DEIM Forum 2013 P3-2

天気予報の信頼度を考慮した観光ルート作成のための選好度算出法
菅沼 正孝†

小林 亜樹†† 工学院大学工学部情報通信工学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †c508069@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

観光ルート作成では，天気が重要だが，天気予報と実況が一致するとは限らない。そこで，本稿では，予報の信頼度を考慮したルート作成のための，各スポットの選好度を算出する手法を提案する。具体的には，まず予報に付与された信頼度情報を，予報と重ね合わせ，天気の確率分布表を作成する。次に，観光スポットの属性点にユーザによる重みづけを行い，算出された値を作成した確率分布表に配置することにより，ユーザの選好度を算出する。
算出された値を用いれば，観光ルートを作成できる。
キーワード

天気確率分布，天気予報，信頼度，観光，選好度

Masataka SUGANUMA† and Aki KOBAYASHI†† Department of infomation and Communications Engineering, Kogakuin University
1–24–2 Nishishinjuku, Shinjuku, Tokyo, 163–8677 Japan
E-mail: †c508069@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp

1. は じ め にを与える．その上で，天気予報の情報を適切に取り扱うため，天気確率行列を導入し，予報の天気を表現する手法について検観光情報システムの一つに，ユーザの希望観光箇所を入力す討する．さらに，気象庁の週間天気予報において各予報日に付ることで，適切な観光ルートを自動生成する試みがある．たと与されている予報信頼度を反映させる方法について述べる．こえば，P-Tour [1] では，発着地，時刻，希望度などを入力する

れらの方法で得られる天気確率行列によって天気予報を表現すと，ユーザ満足度の高い観光ルートを自動作成する．観光にある手法について提案する．

たっては天候も重要な要素であり，これを考慮に入れたルート作成についても研究が進められており，計算量の増大に対処す

この天気確率行列を用いることで，定式化した観光箇所割り当てモデルの自然な拡張で観光ルート作成につなげられる．

るため，スケジュール木の算出問題として捉えた近似アルゴリ
ズムの提案 [2] などがある．
しかし，天気予報として入手できるデータは地域により様々であり，多様な状況を網羅できるモデルを導入した例はない．
本稿では，気象庁 [3] 発表の週間天気予報が実用上重要であると捉え，予報で提供される天気区分や，それぞれの予報日につけられた信頼度を考慮したモデルを導入する．これらは，時間帯毎の天気の出現確率として表現することが可能であり，本モ
デルでは予報内容を天気確率行列として表現し，そのための変換手法などについて提案する．この天気確率行列を用い，観光箇所毎に特徴付けられたユーザの効用表とを照らし合わせることで，効用最大化問題として定式化される観光ルート作成の基礎となる観光箇所割り当てができることを示す．

2. 提 案 手 法
観光ルート作成は，観光箇所を巡る順序と時間枠の割り当て問題であると捉えることが出来るため，その基礎となる定式化

図 1 システム概要

2. 1 割り当ての定式化（実際にこのような数値例になる予報は出ない）．1 列が一つの「観光箇所群」，「箇所毎の属性点数」，「観光日当日の天気予時間帯の天気（予報）の出現確率であるから，各列毎の和はす報情報」，「天気予報情報に付与される信頼度」を入力とするこ

べて 1 である．とにより，最適な巡回列を出力する．

気象庁の天気予報において時間推移を表す語は「後」「時々」ここで簡単のため，観光箇所への滞在が天気予報の時間帯をまたがないとする．また，観光順序は自由に入れ替え可能で，「一時」の 3 通りであり，それぞれ，次のような定義となっている．

移動時間を考慮しない．
予報天気 (W ) に現れる天気要素として晴 (w1 )，曇 (w2 )，雨

後予報期間内の前と後で現象が異なるとき，その変化を示す(w3 ) の 3 通り．時間帯 (T ) は 6 時間毎とする．すると，1 か所ときに用いる．

での予報天気は晴，曇，雨を 3 要素とするベクトルで表現でき，時々 現象が断続的に起こり，その現象の発現期間の合計時間  

10が予報期間の 14 時間以上， 12 時間未満のとき．

 

一時0   w 1 =  0 , w 2 =  1 , w 3 =  0 00

W = {w1 , w2 , w3 }現象が連続的に起こり，その現象の発現期間が予報期間の 14 未満のとき．
なお，「断続的」，「連続的」は次のような定義になっている．

1(1)

断続的現象の切れ間がおよそ１時間未満．

連続的現象の切れ間がおよそ１時間以上．

「のち」は，天気の時間的順序を表現するもので，それ以上となる．
観光箇所は簡単のため，ユーザがその箇所を訪れた際に，その意味の付与はない．そこで，最初の時間帯と最後の時間帯は，れぞれの天気 wi を選好する 3 種類のみであるとし，wi を選好「のち」の前後で示された天気であるものとしてそれぞれの天する観光箇所を si と表す．si が wi を選好する度合いを表した

