DEIM 2021 F21-3

ミュージアムガイドにおける先読みダウンロードのための
次にアクセスされる展示物の推定于津松†莊司 慶行†

山本 岳洋††
大島

山本

祐輔†††

神門 典子††††,†††††

裕明††††††,††† 青山学院大学 理工学部 〒 252 – 5258 神奈川県 相模原市 中央区 淵野辺†† 兵庫県立大学 社会情報科学部 〒 651 – 2197 兵庫県 神戸市 西区 学園西町††† 静岡大学 情報学部 〒 432 – 8011 静岡県 浜松市 中区 城北†††††† 兵庫県立大学大学院 応用情報科学研究科 〒 650 – 0047 兵庫県 神戸市 中央区 港島南町†††† 国立情報学研究所 〒 101 – 8430 東京都 千代田区 一ツ橋††††† 総合研究大学院大学 〒 101 – 8430 東京都 千代田区 一ツ橋
E-mail: †yu@sw.it.aoyama.ac.jp, ††shoji@it.aoyama.ac.jp, †††t.yamamoto@sis.u-hyogo.ac.jp,††††yamamoto@inf.shizuoka.ac.jp, †††††kando@nii.ac.jp, ††††††ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp
あらまし

本研究では，ミュージアムガイドアプリが通信量，使用ストレージ量を考慮してバックグラウンドでコンテンツをダウンロードする仕組みを提案する．博物館や美術館で，従来のオーディオガイドに代わり，スマートフォンなどの個人の持つ端末にガイドアプリをインストールする場合が増えている．この際，あらかじめすべてのデータをダウンロードすると鑑賞開始までに待ち時間が生じるし，展示物の前に立った際にその場でダウンロードすると鑑賞のテンポが悪くなる．そこで，ミュージアム内におけるガイド端末の操作ログから，次に必要になりそうなコンテ
ンツを推定し，あらかじめバックグラウンドでダウンロードする仕組みを提案した．本研究では，ミュージアムという特殊な環境下で必要性の高いコンテンツを予測するための仮説を複数立て，実際に国立民族学博物館のデータを検索可能なプロトタイプシステムを作成した．ガイドアプリをカタログのように使う被験者実験を通じて，展示物に付与されたタグや遷移確率に基づいて，高精度に先読みダウンロードを行えることを示した．
キーワード ミュージアム体験，アクセス予測，ダウンロード最適化，プリフェッチ
ディオガイドと呼ばれる，トランシーバ型の案内音声を流す端1 はじめに博物館や美術館で，スマートフォンを片手に調べものをしながら鑑賞することは，当たり前のことになりつつある．この時，たとえば，その月の通信容量をもうすぐ使い切ってしまうような状況だったら，どうだろうか．
「ギガが尽きる」心配で頭がいっぱいになり，目の前の展示物に集中できなくなってしまったら，本末転倒である．
インターネットでの調べごとが一般化した現代においても，博物館や美術館といったミュージアムは，依然として重要である．ミュージアムでは，思いもよらない展示物と触れて新しい興味を発掘したり，実物を見ることで体験的に知識を会得した
りと，現地ならではの利点が多数存在する．一方で，ミュージアム現地では，現地ならではの欠点として，詳細な解説をその場に展示しづらいという問題がある．例えば展示場所には空間的な制約があり，情報量の十分な解説文を展示したり，ビデオなどのマルチメディアコンテンツをすべての展示物に付随させることが困難である．
このような欠点を補うために，一般的に，ミュージアムガイ
ド端末が用いられている．ミュージアムでは，古典的に，オー末が主に用いられてきた．これらの端末では，ミュージアム現
地で気になった展示物の番号を入力すると，それに関する解説
文が読み上げられる．これにより，実際に展示物を鑑賞しながら，詳細情報を聞くことができた．近年では，携帯型ゲーム機に専用のソフトをインストールして貸し出すことで，音声だけ
ではなく，よりリッチなマルチメディア情報を提供するガイド
端末も普及していた．例えば，任天堂株式会社は，「じぶんでつくる ニンテンドー DS ガイド」というソフトウェアを博物館や美術館向けに提供している 1 ．それぞれのミュージアムはこれを使って，ニンテンドー DS を使ったガイド端末を独自に作成し，貸し出すことができた．
携帯型情報端末の進化に伴い，これらの機能がスマートフォン用のアプリケーションとして提供されることが増えてきている．例えば，東京国立博物館では，「トーハクナビ」と呼ばれるスマートフォン用アプリケーションが提供されている 2 ．
トーハクナビでは，個人のスマートフォンにナビゲーション用
1：任天堂公式 Web サイト「社長が訊く『じぶんでつくるニンテンドー DS ガイド』」：https://www.nintendo.co.jp/ds/interview/kg3j/vol1/index.html

2：東京国立博物館「『トーハクなび』について」：https://www.tnm.jp/modules/
r_free_page/index.php?id=1467

