博物館の来館者属性調査とは何か ― 来館者理解が経営の出発点
現代の博物館は、これまで以上に多様な来館者を迎えるようになっています。若者や家族連れ、高齢者、さらには外国人観光客など、訪れる人々の背景は非常に幅広く、それぞれが求める体験や関心の方向性も異なります。このような状況では、従来の経験則や直感だけでは来館者のニーズを十分に把握できず、展示企画や広報戦略の精度が低下してしまう可能性があります。そこで必要となるのが、来館者の基本的な特徴を定量的に把握する「来館者属性調査」です（Kotler et al., 2008）。
博物館の運営では、「誰が来館しているのか」を正確に理解することが最も重要な基盤となります。来館者数が伸び悩む、展示が十分に評価されない、収益が安定しないといった課題の多くは、来館者の姿が十分に見えていないことに起因します。年齢層や家族構成、どのくらいの頻度で来館しているかといった情報は、展示テーマの選定やサービス改善を進めるうえで欠かせない判断材料であり、来館者を可視化するための有効な指標となります（Sandell & Janes, 2007）。
来館者属性調査には、年齢、性別、家族構成、来館頻度、文化的背景、居住地、デジタル行動などの多様な項目が含まれます。海外では Smithsonian をはじめ多くの博物館がこうした属性データを収集し、展示改善やマーケティング戦略の策定に活用しています。日本でも来館者調査の取り組みが進みつつあり、文化的・社会的背景を踏まえた総合的な分析が求められるようになっています（Rentschler & Hede, 2007）。
また、属性データはマーケティング戦略の核となるターゲット設定に直結します。若者層にはデジタル施策が効果的であり、家族連れには体験型のプログラムが支持されるなど、属性ごとの特徴は展示や広報の内容を大きく左右します。頻繁に来館する層はメンバーシップ制度の中核を担う一方、非来館層に対してはアウトリーチの必要性が高まります。このように、来館者属性の理解は単なるデータ収集にとどまらず、博物館経営全体の方向性を決定づける重要な役割を果たします（Kotler et al., 2008）。
本記事では、来館者属性調査がなぜ必要なのかを整理したうえで、具体的にどのような項目を調査するのか、そして得られたデータをどのように分析してマーケティングや経営に活かすのかを体系的に解説します。これにより、学生や現場の学芸員の方々が来館者理解の基礎をつかみ、より望ましい博物館運営を構築するための視点を提供できれば幸いです。
来館者属性調査がなぜ必要なのか ― 博物館経営における基礎データの役割
現代の博物館は、多様な来館者が出入りする複雑な社会的空間へと変化しています。若者、家族連れ、高齢者、観光客、地域の常連利用者など、来館者像は年々多様化し、来館目的や行動パターンも分散しています。このような状況において、従来の経験や直感のみに基づく判断では、効果的な展示設計や広報戦略を立てることが難しくなっています。そこで重要になるのが、来館者の特徴を体系的に把握する「来館者属性調査」です。博物館が誰に向けて活動を行っているのかを明確にするためには、属性にもとづくデータが不可欠となっています（Kotler et al., 2008）。
博物館は来館者の多様性に対応する組織へ変化している
来館者属性は、展示企画の質を大きく左右します。どのようなテーマの展示を選ぶか、解説文の水準をどこに合わせるか、動線をどのように組むかといった判断には、誰が展示を利用しているのかという情報が必要です。例えば、子ども連れが多い館では体験的でインタラクティブな展示が評価されやすく、滞在時間も長くなる傾向があります。一方で、高齢者の利用が多い場合には、鑑賞環境の静けさ、椅子の配置、文字の大きさなどが鑑賞体験を左右します。また観光客が多い館では、多言語対応や撮影を前提とした展示空間の整備が利用者満足度に直結します。こうした最適化は、すべて来館者属性の理解を前提として成立するものであり、データが不足している場合には展示改善の方向性を正しく選ぶことができません（Sandell & Janes, 2007）。
