DEIM Forum 2016 H1-4

歩行者ナビ・自転車ナビにおけるSerendipity な寄り道推薦方式の実験的考察
葛谷

栞†

坂本

瞭†

山崎

隼也††

濱田 恵輔††

中島 伸介†† 京都産業大学 コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市 北区上賀茂本山†† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603–8555 京都府京都市 北区上賀茂本山
E-mail: †{g1244415,g1244488,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††{i1558183,i1458067}@cse.kyoto-su.ac.jp
あらましスマートフォンの普及に伴い利用者が増えている歩行者ナビは，出発地から目的地までの最短経路を算出

してユーザに推薦することが可能である．一方，情報推薦において意外かつ有用な情報を提供するような Serendipity
指向情報推薦が注目されている．我々はこれまでに，ユーザごとの出発地から目的地の周辺地域の中で Serendipity
度が高いスポットを抽出し，これを経由しつつタイムロスが少ない経路を見つけて，ユーザに対して推薦することを可能とする Serendipity な寄り道推薦方式について検討した．本稿では，各ユーザにおける Serendipity なスポットを経由した寄り道と好みのスポットを経由した寄り道どちらを選択するかという実験を行い，寄り道をする上で，Serendipity な情報を提供することの意義に関する検証を行う.
キーワード

歩行者ナビ，自転車ナビ，Serendipity 指向情報推薦，ルート推薦，寄り道推薦

1. は じ め に示することを可能にするものである．なお，Serendipity スコア
は，ユーザによっても異なるため，ユーザの興味度，ユーザに

近年，スマートフォンの普及に伴い歩行者ナビや自転車ナビ

とっての特異度なども考慮することで，パーソナライゼーショの利用者が増えている．現在利用されている歩行者ナビ・自転ンを実施することを考えている．また，本研究は，歩行者ナビ

車ナビは，ユーザ自身が出発地から目的地を入力することで，や自転車ナビだけでなく自動車のカーナビゲーションシステム

最短経路や，乗換回数の少ない経路等が推薦される．一方，最へ適用することも可能であると考えている．

短経路に比べてそれほど大きなタイムロスが無いのであれば，以降の構成は，２章で関連研究を紹介する．３章では寄り道ス「いつもとは違う経路を通ってみたい」「何か新たな発見ができポットの Serendipity コストの算出方法，４章では Serendipity

るようなスポットを推薦して欲しい」等のようなユーザからのな寄り道推薦方式の提案，５章にて評価実験，６章でまとめを要望も考えられる．例えば，街を歩いていて，ふと立ち寄った述べる．

お店で見つけた商品（洋服や書籍等）を思わず購入してしまったという経験をもつ人も多いと思われる．情報推薦は，情報検2. 関 連 研 究索とは異なり，ユーザの明示的な要求に近いアイテム（もしく

情報推薦において意外性、有用性の高い推薦手法に関する研は情報）のみを提供するだけでは，面白味もなく，ユーザの満究として，山崎ら [1] はアイテムに対する認知度とユーザ評価

足度を高めることは難しい．すなわち，歩行者ナビ・自転車ナを考慮した Serendipity 指向情報推薦方式に関する研究を行っビにおいて常に最短経路や乗換回数の少ない経路のみを推薦すている．彼らは，対象ユーザの興味領域における認知度は高くるのではなく，ユーザにとって有益かつ意外な発見を提供する

ないもの，かつ，この対象ユーザよりも興味領域に対して詳しことが可能な Serendipity の高いスポットを経由するような経いユーザグループ内では認知度が高いようなアイテムを検出し，路を併せて推薦することの意義は大きいと考える．

これを対象ユーザに推薦することを特徴とする，Serendipity

Serendipity とは「偶然によって思いがけず価値のあるもの

指向情報推薦方式を提案をしている．

を発見する能力」という意味であり，情報推薦技術の研究分野

若尾ら [2] は化学反応の概念を取り入れたフュージョンベー

において注目されているキーワードである．情報推薦技術におスアプローチを料理レシピに適用した推薦システムを提案していて「Serendipity な情報推薦」とは，ユーザにとって未知でいる．特に，合成と分解，状態変化に対応したフュージョン方あり，かつ有用性の高いアイテムの推薦を意味する．

