「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月

ドライブレコーダを用いたメモリアル経路動画
キュレーションのための “観光地らしさ” の再考
河中 昌樹1,a)

松田 裕貴1

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：近年，観光後のメモリアル動画をソーシャルメディアに投稿する観光者が増加していることから，メモリアル動画の作成支援システムの需要が高まっている．さらに，ドライブレコーダで撮影された動画をキュレーションすることで，ドライブ観光のメモリアル経路動画の自動生成手法も提案されている．しかし，キュレーションを行うための重要度推定には，沖縄での観光を想定した場合には “沖縄らしさ” という曖昧な尺度が用いられており，観光客が想定するものとは異なった観点でメモリアル経路動画が生成されてしまう可能性があった．そこで，本研究では，“沖縄らしさ” といった解釈に差が出やすい尺度の代わりに，人によって解釈に差が出にくい尺度の組み合わせによって “観光地らしさ” を表現することでメモリアル経路動画キュレーションの品質が向上できないか？と考えた．そこで本稿では，沖縄県と兵庫県という異なる性質を持つ 2 つの観光地をドライブ観光した際のドライブレコーダの動画を用い，メモリアル経
路動画キュレーションに用いるための尺度を導くため，“観光地らしさ” を表現する印象語のクラスタの抽出し，代表語の選定を行った．代表語の抽出結果より，代表語には，異なる性質を持つ観光地でも共通して得られる代表語の他に，それぞれの観光地の特徴を反映した代表語や観光した際の季節の特徴を反映した代表語が存在することが明らかになった．

1. はじめに共有する手助けとなる．
観光における移動には，バスや電車などの公共交通機関

近年，ソーシャルメディアの普及に伴って，画像や動画のほかに，歩行や車での移動が考えられる．バスや電車ななどの共有が容易になっている．観光分野においては，観どの公共交通機関や歩行の場合には，観光者が移動中の経光 PR の一環として自治体による動画を用いた情報発信が路動画を撮影することは困難である．しかし，車の場合に行われており，旅行者の観光計画の作成に活用されている．

は，ドライブレコーダによって移動中の経路の撮影を行

また，観光後には，ソーシャルメディアにおいて，観光地のなっている．ドライブレコーダの主な役割は，事故や煽り写真やメモリアル動画を投稿する観光者も増加している．

運転の被害を受けた際の，自身に過失がないことの映像記

観光終了後のメモリアル動画には，RealNetworks 社の提録の証拠として活用などが挙げられるが，ドライブレコー供する RealTimes [1] のような写真に対応する位置情報にダの画質が向上したことによって，運転技術の向上を支援基づいて画像からショートムービーを作成・提供するサーするシステム [2] や観光支援システム [3], [4] にも活用されビスが提案されている．しかし，このシステムによって作ている．片山らは，ドライブレコーダの思い出深いシーン成されるメモリアル動画は複数の観光スポットの写真ををメモリアル動画に残すための動画キュレーションアルまとめるものであり，観光移動経路に着目した動画の作成

ゴリズム [4] を開発している．このシステムでは，代わり支援を行うサービスは少ない．観光における移動は長時間映えのしない道のり，信号での停車や渋滞などの冗長な部に及ぶ場合が多く観光者自身での記録が難しい反面，観光分を削除し，見どころとなる思い出深いシーンの抽出を行における移動の割合は多いため，印象に残る場面も多く存なっている．この手法では，沖縄をドライブ観光した際の在すると考えられる．また，経路に関する動画をキュレー

ドライブレコーダの動画の “沖縄らしさ” をクラウドソーションして提供することは，観光の流れを直感的に想起・シングを用いて収集・尺度化している．その後，機械学習（LightGBMRegressor）を用いて沖縄らしさを予測するモ12a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
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©2022 Information Processing Society Japan

デルを構築し，メモリアル動画キュレーションを行っている．しかし，“沖縄らしさ” などの曖昧な表現は人によって感じ方が異なるため，各ユーザが想定した “沖縄らしさ” に112

