観光情報学会論文誌

学術研究論文観光の形態の特徴を考慮した将来の訪問国の予測柴田有基†1，†2，石野亜耶†3，難波英嗣†4，竹澤寿幸†1†1

広島市立大学大学院情報科学研究科，†2 現在，株式会社インテージテクノスフィア，†3

広島経済大学メディアビジネス学部，†4 中央大学理工学部【あらまし】
本研究では，深層学習手法のLSTMを用い，旅行者の過去の訪問国から将来の訪問国を予測する手法を提案する．将来の訪問国を正確に予測するためには，過去の訪問国の位置情報や文化などの基本的な情報に加え，それぞれの国で体験可能な観光の特徴を考慮する必要がある．そこで，本研究では， Wikipediaから獲得した国の情報に加え，各国のソーシャルメディアの解析を通して得られたそれぞれの国の観光の特徴を考慮した将来の訪問国の予測手法を提案する．ソーシャルメディアの一つである旅行ブログエントリのデータセットを用いた評価実験の結果，提案手法のLSTMでベースライン手法より高い，Accuracy@1で26.06%，Accuracy@3で46.31%，
Accuracy@5で56.61%，Accuracy@10で70.30%，MRRで0.403が得られた．また，有意水準5%において，観光の形態を考慮することの有効性が確認された．

Predicting the Next Country Considering Features of Tourism Types
Naoki Shibata 1)，2)，Aya Ishino 3)，Hidetsugu Nanba 4)，Toshiyuki Takezawa 1)
1) Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
2) Presently with INTAGE TECHNOSPHERE Inc.
3) Faculty of Media Business, Hiroshima University of Economics
4) Faculty of Science and engineering, Chuo University【Abstract】
We propose a method for predicting traveler's next countries using the LSTM deep learning method. To predict the next country accurately, it needs
to consider features of tourism that involve travel experiences, in addition to country information such as location information and culture of eachcountry. Therefore, we propose a method considering country information using Wikipedia and features of tourism types, obtained through analyzingsocial media with Random Forest. In this paper, we conducted an experiment using LSTM with Wikipedia and tourism types of input data, andobtained the results, which were better than baseline methods, of Accuracy@1, Accuracy@3, Accuracy@5, Accuracy@10, and MRR scores of
26.06%, 46.31%, 56.61%, 70.30%, and 0.403, respectively. Furthermore, the effectiveness of considering tourism types was confirmed at thesignificance level of 5%.

1. はじめにとで，欲しいデータを確実に手に入れることができるメリットがある．しかし，大量のデータを集めるためには大き

現在，COVID-19の影響により，海外旅行を中心とした観なコストがかかること，また，COVID-19の影響により，対光行動が縮小している．しかし，日本交通公社の海外旅行

面式のアンケートの収集が難しくなっていることなどのデ意向調査では，10〜20代の約半数の女性が，COVID-19の収メリットが存在する．このような現状から，本研究では，

束後，海外旅行に行きたいと回答していることが報告され観光ソーシャルメディアから収集した，大規模なデータをている[1]．そのため，今後は海外旅行者数が少しずつ回復

用いて解析を行うこととする．

していくことが期待され，こういった海外旅行を考えてい

観光ソーシャルメディアの解析に関する研究では，観光る旅行者へのマーケティング活動は非常に重要になると考スポットや観光ルートなどを推薦する研究は既に行われてえられる．

いる[2-5]．しかし，多くの研究は，ある都市やある地域な

観光データの解析を行うためには，まず，旅行者のデー

どの比較的小さな範囲を対象としているため，世界中の国タを収集する必要があるが，その方法として，アンケートが対象となる海外旅行者への対応は不十分である．そこで，や観光ソーシャルメディアを用いる方法が挙げられる．ア

本研究では，世界中の国について投稿された観光ソーシャ

ンケートでは，調べたい内容についての設問を用意するこ

観光情報学会論文誌

ルメディアの解析を通し，旅行者の過去の訪問国履歴からを考慮した予防接種の推薦システムを提案している．これ

将来の訪問国を予測する．将来の訪問国の予測が可能にな

らの研究は世界中の国を対象としている点では類似してい

れば，世界中の国を対象とした海外旅行者に対して，観光るものの，本研究では，観光地の観光情報を研究対象とし地推薦が可能になる．

ている点で異なる．

また，近年は交通網の発達などにより，より観光が生活の一部となっており，従来の娯楽のみを追求する観光だけ

2.2 観光の形態に関する取り組み

でなく，例えば，身心の健康の促進を目的とした「ヘルス

温泉やハイキングなど，健康維持を目的とした観光のツーリズム」やスポーツの観戦や体験を目的とした「スポ形態である「ヘルスツーリズム」についての取り組みとしーツツーリズム」など，観光の形態は多様化している．そて，河行ら[9]は，島根県大田市の自然や特産物を利用しのため，このような観光の形態に基づいた旅行者の傾向をた健康促進を促す「ヘルスツーリズム」を推進している．

