DEIM Forum 2017 D4-4

旅行ブログと特許からの地域性の検出伊藤拓真†

難波英嗣†† 石野亜耶†††

竹澤寿幸†††広島市立大学 情報科学部 〒731-3194 広島県広島市安佐南区大塚東 3-4-1††広島市立大学大学院 情報科学研究科 〒731-3194 広島県広島市安佐南区大塚東 3-4-1†††広島経済大学 ビジネス情報学科 〒731-0138 広島県広島市安佐南区祇園 5-37-1
E-mail: {ito, nanba, ishino, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし

本研究では，特許の開発者の住所と発明の内容に何らかの関連性があると仮定し，旅行ブログを利用して特許からの地域性の検出を試みる．特許にはその土地の産業に根差したものが少なくない．そのような地域性を有する特許を旅行ブログエントリと比較・選別することで，特許の地域性が検出できる．地域性の高い特許は，その地域特有の産業と関連性が高いことが多いため，観光を産業という観点からとらえることで地域産業の活性化も期待できる．そこで本研究では，旅行ブログを利用して，入力に対して関連性のある地域を推定するシステムを開発する．また，特許と旅行ブログの地域性を視覚的に捉えるためにシステムを開発する．これらのシステムにより，地域性の高い特許と，その特許の関連地域を検出することができた．
キーワード

特許，旅行ブログ，観光

1． は じ め に

1 つ目のシステムは，地域推定システムである．地

特許には地域産業に根差すものが少なくない．例え域カテゴリ付きの旅行ブログデータを用いており，テば，愛媛県は都道府県別のみかんの生産量が 2 位であキスト（語句）を入力として，入力に対する関連地域

り ，み か ん は 愛 媛 県 の 特 産 品 と し て 有 名 で あ る ．ま た ，を k 近傍法によって推定し，出力する．表 1 は，この愛媛大学農学部はみかん関連の特許を多く出願しておシ ス テ ム に “okonomiyaki”（ お 好 み 焼 き ） と “pasta”をり，この特許は地域性を有していると考えることがで入力したときの出力結果である．

きる．産業という観点から観光を 捉え，その地域特有

このシステムの入力に特許を利用することで，その産業を観光に結び付けることは，新たな観光資源のの特許の地域性を検出することができる．例えば，入開 拓 に つ な が る た め ，地 域 産 業 の 活 性 化 が 期 待 で き る ．
そこで，本研究では，特許と旅行ブログエントリを力として粒子加速器に関する特許のタイトルとアブス用い，特許の地域性を検出するシステムを開発する．

ュ ネ ー ブ に お い て 図 1 に 示 す よ う な 「 CERN の 展 示 会

ある地域を訪れた旅行者が書いた旅行ブログエントリに訪れ，世界最大の粒子加速器を見てきた」というよには，その地域における様々な旅行経験が綴られていうな内容のブログが投稿されているので，入力特許のる．一方，地域性を有する特許には，その発明の内容

関 連 地 域 と し て ， “Switzerland‐Geneva”が 推 定 さ れと発明者の住所に何らかの関連性があると思われる．

る．

トラクトを使用した場合，旅行ブログ側でスイス‐ジ

そ こ で ，本 研 究 で は ，こ の 両 者 を 重 ね 合 わ せ る こ と で ，産業という観点からの地域の特色を検出し，また，地域性を有する特許を検出する．

2． 提 案 シ ス テ ム を 用 い た 分 析 例
本節では本研究で構築するシステムを用いた分析例について説明する．本研究では，地域性の検出のために 2 つのシステムを開発した．
表 1： “okonomiyaki”， “pasta”の 地 域 推 定 結 果
okonomiyaki

pasta

Japan-Hiroshima

Italy-Roma

Japan-Hirakata

Italy-Florence

Japan-Kyoto

US-Chicago

推定Japan-Osaka

Italy-Venice

地域Japan-Setagaya

Italy-Bologna

Japan-Miyajima

Italy-Urbino

Japan-Akasaka

Italy-Genoa

入力(https://www.travelblog.org/Europe/Switzerland/South West/Geneva/blog-850730.html)
図 1： 粒 子 加 速 器 に 関 す る ブ ロ グ の 例

