情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Vol.2023-DPS-194 No.25
Vol.2023-CSEC-100 No.25
2023/3/6

観光における次訪問スポット決定支援のためのPoI 現況画像の自動生成法と評価
河中 昌樹1,a)

中村 優吾2

諏訪 博彦1,3

安本 慶一1,3

概要：これから訪れる観光スポット (以下 PoI: Point of Interest) の決定を支援するためには，観光地の現在の状況 (現況) を共有する必要がある．観光地の現況を共有する方法には，ライブカメラの設置や観光客にリアルタイムに写真を共有してもらう方法が考えられるが，設置・維持コストやプライバシ保護の観点で課題がある. 本研究では，プライバシを保護しながら観光地の現況を共有するために，観光地のテンプレート画像とコンテキスト情報から PoI の現況画像を自動生成し，それをユーザに提示することで次に訪問する PoI の決定を支援する観光支援システムを提案する．提案システムは，PoI の現況画像の自動生成法と現況画像をユーザに提示するアプリケーションから構成される．提案システムを用いた観光実験として，20 代から 30 代の 11 名を対象に奈良県奈良市にて，約 2 時間の観光を行った．観光実験では，12箇所の PoI から，従来手法ではテンプレート画像見て次に訪問する PoI を 4 箇所選択し，提案手法では生成した現況画像を見て次に訪問する PoI を 4 箇所選択する実験を実施した．提案手法の有効性を評価するために，意思決定に役立ったかおよび実際の風景との類似性について，5 段階のアンケート調査を行った．
その結果，提案手法は，テンプレート画像を提示する場合と比較して意思決定スコアが 0.27，類似性スコアが 0.45 向上し，有意な差があることを確認した．このことから，提案システムが提供する現況画像は，テンプレート画像と比較して，次の PoI 選択の意思決定に役立ち，観光地の現況を正しく伝えていることが明らかになった．また，提示した画像と実際の風景が一致しているか天気，季節感，混雑度，時間帯の 4つの項目で評価した結果，テンプレート画像と比較して，天気，季節感，混雑度は，それぞれ 11%，28%，38%向上していることを確認した．

1. はじめにる PoI の決定を支援する観光支援システムを提案する．観
光地のコンテキスト情報には，天気や混雑度などの常に変近年，スマートフォンなどのモバイル端末を用いて観光計化するコンテキストが含まれるため，リアルタイムに観光画を支援するシステムが提案されている [1], [2], [3], [4], [5]．

地の周囲の環境情報を収集する必要がある．観光地の周囲

しかし，これらの観光支援システムでは，ユーザに事前にの環境情報をリアルタイムに収集する方法として，参加型撮影した観光地の写真を提示するため，実際の観光地と季センシング [6] が提案されており，観光者から観光地の現節感や混雑度など情報が異なる可能性がある．この問題を況の情報を提供してもらうことが可能である．参加型セン解決するためには，観光地の現況を反映した画像をユーザ

シング用いて観光者が撮影した写真を収集することはプラに共有する必要があるが，観光地にライブカメラを設置すイバシの観点から課題があるため，各観光者のモバイル端る方法や観光者にリアルタイムに写真を共有してもらう方末上で動作するオブジェクト認識モデル [7], [8], [9], [10] を

法は設置・維持コストやプライバシの観点から困難である．

撮影した写真に適用することで取得可能な観光地のコンテ

本研究では，観光地の現況画像を直接取得することが困

キスト情報のみを共有することでプライバシを保護しなが難であることを考慮し，事前に撮影した観光地のテンプら観光地の現況の情報を取得することが可能である．

レート画像とコンテキスト情報を用いて観光地の現況画像

我々はこれまでに，テンプレート画像とコンテキスト情を自動生成し，それをユーザに提示することで次に訪問す報から現況画像を自動生成する手法を提案している [11]．
提案手法では，セマンティックセグメンテーションを用い

123a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
九州大学, Kyushu University
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）, RIKEN AIP
kawanaka.masaki.kj1@is.naist.jpⓒ2023 Information Processing Society of Japanて，テンプレート画像を空クラス，樹木・芝生クラス，混雑クラス，全体クラスに分割し，別途取得する観光地のコ
ンテキスト情報 (天気，樹木や芝生の様子，混雑度，時間1情報処理学会研究報告
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入力

