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一般論文

ンできる』点とみなす．本提案システムは，その移動経路にお移動経路における感性コンテキスト

ける感性コンテキストに対応する移動・活動手段の組合せ形成に対応する移動・活動手段の組合せ形

システム －Emotional MaaS－（図１）として実現する．その目成システム －Emotional MaaS－

的は，旅行者が移動状況下においても日常的欲求を満足させる

川島 宏一郎 1,2 林 康弘 2 清木 康 3 三田 哲也 1

地から目的地までの検索者の「日常の意図」と「移動の場面」

ライフスタイルを形成する点にある．本提案システムは，出発に基づく感性コンテキストに対応した移動手段を提示し，その移動経路上における日常的な活動手段（施設・店舗・イベント

本稿は，移動経路における感性コンテキストに対応する移動・活動手段の組合せ形成システムの実現方法を提案する．MaaS は，実空間の移動と情報空間が融合して多様なモビリティを統合・連携する機能を指す．その本質は，旅行者自身が移動に要する労力の負荷軽減に基づいて，移動中の余暇をデザインできる点にあり，これにより，人間は移動に際して，思考を移動以外に振向けることが可能になってくる．
本システムは，旅行者の意図と場面に対応した「感性コンテキスト」を対象として，目的地までの最適な移動手段および，経路上に存在する活動手段を構成する．本システムは，意味的関連性
を動的に計算する意味的連想検索モデルである「意味の数学モデル」を応用したものであり，その計算方法は「日常の意図」と「移動の場面」を合成して表現するための問合せ生成演算子群により生成される「感性コンテキストベクトル」と DB 内の移動手
段および，活動手段における「特徴量ベクトル」の距離計算である．その出力値として，目的地までの最適な移動手段となるモビリティサービス情報および，経路上に存在する最適な活動手段となるアクティビティスポット情報を提示する．

など）を組み合わせて案内する．本稿では，本方式と本方式により構築したシステムの有効性と実現可能性を示す．

図１

Emotional MaaS のビジョン

2.

関連研究

2.1

意味の数学モデル（MMM）

データ間の意味的,感性的な同一性，類似性，関連性は，静的

1.

な関係によって決定されるのではなく，文脈や状況に応じて動はじめに的に変化するものと考え，データ間の意味的，感性的な等価性，近年，社会問題の一つに都市部への人口集中が挙げられ，予類似性，関連性を“状況や文脈”に応じて動的に計算する計量

測では 2050 年までに世界人口の約７割が都市部へ集中し，人モデルが “意味の数学モデル”である[3]．本システムは，これ

口 1,000 万人以上の大都市圏数も増加の一途を辿っていく[1]．

を旅行者の状況や意図に合わせた移動手段を発見するための

この一極集中化により起こりうる課題は，環境汚染，電力・エ計量機構として応用したシステムであり，旅行者の感性コンテ

ネルギー不足，交通渋滞，ウィルス感染拡大，地方の衰退など，

キスト基づく最適化された提案を実現する．

多岐に渡る．これら地球規模の課題を解決する手段として，情2.2報システムや AI システムの利活用が挙げられる．

複数の画像を用いたクエリ画像生成方式

旅行者の意図を表現する画像問合せ生成に向けて, 複数の画

Mobility as a Service（以下，MaaS）[2]は，情報システムや AI

像を効率的に組み合わせる生成方式の研究がある[4]．この方式を活用して，モビリティにおける「実空間」と「情報空間」をは，それぞれの画像が持つ特徴（色・形）に対応して，問合せ

高度に融合させた新たな空間(Cyber-Physical Space)を実現する．

生成演算子により動的に計算される．この方式により，複数のこの融合空間を利用して，多様なモビリティを統合し，旅行者

画像を用いてユーザの想像や意図を表現することが可能とな

がルート検索，手配，決済を一元的に行える効率の良い移動をった．本システムは，旅行者の「日常の意図」と「移動の場面」

提供する．今後，自動運転やマイクロモビリティシェアの登場を合成して表現するための問合せ生成演算子群により感性コに伴い，旅行者自ら運転・操縦したり，駐車スペースを探した

ンテキストベクトルを生成する．

りといった制約から解放され，人間は移動に関する思考を移動

2.3

以外の活動に振向けることが可能になってくる．

人が旅をする動機の感性評定結果を用いた多様性のあるドライブ旅行プラン作成

本システム構成の前提として，MaaS の本質を移動労力の負人を旅行に促すことを対象として，ユーザの旅についての感荷軽減によって生まれる『旅行者自身が移動中の余暇をデザイ

性評定結果を利用しユーザの観光における感性を反映した多様性のある複数のドライブ旅行プランを作成し提示する手法

非会員 JR 東日本研究開発センター フロンティアサービス研究所
kouichirou-kawashima@jreast.co.jp，t-mita@jreast.co.jp
2
正会員 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 yasuhiro.hayashi@keio.jp
3
正会員 慶應義塾大学 環境情報学部 kiyoki@sfc.keio.ac.jp1が提案されている[5]．ここに，人が旅行に行く動機が５要素に

1

日本データベース学会和文論文誌
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分類されており，各観光地が持つ期待要素が紹介されている．

表２

本稿では，活動手段の特徴付けとして，これら動機５要素を活定性情報の特徴付け対応表

人の混雑度
公共交通機関用し感性空間を構成している．

徒歩

非混雑交通 ※１

定時性

+1

提案方式

3.