このように，特許を旅行ブログによって分類し，両者実時間で解析し，「 う ど ん 」が 有 名 な 地 域 や ，関 連 度 のの位置情報の距離を考慮に入れた分析を行うことで，高い地域を地図上に表示させる．任意の検索クエリを地域性の高い特許を検出することが可能になる．

入力として，地域性を検出している点で，本研究と非2 つ目のマッピングシステムについて紹介する．こ常に類似している．しかし，こちらの研究では，ウェのシステムは，入力された検索クエリと適合度の高いブページを対象とし，マッピングに利用 する位置情報特許と旅行ブログエントリそれぞれを検索し，頻度にとして文書中に現れる一般の地物名を使用している．

応じた色で地図上にプロットする．地域性のある地域

本研究では，特許を対象とし，特許内に表記されていが赤く表示されている．図 2 に特許のマッピングシス

る開発者の住所を利用しており，旅行ブログエントリ

テ ム に 対 し て ， 検 索 ク エ リ と し て “vehicle”を 入 力 し たとの重ね合わせで地域性を検出している点で異なる．

ときの結果を示す．

ま た ，森 本 ら [2]は ，任 意 の キ ー ワ ー ド を ク エ リ と し てロボットを用いてウェブページのクローリングを行い，ユーザーから指定された種類の施設に関して情報を収集することで，既存のウェブ上の施設検索サイトには存在しない情報を，ユーザーに提示するシステムを構築している．地域性の推定にはページ中に含まれる住所表記を利用している．ウェブページを情報源として解析を行っているが，住所情報から地域性の推定を行っている点で本研究と似ているが，特許と旅行ブログエントリの位置情報の比較によって，産業という観点からの地域性の検出を試みている点で異なる．
相 良 ら [3] は タ ウ ン ペ ー ジ 情 報 を 辞 書 と し て 用 い る

図 2： 特 許 マ ッ ピ ン グ シ ス テ ム に “vehicle”と入力したときの出力例
図 2 の出力結果の場合は，自動車産業の栄えているミシガン州周辺で地域性が検出できていることが分かる ． ま た ， 旅 行 ブ ロ グ に お い て も 同 様 に ， “vehicle”を入力として使用した場合のマッピングシステムの出力結果を確認してみると，ミシガン州周辺で車に関するブログエントリが多く投稿されていることが分かった．それらのブログエントリの具体的な内容を閲覧して み る と ，「 自 動 車 歴 史 博 物 化 を 訪 問 し た 」 と い う ような，自動車に関する観光の情報が存在することが分
かり，特許と旅行ブログの重なり 合いが見つかった．

3． 関 連 研 究
本 研 究 で は ，特 許 か ら 地 域 性 を 検 出 す る こ と を 目 的と し て い る が ，こ れ ま で に も 地 域 特 有 の 情 報 の 抽 出 や ，地域性の判定に関する研究が行われている．
本 研 究 の 関 連 研 究 と し て ，3.1 節 で は ，Web を 情 報 源と し た 分 析 を 行 っ て い る 研 究 ，3.2 節 で は ，旅 行 ブ ロ グ
エントリを情報源とした分析を行っている研究をそれぞれ紹介する．

3.1． Web を 情 報 源 と し た 分 析
手 塚 ら [1]は ，任 意 の キ ー ワ ー ド 型 検 索 ク エ リ に 対 するウェブページの検索結果や，検索クエリ自体が持つ空間的属性である地域性を推定する手法を提案している．例えば，ユーザーが「うどん」が有名な場所を調べたいという場合，「 う ど ん 」と い う キ ー ワ ー ド を 入 力
すると，「 う ど ん 」に 対 す る ウ ェ ブ ペ ー ジ の 検 索 結 果 を

