情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

訪問適時性および期待満足度を考慮した
オンサイト観光意思決定支援システム
ISO-Tour の評価
磯田 祥吾1,2

日高 真人1

松田 裕貴1,2

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：オンサイトで使用可能な既存の観光推薦手法の多くは，次訪問スポットのみの満足度に基づいて推薦している．しかし次以降に訪れるスポットを考慮に入れていないため，その後の観光スポットで得られる満足度が低下する可能性がある．そこで著者らは，オンサイトで次スポット以降で得られる期待満足度を考慮した次訪問スポットを推薦するモバイルアプリケーションとして，オンサイト観光意思決定支援シ
ステム ISO-Tour を開発した．提案システムの有効性を検証するために，開発したアプリケーションを用いて 56 人の観光客に京都嵐山 32 箇所の PoI を対象に 4 時間の観光を行った．本稿では，その実験結果について議論する．
キーワード：オンサイト観光計画，意思決定支援，観光推薦，コンテキスト認識

1. はじめにある．
また，訪問する時間帯によっても満足度が異なる場合が近年，観光産業における需要は年々増加しており，観光あり（例えば，夜景のきれいなスポットなど），観光客の客の旅行費用は増加の一途をたどっている *1 ．それに伴満足度を高めるためには，そのスポットの満足度が最も高い，個人に最適化された観光ルートの推薦（観光ナビゲー

い時間帯を推薦することが重要である [10]．P-tour [11] やション）に関する研究 [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]The City Trip Planner [12] などの既存のシステムでは，複数が盛んに行われている． これらの研究の多くは，次に行のスポットを巡る準最適な観光満足度を算出することがでく観光スポットのみの満足度に基づいて推薦している．しきるが，訪問する時間帯によって満足度が変化していない

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

ため，特別展や夜のライトアップを知った後に，再度同じにある場合，移動に時間がかかるため，そのスポット以降

スポットに訪問する可能性がある．

の観光が制限される（訪問できるスポット数が減るなど）

そこで我々は，訪問適時性および次スポット以降で得らことが考えられる．それに伴い，観光全体の満足度が低下れる期待満足度を考慮したオンサイト観光意思決定支援シすることが考えられる．満足度が高いスポット 1 箇所を訪

ステム（以後，ISO-Tour と呼ぶ）を提案している [13], [14]．

問するよりも，半分の満足度しか得られないスポットを 3

ISO-Tour では，観光客に複数の次訪問スポットを推薦す

箇所以上訪問する方が観光全体の満足度は高くなることもるために，観光全体満足度（ツアースコア）を定式化し，ツある．そのため，次に訪問する観光スポットの満足度だけ

アースコアを算出するための，次訪問スポットのみの満足

でなく，次以降に訪問可能な観光スポットの期待満足度も度を考慮して推薦する時系列貪欲法（Algorithm A）および，

考慮した推薦が求められる．次の観光スポットの満足度を観光全体満足度を考慮して推薦する探索幅を考慮した全体

優先するか，次以降の観光スポットの期待満足度を優先す貪欲法（Algorithm C）を提案した．提案アルゴリズムに基

るかは，観光客や観光地の状況により異なるため，観光客づいて算出した複数の次訪問スポットを，観光客に推薦すにその決定を委ねるための意思決定支援システムが必要でるモバイルアプリケーションを実装した．モバイルアプリ

1

ケーションでは，提案アルゴリズムによって算出した次訪2*1

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
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
https://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/shouhidoukou.html

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

問スポットを 3 つ提示する機能，次訪問スポットで獲得できる満足度及び今後期待できる満足度の提示機能，次訪問

1

情報処理学会研究報告
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スポットを訪問した時のおすすめの観光ルートおよび今後