3.1 特徴量空間生成+0.75

7:00<移動時刻<9:00

一般道路を使用

+0.25

18:00<移動時刻<21:00

独立軌道と一般道路を併用

0

ラッシュ時間帯を除く移動時刻-0.5

徒歩や自転車等の自走

移動動作・操縦に意識が不要〇-1

移動・活動手段における特徴量ベクトルに対応した特徴量空動作・運転操縦 ※２
移動動作・操縦に意識が必要〇

独立軌道を使用※１ Private 空間，Social Distancing が確保されたモビリティサービス
※２ ただし，所要時間（移動時間総計）に対して，当該移動時間の割合を乗算したものを 𝑡𝑡𝑖𝑖 とし，先述①の 𝑣𝑣𝑖𝑖 ( 𝑡𝑡𝑖𝑖 )にて算出する

間（図２）を次の Step１～３の手順で生成する．
Step１：横軸 (𝑓𝑓1 , … , 𝑓𝑓𝑖𝑖 … , 𝑓𝑓𝑗𝑗 … 𝑓𝑓𝑛𝑛 ) に 𝑛𝑛 個の特徴，移動の特徴は

𝑓𝑓1 ~𝑓𝑓𝑗𝑗 ，活動の特徴は𝑓𝑓𝑖𝑖 ~𝑓𝑓𝑛𝑛 （1 < i < j < n を満たす）

Step２：縦軸(𝑂𝑂1 , 𝑂𝑂2 , … , 𝑂𝑂𝑚𝑚 )に𝑚𝑚個の移動手段，または活動手段(b) 定性情報による{人の混雑度，定時性，動作・運転操縦}の

Step３：それぞれの移動手段または活動手段に対応した集合に(c) その他{デスク環境，通信環境，充電設備，運動設備，眺望

ベクトルデータの定義

移動手段の例：徒歩，路線バス，鉄道，タクシー

表２に示される特徴付け対応表に定義する．

活動手段の例：専念できるカフェ，運動できる公園

設備，会話スペース，飲食スペース，荷物スペース}ベクト

基づくメタデータを付与する．

ルデータの定義
表２におけるベクトル成分は，「利用可能」を１，「利用不可」
を０とする．
3.1.2

活動手段の特徴量ベクトルデータ表現

2.3 で先述した関連研究において，2004 年の内閣府政府広報室の調査によると，人が旅行を含む移動に伴い達成される目的として，(1)知識を豊かにしたい，(2)自分自身（心身）を成長
図２
3.1.1

させたい，(3)緊張を緩和したい，(4)楽しいことをしたい，(5)行列データによるメタデータの表現

人間関係を深めたい，といった５つの活動目的因子があること

移動手段の特徴量ベクトルデータ表現が分かった[6]．これらを含めた活動手段における特徴空間の構

移動手段における特徴量空間の構成を表１に示す．

成を表３に示す．

(a) 定量情報が得られる{価格，所要時間，運動消費量}のベク(d) 活動目的因子のベクトルデータの定義

トルデータの定義

それぞれの活動手段に対応するベクトル成分は，Google

任意の区間における対象の移動手段が𝑚𝑚個のとき,

Maps[7]，じゃらん[8]，トリップアドバイザー[9]の情報を参照

実測値ベクトル𝐴𝐴𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = (𝑎𝑎1 , 𝑎𝑎2 , … , 𝑎𝑎𝑚𝑚 )に「満足できる」が１，「やや満足できる」が 0.5，
「無相関」が特徴量ベクトル𝑉𝑉𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = (𝑣𝑣1 , 𝑣𝑣2 , … , 𝑣𝑣𝑚𝑚 )０とする.なお，(c)については 3.1.1 と同定義とする．

このとき，各移動手段における特徴量ベクトル成分 𝑣𝑣𝑖𝑖 は式(1)3.2 感性コンテキストと問合せ生成演算子として定義される．いずれも非線形の正規化とする．これは，