考慮することができれば，より正確な将来の訪問国の予測

また，ダムや橋など，近代的な建造物を対象とした観光のが可能になると考えられる．そこで，本研究では，過去の形態である「インフラツーリズム」についての取り組みと訪問国の位置情報や文化などの基本的な情報に加えて，上して，藤井ら[10]は，観光ガイドブックを通して日本の記のような観光の形態を考慮し，旅行者の将来の訪問国を「インフラツーリズム」を紹介している．このような取り予測する．

組みは，観光行動を通した健康促進による医療費の削減や本論文の構成は以下の通りである．まず，2節では関連研究について述べる．次に，3節では，Wikipediaと観光の形態

これまで観光地として注目されていなかった地域での雇用の創出などの利点があり，近年，注目されている．

の特徴を考慮した将来の訪問国の予測について述べる．ま観光の形態を用いたソーシャルメディアの解析に関す

た，4節では，3節で紹介した手法による評価実験についてる研究として，柴田ら[11]では，世界最大級の旅行ブログサ

述べる．そして，最後に5節で本論文のまとめを述べる．

イトであるTravelBlog*1 に公開されている大量の旅行ブロ
グエントリを収集し，深層学習ベースの手法を用いてそれ

2. 関連研究2.1 将来の訪問地の予測

ぞれの観光の形態に分類する手法を提案している．また，分類の結果から，観光の形態による世界中の観光情報の検索が可能となったほか，分類結果をGoogle Earth上にマッピ

将来の訪問地の予測に関する研究では，近年，普及してングすることで，可視化システムを通した地域の魅力発見

いる位置情報を付加した投稿を共有するソーシャルメディ

を可能にしている．この研究で用いられている旅行ブログ

ア，LBSNs (Location-Based Social Networks) のデータセッ

エントリは，Twitterなどと異なりテキストなどの情報が比トを用いた研究を中心に，多く行われている[2-5]．Suら[2]較的豊富に掲載されているという特徴がある．また，は，ユーザの訪問履歴に加えて，フレンド関係や家が近い

TravelBlogには，世界中の国について記述された旅行ブロ

ユーザの訪問履歴を考慮した予測手法を提案している．まグエントリが大量に公開されている．

た，Baragliaら[3]は，ユーザの特徴とPoI (Point of Interest) の本研究では，より多くの訪問国履歴データを収集するた

特 徴 を 考 慮 し た 機 械 学 習 手 法 の Ranking SVM (Support

め，世界中の国について書かれたソーシャルメディアを大Vector Machine) によって将来訪れるPoIを予測する手法を量に必要とすることから，柴田らと同じ，TravelBlogの旅行提案している．これらの研究に対して，本研究では，深層ブログエントリを用いる．また，観光の形態という観点か

学習手法を用いる点で異なる．

ら，それぞれの国について記述された旅行ブログエントリ

また，深層学習を用いた研究では，Liuら[4]は位置情報とを解析することで，各国の観光の特徴を獲得し，得られた時間情報を考慮したRNN (Recurrent Neural Network) によ特徴を考慮することでより正確な旅行者の将来の訪問国予る将来の訪問地の予測手法を提案している．また，Kongら測を行う．

[5]は，観光客の訪問地の周期性を考慮したLSTM (Long
Short-Term Memory) [6]による予測手法を提案している．本
研究では，深層学習手法のLSTMを用いている点で類似しているが，これらの研究では，ある国や地域内のデータを対象としており，本研究は世界中の国を対象としているた
め異なる．

3. Wikipedia と観光の形態の特徴を考慮した
将来の訪問国の予測
3.1 Wikipedia を用いた各国の基本的な情報の獲得
旅行者が訪問国を決定する際には，各国の位置情報や文国の推薦に関する研究では，Majoddiら[7]は，移民のた化などの基本的な情報を考慮することが考えられる．そこ

めの移住国推薦システムを提案している．また，Johnson

で，本研究では，このような各国の基本的な情報を考慮しら[8]は，旅行者向けに国ごとの腸チフス感染症の危険性

た将来の訪問国の予測を行う．各国の基本的な情報の獲得*1 https://www.travelblog.org/

観光情報学会論文誌には，Wikipedia を利用する．Wikipedia には，各国のペー械学習手法を用いてそれぞれの観光の形態に分類することジが作成されており，位置情報や文化，公用語，歴史など

で，解析を行っている．分類実験に用いられたデータセッの基本的な情報が記述されている．これらの Wikipedia のトの内訳を表2に示す．このデータセットは，英語で書かれ情報を獲得する方法には，Web 上に公開され，かつ手軽にた旅行ブログエントリを対象に，英語の読み書きに不自由利用することができる Wikipedia2Vec[12]の事前学習モデルがない大学生と著者らで1,909件の旅行ブログエントリをを用いる．Wikipedia2Vec とは，Wikipedia のデータを用い分類したものである．各観光の形態の旅行ブログエントリて，単語の分散表現とエンティティの分散表現を同一空間の件数の合計が，分類した旅行ブログエントリの総数1,909

で学習・表現する手法であり，事前学習モデルを用いるこ

件より小さくなっているのは，一つの旅行ブログエントリとで単語やエンティティの分散表現を獲得することができに対して複数の観光の形態が付与されることや一つも付与

る．本研究では，この Wikipedia2Vec の事前学習モデルかされない旅行ブログエントリが含まれるためである．なお，ら，それぞれの国名に該当するエンティティの分散表現を