こ と で ， Web か ら 特 定 地 域 の 特 定 業 種 に 関 す る 空 間 コン テ ン ツ を 効 率 的 に 収 集 し ， HTML 構 造 を 解 析 し て 順位付けを行う手法を開発し，実用性の高い空間サーチエンジンを構築している．つまり，タウンページを用
い て ， Web ペ ー ジ を 解 析 し て 出 力 を 得 て い る ． 本 研 究では，旅行ブログエントリを用いて，関連地域を推定す る シ ス テ ム に 特 許 を 入 力 し ，出 力 を 分 析 す る こ と で ，特許からの地域性の検出を試みている．
奥 ら [4]は 語 句 の 地 域 限 定 性 に 着 目 し ，旅 行 先 な ど の対象地域固有の語句を自動的に抽出するための尺度として地域限定スコアを提案している．地域限定性スコ
ア は ， IDF と 地 域 と の 関 連 性 の 重 み を 組 み 合 わ せ る ことで定義される．例えば，三重県松坂市の松坂駅周辺で夕食をとりたいとき，数ある飲食店の中から「松坂牛」のような，松阪市固有の特産品を提供してくれる店を提示してくれる．つまり，指定された現地に存在するコンテンツの語句の中から対象地域 固有の限定語句をグルメ情報サイトや，スポット情報サイトから自動 的 に 抽 出 し ，地 図 上 に 視 覚 化 し て い る ．本 研 究 で は ，任意の検索クエリから地域性を検出することを試みているので，入力と出力が異なる．

3.2． 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 情 報 源 と し た 分 析
新 田 ら [5]の 研 究 で は 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ か ら「 訪 れた 場 所 」，「 食 べ た も の 」，「 購 入 し た も の 」 の 情 報 が 記載してあるものについて手掛かり語を用いて収集し、機械学習を利用することで旅行者の行動情報を自動抽出し，抽出した旅行ブログエントリを地図上に表示するシステムを構築することで，旅行者の行動に基づいテゴリをそれぞれ抽出し，緯度経度情報に変換するこた 地 域 性 を 判 定 し て い る ．Fujii ら [6]は 旅 行 ブ ロ グ エ ンとで得ている．これらの情報を利用し，検索クエリにト リ に つ い て ， 投 稿 し た ブ ロ ガ ー の 属 性 と ，「 買 う 」，対する地域ごとの特許の出願頻度とブログの投稿頻度「 食 べ る 」，「 体 験 す る 」，「 泊 ま る 」，「 見 る 」 と い っ たを算出し，それに対応する色で地図上にプロットして「観光タイプ」をブログエントリ本体の属性として自いる．

動判定し，判定された属性に基づいた分析を行うことにより旅行者の特徴や各都市の地域性を判定している．
Hao ら [7]は ，確 率 ト ピ ッ ク モ デ ル に 基 づ く 地 域 ト ピ ッ

検索クエリ（例：vehicle）

検索システム入力

ク モ デ ル （ Location-Topic model） を 用 い て ， 地 域 を 特徴づけるキーワードを旅行ブログから抽出する手法を提案している．また，ブログ以外のソースから関連画検索クエリと適合度の高い検索結果 上位n件像を取得し，情報推薦の拡張を行っている． これらの研究は，主に旅行ブログを情報源とした分析を行うこ

結果1…

結果2とで地域性の推定や，地域特有の情報の抽出を行っている．本研究では，旅行ブログと特許の重ね合わせに位置情報抽出

よって特許からの地域性の検出を試みている点で異なる．
岡 本 ら [8]は「 東 京 」や「 秋 葉 原 」な ど の 地 名 を ク エ

緯度経度変換
出力リとして，地名を含むブログエントリを収集し，それ地図上にプロットらを情報源として利用している．同じ話題の代表語が別地域でも多く抽出されるかどうかで地域性を判定 し，地域特有のイベント情報を抽出する手法を提案してい図 3： マ ッ ピ ン グ シ ス テ ム の 概 要る．こちらの研究が地域名を入力として， 旅行ブログ

このシステムによって世界中の地域において， 特を情報源に地域特有の単語を抽出して地域性を検出 し許とブログの両者を，2 節の図 2 で示したような同様ているのに対して，本研究では，任意のキーワードをの方法でマッピングすることができるため， 同じ検索入力として，特許と旅行ブログの 2 つの情報源から地クエリを使用して得られた 2 つのシステムの出力結果域性を検出している．

