DEIM Forum 2023 5c-7-5

地理オブジェクトの位置関係と地物カテゴリに基づく地域特性推定
福地

湧†

牛尼

剛聡††

田中 克己†††角谷和俊†† 関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 〒 669-1330 兵庫県三田市学園上ケ原 1 番†† 九州大学大学院芸術工学研究院 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4 丁目 9-1††† 福知山公立大学 〒 620-0886 京都府福知山市字堀 3370
E-mail: †{dxd68587,sumiya}@kwansei.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp,†††tanaka-katsumi@fukuchiyama.ac.jp
あらまし

近年, ホテルやアパートを予約サイトから選択する例が増えている. ホテルやアパートを決める際は, その周辺が「賑やか」か「閑静」かといった地域特性が重要な判断要因になる. しかし, ユーザがオンライン地図上で地域特性を判断することは困難である. 地域特性が周辺の地理オブジェクトのカテゴリや位置関係の影響を受けることに着目し, 地理オブジェクトのカテゴリと位置関係から地域特性を予測する手法を提案する. 地域特性付き地図画像データセットを構築し, 入力した地図画像に対する地域特性の強さを予測する.
キーワード 地理情報, 画像認識, 地物カテゴリ, 観光, 不動産説を立てた. つまり, 対象地物の周辺地物を分析することにより,

1 はじめに近年, SUMMO 1 や楽天トラベル 2 などの地物推薦サービスが増加傾向にあり, ホテルや引っ越し先を予約サイトから選ぶことが一般化している. ホテルやアパートを探す際には, ユーザにとって馴染みのない地域の地物を対象とする場合が多い. この場合, 周辺環境の地域特性がユーザにとって重要な判断要素になる. 例えば, 毎日外食をしたいユーザは,「繁華街のような賑やかな街にあるアパート」と「閑静な住宅街にあるアパート」を比べた時に「賑やかな街にあるアパート」を好むと考えられる.
また, 子連れのユーザにとっては「賑やかな街にあるホテル」は旅行先のホテルには適さない. このように, ユーザに馴染みのない場所における地物選択では周辺環境の把握が求められる.
しかし,Google マップ 3 等のオンライン地図を用いることで,周辺の駅やコンビニなどの地物との位置関係は分かるが, 地域特性を把握できない場合がある. 例えば, 駅から徒歩 1 分のアパートであると把握できても, その地域が「賑やか」なのか「閑静」なのかは分からない. 駅からすぐ近くならば繁華街であると予測できるが, 小規模な駅であったり, 周辺地物が少なかった
りすると, 駅周辺でも「閑静」な雰囲気である可能性も高い. このように, 主要な周辺地物との距離だけでは地域特性を読み取ることは困難である.
本研究の目的は, ユーザの入力地物に対して, 周辺の地域特性を自動的に予測する手法の開発である. 地域特性の予測が可能になれば, ユーザにとって馴染みのない地域であっても, その土地の雰囲気を把握できる.
本研究では, 地域特性の予測という目的のために, 地理オブ

その周辺が「賑やか」か「閑静」であるかといった地域特性を予測できると考える. そこで, 本研究では地域特性付き地図画像
データセットの学習により, 地図上の地理オブジェクトのカテ
ゴリと地物間の位置関係から地域特性を予測するプログラムを構築する. 提案手法の流れを図１に示す.
学習する地図画像には, 地物カテゴリの位置関係を可視化するために, カテゴリごとに地物をマッピングした地図画像を用いる. この地図画像は中心地物はマンションであり, 中心から500m 以内の範囲とする. この地図画像に対する正解ラベルは,そのマンションのレビュー中に現れる地域特性を表すキーワー
ドの出現率とする. 例えば, 賑やかを表す「うるさい」などのキーワードの出現率により各地域特性の強さを表現する. それぞれの地図画像に対して, 複数のキーワードの出現率をラベルとするため本研究の正解ラベルはマルチラベルとなる.
評価実験では, CNN を用いて, 訓練データ 400 件からモデルを作成した. そして, テストデータ 100 件の地図画像に対してその地域内のマンションのレビューにおける地域特性を示すキー
ワードの出現率を予測した. その結果, キーワードの予測出現率
から対象地域の特性を予測できた.
本論文の構成は次のとおりである. ２章では関連研究と本論文との関連性について述べる. ３章ではデータセットについて述べる. ４章では CNN を用いた地図画像の解析について述べる. ５章では評価実験について述べる. 最後に, ６章ではまとめと今後の検討について述べる.

