情報ネットワークによるスキー場情報の閲覧効果に関する研究 by hitoshi watanabe

情報ネットワークによるスキー場情報の閲覧効果に関する研究 A Study on the Effects of Ski Resort Information Exchanged on the Information Communication Network

平成 13 年度修士論文

指導：渡辺仁史教授早稲田大学大学院理工学研究科建築工学専攻建築学専門分野 600E083 丹羽洋一

本論文は経営上重要なデータを含んでおり，転載及び対外発表の際にはデータの扱いに充分に考慮する必要がある

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はじめに「スキーにタダで行けるぞ」「ハイ，行きます」こんな甘いきっかけで始まった僕とスキー研究の関係も，もはや3年になる．そもそも，雪国ニューヨークで毎週末スキーをしていた僕にとって，スキーと関わっていくことは不自然なことではなかった．しかし，卒論修論とスキーというテーマを追い続けるとは思ってもみなかった．それも建築計画のなかで．しかし，追えど追えど興味は尽きることはなかった．なぜなら，日本のスキーを取り巻く環境は一行によくなる気配がないからである．やばいやばい．次から次へと見える問題点．板と雪さえあれば手に入れられるあのスピードとスリル．これを日本からなくしてはならない．ガンバレニッポン！

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目次 1. 研究背景

2. 研究目的

3. 研究方法

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4. スキー場ホームページの特性分析 4.1 ホームページ用語解説 4.2 特性分析 4.2.1 ホームページ所持 4.2.2 運営管理 4.2.3 コンテンツ 4.2.4 情報更新 4.2.5 携帯対応 4.2.6 まとめ

5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性 39 5.1 浅貝スキー場概要 40 5.2 ホームページ構成・用語解説 41 5.3 特性分析 48 5.3.1 トレンド 48 5.3.2 閲覧時間 63 5.3.3 コンテンツ 70 5.3.4 まとめ 82 6. 閲覧特性による来場予測 6.1 分析手法 6.2 相関関係 6.3 重回帰分析 6.3.1 クラスター分析 6.3.2 予測式 6.4 既予測式との比較 6.4.1 既予測式概要 6.4.2 比較考察 6.5 早見表 6.6 予測式の発展性 7. 考察 7.1 展望 7.2 媒体としての活用法おわりに・謝辞参考文献資料編

84 85 86 102 102 105 121 121 123 127 128

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序論

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1. 研究背景

本研究の背景として，まず日本のスキー業界の本日までに至る成り立ちについてふれさせていただきます．地域社会や経済との関係をもとに国内のスキー場を分けると大きく以下の様に分類できる．第一グループ：温泉地のオフシーズン対策や，冬に仕事のなくなる農家の出稼ぎ対策として開発されたスキー場．古くからの大規模スキー場のほとんどが，このタイプで，主として地元の旅館や民宿に利用客が泊まることにより地域への経済効果が発揮された．スキー場供給が足りない時代に出来，問題なく伸びてきた所が多いため，

「雪が降れば利用客はくる」と考えがちであることや，「オフシーズン対策」「出稼ぎにでるよりはスキー場で働くほうがマシ」という消極的な意識があるため，「顧客指向経営」に転換しにくいという問題点を抱えている．すでにその地域にとってスキー関連産業が主産業になっているケースがほとんどだが，交通の便や方法の変化，都会の生活水準の上昇についていけないために，宿泊客が減りスキー場利用者も減るという大きな問題が発生している．第二グループ：主として80年代以降になって，もともと人の住んでいなかった地域に開発されたリゾート．過疎化に対して，新しく開設されたリゾートによる雇用創出効果や大型投資に伴う固定資産税の増収が期待された．豊富な外部資本を投入した「顧客指向経営」によって市場にインパクトを与え，スキー場産業にも高度成長をもたらした．大きな投資負担を，経営の減量化によって少しでも小さくしようとしているが，地域での雇用創出などの経済効果はある程度維持されている．ただし，経営が不安定な企業のなかには，存続性が不安なケースも出始めた．第三グループ： 90 年代になって，それまでのスキー場空白地帯にあまり大きくない規模でスキー場を開設し，近隣エリアでそれなりの市場を形成するケースがみられるようになった．基本的には雇用創出などによる過疎化の歯止めや，地域の経済活性化を狙いとしているが，結果的には，「地域のイメージの上昇，アイデンティティの創出」といった効果が最も評価されている．

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1. 研究背景

また，現在のスキー場産業の現状を *1)劔持氏は以下のように説明している“90

年代後半からは，「本来必要なメンテナンス・リニューアル」を行う資金が不足し，施設の陳腐化が進んでしまった．バブル崩壊後も，消費者の生活レベルは年々着々と向上していて，いまや一般家庭でもシャワー式トイレが当たり前なのに，スキー場や宿泊施設のトイレはそうではないという「リゾートと通常生活の逆転現象」が発生している．お客さまの生活の向上にずっと気づかずに，同業者間での相対比較による傷のなめあいや，低レベルな競争に目を奪われた結果が，今日のスキー場産業の「壊滅的危機」を呼んだといえるだろう． ” 21世紀に入り，経営の見直しや情報化への取り組みを初めているスキー場もいくつか見られるようになってきたが，それでも *2)全国 626 あるスキー場の大半は依然，現場の「カン」による経営・運営を続けている．顧客とのコミュニケーションを図る必要性のあるスキー場における媒体を用いた取り組みに注目してみる．媒体と言っても，テレビ・ラジオの CM，新聞・雑誌の広告掲載は，コストゆえ財務体力の弱い現在のスキー場にとって頻繁に利用することは難しく，一部の大型スキー場に限られている．情報先進国であるアメリカでは，メディアに対する姿勢は日本のそれに比べものにならないほどしっかりしている．常にその年の *3)プレスリリースを作成しており，問い合わせに対し迅速に対応している．またホームページ上にもプレス関係資料を掲載し，いつでも取材等に必要な情報を提供できる体制にある．日本においては，スキー場に限らず，観光地そして大手観光企業ですらそういったものの制作そして対応がままになっていない．日本のスキー場において，資料請求を行うと，大多数は簡単なゲレンデマップや宿泊情報・料金情報を載せたゲレンデに設置してあるような簡単なA4数枚のパンフレットを郵送で送ってくる．資料として不足なのはもちろんのこと，お客さまに対してですら満足なものではない．また，利用者の情報収集の仕方の変化にあわせて最近ようやくホームページの整備が進んできてはいるが，既存のパンフレットの情報をホームページという形で再編したに過ぎないものが多く見受けられる． *1) 劔持勝：雪国経済フォーラム代表 *2) 全国 626 スキー場：丹羽洋一調べ

*3) プレスリリース：[press release]官庁・企業・団体などが広報のために報道関係者に向けてする発表．また，そのために配布する印刷物

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1. 研究背景

スキー場の話しではないが，東大の *1)片平秀貴教授が有力企業62社の日本語サイトを評価する*2)研究を行ったところ，「ホームページの巧拙が企業のブランド価値を大きく左右し始めた」と判断した．それ程までにホームページという媒体の価値はあがっており，また利用者の *3)メディアリテラシーも向上している．「スキー」という遊びは，もはや冬季レジャー唯一の選択しではなく，数ある遊びの中の一つにしか過ぎないということを自覚し，適切な情報の発信と収集を行い，利用者とのコミュニケーションを図る必要が，スキー場経営に必要であると思われる．

*1) 片平秀貴：東京大学経済学部教授

主要な著書「新版パワー・ブランドの本質」（ダイヤモンド）「マーケティング・サイエンス」（東京大学出版会）

*2) 研究：評価対象は消費財メーカーや有力小売業を中心にした 62 サイト．評価は 1- ホームページが現実のブランドを強化できているか，

2-双方向で楽しめるような工夫ができているか，などの 4つの基準で8人のメンバーが 5 月末時点で各サイトを評価した．この結果，サントリーやナイ

キなど 14 社が 4 つ星，東芝やキリンビールなど 14 社が 3 つ星となった．松下電器産業やインテルなど 21 社は 2 つ星，富士通や NEC など 9 社が 1 つ星．

NTT だけが星がつかなかった． *3) メディアリテラシー：[media literacy]メディアを利用する技術や，伝えられた内容を分析する能力のこと．

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2. 研究目的

本研究の目的はスキー場の宣伝媒体におけるホームページの特性を理解し，経営的視点からの媒体価値を明らかにすることである．一般的に成功しているホームページには二つの要素がある．一つは E- ブランディング．見た目の出来の良さや楽しさ，閲覧のしやすさ，*1)コンテンツの充実．もう一つはE- マーケティング．時間帯別，地域別などの *2)アクセスの分布の分析

などを始め，ユーザー・プロフィール別の分析などを行い戦略的に顧客情報・特性を活用していくこと．本研究においては後者の E- マーケティングに重点を置き分析を行っている．

*1) コンテンツ：[contents]情報の内容．放送やネットワークで提供される動

画・音声・テキストなどの情報の内容． *2) アクセス：[access]パソコンや携帯端末のウェブ機能を通して，情報に接続を行うこと．

3. 研究方法

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3. 研究方法

本研究は三段階に分けて調査分析を行っている． 1- 全国スキー場ホームページ調査 2- 浅貝スキー場ホームページ調査 3- 浅貝スキー場閲覧特性と来場数の相関分析

1- 全国スキー場ホームページ調査全国 626 スキー場のうちホームページを所有しているものを選別し，それらを対象に以下の項目を調査した . 対象：321 箇所日時：2001/11/1 >?@ABC:D!E CFGHI

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また以上のスキー場うち，問い合わせ用のメールアドレスが判明した箇所に対しインターネットのメールを通じてアンケートを行った．対象：238 箇所日時：2001/12/20 >?@ABC:D9E CTg-(&HI

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3. 研究方法

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2- 浅貝スキー場ホームページ調査新潟県の *1)浅貝スキー場のホームページに関し以下の各コンテンツに対する *2)

アクセスログをとり，閲覧の特性を分析した．

ログ内容：日付時間・使用プロバイダー・ブラウザー・直前にみたページ・閲覧したページ調査期間：2000/1/7 ~ 2001/4/17 >?@ABC:D:E Cfghgi

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3- 浅貝スキー場閲覧特性と来場数の相関分析同スキー場に関し，来場した顧客に関するデータを入手し，特性を分析するとともに，上コンテンツとの間で相関分析，クラスター分析，重回帰分析による解析を行った．データ期間：1997-1998 営業期間 1998-1999 営業期間 1999-2000 営業期間 2000-2001 営業期間データ内容：次項 table3.4 参照

*1) 浅貝スキー場：新潟県南魚沼郡湯沢町三国 202 0257-89-2211

*2) アクセスログ：[access log]パソコンや携帯端末のウェブ機能を通して，情報に接続を行った際の記録．日付時間・プロバイダー・ブラウザー・直前にみたページ・閲覧したページ等に関する情報が記録される．

