観光庁・JNTO・法務省のWebページから、分析のための必要データを取得する

検証環境

本事例の手順は、以下の環境で動作を確認しています。

Kari: バージョン 0.7.3 Windows
AI プロバイダー: Anthropic Claude サブスクリプション
モデル: Claude Opus 5.5 High

作業の準備

このページでは、3つの公的機関から別々のデータを取得します。

	観光庁	JNTO（日本政府観光局）	法務省（出入国在留管理庁）
データ	インバウンド消費動向調査	訪日外客統計	出入国管理統計（船舶観光上陸許可）
知りたいこと	訪日客が1人いくら使ったか	訪日客が何人来たか	そのうちクルーズ客が何人か
公表の粒度	四半期	月	月
ファイルの形	四半期ごとに別ファイル（10件）	1ファイルに年別シート（24枚）	月ごとに別ファイル

3つ目が必要な理由は、消費動向調査の単価と、訪日外客統計の人数が、同じ母集団を指していないからです。

観光庁が国籍・地域別に公表している1人あたり旅行支出は、クルーズ客を除いた「一般客」のものです。一方 JNTO の訪日外客数にはクルーズ客が含まれます。 この2つをそのまま掛けると、消費総額が過大になります。

一般客数 ＝ JNTO 訪日外客数 − 船舶観光上陸許可（クルーズ客）

クルーズ客数は法務省の出入国管理統計から取得します。観光庁もこの統計を用いてクルーズ客数を推計していると注記しています。

この事例は「例示」です

本事例で算出する消費総額は、Kari の動作例として求める試算値です。観光庁の公表数値と完全には一致しません。手法の大枠を示すことが目的です。

保存先となる作業フォルダーを決めます。左のナビパネルの「エクスプローラー」を右クリックし、「フォルダーを開く…」から指定します。本例では データ分析2 を使っています。
チャットセッションを開きます。3つの指示は同じセッションで続けて出します。

同じページを別の目的で使う

観光庁のインバウンド消費動向調査のページは、データダウンロード・ファイル名変更の自動化でも扱っています。そちらは規定のファイル名で保存することが目的でした。

このページでは、さらに一歩進めて分析に使える1つのファイルに統合するところまでを任せます。同じ取得元でも、次に何をするかで指示の形が変わります。

AI に作業を指示

観光庁のWebページからインバウンド消費動向調査データをダウンロードするため、以下のように AI に作業を指示します。

AI への指示
観光庁のインバウンド消費動向調査のWebページ「https://www.mlit.go.jp/kankocho/tokei_hakusyo/gaikokujinshohidoko.html」を起点に、以下のようにファイルダウンロード・統合処理を実施する。

1. 「集計表」のセクションで、各四半期のExcelファイルを現在のフォルダーへダウンロードする。
  (1) ダウンロードリンクのラベルは「A-B月期」になっているが、該当年YYYYをページの構造で上位のサブセクションから正しく取得する。
  (2) ダウンロードURLから取得したExcelファイルを、「YYYY年A-B月期.xlsx」のように改名して保存する。もし元ファイルは旧XLSのファーマットの場合、適宜にXLSXフォーマットに変換する。
  (3) ダウンロードの対象は、2024年から直近までのファイルとする。
2. ダウンロードしたファイルを、一つのExcelファイルに統合する。
  (1) 元のExcelファイル「YYYY年A-B月期.xlsx」からシート「参考2」を抽出し、新規作成のExcelファイルにシート「YYYY年A-B月期_参考2」として挿入する。
  (2) 統合したExcelファイルを、「インバウンド消費動向調査統合_参考2.xlsx」として現在のフォルダーで保存する。
3. 各シートのB4セルに記載された期の表記が、シート名と一致することを確認して報告する。

AI にインバウンド消費動向調査のダウンロードと統合を指示する

:::

なぜ「参考2」なのか

同じブックには 表2-1 表3-1 参考1 参考2 など37枚のシートがあり、どれを使うかで結果が変わります。

シート	内容
`表2-1`	費目別の購入率と購入者単価（買った人の平均額）
`表3-1`	1人あたり旅行消費単価（パッケージツアー参加費の国内分を含まない）
`参考2`	費目別1人1回当たり旅行消費単価（パッケージツアー参加費内訳含む）

