訪問時間の適時性を考慮した
オンサイト観光スポット推薦手法 ISO-Tour の改良と評価〜複数のユーザ嗜好タイプへの適応性の検証〜
磯田 祥吾1,2

日高 真人1

松田 裕貴1,2

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：オンサイトで使用可能な既存の観光経路および観光スポット推薦手法の多くは，次訪問スポットのみの満足度に基づいて推薦している．しかし次以降に訪れるスポットを考慮に入れていないため，その後の観光スポットで得られる満足度が低下する可能性がある．そこで著者らは，次スポット以降で得られる
期待満足度を考慮したオンサイト観光スポット推薦システム（以後，ISO-Tour と呼ぶ）を提案した [1]．しかしながら，ISO-Tour では，ほぼ同じ時間帯の同一観光スポットが選択される場合があり，多様な選択肢を検討できていないことが分かった．そこで本稿では，観光満足度をより向上させるために，ISO-Tour の改良を行った．また，先行研究では，全てのユーザを一つの嗜好タイプと仮定し評価を行っていた．しかしながら，ユーザの嗜好は様々であり，複数のユーザ嗜好タイプによる評価が不可欠である．そこで，本稿では，複数の異なる嗜好タイプのユーザに対する ISO-Tour の適応性の検証を行った．改良 ISO-Tour の
有効性および異なる嗜好タイプへの適応性を検証するため，京都市嵐山エリアにある 20 箇所の観光スポットを対象に，3 つのユーザタイプ (通常ユーザ，混雑を気にするユーザ，混雑を気にしないユーザ) を想定
し評価実験を行った．その結果，改良 ISO-Tour は，多様な選択肢を含み各ユーザの嗜好タイプに適した解を実用時間で算出可能であることを明らかにした．

1. はじめに
近年，観光産業の需要の増加とともに，個人 1 回あたりの旅行費用が増加傾向にある [2]．それに伴い，個人に最適

ドオフ関係が発生する可能性がある．先に示した通り，次の観光スポットとして高い満足度が得られる観光スポットを選択することにより，観光全体の満足度が低くなる可能性がある．

化された観光経路や観光スポット推薦が盛んに行われてい我々は，複数のスポットを次スポットとして選択させる

る [3], [4], [5], [6], [7], [8]．これらの研究の多くは，次に行ことで，次スポットで得られる満足度と，次スポット以降

く観光スポットのみの満足度に基づいて推薦している．しに得られる満足度とのトレードオフを考慮するオンサイ

かしながら，仮に満足度の高い観光スポットが離れた場所

ト観光推薦システムを提案している [1]．このシステムをにある場合，移動に時間がかかるため，そのスポット以降

ISO-Tour（Intelligent System in Onsite Tour planning method）の観光が制限される（訪問できるスポット数が減るなど）と呼ぶ．

ことが考えられる．そのため，観光全体の満足度が低下す

しかしながら，ISO-Tour [1] で提案した探索幅を考慮しることが考えられる．満足度が高いスポット一つを訪問すた全体貪欲法では，探索幅内でほぼ同じ時間帯の同一観光

るよりも，半分の満足度しか得られないスポットを 3 つ以

スポットが選択される場合があり，多様性の欠如，または上訪問する方が観光全体の満足度は高くなることもある．

観光全体満足度が低下する可能性があった．仮に移動時間

そのため，次に訪問する観光スポットだけでなく，次以降が長い，あるいは滞在時間が長いようなスポットが，ほぼに訪問可能な観光スポットの期待満足度も考慮した推薦が同じ時間帯にも関わらず探索幅内の全てを占めてしまった

求められる．次の観光スポットの満足度と，次以降の観光

場合，それ以降に探索できる観光スポット群が制限されるスポットの期待満足度とを考えた場合，この二つにトレー可能性がある．結果的に観光全体の満足度が低下する可能12

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project性があった．また，以前のシステムでは，全てのユーザに対し共通する一つの嗜好タイプを想定した観光地コンテキ
ストのスケーリングを行っており，一つの嗜好タイプへの

有効性を検証することができた．しかし，以前のシステム

訪問シーケンスと PoI カテゴリ制約に基づく様々なバリ

では個人に特化した推薦が行えるとは言えない．

エーションを提案している．

そこで本稿は，ISO-Tour [1] で提案したアルゴリズムの

このように既存の観光経路および観光スポット推薦手法

改良および複数のユーザ嗜好タイプへの適応性の検証を行の多くは，次訪問スポットのみの満足度に基づいて推薦しうことを目的とする．多様性を高める，または観光全体満ている．しかし次以降に訪れるスポットを考慮に入れてい足度を向上するために，探索幅内では，ほぼ同じ時間帯のないため，その後の観光スポットで得られる満足度が低下