表３

活動手段の特徴量空間構成

任意の区間の相場から特徴量を表現できる．また，閾値を設け次元(Activity)0+1

次元(Activity)0+1

ることで，後述の相関量計算において外れ値の影響を抑える．

知識を豊かにしたい

無相関

満足

デスク環境

無

有

自分自身を成長させたい

無相関

満足

通信環境

無

有

緊張を緩和したい

無相関

満足

充電設備

無

有

楽しいことをしたい

無相関

満足

運動設備

無

有

人間関係を深めたい

無相関

満足

眺望設備

無

有

会話スペース無

有飲食スペース無有

荷物スペース

無有𝑣𝑣𝑖𝑖 (𝑎𝑎𝑖𝑖 ) ≔平均値 𝜇𝜇𝑎𝑎 =𝑎𝑎𝑖𝑖 − 𝜇𝜇𝑎𝑎
𝜎𝜎𝑎𝑎(−1 ≦ 𝑣𝑣𝑖𝑖 ≦ 1)

(1)

𝑚𝑚
𝑚𝑚
1
1
� 𝑎𝑎𝑖𝑖 標準偏差 𝜎𝜎𝑎𝑎 = � � (𝑎𝑎𝑖𝑖 − 𝜇𝜇𝑚𝑚 )2
𝑚𝑚
𝑚𝑚
𝑖𝑖=1
𝑖𝑖=1

表１

-1

0

+1

価格

安い

無相関

高い

所要時間

早い

無相関

遅い

運動消費量

小さい

無相関

大きい

人の混雑度

低い

無相関

高い

定時性

高い

無相関

低い

動作・運転操縦

不要

無相関

必要

次元(Mobility)
…(a)

…(b)

-1

0

+1

デスク環境

利用不可

利用可

通信環境

利用不可

利用可

充電設備

利用不可

利用可

運動設備

利用不可

利用可

眺望設備

利用不可

利用可

会話スペース

利用不可

利用可

飲食スペース

利用不可

利用可

荷物スペース

利用不可

利用可

…(c)

ここでは，本システムにおける問合せの生成方式を示す．人

移動手段の特徴量空間構成

次元(Mobility)…(d)

間が移動を伴う日常を過ごすとき，内発的動機と外発的動機に分けて考えると，前者は『任意の目的を達成したい』といった「日常の意図（Intention）」，後者は『既に置かれた抗えない状況』…(c)といった「移動の場面（Situation）」と置き換えられる．したがって，問合せには，これら２つを合成した「感性コンテキスト

2日本データベース学会和文論文誌
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活動手段を，一つの問合せから部分空間選択（図３）により，ベクトル」を使用する．

それぞれの相関量により算出する[10]．

「日常の意図」は日常活動における欲求別，「移動の場面」は相関量計算は，特徴量の重みをベクトル成分の大きさとして移動における目的別とし，そのまとめを表４に示す．
表４

対応させ，その際ベクトルの向きも考慮して計算するために，

移動時に抱くユーザ感性

日常の意図(Intention)

移動の場面(Situation)

専念・集中したい

通勤・通学

リラックスしたい

帰宅

運動したい

お出かけ(日帰り)

観光したい

旅行(2日以上)

交友したい

その他の移動内積を用いて式(3)として定義される．
移動・活動手段における任意サービス(𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒_𝑖𝑖)において，感性コンテキスト 𝑉𝑉𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 = �𝑣𝑣𝑞𝑞1 , 𝑣𝑣𝑞𝑞2 , … , 𝑣𝑣𝑞𝑞𝑞𝑞 �サービス特徴量 𝑉𝑉𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒_𝑖𝑖 = (𝑣𝑣𝑠𝑠1 , 𝑣𝑣𝑠𝑠2 , … , 𝑣𝑣𝑠𝑠𝑠𝑠 ) とすると，特に意図しない

4.

問合せ例としては，「運動したい通勤・通学」，「リラックスし相関量𝐶𝐶𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒_𝑖𝑖 (𝑉𝑉𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 , 𝑉𝑉𝑠𝑠𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒_𝑖𝑖 ) ≔ ∑𝑛𝑛𝑗𝑗=1 𝑣𝑣𝑞𝑞𝑞𝑞 ・𝑣𝑣𝑠𝑠𝑠𝑠

(3)

実装方法

本システムの実装について示す．出発地は東京駅東北新幹線たい帰宅」，「交友したいお出かけ」，「観光したい旅行」のよう

南乗換改札に固定し，目的地は東京駅からラストワンマイル上に表現される．

の４地点（水天宮，東京タワー，築地本願寺，日本武道館）とこのとき，各ベクトル成分は表１，表３における(a)，(b)，(c)，仮定とした．移動手段は，それぞれの目的地ごとに挙げられる(d)に対応した関連の大きさとする．

