「感性」に基づく訪日外国人向け最適経路計量およびshort trip 可視化システム
山田 厚子＊

林 康弘＊＊ 清木 康＊＊＊ 三田 哲也＊

JR 東日本研究開発センターフロンティアサービス研究所 〒331-8513 埼玉県さいたま市北区日進町 2-479＊

武蔵野大学 経済学部 経済学科 〒135-8181 東京都江東区有明 3-3-3＊＊

慶應義塾大学 環境情報学部 〒252-0882 神奈川県藤沢市遠藤 5322＊＊＊

e-mail: *{atsuko-yamada, t-mita}@jreast.co.jp, **yhayashi@musashino-u.ac.jp, ***kiyoki@sfc.keio.ac.jp
あらまし 旅行客にとって不慣れな土地でも満足度の高い旅行を提案することを目的に，訪日観光客が思い描く日本の観光スポットを彼らの「感性」に基づくキーワードを用いて，「鉄道を利用した旅行行程における観光スポット」を提案するシステムを試作した．このシステムは入力値に応じてデータ間の意味的関連性を動的に計算する意味的連想記憶モデルである「意味の数学モデル」を応用したものであり，時間，距離および「感性」を動的に計算して推奨観光スポットを導き出す．本システムのオリジナリティーは，旅行行程内での途中下車がしやすくなり，ディープな日本観光ができるようになることである．実験では，本システムを用いて成田空港から東京駅までの区間を対象に，観光スポットの提案を行った．実験結果により本システムの実現可能性と応用可能性を示す．
キーワード 訪日外国人，鉄道，感性，観光

1. はじめに円であり，観光が今後の日本経済の主要エンジンに

近年の ICT 技術の急発達により，いつでも，どこ変化しつつあることが確認されている[3]．訪日外国

でもさまざまな情報を取得可能になる時代が到来し，人の旅行パターンとしては，初回の訪日時は東京やよりユーザーのニーズに合致した情報を手に入れる

京都，奈良などの人気の都市を訪問するが，訪日回数ことできるようになった．駅や列車内をはじめとすを重ねるごとに中部地方や北陸地方，東北地方などる鉄道空間におけるサービスも大きな変化を遂げてエリアを拡大していくリピーターも存在することがいる．最近では ICT を活用して交通をクラウド化し，観光庁の調査より明らかになっている[4]．訪日外国マイカー以外のすべての交通手段によるモビリティ

人の嗜好が多様化し，日本における観光で求めていを 1 つのサービスととらえ，シームレスにつなぐ新るのは新規性，すなわち既存のツアー等では満足でたな移動の概念（MaaS）も提唱されている[1]．少子

きないディープな日本文化を体験できることが期待

高齢化により日本人口が減少している中，JR 東日本されていると考えられる．

においても今後人口減あるいは働き方の変化やネッ

本研究では，画像データや音楽などのデータ間のト社会の進展などの環境変化により，鉄道による移意味的関連性を入力値に応じて動的に計算する意味動ニーズが縮小し，急激に利益を圧迫されるリスク

的連想記憶モデル“意味の数学モデル（MMM）”[5,6]が懸念されている[2]．持続可能な成長のためには，を応用し，旅行者が自らの感性（興味・関心，直観）

移動最適化の概念における新たなサービスや付加価に従って次への何かを得る，そのための観光スポッ

値の創造が必要である．

トをどのように巡ればよいか：時間と距離の物理空

一方で近年では訪日外国人が急増し，2012 年から間と感性空間の統合による距離計算・連動により2017 年の過去 5 年間で訪日外国人旅行者数は 3.4 倍

short trip を提案するシステムについて考案し，プロの 2,869 万人，旅行消費額は 4.1 倍の 4 兆 4,162 億

トタイプの作成を行った．本システムによって鉄道

空間と観光を組み合わせ，余剰時間を算出し，余剰時

3. 基本方式

間内に訪問することが可能な駅から近い観光スポッ3-1. 基本ステップ

トを推奨することでマイナーな日本文化を体験する

本システムの全体図を示した（図 1）．本システムことが可能になるなど，旅行者の欲求を十二分に満の特徴は，複雑なシステム設計をしなくても最適解たせる可能性がある．また本システムの利用により，を得られる点である．これは今後，様々なサービス提移動途中での隙間時間の活用，途中下車・目的地の推供を考える上で外部リンクと連携する際に容易に連奨が容易になることから，新たな価値創造につなが携できるなどのメリットが考えられる．