同一観光スポットは重複しないアルゴリズムに改良する．

する可能性がある．そこで著者らは，次スポット以降で得

また，観光地コンテキストのスコアリングを，複数のユーられる期待満足度を考慮したオンサイト観光スポット推薦

ザ嗜好タイプ（通常ユーザ，混雑を気にするユーザ，混雑システム（以後，ISO-Tour と呼ぶ）を提案している [1]．しを気にしないユーザ）を想定したときのスケーリングへ変かしながら，ISO-Tour では，ほぼ同じ時間帯の同一観光ス

化させ，提案アルゴリズムによって出力した観光ルートのポットが選択される場合があり，多様な選択肢を検討でき評価を行うことで，複数ユーザへの適応性の検証を行う．

ていないことが分かった．そこで本稿では，観光満足度を改良 ISO-Tour の有効性および複数のユーザ嗜好タイプに適した解の評価を検証するために，嵐山エリアにある 20より向上させるために，ISO-Tour の改良を行う．
また，先行研究 [1] では，一つのユーザ嗜好タイプを想箇所の観光スポットを対象に改良版アルゴリズムを適用し定した評価しか行われていない．ISO-Tour の実運用を考えた．その結果，3 つの提案アルゴリズムは準最適解を，そると，様々なユーザの嗜好タイプに適した観光スポット推

れぞれ 1.3 ± 0.1 (s)，1.9 ± 0.3 (s)，4.6 ± 0.1 (s) の計算時間で薦を行う必要がある．そこで本稿では，複数のユーザ（通算出できることを確認した．また，各ユーザ（通常ユーザ，

常ユーザ，混雑を気にするユーザ，混雑を気にしないユー

混雑を気にするユーザ，混雑を気にしないユーザ）の嗜好

ザ）の嗜好を想定した評価を行う．

タイプに適した解を算出できることを確認した．

2. 関連研究3. ツアースコアの定式化
文献 [1] では，次スポットおよびそれ以降のスポット群

本章では，関連研究として観光スポット推薦や観光ルーを訪問する際のツアー全体の評価値 (ツアースコア) を求めト推薦に関する既存研究について整理するとともに，本研るための定式化を行った．訪問可能スポットの集合 S，次究の位置づけを示す．

訪問スポット s，スポット s への到着時刻を t とした時のツ観光地コンテキストに基づいた推薦手法は，静的観光地

アースコア Tour(S, s,t) を，式 (1) で示す．

コンテキストに基づいた推薦手法と動的観光地コンテキス
トに基づいた推薦手法に大別される．静的観光地コンテキ
ストに基づいた推薦手法として，Kwan ら [5] は，PersTour

Tour(S, s,t) = SV (s) + DV (s,t)+EV (s, S − {s},t + time(s))(1)

アルゴリズム [9] を用いて，訪問するのに適した PoI と各

上記において，SV (s) は，スポット s の静的スコアであPoI の平均滞在時間を推薦するために，PoI の人気度とユー

り，ユーザの嗜好と訪問スポット s のマッチング度合いをザーの嗜好の両方を考慮しスポットを推薦している．ま静的スコア SV (s) と定義する．静的スコアは，Kwan Huiた，倉田らは，CT-Planner [10], [11] と呼ばれる実用システ

ら [4] の評価手法を用いる．

ムを作成している．このシステムは，ユーザの嗜好を分析しながら，観光ルート作成を行っている．

DV (s,t) は，スポット s の動的スコアであり，下記の式 (2)における TV (s,t) は，スポット s の時刻 t における加算ポ

動的観光地コンテキストに基づいた推薦手法として，Wu

イントであり，CE(s,t) は，混雑度による加算ポイントでら [12] は，P-tour を用いて，天気変化を確率で表現するこあり，W E(s,t) は時刻 t におけるスポット s での天候によとで，各スポットの満足度を算出し，満足度が高い観光

る加算ポイントである．これらの値は，ユーザの嗜好，ス

ルート推薦を行っている．また，Jeviger ら [13] は，公共

ポット，状況ごとに用意されているものとする．

交通機関の混雑のリアルタイムの影響を考慮に入れること
で，個人に最適化されたルート提案を行っている．
平野ら [14] は，観光によって得られる満足度と，観光客が移動や観光地で消費するリソース（金銭・時間・体力）のトレードオフを考慮に入れ観光ルートを推薦している． Dawei ら [15] は，PoI とルート情報を特徴量として
機械学習アルゴリズムに利用し，確率の高いツアールート
を推薦している．ツアー推薦問題をオリエンテーリング問
題 [16], [17] のインスタンスとしてモデル化し, 特定の PoI