移動方法とその移動経路を設定する．図４において東京駅→水

ここで各ベクトル成分について，

天宮の移動手段を例示する．

日常の意図 (𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼) 𝐼𝐼 = (𝑖𝑖1 , 𝑖𝑖2 , … , 𝑖𝑖𝑛𝑛 )移動の場面 (𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆) 𝑆𝑆 = (𝑠𝑠1 , 𝑠𝑠2 , … , 𝑠𝑠𝑛𝑛 )八重洲口から無料循環バスとすると，問合せ生成演算子群は式(2)として定義される．
𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 = 𝐹𝐹(𝑆𝑆, 𝐼𝐼) 𝑂𝑂𝑂𝑂 𝐹𝐹(𝐼𝐼, 𝑆𝑆) = (𝑞𝑞1 , 𝑞𝑞2 , … , 𝑞𝑞𝑛𝑛 )(2)

大手町から半蔵門線

𝐹𝐹(𝐴𝐴, 𝐵𝐵)，𝐴𝐴 = (𝑎𝑎1 , 𝑎𝑎2 , … , 𝑎𝑎𝑛𝑛 )，𝐵𝐵 = (𝑏𝑏1 , 𝑏𝑏2 , … , 𝑏𝑏𝑛𝑛 )このとき，

𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑎𝑎𝑘𝑘 ∙ 𝑏𝑏𝑘𝑘 ≧ 0 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑞𝑞𝑘𝑘 = max {|𝑎𝑎𝑘𝑘 |, |𝑏𝑏𝑘𝑘 |}0≤k≤1

𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑎𝑎𝑘𝑘 ∙ 𝑏𝑏𝑘𝑘 < 0 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑞𝑞𝑘𝑘 = 𝑎𝑎𝑘𝑘

GOAL
水天宮

START
東京駅

合成された感性コンテキストベクトルは，「日常の意図」また

は「移動の場面」における特徴量が最大化される．ただし，表自転車シェアリング

１，表３における(a)，(b)において，符号が逆の場合， 𝑎𝑎𝑘𝑘 は旅行

丸の内線→半蔵門線

者における状況によって優先される𝑖𝑖𝑘𝑘 または𝑠𝑠𝑘𝑘 から動的に選択

徒歩

八重洲口からタクシー

される．

図４

3.3 距離計算

4.1 システム構成

3.1 でデータベース内に格納された移動・活動手段における本システムの構成は図５に示される．本システムは，サーバ「特徴量ベクトル」と 3.2 で生成された「感性コンテキストベ＆クライアントモデルを採用している．

クトル」の距離計算から類似度計量を行う．このとき，移動・

𝑞𝑞1

移動の空間
（Mobility Space）
類似度の高い移動手段

類似度の高い
活動手段

図５

𝑞𝑞𝑛𝑛

活動の空間
（Activity Space)

𝑞𝑞2

図３

東京駅→水天宮の移動手段●出発地(固定)●目的地●時間検索モード
・現在時刻出発・出発時刻指定・到着時刻指定

感性コンテキストベクトル

移動・活動手段の部分空間選択

図６3

本システムの構成図●日常の意図(Intention)●異動の場面(Situation)●IntentionとSituationの優先モード

ユーザからの入力情報

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4.2 データ構造
本システムに入力されるユーザからの入力情報は図６に示される．
4.3 本システムの処理手順
本システムは，次の手順に従い処理を行う．
Step１：ユーザから入力情報を取得
Step２：入力情報から問合せ生成
Step３：入力情報（余剰時間），営業時間，天候情報に基づき，

図８

移動手段の候補をフィルタリング

本方式における計算方法は，次のように定義される．なお，

Step４：式(3)の距離計算を行い移動手段となる「モビリティサ

この計算上では，すべて平面直角座標系として扱う．

ービス」を決定

経路中始点座標 𝑆𝑆 = (l𝑛𝑛𝑛𝑛1 , l𝑎𝑎𝑎𝑎1 )Step５：Step４の出力値における移動経路および営業時間情報

経路中終点座標 𝐺𝐺 = (l𝑛𝑛𝑛𝑛2 , l𝑎𝑎𝑎𝑎2 ) とする．

に基づき，活動手段の候補をフィルタリング

このとき，「日常の意図（Intention）」の入力によって与える幅

Step６：式(3)の距離計算を行い活動手段となる「アクティビテ

R[m]を可変とする．

ィスポット」上位１～５位までを出力

𝑅𝑅[𝑚𝑚] = {専念・集中したい：320，リラックスしたい：240，

Step７：Step４・６における移動・活動手段を組み合わせた提案

運動したい：400，観光したい：320，交友したい：320}

情報として出力

東京駅地点における緯度経度1°辺りの距離が90.4219�㎞�な各フィルタリング処理部における目的を示す．Step３の移動ので，𝑟𝑟 =

手段の絞込みは，ユーザにとって非現実的な結果を返すことをR

90421.9

𝑆𝑆2 = [l𝑛𝑛𝑛𝑛1 − 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 − 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)，l𝑎𝑎𝑎𝑎1 − 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 + 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)]

