1

理研AIPにおける人流データ解析と行動変容
中村 哲，諏訪博彦，須藤克仁，Sakti Sakriani,
田中宏季，吉野幸一郎，藤本まなと，松田裕貴，安本慶一
理化学研究所AIPセンター観光情報解析チーム
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
satoshi.nakamura.vr@riken.jp

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観光情報

必要性：
• 旅行者，居住者：町で何が起こっているか知らせる• 旅行者：旅行前，旅行中の知的で動的なナビゲーション• 自治体：集中を緩和，別の場所にも誘導• サービス提供者：行動，人流の可視化，解析データ提供

2020/12/13

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観光ビッグデータ解析
目標：– 観光地で何が起っているかを知らせる．自分に合った観光プランを事前に体験でき，観光中もオンサイトで観光ルートを推薦，ナビゲートする

研究課題：– ①観光ビッグデータ解析: データ（テキスト、センシングデータ）のリアルタイム収
集、観光情報に関する説明文自動生成、言語翻訳、匿名化、– ②行動モデリング: 混雑の簡易計測，行動解析による旅行プランニング，動画サマリ、ナビゲーション技術の研究開発

寺社仏閣 ビー
コン

チャットボット
レストラン

ホテル

電車
バス

ビ
ー

買い物 病院 コン
観光地混雑

多様な観光情報

観光ビッグデータの取得

説明文生成
情報抽出，翻訳，匿名化

ユーザインタラクション
情報提示

ツイッター
混雑センシ
ング
気象，交通

*CPS情報→抽出、文生成

マルチモーダル
対話制御、音声IF

動画サマリ生成

ニュース
画像，映像

リアルタイムクロー
リング，センシング
技術の研究*CPS情報：サイバー，フィジカル 情報
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翻訳，匿名化研

説明文、映像サマリ、
動的プランニング提示

行動解析と動的プラニング
再帰型深層学習を用いたCPS
情報の説明文生成、要約、
および、行動モデリング、
情報量を用いた動画要約

究課

深層学習等のAIによる対話
映像、説明文同期出力

題

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3

内容① 情報抽出，サマリ文生成，人流解析
A) 情報蒸留とサマリ文生成B) 人流解析② 参加型POI情報収集・分析と観光ナビゲーションへの応用
A) 観光情報収集
B) 観光情報分析
C) 分析結果応用

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4

①-A 情報蒸留とサマリ文生成
様々な情報源世の中に溢れる情報源– 情報の選択– 様々なコンテキストに応じたサマリ文生成• 観測情報に基づく文生成• 対話の文脈に応じた発話生成• 社会的関係、個人性、感情などを考慮した
サマリ文の生成• 対話コンテキスト• IoT機器センサ情報• 社会的コンテキスト

情報選択
モデル

深層学習を用いた生成モデルの進展– 自然な文、画像、音声の生成が可能

情報蒸留

どの情報を利用するか: 情報選択モデル
どう情報を伝えるか: 生成モデル

生成モデル
サマリ文生成2020/12/13

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5

①-A情報蒸留とサマリ文生成：対話，言語生成
ユーザの興味ベクトル

コンテンツの優先度

興味を持ちそうなコ
ンテンツの案内
対話制御(POMDP)

類似度の計算「金閣寺」についてお話しします。
金閣寺こと鹿苑寺は…

Topic
candidate 2

Topiccandidate 1

焦点

コンテンツ

焦点解析
(CRF)

ユーザ発話

何が見られるの？

金閣として有名な舎利殿は…

あなたにお勧め

ユーザの興味推定(LSTMを用いた意味ベクトル)ユーザが今の話題に興味を持っているか

京都大学

祇園祭り

京都御所

金閣寺についてなんでも聞いて下さい

新しいテキストコンテンツ

金閣寺

混雑
紅葉

金閣寺周辺が紅葉の季節で混雑しています• ビーコン• Web• その他のアプリなどから得た
最新の状況

IoT2H言語化 (SC-LSTM)
2020/12/13

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10/15

6

①-A:情報蒸留とサマリ文生成：サマリ文生成
OUTPUT(Sentence) : Gioh-ji is very crowded; thus it is notrecommended to visit now.