気の確率を 1 とする．途中の時間帯では，順に「のち」の後ろものを選好表と呼ぶと，これは W に対する選好度ベクトルとで表現された天気となる確率が高まると考えられる．本稿では，して表現される．したがって，天気 w ∈ W ，箇所 si のユーザ線形にこの確率が増加するものとして，それぞれ 13 ， 23 を「の満足度を表す効用ち」の後ろの天気の確率とする．

u(w, si ) = w · si(2)となる．
観光順は上記の制約を満たす箇所の順列で，ある順列 d の∑u(w, i)り，最低 1 時間帯，最高で 2 時間帯の間現象が起こりうる．6
時間から 12 時間の平均値より，主となる現象が起こる確率は，ルート全体の効用はu(d) =「時々」は，予報期間内の全ての時間帯において現象が発生する確率は等しいと考えられる．気象庁での「時々」の定義よ(3)

5，従となる現象が起こる確率は 38 とする．
8「一時」は，「時々」と同様に，全ての時間帯において現象がi発生する確率は等しい．
「一時」の定義より，1 時間帯において，となり，求める割り当て順路 (R) は

R = arg max u(d)(4)

d

現象が起こりうる．0 時間から 6 時間の平均値より，主となる現象が起こる確率は 87 ，従となる現象が起こる確率は 18 これらを適用した「晴れ後曇り」の天気確率行列は，として定式化する．

2. 2 予報天気の定量化

表 1 晴れ後曇り確率分布表

予報天気を数量化するにあたっては，2. 1 節で導入した天気

天気 t1 t2 t3 t4ベクトル W だけでは不十分である．なぜなら，予報は単に「晴れ」などばかりではなく，「晴れのち曇り」や「雨時々曇り」「曇り一時晴れ」などがあるためである．これらの時間推移を伴う予報は，気象庁の定義によれば 6 時間単位での表現ができればよい．そこで，1 日を 6 時間毎の 4 つの時間帯の連接として表現し，行方向には天気を，列方向に時間推移を表現し，各要素が，それぞれの時間帯の天気の出現確率を示すような天気確率

1000000

雨1のようになる．

2. 3 信 頼 度いる適中と外れの確率は，表 2 である．この信頼度は，予報の
 0 0 1 0 00

曇

ABC からなる３段階の信頼度が付与されている．付与されてたとえば，

101

気象庁の発表する天気予報には，各時間帯の予報に対して行列を導入する．



1323002313

晴適中を降水有無の反転によって判断するものと定義されている．

(5)

1(5) 式は，最初の 12 時間が晴れ，その後の 6 時間が曇り，1 日の最後の 6 時間が雨という状況を表現した天気確率行列である

このとき，例えば「曇りのち雨」の適中か否かの判断が問題となるが，気象庁によると，この判断基準は定義されていないた
め，定義からの定量化はできない．
信頼度ごとの適中率 (P ) は降水有無の反転により判断される表 2 信頼度適中率のようになる．曇りの確率よりも雨の確率の方が高くなってい

信頼度 適中 (P ) 外れ (1 − P )るが，本稿では，各天気を独立して考えているので，このようA0.860.14な結果になった．晴れから雨に推移する際に曇りを挟むのが自B

0.72

0.28

然であると考えられる．しかし，実際にどのような数値を入れC0.56

0.44

ればいいのかの根拠を示せないため，今後検討の必要がある．

2. 4. 2 雨時々曇りので，予報天気「晴れ」と「曇り」において確率が分割される．
外れ率は適中しない確率なので，1 − P の確率をとる．
ここで，晴の確率を x1 ，曇の確率を x2 ，雨の確率を x3 とする．信頼度の畳み掛けると，

X = P (x1 + x2 ) + (1 − P )x3x1xˆ1 =X
x1 + x2x2Xxˆ2 =x1 + x2xˆ3 = 1 − P (x1 + x2 ) + P x3 = 1 − Pxˆ1  xˆ2  = (6)

0000

5838
5838
58

3858

 3
 8




(16)

表 2，式 (11) より，





(7)

(8)

  xˆ2  =  ( 38 ∗ 0.86) + ( 58 ∗ 0.14) xˆ1

0(17)( 58 ∗ 0.86) + ( 38 ∗ 0.14)xˆ3(9)x1{P (x1 + x2 ) + (1 − P )x3 }x1 +x2x2{P (x1 + x2 ) + (1 − P )x3 }x1 +x2となる．式 (16)，(17) より，信頼度 A の雨時々曇りの天気確 (10)

率行列は(1 − P )(x1 + x2 ) + P x3

xˆ3

雨時々曇りの天気確率は，式（16）のようになる．





00

00

0.59

0.59

0.59

0.59



 0.41 0.41 0.41 0.41 となる．

(18)