を比較すれば，各地域の産業における特色と観光を検4． 旅 行 ブ ロ グ と 特 許 か ら の 地 域 性 の 検 出

出・発見することができる．

本研究では，2 種類の方法で特許から地域性を検出
す る こ と を 試 み る ．以 下 ，4.1 節 お よ び 4.2 節 で ，そ れ

4.2． 地 域 性 の 高 い 特 許 の 検 出
入力されたテキスト（語句）に対して，関連性のあぞれの手法について述べる．

る地域を推定する地域推定システムを開発し，そのシ4.1． 旅 行 ブ ロ グ と 特 許 の 地 域 性 の 視 覚 化

ステムを利用した，地域性の高い特許の検出手法を提特許の地域性を視覚的に捉えるため，入力された検案 す る ． 旅 行 ブ ロ グ サ イ ト の ひ と つ で あ る TravelBlog

索クエリと適合度の高い特許と旅行ブログそれぞれに(www.travelblog.org)は ， 投 稿 時 に ユ ー ザ ー が 各 エ ン ト

つ い て ，地 図 上 に マ ッ ピ ン グ す る シ ス テ ム を 構 築 し た ．

リの地域を選択するが，この情報を用い， k 近傍法に

図 3 を用いてマッピングシステムの概要を説明する．

よって，入力文書と関連性の高い地域を推定するシス

このシステムは，入力された検索クエリと適合度の高テムを構築する．システムの概要について図 4 を用い

い上位 n 件の特許と旅行ブログを検索し，その頻度のて説明する．このシステムは，まず，入力にテキスト高い地域から低い地域までを，赤から青のグラデーシ（語句）を使用し，旅行ブログ検索システムにより適ョンでプロットすることで，入力された検索クエリに合度の高いブログエントリを検索する．次に，検索結関する地域性を視覚的に確認することができる ．

果の適合度をエントリに付与されている位置情報ごと

図 3 中の検索システムのコーパスについて説明すに集計し，合計値の高い順に位置情報を出力することる．特許検索システムにおいては，特許のタイトルとで，入力されたテキストや語句の関連地域を推定するアブストラクトを抽出したものを使用している．旅行ことができる．

ブログ検索システムでは，ブログ エントリのタイトルと本文を使用している．マッピングに用いる位置情報
は，特許の開発者（複数人いる場合は最初のひとり）の住所と，ブログ投稿時にユーザーが指定する地域カ

る ．1998 年 か ら 2013 年 ま で の 間 に 公 開 さ れ た ，168,045------------------------------------

旅行ブログ
検索システム

入力件を実験に利用する．


テキスト(特許)

TravelBlog
旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 主 体 と し た 海 外 の Web サ イ

トであり，世界各国に関する旅行ブログエントリが写検索クエリと適合度の高い旅行ブログ 上位n件
ブログ1
地域a

ブログ2
地域b

ブログ3
地域a

ブログ4
地域c

…

ブログn
地域d

真とともに掲載されている．また，ユーザーが旅行ブログエントリを投稿する際，どこに関する旅行ブログ
エ ン ト リ で あ る か を 「 大 陸 」，「 国 」，「 都 市 」 の 階 層 であらかじめ決めて投稿する仕様となっている．
478,034 件 を 実 験 に 利 用 す る ．

地域毎に適合度を集計

地域
地域
地域
地域

acdb

4.2 節 で も 述 べ た よ う に ， 地 域 推 定 シ ス テ ム に 国 際
特許のタイトルとアブストラクトを入力し，合計値の高い順に出力図 4： 地 域 推 定 シ ス テ ム の 概 要
2 節 で 示 し た ， 入 力 と し て “okonomiyaki”（ お 好 み 焼き ） と “pasta”を 入 力 し た と き の 出 力 結 果 例 （ 表 1） を見てみると，入力に対して正しい関連地域が推定できていることが分かる．また，地域性の大きさについて ， “okonomiyaki”の 推 定 結 果 の よ う に ， 日 本 国 内 でTravelBlog を 利 用 し て ， 関 連 地 域 を 推 定 し た と き ， 特
許と推定地域の距離が近いとき，特許の地域性が高いことが期待される．よって，特許と推定地 域の距離が一定値以内の組み合わせを抽出し，分析を行う ．

5.2.

