あえて案内しない着地型観光案内－観光関心点群の抽出と活用
倉田 陽平・杉本 興運・矢部 直人
Onsite Tourist Guide without Detail Information: Extraction and Application of‘Point-of-Interest’ DataYohei KURATA, Koun SUGIMOTO, and Naoto YABE
Abstract: To save tourists from the flood of tourist information, this paper proposes an alternative
style of mobile tourist information service, namely ‘sightseeing potential maps’, which show thedistribution of locations where other tourists have been interested. Such maps provide the hints about
what are worth seeing, thereby encouraging the users’ spontaneous excursions. We compare fivemethods for obtaining the data of the locations that interest tourists, among which the use ofGPS-equipped digital cameras is concluded to be promising. We also introduce a prototype of ourtourist guide system which uses a sightseeing potential maps.
Keywords: モバイル観光案内（mobile tourist guide），観光関心点（point-of-interest），観光ポテンシャルマップ（sightseeing potential maps），ユーザー参加（user participation），点分布（point distribution)

1. はじめにある（たとえば倉田ら 2000, Ricci et al. 2002）．

観光は非日常空間で展開されるため，人々がもこの有効性や課題についての議論は別紙に譲り，っとも空間的情報を欲する活動の一つである．こ

本論文では情報過多を回避する新しい観光行動支のため携帯電話や PDA といった携帯情報端末を援のアイデアを提案してみたい．そのアイデアと活用し，旅先にて情報支援を行う取り組みは数多

は，「多数の旅行者たちが興味深いと感じた地点く行われてきた（たとえば Zipf & Manaka 2001）．

を地図上に適切に描き，その結果を新たな旅行者さらに最近ではセカイカメラ（Tonchidot 2008）のの行動支援に役立てる」というものである．ここように実世界と情報とをより直接的に結びつけよ

で「旅行者たちが興味深いと感じた地点」を本論うとする試みが観光分野を含めあちこちで行われ文では「観光関心点」と呼び，本論文ではこの観ている．しかしながら，こういった情報サービス

光関心点の抽出方法と利用方法について述べる．

が本当に人々の旅先での意思決定を円滑にし，旅次章では観光関心点の分布図による観光案内の行経験を豊かなものにさせているか，という点に有効性について考察する．続いて 3 章では観光関ついては疑問が残る．言うまでもなく圧倒的な量心点の様々な抽出方法について比較・検討する．の情報提供は，旅行者が主体的な情報選別意思をこの議論に基づき試作した観光案内システムのプ持たない限り，混乱要因となりかねない． この問ロトタイプを 4 章で紹介する．最後に今後の研究題に対し従来盛んに研究されてきたのは，旅行者構想を 5 章で述べる．

個人の好みや要求を賢く察知し，情報を適切に選別・再編成する Personalization と呼ばれる技術で————————————————————————
倉田：首都大学東京 都市環境科学研究科 観光科学域〒192-0397 東京都八王子市南大沢 1－1
ykurata@tmu.ac.jp

2. 観光関心点の分布図による観光案内
観光関心点の分布図による観光案内は，言わば「あえて案内しない観光案内」と呼べるものであり，とかく情報過多になりがちな旅行者向け情報サービスに対するアンチテーゼである．観光関心点の分布は何を示すだろうか？

たとえば関心点が密集しているところは，人気のみどころやアトラクション付近である可能性が高い．関心点が線状に分布しているのであれば，それは多くの旅行者が行きかう観光軸であろう．また，孤立した関心点は，先駆的な旅行者が発見した穴場的見所であるかもしれない．旅行者はこのような関心点の図1. 観光関心点の分布を利用したモバイル観光案

空間分布を眺め，どこをどう巡ろうかと思案しな内システムのイメージ画面（杉本（2010）による旅がら道を歩む．そして訪れる先々で面白いものは行者の撮影点密度分布図をもとに作成）

何か（先人は何を面白いと思ったのか）を自分の五感で探ろうとする．「なるほどこれは」と言うものを発見できれば，達成感や過去の旅行者との一体感がかきたてられる．もちろん，旅行者の求めによっては，ヒントとして具体的な観光情報を表示できる機能があってもよい．このような観光情報サービスは，従来のおせっかい過ぎる情報サービスに対し不満を抱いていた独立心の強い旅行者層に対して訴求力を持つことが期待される．
図 1 に，観光関心点を用いたモバイル観光案内システムの画面イメージを示す．この画面では，旅行者の現在地周辺地図の上に観光関心点の密度分布が描かれている．このような表示により，色の濃い場所は多くの旅行者が関心を持つような場所，すなわち観光ポテンシャルの高い場所だと直感的に認識できる．さらにシステム内に写真撮影やブログ投稿と行った機能を持たせ，これらの操作を介して利用者の観光関心点を取得できるようにす