式の提案を行った．提案手法により，セレンディピティの向上

本研究では，歩行者ナビ・自転車ナビ向けの経路推薦におが想定されるとしている．

いて，Serendipity なスポット推薦を可能とする経路推薦方式

奥ら [3] はユーザが任意に選択した２つのアイテムを混ぜ合を提案する．具体的には，寄り道スポット（ショップ，レスト

わせることで，セレンディピティなアイテムを発見するという

ラン，公園等）の Serendipity スコアを算出すると共に，これアイデアに基づく推薦システムを提案している．２つのアイテ

らを経由した場合の最短経路を判定し，寄り道スポット毎のムを混ぜ合わせることで，推薦アイテム群を出力することをSerendipity スコアおよび所要時間をリストにしてユーザに提フュージョンと呼び，このアイデアに基づいた推薦システムを

フュージョンベース推薦システムと呼ぶと述べている．従来のする価値がどの程度あるのかを表す，Serendipity スコアを算

推薦システムでは，ユーザの嗜好に合ったアイテムをユーザの出する．本節では，この Serendipity スコアの算出時に考慮す

負担がなく，効率よく提示することを目的としていたものが多るパラメータについて説明する．寄り道スポットの Serendipity

いが，奥らの提案システムでは，ユーザがシステムとのインタ

スコアの算出時に考慮するパラメータを以下に示す．

ラクションを通じて，探索的にセレンディピティなアイテムを•スポットに対するユーザ興味度 (I)発見することを支援することが目的である．システムの構造と•スポットの流行および新鮮度 (F)して外発的偶然を発生させる構造，内発的偶然を発生させる構•スポットの実力発揮度 (A)造を実装したインタフェースについて述べている．

•

ユーザにとってのスポットの特異度 (U)•

スポットの平均評価値 (R)

ら [4] は領域間の距離に応じて情報粒度を変化させる歩行者ナ•スポット＆ユーザ合致度 (M)ビゲーションを提案している．提案手法により，領域として区

3.1.1 節から 3.1.6 節で各パラメータの詳細を説明する．

次にナビゲーションシステムについての研究として，今村

切られた位置を 4 つの段階の情報粒度と対応させ，位置に応じて最適な情報を利用者に提供する．段階に応じて情報を提供し，

3. 1. 1 スポットに対するユーザ興味度

ユーザの興味を高める．

スポットに対するユーザ興味度は，過去の履歴からユーザのナビゲーションシステムおよびセレンディピティに関する研好みを分析し，嗜好に合ったスポットを推薦する．過去の履歴

究として，既存の観光ナビの多くはカーナビの考え方を踏襲しがなく初めて利用する場合は数個の設問を設け，そこからユーているため，現在地と目的地の間の最適ルートを明示的に提案

ザの好みを推定する．また，キーワードやジャンル毎にスポッしているが，仲谷ら [5] はあえて詳細なルート情報を提供しな

トに対するユーザ興味度を算出し，各ユーザのコンテキストにいことで，興味深いルートや観光スポットを誘発することを提応じてスポット推薦を行う．

案している．実験の結果から，計画とは異なるルートを選んだ

この興味度は，事前に寄り道スポットのカテゴリを準備してり，道に迷ったりしながらも，その事自体を楽しんでいる様子

おき，各ユーザにとっての各カテゴリへの興味度を算出する．

がわかる．迷うことが楽しいという評価は，迷うことを嫌がる

具体的な興味度の算出方法としては，ユーザ登録時に興味が一般的な傾向とは逆の評価であると述べている．迷う仮定で，あるカテゴリと興味がないカテゴリを選択させることで，該当面白そうな道を発見したり，興味深い店を見つけて立ち寄るな

カテゴリの初期興味度を設定する．また，システム利用後の寄ど，「偶然の出会い」が誘発された結果だと報告している．

り道スポット利用履歴を分析することにより，興味度の修正を最短経路にこだわらないルート推薦に関する研究として，随時行う．あるユーザのスポット i に対する興味度 Ii の算出はQuercia ら [6] はユーザに単なる目的地までの最短経路を推薦

