言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集 (2023年3月)

地球の歩き方旅行記データセット
大内啓樹 1,4,∗ 進藤裕之 1 若宮翔子 1 松田裕貴 1
井之上直也 2 東山翔平 3,1 中村哲 1 渡辺太郎 1
1 奈良先端科学技術大学院大学 2 北陸先端科学技術大学院大学
3 情報通信研究機構
4 理化学研究所∗ 責任著者：hiroki.ouchi@is.naist.jp{shindo,wakamiya,yukimat,s-nakamura,taro}@is.naist.jp
naoya-i@jaist.ac.jp shohei.higashiyama@nict.go.jp

概要「地球の歩き方旅行記データセット」を構築し，学術研究用に無償提供を開始した．本データセット
は日本語テキストデータであり，4,500 の国内旅行記と 9,500 の海外旅行記から構成され，全体で 3,100万単語を超える規模である．これまでは，研究目的で共同利用可能な旅行記データがほとんどなく，各研究者が自前でデータを用意するしかなかった．本
データセットの提供によって，公平な手法の比較をはじめとするオープンサイエンスの進展および一層の学術研究の発展が期待できる．本稿では，本データセットの学術的意義，特徴，今後の展望を述べる．

1

はじめに人間と「場所」の関係性に注目が集まっている．
コロナ禍において，ある場所の混雑度（人間の集中）や場所間での往来（人間の移動）に関する情報は，政府・地域自治体・個人といった粒度を問わず，行動の促進/抑制の意思決定に極めて重要である．こうした背景から我々は，人間の行動を「場所」という観点から分析するための方法論を探求している．
特に「テキスト」を分析対象データとし，計算機によって，登場人物の行動の舞台背景となる「場所」を読み取り，実世界の地図上に接地することを目指している．その第一歩であり，システムの開発および評価の基盤として，「地球の歩き方旅行記データセット（Arukikata Travelogue Dataset）」 [1] を構築した．本データセットは，学術研究機関が研究目的で使用するために，株式会社地球の歩き方が提供元となり，国立情報学研究所情報学研究データリポ
ジトリ（IDR）より無料配布されている1）．
1） https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/arukikata/

なぜ「テキスト」を用いるのか？ 人間の位置を把握するだけなら，スマートフォンなどのモバイル端末に搭載された GPS 機能を利用することによって可能である．しかし GPS データから，人間と場所の相互関係を把握することは難しい．例えば，その場所における人間の行為，その場所に対する価値付与，その場所から受ける印象や感覚である．こうした情報は，特に地理学や文化人類学において，人間活動のダイナミクスと環境条件を分析するための情報として極めて重要な役割を担う．この種の情報を含む代表的な資源がテキストである．テキストをうまく構造化し，整理することによって，こうした価値ある情報を引き出せる可能性がある．以上の理由から，テキストデータを対象として採用した．
なぜ「旅行記」を用いるのか？ 旅行記を解析対象とする従来研究では，「観光客」や「観光地」，およびそれらの関係という視座から研究の意義を捉え，研究目的を設定することが多い [2, 3, 4]．一方
で我々は，それより一段抽象度の高い視座から意義を捉えている．つまり，「人間」と「場所」という実世界の基礎的な構成要素がどのように関わり合っているのか，その関わりはどのようにテキストに描かれるのかという視座である．そのような内容を含む典型的なテキスト（ジャンル）が「旅行記」である．
同種の内容が，「小説」「新聞記事」「SNS 投稿」に含まれる場合も少なくない．将来的には，より多様なテキストを対象とすることを見据えつつ，その出発点として「旅行記」を題材に設定した．
本データセットの学術的意義 これまでも旅行記は，テキストマイニングの分析対象テキストとして頻繁に用いられてきた．特に観光情報学分野において，旅行記は各場所・施設の評判分析および種々の情報抽出の題材として用いられてきた [5]．しかし― 2920 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表1旅行記の例．

会津若松へ向かう磐越西線の接続を考慮して選んだやまびこ 203 号は E5 系での運転でした。何度も乗っている E2 系よりも座席が広く感じ、快適な移動でした。
・・・
会津若松駅から快速あいづ 4 号に乗車し、郡山へ向かいました。
会津若松は晴れ間がありましたが、山を上るにつれて雲が増えて行き、途中から雨が降り出しました。
天気予報通りでしたが、今回の旅行は暖かい 2 日間で移動時間を除いて雨に降られることがなかったのはラッキーでした。
表 2 旅スケジュールの例．

2.1

1 日目 2021 年 10 月 15 日 (金)05:40 - 05:50 自宅
05:50 - 05:53 最寄駅
・・・
15:33 - 23:59 庄助の宿 瀧の湯