また近年，多目的最適化のアプローチや機械学習を用い訪問可能なスポットを提示する機能を備える．上記の機能た観光推薦手法がいくつか提案されている [19], [20]．平野により，観光客は次訪問スポットの満足度を優先するか，ら [21] は，観光で得られる満足度と，観光や観光地で消費今後の期待満足度を優先するかの意思決定を行うことがでされるリソース（お金，時間，労力）のトレードオフを考きる．次訪問スポットで獲得できる満足度を優先するか，

慮して，観光ルートを推薦するシステムを提案した．Chen

今後の期待満足度を優先するかの選択を観光客に委ねるら [22] は，PoI とルート情報を特徴量として機械学習アルオンサイト観光意思決定支援システム ISO-Tour を Android

ゴリズムを適用し，確率の高い観光ルートを推薦した．ツ及び iOS モバイルアプリケーションとして構築した．

アー推薦問題をオリエンテーリング問題 [23], [24] のイン

本稿では，実観光を行う上で，ISO-Tour の実用性およびスタンスとしてモデル化し，特定の PoI 訪問シーケンスと有効性を検証するために，開発したモバイルアプリケー

PoI カテゴリ制約に基づく様々なバリエーションを提案しションを用いて，観光客 56 人を対象に京都嵐山にて 4 時間た．しかし，これらの研究では，各スポットでの訪問時間の実証実験を行った．観光全体満足度を考慮して次訪問ス

によって満足度が変化することを考慮せず，次のスポット

ポットを推薦する Algorithm C の有効性を検証するために，の満足度のみに基づいた推薦を行っている．

次訪問スポットのみの満足度を考慮して次訪問スポットを推薦する Algorithm A（ベースライン）と比較した．その結

3. ISO-Tour

果，Algorithm A に比べて，Algorithm C の方が，約 23 ％

本章では，複数の次訪問スポットを推薦することで，観光全体満足度が高いルートを得ることができ，優位な差

観光客の観光意思決定支援を行うためのシステム ISO-を確認することができた．また，訪問適時性に関して，最Tour [13], [14] について示す．ISO-Tour では，観光客の状大で約 3 ％満足度が高い時間帯に観光スポットへ訪問可能

況に基づいて観光全体満足度（ツアースコア）を算出するであり，優位な差を確認した．

機能と算出したツアースコアに基づいて，観光客に複数の

2. 関連研究
一般的に観光地コンテキストに基づいた推薦手法は，静的観光地コンテキストに基づいた推薦手法と動的観光地コンテキストに基づいた推薦手法に大別される．
静的観光地コンテキストに基づいた推薦手法として，

Kwan ら [1] は，PersTour アルゴリズム [2] を用いて，訪問次訪問スポットを推薦する機能を示す．

3.1 オンサイト観光経路探索アルゴリズム
本節では，文献 [13] で提案したツアースコアの定式化およびツアースコアを算出するための 2 つのアルゴリズムの概要について説明する．

3.1.1 ツアースコアの定式化

するのに適した PoI（Point of Interest）と各 PoI の平均滞在

文献 [13] では，次スポットおよびそれ以降のスポット群

時間を推薦するために，PoI の人気度とユーザーの嗜好のを訪問する際のツアー全体の評価値 (ツアースコア) を求め両方を考慮しスポットを推薦している．また，倉田らは，るための定式化を行った．

CT-Planner [15], [16] と呼ばれる実用システムを作成してい訪問可能スポットの集合 S，次訪問スポット s，スポッる．このシステムは，ユーザの嗜好を分析しながら，観光ト s への到着時刻を t とした時のツアースコア Tour(s, S,t)

ルート作成を行っている．しかし，このような静的観光地

を，式 (1) で示す．

コンテキストに基づいた推薦システムでは，動的に変化する観光地の状況に対応することができていない．
動的観光地コンテキストに基づいた推薦手法として，WuTour(s, S,t) = SV (s) + DV (s,t)+EV (s, S − {s},t + time(s))(1)

