2019 年度情報処理学会関西支部 支部大会

D-03

観光地コンテキストの変化を考慮した理由付き訪問スポット推薦
Reasonable sightseeing spot recommendation considering change of tourist destination context
磯田祥吾 †

Isoda Shogo1.

日高真人 †

Hidaka Masato

松田裕貴 †‡

Matsuda Yuki

はじめに諏訪博彦 †‡Suwa Hirohiko

安本慶一 †‡

Yasumoto Keichi

次の観光スポットの満足度と，次以降の観光スポット

近年，観光産業の需要が高まってきており，個人の 1の期待満足度を考えた場合，この二つにトレードオフ関回あたりの旅行費用も増加傾向にある [1]．それに伴っ係が発生する可能性がある．先に示した通り，次の観光て，個人に最適化された訪問スポット推薦の研究が盛ん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に行われている．しかし実際に観光してみると，想定外択することにより，観光全体の満足度が低くなる可能性の事象が発生するケースが多い．想定外の事象とは，突がある．次のスポットの満足度を優先するか，観光全体発的な豪雨や混雑，イベント，臨時休業などを指す．この満足度を優先するかは観光客の嗜好や状況により異なのような事象により観光に満足できていない観光客もいるため，一つの解として選択することができない．そのる．本稿において，このような観光地の状況，環境などため，観光客にその選択を委ねるための仕組みが必要での総体を観光地コンテキストと定義する．観光地コンテある．

キストは，訪問スポットの位置，営業時間，価格，特徴また複数の訪問スポットを同時に推薦するため，観光など基本的には変化しない静的観光地コンテキストと，客が直感的に訪問スポットを，選択しやすい提示方法が天候，混雑度，イベント，臨時休業などの動的観光地コ必要である．観光客に選択を委ねるため，システムはなンテキストとの 2 つに大別される [2]．

ぜその訪問スポットを推薦したかを観光客が認知するこ

既存システムの多くは，静的観光地コンテキストに基とで，観光客は複数の観光スポットの中から，次の訪問づいて推薦している．そのため，観光前に調べても，観スポットを選択しやすい．そのため観光客に，推薦理由光中に調べても推薦結果は変化しない．しかしながら，を理解しやすい形で提示する必要がある．

観光地の状況は動的に変化する．例えば，訪問したスポッ本研究では，動的観光地コンテキストと期待満足度をトが臨時休業で観光できなければ満足度は得られない．

考慮に入れ，観光客に選択権を委ねる形で複数の訪問ス

また，同じ観光スポットであっても，天気の良し悪し，ポットを同時に推薦することで，次のスポットでの満足混雑の程度，ライトアップなどのイベントの有無により，度と次以降に訪れる可能性があるスポットでの満足度の満足度は変化する．そのため，各観光スポットの動的観トレードオフを考慮可能な推薦手法を構築することを目

光地コンテキストをリアルタイムに収集または予測し，的とする．システムの実現には，以下の課題を解決する

その結果を考慮に入れた推薦が求められている．

必要がある．

また，既存のシステムの多くは，次に行く観光スポッ
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にある場合，1. 訪問スポットの動的観光地コンテキストの変化の考慮

移動に時間がかかるため，そのスポット以降の観光が制

2. 次以降の訪問スポットで期待できる満足度の考慮限される（訪問できるスポット数が減るなど）ことが考3. 観光客に複数の訪問スポットを推薦する際，推薦えられる．そのため，観光全体の満足度が低下すること

理由の説明が考えられる．満足度が高いスポット一つを訪問するよ

課題（1）の解決に向けて，次の訪問スポットを訪れりも，半分の満足度しか得られないスポットを 3 つ以上る時刻の動的コンテキストを考慮に入れる必要がある．

訪問する方が観光全体の満足度は高くなることもある．

その上で，次以降に訪れる可能性がある訪問スポットにそのため，次に訪問する観光スポットだけでなく，次以ついても，訪問予定時刻を想定して，その時刻における降に訪問可能な観光スポットの期待満足度も考慮した推訪問スポットの動的コンテキストを考慮に入れる必要が薦が求められる．

