観光ポテンシャルマップの信頼性向上に向けて－ソースとなる投稿写真データの自動選別ルールの構築－
倉田陽平
Toward More Reliable Potential-of-Interest Maps: Development of Rules for
Automated Selection of Shared Photos for a Data Source
Yohei KURATA
Abstract: Our previous work demonstrated that making use of a large number of geo-tagged
photos shared on the Web, we can make potential-of-interest maps, which visualize the distributionof attractive locations for tourists. In order to increase the reliability of such potential-of-interest
maps, this paper develops a decision tree with which we can remove inappropriate photos from themaps’ data source.
Keywords: Flickr，写真共有サイト（photo-sharing sites），決定木（decision tree），観光ポテンシャル（potential-of-interest），ヴィジュアリゼーション（visualization）
1. はじめに旅行者の多くは何かに興味を持った地点で写真撮影を行う．それゆえ，不特定多数の旅行者の撮影位置データを集約すれば，観光地内のどの地点がどの程度魅力的な場所なのかを見出せる可能性がある（倉田 2011）．一方， Flickr に代表される写真共有サイト上には既に膨大な位置情報付き写真が蓄積されている．そこで筆者は，Flickrに投稿された位置情報付き写真データから，非居住者による人気撮影箇所をカーネル密度図（ヒートマップ）として可視化し，これを旅行者案内に図-1 観光ポテンシャルマップの例（川越）利用することを提案した（倉田 2011）．このようにして作られた「観光ポテンシャルマップ」は，観光地内の有名無名な見所や旅行者動線を視覚的に浮き彫りにする（図-1）．さらに長尾ら（2012）は「多数の人々が写真撮影した箇所」と「少数の人々が大量に写真撮影している箇所」とを描き分けることで，一般向けの見所と専門性の高い見所を可視化できる可能性を示した．

観光ポテンシャルマップを作成する上で課題となるのは，データソースとなる写真の妥当性である．実は Flickr 上で一般公開設定がなされている写真の中にも，自宅や職場で撮影した私的な写真など，観光ポテンシャルを評価するには不適切な写真が 1 割程度含まれている．そこで先行研究（倉田 2012）では，写真の属性データを利用し，不要な写真を排除するフィルタを 8 つ提案したが，各フィルタを単体もしくは単純に組み合わせた

い換えれば，不要写真は，私的性の高い空間（た場合の評価しか行わなかった．これをふまえ，本とえば自宅や職場，ホテルの室内）で撮影された研究では，不要写真を判別するためのルール系列

写真や，実空間との関連性に乏しい写真（たとえ（決定木）を構築する．あわせてルール構築のたばテレビや PC の画面写真，イラスト）などが該めの学習データを位置情報付きのものに写真に当することになる．

限定し，その量も増加させることで，信頼できるルール系列の構築に取り組む．

3. 不要写真と有効写真との比較

本論文の構成は以下の通りである．まず２章で先行研究（倉田 2012）にならい，2 章のサンプ

サンプル写真データの入手手順について述べる．

ル写真を利用して，不要写真と有効写真を判別す

次に 3 章で，不要な写真と有効な写真の性質を比るために有効な属性データを探った．

較する．この結果をふまえ，4 章では判別ルール

まず表-1 に，利用可能な主な属性データと，今を構築し，その評価を行う．最後に 5 章で結論お回のサンプルにおけるそれぞれの記録率を示す．

よび今後の展望について述べる．

不要写真はタイトル，タグ，撮影者の居住地，ファイルソース，被写体距離レンジの記録率が相対

2. サンプル写真の抽出
まず，Flickr API を利用し，2012 年 9 月および2013 年 5 月中に札幌・仙台・横浜・名古屋・京都・的に低い．タイトル，タグの記録率が低いのは，
私的な写真では投稿者がそれらを省略する傾向があるためではないかと推察される．

大阪・神戸・広島・福岡の各都市中心部（市役所

表-1 主な属性データの記録率

所在地から半径 5km 圏内）で撮影された写真，ならびに各写真の撮影者が同日中に撮影した写真
られた計 28361 枚の写真それぞれについて，それ側のFlickr
メタデータを Flickr 上の公開写真群からすべて抽出した．得

