階層型評価構造に基づく観光スポット推薦システムの構築と長期実証実験
杉浦孔明 1 ，岩橋直人 2 ，芳賀麻誉美 3 ，堀智織 1
1

独立行政法人情報通信研究機構，2 京都大学，3 一橋大学
komei.sugiura@nict.go.jp

概要: 京都などの有名観光地を訪れる場合，多くの旅行者はガイドブック，ウェブサイト，口コミなどから情報を収集し訪れるスポットを決めるが，観光スポットをリストアップし，好みに合致するかを調べるためには時間と労力が必要である．そこで，数々の観光スポット推薦システムがこれまで提案されてきたが，気分などの主観的な基準での推薦は困難であるという問題があった．本研究では，評価グリッド法と数千人規模のウェブアンケートを用いた評価要因の解析手法と，階層的な評価構造とナイーブベイズモデルを用いた観光スポット推薦手法を提案する．本手法を実装したスマートフォンアプリを用いて 1 年間の実証実験を行った結果について報告する．

Keywords: recommendation system, evaluation grid method, naive Bayes, smartphone app1. はじめに京都やパリ，ローマに代表される観光地を訪れる場
合，ガイドブック，ウェブサイト，口コミなどから情報を収集し，訪れるスポットを決める旅行者は多い．しかしながら，これらの都市には多くの観光スポットが存在するため，好みに合致するスポットを探しだす作業に必要な労力は大きい．また，現状の検索技術では，「庭園がきれいで有名でないスポット」のような検索をれ，2012 年 12 月 31 日までに約 20,000 回ダウンロードされている．本論文では，本システムを構築するために行った京都観光における評価要因の解析，および解析結果を利用した推薦手法について述べる．本研究は [8] と関連するが，京都観光ドメインにおける評価構造を抽出したこと，定形自由記述アンケートを元に評価要因を抽出する点が異なる．
提案手法の独自性は，以下の 2 点である．

行うことは難しい．一方，観光産業は世界的に大きな

1. 旅行者が観光において重視する項目について，評経済部門であり，観光における推薦・意思決定技術は

価グリッド法 [11] と定形自由記述アンケートを組

社会的ニーズが大きい [4]．

み合わせて評価要因を解析した．

このような問題背景から，観光分野における推薦システムが広く研究されてきた（例えば [1,3]）．[1] では，ユーザの属性や同伴者情報などに基づきトリノの観光スポットの推薦を行う．推薦システムの手法および応用については [4, 9] が詳しい．最近では，Google Nowなどモバイル端末上でユーザの位置や状況に依存した観光スポット推薦が可能になっている．

2. 解析の結果得られたモデルを用いてスマートフォン上の推薦アプリを構築し，1 年以上の長期実証実験を行った．

2. 観光スポット推薦タスク
2·1 タスクの定義
本研究の目的は，ライトユーザに対しスマートフォ

このように数々の観光スポット推薦システムがこれン上で観光スポットの推薦を行うことである．推薦のまで提案されているが，気分などの主観的な基準での対象地域を京都とした．これは，観光スポットが多く，推薦は困難であるという問題があった．一方，観光以推薦のニーズが大きいと考えられるためである．本研

外の分野では，気分や状況に依存した推薦手法が提案

究で扱う観光スポット推薦タスクに求められる仕様をされている（例えば [8, 11]）．[8] では，映画推薦ドメ

以下のように定義する．

評価要因を抽出し，ベイジアンネットワークを用いた• ユーザは観光立案段階でシステムを用いる
多くの旅行者は自宅などで事前に情報を調査する．

推薦システムを構築している．一方，我々は京都観光

つまり，観光立案時に京都滞在中のユーザは少数派

ドメインにおいて，ユーザに観光スポットを推薦するであると考えることが合理的である．今後，Google音声対話システムを構築してきた [7, 10]．

Now のような現在位置に依存した観光スポット推インにおいて，グルーピング評価グリッド法を用いてこのような問題背景から，我々は観光スポットを推薦が一般的になれば観光立案をその場で行うユー薦するスマートフォンアプリ「京のおすすめ」[5] を構

ザが増える可能性はあるが，現時点で大部分のユー築した．
「京のおすすめ」は 2011 年 10 月 28 日に公開さザに対応するために，ユーザの現在位置に依存しない手法を用いることとする．