3. 研究方法

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第4章スキー場ホームページの特性分析

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4. スキー場ホームページの特性分析

4 スキー場ホームページの特性分析 4.1 ホームページ用語解説

本研究を理解する上で必要であろうと思われるホームページ関連用語を以下に掲載し解説いたします．アクセス [access] 電話回線などを使ってインターネットに接続し，ホームページを見に行ったり，新しいメールが届いていないかチェックしたりすること．アクセスログ [accesss log] ログとは，通信記録の意味．アクセスログは，ホームページの訪問者のプロフィールを記録したもの．アクセスポイント [access point] 一般のユーザーがインターネットに接続するために，プロバイダが各地に用意している基地．ここの電話番号にパソコンから電話をかけて，ユーザー名，パスワードが認証されると，ホームページを見たり，メールを送受信したりできるようになる．

BBS (電子掲示板) [Bulletin Board System] 「電子掲示板」の略．コンピュータを利用したメッセージ交換システム．パソコンから各種のメッセージを読み書きできる，不特定多数への連絡，情報提供などを目的としている．ブラウザ [browser] インターネットのホームページを閲覧するためのソフト．主に Internet Explorer （略して IE）と Netscape Navigator（略して NN）の 2 種類がある．クッキー [cookie] Webサイトの提供者が，Webブラウザを通じて訪問者のコンピュータに一時的に情報ファイルを送り保存できるしくみのこと．Cookieにはユーザに関する情報や最後にサイトを訪れた日時，そのサイトの訪問回数などを記録しておくことができる．

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4. スキー場ホームページの特性分析

ドメイン [domain] インターネット上にあるコンピュータが持っている名前で，所属している組織を表します．ドメイン名は，必ず，インターネットでたった１つに決まるようにつけられています．http://www.waseda.ac.jp では，waseda がドメイン名となる．電子メール [E-mail] インターネットを中心にパソコン通信や LAN 等のネットワークに備わっている機能．ネット上で指定した相手に文章や画像を送ることができる．電子メールアドレス [E-mail address] 電子メールを利用する上での住所に相当するものです．送り先，送り主を特定するために使います．電子メールアドレスはユーザ名，＠マーク，ドメイン名の３つから成り立っている．ホームページ［home page］;ウェブページ、サイト Internet Explorer などのウェブブラウザで表示される情報のこと．HTML という言語で書かれた文書で，文字や画像，音声をインターネット上で見ることができる．HP と書かれることもある．アイコン [icon] アプリケーションの種類などを区別できるようにしたマークのような絵柄のこと．管理者 [web master] コンピュータやネットワークの管理をする人．コンピュータのソフトやハードの設定を行ったり，トラブルを処理したりする．メールマガジン [mail magazine] 電子メールを使って創刊する雑誌です．ホームページから購読申込（メールアドレスの登録）をすると定期的または不定期に，メールマガジンが購読者宛に電子メールで送られてきます．ネットサーフィンをしなくても必要な情報が自動的に送られてくる仕組みで，電子メールを受信できる人なら誰でも読むことが出来ます．メールマガジンは，企業が運営しているものもあれば，個人で発行しているものもあり，有料の

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4. スキー場ホームページの特性分析

メールマガジンもありますが，現在のところ無料のメールマガジンがほとんどです．ジャンルも多彩で，ニュースやエンターテイメント系の情報，ビジネス情報など，ありとあらゆるメールマガジンが創刊されている．モバイル [mobile] 外出先に携帯可能なパソコンや携帯端末などの情報機器を持ち歩いて，メールの送受信やホームページの閲覧などを自由に行なうこと．

OS (オペレーティングシステム) [Operating System] キーボード入力や画面出力といった入出力機能やディスクやメモリの管理など，多くのアプリケーションソフトウェアから共通して利用される基本的な機能を提供し，コンピュータシステム全体を管理するソフトウェア．プロバイダ [provider];ISP（インターネットサービスプロバイダ）インターネットへの接続サービスを提供する業者．一般のユーザーは，プロバイダと契約し，パソコンのモデム（ISDN なら TA）を使用してプロバイダのアクセスポイントに電話をかけることで，インターネットが利用できるようになる．リンク [link] ブラウザの画面上に下線付きで表示される文字で，クリックすると次のページに移動したりファイルをダウンロード出来る．サーバー [server] ホームページを構成している情報が保存されている倉庫．ファイルが保存されているコンピューター．

URL [Uniform Resource Locater] インターネット上に存在する文書や画像などの場所を指し示す記述方式．インターネットにおける情報の「住所」にあたる．「http://」や「ftp://」で始める文字列が URL．例えば，早稲田大学の URL は，http://www.waseda.ac.jp ．http:// www.xxx.co.jp では，jp は日本を示し，co は会社という意味．「∼ .ne.jp」は日本のプロバイダを示し，「∼ .com」はアメリカの会社を意味する．しかし最近では，日本の企業でも「.co.jp」より「.com」のアドレスを取る企業が多くなってきている．

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4. スキー場ホームページの特性分析

4.2 特性分析

4.2.1 ホームページ所持

本研究において全国 626 スキー場を調査したところ，*1)調査時点で公式もしくは関係者により設置されたホームページを持つスキー場は 321 カ所（51%）あり ,*2)関東を集客圏にもつ一定規模以上のスキー場（以降，甲種スキー場とする）に

関しては 74%（155 カ所）の割合ホームページを所有していた．また，連絡用のメールアドレスに関しては甲種スキー場が 54%（114 カ所），全国では 38%（237 カ所）が公開をしている． >?@ABC;D!E CP(QR(S[Y

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戦略的経営を考えるべき甲種スキー場においても所持率が74%であることは若干不十分のように思える．また連絡用のメールアドレス所持が甲種54%，全国38% というのは，非常に率が低く，メールを介した顧客とのやりとりにあまり積極的に取り組んでいないようである．

*1) 全国ホームページ調査：2001/11/1 実施 *2) 対象：関越・上信越・中央・長野・東北自動車道に隣接し，コース数４本以上のスキー場

4. スキー場ホームページの特性分析

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地域別に所有の状況をみてみると，一番所有率が高いのは関東・甲信越地方．元々スキー場が多いことによる競争原理と商圏の広さが理由の一つと考えられる．関西地方は，母数こそ小さいものの情報への取り組みは関東甲信越に続いている．北海道の所有率が低いことの要因の一つに，地域経営のスキー場が多いことから，経営的に情報公開に積極的に投資していくことが難しい状況が考えられる． >?@ABC;D9E Cèéê[Y

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4. スキー場ホームページの特性分析

4.2.2 運営管理

ここでは，ホームページの制作設置から更新管理までの運営に関する項目に関して，アンケート結果を元に検証していく

・制作管理ホームページの制作を中心になって担当したのはどの部署か，という質問に関しては，以下の table4.3 のような結果を得た．比較して高いのは全国スキー場の制作における外部委託の割合である．外部委託の場合，現場の状況やコンセプト，集客のコアターゲットを明確に依頼先に伝えることができなければならない．実際多くのホームページが結果として，企画の不備により，単純かつ同一構成のものになっている．また管理面では自社で取り扱う率が増加するが，ホームページメンテナンスの複雑性を考えると，現状では外部委託による管理のほうが質的時間的に経済的であるといえる．

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4. スキー場ホームページの特性分析

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・ホームページ開設時期ホームページの開設時期に関しての回答に触れる前に現在の情報通信に関する背景についてふれる． *1)政府の調査によると 2000 年の時点でパソコンを所有している世帯は 44.7% に達しており，また携帯電話に至っては75.4% のも世帯が所有しているとの結果が得られた．携帯電話の機能向上と利用拡大・パソコンの普及により現在インターネットに接続可能な環境にいる人口が大幅に増えている． >?@A BC;D;E C"#k¬u*0ÿ”+Y,

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住所録，スケジュール管理などの個人情報管理やデータ通信に用いる小型の情報機器．

4. スキー場ホームページの特性分析

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「第１２回インターネット・アクティブ・ユーザー調査」 2001/5/22~6/4 有効回答数 14108

http://nnb.nikkeibp.co.jp において 1995 年 12 月より半年おきに実施

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「第１２回インターネット・アクティブ・ユーザー調査」 2001/5/22~6/4 有効回答数 14108

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4. スキー場ホームページの特性分析

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* 1 )

日経ネットビジネスのウェブ調査によるインターネット利用開始時期

figure4.6,4.8,table4.10と本調査によって明らかになったスキー場ホームページの開設時期figure4.7,4.9,table4.11について見ていくと，傾向として増加の割合に大差はないが，時期としては1995年に利用者の増加があったにも関わらず，対応するスキー場側は一年後の 1996 に増加を示しているのが分かる．

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*1) 日経ネットビジネス

「第１２回インターネット・アクティブ・ユーザー調査」 2001/5/22~6/4 有効回答数 14108

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4. スキー場ホームページの特性分析

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4.2.3 コンテンツ

ここでは，スキー場が開設したホームページの掲載情報に関して検証していく．以下は，調査した項目及び統計データである．

・作成型全体の構成（スキー場情報中心型／地域情報型／未完成）・web 通年型提供している情報が通年対応しているか・宿予約ホームページを通して宿泊の予約が可能か・会員会員の募集を行っているか・イベント告知スキー場のイベント案内を掲載しているか・現状ゲレンデ現状の情報が掲載されているか・メールマガジンメールによる情報提供をおこなっているか・動画コンテンツ動画を用いた紹介等をおこなっているか・BBS 閲覧者用の掲示板を設置しているか・携帯用情報携帯用の情報提供をおこなっているか

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4. スキー場ホームページの特性分析

*1)政府の調査によると2000年時点でのパソコンを通したインターネット利用において「趣味や旅行などの身近な情報の入手」に利用する人は全体の67%に達し，経年変化的にも増加傾向にあることが分かった． *1)

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かつてはスキー場の情報といえば，旅行代理店のバスツアーパンフレットであったり，スキーの専門誌であったが，時代の流れとともに利用者の情報収集の仕方も変化しており，それに対応したコンテンツ作りが求められてきている．

*1) 総務省情報通信政策局「通信利用動向調査」

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4. スキー場ホームページの特性分析

・作成型まず全体の構成を見ていくと，大まかに二通りに分類される．一つはスキー場を中心とした構成，もう一つは地域の情報を中心とした構成．前者はスキー場の情報を中心として，ゲレンデの解説や料金の説明，イベントの情報等を掲載している．後者の地域型は，地域の見所を中心に温泉や宿の情報を掲載し，冬季の一レジャーとしてスキー場の案内を行っている． >?@A BC;D!;E Cbcd

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全国規模でみるとスキー場型 77%・地域型 21% であるが，地方によってその偏りは異なるようである．平均よりスキー場型が低い地方の内，関東・甲信越東海・北陸には，温泉等を中心とした町をベースとしているものも多く，それに付随する形でのスキー場の存在がみうけられる．関西においては，気候的に夏期利用が他地域よりも行いやすいことから他レジャーと併記する形での紹介が見受けられる．

4. スキー場ホームページの特性分析

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・web 通年型スキー場の営業は冬季の約 100 日間に限られるが，秋季より予定を立てる人による早い段階での閲覧や同地域の夏期利用に関する興味を持つ人などにより，閲覧は年間を通して行われている．table4.15 より全国のスキー場の 52% が通年対応したホームページを所有していることが分かる． >?@A BC;D!<E Cj B@kld