来館者の特徴が展示企画の質を左右する
広報・デジタル戦略の領域でも、来館者属性の理解は不可欠です。年代や生活環境によって情報を取得する媒体は大きく異なり、広告の効果にも差が生まれます。若年層はSNS、とくにInstagramやTikTokを通じて文化施設の情報に触れる傾向が強い一方、30〜50代はWeb検索やイベント記事、高齢者層は地域広報誌や新聞といったオフライン媒体が依然として重要な役割を果たしています。こうした違いを踏まえずに一律の広報活動を行うと、効果が限定的になる可能性があります。欧米の大規模館では、来館者属性のデータをもとに複数の「来館者ペルソナ」を設定し、情報発信の内容や媒体を属性別に調整する手法が一般化しています。このアプローチは、日本の博物館でも十分応用可能な視点です（Rentschler & Hede, 2007）。
属性データは広報・デジタル戦略の精度を高める
来館者属性調査は、収益構造の安定にも深く関わります。来館頻度、購買行動、イベント参加率、メンバーシップ加入率などは、属性によって大きく異なります。例えば、リピーターの来館者はメンバーシップ制度の中心的な対象となり、家族連れはショップでの購買やワークショップ参加率が高いことが知られています。また、観光客は滞在時間が短くても単価が高い傾向があり、企画展やショップ戦略で重要な顧客層となります。こうした差異を理解することで、収益構造の多角化や寄付者層の開拓など、持続的な経営基盤の構築に向けた施策を検討できます（Kotler et al., 2008）。
収益構造の安定には「誰がお金を落としているか」の把握が不可欠
地域連携や教育普及の観点からも、来館者属性の理解は欠かせません。来館者の多くが地域住民である場合、学校や地域団体との協働プログラムを強化することで、地域に根差した博物館としての価値を高めることができます。一方で観光客比率が高い館では、観光協会やDMOとの連携が重要になり、文化資源としての魅力を地域外に広げる戦略が求められます。また教育普及の面では、学齢・学習目的・利用時間帯などの情報が、授業プログラムやワークショップ設計の根拠となります。こうした観点から見ても、来館者属性の理解は博物館が地域社会の中でどのような役割を果たすのかを決定する基盤となります（文化庁 博物館総合サイト）。
来館者属性調査は博物館経営の羅針盤である
このように、来館者属性調査は展示、広報、サービス、収益、地域連携といった博物館運営のほぼすべての領域と直結しています。データにもとづく意思決定は、現代の博物館にとって欠かせない姿勢であり、属性調査はその出発点となるものです。直感ではなく根拠にもとづいて運営を改善することで、博物館はより持続的で豊かな社会的機能を果たすことができます。来館者属性の理解は、まさに博物館経営における羅針盤としての役割を担っているといえるでしょう。
来館者属性調査では何を把握するのか ― 調査項目の体系的理解
来館者属性調査は、博物館運営の意思決定に必要な基礎データを収集するための重要なプロセスです。展示企画、広報戦略、教育普及、来館者サービス、収益構造の改善といった多様な領域は、すべて「誰が来館しているのか」という理解から出発します。来館者の姿を正確に把握するためには、多面的な項目を体系的に整理する必要があります。ここでは、主要な調査項目を整理しながら、それぞれが博物館経営にどのような示唆を与えるのかを考えていきます。
基本属性：年齢・性別・家族構成による来館者像の把握
基本属性は、来館者像を理解するうえで最も中心的な情報です。年齢層は展示解説の難易度や鑑賞スタイルに直結し、展示体験を左右します。例えば、若年層には体験的で動きのある展示が受け入れられやすく、高齢者層には落ち着いて鑑賞できる配慮や視認性の高い解説が求められます。また、家族構成はイベント需要を分析する際に重要な要素です。単身者とファミリーでは滞在時間や館内での行動が大きく異なり、家族連れはワークショップなど参加型のプログラムへの関心が高い傾向があります。性別も購買行動や展示嗜好に一定の傾向があるとされ、ショップ戦略や展示デザインの根拠として活用されます（Sandell & Janes, 2007）。