以下の式に基づいて行う．ただし，このスポット i は，カテゴするのではなく，多少遠回りでもユーザにとって最も好ましい

リ k に属するものとする．

ルートを推薦することを提案している．Quercia らの研究では，最短経路だけでなく，楽しいルート，美しいルート，静かなルー
トの３つを提示し，多くのユーザが最短経路よりもこれら３つのルートの方を評価したと報告している．

Ii = α · Sk + (1 − α) ·Ck + Vk
Ct + Vt(1)

ここで，Sk は，ユーザが明示的に興味がないと意思表示した場合には 0 となり，それ以外は 1 となる．Ck は，ユーザ登以上のとおり，寄り道スポットの Serendipity スコアに基づ録時に興味があるカテゴリとして選択しているかを示す値であいて，歩行者ナビおよび自転車ナビにおける寄り道推薦を行おり，k を選択していれば 1 となり，選択していなければ 0 であうとする研究は行われておらず，本研究を行う意義は高いと考る．Ct は，ユーザ登録時に興味があるカテゴリとして選択した

えている．

カテゴリの総数である．この時，ユーザは少なくとも１つのカ

3. 寄り道スポット Serendipity スコア

テゴリを選択しているものとする．Vk は，システム利用時にカテゴリ k に属する寄り道スポットに立ち寄った回数であり，本研究では，所要時間等のコストだけでなく，スポットのVt は，システム利用時に寄り道スポットに立ち寄った総数であSerendipity スコアを考慮した仮想的なスコアの算出を可能とる．α は重み係数であり，0 < α < 1 の値を取る．これにより，する手法を提案する．これにより，Serendipity スコアを考慮

Sk の値が 1 であれば，Ii は，α < Ii < 1 となり，α によって，した各経路のランキングが可能となる．また，ユーザの好み，

Ii の最小値を設定することができる．

住居地，行動パターン，コンテキスト等を考慮するため，ユー
ザ毎に異なるスコアの算出が可能なものとする．さらに，SNS3. 1. 2 スポットの流行および新鮮度分析等による世間のトレンド分析を行うことで，スポットそのスポットに対する新鮮度（Freshness）を表す．スポットそのものが新しくない場合でも社会認知的な目新しさの検知が可能ものが新設された場合だけでなく，スポット自体は新しくないな手法を開発する．

が世間のトレンドによって流行していると，そのスポットは新3. 1 寄り道スポット Serendipity スコアの算出時に考慮
するパラメータ
本提案手法では，Serendipity の観点から各スポットが寄り道

鮮であると判断する．例えば，「ゲゲゲカフェ」という「ゲゲゲの鬼太郎」をテーマとした喫茶店が古くからあるとする．そこ
で，「ゲゲゲの女房」というドラマが世間で流行すると，こののパラメータを用いることで，特異度の算出を行う．まず，経「ゲゲゲカフェ」の新鮮度は高いと判断される．
スポット i に対する新鮮度 Fi の算出は以下の式に基づいて

験ベース Exp(i, u) は，ユーザ u がスポット i を訪問したとい行う．ただし，このスポット i は，カテゴリ k に属するものとう経験があるか，ないかである．ユーザ u が訪れたことがある

する．

場合は，γ となり訪れたことがなければ１とする．γ は重み係

Fi = 1 −di(1 − β)Dk

数となり，0 < γ < 1 の値をとる．住居地ベース uniquep (i, u)(2)

は，ユーザ u の住居地におけるスポット i の特異度である．例

ここで，Dk は，カテゴリ k に属するスポットの新鮮度有効期限である．di は，スポット i が新設されてからの経過日数（流行により新鮮度が出現した場合には，その日からの経過日数）を示し，0 < di < Dk の値を取る．β は重み係数であり，0 < β < 1 の値を取る．これにより，d0 = Dk であれば，Fiは，β < Fi < 1 となり，β によって，Fi の最小値を設定することができる．

