インターネット社会調査に基づいたMICE開催地選定方法の提案

我が国の MICE 競争力強化に向けて、
私の提案
インターネット社会調査に基づいた
MICE 開催地選定方法の提案
産業能率大学
情報マネジメント学部 3 年
藤野
良季
目次
1. 背景
2. 目的
3. 研究手法
3-1. 分析対象データ
3-2. 調査方法
3-2-1. インターネット調査
3-2-2. データ補正
3-2-3. レイヤー分割
3-2-4. クラスタリング
3-2-5. レイヤー統合
4. 結果
4-1. 系統 1
文化系統
4-2. 系統 2
アウトドア系統
4-3. 系統 3
男性人気系統
4-4. 系統 4
女性人気系統
4-5. 系統 5
結婚・娯楽系統
5. 統計的アプローチからの MICE 開催都市選定について
5-1. MICE 開催都市の選定方法
5-1-1. 過去の開催都市の分析
5-1-2. 日本での MICE 開催都市の選定
6. 夏季オリンピックを例とした開催地の選定
6-1. 夏季オリンピック開催都市の分析
6-2. 日本においての開催都市
6-2-1. 若い女性に特化した都市・地域
6-2-2. 年齢層の高い男性に特化した都市・地域
7. 国際会議を例とした開催地の選定
7-1. 高エネルギー物理学国際会議の過去の開催地の分析
7-2．日本での開催都市
7-2-1. 若い女性に特化した都市・地域
8. まとめ
1. 背景
ック等）において，その開催都市に共通
2013 年 9 月 8 日（日本時間）に，2020
点があるか解析を行う．
年のオリンピックが東京で開催されるこ
そして，その解析に基づいて，過去の
とが決定した．日本でのオリンピック開
開催国の共通点を基に理想となる都道府
催は，日本人全員の願いであり，その想
県都市の選定を行うという選定方法を提
いが東京オリンピック開催の後押しにな
言することが，本研究の目的である．こ
ったと言える．しかし，オリンピック開
の目的を通じて，MICE 開催地の選定方法
催決定までの道のりは決して楽なもので
を提言することで，今後の MICE 開催地選
はなかった．日本は，1964 年に開催され
定方法の一つの見方になると考える．
た東京オリンピック以降幾度ども夏季オ
リンピックの候補地として立候補したが
3. 研究手法
夏季オリンピックを開催した経験がなか
3-1. 分析対象データ
った．
上記のように，本研究では日本人の行
そのような状況の中で，中国は 2008
ってみたいと思う海外都市・地域を調査
年の北京オリンピックで中国として初の
しその共通項を導き出すことから，日本
開催国の権利を手にした．そして，韓国
国内における対象とする MICE 開催地を
も 2018 年冬季オリンピックの開催地の
再検討する．しかし，評価対象となる都
権利を手にし，夏季合わせて 2 度目の開
市・地域が膨大なため，都市・地域一か
催国となっている．このように，2000 年
所ずつに対して評価を逐一求めることは，
以降アジア圏でも次々とオリンピック開
回答者への負荷が余りにも大きくなって
催が決まっていた．
しまう恐れがある．そこで，今回の調査
現在、様々な国でオリンピックに限ら
ではこちらから都市・地域に関する項目
ず MICE の開催に力を入れる運動が大き
を提示し，回答者はその中で行ってみた
くなっている．このような流れの中で日
いと思う都市・地域 20 か所にチェックを
本はいかにして他の競争国との MICE 開
するという方法を採用した．分析対象と
催を巡る争いに立ち向かうのか．
したデータの詳細については，3-2-1. イ
本研究では，MICE 開催を目指す上で，
ンターネット調査において述べる.
日本がいかにして MICE 競争力をつける
べきか検討する．
3-2. 調査方法
調査・解析のモデルとして，他分野に
2. 目的
おいてもインターネット社会調査の分析
本研究では，MICE 競争力強化に向けて，
において実績を挙げている「柔らかい構
統計的アプローチからの開催地の選定を
造化モデル[1]」を利用する．その一般的
行う．
なプロセスと，本研究固有のプロセスと
具体的には，インターネット社会調査
の対応関係を表 1 に示す．以下，それぞ
を用いて，日本人の行ってみたいと思う
れのプロセスの具体的手順について説明
海外旅行都市・地域を調べ，そのデータ
する．
の中で同一の対象となる MICE（オリンピ
1
表 1
柔らかい構造化モデルと本研究プロセスとの対応
一般的プロセス
1
インターネット調査
2
データ補正
3
レイヤー分割
4
5
プロセスの目的
本研究の具体的プロセス
・厖大な項目数の実装
・即時的なデータ回収
インターネット調査会社を
通じた調査とデータ収集
・バイアスの補正
・ノイズの軽減
スパム回答者の除去
・不安定アイテムの除去
・ヘッド～テールの段階的分離
平均支持率に基づく
アイテムの4レイヤー分割
レイヤー内クラスタリング
・アイテム数の縮約
・レイヤー間格差の平準化
自己組織化マップを用いた
クラスタリング
レイヤー統合
・ヘッドとテールの再統合
・全体構造内の領域規定
相関ルールに基づく
クラスタ間結合
3-2-1. インターネット調査
い」とチェックするようなスパム回答者
まず，行ってみたい海外都市・地域に
はノイズとして除去した（注 2）．
ついてインターネットで調査を行う．調
査票となる当該都市・地域のリストは世
3-2-3. レイヤー分割
界の歩き方[2]を参照することにより作
調査票の項目となった「行ってみたい
成することが出来るが，項目数が膨大と
都市・地域（以下「アイテム」とする）」
なることが問題である．したがって，面
は 750 と膨大であるため，それら一つ一
接調査や郵送用紙調査に代表される従来
つについて優劣や選好の選択肢を設ける
型調査法の適用は難しい．
ことは現実的ではない．このような場合，
よって，スピーディーに調査項目を実
一回のクリックを基本とした平易な認知
装でき，被験者もクリック一つで簡便に
ベースの質問票が妥当である．だがそれ
回答が可能な「インターネット調査」を
では，有名性の高いアイテムほど多く回
採用した．20 代から 60 代までの日本人
答されるという序列構造が存在してしま
男女を母集団に想定し，1,000 人ずつを
う．よって本質的な差異を分析するため
抽出した計 10,000 人に対する調査を実
には，事前処理として，認知度が同等な
施した（注 1）
．
アイテム同士に階層区分する「レイヤー
分割」を行う．
3-2-2. データ補正
本研究では，ウェイトバック後の認知
インターネット調査はインターネット
度である「平均支持率」を算出，その最
利用者ならば誰でも自由に参加すること
高値を基準にレイヤーの総数を 4 とし，
ができるため，多大なデータを回収でき
評価対象は平均支持率上位 150 アイテム
る．だが，回答上のノイズといった，デ
とした．その上で上位 150 アイテムを表
メリットも同時に抱える．
2 の基準で閾値を設定し 4 レイヤーにア
本研究では，調査票全地域に「行きた
イテムを分類することでレイヤー分割を
2
表 2
レイヤー
1
2
3
4
レイヤー分割の基準とレイヤー内アイテム数とクラスタ数
対象内における累積確立の閾値
上位2.5％
上位20％
上位50％
上位100％
合計
アイテム数
9
20
43
78
150
クラスタ数
5
7
15
26
53
行った（注 3）．各レイヤーのアイテム一
ンケート結果を基として作成した系統別
覧を示したものが表 3 である．
俯瞰図である．
続いて図 2 は，系統別俯瞰図の詳細を
3-2-4. クラスタリング
示す．図 2 は，系統別にクラスタをまと
次に，同レイヤー内のアイテムに関し
められており，各系統に属するクラスタ
て，調査回答を変数としてクラスタリン
は，クラスタ名，クラスタ番号，クラス
グを行う．諸種存在する手法の中で本研
タ内アイテムで構成されている．このク
究は自己組織化マップ[3]を採用し，複数
ラスタ番号は，図 1 に示した俯瞰図のク
回試行からクラスタの最適解を導き出し
ラスタ番号と照らし合わせることでクラ
た（注 4）