ら [17] は，P-tour を用いて，天気変化を確率で表現するこ

上記において，SV (s) は，スポット s の静的スコアであとで，各スポットの満足度を算出し，満足度が高い観光

り，ユーザの嗜好と訪問スポット s のマッチング度合いをルート推薦を行っている．また，Jeviger ら [18] は，公共

静的スコア SV (s) と定義する．静的スコアは，Kwan ら [3]

交通機関の混雑のリアルタイムの影響を考慮に入れることの評価手法を用いる．time(s) は，スポット s の滞在時間及で，個人に最適化されたルート提案を行っている．Pieter

び，スポット s 以降の次スポットまでの移動時間の合算時

ら [12] は，ツアー推薦問題をオリエンテーリング問題のイ間を示す．

ンスタンスとしてモデル化し，混雑度および天候情報を考DV (s,t) は，スポット s の動的スコアであり，下記の式 (2)慮した，満足度が高い観光ルート推薦を行っている．しかにおける TV (s,t) は，スポット s の時刻 t における加算ポ

し，これらの研究は，複数の動的観光地コンテキストを考

イントであり，CE(s,t) は，混雑度による加算ポイントで慮しているのではなく，天候や混雑などの単一の変数を考あり，W E(s,t) は時刻 t におけるスポット s での天候によ慮に入れているだけである．また，上記のような研究は，

る加算ポイントである．これらの値は，ユーザの嗜好，ス

オンサイトでの利用を想定したものではない．

ポット，状況ごとに用意されているものとする．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝2

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DV (s,t) = TV (s,t) +CE(s,t) +W E(s,t)(2)

また，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 (4) で再帰的に定義する．
{
0(if t ′ ≥ Tend )′ ′EV (s, S ,t ) =EVmax (otherwise)(3)(
SV (s′ ) + DV (s′ ,t ′ )s′ ∈S′ ∧movet(s,s′ )+stayt(s′ )≤Tend())+EV s′ , S′ − {s′ },t ′ + movet(s, s′ ) + stayt(s′ )(4)EVmax =

max

上記において，Tend は，観光終了時刻であり，movet(s, s′ )

詳細提示

選択

情報入力

図 1: 情報入力・選択・詳細提示画面

はスポット s から s′ への移動時間，stayt(s′ ) はスポット s′
における滞在時間とする．

3.1.2 ツアースコア算出のためのアルゴリズム
本節では，ツアースコアを算出するために，文献 [13] のアルゴリズム（時系列貪欲法，探索幅を考慮した全体貪欲法）の説明を行う．
時系列貪欲法（Algorithm A） 次スポットで得られる評価値のみを考慮した貪欲法である．この手法では，現在地から未訪問スポット集合の各スポットへの到着時
刻を，滞在時間および移動時間を考慮して算出する．
到着時刻の評価値が最大のスポットを選択していき，
マップ

ツアースコアが上位 3 位までの次訪問スポットを決定する手法である．

フィードバック

図 2: マップ・フィードバック画面

探索幅を考慮した全体貪欲法（Algorithm C） 全 て の 時
間帯の中で上位 k 位以内までの評価値を持つ（スポッ

次スポットを選択した時のおすすめの観光ルートを提示す

ト・時間帯）の組を考慮する貪欲法である．この手法

る画面である．図 2 左は，次スポットを選択した観光ルー

では，訪問予定スポットリストの各スポットへの移動

トを地図上で確認する画面である．図 2 右は，次スポット

時間および滞在時間を考慮して，再帰的に観光全体時

を観光後に評価を入力する画面である．

間の中で評価値が上位 k 位以内の（スポット・時間帯）

4. ISO-Tour：評価

を木構造を作りながら選択していき，木の根から葉に向かう経路の中でツアースコアが上位 3 位の次訪問ス
ポットを決定する手法である（k = 3 を想定）．
上記のアルゴリズムに基づいて，ツアースコアが上位 3

