観光データと観光サービス
Tourism Data and Tourist Services

橋田

東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター教授

浩一

1981 年東京大学理学部情報科学科卒業。1986 年同大学院理学系研究科博士課程修了。理学博士。1986年電子技術総合研究所入所。1988 年から 1992 年まで（財）新世代コンピュータ技術開発機構に出向。
2001 年から 2013 年まで産業技術総合研究所。2013 年から現職。専門は自然言語処理、人工知能、認知科学。現在の主な研究テーマはパーソナルデータの分散管理と意味的構造化、およびそれに基づくソーシャ
ル e サイエンス。
hasida.koiti@i.u-tokyo.ac.jp

1 はじめにた食事が提供されるかもしれない。これまでに巡った人工知能の効能は、知的な業務を自動化して生産性をTABITICKET やパッション・サーチなどのサービスに高めることである。業務の自動化には、業務のデータ（業開示すると自分に合った観光スポットやアクティビティ

務規則と業務文書）を機械が理解できて、そのデータがを紹介してもらえるかも知れない。学習履歴や志望に応社会的に共有される必要がある。それには、業務データじて学習の対象と方法についてアドバイスを受けたり、を機械理解可能な形で表現するためのオントロジーと、職歴や資格や家庭の事情に即して就職先を探してもらっデータを共有するための社会的な基盤が必要である。特たりすることもできるだろう。

観光スポットがどの程度気に入ったかを旅行代理店やに、観光等に関連する B2C サービスの価値を人工知能

このように連携すべき複数のサービスはしばしば複数によって高めるには、オントロジーにより構造化したの事業者等によって提供されるので、それらのサービスパーソナルデータを安全・公正に流通させなければならを連携させるにはそれらの事業者等が相互連携する必要ない。以下では、このような観点から、オントロジーにがある。たとえば観光においても、各々の観光客に対す基づくパーソナルデータの管理と活用により価値の高いる宿泊、移動、飯食、購買、その他のアトラクション等観光サービスを実現する方法を論ずる。のサービスを単一の事業者がすべて丸抱えするのは一般には明らかに不可能であるから、各観光客のデータを複2 分散 PDS数の事業者が共有せねばならない。ヘルスケアや教育など他のサービスの領域においても同様である。

ヘルスケア、観光、教育・学習、就労など、さまざまな領域において、各個人へのサービスを特定の一事業者が丸抱えするのは不可能である。たとえばパック旅行に参加した観光客もそのパックを提供する旅行代理店と無関係なレストランや土産物店で食事や買物をするだろう。したがって、図 1 のようにサービス受容者である個人のデータを複数のサービス（を担う他の個人や事業者）が共有して連携すべきことが多い。たとえば、複数の医療機関の間で診療記録が共有されれば、より安全で効果的な治療が可能になるだろう。また、食べ物の好みや宗教上の制約をレストランに開示するとそれに合わせ

図1

1 人分のパーソナルデータの共有

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PLR

PLR

PLR

PLR

自分のデータがデータ募集の条件に合えば本人同意で提供(自動化可能)集中管理によるパーソナルデータの共有

図4

PLR

PLR

PLR

3

分散管理に基づくビッグデータの活用

他者
PLR ⼤量のデータを集めて永続的に保持 必要に応じてデータを収集
 分析が終わったら手元の生データを消去

PLR
PLR
PLR
アプリ アプリ アプリ

データによる分析と評価

図2

PLR

個人

PLR

PLRマネジャ暗号化されたデータ…
PLRクラウド
図3

分散管理によるパーソナルデータの共有

多くの人々のパーソナルデータを複数の事業者等が

図5

PLR の仕組み

有のための一般解になり得ない。

共有するため、これまでは、図 2 のように多人数分一方、図 3 のように各個人（または代理人など）がのパーソナルデータを集中管理する仕組みが用いられ本人のデータを（後述の PLR のようなツールを用いて）て き た。 た と え ば 従 来 の EHR（electronic health