アプリをインストールすることで，それぞれの展示物の詳細待つことなく，先読みされたキャッシュを使って，高速に次ペー

情報を閲覧したり，自分にあったコースをいくつかの観点かジを閲覧できる．こういった Prefetch 技術を用いて，次に必要

ら選択して案内してもらえる．他にも，ミュンヘンのドイツになるであろうリソースを推定し，あらかじめ必要な分だけを博物館（Deutsches Museum）では「The Deutsches Museum

バックグラウンドでダウンロードすることができれば，鑑賞前app」と呼ばれるスマートフォンガイドが提供されている ．加や鑑賞中の待ち時間を減らすことができる．必要ないリソース

えて，海外の有名なミュージアムでは，ミュージアムが公式にのダウンロードを避けることで通信量を削減できるうえ，見終

提供しているものだけでなく，サードパーティ製のガイドアプ

わって必要なくなったキャッシュを動的に削除することで，スリも一般化してきている．これらの個人のスマートフォンにイ

トレージ容量も節約できることが期待される．

3

ンストール可能なガイドアプリは，ミュージアム現地でのより一方で，ミュージアムガイドは従来の Web ページのダウン

高度な鑑賞体験を可能にする．それ加えて，ミュージアムを訪ロード予測とは違い，ミュージアム特有の独特な性質を持ってねる前にアプリで予習をしたり，帰った後に展示物の詳細を調いる．第一に，従来のリンクで結ばれた Web サイトと異なり，べたり，より多様なミュージアム体験を利用者に与えることがミュージアムの展示物は複雑な背景情報を持つ．そのため，メできる．

タデータの密度が濃い．例えばガイド端末上で，ある展示物か

このように，スマートフォンにガイドアプリをインストール

ら遷移されやすいページを推定する際に，同年代のものを優先することには多くの利点があるが，個人のスマートフォンでの的に次々に見ていく人もいれば，同じ作者によるものや，同じ利用を考えると，現実的な問題もいくつか生じている．最も大地域の展示物を見る人もいる．また，ある展示場所に雑多な展

きな問題の一つは，通信量の問題と，保存容量の問題である．

示物がまとまって配置されている場合は，一見関係ない展示物

ミュージアムガイドはその性質上，多数の画像や，音声や動画の解説を，次々に閲覧する場合もある．加えて，多くのミュー

によるマルチメディアを用いた解説を含む．そのため全体を一

ジアムは順路を持ち，経路を中心として設計されている．そ度にダウンロードすると，モバイルネットワークの通信量を使のため構造が細長くなりがちで，ミュージアム全域に安定した

い切ってしまったり（いわゆる「パケ死」 ），スマートフォン

Wi-Fi 環境を行き届かせることが困難である．またミュージアのストレージを使い切ってしまう恐れがある．

ムではすぐ通り過ぎるところもあれば，長く滞在する部屋もあ4

具体的な例として，博物館で，ガイド端末を貸し出す代わりる．安定した Wi-Fi が設置可能で，長時間滞在が見込まれるに，個人のスマートフォンにアプリをダウンロードしてもらう

場所で，多くのデータを先読みするといった，ミュージアムに場合を考えよう．入場と同時に，エントランスに Wi-Fi アクセ

適した先読み戦略が必要である．最後に，完全に自由に閲覧でスポイントを設置して，アプリの全体をダウンロードさせると，きる Web サイトとは異なり，ガイド端末が必要とする Web リ

訪問者は，目の前に展示場があるにもかかわらず，アプリのイ

ソースとリンクは，有限である．ガイド端末では，構造的に，ンストールが終わるのを待たなければいけない．また，スマー

そもそも全く無関係な展示物のデータが必要になることが少な

トフォンに十分な空き容量がなかった場合には，その場でスト

い．ある展示物の解説から別の展示物の解説に遷移する場合に，レージを整理しないと，鑑賞を始められない．訪問者は，一刻

展示物の詳細画面からは展示位置や，共通点を持つ展示物にしも早く鑑賞を始めたいのに，もどかしい思いをするだろう．かかリンクが張られていない．自由なクエリでキーワード検索すといって，逆にすべてのコンテンツをウェブ上に置き，逐一ダる場合でも，世界のすべてを対象とする Web 検索と違い，アウンロードする場合も，別の問題が起きる．目移りするようなクセスできる情報の種類と総量は，限定的である．そのため，たくさんの展示物を目の前にして，いざ興味のある展示物につ

従来の先読みダウンロードとは違う，ミュージアム体験に特化

いて調べようとしたときに，その都度待たされるのは苛立たしした先読み戦略が必要になってくる．

い．加えて，展示物の前にダウンロード待ちの鑑賞者が溜まってしまっては，ほかの訪問者の迷惑にもなる．

そこで本研究では，ミュージアムに特化し先読み戦略として，展示物同士の関係や展示場所を考慮した Prefetch 技術を提案

このような状況を解決する手法として，先読みダウンロード

する．具体的には，あるミュージアム訪問者が任意の展示物の（Prefetch）技術をミュージアムガイドに適用することが考えら

詳細を端末上で閲覧している際に，どの別の展示物のリソースれる．先読みダウンロードは，ブラウザやモバイル端末に用いが直後に必要になるかを推定する．本研究を実施するうえでのられる一般的な技術である．近代的なブラウザでは，ページの制約として，現時点では「この展示物にアクセスしたユーザが，プリロードやページ予測という名前で，先読みダウンロード技