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半数のスキー場しか通年対応していないことは，問題であり年間を通した顧客とのリレーションシップを築きあげていく必要性を感じる．

・宿予約一般的に最近では，インターネットを通しての書籍購入やオークション参加，ウェブ上に口座を持つ人などの，インターネット上での金銭やりとりの機会が増加し，商品の多様化，送金方法の確立，個人情報保護の安全性向上が進んできている．ホームページの開設維持が容易になってきている今，各種レジャー施設や旅館・ホテル等が宿泊・施設予約機能を取り入れるケースが増加している．ホームページ上に現在の空室状況等を掲載し，諸条件（人数や日程，料金）をページ上で記入させ，クレジットカード番号による決済で予約を受け付けている．このシステムにより，顧客がホームページの情報によって好印象を受けたその場で簡易な手順によって予約に結びつけることにより，顧客の流失を防ぐことが可能である．予約機能に加えインターネット上だけの特典や割引を実施し，ウェブ予約の顧客増加をねらう所も増加している．スキー場においては現在29%のホームページしかこの機能を備えておらず，顧客確保の機会を見逃している形になっている． >?@A BC;D!=E Cqrs

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4. スキー場ホームページの特性分析

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・会員現在宿泊業に限らず，顧客情報の経営戦略的な取り扱い方が非常に重用視されてきている．単なる顧客情報のデータベース作りではなく，様々なサービス・手法を通した顧客との関係作りを行っている．そのための入り口として一般的なものに会員を募る仕組みがある．会員として登録する際に個人情報を預かり，その見返りとして特別割引やイベント情報の提供を行う． >?@A BC;D!®E C•€

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スキー場ホームページにおいてそのような仕組みを設置している個所は若干 18% にしか満たなかった．会員情報は戦略的に有効であると同時に，その扱いが近年重要視されている．情報の不正二次利用や泥漏がないように配慮しつつ，積極的に取り組んでいくことが必要である．

・イベント告知スキー場においては通常の営業の他に，お祭りやショー，季節のもの，または特別割引の日などがあることがある．これら情報は宿泊客にとって大きな誘因になる可能性があり，事前に告知することが望まれる．スキー場全体で見ると 65% とまだまだ取り組み数が低いが，甲種になると 75% に達する．しかし，重要な項目なだけに，この数字は依然低いと言えよう． >?@A BC;D!ÁE Cwxg&yz

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4. スキー場ホームページの特性分析

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・現状インターネット接続料金の値下げや常時接続サービス，学校や職場での環境整備により，利用者のインターネット利用機会は増えており，コンテンツを閲覧する回数も増えてきている．そのことによる情報の新規性の必要，また接続箇所の増加により，外出前に気軽にスキー場の現状情報を探すといった行為もでてきている．こういった状況に対する取り組みとして，現場の現状が分かる *1)

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コンテンツの効果としては高いが設置の仕組みが容易ではないこともあり， 19% しか普及していないの現状である．自社開発せずに外部業者に設置管理をまかせることにより，比較的楽に導入できる可能性もある．・メールマガジン会員登録やメールアドレスの登録を行った閲覧者に対してメールによる情報提供を行うサービス．雑誌のような感覚で定期的に送られてくるものが多い．一度興味をもってもらった顧客に対して定期的に能動的にアプローチすることにより興味を持続させることが可能． >?@A BC;D9ÔE CW(X}~Sg

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12% のスキー場しか現在メールマガジンを設けていない点に，顧客と長い目で付き合っていくこと（顧客の *2)ライフタイムバリュー）をあまり重要視していない姿勢がうかがえる． *1)Live Camera:ホームページ上に現場の写真・動画を定期的に更新し掲載

もしくわアクセスした際の現場画像を掲載．当研究室のLiveCameraはhttp://www.watanabe.arch.waseda.ac.jp/

peephole_l.html *2)ライフタイムバリュー： [life time value];ライフタイムシェア ,LTS,LTV,

長期的に 1 人の顧客から得られる利益を指標化したもの．生涯価値，寿命価値ともよばれ，1 回の購入額に一生涯での購入回数を乗じたりして得る．この値が大きいほど優良顧客となる．

4. スキー場ホームページの特性分析

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・動画コンテンツネットワークの *1)ブロードバンド化にともない，現在動画の *2)ストリーミング等を行っているホームページも増えてきている．携帯の最新機種においても同様のサービスを受けることができる．動画コンテンツは静止画の何倍もの情報量を含んでおり，現場の雰囲気を伝える手段として非常に有効である． >?@A BC;D9!E C•Žfghgi

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スキー場にて活用される場合も，静止画以上に雰囲気を確実にビジュアルに訴える可能性を持っている．しかしながらサーバー自体の仕組みがやや複雑化するために，スキー場においては現状ではほとんど活用が見られない．

・BBS 現在ネット上には様々なテーマ，参加形態の掲示板が存在する．*3)“2ch”や “Yahoo!掲示板”に代表されるようなテーマ型のものや出会い系サイトなどのような同じ目的を持った人同士のための掲示板が存在する． >?@A BC;D99E C‡‡ˆ

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スキー場掲示板において多くみられるやりとりは，「行ったことのある人，感想教えて」のようなホームページ上の一方的な情報を補うための情報収集や，「トリックの仕方教えてください」等の技術的相談ごとである．中には，掲示板上に

*1)ブロードバンド:[broad band]

データ伝送の分野において，広帯域のこと．近年は，単に高速度で大容量のデータ転送のことを指すことが多い．動画の伝送など，ネットワーク上の高度なサービスを実現する． *2)ストリーミング: [streaming]

通信回線で送受信される音声や動画のデータをリアル-タイムで再生する技術．インターネット放送などの分野に用いられる．再生装置側でデータを保持する必要がなく，データの受信待ちの必要もない． *3) 2ch: http://www.2ch.net Yahoo!掲示板: http://messages.yahoo.co.jp

4. スキー場ホームページの特性分析

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スタッフが登場し，質問や問い合わせに答えるケースもある．一般的にスノーボードを好む若者はこのようなコミュニーティーの形式を好み，重要な情報源として位置づけていると言われている．そういった現状を踏まえると，7%の所持率は非常に低いと考えられる．

・携帯用情報携帯用情報に関しては 4.2.5 章にて解説する． >?@A BC;D9:E C“”a"#

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4. スキー場ホームページの特性分析

4.2.4 情報更新

前章までに掲載情報の内容についてふれてきたが，ここでは情報の更新頻度についてふれる．種々要因による利用者のインターネット接続機会の増加によりコンテンツを閲覧する回数も増えてきている．そのことによる情報の新規性が重要になってきている．*1)日経ネットビジネスのウェブ調査によると，現在家庭でのインターネット利用時間は「月に 30 時間以上」としている世帯が 42% にも達しており，職場や学校での接触時間を考慮すると相当の時間数の接続を行っている実体が伺える． >?@A BC;D9;E Cghi0wgÑ($%&Èa4c

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そういった現在の利用者の環境に対してスキー場側の対応はどのようになっているのであろうか．以下の図を見てみると，ホームページ上の情報の更新頻度を「数時間ごと・一日ごと」と返答したスキー場は計 85% になった．比較的情報の新規性に対して取り組んでいるようである．しかしながら，全国規模で見てみると更新頻度を「一ヶ月・一シーズン」と答えているスキー場が計 1 割にも上ることが指摘される． >?@A BC;D9<E CP(QR(S¨©ª¢

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4. スキー場ホームページの特性分析

・メールマガジン配信頻度メールマガジンの配信頻度についてふれる．*1)日経ネットビジネスのウェブ調査によると，現在なんらかのメールマガジンに登録している人は86%にも達しておりそのうち 85% の人が今後ともサービスを受け続けたいとしている． >?@A BC;D9=E C{|*+,W(X«¬^()-0Èa„}

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メールの配信を希望する理由としては，情報収集の手間が省ける 48%・ウェブサイトよりもいち早く情報が配信される 17% と , 新鮮かつ適切な情報を求めていることが伺える． >?@A BC;D9®E CW(X«¬^()-*mn6,œ”

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大手メールマガジンサイトの *2)melma!によると 2002 年 1 月 16 日時点での自サイトの総メールマガジン数は 39,925 誌，総ユーザー数 18,950,074 ，人気のあるメールマガジンだと40万部を越える配信を行っているものもあるという．いまやメールマガジンもインターネットの情報入手手段としての位置を大きく確立しようとしている． *1) 日経ネットビジネス「第１２回インターネット・アクティブ・ユーザー調査」

2001/5/22~6/4 有効回答数 14108 http://nnb.nikkeibp.co.jp において 1995 年 12 月より半年おきに実施 *2) melma! http://www.melma.com/

(株)オン・ザ・エッヂ、(株)サイバーエージェント

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4. スキー場ホームページの特性分析

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現在スキー場のホームページにおいてメーリングマガジンを所有・配信登録している箇所は全国 37 カ所存在する．これは若干 12% にしか過ぎない． >?@A BC;D9ÁE CW(X}~Sg

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配信頻度についてみていくと．甲種スキー場においては半数が配信頻度を「一週間」と答えたが，全体的に見てみると配信頻度は低く，利用者が求める情報の新規性に答えていない現状がみてとれる． >?@A BC;D9ÓE CW(X}~Sg«¬ª¢

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4. スキー場ホームページの特性分析

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4.2.5 携帯対応

続いて，スキー場が開設した携帯電話用の情報サービスに関して検証していく．

・携帯用情報設置現在，各携帯通信会社はそれぞれ独自に携帯でのインターネット利用サービスを展開しており普及させている．*1)日経ネットビジネスのウェブ調査によると利用者がモバイル通信に利用している端末は以下の通りである．NTT ドコモの i モードを筆頭に計47%の回答者が何らかのウェブコンテンツが閲覧可能な携帯電話を所持している． >?@A BC;D:ÔE C—ZwXk¬*¤—M],-§

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一方情報を提供する側のスキー場はというと，全体で携帯用情報を発信しているのは9%にしか満たない．利用者の現状にサービスが追いついていないのが現状である． >?@A BC;D:!E C“”a"#

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*1) 日経ネットビジネス

「第１２回インターネット・アクティブ・ユーザー調査」 2001/5/22~6/4 有効回答数 14108

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*1) 総務省情報通信政策局「通信利用動向調査」

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*1)政府の調査による情報通信端末の世帯保有率figure 4.3の変移を見てみると，携帯電話の所有が他の端末を抜かし圧倒的であり，かつその伸び率も大きいことが分かる．1999 年以降に伸びが上昇していることの要因の一つに NTT ドコモによる*2)iモードのサービス開始があげられます．本調査によって明らかになったスキー場の携帯用情報設置時期 figure 4.33 をみてみると，1999 年以降に携帯への情報発信に取り組んでいる様子が分かります．甲種スキー場のほうが対応において早いことが見えますが，以前述べたように，全国スキー場でこのサービスを展開しているのが調査時9%にしか満たないことを考慮すると，現状は依然供給不足であるといえる．・更新頻度情報の更新頻度に関してみてみると，6 割以上のスキー場が一日に一回以上の割合で情報を更新していることが分かる．どこでもネットにアクセスできるという携帯の特長を考えるとこの結果は妥当であるといえる． >?@A BC;D:;E C“”a"#C¨©ª¢