管理してそのデータのみについて必要十分な共有を行なrecord; 医 療 デ ー タ を 医 療 機 関 の 間 で 共 有 す る サ ー

えば、情報漏洩リスクが極小であり、後述のようにコスビス）では EHR 事業者が多数の医療機関にわたる多トも低い。しかも、各事業者と顧客とのデータ共有は事数の患者のデータを集めて管理する場合が多く、MS業者同士のデータ共有よりもはるかに容易だから、競合

HealthVault や「どこでも MY 病院」のような PHRする事業者同士でも顧客を介してデータを共有し間接的（personal health record; 個 人 が 自 分 の 医 療・ 健 康に連携することができ、こうして一般的なサービス連携データを集約して活用する仕組み）においても大勢の個が容易になる。

人のデータを特定の事業者が集中管理していた。

さらに、図 4 に示す通り、パーソナルデータを本人

しかし図 2 に示したように、この集中管理方式はサーが管理していれば、そのデータを本人同意に基づいて収バを運用するためのコストが嵩むだけでなく、データを集することも簡単である。パーソナルデータを本人が管集約することによってそのデータがまとめて漏洩するリ理していれば、データを収集・分析する者は、分析しなスクをわざわざ生み出してしまう。また、同図の左下にいかも知れないデータを収集・保管する必要がなく、必示すような同種の集中管理の仕組みが他にも現われるこ要が生じたときにデータを収集して分析が終わったら結とが多いが、集中管理事業者同士は互いに競合すること果を残してデータを消去することにより管理コストと漏が多いので直接的なデータ共有が困難であり、データ共洩リスクを最小化することができる。たとえば疫学調査

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や治験でも 10 万人以上のデータを分析することはまタ変換スクリプトのオープンなリポジトリを構築・運営れであり、たいていは 1,000 人程度以下のデータで足することにより、個人でも（分散 PDS 等で）標準オンりるから、10 万人のデータを常持集約して保管しておトロジーおよびデータ変換スクリプトを簡単に入手・利くのは無駄であり、コストとリスクを徒に高めてしまう。

用できるようにする必要があるだろう。そのようなリポ

以 上 の よ う に 各 個 人（ 代 理 人 ） が 事 業 者 に 依 存 せジトリは、特定の事業者等に依存せず、また観光にも分ずに本人のデータを管理し自由に他者と共有して活散 PDS の運用にも限らないデータ連携一般に必要な仕用 す る た め の 仕 組 み を 分 散 PDS（decentralized組みであるから、その実現のための公共的な取り組みがpersonal data store）と呼ぶ。PLR（personal life

望まれる。

repository）[Hasida 13、橋田 13、橋田 14、青木観光サービスに関連する事物は、観光客の属性（生他 15、DBD 15、COCN 16] は分散 PDS の一種で年月日、住所、LGBT 等を含むジェンダー、健康状態、あり、図 5 に示すように、個人が本人のデータを個人

趣味嗜好、家族構成、職業など）や行動、祝祭やコンサー端末のアプリで管理しクラウド経由で他者（他の利用ト等の催事、天候や治安等の状態、観光名所や駅やバス者や他の端末）とのデータ共有を可能にする。専用のク停や宿泊施設やレストランや商店の位置や内容など多岐

ラウドは不要であり、Google ドライブや Dropbox 等にわたる。また、それらに関するデータは事実と仮説（予の基本無料のパブリッククラウドストレージをそのま測や予定や計画や希望）の両方に及ぶ。

ま使えるので、PLR の運用コストは利用者数に依存せこれらのデータはいずれも自動的に取得できることがず、アプリの保守費用だけである。また PLR では、単望ましい。データの自動取得は、自動的なセンシングと、に多要素認証を用いるのみならず、クラウドにおいても自動的なデータ連携による取得のいずれかによる。上述

端末においても暗号化等によってパーソナルデータを秘の通り、自動データ連携のために標準的なオントロジー匿し、かつ PLR のアプリは平文のデータをファイルにとデータ変換スクリプトが必要である。自動取得が不可

書き出したり外部に送信したりする機能がないので、利能で人間が入力せざるを得ないデータについては、自動用者が間違ったり騙されたりしてもまとまった量のデー的なデータ連携により、多重入力を避けコストとエラータが一挙に漏れることはあり得ず、たとえパスワード等の低減を図るべきである。たとえば個人の氏名や組織のが洩れたとしてもアプリが偽造されなければ大量の平文名称等の情報は、物理的なセンシングによる取得が不可データが盗まれることはない。