DV (s) = TV (s,t) +CE(s,t) +W E(s,t)(2)

また，スポット s を訪問後の事後期待スコア EV (s, S′ ,t ′ )は，下記の式 (4) で再帰的に定義する．

{
′

′

EV (s, S ,t ) =0(if t ′ ≥ Tend )EVmax(otherwise)(
SV (s′ ) + DV (s′ ,t)s′ ∈S′ ∧movet(s,s′ )+stayt(s′ )≤Tmove())+EV S′ − {s′ },t ′ + movet(s, s′ ) + stayt(s′ )(4)EVmax =

表 1: List of Symbol

(3)

max

上記において，Tend は，観光終了時刻であり，Tmove はス

SymbolDescription

SymbolDescription

TGB

渡月橋

MBC

マールブランシュ嵐山店

TJT

天龍寺

SST

鈴虫寺

HIT

宝厳院

KZS

車折神社
東映太秦映画村

JJT

常寂光寺

TKSP

NIT

二尊院

SMC

嵯峨嵐山文華館

SRT

清凉寺

AOM

京都嵐山オルゴール博物館

eXcafe 京都嵐山本店

ポット間の移動時間の上限，movet(s, s′ ) はスポット s から

HKT

宝筐院

EXC

s′ への移動時間，stayt(s′ ) はスポット s′ における滞在時間

NMS

野宮神社

KT

苔寺

とする．

CNK

竹林の小径

SYC

嵯峨野湯

DJT

旧嵯峨御所

HK

保津川下り

4. オンサイト観光経路探索アルゴリズム
本章では，文献 [1] で提案したツアースコアを算出するための 3 つのアルゴリズムを説明する．また，探索幅を考慮した全体貪欲法の改良点について説明する．

4.1 アルゴリズムの概要
本節では，本研究の主題であるツアースコアを算出するために，文献 [1] のアルゴリズム（時系列貪欲法，全体単一貪欲法，探索幅を考慮した全体貪欲法）の説明を行う．

図 1: 嵐山エリアの 20 PoI のプロット

時系列貪欲法（アルゴリズム A） 次スポットで得られるいく手法であった．本研究では，混雑度による加算ポイン

評価値のみを考慮した貪欲法である．この手法では，ト CE(s,t) を Google Map から取得した値（時間幅 30 分）

現在地から未訪問スポット集合 S の各スポットへの到を使用している．提案アルゴリズムに適用するため，この着時刻を，滞在時間および移動時間を考慮して算出す

取得した値を時間幅 10 分で複製している．そのため探索る．到着時刻の評価値が最大のスポットを選択してい幅 k 内で一定時間幅で複製した（スポット，スコア値）のき，ツアースコアが上位 3 位まで（k = 3 を想定）の観みが選択される可能性があった．

光ルートを決定する手法である．

従来の探索幅を考慮した全体貪欲法は，観光時間全体を全体単一貪欲法（アルゴリズム B） 全ての時間帯で得ら考慮し，上位 k 個のスコアのスポット・時間帯の組から順れる評価値を考慮した貪欲法である．この手法では，に木構造で探索していく手法である．以前のアルゴリズム

訪問予定スポットリスト Z の各スポットへの移動時間

では，探索幅の k 個のスポット・時間帯の組がほぼ同じ時

および滞在時間を考慮して，観光全体時間の中で評価間帯の（１０分違いの）同一観光スポットで埋められてし値が最大のスポット・時間帯の組を順に選択していき，まう可能性が高かった．

ツアースコアが上位 3 位までの観光ルートを決定する手法である．
探索幅を考慮した全体貪欲法

仮に滞在時間が長い同一スポット（スポット，スコア値）
のみが上位 k 位以内に選択された場合，観光全体時間の大全ての時間帯の中で上位 k

部分を占めてしまい，それ以降の探索が制限され，ツアー位以内までの評価値を持つスポット・時間帯の組を考

スコアが低下するケースが発生していた．本稿では，この慮する貪欲法である．この手法では，訪問予定スポッ現象を回避するために探索幅 k 内ではほぼ同じ時間帯の同トリスト Z の各スポットへの移動時間および滞在時間