本章では，オンサイト観光意思決定支援システム ISO-

Tour の有効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．

つの次訪問スポットを観光客に推薦する．

4.1 評価実験
3.2 複数の次訪問スポット提示機能

4.1.1 実験目的

本節では，文献 [14] では，算出したツアースコアに基観光地コンテキストおよび訪問適時性を考慮し，ツアー

づいて複数の次訪問スポットを提示する機能について提案

スコアを算出する手法と意思決定支援システム機能の組みした．なお，ISO-Tour は Android 及び iOS モバイルアプリ

合わせによって，観光意思決定支援を行うことができるか

ケーションとして実装し，開発言語は Dart 言語を用いる．

を，次訪問スポットに基づいて推薦する手法（Algorithm

3.2.1 ユーザインターフェースA）と観光全体満足度を考慮して推薦する手法（Algorithm

ISO-Tour モバイルアプリケーションのユーザインターC）とを比較して検証する．また，システムの実用性を確

フェースを図 1, 図 2 に示す．図 1 左は，観光客の観光条件認するためにアンケートを実施する．

を入力する画面である．図 1 中央は，ツアースコアの上位

4.1.2 実験概要

3 つに基づいた次スポットを推薦する画面である．図 1 右

実験は，20 代から 60 代までの 56 名を対象に，嵐山エリ

は，次スポット選択後の今後訪問可能なスポット群およびアに位置する 32 箇所 (表 1) の PoI を対象として実施した．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

情報処理学会研究報告
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表 1: 嵐山エリアに位置する 32 箇所の PoI
Description

TGB

渡月橋

MBC

マールブランシュ嵐山店

TJT

天龍寺

SST

鈴虫寺

HIT

宝厳院

KZS

車折神社

\QUM[XW\[KWZMGPMI\UIX
;;<

Symbol



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+

Description

3: ;A 5* 03 +6 <3; 65 </ )7
5
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+
<
<
*
3
;
8

Symbol

 



JJT

常寂光寺

TKSP

東映太秦映画村

NIT

二尊院

SMC

嵯峨嵐山文華館

SRT

清凉寺

AOM

京都嵐山オルゴール博物館

HKT

宝筐院

EXC

eXcafe 京都嵐山本店

NMS

野宮神社

KT

苔寺

CNK

竹林の小径

SYC

嵯峨野湯

DJT

旧嵯峨御所

HK

保津川下り

MSC

ムスビカフェ

CHC

茶寮八翠

RSS

落柿舎

OST

大河内山荘庭園

通りである．回答の選択肢は期待度，実際の満足度は 1〜5

GOT

祇王寺

MOS

松尾大社

の 5 段階評価とし，混雑度，天候状況は 1〜3 の 3 段階評

INT

化野念仏寺

HRT

法輪寺

価とした．

ANC

嵐山のむら

CRC

カフェライブラ

KRT

広隆寺

HKC

廣瀬珈琲店

5; )6 /7
+
+
<



7;

<

57

;




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 
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" 
" 
"



<QUM

図 3: 嵐山 32 箇所の PoI の各（スポット，時間）の評価値• Q1 期待度– 1: 全く期待していなかった，5: とても期待していた観光客には，事前に実験内容の説明を行い，ISO-Tour のイ
ンストールされた iOS 端末を用いた．実験は，3.1 節で提案した時系列貪欲法（Algorithm A）と探索幅を考慮した全体
貪欲法（Algorithm C）の 2 つのアルゴリズムの比較を行った．Algorithm A は，次スポットの満足度に基づいて観光• Q2 混雑度– 1: 空いていた，3: 混雑していた• Q3 天候状況– 1: 雨，2: くもり，3: 晴れ