国内・海外旅行記

表 1 は旅行記の実例を示している．一般的に旅行記は，著者（ユーザ）の視点から書かれた一人称視点の文章である．読者は著者の視点を借りて，著者の辿った旅路やその過程で見た景色などを疑似体験

2 日目 2021 年 10 月 16 日 (土)00:00 - 09:25 庄助の宿 瀧の湯
09:25 - 09:32 東山温泉入口（瀧の湯前）バス停
・・・
17:33 - 17:38 最寄駅
17:38 - 17:45 自宅

することができる．旅行記の各記事はある程度まとまった分量であるため，著者の行動の系列，場面展開，共参照関係をはじめとする文間・段落間にまたがる談話的要素も多い．その点は，ツイッターの投稿を代表とする SNS の短い文章とは異なる特徴とながら，それぞれの研究者がウェブ上の旅行記投稿言える．典型的な記述内容として，人間（著者）のサイトなどから独自に取得した旅行記データを用いることが多く2），研究の再現や実験結果の公平な比

1 日の（旅行）行動が描かれており，行動の時系列較分析が困難であった．本旅行記データセットを一他にも，場所や風景の描写，各場所や全旅程につい定条件下での利用機会についてオープン化することての感想をはじめ多彩な内容が含まれるため，種々によって，大須賀ら [6] が指摘するように，大学等の応用へつながる可能性がある．

的な分析にも適したテキストであると言える．そのの研究者が実社会のデータや実用性の高いデータを使用できるだけでなく，使用したデータセットが特2.2

旅スケジュール定可能となることにより，研究の透明性・再現性が表 2 は旅スケの実例を示している．主な構成要

担保され，他の研究との比較も格段に容易となる．

素のひとつは，著者が滞在した「場所」である．例

ひいてはオープンサイエンスを進展させ，研究の知えば，表 2 中の「自宅」「最寄駅」「庄助の宿 瀧の見の蓄積が加速することで，一層の学術研究の発展湯」などが場所に該当する．旅スケの入力は任意でが期待されるため，将来にわたって学術的意義は大あり，本文中に記載のある「場所」が旅スケにも記きいと考えられる．

載されているとは限らない．逆に，旅スケに記載さ2れている「場所」でも本文中には記載がない場合も本データセットの構成と特徴ある．もうひとつの主な構成要素は，著者が各場

本データセットは，2007 年 11 月から 2022 年 2 月までの期間に，株式会社地球の歩き方が運営するサ「05:40 - 05:50」「05:50 - 05:53」などが時間帯にイト3）上の旅行記投稿サービス4）に投稿された情報該当する．時間帯に関する情報は，著者が自由に記に基づいている．具体的には，ユーザが書き記した述できるため，「朝」や「夕刻」といった粗い粒度の「旅行記」とその旅程を記した「旅スケジュール（旅スケ）」から構成される．旅行記として，国内旅行ものもある．以上の情報を踏まえると，人間の 1 日の行動を「場所」に加え「時間」の観点から分析す記に加え，海外旅行記も含まれる．

るためにも本データセットは利用可能である．

2） 一般ユーザの書いたコンテンツである旅行記は，著作権に関わる諸事項をクリアしなければ再配布できないことが主な原因として挙げられる．
3） https://www.arukikata.co.jp/
4） https://tabisuke.arukikata.co.jp/（2022 年 3 月で本サービスは終了している）所に滞在した「時間帯」である．例えば，表 2 中の2.3

データの記述統計

前述したように，本データセットの旅行記は「国内旅行記」と「海外旅行記」に分けられ，さらに「旅― 2921 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表3

本データセットの記述統計．

国内旅行記

海外旅行記

全旅行記

旅スケ付き 旅スケなし

旅スケ付き 旅スケなし

記事数

3,153

1,519

6,419

3,188

14,279

段落数

76,307

16,412

188,908

58,700340,327

文字数

5,878,704

1,541,124

19,273,201

4,870,061

31,563,090

単語数

3,568,354

928,936

10,950,950

2,785,494

18,233,734

固有表現数

304,606

71,598928,487

227,191

1,531,882

地名・施設名数

95,28225,455

268,41771,830460,984

段落数/記事

24.2

10.8

29.4

18.4

23.8

文字数/記事
単語数/記事1864.41131.71014.5611.53002.51706.01527.6873.72210.4
1276.9固有表現数/記事

96.6

47.1

144.6

71.2

107.2

地名・施設名数/記事

30.2

16.7

41.8

22.5

32.2

スケ付き」のものと「旅スケなし」のものに分けられる．日本語自然言語処理オープンソースライブラ
リ GiNZA5）で各記事を解析し，単語分割および固有12000

表現抽出を行なった．解析した全ファイルについての記事数，段落数，文字数，単語数6），固有表現

1000

100数，地名・施設名数7）を表 3 に記載する．「*/記事」
800200は 1 記事あたりの平均値を表す．例えば，「段落数/記事 = 24.2」は 1 記事あたりの段落数が平均で 24.2300600となることを表す．本データセットの特徴として，各記事の平均文字数が 2,000 文字を超え，まとまっ400400た分量であることがわかる．また，概算で 30 個以500上の地名・施設名が各記事に出現していることもわかる．この点から，本データセットには多くの「場200600所」が含まれ，「場所」に関する分析をする上で望ま