属性値

不要写真

有効写真

タイトル

83.0%

92.2%

タグ

51.1%

61.0%

撮影時刻

100.0%

100.0%が同一撮影者によってその日撮影された写真群

投稿者の居住地

46.3%

60.8%のうち何枚中何枚目かを記録した．また，撮影者

ファイルソース

18.9%

33.2%の居住地が登録されているものは，それについて

機器メーカー

73.5%

75.4%

機器名

73.0%

75.4%

レンズ f 値

69.9%

73.7%

焦点距離70.1%

73.9%も記録した．
次に，この 28361 枚の写真から，位置情報が付データExif与されていないものを除去した．つづいて，残っISO 感度

70.2%

74.0%

フラッシュ

70.0%

73.6%

露出モード

68.6%

73.4%

露出プログラム

68.4%

66.2%

ホワイトバランス

68.6%

73.4%（1.6%）へと振り分けた．先行研究で述べたとお被写体距離レンジ

10.3%

16.9%

り，旅行時に撮影した写真か否かを客観的に判別

被写体距離

1.3%

0.5%

た 19019 枚分の写真に対し，それぞれ画像と属性データを人力で確認し，不要写真 1113 枚（5.9%），
有効写真 17607 枚（92.6%），判断困難写真 299 枚することは困難であるため，代わりに「ある地域において一般の人々がアクセスできる空間を撮

次に，表-1 の属性データのそれぞれについて，影したものであれば，旅行先としてその地域を知有効写真と不要写真との比較を行った．以下では，るうえで何らかの手がかりとなる可能性がある」

顕著な差が見られた項目について述べる．とし，それらを有効写真か否かの基準とした．言撮影時刻が著しく高かった（表-2）．Apple 社については，

有効写真は日中にピークがある一方で，不要写

iPhone で撮影された日常生活の写真が多く含ま

真は朝・晩にピークがあることがわかった（図-2）．

れるためだと推察される．他社のスマートフォン

この結果は，朝・晩は自宅や宿にて食事したりくによる写真でも同様のことが言えるかも知れな

つろいだりしている間に撮影が行われるためだ

いが，メーカー・機器が分散しているため，明らと推察される．

かな傾向は見出せなかった．また，Panasonic 社のケースについては，偶然の結果の可能性が高い．

12.0%
10.0%

表-2 機器メーカー別の不要写真の含有状況

8.0%
構
成比

6.0%

写真枚数

4.0%
2.0%
0.0%
4時台

7時台 10時台 13時台 16時台 19時台 22時台 1時台
撮影時刻
有効写真

不要写真

図-2 撮影時刻の比較

居住地・撮影地間の距離
撮影者居住地のわかる写真について，居住地・不要写真枚数

不要写真率

Canon

4364

511.2%

Apple

3387

430

12.7%

NIKON

1919

1095.7%OLYMPUS

1214

413.4%

SONY

712

40.6%

FUJIFILM

688

10.1%

Panasonic

422

6515.4%

その他

1497

1177.8%

総計

14203

818

5.8%

撮影地間の距離を分析したところ，不要写真の場
合は半数以上が 10km 圏内居住者によって撮影さ不要写真発生のタイミングれたものだった（図-3）．これは，地元において1 日 10 枚以上撮影した人々の写真のうち，不要は日常の私的な写真を投稿する傾向が高まるた

写真がどの位置で発生するのか分析したところ，めではないかと推察される．逆に 500km 以上遠方

末尾 10％で出現割合が高まることがわかった（図在住の人々の写真は有効写真の割合が高かった．

-4）．これは，撮影者が自宅やホテルに帰ってき60%てから，夕食やその日入手した品物を撮影するケ50%ースが多くあったためと推察される．

構成比

40%

16.0%
14.0%

30%

12.0%

20%

構
成
比

10%
0%

10.0%
8.0%
6.0%
4.0%
2.0%
0.0%

居住地（市町村中心点）から撮影地点までの距離
不要写真

有効写真

有効写真

不要写真

図-3 居住地・撮影地間の距離の比較

機器メーカー
機器メーカー名が記録されている写真 14203 枚について分析したところ，Apple 社と Panasonic社の機器で撮影された写真において不要写真率