ある．

†‡

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP） ，RIKEN, Center for Advanced Intelligence Project(AIP)

課題（2）の解決に向けて，次の訪問スポットを提示する際に，それ以降の訪問スポットの動的観光地コンテキストの変化を含める必要がある．また次の訪問スポットを訪れた時に，それ以降の訪問スポットがない，あるスポットCを訪れた時に今後訪れることができるスポット

今後訪れることができるスポット
現在地

スポットC
訪問に決定

←既←

観光地コンテキスト

スポットA

スポットB

スポットC

85点

60点

70点

スポットD

スポットE

スポットF

72点

60点

80点

スポットAかなあ
でも今後を考えればスポットB,Cかな

スポットFかなあ
でも今後を考えればスポットEかな←

59点←

今後の期待満足度

55点

観光地コンテキスト

スポット３つ提示スポット３つ提示

次のスポットの満足度

85点

スポットE
訪問に決定

75点

45点

75点

図 1: 提案システムの概要
いは選択肢が少ないといったことが起こらないように，それ以降に期待できる訪問スポットの満足度を考慮に入れる必要がある．

2.1

観光スポットの推薦

一般的な推薦システムは，協調フィルタリングを利用した推薦と内容ベースフィルタリングを利用した推薦の課題（3）の解決に向けて，観光地の現在の状況に合2 つの手法に分類される．協調フィルタリングとは，多わせて，観光地コンテキストを考慮した訪問スポットのくのユーザの嗜好情報を過去の行動という形で記録し，推薦理由を，観光客が理解しやすいように説明提示を行そのユーザと嗜好の類似度が高い他ユーザの嗜好情報をう．説明提示を行うことにより，観光客は自身の意思お用いてユーザの嗜好を推測する手法である [3]. また内容よび気分で訪問スポットを決めることができる．このこ

ベースフィルタリングとは，アイテムの内容とユーザのとを，ユーザインタフェースを工夫することで解決する．

嗜好情報を比較し，その関連度に基づいてフィルタリン

上記 3 課題を解決することにより，観光客が直近の訪グを行う手法である [3]．近年では，協調フィルタリング

問スポットで得られる満足度とその後に訪れる可能性がと内容ベースフィルタリングを合わせたハイブリッド手あるスポットで得られる満足度のトレードオフを考慮し法が主流である [4]．ハイブリッド法には，両方の推薦結ながら最良の次訪問スポットの選択を支援するシステム

果を提示するあるいは，何らかの基準に基づいて推薦手を構築する．本システムの概要を図 1 に示す．

法を切り替えるなど多様な手法がある．

以降の章構成は以下の通りである．2 章では，提案手法に関連した既存研究および既存研究の課題について述べる．3 章では，提案システムの実現に向けた問題設定およびシステムが満たすべき要件を示す．4 章では，提案アルゴリズムについて述べる．最後に，5 章で本論文のまとめを述べる．

2.

関連研究

提案システムでは，収集した観光情報からユーザのプロファイルや観光地の混雑度・天気情報などの観光地コンテキストに応じて推薦すべき訪問スポットを複数提示する．以下では，提案システム実現のために必要な，静的情報を考慮に入れた推薦，観光客の疲労度やコストに着目した訪問スポット推薦，動的情報を考慮に入れた推薦の各手法についての既存研究について述べる．

2.2

ユーザの嗜好を考慮に入れた推薦

Kwan Hui ら [5] は，オリエンテーリング問題（各観光スポットには特定のスコアがあり，観光許容時間内にできるだけ多くの観光スポットを訪れ、収集された合計スコアを最大にする最短経路問題）に基づいてツアー推薦問題をモデル化し，個人に最適化されたツアーを推薦するための PersTour アルゴリズム [6] を提案した．PersTour アルゴリズムは，訪問するのに適した PoI（Point of Interest）と各 POI の平均滞在時間を推薦する
ために，POI の人気とユーザーの嗜好の両方を考慮する．
さらに，ジオタグ付きの写真を使用して実際の旅程を自動的に検出し，POI の人気とユーザーの関心を判断し，それを PersTour アルゴリズムに実装する．10 都市にわたる Flickr データセットを使用して、ツアーの人気度，関心度，精度，再現率などから，さまざまな協調フィル