として，手羽先屋の「世界の山ちゃん」がある．手羽先という名物から名古屋（愛知）では特異度が低いが，東京では特異度が高いといえる．また，東京から名古屋（愛知）へ旅行や観光などで来たユーザ u にとっても「世界の山ちゃん」の特異度は高いといえる．各スポット i は各都道府県に対する特異度がある．先ほどの「世界の山ちゃん◯◯店」というのは，４７都道府県に対する特異度情報を持つ．各スポットに４７都道府県に対する特異度のデータベースを持たせることとする．

3. 1. 5 スポット平均評価値

3. 1. 3 スポットの実力発揮度
スポットの実力発揮度は，コンテキスト（時間・天気・季節など）によって変化する．例えば，オープンカフェの場合は気候の良い晴れた日の日中が最も高い値となり，雨の日や寒い日は値を減少させる．レストランの場合は，食事時の時間帯に高スポットの平均評価値は，ユーザレビュー等の平均値に基づいて算出する．スポット i に対する平均評価値 Ri の算出は以下の式に基づいて行う．

Ri =い値となる．

Ep (i) − En (i)1+22(1 + Ep (i) + En (i))(5)

スポット i に対する実力発揮度 Ai の算出は以下の式に基づ

ここで，Ep (i) はスポット i に対するポジティブな評価数，いて行う．ただし，このスポット i は，カテゴリ k に属するもEn (i) はスポット i に対するネガティブな評価数である．Et (i)のとする．

はスポット i に対する評価の総数であり，Et (i) = Ep (i)+En (i)Ai = ability(k, c)

である．

(3)

これにより，ポジティブな評価が多ければ Ri の値は 1 に近ここで，ability(k, c) は，カテゴリ k のスポットの実力発揮度を示す．c は，対象ユーザのコンテキスト情報である．すなづき，ネガティブな評価が多ければ Ri の値は 0 に近づくことになる．

わち，スポットのカテゴリ k と，対象ユーザのコンテキストに

3. 1. 6 スポットに対するユーザ合致度より決定される．

スポットに対するユーザ合致度とは，性別・年齢・居住地等の3. 1. 4 ユーザにとってのスポット特異度

ユーザ特徴から推定されるユーザの好みとスポットとの合致度

スポット特異度は，対象スポットがユーザにとってどの程度である．例えば，「妖怪ウォッチ」と「子供」は合致度が高いと特異であるかを表す．例えば，ユーザ A の出身地が大阪，ユー

考えられる．また，ネイルサロンの場合は主に若い女性との合

ザ B の出身地が愛知であり，現在ユーザ A，B は名古屋に居る致度が高いと考えることができる．これにより，あまりにミスとする．ある手羽先チェーン店を二人に推薦するスポットとしマッチの寄り道スポットの推薦を防ぐことが可能となる．算出たい場合，愛知県在住のユーザ B にとってはそのスポットの特方法としては，スポット毎に合致度が高いユーザ特性を設定し異度は低い．しかし，ユーザ A にとってはそのスポットの特異ておき，そこから大きく外れるユーザの合致度を低く設定する．

度は高くなる．すなわち，同じスポットでもユーザによって特異度は異なる．
ユーザ u にとってのスポット i に対する特異度 Ui の算出は以下の式に基づいて行う．

Mi = match(i, u)(6)

ここで，match(i, u) は，ユーザ u にとってのスポット i に

Ui = unique(i, u)
unique(i, u) = Exp(i, u) ∗ uniquep (i, u)

ユーザ u にとってのスポット i に対する合致度 Mi の算出は以下の式に基づいて行う．

対する合致度を示す．ただし，この時ユーザ u の好みは考慮し(4)ない，基本的にはデモグラフィック情報のみを考慮して算出される．

ここで，unique(i, u) は，ユーザ u にとってのスポット i に対するスポット特異度を示す．すなわち，対象スポットと，対

3. 2 寄り道スポット Serendipity スコアの算出方法

象ユーザの組み合わせにより決定される．

あるユーザにとってのスポット i の Serendipity スコアは，以経験ベース Exp(i, u) と住居地ベース uniquep (i, u) という２つ下の式に基づいて算出される．