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*1) 総務省情報通信政策局「通信利用動向調査」 *2) i モードサービス開始：1999/2/22

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4. スキー場ホームページの特性分析

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・スキー場利用客アンケートここでは，*1)2001年冬季に本研究室にて行われた調査時に採取したアンケート結果を参考に利用者の携帯用情報に関する意識をみる．携帯電話の所持スキーエリア・ゲレンデにどれだけの割合の利用者が携帯電話を持参してくるかという項目に関しては，figure 4.35をみるとゲレンデ自体に持ち込む人は「ときどき」と答えた人を含めて 57% に達する．またスキーエリア自体に持ち込む人は79%に達している．このことから大多数の人がスキー滞在に携帯電話を持参していることが分かる．

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*1)妙高パインバレースキー場調査

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第一回調査：2001/1/19~1/21 合計三回調査を行い，ゲレンデ内の利用者行動を RF-ID タグを使用し追跡，行動の分析把握を行った．

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4. スキー場ホームページの特性分析

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滑走中の所持滑走中に携帯を所持するかどうかという質問に対しては，計59%の人が滑走中に携帯電話を持っていることが判明した．利用の内訳をみると，「ときどき」と答えた人を合わせて40%の人が通話に利用していることが分かる．それ以外でも時計機能としての利用や受信のみの利用といったふうに，電源を落とさずに携帯を所持している割合は非常に高い．

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以上の結果より，全体的にスキー場利用者の携帯所持率は高く，パソコンに接する機会が少なくなるスキー滞在中においては，携帯用情報の発信は非常に有効であると分かる．

4. スキー場ホームページの特性分析

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情報への期待多くの利用者が携帯電話を持参していることは判明したが，果たして利用者側はスキー場が発信する情報に対して，どの程度期待を寄せているのであろうか．もし携帯電話によるスキー場情報あれば利用するかとの質問に対しては，55%の人が利用したいと答えた．本データには携帯電話不所持者も含まれているため，需要はより高いと思われる． ·³ ØNO BC;D:ÓE"#ÈaC«¬ C

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4. スキー場ホームページの特性分析

4.2.6 まとめ

以上の分析より，スキー場ホームページの特性をまとめると，調査事実として

・74% のスキー場がなんらかのホームページを持っている（全国ベースでは 321 カ所 51%）・大きく分けてスキー型（77%）地域型（21%）に分けられる

また問題点として・時代の流れに対し，対応が一年程遅れている・有効にコンテンツを設置活用していない

といった点があげられる．以下に掲載したのは，ホームページのコンテンツを所有率の順位で並べたものである．これら全ての項目は優良なホームページを構成する上で不可欠なものである．しかし現状をみるに，50% 以上の所有を示しているのは「イベント告知」と「web 通年型」のみであり，非常に多くの集客機会を逸していると思われる．

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4. スキー場ホームページの特性分析

コンテンツ不足により多くの集客機会を逸している原因として，

・経営的，財源的問題・制作管理面での不慣れな作業

以上の問題点が指摘できる．後者の問題点の解決法としては，6割以上のスキー場が自社にて行っているホームページの制作管理を社外の*1)アウトソーシングを友好的に活用することで質的時間的に節約をすることがあげられる．しっかりとしたホームページの構築により顧客離れをくい止めることができれば確実に経営的問題も解決すると思われる． >?@A BC;D;9E C•bß›œ

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*1)アウトソーシング：[outsourcing]

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業務を外注すること．特に，情報通信システムの設計・運用・保守を企業外の専門業者に全面的に委託すること．資源の有効活用，費用の削減をめざして行われる．

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第5章浅貝スキー場ホームページにみる閲覧特性

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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5 浅貝スキー場ホームページにみる閲覧特性 5.1 浅貝スキー場概要

この章では，浅貝スキー場が所有するホームページに対して行われたアクセスのログを元に，閲覧の特性を分析していく．

・浅貝スキー場概要浅貝スキー場は，苗場スキー場のサブゲレンデとして 1999 年 12 月にオープンし，それ以降スノーボーダーを中心とした施設作りを心がけ，積極的な顧客とのリレーションシップを通じて，顧客満足をはかっている．現在では苗場スキー場来場者の 35% のシェアを持つ．リフト数は二本しかないが，ゲレンデの *1)アトラクション整備が充実しているため集客の面において問題はない．以下は，母体となる苗場スキー場の *2)索道運輸成績である．2000 年時点で 1989 年の半分の集客数しかないが，バブル期以降の急激な業界冷え込みによりスキー場は概ね，三四分の一の集客に落ち込んでおり，苗場のこの実績は非常に良いと思われる．

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*1) アトラクション： [attraction] この場合ゲレンデ内に設置される滑走利用する遊び場をさす．

ハーフパイプのような半円状のものや，ワンメークジャンプ等の飛び台状のもの *2) 索道運輸成績：索道輸送実績とは、索道（ロープウェイ、ゴンドラリフト、スキー

リフト等の総称）によって輸送された延べ人数を示す。索道輸送実績を使用するのは、各スキー場ごとの入場者数の算定方法がまちまちであるため、変化を確実に調査するためである。

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

5.2 ホームページ構成

本スキー場が所有するホームページの構成は以下の通りである．

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導入部分である“index” “frame” “home”以降のページは並列しており，ページ位置による優劣はない．今回の調査では各ページに関して，各閲覧者のアクセスした日付時間・使用プロバイダー・ブラウザー・直前にみたページをログを用いて記録した．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

各ページの概要は以下の通り．・index

浅貝スキー場の導入ページ．自パソコンにて使用のブラウザー環境により“フレーム表示” “非フレーム表示”を選択．・frame

"index" にて“フレーム表示”を選択すると，上部に各コンテンツへのリンクを並べた案内のついた構成になる．後のコンテンツは黒部に表示される．・home

各コンテンツへのリンクがアイコンによって表示されている．左下部に"topics" 欄があり最新情報を掲載．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・live 「浅貝ゲレンデのライブ映像をお届けします」

スキーセンター２階よりゲレンデのライブ映像を届けている。映像は 30 分に 1 回，自動で撮影し更新〈夜間・早朝は休止〉．ユーザーは映像により，雪質・天候・混雑状況等を自ら判断することが可能．・map 「ゲレンデ全体のマップ．いろんなアトラクションをさがせます」

ゲレンデ全体の鳥瞰図と各アトラクションのアイコンにより構成．各アイコンはそれぞれのアトラクションの説明にリンク．全体のイメージおよびアトラクションの概要をつかむことができる．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・mainte 「各アトラクションの整備状況をリアルタイムに Check!」

各アトラクションの整備状況を午前午後それぞれ二回更新し，掲載．アトラクションのアイコンは説明にリンクしている．天候と気温もあわせて掲載．スタッフのコメントもありアトラクションの状態を事前に確認することが可能．・staff 「ディガーをはじめ，浅貝ゲレンデのスタッフをご紹介します」

役職とスタッフ名・コメントを記載し経歴・写真等にもリンク．スタッフの充実と親密さを感じさせるのに役立っている．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・bbs 「誰でも参加できる掲示板です．ぜひ書き込んでいってください」

閲覧者が自由に利用できる掲示板．質問に対しスタッフが答えることもある．話の中心は“行った人の感想”や“技術指導”など．コミュニティーを形成することを好むスノーボーダーや詳しい現地の状況を知りたい人に好評．・trick 「スノーボードのトリックをわかりやすく解説します」

動画(Quicktime 形式)にて初∼中上級までの技術を掲載．技術面での参考になる他，ゲレンデの雰囲気や技術レベルの確認にも利用可能．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・information 「リフト券・レンタル・スクールの各種料金等をご覧いただけます」

各種料金の説明や宿泊パック等の案内を掲載．滞在に必要な金銭的情報を得られるページ．・access 「浅貝ゲレンデまでのアクセス方法，交通状況のご紹介です」

浅貝ゲレンデまでの各種交通機関の案内に加え，道路交通情報やチェーン規制情報，電車時刻表も掲載．浅貝に向けて出発直前の人には欠かせない重要な情報が多数掲載．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・present 「アンケートに答えると抽選で素敵な商品をプレゼント」

期間限定でアンケートに答えた人の中から抽選でプレゼント贈呈（一日券等）．懸賞ページからリンクをはっていることもある．集客効果及びユーザー情報を獲得するねらいがある．・link 「便利なスノーボード関連のリンク集」

自社系列の旅行会社・スノーボードパーク・宿泊施設，および交通機関・天気情報へのリンク．自施設の紹介が中心だが交通機関のページへのリンクは使い勝手がよい．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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5.3 特性分析

5.3.1 トレンド

浅貝スキー場が所有するホームページに対して行われたアクセスの日別分布をみてみる．

・1999-2000 シーズン !ÁÔ !=Ô !;Ô

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浅貝スキー場のホームページ開設は 1999 年 12 月であるが，アクセスログを正確に採取し始めたのは 2000 年 1 月 7 日である．まず 1999-2000 シーズンに関してトレンドをみていく．アクセスログの数は *1)指数化してある．全体的にシーズン後半にいくに連れて，アクセス数が減少しているのが分かるが，曜日による変動が大きいため傾向が読みにくい．そこで本章においては，日別のアクセス数をセンサス局法を用いて，期間による変動と曜日による変動に分解する．センサス局法の説明詳細については次ページにおいて解説する．

*1) アクセスログの指数化：2000-2001 シーズンの平均アクセス数を基準（100）に指数化した．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・センサス局法とは米国商務省センサス局により12ヶ月移動平均法を改良した季節調整法として開

発され，さらに改良のたびにセンサス局法 II に X 文字と番号を付して発表されてきた．1965 年に発表されたセンサス局法 II(X-11)が今も使用されている．この最も特徴的なことは，季節変動は年を追って変わるとする変動季節指数の考え方である．一方その変動調整法に関する理論的裏付けに対する批判もあるが，日本銀行統計局などで数多くの実績をあげている．

・日別変動データの基準化祭日(振替休日を含む)のアクセス数をそのまま分析すると，分解した変動を歪めてしまう可能性があるため，あらかじめ *1)修正したものを原系列としている．なお，年末年始の処理であるが，変動としては特殊であるものの重要な要因であることや，約１週間続くため曜日変動に与える影響は少ないことから，原系列として扱うこととする．・センサス局法の適用まず，スキー場ホームページのアクセス数を次ページの乗法型モデルとして仮定し，このデータに関してセンサス局法 II(X-11)を用いて各時系列の分解を行った。これは，日別アクセス数は期間変動と曜日変動によって構成されていると考えたためである． figure5.4 は，本来月次系列に対応しているセンサス局法 II(X-11)を，日別のデータに適応すべく変更したフローチャートである．各シーズンの日別アクセス数変動を，このフローに従い投入することで期間変動，曜日変動，不規則変動に分解することができる .