「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月

基づくメモリアル経路動画を生成できない可能性がある．
本研究では，この問題の解決策として，“○○（地名）らリズムに基づいたオブティカルフローの計算を行い，右左折を検出することで動画のキュレーションを行う．

しさ” といった解釈に差が出やすい尺度の代わりに，人によって解釈に差が出にくい汎用的な尺度の組み合わせに2.2 振り返りのための動画キュレーション

よって “観光地らしさ” を表現することでメモリアル動画

自動車の運転技術や運転マナーを向上させるためには，キュレーションの品質を向上できないか？と考えた．その過去の運転を振り返る必要がある．しかし，運転時の様子実現にむけて，まず “観光地らしさ” が，人が観光地からを録画したドライブレコーダの動画には振り返りには必得る印象のどのような組み合わせによって表現できるのか要のない部分が存在する．そこで，振り返りのためのドラ（つまり，“観光地らしさ” を構成する尺度の組み合わせはイブレコーダ映像のキュレーション方法が提案されてい何か）を明らかにする必要がある．また，メモリアル動画

る [2]．この手法では，ドライブレコーダの映像を 5% のキュレーションに必要となる “観光地らしさ” を構成する長さに要約することが可能であり，短時間の復習に適した尺度の組み合わせは，観光地ごとに変化すると考えられるキュレーションを行う．

ため，異なる観光地においてどのような尺度が導かれるのかを調査する必要がある．

2.3 メモリアル動画作成のための動画キュレーション

本稿では，沖縄県と兵庫県という異なる性質を持つ２つ

観光後に自身の経験をメモリアル動画として，ソーシャの観光地をドライブ観光した際のドライブレコーダの動画

ルメディアに投稿するユーザが増加している．それに伴い，を用い，メモリアル経路動画キュレーションに用いるためメモリアル動画の作成支援をするために，観光地で撮影しの尺度を導くため，“観光地らしさ” を構成する印象語のクた画像からショートムービーを作成するシステム [1] が提ラスタ抽出および代表語の選定を，感性工学分野で用いら案されているが，観光において大部分を占める移動中の様れている手順 [5] に基づき実施している．その結果，代表子が欠落している．そこで，移動を含めた観光全体のメモ語には，異なる性質を持つ観光地でも共通して得られる代

リアル動画自動キュレーション手法 [4] が提案されている．

表語の他に，それぞれの観光地の特徴を反映した代表語や片山らの手法 [4] では，観光経路を撮影したドライブレ観光する際の季節の特徴を反映した代表語が存在すること

コーダの動画を 3 秒ごとのセグメントに分割を行い，セを明らかにしている．

グメントごとに観光メモリアル動画として必要であるか

本稿の構成は以下の通りである．まず 2 章にて関連研究評価する重要度推定を行う．この重要度スコアに基づいを紹介し，本研究の立ち位置を整理する．次に 3 章でドラて，ドライブレコーダの動画をキュレーションをするこ

イブレコーダの動画を用いたメモリアル動画キュレーショとでメモリアル動画を自動的に作成する．重要度推定モンの手法について述べる．4 章にて “観光地らしさ” を構成デルとして，3 秒ごとのセグメント動画の画像フレームする印象語のクラスタの抽出し，代表語を選定する方法にから CityScapes [7] と BDD100k [8] を用いて学習されたついて述べるとともに，5 章にて本稿で得られた結果につDeepLabv3 [9] を用いてカテゴリ別占有率を算出した結果いて考察する．最後に 6 章にて本稿をまとめる．と YOLOv3 [10] を用いて得られるランドマーク情報など

2. 関連研究2.1 経路案内のための動画キュレーション
観光支援システムなどでは，歩行経路や自動車の運転経路を正しく伝えることが必要である．単純な経路案内を行を入力として “沖縄らしさ” を推定するモデルを構築する．
この際，“沖縄らしさ” などのスコアについては，Yahoo!クラウドソーシングを用いて，セグメント動画を見た際の “沖縄らしさ” を評価してもらい，正解ラベルとして利用している．