複数の観光の形態が付与された旅行ブログエントリは209

獲得し，これを予測の際に考慮する．

件，一つも付与されない旅行ブログエントリは1,182件であ

しかし，アメリカにはハワイ州やアラスカ州，グアム島などが含まれるように，同じ国であっても地理的に離れてった．本研究では，このデータセットを用い，旅行ブログ
エントリの解析を行う．
表 2: 人手で分類した分類結果の内訳

いる場合が存在する．このような場合，各国の基本的な情報に含まれる位置情報や文化などが大きく異なることがあ

観光の形態

件数

る．そこで，本研究ではこの問題に対し，離れていると疑インフラ，ハードツーリズム

156

われる国については，著者らで分割すべきかどうかを，位

ヘルスツーリズム116

置情報や文化などの側面から議論し，最終的に多数決を行スポーツツーリズム

54

うことで分割の判断を行った．

グリーンツーリズム

421

ヘリテージツーリズム

177

カルチュラルツーリズム

40

3.2 観光の形態を用いた観光の特徴の獲得
近年の観光では，旅行者は多様な目的を持っているこ

分類した旅行ブログエントリの総数

1,909とが多いため，その訪問先で体験できる観光の特徴は，訪問国の決定の際の重要な判断材料になると考えられる．そこで，本研究では，観光の特徴の一つとして，先行研究の旅行ブログエントリを用いた各国の観光の形態の特徴を獲得する方法の一つとして，国ごとに集めた大量の旅行

柴田らが参考文献[9-10, 13-15]を参考に定義した，表1中のブログエントリを分類し，その結果からそれぞれの国の観

6つの観光の形態を考慮し，より正確な予測を試みる．こ光の形態の割合を用いることで，例えば，「世界遺産が有

こから，3.2.1節では，Random Forestを用いた手がかり語

名なエジプトでは，ヘリテージツーリズムの割合が大きい」の獲得について，3.2.2節では，観光の形態の特徴量の獲得について述べる．

などの特徴量を獲得する，といったことが考えられる．しかし，TravelBlogでは，小さな国や有名ではない国は投稿されている旅行ブログエントリの数が少ない場合があり，こ3.2.1 Random Forest を用いた手がかり語の獲得

ういった場合，十分な特徴量を獲得することが難しくなる

柴田らの研究では，収集した旅行ブログエントリを，機表 1: 観光の形態の定義と具体例
観光の形態

定義

例

インフラ，

近代的な建造物や娯楽施設を対象にした

橋，ダム，テーマパーク，ショッピン

観光．

グモール，水族館，博物館，動物園

心身を癒すことや散歩などの軽い運動を

宗教的巡礼，温泉，ハイキング，トレ

通して健康維持を目的とした観光．

ッキング

スポーツを体験または観戦することを目

野球，サッカー，オリンピック

ハードツーリズム[10]ヘルスツーリズム[9]スポーツツーリズム[13]グリーンツーリズム[14]ヘリテージツーリズム[14]カルチュラルツーリズム[15]的とした観光．
自然と触れ合うことを目的とした観光．

農業（漁業）体験，フルーツ狩り，ピクニック

世界遺産や歴史的な建築物を対象にした世界遺産，国宝，寺，神社，城観光．
それぞれの地域の生活や文化，民族，伝統などを対象にした観光．

着物体験，神楽，祭り，初詣

観光情報学会論文誌

ことが予想される．そこで，本研究では，旅行ブログエン

Random Forestで獲得した重要度の分布と上位10単語をそトリから観光の形態の特徴を獲得する方法の一つとして，れぞれ表3，4に示す．表3では「グリーンツーリズム」にお

表2のデータセットに含まれる旅行ブログエントリのテキける重要度の分布を表しているが，総単語数17,394に対し

ストデータから，各観光の形態に関連する手がかり語を獲て，半分以上の10,593単語は重要度が0.000となっており，

得し，この手がかり語を用いた国ごとの特徴量の獲得を行

そのほかの単語もほとんどが重要度0.002未満となっていう．

る．このことから，重要度を用いることで単語数が削減可

手 が か り 語 の 獲 得 に は ， 機 械 学 習 手 法 の Random

能であることがわかる．また，表4中の獲得した手がかり語

Forest[16]を用いる．Random Forestとは，複数の決定木を用を見てみると，正例が少ない「スポーツツーリズム」と「カいてアンサンブル学習を行う機械学習アルゴリズムであり，

ルチュラルツーリズム」では，いくつか観光の形態を表し

分類や回帰を行うことが可能であるが，加えて学習を通しているとは言えない単語が含まれているが，「インフラ，て得られた入力データの各要素の重要度を獲得することがハードツーリズム」では，博物館を表す “museum” やシできる．そこで，本研究では，表2のデータセットの1,909件

ョッピングモールを表す “mall” が含まれていることがわ

すべての旅行ブログエントリのテキストデータをRandom

かり，そのほかの観光の形態でも，ある程度観光の形態をForestの学習に用い，旅行ブログエントリをそれぞれの観光表す単語を獲得できている．本研究では，ここで得られたの形態へ分類する2値分類器の学習結果から，重要度が高い