2 関連研究ジェクトの位置関係や地物カテゴリが地域特性に影響すると仮2. 1 地 物 検 索

1：https://suumo.jp/

システムでは地物名や住所入力により, 該当する地物を検索結

本研究は, 地物検索に関する研究と深く関連する. 従来の検索
2：https://travel.rakuten.co.jp/
3：https://www.google.com/maps/@24.154087,120.657415,15z?hl=ja

果として標示する. そこで, ユーザの検索クエリを拡張し, 潜在図1

提案手法の概要的な要求を満たす地物検索に関する研究が多く行われた.

頻出度と希少度に基づいて抽出した. 頻出度に関しては, 例え

前川ら [1] はユーザの目的をクエリとする情報検索システム

ば, 対象ホテルのレビューに「駅チカ」というキーワードが頻を提案している.「ギターの練習が出来る場所」というクエリ

出してれば, 対象ホテルには地理関係「駅チカ」があると仮定に対して, 単に音楽スタジオを推薦するのではなく, 地物に対すし,「駅直結」というキーワードが少なければ対象ホテルと駅にるレビューからギターを練習できる場所を読み取り,「公園」やは「直結」の関係が無いと仮定する. しかし, 頻出度が小さくて「カラオケボックス」などを推薦する. レビューから特徴を読みも, 他のホテルには現れない地理関係であれば, それは重要な地取る点では本研究と類似する.

理関係であると考えられる. そこで, 各地理関係の頻出度に希少

加藤ら [2] は例示検索による地物推薦システムを提案してい度を重みづけすることで, 対象ホテルと周辺地物の特徴的な地

る. ユーザに馴染みのある地域の地物を検索クエリとして入力

理関係を予測した. 評価実験の結果,1 対 1 の地物間の分布関係することで馴染みのない地域においてもユーザのクエリを満たを予測することはできたが, 地域特性を読み取ることはできな

す地物を推薦できる. ユーザに馴染みのある地域において選択かった. その要因として, 地域特性は複数の地物から構成されるされた例と選択されなかった例において差異を増幅することにことが考えられる. そこで, 本稿では, 地図画像を分析することより, ユーザの潜在的なクエリを満たす地物を推薦できる. 本で, 対象地域内の複数の地物のカテゴリや位置関係に基づいて研究は例示検索ではなく, 地域特性から地物を検索する点で異地域特性を予測する.

なる.

2. 3 地図画像解析

2. 2 地物間の関係性

地図画像の解析に関して, 山口ら [7] は, ユーザの観光目的に

本研究は, 地物間の関係性を読み取る研究と深く関連する. 嬉応じた地図を提供するために, 地図画像のクラス分類の性能を野ら [3] は地物同士の主観的な距離感覚を分析する手法を提案報告した. CNN を用いて与えられた地図画像を航空写真やグしており, マンションから何 m 以内にコンビニがあることがルメマップ, 路線図など 10 種類のクラスに分類した. 本研究で好ましいというユーザの主観的な距離感覚を分析している. 大は地図の種類を分類するのではなく, 地図画像から地域特性を塚ら [4] は異なる地物カテゴリ間の関係性を地物間の距離とレ予測することを目的とする.

ビューから分析している. 例えば, 温泉浴場とホテルは近いほど

大野ら [8] は, 国内の地物抽出評価用データセットが不足して相互の影響度合いが大きいことが予測された. 本研究は地図画いることに着目し, 衛星写真を対象に評価用データセットを構

像を解析することにより, 地物間の距離だけでなく, 地物間の位築した. また, Isola ら [9] は CGAN の一種である Pix2Pix を置関係にも着目している点でこれらの研究と異なる.