*1)修正: センサス局法の修正と同様、当該曜日の日別入場者数とそれ

に近い前後各２項の日別入場者数計５項の加重平均値で置き換え、端２週間にあるときは当該曜日の日別入場者とそれに近い３項の日別入場者数、計４項の加重平均値で置き換えた。

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・アクセス数の乗法型モデル

O(t)=S(t)·D(t)·I'(t) O ：日別アクセス数 S ：期間変動 D ：曜日変動 I'

：不規則変動

：営業初日からの日数

期間変動…気候、社会慣習などの影響により年々繰り返される季節的な変動要因の大きさを表し、これによって原計数がどれ位割り増しまたは割引きされているかという比率示している。曜日変動…曜日構成の相違によってひき起こされる諸変動の要因の大きさを総合的なかたちでとらえたもので、原計数が曜日変動によってどの程度増加または減少しているかという比率を示している。不規則変動…期間変動、曜日変動によっては説明できない要因で、天候やストライキなどである。その他の変動と同様に、原計数が不規則変動によってどの程度増加または減少しているかという比率を示している。

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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figure5.5はセンサス局法を用いて日別アクセス数より期間変動をとりだしたものである．このデータには曜日による影響はなく，期間の影響による変動をみることができる． !9Ô !ÔÔ

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学生の春休みや建国記念日を含む三連休等に伴い，一端二月に情報へのアクセス数が増加するが，全体的にはシーズンが進むに連れアクセス数のトレンドは下がっている．

5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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figure5.6はセンサス局法を用いて，日別アクセス数より曜日変動をとりだしたものである．このデータには期間による影響はなく，曜日の影響による変動をみることができる． !D=Ô !D;Ô !D9Ô

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全体的に後半にグラフの振動が少なくなるのは，トップシーズンになるにつれ平日週末関係なくアクセスするようになることに加え，学生が春休みになることで平日週末の格差が少なくなることに関係していると思われる．また，波長は一週間を単位に同じ形をとっていることが伺える．底部のピークはそのほとんどが日曜日である．次ページにおいて曜日変動値の上位及び下位１０日を掲載する．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

以下に曜日変動値の上位及び下位10日を掲載する．明らかに上位と下位の特長が分かれている．下位変動値は9 位までを日曜日が締めている．また，上位は，木曜日か金曜日のどちらかである． >?@ABC<D®E CC·ÓÓÚ ÔÔ¸/(TgCàáÆ¤²•â

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2000年1月23日 2000年1月16日 2000年1月30日 2000年1月9日 2000年2月6日 2000年2月13日 2000年2月20日 2000年2月27日 2000年3月5日 2000年2月5日

曜日日日日日日日日日日土

曜日 0.62 0.63 0.63 0.64 0.65 0.68 0.71 0.74 0.75 0.77

変動値期間 86.61 97.50 69.97 72.38 61.10 82.23 71.31 57.19 60.50 59.57

不規則 1.00 1.00 0.94 1.15 0.93 0.95 1.08 1.02 1.12 1.00

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2000年1月7日 2000年2月3日 2000年2月10日 2000年2月17日 2000年1月14日 2000年1月27日 2000年1月21日 2000年2月24日 2000年1月20日 2000年1月28日

曜日金木木木金木金木木金

曜日 1.34 1.30 1.28 1.26 1.26 1.23 1.22 1.21 1.18 1.17

変動値期間 30.03 60.74 80.31 70.88 107.00 75.36 87.63 62.61 87.26 73.20

不規則 1.43 0.92 1.55 0.88 0.74 0.96 1.16 0.88 0.91 0.91

日曜日のアクセス数が少ない理由として考えられるのは，まず接続環境．アクセスに必要なパソコンに接する機会が多いのは平日の学校や職場等．そうしたことに加え，日曜日等には実際に現場に足を運んでいるということもあり，情報に対する要求が減ることがあげられる．その逆で，木曜日金曜日にアクセスが増えるのは，接続環境の便と週末にスキーにでかける人による直前の情報収集によるところが大きいと推測される．

5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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次は，2000 年のスキー営業期間外のアクセスを見てみる．ホームページは年中設置されており，夏場でもある程度のアクセス数を保っている．・2000 シーズンオフ 9/1 を中心に前半後半に分けグラフ化及び分析を行った． != !; !9

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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table5.9 に見られるようにシーズン後のアクセス数は急激に減少し，営業停止の一ヶ月後には底をうち，その後横這いになる．特筆すべきなのは後半の table5.10である．シーズン後の急激な変動と違い，シーズン前のアクセス数の伸びは営業開始の二ヶ月前からすでに始まっている．これは，新シーズン用の告知や情報の更新を考える上で非常に重要な要素である．次に曜日変動について見てみる． !DÁÔ !D=Ô !D;Ô

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

一週間単位でみられる波は1999-2000シーズンより低いが，形はほぼ同じようである．平日に高く週末に低いのは，シーズンオフの場合単に接続環境によるものが多い．幅がシーズン前に少し小さくなるのは，情報収集が平日週末ともに活発になるためであると思われる．

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曜日土土土土日土土土土日

2000年5月27日 2000年5月20日 2000年6月3日 2000年5月13日 2000年4月9日 2000年8月26日 2000年6月10日 2000年9月2日 2000年5月6日 2000年7月23日

曜日 0.46 0.46 0.47 0.50 0.54 0.56 0.56 0.57 0.58 0.58

変動値期間 2.19 1.42 1.48 2.88 10.69 2.16 2.57 2.51 2.73 1.65

不規則 0.90 1.16 0.83 1.15 1.15 0.27 0.53 1.02 0.44 0.66

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best No.1 No.2 No.3 No.4 No.5 No.6 No.7 No.8 No.9 No.10

2000年5月23日 2000年5月16日 2000年5月30日 2000年12月25日 2000年6月6日 2000年6月5日 2000年5月9日 2000年4月21日 2000年8月24日 2000年8月17日

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曜日火火火月火月火金木木

曜日 1.58 1.58 1.55 1.45 1.44 1.43 1.43 1.43 1.42 1.42

変動値期間 2.21 1.34 1.21 60.57 2.53 2.19 2.95 6.60 2.24 2.55

不規則 1.68 1.18 0.89 1.91 0.90 1.20 0.79 1.04 1.06 0.71

5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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同様に 2000-2001 年におけるアクセス状況をみていく・2000-2001 シーズン 2000-2001 シーズンに関してトレンドをみていく．1999-2000 シーズン同様に，シーズン後半に行くにつれトレンドは下がっていく．二月に見えるピークは，連休や学生の休みによるスキー場への需要が高まるためのものであると判断される．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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続いて2000-2001シーズンの曜日変動をみてみる．曜日変動のパターンはほぼ一定であり，かつ前シーズンのように大きく前半後半で波の大きさが変わることはない．その一要因として考えれらるのは，アクセス環境の整備である．自宅へのパソコン普及により学校や職場以外にも接続機会を持つようになったため，春休みであっても，シーズンを通して自宅からアクセスが可能になり，曜日変動の変動幅を一定にしていると考えられる．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

以下に曜日変動値の上位及び下位 10日を掲載する．前シーズン同様，日曜日の曜日値変動が圧倒的に低い．金曜日の変動値も前シーズン同様に高いが前回数回見られた木曜日は今回登場しない． >?@ABC<D!®E C·ÔÔÚ Ô!¸/(TgCàáÆ¤²•â

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曜日 2000年12月31日日 2001年1月7日日 2001年2月18日日 2001年1月14日日 2001年2月11日日 2001年2月25日日 2001年2月4日日 2001年3月4日日 2001年3月18日日 2001年1月28日日

曜日 0.66 0.67 0.69 0.69 0.69 0.70 0.70 0.71 0.71 0.71

変動値期間 114.49 138.40 157.38 137.25 129.19 118.19 116.19 108.35 71.19 115.72

不規則 1.14 0.90 0.92 1.02 0.99 0.90 1.12 1.04 1.15 1.00

変わって今回上位には月・火曜日が現れてきている．変動値が高いものの11 位 ∼ 20 位をみてみると，金曜日が 6 回と火曜日が 4 回登場する．休み前の木・金曜日にアクセスが集中していたものが，平日前半にも広がってきていることが伺える． >?@ABC<D!ÁE C·ÔÔÚ Ô!¸/(TgCláÆ¤²•â

best No.1 No.2 No.3 No.4 No.5 No.6 No.7 No.8 No.9 No.10

2001年3月16日 2001年3月23日 2001年3月9日 2001年3月2日 2001年4月16日 2001年3月30日 2000年12月29日 2001年1月5日 2001年2月20日 2001年4月6日

曜日金金金金月金金金火金

No.11 No.12 No.13 No.14 No.15 No.16 No.17 No.18 No.19 No.20

2001年2月13日 2001年2月27日 2001年2月23日 2001年1月12日 2001年4月13日 2001年3月6日 2001年1月19日 2001年2月6日 2001年2月16日 2001年1月26日

火火金金金火金火金金

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曜日 1.28 1.26 1.26 1.25 1.23 1.23 1.22 1.22 1.21 1.20

変動値期間 74.69 66.65 78.52 117.45 9.01 47.27 148.44 125.91 157.07 53.70

不規則 0.95 1.04 1.15 0.90 1.42 1.10 0.74 1.22 1.20 1.04

1.20 1.19 1.19 1.19 1.18 1.18 1.18 1.17 1.16 1.15

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・シーズン比較ここでは 1999-2000 シーズンと 2000-2001 シーズンを比較し，アクセスの傾向がどのように変化しているかを探る． figure5.19 は 1999-2000 シーズンと 2000-2001 シーズンにおいて，同期間のトレンドを比較したグラフである． !ÁÔDÔÔ !=ÔDÔÔ !;ÔDÔÔ

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まず分かるのは，その値の大きさの違いである．ホームページによる情報収集がもの凄いスピードで普及していることを反映するかのように，2000-2001シーズンが全体的に約 1.5 倍の変動値を示している．シーズンを通してのトレンドは，右下がりのほぼ同一の傾向を示している．2000-2001シーズンが中盤において一部上昇しているのは，*1)“present”ページへのアクセス増による一時的なものであると思われる．

*1) figure5.56 にて記載

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

同様に，曜日変動に関しても同期間・同曜日を重ねて比較してみる．両シーズンともに，ある固有の形を示している．両シーズンともに変動値が低いのは，日土曜日の週末である． !D<Ô !D;Ô !D:Ô !D9Ô

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しかしながら，上位の変動値に関しては，1999-2000 シーズンの曜日変動が金曜日に一つしかピークを持っていなかったのに対し，2000-2001シーズンは二つのピークを持っている．平日のアクセスが一年で平準化していることが伺える．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

5.3.2 閲覧時間

ここでは2000-2001シーズンにおいて，一週間単位での時間帯別アクセス状況を分析してみる．

・12 月アクセス状況 :<Ô :ÔÔ 9<Ô 9ÔÔ !<Ô

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*1) アクセスログの指数化：2000-2001 シーズンの平均アクセス数を基準（100）に指数化した．

5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・1 月アクセス状況以下は，1月各週のアクセス状況である．第一のピークが12時に来ているのは，各週とも，12 月と同様だが , その後の午後の動きに若干違いがでてきている． 9ÔÔ !<Ô !ÔÔ !ßj !