クラウドソーシング
データ収集

学習

学習データ
（入力と対応付いた文）INPUT(Dialog-act pattern) : congestion=”High”,
POI=”Gioh-ji（祇王寺）”, recommended=“No”

確認

アップデート（毎5分）
更新

分析（N-hot ベクトル化）

混雑度情報

利用者情報

分析結果履歴観光地情報

生田 和也, 他: 伝達内容を考慮して言語化するニューラル言語生成の検討, 情報処理学会研究報告, Vol. 2017-NL-232, No, 13, pp. 1-5, July 2017.

2020/12/13

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10/15

7

①-B 人流解析
人流解析の課題–––––

訪問箇所が違う，滞在時間が違う
どうやって類似とみなすか？
系列を学習するAIを使う！
類似度を決め類似のものをまとめる
まとまり毎に性質を調べる

先行研究– ◯ 訪問地における行動近接性を考慮– ◯ 観光行動の時系列を考慮する訪問地予測

提案法– ✗ 順方向の系列のみ考慮した訪問地予測– ユーザのクラスタリングは未検討

双方向の時系列を考慮した分散表現による観光行動系列パターンの抽出
久保 基, 他: 観光行動理解のための分散表現に基づくユーザクラスタリング，人工知能学会全国大会論文集June 2020.
田中 宏季, 他: 時系列分散表現に基づく東京都の人流クラスタリング, 観光情報学会 第21回研究発表会, 2020.
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①-B 人流解析：観光客毎の観光行動系列の生成
観光客が訪問したメッシュIDの系列を生成– 開始記号 ‘S’を追加– 該当の観光客のメッシュIDを訪問順に追加– 終端記号‘E’を追加

100m四方を指し示す位置情報

ID:1

ID: 29

ID:10

ID:36
ID:19
上の例における観光行動系列 => [‘S’, ‘10’, ‘19’, ‘29’, ‘E’]
2020/12/13

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9①-B 人流解析：双方向LSTMを用いた分散表現の獲得
入力: 幾つかのメッシュからなる観光行動系列
出力: 次のメッシュとなる確率

順方向だけでなく逆方向の行動をメッシュ(訪問地)表現に含めることが可能

表現能力の向上が期待

いくつかのメッシュ系列が与えられた際の次のメッシュIDを予測するように学習
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①-B 人流解析データ
対象者: 京都を訪れた観光客 (国籍問わず)
対象期間: 1-11月 (2019)
観光行動系列の総数: 333745– LSTM及び双方向LSTMの学習に使用

クラスタリング対象系列– インバウンド観光行動系列 (インバウンドのみの 37を対象に実験）* データ提供元: 株式会社 Agoop
2020/12/13

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①-B 人流解析：分散表現を用いたクラスタリング
LSTM
クラスタ数: 8
ク
ラ
ス
タ
間
距
離

Bi-LSTM
クラスタ数: 6
ク
ラ
ス
タ
間
距
離

観光客ID

観光客ID

クラスタ決定のためのしきい値: 1.2
2020/12/13

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①-B 人流解析：クラスタ例
双方向LSTMによる分散表現のクラスタリング
赤: 嵐山周辺-> 金閣寺
緑: 金閣寺 ->嵐山周辺

逆順に観光するスポットも同一クラスタとして併合
2020/12/13

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内容① 情報抽出，サマリ文生成，人流解析
A) サマリ文生成B) 人流解析② 参加型POI情報収集・分析と観光ナビゲーションへの応用
A) 観光情報収集：参加型センシング，Emo TourB) 観光情報分析: 短編キュレーションビデオ
C) 分析結果応用：観光ルート推薦

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②-A 観光情報収集：参加型センシング（1/2）
位置情報に紐付いたデータ（写真・テキスト・加速度など）収集が可能
投稿数に応じたポイント付与，レベルやランキング等のゲーミフィケーション要素
の導入
–
–
–
–

ゲーミフィケーションの効果検証するためH29/11/26に京都にて実験
エリアミッションとチェックインミッションの2つの実験を行なった
観光客には観光を楽しみながら観光情報の収集が依頼可能
チェックインミッションは観光を楽しむよりミッションのクリアを優先する可能性あり

エリアミッション

チェックインミッション

滞在時間に応じて
アプリ内ポイントが付与されるチェックインすること
でアプリ内ポイントが付与される

観光の満足度を低下させることなく特定の場所での滞在を誘導

ニッチな場所に対する情報収集を強力に誘導

Shogo Kawanaka, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Manato Fujimoto, Yutaka Arakawa and Keiichi Yasumoto: Gamified Participatory Sensing in Tourism: An Experimental Studyof the Effects on Tourist Behavior and Satisfaction, Smart Citie, Vol.3, No.3, pp. 736-757, July. 2020.