じスポットで占めないように改良し，より高いツアースコを考慮して，再帰的に観光全体時間の中で評価値が上アを算出するようにした．この探索幅を考慮した全体貪欲

位 k 位以内のスポットを木構造を作りながら選択して法の改良版をアルゴリズム C とする．

いき，木の根から葉に向かう経路の中でツアースコア
が上位 3 位の観光ルートを決定する手法である．

5. 評価実験
5.1 実験目的

4.2 探索幅を考慮した全体貪欲法の改良
本節では，探索幅を考慮した全体貪欲法の問題点および改良点について説明する．
従来の探索幅を考慮した全体貪欲法は，再帰的に観光全体時間の中で評価値が上位 k 位以内のスポットを選択して本実験では，改良した探索幅を考慮した全体貪欲法の効
果と，各ユーザ嗜好タイプに対する ISO-Tour の適応性を評価することが目的である．

表 2: 各嗜好タイプに適した観光地コンテキストのスコアリング[Min, Max]

静的スコア

通常 (PLAN1)

動的スコア
混雑度

天候情報

加算ポイント[1, 5][0, 2][-1, 1][0, 2]

混雑気にする (PLAN2)[1, 1][0, 9][-1, 0][0, 0]

混雑無視 (PLAN3)[1, 6][0, 0][-1, 1][0, 3]

スポット HK，CNK，TGB には，観光情報誌で写真なしで紅葉のライトアップが記載されていたため Max/2 を付与する．その他のスポットは，0 とする．天候情報 W E は，

Min から Max のスケールとする．屋外のスポットで雨の図 2: 嵐山エリアの PoI の混雑度

5.2 実験内容
本試験では，提案アルゴリズムを実際の京都府京都市にある観光地として有名な嵐山エリアにある 20 箇所の PoIを含むエリア（図 1，表 1）に対して適用する.
提案アルゴリズムは Python 言語にて記述されており，マシンスペックは CPU：Intel Core i5 2.3GHz，メモリ：8.0GB，

OS：macOS Catalina である．実験環境として，季節を秋とし，天候は晴れとする．また観光時間は 13 時から 17 時までの 4 時間とする．出発地点は嵯峨嵐山駅とし，訪問済み
スポットは無しとする．アルゴリズムが考慮する時間幅は

場合，Min を付与し，晴れなら Max とする．屋内のスポットで雨の場合，Max を付与し，晴れなら 0 とする．
各スポットの各時間帯に対して，静的スコアと動的ス
コアから算出したスコアシートのヒートマップを図 3(a),図 3(b), 図 3(c) に示す．
各アルゴリズムを各スコアシートに適用することでツ
アースコアを算出し，それぞれの結果を比較する．また，観光情報誌に記載されているモデルルートから算出される
ツアースコアとの比較も行う．また，計算時間はオンサイ
トナビを想定しているため，1 分以内の出力が望ましいと考えている．

6. 実験結果

10 分とする．
各スポット間の移動時間，各スポットの滞在時間については，観光情報誌 [18], [19] 及び，観光情報誌に記載されていない値に関しては Google Map API から取得したデータ

本節では，各アルゴリズムで導きだされた出力解（観光ルートおよびツアースコア），計算時間について結果を示す．

を用いる．静的スコア，動的スコアは Google Map から取得したデータを用いる．
本実験では，複数のユーザ嗜好タイプに対する ISO-Tourの適応性を検証するため，複数のユーザ嗜好タイプを想定した各観光地コンテキストのスコアリングが必要である．そこで，通常ユーザ (PLAN1)，混雑を気にするユーザ (PLAN2)，混雑を気にしないユーザ (PLAN3) と設定し．
表 2 に，各ユーザの嗜好タイプに合わせたスコアリングの幅（Min，Max）を示す．
静的スコア SV は各スポットに対して取得できる人気度を用いる．動的スコアの混雑度 CE は，2020 年 4 月 2 日にGoogle Map から取得した日曜日における各スポットの混
雑度に基づいている．取得した各スポットの混雑度を図 2に示す．取得した混雑度は 30 分毎の値であるため，その30 分の中では一定として扱っている．例えば，渡月橋の14:30 の混雑度が 8.0 の場合，14:40 および 14:50 も混雑度
8.0 としている．取得した混雑度の逆数をとり，各想定ユー
ザのスケール幅に合うように変換した値を混雑度 CE としている．
加算ポイント TV に関して．スポット HIT，JJT，DJT には，観光情報誌で写真付きで紅葉のライトアップが大きく特集されているため，17 : 30 − 21 : 00 に Max を付与する．

6.1 出力解表 3, 表 4, 表 5, は，各アルゴリズムを実験環境に適用した時の，観光ルートの出力解を示す．アルゴリズム A,B においては，ページの関係上，最大値ルートのみの記載とし，
本研究で最も重要であるアルゴリズム C においては，上位