スポットを順に選択していく手法であるため，この手法をベースラインとする．観光客を Algorithm A と Algorithm

C の 2 グループに分けて比較を行う．各（スポット，時間）の評価値を算出した図を図 3 に示す．今回の実験では，各スポットの各時間あたりの評価値を算出する上で，時間幅を 10 分とする．観光実験では，季節は冬，観光時間を 4時間とし，基本的に徒歩でのみの移動とした．しかしながら，保津川下りおよび東映太秦映画村に訪問する際には，徒歩での移動は非現実的であるため，公共交通機関の使用を許可した．観光実験を開始する前に，観光客は端末上で行きたいスポットを 3 つ選択するアンケートを開発アプリ
ケーション上で実施した．また，観光実験中には，各訪問
スポットごとのフィードバックを行い，観光終了後には，• Q4 実際の満足度– 1: とても不満である，5: とても満足である
また観光実験後アンケートでは，ISO-Tour のアルゴリズ
ムの妥当性（計算時間，推薦結果の質）などの下記に示す

7 問について質問した．
• Q1 推薦された結果は，次の観光スポットを決める時の意思決定支援に役立ちましたか– 0: いいえ，1: はい• Q2 Q1 で「はい」の場合は，どのように役立ちましたか– 記述

事後アンケートを実施した．

4.1.3 アンケート内容
本実験では，観光実験前のアンケート，観光実験中のア
ンケートと，観光実験後のアンケートの 3 つがある．観光
実験前のアンケートでは，各観光客に対して，行きたい訪
問スポットを 32 箇所の PoI の中から 3 箇所の PoI を決定してもらう．観光実験中アンケートでは，訪問したスポッ
トで観光終了すると，（期待度，混雑度，天候状況，実際の満足度）の 4 つの項目である．設問とその回答は次に示す

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝• Q3 Q1 で「いいえ」の場合は，なぜ役立ちませんでしたか– 記述• Q4 次の観光スポットを決める時の意思決定には何の情報が必要ですか– 記述• Q5 今後訪問できるスポットを確認することで，次の4情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report25

表 2: 各推薦手法ごとの訪問スポット数および観光全体満足度

20

推薦手法

15

A

C

合計訪問スポット数

148

181

平均訪問スポット数

5.29

6.46

訪問スポット数標準偏差

1.46

2.35

平均ツアースコア

25.44

31.38

ツアースコア標準偏差

7.44

11.46

1 スポットあたりのスコア

4.80

4.85

行きたい訪問スポットの実際訪問数

39

41

10
5

eXcafe

cafe

0

PoI

図 4: 行きたい訪問スポットで選択された PoI

観光スポットを選択するのに役立ちましたか– 1: 全く影響しなかった，5: 非常に影響した• Q6 今後の期待できる満足度を確認することで，次の観光スポットを選択するのに役立ちましたか– 1: 全く影響しなかった，5: 非常に影響した

40
30
20
10
0
cafe

たスポットに訪れることができましたか

cafe– 1: 全く訪れることができなかった，5: 全て訪れることができたPoI

また，観光実験に関する感想（自由記述）の設問 5 問の

図 5: 実際に訪問した PoI

計 12 問の質問を行った．

4.2 結果
本節では，実験結果を示し考察する．

4.2.1 事前アンケート結果
図 4 は，本実験で 56 名の観光客の行きたい訪問スポットの結果である．今回，行きたい訪問スポットの区分として，嵐山・渡月橋や竹林の小径など嵐山の観光スポットと

eXcafe• Q7 このアプリを利用することで，自身が行きたかっト数が少ない理由としては，観光客は推薦されたスポット
以外のフィードバックを行うことができないためだと考えられる．推薦されたスポット以外で，寄り道を行った際のPoI でのフィードバックを行う機能の組み込みは，今後の課題である．
表 2 に，チェックインデータおよび各時刻における各ス