Serendipity(i) = Ii · Fi · Ai · Ui · Ri · Mi

(7)

→ Goal の最短経路とコスト（所要時間）の算出」は，直接的にはダイクストラ法では計算できないため，図 1 に示すようSerendipity(i) = ω1 Ii + ω2 Fi + ω3 Ai + ω4 Ui + ω5 Ri + ω6 Miに，「Start →?」の最短距離と「?→ Goal」の最短距離を個別に計算して統合する．手順５では，X 件の寄り道経路に対して，(8)
上記の式において被験者実験を行ないより良い結果を得られた式を今後用いることとする.
なお，Serendipity(i) は，0 < Serendipity(i) < 1 の値を取る．

Serendipity スコアに基づいた仮想コストを計算する．以下に検討中の仮想コストの計算方法を以下に示す．

Costhypo1 = Costreal · (1 − Serendipity(i))
Costreal
Costhypo2 =1 + Serendipity(i)4. Serendipity な寄り道推薦方式
ユーザが寄るスポットの滞在時間は考慮するものとする．し

(8)
(9)

ただし，Costhypo1 は仮想コスト１であり，Costhreal は実際のコスト（所要時間）である．Serendipity(i) は，スポット iの Serendipity スコアである．

かし，ユーザによっての滞在時間は異なるため，システム利用時に設定できるものとし，ユーザが指定しない場合はシステム側のデフォルトの数値を入力することとする．システムによる

Serendipity な寄り道推薦は以下の６つの手順に基づいて実行される．
ユーザに対する仮想コストの算出と提示方法は以下の手順で行う．

図 2 Serendipity スコアを考慮した寄り道経路の提示例

図 3 Serendipity スコアを考慮した寄り道経路のリスト表示例
図1

各経路のスコアに基づくスコア算出

Costhypo1 と Costhypo2 の２種類の計算方法を検討している
手順 1

ユーザが出発地 (Start)・目的地 (Goal) を決定

が，後に行う予備実験の結果に基づいていずれかの方法を採用

手順 2

周辺地域の Serendipity スコアの高いスポットを X 件する．

抽出（例えば 10 件）
手順 3 Start → Goal の最短経路とコスト（所要時間）の算出（ダイクストラ法による）

このように仮想コストを採用することにより，Serendipity が高いスポットへの寄り道経路は，多少所要時間が長いとしても立ち寄る価値があるので，Serendipity スコアに基づいて仮想

手順 4 X 件のスポットに対して，Start →?，?→ Goal の最短

コストを低減させることが可能となる．これにより，実際の所経路とコスト（所要時間）の算出（ダイクストラ法に要時間は多少長くても，手順６にて行うランキングの際に推薦よる，図 1 参照）

候補上位に残る可能性が高まるのである．推薦経路としてユー

手順 5
手順 6

上記手順４の寄り道スポットの Serendipity スコアにザに提示される寄り道経路の数は，この仮想コストに基づいた

基づいて，仮想コストを計算

ランキングにより行うが，多様性も考慮して，同じカテゴリの寄り道無しの経路（手順３より）のコスト（所要時間）

寄り道スポットが並ぶ場合には，他のカテゴリのスポットを優と，X 件の寄り道経路（手順５より）の仮想コストを先することも行う．図 2 に，Serendipity スコアを考慮した寄比較し，上位 Y 件（例えば５件）をユーザに提示する．

り道経路の提示例を，図 3 に，Serendipity スコアを考慮した

なお，寄り道経路の場合はどのような寄り道スポット

寄り道経路のリスト提示例を示す．

かを合わせて提示する．Y 件の提示においては多様性も考慮する．

5. 評 価 実 験
この実験では，Serendipity なスポット推薦における有用性

手順２の「Serendipity スコアの高いスポットの抽出」は，３章で述べた算出方法に基づいて行う．手順４の「Start →?，?