3 つの観光ルートの記載とする．
6.1.1 通常ユーザ (PLAN1)
表 2 の PLAN1 における各アルゴリズムの結果を表 3 に示す．ツアースコアを比較した結果，アルゴリズム C が最も優れており，アルゴリズム B が最も劣っていることが確
認できる．
観光ルートの詳細を確認する．まず，アルゴリズム A とアルゴリズム B を比較すると，アルゴリズム A では，観光全体時間の中で評価値が最大のスポット（16 時半，HIT）を訪問することができていない．アルゴリズム A では，評価値が大きいスポットをその都度訪問するために，滞在時間
及び移動時間を考慮に入れると，人気スポットを最も評価
値が高くなる時間帯に訪問できなくなることがある．そのため，アルゴリズム B の方が，各スポットをより良い時間
帯に訪問できる可能性が高いと言える．しかし期待満足度の観点では，アルゴリズム A の方が優位な結果であった．







 








""""""""" 
""""""" 
"""" 
""" 
"






<QUM



 







<QUM(a) PLAN1\QUM[XW\[KWZMGPMI\UIX
;: ;A 0 5* 6 03 3B +6 ,2 <3; 0 65 22 </ <2 )7 3 -@ ;5 ;;< + 1< + 1< < ; 3 < 8 3 ; < * < 5 < + + <

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
""""" 
"""" 
""""""" 
""""""" 
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\QUM[XW\[KWZMGPMI\UIX"""""" 
""" 
"""" 
""""""" 
""""


\QUM[XW\[KWZMGPMI\UIX



<QUM(b) PLAN2(c) PLAN3

図 3: 各時間帯の各スポットにおけるスコア
表 3: PLAN1 での各アルゴリズムの結果

Route

Resultアルゴリズム A

最大値[13:20, KT, 5.0], [14:30, JJT, 6.4], [15:10, HIT, 6.3], [16:00,

アルゴリズム B

最大値

Tour Score

Count Spot

29.4

5

25.4

4

33.2

6

32.8

6

32.7

6

TJT, 5.7], [16:40, NMS, 6.0]
[13:20, KT, 5.0], [16:30, HIT, 7.3], [15:30, HKT, 6.7], [14:30,
JJT, 6.4]
最大値[13:10, TGB, 2.7], [16:30, HIT, 7.3], [15:30, HKT, 6.7], [14:40,

Mean
@
@
@
@
@
@

JJT, 6.4], [13:30, TJT, 5.5], [14:10, NMS, 4.6]
二番目
アルゴリズム C[13:20, JJT, 6.5], [16:30, HIT, 7.3], [15:00, HKT, 6.0], [14:10,
TJT, 5.5], [15:40, NMS, 4.8], [16:10, TGB, 2.7]

三番目

[13:20, KT, 5.0] , [16:30, HIT, 7.3], [15:40, HKT, 6.7], [15:00,

32.9

JJT, 6.5], [14:30, NMS, 4.6], [14:10, TGB, 2.7]

アルゴリズム A とアルゴリズム C を比較すると，スポット

ルゴリズム C が最も優れており，アルゴリズム A が最もにあまり違いはないが，時間帯が異なっている．全体の中劣っていた．まず，アルゴリズム A とアルゴリズム B をで評価値が大きいスポット上位 k 番目までを考慮している比べたときに，アルゴリズム A では，観光全体時間の中でアルゴリズム C の方が，より良い時間帯にスポットを訪れ

評価値が大きいスポット（14 時，JJT）を訪問することがることができ，かつツアースコアが高い結果となった．ア

できているが，他のスポットにおいて満足度が高い（時間，

ルゴリズム B とアルゴリズム C を比べたときに，アルゴリ

スポット）を選択することができていない．アルゴリズム

ズム C は全体の評価値の中で大きいスポット上位 k 番目まB とアルゴリズム C を比べたときに，HKT を訪問するとでを考慮し，かつ今後訪問できるスポットまでも考慮する

きに 20 分ずらすことで，評価値は大きくないが，他のスことができるため，ツアースコアが優位な結果であった．

ポットを増やすことができ，ツアースコアが大きく優位な

6.1.2 混雑を気にするユーザ (PLAN2)

結果となっている．この結果は探索幅を上位 k 個まで考慮

表 4 の結果において，ツアースコアの比較を行うと，アルゴリズム C が最も優れており，アルゴリズム A が最も劣っていた．まず，アルゴリズム A とアルゴリズム B を比べたときに，アルゴリズム A では，観光全体時間の中ですることで，観光全体満足度を向上させる本研究の主題を満たしていることがわかる．
以上より，3 つのアルゴリズムは，各アルゴリズムの目的に対して有効に機能していると言える．