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

figure5.26 は12,1 月のアクセス平均と 1 月第 1 週目のアクセス状況を比較したものである．12 時のピーク及び 17 時前後のピークが正月においてはなだらかになっているのが分かる．職場や学校の休みによる，アクセス環境の変移が鋭く影響した形になっていると思われる． :ÔÔ 9<Ô 9ÔÔ !<Ô !9Ú !¨?¼ BD2

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・2 月アクセス状況下図は， 2月各週のアクセス状況にシーズンを通した平均アクセス状況を重ねたものである．ピークの出現する時間帯は同様に12時である．23時もそれに続き大きなピークを示しているが，17 時前後の動きは不規則になってきている． 9<Ô 9ÔÔ !<Ô

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・3 月アクセス状況下図は，3 月各週のアクセス状況である．ピークの出現する時間帯は同様に 12 時であるが，2 週目以降全体のアクセス数が落ちてきているのが分かる．また第 3 週目以降は，14 時以降の変動が不規則かつ，なだらかになっていっている． 9<Ô 9ÔÔ !<Ô

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・4 月アクセス状況 3 月の第 5 週以降はアクセス数が相当に落ち込み，12 時のピークを残しつつも全体的になだらかになっていく．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・アクセス状況比較下図にて各月に平均アクセス状況を重ね合わしてみる． :ÔÔ

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2 月を最大に，3 月 4 月と減少している様が分かる．全体的な変動の形も同じであり，一番アクセス数が多いのが 12 時，次いで 5 時 23 時と順に続く．職場や学校からアクセスしやすい時間帯と自宅での接続がしやすい夜間の時間帯がそのまま現れている．1 月は，正月休みの影響で若干他の月と違い全体の型が異なる．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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5.3.3 コンテンツ

ここでは，コンテンツごとに，シーズンを通したアクセスの変動をみていく．なお，アクセス変動の原因を探るため，センサス局法を用いて変動を曜日変動と期間変動，不規則変動に分けた．

・home “home”はホームページの第一階層にあたるため，大部分の利用者がアクセスの際に通過する．しかしながら予想と違い，2 月後半に一部期間変動値が大きくなっている以外は，アクセス総合のトレンドと違い，終始横這いのアクセス数を ¹º¸Bß>O B´µ

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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示している．これは一度ホームページを利用した閲覧者が，次回閲覧時には “home”を通らずに直接必要なページに進むためであると思われる．すなわち，この図は初回接続者の変動を表しているともいえる．・live 曜日変動において，シーズン最盛期中の金曜日の変動値が高いのは，実際に来場する利用者が出かける直前の金曜日に現地状況を確認していることによると思われる．また期間変動においては，シーズン前半の情報量が少ない時期に対するアクセスが多く，後は右下がりに減少していく．実際にライブ映像を通して，自分の目で，不足しているそのシーズンの情報を集めている行動といえる． A ³ ¼ Bß>O B´µ

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・map 曜日変動がシーズン中盤においてやや平準化しているのは，春休み等でアクセスの環境及び，スキー場利用者数が平日週末関係なく，均等になってきているからと推測される．また期間変動に関しては 2 月後半の異常値を除けば，全体的になだらかに減少している．

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"#$%&'()*+,-.(/"#01234*56,78 5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・mainte 金曜日に曜日変動値が高いのは，直前のメンテナンス状況を利用者が出かけ前

に確認するためであると思われる．期間変動はシーズンを通して需要があり，春

になり急激に減少をみせる．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・staff 全体的にアクセス数があまり多くないため，figure5.48 後半の変動値減少部分において振幅が凸凹する図になってしまっている．シーズンを通しての曜日変動の決まった型はなく，また期間変動においても法則性なく減少している．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・trick 他コンテンツのように金曜日の曜日変動値が特に高いわけではなく， “trick”は平日が全般的に週末より高い．コンテンツの内容から，特に出かける前に必要な情報ではないために平日に平準化している．期間変動は，コンテンツの更新等の際に変化を見せるが，2 月後半からは急激に減少する．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・info 期間変動が減少し始める2 月後半より，曜日変動も変化している．2月後半以降の曜日変動は，金曜日の変動値が以前よりも高くなってきている．宿泊の予定を立てたり，金銭的事柄を確認するコンテンツであり，実際の宿泊者や利用者のアクセスが大きく反映しているものと思われるため，全体のアクセスが減る後半において，出かける直前の金曜日にアクセスするユーザーの変動が大きく現れているものと思われる． ³ ´·ºß>O B´µ

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・access “access”の情報は重要な交通情報も含んでおり，これからスキー場に向かう人の注目率は高いと思われる．シーズン中盤においては，春休み等で平日に出かける人も多く，その結果，曜日変動値がシーズン中盤で平準化されているものと思われる．期間変動においては，需要は長く，天候等を気にしなくて済む 3 月より減少をみせる．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・present 曜日変動・期間変動ともに，2 月中に大きく変動しているのが分かる．これは，同ページ内にて行われたキャンペーンに深く関係していると思われる.アンケートに答えた方から抽選にてリフト券をプレゼントをしている期間限定のキャンペーンである．また懸賞の総合サイトにて，同ページが紹介されたことにより，通常はアクセスしてこないユーザーも懸賞目当てに閲覧しており，急増に結びついている．急増部分を除いた部分に関しては，期間変動の傾向は平準であり，入場者変移との関係はあまりみられない．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

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・link “link”に関しては，アクセス数が少ないので，若干 figure5.58 において変移が読みとりにくい．後半の曜日変動には典型的な型はないようである．期間変動は 2 月後半まではあまり変化はないが，その後下降を示す．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・コンテンツ比較 A ³ ¼ Bß>O B´µ ¸?½ß>O B´µ

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

各コンテンツの期間変動を重ねて比較してみる．なお，最大値に差があるため上位のものと，下位のものに分けて図化した．上位のコンテンツが比較的なだらかに減少しているのに対し，下位コンテンツは様々な要因を受け，荒い変動を示している．上位コンテンツに関しても期間変動のトレンドは似ていても完全に動向が一致しているわけではない．また曜日変動をも考慮すると，それぞれ各コンテンツの内容により必要とされる時期が全く異なることが分かる．このことは，コンテンツの更新時期や更新頻度をそれぞれ個別に考慮する必要がるということを示している．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

5.3.4 まとめ

以上の分析より，浅貝スキー場ホームページの閲覧特性をまとめると，

・トレンド調査事実として

・大型の休み前中のアクセス数は増加する・シーズン開始 2ヶ月前からアクセスが伸び始める・日曜日のアクセス数は非常に少ない・平日のアクセスは金曜日をピークにしつつ，平準化してきているといった点があげられる．閲覧における期間変動・曜日変動の概要が判明した．全般的にユーザーの閲覧環境による影響を強く受けていることが分かった．1999-2000シーズンと比較し 2000-2001 シーズンの全体が 1.5 倍程度に増加していることや，シーズンオフの閲覧開始が予想外に早いことから，ますますの情報管理が重要になってくる．・閲覧時間調査事実として

・各週とも，12 時に閲覧のピークがくる・次いで，17 時 23 時と閲覧数が多いといった点があげられる．職場や学校からアクセスしやすい時間帯と自宅での接続がしやすい夜間の時間帯が，非常によく反映された形になっている．

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5. 浅貝スキー場ホームページに見る閲覧特性

・コンテンツ調査により明らかになった特徴 >?@ABC<D=!E Cfghgi0T)Ò-²•

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曜日変動・期間変動の両者をあわせた特徴は，各コンテンツの内容と情報への需要を受け，全く異なることが分かる．コンテンツの更新時期や更新頻度を考慮する上で重要な要素である．

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第6章閲覧特性による来場予測

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6. 閲覧特性による来場予測

6. 閲覧特性による来場予測 6.1 分析手法

本章においては，浅貝スキー場ホームページの2000-2001シーズンのアクセス傾向と，浅貝スキー場の来場データの動向との関連性を相関分析・クラスター分析・重回帰分析を用いて明らかにしていく．今回使用する来場データは以下の通りである．

・入場者数浅貝スキー場来場者に関して属性をスキーヤー・スノーボーダーにわけ，日別に採取したもの．・駐車台数スキー場付属の駐車場を利用している一般車両の数を日別に採取．・リフト券リフト券の販売状況を，午前券・午後券・一日券に分け数量を日別に採取．・レンタルスキー場管轄のレンタルショップにおける，単品のレンタルも含んだ日別の利用者数．・レストラン付属のレストランにおける，食券の発券枚数を日別に採取．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6.2 相関分析

・アクセスログ相関現場動向とアクセス数の関係を見る前に，まずアクセスログ内での相関関係をみてみる．日別のデータを元に相関をとっている．灰色部分は相関が高い所を表している． >?@ABC=D!E CT)Ò-"M<5

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*1) ブックマーク：[bookmark] しおりの意．インターネットのブラウザーで，頻繁にアクセスするデータのある場所とその形式を登録すること，およびその機能。

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6. 閲覧特性による来場予測

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・来場データ相関アクセスログ同様に，来場データ内での相関関係も見てみる．灰色部分は相関が高い所を表し，枠線のついているものは table6.2 に比べ相関係数が高くなっているものである． >?@ABC=D9E C÷/†(Ñ<5 Å(UÂ/ -.(Â/

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6. 閲覧特性による来場予測

table6.3 の土日に限った相関を見てみると， “一日券”に関する相関の内， “スキー入場者数” “貸しスキー” “貸し計”が伸びている．3 項目間の相関もそれぞれ高いことから，土日に一日券を購入しているスキーヤーが多いことが想像される．駐車台数の相関が平日のみ高い理由として，駐車場の容量の問題がある．現在の駐車場の容量だと，来場者が集中する週末は満車になりやすい．かつホテルより送迎バスを利用してゲレンデに来場するケースも土日に増えるため，満車になりにくい平日にしか相関が得られない．土日の午前券の相関の低さと平日の一日券の相関が低くなっている傾向は，両者とも来場者の属性によるものであると思われる．

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6. 閲覧特性による来場予測

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・データ相関 table6.5 はアクセスログとその当日の来場データとの相関をみたものである．すなわち，情報への需要と現場の入り人数の関連性をみたものである．しかしながら，table6.5 においては，全ての項目において有効な相関は得られなかった．

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6. 閲覧特性による来場予測

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情報への需要と実際の来場のギャップを調べるため，同様の相関分析を日にちを 1 ∼ 7 日ずらすことにより，高い相関関係を探したが，同方法では日別アクセス数と来場データの間に相関関係はみられなかった．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6. 閲覧特性による来場予測

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前章において，2000-2001 シーズンの曜日変動のパターンとして，火曜日と金曜日にピークがくる場合が多いことが判明した．それを受け，table6.8 において火曜日と金曜日の各アクセス数合計とその週末の来場データの計との相関をみた．薄灰色のものは相関のあるものを指し，特に相関が高いものは灰色で表してある．ログデータにおいて高相関を示したのは， “map” “info” “access”続いて“アクセス合計” “home” “bbs”であり，来場データにおいて高相関だったものは“午前券” “スキー入場者数” “入場合計”次いで“ボード入場” “貸しボード” “レストラン”である．アクセス側において情報を含む項目が相関が高いのは，土曜日日曜日に来場する人が，火曜日金曜日に情報を収集している可能性が高いことを指している． “ボード入場”と“スキー入場”において“bbs”の相関に差があるのは， “bbs”内で形成されているコミュニティーがボーダー中心のものであることが大きな要因になっていると思われる． >?@ABC=DÁE C<5óçæ"Mßø¤÷/õ Å(UÂ/ -.(Â/