来館行動属性：来館頻度・滞在時間・同行者
来館行動に関する項目は、経営改善に大きく寄与するデータです。来館頻度は、リピーター分析やメンバーシップ制度の設計に欠かせない基礎情報です。頻繁に来館する層は、展示に対する関心が深いだけでなく、館の価値を持続的に支持する潜在的な「常連層」として把握されます。また、滞在時間は展示の評価や空間設計の改善につながる指標です。滞在時間が短い場合には展示構成や導線に問題がある可能性があり、長い場合には居心地の良さや展示魅力が評価されていると見ることができます。同行者属性も重要で、家族、友人、学校など同行者の違いは来館目的や利用パターンに影響します。来館行動の特徴を把握することで、博物館はより精緻なサービス設計や展示改善を行うことができます（Kotler et al., 2008）。
地域・文化的背景：居住地・国籍・文化的環境
居住地や文化的背景は、博物館がどのような社会的役割を果たしているかを評価するうえで重要な項目です。地域住民の利用が多い館では、学校や自治体との協働が有効であり、文化教育の拠点としての機能を強化できます。一方で、観光客比率が高い館では、観光協会やDMOとの連携が求められます。また、国籍や文化的背景は多言語対応や異文化コミュニケーションの観点から不可欠な情報です。欧米の大型博物館では、文化的背景の分析を重視しており、展示テーマの多様化やアクセシビリティ向上に活用しています（Rentschler & Hede, 2007）。こうしたデータは、博物館が地域社会とどのような関係性を築いているのかを測る指標となります。
鑑賞意図と満足度：来館目的・期待・評価
来館者がどのような意図で博物館を訪れ、どのように体験を評価しているかは、展示改善の最も重要な指標の一つです。来館目的は「学習」「観光」「家族との時間」「研究」「趣味」など多岐にわたり、それぞれが展示への期待や行動に影響します。また、期待と満足度のギャップは、どの部分に改善が必要かを直接示すデータとなります。属性調査と鑑賞意図・満足度を組み合わせることで、「どの来館者がどのような理由で満足しているか」が明確になり、展示・サービス改善の根拠を強化できます。
デジタル行動：情報取得源・SNS利用・オンライン接点
現代の博物館においては、来館前の情報接触の多くがデジタル環境で行われています。どの媒体を通じて博物館を知ったか、来館前にどのような検索行動をしたか、SNSのどの投稿をきっかけに興味を持ったかなどを把握することで、広報戦略の精度が格段に向上します。若者層はSNS、30〜50代はWeb検索、高齢者層はオフライン媒体を利用する傾向があるため、属性に応じた情報発信が重要です。欧米館では、オンライン接点のデータを来館者ペルソナの設計に取り入れる手法が広く採用されており、日本でも今後さらに重要性が増す領域です（Rentschler & Hede, 2007）。
経済行動：購買・寄付・メンバーシップ加入の傾向
来館者の経済行動は、博物館経営の持続性と密接に関係します。ショップでの商品購買は、家族連れや観光客で高い傾向があり、収益源として大きな割合を占めます。寄付行動はリピーター層で発生しやすく、メンバーシップ加入率も来館者のロイヤルティを測る指標となります。経済行動の分析は、収益構造を強化し、寄付者の拡大や会員制度の改善に役立つものです（Kotler et al., 2008）。
調査項目は単独で扱わず組み合わせ分析が重要
来館者属性調査は、単一のデータを個別に扱うのではなく、複数の項目を組み合わせて分析することが重要です。年齢と来館頻度、家族構成と滞在時間、観光客と購買単価など、組み合わせることで初めて来館者像の実態が明確になります。クロス集計によって、どの来館者がどのような行動傾向を持つのかが見え、マーケティング戦略や展示改善の精度が大きく高まります。調査項目を「点」ではなく「線」として活用することが、現代の博物館経営に求められる姿勢だといえます。
来館者属性データをどのように分析し、博物館経営に活かすのか