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②-A

観光情報収集：参加型センシング（2/2）

観光情報収集のためのユーザ参加型混雑度センシングシステムを開発– 人手による混雑度収集– 3段階の混雑度（少，中，多）から報告・更新可能– iOS上で動作するスマートフォンアプリケーションとして実装

測定結果を観光アプリケーション上にリアルタイムに反映可能
混雑度収集システム

観光アプリ
反映された混雑度
POI名
POI

POI
POI一覧

POI
POIイメージ
POI
選択

混雑度
送信

混雑度選択
ボタン
POI

POI地図
ビュー

送信ボタン

POI
1. 1.
POI選択画面2.
2. 混雑度選択・送信画面

3. 3.
混雑度更新

鈴木優，藤本まなと，吉野幸一郎，日高真人，Nguyen Quynh Mai，永野一馬，中村優吾，大坪敦，田中翔平，安本慶一，中村哲：京都インバウンド観光におけるIoT2H観光情報アプリケーションの構築，第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2019），DEIM Forum 2019 I3-4，pp. 1-9，2019．

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②-A 観光情報収集：EmoTour
観光中の観光客がどんな感情・満足度を抱いているのかを、観光中の仕草や行動のセンシングに基づいて推定する➔ 次にナビ・推薦するスポットを調整することが出来る
手順1：セッションに分割

手順2：データ収集・感情ラベル付与
地点A

地点B

地点C

地点X

地点C

地点B

音声
ラベル
付与

携帯デバイス

観光地2

スマホ

観光地1

行動データ
映像データ
ラベル

地点A

セッション1

地点X

セッション2

セッションN

手順3：様々なデータから感情を推定するモデルを構築
感情・満足度
推定 モデル
視線追跡

頭部の動き

動画・音声

感情状態

URL: http://research.ubi-lab.com/emo-tour/

満足度レベル

京都での実験風景

Yuki Matsuda, Dmitrii Fedotov, Yutaka Arakawa, Hirohiko Suwa, Wolfgang Minker and Keiichi Yasumoto: Analysis of Tourists’ Nationality Effects on Behavior-based
Emotion and Satisfaction Estimation, 4th International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (IVPR ’20), Aug 26-29, 2020.

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②-B 観光情報分析：短編ビデオを用いた観光プラン作成イメージ

Day January 18 , 2018
Forecast weather Cloudy
Route
A Gion-sijo Station
B Yasaka Shrine
C Maruyama Park
D Koudai-ji Temple
E

H Kiyomizu Temple

Duration 3 hours（ A（ Screenof recommended route
ルート推薦画面(（ B移動経路を示す動画（ Screen of movement videos

（

(

)

（

C Screen of slideshow videos
観光スポットを紹介する動画

Yuki Kanaya, Shogo Kawanaka, Hirohiko Suwa, Yutaka Arakawa, and Keiichi Yasumoto: Automatic Route Video Summarization based on Image Analysis for Intuitive
Touristic Experience，Sensors and Materials, Vol. 32, No. 2, pp. 599-610, Feb. 2020.

2020/12/13

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18

②-B観光情報分析：デジタルサイネージ

Yuki Kanaya, Shogo Kawanaka, Hirohiko Suwa, Yutaka Arakawa, and Keiichi Yasumoto: Automatic Route Video Summarization based on Image Analysis for Intuitive
Touristic Experience，Sensors and Materials, Vol. 32, No. 2, pp. 599-610, Feb. 2020.

2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved20

②-B観光情報分析：ドライブレコーダ動画を用いた思い出動画の作成
レンタカーなどに搭載されるドライブレコーダで録画された映像から重要・象徴的なシーンを自動で抽出し、思い出ムービーを自動生成してくれるシステム➔ 動画を見ながら、旅の思い出を振り返ることが出来る、新たなサービスの実現
dashcum

重要度推定
モデルの学習メモリアル動画

ドライブレコーダ動画を用いたメモリアル動画キュレーション
入力動画

ランドマーク検出モデル

クラウドソーシング:
20 アノテーション / セグメント

セグメントの重要度推定
モデル
以下の3項目を5段階評価
3秒ごとにセグメント分割

セマンティック
セグメンテーション
モデル

推定された
重要度

・メモリアル動画への必要度
・沖縄らしさ・綺麗さ片山洋平，平野陽大，諏訪博彦，伍洋，安本慶一: 観光メモリアル動画のための車載動画キュレーションアルゴリズムの検討, DICOMO 2020.