能であり、最初は人手による入力が必須だが、一旦入力されたその情報は自動的なデータ連携によって共有すべ3 観光データとオントロジーきである。

このようなパーソナルデータの分散管理が十全に機能得できる。たとえば Moves や GPS-trk 等のライフロするには、個人と事業者等とのデータ共有およびそれにグアプリや、あるいは Google マップのタイムラインよる事業者等の間でのサービス連携が自動化される必要と GoogleFit の組合せ等を使えば、旅程（どこに宿泊がある。それには標準的なデータの仕様を規定するオンしてどこで食事をしてどこからどこにどんな交通手段でトロジーと、それに応じて各個別仕様と標準仕様との間移動してどの観光名所を訪れたか）のデータに加えて、でデータの自動変換を行なうスクリプトが必要である。

運動強度や歩数等のバイタルデータも自動的に取得できそのようなデータ変換スクリプトは、観光ではいわある種の行動履歴のデータは自動的なセンシングで取る。

ゆるサイトコントローラ（各宿泊施設が多数の宿泊予約Amazon や楽天やネットスーパー等でのオンラインサービスを利用しつつそれらをまとめて管理するためのの購買の記録は簡単なアプリで自動取得できる。一方、ツール）や TripAdvisor、金融では MoneyForward 等

オフラインの購買では電子レシートが普及していないのにおいて、それぞれ特定の事業者により作成・運用されで購買記録を自動的に取得するのが難しい。紙のレシーている。しかし、より多くのサービスをもっと自由に相トの内容を手で入力するのは面倒だが、観光名所や食事互連携させるには、Wedata [ 江渡他 11] のようなデーの感想やショッピングの内容を旅行記に書く作業に組み

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込んでしまえばさほど大変ではないかも知れない。たとている代理機関 [IT 総合戦略室 16] が医療機関から集えば「いつの間に家計簿」サービスは上記の Moves がめた個人の医療データを本人が自動取得できるようにな記録した場所の情報に基づいて店名や金額の情報を家計る（スマートディスクロージャが代理機関に義務付けら簿アプリ Zaim に入力するよう促してくれるが、そのれる）と考えられるので、数年以内に個人が自分の医療ような支援があれば購買記録をかなり網羅的に蓄積できデータを自動取得できるようになる可能性が高い。

そうである。宿泊施設や観光名所やレストランに関する評価や感想の入力も同様の仕組みによってプロンプトす4 自律分散協調観光サービス

羅性を高めることができるだろう。後述のように、その各旅行者が本人のデータを PLR で管理し多様な事業ような旅行記を PLR のようなツールによってプライバ者等と共有することによっておもてなしの質が高まるとシを守りつつ社会的に共有することによって自分に似たいう、いわば自律分散協調観光サービスの概要を図 6

他の旅行者からの情報を参考にして自分の旅程をダイナに示す。たとえば、食べ物や行き先の制約や好み（ハラミックに最適化することもできるとすれば、網羅的な旅ルでないとだめとか高所恐怖症だとか歴史が好きか音楽行記を書くインセンティブが高まるはずであるが、そうが好きかなど）や行動履歴（いつどこに行ったとかどんでなくても非常に網羅的な旅行記を書いて公開するマニな経路で移動したとかいつどのホテルに泊まってどのレアックな旅行者は必ず一定の割合でいるものである。

ストランで何を食べたかなど）の情報を PLR で管理し旅行中の発病に備えたり飲食を健康状態に合わせたりておいてホテルやレストランや土産物屋や医療機関に簡するために医療等のパーソナルデータも必要である。は単に開示すれば自分に合ったサービスを受けることがでにわネット（宮崎の EHR）やモバカルネット（クラウきるわけである。また、持病や体調のデータが PLR にド型電子カルテの一種）が PLR とデータ連携している入っていて緊急時にそれを簡単に開示できる（たとえばので、それを用いて医療データを患者本人が自動取得す