提案した. この手法により、入力画像から異なる画像の出力が石綿ら [5] は都市における飲食店の地理的分布特性を把握す可能になり, 例えば衛星画像から地図画像を出力することがでるために, 東京都を対象に, 飲食店のカテゴリ別に GIS を用い

きる. これらの研究と本研究は地理画像を対象にする点で類似て飲食店をマッピングし, 飲食店のジャンルごとに密集する地しているため, モデルを構築する段階で参考にした.

域を可視化した. 地理オブジェクトを地図上にマッピングする点は本研究と類似するが, 本研究では飲食店に限定せず, カテゴ
リごとに地物をマッピングする.
我々はこれまでにホテルと周辺地物の地理関係をレビュー上の特徴語から予測した [6]. レビューは国立情報学研究所で提供されている楽天トラベル のデータセットを使用し, 特徴語は
4

3 データセットの構築
3. 1 地図画像の学習データセット
本研究では, 地域特性と地物のカテゴリ間には関連があると考える. 例えば, 居酒屋などのグルメカテゴリが密集する住宅街
は「賑やかな街にある住宅街」である可能性が高く, 周辺に地物が少ない住宅街であれば「閑静な街にある住宅街」である可

4：https://travel.rakuten.co.jp/

能性が高い. また, 地物の位置関係も地域特性に影響すると考えがどのような環境であるか読み取る. マンションのレビューデー

る. そこで, 本研究では地域特性を読み取るために, 地図を入力

タにはマンションノート 8 に投稿されたレビューを使用する.

とした機械学習モデルを構築する. 一般的な地図では地物のカ

3. 2. 1 地 域 特 性

テゴリの区別がされておらず, 地物カテゴリごとの位置関係を

地域特性は多様であるが, 本稿では代表的な地域特性として読み取ることは難しいため, 本研究では地物をカテゴリごとに

以下 10 種類を対象とする. 以降では以下の記号を用いて各地域

マッピングした地図画像を学習データに用いる.

特性を示す.

3. 1. 1 地物カテゴリごとのマッピング•

K1 ）賑やかな街：商業施設や飲食店が多く集まるエリア

地物のマッピングに際して, 地物カテゴリは Yahoo!ロコ の•K2 ）閑静な街：静かで落ち着いたエリア

カテゴリ階層を参考にした. 本研究で使用するカテゴリを表１•

K3 ）都市：商業施設や行政機関が立ち並ぶエリア

に示す.

•

K4 ）田舎：地物が少なく田畑が多いエリア•

K5 ）緑豊かな街：緑や川など自然が充実したエリア•

K6 ）子育てしやすい街：教育機関が充実したエリア

5

表1

カテゴリと地物

カテゴリ名

地物

グルメ

飲食店

•

K7 ）交通利便性が良い街：交通機関が充実したエリア

日用品

スーパー・コンビニ•

K8 ）買い物しやすい街：生活用品を購入できる小売店が教育

小中高大学校・保育園・幼稚園

交通

バス停・タクシー会社・駐車場•

K9 ）食事に便利な街：飲食店が充実したエリア

百貨店

ショッピングモール•k10 ）安全な街：治安の安全に繋がる地物が充実したエ病院

クリニック・総合病院

充実したエリアリア

3. 2. 2 地域特性を示すキーワード
そして, Yahoo!ローカルサーチ API 6 より地物の緯度経度を

地図画像の地域が先述した 10 種類の地域特性のうち, どの地

表１のカテゴリごとに抽出し, Google マイマップにて地物のカ

域特性に当てはまる可能性が高いか予測するために, その画像

テゴリごとにピンをマッピングした. このとき, 中心地物はマンの中心地物であるマンションのレビューの頻出語に着目する.

ションとして, 中心から 500 Ｍ以内の周辺地物をマッピングし例えば, マンションのレビューにおいて「賑やか」を表すキー

た. 中心地物をマンションにする理由は 3.2 で述べる.