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6. 閲覧特性による来場予測

金曜日単独の影響をみるため，table6.9 においては金曜日の各アクセス数合計とその週末の来場データの計との相関をみた．火曜日と金曜日の合計データとの相関よりも相関が全般的に上がっている． “live”の相関値が特に上昇していることに“live”を直前に参照する人が多いことが伺える．

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6. 閲覧特性による来場予測

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スキー場においては土曜日に到着する客が多いため，table6.10において金曜日の各アクセス数合計とその翌日の土曜日の現場データの計との相関をみた．結果としては全般的に相関が下がってしまった．これは，土曜日であっても，午後に到着する割合が比較的高いことによると思われる．逆に“live”の相関値は上昇しており，コンテンツの特徴があらわれている． >?@ABC=D!ÔE C<5óæ"Mßø÷/õ

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6. 閲覧特性による来場予測

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平日の集客数とアクセス数の関係を探るため，table6.11においては，月曜日から金曜日までの各アクセス数と月曜日から金曜日までの来場データとの相関をみた．table6.5 同様に相関はいっさい見られなかった．また，情報への需要と実際の来場のギャップを調べるため，同様の相関分析を日にちを 1 ∼ 7 日ずらし高い相関関係を探したが，日別アクセス数と来場データの間に相関関係はみられなかった．

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6. 閲覧特性による来場予測

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平日のアクセスがいかに週末の来場と関係しているかを探るために，前週の土曜日からその週の金曜日までの平日のアクセス数合計と週末の来場データとの相関をみた．金曜日のアクセスログと土曜日の現場データを比較したものに比べると相関が若干低いが，平日同士の相関を比較したものに比べると，格段に高い相関が得られる．金曜日のアクセスログと土曜日の現場データを比較したもの同様に相関が高いのは“map”“info” “access”である．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6. 閲覧特性による来場予測

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平日のアクセスがいかに週末の来場と関係しているかを探るため，table6.16において月曜日から金曜日までの平日のアクセス数合計と週末の来場データとの相関をみた．さらに table6.17 において，正月前後の値の影響を除去するために，1 月の第 1 週のデータ以外で相関をとった．table6.16,6.17 両方ともに，前週の土日アクセスログを含む 6.14,6.15 よりも高い相関関係がみえる． “info”が金曜日のアクセスログと土曜日の現場データを比較したものに比べ高いことに，“info” のコンテンツが平日を通して需要がある情報だということが分かる．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6.3 重回帰分析

6.3.1 クラスター分析

本章においては，*1)クラスター分析を用いることで，各コンテンツをアクセス状況の傾向によってグループ化する．本分析においてはデータを正規化せず，ウォード法を用いて分析した．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6. 閲覧特性による来場予測

table6.18,figure6.19は平日アクセスログの週計に関してクラスター分析を行ったものである．クラスター分析によって，要素にいくつかのグループがあることが分かった． “home”以外は大まかに分けて 3 グループにまとまっている．また， table6.20,figure6.21は金曜日のアクセスログに関してクラスター分析を行ったものであるが，同様に 3 グループに分かれた． “access”の位置が違うのは，金曜日の“access ”に対する需要の大きさから，若干変動の仕方が異なるためであると思われる．それ以外の項目に関しては類似性の高さは異なるが，結びつきの傾向は同じである．

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6. 閲覧特性による来場予測

6.3.2 予測式

本章では，アクセスの傾向を説明変量とし，来場データの値を重回帰分析により予測を試みる．説明変量としては以下の項目を用いる． 1. 金曜日アクセスログ・平日アクセスログ計の両方の値を使用する． 2. 来場データとの相関が 0.5 以上のものを選ぶ．目的変量は 1. 土日の来場データ計を用いる． 2. 相関が見られなかった“駐車台数”以外の項目を設定する．金曜日のアクセスログを用いて分析したものを“回帰分析 A”とし，平日のア

クセスログ計を用いたものを“回帰分析B”とした．この方法によって，選ばれた説明変量ならびに相関，また重回帰分析した結果を Table6.22~6.29 に掲載する．

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6. 閲覧特性による来場予測

全体的に非常に重相関係数の高い式が多く，予測の有効性を伺わせる．しかしながら，いくつかの項目の係数が負になっており，*1)抑圧が生じていることが分かる．そこで以下の基準を参照し，説明変量を取り除き再び重回帰分析を行う 1. 回帰係数が負のもの 2. クラスター分析の結果，同グループとみなせるもの 3.P- 値が高いものこの方法によって，選ばれた説明変量ならびに相関，また重回帰分析した結果を Table6.30~6.34 に掲載する．

*1) 抑圧：変数間の複雑な関係によって，独立変数の分散の一部がいわば圧しつぶされて，その変数と従属変数との関係が歪められることである．この場合であれば，相関係数と符号が違うということである．

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6. 閲覧特性による来場予測

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補正を行うことにより，説明要素が少なくなり，重相関系数も少々低下するが，個々の予測式は経営上の判断・分析をしていく上で，十分に有効であるといえる．下図は今回明らかになったアクセスの傾向と現場データの相関関係，及び予測式に必要な項目を掲載したものである．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6.4 日別入場者予測式との比較 6.4.1 予測式概要

スキー場における既存の予測式としては，平成10年度の馬場義徳氏の *1)修士論

文において提案された，「日別入場者予測」がある．馬場氏予測式は，スキー場の日別の入場者数変動をセンサス局法を用いて，期間変動・曜日変動・天候変動・不規則変動に分解することで，その特徴を抽出し変動を予測したものである．また不規則変動を説明する要素として天候・積雪・気温を入力し，重回帰分析を行っている．そして，これらを過去の変動を加味した上で合成し予測を行っている（次頁 figure6.36）．センサス局法を用いた分解

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天候による変動天気晴曇雪雨

天気変動 103.62 99.46 99.17 65.16

*1) 「スキー場における利用者予測に関する研究」馬場義徳早稲田大学大学院理工学研究科建設工学専攻建築学専門分野平成 10 年度修士論文

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6. 閲覧特性による来場予測

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6. 閲覧特性による来場予測

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6.4.2 比較考察

本研究によって算出された予測式と馬場氏による「日別入場者予測」との特徴の相違をみるために，両方法を用いて2000-2001 シーズンを疑似的に予想し，実

データと比較した．・馬場氏「日別入場者予測」 9ÔÔÔÚ 9ÔÔ!

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6. 閲覧特性による来場予測

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・アクセスログを用いた予測 ·³ØNO BC=D:ÓET)Ò-"M•a]•r+óÅ(UÂ/ß-.(Â/õ C @º?O µ9ÔÔÔÚ 9ÔÔ! @º?O µ¨æ2

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結果として，2000-2001 シーズンの入場者予測に関して，両予測式とも 0.7 前後の相関を得ることが出来た．同じ程度の相関であっても，各予測式ともに実データとのズレが生じている箇所は全く異なっている．馬場氏による「日別入場者予測」は，予測に過去の傾向を使用しているために，近年にない突然の傾向や変動に弱い．いつもより遅い正月休みの客足動向や連休の配置により，正月前後そして建国記念日周辺の予測にズレが生じている．アクセスログを用いた本予測式は，若干ユーザーの接続環境に影響を受ける．休み明けに接続環境が良く 1/8~14周辺の予測値が実データを上回っているのは，なったためであると思われる．また，反面 2/5~11 の予測値が実データを下回っているのは，スキーシーズンがピークを向かえたことにより，入場者数が増え，相対的に，ホームページ閲覧により情報収集する割合が，一時的に低下したことによると思われる．次頁 table6.41 に，両予測式の特徴を掲載する．

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6. 閲覧特性による来場予測

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6. 閲覧特性による来場予測

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6.5 早見表本予測式をより簡易に使用するための早見表を，資料編に掲載する．使用法は以下の通りである．例：週末スノーボーダー来場予測

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①：金曜日の“bbs”アクセス数に該当する表を選ぶ ②：金曜日の“map”アクセス数に該当する行を選ぶ ③：金曜日の“info”アクセス数に該当する列を選ぶ ④：行と列が交わる所の数値が“週末スノーボーダー来場予測”である

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6. 閲覧特性による来場予測

6.6 予測式の発展性今回の調査において，徴収したアクセスに関するデータは，閲覧者が接続した日付時間・使用しているプロバイダー・使用パソコンのOS・ブラウザーの種類とバージョン・直前にみたページ・閲覧したページであり，それらデータにより各個人の判別や趣向を分析し，閲覧軌跡を追っている．これらは *1)スクリプトを利用し，サーバーに記録されたものである．現在のインターネットには *2)クッキーや *3)CGI を用いた，よりアクティブな顧客情報管理技術が存在する．そういった技術を利用しないまでも，現在スキー場ホームページのコンテンツとして存在する「アンケートページ」「宿予約」「メーリングマガジン登録」を利用する際に閲覧者が記入する，個人情報・属性・趣向などを積極的に収集管理そして活用することは容易に可能である．ホームページにアクセスしている人の細かな属性・趣向がアクセスログとリンクすることにより，本予測式はより効果的なものになる．現状では「何人ホームページを見たから何人来る」といったことが分かるが，さらに情報とのリンクにより「何々が好きなAさんが何々のページを見ている」といったことが分かる．単なるアクセスログがより顔の見えるデータになることにより，提供すべきサービスを的確に準備提供することが可能になる．

*1) スクリプト： [script]

コンピューターに対する一連の命令などを記述したもの．コンパイルを必要とするプログラミング言語によるものに対し，より簡易な言語で記述されたものをいう． *2) クッキー： [cookie]

インターネットの WWW サーバーが利用者を管理・識別するための文字列情報，または管理する仕組み． *3) CGI： [common gateway interface] ネットワークで，ブラウザから要求されたプログラムをサー

バー側で実行し，その実行結果を返す仕組み．ウェブ-サイトの来訪者数の表示や，データベースとの連携処理などに利用される．

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第7章考察

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7. 考察

7.1 展望

*1)馬場氏修論や *2)林田氏博士論文においても，入場者予測等の指標を通し，いかに来場者の利用特性を知ることが，規模計画や運営計画において重要かが論じられてきた．本論も同様にホームページ上の閲覧特性を様々な指標を通し，解析することで，規模計画・運営計画の指針を得た．閲覧者と情報の関係が分かった今，この結果をどう活かしていくことが必要とされていくのであろうか．本研究で取り扱ったアクセスログは顔の見えるデータとして非常に利用価値の