PoI現況画像自動生成法

観光地のテンプレート画像

テンプレート画像のクラス分類: 空クラス

コンテキスト情報: 樹木クラス: 芝生クラス

出力
観光支援アプリケーション: 混雑クラス

クラスごとに画像変換した結果

図 観光エリア選択画面
1 提案システムの概略図 PoIのマップ表示画面

帯等) に基づいて各クラスに適切な画像変換を行う．

PoIの詳細画面いる．また，CT-Planner[5] は，ユーザが段階的に要望を

本稿では，プライバシを保護しながら観光地の現況を共伝え、システムが納得いくまでプランを修正するという、有するために，観光地のテンプレート画像とコンテキスト

インタラクティブで循環的な観光計画支援を行うシステム

情報から PoI の現況画像を自動生成し，それをユーザに提である．

示することで次に訪問する PoI の決定を支援する観光支

しかし，これらの観光支援システムでは，次に訪問す援システムを提案する．提案システムは，PoI の現況画像

る PoI を選択する際には，事前に撮影した観光地のテンプの自動生成法と現況画像をユーザに提示するアプリケーレート画像が提示されている．このテンプレート画像と実ションから構成される．提案システムを用いた観光実験と際の風景では，季節感や混雑度などの動的に変化する “動して，20 代から 30 代の 11 名を対象に奈良県奈良市にて，的観光コンテキスト”[12] が異なる可能性がある．そのた

約 2 時間の観光を行った．観光実験では，12 箇所の PoI かめ，ユーザは観光地の現況を想像することが困難になり，ら，従来システムであるテンプレート画像を見て次に訪問次に訪問する PoI を選択が難しくなる可能性がある．観光

する PoI を 4 箇所選択し，提案手法を用いて生成した現況

地の現況を共有する方法として，ライブカメラを設置する

画像を見て次に訪問する PoI を 4 箇所選択する実験を実施

方法や観光している人にリアルタイムに写真を共有してもした．

らう方法が考えられるが，設置・維持コストやプライバシ観光実験の結果より，テンプレート画像を提示する従来の観点から課題を抱えている．

システムと比較して，提案システムは意思決定に役立った

本研究では，観光地の現況画像を直接取得することが困かを評価する意思決定スコアの平均が 5 段階評価において難であることを考慮し，観光地の現況画像を自動生成し．

0.27 向上し，実際の風景との比較スコアの平均も 5 段階評

それをユーザに提示することで次に訪問する PoI の決定を価において 0.45 向上した．また，提示した画像と実際の風支援する観光支援システムの実現を目指す．

景の一致率について天気，季節感，混雑度，時間帯の 4 つの項目で評価した．その結果，テンプレート画像と比較し3. 提案システムて，天気，季節感，混雑度は 11.2%，28.2%，38.7%，向上提案システムの目的は，文献 [11] の手法を用いて生成しした．また，時間帯においては 92.3%の一致率であった．

た現況画像をユーザに提示することで，次に訪問する PoI

2. 関連研究の決定を支援することである．提案システムの概要を図 1に示す．提案システムは，図 1 左に示す事前に撮影した観スマートフォンを用いて情報を提供し，次に訪問するス

光地のテンプレート画像とコンテキスト情報を入力する．

ポット決定支援を行う観光推薦や観光計画支援に関する

ここで，コンテキスト情報は，参加型センシング [6] とし

既存の研究は数多く存在する [1], [2], [3], [4], [5]．例えばて，各観光者が持つモバイル端末上で動作するオブジェク

Hidaka et al. [3] は，ユーザの嗜好を考慮しつつ，オンサ

ト認識モデル [7], [8], [9], [10] に写真を適用し，リアルタイイトで使用可能な観光スポットの推薦システムを提案してムに更新可能であると仮定する．その後，図 1 中央に示すⓒ2023 Information Processing Society of Japan2情報処理学会研究報告
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東大寺