• ユーザの行動履歴を使用しない
ユーザが訪れた観光スポットの履歴が利用できれば，単純な協調フィルタリングにより推薦が可能である．しかしながら，そのような履歴を収集することのコストは大きいうえ，プライバシー上の懸念がある．以上より，ユーザの行動履歴を用いず，継続的にシステムを使用しないユーザに対しても推薦可能にする．

• 複雑な入力を必要としない
スマートフォンを想定する場合，入力数が多いア

Fig.2 自由記述アンケートの例

プリはユーザの離脱が起こりやすい [2]．プロファ
イルの登録など複雑な入力を行わなくても推薦可能とする．

2·2システムの概要

る．手法の詳細については [7] を参照されたい．

3·1 評価表現の収集
本研究では，評価表現の収集のために，評価グリッこのような背景から，我々は京都の観光スポット推ド法（深層心理面接手法のひとつ）と定形自由記述ア薦システム「京のおすすめ」[5] を開発した．
「京のおすンケートを組み合わせた手法を用いる [7]．Table 1 にすめ」のユーザインタフェースを Fig. 1 に示す．ユー

収集の概要を示す．評価グリッド法における面接では，ザは，気分（癒されたい，リフレッシュしたいなど），ラダーアップ（「X に行ってどんな気持ちになりたいで体験したいこと，味わいたい雰囲気，観光スポットのすか？」など），ラダーダウン（「具体的に X のどんな特徴，に関連した項目をタッチパネルで選択することことが良いのですか？」など）の 2 種類の質問を繰りにより，観光スポットの推薦を手軽に受けることがで返して評価表現を収集する．被験者は近畿在住者とし，きる．前述した仕様を検討し，ユーザからシステムへ

性別・年代（20〜69 歳の 5 水準）・観光経験（4 水準）の入力はチェックリストの選択・非選択であることとしに偏りがないよう 24 名を選出した．

た．システムはユーザに観光スポットのリストをテキ

このような評価グリッド法の面接のデメリットは評ストや画像で提示する．推薦対象の観光スポット数は価表現の網羅性である．これは，面接に必要な時間的150 である．

コストが高く，被験者数が限られるためである．そこ

3. 京都観光における評価要因の解析
どのような評価要因を基準に観光スポットが選択されているのかを調べるため，京都観光における評価表で，多数の被験者の意見から評価表現を収集するため，ブラウザ上で動作するアンケートシステム（Fig. 2）を構築し，1000 名の被験者から定形自由記述アンケートを収集した．

現を収集した．本稿では，「庭園がある」「リラックスで全被験者の結果を統合し，評価グリッド法においてきる」など，観光スポットが評価される要素を評価要一般的な構造になるように，評価要因を「気分」「体験」

因と呼ぶ．評価要因と評価表現の違いは，評価表現が「雰囲気」「スポットの特徴」の 4 カテゴリに分類した．

言語表現であるのに対し，評価要因は同義とみなされ以上の手続きにより，「世界遺産」「あまり人に知られてる評価表現群の代表（クラスラベル）であることであいない」など 137 の評価要因を得た．
Table 1 評価表現収集の概要
評価グリッド法
定形自由記述
調査形態
調査次期
被験者数
評価表現数

面接
2008 年 11-12 月
24 人
4392

ウェブアンケート
2008 年 11 月
1000 人2925

3·2 評価構造の構築前述のようにして得た評価要因を推薦に利用するた
Fig.1 「京のおすすめ」の動作画面 左：初期画面．中：
項目選択画面．右：スポット基本情報画面

めに，各要因を観光スポットの属性と考え，属性値を条件付き確率と定義する．条件付き確率値を推定する

ために，Table 2 に示すアンケート調査を行った．被験者は近畿在住者で，20〜69 歳の男女とした．実験で扱う観光スポットとして，京都周辺の寺社仏閣やエリアから 150 箇所を人手で選択した．ウェブアンケートで定理により，スポット yi の事後確率は以下で表される．

P (x1 , .., xm |yi )P (yi )P (yi |x1 , .., xm ) = ∑N
i=1 P (x1 , .., xm |yi )P (yi )(1)は無効回答の頻出が予想されたため1 ，1 度で全てのス

ただし，N はスポット数を表す．条件付き独立（ナイー

ポットを対象とせず分割して調査を行った．

ブベイズモデル）の仮定を置くと，∏m
j=1 P (xj |yi )P (yi )P (yi |x1 , .., xm ) ≈ ∑N ∏mi=1j=1 P (xj |yi )P (yi )アンケートは以下のようにして行った．まず，被験者に対して「行ったことがあり，好ましい」観光スポットを入力させた．次に，被験者が好むスポットについ(2)て，137 の評価要因に関する質問を 7 段階（1：全く当