図-4 同一日に撮影した写真群の中での相対位置

4. 不要写真判別ルールの構築与えられた写真が観光ポテンシャルマップのソースとして適切か否かをその属性データから段階的に判別するために，決定木学習を利用する．

学習データには，正負事例のバランスをとるため，

表-3 写真判定ルール適用後の割合比較

2 章で抽出した不要写真全 1113 枚，および有効写
真 17607 枚から無作為抽出した 1113 枚，計 2226枚を利用した．説明変数としては，3 章の議論をもとに，①タイトル有無，②タグ数，③ファイル

有効写真
不要写真
判定困難写真

適用前
92.6%
5.9%
1.6%

適用後
97.5%
1.7%
0.8%

ソース有無，③撮影時刻（1 時間おき 24 段階），④居住地登録有無，⑤撮影地・居住地間までの距

5. おわりに離（50km 圏内・500km 圏内・500km 圏外・デー

本論文では，Flickr 上の写真に対し，観光ポテタ無し），⑥機器メーカー（Apple 社製・他社製・ンシャルを評価する上で有効か否かを判定するデータ無し），⑦被写体距離レンジ有無，⑧同一ためのルールを導出した．この判定ルールを

日写真群における相対位置（10%おき 10 段階）

Flickr 上の膨大な写真群に適用することで，それの 8 変数である．決定木算出には IBM SPSS

らをもとに，より質の高い観光ポテンシャルマッ

Decision Trees 20 を利用した．学習アルゴリズム

プを構築できる．観光ポテンシャルマップは，投として Exhaustive CHAID（Biggs et al. 1991）を使

稿写真データが十分にある限り，世界中どこでも用し，木の最大深さは 5，各ノードの最小事例数作成することができるという点で，非常に可能性100 に設定した．この結果，図-5 に示す決定木ががあるものである．そこで今後は，見せ方の改良得られた．この決定木を見ると，不要写真・有効を行いながら，観光における実用化と普及に取り写真を区別する最大の手がかりは居住地・撮影地組んでいきたい．また，本研究の応用として，間の距離である．そして，近距離居住者もしくはFlickr のキーワード検索機能を利用し，テーマ別居住地未登録者の場合，Apple 製品によって撮影の観光ポテンシャルマップ作成についても今後された写真かどうか，および撮影時刻が有力な手取り組んでいきたい．

がかりになることがわかった．
撮影地から居住地までの距離50km圏内またはデータなし

500km圏内

500km圏外メーカー

×○Apple非Apple

データなし

×

撮影時刻

撮影時刻-10時台

11-17時台

18時以降

-12時台

13時以降

×○×

○

×

○：有効写真として判定

×：不要写真として判定

図-5 不要写真・有効写真の判定ルール

次に，得られた判定ルールを当初用意したすべてのサンプル写真（19019 枚）に対し適用したところ，不要写真のうち 86.3%が除去される一方で，有効写真のうち 49.1%が残存した．この結果，有効写真の割合は 92.6%から 97.5%へと向上，不要写真の割合は 5.9%から 1.7%へと減少し，判定ルールの有効性が確認された（表-3）．

謝辞
本研究には科学的研究費補助金（課題番号：23701030 研究課題名：旅行者の写真撮影位置情報を利用した観光ポテンシャルマップの構築と観光案内への応用）を一部利用した．
参考文献
倉田陽平(2012):観光ポテンシャルマップ作成のための写真共有サイト投稿写真の自動選別.
観光情報学会第 6 回研究発表会
倉田陽平(2011) 観光ポテンシャルの可視化によるスマートフォン向けのシンプルな観光情報サービス.地理情報システム学会講演論文集
20, CD-ROM.
長尾 光悦(2012)：CGM をベースとした観光情報提供方法に関する考察. 観光情報学会第 9 回全国大会発表概要集, 26-27.
Biggs, D., B. De Ville, and E. Suen (1991). A
method of choosing multi-way partitions forclassification and decision trees. Journalof Applied Statistics, 18(1), 49-62.