重要度が高い単語を手がかり語として利用し，観光の形態

単語を手がかり語として獲得する．

の特徴量を獲得する．

学習を行う際のテキストデータは，前処理として

表3: 「グリーンツーリズム」における重要度の分布

RNNTagger[17]による品詞タグ付けおよび名詞以外の除去

重要度

単語数

を行い，Bag-of-wordsモデルで分散表現に変換する処理を行

0.000

10,593った．また，Random Forestの実装には，プログラミング言

0.000 〜 0.002

6,749

語のPython3および機械学習ライブラリであるscikit-learn*2

0.002 〜 0.004

33の Random Forest Classifier*3 を 用 い た ． Random Forest

0.004 〜 0.006

14Classifierのパラメータについては，実行毎に結果が変わる

0.006 〜 0.008

4

ことを防ぐため，random_stateを0とし，そのほかのパラメ

0.008 〜 0.010

1ータについては，scikit-learnであらかじめ設定されている値

0.010 〜 1.0000を採用した．重要度については，scikit-learnでは，以下の式

総単語数(1) で表されるジニ不純度が用いられている．
#

𝐺(𝑘) = 1 − ( 𝑝! "

(1)

!$%

𝐺(𝑘)はノード𝑘におけるジニ不純度，𝐽はラベルの種類の数，𝑝! はラベルの割合を表す．本研究では，Random Forest
を用いて，各観光の形態で2値分類の学習を行うため𝐽 = 2，
𝑝% + 𝑝" = 1となる．重要度は，特徴量ごとに分割することで，どの程度ジニ不純度を下げることができたかを求め，
最後に各特徴量の重要度の合計が1になるように正規化さ

17,3943.2.2 観光の形態の特徴量の獲得
手がかり語を用いた特徴量の作成を行うため，本研究では，TravelBlogから国ごとに5,500件以上の旅行ブログエン
トリを収集した．なお，比較的小さい国や発展途上国など
では，投稿されている旅行ブログエントリの数が5,500件に満たない国もある．こういった国については，公開されている旅行ブログエントリ分のみの収集を行った．収集する
旅行ブログエントリを5,500件とした理由については，十分に特徴量を獲得するため，表2のデータセットで分類対象とれる．
表 4: Random Forest を用いて獲得した重要度の上位 10 単語
観光の形態

重要度の上位 10 単語

インフラ，ハードツーリズム

museum, mall, show, city, exhibit, picture, cuisine, building, tower, shop

ヘルスツーリズム

hike, mountain, trail, hiker, glacier, hiking, river, way, rock, cloud

スポーツツーリズム

game, stadium, onsen, ski, baseball, rafting, match, kayak, timewwwooohhhooo, mountain

グリーンツーリズム

river, mountain, rock, park, boat, view, day, valley, road, town

ヘリテージツーリズム

temple, city, site, century, street, emperor, statue, wall, complex, palace

カルチュラルツーリズム

Tribe, absurdity, pilgrim, prat, koreum, hellooooo, texaswillie, festival, transfer, dukk

*2 https://scikit-learn.org/stable/*3 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html

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なった1,909件の2倍より多い5,000件を目安にし，英語で書かれた旅行ブログエントリのみを対象とするため，5,000件
より少し多い5,500件とした．

った．
データセットには，2002年4月2日から2020年10月31日の旅行ブログエントリデータが含まれているが，オリンピッ

手がかり語による特徴量の作成方法については，ある国

クなどの世界規模のイベントの有無や国際情勢によっては，について投稿された旅行ブログエントリを収集し，それぞ

局所的な観光客の増減があると考えられる．そこで，夏季

れの手がかり語が出現する割合を算出する．例えば，日本

オリンピックが開催された2008年の中国，2012年のイギリについて投稿された旅行ブログエントリを100件収集し，ス，2016年のブラジルの三つの国を例に，世界規模のイベ100件中30件に “temple” が含まれる場合，日本の “temple”

ントによってデータセット中の旅行ブログエントリの件数についての特徴量は0.3となる．このように，それぞれの手に偏りが生じるかを検証するため，それぞれの年および国がかり語で割合を求め，これをその国の特徴量とし，の割合を求めた．割合の算出方法については，2012年のイ

Wikipedia2Vecから獲得した分散表現に加えて予測の際にギリスを例にすると，2012年ではデータセット内に8,112件

考慮する．

の旅行ブログエントリデータが存在し，イギリスに関する旅行ブログエントリは456件であったため，2012年のイギリスの割合は456⁄8,112 ≒ 0.056となる．データセット中の各

4. 評価実験年に対する国の割合を求めた結果を図1に示す．横軸は年を，4.1 実験設定

縦軸は割合を表している．図1より，それぞれの国のオリン【実験に用いるデータ】

ピックが開催された年では，顕著な割合の上昇は確認でき

訪問履歴データの収集には，TravelBlogの37,371個のアなかった．ここから，国単位のデータでは，年ごとに大きカウントを対象とし，それぞれの訪問国履歴データを収集な割合の変化が現れにくいことが考えられる．また，2020

することでデータセットを構築した．時系列データを作成

年では，中国とイギリスで割合が下がっていることが確認するための旅行日の判定には，旅行ブログエントリ内に記できる．これは，COVID-19が旅行者の訪問国の決定に影響述されているブログ著者が設定した日付を用いた．また，したことが考えられる．