の検証を行うとともに，４章で述べた Serendipity スコアの算
出方法，仮想コストに適している式の検証を行う．

5. 1 予備アンケート

5. 2. 4 評価実験でのユーザにとってのスポット特異度

評価実験を行う前に被験者に予備アンケートを以下の項目でスポット特異度は，対象スポットがユーザにとってどの程度回答してもらう．

特異であるかを表す．本研究では訪問したことがあるか，居住・ 性別

地であるかを基にスポットへの特異度を算出する．評価実験で・ 年齢は訪問した経験があるかは考慮せず，スポットが地域特有であ・ 居住地

るかどうか，チェーン店であるかどうかの判断で行う．スポッ・ 好みのカテゴリの選択

トが地域特有かどうかはその店の外観，あるいは雰囲気で判断

カフェ/洋服屋/居酒屋/公園/雑貨屋/本屋

した．

博物館・美術館/映画館/レストラン/花屋

表 3 スポットの特異度

5. 2 評価実験で利用する各パラメータ
この評価実験では，大学生 1 名に回答してもらい表示する場

地域特有

0.95

チェーン店ではない

0.9

チェーン店

0.7

所は京都の四条烏丸〜祇園四条間に設定する．四条烏丸〜祇園四条間を直径とする範囲に限定する．また，Serendipity スコ
アの算出方法は評価実験用に簡易式を用いることとする．

5. 2. 5 評価実験でのスポット平均評価値
スポット平均評価値は，Google マップのレビューを用いて各5. 2. 1 評価実験でのスポットに対する興味度

スポットを５段階で評価されているものを利用する．また，各興味度は，予備アンケートの回答を利用する．

カテゴリのスポットを範囲の中から，１０件ずつを抽出するも被験者の選択した好みのカテゴリを抽出し，その中で順位を付のとする．予備アンケートに回答した際に，興味のあるカテゴ

けてもらう．上から順に興味度の値を設定する．

リとして選択したカテゴリ以外は，評価実験では表示せずに実今回は以下の値で設定する．

験を行った．

表 1 興味度の順位

5. 2. 6 評価実験でのスポットに対するユーザ合致度

１位

1.0

ユーザ合致度は年齢とカテゴリがどれだけ合致しているかと

２位

0.9

し，評価実験では子供，成人，老人に分けてその中で最も合致

３位

0.8

していると思うカテゴリ２つに 0.9 を付け，最も合致していな

４位

0.7

いと思うカテゴリ２つに 0.3 をつける．それ以外のカテゴリに

５位

0.6

は 0.6 の値に設定する．

６位以下

0
表4

子供の場合

5. 2. 2 評価実験でのスポットの流行および新鮮度

本屋

0.9

新鮮度はスポット情報を取得出来なかったため最長を１年と

服屋

0.9

し，開業１日目，５日目，１ヶ月，半年，１年とし興味度と同

カフェ

0.6

居酒屋

0.3

雑貨屋

0.3

様に値を設定する．
表2

開業からの経過日数

１日目

0.95

５日目

0.9

5. 3 評価実験の内容および結果

１ヶ月

0.7

上記の予備アンケートの結果から，ユーザの嗜好に合ったカ

半年

0.5

テゴリを抽出し，各パラメータを考慮した Serendipity スコア

１年

0.3

を算出する．そこから得られた値を用いて，仮想コストを算出する．その結果から得られた上位５件と最短経路を表 5 のパ

5. 2. 3 評価実験でのスポットの実力発揮度

ターンで計算し提示する．

実力発揮度ではコンテキストや同行者を考慮し値を設定する．

提示例は図 4 及び表 5 のような形での提示を行う．

今回は天気（晴れ/雨），時間（朝/昼/夜），季節（夏/冬）をまた，本実験ではユーザのスポット滞在時間については考慮し考慮する．これらのコンテキストの組み合わせを考え，そのカないものとする．

テゴリに最も適している組み合わせを最高値とし最も適してい

Serendipity スコア

ない組み合わせを最低値とする．評価実験では同行者は考慮し（1）

Serendipity(i) = Ii · Fi · Ai · Ui · Ri · Mi

ないものとする．

（2）

Serendipity(i) = ω1 Ii + ω2 Fi + ω3 Ai + ω4 Ui + ω5 Ri + ω6 Mi

仮想コスト

（1）
（2）

Costhypo1 = Costreal · (1 − Serendipity(i))
Costreal
Costhypo2 =1 + Serendipity(i)きない．事実，図 7 で示しているように，シチュエーション２においては，パターン２の計算方法の満足度が最も高いという結果となっている．したがって，各パラメータの計算方法や追加実験の実施も含め，今後さらなる検証が必要であると考えて