次にこの展示物にアクセスした」というような大規模アクセス

術が最初から有効にされている．これらのブラウザでは，ペーログが，そもそも存在しない．そのため，次に必要になりそう

ジを閲覧している際に，そのページからリンクされているペー

なリソースを推定するいくつかの仮説を立て，それぞれについジ群を，バックグラウンドで先にダウンロードしている．ブラて検証した．具体的には，ウザの利用者は，次のページに移動する際に，ダウンロードを•

遷移確率的アプローチ： タグなどのメタデータの共通する展示物は，タグをタップすることで移動する確率が3：ドイツ博物館公式サイト「Die App des Deutschen Museums」https://www.deutsches-museum.de/angebote/app/
4：Wikipedia「パケ死」：https://ja.wikipedia.org/wiki/パケ死

高い，•

地理的アプローチ： 今見ている展示物の近くにある展示
物や，ビーコンや閲覧履歴から推定される現在位置に近い展示物は，アクセスされる可能性が高い，•の快適な Web アクセスを助ける．

意味的アプローチ： 鑑賞者が個人の興味に基づいて展Prefetch 技術は，近年の先進的なブラウザでは標準機能とし示物を鑑賞している場合，解説文やタグの類似した展て搭載されている．Microsoft Edge では「ページ予測を使っ示物にアクセスしがちである

た閲覧速度の向上」という名前で，Google Chrome では「予という 3 つの大まかな仮説を立て，それぞれをランキングアル測サービスを使ったページの迅速な読み込み」という名前でゴリズムに落とし込んだ．これらの仮説を実際に先読みダウン

それぞれ実用化されている．これらの機能は，標準で有効化

ロード可能なモジュールと Web API を実装した．

された状態で提供されており，多くのユーザは知らないうち実験のために，大阪府吹田市の国立民族学博物館の展示物をに Prefetch 技術の恩恵に与かっている．また，ブラウザだけ

実際に検索可能な，独自に開発中のナビゲーション端末である

でなく，多くの Web 開発用ライブラリや言語でも Prefetch 技「みんぱくガイド」に，提案するシステムを組み込んだ．実験

術は実用化されてきている．HTML5 では link タグの rel 属性

では，被験者にタスクを与えた状態でみんぱくガイドをカタロに prefetch を指定することで，明示的に先読みするリソースをグとして自由に使わせ，そのログをもとに各仮説がどの程度有指定できる [7]．Web リソースにおける Prefetch 技術は，実際効か，予測精度を評価した．

にダウンロードするリソースの種類に合わせて，リンク先のリ
ソース本体を先読みする Link Prefetch，あらかじめ URL の2 関連研究本研究は，ミュージアムガイドに関する研究と，先読みダウンロードに関する研究と深く関係する．また，ミュージアムという展示物のメタデータの充実した空間で次にアクセスされる
展示物を発見する行為は，広義の情報推薦の一種と考えることもできる．そこで，ミュージアムガイド端末の高性能化と，先読みダウンロード技術，情報推薦について論じる．

2. 1 ミュージアムガイド端末の高性能化

名前解決だけ行う DNS Prefetch，レンダリング結果まで事前実行する Page Prefetch の 3 つのレベルで提供されている．
利用者の状況や，使用するアプリケーションに応じた先読み
ダウンロードの研究も盛んである．Tadrous ら [8] はユーザの潜在的な要求を予測し，次に必要になるデータを推定して先読みする手法を提案している．また，コンテンツ指向ネットワー
ク（CCN）におけるリンク先のリソースを予測し先読みダウン
ロードする研究として，Bernardini [9] らはページの人気度に応じて次にダウンロードされるであろう度合いを予測し，優先

携帯端末の性能向上によって，よりリッチなミュージアム体的にダウンロードする手法を提案している．また，ユーザの現験を助けるガイド端末が出現してきている [1]．もっとも単純

在位置を用いてアクセスされそうなリソースを推測するようなな活用例として，スマートフォンには様々なセンサが搭載され研究も行われている [10]．近年では，5G ネットワークの実現ているため，位置情報を推定可能である．WiFi や GPS，超音に伴い，モバイル端末における先読みダウンロードの研究が，

波 [2] や電波によるビーコン，カメラ [3] などを用いることで，エンドユーザレベルでも [11] ネットワークの中間インフラの番号を入力する手間を省き，快適にミュージアムを鑑賞できるレベルでも [12] 盛んに研究されている．