2. 4 計 算 事 例
信頼度 C の場合は，2. 4. 1 晴れ一時曇り
晴れ一時曇りの天気確率は 2. 2 節の定義より，式 (11) のようになる．



78187818781878180000xˆ1  xˆ2  = 
(11)




(12)

0.75250.75250.14xˆ1 
 xˆ2  = xˆ30.14

0.14

0.49

7
∗ 0.5681∗ 0.568

0.49(14)

0.44

0.44



0.515

0.515

(20)

0.515となる．

実際の観光箇所の選好度は，ユーザの趣向や，季節によって•晴を選好する：屋外•

雨を選好する：屋内•

いずれの天気でもよい：その他

気確率分布は表 3 のようになる．
信頼度 B の場合は，式 (10) より, 表 4 が生成される．

0.49

表 4 と箇所ごとの属性点の積により，効用を算出する．属性

0.44

点はユーザが決定するのが望ましいが，本稿で使用する属性点
 0.07 0.07 0.07 0.07 
0.440

予報天気「晴れ後曇り」の場合について考える．この日の天


0.44

0.49

0の 3 通りに集約されていると仮定する，となり，信頼度 C の晴れ一時曇りの天気確率行列は



0

表は

(13)

信頼度 C の場合は，0変化するものだが，本稿では簡単のため，観光箇所が持つ選好
 0.1075 0.1075 0.1075 0.1075 
0.14

(19)

( 58 ∗ 0.56) + ( 38 ∗ 0.44)

3. 評 価 事 例の天気確率行列は，0.7525

0となり，信頼度 C の雨後曇りの天気確率行列は

0.515

0.140.7525


 0.485 0.485 0.485 0.485 となる．式 (11)，(12) より，信頼度 A の場合の晴れ一時曇り  xˆ2  =  ( 38 ∗ 0.56) + ( 58 ∗ 0.44) 7∗ 0.8681∗ 0.868xˆ3xˆ1xˆ3

信頼度を A とすると，表 2，式 (11) より，



は表 5 とする．屋内箇所は雨を選好していると仮定しているた(15)

め，雨の得点に重きを置いている．屋外箇所は，晴れを選好していると仮定しているため，晴れの得点に重きを置いている．

表 4 と表 5 の積により，箇所効用は表 6，7，8，9 の 4 種類

表 9 箇所効用 18-24 時算出される．
各効用の総合数値は表 10 のようになり，表 10 より，最適な巡回列は，(屋外，屋外，屋内，屋内）となる

天気屋内屋外その他

晴れ000

曇り 0.216 0.2160.216

雨

0.084

0.140.056

表 3 晴れ後曇りの確率分布表

天気 0-6 時 6-12 時 12-18 時 18-24 時

表 10

効用総合数値

13230時間帯

02313

10-6

0.284 0.416

0.3

0000

晴

1

曇
雨

屋内

屋外

その他

6-12

0.308 0.368

0.3

12-18

0.332

0.32

0.3

18-24

0.356 0.272

0.3

表 4 信頼度 B 晴れ後曇りの確率分布表

天気 0-6 時 6-12 時 12-18 時 18-24 時
晴

0.72

0.48

0.24

0

曇

00.24

0.48

0.72

雨

0.28

0.28

0.28

0.28

4. お わ り に
予報天気の定量化，及び予報天気に付与される信頼度を定式化し，予報天気と重ね合わせることにより，天気確率分布表を作成し，スポット別属性得点表により得点を割り当て，観光日

表 5 箇所別属性得点表

天気 屋内 屋外 その他
晴れ0.2

0.5

0.3

曇り

0.3

0.3

0.3

雨

0.5

0.20.3

表 6 箇所効用 0-6 時

天気

屋内

屋外

その他

晴れ 0.144

0.36

0.216

曇り

000

雨

0.14

0.056

0.084

表7

天気

箇所効用 6-12 時

屋内

屋外

その他

晴れ 0.096

0.24

0.144

曇り 0.072 0.072

0.072

雨

0.084

0.140.056

表 8 箇所効用 12-18 時

天気

屋内

屋外

その他

晴れ 0.048

0.12

0.072

曇り 0.144 0.144

0.144

雨

0.084

0.140.056

当日の天気に適した観光スポット割り当てのための選好度算出法を提案した．
実際の観光地等を利用して数値を算出するのが今後の課題である．
文

献[1] 丸山 敦史，柴田 直樹，村田 桂洋，安本 慶一，伊藤 実:“P-Tour: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．
Vo45，No12，pp2678-2687，2004-12-15[2] 武 兵，村田 佳洋，柴田 直樹，安本 慶一，伊藤 実:“天気変化を考慮した観光スケジュール群の探索アルゴリズム”，情報処理学会論文誌． 数理モデル化と応用 Vo．3，No．1， pp．87-97，
2010-01-26[3] 気象庁 Japan Meteorological Agency
http://www.jma.go.jp/jma/index.html