0100

200300400500600

しい性質を持つと言える．

2.4

図 1 各都道府県へ言及している国内旅行記記事数の分布．

国内旅行記のカバーする都道府県

図 1 に，各都道府県へ言及している国内旅行記記
事数の分布を示す8）．ひとつの特徴は，すべての都道府県がカバーされている点である．そのため，各都道府県の旅行行動の傾向分析も可能である．これ
5） ja ginza electra バージョン 5.1.2 を使用．詳しくは次のページを参照：https://github.com/megagonlabs/ginza．
6） 単語数は「単語の定義（単語分割基準）」に依存して変わる．本データセットでは GiNZA の単語分割モード C（長単位）を使用して単語分割し，その結果をカウントした．
7） GiNZA で抽出した固有表現の中でも，地名・施設名に該当する LOC，GPE，FAC のいずれかと認識されたものをカウントした．
8） 著者（ユーザ）の自己申告のため，概算として考えた方がいい点に注意．また，記事によっては複数の都道府県へ言及しているため，国内旅行記全記事数 4,672 よりも都道府県への言及記事数の方が多くなる点にも注意．

は，旅行先として「東京」が最も多く選ばれることを必ずしも意味しない．旅行記には，目当ての旅行先に行くまでの過程を含むものも多い．そのため，旅行の出発地点としての「東京」，および，旅行先への中継地点としての「東京」が記述されることも多く，それらを総合した結果として「東京」が最も多い結果となっている．表 4 は，各都道府県に言及している記事数のランキングである．「東京」に関する記事は 1,206 記事で最も多い．一方で，最も少ないのが「福井」の 29 記事である．

― 2922 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 4 都道府県のランキング．各都道府県に言及している記事数と国内旅行記全記事（4,762）における割合を表示．
都道府県名

記事数割合

東京
大阪
沖縄
北海道
神奈川
京都
長野
兵庫
愛知
千葉

1,206492
353
336
313
299
295
242
231
219

25.81%
10.53%
7.56%
7.19%
6.70%
6.40%
6.31%
5.18%
4.94%
4.69%

表 6 既存の旅行記データセット．
Diachronic News and Travel
The SpaceBank Corpus
KNB コーパス

言語記事数

単語数

英語
英語
日本語

23449130,74721,04824,900

Corpus11）[8] は空間情報をタグ付けしたコーパスであり，SemEval-2015 Task 8 [9] でも利用された．表 6には，旅行ブログ「Ride for Climate」のエントリから構築したサブセットの情報を記載している．KNB
コーパス12）[10] は，4 つの分野（「京都観光」「携帯電話」「スポーツ」「グルメ」）の日本語テキストか

表 5 国・地域のランキング．各国・地域に言及している
記事数と海外旅行記全記事（9,607）における割合を表示．

ら構成される．形態素，係り受け，格・省略・照応，固有表現などの言語情報がアノテーションされてい

国・地域名

記事数

割合る．表 6 では，「京都観光」分野のテキストの情報

アメリカ
韓国
フランス
中国
台湾
ドイツ
タイ
イタリア
スペイン
スイス

732
708
697
692
611
577
554548413
411

7.62%
7.37%
7.26%
7.20%
6.36%
6.01%
5.77%
5.70%
4.30%
4.28%

を記載している．これらのデータセットは人手アノテーションを含むため，単純に我々のデータセットと「量」の観点で比較できない．将来的には我々のデータセットにも多彩なアノテーションを施し，より広範な応用へつなげていく予定である．

おわりに

4

「地球の歩き方旅行記データセット」について，学術的意義と特徴を中心に述べてきた．本節ではこれ2.5からの展望を述べる．本データセットの生テキスト

海外旅行記のカバーする国・地域

海外旅行記は，世界 150 以上の国と地域をカバーしている．そのため，各国・地域への旅行行動の傾向分析なども可能である．表 5 は，各国・地域に言及している記事数のランキングである．国内旅行記とは異なり，突出して記事数の多い国・地域はない
点が特徴である．また，上位の国・地域は，日本政府観光局による「日本人旅行者の国別訪問者数9）」と概ね一致する傾向が見られる．