る可能性がある．さらに，他のアプリとの連携や交通系 IC カード補助的機能として活用することにより，移動に対する付加価値の創造につながる可能性があると考えられる．
なお，本システムの最大の特徴，観光スポットを巡るルート検索を行う前に Symbolic Filtering および本システムの基本ステップを以下に示した．
① ユーザーインターフェースから感性，出発時間，到着時間を入力する② 出発地から到着地までの路線を検索③ 感性情報を基に路線にある観光スポットの感性情報との相関量計算を行う

Semantic Ordering を用いて観光スポットの絞り込④ 到着時間から出発時間を引き算した提案可能時みを行い，計算量を削減することである．これにより間に基づき，途中下車駅数を決定（今回は 1 駅）

大量の計算が必要である巡回セールスマン問題を解⑤ 候補の観光スポットを入力された時間内に巡るかずに済むというメリットがある．

ことができる順列最適解を求める⑥ Google Maps 上から位置情報及びナビ情報を取得，スマートフォンなどのユーザーインターフェ

2. 関連研究ースに表示する

観光情報検索に関する研究は盛んに行われており，[7]や[8]の研究では，限られた時間の中でユーザーが希望する観光スポットを効率よく廻るための経路を可視化するシステムが提案されている．また感性情報を用いた観光情報検索研究も存在し，観光スポッ⑥

ト写真から人が感じる感性評価を SD 法（Semantic② ③ ④ ⑤Differential 法）によって収集し，ユーザーの感情状態推定を行いながらユーザーの感情に合わせた観光スポットを推奨するシステムがある[9]．また MMM①⑥を鉄道空間に応用した例では，ユーザーニーズに応じた鉄道・駅利用サービスランキング手法の提案[10,11]，さらに多言語化も含めた例では事象の意味表現を対象とした複数サインの組み合わせによる情報提供方式が存在する[12]．

図1

システムの概要図と動作手順

3-2. メタデータの生成
メタデータの生成は，以下の Step1～Step３の手順である．作成したメタデータを M とする(図 2)．

Step1：横軸（A1, A2,…,Ap）に p 個の感性語

旅行者の観光スポットに対する感性は要素 0～1 まを並べる．

での値からなるベクトルデータとして表現される．

例:：楽しい，文化的な，歴史的な

これをクエリベクトル（U）と呼ぶ．クエリベクトル

Step2：縦軸（S1, S2,…,Sm）に m 個の観光スポットをと観光スポット群の感性ベクトルは cos 類似度を用並べる

いて相関量計算が行われ，類似度が算出される．

例：成田山，チーバ君物産館，鷺沼温泉
Step3：それぞれの観光スポットに対して，感性語集合に基づくメタデータを付加する（相関があれば

𝑝𝑉𝑟 = 𝑖𝑛𝑛𝑒𝑟𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡(𝑈, 𝑆) = ∑(𝑢𝑖 × 𝑠 ′ 𝑖 )

(4)

𝑖=1

1，それ以外は０とする）
感性的に類似度の高い順に観光スポット群を並び変える．その中からさらに出発駅と到着駅を除く駅間にある途中下車可能な駅（r 個）により抽出する．ただし現実的に途中可能下車駅は１駅であることが予想されることから，今回は r=1 と定義した．

途中下車駅を含めた感性に対応する観光スポットの図 2 データ行列 M によるメタデータの表現

数 n とするとき，観光スポットを一周して周る組み合わせ数は円順列によって表される．

3-3. 計算手順
入力された出発時間(Td)及び到着時間(Ta)の差分か(𝑛 − 1)!
2

ら余剰時間を分単位で算出し，さらに出発駅から最(5)終目的駅までの所要時間（Tn）及び調整時間（Tc）を差し引いたものを提案可能時間とする．

円順列の組み合わせからある観光スポット（i）から次の観光スポット（i + 1）に移動する際にかかる移動𝑇𝑃 = 𝑇𝑎 − 𝑇𝑑 − 𝑇𝑛 − 𝑇𝑐

(1)

時間を求める．それぞれの観光スポットにおける滞在時間を S（i）(i = 2…n)，ある観光スポット（i）か旅行客が重視したい観光スポットの感性は要素が 0

ら次の観光スポット（i + 1）へ移動時間を T（i）(i =と 1 からなるベクトルデータとして表現される．重1…n)とするとき，以下の式を満たす円順列（5）を見視しない感性には 0，重視する感性には 1 を入力すつける．