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奈良公園

大仏殿

登大路園地

二月堂

春日大社

二之鳥居

奈良県奈良市のPoIのテンプレート画像

空色+白い雲+雲多い+枯れ木+芝生の黄化+人のシルエットを追加した結果

空色+白い雲+雲少ない+芝生の黄化+人のシルエットを追加した結果

図 2人のシルエットを追加した結果

空色+白い雲+雲少ない
人のシルエットを追加した結果

PoI 現況画像の自動生成法を用いた生成画像

ように，セマンティックセグメンテーションの手法を用いて，テンプレート画像を空クラス，樹木・芝生クラス，混雑クラスに分割し，観光地のコンテキスト情報（天気，樹木・芝生の状態，混雑度）に基づいて各クラスに適した画像変換を行う [11]．最後に，図 1 右に示すように，実装した観光支援アプリケーションを通じて，ユーザに観光地の現況画像を共有する．

3.1 PoI 現況画像の自動生成法
我々はこれまでに，テンプレート画像とコンテキスト情報から現況画像を自動生成する手法を提案している [11]．
この手法は，観光地として東大寺の大仏殿のテンプレート画像とコンテキスト情報を用いて現況画像を生成しており，他の観光地のテンプレート画像を用いた現況画像の自観光エリア選択画面

図 3

PoIのマップ表示画面

PoIの詳細画面

アプリケーションの各画面

動生成は検証していない．また，東大寺の大仏殿の現況画像の生成においても，植物の状態として枯れ木などは考慮していない．
そこで，植物の状態を枯れ木に変換した結果と他の観光地のテンプレート画像を用いて生成した現況画像を図 2 に示す．ここで，各 PoI に反映したコンテキスト情報を表 1に示す．図 2 の結果より，枯れ木についても適切に表現可能であることや他の観光地おいても現況画像を生成可能であることが確認された．

3.2 PoI 現況画像を表示するアプリケーション
本節では，提案手法を用いて生成した現況画像を提示するモバイルアプリケーションを実装する．なお，本アプ
リケーションは iOS アプリとして実装し，開発言語にはSwift を用いる．本アプリケーションの目的は，PoI の位置ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

情報や説明に加えて，提案手法を用いて生成した現況画像を提示することで，次に訪問する PoI の選択の支援を行うことである．そのため，実装するモバイルアプリケーショ
ンでは，i) 観光エリアを選択し各観光エリアの PoI を地図上に提示できること，ii)PoI を選択すると観光地の現況画像を提示できることという 2 つの要件がある．モバイルア
プリケーションのユーザインターフェースを図 3 に示す．
図 3 左は，観光エリアを選択する画面である．各観光エリアを選択することで図 3 中央の画面に遷移し，観光エリアの PoI をマップ上に表示する．観光エリアの PoI を選択す
ると，図 3 右の画面に遷移し，提案手法を用いて生成した現況画像と PoI の説明を表示する．以下の節にアプリケーションの各画面の詳細を示す．

3情報処理学会研究報告
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奈良公園
春日大社

東大寺

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混雑クラス

全体クラス

奈良公園

登大路園地

NP1

✓

-

✓

✓

✓

奈良公園

浮雲園地

NP2

✓

-

✓

✓

✓

春日大社

慶賀門

KT1

✓

✓

-

✓

✓

春日大社

二之鳥居

KT2

✓

--

✓

✓

春日大社

✓

水谷神社前

KT3

-

-

-

✓

東大寺

大仏前

TD1

-

--

✓

-

東大寺

大仏殿

TD2

✓

✓

✓

✓

✓

東大寺

南大門

TD3

✓

-

-

✓

✓

ND1

✓

--

✓

✓

二月堂

良弁杉

ND2

✓

--

✓

✓

興福寺

中金堂

KH1

✓

-

✓✓

✓

興福寺

三重塔

KH2

✓

-

✓✓

✓

二月堂
興福寺

表 1 各 PoI に反映したコンテキスト情報
Symbol
空クラス
樹木クラス芝生クラス

観光地の名称二月堂

3.2.3 PoI の詳細画面

ND1
TD1

ND2

図 3 右は，PoI の詳細を表示する画面である．本画面でTD2

は，PoI が表示されたマップに加えて，提案手法によって生成された PoI の現況画像と PoI の簡単な説明が表示され
TD3

る．PoI の現況画像はテンプレート画像に含まれるコンテ
NP2

キストが各 PoI によって異なる．各 PoI に反映したコンテ
KT3

キスト情報を表 1 に示す．

NP1
KH1
KH2

KT1

4. 提案システムを用いた観光実験

KT2

本章では，3 章で提案したシステムの実用性および有効
図 4対象とした PoI の位置関係性を評価するための評価実験とその結果について述べる．

4.1 実験概要
3.2.1 観光エリア選択画面

本実験は，提案手法を用いて生成した現況画像をユーザ

図 3 左は，観光エリアを表示する画面であり，観光エリに提示することで，次に観光するスポットの意思決定支援

アを選択することで図 3 中央の PoI のマップ表示画面に遷を行うことができるか調査することが目的である．そのた移する．本アプリケーションで対象とする観光エリアは，め，提案手法を用いて現況画像を提示する方法と観光地の“奈良公園”，“春日大社”，“東大寺”，“二月堂”，“興福寺”