表 5 被験者への提示例

いる．

仮想コスト (1)

仮想コスト (2)Serendipity スコア (1)

パターン１

パターン３

Serendipity スコア (2)

パターン２

パターン４

複数のシチュエーションを想定し，被験者に実験を行ってもらう．シチュエーションの変化によって実力発揮度の値は異なるため，今回の評価実験では，晴れ×昼×夜，晴れ×夏×夜，
雨×昼×夏の３つのシチュエーションを仮定し，実験を行った．
また，図 4 と図 5 を被験者に提示し，全てに対して各５段階評
価で経路の提示に対してどれほど満足したかを回答してもらった．
図6

また，各シチュエーションごとに最もよかったパターンの回答

３シチュエーションの満足度の合計もしてもらった．

図 4 Serendipity スコア及び仮想コストを考慮した経路の提示例

図 7 各シチュエーションにおける満足度の順位

6. ま と め
本稿では，寄り道スポット（ショップ，レストラン，公園等）のSerendipity スコアと，これらを経由した場合の所要時間を考慮
図 5 結果の提示例

これらの評価実験を行った結果を，図 6 と図 7 にて説明する．
図 6 は，４パターンの計算方法それぞれにおける３シチュエー
ションの満足度の合計をグラフにしたものである．図 7 は，各シチュエーションにおける満足度順位を示している．本論文で行った実験では，パターン１の計算方法が最も良い結果となった．すなわち，Serendipity スコア（１）および仮想コスト（１）の組み合わせである．ただし，本実験における各パラメータの計算方法の影響や，実験回数が十分でないこともあり，現時点
ではパターン１の計算方法が優れていると結論づけることはですることによる，歩行者ナビ・自転車ナビにおける Serendipity
な寄り道推薦方式の提案を行なう．また，本研究の有用性に関する予備実験及び考察を行った．予備実験では，実際に存在する経路を利用し，被験者の満足度に関する考察を行った．従来の最短経路のみの推薦よりも，本研究の提案手法の方が良い結果を得られた．また，この実験より Serendipity スコアと仮想コストの適当なパターン（組み合わせ）を得ることはできた．
今後は，提案手法の改良を行いつつ，システムの実装を目指す．
謝辞

本研究の一部は，JSPS 科研費 26280042 による．ここに記して謝意を表す．

文

献[1] 山崎隼也，中島伸介：アイテムに対する community 内認知
度 と ユ ー ザ 嗜 好 度 を 考 慮 し た Serendipity 指 向 情 報 推 薦 方式，第７回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2015），B2-3（2015）．
[2] 若尾健伍，奥健太，服部文夫：セレンディピティ指向料理レシピ
推薦のためのフュージヨンベースアプローチ，情報処理学会全国大会論文集，Vol.2013，No.1，pp.681–683（2013）．
[3] 奥健太，服部文夫：セレンディピティ指向情報推薦のためのフュー
ジョンベース推薦システム，知能と情報（日本知能情報ファジィ
学会誌）- 特集：Web インテリジェンスとインタラクション II-，Vol.25，No.1，pp.524–539（2013）．
[4] 今村忠芳，島川博光，佐藤慎也：距離に応じて情報粒度を変化させる歩行者ナビゲーションシステム，自動制御連合講演会講演
論文集，Vol.48，pp.184–184（2005）．
[5] 仲谷善雄，市川加奈子：偶然の出会いを誘発する観光ナビゲー
ションの試み，ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol.12，
No.4，pp.439–449（2010）．
[6] Daniele Quercia, Rossano Schifanella, Luca Maria
Aiello:The Shortest Path to Happiness:Recommending
Beautiful, Quiet, and Happy Routes in the City, Proceedings of the 25th ACM Conference on Hypertext and Social
Media(HT’14), pp.116–125(2014).