．
スタ同士のつながりについて見ることが
その結果，レイヤー1 では 9 ヶ所の都
出来る．アイテムに関しては，M が男性
市・地域が 5 クラスタに，レイヤー2 で
支持率，F が女性支持率を表し Age は，
は 20 ヶ所の都市・地域が 7 クラスタに，
正規化年齢の数値が記載されている．
レイヤー3 では 43 ヶ所の都市・地域が 15
まず，今回作成した図 1，図 2 から 2
クラスタに，レイヤー4 では 78 ヶ所の都
つのことが言える．
市・地域が 26 クラスタにそれぞれ分類さ
1 つ目は，各クラスタ同士のつながり
れた．レイヤー内クラスタリングにより，
を見た時，例えばクラスタ番号 1005 に属
分析対象アイテム数は 150 ヶ所の都市・
するハワイ島とクラスタ番号 2007 に属
地域から 53 クラスタに集約された．
するグラムのように日本人に人気の高い
リゾート地など，同じ特徴を持つクラス
3-2-5. レイヤー統合
タ同士がつながる傾向にあるということ
最後に，
レイヤー間のクラスタ同士を結
だ．このことから，アンケート回答者は，
合し，レイヤー統合を行う．クラスタリ
都市・地域を選ぶ上で，
「どこに行きたい
ング同様に調査回答を変数とし，クラス
のか」というより「何がしたいのか」と
タ間の相関ルール[4]を作成して，
評価指
いう事を優先している傾向が強いと推察
標である確信度を参考にレイヤー間を統
できる．
合した．レイヤーをまたいで結合したク
ラスタ群を系統と呼ぶ．
4. 結果
図 1 が，行ってみたい海外旅行地のア
3
表 3
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
52
54
55
55
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
総合
支持率
男女差
平均
年齢
27.67%
19.23%
16.45%
16.35%
14.68%
13.43%
12.98%
12.88%
12.20%
11.35%
11.27%
11.03%
10.87%
10.73%
10.34%
10.33%
10.03%
9.93%
9.91%
9.37%
9.34%
9.23%
8.96%
8.59%
8.49%
8.32%
8.31%
8.28%
8.19%
8.05%
7.73%
7.56%
7.49%
7.42%
7.39%
7.28%
7.17%
7.06%
6.86%
6.84%
6.79%
6.64%
6.39%
6.34%
6.23%
6.07%
6.01%
5.96%
5.85%
5.79%
5.74%
5.71%
5.71%
5.44%
5.33%
5.33%
5.27%
5.26%
5.21%
5.10%
4.94%
4.89%
4.82%
4.80%
4.74%
4.68%
4.42%
4.32%
4.24%
4.22%
4.19%
4.18%
4.07%
-7.6%
9.8%
6.4%
4.4%
5.0%
2.1%
3.6%
6.2%
-1.2%
1.2%
1.3%
2.8%
7.1%
5.7%
2.0%
-0.3%
4.6%
-0.6%
6.9%
5.7%
0.9%
-1.5%
3.8%
2.0%
3.3%
1.1%
2.3%
5.4%
0.1%
3.4%
-0.1%
0.6%
1.5%
1.1%
2.7%
1.9%
3.9%
5.5%
-1.4%
0.9%
0.9%
2.1%
2.7%
4.6%
-0.7%
4.6%
0.8%
-1.1%
4.8%
0.1%
2.2%
0.1%
3.5%
3.0%
0.1%
1.7%
2.5%
1.1%
-0.1%
4.2%
0.0%
2.3%
0.5%
0.8%
0.8%
2.1%
2.2%
0.4%
0.7%
2.3%
0.0%
0.3%
1.3%
42.95
44.77
44.38
44.46
45.54
45.37
44.77
46.82
45.89
43.46
45.71
47.02
45.66
44.59
45.48
47.81
46.50
48.36
46.41
46.04
46.51
44.75
44.21
44.81
49.63
46.12
46.38
45.63
47.47
45.80
47.38
47.13
45.37
45.15
46.81
47.72
46.16
48.27
45.12
45.92
47.03
47.89
46.17
44.16
43.14
49.17
45.72
51.44
46.54
44.64
47.77
52.29
47.75
42.92
47.80
46.89
45.15
43.88
45.44
45.49
49.60
50.24
48.32
47.77
46.18
47.69
46.09
52.75
47.74
45.85
47.36
46.12
44.12
ﾚｲﾔｰ
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
評価対象アイテム一覧①
アイテム名
海外に行ってみたいとは思わない
【フランス】パリ
【イギリス】ロンドン
【アメリカ】ニューヨーク
【イタリア】ローマ
【ハワイ】オアフ島
【ハワイ】ハワイ島
【オーストリア】ウィーン
【オーストラリア】エアーズロック
【グアム】グアム
【オーストラリア】シドニー
【イタリア】ナポリ
【イタリア】フィレンツェ
【イタリア】ミラノ
【スペイン】バルセロナ
【オーストラリア】ゴールドコースト
【オランダ】アムステルダム
【アメリカ】グランドキャニオン
【フランス】モン・サン・ミッシェル
【イタリア】ベネチア
【タイ】プーケット島
【台湾】台北（タイペイ）
【韓国】ソウル
【アメリカ】ロサンゼルス
【カナダ】ナイアガラ
【シンガポール】シンガポール
【ギリシャ】アテネ
【イタリア】シチリア島
【オーストラリア】ケアンズ
【フランス】モナコ
【アメリカ】サンフランシスコ
【ハワイ】マウイ島
【タヒチ】タヒチ島
【アメリカ】ラスベガス
【ニューカレドレア】ニューカレドニア
【ペルー】マチュピチュ
【チェコ】プラハ
【フランス】ニース
【タイ】バンコク
【トルコ】イスタンブール
【スペイン】マドリード
【スイス】チューリヒ
【スウェーデン】ストックホルム
【ベルギー】ブリュッセル
【サイパン】サイパン
【イギリス】湖水地方
【ドイツ】ミュンヘン
【アメリカ】イエローストーン国立公園
【イタリア】カプリ島
【ドイツ】ベルリン
【スイス】ジュネーヴ
【アメリカ】ヨセミテ国立公園
【デンマーク】コペンハーゲン
【モルディヴ】モルディヴ
【チリ】イースター島
【カナダ】バンクーバー
【フィンランド】ヘルシンキ
【ドイツ】フランクフルト
【フィリピン】セブ島
【イタリア】アマルフィ海岸
【ニュージーランド】オークランド
【オーストリア】ザルツブルク
【アメリカ】マイアミ
【ハワイ】カウアイ島
【エジプト】カイロ
【トルコ】カッパドキア
【フランス】マルセイユ
【カナダ】カナディアンロッキー
【アメリカ】ボストン
【タヒチ】ボラボラ島
【ベトナム】ホーチミン
4
【アメリカ】シカゴ
【パラオ】パラオ
男性
支持率
31.5%
14.3%
13.2%
14.1%
12.2%
12.4%
11.2%
9.8%
12.8%
10.7%
10.6%
9.6%
7.3%
7.9%
9.3%
10.5%
7.7%
10.2%
6.4%
6.5%
8.9%
10.0%
7.1%
7.6%
6.9%
7.8%
7.1%
5.6%
8.2%
6.4%
7.8%
7.3%
6.7%
6.9%
6.0%
6.3%
5.2%
4.3%
7.5%
6.4%
6.3%
5.6%
5.0%
4.0%
6.6%
3.8%
5.6%
6.5%
3.4%
5.8%
4.6%
5.6%
4.0%
3.9%
5.3%
4.5%
4.0%
4.7%
5.3%
3.0%
4.9%
3.7%
4.6%
4.4%
4.3%
3.6%
3.3%
4.1%
3.9%
3.1%
4.2%
4.0%
3.4%
女性
支持率
23.9%
24.1%
19.7%
18.6%
17.2%
14.5%
14.8%
16.0%
11.6%
12.0%
11.9%