ようになる．

本研究で対象とする先読みダウンロードは，きわめて単純なモバイル端末の性質を利用して，オーディオガイドでは行え

Link Prefetch の一種である．一方で，ミュージアムに特有ななかったインタラクティブな鑑賞体験をもたらす方法について対象となる展示物同士の関係や，地理的な関係性，ミュージアも研究が進んでいる．Hage ら [4] は個人にあわせた動的なルー

ムの現実的なネットワークの制約があるため，既存の手法をそ

ト推薦を行うスマートフォン用ミュージアムガイドを提案してのまま適用することが困難である．

いる．Bay ら [5] は画像認識と組み合わせて，展示物にカメラ付き端末を向けるだけで詳細情報を閲覧できる仕組みを提案している．また，鑑賞体験をよりインタラクティブにするために，
個人の体験をくみ取って，動的にマルチメディアコンテンツを提供するもの，音声や映像だけでなく AR を使ったもの [6] などが研究されている．通信容量やストレージ容量を気にせず，個人のスマートフォンにガイドアプリをインストールしたままにできれば，こういった後日の生活に接続されたミュージアム
体験がより現実的なものになる．

2. 2 先読みダウンロード

2. 3 情 報 推 薦
本研究では，すでにアクセスされたいくつかの展示物から，
次にアクセスされるであろういくつかの展示物を推定する．これは，あるユーザが購入した商品から，次に買うであろう商品を推定する情報推薦と近いアプローチをとる．
博物館でのガイドに情報推薦技術を用いる研究も行われている．例として，Wang ら [13] はセマンティックウェブ技術を用いることで，複雑な関係にある展示物を博物館ガイドで推薦できるようにしている．この研究では，実際にシステムを運用してログを収集することで，協調フィルタリングに基づく一般的

次にアクセスされるであろうコンテンツを予測し，必要なリな情報推薦を可能にしている．Minkov ら [14] は展示物の関係

ソースを操作前に自動で先読みしてダウンロードする技術は，をグラフ化し，Random Walk で意味的に関係の深い展示物を一般的に普及している．これらの技術は Prefetch と呼ばれ，低推薦する手法を提案している．本研究でも同様に，次にアクセ

速なネットワークアクセスをバックグラウンドで済ませ，高速スされる展示物の推定に，展示物に付与されたタグなどをエッなローカルキャッシュからリソースを読みだすことで，ユーザジとしたグラフを作成し，Random Walk を用いて遷移確率を

計算している．また，Huang ら [15] は，通常の情報推薦とは逆に，その人が見なくてもいい展示物を推定することで，情報過多（Information Overload）を避けさせる仕組みを提案している．
古典的に，情報推薦は，コンテンツベース，協調フィルタリ
ングに大別される [16]．本研究で扱う次にアクセスされるコン
テンツの予測は，コンテンツベース推薦に近いものである．本

キーワード「仮面」の検索結果

研究の制約として，実際のログデータがないため，協調フィル
タリングベースの手法を用いることができない．将来的には，
多くのユーザの行動ログから次に必要になるコンテンツを予測
展示物の詳細画面するモデルが最適になることが考えられる．その場合には，協調フィルタリングや，機械学習を用いた情報推薦技術によるコンテンツ予測が必要になる．

3 提案手法
本節では，実際にミュージアムガイドという特殊な環境下で先読みダウンロードを行うための手法について論じる．本手法
は，検証のために，実際に既に実装されているガイド用 iPad
アプリを拡張する形で，それに合わせて提案されている．そのため，みんぱくガイドそのものについて説明してから，実際の手法について説明する．

3. 1 みんぱくガイドの機能説明
みんぱくガイドは，著者らが開発している，国立民族学博物館を対象とする iPad 用ガイドアプリである [17, 18]．このガイ
ドアプリでは，従来の音声ガイドと異なり，検索機能を中心に設計されている．利用者は，キーワードやタグによって，展示物を検索できる．加えて，場所による展示物の検索も可能で，博物館の任意のエリアで見られるものを探したり，今自分がいる場所の周辺にある展示物の一覧を見ることができる．

タグ「帽子」の検索結果
図 1 みんぱくガイドの実際の画面遷移例

iPad 内にローカルファイルとして含めた場合，おおよそ 6GBの容量を必要とする．

3. 2 システムの概要
提案するシステムは，クライアントサイドとサーバサイドに分かれる．クライアントサイドでは，ユーザが今どのコンテンツを読んでいるかに応じて，次に必要になるコンテンツを予測し，サーバにリソースのリクエストを送る．サーバサイドでは，
画像と動画からなるコンテンツを HTTP 経由でクライアントに返す．実際には，REST-like な API として実装されている．

3. 3 遷移確率に基づく次にアクセスされるコンテンツ予測
みんぱくガイドでは，ユーザによるフリーワードによる検索を除けば，ある詳細ページから，次にアクセスするリソースは，

みんぱくガイドは提示型情報検索モデル [19] に基づいて設計限られている．そのため，リンクを辿った場合に次にどのリされている．従来の検索エンジンでは，1 列に並べられた文書