本人の意識がなくても予め登録された医師や救命士が本ることが可能である。しかし、まだほとんどの医療機関人の健康データを閲覧できる）とすればリスク管理としのデータを患者が自動取得できないので、これらのデーて有効だろう。

3

データによる分析と評価ることはおそらく可能であり、それによって旅行記の網タはほぼ手入力するしかない。だが、日本政府が構想し家族

個人

PLR

医療機関

宿泊施設

商店
交通機関

警察
観光案内所
図6

娯楽施設 旅⾏代理店

飲食店

自律分散協調観光サービス

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しかし、位置や購買や健康など個人の過去の生活行動においては、事業者同士の直接連携よりも、事業者と顧や属性だけに基づいて当該個人のニーズを予測するのは客との直接的連携に基づく事業者同士の間接的連携の方難しい。たとえば位置情報等に基づいて商品やサービスが有効である。特に宿泊施設や飲食店や土産物店等のほを推薦するサービスが事業として成功したという話は聞

とんどは中小零細事業者だが、たとえ各事業者の規模がいたことがない。個人のニーズを知るには本人の意思（旅小さくても、顧客を介して情報共有するオープンシステ

行の計画や日々の予定）に関する情報の方がはるかに有ムを構成することにより、全体として多数の旅行者に良用であることが多い [Searls 12]。たとえば、旅行代質のサービスを提供できるだろう。すなわち、図 6 に理店がパックツアーの旅程を電子的に旅行者に提供する

示した自律分散協調観光サービスにおいては、旅行者だと、旅行者の PLR アプリがそれを自動的に読み込み、けでなくサービス事業者もまた自律分散協調的に働き、旅行者の趣味嗜好や健康状態の情報も考慮して、自由行異業種にわたるの複数の事業者が間接的に協調して一貫動の時間の使い方を提案する、というようなことが考えしたサービスを提供するわけである。

られる。パックツアーでなければ、実際の行程に応じてた と え ば「 お も て な し プ ラ ッ ト フ ォ ー ム 」[METI

旅行の計画をダイナミックに再構成するサービスも可能

16] はインバウンドの旅行者のパーソナルデータを複だろう。このように旅行者のパーソナルデータを活用す数の事業者が共有することにより異種のサービスや複数ることにより当該旅行者のニーズに適合した観光サービ地域のサービスを連携させる仕組みの構築を目指すプスが可能になると期待されるが、そのデータを特定の事ロジェクトであるが、これも分散 PDS との連携による業者が管理していると、他の事業者のサービスを旅行者オープン化と拡張が必要だろう。旅行者へのサービスののニーズに適合させるためにパーソナルデータを用いる

価値をさらに高め観光産業の一層の振興を図るには、関のが難しい。まず、ある事業者が保管している顧客のパー東、関西、九州で運用する 3 つのシステムの各々にさ

ソナルデータを別の事業者に渡すには当該顧客の同意がらに多くの事業者を参画させるとともに、これら 3 つ必要だが、同意の取得には手間がかかる。また、そもそのシステムを相互に連携させる必要があろうが、すでにも同じ地域の宿泊施設同士や土産物店同士、近くの温泉参画している事業者と競合する事業者の参画は困難であ地同士などは互いに顧客を奪い合う関係なので、顧客のり、また遠く離れた地域の間での連携に大きなコストをデータを共有しようとはまず考えないだろう。

かけるのも難しい。しかし、各システムを旅行者の分散

しかしそれでは、旅行者がさまざまな地域のさまざまな事業者から常に良いサービスを受けることが難しい。

PDS と連携させれば、各システムの拡張とシステム間の相互連携が安価かつ安全に実現できる。

事業者同士や観光地同士が競い合うのは観光サービスの質や観光産業の国際競争力を高める上で望ましいが、顧客のデータは競合する事業者の間や地域の間で共有すべ

5 観光メディエータきである。ところが顧客を奪い合う事業者同士が顧客のどの事業者からどんなサービスを受けるかを旅行データを直接共有するのは難しいから、各旅行者がいつ者自身が特定できれば、上述のようにその事業者に自でもどこでも自分に合った良いサービスを受けるには、分のデータを開示して良いサービスを受けることがで旅行者自身（または同行者など）が分散 PDS で本人のきる。しかし実際には、事業者やサービスが多すぎるデータを管理して任意の事業者等に開示し、それによりためどの事業者からいかなるサービスを受けるべきか競合する事業者同士でも図 6 のように顧客を介して間が自明でないことが多い。そのような場合は、各旅行接的にデータ共有できるようにすべきである。そうすれ者が分散 PDS で管理している自分のパーソナルデー