うシステムとして地図が存在するが，ユーザによっては地図だけでは，経路を理解することが困難なこともある．

2.4 本研究の立ち位置

そこで，経路案内にキュレーション動画を活用すること

本研究では，2.3 節で提案されている重要度スコアに基で，経路を理解することを容易にする手法が提案されていづく動画キュレーション手法をベースとしつつ，重要度スる [3], [6]．これらの手法では，直進などの経路案内に必要コアである “○○（地名）らしさ” といった解釈に差がでのない部分は再生速度を速くし，右左折などの経路案内にやすい尺度の代わりに，人によって解釈に差が出にくい尺おいて重要な部分では通常の速度で再生を行うようにキュ度の組み合わせによって “観光地らしさ” を表現すること

レーションを行う．歩行経路案内を目的とした研究 [6] ででメモリアル動画キュレーションの品質向上を目指す．

は，1 人称映像を用いてヒストグラム差分から風景の切り

本稿では，沖縄県と兵庫県という異なる性質を持つ２つ替わりを検出し，可変フレームレート方式でキュレーショの観光地をドライブ観光した際のドライブレコーダの動画ンを行っている．また，運転経路案内を目的とした研究 [3]を用い，メモリアル経路動画キュレーションに用いるため

では，ドライブレコーダの映像から LucasKanade アルゴの尺度を導くため， “観光地らしさ” を構成する印象語の©2022 Information Processing Society Japan113

「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月

縄らしさ” に基づくメモリアル経路動画を生成できない可入力能性がある．

ドライブレコーダの動画

そこで，図 2 に示すように，“観光地らしさ” などの曖昧な重要度スコアを “観光地らしさ” を構成する尺度の組
提案システムみ合わせから計算する．提案システムでは，“観光地らしセグメント分割さ”S を尺度の評価値 sl を組み合わせることで以下のよう
画像特徴(カテゴリ別占有率)

RAWデータ

車両特徴(3軸加速度, 車速)に定義する．

1X
sl wl
L
L

尺度1を推定する
機械学習モデル尺度2を推定する
機械学習モデル ・・・・・

尺度1の推定値

尺度2の推定値S=

尺度Lを推定する
機械学習モデル尺度Lの推定値(1)l=1

ここで，L は S を構成する尺度の総数，wl は尺度の評価値の重みを示す．提案システムを実現するためには，“観光地複数の尺度を考慮したセグメント選択らしさ” が，人が観光地から得る印象のどのような組み合わせによって表現できるのかを明らかにする必要がある．

出力
メモリアル経路動画

図 1

3.2 セグメント動画
観光終了後のメモリアル経路動画の作成として，ドライシステムの概略図

ブレコーダの動画を活用する．ドライブレコーダは自動車から配給される電力により，運転中はいつでも撮影が可能“観光地らしさ”などの重要度スコアaである．メモリアル動画キュレーションに必要となる観

光地らしさ を構成する尺度の組み合わせは，観光地ごとに変化すると考えられるため，沖縄県と兵庫県という異な尺度1の評価値

図 2

尺度2の評価値・・・・・・・・

尺度Lの評価値“観光地らしさ” を構成する尺度る性質を持つ観光地をドライブ観光した際のドライブレコーダの動画を収集する．
ドライブレコーダの動画をセグメント動画に分割する際クラスタ抽出を，感性工学分野で用いられている手順に基には，多くの人々の視覚情報が 3 秒間で安定期に入る特性づき実施し，“観光地らしさ” を表現する印象語のクラスタを考慮し [11]，3 秒間ごとに分割した．また，3 秒は時速を抽出し，代表語の選定を行う．