ソースを必要とするかは，ある程度，遷移確率として計算可能からなる検索結果に対して，スニペットを読みながらクエリ変である．ここでは，Random Walk with Restart（RWR）を用

更を繰り返して目的の文書にアクセスする場合が多かった．一いることで，次にアクセスされるであろうリソースを推定する．

方で提示型情報検索では，図 1 の左側に示されるように，一覧

ランダムサーファーモデルに従って，ある展示物に強く興味性の高い検索結果画面をもつ．検索者は，クエリを修正してラを持って，その展示物からリンクを辿ってページを次々と移動

ンキングの質を高めるよりは，気軽にサムネイルをクリックしする閲覧者を考える．ここで，閲覧者は，一定確率で閲覧をやめて展示物を選び，詳細画面に移動しやすい．そして，図 1 の右ると仮定する．このような，特定のページから移動を開始する側に表されるような詳細画面中のタグをクリックして，再び一

閲覧者が無数にいる状態で，ある時点であるページにどれだけ

覧画面に戻ってくる場合が多い．このような一覧性の高い検索の割合で閲覧者が存在するかを，Random Walk with Restart

結果画面を中心として頻繁な移動を伴う検索方式は，新しい興で計算する．

味を引き出しながら，検索者が必要としている情報を自覚させ

みんぱくガイドで先読みダウンロードの対象となるページは，る効果があるとされる．このような検索インタフェースを持つ

タグや場所に対する展示物の一覧画面，展示物の詳細画面の 2

ため，みんぱくガイドでは多数のサムネイル画像を扱う必要が種類である．全ての一覧画面と詳細画面に一意に順序を与え，ある．

すべてのページ中の i 番目のページを si ∈ S とおく．ここで，また，各展示物の詳細画面には，高解像度な展示物の画像と，si を出発した閲覧者がある瞬間に sj にいる確率を p(i, j) としマルチメディアコンテンツが含まれる．図 1 の詳細画面の左た際に，s0 , s1 , ...s|S| それぞれに滞在する確率からなるベクト

下にあるように，展示物に関する複数の画像や，ビデオなどを閲覧可能である．そのため，何も考えずにすべてのリソースをル pfromi = (p(i, 0), p, 1), ..., p(i, j), ...p(i, |S|) を考える．
この際 Random Walk with Restart で，ベクトル pfromi は

所を現在位置として扱う．

展示物詳細画面

検索結果画面

博物館の展示物はすべて，博物館のどこに展示されているかという情報を持っている．ただし，データ上の制約として，みんぱくガイドの用いているみんぱく収蔵物のデータベースにおいては，展示物によって位置情報の粒度が異なる．みんぱくの展示物のうち日本エリアの展示物は，細粒度の展示場所情報を持つ．具体的には，展示用の棚ごとに ID が割り振られており，棚単位での位置情報が記録されている．日本エリア以外の，「オ･･･

高解像度詳細画像

セアニア」などの地域や，「言語」などのトピックに関する展示物については，ある大きさに区切られたグリッドごとの ID が付与されている．

先読み済み画像

これらの棚やグリッドの位置情報はすべて 2 次元平面上の未ダウンロード画像

xy 座標として記録されているため，地理的な距離計算が可能

展示物のサムネイル画像（同一ファイル）である．ここでユークリッド距離を使うと，ある i 番目の展示

図 2 実際に先読みするリソースの例．先読みの対象になるメディア

c(gi ) = (gix , giy ) としたとき，2 つの棚同士の距離は

ファイルは主にサムネイルと詳細画像である．

pfromi = (1 − α)M ′ p + αr(i)物が展示されている棚またはグリッドを gi とし，その座標を(1)と求めることができる．ただしこの際，M ′ は隣接行列 M を出
リンク数で正規化した遷移確率行列である．すなわち，si からsj にリンクがあった場合に mij は 1 となり，si から出ている
リンクの本数が li 本であった場合，m′ij は l1i となる．また αはサーファーが閲覧を止める確率で，ダンピングファクタと呼ばれるものである．r(i) はサーファーの出発地点となる任意のページをベクトルで表したもので，si から出発した際には i 次
元目だけだけが 1 でそれ以外は 0 で埋められた one-hot ベクト
ルである．
こうしてあるページから別のページに対して，ページごとの滞在確率が計算されるので，そのページに登場する画像を先読
みダウンロードする．今回の実装に限った注意事項として，実際に先読みされる画像リソースは，図 2 に示されるとおり，詳
細画面と検索結果画面で表示されるサムネイル画像，および詳
細画面で任意で閲覧できる高解像度画像である．展示物詳細画面で見られるサムネイルと検索結果画面で表示されるサムネイ
ルはファイルとしては同一であるので，今回実際に先読みの対象にするファイルは展示物単位とした．そのため，先読みされなかった展示物は検索結果画面では黒く塗りつぶされた状態で表示される．実際の先読みの際には，読み込み件数に閾値を設け，遷移確率の高い展示物について上位のものから順に閾値を超えるまで読み込んだ．

