観光データ
JNTO訪日外客数・観光庁宿泊旅行統計・訪日外国人消費動向調査を一次情報ベースで解説するカテゴリ。 月次速報の読み方、推計値と確定値の差、国別宿泊動向、客室稼働率の計算式まで実務担当者向けに整理します。 発表当日〜翌営業日に号外解説を更新。
公開日新しい順。各記事はJNTO・観光庁・法務省等の一次情報に直接リンクします。
2026年 宿泊・訪日 月次推移 ― 延べ宿泊・客室稼働率・訪日外客数を毎月更新
観光庁 宿泊旅行統計とJNTO訪日外客数の2026年の月次推移を1ページに集約。延べ宿泊・外国人・客室稼働率・訪日外客数を月別の時系列でまとめ、速報公表ごとに最新月を追記する。
記事を読む →2026年4月 宿泊統計 第1次速報 ― 延べ5,063万人泊・客室稼働率59.7%
観光庁が2026年5月29日に公表した宿泊旅行統計2026年4月分 第1次速報を解説。延べ5,063万人泊(-4.6%)・外国人1,573万人泊(-9.0%)・客室稼働率59.7%・施設タイプ別と、確定した3月分の国籍別構成を一次情報で整理。
記事を読む →日本人国内旅行の消費動向 2026年1-3月期 第1次速報 ― 消費額5兆9,136億円・旅行単価49,133円の読み方
観光庁が2026年5月20日に公表した旅行・観光消費動向調査 2026年1-3月期 第1次速報を宿泊事業者目線で解説。日本人国内旅行の消費額5兆9,136億円(+4.8%)・延べ旅行者数1億2,036万人(+0.4%)・宿泊旅行単価71,414円(+3.9%)を一次情報で整理。日帰りの延べ旅行者数は前年割れ。
記事を読む →2026年4月 訪日外客数 速報解説 ― 369万人で前年割れ、中国減を韓国・台湾が補う
JNTOが2026年5月20日に公表した2026年4月訪日外客数(369.2万人・前年同月比-5.5%)を宿泊事業者目線で解説。中国-56.8%の半減と韓国+21.7%・台湾+19.7%の伸び、イースター時期ずれの欧州・豪州減、宿泊統計との連動を一次情報で整理。
記事を読む →2026年3月 宿泊統計 第1次速報 ― 延べ5,546万人泊・外国人比率27%
観光庁『宿泊旅行統計調査』2026年3月分 第1次速報を宿泊事業者目線で解説。延べ宿泊者数5,546万人泊・外国人延べ1,508万人泊・客室稼働率60.3%・施設タイプ別稼働率と国籍別構成を一次情報で整理。
記事を読む →国別・地域別 訪日宿泊動向 2026年最新版|上位10市場の宿泊実績と稼働率分析
2026年1〜2月の国別宿泊動向を観光庁宿泊統計とJNTO訪日外客統計から分析。韓国・中国・台湾・米国を中心に上位10市場の延べ宿泊者数、平均泊数、地域別分布、客室稼働率を整理。
記事を読む →2026年1-3月期 訪日外国人消費動向調査まとめ ― 消費総額・費目別・1人当たり単価の読み方
観光庁『訪日外国人消費動向調査』2026年1-3月期(第1四半期)の速報解説。消費総額・費目別構成比・1人当たり旅行支出・主要市場別単価・宿泊費シェアの読み解きポイントを、一次情報ベースで整理する四半期まとめ。
記事を読む →2026年3月 訪日外客数 速報解説 ― 桜シーズン実績と宿泊業への示唆
2026年4月中旬に発表されたJNTO訪日外客数速報を、宿泊事業者目線で読み解く。国籍別動向・前年比・コロナ前比・宿泊統計との連動・料金戦略への示唆を一次情報ベースで整理。
記事を読む →観光庁 宿泊旅行統計の読み方 ― 延べ宿泊者数・客室稼働率・三大都市圏の実務ガイド
観光庁『宿泊旅行統計調査』を実務者目線で読み解く完全ガイド。延べ宿泊者数と実宿泊者数の違い、客室稼働率と定員稼働率の計算式、三大都市圏の都府県定義、施設タイプ6区分、第1次速報と第2次速報の使い分けまで一次情報ベースで整理。
記事を読む →2026年2月 宿泊旅行統計 第1次速報解説 ― 延べ宿泊者数・客室稼働率・三大都市圏と地方
観光庁が公表する『宿泊旅行統計調査』2026年2月分 第1次速報を、宿泊事業者視点で読み解く。延べ宿泊者数・客室稼働率・三大都市圏と地方の差・2026年1月分からの調査設計変更までを一次情報ベースで整理。
記事を読む →JNTO訪日外客数の算出方式を解説 ― 推計値と確定値の差・サンプリング・公表プロセス
JNTOが毎月発表する訪日外客数はどのように算出されているか。法務省出入国管理統計を基にした推計プロセス、推計値と確定値の差がなぜ生まれるか、サンプリングの考え方、事業者が意思決定で注意すべき数値ギャップを一次情報で整理。
記事を読む →宿泊統計 速報・第2次速報・確報・修正の違い ― 4段階リリースの読み方
観光庁宿泊旅行統計の4段階リリース(第1次速報→第2次速報→確報→修正確報)の差を整理。各リリース時点でどこまで信頼できるか、リリース間の数値ブレの典型パターン、KPI設計上の取扱いまで実務担当者向けに解説。
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