観光庁の公表する消費総額が立脚しているのは 参考2 の系列です。表2-1 の購入率と購入者単価を掛けて合計すると 表3-1 と一致しますが、参加費の国内分が落ちるため1割ほど低く出ます。

参考2 の値は全員平均の単価です。購入率はすでに織り込まれているため、表2-1 のように購入率を掛けると二重になります。

次に、JNTOのWebページから訪日来客数データをダウンロードするため、以下のように AI に作業を指示します。

AI への指示
JNTOの訪日外客統計のWebページ「https://www.jnto.go.jp/statistics/data/visitors-statistics/」で、時系列推移表
のセクションを見つけ、その配下で「国籍/月別 訪日外客数...」のExcelファイルを特定してダウンロードし、現在フォルダーで「国籍_月別_訪日外客数_通期.xlsx」として保存する。

AI に JNTO の訪日外客統計のダウンロードを指示する

最後に、法務省（出入国在留管理庁）の出入国管理統計のうち、船舶観光上陸許可（クルーズ客）の月次データを取得するように AI に作業を指示します。

AI への指示
法務省（出入国在留管理庁）の出入国管理統計のうち、船舶観光上陸許可（クルーズ客）の月次データを、e-Statの検索結果ページ「https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&query=%E8%88%B9%E8%88%B6%E8%A6%B3%E5%85%89%E4%B8%8A%E9%99%B8%E8%A8%B1%E5%8F%AF&toukei=00250011&layout=dataset」を起点に、以下のようにダウンロード・統合する。

1. 検索結果から、月次の統計表をExcel形式で現在のフォルダーへダウンロードする。
  (1) 対象は、表題が「港別 船舶観光上陸許可を受けた外国人の国籍・地域」で、表番号が「YY-MM-04-4」形式（例：26-06-04-4）の月次表とする。表番号が「YY-00-15」などの年次表は対象外とする。
  (2) 検索結果は複数ページに分かれ、時系列順にも並んでいない。全ページを確認して対象を漏れなく拾う。
  (3) 対象期間は2024年1月から直近の公表月までとする。年月は、リンクのラベルではなく各データセットの「調査年月」から取得する。
  (4) ダウンロードしたファイルを「YYYY年MM月_船舶観光上陸許可.xlsx」と改名して保存する。保存後は拡張子を信用せず、ファイル先頭のバイトでExcelの実体であることを確認する。HTMLが保存された場合は、Excelのダウンロードリンクを取り直す。旧XLS形式であれば、XLSX形式に変換する。
2. ダウンロードしたファイルを、一つのExcelファイルに統合する。
  (1) 各ファイルの統計表のシートを、新規作成のExcelファイルに「YYYY年MM月」というシート名で、時系列順に挿入する。
  (2) 各シートの表中に記載された調査年月が、シート名と一致することを確認する。
  (3) 統合したExcelファイルを、「船舶観光上陸許可_国籍別_月次統合.xlsx」として現在のフォルダーで保存する。
3. 欠けている月、取得元のURL、形式の扱いを一覧で報告する。

AI に法務省のクルーズ客データのダウンロードを指示する

この3つの指示の組み立て方には、次のポイントがあります。

指示のブロック	ねらい
観光庁 1-(1) 年はページ構造から取る	リンクのラベルには年が入っていません。「4-6月期」とだけ書かれたリンクが、年の見出しの下に並んでいます。どこから年を取るかを指示しないと、取り違えが起きます。
観光庁 1-(2) 旧形式の変換	観光庁のファイルは年によって .xls と .xlsx が混在します。後の統合で扱えるよう、形式をそろえさせます。
観光庁 1-(3) 対象期間の限定	「2024年から直近まで」と区切ります。全期間を取ると古い形式のファイルが増え、統合が複雑になります。
観光庁 2-(1) シート名の規則	統合先のシート名を「YYYY年A-B月期_参考2」と指定します。名前を決めておかないと、どのシートがどの期のものか分からなくなります。
観光庁 3. B4セルの照合	年をページ構造から推定しているため、ファイルの中身で裏を取らせます。
JNTO：セクションの特定	「時系列推移表のセクションを見つけ、その配下で」と階層を指定します。ページ全体から探させると、別の表を拾います。
JNTO：Excelファイルの特定	同じ表が Excel と PDF の両方で公開されています。「Excelファイルを特定して」と明示します。
法務省 1-(1) 表番号で絞る	同じ表題で月次表と年次表の両方が出てきます。表番号の形式（`YY-MM-04-4` と `YY-00-15`）で見分けさせます。
法務省 1-(2) 全ページを確認	e-Stat の検索結果は複数ページに分かれ、時系列順に並んでいません。「全ページを確認して漏れなく」と明示しないと、取りこぼします。
法務省 1-(3) 年月は調査年月から	ここでもラベルではなくデータの属性から年月を取らせます。観光庁と同じ考え方です。
法務省 3. 欠けている月の報告	月次で31件を集めるため、抜けを検知できるようにします。 1か月欠けても合計は一見それらしい値になります。