3. 4 ミュージアムの地理的制限に基づく次にアクセスされるコンテンツ予測
どの展示物が，物理的にどの棚に配置されて展示されているかを用いることで，次にアクセスするであろうリソースを推定可能であると考えられる．
ビーコンや，その時点で閲覧している展示物から，近傍で展示されている展示物が推定可能である．みんぱくガイドは博物

dist(gi , gj ) =√(gix − gjx )2 + (giy − gjy )2(2)と表せる．実際の先読みの際には，距離の近いものから順に，任意の件数ダウンロードする．ただし，この際，一部の展示箇所では，1 つのセル内に大量の展示物が配置されている場合がある．この場合は，既定の件数になるまで，無作為にダウンロードした．
注意事項として，みんぱくでは，原則として同じ場所には同
じ地域の同じカテゴリの展示物が配置されやすい．そのため展
示場所は一部のタグの共起と重複する場合がある．例えばオセアニア地域の仮面は同一の棚に収まり，それぞれ「オセアニア」
タグと「仮面」タグを共有する．

3. 5 展示物間の意味的類似度に基づく次にアクセスされるコ
ンテンツ予測タグや，展示物の解説文の類似度で，意味的に近い展示物を推定可能である．現実的な閲覧行動に照らし合わせると，意味的に近い展示物，すなわち共通するタグや解説文に登場する語の共有度の高い展示物は，博物館現地では参照される可能性が高い．ある訪問者がある分野に強く興味を持った場合に，訪問者はその分野に関係する展示物を次々に参照する場合がある．
また，タグが近い展示物同士は，タグを経由して直接的にアクセスしやすく，また説明文が近い展示物も，被験者が説明文中の単語に興味を持った場合，キーワード検索によってアクセスされる可能性が高まる．
タグの共起度による先読みの優先度を計算するために，ある展示物の詳細ページ si に記載されたタグ集合を T (si ) とする．
この際，詳細ページ si から sj への移動しやすさを∩|T (si ) T (sj )|∪ptag (si , sj ) =|T (si ) T (sj )|(3)と推定する．
実際のみんぱくガイドの展示物の詳細画面では，ハッシュタ

館現地だけでなく，カタログアプリとしても用いることができ

グ，地域，民族，OWC（Outline of World Cultures：地域やる．今回の実験では，現在閲覧している展示物の展示された場

時代，民族），OCM（Outline of Cultural Materials：展示物

の属性），展示場所などがタグとして付与されている．今回の当たりで事前計算した．Prefetch における基礎技術である「なタグ共起度の計算では，展示物の意味的な類似度に注目するた

ければ Web から取得してキャッシュして，キャッシュにあればめ，これらのうちハッシュタグ，地域，民族のみを対象としてそれを表示する」という処理については，既存のライブラリで計算した．

ある SDWebImage を改造して用いた．

タグの共起に基づくアプローチは，3. 3 節で述べた遷移確率

実際に先読みの対象とする展示物は，みんぱくガイド内に収に基づくアプローチと，実際の結果が近くなる．みんぱくガイ

録されている 3,031 点の展示物のうち，画像を少なくとも 1 つ

ドでは，展示物詳細画面から出るリンクはほぼタグの検索結果

以上持っているものとした．また動画コンテンツの容量がその画面へのリンクであるため，タグの共起は 2 ホップ先でリンク

他のコンテンツと比べて極端に大きく，先読みに含めると画像することと等しい．そのため，複数のタグを共有する展示物同の先読み戦略が動画ダウンロード時のネットワーク効率の誤差

士は，リンクによる経路が多くなる．

に含まれてしまう．そのため，実験時には，先読みするリソー

展示物同士の解説文がどれだけ似ているかを判定するため

スを画像だけに絞った．みんぱくガイドには 9,639 点の画像がに，解説文を Doc2Vec でベクトル化し類似度を計算した．こ

収録されているが，今回の実装では，詳細画面でタップして初の際，学習用データセットとして，すべての展示物の解説文をめて表示される補足的な画像の本体についても同様に対象外とDoc2Vec にかけた．学習に用いたモデルは PV-DM で，中間した．

層の次元数は 100 次元とした．全ての展示物どうしの組み合わみんぱくガイドでは，利用者が意外な展示物と出会えるようせについて，あらかじめベクトル化された解説文のコサイン類に，起動時の「おすすめ」の画面などに，ランダムな順で展示

似度を計算した．先読み時には，コサイン類似度の高い順に，物を表示する場合や，ユーザの操作にあわせてランキングが変上位からダウンロードする．

化する部分がある．今回の実験では，タスクに再現性を持たせるために，これらを固定した．

4 実

験

4. 3 実 験 方 法

提案した複数のダウンロード戦略のうち，博物館ガイドに適ある目的をもったユーザがみんぱくガイドをカタログとしてしたものがどれかを明らかにするため，検索タスクによるベン用いて調べものをするというタスクを設定し，実際に被験者にチマーク試験を行った．今回の実験では，COVID-19 に関する