さらに，事前確率への重みパラメータ α ∈ [0, 1] を導入てはまらない〜7：非常によく当てはまる）で回答させする．

∏mα
j=1 P (xj |yi ){P (yi )}P (yi |x1 , .., xm ) ≈ ∑N ∏m(3)αi=1j=1 P (xj |yi ){P (yi )}た．以下に質問項目の例を示す．
国宝級や特徴的な仏像がある建造物や内装が凝っていたり特徴的である
神社・仏閣である
本アンケートでは，同じ被験者が複数の観光スポットを回答することを許容した．Table 2 より，第 1 回のα = 1 のときは通常のナイーブベイズモデルと等しいが，有名スポットが多く推薦されることになり，実用上は適当ではない2 ．α = 0 とすると，スポットによっては過適応の場合がある．以降の実験では，α = 0.1 とした．

有効回答数は 10,299 であることがわかる．被験者が選前節で説明した方法により，事前確率 P (yi ) は「行っ択した観光スポットの頻度から，観光スポットが選択たことがあり，好ましい」観光スポットの頻度としてされる事前確率を求めることができる．また，7 段階得られる．また，条件付き確率 P (yi |xj ) は，7 段階のの回答を 2 値化し，観光スポットに対する評価要因のアンケートを 2 値化することで得られる．例えば，「金条件付き確率を求めた．少数の回答から条件付き確率

閣寺」を選択した被験者のうち「気軽に観光できる」とが計算されることを避けるため，1 スポットにつき最いう評価要因を当てはまるとした割合が 100 人中 60 人

低 30 以上の回答が集まるようにした．

であれば，条件付き確率は 0.6 となる．

4. 観光スポット推薦システムの構築

4·2 観光スポット推薦アプリ「京のおすすめ」

4·1

これまでに述べた評価構造と推薦手法を，iPhone ア

推薦手法

プリ「京のおすすめ」[5] として実装した．Fig. 1 左図

本研究では，推薦タスクを，評価要因が与えられたに，システムの初期画面を示す．ユーザは「気分」「体うえでの最尤の観光スポットを出力する問題とみなす．

験」「雰囲気」「スポットの特徴」の 4 つのカテゴリのこれは，ナイーブベイズモデルによるクラス分類と同いずれかを選択する．次に，Fig. 1 中図においてカテゴ様の考え方である．前述した評価要因を観光スポットリ内の評価要因を選択する．式 (3) を用いて各観光スが有する属性と定義し，条件付き確率を属性値とする．

ポットのスコアが計算され，画面下部にランキングがいま，ユーザが m 個の評価要因 {xj ; j = 1, .., m} を表示される．各スポットを選択すると，さらに基本情入力したものとする．ここで，j は評価要因のインデックスではないことに注意しなくてはならない．ベイズの報を閲覧することができる．
スマートフォンアプリの機能設計は，ネットワーク切断を前提とすることが重要である [2]．例えば，主Table 2 アンケートの概要．有効回答を行った被験者のみを示す．
調査形態
調査次期
被験者数
延べ回答数
観光スポット数

第１回

第２回

ウェブアンケート
2009 年 12 月
2444 人10299
100

ウェブアンケート2010 年 5 月
2111 人7284
50

要機能をサーバ上で実装すると，移動中などでネットワーク接続が切断された場合にアプリから使用できない．
「京のおすすめ」では，ネットワーク接続の有無に関わらず，推薦機能を使用できるようにしている．一方，ネットワーク接続時に第三者のサービスと連携することもユーザの利便性の観点から重要である．したがって，ネットワーク接続の有無をユーザが気にする必要がないよう，以下のような機能構成とした．

1 無効回答（全てに「7」と回答する，など）と判定されたものは全体の 19.8%であった．

2 公的機関がサービスを行う場合，推薦結果が有名スポットに過度に偏らないようにするニーズがある．

• 通常機能

Table 3 使用された評価要因の割合
評価要因
カテゴリ 使用割合 [%]推薦機能，基本情報表示，観光スポット画像（基本画像）• ネットワーク接続時の追加機能
投票機能，観光スポット画像（追加画像），第三者のサービスとの連携（Google マップ，YouTube，Wikipedia，検索）5. 実証実験
我々が構築した iPhone アプリ「京のおすすめ」は，2011 年 10 月 28 日に公開された．2012 年 12 月 31 日