60 km の車が，50 m 先のオブジェクトがフレームアウト3. 提案システム
提案システムの目的は，ドライブレコーダの動画からユーザの求めるメモリアル経路動画を自動生成するためのキュレーションシステムを作成することである．提案手法の概要図を図 1 に示す．提案手法は，まずドライブレコーするまでの時間であるため，車外の風景の変化を確認するのに十分な時間であると考えられる．

4. 印象語のクラスタ抽出と代表語の選定
本章では，提案システムの重要な尺度となる “観光地らしさ” の導出方法について述べる．

ダの動画に対してセグメント分割を行う．その後，セグメント分割した動画から，RAW データ，画像特徴，車両特4.1 導出方法の概要

徴を取得する．その後，“観光地らしさ” を構成する各尺度

メモリアル経路動画キュレーションに用いるための尺度の評価値を推定するモデルにこれらの特徴を入力し，各尺を導くため，観光地らしさ” を構成する印象語のクラスタ度の推定値を取得する．得られた各尺度の評価値を組み合抽出および代表語の選定を，感性工学分野で用いられていわせセグメント選択することで “観光地らしさ” に基づくる次の手順 [5] に基づき検討する：（1-1）ドライブレコーダ

メモリアル経路動画を生成する．の動画を見た際の印象語の収集する，（1-2）観光地の状況の直接的な表現が行われている “低次の印象語” と観光地

3.1 複数の尺度を考慮したセグメント選択モデルの状況から連想される “高次の印象語” に分類を行う，（2）

片山らの手法 [4] では，実験の対象を沖縄とし，重要度それぞれの印象語に対して，印象語間の意味空間上の距離推定モデルは “沖縄らしさ” のスコアを推定するモデルをを算出する心理実験を行い，得られた距離を基に階層クラ構築している．しかし，“沖縄らしさ” などの曖昧な表現はスター分析を行うことで，“観光地らしさ” を表現する印象

人によって感じ方が異なるため，各ユーザが想定した “沖語のクラスタを抽出し，代表語を選定する．

©2022 Information Processing Society Japan114

「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月(a): 沖縄で撮影されたドライブレコーダの動画から作成したセグメント動画(b): 兵庫で撮影されたドライブレコーダの動画から作成したセグメント動画