12.4%
14.4%
13.6%
11.3%
10.2%
12.3%
9.6%
13.4%
12.2%
9.8%
8.5%
10.8%
9.6%
10.1%
8.9%
9.5%
11.0%
8.2%
9.7%
7.7%
7.9%
8.2%
8.0%
8.8%
8.2%
9.1%
9.8%
6.2%
7.3%
7.3%
7.7%
7.8%
8.6%
5.9%
8.4%
6.4%
5.4%
8.3%
5.8%
6.9%
5.8%
7.4%
6.9%
5.4%
6.2%
6.5%
5.8%
5.1%
7.2%
5.0%
6.1%
5.1%
5.2%
5.1%
5.7%
5.5%
4.5%
4.6%
5.4%
4.2%
4.3%
4.7%
正規化
年齢
-0.271
-0.026
-0.078
-0.067
0.078
0.056
-0.025
0.251
0.126
-0.202
0.102
0.278
0.095
-0.049
0.071
0.384
0.208
0.459
0.196
0.145
0.209
-0.028
-0.101
1.000
0.630
0.157
0.192
0.091
0.338
0.113
0.327
0.293
0.056
0.026
0.250
0.373
0.162
0.447
0.022
0.130
0.280
0.396
0.164
-0.107
-0.245
0.568
0.102
0.875
0.213
-0.043
0.379
0.988
0.377
-0.274
0.383
0.261
0.026
-0.145
0.065
0.072
0.625
0.712
0.453
0.379
0.165
0.369
0.152
1.052
0.375
0.121
0.324
0.157
-0.113
表3
順位
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
92
94
94
96
97
98
98
100
100
102
102
104
105
105
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
116
118
119
119
121
121
123
124
124
124
127
128
129
130
130
132
133
134
135
136
137
137
139
140
141
141
143
143
145
146
147
148
148
148
151
総合
支持率
男女差
平均
年齢
3.99%
3.86%
3.85%
3.84%
3.78%
3.75%
3.60%
3.54%
3.53%
3.51%
3.50%
3.49%
3.48%
3.43%
3.41%
3.40%
3.35%
3.30%
3.24%
3.24%
3.19%
3.19%
3.05%
2.99%
2.96%
2.96%
2.95%
2.95%
2.89%
2.89%
2.81%
2.77%
2.77%
2.72%
2.70%
2.69%
2.65%
2.62%
2.52%
2.50%
2.47%
2.43%
2.41%
2.41%
2.39%
2.38%
2.38%
2.37%
2.37%
2.32%
2.31%
2.31%
2.31%
2.20%
2.19%
2.18%
2.15%
2.15%
2.14%
2.11%
2.10%
2.07%
2.06%
2.05%
2.05%
1.99%
1.98%
1.97%
1.97%
1.95%
1.95%
1.94%
1.90%
1.88%
1.87%
1.87%
1.87%
1.86%
-0.4%
-0.4%
2.2%
-1.5%
-2.0%
1.1%
3.0%
-0.2%
0.3%
4.0%
0.4%
3.1%
-0.1%
-0.2%
0.1%
0.2%
0.4%
-0.4%
-0.2%
0.6%
1.5%
2.9%
-0.5%
2.1%
-0.7%
0.2%
-0.7%
1.8%
0.1%
0.6%
1.6%
1.3%
2.1%
0.8%
1.9%
-0.9%
-0.9%
-0.2%
1.0%
0.1%
1.2%
1.8%
0.1%
0.5%
1.3%
0.8%
1.0%
0.7%
1.0%
1.3%
-1.5%
0.1%
0.9%
0.5%
1.1%
0.5%
-0.4%
0.0%
-0.5%
-0.3%
-0.1%
-1.4%
-0.5%
-0.1%
0.2%
1.6%
-0.2%
-0.5%
-0.3%
0.0%
1.2%
0.9%
0.5%
-0.4%
-0.9%
-0.2%
0.5%
0.2%
48.48
45.39
49.83
45.78
50.29
48.79
46.97
50.88
49.73
48.93
55.97
47.87
47.21
42.26
44.91
49.91
45.42
50.42
47.75
48.86
48.20
48.17
44.34
50.02
47.13
47.36
48.66
48.56
44.90
45.93
46.81
51.68
45.40
50.15
48.15
50.43
48.51
44.39
46.19
46.28
43.18
48.83
52.76
50.93
45.29
45.08
47.73
46.35
47.57
47.28
49.94
48.90
48.03
51.41
48.01
48.26
47.42
49.70
50.19
44.00
49.48
53.50
50.15
42.95
44.90
45.30
48.38
46.52
46.32
48.49
47.92
49.02
48.84
49.52
50.72
43.18
51.36
48.82
ﾚｲﾔｰ
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
評価対象アイテム一覧②
アイテム名
【ベトナム】ハノイ
【アメリカ】シアトル
【イギリス】エジンバラ
南極
【台湾】高雄（たかお）
【ノルウェー】オスロ
【ドイツ】フュッセン（ロマンチック街道）
【アルゼンチン】イグアス
【オーストラリア】パース
【カナダ】エドワード島
【スイス】サンモリッツ
【イギリス】コッツウォルズ地方
【イギリス】リバプール
【中国】香港（ホンコン）
【アメリカ】ワシントンD.C
【ニュージーランド】クライスチャーチ
【アラブ首長国連邦】ドバイ
【ニュージーランド】クイーンズタウン
【オーストラリア】メルボルン
【ペルー】ナスカ
【イギリス】バーミンガム
【フランス】ロワール地方
【イギリス】マンチェスター
【ギリシャ】ミコノス島
【マレーシア】クアラルンプール
【韓国】プサン
【アメリカ】アラスカ州
【韓国】チェジュ
【イタリア】トリノ
【カナダ】トロント
【フランス】リヨン
【スイス】ローザンヌ
【スウェーデン】スウェーデン
【エジプト】ルクソール
【スペイン】グラナダ
【マレーシア】ペナン島
【タイ】チエンマイ
【インド】ニューデリー
【ドイツ】ケルン
【ハワイ】ラナイ島
【イタリア】ジェノバ
【ギリシャ】サントリーニ島
【スイス】ツェルマット
【ポルトガル】リスボン
【アイルランド】ダブリン
【ボリビア】ウユニ塩湖
【ハンガリー】ブダペスト
【カナダ】イエローナイフ
【スペイン】バレンシア
【ベルギー】アントワープ
【ブラジル】リオデジャネイロ
【シンガポール】セントーサ島
【オーストラリア】ハミルトン島
【ペルー】チチカカ湖
【ポーランド】ワルシャワ
【ロシア】モスクワ
【アメリカ】アトランタ
【ペルー】クスコ
【ネパール】カトマンズ
【中国】上海（シャンハイ）
【エクアドル】ガラパコス
【中国】桂林（けいりん）
【アメリカ】ニューオーリンズ
【インド】デリー
【ドイツ】ハンブルク
【ドイツ】ブレーメン
【カンボジア】ホーチミン
【インド】ムンバイ
【タイ】サムイ島
【中国】九寨溝（きゅうさいこう）
【カナダ】ケベック
【オランダ】ロッテルガム
【カナダ】モントリオール
【台湾】日月潭（じつげつたん）
【ブラジル】サンパウロ
【中国】マカオ
【スペイン】セビリア
【アメリカ】オーランド
5
男性
支持率
4.2%
4.1%
2.7%
4.6%
4.8%
3.2%
2.1%