タリングおよび欲張りベースラインに対する PersTour

アプリを通じて収集されたクラウドソースの GPS およアルゴリズムの有効性を評価した．

び慣性センサのデータに依存している．システムの目新丸山ら [7] は，観光のためのパーソナルナビゲーショ

しさは，過去のデータおよびコンテキスト情報に基づいンシステム “P-Tour” を提案した．P-Tour は，ユーザてクエリを効果的に処理するために DIOA ベースの構成が出発地と出発時刻，帰着地と帰着時刻，複数の観光候モデルを利用することからの路線推薦である．インドの補地と各地への立ち寄り希望度と時間制約（到着時間帯州都で 28 の異なるバス路線で 2 年間の実地試験を行ったや滞在時間など）を設定すると，制限時間内で巡回可能

結果，快適さに対する通勤者の優先順位のさまざまな組

かつ最も満足度が高くなるような巡回経路（いくつかのみ合わせについて，ComfRide の推奨路線は Google ナ

観光地を含む）と各観光地への到着・出発予定時刻を含ビゲーションベースの推奨路線よりも平均 30 ％優れてむスケジュールを算出しユーザに提示する機能を提供すいた．

る機能をもつ．遺伝的アルゴリズムを用いて準最適なス

また，Jevinger ら [11] は，交通渋滞の間に起こる新しケジュールを高速に算出するアルゴリズムを用いて実装

い状況に適応する個人化された情報を提供することがでした．

きる旅行プランナーと代替ルートのための提案した．コ

Prarthana ら [8] は，オリエンテーリング問題の実例

ンテキスト情報がどのように，またどのような状況で有としてツアー推薦問題をモデル化し，個人に最適化され用であるかについての高度な分析が含まれている．また，たツアーを推薦するための２つのアルゴリズムを提案しさまざまな種類のコンテキスト情報の可能性と潜在的なた．写真投稿頻度の多いユーザーの嗜好と POI の人気のリスクについても説明した．コンテキストをアプリケー両方を用いて，適切な POI を推薦する．ジオタグ付き写ションの周囲の状態とした．想定できない事象の発生時

真を使用してユーザーの嗜好を取得し，ユーザの関心とに実行する必要がある情報と作業に対処することで，状POI の人気を自動的に導き出してアルゴリズムをトレー況に応じた旅行プランナーの分析と開発を支援した．こニングしている．またユーザ写真投稿頻度データセット

れにより，提供される旅行支援をより個別に最適化するから学習されたユーザの嗜好に最適化された旅程を推薦ことができ，公共交通機関の混雑のリアルタイムの影響することによって，各ユーザの目標とされた個人最適化を考慮に入れて，代替ルートに対する個人に最適化されレベルを改善している．8 都市の Flickr データセットをたルート提案を含めることができた．

使用して，ツアーの人気度，ユーザ関心度などに関して2.5アルゴリズムを評価している．

関連研究の課題および本研究の目的

既存手法では，過去に収集した観光客の移動履歴等のユーザの疲労度やコストを考慮に入れた推薦

データを学習することによって，事前に訪問スポットの平野ら [9] は，観光によって得られる満足度と，観光客推薦を行っている．しかし，これらの手法では，混雑度，が移動や観光地で消費するリソース（金銭・時間・体力）天気状況や想定外の事象といった観光地コンテキストののトレードオフを考慮に入れた上で，観光客に複数の解動的変化を扱っていないため，観光客は現在の状況に合（ツアープラン）を提示する方法を提案した．複数の独立わせて観光プランを修正する必要がある．また，既存シした要因間のトレードオフを抱える最適化問題をユーザ

ステムは観光客に訪問スポットを推薦するが，観光客がのリソースとしての時間・金銭・体力の 3 要因と観光満望むスポットが推薦されるとは限らない．そのため，観足度の 4 つの要因を独立変数として考慮した多目的最適