図 3

印象語収集実験で用いたセグメント動画の例

4.2 印象語の収集と分類

表 1

沖縄における低次の印象語

ドライブレコーダの動画を見た際の印象語を網羅的な収

番号

評価語番号

評価語番号

集するために，Yahoo!クラウドソーシングを用いて印象語

1

郊外の24

乾いた

47

山々の2

遊園地の25狭い48

広々した収集実験を行った．印象語収集実験では，動画を見た際に

評価語

3

晴れた

26

新しい49

長い

どのような印象語を連想するか，自由記述アンケートを

4

早い

27

混雑した

50

住宅街の行った．印象語収集実験に使用した動画は，沖縄県と兵庫

5

空いた

28

道路沿いの51

アジア風の県で撮影されたドライブレコーダの動画から 3 秒のセグメ

6

静かな29

都会の52

高速道路の7

広大な30

危ない

53

開けた

8

晴天の31

暗闇の54

直線的な
街中のント動画を各県ごとに 25 個作成した．セグメント動画では，様々な印象語が収集できるように図 3 に示すように

9

曇った

32

賑やかな

55

様々な場面のドライブレコーダの動画を使用した．図 3 の

10

暖かい33

暗い

56

常夏の11

田舎の34

夜の57

走りやすい

上段は沖縄で撮影されたセグメント動画，下段は兵庫で撮

12

海沿いの

35

暗がりの

58

日常の影されたセグメント動画を示す．1 つの動画に対して，10

13

緑のある

36

ごみごみした59

新緑の人が動画を見た際の印象語を 3 つ記述した．印象語を収

14

自然な

37

怖い

60

軽快な集する際には，チェック設問として，動画の代わりに画像

15

暑い

38

日差しの

61

汚い

16

明るい39

雑然とした

62

遅い

17

爽やかな40埃っぽい63眩しい意した．このチェック設問が正しく回答されていないもの18

晴れやかな41

緩やかな64

窮屈なは，回答としての信頼度がないとして，その人のデータは

19

爽快な

42

雑多な65

渋滞した全て破棄した．

20

真っ直ぐな43

ゆったりとした

66

密集した

21

海岸沿いの44

渋滞の67

異国の22

混んだ

45

市街地の68

古めかしい23

煩雑な46

通り沿いの69

雑踏のて 121 語収集した．収集した印象語を観光地の状況の直接

番号

評価語

番号

評価語

番号

評価語的な表現が行われている”低次の印象語”と観光地の状況か

1

優雅な

8

気持ち良い

15

楽しそうなが提示され，印象語の解答欄に”なし”と回答する設問を用

その後，収集した実験データの中から漢字の重複，表記割れや評価語として不適切な単語は削除を行いデータの整理を行った．結果として，沖縄県の動画から得られた印
象語として 90 語，兵庫県の動画から得られた印象語とし

表 2

沖縄における高次の印象語

2

快適な9

開放的な16

生き生きした

3

のどかな

10閑静な

17

異国情緒な行った．沖縄県の印象語を低次と高次の印象語に分類した

4

情緒深い

11

のんびりした18

清々しい

結果を表 1 と表 2，兵庫県の印象語を低次と高次の印象語

5

落ち着いた

12

南国な

19

心地良いに分類した結果を表 3 と表 4 に示す．

6

平穏な13

穏やかな20

息苦しい

7

平和な14

自由な21

親しみのあるら連想される”高次の印象語”に研究者の合議により分類を

4.3 印象語間の距離測定と代表語の選定
それぞれの印象語に対して，印象語間の意味空間上の距離を算出する心理実験を行う．その後，得られた距離を基に階層クラスター分析を行うことで，“観光地らしさ” を表©2022 Information Processing Society Japan

現する印象語のクラスタを抽出し，代表語を選定する．
印象語間の意味空間上での距離を算出する心理実験として，2 つの印象語を比較して，印象が同じか否かを二肢強制選択法で回答させるタスクを Yahoo!クラウドソーシング