転車シェアリングを除外），また後の計算処理を軽減する．同様

𝐺𝐺1 = [l𝑛𝑛𝑛𝑛2 + 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 + 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)，l𝑎𝑎𝑎𝑎2 + 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 − 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)]に Step５のアクティビティスポットは，立ち寄りやすい地域に

𝐺𝐺2 = [l𝑛𝑛𝑛𝑛2 + 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 − 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)，l𝑎𝑎𝑎𝑎2 + 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 + 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)]

限定するため Step４で決定した「モビリティサービス」の移動

このとき，なす角：𝜃𝜃 = 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡−1 �

経路上に絞り込む必要がある．出発地から目的地までの現実の移動経路は，その移動経路の中継地を繋いだ直線の連続として点[𝑆𝑆1 , 𝑆𝑆2 , 𝐺𝐺1 , 𝐺𝐺2 ]とする長方形において，任意の施設地点を 𝐹𝐹 =れる．この長方形を立寄り可能エリアとする．ここでアクティ(l𝑛𝑛𝑛𝑛𝑓𝑓 , l𝑎𝑎𝑎𝑎𝑓𝑓 )としたとき，𝐹𝐹とで作る辺を(𝑙𝑙1 … 𝑙𝑙4 )とする．このとビティスポット情報 DB と緯度経度データを突合し，立寄り可き， 図９において偏角𝜃𝜃𝑖𝑖 とすると， 回転数𝑤𝑤𝑤𝑤は式(4)として能エリア内のアクティビティスポットを抽出する．この方式を定義される．

Rectangle Mobility Scope Model（図７）と表す．なお，「乗車型のモビリティサービス（電車やバス）」の場合，移動経路上で立ち寄ることは不可能なため，交通結節点のみ本方式を適用する．

𝑤𝑤𝑤𝑤 ≔

1

2𝜋𝜋

自動車

立寄り可能な施設スポット

立寄り不可な施設スポット（=途中下車しない）

バス

電車

𝑆𝑆2

𝑆𝑆1

𝑆𝑆2

タクシー

図７

∑3𝑖𝑖=0 𝜃𝜃𝑖𝑖

(4)

𝑆𝑆1

自走型のモビリティ

乗車型のモビリティ

l𝑎𝑎𝑎𝑎2 −l𝑎𝑎𝑎𝑎1�と表される．
l𝑛𝑛𝑛𝑛2 −l𝑛𝑛𝑛𝑛1

次に各アクティビティスポットの立寄り可否を判定する．頂表される．この直線に一定幅を与えると連続した長方形が得ら自転車と変換したとき，図８における各頂点の座標は，

𝑆𝑆1 = [l𝑛𝑛𝑛𝑛1 − 𝑟𝑟(𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝜃𝜃 + 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠)，l𝑎𝑎𝑎𝑎1 − 𝑟𝑟(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝜃𝜃 − 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐)]

防ぐこと（例：営業時間外の公共交通や，雨天時に適さない自徒歩立寄り可能エリアの頂点座標確立

移動経路から立寄り可能エリアを限定（Rectangle Mobility Scope Model）

図９

𝑙𝑙2

𝑙𝑙1

θ1

𝑙𝑙1
𝑙𝑙2

θ1

θ4 F
θ2

θ4
θ2

F

θ3

𝑙𝑙3

𝐺𝐺2

𝑙𝑙4

𝐺𝐺1

𝐺𝐺2

𝑙𝑙4
θ3

𝑙𝑙3

𝐺𝐺1

各施設スポットの立寄り可否判定

立寄り可能判定（上），立寄り範囲外判定（下）4日本データベース学会和文論文誌
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一般論文������⃗1 ×
ただし，偏角𝜃𝜃𝑖𝑖 の向きについて，それぞれの外積𝐶𝐶1 = F𝑆𝑆������⃗�������⃗2 × �������⃗�������⃗1 × �������⃗�������⃗2 × �������⃗F𝑆𝑆2 ，𝐶𝐶2 = 𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐺𝐺1 ，𝐶𝐶3 = 𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐹𝐹2 ，𝐶𝐶4 = 𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝑆𝑆1 が 負 の場合，逆回転として符号を扱う．

したがって，立寄り可能エリアの判定は以下に示される．
|𝑤𝑤𝑤𝑤| > 0 のとき，立寄り可能エリア内判定 … 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡|𝑤𝑤𝑤𝑤| = 0 のとき，立寄り可能エリア外判定 … 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓

4.4 使用言語・ライブラリなど

使 用 言 語 と し て は ， JavaScript ， jQuery ， Python3.8.2 ，PostgreSQL12.2， 表示部に HTML， CSS， また Python のライブラリとして，flask， psycopg2， numpy，pandas，matplotlib，
scipy，googletrans， json， Web API に OpenWeatherMap（特定地点における天気情報）[11]，JapanHoliday（内閣府が公表してい る 国 民 の 祝 日 な ど ） [12] ， 地 図 描 写 に は Google Maps
Platform[13]を利用した．
4.5 入力・出力データ

Emotional MaaS 出力画面

図 11

入力値は，
「日常の意図」，「移動の場面」，「制限時間」
，
「目

評価実験

5.