高いものである．顧客情報と閲覧傾向をどのように活用していくことが必要なのか．単なる顧客データベースの構築では，この価値を台無しにしているようなものである．顧客データを営業の評価に利用するのではなく，将来の需要動向を見るため,さらには顧客のロイヤリティーを高めるために利用するといった視点を持たなければならない．前章の 6.6 において，先端の IT 技術を使わずとも，簡単な仕組みで閲覧特性と顧客情報を結びつけることによって，提供すべきサービスを的確に準備提供することが可能になると述べた．さらにはクッキーや CGI を用いた，よりアクティブな技術を活かし，ユーザーによってコンテンツを組みなおしていくことも可能である．閲覧者に働きかけることにより，ただの「閲覧者」を「顧客」に変え，かつ「顧客」をライフタイムバリューの高い「お得意さま」にするべくコミュニケーションを充実させていくことが望まれる．

*1) スキー場における利用者予測に関する研究馬場義徳 1998

*2) 観覧会場の施設規模・配置計画に関する研究林田和人 1996

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7. 考察

7.2 媒体としての活用法

本研究を通して明らかになったスキー場ホームページの閲覧特性をもとに媒体としての価値・将来性について考える．＜携帯へ＞天候に左右され，かつ遠方に出かけるという点が類似しているサーフィングの情報化をみてみると，即時性の情報への需要や，パソコンによる接続ができない環境から，「*1)imode波伝説」のような携帯用のサービスの利用率が非常に高い．浅貝ホームページのアクセスの状況をみてみると，金曜日の出かけ直前のアクセスが多いことから，同様にそういった情報サービスへの需要は非常に高いものと思われる．パソコンと携帯そして現場でのサービスを使い分け・連動させた体制（クリック＆モルタル）を構築することが望まれる . ＜媒体価値＞本論文においてあらゆるアクセスの状況を解析したが , 章 5.3.1

「トレンド」5.3.2「閲覧時間」の結果をみてわかるように，スキーホームページの閲覧特性は独特かつ説明しやすい．また，閲覧者の属性が判別しやすいことは，広告や情報発信を企画する上で非常に戦略が建てやすい．すなわち使い勝手のよい媒体なのである．クッキーや CGI などの活用による個人別・趣向別の広告・情報配信も容易であると思われる．以下はテレビにおける *2)タイムランクと，今回明 Ô ! 9 : ; < = ® Á Ó !Ô !! !9 !: !; !< != !® !Á !Ó 9Ô 9! 99 9: 9;

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らかになったホームページの視聴時間より構築した本ホームページのタイムランクである．左がテレビ，右がホームページである．両者の A ランクの時間帯は全く重ならず，逆に連続していることがわかった．スキーのコンテンツをテレビそしてインターネットと連続して使用したり，テレビ視聴者を何らかの方法で自ページに誘導することも可能である．非常に媒体の利用価値が高かく，様々な企画が可能であると思われる．

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*1)imode波伝説： 1日3回更新される内容凝縮のサーフリポート（月額 300 円）ドコモ imode マイメニューより

*2) タイムランク：一日の放送枠を視聴率を基準に，「Ａ・特Ｂ・Ｂ・Ｃ」の４つに分けてランク付けしたもの．放送料金がもっとも高いＡランクから，最も低いＣランク

まであり，スポット時間取りの料金計算の根拠となる．

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おわりに

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おわりに *1) 私をスキーに連れてって！そんな声，最近聞いたことありますか？ないですよね．確実にスキー人口は減ってきている．新たにスキーにエントリーする人も現在 *2)5% を割っているそうである．何が日本のスキーを変えてしまったのか．景気か，経営か，はたまたメディアか．

*1)私をスキーに連れてって 1987 年製作監督・・・・・馬場康夫

原作・・・・・ホイチョイ・プロダクションキャスト・・・原田知世

三上博史 *2)日本ケーブル SNOW BUSINESS 2001 春号より

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謝辞

本論文及び僕の修士研究生活は以下の人達のサポートなしでは，到底なしえなかった．この場を借りて感謝します．渡辺先生，大学一年生のCAD班より六年間にわたる御指導ありがとうございます．衝動的な僕の考え方にロジックの軸を付け加えてくださったことに感謝致します．中村先生，プロジェクトプロデュースというキーワードはいつまでも忘れません．研究の進行でいつもご心配をかけて申し訳ございませんでした．馬場さん，本研究をはじめ修士生活のスーパーバイザーとして学生時代より本当にお世話になりました．育英会奨学金の使い方は先輩を参考にさせていただきました．山口先生，レジャーのプロとしてのリアルな意見ありがとうございます．林田先生，CAD班時代よりのご指導ありがとうございます．プロジェクト室をこんなに汚くしてしまってごめんなさい．高柳さん，研究・就職・遊び・音楽 ... 影響を受けた領域は数知れません．木村さん，テクニカルアドバイザーそして良きお兄ちゃんとしてCAD室時代よりのサポートありがとうございます．横尾さん，笛木さん，そして苗場プリンスホテルのみなさん，こんな騒がしい修論生の話しや研究におつきあいさせてしまい申し訳ございません．今井さん，論文の詳細チェックおねがいします．織田さん，交渉術しっかりと学びました．ありがとうございます．葛島，こんなに一緒に夜をともにした人はいません．ありがとー．福永，CAD 班時代からのおつきあいサンキューです．ちゃんと，後輩の育成にはげんでください．小森，山本，森，の九階ムツゴロウ軍団の方々，騒がしい研究室をありがとう．千代田ビル FM チームのみなさん，朝の掃除のときいつも寝ててごめんなさい，その箒さばきは完璧です．後藤研究室のみなさん，隣でさわいでごめんなさい．でも僕らが先住民ですので．今は無き CAD 室，椅子を使った寝方を習得させていただきありがとうございます．トラットリアマツモトのおばちゃん，スパゲッティーがちょっと塩辛いときもございますが，A セット B セットありがとうございます．家族，忙しくなると全く帰らなくなってしまい，心配かけて申し訳ございません．しっかりとその分研究しておきました．ありがとうございます．ニューヨーク，こんな自遊人に育ったのはあなたのその寛容さがあったからです．同時多発テロで亡くなられた方々のご冥福をお祈りします．

参考文献

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参考文献文献タイトル

著者出典

1) 観覧会場の施設規模・配置計画に関する研究林田和人 - 博覧会場における人間行動の予測 -

発行年

早稲田大学博士論文

1996

2) 博覧会における日別入場者数変動に関する研究

林田和人ほか

日本建築学会計画系論文集 No.467 pp.81-88

1995.1

3) 博覧会における日別入場者数変動に関する研究

林田和人ほか

日本建築学会計画系論文集 No.467

1995.1

4) 博覧会における日別入場者数の期間変動について林田和人ほか - 博覧会における人間行動に関する研究その 1-

日本建築学会大会学術講演梗概集

pp.779-780 1992.8

5) 博覧会における入場者数の曜日変動について - 博覧会における人間行動に関する研究 -

林田和人ほか

日本建築学会大会学術講演梗概集

pp.675-676

1993.9

6) 都市施設における利用人員の曜日変動（1）

岡田光正ほか

日本建築学会近畿支部研究報告集

pp.101-104

1969.5

7) 都市施設における利用人員の曜日変動（2）

岡田光正ほか

日本建築学会近畿支部研究報告集

pp.105-108

1969.5

8) 天候および気温による利用人員の変動 - 都市施設の利用性に関する計画学的研究 -

岡田光正ほか

日本建築学会近畿支部研究報告集

pp.5-8

1970

岡田光正ほか

日本建築学会論文報告集号外

pp.500

1965.9

10) 時間幅指定型の施設における時刻変動岡田光正ほか - 都市施設における利用人員の変動に関する研究（5）-

9) 公共施設における利用者数の季節変動

日本建築学会論文報告集第 168 号

pp.93-100

1970.2

11) 時間幅指定型の施設における集中率岡田光正ほか - 都市施設における利用人員の変動に関する研究（6）-

日本建築学会論文報告集第 168 号 pp.79-86

1970.3

12)スキー場における利用者予測に関する研究

馬場義徳

早稲田大学修士論文

13) スキー場における利用者予測に関する研究

馬場義徳ほか

日本建築学会大会学術講演梗概集

pp.477-478

1999.8

馬場義徳ほか

日本建築学会大会学術講演梗概集

pp.477-478

1999.8

馬場義徳ほか

日本建築学会大会学術講演梗概集

pp.477-478

1999.8

葛島知佳ほか

日本建築学会大会学術講演梗概集

pp.1049-1050

1999.8

1998

- その 1 総入場者数 14) スキー場における利用者予測に関する研究 - その 2 日別入場者数変動 15) スキー場における利用者予測に関する研究 - その 3 時刻別利用者数変動 16) 携帯電話が変化させる空間に関する研究 - 待ち合わせについての研究 17) アクセスログに基づく検索語のシソーラス化

木村謙

2001

- 建築データベースの自己組織化に関する研究その 1山口有次

早稲田大学博士論文

19) 経済時系列分析入門

溝口敏行ほか

日本経済新聞社

1983

20) 経済時系列の分析

溝口敏行ほか

勁草書房

1969

18)利用者行動からみたレジャー施設に関する

2000

建築計画学的研究

21) 経済観測基礎統計センサス局法 II.X-11 による季節調整 22) 経済時系列の分析とその季節変動の調整、統計

黒川恒雄

23) やさしい統計学の本

長尾昭哉他

日本銀行統計局

1968

1979

同文館

1997

24) すぐわかる統計解析

石村貞夫

東京図書

1993

25) すぐわかる多変量解析

石村貞夫

東京図書

1992

26) 待ち行列必勝作戦

雨宮幸雄

オ - ム社

1995

27) 確率・統計と待ち行列理論

北岡正敏

産業図書

1994

28) 統計処理の手法がよくわかる本

伊藤政志他

技術評論社

1985

29) 経済時系列分析

廣松毅他

朝倉書店

1990

30) 回帰分析のはなし

蓑谷千凰彦

東京図書

1985

31) 多変量解析ガイド

古谷野亘

川島書店

1988

32) 統計デ - タの見方・使い方

上田尚一

朝倉書店

1981

33) パソコン統計解析ハンドブック I 基礎統計編

田中豊ほか

共立出版

1984

34) パソコン統計解析ハンドブック II 多変量解析編

田中豊ほか

共立出版

1984

35) エクセルによる多変量解析

内田治

東京図書

1996

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文献タイトル 36) 宣伝会議(No.614,624)

37) 月刊レジャー産業 No.422 38) スノービジネス(50 号∼ 87 号) 39) スキ - マップル’

著者出典宣伝会議

発行年 2001

総合ユニコム 2001 日本ケーブル株式会社

1992-2001

三浦雄一郎昭文社

1998

40) スキ - マップル http://www.mapple.co.jp 2001 41) Yahoo!スポーツ - スキー＆スノー http://outdoor.yahoo.co.jp/snow 2001 42) プリンスホテル http://www.princehotels.co.jp 2001 43) 浅貝スキー場 http://www.princehotels.co.jp/snowboard/asagai 2001 44) 日経ネットビジネス http://nnb.nikkeibp.co.jp 2001 45) 総務省統計局統計センター http://www.stat.go.jp 2001 46) melma!

http://www.melma.com

2001

資料編

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