3. さまざまな観光関心点収集法
以上のようなシステムを実現するためには，観光地内において旅行者たちが関心を抱いた地点のデータを何らかの形で収集する必要がある．これを実現するには，たとえば以下のような方法が考えられよう．
①地図書込み方式
旅行中ないし旅行後に旅行者に地図を与え，そこに観光関心点を明示的に記録してもらう方式．
②現地手動記録方式
GPS を搭載した携帯情報端末を用いて，旅行中に関心点を手動記録させる．これはブログにメッセージ（つぶやき）を投稿するような形態でも良いし，あるいは単純に画面を叩けばその地点と「拍手」の量が記録されるような形態でも良かろう．
③カメラ連動方式

る．なぜなら，継続的なユーザー参加の仕組みにGPS 搭載型デジタルカメラ（あるいはデジタルカ

よって常に鮮度の高いデータへと更新がはかれるメラと時刻連動させた GPS ロガー）を利用して，からである．また，データの蓄積によって協調型旅行者が写真撮影を行った地点を観光関心点とみフ ィ ル タ リ ン グ （ Rensnick 1994 ） に よ るなして記録する．カメラの撮影行為は旅行者の感Personalization，つまり利用者と似た関心点選択傾動を発現したものであり，撮影位置の情報から観向のある過去の旅行者群を抽出し，彼らの選択し光客の関心対象を知ることができる（杉本 2010）．

た関心点を優先表示することで，おそらくその利④停留箇所検出方式

用者にとって興味深い地区をより明確に表示する

GPS ロガーで捕捉した旅行者の移動軌跡を利用し，ことが実現可能となる．

旅行者が一定時間滞留した地点を観光関心点とみなして記録する．
⑤テキストマイニング方式
ウェブ上にある旅行クチコミサイトや旅ブログから，話題となっている観光資源とその位置情報とたとえばあるテーマパーク内に分布する関心点のを抽出する．とくにページ内に住所が記載された

うち，あるものは園内の特定アトラクションを参情報であれば位置情報収集は比較的容易に行える

照し，あるものはテーマパーク全体を参照してい（相良ら 1999, Kurashima et al. 2005）．

るような場合がそれにあたる．カメラ連動方式のこれら五つの方式の長短所は，次のような観点から論じられよう．
デバイス依存性
現地手動記録方式，カメラ連動方式，停留箇所検場合は常に旅行者目線にたつので情報粒度一貫性が高いが，地図書込み方式やテキストマイニング方式は後から情報の記録が行われるため，情報提供者の想起する空間スケールが一定しないことが予想される．

出方式は情報提供者が GPS カメラや GPS ロガー

現地手動記録方式は旅行中の貴重な時間とアテンションを割いてもらわなければならない．地図書込み方式は，旅行中の負担こそないものの，情報提供者が自ら各関心点の位置を地図上から見つけ出し，登録していかなければならない．
位置精度
地図書込み方式は，情報提供者が各関心点の位置なるが，単純に問題個数の少なさという点では現地手動記録方式やカメラ連動方式に軍配が上がる．
さらに後者について，撮影という行為が旅行中きわめて自然に行われる行為であること，またiPhone のような GPS・カメラ搭載型スマートフォンの普及が著しい昨今の状況を鑑みると，カメラ連動方式の優位性が言えるのではないだろうか．
表 1. 観光関心点収集方式の比較を考慮すると，精度上の不安が残る．
コミッションエラー
停留箇所検出方式では，たとえば交差点やトイレ周辺が関心点として誤抽出されるおそれがある．

地図書込み方式

またテキストマイニング方式では，文章中に登場

現地手動記録方式

×

する地名がどういう文脈で使われているかを考慮

カメラ連動方式

×

しないと，意図しないものが関心点として誤判定

停留箇所検出方式

×される危険性がある．

テキストマイニング方式

位置精度

デバイス依存性

トマイニング方式は，曖昧な記述や記載ミスなど作業負担を精確に定位できない可能性がある．またテキス

××

情報粒度一貫性

作業負担

項目を重視するかによって手法の優劣の判定は異オミッションエラーが偏る可能性が否めない．

以上の考察をまとめたものが表 1 である．どのコミッションエラーを所持していなければならない．この結果，情報

××××××××

オミッションエラー
カメラ連動方式は美術館内など撮影禁止場所にある関心点を捕捉できず，停留箇所検出方式はドラ
イブルートなど停留不可能な場所にある関心点を捕捉できない．テキストマイニング方式は，住所を伴わない関心点の情報を見逃す危険性が高い．
情報粒度一貫性
各関心点において関心対象の空間的スケールにばらつきがあるとき，情報粒度一貫性が低いと言う．