して最も有名であろうスポットが選択されやすい傾向にポットの評価値（図 3）に基づいて，各推薦手法ごとの訪問あった．

スポット数や観光満足度などを算出した結果を表 2 に示す．

4.2.2 観光推薦結果

表 2 に示すように，観光全体満足度を考慮した Algorithm

図 5 には，本実験で観光客 56 人が推薦された結果に基C の方が，次スポットのみの満足度を考慮した Algorithm A

づいて，実際に訪問した PoI を示す．嵐山エリア 4 時間にに比べて，訪問スポット数が優れた結果となっていることて観光客 56 人の総チェックイン数は 329 であることを確が確認できた．平均ツアースコアの観点で，次スポットの認した．図 4 と図 5 の結果からわかるように，観光客が実

みの満足度を考慮した Algorithm A は 25.44 であるのに対際に行きたい訪問スポットとして選択した嵐山・渡月橋やして，観光全体満足度を考慮した Algorithm C は 31.38 と優天龍寺などは訪問できていることが確認できる．一方で，れた結果になったことが確認できた．行きたい訪問スポッ

野宮神社などは，行きたい訪問スポットとして選択されにトに訪問することができたという観点では，次スポットのくかったが，実際に訪問している回数が多いことが確認で

みの満足度を考慮した Algorithm A に対して，観光全体満きた．しかしながら竹林の小径は，行きたい訪問スポット

足度を考慮した Algorithm C が，行きたい訪問スポットにとして選択されやすかったが，実際の訪問スポット数は少訪問することができていることが確認できた．Algorithm C

ないことが確認できる．野宮神社に訪問する際に，必ずしは観光全体満足度を考慮して次訪問スポットを推薦する手も竹林の小径を通過するにもかかわらず，訪問したスポッ法であるため，観光時間中により多くの訪問スポットに訪

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝5

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表 3: 各推薦手法ごとの訪問適時性

表 4: 観光実験後アンケートの結果

推薦手法

A

C

平均訪問適時性

0.70

0.72

最大訪問適時性

1.0

1.0

訪問適時性標準偏差

0.03

0.02

回答結果（人）

Algorithm

Q1

ことができる．そのため，ツアースコアおよび訪問スポッ

Q5

ト数の観点で，Algorithm A より優れた結果となった．1 ス
ポットあたりのスコアの観点でも，次スポットのみの満足

Q6度を考慮した Algorithm A は 4.80 であるのに対して，観光全体満足度を考慮した Algorithm C は 4.85 と優れた結果になったことが確認できた．このことから，観光全体満足度

Q7を考慮した Algorithm C は単に多くの訪問スポットを回る
ための推薦手法ではなく，より多くの訪問スポットに訪れることができかつ，観光客の観光全体満足度を向上することを確認することができた．
本論文では，観光スポットにより良い時間帯に訪問できるためのアルゴリズムを提案していることから，訪問適時性という観点で，チェックインデータを評価する．訪問適時性をスコア化する上で下記の式 5 に基づいて算出する．

Q8

Std

15

0.46

0.51

22

0.79

0.42

Mean

Std

1

A

13

C

6

回答結果（人）

Algorithm

問することができ，より良い時間帯にスポットに推薦する

Mean

0

1

2

3

4

5

A

0

11

5

10

2

3.11

1.03

C

0

3

5

13

7

3.86

0.93

A

1

7

8

7

5

3.29

1.15

C

1

2

4

11

10

3.96

1.07

A

1

9

7

8

3

3.11

1.10

C

0

6

6

10

6

3.57

1.07

A

1

2

5

8

12

4.0

1.12

C

0

1

4

9

14

4.29

0.85

4.2.3 実験後アンケート結果
実験後アンケートでは，観光客 56 人に対して，ISO-Tourのアルゴリズムの妥当性（Q1〜Q7）の結果について示す．

Q1 の結果からわかるように，次スポットのみを考慮す
る Algorithm A と観光全体満足度を考慮する Algorithm Cの違いが確認できた．今後訪問できるスポットの観点で，

timeliness(s,t) = checkin(s,t)/max(s)(5)