来館者属性調査によって得られたデータは、そのままでは単なる数字や割合の集合にすぎません。しかし、これらのデータを適切に分析し、来館行動や展示評価と組み合わせて読み解くことで、博物館経営に大きな示唆を与える実用的な情報へと転化することができます。本節では、来館者データをどのように分析し、それを展示企画、広報、サービス改善、収益向上などの領域に応用していくのかを整理していきます。
属性データをセグメントにまとめる：来館者分類の基本戦略
調査によって得られた個別の属性を、ただ並べて眺めるだけでは効果的な分析につながりません。重要なのは、データを意味ある単位にまとめる「セグメント化」です。年齢層、家族構成、来館頻度、文化的背景などを掛け合わせることで、博物館が向き合うべき来館者群がより立体的に見えてきます。欧米の博物館では、こうしたデータをもとに「ペルソナ」（代表的な来館者像）を設定し、展示・広報・サービスの基準として活用する手法が一般化しています（Kotler et al., 2008）。セグメント化によって、博物館は来館者のニーズを適切に捉え、誰に向けて施策を届けるべきかを明確にできます。
クロス集計で行動の違いを読み解く：属性×行動の分析視点
来館者データの分析で特に重要なのは、単独の項目ではなく複数項目を組み合わせた「クロス集計」の視点です。例えば、年齢と来館頻度を組み合わせることで、若年層が企画展に重点的に訪れているのか、あるいは高齢者層が常設展を定期的に再訪しているのかといった行動の差が明らかになります。また、家族構成と滞在時間の組み合わせから、ファミリー層に体験型展示の需要が高いことが分かる場合もあります。観光客と購買単価を組み合わせれば、観光来館者がショップで高い購買を行う傾向が見えてきます。このように、クロス集計は来館者の特性と行動を結びつけ、具体的な改善策を導くための核心的な手法です。
展示企画への応用：テーマ選定・解説レベル・動線設計の根拠とする
属性データは、展示企画の質を高めるための重要な根拠となります。例えば、ファミリー層の多い博物館では体験型展示やワークショップが支持されやすく、展示物の高さや動線の設計にも配慮する必要があります。一方、高齢者層の来館が多い場合には、文字サイズや照明、休憩スペースの配置が鑑賞体験を左右します。また、展示解説の難易度も年齢層に応じて調整することで、理解しやすい展示環境を整えることができます。こうした改善は、来館者の直感的な満足度に大きく影響し、展示の評価向上にも結びつきます（Sandell & Janes, 2007）。データは、展示の「仮説」を裏付ける科学的根拠として機能します。
広報戦略への応用：媒体選択・SNS運用・デジタル導線の最適化
広報活動においても、来館者属性データは極めて有用です。若年層はSNS、とくにInstagramやTikTokなどの視覚型媒体を好む傾向にあり、30〜50代は検索エンジンやニュース記事を通じて情報に触れることが多いとされています。高齢者層は新聞や広報誌などのオフライン媒体を利用する傾向があります。これらの違いを踏まえることで、どの媒体にどれだけリソースを投入するべきか、またどの来館者層に向けてどのようなメッセージを届けるべきかが明確になります。欧米の博物館では、SNS運用にも属性データを活用し、「若いファミリー層向けの投稿」「文化的背景の異なる来館者向けのストーリー」などターゲット別のコンテンツ設計が進んでいます（Rentschler & Hede, 2007）。
来館者サービスへの応用：滞在時間・満足度・同行者データの改善活用
属性データは、来館者サービスの改善にも具体的な効果をもたらします。滞在時間が短い層が多い場合には、展示の導線や案内表示が分かりにくい可能性があります。逆に滞在時間が長い層には、休憩スペースの追加や体験的な仕掛けの導入が有効です。同行者データを見ることで、学校団体が多い時間帯にはスタッフ配置を増やす、ファミリー層が多い日にはベビーカー対応を強化するなど、状況に応じたサービス改善ができます。来館者がどのような点に不満を持ち、どのような点に満足しているかは、属性との関連で詳細に理解する必要があります。