ワードの出現率が「閑静」や「子育て」,「安全」など他の地域

3. 1. 2 マッピングから予測できる地理的な特徴

特性を表すキーワードの出現率よりも高ければ, そのエリアは先述した手順でマッピングした地図画像の例を図２に示す. こ「賑やか街」である可能性が高いと予測できる. そこで, 本稿での例では, 阪急神戸線の夙川駅, 十三駅周辺のマンションを中心

は, 各地域特性を示すキーワードの出現率を地図画像に対するとした地図をそれぞれ 3 つずつ提示している. ピンの種類は図

マルチラベルとする. 各地域特性（賑やか・閑静・都市・田舎・２に示す通りである. また, 地図画像のスタイルは Google マッ

自然豊か・子育て・交通・買い物・食事・安全）を示すキーワー

プ 7 のデフォルトを使用する. ピンだけでなく背景の川や公園のドに関しては, 表２に示すキーワードを用いる. このキーワード

緑, 駅からも地域の特性を読み取る. 例えば, 図 2-1 からは, このは Wordnet より抽出した「各地域特性と類似するキーワード」

地域には駅のすぐ近くを川が流れており, その川沿いには緑がと Word2Vec より抽出した「各地域特性と関連度が高いキー

見られることが読み取れる. また, 図 2-2 からは, 地物が少なく,ワード」の中から抜粋したものである.

密度量が小さいエリアであることが分かり, 図 2-6 からは地物の密度量が大きく, 特に飲食店が密集する地域であることが読み取れる. このように, ピンのマッピングから地物カテゴリごと
地域内に存在する地物のカテゴリやその分布関係を読み取れる
ため, 本研究ではこの地図画像を用いて深層学習を行う.

3. 2 地域特性の抽出

表2

カテゴリと地物

地域特性

地域特性を表すキーワード

賑やかな街

賑やか, うるさい, 騒がしい, 物騒

閑静な街

閑静, 静か, のどか都市

都市部, 都市圏, 大都市, 市街地

田舎

田園, 地方, 一軒家, 山奥, 町外れ

自然豊かな街自然, 自然環境, 水辺

次に, 機械学習を行う際の正解ラベルに関して述べる. 本研究

子育てしやすい街

子育て, 育児, 子どもではレビュー中の地域特性を表すキーワードが出現する割合を

交通利便性が良い街

交通機関, 交通網, 交通手段, 交通

正解ラベルとする. 3.1.1 で述べたように本研究における地図

買い物しやすい街

買い物, ショッピング, 買い出し

画像は中心地物がマンションであるため, そのマンションのレ

食事に便利な街

ランチ, ディナー, 朝食, 昼食, 夕食, 昼御飯, 晩御飯

ビューから地域特性を表すキーワードの出現率を算出する. 地

安全な街

安全, 安心安全, 安全性, 快適

域特性を表すキーワードの出現率により, そのマンション周辺

5：https://loco.yahoo.co.jp/
6：https://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/openlocalplatform/
v1/localsearch.html
7：https://www.google.com/maps/@24.154087,120.657415,15z?hl=ja

8：https://www.mansion-note.com/

図2

学習画像の一例

3. 2. 3 地域特性を表す特徴量
前節で述べたように, 本研究では, それぞれの地図画像のエリ
アの地域特性の強さをラベルとするため, 本節では, その特徴量の算出方法について述べる. 以下の式が算出式である.

PK =

ti
R

(1)
図3

ここで,R はあるマンションに投稿された全てのレビュー数を示し,ti はそのレビューの中で地域特性 Ki を表すキーワードが

表3

比較画像の一例

評価実験の結果 (対象地域：阪急神戸本線・阪神本線)

現れるレビュー数を指す. マンション M に対する全体の口コミに対して, 地域特性 Ki を示すキーワード ti が占める割合を算出する.

4 CNN を用いた地図画像の学習
本研究では３章のラベル付きデータセットを CNN を用いて学習した. モデルの構成は,3 つの畳み込み層と 1 つのプーリン
グ層, そして全結合層というモデルを定義する. このモデルは,
大野ら [10] の研究を参考にした.

CNN の実装には,Python のライブラリ Keras を用いる. 入
力画像のサイズは 256 × 256 ピクセル, epoch 数 20, バッチサ
イズ 8 とする. 本評価実験では、先述した通り子育てを示す単語の出現率のみを予測するため出力層は１とする. また, 学習
画像の数が 100 枚では不十分であるため, Keras(TensorFlow)の ImageDataGenerator により画像の水増しを行う。具体的には, vertical-ﬂip と horizontal-ﬂip により画像を反転し、学習画
像の枚数を拡大する.