実験結果と考察国 際 特 許 168,045 件 の 関 連 地 域 を 地 域 推 定 シ ス テ ム
によって推定した結果，特許と推定地域の距離が一定値以内だった組み合わせの件数を表 2 に示す．
表 2： 特 許 と 推 定 地 域 の 距 離 が 近 い 組 み 合 わ せ の 件 数

も ， “広 島 ”， “大 阪 ”， “東 京 ”の よ う に ， 小 さ な 地 域 性

距離件数

が 複 数 存 在 し て い る 場 合 と ， “pasta”の よ う に ， イ タ

約 100km 以 内

522

リア全体が大きな 1 つの地域性を有している場合があ

約 200km 以 内

728

ることが確認できた．

約 300km 以 内

1053

このシステムに，特許のタイトルとアブストラク

約 400km 以 内

1609

トを入力すれば，その特許の関連地域を推定すること

約 500km 以 内

2314ができる．入力した特許（の開発者の住所）と推定地域の距離が近ければ，その特許は地域 性が高いことが

表 2 の 結 果 の 内 ，距 離 が 100km 以 内 だ っ た 組 み 合 わ せ

期待できる．

について分析を行った．分析によって実際に地域性が5． 実 験

高 い と 判 断 で き た 特 許 の 割 合 は 0.180 だ っ た ． 低 い 結

本節では，地域推定システムを用いた提案手法の有果になったものの，今後さらに分析を進めるためのデ効性を示すために行った実験と，実験結果からの考察ータを多く収集でき，いくつかの傾向を確認することに つ い て 述 べ る ． 5.1 節 で 実 験 方 法 に つ い て ， 5.2 節 でができた．以下でそれらの傾向について説明する．

実験結果と考察について述べる．

5.1． 実 験 条 件

地域性の高い特許
2 節 で 述 べ た CERN の 例 の よ う に ， あ る 分 野 に お い

本 研 究 で は 特 許 の タ イ ト ル と ア ブ ス ト ラ ク ト を 4.2て中核を担っている企業が存在する地域と，その分野

節で述べた地域推定システムの入力として使用し，地における特許の組み合わせが地域性の高いと判断でき

域 性 の 高 い 特 許 を 検 出 す る 手 法 を 提 案 し た ．本 節 で は ，るものが多かった．また，ひとつの地域で同じ国際特

この手法の有効性について検証した実験について述べ

許分類の特許が複数出願されている場合，その特許はる ．実 験 に は ，国 際 特 許 デ ー タ ベ ー ス（ WO）に 公 開 さ

地域性が高いことが多いことも分かった．シリコンバ

れ て い る 特 許 と ， TravelBlog に 登 録 さ れ て い る 旅 行 ブレーなどの工業地帯におけるコンピューター関連の特ログエントリを使用した．それぞれのデータについて許がそれに該当する．

以下より説明する．



国 際 特 許 デ ー タ ベ ー ス （ WO）

地域性の低い特許特許と推定地域の距離は近いが，地域性は低いと判

PCT 条 約 に 基 づ い て ，同 じ 形 式 で 国 際 出 願 さ れ た 特

断された特許には，各国の主要都市や大都市に推定さ許の集合である．世界の主要な国の特許庁で受理されれているものが多かった．これは，国際出願をする企た出願を，先行技術文献を調査する目的で公開してい参

業や団体の存在する地域や，観光先として選ばれる地
域 が ，比 較 的 大 都 市 に 多 い こ と が 原 因 だ と 考 え ら れ る ．

[1]

考文

献

手 塚 太 郎 ， 近 藤 浩 之 ， 田 中 克 己 ． (2008)． 混 合 ガ

また，医療分野に関する研究は，様々な国と地域で進ウス分布を用いたウェブコンテンツの地域性推められており，国際特許分類によって医療分野に分類

定とオブジェクトレベルローカルサーチ．情報

されている特許については，地域性を検出することが処 理 学 会 論 文 誌 デ ー タ ベ ー ス ， Vol.1， No.1，

難 し い と 思 わ れ る ． 分 析 を 行 っ た 522 件 の 特 許 の 内 ，
地 域 性 が 低 い と 判 断 さ れ た も の 428 件 ， 国 際 特 許 分 類

pp.13-25．
[2]