4. プロトタイプ
以上の議論をもとに，旅行客による写真撮影位置を観光情報源として活用したモバイル観光案内システムのプロトタイプを試作した．図 2 にその画面写真を示す．このシステムは Google Earth をベースにしたもので， GPS で定位した現在位置を中心に周囲の地図（空中写真）が表示され，その上に観光関心点の密度分布（すなわち観光ポテンシャル）が描かれている．

観光関心点データの取得であるが，簡単のため，は，新しい観光情報サービスの形として「他の旅実際の旅行客から写真撮影位置データを収集する行者がどこで撮影したか」というデータから観光代わりに，写真掲示板 flickr に投稿されているジポテンシャルを可視化し，地図上に表示する方法

オタグ付き写真を利用した．具体的には flickr APIを提案した．この方法は，過去の旅行者たちの経を利用して横浜中心部付近のジオタグ付き写真を験を生かし，なおかつ利用者の旅行への関与を促抽出し，そこから緯度・経度を抜き出してポイン進できる，意義深い情報提供形態である．

トデータ化した．flickr は英語圏のサイトであるた

将来的には，情報収集・表示プロセスをリアルめ，ここで利用した写真は訪日外国人旅行者の撮タイム化し，「いま周囲の観光客が何を撮ってい影したものである可能性が高い．このポイントデるか」という情報を可視化することで，利用者がータを用いて ArcGIS 上でカーネル密度推定を行周囲のイベント発生を察知できるような仕組みをい，作成された密度分布図を Google Earth 上へと実装していきたい．また，協調フィルタリングのエクスポートした．得られた分布図を観察すると，手法を導入し，利用者の嗜好に応じた関心点分布

みなとみらい沿岸部や中華街等の観光地で期待通の表示ができるように改善していきたい．

り高い関心点密度が見られた．また外国人客の嗜好を反映してか，野毛地区や大桟橋では関心点密

参考文献

度が高く，洋館群や外人墓地を擁する山手地区で倉田陽平, 貞廣幸雄, 奥貫圭一: 個人嗜好に応じた観光は関心点密度は低くなった．
今後はこのプロトタイプシステムを用いて，こコース自動作成システムの開発. 地理情報システム
学会講演論文集, vol. 9, pp. 199-202 (2000)のような「あえて詳細に案内しない観光案内」が杉本興運: 観光行動としての写真撮影に注目した景観どの程度有効性を持つのか検証していく．また，資源の探索と「みどころ」の抽出－都立石神井公園

システム上に写真撮影やメッセージ投稿機能を盛を事例として－. 地理情報システム学会講演論文集,

り込み，それらを観光関心点のデータ源とする仕vol. 19 掲載予定 (2010).

組みの実装も行っていく予定である．

相良毅, 有川正俊, 坂内正夫: ネットワーク上各種情報源からの地理情報抽出手法. 地理情報システム学会
講演論文集, vol. 8, pp. 331-334 (1999)
Zipf, A., Malaka, R.: Developing Location Based Services
for Tourism - the Service Providers View. In: ENTER
2001, pp. 83-92 (2001)
Tonchidot (2008) Presentation at TechCrunch50.
Ricci, F., Arslan, B., Mirzadeh, N. Venturini, A.: ITR: A
Case-Based Travel Advisory System. In: ECCBR 2002.
LNCS, vol. 2416, pp. 613-627 (2002)
Rensnick, P., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstorm, P., Riedl,

図 2. プロトタイプシステムの画面

J.: Grouplens: An Open Architecture for Collaborative
Filtering of Netnews. In: ACM Conference on Computer

5. おわりに携帯情報端末向けの観光情報サービスは，ともすれば案内する側からの一方的な情報提供となり，情報過多になる危険性が否めない．そこで本稿でSupported Cooperative Work, pp. 175-186 (1994)
Kurashima, T., Tezuka, T., Tanaka, K.: Blog Map ofExperiences: Extracting and Geographically Mapping
Visitor Experiences from Urban Blogs. In: WISE 2005,
LNCS, vol. 3806, pp. 496-503 (2005)