評価値が最大のスポット（16 時半，NMS）を訪問することができていない．アルゴリズム B とアルゴリズム C の最6.2 計算時間

大評価値ルートを比較したときに，HKT を訪問する時間を

PLAN1 において，各アルゴリズムの 1 回目から 5 回目

20 分ずらすことで，より多くのスポットを訪問することがの計算時間を表 6 に示す．この結果から，各アルゴリズム

でき，ツアースコアが大きく優位な結果となった．

はそれぞれ 1.3 ± 0.1 (s)，1.9 ± 0.3 (s)，4.6 ± 0.1 (s) の平均

6.1.3 混雑を気にしないユーザ (PLAN3)

計算時間で結果を出力できることがわかった．各 PLAN で

表 5 の結果において，ツアースコアの比較を行うと，アも同様の計算時間であったため，ページの関係上，PLAN1

表 4: PLAN2 での各アルゴリズムの結果

Route

Resultアルゴリズム A

最大値[13:30, SST, 3.0], [15:10, HIT, 5.3], [16:00, NMS, 5.5], [16:30,

アルゴリズム B

最大値

Tour Score

Count Spot

Mean

22.8

4

24.2

5

@
@
@
@
@
@

28.0

5

27.4

6

NIT, 9.1][13:20, KT, 2.3], [16:30, NMS, 10.0], [15:30, HKT, 7.0],[14:30, HIT, 3.9], [14:10, TGB, 1.1]
最大値

[13:20, SRT, 2.9], [16:30, NMS, 10.0], [15:50, HKT, 7.0],[15:00, HIT, 5.3], [14:00, JJT, 2.9]

二番目

[13:20, JJT, 3.1], [16:40, NMS, 10.0], [15:30, HKT, 7.0],[14:00, HIT, 3.2], [14:50, 清涼寺, 3.0], [16:20, TGB, 1.1]

アルゴリズム C
三番目[13:20, HKT, 3.0] , [16:30, NMS, 10.0], [15:00, HIT, 5.3],

27.4
26.9

5

Tour Score

Count Spot

Mean

25.7

5

30.8

5

@
@
@
@
@
@

33.7

6

33.7

6

[15:50, SRT, 5.6], [14:00, JJT, 2.9]
表 5: PLAN3 での各アルゴリズムの結果アルゴリズム A

Route

Result最大値[13:10, AOM, 1.8], [14:20, JJT, 7.0], [15:10, TJT, 6.2], [16:00,
HKT, 6.2], [16:40, NMS, 4.5]

アルゴリズム B

最大値[13:20, HKT, 6.2] , [14:00, JJT, 7.0] ,[14:40, HIT, 6.2], [15:30,
TJT, 6.2], [16:20, NIT, 5.3]

最大値

[13:10, TJT, 6.2], [14:20, JJT, 7], [15:20, HKT, 6.2], [16:00,
NIT, 5.3], [13:50, NMS, 4.5], [16:40, KZS, 4.5]

二番目
アルゴリズム C[13:10, TGB, 2.8], [14:10, JJT, 7.0], [13:30, HIT, 6.2], [14:50,

33.7

HKT, 6.2], [15:40, TJT, 7.3], [16:30, NIT, 5.3]
三番目

[13:20, NIT, 5.3] , [14:00, JJT, 7.0], [14:40, HKT, 6.2], [15:50,

33.7

6

TJT, 6.2], [15:20, NMS, 4.5], [16:40, KZS, 4.5]

表 6: PLAN1 での各アルゴリズムの計算時間
計算時間 (s)

1 回目

2 回目

3 回目

4 回目

5 回目

Mean

アルゴリズム A

1.3

1.3

1.3

1.4

1.4

1.3 ± 0.1

アルゴリズム B

2.4

1.8

1.6

1.7

1.9

1.9 ± 0.3

アルゴリズム C

4.6

4.6

4.6

4.5

4.6

4.6 ± 0.1

コンテキストのスケーリングに適用し比較する．

7.1.1 アルゴリズム A で出力したルートの比較
表 7 において，PLAN1 では，通常ルートが最大ルートになっており，通常の嗜好タイプは通常ルートが最も適している結果となった．一方，PLAN2 および PLAN3 では，通常ルートが最大となったため，混雑を気にするユーザおよのみでの計算時間の記載とする．アルゴリズム A，B, C は計算時間として実用的であり，アルゴリズムの性能として満足のいくものである．本手法では，観光客がオンサイト
での使用を想定としているため，各提案アルゴリズムは実観光において実用的であることが確認できた．