5 評価実験
5. 1 実 験 設 定
提案手法の精度を評価するために, 評価実験を行った. デー

グした地図の画像解析である. 手法 4 は図 3-4 のような一般的

タセットには阪急神戸本線・阪神本線の路線沿いの地域を対象

な地図の画像解析である. これらの手法を比較することで, 地図に, 地図画像を 130 枚用意した. このうち,100 枚の画像を訓練

画像の解析から地域特性を発見するためには, ピンや地図の背画像,30 枚の画像をテスト画像とした. また, 本評価実験では先景が効果的であるか検証する.

述した 10 種類の地域特性の中でも対象地域の子育てのしやすさに着目し, 地域内のマンションのレビューにおける「子育てを表すキーワードの出現率」を推定する.
評価実験では, 提案手法による地図画像の解析手法を手法 1として、他 3 つのタイプの画像を解析する手法をそれぞれ手法

2, 手法 3, 手法 4 として比較する. 手法２は図は図 3-2 のようにカテゴリで色分けせずにピンをマッピングした地図の画像解析である. 手法３は図 3-3 のように無地の背景にピンをマッピン

5. 2 結果

評価実験の結果を表３に示す. また, 表４は正解値と各手法による予測値の二乗誤差を示す. 値が小さいほど高い精度で予測できたことを示す.
正解値との誤差の平均によると, 画像解析の精度が最も高いのは手法２であることが分かった. また, 手法 1 も手法 2 との差は限りなく小さく, 手法 2 と同様に高い精度で予測値を出力で

表4

表5

正解値との誤差 (対象地域：阪急神戸本線・阪神本線)

評価実験の結果 (対象地域：東急東横線)

また, 提案手法と他の手法について有意的な差があるか２つの評価実験において p 値を求めた. p 値が 0.05 以下を統計的に有意差があるとみなすと, 表４から手法 1 と手法 2 については有意差が認められることが分かる. しかし, 手法 1 と手法 3, 手
法 4 については有意差は認められなかった. また, 表６から東きた. また, 手法 3 と手法 4 も予測の精度は決して低くはない

急東横線を対象にした評価実験では手法 1 と他のどの手法にもが, 手法１・手法２と比べると低い結果となった. これらのこと

有意差は認められなかった. 全体的に有意差が見られなかったから, 地物にピンをマッピングすることが地図から地域特性を要因として, サンプルサイズが小さかったことが考えられる.

予測するために有効な手法であると分かった. しかし, 全体的に5. 4 考高い精度で予測できた要因として, 訓練画像とテスト画像の地域が共に阪急神戸本線・阪神線沿いの地域と限定されていたことが考えられる. そのため, 訓練画像と同じような地図画像がテスト画像にも含まれており, 予測が安易であった. そこで, 評価実験で用いたモデルを使用して, 東急東横線沿いの地域 30 件対象にした追加の評価実験を行った. 次節では, その結果について述べる.

5. 3 テスト画像：東急東横線

察

本節は先述した２つの評価実験を通した考察について述べる.
まずは地物のカテゴリごとのマッピングと地図の背景が有効であった例についてである. これが顕著に表れた地図画像の例を図４に示す. 図 4 の地域には教育機関を示す紫のピンが密集する部分があるため, その部分が「子育てのしやすさ」を予測す
るうえで重要な判断基準となったと考えらえる. また, 地図の背景から公園が複数分布することが読みとれるため, 子育てのしやすさに地図の背景が影響した予測できる. これらのことから,

東急東横線沿いの地図画像 30 件に対した評価実験の結果を予測したい地域特性に関連するピンがマッピングされたり, 地

表 5 に示す. また, 表６には正解値と各手法による予測値との誤図の背景に地域特性を示しうる情報がある場合にはピンや背景差を示す.

が効果的であると考える.