リラックスできる
落ち着ける
穏やかな気持ち
世界遺産や国宝など
お寺や神社ほっとする
縁結びや学問の神様など
外でご飯を食べられる
写真撮影に良いちょっと気持ちが引き締まる気分気分気分
特徴
特徴気分
特徴
体験
体験
気分

2.79
2.65
2.19
2.12
2.04
2.04
1.93
1.82
1.74
1.68

までのダウンロード数は約 20,000 であった．Fig. 3 に案した．公共機関による観光スポット推薦サービスで2011 年 11 月から 2012 年 11 月までのユニークユーザ数の推移を示す．図で灰色で示した部分は，サーバメンは公平性が重視されるため，少数の専門家による推薦テナンスによる 10 日以上の長期ドロップアウト（欠損に利点がある．実際に，本研究で構築した推薦システムデータ）である．ドロップアウト期間を除く日数は 305

は京都市観光局のウェブサイト「京都観光 Navi」[6] に日であり，1 日あたりの平均ユニークユーザ数は 149 人導入されており，ウェブブラウザ上で試用可能である．

であった．公開直後はネットニュースやブログなどに参考文献取り上げられたことからユーザ数が増加したと考えられる．
ユーザが選択した評価要因の割合を Table 3 に示す．
表は使用頻度の多い評価要因を 1 位から 10 位まで示したものである．スペースの都合上，「スポットの特徴」を「特徴」と略した．表より，「気分」の評価要因は上位 10 位までに 5 個あるが，「雰囲気」の評価要因は上位10 位に 1 つもないことがわかる．ただし，表に示した割合はユーザインタフェースに依存することが自明であるので，カテゴリごとの選ばれやすさを正確に分析するには，配置をランダムに変更するなどの工夫が必要である．

Fig.3 ユニークユーザ数．サーバメンテナンスによる長期ドロップアウトが存在する．

6. おわりに有名観光地を訪れる場合，多くの観光スポットから好みに合致する観光スポットを検索する労力は大きい．
本稿では，京都観光ドメインにおいて観光スポットの評価要因を解析し，解析結果を利用した推薦手法を提と比べて，多数の被験者から得たデータに基づく推薦[1] Ardissono, L., Goy, A., Petrone, G., Segnan, M. and Torasso,P.: Intrigue: Personalized Recommendation Of Tourist Attractions
For Desktop And Handset Devices, Applied Artificial Intelligence,Vol. 17, No. 8-9, pp. 687–714 (2003).
[2] Clark, J.: Tapworthy: Designing Great iPhone Apps, O’Reilly Media (2010).
[3] Garcı́a-Crespo, A., Chamizo, J., Rivera, I., Mencke, M., ColomoPalacios, R. and Gómez-Berbı́s, J. M.: SPETA: Social Pervasive
e-Tourism Advisor, Telematics and Informatics, Vol. 26, No. 3, pp.
306–315 (2009).
[4] Jannach, D., Zanker, M., Felfernig, A. and Friedrich, G.: Recommender Systems: An Introduction, Cambridge University Press(2010).
[5] 京のおすすめ: http://mastar.jp/kyonoosusume/.
[6] 京都観光 Navi: http://kanko.city.kyoto.lg.jp/.
[7] 三林紀子, 芳賀麻誉美, 岩橋直人: 京都観光案内対話システムのための選好評価構造の抽出: グルーピング評価グリッド法と自由記述法による抽出要因の差異とその融合, 日本行動計量学会大会
発表論文抄録集, pp. 90–91 (2009).
[8] 小野智弘, 本村陽一, 麻生英樹: 嗜好の個人差と状況依存性を考慮した映画推薦方式の検討, 情報処理学会研究報告, No. 111, pp.
79–84 (2005).
[9] 神嶌敏弘: 推薦システムのアルゴリズム (1), 人工知能学会誌,
Vol. 22, No. 6, pp. 826–837 (2007).
[10] 柏岡秀紀, 翠輝久, 水上悦雄, 杉浦孔明, 岩橋直人, 堀智織: 観光案内への音声対話システムの活用, 情報処理学会デジタルプラク
ティス, Vol. 3, No. 4, pp. 254–261 (2012).
[11] 芳賀麻誉美, 小野智弘, 本村陽一: グルーピング評価グリッド法の開発と応用可能性の検討, 日本行動計量学会大会発表論文抄録
集 33, pp. 130–131 (2005).