TravelBlogでは，ブログエントリを投稿する際にあらかじめ訪問国を設定する場合があり，設定した場合，その内容
はURLに反映される．本実験では，このURLから国名を抽出し，これを訪問国とした．
表 5: 実験に用いるデータセットの内訳
訓練データのアカウント数

7,684

検証データのアカウント数

960

評価データのアカウント数

960

アカウントごとの訪問国数の平均

9,604
14.1

TravelBlogでは，「旅行1日目」，「旅行2日目」のように，短期間で同一国についての投稿が複数存在するブログ
著者が多く見られた．そのため，60日以内に連続して同じ訪問国の履歴データが存在する場合，これらの投稿をまとめる処理を行った．また，過去の訪問国履歴から将来の訪図1: 各年に対するデータセット中の国の割合【実験条件】

問国を予測するためには，各アカウントの訪問国の数があ

プログラミング言語にはPython3を用い，各実験手法の実る程度必要となる．そのため，訪問国が6か国以上の訪問装を行う．また，提案手法とベースライン手法のLSTMには，国履歴が存在するアカウントのみに絞った．本研究では，

オープンソースの深層学習ライブラリであるKeras*4 を用

これらの前処理を行い，ブログデータの日付が2002年4月2いる．LSTMの主なパラメータについては，最適化アルゴリ

日から2020年10月31日，訪問国が198か国とそのほかの38

ズムをAdam，バッチサイズを2,048，学習率を0.001，LSTMの地域から構成されるデータセットを構築した．データセ

層を1層，出力ユニット数を入力ユニット数と同じ数とし，ットの内訳を表5に示す．アカウント数は9,604個となり，検証データによる実験からepoch数を決定する．

これを8:1:1に分割することで，訓練・検証・評価データと

Wikipedia2Vecの事前学習モデルには，Web上に公開されした．また，アカウントごとの訪問国数の平均は14.1となている英語のモデルで最も軽量な100次元のモデル *5 を用*4 https://keras.io/*5 http://wikipedia2vec.s3.amazonaws.com/models/en/2018-04-20/enwiki_20180420_nolg_100d.pkl.bz2

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いる．これは，次元数の異なるいくつかのモデルで予備実た．また，二つの位置情報間の距離の算出には，Python

験を行ったところ，実験結果への影響がほとんど確認できライブラリのGeoPy*8を用いた．

なかったためである．また，各国の観光の形態の特徴量をl

Most Popular: 訓練データで頻出する国を予測結果と獲得するため，表2の観光の形態のデータセットに含まれる

する．上位10か国は，アメリカ，イギリス，フランス，

旅行ブログエントリのテキストデータから，Random Forest

タイ，ドイツ，オーストラリア，イタリア，スペイン，を用いて収集した，各観光の形態の重要度上位10単語を選

アルゼンチン，カナダの順番であった．

択し，重複している単語を除いた合計55単語で国ごとの旅lStarSpace: Facebookが公開している汎用ニューラルモ

行ブログエントリに含まれる割合を求めた．なお，使用すデルのStarSpace[19]を用い，協調フィルタリングの問る手がかり語を重要度の上位10単語とした理由は，手がか題として，学習・予測を行う．主なパラメータについり語上位10，20単語のそれぞれで予備実験を行ったところ，ては，学習率を0.001，次元数を100次元とする．

上位10単語の方が良い結果が得られたためである．また，lWikipedia2Vec: 五 つ の そ れ ぞ れ の 訪 問 国 をテキストの前処理には，まず，fastText[18]の言語判定モデ

Wikipedia2Vecの事前学習モデルを用いてエンティテ

ルによって，英語と判定された旅行ブログエントリのみに

ィの分散表現に変換し，これらの分散表現の平均とコ

絞り，その後， RNNTaggerを用いた品詞タグ付けを行うことで，名詞のみとした．

サイン類似度が高い国を予測結果とする．
l【評価尺度】

LSTM(Wiki): Wikipedia2Vecの事前学習モデルからそれぞれの国や地域のエンティティの分散表現を獲得

本実験では，表5のデータセットを用い，直前の5か国をし，これを入力データとしたLSTMにより予測を行う．

入力データとし，次の訪問国を予測することを繰り返すこ

LSTM層は1層とし，出力ユニット数を入力データの分とで実験の訓練・検証・評価を行う．評価尺度には，

散表現と同じ100とする．

Accuracy@k (k = 1, 3, 5, 10) およびMRR (Mean Reciprocal

提案手法Rank) を用いる．Accuracy@kとは，Top-k accuracyと呼ばれ

l

LSTM(Wiki+Type): LSTM(Wiki) に対して，観光の形態

る評価指標を指し，予測の確率上位k件に正解が含まれる場の手がかり語で得られた割合の55次元を加えること

合は1，正解が含まれない場合は0として評価を行う．また，

でLSTM(Wiki) を拡張し，予測を行う．LSTM層は1層

MRRについては，予測結果に正解が 𝑛 番目にある場合，そとし，出力ユニット数を入力データの分散表現と同じの逆数である 1⁄𝑛 を評価値とする．なお，本研究では，デ155とする．