正解値との誤差の平均によると, 先述した評価事件と同様に次にカテゴリに関係なく全ての地物に同じピンをマッピング

手法 2 による予測値が最も高い結果となった. また, 手法 1・手した手法 2 が有効な地域について図 5 を示す. 図５を見ると全法 3 においても高い精度で予測できた. 一方で, 手法 4 によるての地物に同じピンをマッピングする手法が有効である地域は予測の精度は低い結果となった. ２つの評価実験から地図上の地物量が少ない地域と考察する. 図５からこの地図画像の地域

ピンが画像解析から地域特性を予測するうえで有効だと考えらは他の地域と比べて地物量が少ないことが読み取れる. このこれる.

とから, 地物量が少ない地域では, カテゴリによる色の分布より

表6

正解値との誤差 (対象地域：東急東横線)

性を予測することを目的とした. 本稿では, CNN を用いて, 学
習する地図画像においてレビュー中の子育てを示すキーワードの出現率を推定した. 学習データには, 地理オブジェクトのカテ
ゴリごとにマッピングした地図画像を使用し, 正解ラベルは学習画像の中心地物であるマンションのレビュー中のキーワードの頻出率とした. 訓練データ 100 件を用いて学習したところ, 評
価実験において比較的高い精度で予測することができた.
今後の課題として主に 2 点ある. 1 点目はピンをマッピングする際の地物のカテゴリについてである. 本稿では 6 種類のカ
テゴリのみを対象にピンをマッピングしたが, yahoo！ロコのカテゴリ階層に従うと他にも 30 種類のカテゴリが存在する. それらのカテゴリに属する地物も地域特性の要因となることが考えられるため, ピンをマッピングするカテゴリの増加を検討する必要がある. しかし, そのカテゴリの中には交番のような生活に身近な地物が含まれる一方で, 葬式場や結婚式場のような地域特性への関係が薄いと考えられる地物も含まれる. そのため, まずは, 次元削減などを用いて地域特性に影響が強い地物のみを抽出する. 2 点目は, 学習画像の増加である. 現在は学習
画像が 100 枚と不足していたことにより, 学習できる地物分布が少なかった. その結果, 特徴的な地物分布や立地環境にある地
図画像に対して予測の精度が低くなった傾向がある. また, p 値を見てもデータ数が少ないことにより手法間の有意差が認められなかった. そこで学習画像を増加するために OpenStreetMap
を用いて地理オブジェクトをマッピングした地図の作成を検討
する.

謝

辞

もピンの分布自体の違いの方が地域特性に影響する可能性があ

本研究の一部は, 令和 4 年度科研費基盤研究（B）（課題番

る. そのため, ピンの分布関係のみを表した手法 2 の方が, 色の号：19H04118），令和 4 年度科研費基盤研究（B）（課題番号：

要素が加わる手法 1・手法 3 よりも画像解析の精度が高かった

22H03905）の助成を受けたものである.

と考える.
次に, カテゴリごとに異なったピンのマッピングが地域特性を予測するうえで負に働いた例について図 6 を示す. 図６の地
域はピンの密集部分が大きく 2 つに分かれている特徴的な分布関係であることが分かる. ピンの分布自体が特徴的な場合, 学習
データに同じようなピンの分布が見られる地図画像が少ないた
め予測が難しい傾向にある. これに加えて色による違いまで読み取るとなると, 予測が極めて難しくなり, 色付きのピンに対する予測精度が低い結果になった.
最後に全ての手法の精度が低い地域について図７を示す. 図
７から立地環境が特異な地域の場合, 手法に関係なく地図から
地域特性を予測することが難しいと考察した. 図７の地域は左上部が全て水域であり立地環境が特徴的な地域と分かる. 学習
画像に同じような立地環境の地図が含まれておらず予測が難しかったと考えられる.

6 おわりに
本研究は地理オブジェクトの位置関係とカテゴリから地域特文

献[1] 前川由依, 莊司慶行,MartinJ. D urst. 地物間と単語間の類似度を考慮した目的をクエリとする地物情報検索. DEIM2020
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Vol.2021-IFAT-142,No.12(2021).
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図4

図5

色分けしたピンと背景が有効な例

カテゴリで色分けしない画像の予測精度が高い例

図6

カテゴリごとに色分けした画像の予測精度が低い例

図7全てのタイプの画像の予測精度が低い例