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RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved21②-C分析結果応用：行きたい場所を逃さない観光ルート推薦
必見スポットをよりよい時間帯に訪問可能にするオンサイトプランニング手法
必見スポットをベストなタイミングで訪問できるように考慮しつつ、観光客の満足度を最大化するような観光ルート推薦アルゴリズム➔ 必見スポットを逃さず、かつそれ以外の観光も楽しむことが出来る

図2：NP困難へのアプローチ

図1: システム概要

一定時間幅のタイムスロットに対して，貪欲法をベースにした3つの提案手法適用
・時系列貪欲法
・全体単一貪欲法
・探索幅を考慮した全体貪欲法

Shogo Isoda, Masato Hidaka, Yuki Matusda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto: Timeliness-Aware On-Site Planning Method for Tour Navigation., Smart Cities
2020, 3, 1383-1404.

2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved22

②分析結果応用： ShurikenNAVI• 参加型センシング機能を持った観光ナビゲーションアプリ
– Androidアプリ（開発済）– iPhoneアプリ（開発中）• 機能– 近隣のおすすめスポット推薦機能– マップ表示機能– ルート案内機能
コンテキストアウェア観光ガイダンスシステム– 参加型センシング機能– 対話機能(観光地情報のQA)– チェックイン機能• 現状：Android用開発ほぼ終了– Google+Apple接近API対応,
iphone 用開発はまだ．

2020/12/13

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23

まとめ
観光情報を解析し利用者に情報を提供するための要素技術を研究①観光情報解析– 情報の自動収集– 観光情報の蒸留– 情報の言語化– 状況、画像を使った機械翻訳②行動モデリング– センシングデータ・データ収集– コンテキスト推定– コンテンツ自動生成– ナビゲーション

今後：研究の高度化と京都府，奈良県との連携による試験サービス– 東京都の低遅延人流データの解析

2021年3月3日 AIP Open Seminarhttps://aip.riken.jp/event-list/seminars/
2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved24

References
1. Crivellari, A., et al.: From Motion Activity to Geo-Embeddings: Generating and Exploring Vector Representations of Locations,
Traces and Visitors through Large-Scale Mobility Data. ISPRS International Journal of Geo-Information 8.3: 134, 2019.
2. 鈴木 優, 他: 京都インバウンド観光におけるIoT2H観光情報アプリケーションの構築, 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, March 2019.
3. 生田 和也, 他: 伝達内容を考慮して言語化するニューラル言語生成の検討, 情報処理学会研究報告, Vol. 2017-NL-232, No, 13, pp. 1-5, July 2017.
4. Nguyen Quynh Mai，他: Captioning Events in Tourist Spots by Neural Language Generation，情報処理学会研究報告, Vol. 2019-NL-240,
No. 10, June 2019.
5. 久保 基, 他: 観光行動理解のための分散表現に基づくユーザクラスタリング，人工知能学会全国大会論文集June 2020.
6. 田中 宏季, 他: 時系列分散表現に基づく東京都の人流クラスタリング, 観光情報学会 第21回研究発表会, 2020.
7. 松田裕貴, 他: 多様なユースケースに対応可能なユーザ参加型モバイルセンシング基盤の実装と評価, 情報処理学会, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2016）シンポジウム論文集, pp.1042-1050, July 2016.
8. Kawanaka, S., et al.: Gamified Participatory Sensing in Tourism: An Experimental Study of the Effects on Tourist Behavior andSatisfaction, Smart Cities, Vol. 3, No. 3, pp. 736-757, July 2020.
9. Matsuda, Y. et al.: EmoTour: Estimating Emotion and Satisfaction of Users Based on Behavioral Cues and Audiovisual Data,
Sensors, Vol. 18, No. 11:3978, 2018.
10. Kanaya, Y., et al.: Automatic Route Video Summarization based on Image Analysis for Intuitive Touristic Experience，Sensors andMaterials, Vol. 32, No. 2, pp. 599-610, Feb. 2020.
11.片山洋平, 他: 観光メモリアル動画のための車載動画キュレーションアルゴリズムの検討, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2020）シンポジウム,
2020.
12.Hirano, Y., et al.: A Method for Generating Multiple Tour Routes Balancing User Satisfaction and Resource Consumption, The
Fourth International Workshop on Smart Sensing Systems (IWSSS’19), pp. 24-27, June 2019.
13.磯田祥吾，他： 訪問時間の適時性を考慮したオンサイト観光スポット推薦手法ISO-Tourの改良と評価〜複数のユーザ嗜好タイプへの適応性の検証〜, 第28回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ（DPSWS 2020）講演論文集, Nov. 2020.

