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ホテルや旅館の稼働率の県ごとの差はコロナ前より縮んだ — 埋まっていた県ほど受け入れ枠が増えた

新型コロナで落ち込んだホテルや旅館などの宿泊者は、2024年にコロナ前を上回りました。従業者10人以上の施設に泊まった延べ人数は5.41億人泊で、2019年の5.01億人泊より8.0%多くなっています。

客室の埋まり方を都道府県別に並べると、最も高い県と最も低い県の差は2019年より小さくなっていました。差を縮めたのは、2019年に部屋が埋まっていた県の稼働率の低下です。それらの県ほど、泊められる人数が大きく増えていました。

客室稼働率の県ごとの差

使うのは e-Stat「社会・人口統計体系」の都道府県別の文化・スポーツデータ(g_pref_culture)です。もとは観光庁の宿泊旅行統計調査で、宿泊に関する指標が次のように収録されています。

コード 内容
G7101 延べ宿泊者数
G710101 延べ宿泊者数(県内)
G710102 延べ宿泊者数(県外)
G710103 延べ宿泊者数(旅館)。G710104〜G710106 はホテルの種類別
G7102 外国人延べ宿泊者数。G710201〜G710204 は国・地域別
G7103 実宿泊者数
G7104 定員稼働率(延べ宿泊者数 ÷ 収容人数の年間合計)
G7105 客室稼働率(利用された客室数 ÷ 客室数の年間合計)

どの指標も従業者10人以上の施設だけの値です。観光庁が見出しに出す延べ宿泊者数は従業者10人未満の施設も含むので、この記事の数字はそれより小さくなります。

客室稼働率(G7105)の最も高い県と最も低い県の差を、2011年から年ごとに並べます。

2019年は東京都の83.4%と長野県の58.1%で、差は25.3ポイントでした。2024年も最高は東京都、最低は長野県ですが、東京都が80.4%に下がり、長野県は57.8%でほぼ変わらず、差は22.6ポイントです。2011〜2019年の差は24.1〜33.1ポイントで、2024年はそのどの年よりも小さくなっています。最高と最低の2県だけでなく、47都道府県のばらつき(標準偏差)で見ても、2024年の5.17は2011〜2019年の5.83〜7.31を下回ります。2020〜2022年は差がさらに小さい年がありますが、どの県も稼働率が大きく落ちた中での差です。

下がったのは2019年に埋まっていた県

2019年と2024年の客室稼働率を県ごとに比べます。横軸が2019年の稼働率、縦軸が2024年までの増減です。

2019年の稼働率の中央値は66.2%(群馬県)でした。それ以上だった24都道府県は、2024年にすべて稼働率が下がっています。下げ幅が最も大きいのは沖縄県の8.9ポイントで、佐賀県の7.4ポイント、鹿児島県の6.0ポイントが続きます。

上がったのは島根県(+6.6ポイント)、富山県(+5.6ポイント)、石川県(+5.4ポイント)、山口県(+3.2ポイント)、滋賀県(+2.9ポイント)、栃木県(+1.5ポイント)の6県で、2019年の稼働率はいずれも65.6%(石川県)以下でした。宮崎県は2019年も2024年も62.2%です。

2019年の水準と増減の相関は−0.47です。ただ、高かった値が次に下がること自体は一時的な需要の反動でも起きるので、この相関だけでは下がった理由は分かりません。

埋まっていた県ほど、泊められる人数が増えた

定員稼働率(G7104)は、延べ宿泊者数を「収容人数×日数」の年間合計で割った値です。延べ宿泊者数を定員稼働率で割り戻すと、施設が1年間に泊められる延べ人数が出ます。この記事ではこれを受け入れ枠と呼びます。

全国では、宿泊者と受け入れ枠が次のように動いています。

受け入れ枠は2018年の8.82億人泊から2019年に9.67億人泊へ増え、宿泊者が半分近くに減った2020〜2021年も10.2億人泊台を保ち、2024年は10.98億人泊です。2019年から2024年に宿泊者が8.0%増えたのに対し、受け入れ枠は13.5%増えました。