7. 考察

び混雑を気にしないユーザの嗜好タイプに適した観光ルートを出力できていないことがわかる．

7.1.2 アルゴリズム B で出力したルートの比較
表 8 において，PLAN1 では，混雑無視ルートが最大ルートという結果となった．一方，PLAN2 および PLAN3 では，それぞれ混雑を好まない嗜好タイプおよび混雑を気にしない嗜好タイプの観光ルートが最も良い結果となった．つま7.1 各ユーザの嗜好タイプへの適応性の検証
本節では，各 PLAN で出力した観光ルートが，他の PLANで出力した観光ルートに比べて優位であるかの考察を行う．本節で，各ユーザの嗜好タイプに適した観光ルートを出力することができているかの検証を行い，複数ユーザの嗜好タイプへの適応性を確認することができる．表 3, 表 4,
表 5 において出力した観光ルートはそれぞれ各 PLAN に
おいて観光満足度が大きい上位のルートであるため，通常
ルート，混雑回避ルート，混雑無視ルートと定義することができる．各観光ルートを，それぞれの PLAN での観光地

り，全体単一貪欲法では，通常ユーザの嗜好タイプに適した観光ルートを出力することはできていないが，混雑を気にするユーザおよび混雑を気にしないユーザの嗜好タイプに適した観光ルートの出力ができることが確認できた．

7.1.3 アルゴリズム C で出力したルートの比較
表 9 において，PLAN1 では，通常ルートが最大ルートになっており，通常の嗜好タイプの観光ルートが最も良い結果となった．また PLAN2 および PLAN 3 では，それぞれ混雑を好まない嗜好タイプおよび混雑を気にしない嗜好表 7: アルゴリズム A での比較

ポットがごくわずかである．結果的にツアースコアが低下

通常ルート

混雑回避ルート

混雑無視ルート

する．一方，改良後のアルゴリズムでは，探索幅内の複製

PLAN1

29.4

22.6

25.4

（時刻，スポット）は選択しないようにするため，上位 3 個

PLAN2

23.4

22.8

18.7

PLAN3

29.2

21.2

25.7

内に（14:40，HK）のみ選択されており，（14:30, HK, 8.0），
（14:50, HK, 8.0）が選択されていないことがわかる．これ

表 8: アルゴリズム B での比較
通常ルート

混雑回避ルート

混雑無視ルート

PLAN1

25.4

26.4

30.2

PLAN2

22.3

24.2

17.1

PLAN3

24.7

25.0

30.8

らから次スポットとして TJT を訪問するとき，明らかに改良後のアルゴリズム（アルゴリズム C）の方がツアースコ
アの観点で優位であることがわかる．

7.3 複数のユーザ嗜好への適応性の比較
タイプの観光ルートが最も良い結果となった．つまりアル表 10 には，改良前の探索幅を考慮した全体貪欲法を嵐

ゴリズム C を用いることで，各ユーザの嗜好タイプにあっ山エリア 20PoI に適用したときの観光ルートを各 PLAN でた観光ルートを出力できることは確認できた．

比較した結果である．表 10 の結果から，混雑を気にする

アルゴリズム A およびアルゴリズム B では，各ユーザのユーザの嗜好タイプおよび混雑を気にしないユーザの嗜好

嗜好タイプによって満足度が良い観光ルートを出力するこタイプには適切な観光ルートを提示できていることがわとができなかったが，アルゴリズム C において各ユーザのかる．一方，通常ユーザの嗜好タイプへ適切な観光ルート

嗜好タイプによって満足度が高い観光ルートを出力するこを提示できていないことがわかる．この結果から，改良前とができた．つまり，探索幅 k を考慮することで，各ユーのアルゴリズムでは，各ユーザに対して適切な観光ルート

ザの嗜好タイプに適した観光ルートを出力することが確認を推薦できていないことがわかる．上記の節で述べたようできた．

に，探索幅 k 内に複製（時刻，スポット）が含まれていたことから，ツアースコアが低下し，適切な観光ルート推薦

7.2 改良前のアルゴリズムの出力結果の比較が行えていなかったことから，このような結果が考えられ

本稿では，[1] での探索幅を考慮した全体貪欲法を改良る．このことから，探索幅 k 内に，複製（時間，スポット）したアルゴリズムを提案した．以前提案したアルゴリズム