115

「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月

表 3

兵庫における低次の印象語

番号

評価語

番号

評価語

番号

評価語

1

快晴の

28

高速の55

日暮れ時な2

眩しい

29

高い

56

夕方な3

晴れた

30

山間の57

爽快な

4

道路沿いの

31

空の58

スムーズな5

速い

32

曇天の59

都会な

6

都会の

33

渋滞中の60

朝焼けの7

空いた

34

寒冷な

61

橋の8

温暖な35

暖かな62

青空な

9

静かな36

肌寒い

63

軽快な

10

海沿いの37

混んだ64

都会的な11

真っ直ぐな

38

明るい

65

寒い

12

冷えた

39

日陰の66

枯れ木の13

山沿いの40

静止した67

混んでいない14

夕焼けの41

危ない

68

密集した

15

暗い42

茶色い69

見通しの良い16

混み合った

43

薄暗い70

バイパスの

17

輝かしい44

夜中の71

雑多な18

緩やかな45

遅い

72

港の19

広々とした

46

詰まった

73

山沿いの

20

住宅街の47

ビル街の74

峠の21

街中の48

狭い

75

ごちゃごちゃした22

自然のある49

田舎の76

ゆとりのある23

暖かい50

坂道の77

長い24

自然の51

寒そうな

78

橋上の25

山々の52

順調な79

走りやすい26

秋の53

外国の80

海岸の27

曇りの54

夕暮れの81

喧噪的な1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

クラスタ

図 4

沖縄における低次の印象語の階層クラスター分析の結果

1

2

表 4

兵庫における高次の印象語

3

番号

評価語

番号

評価語

番号

評価語

1

爽やかな15

閑静な29

おしゃれな2

澄み切った16

密やかな30

ときめくような3

気持ちいい

17

侘しい

31

鮮明な4綺麗な18

落ち着いた

32

閑散とした

5

寂しげな19

涼しげな33

閉鎖的な6

穏やかな20

鬱蒼とした34

騒々しい

7

物静かな

21

すごい

35

のんびりとした

8

快適な22

寂れた

36

ゆったりとした

9

優しい23

物寂しい

37

和やかな10

物悲しい24

清々しい38

ジメジメした

11

壮大な25

美しい39

クールな12

印象的な26

賑やかな40

平和な

13

孤独な27

情緒のある象語のデンドログラム図 4，図 5，兵庫における低次と高次

14

怖い

28

趣のあるの印象語のデンドログラムを図 6，図 7 に示す．クラスタ

4

クラスタ

図 5

沖縄における高次の印象語の階層クラスター分析の結果

ここで，Rij は印象語 i と印象語 j が同じ印象を表現できると評定された割合（一致率），N は評価語の総数を示す．
得られた距離 Dij を用いて，階層クラスター分析を行う．
クラスター間の距離測定方法には Ward 法を用いた．クラスター分析によって得られた沖縄における低次と高次の印数については，クラスタ内の印象語同士で意味内容に共通を用いて実施した．1 つの印象語の組合せに対して，5 人か性があるもので，なるべく多くのクラス数に分類を行なっら回答を収集した．また，印象語収集実験と同様にチェッた．その結果，沖縄における低次と高次の印象語は 11 ク

ク設問を用意し，正しく回答されていない場合には，回答ラスタと 4 クラスタ，兵庫における低次と高次の印象語はとしての信頼度がないとして，その人のデータは全て破棄

13 クラスタ，6 クラスタに分類されることを確認した．

した．Yahoo!クラウドソーシングによって収集したデータ

次に各クラスタの代表語を決定するために多次元尺度構を用いて，印象語 i と印象語 j 間の意味空間上の距離 Dij

成法を用い意味空間上の距離 Dij を多次元空間 (N − 1 次を以下のように定義する．

vu
Nu1 X
2
Dij = t(Rik − Rjk )Nk=1©2022 Information Processing Society Japan元) の座標値に変換した．これらの座標値を用いて各クラスタの重心を求め，重心に近い順に上位 3 語を各クラスタ(2)の代表語とした．“沖縄らしさ” を構成する代表語を表 5，“兵庫らしさ” を構成する代表語を表 6 に示す．