ータセットに含まれる198か国とそのほかの38の地域の合計236個の要素から成る予測結果を用いて，これらの評価値【LSTM(Wiki+Type) について】
Wikipedia2Vecの事前学習から獲得した分散表現およびを算出する．

各国の旅行ブログエントリから観光の形態のそれぞれの手【実験手法】

がかり語の割合を算出することで獲得した分散表現を入力

本実験では，下記の1種類の提案手法と8種類のベースラ

データとし，これら二つの情報を考慮した予測を行う．

イン手法で実験を行った．なお，LSTMなどはパラメータのLSTM(Wiki+Type) の詳細として，予測の例を図2に示す．

初期値がランダムに設定されるため，実行のたびに結果がこの例では，10か国目を予測する様子を表しており，直前変わる．そのため，本実験では，10回の実行および評価値の5か国目から9か国目を入力データとしている．入力デーの算出を行い，各評価値の平均をその手法の実験結果としタの処理の手順については，まず，入力データとなる国をて採用する．

Wikipedia2Vecの事前学習モデルおよび観光の形態の手がベースライン手法

かり語の割合を用いて，それぞれ100次元と55次元の分散表

lRandom: 無作為に選んだ国を予測結果とする．

現に変換し，これら二つの分散表現を結合することで得ら

ln-gram (n = 4): 訓練データを用いてn-gramモデルを構れる新たな155次元の分散表現を国の分散表現とする．そし築する．本実験では，予備実験で最も良い結果が得らて，得られた国の分散表現をLSTMの入力とし，学習・予測れたn = 4の結果を報告する．

を行う．予測結果の求め方については，𝑓(𝑥) = 1⁄(1 + 𝑒 &' )Distance: 最後に訪れた国から距離が近い国を予測結で表されるシグモイド関数を採用し，国の数だけ用意した果とする．位置情報データの収集については，アマノ

236個の出力値が大きい国から順位づけを行うことで予測技研が公開する世界の首都の位置データ *6 を用いて結果とする．本実験では，この図2のように，過去の五つの198か国の首都の位置情報を収集し，そのほかの38の訪問国を入力データとし，次の訪問国を予測することを繰

地域はPythonライブラリのGeocoder*7を用いて収集しり返す．なお，括弧内の数字は分散表現の次元数を表して

l*6 https://amano-tec.com/data/world.html*7 https://geocoder.readthedocs.io/*8 https://geopy.readthedocs.io/en/stable/

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図2: LSTM(Wiki+Type) による10か国目の予測の例
いる．

ン手法のLSTM(Wiki) では27.17%であったのに対し，提案手法のLSTM(Wiki+Type) ではより高い27.54%であった．こ4.2 実験結果と考察

れらのことから，旅行者の将来の訪問国を予測するにあた

将来の訪問国予測の評価実験の結果を表6に示す．実験結果から，ベースライン手法のLSTM(Wiki) との差が小さいって，Wikipediaに加えて，観光の形態の特徴を考慮することが有効である可能性を示唆している．

ものの，提案手法のLSTM(Wiki+Type) で，すべての評価指本実験では，過去の五つの訪問国履歴を用いて次の訪問

標において最も高い値が得られた．また，LSTMを用いた手国を予測したが，LSTMは入力データの時系列の長さが結法とそのほかの手法を比較すると，LSTMの方が高い値が果に影響することが報告されている[20]．そのため，考慮す得られた．このことから，将来の訪問国の予測にLSTMが有

る訪問国は結果を左右する重要な要素であると考えられる．

効であると言える．そのほか，LSTM以外のベースライン手

そこで，考慮する訪問国の数を2〜4に変化させた場合の法では，StarSpaceとWikipedia2Vecで比較的良い値が得られLSTM(Wiki) とLSTM(Wiki+Type) のそれぞれの評価値のた．

変化を追加で調査した．考慮する訪問国の数の変化に伴う

提 案 手 法 の LSTM(Wiki+Type) と ベ ー ス ラ イ ン 手 法 のAccuracy@1およびMRRの変化を図3に示す．図中の直線は，

LSTM(Wiki) の差が小さいため，提案手法の有効性を統計

黒色が提案手法のLSTM(Wiki+Type) を，灰色がベースライ的な側面とシステムとしての実用性の二つで検証する．まン手法のLSTM(Wiki) を表しており，横軸のαは考慮する

ず，統計的な有意性について，有意水準5%における検定を

訪問国の数，縦軸はその評価値の値を表している．それぞ行った．検定に利用する評価データを増やすため，それぞれの評価値の算出には，表5の8:1:1に分割したデータセット

れの手法の評価値の算出を100回ずつ行った．検定の結果，で 訓 練 ・ 評 価 ・ 検 証 を 用 い ， LSTM(Wiki+Type) お よ び

すべての評価指標でLSTM(Wiki) とLSTM(Wiki+Type) のLSTM(Wiki) で同様の条件下で実験を行っている．図3を確違いが確認された．また，実用性を検証するため，実験で認すると，考慮する訪問国の数を2から5へと増やしていく