的地」とし命令を発行する．
「日常の意図」と「移動の場面」
は，リストから選択する．また「制限時間」は，到着時刻指

本節では，本方式および，本システムにおける有効性検証を定の場合，これに間に合う移動手段に絞り込む．「目的地」目的とした３つの評価実験の結果と考察を示す．

は地図上から選択する．

5.1 問合せに対する類似度計量結果の妥当性

出力値は，目的地までの最適なモビリティサービスにお「意図」と「場面」の組合せから生成される問合せに対して，

ける移動経路を地図と文字情報で返す．また，移動経路上に本システムが現実的に適合する移動手段，移動経路上の活動手存在するおすすめアクティビティスポットは式(3)の算出

段について応答する数の割合（網羅率）を事前に調べることに値に対応したランキング形式で地図と文字情報で返される．

より，データベース内のデータ偏りの有無を確認した．この確これらを実装した入力画面は図 10 と出力画面は図 11 に認により後述の 5.2 および，5.3 の評価を行いやすくなる．網羅示される．

率は式(5)として定義される．

網羅率 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶) ≔

適合数

(5)

𝑞𝑞

q: 表現可能な問合せ数（本システムは 29 通り）

目的地ごとの妥当率は表５にまとめられる．例えば，目的地
が水天宮の場合，移動手段は 1.0 となっており，これは 「意図」と「場面」の組合せによって表現される全問合せに対する類似度計量結果が全て妥当であったことを表す．アクティビティスポット３位は 0.931 となっており， 類似度計量結果に一部妥当でない結果が含まれたことを表す．検証の結果，全体として１に近い妥当率となっており，データの偏りが少ないことが示され，5.2 および，5.3 の検証が実施可能と判定した．
表５
目的地

水天宮

データ空間の網羅率

東京タワー

築地本願寺

日本武道館

平均

Mobility

1.000

0.966

0.966

1.000

0.983

Activity1st

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

Activity2st

1.000

1.000

1.000

0.966

0.991

Activity3st

0.931

1.000

0.966

1.000

0.974

Activity4st

0.931

0.966

0.931

0.966

0.948

Activity5st

0.897

0.759

1.000

0.828

0.871

Activity Total

0.952

0.945

0.979

0.952

0.957

5

日本データベース学会和文論文誌
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5.4 考察5.2 「日常の意図」・「移動の場面」の一般的表現度本システムは，旅行者の感性コンテキストに対応した問合せ

5.1 の類似度計量結果における妥当率の結果では，データ空を生成する．生成される問合せが，旅行者の本来表現したい感間の分布として偏りが少ないことが示唆された．特に移動手段

性にどの程度対応できているのかについて，アンケート調査をについて，意図と場面のコンテキストが反映されており，今後実施した．本調査では，「日常の意図」の条件，「移動の場面」

モビリティサービスの種類が増えれば，さらに妥当性が向上すの状況を項目（表６)として設け，各ベクトル成分について表１,ると考える．一方，アクティビティスポットについて，ランキ

表３における(a)，(b)，(c)，(d)の一般的表現度を測定した．標本

ング下位の一部に関連度の低いカテゴリが見られた．これは，数 34 におけるそれぞれの平均値は，図 12 および，図 13 に示

Rectangle Mobility Scope Model において絞り込む際，アクティされる．「日常の意図」の条件項目については４段階評定尺度

ビティスポットが少ない移動経路によっては，感性コンテキス{そう思う，ややそう思う，やや思わない，思わない}にて，「移トと類似性の高いデータが棄却され枯渇することで発生する動の場面」の状況項目については４段階評定尺度{当てはまる，と考えられる．対策としては，アクティビティスポットデータ

やや当てはまる，やや当てはまらない，当てはまらない}にて回量を増やすこと，相関量に閾値を設けることで改善が見込まれ

答を得た．

る．
表６

「日常の意図」の条件項目(左)5.2 の問合せに期待する条件・状況の対応度の結果について，「移動の場面」の状況項目(右)一般的表現度から旅行者の感性が，問合せとして，どれほど表「日常の意図」動機項目
移動費用を安くしたい
移動時間を短くしたい
運動したい
人込みを避けたい
定時に到着したい
運転操縦したいデスクが欲しい
Wi-Fiが欲しい
充電設備が欲しい運動設備が欲しい