テンプレート画像を提示する方法を比較することで検証をである．また，本画面は，アプリケーションの起動時に表行う．また，実験終了後に提案システムの実用性を確認す示される画面であるため，観光エリアを選択する機能に加るためのアンケートを実施する．

えて言語設定の機能も有する．本アプリケーションが対応

本実験は，11 名（男性 8 名，女性 3 名）の 20 代から 30している言語は日本語と英語であり，画面右上の “change

代 (平均=24.5，標準偏差=3.39) を対象に，奈良県奈良市

language” を選択することで相互に言語を変換することがに位置する 12 箇所の PoI を対象に実施した．被験者には，可能である．

事前に実験内容の説明を行い，提案したアプリケーション

3.2.2 PoI のマップ表示画面を iOS 端末にインストールした．実験は，提案手法で生成

図 3 中央は，選択した観光エリアが有する PoI をマップした現況画像を表示する方法 (提案システム) と観光地のテに表示する画面である．マップには，各 PoI の番号と同様ンプレート画像を表示する方法 (従来システム) に対して，の番号が記載されたマップピンとアプリケーションを利用

次に訪問する PoI の意思決定支援を行うことができるか，するユーザの位置が表示される．本アプリケーションで対提供画像と実際の風景は一致するかの観点から比較を行っ象とする PoI の位置関係を図 4，名称を表 1 に示す．本アた．実験では，2023 年 1 月 21 日の土曜日の 14:00 から徒プリケーションは，奈良県奈良市の観光エリアを対象にし歩で 8 箇所の PoI を観光する実験を実施した．実験日の天ており，12 個の PoI の中から選択することが可能である．

気は曇りであり，気温は約 5.9◦ C であり，周囲で特別なイ

PoI の詳細を確認する場合は，マップの下に配置されていベントは開催されていなかった．

る PoI ボタンを選択することで図 3 右の PoI の詳細画面に

まず被験者 11 人は，従来システムである観光地のテン遷移する．
ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4

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表 2

アンケート種別

アンケートの設問

アンケート内容

Q1: 提示された画像は意思決定に便利だったか

5 段階アンケート

Q2: 提示された画像と実際の風景を比較してどう思いますかQ3: 提示された画像は実際の天気と一致していましたか

クローズドクエスチェン

Q4: 提示された画像は実際の季節感と一致していましたかQ5: 提示された画像は実際の混雑度と一致していましたか
Q6: 提示された画像は実際の時間帯と一致していましたか表 3観光地名

奈良公園

システムごとの各 PoI の訪問者数
春日大社
東大寺

二月堂

興福寺

スポット名

NP1NP2KT1KT2KT3TD1TD2TD3ND1ND2KH1KH2

従来システムの訪問者数555551241254

提案システムの訪問者数553341164543

プレート画像を見て 4 個の PoI を選択し，観光を行う．そ来システムにおいて二月堂を観光した観光者が少ないのの後，提案システムである提案手法を用いて生成した現況

は，実験開始場所を近鉄奈良駅としたため，他の PoI と比画像を見て 4 個の PoI を選択し，観光を行う．また，現況

較すると遠くにあるためだと考えられる．

画像を生成するためにはコンテキスト情報が必要であるた

次に，観光実験中に収集した提示画像における PoI 選択

め，実験の補助員に各 PoI の様子を 15 分ごとに写真で提の意思決定の影響と実際の風景との比較結果を表 4 に示供してもらい，提供された写真を基に観光地の現況画像のす．まず，意思決定スコアの平均が 5 段階評価において従更新をおこなった．観光実験中には，提示された画像が意来システムでは 3.98，提案システムでは 4.25 であり，ど思決定に便利だったか，各訪問スポットの提示された画像ちらも高いスコアを示していることがわかる．これは，次と実際の風景を比較してどう思うかについて解答するアンの PoI 選択の意思決定には，言語情報だけではなく，画像ケートを行い，観光終了後にはシステムの実用性を確認すの情報が求められていることが分かる．また，提案システるための事後アンケートを実施した．

