DEIM Forum 2023 5c-7-4

地域の特徴を考慮したメリハリ・エリア型観光プランニング
森竹壮汰郎 †

笠原

秀一††

馬

強†

† 京都大学大学院 情報学研究科 〒 606-8501 京都市左京区吉田本町†† 大阪成蹊大学 〒 533-0007 大阪市東淀川区相川 3 丁目 10-62
E-mail: †moritake@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††kasahara.hidekazu.k13@kyoto-u.jp, †††qiang@i.kyoto-u.ac.jp

あらまし

物見遊山や街歩きなど様々な観光のスタイルがあり，これに派生する多様なニーズに合わせた支援が求められる．既存手法の多くは，単一の観光スタイルに特化し時間や距離の最適化を行う．そこで本研究は，観光地を複数のエリアに分割し，エリアごとに観光スポット選択の粒度に緩急をつけ，観光都市の「らしさ」を味わう「メリハリ・エリア型観光」を提唱し，これを支援するプランニング手法を提案する．提案手法では，訪問候補のスポットをク
ラスタリングし，観光都市を複数のエリア（クラスタ）に分割する．次に，軌跡データと画像データから得た特徴を比較・分析し，エリアらしさを象徴する代表地を算出し，それを含む複数のエリア訪問プラン（コース）を生成する．
それらをユーザの時間等の条件から最適化し緩急のついた観光プランを生成する．生成されるプランは，エリアごとに異なる観光スタイルを選択可能であり，同じエリアでもユーザごとに異なる観光スタイルを選択可能である．そのため，ユーザの目的やスタイルに最適化したプランを提供できる．

キーワード 観光 (Sightseeing)，観光プランニング (Sightseeing Planning)，POI(Point Of Interests)，クラスタリン
グ (Clustering)，特徴抽出 (Feature Extraction)

1 はじめに観光には様々なスタイルが存在する．例えば，有名・著名な

観光スポットをできるだけ多く訪問することを目的とする「物見遊山型」や，現地を周辺散策することで街の雰囲気を味わうことを目的とする「まち歩き型」がある．これらのスタイルは，スポットの選択や滞在時間，移動範囲などの点で異なる．しかし実際の観光客の行動を注視すると，団体やツアー客を除いて

図 1: メリハリ・エリア型観光の概要

旅行者が旅程を計画をする場合は，複数の観光スタイルを組み合わせることが多い．そのため，複数の観光スタイルを組み合わせる取り組みを行うことで，実際の観光客のニーズや行動を都市の中で訪問候補とした POI 集合に対して，クラスタリン

既存の研究では，主に単一の観光スタイルに特化して取り組の処理を行うことで旅程（メリハリ・エリアプラン）を組み立

より深く捉えた満足度の高い観光支援ができると考えられる．
みが行われている．例えば，訪問スポットをクラスタリングし，時間や距離で最適化することで観光計画を行うもの [1] や，主要な観光地に対する周辺の散策地の数を評価することでまち歩きに適したスポットを分析するもの [2] がある．また，個々のPOI をその他の POI と比較・分析した上での特徴（外見や知名度など）を詳細に考慮をしない．POI の特徴を比較・分析すグ，代表地の抽出，コースの生成，プランニングの大きく 4 つてる．生成されるプランは，エリアごとに異なる観光スタイルを選択可能であり，同じエリアでもユーザごとに異なる観光ス
タイルを選択可能である．

本研究における貢献は以下の通りである．

•

ることで，都市・地域における POI の位置付けが明らかになの位置付けを考慮し，それぞれの観光スタイルに対応する

ポットを幅広く訪問できる観光計画が可能となると考えられる．

複数の訪問プランを生成し，それらをユーザの条件に応じ

そこで本研究では，観光地を複数のエリアに分割し，エリア

ら，観光都市の「らしさ」を味わう「メリハリ・エリア型観光」を提唱し，これを支援する．メリハリ・エリア型観光の概要を
図 1 に示す．

この観光スタイルを実現するため提案手法は，ユーザが観光いる．複数の観光スタイルを併用する手法を提案している．
代表地という概念を導入することで，観光地における POIり，より都市・地域の魅力を味わい，異なる特色を持つ観光ス

ごとに観光スポット選択の粒度にメリハリ（緩急）をつけなが新たな観光スタイル「メリハリ・エリア観光」を提唱してて最適化した旅程を生成する手法を提案している．[3 節]•

観光都市やエリアにおける代表地の抽出手法の提案をしている．代表地は Normalized Google Distance，Vision

Transformer から得られた，認知の度合いや見た目の特徴を評価することで抽出する．[3.2 節]•

評価実験を行い，提案手法の有用性を検証した．京都府内

せることで，POI の性質を分類する試みを行った．また，J.Sun

生成されたコース・プランの妥当性や緩急がつけられてい応型クラスタリングフレームワークを考案した．フレームワーの観光客の軌跡・画像データを適用し，代表地の妥当性やるかを主に評価した．[4 節]2 関連研究観光情報学の分野の研究は「どのようなスポットなのか」「どうやって行くのか」などの様々な切り口から取り組まれている．特に，SNS(Social Networking Services：ソーシャルネッ
トワーキングサービス) やブログなどで生成される UGC(User

Generated Content：ユーザ生成コンテンツ) を対象に，利用者視点から観光地に関する観光集合知をマイニングし，観光計
画に利活用する試みが多数行われている [3] [4]．

2. 1 ツアープランニングについて

D.Gavalas ら [1] は，ユーザの時間予算や移動の効率を最適化したプランニングを行うため，POI をクラスタリングした
後，時間予算に応じて複数のクラスタから順次 POI を選択することでルート生成を行っている．しかし，POI をデータ点とみなし，個人の好みや地域の特性を考慮していない．本研究では，地域の特性を考慮した POI 選択を行い，エリアごとにコースを設定するため，エリアや POI に対して滞在時間の重みづけを可能にしている．さらに我々の手法は，観光地（エリア・と木上ら [10] は，異なる粒度の POI を発見するための都市適