光客は自身が次の訪問スポットとして，望ましくない訪化問題として定式化した．この問題は NP 困難であるた問スポットが推薦された時，自身で観光プランを修正すめ，現実的な時間で準最適解を求めるため，ヒューリスる必要がある．このような問題点を踏まえて，本研究でティック手法の一つである遺伝的アルゴリズム NSGA-II

は，観光客がオンサイトで，次の訪問スポットを選択すと 2-opt に基づいたアルゴリズムを設計・実装した．提ることができ，それ以降の観光計画とのトレードオフも案アルゴリズムの有効性を評価するために，京都市東山考慮可能なシステムの実現を目標とする．

2.3

区にある 30ヵ所の観光スポットを対象にした観光計画に提案アルゴリズムを適用した．

2.4

動的情報を考慮に入れた推薦

Rohit ら [10] は，さまざまな環境や個人の選択よりも通勤者の好みに応じて最も快適なルートを推奨するための，スマートフォンベースのシステムである ComfRideを提案した．ComfRide は，市内の通勤者からモバイル

3.

問題設定

本章では，提案システムを実現するために，考慮すべき課題とシステムが満たすべき要件について述べる．

3.1

ペルソナシナリオ

アンケート調査 [12] によると，観光で重視するポイン
トとして，「観光地の魅力」が全体の 36.4 ％，「交通アクセスの便利さ」が 36.2 ％，「のんびりできる」が 33.3 ％と

渡月橋

保津川下り

常寂光寺

着物

竹林の小径

大覚寺

宝厳院

大原

哲学の道

京都観光マップ

下鴨神社

京都駅

詩仙堂

銀閣寺

川床
貴船神社

鞍馬寺
高台寺

建仁寺

よーじや
清水寺

国立美術館

かぶらや瑞光窯

知恩院

図 2: 各ペルソナのストーリー
祇園・東山エリア

上賀茂・貴船エリア

嵯峨・嵐山エリア

貴船神社

知恩院

大原
大覚寺

川床

鞍馬寺

保津川下り

かぶらや

高台寺
瑞光窯

建仁寺

竹林の小径
常寂光寺

宝厳院

レンタル着物渡月橋

図 3: 嵯峨・嵐山エリアのスポット

詩仙堂

修学院

下鴨神社
銀閣寺

図 4: 上賀茂・貴船エリアのスポットなっている．このことから本研究では，対象とする観光

よーじや清水寺

国立美術館

図 5: 祗園・東山エリアのスポット


ペルソナ 1:自身の嗜好を優先するユーザ

客を，(a) 自身の嗜好とマッチする訪問スポットに行き

名前：松本友一たいユーザ，(b) 気楽に観光したいユーザ，(c) 観光の自プロフィール：男性，39 歳，初来訪者

由性を求めるユーザとする．これらのユーザのペルソナ

性格：自分が主体となって決めることが多い

シナリオ 1〜3 をシステム要件とともに以下に設定する．

同伴者：家族 4 人（全員初来訪者）



観光動機：ガイドブック情報
観光目的：行きたいジャンルは決まっており，自身の嗜好とマッチするスポットに行きたい
システム要件：次の訪問スポットを提示する際，嗜好とのマッチ度合いが高い訪問スポットを提示する．

ペルソナ 2：気楽に観光したいユーザ
ポットが密集しており，スポットからスポットまでの距

名前：高部幸子

離が他の観光地に比べて短い（図 5）．飲食店や神社とプロフィール：女性，60 歳

いった様々なジャンルの観光スポットが多い．またシー

性格：協調性が高い

ズンによっては，桜や紅葉の名所として有名である．祇同伴者：夫（一回観光体験）

園・東山エリアは，時期問わず年中観光客が多い観光地

観光動機：ネットランキング情報

でもある．

観光目的：あまり観光地を動き回ることなく，京都の観光スポットを堪能したい

3.2.1

システム要件：次の訪問スポットを提示する際，混

松本友一の観光目的は，京都の訪問スポットを堪能し雑していない，かつ滞在時間や移動時間に余裕がある訪問スポットを提示する．

ペルソナ 3:観光の自由性を求めるユーザ

ペルソナ 1；松本友一の場合ながら自然に触れ合いたいということである．松本が今
回観光に求める事柄に照らし合わせると，松本は嵯峨・嵐山エリアあるいは上賀茂・貴船エリアのどちらかを選