ムは従来システムと比較して意思決定スコアの平均が 0.27向上しており，観光地のテンプレート画像をそのまま提供

4.2 アンケート内容するよりも，コンテキスト情報と観光地のテンプレート画

本実験では，観光実験中のアンケートと，観光実験後の像を用いて生成した現況画像を提示する方が次の PoI 選択

アンケートの 2 つがある．観光実験中アンケートでは，各の意思決定に役立つことが明らかになった．次に，提供しPoI の観光が終了した後に，意思決定への有効性（意思決た画像と実際の風景との比較スコアの平均が 5 段階評価に定スコア）と，提供された画像と実際の観光地の風景の類

おいて提案システムは従来システムと比較して 0.45 向上似性（類似性スコア）を比較するアンケートを設定していしている．このことから，提案手法は，観光地の現況を正る．アンケートの設問を表 2 に示す．この時，アプリケーしく伝えていることが分かった．また，Shapiro-Wik 検定

ションによって提示された画像と実際の風景の比較は，次を用いて，提案システムと従来システムの意思決定スコアに訪問する PoI を選択した際に表示されていた画像と実際と実際の風景との比較スコアが正規分布に従っているか検の風景を比較する．アプリケーションによって提示された定を行った結果，全てのスコアが正規分布に従わないこと画像と実際の風景の比較の違いを考察するために，これらが分かった．そのため，ノンパラメトリック検定の 1 つでの画像は上記のアンケート時に収集した．また，クローズある Wilcoxon の片側順位和検定を用いて，提案システムドクエスチョンでは，いいえと回答した時には，正しく反と従来システムの意思決定スコアと実際の風景との比較ス映されていない点について自由に記述してもらった．観光

コアの検定を行った．検定の結果より，意思決定スコアの実験終了後には実用性を評価するためにアプリケーション

p 値は 6.70 × 10−4 であり，有意差が認められた．また，のユーザビリティ (SUS) の設問を 10 問用意した．

実際の風景との比較スコアの平均の p 値は 3.87 × 10−6 であり，意思決定スコアと同様に有意差が認められた．この4.3 観光実験の結果
本実験で観光した各 PoI の人数を表 3 に示す．表 3 より，従来システムと提案システムともに各 PoI を最低でも結果より，提案手法は従来手法と比較して，次に訪問するPoI の決定を支援可能であり，より現況を反映した画像を提供できていたことが明らかになった．

1 人の観光者が観光している．観光者数については，二月次に，実際の風景と各コンテキストの一致率についても堂を除くと従来システムと提案システムで差が少ない．従比較を行う．提示画像と実際の風景の天気を比較した際にⓒ2023 Information Processing Society of Japan5

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表 4

図 5

提示画像における PoI 選択の意思決定の影響と実際の風景との比較結果
従来システム提案システムp値
有意差 (p ≤ 0.05)

意思決定スコアの平均

3.98

4.25

意思決定スコアの標準偏差

0.72

0.83

類似性スコアの平均

3.66

4.11

類似性スコアの標準偏差

1.15

1.03

天気が一致していると回答した割合

0.63

0.74

1.44 × 10−1-

季節感が一致していると回答した割合

0.390.67

2.72 × 10−2✓

混雑度が一致していると回答した割合

0.48

0.86

5.78 × 10−5✓

時間帯が一致していると回答した割合

0.92

0.92

5.00 × 10−1-

天気が一致していると回答された際のテンプレート画像と実際の風景の写真

図 66.70 × 10−4✓

3.87 × 10−6✓

混雑度が一致していないと回答された際の現況画像と実際の風景の写真

天気が一致していると回答した割合は，提案システムと従較した際の混雑度が一致していると回答した割合は，提案

来システムを比較すると天気の一致率が 11%向上していシステムでは 86%であり，従来システムと比較すると 38%る．また， テンプレート画像を提示した際に一致率 63%に向上している．混雑度について提案システムは，人のシルなった理由として，実際の天気とテンプレート画像が撮影エットを重畳することで適切に混雑度を表現できているこ