収益向上への応用：ショップ・寄付・メンバーシップ戦略の強化
収益に関するデータも、属性と組み合わせて分析することで具体的な改善策へつながります。ショップの購買単価が高いのは観光客か、常連層か、ファミリー層かを把握することで、商品ラインナップや展示関連グッズの設計が変わります。寄付行動はリピーターや文化的関心の高い層で発生しやすく、これを理解することで寄付キャンペーンの設計が可能になります。メンバーシップ加入も属性によって大きく異なるため、どの層を主要ターゲットとすべきかを明確化できます（Kotler et al., 2008）。
管理職レベルでの活用：経営判断・人員配置・年間計画の改善
来館者属性データは、管理職レベルでの判断にも活用されます。混雑のピーク時間帯や観光客比率の高い時期を把握することで、人員配置を柔軟に調整できます。また、特定の来館者層が増加している場合には、それに合わせた展示企画や年間計画を策定することができます。データに基づく経営は、再現性のある改善を可能にし、組織としての安定性を高めます。
データ活用の前提：分析結果を共有し、組織横断で使う体制をつくる
最後に、データ活用が成果に結びつくためには、館内での共有体制が不可欠です。分析結果を学芸部門だけが持つのではなく、広報、教育普及、サービス部門と横断的に共有することで、情報が組織全体の意思決定に生かされます。定期的な報告会やKPIの可視化など、共有の仕組みを整えることが、データ活用文化の形成につながります。来館者属性データは、博物館の経営改善を支える基盤であり、その意義は実務のあらゆる領域に及んでいます。
まとめ ― 来館者属性調査は博物館経営の“羅針盤”
来館者属性調査は、博物館経営における意思決定の基盤として欠かせない役割を果たします。特に、「属性を把握する」「データを分析する」「施策につなげる」という一連の流れを継続的に実践することで、展示企画、広報、サービス運営、収益構造の改善がすべて根拠に基づいたものとなります。直感や経験だけに依存した運営では、来館者の多様化が進む現代の博物館には十分に対応できません。データに基づく判断は、再現性のある改善を可能にし、組織としての安定性と説明責任を高めます（Kotler et al., 2008）。
さらに、属性データの活用は、マーケティング、財務、人員配置、展示デザインなど、書籍『博物館経営論』で取り扱う他のテーマとも密接につながっています。どの層がどの展示に魅力を感じ、どの媒体で情報を得て、どんな行動をとるのかを理解することは、館全体の戦略設計に影響を与える重要な基礎情報となります。館内の各部門がデータを共有し、共通の判断材料として活用することで、組織横断的な経営改善が可能になります。
また、長期的にはデータを蓄積し、評価し、次の改善へとつなげる「EBPM（Evidence-Based Policy Making）」型の博物館経営が求められています。来館者データを活用した継続的な改善プロセスこそが、変化の大きい社会において博物館が持続的に価値を発揮し続けるための羅針盤となります（Rentschler & Hede, 2007）。
参考文献
- Kotler, N. G., Kotler, P., & Kotler, W. I. (2008). Museum marketing and strategy: Designing missions, building audiences, generating revenue and resources (2nd ed.). Jossey-Bass.
- Rentschler, R., & Hede, A.-M. (Eds.). (2007). Museum marketing: Competing in the global marketplace. Butterworth-Heinemann.
- Sandell, R., & Janes, R. R. (Eds.). (2007). Museum management and marketing. Routledge.