名前：片岡純菜

択する．また松本は家族 4 人で京都に訪れており，人混

プロフィール：女性，27 歳，複数回訪問みをできるだけ避けたい．観光地コンテキストを考慮に性格：気分屋

入れると，嵯峨・嵐山エリアは現在，紅葉のシーズンで同伴者：友達 1 名（複数回観光経験あり）混雑していると言われている．このことから，松本は下観光動機：SNS 情報

鴨神社を初回の推薦時に選択すると考えられる．また，観光目的：京都散策（いろんなジャンルのスポット

2 回目に推薦される可能性がある訪問スポット大原，銀を巡りたい）

閣寺，貴船神社のいずれかを選択する際，観光地コンテ

システム要件：次の訪問スポットを提示する際，そキストを考慮に入れると，人混みを避けたいかつ，松本れ以降の訪問スポットのスポット選択肢（自由度）の嗜好にマッチしている点から，貴船神社が選択されるが多い訪問スポットを提示する．
3.2と考えられる．図 2 には，松本が，これから訪れることができるスポットを示す．青ピンには，2 回目に訪れるシナリオの説明

3.1 節で設定した各ペルソナシナリオに対する具体的可能性があるスポットを示し，黒ピンには，3 回目以降に訪れることができるスポットを示す．

なケースを下記に示す．本研究では，出発地点を京都駅とする．そこで各ペルソナシナリオの嗜好かつ観光地コンテキストを考慮に入れると，初回推薦時の訪問スポッ

3.2.2

ペルソナ 2；高部幸子の場合

トは，嵯峨・嵐山エリアである渡月橋，上賀茂・貴船エ

高部幸子の観光目的は，あまり動き回ることなく，京リアである下鴨神社，祇園・東山エリアである清水寺と都の訪問スポットを堪能したいということである．高部する．図 2 に京都の観光マップおよび，各ペルソナが訪が今回観光に求める事柄に照らし合わせると，高部は嵯れる可能性がある訪問スポットのストーリーを示す．

峨・嵐山エリアあるいは祇園・東山エリアのどちらかを

嵯峨・嵐山エリアは，観光スポットが多く，京都の文選択する．またご年配であることもあり，歩き回ること化を堪能するには適している観光地である（図 3）．ガなく，かつ公共交通機関が便利である訪問スポットに行イドブックの上位に入る観光スポットが多い．一方で，きたい．このことから，清水寺を初回の推薦時に選択すガイドブックに載っていないような観光スポットが多いると考えられる．また，2 回目に推薦される可能性があとも言われている．また秋のシーズンには，紅葉の名所る訪問スポット建仁寺，国立美術館，瑞光窯のいずれかとして有名である．嵯峨・嵐山エリアは，年中問わず観を選択する際，3，4 回目に推薦される訪問スポットとの光客が多い観光地でもある．

距離が短い，かつ歩き回ることが少ない点から，建仁寺

上賀茂・貴船エリアは，他の観光地に比べて観光スポットは少ないが，他の観光地に比べて自然に触れ合うことが選択されると考えられる．図 4 には，高部が，これから訪れることができるスポットを示す．

が多い（図 4）．また夏の時期には，川床などの穴場スポットが有名である．ガイドブックなどの観光スポットランキングでは，上位に入ることが少ない．上賀茂・貴船エリアは，観光客が他の観光地に比べて少ない．
祇園・東山エリアには，観光スポットが多く，観光ス