森本泰貴，藤本典幸，長屋務，出原博，萩原兼に よ っ て 医 療 分 野 に 分 類 さ れ た 特 許 は 71 件 だ っ た ．

一 ． (2007)． Web を 対 象 と し た ロ ボ ッ ト 型 住 所 関

地 域 性 の 低 い 特 許 の 約 16.6%は 医 療 分 野 の も の で あ る

連情報検索システムの開発．電子情報通信学会

ことがわかった．

論文誌，D

これらの傾向を参考に，地域推定を行う際に，使用[3]

相 良 毅 ， 有 川 正 俊 ． (2004)． ジ オ パ ー ス に よ る
Web か ら の 空 間 コ ン テ ン ツ の 獲 得 ． 第 15 回 デ ー

する旅行ブログエントリに付与されている地域カテゴ

タ 工 学 ワ ー ク シ ョ ッ プ (DEWS2004)， I-11-01．

リの偏りの平滑化や，国際特許分類を用いた，入力に使用する特許の選別を行うことで，地域性の高い特許

Vol.J90-D， No.2， pp.245-256．

[4]

奥 健 太 ， 西 崎 剛 司 ， 服 部 文 夫 ． (2012)． 地 域 性 限の抽出精度を上げることができると思われる．

定スコアに基づく位置情報付きコンテンツから

6． お わ り にの地域限定語句の抽出．情報処理学会論文誌デー タ ベ ー ス ， Vol.5， No.3， pp.87-116．

本研究では，特許と旅行ブログエントリそれぞれについて検索システムを構築し，両者の地域性を視覚的[5]

新田崇人，難波英嗣，石野亜耶，竹澤寿幸．に捉えるために，地図上へのマッピングを行った．さ(2016)． 外 国 人 旅 行 者 の 行 動 分 析 お よ び 地 域 性 のらに，テキストから関連地域を推定する分類器を開発

判定．第 8 回データ工学と情報マネジメントにし，そのシステムに特許のタイトルとアブストラクト

関 す る フ ォ ー ラ ム (DEIM)．

を入力することで，地域性の高い特許を検出する手法[6]

Fujii Kazuki， Nanba Hidetsugu， Takezawa

を提案し，特許の地域性検出に関する多くのデータをToshiyuki， Ishino Aya． (2016)． Travellers’

収集し，いくつかの傾向を確認することで，地域性のBehaviour Analysis Based on Automatically高い特許が検出できることを確認した．

Identified Attributes from Travel Blog Entries ． in7． 今 後 の 課 題

Proceedings of Workshop of Artificial Intel ligence
for Tourism, (PRICAI).

より多くの地域性の高い特許を検出するためには，ブログエントリの解析や，検索システムの改良が必要[7]

Qiang Hao， Rui Cai， Changhu Wang， Rongになると考えられる．本研究では，1 つの特許に対し

Xiao， Jiang-Ming Yang， Yanwei Pang， Leiての最上位の関連地域のみを考慮し，地域性の検出をZhang． (2010)． Equip Tourists with Knowledge

試みたが，いくつかの候補の中から関連地域を推定す

Mind from Travelougues． in Proceedings of the 19 t h

ることでより多くの，地域性の高い特許を検出できるInternational Conference on World Wide Web ，と考える．また，現在の旅行ブログ検索システムは，(WWW)， pp.401-410．

検索クエリとして入力した単語との適合度のみを検索[8]

岡 本 昌 之 ， 菊 池 匡 晃 ． (2010)． ブ ロ グ か ら の 地 域に 用 い て い る が ，そ れ ぞ れ の ブ ロ グ エ ン ト リ に つ い て ，

イ ベ ン ト 情 報 抽 出 ． 情 報 処 理 ， Vol.51， No.1，

何をしているかという観光タイプや，エントリ 内に掲

pp.14-17．

載されている写真を考慮に入れることで，より詳しい地域性を検出できると考えられる．特許検索システム
についても同様に，今回の実験では人手によって分析を行ったが，国際特許分類や特許の概要以外の部分を考慮する，検索結果が大都市に偏っている問題を平滑化の処理などによって解決することで，よりローカルな地域性の検出が可能になることが期待できる．

謝辞
本研究は総務省による戦略的情報通信研究開発推進 制 度 （ SCOPE） の 支 援 を 受 け て 行 わ れ た ．