3.6%
3.4%
1.5%
3.3%
1.9%
3.5%
3.5%
3.3%
3.3%
3.1%
3.5%
3.4%
2.9%
2.4%
1.7%
3.3%
2.0%
3.3%
2.9%
3.3%
2.1%
2.8%
2.6%
2.0%
2.1%
1.7%
2.3%
1.7%
3.1%
3.1%
2.7%
2.0%
2.4%
1.9%
1.5%
2.4%
2.2%
1.7%
2.0%
1.9%
2.0%
1.9%
1.7%
3.0%
2.3%
1.9%
1.9%
1.6%
1.9%
2.3%
2.2%
2.4%
2.2%
2.1%
2.8%
2.3%
2.1%
1.9%
1.2%
2.1%
2.2%
2.1%
2.0%
1.3%
1.5%
1.6%
2.1%
2.3%
2.0%
1.6%
1.8%
女性
支持率
3.8%
3.6%
5.0%
3.1%
2.8%
4.3%
5.1%
3.4%
3.7%
5.5%
3.7%
5.0%
3.4%
3.3%
3.5%
3.5%
3.6%
3.1%
3.1%
3.6%
3.9%
4.7%
2.8%
4.0%
2.6%
3.0%
2.6%
3.8%
3.0%
3.2%
3.6%
3.4%
3.8%
3.1%
3.7%
2.2%
2.2%
2.5%
3.0%
2.6%
3.1%
3.3%
2.5%
2.7%
3.0%
2.8%
2.9%
2.7%
2.9%
3.0%
1.6%
2.4%
2.8%
2.5%
2.7%
2.4%
2.0%
2.1%
1.9%
2.0%
2.1%
1.4%
1.8%
2.0%
2.2%
2.8%
1.9%
1.7%
1.8%
1.9%
2.6%
2.4%
2.2%
1.7%
1.4%
1.8%
2.1%
2.0%
正規化
年齢
0.476
0.058
0.657
0.111
0.719
0.516
0.272
0.798
0.644
0.536
1.485
0.392
0.304
-0.364
-0.006
0.668
0.062
0.737
0.376
0.526
0.437
0.433
-0.083
0.682
0.293
0.325
0.500
0.486
-0.008
0.132
0.251
0.906
0.059
0.700
0.430
0.738
0.479
-0.076
0.166
0.178
-0.240
0.522
1.052
0.806
0.045
0.017
0.374
0.188
0.353
0.314
0.671
0.531
0.414
0.870
0.412
0.445
0.332
0.639
0.705
-0.128
0.609
1.152
0.700
-0.270
-0.007
0.047
0.462
0.211
0.184
0.476
0.400
0.548
0.524
0.616
0.777
-0.239
0.864
0.521
図 1
系統俯瞰図
6
2 つ目は，一般的に知名度の高い地域で
かさである．
も，ドイツのベルリンやアメリカのマイ
世界で最も住みやすい都市ランキング
アミのように上位レイヤーとならない都
[5]において，この系統の都市は比較的上
市・地域があるという事だ．各レイヤー
位にランクインしており，中でもバンク
を見ると知名度の高い都市・地域でも女
ーバー，シドニー，そしてオークランド
性支持率の高いものは上位レイヤーに行
は TOP10 にランクインしている．他にも
きやすく，男性支持率の高いものはあま
これらの都市・地域は，街がキレイなこ
り上位レイヤーとならない傾向がわかる．
とでも有名であり，観光客から好まれる
このことから，女性支持は有名な都市・
場所となっている．
地域に集中しやすいということが分かる．
自然についても，これらの都市・地域
特に，ヨーロッパに属する都市・地域は
は自然の中で行うアクティビティを売り
ほとんどが女性支持率の方が男性支持率
としており，一般的なツアーとしても人
よりも高くなっている．これらの推察を
気が高い．しかし，これらの都市・地域
含みつつ，今回の研究では回答者の「何
はただ自然豊かというだけではない．街
がやりたいのか」という回答傾向を基に
には高級ブティックなども立ち並び，シ
系統名をつけた．
ョッピングなどを楽しむことが出来るた
以下，分類された 5 つの系統について
め，自然と都市との共存という魅力も内
解釈する．
包しているのである．
4-1. 系統 1 文化系統
4-3. 系統 3
男子人気系統
系統 1 は，レイヤー1 のウィーンやロ
系統 3 は，
レイヤー1 のニューヨーク，
ーマを中心として，芸術などに関する都
ソウルを中心として一般的にも有名な都
市・地域が多く分類されている．このた
市・地域が数多く分類されている．中で
めこの系統を「文化系統」と定義する．
も，男性人気の高いアジアの観光都市や
この系統の特徴は，ヨーロッパに属する
カジノの有名な都市が多く分類されてい
都市・地域が多く，美術館など芸術に関
ることため，この系統を「男性人気系統」
するものが多いということが挙げられる．
と定義する．この系統の特徴は上記にも
そして，これらの都市・地域は現在でも
あるように，男性人気の高い都市が多く
中世の雰囲気を残しているものが多く，
分類されていることと，この系統の中で
街並みから中世の歴史を感じることが出
更に 3 つのグループに分類できることだ．
来る．
以下 3 つのグループについて概説したい
と思う．
4-2. 系統 2
アウトドア系統
まず，1 つ目のグループはラスベガス
系統 2 は，レイヤー1 のエアーズロッ
やマカオなどカジノで有名な都市を中心
クを中心として，自然豊かな都市・地域
としたギャンブル系，グランドキャニオ
が多く分類されている．このためこの系
ンや，マチュピチュを中心とした自然・
統を「アウトドア系統」と定義する．こ
遺跡系，シンガポールやソウルなどのア
の系統の特徴は，治安の良さと自然の豊
ジアの人気都市を中心としたアジア観光
7
都市系である．
城や教会などが印象的なモンサンミッシ
そして，これらのグループはこの系統
ェルなどが代表として挙げられる．
の特徴としても挙げたように，男子が好
むものだという事が分かる．
4-5. 系統 5
結婚・娯楽系統
この系統は，レイヤー1 のオアフ島や
4-4. 系統 4
女子人気系統
ハワイ島を中心として結婚などにおいて
系統 4 は，レイヤー1 のパリ，ロンド
人気の高い都市・地域が分類されている
ンを中心としてヨーロッパの都市やグル
ことからこの系統を「結婚・娯楽系統」
メで有名な都市・地域が数多く分類され
と定義する．この系統の特徴は，日本人
ている．このためこの系統を「女性人気
が結婚などに関するイベントで好んで利
系統」と定義する．この系統の特徴は，
用するハワイやグアムを中心に島など海
女性人気の高い都市・地域が多く分類さ
が有名な地域が多く分類されている．他
れていることと，この系統の中で更に 2
にもバカンスなど娯楽においても非常に
つのグループに分類できることだ．以下
人気の高い系統となっている．
2 つのグループについて概説したいと思
う．
5. 統計的アプローチからの MICE 開催都市
まず，1 つ目のグループはイタリアや
選定について
ドイツを中心としたグルメ系である．こ
以降では，今までの分析に基づいて，
のグループは，日本でも人気の高いイタ
MICE 開催都市の選定方法についての説
リア料理や,ソーセージやビールで有名
明，及び夏季オリンピックと国際会議を
なドイツなどを中心にヨーロッパの海沿
例とした国内における開催都市選定を行
いの地域なども数多く分類されていてグ
う．
ルメ地域とも言える分類となっている．
そして，これらの地域はヨーロッパとい
5-1. MICE 開催都市の選定方法
う事もあり，女性の人気も非常に高いと
ここでは，インターネット社会調査の
言える．しかし，この系統に意外にも中
分析データをどのような手順で使用する
東地域のエジプトやトルコが分類されて
ことで MICE 開催地を選定できるかにつ
いる．これらの地域は，一見男性人気の
いて説明する．
高い都市・地域のようにも感じるが，ト
ルコアイスなどグルメでも人気の高い都
5-1-1.