3.2.3

ペルソナ 3；片岡純菜の場合

片岡純菜の観光目的は，主に京都散策（いろんなジャンルのスポットを巡りたい）ということである．片岡が今回観光に求める事柄に照らし合わせると，片岡は嵯峨・嵐山エリアあるいは祇園・東山エリアのどちらかを選択する．片岡は，京都に複数回訪れたことがあり，穴場ス

T our(S, s, t) = SV (s) + DV (s, t)

ポットが多い嵐山エリアである渡月橋を初回の推薦時に+EV (s, S − {s}, t + time(s))

選択すると考えられる．また，2 回目に推薦される可能性がある訪問スポット保津川下り，レンタル着物，大覚寺のいずれかを選択する．その際，急な悪天候の影響により，保津川下りは中止となっている．また大覚寺には，すでに訪れたことがあるという点から，レンタル着物が選択されると考えられる．図 5 には，片岡が，これから訪れることができるスポットを示す．

3.3

システム要件

上記において，SV (s)，DV (s) は，それぞれ，スポッ
ト s の静的スコア，動的スコアであり，以下で詳細に定義する．また，EV (s, S ′ , t′ ) は，スポット s を観光後の時刻 t′ からスポットの集合 S ′ のいくつかを観光する際に得られるツアースコアの最大値であり，後に定義する．
なお，time(s) は s の観光時間とする．
上記の式から算出されるツアースコアは，観光客がどのスポットを次の訪問スポットとして選ぶかで異なって

3.2 節の Case Study から考えられる各ペルソナシナリ

くる．次訪問スポットとして，複数の観光スポットを考オが満足するようなシステム要件を下記に示す．ペルソ

慮し，それぞれツアースコアを算出・提示し，観光客にナシナリオを満たすための入力情報は，静的コンテキス

次訪問スポット選択させることが本研究の主題である．

トでは，訪問スポットの詳細（写真，ジャンル，位置情報，営業時間，平均滞在時間），観光客の観光目的，嗜好，過去の観光履歴，および観光客の許容時間である．

4.1.1

観光スポットの静的スコア

また動的コンテキストでは，観光地内のイベント，混雑

本研究において，ユーザの嗜好と訪問スポット s のマッ度，天候情報，観光客の現在地，目的地の取得などであチング度合いを静的スコア SV (s) と定義する．静的ス

る．この時，観光客の嗜好や観光客の許容時間などの静コアは，Kwan Hui ら [5] の評価手法を用いる．

的コンテキストはあらかじめ観光前に取得する．観光地内のイベント，混雑度などは，観光客が各スポットを訪れるたびにリアルタイムに更新することで取得する．
以上に記載した入力情報により，出力される情報を下

4.1.2

観光スポットの動的スコア

スポットの動的スコア DV (s) は，下記の式で算出する．

記に示す．観光地コンテキストを考慮して，訪問スポットの 3 つの提示およびそれらのスポットに関する観光情報の提示する．また，観光地の現在の状況に合わせて，観光地コンテキストかつ今後期待される観光の満足度を考慮した訪問スポットの推薦理由を，観光客が理解しやすいように説明提示を行う．
このことからシステムが満たすべき要件は

DV (s) = T V (s, t) + CE(s, t) + W E(s, t)
上記において，T V (s, t) は，s の時刻 t における加算ポイントであり，例えば夕陽が美しいスポットや夜景がメインのスポットでは，それぞれ t が夕刻，夜であるときに正の値をとる．CE(s, t) は，混雑度による加算ポイントであり，時刻 t において s が混雑しているときに負• ユーザに訪問スポットの選択肢を示すの値をとる．W E(s, t) は時刻 t における s での天候によ• ユーザの嗜好を反映しているる加算ポイントであり，スポットのタイプと天候により• ユーザが快適に観光できる

正から負の値をとる．これらの値は，ユーザの嗜好，ス• 観光地の動的情報が含まれている

4.