次スポットのみを考慮するの Algorithm A に比べて，観光
全体満足度を考慮する Algorithm C の方が，探索幅を考慮

ここで checkin(s,t) は，時刻 t におけるスポット s の評価

して，より多くの（スポット，時間）を探索することがで値を示し，max(s) は，全時間帯におけるスポット s の最大

き，観光客が今後訪問スポットをより多くのスポットを

評価値を示す．

確認できる可能性がある．これは Q5 の結果からも確認す

上記の式に基づいて，各推薦手法ごとの平均訪問適時性，ることができる．次スポットのみを考慮する Algorithm A

訪問適時性標準偏差などの結果を表 3 に示す．表 3 の結では，今後訪問可能なスポット数が，観光全体満足度を考果からわかるように，次スポットのみの満足度を考慮した

慮する Algorithm C に比べて，フラグメンテーションなど

Algorithm A の平均訪問適時性は，0.70 であり，観光全体満の影響により，少なくなってしまう可能性がある．そのた足度を考慮した Algorithm C の平均訪問適時性は，0.72 でめ，今後訪問できるスポットを確認しても，あまり観光にあることから，観光全体満足度を考慮した Algorithm C の影響がなかった可能性が考えられる．また，Q2 の回答と方が，訪問適時性を考慮できていることが確認できた．まして，「3 つの選択肢が用意されていたため、適度な自由度

た，次スポットのみの満足度を考慮した Algorithm A の訪を持ちつつ、おすすめの観光地を巡る事ができた」という

問適時性標準偏差と，観光全体満足度を考慮した Algorithm

コメントもあり，単一の観光スポットを推薦するのではな

C の訪問適時性標準偏差を比較すると，Algorithm A の方

く，複数の観光スポットを推薦することで，観光客に次訪が，訪問適時性のばらつきが大きいことが確認できた．観問スポットの選択権があり，観光客の意思決定を支援する

光全体満足度を考慮した Algorithm C の方が，訪問適時性ことができていることが確認することができた．Q7 の結にばらつきがなく，推薦した訪問スポットをより良い時間

果から，次スポットのみを考慮するの Algorithm A に比べ帯に訪問する可能性が高いことが確認できた．これらの結て，観光全体満足度を考慮する Algorithm C の方が，行き果より，次スポットのみだけでなく，観光全体の満足度をたい観光スポットに訪問することができたという回答が多考慮して，各訪問スポットに対して，より良い時間帯に訪いことが確認できる．これは，次スポットのみを考慮する

問可能にする本提案アルゴリズム C の機能が有効的に働い

Algorithm A によって推薦した次訪問スポットに，仮に訪ていることが確認できた．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝6

情報処理学会研究報告
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60

0.74

50
40
30

8
6

20

4

10

2
A

algorithmType

MeanTimeliness

10

visitedCount

TourScore

0.76

12

C

0.70
0.68
0.66
0.64
0.62

A

(a) ツアースコア

0.72

algorithmTypeC(b) 訪問スポット数

A

algorithmTypeC(c) 平均訪問適時性

図 6: 各アルゴリズムごとの箱ひげ図

表 5: 各推薦手法ごとのフィードバック結果

推薦手法

C に比べて，訪問したスポットが混雑していると感じた回数が多いことが確認できる．このことから，混雑を避ける
より良い時間帯の観光スポットを，観光全体満足度を考慮

ACする Algorithm C では，推薦できていることが確認できる．

混雑度平均

1.38

1.33

また，期待度および実際満足度の観点では，次スポット

混雑度分散

0.59

0.53

期待度平均

3.45

3.45

におけるツアースコアの観点においても，観光全体満足度

期待度分散

0.87

1.01

を考慮する Algorithm C の方が，次スポットのみを考慮す

実際満足度平均

3.73

3.76

実際満足度分散

0.94

1.02

のみを考慮する Algorithm A に比べて，観光全体満足度を考慮する Algorithm C の方が，優れた結果となった．4.2 節

る Algorithm A に比べて，優れた結果であった．これは，自身が設定した各時間ごとの各スポットの評価値と，各ユー
ザが感じた各時間ごとの各スポットに対する評価との乖離がないことの確認を行うことができた．