みんぱくガイドを操作させた．実験時間は 1 タスクあたり 30

社会情勢によって博物館現地での大規模な被験者実験が困難で分として，タスクの目的設定を与えた以外は，特に制約を設けあったので，みんぱくガイドをカタログとして用いた場合を対ず自由に閲覧させた．被験者数は 4 名で，それぞれ 1 件から 5

象とした．

件のタスクを担当した．

4. 1 比 較 手 法
比較のために，それぞれの仮説に基づいた先読みダウンロード戦略に基づく提案手法と，先読みを行わない比較手法を実装した．具体的には，•

遷移確率：現在閲覧中のページから対象のページに遷移する確率に基づいて先読みダウンロードする，•

地理的距離：現在位置および現在閲覧中の詳細画面から物理的に近くに展示されているものを先読みダウンロー
ドする，•タグの共起：現在詳細を閲覧中の展示物と共通するタグの多い展示物を先読みダウンロードする，•

解説文の近さ：現在詳細を閲覧中の展示物と解説文がベクトル空間内で近い展示物を先読みする•

実際の調べものとして，表 1 に示すような大別して 4 種類のタスクを実験に用いた．ある地域の民俗について広く知るというタスクと，展示物の種類を指定して具体例（たとえば，「食器」のインスタンスとして日本の箸や英国のティーポット）を調べるタスク，抽象的なカテゴリから関連した展示物（たとえば，十字架は「宗教」そのものではないが，宗教と関連する）
を調べるタスクを用意した．被験者は制限時間いっぱいまで，興味の赴くままに自由に閲覧した．
これらの実験タスクにおける画像の読み出しログをもとに，実際に各手法がどの画像データを先読みし，どの画像が実際に閲覧されたかを検証した．

4. 4 実 験 結 果
実際の被験者による操作ログをもとに，各手法がどれだけ正先読みなし：ベースラインとして，先読みを行わず，しくリソースを先読みできたかを確認する．表 2 に全クエリをすべてのリソースは必要になった瞬間にダウンロードさ

通しての各手法ごとの予測精度を示す．

れる

先読みしてダウンロードしたリソースに対して，実際にアクという 5 種類のダウンロード戦略をみんぱくガイド上に実装

セスが行われた比率を適合率として表した場合，提案手法の中した．

でタグの共起による手法がもっとも高評価だった．同様に，す4. 2 実装みんぱくガイドが Swift で実装されたネイティブアプリであるので，それの内部に手を加えた．実験用の実装では，あらかじめ各展示物から次にアクセスされやすい展示物について，総べての実際にアクセスが行われたリソースのうちどの程度が先読みされていたかを再現率として表すと，タグの共起による手法が最も高精度であった．次いで評価が高かったのは遷移確率に基づく予測モデルであった．逆に，最も適合率が低かったの

表 1 実際に被験者が行った調べものタスクと終了時までに閲覧した
画像数

画像数（件）

カテゴリ 検索タスク

地域

対象種類

カテゴリ

自由

1200

閲覧画像数

アフリカ

316

ヨーロッパ

371

北海道

230

食器

406

武器

268

衣類

308

打楽器

326

宗教

401

芸術

834

遊戯

403

被験者 A

534

被験者 B

1,169

平均

1000

800

600

400

200

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28464

表 2 各手法の予測精度とダウンロード量（全タスク平均）．

DL 数 先読み数 適合率 再現率 不要率

図 3

実際に閲覧

遷移確率

タグ共起

解説文の近さ

地理的距離

時間（分）

時間経過によるダウンロードした画像の累積枚数（全タスク
平均）．

で検索していたが，それらのキーワード検索を通じて一部の展

遷移確率

1,291

1,010

0.18

0.40

0.64

示物に共通してつけられた「祭具」などのタグに注目して，タ

地理的距離

788

396

0.18

0.16

0.41

グによるページ移動で芋づる式に関連する展示物の情報を収集

タグ共起

1,222

955

0.21

0.43

0.62

解説文の近さ

987

618

0.15

0.20

0.53

先読みなし

465

0

0.00

0.00

0.00

していた．
ほぼ同様の結果を出したのが遷移確率に基づくモデルであった．そもそも，展示物の詳細ページ間のリンクのほとんどがタグによるリンクである．Random Walk with Restart を使った

は解説文の近さに基づく手法であった．全ダウンロード中で実手法では，Restart 直後のページに高いスコアがつきやすい．

際には閲覧されなかった画像の比率を不要率による比較では，そのため，タグの共起度と，先読みしたページの多くが重複し全体のダウンロード数が少なかった地理的距離に基づく先読みた．違いとしては，共起したタグと共起したタグ，というようが最も高効率であった．