注意

リンクのラベルだけで年を判断させないでください。 観光庁のページでは「1-3月期」「4-6月期」というラベルが年ごとの見出しの下に繰り返し現れます。ラベルだけを見ると、どの年のものか区別がつきません。「ページの構造で上位のサブセクションから」とどこを見るかを指定することが、この指示の要です。

e-Stat 側も同じです。リンクのラベルではなく、データセットの「調査年月」から取らせます。

AI の作業結果をチャットセッションで確認

まず消費動向調査の結果です。ダウンロードしたファイルの一覧と、統合結果が報告されます。

インバウンド消費動向調査のダウンロードと統合の結果

インバウンド消費動向調査統合_参考2.xlsx に、2024年1-3月期_参考2 から 2026年4-6月期_参考2 までの10シートが時系列で格納されます。

画面は、指示3で求めたB4セルの照合結果です。シート名と、シート内に書かれた期の表記を1件ずつ突き合わせ、10シートすべてが一致したと報告されています。

判定は、B4の文字列を NFKC 正規化し空白・ダッシュ種別を揃えた上で、シート名から _参考2 を除いた期表記が含まれるかで行いました。B4には期表記の後に 【確報】 ／ 【2次速報】 という公表段階の注記が付くため、完全一致ではなく前方の期表記部分の一致で確認しています。つまり年・四半期の対応ずれは1件もありません。

指示 1-(1) で「年はページ構造から取れ」と命じた部分が、ファイルの中身と突き合わせて確かめられています。 ページの読み取りが正しかったことを、別の経路で裏付けた形です。

判定の方法まで説明されている点にも注目してください。完全一致では判定できないことを見抜き、正規化してから前方一致で照合しています。「一致しました」という結論だけでなく、どう照合したかが書かれているため、人が妥当性を判断できます。

期によって列構成が異なります

参考2 のシートは、**2024・2025年が48列（国籍・地域21区分）、2026年が54列（24区分）**です。2026年からメキシコ・北欧・中東が追加されたためです。

横断比較する際は、列位置ではなくヘッダー名で突き合わせる必要があります。

次に JNTO の結果です。どうやって目的のファイルにたどり着いたかが説明されます。

JNTO 訪日外客統計のダウンロード結果

<h2>時系列推移表</h2> から次の <h2> までを当該セクションとして切り出し、配下のリンクを列挙しました

切り出したセクションには5つのリンクがあり、そのうち先頭の2件がまったく同じラベルです。

ラベル	ファイル
国籍/月別訪日外客数（2003年〜2026年）	`20260916_1615-5.xlsx` ← 対象
国籍/月別訪日外客数（2003年〜2026年）	`20260916_1615-4.pdf`
国籍/目的別訪日外客数（2004年〜2025年）	`20260819_1615-6.pdf`
ビジット・ジャパン事業開始以降の訪日客数の推移	`20260819_1615-7.pdf`
年別訪日外客数、出国日本人数の推移	`20260819_1615-8.pdf`

「国籍/月別訪日外客数」はxlsxとpdfの2件が同一ラベルで並んでいるため、拡張子でExcel版を選別しています。

表示名が同じで中身が違うという、人が見ても間違えやすい箇所です。AI は何を根拠に選んだかを明示しています。

成果物についても、消費動向調査と同じ確認が行われています。

マジックバイト 504b0304・Content-Type も spreadsheetml.sheet で真正のxlsxと確認できたため、形式変換は不要でした

504b0304 は ZIP の署名で、.xlsx の実体は ZIP です。署名と Content-Type の両方で確認しています。

中身: 24シート（2026, 2025, … 2003 の年別）、各シートが「市場（総数／アジア計／韓国／中国／台湾…）×月別実数＋伸率」の構成

2026年のシートは年の途中までです

2026年シートは1月から公表済み月までの部分年データです

年単位で合計すると、2026年だけ他の年と比較できない数字になります。AI はファイル内の注記からこれを読み取って報告しています。年次比較をする分析では、この行の扱いを先に決めてください。