市・地域であり調査結果においても女性
過去の開催都市の分析
まず，対象となる MICE の過去の開催都
支持率の方が高い．
市をリストアップする．そして，リスト
2 つ目のグループは，この系統の中で
アップした都市がどのレイヤーで，どの
も特に街並みなどの鮮やかさなどにおい
クラスタで，どの系統に属しているのか
て人気のあるベルギーなどを中心とした
図 2 の各系統と系統内アイテムを用いて
景色観光系である．このグループは，花
抽出する．
畑で有名なベルギー，中世を感じさせる
その抽出したデータを用いて，対象と
ような街並みが広がるアムステルダム，
なる MICE は男性と女性どちらにより支
8
持されているのか，支持している年齢層
世論調査における女性支持率の低さが鍵
は高めなのか低めなのか，そして過去の
となる．オリンピック・パラリンピック
開催都市は図 1 で作成した系統俯瞰図の
の東京招致に関する全国世論調査[7]に
どの系統に多く属しているかを分析する．
おいて，男性支持率の方が，女性支持率
よりも 5％以上高いという結果が出てい
5-1-2. 日本での MICE 開催都市の選定
る．更に年代別結果においては 60 代～70
対象となる MICE の過去の開催都市か
代が最も高く 10 代～20 代が最も低い数
ら導いた分析結果を用いて，日本の都道
値を出している．これらのデータを参考
府県で同一の特徴を持った都市がないか
にすると，女性支持率，特に若い女性支
照らし合わせる．この 2 つのステップを
持率の方が上昇する余地があり，女性の
行うことで，
過去の MICE 開催都市の特徴
支持率が伸びれば全体の支持率も上昇す
に基づいた MICE 開催地を選定すること
るということがわかる．以上のことから，
が出来る．
女性人気の高い都市は上昇見込の支持率
を獲得しやすい傾向にあると考えられる．
6. 夏季オリンピックを例とした開催地の
都市の特徴について付言すると，グルメ
選定
やオシャレさなど主に若い女性に人気の
提言した MICE 開催都市の選定方法を，
ある都市が選ばれやすい傾向にあると言
夏季オリンピックを例として実際に，過
える．
去の夏季オリンピック開催都市の特徴の
2 つ目は，表 5 の 2016 年度リオデジャ
分析とそれに近い日本の都市の選定を行
ネイロのイレギュラーさについてだ．こ
う．
の表 5 の中で，リオデジャネイロは唯一
男女差が－1％（小数点以下第一位まで）
6-1. 夏季オリンピック開催都市の分析
となっており，平均年齢も他に比べて 3
過去の夏季オリンピック開催都市一覧
歳程度高いという結果が出ている．そし
と本研究の調査結果の比較を表 4 にまと
て，所属する系統も「男性人気系統」と
める[6]．この表 4 を見て言えることは大
なっている．このことから，今後の夏季
きく 2 つある．
オリンピック都市決定において比較的年
1 つ目は，夏季オリンピック開催都市
齢層の高い男性をターゲットにすること
の多くが本研究で分類した系統の「女性
が重要と言える．これは，先述した世論
人気系統」に集中した傾向にあることだ．
調査の通り，夏季オリンピック開催に賛
この系統は，上記にもあるようにグルメ
成している層が男性であり，特に高齢層
などやヨーロッパ地域など女性に好まれ
が高い数値を出していることに由来する
る傾向が強い系統を示している．このこ
ものと思われる．先ほどは，夏季オリン
とから夏季オリンピック開催都市は，女
ピックに最も関心のない若い女性層にタ
性人気の高い都市が選ばれやすいという
ーゲットを絞ることが重要と記述したが，
推察が成り立つ．では，なぜ女性人気の
逆に高齢男性層にターゲットを絞ること
高い都市が選ばれやすいのか．夏季オリ
で，夏季オリンピックへの意欲を押し出
ンピック支持率のデータから推測すると，
すことが出来ると推察する．
9
各系統と系統内アイテム①
図 2
レ
イ
ヤ
ー
1
2
3
6.3%
8.3% 0.21
7.3% 0.28
【オーストラリア】
シドニー
【オーストラリア】
ゴールドコースト
【オーストラリア】
ケアンズ
自然都市
5.0%
6.2%
0.45
0.63
北アメリカの名所
【アメリカ】
グランドキャニオン
【アメリカ】
ロサンゼルス
【カナダ】
ナイアガラ
東南アジアの名所
【タイ】
プーケット島
【台湾】
台北（タイペイ）
【シンガポール】
シンガポール
国立公園
【アメリカ】イエロー
ストーン国立公園
【アメリカ】ヨセミテ
国立公園
アメリカ都市部
3004
スイス都市部
【オーストリア】
ザルツブルク
8.2%
0.38
0.37
山系自然
美術、博物館
【イギリス】
湖水地方
【カナダ】カナディ
アンロッキー
【スウェーデン】
ストックホルム
【デンマーク】
コペンハーゲン
【フィンランド】
ヘルシンキ
宮殿、王国
Age
クラスタ番号
F
M
F
Age
クラスタ番号
結婚・娯楽系
クラスタ名
アイテム名
1005
0.21
0.38
0.40
4.0%
5.0%
6.5%
7.4%
7.8%
0.03
0.38
0.16
3010
4.0%
6.4%
5.7%
5.1%
7.3%
0.37
0.17
0.13
4.3%
3011
3.6%
5.6%
5.8% -0.15
5.8% -0.04
6.4%
0.10
5.8%
3012
4.7%
【グアム】
グアム
【イタリア】
シチリア島
【フランス】
モナコ
ハネムーン
【ハワイ】
マウイ島
【サイパン】
サイパン
ビーチリゾート
【フランス】
ニース
【フランス】
マルセイユ
【タヒチ】
タヒチ島
【ニューカレドレア】
ニューカレドニア
【モルディヴ】
モルディヴ
【タヒチ】
ボラボラ島
9.7%
0.11
0.09
7.9%
6.4%
7.3%
5.9% -0.25
0.29
6.6%
5.2%
0.38
4.4%
3013
5.6% 11.0%
10.7% 12.0% -0.20
2007
0.06
12.4% 14.5%
リゾート代表
【ハワイ】
オアフ島
1004
14.3% 24.1% -0.03
11.2% 14.8% -0.03
7.7% 12.3%
0.20
9.1%
リゾート地
13.2% 19.7% -0.08
6.4% 13.4%
0.19
7.1%
0.28
0.07
5.2%
8.6% -0.11
0.16
3007
4.0%
7.7%
0.57
港湾都市
5.6%
6.9%
1.05
【ハワイ】
カウアイ島
4.6%
8.4%
0.71
6.1%
3.8%
4.5%
3009
4.1%
3008
3.7%
9.3% 11.3%
7.9% 13.6% -0.05
9.6% 12.4%
2006
9.5%
2005
【ハワイ】
ハワイ島
M
女性人気系
アイテム名
クラスタ名
Age
ヨーロッパ２大都市
クラスタ番号
F
1003
【フランス】
パリ
ヨーロッパ歴史
14.1% 18.6% -0.07
0.46
2003
7.1% 10.8% -0.10
9.6%
【ギリシャ】アテネ
【オランダ】
アムステルダム
【フランス】
モン・サン・ミッシェル
0.63
有名グルメ
0.21
中世都市
【イタリア】
ナポリ
【イタリア】
ミラノ
【スペイン】
バルセロナ
2004
9.6% -0.02
9.8%
0.16
8.5% -0.03
8.9%
0.87
3003
0.33
5.4%
0.03
6.5%
7.7%
0.37
【チェコ】
プラハ
【ベルギー】
ブリュッセル
8.0%
0.16
0.99
7.8%
4.6%
5.8%
6.9%
4.3%
6.3%
5.4%
6.2%
0.07
【スイス】
チューリヒ
【スイス】
ジュネーヴ
3.9%
5.3%
3005
4.0%
5.6%
7.8%
10.0%
8.9%
6.9% 10.1%
7.6%
10.2%
【イギリス】
ロンドン
M
系統名
男性人気系
クラスタ名
世界有名大都市
アイテム名
1002
【アメリカ】
ニューヨーク
0.10
4.5%
5.1%
【韓国】
ソウル
0.13
Age
クラスタ番号
F
12.8% 11.6%
10.6% 11.9%