2020/12/13

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補足資料

2020/12/13

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①-A 情報蒸留と言語化

画像

深層学習
AI

説明文

画像を入力し，キャプション（文）を生成するニューラルネットワーク（Vinyals, et.al.2015 など)

ソーシャル情報センシング情報

ンービ
コ

＋

寺社仏閣

ンービ
コ

レストラン

深層学習
AI

チャットボット

電車

ンービ
コ

バス

サイバーフィジカル
データを説明する

説明文

ホテル
ンービ
コ

買い物 病院
観光地混雑

京都の多様な観光情報

クラウドソーシング（正解データ）

ユー
ザ
嗜好
に合
せて
出力

ユ
ー
ザ

チャット対話による嗜好抽出

提案者らの研究：キャプションからの画像生成を行うニューラルネットへの対話的修正の導入と検討 JSAI2015
2020/12/13

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①-A情報蒸留とサマリ文生成：サマリ文生成結果
意味表現

Date]

参照文

生成文の品質評価値

入れたい意味表現の数と性能

Nguyen Quynh Mai，Koichiro Yoshino, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura, “Captioning Events in Tourist Spots by Neural Language
Generation”, IPSJ, Vol. 2019-NL-240, No. 10, June 20192020/12/13

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LSTMと双方向LSTMによる学習結果
学習データ– 各観光系列から生成される100メッシュIDからの 次のメッシュID– 訓練:検証:テスト = 8:1:1

モデル

学習精度

テスト精度

エポック

LSTM
Bi-LSTM

0.771
0.838

0.517
0.528

50
36

提案手法が既存手法よりも精度が向上
2020/12/13

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3. 観光行動系列の階層的クラスタリング
観光行動系列のベクトル (d=300)をクラスタリング– 階層的クラスタリングを使用• クラスタ数が自由に設定可能• クラスタリング結果の一意性

分散表現の
次元数

Tourist1

Tourist2

f_i (i = 1 … n)
分散表現における各次元の値
Tourist3
・・・

f_1

0.765640.579210.96747・・・

f_2

0.83487

0.380150.35493・・・

f_3

0.680810.560440.36436・・・

f_4

0.541650.25599

0.48626

・・・

・
・

・
・

・
・

・
・

・
・

クラスタリングし，デンドログラムで図示
2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved30クラスタリング結果の考察 (1/2)
LSTMによる分散表現のクラスタリング

順に観光するスポットが同一クラスタとして併合
2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved31人流データの解析
対象者: 京都を訪れた観光客 (国籍問わず)
対象期間: 1-11月 (2019)
観光行動系列の総数: 333745
AIによるモデリング
–
–
–
–
–

類似度に基づく
自動クラスタリング

訪問箇所が違う，滞在時間が違う
どうやって類似とみなすか？
系列を学習するAIを使う！
類似度を決め類似のものをまとめる
まとまり毎に性質を調べる

再帰型深層学習モデルによる系列のモデリング2020/12/13

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赤: 嵐山周辺-> 金閣寺
緑: 金閣寺 ->嵐山周辺

実験概要
分散表現の獲得手法– LSTM (Embedding層 + LSTM2層) [Crivellari+, 2020]– 双方向LSTM (Embedding層 + Bi-LSTM2層)

階層的クラスタリング– 入力: 各学習モデルから得られるLSTM (Bi-LSTM)層の出力– クラスタ決定法: ウォード法– 距離: コサイン類似度

2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved33

②行動モデリング

A センシング・データ収集• 写真画像・口コミに加え，ビデオ，音声デー
タ等を収集• 需要に基づき必要な情報をタイムリーに収集し必要なところへ伝達

B コンテキスト推定• 各スポットの混雑度に加え、混雑変化も予測• 路上でのイベント（路上ライブ，特売など）を検出• 観光スポットを訪問したユーザの感情（満足度）推定