現できているかを示した．特に差分が見られる項目については，「移動の場面」の状況項目

眺望できる環境が欲しい
会話できる環境が欲しい
飲食できる環境が欲しい
荷物スペースが欲しい
知識を豊かにしたい
心身を成長させたい
緊張を緩和したい
楽しいことをしたい
人間関係を深めたい

移動費用が安い
移動時間が短い
運動消費量が高い
人の混雑度が高い
定時性が高い運転操縦する
デスクがある

Wi-Fiがある
充電設備がある
運動設備がある眺望できる環境がある
会話できる環境がある
飲食できる環境がある
荷物スペースがある

距離計算において有効な次元・軸と考えられる．また，一般的表現度を「日常の意図」と「移動の場面」のベクトルデータに適用することで，より客観性の高い問合せ生成に寄与する．
5.3 の出力される移動手段・アクティビティスポットの満足度の結果について，両者ともに一定評価が得られた．この結果から，問合せ生成演算子群を含む一連の距離計算方法の有効性

5.3 出力値（移動手段・活動手段）に対する満足度が示された．また，ヒアリングから被験者意見を得られた．好本システムの類似度計量結果に対するユーザ満足度を評定

意的な意見として「知らない移動手段や観光地が提案されて面し，式(2)，(3)における計算方法の妥当性を検証した．ユーザ

白い」，「外出が楽しくなる」，「旅行先など知らない地域で活用

被験者４人に対し，１人３回ずつ「日常の意図」と「移動の場したい」といった声が挙げられた．一方，気になる点として，面」を想定して本システムを実行し，問合せに対する出力値の移動手段に関する事柄は「60 代なので自転車は厳しい」，「専念・満足度を評定いただいた．評定項目は表７に示される．本実験

集中したいときは遠回りでもよいので，まとまった移動時間がにおいて入力された問合せ，出力された移動手段名称・アクテ欲しい」といった声が挙げられ，今後は属性や趣向を反映させィビティスポットカテゴリ１～５位は表８に示される．この評るパーソナライズ性が求められる．また，活動手段に関して「出定結果は図 14，図 15，図 16 に示される．

先の待合せ前では，必ず目的地付近で活動したい」，
「余裕時間
表７

類似度計量結果における満足度の評定項目

評定対象
おススメのモビリティサービスの結果
問合せとカテゴリ
評
満足
一致
定
やや満足
やや一致
項
やや不満
やや不一致
目
不満
不一致

によって活動の仕方が変わってくる」といった声が挙げられ，心理的に安心できるようフィルタリングや方式の改良が求め移動経路と場所
立寄りやすいやや立寄りやすいやや立寄りにくい
立寄りにくいられる．また，テキストなどの表示部について「写真やレビュ
ー情報を併せて，お店の雰囲気やどのような活動ができるのか知りたい」といった情報の充実化が望まれた．

表８ 実験における問合せ組合せとその類似度計量結果
被験者A 30代 男性
1
2
3

被験者B 30代 女性
5
6

被験者C 60代 女性
8
9

被験者D 60代 男性
10
11
12

問合せの組合せ
日常の意図
移動の場面

観光したい

リラックスしたい 専念・集中したい

交友したい

運動したい

専念・集中したい

観光したい

運動したい

リラックスしたい

交友したい

運動したい

お出かけ

通勤・通学

帰宅

帰宅

お出かけ

通勤・通学

旅行

お出かけ

帰宅

帰宅

通勤・通学

お出かけ

東京駅からの目的地

東京タワー

築地本願寺

水天宮

築地本願寺

武道館

水天宮

水天宮

武道館

水天宮

東京タワー

水天宮

東京タワー

モビリティサービス 結果
アクティビティスポット結果1位
アクティビティスポット結果2位
アクティビティスポット結果3位
アクティビティスポット結果4位
アクティビティスポット結果5位

シェアサイクル

タクシー

タクシー

路線バス

徒歩

地下鉄

タクシー

シェアサイクル シェアサイクル

公園

カフェ

カフェ

カフェ

公園

カフェ

観光名所

公園

マッサージ店

カフェ

シェアオフィス

観光名所

観光名所

マッサージ店

カフェ

カフェ

商店街・モール

カフェ

観光名所

公園

観光名所

カフェ

カフェ

観光名所

4

7

シェアサイクル シェアサイクル 無料循環バス

観光したい

公園

図書館

カフェ

観光名所

カフェ

カフェ

公園

ジム

観光名所

カフェ

公園

観光名所

観光名所

シェアオフィス

カフェ

カフェ

観光名所

図書館

カフェ

ジム

観光名所

観光名所

ジム

観光名所

観光名所

ジム

カフェ

カフェ

ジム

カフェ

観光名所

ジム

マッサージ店

カフェ

シェアオフィス

公園

6

日本データベース学会和文論文誌
Vol. 20-J, Article No. 3, 2022 年 3 月

一般論文

図 14 移動手段の満足度

図 12 「日常の意図」の一般的表現度

図 15 問合せとアクティビティ
スポットの一致度

図 16 アクティビティスポットへの図 13 「移動の場面」の一般的表現度

7

立寄りやすさ日本データベース学会和文論文誌
Vol. 20-J, Article No. 3, 2022 年 3 月

一般論文

6.