提案手法

4.1

問題の定式化

本研究では，複数の観光スポットを訪問するツアーの評価値を求めるための変数として，以下の静的スコア，動的スコア，事後期待スコアを定義する．
訪問可能スポットの集合 S ，次訪問スポット s，スポット

s への到着時刻を t とした時のツアースコア T our(S, s, t)を，下記の式で示す．

ポット，状況ごとに用意されているものとする．

4.1.3

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

′
 0 (if t ≥ Tend ) max ′ ′s ∈S ∧movet(s,s′ )≤Tmove
EV (s, S ′ , t′ ) =(SV (s′ ) + DV (s′ , t) + EV (S ′ − {s′ },
 t′ + movet(s, s′ ) + time(s′ ))) (otherwise)

既獲得スコア；０

既獲得スコア；５

残り所要時間；１８０

残り所要時間；１５０

今後期待できる満足度

今後期待できる満足度

○ 〜 ○

５

５28 〜 48

5

下鴨神社を
タップ

５2

1

342

1354

1432

1

1
5
3

スクロール更新

41スクロール更新

図 6: ユーザインタフェース示す.
図 6 において，初期位置から考えられるツアースコア
上記において，Tend は，観光終了時刻，Tmove はスポット間の移動時間の上限，movet(s, s′ ) はスポット sから s′ への移動時間とする．
事後期待スコア EV (s, S ′ , t′ ) は，スポット s を訪れた
あと，観光終了時刻 Tend までに訪問可能なスポット群で得られるスコアの最高値として定義している．ただし，s から移動可能なスポット s′ として，移動時間が Tmove以内という制約を置いている．

4.2

ユーザインターフェースに基づいて，ユーザに最適な初回の訪問スポットを枠内に 3 つ提示する．また訪問スポットの写真の左上には，直近で訪問スポットを訪れた場合に獲得できる満足度を示している．ユーザが枠の中の訪問スポットを選択することで，その次の訪問スポットのみが表示されるようにする．選択した訪問スポットによっては，今後訪れることができない訪問スポットがある（その際は，訪問できないスポットにバツ印をつけるなどして表現する）．訪問スポットを選択していくことで，どの訪問スポットに行けて，どの訪問スポットに行けなくなるかを，ユーザ

本研究の最終的な目標として，直近訪問スポットでのが認知しやすくする．またツアースコアを用いることで，満足度と今後訪れる可能性があるスポットでの満足度の初回訪問スポットを選択した時，今後期待できる満足度トレードオフを解消した意思決定支援を行う. そのためをある範囲で可視化することができる．ユーザが訪問スには，システム自体が非常に単純明快な結果を出力する

ポットを選択していくごとに，今後期待できる満足度のものでなくてはならない. 特に，ユーザがその訪問スポッ範囲は縮小されていく．

トを選択した時に，それ以降に訪れることが可能な訪問スポットとして，どこがあげられるかを提示する必要が5.

まとめある．また，その訪問スポットを選択した時，ツアーは本研究では，観光地コンテキストの動的変化，かつ今ユーザにとって，どの程度満足できるものなのかを提示後期待できる満足度を考慮に入れた，次に訪問するスする必要がある．ユーザが直観的に情報を得られるようポットの選択を観光客に求めることで，観光スポット間なインターフェースを考案する. ユーザがこのインターの取捨選択に関するトレードオフを考慮した意思決定をフェースを利用することで, 即座に行動後の望ましいシ支援する手法を提案した．

チュエーションを確認して，ユーザの意思決定に反映す提案手法では，ツアースコアの評価値の各項（静的スることができる. ユーザインタフェースの例を図 6 にコア，動的スコア，事後期待スコア）の重みを, すべての観光客で同じとしている．しかし実際の観光では，観光[10] Rohit Verma, Surjya Ghosh, Mahankali Saketh,

客によっては，観光地の雰囲気を味わうために混雑してNiloyいる方が良いと感じる人もいる．そのため各観光客に最Chakraborty.

適化した重みをつけることで，よりパーソナライズした

system for comfortable public transport recom-観光計画を提供できるのではないかと考えられる．今後

mendation. pp. 181–189, 2018.の課題として，スポット推薦の際のツアースコアに基づく説明文の生成法の考案と，ユーザインタフェースの詳細化，提案システムを実装および実際の観光地での提案手法の有効性評価実験を計画している．

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