された天気が一緒である点や図 5 に示すような雲の量が異とが分かる．また，図 6 は混雑度が一致していないと回なる画像においても天気が一致していると回答するユーザ

答された際の現況画像と実際の風景の写真を示す．この写が存在したためだと考えられる．しかし，雲量によって天真は，東大寺の二之鳥居であり，実際の風景の写真では鳥気が違うと解答するユーザもいるため，全てのユーザに現居の奥に多くの人がいることが分かる．混雑度を表現でき況を正しく伝えるためには空クラスの画像変換が必要であていなかった理由として，移動中に混雑度の情報が急激にる．また，提示画像と実際の風景の季節感を比較した際の変化してしまったためであると考えられる．最後に，提示季節感が一致していると回答した割合は，提案システムと画像と実際の風景の時間帯を比較した際に時間帯が一致し従来システムを比較すると季節感の一致率が 28%向上してていると回答した割合は，提案システムと従来システムのいる．季節感について提案システムで “いいえ” と解答し時間帯の一致率が共に 92%であった．これは，テンプレーたユーザは，葉や芝生の色合いや量の違いについて解答しト画像が撮影した時間帯の多くが今回の実験と同様の時間ており，より高精度に季節感を反映させるためには，他の帯に撮影された画像であったためであると考えられる．まスタイル変換手法を活用するなどの提案手法によって生成た，片側 z 検定を用いて，提案システムと従来システムにする現況画像の質を向上させることが必要であることが明

よって提示された画像と実際の風景との各コンテキストのらかになった．次に，提示画像と実際の風景の混雑度を比一致率について検定を行った．検定の結果より，季節感とⓒ2023 Information Processing Society of Japan6

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混雑度の p 値はそれぞれ 2.72 × 10−2 ，5.78 × 10−5 であり，有意差が認められた．一方，天気と時間帯の p 値はそれぞれ 1.44 × 10−1 ，5.00 × 10−1 であり，有意差があると[2]は言えない結果になった．現在の天気を表現する空クラスの画像変換では，テンプレート画像の空を事前に用意した空画像と置き換える方法を採用している．そのため，実際[3]の空画像に似た空画像を事前に用意できていない場合は，天気を適切に表現することができていないため，有意差があるとは言えない結果になったと考えられる．この問題を解決するためには，GAN[13] などの生成モデルを用いて空画像を生成する必要があると考えられる．

[4]

実験終了後には，実用性を評価するためのアプリケーションのユーザビリティ (SUS) の設問を 10 問実験被験者に解答してもらった．その結果 SUS のスコアは 84.1 であ[5]り比較的高いスコアを達成した．

5. まとめ[6]

本研究では，PoI 現況画像の自動生成法によって生成した現況画像を提示することで次に訪問する PoI の決定を支[7]援する観光支援システムを提案した．提案した観光支援システムを用いた実証実験では，提案システムは意思決定ス
コアの平均は 4.25 であり，PoI 選択の意思決定には，画像の情報が必要であることが明らかになった．および，提[8]案システムの実際の風景との比較スコアの平均は 4.11 であり，観光地の現況を十分に表現できていた．提案システ
ムを従来システムと比較すると，意思決定スコアの平均が0.27 向上し，実際の風景との比較スコアの平均も 0.45 向[9]上した．加えて，天気，季節感，混雑度，時間帯の 4 つの項目について，提示した画像が実際の風景と一致しているか評価した結果，テンプレート画像と比較して，天気，季[10]節感，混雑度は現況画像の一致率がそれぞれ 11%，28%，38%向上した. また，時間帯においては，テンプレート画像[11]および現況画像を提示した場合の双方で，92%と高い一致率を示した.
なお，現状の提案システムでは，最新の観光地のコンテ[12]

キスト情報が入手可能であるという前提のもと，観光地の現況画像を生成している．今後実用化するためには，観光者が撮影した写真をモバイル端末上で動作するオブジェク
ト認識モデル [7], [8], [9], [10] に適用することで最新の観光地のコンテキスト情報が入手できるか調査する必要がある．
謝辞

[13]

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本研究は JSPS 科研費 JP21H03431 の助成を受けたもの
です．
参考文献
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Shogo Matsuno, Reiji Suzumura, and Minoru Ohyama.
Tourist support system using user context obtained fromⓒ2023 Information Processing Society of Japan

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