2020/12/13

C コンテンツ自動生成• 旅行前の観光プラン作成を支援• 混雑度やユーザの嗜好を考慮した，複数スポットからなる観光プランを自動作成• 作成した観光プランを短編ビデオとして自動生
成し提供

D ナビゲーション• 観光プランに従って、旅行中に、次のスポットの選択と誘導を支援• 次のスポットとその後の観光プラン（訪問予定ス
ポット群）を直観的に把握し・変更可能にするイ
ンタフェースRIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved34

D. ナビゲーション
３種類のナビゲーションシステムを開発

行きたい場所を逃さない観光ルート推薦– 後の必見スポットを逃さないように、次のスポットを推薦

体力・時間・予算を考慮したルート推薦– 体力・時間・予算のバランスを取った最適なルートを推薦– 多目的最適化問題

ShurikenNavi– 参加型センシング機能を持った観光ナビ

2020/12/13

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35行きたい場所を逃さない観光ルート推薦
必見スポットをよりよい時間帯に訪問可能にするオンサイトプランニング手法
必見スポットをベストなタイミングで訪問できるように考慮しつつ、観光客の満足度を最大化するような観光ルート推薦アルゴリズム➔ 必見スポットを逃さず、かつそれ以外の観光も楽しむことが出来る

図2：NP困難へのアプローチ
一定時間幅のタイムスロットに対して，貪欲法をベースにした3つの提案手法適用

図1: システム概要
2020/12/1

・時系列貪欲法
・全体単一貪欲法
・探索幅を考慮した全体貪欲法

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved36

D. ナビゲーション
３種類のナビゲーションシステムを開発

行きたい場所を逃さない観光ルート推薦– 後の必見スポットを逃さないように、次のスポットを推薦

体力・時間・予算を考慮したルート推薦– 体力・時間・予算のバランスを取った最適なルートを推薦– 多目的最適化問題

ShurikenNavi– 参加型センシング機能を持った観光ナビ

2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved37体力・時間・予算を考慮したルート推薦
体力・時間・予算のバランスを取った最適なルート推薦アルゴリズム
必見スポットをベストなタイミングで訪問できるように考慮しつつ、観光客の満足度を最大化するような観光ルート推薦アルゴリズム➔ 必見スポットを逃さず、かつそれ以外の観光も楽しむことが出来る

入力

探索

出力

多目的最適化問題
比較

利用可能金銭評価値

利用可能体力

経路探索
優れた PoI/経路/移動方法 を選択

利用可能時間
ユーザ情報
2020/12/1

User

複数のプランRIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved38

B コンテキスト推定
B1 各スポットの混雑度に加え、混雑変化も予測
B2 路上でのイベント（路上ライブ、特売など）を検出
B3 観光スポットを訪問したユーザの感情（満足度）推定（ 興奮，心地よい，眠い，退屈…
満足度レベル

海外とも
連携

）

感情レベル

ドイツUlm市での実験結果
2020/12/13

RIKEN Tourism Information Anlytics Teacm All right reserved39

C コンテンツ自動生成
C1 旅行前の観光プラン作成を支援
C2 混雑度やユーザの嗜好を考慮し観光プランを自動作成
C3 作成した観光プランを短編ビデオとして自動生成し提供

モチベーション：観光前に、複数スポットを観光した時の様子を直観的に確認したい。
時間制約、移動距離、混雑度などを考慮しながら、色々な組合せを確認したい。

訪問するスポット・スポット間の移動を、短編ビデオとして自動編集して提示

2020/12/13

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40体力・時間・予算を考慮したルート推薦
体力・時間・予算のバランスを取った最適なルート推薦アルゴリズム
必見スポットをベストなタイミングで訪問できるように考慮しつつ、観光客の満足度を最大化するような観光ルート推薦アルゴリズム➔ 必見スポットを逃さず、かつそれ以外の観光も楽しむことが出来る

入力

探索

出力

多目的最適化問題
比較

利用可能金銭評価値

利用可能体力

経路探索
優れた PoI/経路/移動方法 を選択

利用可能時間
ユーザ情報
2020/12/1

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