る．これをコンテキストベクトル（CXa ）と呼ぶ．
𝑛𝐶𝑋𝑎 = (𝑎1 , 𝑎2 , … , 𝑎𝑛 )(2)𝑛

∑ 𝑆(𝑖) + ∑ 𝑡(𝑖 → 𝑖 + 1) ≤ 𝑇𝑝
𝑖=2

(6)

𝑖=1

コンテキストベクトル𝐶𝑋𝑎と観光スポットの感性空間Ｍとの内積計算を行い，部分空間選択(S’)を行う．

3-4. ルートの地図上への可視化
ルートの可視化では Google Maps API を取得し，𝑆′ = 𝐶𝑋𝑎 × 𝑀(3)

データベース内に格納されている観光スポットの緯度・経度情報を取得し，Google Maps 上に表示する．

4. 実現方式
4-1. 観光スポットと感性語の選定
鉄道区間では，訪日外国人がよく利用すると思われる成田空港から東京間を例とした．また経路探索の中心となる駅を成田空港駅，成田駅，佐倉駅，千葉駅，津田沼駅，船橋駅，錦糸町駅，東京駅の８駅と定めた．駅周辺観光スポットの選定では，駅から徒歩圏内を想定していることから概ね 2km 以内（徒歩で片道 30 分程度）の観光スポットを観光情報サイトであ図3作成したメタデータ

るトリップアドバイザー[13]及びじゃらん[14]より95 スポットを引用し，これをサンプルデータとした．

5. 実験と考察

観光スポットにおける感性語については小島ら入力されている感性情報より，感性に近い順に正(2014） [15] を参考に 18 語とした（表 1）．データベ

しく計算が行われているか，正しく表示されるかのース内にはそれぞれの観光スポットに対応する 18確認を行うため，千葉駅を例に実験を行った．入力値

語の感性語の他，spot_ID，station_ID，観光スポッとして「チーバ君物産館」が所持している感性情報にト名，観光スポット所在地（住所），地理情報（緯度・近い順に相関量計算した結果，“チーバ君物産館”，経度），滞在推奨時間，最寄り駅－観光スポット間の“千葉ショッピングセンター シーワン”，“千葉ポー距離及び観光スポット－観光スポット間の距離デー

トスクエア”…の順にランキングされた（表 2）．またタを収納している．なお作成の際に使用した言語はGoogle Map 上において，ランキング順に廻れるようJavaScript，Python3.6，PHP7.0，PostgreSQL9.4 でに全ルートが表示された（図 4）．

ある．さらに作成したメタデータ空間（M）を図 3 に
表2表す．
表1

千葉駅周辺スポットのランキング結果

spot_ID

使用した感性語

name

score

9 チーバ君物産館

2

15 千葉ショッピングセンターシーワン

2

20 千葉ポートスクエア

2

18 千葉ポートタワー

1

ワイワイ

16 千葉市科学館

1

わくわく

きれい

14 千葉市護国神社

0

文化的な

歴史的な

21 千葉県美術館

017 千葉市美術館

019 千葉城跡

0

10 千葉公園

0

12 登渡神社

0

11 千葉神社

0

13 千葉市中央公園

0

楽しい

にぎやかなゆっくりはしゃぐのんびり

落ち着いた癒す

まったり

ゆったり

気が晴れる

面白い

田舎
おいしい6．まとめと今後の課題
本研究では，旅行者が自らの感性（興味・関心，直観）に従って，物理空間および感性空間の統合による距離計算・連動により short trip 旅行客に可視化する
方 式を 提 案 し た ．Symbolic Filtering と SemanticOrdering の組み合わせにより，ルート探索される観光スポット数を事前に絞り込んで計算量を削減したことが特徴であり，プロトタイプシステムを構築して動作確認を行った．実験では，指定された時間内において巡回可能な，ユーザーの感性情報に基づく観図4

ランキングの結果に基づいたルート表示

光スポットの提案は可能であることが示唆された．
なお観光スポットが隣接するなどの理由により緯次に時間による絞り込みを行った．入力値として「チ度・経度の地理情報から正確な位置を表示できないーバ君物産館」が所持している感性情報に近い順に，ことがあった．また観光スポットの代表住所と実際10 時～15 時の間で巡回可能な観光スポットを抽出のスポットが離れているケースも散見されたため，した結果，7 スポットが候補として挙がった（図 5）．