0.38
2002
10.5% 10.2%
0.34
4.9%
4.7% -0.11
8.2%
4.6%
8.2%
3.4%
0.26
3002
【アメリカ】
マイアミ
【カナダ】
バンクーバー
【ニュージーランド】
オークランド
M
アウトドア系
クラスタ名
アイテム名
クラスタ番号
Age
世界遺産代表
F
1001
【オーストラリア】
エアーズロック
12.2% 17.2% 0.08
2001
7.3% 14.4% 0.10
6.5% 12.2% 0.15
3.4%
7.2% 0.07
3001
3.0%
オーストラリアの名所
9.8% 16.0% 0.25
M
文化系
クラスタ名
アイテム名
芸術の大都市
【オーストリア】
ウィーン
ヨーロッパ芸術
【イタリア】
ローマ
【イタリア】
フィレンツェ
【イタリア】
ベネチア
聖堂、修道院
【スペイン】
マドリード
【イタリア】
カプリ島
【イタリア】
アマルフィ海岸
【パラオ】
パラオ
【アメリカ】
サンフランシスコ
【アメリカ】
ラスベガス
【アメリカ】
ボストン
【アメリカ】
シカゴ
遺跡
【ペルー】
マチュピチュ
【チリ】
イースター島
7.5%
5.1%
0.32
0.02
5.3%
4.2%
3006
4.2%
アジア急成長観光地
【タイ】
バンコク
【フィリピン】
セブ島
【ベトナム】
ホーチミン
【トルコ】
イスタンブール
【エジプト】
カイロ
【トルコ】
カッパドキア
ドイツ
【ドイツ】
ミュンヘン
【ドイツ】
ベルリン
【ドイツ】
フランクフルト
3.9%
6.0%
6.7%
3.3%
4.3%
5.4%
6.9% -0.27
8.8%
8.2%
5.5%
9.8%
0.25
0.06
0.15
0.45
0.12
3015
3.1%
3014
10
各系統と系統内アイテム②
図 3
レ
イ
ヤ
ー
4
Age
2.9% 0.35
3.7% 0.43
F
クラスタ番号
1.7%
2.1% 0.86
4001
1.9%
1.5%
2.0%
3.3% 0.52
4.0% 0.68
4002
1.6%
M
文化系
クラスタ名
アイテム名
スペイン
【スペイン】
グラナダ
【スペイン】
バレンシア
【スペイン】
セビリア
ギリシャ
【ギリシャ】
ミコノス島
【ギリシャ】
サントリーニ島
Age
3.4%
2.3%
3.1%
3.1%
3.7%
3.1%
3.6%
0.18
0.38
0.64
0.70
0.06
F
クラスタ番号
3.4%
2.6%
0.41
4003
2.4%
2.8%
4004
1.9%
M
アウトドア系
クラスタ名
アイテム名
砂漠都市
温暖地域
【アラブ首長国連邦】ド
バイ
【エジプト】
ルクソール
【オーストラリア】
パース
【オーストラリア】
メルボルン
【ハワイ】
ラナイ島
【オーストラリア】
ハミルトン島
Age
1.8%
2.0%
0.52
0.70
0.33
F
クラスタ番号
2.3%
2.0%
4005
2.3%
3.3%
4.1%
2.6%
3.5% -0.01
3.6%
2.0%
3.6%
2.3%
1.9%
3.0%
2.1%
2.8%
3.4%
1.4%
2.4%
1.6%
0.61
0.02
0.80
0.78
0.45
0.67
1.9%
2.0%
2.9%
4.6%
2.1%
2.5%
2.7%
3.6%
3.1%
0.64
0.87
0.19
0.53
0.11
3.1%
3.1%
3.3%
4.2%
1.8%
2.2%
2.2%
2.6%
3.8%
0.18
0.48
0.74
0.29
0.48
2.2%
3.5%
1.8% -0.24
2.0% -0.13
3.3% -0.36
4.8%
1.7%
2.4%
2.8%
0.62
0.53
0.72
2.3%
2.8%
1.9%
1.4%
1.15
2.0%
2.5% -0.08
0.49
0.32
4015
0.21
4014
0.48
2.7%
3.0%
2.0% -0.27
3.8%
1.7%
2.9%
2.1%
2.1%
2.2%
4013
2.1%
4012
2.0%
4011
2.1%
4010
2.2%
4009
4008
2.1%
4007
0.50
3.3%
0.06
4006
1.8%
M
系統名
男性人気系
クラスタ名
アイテム名
アメリカ
【アメリカ】
アトランタ
【アメリカ】
ニューオーリンズ
【アメリカ】
オーランド
アメリカ都市
【アメリカ】
シアトル
【アメリカ】
ワシントンD.C
【アメリカ】
アラスカ州
スポーツ
自然・美術
【ブラジル】
リオデジャネイロ
【ロシア】
モスクワ
【ブラジル】
サンパウロ
【アルゼンチン】
イグアス
【ボリビア】
ウユニ塩湖
【エクアドル】
ガラパコス
自然
南極
アジア
【ペルー】
ナスカ
【カナダ】
イエローナイフ
【ペルー】
チチカカ湖
【ペルー】
クスコ
【ベトナム】
ハノイ
【マレーシア】
クアラルンプール
【マレーシア】
ペナン島
【タイ】
チエンマイ
【タイ】
サムイ島
中国
【中国】
香港（ホンコン）
【中国】
上海（シャンハイ）
【中国】
マカオ
親日
【台湾】
高雄（たかお）
【シンガポール】
セントーサ島
【台湾】日月潭
（じつげつたん）
中国2
【中国】
桂林（けいりん）
【中国】九寨溝
（きゅうさいこう）
インド
【インド】
ニューデリー
【インド】
デリー
【インド】
ムンバイ
韓国
【韓国】
プサン
【韓国】
チェジュ
Age
5.0%
5.0%
0.55
0.39
0.66
F
クラスタ番号
2.7%
2.4%
4016
1.9%
2.1%
3.3%
2.5%
3.4%
3.7%
1.05
0.91
2.6%
1.5%
2.6%
3.2%
5.5%
0.52
0.40
0.13
0.54
0.46
0.71
4020
0.06
0.52
4019
2.2%
4.3%
1.3%
3.8%
1.9%
3.2%
1.9%
5.1%
2.4%
3.0%
0.27
2.1%
3.1% -0.24
4021
2.0%
1.6%
1.9%
2.2%
2.8%
2.2% -0.01
2.7%
2.9%
2.7%
0.41
0.37
0.81
1.9%
0.05
4023
1.2%
4022
0.17
1.9%
2.1%
1.7%
1.6%
4018
2.4%
1.49
4017
1.5%
M
女性人気系
クラスタ名
アイテム名
ヨーロッパ
【イギリス】
エジンバラ
【イギリス】
コッツウォルズ地方
【オランダ】
ロッテルガム
スイス
【スイス】
サンモリッツ
【スイス】
ローザンヌ
【スイス】
ツェルマット
カナダ
【カナダ】
エドワード島
【カナダ】
トロント
【カナダ】
ケベック
【カナダ】
モントリオール
北欧
【ノルウェー】
オスロ
【スウェーデン】
スウェーデン
古代都市
【ネパール】
カトマンズ
【カンボジア】
ホーチミン
港湾
【ドイツ】フュッセン
（ロマンチック街道）
【ドイツ】
ケルン
【イタリア】
ジェノバ
港付近
ドイツ
【ポルトガル】
リスボン
【ハンガリー】
ブダペスト
【ポーランド】
ワルシャワ
【ドイツ】
ハンブルク
【ドイツ】
ブレーメン
Age
3.4%
F
クラスタ番号
3.9%
0.30
3.5%
2.8% -0.08
4024
2.4%
2.8%
1.7%
3.6%
0.25
3.0% -0.01
4.7%
0.05
0.43
2.0%
0.74
0.67
4026
0.31
3.5%
3.0%
3.1%
3.0%
3.3%
1.7%
3.5%
1.7%
4025
0.44
3.3%
M
ハネムーン系
クラスタ名
アイテム名
イギリス
【イギリス】
リバプール
【イギリス】
バーミンガム
【イギリス】
マンチェスター
ヨーロッパ中部
【フランス】
ロワール地方
【イタリア】
トリノ
【フランス】
リヨン
【アイルランド】
ダブリン
【ベルギー】
アントワープ
ニュージーランド
【ニュージーランド】
クライスチャーチ
【ニュージーランド】
クイーンズタウン
11
表 4 夏季オリンピック開催地と本研究の調査アイテム
回数
1
2
3
4
5
7
8
9
10
11