ば、特定の事業者や特定の観光地だけでなく、はるかにタをさまざまなサービスの情報と照合（マッチング ;広域にわたって多くの事業者のサービスの質を高め、観matchmaking）することによって自分に合ったサービ

光産業全体を振興することができよう。

スを特定できることが望ましい。たとえば小規模な観光物品の調達等に関しては地域ごとに事業者が連携して地であればマッチングの対象となるサービスの種類が少交渉力を高めることが望ましいが、顧客のデータの共有ないので、それらのデータを各旅行者が自分の端末にダ

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ウンロードして自分のアプリによってマッチングするこるので、人工知能によって自動化する必要がある。するとが可能だろう。と、メディエータも PLR を用いれば、メディエータのサーバに保存されるデータは暗号化（または他の手段に旅行者に向いているかどうかを判断するのに必要なサーよって秘匿化）されるので、マッチングの計算に用いるビスのデータをすべて取得するのに時間がかかりすぎる

平文のデータはインメモリのみに存在し、マッチングのため、旅行者自身の端末でマッチングを実行するのは非結果を見る人間はマッチングサービスの利用者である旅現実的である。したがって、何らかの集中管理の仕組み行者本人だけ、という運用が可能である。さらに、サーにより多数の事業者からサービスの情報を集め多数の旅バの OS がサーバ内の PLR アプリを認証して不正なア行者からパーソナルデータを取得してそのようなマッチプリを排除すれば、不正な OS をインストールしないングを行ない、各旅行者に合ったサービスを推薦する必限りパーソナルデータを盗み出すことはできない。また、要がある。この仕組みをメディエータ（mediator）とサーバマシンへの不正な OS のインストールを防ぐこ呼ぼう。医療、介護、観光、飲食、教育などのサービスとに絞り込んだ管理体制の構築と運用は容易かつ安価での領域や地域ごとにメディエータがあり得るが、各サーあり、小規模な観光地等でも実現可能だろう。

ビス利用者に最大の利益をもたらすようなマッチングを以上の議論は、他の旅行者や旅先の住民とのマッチ行ない、かつ利用者から預かったパーソナルデータの利ングに関しても成り立つ。個人が分散 PDS で管理する用を本人同意の範囲に限る、という意味での公正性がメパーソナルデータを旅行者同士または旅行者と住民とのディエータには要請されるので、図 7 のように、各領間でマッチングすることにより、旅行者はたとえば自分域や各地域において複数の競合するメディエータが存在と好みが近い他の旅行者や現地の住民が気に入っているし、公正でないメディエータは淘汰されるべきである。

名所に自分も行って同様の体験をしたり、住民に観光案

多くの場合、上記のマッチングは数万人以上の旅行内をしてもらったりできるかも知れない。その際にも多（予定）者と数万件以上の観光関連サービスを対象とす数の個人のデータを集約する必要があり、それを各個人

PLR

PLR

PLR

メディエータ

PLR

PLR

PLR

PLR

PLR

PLR

メディエータメディエータ

PLR

3

データによる分析と評価だが、サービスの種類が多い場合には、それらが各●●が好きな私に合った○○がしたい。××円ぐらいは払っても良い。

マッチング(人工知能)◎◎というサービスは△△のようにお楽しみいただけます。1日の料⾦は▼▼円です。

図7

メディエータYEAR BOOK 2O16 179

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の端末で行なうのは効率が悪いので、このようなマッチ

参考文献

ングのサービスもまた上記のメディエータが提供するこ[ 橋田 11] 橋田浩一 : 生活オントロジーと観光サービス .とになるだろう。

観光と情報、7（2011）

メディエータ事業の収益性は非常に高いと期待され[Hasida 13] Kˆoiti Hasida: Personal Lifeる。たとえば観光メディエータは観光市場における間接

