールエール）を飲む

11/16 金閣寺へ行く

11/18 温泉から富士山を眺める

11/20 江の島から富士山を眺める

11/21 渋谷のスクランブル交差点に行く

11/22 空港で朝からカツを食べて帰国

34

４．訪日外国人モデルケース ３．モデルケース③ アメリカ：男性

厳秘：関係者限

• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるかを確認

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４．訪日外国人モデルケース ３．モデルケース③ アメリカ：男性

厳秘：関係者限

11/22 ニューヨークから東京へ。ユナイテッド機内でミモザを飲む。

11/23 きらく亭で日本食を食べる。

11/24 Tommy Hilfiger 東急プラザ表参道店で買い物をする。

11/24 渋谷のスクランブル交差点に行き、Times Squareより凄いと発言。

その後、渋谷のすしざんまいで日本酒と寿司を食べる。

11/25 新宿のAdvocates Cafeでお酒を飲んでからカラオケへ。

11/22 羽田空港から全日空機でカンボジアへ。

36

４．訪日外国人モデルケース ４．モデルケース④ フィリピン：男性

厳秘：関係者限

• 訪日外国人のTwitterの発言を追うことで、個々人の旅行内容・感情を捕捉することができるかを確認

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４．訪日外国人モデルケース ４．モデルケース④ フィリピン：男性

厳秘：関係者限

11/18 フィリピンから東京へ。浅草寺を訪れる。その後、新宿へ。

11/19 東京ディズニーランドへ。

11/20 渋谷でラーメンを食べる。

11/21~22 ビッグサイト、お台場へ行き、オーガニックEXPO2014、科学館へ。

11/23 原宿のサンタモニカでクレープを食べ、表参道へ。

11/30 帰国後、日本で購入した靴（ NIKE AIR ZOOM STRUCTURE18）、化粧品（SKⅡ、Chanel）、東京ディズニーランドのクッキーを披露。）。

38

５．まとめ と 来年度以降に向けて

39

５．まとめ と 来年度以降に向けて（1/3）

１. Twitter上でどの程度の訪日観光に関する発言が存在するか

今回のデータ抽出条件（主要地名 ＋ 写真付き or GPS付き）では、1カ月間で5.2万Tweet、2.6万人の情報を取得でき、訪日外国人の傾向を把握するには十分な量が得られた。 ■来年度以降に向けて ・訪日数上位のアジア諸国の行動傾向を捕捉するには、中国語、韓国語、ヒンディー語、タイ語、マレー語、インドネシア語の抽出を行う必要がある。 ・Twitterだけでは中国人の情報が十分に取得できないため、Weibo（中国版Twitter）の情報を利用した分析を行う必要がある。 ・今回、主要地名でデータ抽出を行ったため、各種観光地が抜け落ちている。観光地名・観光スポット等を拡充することで、より広範囲かつ多量のデータ取得が可能と思われる。

２ . Twitter上の発言から、訪日外国人の行動が捕捉できるか

旅行中のTweetから、どこで何をしているかを把握することは可能。 発言に含まれる頻出ワードを確認するだけでも傾向を掴めるが、画像・動画をあわせて確認することで、より具体的にイメージしやすくなると思われる。（前項：訪日外国人モデルケース） ■来年度以降に向けて ・国別で外国人の行動を捉えるまではデータが集まらなかったため、データ拡充（期間拡張等）を行い、国別の行動傾向を捉えられるようにする必要がある。

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５．まとめ と 来年度以降に向けて（2/3）

Negative

Positive

Surprise

Sorrow

Delicious

TokyoSkyTree

×1250 ×720

KaminariGate

×843 ×503

Danger

taiyo no tomato noodle ×503 ×1244

３. Twitter上の発言から、訪日外国人の観光スポットの評判を捕捉できるか

旅行中のTweetから、各観光スポットについて、訪日外国人がどのように感じているかを把握することは可能。 ■来年度以降に向けて ・観光スポットごとに、観光スポットDNA（観光地の特徴を数値化）を集計・可視化することで、訪日外国人と観光スポットのマッチング精度向上や、観光活性化につなげられるのではないか。

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５．まとめ と 来年度以降に向けて（３/3）

４. 訪日外国人の導線を含めて、訪日外国人の行動が捕捉できるか

Sky Tree @ 東京スカイツリー （スカイツリー）

French Maid Cafe at @ home café （フレンチメイドカフェ）

At the Tsukiji Tuna Auction （築地のマグロの競り）

発言や画像から導線を推測することも可能だが、位置情報（GPS）を用いればより詳細な導線把握が可能。 ■来年度以降に向けて ・Twitter上で位置情報取得を許可しているユーザーは少数のため、Navitimeアプリ等の地図アプリとID連携を行うことで、より多くの訪日外国人の導線・行動把握が可能になると思われる。（移動導線は地図アプリ、詳細な行動はSNS）

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ＳＮＳ等を利用した訪日外国人の意識分析報告書 平成２６年１２月発行 編集・発行：国土交通省 観光庁 観光地域振興部 観光地域振興課 〒１００－８９１８ 東京都千代田区霞が関２－１－３ 調査委託先：株式会社ＮＴＴデータ 〒１３５－００６１ 東京都江東区豊洲３－３－９