な推論を行っている点だが，今回の実験では特にその有効性は次に，時間経過によるダウンロード数の推移を手法ごとに図見られなかった．

3 に示す．実際に必要とされる画像の量に対して，遷移確率と意味的類似度に基づく手法として，高精度だったタグの共起

タグの共起に基づく手法において，もっとも多くの画像を先読と対照的に，Doc2Vec による解説文の類似度による手法は低みしている．ただし，これは閾値の設定によるもので，計算上精度であった．これは，解説文から重要そうな語を抜き出して同率のものが多かったため相対的に数が多くなった．完全に正キーワード検索を行うような検索行動を，被験者が誰も取らな

しくリソースの需要を推定できた場合を理想とすると，最終かったためである．加えて，データセットの Doc2Vec の学習

的に 30 分間で 400 点程度の画像をダウンロードする必要があもうまくいっていない可能性がある．今回使ったコーパスはみる中で，それぞれの手法は最大で 1,000 件程度の画像を先読み

んぱくの展示物のうち，3,000 件程度の限られた展示物の解説

した．

文で構成され，長さも 1 文のものから数百字程度のものがほとんどである．そのためベクトル化の精度が低く，類似度が正し5 考

察く計算されなかった可能性がある．

実験結果をもとに，それぞれの手法の有用性について議論す

図 3 に示される画像数について，実際に必要とされる画像のる．もっとも適合率，再現りともに高かったのはタグの共起に枚数は，徐々に減少する．これはある調べものタスクで対象とよる先読みモデルである．これは，実験タスクの影響があるとなる画像が限定的で，後半になれば大方の画像はキャッシュが考えられる．今回のようなにトピックについて網羅的に調べる

済んでいることを表している．先読み手法も同様に，検索時間

タスクの場合，調べものの検索要求がタグに表れやすい．キー

が延びればキャッシュ済みの画像の比率が増えて，ダウンロー

ワードサーチを使った人もいたが，民族学という被験者にとっド数は減少する．また一部の調べものタスクにおいて，中盤にてなじみの薄い分野で，自由入力形式のキーワードクエリを思なると新しい画像が出てこなくなり，動画コンテンツを閲覧しいつきづらかったという傾向がみられた．具体的な例として，たり，同じタグを選択する場合が生じていた（すなわち，グラ

宗教について調べていた被験者は，最初に「宗教」「神」など

フ上では，一部のクエリの影響を受けて，平均として累積値が下がって見える）．これは今回の限定的なデータセットの中で，ガイド端末をカタログとして使った際に，1 つのタスクに関連する展示物の総数がそもそも少なかったため，中盤で見たいコ
ンテンツを見尽くしてしまったケースがあるためである．実際のタスクの粒度が細かい場合，むやみに先読みしていく必要はな可能性がある．
今回の実験では，あくまでもカタログアプリとしてみんぱく
ガイドを使ってベンチマーク試験を行った．そのため，現地で使った場合とは異なる結果になる可能性がある．例えば，場所に基づく手法は，今回の手法では精度が低く，ダウンロード数も少なかった．現地では，歩いていて，目に留まった展示物について調べる，という行為が一般的に行われる．今後現地実験を行って，カタログとしての使用と現地でのガイドとしての使用の傾向の違いを手法に組み込むことが考えられる．

6 まとめと今後の課題
本論文では，個人のモバイル端末で博物館ガイドを動かすことを目的として，様々な観点から先読みダウンロード戦略を実装し，評価した．リンクによる遷移確率や，タグや説明文による展示物の意味的な類似度，展示場所に基づく地理的距離について実際にみんぱくガイド上に組み込んだ．調べもののタスクを与えられた被験者のガイド端末操作ログを用いた実験により，タグの共起に基づく手法がもっとも高精度だとわかった．
実験を通じて，今後の課題が見出された．まず，より正解率の高い興味推定手法が必要である．実際に高精度な推定を行う
ためには，協調フィルタリングや機械学習といったデータに基づくアプローチが考えられる．今回は社会的状況から現地での実験ができなかったが，長期的な現地での実験とデータ収集が必要である．今回の実装ではクライアントサイドで先読みを行ったが，サーバサイドでもミュージアムガイドでのリソースを最適化させられる．具体的には，複数の画像をまとめてレンダリングして圧縮して送ったり，プッシュ通信で送ることが考えられる．ガイドアプリを気軽に個人の端末にインストールできることによる，応用的な使い道も含めて，継続的に研究を進める必要がある．

謝辞本研究の一部は JSPS 科学研究費助成事業 JP18K18161，

JP18H03243，JP18H03494，JP16H01756 による助成，ならびに 2020 年度国立情報学研究所共同研究「個人の興味に合わせた文化財間コンテクストの発見」，「博物館・美術館における次世代型展示案内システムに関する研究」，「行動ログからのポ
ストカードの自動生成による博物館体験の知識への定着促進」の助成を受けたものです．本研究の実施にあたっては，国立民族学博物館より提供いただいたデータベースを利用しました．
また，HRAF Association より，OWC，OCM のデータをいた
だき，独自に翻訳して利用しました．ここに記して謝意を表し
ます．

文

献

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