最後に法務省のクルーズ客データの結果です。月次で31件を集めるため、抜けがないかが要点になります。

法務省のクルーズ客データのダウンロードと統合の結果

指示3で「欠けている月、取得元のURL、形式の扱いを一覧で報告する」と求めているため、どの月をどこから取ったかが1件ずつ記録されます。画面は取得元URLの一覧で、年月／表番号／statInfId／公開日 が並びます。

各月 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId={ID}&fileKind=4

表番号が 24-01-04-4 24-02-04-4 …と連続していることが、この一覧で確かめられます。e-Stat の検索結果は時系列順に並んでいないため、ここを見ないと抜けに気づけません。

公開日 の列も有用です。2024年1月分の公開日は 2024-03-25 で、データは約2か月遅れて公表されます。 直近の月がまだ取得できない理由が、この列から分かります。

ダウンロードしたExcelファイルの情報を確認

左のエクスプローラーで、保存されたファイルを確認します。四半期ごとの10ファイル、月ごとのクルーズ客ファイル、2つの統合ファイル、JNTOのファイルが並びます。

統合したインバウンド消費動向調査のExcelファイル

統合ファイルを開くと、下部のシートタブが 2024年1-3月期_参考2 から時系列に並んでいます。指示したシート名の規則がそのまま適用されています。

シートの中身は、分析にそのまま使える形ではありません。

1〜4行目は表題と期の表記で、データではありません
5行目に国籍（全国籍･地域 韓国 台湾 香港…）、6行目に 消費単価 と 構成比 という2段のヘッダーです
国籍のセルは横方向に結合されており、その下に2列ずつぶら下がっています
行は7行目の 全体【A1】 の下に 宿泊費 飲食費 交通費 娯楽等サービス費 買物代 その他 が並び、さらにその下に 航空（日本国内移動のみ） Japan Rail Pass のような小費目がぶら下がる3階層です

構成比 の列は、その費目が 全体 に占める割合です。全体 の行は 100.0 になります。

このような多段ヘッダーの表は、次のページでデータコレクションの AI 解析にかけて、分析に使えるテーブルに変換します。

JNTOのファイルも確認します。

JNTO 訪日外客統計のExcelファイル

シートタブが 2026 から 2003 まで年別に並びます。各シートは、A1に「2026年　訪日外客数（総数）」、3行目に注記、4行目に 1月 伸率 2月 伸率 … という月と伸率が交互に並ぶヘッダーです。

行の方も入れ子になっています。総数 の下に アジア計、その下に 韓国 中国 台湾 …、さらに 中東地域 の下に イスラエル トルコ GCC6か国 がぶら下がります。合計の行と内訳の行が同じ列に混在しているため、そのまま集計すると二重計上になります。

クルーズ客のファイルも確認します。

統合した船舶観光上陸許可のExcelファイル

シートタブが 2024年01月 から月別に並びます。各シートは、1行目に表題「4−4　港別　船舶観光上陸許可を受けた外国人の国籍・地域」、3〜4行目に都道府県名と港名の2段ヘッダー、5行目から 総数 アジア と続いて個別の国籍・地域が並びます。

**B列が「全国／総数」**で、ここが本事例で使う全国の人数です。C列以降は港ごとの内訳で、掲載される港は月によって変わります。

国籍の区分が JNTO と一致しません

クルーズ客のデータは 中国 中国〔香港〕 中国〔その他〕 のように区分されており、JNTO の 中国 香港 とは表記も粒度も違います。 引き算で一般客数を求めるには、国名の対応付けが必要です。