都道府県別に、2019年の客室稼働率と、2024年までの受け入れ枠の増減率を並べます。

2019年の稼働率と受け入れ枠の伸びの相関は0.66で、稼働率が高かった県ほど枠が大きく増えています。宿泊者の伸びも2019年の稼働率が高かった県ほど大きい(相関0.48)のですが、枠の伸びはそれより強く2019年の水準と連動しています。東京都は宿泊者が26.5%増え、枠は28.2%増えています。大阪府は宿泊者が20.5%、枠が30.6%、神奈川県は宿泊者が7.5%、枠が39.1%の増加です。沖縄県は宿泊者が8.4%減る一方、枠は8.9%増えました。宿泊者が増えたのに客室稼働率が下がった都道府県は19あります。

逆に、稼働率が上がった6県のうち島根県・山口県・富山県の3県は、受け入れ枠が減っていました。島根県は宿泊者が1.6%減り、枠が8.2%減っています。受け入れ枠が増えたうえで稼働率が上がった石川県・滋賀県・栃木県のうち、宿泊者の伸びが枠を上回ったのは石川県だけで、宿泊者は33.5%、枠は28.7%増えました。

客室稼働率は部屋の数、受け入れ枠は人数で測っているので、1室に泊まる人数が変わると両者の動きはずれます。滋賀県と栃木県は、人数では枠の伸びが宿泊者の伸びを上回ったのに、客室稼働率は上がりました。また受け入れ枠は従業者10人以上の施設の収容人数を合計した値なので、従業者が増えて10人に達した施設もこの枠の増加に入ります。

客室を増やす側から見ると

2019年に部屋が埋まっていた県ほど泊められる人数が大きく増え、その県で稼働率が下がりました。稼働率が上がった6県の半分は、宿泊者がほとんど変わらないまま受け入れ枠が減った県です。

データの出典

本記事は e-Stat 社会・人口統計体系の都道府県別データを2026年10月10日時点で集計しています。元データは観光庁の宿泊旅行統計調査で、数値は1月から12月の暦年の値です。定義は項目定義(G 文化・スポーツ)にあり、調査の対象名簿が2010年4〜6月期に切り替わっているため、2011年以降を比べています。

Queriaは、官公庁のオープンデータを、列名・単位・文字コードを揃え、テーブルやカラムの意味をメタデータとして添えた形で公開しています。本記事で使った都道府県別の文化・観光統計テーブルから、自分の県の宿泊者数と稼働率を並べたり、旅館とホテルの種類ごとに宿泊者の戻り方を比べたりできます。データを集めて加工する手間をかけずに、どの地域に出すか、どこで客室を増やすかの判断そのものに集中できます。

続きや気になることをAIエージェントで深掘りする

Claude Code や Codex に Queria スキル を入れて、下のプロンプトを貼るだけです。ターミナルでも、スマホやブラウザのリモート画面でも使えます。

たとえば「延べ宿泊者数(G7101)を定員稼働率(G7104)で割って受け入れ枠を出し、2011年から2024年まで都道府県別に並べて、枠の伸びが速まった年を県ごとに確かめて」といった深掘りができます。

Queria の公開データで次を分析してください: 延べ宿泊者数(G7101)を定員稼働率(G7104)で割って受け入れ枠を出し、2011年から2024年まで都道府県別に並べて、枠の伸びが速まった年を県ごとに確かめて
参考 (この記事): https://queria.io/showcase/hotel-occupancy-regional-gap.md
Queria スキル (https://docs.queria.io/queria-skill) を導入済みならスキルで、未導入なら uvx queria で接続できます。
ターミナル(CLI)で始める
claude "Queria の公開データで次を分析してください: 延べ宿泊者数(G7101)を定員稼働率(G7104)で割って受け入れ枠を出し、2011年から2024年まで都道府県別に並べて、枠の伸びが速まった年を県ごとに確かめて
参考 (この記事): https://queria.io/showcase/hotel-occupancy-regional-gap.md
Queria スキル (https://docs.queria.io/queria-skill) を導入済みならスキルで、未導入なら uvx queria で接続できます。"

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本記事はAIエージェントがQueriaの公開データを分析して作成し、別のエージェントが記事内のSQLをすべて実行して本文と照合したうえで、が公開前に確認しています。記事の数値はすべて掲載しているSQLから再現できます。