まとめ

参考文献
[1] ニッセイアセットマネジメント，「2050 年 世界人口の 7割が都市住民へ」，2018 年５月 24 日マーケットレポート．

本提案システムは，旅行者の感性コンテキストに対応して，
乗換案内アプリなどでは知りえなかった公共交通枠を超えた[2]

マルチモーダルな「移動手段」，および移動経路上の「活動手段」の組合せ形成を実現するシステムである．この組合せ形成は，“Mobility as a Service (MaaS) constitutes the integration ofvarious forms of transport services into a single mobility service
accessible on demand,”MaaS Alliance White Paper, MaaS
Alliance, 2017.

[3] Yasushi Kiyoki，Takashi Kitagawa，Takanari Hayama:“A meta-database system for semantic image search by a mathe
matical model of meaning，''ACM SIGMOD Record，Vol.
23 Issue4，December 1994．

「日常」と「移動」を時間的・空間的・意味的に結合し，「移動⇔日常」のシームレス化による人間が本来成し遂げたい目的達成に向けた知的活動に寄与できることが考えられる．

[4] Y. Hayashi，Y. Kiyoki, and X. Chen，“A Combined Image-Query Creation Method for Expressing User’s Intentions
with Shape and Color Features in Multiple Digital Images.” Frontiers in Artificial Intelligence and Applications．Vo
l. 225．IOS Press, 2011．258–277．Web．

2.1 で先述した意味的計量の応用例として，旅行者の感性コ
ンテキストから東京駅構内における類似性の高いサービスを提案する研究[14]，感性に基づくキーワードを用いて旅行行程
における観光スポットを提案する研究[15]がある．本提案シス[5] 津谷 篤，“人が旅をする動機の感性評定結果を用いた多様性のあるドライブ旅行プラン作成”，2011 年 10 巻 3
号 pp433-443．

テムは，これら生活サービスと運輸サービスを融合させた新しいライフスタイルを拓く役割を担うシステムとして位置づけ[6] 内閣府政府広報室：自由時間と観光，月刊世論調査，平成16 年 11 月号，pp3-84．

られる．
今後の展望として，対象エリアはラストワンマイルから拡張[7] Google Maps, https://www.google.co.jp/maps/.

し，広範囲な自由移動に対応し，経路検索と組み合わせて多様[8] じゃらん観光ガイド, https://www.jalan.net/travel/.

なモビリティサービスと移動経路について，旅行者が合理的に[9] トリップアドバイザー, https://www.tripadvisor.jp/.

選択できることを目指す．また，活動手段の提案はアクティビ[10] S. Kurabayashi, N. Ishibashi and Y. Kiyoki, "A Multidata
base System Architecture for Integrating Heterogeneous D
atabases with Meta-Level Active Rule Primitives", Proceed
ings of the 20th IASTED International Conference on Ap
plied Informatics, pp478-387, 2002.

ティスポットに限らず，イベント情報（例：献血，ゴミ拾い，
路上音楽ライブなど）も含めることで SDGs に貢献するとともに，様々な課題を繋ぐプラットフォームとして構築していく．

[11] OpenWeatherMap, https://openweathermap.org/.

持続可能なモビリティ，それらを使いこなす人類，『日常のち[12] JapanHoliday, https://github.com/suzuki-shunsuke/japanese-holiday-api.

ょっとした欲求を移動の場面でも実現できる』，それらを対象とした新しい移動空間の構築を目指して，本システムをさらに[13] Google Maps Platform, https://cloud.google.com/maps-platform/.

発展させていく．

[14] 横山 元紀,清木 康,三田 哲也,“ユーザコンテキストと鉄
道・駅利用サービスの相関量計算による駅案内自動生成システム”,交通運輸情報プロジェクトレビュー No.25 p.
30-37,2016

謝 辞本研究を進めるにあたり，慶應義塾大学 JR 東日本寄附講座[15] 山田 厚子,林 康弘,清木 康,三田 哲也,“「感性」に基づく
訪日外国人向け最適経路軽量および short trip 可視化シス
テム”,交通運輸情報プロジェクトレビュー No.27 p.32-3
7,2018「交通運輸情報プロジェクト」委員ならびに，清木研究室，厳研究室，増井研究室，JR 東日本研究開発センター フロンティ
アサービス研究所の皆さまにはディスカッションなどを通じ，多大なご支援を頂きました．心から感謝申し上げます．

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