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
夏季オリンピック開催地一覧
開催年
開催地
1896 アテネ
1900 パリ
1904 セントルイス
1908 ロンドン
1912 ストックホルム
1920 アントワープ
1924 パリ
1928 アムステルダム
1932 ロサンゼルス
1936 ベルリン
1948 ロンドン
1952 ヘルシンキ
メルボルン(馬術競技以外)
1956
ストックホルム(馬術競技)
ローマ
東京
メキシコシティ
ミュンヘン
モントリオール
モスクワ
ロサンゼルス
ソウル
バルセロナ
アトランタ
シドニー
アテネ
北京
ロンドン
リオデジャネイロ
1960
1964
1968
1972
1976
1980
1984
1988
1992
1996
2000
2004
2008
2012
2016
開催国
ギリシャ
フランス
アメリカ
イギリス
スウェーデン
ベルギー
フランス
オランダ
アメリカ
ドイツ
イギリス
フィンランド
オーストラリア
スウェーデン
イタリア
日本
メキシコ
西ドイツ
カナダ
ソ連
アメリカ
韓国
スペイン
アメリカ
オーストラリア
ギリシャ
中国
イギリス
ブラジル
男性
支持率
女性
支持率
2007
1001
4
4
系統
ﾚｲﾔｰ
9%
24%
クラスタ番号
平均
年齢
7%
14%
男女差
2
1
総合
支持率
順位
46.38
44.77
4
4
5
4
4
3
4
4
4
2
4
1
2%
10%
1001
3002
4015
1001
2007
2003
3006
1001
3002
4010
3002
1003
8%
19%
27
2
対象外
20%
8%
3%
24%
12%
10%
6%
20%
7%
3%
8%
17%
44.38
46.17
47.28
44.77
46.50
44.81
44.64
44.38
45.15
47.75
46.17
45.54
13%
5%
2%
14%
8%
8%
6%
13%
4%
3%
5%
12%
6%
3%
1%
10%
5%
2%
0%
6%
3%
0%
3%
5%
1
3
4
1
2
2
3
1
3
4
3
1
16%
6%
2%
19%
10%
9%
6%
16%
5%
3%
6%
15%
4
4
3
43
123
2
17
24
50
3
57
92
43
5
3006
4020
3
3
4
3
2
4
2
1
2
4
2
2
3
4
2003
1004
2004
4018
2002
2007
1
4
4
3
46.72
45.72
48.84
39.29
44.81
44.21
45.48
47.42
45.71
46.38
43.19
44.38
49.94
1001
4016
0%
1%
1%
0%
2%
4%
2%
0%
1%
2%
0%
6%
-1%
1%
6%
2%
0%
10%
11%
11%
2%
12%
9%
1%
20%
2%
1%
6%
2%
0%
9%
9%
10%
2%
11%
8%
1%
16%
2%
1%
6%
2%
0%
8%
7%
9%
2%
11%
7%
2%
13%
3%
256
47
146
446
24
23
15
130
11
27
177
3
124
12
これらの結果を踏まえて，以下では日
いという意見が 20 代～30 代から多く見
本において若い女性に人気のある都市・
られた．このことからも，京都，沖縄は
地域，年齢層の高い男性に人気の都市・
「女性人気系統」と非常に似ている部分
地域の 2 パターンに合致する理想の夏季
があると言える．
オリンピック開催都市を選定していきた
次に京都，沖縄について前提条件の 2
いと思う．
つ目である選手村の狭さ，スタジアムま
での交通の不便さの解消という観点から
6-2. 日本においての開催都市
見たいと思う．
ここからは，過去の開催都市の解析を
まず，京都はこれらの問題に対しては，
踏まえて日本のどの都市が夏季オリンピ
あまり改善が見込めないように思う．都
ック開催都市として理想なのかについて
市の面積も小さく密集しているため東京
記述したいと思う．その上で，まず前提
と同じくコンパクトな夏季オリンピック
条件を挙げる．
という形を推すことになると推察できる
1 つ目は，過去の夏季オリンピック開
からだ．
催都市の傾向から導き出された「若い女
次に，沖縄は京都と同じように面積は
性」
，
「年齢層の高い男性」に特化する 2
小さいが首都圏に比べて人口密度も少な
パターンに合致する都市を抽出する．
く交通量も少ないことから上記の問題に
2 つ目は，2016 年度の夏季オリンピッ
対しても東京，京都に比べて対処しやす
ク開催都市選定において問題とされた選
いと考える．
手村の狭さ，選手村からスタジアムまで
以上のことを踏まえて本研究では，若
の交通の不便さをなるべく解消できる都
い女性をターゲットにした場合の夏季オ
市を選定する[8]．
リンピック候補地は沖縄が良いと提言す
以上の条件を押さえつつ，理想のオリ
る．
ンピック開催都市の選定を行う．
6-2-2. 年齢層の高い男性に特化した都
6-2-1. 若い女性に特化した都市・地域
市・地域
まず，若い女性をターゲットにした夏
次に，年齢層の高い男性をターゲット
季オリンピック都市の提言を行う．本研
にした場合の夏季オリンピック候補地の
究で，このターゲットに対して理想とす
提言をする．本研究で，このターゲット
る都市を 2 カ所選定した．それは，京都
に対して理想とする都市を 2 カ所選定し
と沖縄である．これらの都市は全国ブラ
た．それは，宮城，石川（以下全国ブラ
ンド力調査の行っていたい都市ランキン
ンド力調査にのっとって宮城は仙台，石
グ[9]において，
上位にランクインしてい
川は金沢で表記する）である．これらの
る．更に，これらの都市に行ってみたい
都市は全国ブランド力調査の行ってみた
と回答した回答者の多くは女性，特に 20
いランキング[9]において，上位にランク
代～30 代の女性が多く挙げている．そし
インしている．更に，これらの都市に行
て，行ってみたいと回答した理由につい
ってみたいと回答した回答者の多くは男
ておいしいものや名物の食べ物を食べた
性，特に 60 代から多くの支持を得ている．
13
そして，行ってみたいと回答した理由に
市は，比較的上位レイヤーに属するもの
ついて歴史や伝統を感じたいという意見
が多いというもわかる．
が 50 代～60 代から多く見られた．
2 つ目は，開催年が進むにつれて欧米
年齢層の高い男性から支持を得ている
の都市だけではなく，シンガポールや，
という点から 2016 年度の夏季オリンピ
中国，そして日本などアジア圏の都市で
ック開催地として選ばれたリオデジャネ
も開催されるようになっていることだ．
イロと共通点を見出すことが出来る．
これは，アジア圏の台頭が見える結果だ
候補地として挙げた仙台，金沢は東京
と言える．つまり，高エネルギー物理国
に比べて面積も広く交通量も少ないこと
際会議の開催地において今後，更に日本
から候補地選定の前提条件として挙げた
で開催される可能性が高くなっていると
問題点を解決できると考える．
推察できる．
この中でも，特に仙台は，現在日本が
以上のことから，比較的若い女性人気
掲げている復興言う点に関しても開催地
が高く有名な都市が選ばれやすいという
として適していると言える．
事が言える．
以上のことを踏まえて本研究では，年
齢層の高い男性をターゲットとした場合
7-2. 日本での開催都市
の夏季オリンピック候補地は仙台が良い
ここからは，過去の開催都市の解析を
と提言する．
踏まえて日本のどの都市が高エネルギー
学国際会議の開催都市として理想なのか
7. 国際会議を例とした開催地の選定
について記述したいと思う．その上で，
次に，国際会議を例とした開催地の提
まず前提条件を挙げる．
言を行う．
1 つ目は，過去の高エネルギー物理学
扱う国際会議は，本研究データを使う
国際会議の結果から導き出された「若い
ために開催回数の多い高エネルギー物理
女性に人気の都市」という結果を踏まえ
学国際会議（注 5）とする．