Repository: Distributed PDSfor Data-Driven

業務を一手に引き受けることにより、観光関連事業者かImprovement of Your Welfare, AAAI Spring

らの登録料、旅行者と事業者との個別の取引の仲介手数

Sym-posium 2013 （Data DrivenWellness）,

料、ビッグデータ分析の結果（御社のこのサービスはこ

Stanford University（2013）（招待講演）

こをこう変えればもっと使われそうですよ、など）の提[ 橋田 13] 橋田浩一 : 分散 PDS による個人データの供料、その他個人へのサービスの料金などを得ることに

自 己 管 理、 人 工 知 能 学 会 誌、28（6）、872-878

なろう。この業務を自動化し上記のように安価で安全な（2013）

管理体制を採用すれば、メディエータの利益率はかなり[ 橋田 14] 橋田浩一 : 分散 PDS と集めないビッグデー良くなりそうである。また、そのような事業であるなら

タ、人工知能学会誌、29（6）, 614-621（2014）

ば、メディエータには前記のような公正性がなおさら[ 青木他 15] 青木孝裕、秋山智宏、飯山裕、伊藤直之、

強く求められる。日本政府が構想している「情報銀行」

小熊康之 , 織田朝美、加藤綾子、木虎直樹、黒木信彦、[NHK 16] は以上のような要件を満たすメディエータ

佐古和恵、竹之内隆夫、中川裕志、橋田浩一、藤井として設計すべきだろう。

絵美子、松山錬、宮田智博、安松健 : 個人情報を本人が管理する PDS システムモデル―「集めないビッグ6 おわりにデータコンソーシアム」における検討報告―、マルチパーソナルデータを用いたサービスに関し、観光をシンポジウム ,249-255（2015）

メディア、分散、協調とモバイル（DICOMO2015）

主な題材として論じた。パーソナルデータによるサービ[DBD 15] 集めないビッグデータコンソーシアム : 平

スの質の向上や創造が可能であり、またあらゆるサービ

成 27 年度集めないビッグデータコンソーシアム成スを特定の事業者が丸抱えできないということが、観光

果報告書― パーソナルデータエコシステムの実現

はヘルスケアと並んでわかりやすいサービスの領域であ―.（2015）http://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/jp/

り、また日本政府の当面の重点課題でもあるので、分散

materials/pdf/research/dbd-conso_seika.pdf

PDS やメディエータに基づく自己情報コントロールを[COCN 16] 産業競争力懇談会 : 2015 年度プロジェ普及させ産業全体の基盤を強化するための足がかりとしクト最終報告【IoT 時代におけるプライバシーとイノて好適であろう。本稿がそのための参考になれば幸甚でベーションの両立】（2016）http://www.cocn.jp/ある。

thema84-L.pdf[ 江 渡 他 11] 江 渡 浩 一 郎、 濱 崎 雅 弘、 沢 田 洋 平 :DataWiki を活用した社会的アプリケーションの構
築、WISS2011 予稿集（2011）[IT 総合戦略室 16] 内閣官房 IT 総合戦略室 : 情報通信技術（IT）の利活用に関する制度整備検討会～ 意見公募結果概要と第期の検討項目等～ .（2016）http://
www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon_bunka/
it_rikatuyou2/dai1/siryou1.pdf[Searls 12] Doc Searls: The Intention Economy:
When CustomersTake Charge. Harvard

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Business Review Press（2012）.（邦訳栗原潔 :インテンション・エコノミー . 翔泳社（2013））[METI 16] 経 済 産 業 省 商 務 情 報 政 策 局 : お も てなしプラットフォーム― インバウンド消費の拡
大 に 向 け た 事 業 者 間 連 携 ―.（2016）http://
activeictjapan.com/pdf/20160414/jimin_ittoku_document1_20160413.pdf[NHK 16] NHK NEWS WEB: 個 人 情 報 管 理「 情報 銀 行 」 年 度 内 に 企 業 向 け 指 針.（2016）http://
www3.nhk.or.jp/news/html/20160916/

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データによる分析と評価

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