問した場合，それ以降の観光が制限され，行きたい観光ス

今回の実験では，COVID-19 の影響により，観光スポッ

ポットに行けなかったことが考えられる．しかしながら，トによっては，人数制限をしており待ち時間が要するなど

観光全体を考慮して推薦する手法 C は，観光全体を考慮の規制が実施されていた．これらの規制は，観光客の満足して次訪問スポットを推薦していくため，行きたい訪問ス

度を低下させる要因の 1 つである．今回の実験で観光ス

ポットにより訪問できたのではないかと考えられる．これ

ポットとして対象にした cafe ライブラがその例である．実は表 2 における「行きたい訪問スポットの実際訪問数」か際の観光を行いながらでないと，知り得ない情報を共有す

らも確認することができる．

る機能を組み込むことで，より設定した評価値と観光客が4.2.4 統計検定

感じた満足度との乖離が生じにくく，観光客の観光満足度

上節までのデータを基に，平均ツアースコア，訪問スポッを向上できると考えられる．また同じ時間帯に推薦した人

ト数，平均訪問適時性についてウェルチの t 検定を実施し，数が多ければ多いほど，そのスポットが混雑してしまう可Algorithm A と Algorithm C の母平均の差を検定した．有能性があり，観光客の満足度が低下してしまう可能性があ

意水準は 5%とし，検定は両側検定とした．各アルゴリズ

る．推薦した人数も踏まえた上での，混雑度のリアルタイ

ムごとの箱ひげ図を図 6 に示す．それぞれの項目の p 値

ム情報の取得は今度の課題である．

は，0.0285, 0.0082, 0.0165 であった．全項目で， p < 0.05なので，帰無仮説は棄却され，それぞれの項目について，

Algorithm A に基づいた結果と Algorithm C に基づいた結果の 2 群間は有意に差があることが確認できた．

5. おわりに
本論文では，ISO-Tour（Intelligent System for Onsite Tour

Planning）について，実際の観光客 56 名に対して評価を行った．

4.3 考察ISO-Tour の実用性及び有効性を検証するために，開発し本節では，観光実験中に各訪問スポットに対して，観光

たモバイルアプリケーションを用いて，観光客を対象に京客がフィードバックの結果を示し，考察する．表 5 には，

都嵐山 32 箇所の PoI にて 4 時間の実証実験を行った．観光各推薦手法ごとのフィードバック結果を示す．

全体満足度を考慮して次訪問スポットを推薦する Algorithm

表 5 の結果からわかるように，次スポットのみを考慮する

C の有効性を検証するために，観光客を 2 つのグループに

Algorithm A の方が，観光全体満足度を考慮する Algorithm

分割し，次訪問スポットのみの満足度を考慮して次訪問ス

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝7

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

ポットを推薦する Algorithm A と比較した．その結果，観光全体満足度及び平均訪問適時性という観点で，Algorithm Cが Algorithm A に比べて有意に優れていることを確認した．

[11]

また 1 スポットあたりのスコアおよび平均訪問スポット数の観点でも Algorithm C の方が優れていたため，Algorithm

C は単に多くの訪問スポットを回るための推薦手法ではな
く，より多くの訪問スポットに訪れることができ観光客の観光全体満足度を向上することができる推薦手法であるこ[12]とを確認した．
今後の課題としては，動的観光地コンテキストのリアル
タイム収集方法である．今回の実験では，観光実験を行[13]

う前に，動的観光地コンテキストをスコア化していたが，COVID-19 の影響により，実験当日観光スポットによっては規制している箇所が存在した．このような現地でしか知[14]

り得ない情報へ対応するために，モバイルアプリケーショ
ン上に観光客同士の共有機能などの工夫が必要である．
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