116

「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月

表 5“沖縄らしさ” を構成する代表語

低次の印象

1

高次の印象

クラスタ 1

クラスタ 7

クラスタ 1

走りやすい
開けた
海沿いの道路沿いの住宅街の通り沿いの楽しそうな
快適な気持ち良い

5

クラスタ 2

クラスタ 8

クラスタ 2

6

眩しい
常夏の暖かい

暗い
暗がり
怖い

情緒深い
南国な
親しみのある

クラスタ 3

クラスタ 9

クラスタ 38

田舎の自然な
緑のある

窮屈な
煩雑な
渋滞の

息苦しい
異国情緒な9

クラスタ 4

クラスタ 10

クラスタ 410

広々した
ゆったりとした
広大な賑やかな市街地の都会ののどかな
落ち着いた
閑静な

11

クラスタ 5

クラスタ 11

晴れた
明るい
晴天のごみごみした
混んだ
雑踏の2
3
4712

クラスタ 6
直線的な早い
長い

13クラスタ図 6

兵庫における低次の印象語の階層クラスター分析の結果

表 6“兵庫らしさ” を構成する代表語

低次の印象

高次の印象

クラスタ 1

クラスタ 7

クラスタ 11

茶色い
夕方な
夜中のスムーズな順調な
走りやすい

すごい
賑やかな
鮮明な

2

クラスタ 2

クラスタ 8

クラスタ 2

海沿いの港の海岸の暖かい
温暖な
輝かしい

快適な爽やかな澄み切ったクラスタ 3

クラスタ 9

クラスタ 3

夕暮れの
秋の夕焼けの

明るい
青空な
見通しの良い閑静な
物静かな情緒のあるクラスタ 4

クラスタ 10

クラスタ 4山間の峠の山沿い

自然のある
田舎のゆとりのある

和やかな
穏やかな
ゆったりとしたクラスタ 5

クラスタ 12

クラスタ 5

高速の速い
バイパスの混み合った
ごちゃごちゃした
都会の物寂しい
物悲しい
寂れた

クラスタ 6

クラスタ 13

クラスタ 6

冷えた
肌寒い
寒そうな

狭い詰まったた
喧噪的な

閉鎖的な
怖い
ジメジメした

34

56
クラスタ

図 7

兵庫における高次の印象語の階層クラスター分析の結果

5. 考察
表 5 と表 6 に示す “沖縄らしさ” と “兵庫らしさ” の代表語には，同様の意味を持つ代表語が抽出されている．例えば，“沖縄らしさ” の代表語のクラスタ 3 と “兵庫らしさ”の代表語のクラスタ 11 には，2 つの観光地で共に存在する代表語である “田舎の” が抽出されている．また，表記が異なるが，“沖縄らしさ” の代表語のクラスタ 11 に属する

“混んだ” と “兵庫らしさ” の代表語のクラスタ 12 に属するクラスタ 7
薄暗い
暗い
日暮れ時な

“‘混み合った” は同じ意味を示す代表語である．この結果
より，異なる性質を持つ観光地の場合でも，同様な “観光©2022 Information Processing Society Japan

117

「第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集」 令和4年10月

地らしさ” を構成する代表語が抽出されることが分かった．
一方，“沖縄らしさ” と “兵庫らしさ” の代表語には，一[5]方でしか抽出されない代表語も存在する．例えば，“沖縄らしさ” の代表語では，“南国な” などの特定の観光地でしか用いることがない代表語が抽出されている．この結果よ[6]り，異なる性質を持つ観光地では，それぞれの観光地の特徴を反映した “観光地らしさ” を構成する代表語が抽出されることが明らかになった．

[7]

最後に，“兵庫らしさ” の代表語には “寒そうな” などの特定の季節でしか用いることがない代表語が抽出されている．これは，今回の実験に使用したドライブレコーダの動画が 1 月に撮影されたためだと考えられる．この結果より，それぞれの観光地の特徴を反映した代表語だけではな[8]

く観光する際の季節の特徴を反映した “観光地らしさ” を構成する代表語が抽出されることが分かった．

6. まとめ[9]

本研究では， 観光地らしさ が，人が観光地から得る印象のどのような組み合わせによって表現できるのかを明らかにするために観光地らしさ を構成する代表語の抽出[10]を行った．代表語の抽出結果より，代表語には，異なる性質を持つ観光地でも共通して得られる代表語の他に，それぞれの観光地の特徴を反映した代表語や観光する際の季節の特徴を反映した代表語が存在することが明らかになった．
今後の予定としては，ドライブレコーダの動画を見た際観光地らしさ[11]

社会情報システム学シンポジウム (ISS 2021), 2021.
飛谷謙介, 松本達也, 谿雄祐, 藤井宏樹, 長田典子. 素肌の質感表現における印象と物理特性の関係性のモデル化. 映
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を構成する代表語について評価する評価実験を行い，実験結果を用いて因子分析を行うことで 観光地らしさ を構成する尺度の抽出を行う．その後，尺度を推定する機械学習モデルを構築し，人によって解釈に差が出にくい尺度の組み合わせによって観光地らしさ を表現することでメモリアル動画キュレーションの精度が向上するか評価実験を行う．
謝辞

本研究の一部は，株式会社デンソーテンの協力，および JST さきがけ（JPMJPR2039）の助成を受けて行われたものです．
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