この突き合わせはデータ結合のページで扱います。

取得の時点では「そのままの形」で保存してよい

3つのファイルとも、分析には整形が必要な形をしています。しかしこの段階で整形する必要はありません。

元の構造のまま保存しておけば、後から別の表（参考1 や 表2-1 など）を使いたくなったときに、取得からやり直さずに済みます。整形は次の工程の仕事です。

Human-in-the-loop のポイント

AI に任せきりにせず、次の点は人が確認してください。

どのシートを使うかを自分で決める
消費動向調査のブックには37枚のシートがあり、似た名前で中身の違う表が並んでいます。表2-1 と 参考2 では、算出される1人あたり支出が1割ほど違います。何を分析したいかに応じて、使うシートを指定してください。
年の割り当てを抜き取り確認する
リンクのラベルに年が入っていないため、年はページの構造から推定されたものです。本例では AI が各シートのB4セルと突き合わせて検証していますが、この検証を求めなかった場合は人が確かめる必要があります。年の境目にあたるファイル（1-3月期、10-12月期）を優先して開いてください。
ファイルが本当に Excel か確かめる
アクセス制限がかかると、Excel のかわりに HTML のエラーページが同じファイル名で保存されることがあります。本例のようにマジックバイトの確認を依頼するか、保存後に数件を実際に開いてください。
月次データの抜けを確認する
クルーズ客のデータは月ごとに別ファイルで、e-Stat の検索結果は時系列順に並んでいません。1か月欠けても合計は一見それらしい値になります。 取得できた月の一覧を必ず読んでください。
期によって列構成が違うことを前提に設計する
2024/2025年は48列（21区分）、2026年は54列（24区分）です。列位置で処理すると、ある期から静かにずれます。 ヘッダー名で突き合わせる方針を、次の工程の指示に含めてください。
速報と確報が混在していることを意識する
シートのB4セルには 【確報】 【2次速報】 のような公表段階の表記が入っています。速報値は後から改定されます。直近の期を含む分析では、取得日を記録してください。
合計行と内訳行を区別する
JNTO・法務省の表はどちらも 総数 アジア計 といった集計行と個別の国・地域が同じ列に並びます。そのまま合計すると二重に数えることになります。東京不動産の事例で人口データの「地域階層」を扱ったのと同じ注意が必要です。
部分年データを年次比較に混ぜない
JNTOの2026年シートは年の途中までです。年合計で比較する場合は、除外するか、月数をそろえてください。
相手サイトの利用条件を守る
取得したデータの二次利用については、各機関の定める条件に従ってください。JNTOは出典の明記を求めています。

注意

使用する LLM により、ページ構造の読み取り方やファイル形式の確認方法が変わります。何を根拠にそのファイルを選んだかを報告させ、その説明が妥当かを確認してください。

参考資料

本ページの手順では、例示のために以下の公開データを利用しています。画面キャプチャは出所を明示した上で引用として掲載しています。AI が出力した一覧および統合したファイルは、GotoAI が Kari の動作例として生成したものであり、観光庁・日本政府観光局・法務省が作成・公表したものではありません。

消費動向データ

資料名: インバウンド消費動向調査（旧訪日外国人消費動向調査）「参考2 国籍･地域別費目別１人１回当たり旅行消費単価（パッケージツアー参加費内訳含む）」
提供元: 観光庁（国土交通省）
URL: https://www.mlit.go.jp/kankocho/tokei_hakusyo/gaikokujinshohidoko.html
閲覧日: 2026年10月15日
利用条件: 同ウェブサイトの利用規約に従います。出典：国土交通省ウェブサイト（上記 URL）。

訪日外客数データ

資料名: 訪日外客統計「国籍/月別訪日外客数」（時系列推移表）
提供元: 日本政府観光局（JNTO）
URL: https://www.jnto.go.jp/statistics/data/visitors-statistics/
閲覧日: 2026年10月15日
利用条件: 同局の定めにより、出典元として「日本政府観光局（JNTO）」を明記のうえ利用しています。

クルーズ客数データ

資料名: 出入国管理統計「港別船舶観光上陸許可を受けた外国人の国籍・地域」（月次表）
提供元: 法務省（出入国在留管理庁）／政府統計の総合窓口（e-Stat）
URL: https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?toukei=00250011
閲覧日: 2026年10月16日
利用条件: 同サイトの利用規約に従います。出典：法務省「出入国管理統計」。

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本ページで取得したデータには速報値が含まれます。 速報値は後の公表で改定されるため、分析結果は取得時点のものとして扱ってください。
JNTOの2026年のデータは年の途中までの部分年データです。年次比較にそのまま用いることはできません。
画面キャプチャは、掲載時点のバージョンの Kari で取得したものです。お使いのバージョンでは表示が異なる場合があります。
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参考資料​