3に有用な情報を付与していく予定である．特に，(1)
場所に関する言語表現の情報と (2) 人間と場所の相互作用に関わる情報が挙げられる．(1) に関しては，地名や施設名などの固有表現だけでなく，「この店」「レストラン」などの一般名詞句も含め，場所に関する言語表現を総合的にカバーする予定である．また実世界との接続を見据え，地図座標や地理データベースとの紐付けも視野に入れている．(2) に関しては，その場所における人間の「行動」「思考」「感関連研究情」に関する情報を付与する予定である．それらの学術目的で利用可能な現代語旅行記データセッ
トは非常に少ない．数少ない例外である現代語旅行記データセットを表 6 に示す．Diachronic News andTravel コーパス10）[7] は，2 つの時代区分（1862-1939と 1998-2017）の 3 つの分野（ニュース，旅行報告，旅行ガイド）の英語テキストを収録している．そのうち，表 6 には「現代（1998-2017）」の「旅行報告」のテキストの情報を記載している．The SpaceBank9） https://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/20220610 4.pdf10） https://github.com/tommasoc80/DNT．

情報を場所の情報と併せて抽出できるようなツールを開発して各種応用につなげる．直接的な応用として，旅行者の移動行動分析，観光地のトレンド分
析，穴場の観光スポットの発掘，旅行計画・推薦への利活用が考えられる．以上のように，多様な展開が考えられる．我々のみならず，幅広い分野の研究者に本データセットを利用していただき，独創的な研究開発を進めていただけたら幸いである．
11） https://alt.qcri.org/semeval2015/task8/index.php?
id=data-and-tools．
12） https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/kuntt/．

― 2923 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP22H03648，JST さきがけ
JPMJPR2039 の助成を受けたものです．また，データセットの構築・提供にあたり，株式会社地球の歩き方の上原康仁氏と国立情報学研究所の大須賀智子氏，大山敬三氏から多大なご協力をいただいたことを深謝します．

参考文献[1] 株 式 会 社 地 球 の 歩 き 方. 地 球 の 歩 き 方 旅 行 記
デ ー タ セ ッ ト, 2022. 国 立 情 報 学 研 究 所 情 報学 研 究 デ ー タ リ ポ ジ ト リ．（デ ー タ セ ッ ト）．
https://doi.org/10.32130/idr.18.1.
[2] Qiang Hao, Rui Cai, Xin-Jing Wang, Jiang-Ming Yang,
Yanwei Pang, and Lei Zhang. Generating Location
Overviews with Images and Tags by Mining UserGenerated Travelogues. In Proceedings of the 17th
ACM International Conference on Multimedia, pp.
801–804. Association for Computing Machinery, 2009.
[3] Qiang Hao, Rui Cai, Changhu Wang, Rong Xiao, JiangMing Yang, Yanwei Pang, and Lei Zhang. Equip Tourists
with Knowledge Mined from Travelogues. In Proceedings of the 19th International Conference on World
Wide Web, pp. 401–410. Association for Computing Ma-chinery, 2010.
[4] Yanwei Pang, Qiang Hao, Yuan Yuan, Tanji Hu, Rui Cai,
and Lei Zhang. Summarizing Tourist Destinations by Mining User-Generated Travelogues and Photos. Computer
Vision and Image Understanding, Vol. 115, No. 3, pp.
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[5] Gary Akehurst. User generated content: the use of blogs
for tourism organisations and tourism consumers. ServiceBusiness, Vol. 3, No. 1, pp. 51–61, 2009.
[6] 大須賀智子, 大山敬三. 情報学研究データリポジト
リ IDR における研究用データセット共同利用の取り組み. 情報処理学会論文誌デジタルプラクティス（DP）, Vol. 2, No. 2, pp. 47–56, apr 2021.
[7] Tommaso Caselli and Rachele Sprugnoli. DNT: un Corpus Diacronico e Multigenere di Testi in Lingua Inglese. In
AIUCD2021 - Book of Abstracts, Quaderni di Umanistica Digitale., 2021.

[8] James Pustejovsky and Zachary Yocum. Capturing Motion in ISO-SpaceBank. In Proceedings of the 9th
Joint ISO-ACL SIGSEM Workshop on Interoperable
Semantic Annotation, pp. 25–34, 2013.

[9] James Pustejovsky, Parisa Kordjamshidi, Marie-FrancineMoens, Aaron Levine, Seth Dworman, and ZacharyYocum. SemEval-2015 Task 8: SpaceEval. In Proceedings of the 9th International Workshop on Semantic
Evaluation (SemEval 2015), pp. 884–894, 2015.

[10] 橋本力, 黒橋禎夫, 河原大輔, 新里圭司, 永田昌明. 構
文・照応・評価情報つきブログコーパスの構築. 自然言語処理, Vol. 18, No. 3, pp. 175–201, 2011.

― 2924 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).