より丁寧な情報提供にはこのような細部を調整する

なお，この計算にはスポット間の移動時間は考慮さ必要があると考えられる．

れておらず，各々の観光スポットにおける滞在推奨時間をもとに算出された結果である．

今後の課題として，まずは鉄道空間との融合が求められる．目指す結果のイメージを図 6 に示した．

これらの結果より，指定された時間内において巡途中下車の推奨のためには，さらに旅行者が希望す回可能な，ユーザーの感性情報に基づく観光スポッる最終目的地への到着時刻などの制約も生じる．鉄トの提案は可能であることが示唆された．

道を利用し，隙間時間や途中下車を促進するためには，ユーザーが乗車を希望する列車の時刻から観光スポットを推奨することが必要不可欠である．さらには現在の乗り換えアプリ等において，途中下車をする場合には出発地から途中下車駅，途中下車駅から目的地までの 2 段階で検索する必要がある．本シ
ステムを用いて途中下車することによって，費やす時間を考慮した乗り換え検索ができれば，ユーザーの手間が大幅に削減できることが期待できる．
その他，訪日外国人向けにさらなる多言語化を図る必要がある．訪日外国人の国籍を見ると，約 75％がアジア圏からの旅行者であり[15]，英語を母国語

図5

提案可能時間内で移動可能な観光スポット及びルートとしない人が圧倒的多数である．システム自体を英語表記のみならず中国語やタイ語など多くの訪日外国人のニーズを満たす言語表記を目指すだけでなく，表示する観光スポットをピクトグラムやアイコンといった視覚的にイメージ可能な多言語化を図るなどの改良も必要であると考えられる．
本研究で提案したダイナミックな情報提供は，嗜45（12），pp.2678-2687, 2004.
[8]丸山加奈，川村秀憲，大内東，“隙間時間観光経路作成支援シス

好が多様化している旅行者にとって有効であることテムの提案”，観光と情報，4（1），pp.35-43, 2008.

が考えられる．これらの内容を踏まえ，今後は情報提[9]橘一聖，田邉幸祐，市村匠，“Android スマートフォンによる感供の有用性を定量的に考察するために本システムの情を考慮した広島観光案内システム”，
第28 回ファジィシステム

実環境における実証実験を行い，提案手法の改良をシンポジウム講演論文集，pp.280-283, 2012.

進めていく．

[10]Motoki Yokoyama, Yasushi Kiyoki, Tetsuya Mita, “SimilarityRanking Method based on Semantic Computing for a ContextAware System”, The Fifth International Conference on Knowledge
Creation and Intelligent Computing (KCIC), Manado, Indonesia,
November 15-17, 2016.
[11]横山元紀，清木康，三田哲也，“ユーザーコンテキストと鉄道・駅利用サービスの相関量計算による駅案内自動生成システム”，
交通運輸情報プロジェクトレビュー No.25, pp.30-37, 2016.
[12]及川大介，林康弘，清木康，三田哲也，“鉄道空間における異常時事象の意味表現を対象とした複数サインの組み合わせによる情報提供方式”，交通運輸情報プロジェクトレビュー No.26,

図6

目指す結果表示イメージpp.33-40, 2017.
[13]トリップアドバイザー https://www.tripadvisor.jp/[14]じゃらん 観光ガイド https://www.jalan.net/travel/

参考文献[15]小島隆次，中村哲明，観光情報における感性語と色彩印象の[1]国土交通省 MaaS（モビリティ・アズ・ア・サービス）に結びつき，日本感性工学会論文誌Vol.14,No.1，pp.97-105,2014.

ついて http://www.mlit.go.jp/[2]JR東日本グループ経営ビジョン「変革2027」
https://www.jreast.co.jp/[3]観光庁 観光白書 平成30 年版, 2018.
[4]日本政府環境局（JNTO） 訪日外国人旅行者の消費動向とニーズについて―調査結果のまとめと考察―
https://www.jnto.go.jp/[5]北見高嗣，清木康，人見洋一，“意味の数学モデルとその実現方式について”，信学技報 Vol.93, pp.25-31, 1993.
[6]Yasushi Kiyoki, Takashi Kitagawa, Takanari Hayama, “A
metadatabase system for semantic image search by a mathematicalmodel of meaning”, ACM SIGMOD Record, Vol.23, No.4, pp.3441, 1994.
[7]丸山敦史，柴田直樹，村田佳洋，安本慶一，伊藤実，“P-Ture：観光スケジュール作成支援とスケジュールに沿った経路案内を行うパーソナルナビゲーションシステム”，情報処理学会論文誌，