は旅行者が次に訪れる1か国を正解として扱っているが，そ

ことで，それぞれの評価値が良くなっていることがわかる．

の後に訪れている2か国を加えた計3か国の中に，予測した

これは，考慮する情報量が増えたことで，より正確な予測国が含まれている確率を調べた．調査の結果，ベースライを可能にしていることが考えられる．また，2か国を考慮し

表 6: 将来の訪問国予測の評価実験の結果
Accuracy@1

Accuracy@3

Accuracy@5

Accuracy@10

MRR

Random

0.44%

1.31%

2.15%

4.20%

0.026

n-gram (n = 4)

3.75%

8.75%

12.71%

19.43%-

Distance

6.60%

25.78%

37.03%

50.05%

0.209

Most Popular

7.85%

16.01%

22.24%

37.29%

0.170

Wikipedia2Vec

12.36%

25.12%

33.83%

49.33%

0.236

StarSpace

12.76%

25.90%

34.90%

49.72%

0.238

LSTM(Wiki)

25.68%

46.00%

56.22%

70.24%

0.401

LSTM(Wiki+Type)

26.06%

46.31%

56.61%

70.30%

0.403

手法

ベースライン手法

提案手法

観光情報学会論文誌

図3: 考慮する訪問国の数の変化に伴うAccuracy@1およびMRRの変化た場合では，評価値のAccuracy@1およびMRRでほとんど差

テージツーリズム」の特徴を捉えることができていると考は確認できなかったものの，考慮する訪問国の数が3以上にえられる．

なると，提案手法のLSTM(Wiki+Type) の方が良い値となっ

表 8: Wikipedia2Vec と観光の形態の手がかり語のている．このことから，手がかり語を用いて観光の形態をシンガポールに対するコサイン類似度の上位 5 か国

考慮することが将来の訪問国の予測に良い影響を与えていることが考えられる．

Wikipedia2Vec

観光の形態

国名，地域名類似度

国名，地域名類似度

表 7: Wikipedia2Vec と観光の形態の手がかり語の

マレーシア

0.883

香港

0.970

エジプトに対するコサイン類似度の上位 5 か国

香港

0.864

クウェート

0.964

Wikipedia2Vec

観光の形態

ブルネイ

0.822

アラブ首長国連邦

0.962

国名，地域名類似度

国名，地域名類似度

インドネシア

0.788

マレーシア

0.959

リビア

0.874

カンボジア

0.968

台湾

0.786

マカオ

0.959

チュニジア

0.870

インド

0.967

ヨルダン

0.863

インドネシア

0.963

次に，マリーナベイ・サンズなどの近代的な建造物が有

シリア

0.860

ミャンマー

0.963

名なシンガポールを例に，Wikipedia2Vec および観光の形態

スーダン

0.837

ベトナム

0.962

の手がかり語のそれぞれの分散表現におけるコサイン類似度の上位 5 か国とその類似度を表 8 に示す．Wikipedia2Vec

ここで，実際に，観光の形態の手がかり語から獲得したでは表 7 と同様に，距離が近い国を中心に類似度が高くな

分散表現がどのような特徴を獲得しているのかについて，っているが，観光の形態では，TravelBlog に大きなビルやコサイン類似度を用いてWikipedia2Vecとの比較を行う．ま夜景についての画像が多く投稿されているアラブ首長国連ず，ピラミッドなどの世界遺産が有名なエジプトを例に，

邦やクウェート・タワーが観光地として知られているクウ

Wikipedia2Vecおよび観光の形態の手がかり語のそれぞれ

ェートなど，「インフラ，ハードツーリズム」が有名であの分散表現におけるコサイン類似度の上位5か国とその類ると思われる国が並んでいる．また，これらの国も表 2 の似度を表7に示す．Wikipedia2Vecの上位5か国に注目すると，

データセットには含まれていない．これらの例のように，

中東や北アフリカなどのエジプトと比較的距離が近い国が観光の形態を考慮することで Wikipedia から獲得できなか並んでいる．この結果に対して観光の形態では，TravelBlog

った観光の特徴を捉えることが可能になったことで，よりに世界遺産の仏教遺跡に関する投稿が多く見られるインド

正確な予測が可能になったと考えられる．

ネシアやアンコール・ワットに関する投稿が多く見られる
カンボジアなど，「ヘリテージツーリズム」が有名であると思われる国が並んでいる．特に，インドネシアでは，表2

5. おわりにの人手で観光の形態へ分類を行ったデータセットに含まれ本研究では，TravelBlogに公開されている大量の旅行ブロていなかったため，獲得した手がかり語によって，「ヘリグエントリを収集し，訪問国履歴データセットを構築した．
また，構築したデータセットを用い，過去の訪問国の基本

観光情報学会論文誌

的な情報および観光の特徴を考慮した，LSTMによる将来

MEMORY”, Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780の訪問国の予測手法を提案した．各国の基本的な情報には，(1997)

Wikipediaを採用し，Web上に公開されているWikipedia2Vec[7]

A. E. Majjodi, M. Elahi, N. E. Ioini and C. Trattner, “Towardsの事前学習モデルから分散表現を獲得した．各国の観光のGenerating Personalized Country Recommendation”, Proceedings

特徴については，まず，観光の形態のデータセットを用い

of the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation andてRandom Forestによる分類学習を行い，学習の結果から得Personalization (UMAP’20), pp. 71-76 (2020)られた重要度の高い単語を手がかり語として収集した．そ[8]