を選択しない改良アルゴリズム C を用いることで，各ユーとの出力結果の比較を行うことで，改良アルゴリズムの有ザの嗜好タイプに適した観光ルートを提示できることが確

効性の検証を行う．改良前の探索幅を考慮した全体貪欲法認できた．

を嵐山エリア 20PoI に適用したときの出力結果とアルゴリ
ズム C での出力結果の比較を行う．本稿ではページの関係

8. おわりに上，PLAN1 で適用したときの結果の一部のみを記載する．

本稿では，観光経路探索問題に対し，次スポットの満足

改良前のアルゴリズムの場合，(13 時，嵯峨嵐山駅) の次

度および次スポット以降で得られる満足度のトレードオフ

スポットとして TJT を訪問するとき，上位 3 つのルートを考慮した改良版探索幅を考慮した全体貪欲法を提案しとして，最大値：(13:10, TJT, 5.5), (14:50, HK, 8.0), (14:00,

た．次に，複数のユーザ嗜好タイプを想定した観光地コン

NIT, 5.0), 二番目：(13:10, TJT, 5.5), (14:40, HK, 8.0), (14:00,

テキストのスコアリングのスケール変化を行い，実際の京KZS, 4.0)，三番目：(13:10, TJT, 5.5), (14:30, HK, 8.0), (13:50,

都府京都市嵐山エリアにある 20 箇所の PoI に対して本ア

TGB, 2.7) となる．

ルゴリズムを適用し，各ユーザの嗜好タイプに適した出力

一方，改良後のアルゴリズムの場合，(13 時，嵯峨嵐山

解の評価を行った．この評価実験では，i) 改良アルゴリズ

駅) の次スポットとして TJT を訪問するとき，上位 3 つの

ムの妥当性，ii) 各ユーザの嗜好タイプへの適応性に対してルートとして，最大値：(13:10, TJT, 5.5), (16:30, HIT, 7.3),

評価を行った．実験結果として，a) 時系列貪欲法・全体単(15:30, HKT, 6.7), (14:30, JJT, 6.4), (14:00, NMS, 4.6) , 二番

一貪欲法では，各ユーザの嗜好タイプに適した観光ルート

目：(13:10, TJT, 5.5), (14:40, HK, 8.0), (13:50, TGB, 2.7)，三を推薦することができない，b) 探索幅を考慮した全体貪欲番目：(13:10, TJT, 5.5), (14:20, HK, 7.0), (13:50, TGB, 2.7)

法では，各ユーザの嗜好タイプに適した観光ルートを推薦である．

することができる，などが分かった．また，実験結果とし

図 3(a) から分かるように，観光全体時間の中で評価値がて，3 つの提案アルゴリズムはトレードオフを考慮した準最大である (時刻，スポット，スコア値）は（14:30, HK, 8.0），

最適解を，それぞれ 1.3 ± 0.1 (s)，1.9 ± 0.3 (s)，4.6 ± 0.1 (s)（14:40, HK, 8.0），（14:50, HK, 8.0）である．このことからの計算時間で出力でき，オンサイトでの使用が可能である

改良前のアルゴリズムでは，上位 3 個内に（14:30-14:50，

ことを確認した．今後は ISO-Tour で提案したアルゴリズ

HK，8.0）が選択される．HK は滞在時間が 2h であるため

ムが実観光において有効であるかの検証を行うために，アに，それ以降の観光が制限され，それ以降に訪問できるス

プリケーションの開発を行う．

表 9: アルゴリズム C での比較
通常ルート

PLAN1

PLAN2

PLAN3

ツアースコア

スポット数

33.2

6

32.8

6

32.7

6

26.3

6

24.6

6

27.2

6

32.9

6

32.9

6

32.0

6

混雑回避ルート
平均値

32.9

26.0

32.6

ツアースコア

スポット数

27.5

5

31.7

6

29.5

5

28.0

5

27.4

6

26.9

5

28.4

5

31.2

6

26.7

5

混雑無視ルート
平均値

29.6

27.4

28.8

ツアースコア

スポット数

32.0

6

32.8

6

31.6

6

18.0

6

21.7

6

16.4

6

33.7

6

33.7

6

33.7

6

平均値

32.1

18.7

33.7

表 10: 以前のアルゴリズム C での比較
通常ルート

PLAN1

PLAN2

PLAN3

ツアースコア

スポット数

32.7

6

29.8

5

28.5

5

27.2

6

25.2

5

26.6

5

32.0

6

29.2

5

27.4

5

混雑回避ルート
平均値

30.3

26.3

29.5

ツアースコア

スポット数

27.5

5

30.8

6

31.5

5

28.0

5

27.4

6

26.9

5

25.7

5

29.5

6

27.6

5

参考文献
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混雑無視ルート
平均値

29.9

27.4

27.6

ツアースコア

スポット数

35.9

6

33.0

6

32.9

6

29.3

6

22.3

6

22.3

6

33.7

6

33.7

6

33.7

6

平均値

33.9

24.6

33.7

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