て都市を抽出する．
2 つ目は，同じく過去の開催都市の結
7-1. 高エネルギー物理学国際会議の過
果から導き出された比較的有名な都市を
去の開催地の分析
選ぶという点だ．この比較的有名な都市
過去の高エネルギー物理学国際会議の
というのは非常に曖昧なため，本研究で
一覧と本研究結果の比較を表 5 にまとめ
は過去にも MICE 開催地に選ばれたこと
る[10]．この表を見て言えることは大き
のある都市を比較的有名な都市として位
く 2 つある．
置付けることとする．
1 つ目は，系統分析のできた開催地の
約半分が系統 4「女性人気系統」に属し
ているという点だ．更に，その中でもワ
ルシャワを除いて多くの都市が比較的平
均年齢の低い傾向であることが分かる．
また，開催都市の中で系統 4 に属する都
14
高エネルギー物理学国際会議の開催地と本研究の調査アイテム
表5
高エネルギー物理学国際会議
回数開催年
開催地
開催国
1
1950 ロチェスター
アメリカ
2
1952 ロチェスター
アメリカ
3
1952 ロチェスター
アメリカ
4
1954 ロチェスター
アメリカ
5
1955 ロチェスター
アメリカ
6
1956 ロチェスター
アメリカ
7
1957 ロチェスター
アメリカ
8
1958 ジュネーヴ
スイス
9
1959 キエフ
ソ連
10
1960 ロチェスター
アメリカ
11
1962 ジュネーヴ
スイス
12
1964 ドゥブナ
ソ連
13
1966 バークレー
アメリカ
14
1968 ウィーン
オーストリア
15
1970 キエフ
ソ連
16
1972 シカゴ
アメリカ
17
1974 ロンドン
イギリス
18
1976 トビリシ
ソ連
19
1978 東京
日本
20
1980 マディソン
アメリカ
21
1982 パリ
フランス
22
1984 ライプツィヒ
西ドイツ
23
1986 バークレー
アメリカ
24
1988 ミュンヘン
西ドイツ
25
1990 シンガポール
シンガポール
26
1992 ダラス
アメリカ
27
1994 グラスゴー
イギリス
28
1996 ワルシャワ
ポーランド
29
1998 バンクーバー
カナダ
30
2000 大阪
日本
31
2002 アムステルダムオランダ
32
2004 北京
中国
33
2006 モスクワ
ロシア
34
2008 フィラデルフィアアメリカ
35
2010 パリ
フランス
36
2012 メルボルン
オーストラリア
順位
対象外
対象外
対象外
対象外
対象外
対象外
対象外
総合
支持率
系統
3
クラスタ番号
3008
女性
支持率
7%
1%
男性
支持率
5%
0%
3
ﾚｲﾔｰ
3
3008
男女差平均
年齢
47.77
50.40
7%
2%
0%
5%
6%
1%
3
1
51
286
47.77
1001
3
4
2%
3004
1001
6%
1
16%
1%
4%
20%
51
対象外
対象外
対象外
10%
0%
4%
13%
4
3
1
1004
46.82
50.40
46.12
44.38
24%
1%
6%
0%
0%
6%
14%
1%
4
3
13%
1%
4%
16%
8
286
72
3
対象外
対象外
1
3006
2004
4
2
44.77
47.29
6%
9%
1%
4022
3002
10%
0%
6%
8%
1%
3%
6%
19%
1%
2
243
対象外
3
4
2%
5%
45.72
48.90
48.65
44.20
48.01
46.89
4
3
1%
0%
0%
0%
1%
2%
4
6%
2%
1%
2%
2%
5%
2007
47
124
224
154
128
55
2
1
4
4
2
46.50
43.19
39.29
48.05
44.77
47.75
1001
4004
5%
0%
0%
0%
10%
0%
12%
1%
2%
1%
24%
3%
10%
1%
0%
1%
19%
3%
8%
2%
2%
1%
14%
3%
17
177
446
209
2
92
15
7-2-1. 若い女性に特化した都市・地域
際イベントは例外だが，高エネルギー物
本研究では，過去の開催都市の傾向か
理学国際会議のように，どの都道府県で
ら日本での理想の開催都市として京都と
も行うことのできるような MICE 開催都
沖縄を抽出した．
理由については，6-2-1.
市の選定では非常に有効である．
若い女性に特化した都市・地域において
その理由は，主に 2 つある．
夏季オリンピックの理想的な開催都市と
1 つは，統計的アプローチに基づいて
して京都と沖縄を抽出した時と同様の理
開催都市を選定しているため，プレゼン
由である．
テーションにおいて数字を用いた主張を
本研究では，この 2 カ所でも特に京都
することが出来るため，より説得力のあ
府を高エネルギー物理国際会議の開催都
る説明が出来るということだ．
市として理想であると提言する．
もう 1 つは，開催都市を選定する時の
この理由は，高エネルギー物理学国際
ブレをなくすことが出来ることだ．本研
会議の開催都市を選定する上で提示した
究の選定方法を用いれば，開催都市の候
前提条件に京都が最も一致しているから
補を最小まで減らすことが出来る．それ
である．
により過去の傾向から開催に向いていな
京都は，地球温暖化防止京都会議が行
い都市をいち早く発見することが出来る．
われ，その中で採択された京都議定書な
今後は，様々な MICE 開催地を検討する
どでも国際的に有名である．つまり，前
にあたり，データの緻密な分析とニーズ
提として挙げた MICE 開催経験という条
の深堀が必須であると考えられる．本研
件に当てはまるだけでなく，国際会議を
究が我が国の MICE 競争力の強化の一助
行ったというイメージが国際的にも強い
となれば幸いである．
ため，国際会議開催地としても非常に妥
当性の高い都市だと言える．
（注1）本研究は，産業能率大学 2013 年
以上のことを踏まえて本研究では，若
度春学期「Web マーケティング」
い女性をターゲットにした場合の高エネ
授業内の調査の一環であり，分
ルギー物理国際会議候補地は京都が良い
析データはミクシィ・リサーチ
と提言する．
（http://mixi-research.co.jp
/）のインターネット調査によっ
8. まとめ
て収集した．
今回，夏季オリンピックと高エネルギ
（注2）ミクシィ・リサーチは回答者に
ー国際会議を例として開催都市の選定を
とってはポイントサービスサイ
行ったが，やはりオリンピック程の超大
トであるため，ポイント狙いの
型国際イベントだと設備や資金等を踏ま
スパムユーザも存在する．
えると東京が最も適しており調査結果と
（注3）海外旅行地の調査のため「海外
して導いた沖縄，仙台でのオリンピック
に行ってみたいと思わない」は
開催は現実的ではないと言う結論に至る．
不適切と判断し，対象外とした．
しかし，本研究で行った開催都市の選
また，レイヤー1 の多様性保持
定方法はオリンピックのような超大型国
の為に例外的に本来ならばレイ
16
ヤー2 に属する「韓国ソウル」
をレイヤー1 とした．
（注4）解析には、統計用解析言語 R
（http://www.r-project.org/）
と kohonen パッケージ
（http://cran.r-project.org/
web/packages/kohonen/kohonen
.pdf）を使用した．
（注5）高エネルギー物医学国際会議と
は，素粒子物理学において，理
論物理，実験物理の両方にわた
って最も権威のある国際会議の
1 つである．
17
参考文献
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cument/membership/release/nrc_nos.
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（2013/8/13 アクセス）
1

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