K. J. Johnson, N. M. Gallagher, E. D. Mintz, A. E. Newton, G. W.

して，国ごとに集めた旅行ブログエントリから，それぞれBrunette and P. E. Kozarsky, “From the CDC: New Country-の手がかり語の出現する割合を求めることで，観光の形態

Specific Recommendations for Pre-Travel Typhoid Vaccination”,の特徴を考慮した分散表現を作成した．

Travel Medicine, Vol. 18, No. 8, pp. 430-433 (2011)

上記の二つの分散表現を結合することで得られる新たな[9]

河行茜，木下藤寿：島根おおだ健康ビューローの取り組み，

分散表現を入力データとしたLSTMの有効性を検証するた

生涯スポーツ実践研究年報 : 鹿屋体育大学生涯スポーツ実め，いくつかのベースライン手法を加えた評価実験では，

践センター所報，Vol. 17，pp. 28-35 (2019)

評価指標のAccuracy@k (k = 1, 3, 5, 10) およびMRRにおいて，すべての評価指標でWikipediaおよび観光の形態の特徴[10] 藤井千賀子，茂木直美，林由利子，柳沼しほ：インフラツー
リズムガイド 2018，芸文社 (2018)を考慮したLSTMが最も高い値を得た．また，有意水準5%[11] 柴田有基，篠田広人，難波英嗣，石野亜耶，竹澤寿幸：観光による検定の結果，観光の形態を考慮することの有効性がの形態に基づいた旅行ブログエントリの自動分類と可視化，確認された．

観光と情報，Vol. 16, No. 1, pp. 49-61 (2020)

本研究では，各国の観光の特徴を獲得するため，英語で[12] I. Yamada, A. Asai, J. Sakuma, H. Shindo, H. Takeda, Y. Takefuji,

書かれた旅行ブログエントリを観光の形態に基づいて解析

and Y. Matsumoto, “Wikipedia2Vec: An Efficient Toolkit for

した．今後の発展では，英語だけでなく，中国語や日本語

Learning and Visualizing the Embeddings of Words and Entitiesなど，そのほかの言語で書かれた旅行ブログエントリも解from Wikipedia”, arXiv:1812.06280 [cs.CL] (2018)

析に用いることで，より多角的な観光の特徴の獲得を試みることを検討している．

[13] 高橋義雄，原田宗彦，岡星竜美，工藤康宏，二宮浩彰，松岡宏高，山下玲，青木淑浩：スポーツツーリズム・ハンドブッ
ク，学芸出版社 (2015)[14] 山下晋司：観光学キーワード，有斐閣 (2011)

参考文献
[1]

公益財団法人日本交通公社：新型コロナウイルス感染症流行
下の日本人旅行者の動向（その 4），https://www.jtb.or.jp/wpcontent/uploads/2020/08/covid-19-japanese-tourists4_JTBF20200730.pdf (2020)[2]

3rd International Conference on Digital Access to Textual Cultural

Networks”, Proceedings of the 19th IEEE International Conference

Heritage (DATeCH2019), pp. 133-137 (2019)[18] A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski and T. Mikolov, “Bag of Tricks

R. Baraglia, C. I. Muntean, F. M. Nardini and F. Silvestri,for Efficient Text Classification”, arXiv:1607.01759 [cs.CL]“LearNext: Learning to Predict Tourists Movements”, Proceedings(2016)

Q. Liu, S. Wu, L. Wang and T. Tan, “Predicting the Next Location:[19] L. Wu, A. Fisch, S. Chopra, K. Adams, A. Bordes, J. Weston,“StarSpace: Embed All The Things!”, arXiv:1709.03856 [cs.CL](2017)A Recurrent Model with Spatial and Temporal Context”,[20] S. J. Kim, S. H. Kim, H. M. Lee, S. H. Lim, G. -Y. Kwon and Y. -Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial

J. Shin, “State of Health Estimation of Li-Ion Batteries Using

Intelligence (AAAI-16), pp. 194-200 (2016)

Multi-Input LSTM with Optimal Sequence Length”, Proceedings

D. Kong and F. Wu, “HST-LSTM: A Hierarchical Spatial-Temporalof the 29th International Symposium on Industrial Electronics

Long-Short Term Memory Network for Location Prediction”,(ISIE), pp. 1336-1341 (2020)

Proceedings of the 27th International Joint Conference on Artificial
Intelligence (IJCAI-18), pp. 2341-2347 (2018)[6]

pp. 5-32 (2001)[17] H. Schmid, “Deep Learning-Based Morphological Taggers andPrediction via Footprints and Friendship on Location-Based Social

Knowledge Management (CIKM’13), pp. 751-756 (2013)[5][16] L. Breiman, “Random Forests”, Machine Learning, Vol. 45, No. 1,

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地域経済学研究，Vol. 34，pp. 41-47 (2018)

Y. Su, X. Li, W. Tang, J. Xiang and Y. He, “Next Check-in Location

on Mobile Data Management (MDM’18), pp. 251-256, (2018)[3][15] 後藤和子：観光と地域経済 −文化観光の経済分析を中心に−，

S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “LONG SHORT-TERM