クでは，データ点を DBSCAN でクラスタリングしたのち，生成されたクラスタと，既知の主要スポットとの被覆度に基づいたスコアを組み合わせることで，異なる都市に適応的に対応する取り組みを行なった．

3 メリハリ・エリア型観光プランニング

この節では具体的な提案手法について説明する．概要を図 2に示す．大きな流れは，軌跡データ，画像データ，ユーザの時間予算，訪問候補 POI 集合を入力とし，観光プラン（メリハリ・エリアプラン）を出力としている．まず，軌跡データ・画像データから構築される POI データベースを構築する．その中からユーザは訪問候補 POI 集合を作成する．訪問候補 POI 集

合に対して，実際の移動距離を基準としたクラスタリングを行いエリア（クラスタ）を生成する．次にエリアごとに，観光都
市・エリアを象徴する「代表地」を抽出し，地域の特徴を考慮する．エリアごとに設定された代表地をもとに観光スタイルを表現する複数のコース（訪問プラン）を生成し，それらをユー

ザの時間予算に応じてコースを組み合わせ最適化することで，メリハリ・エリアプランを生成する．

POI）の違いを考慮することで，異なる特徴をもつ場所をより多く訪問できるようにできる点が新規性として挙げられる．

X.Lu ら [5] は，ジオタグ付き写真から回収したジオタグ付き

写真から，訪問スポットとスポット内の移動経路，スポットの滞在時間，スポットを訪問する順序，スポット間の移動時間などの軌跡情報を利用，ユーザーの好みに応じてカスタマイズした旅行ルート計画を提案している．また，J.Sun ら [6] は，軌跡データから観光客の移動パターンを分析し，場所と遷移の知識を組み合わせ，その両方に対して報酬を与える移動経路推薦手法を提案している．

2. 2 まち歩き型観光について

原ら [2] は，事前設定した主要な観光スポットに対し，周辺散策スポットの総数に応じてまち歩きに適した度合いを算出する取り組みを行なった．しかし，複数の観光スタイルの切り替
えはユーザの意思決定支援にとどめられており，観光スポット

における地域や都市の特徴を考慮しない．我々が提案する手法
は，「代表地」と呼ばれる地域や都市の特徴を考慮したスポット

選択を行うことや，それをもとに生成された複数のコースを条件に応じて最適化することで，観光スタイルの切り替えを手法の中で行う点が新規性である．

2. 3 POI 分析について

Y. Shen や M.Ge ら [7] は，観光の価値を自然の価値と文化の価値の側面から推定し，ジオソーシャル画像の分析を行なった．J.Sun ら [8] は，観光客から収集した軌跡データから POIを抽出し，重み付き HITS ベースのアルゴリズム [9] を適用さ

図 2: メリハリ・エリア観光フレームワークの概要

3. 1 エリアの生成

DBSCAN を用いて，訪問候補 POI 集合からエリアを生成す

る．DBSCAN では，Open Route Service 1 (以下，ORS) の経路検索機能で算出された徒歩での移動時間を用いる．ORS を用いることで，実際に通行可能な経路を通った場合のコストを考慮できる．そのため，直線距離では算出が難しい標高差があるケース [11] などに対応が可能である．今回は，クラスタの半径を ORS で徒歩 8〜9 分の移動範囲とし，データ点（POI）が1：https://openrouteservice.org

１つのクラスタ (エリア) の存在を認める．

て画像からエリア・POI らしさを特徴ベクトルとして抽出し，

3. 2 代表地の抽出

この節では，3. 1 節で生成されたエリアにおいて，特にその都市・エリアの特徴や知名度を表す代表地を抽出する方法について述べる．定義を以下に示す．
代表地

生成されたエリアの中で，特にその都市・エリアの特徴や知名度を十分にあらわす POI

代表地は，同じエリアで普遍的だが，他のエリアでは普遍的でない特徴や，都市全体の中でもそのスポットでしか見ることができない特異的な特徴を持つ POI を抽出することを目的としている．本研究では「代表」という性質を，認知度と固有度の 2 つの尺度から測る．

•

認知度

特徴ベクトル間の類似度をエリア内・外で比較することで，そのエリアにおける特徴を抽出する．エリア内の類似度は，該当する POI の特徴ベクトルと同エリアに属する POI それぞれの特徴ベクトルに対して比較し，エリア外の類似度は，該当する

POI の特徴ベクトルとエリアに属する POI の平均特徴ベクトルをエリアごとに比較を行う．

それらの比較の結果は，表 1 のように分類できる．エリア外

類似度・エリア内類似度が共に低い特異的な特徴を持つ POIと，エリア外類似度が低く・エリア内類似度が高いエリア固有の特徴を持つ POI は固有度が高いと判定する．

3. 2. 3 代表地の決定フロー

認知度および固有度で得た POI ごとの特徴を代表スコアとして表現する．代表スコアは以下の式 (3) で表現される．

RepresentativeScore = 0.6(1 − N GD) + 0.3(1 − SimAreaout )– 多くの観光客が訪れ，訪れた人が様々な媒体で発信し，広まるという循環に着目する．

(3)– 例えば，「京都といえば XX」と呼ばれている等，広く

こ こ で ，NGD は Normalized Google Distance の ス コ ア，

固有度

類似度の結果をそれぞれ表す．スコアの係数は，ハイパーパラ

認知されている程度を表す．

•+0.1(1 − SimAreain )– 観光のモチベーションでもある「その都市・エリアら
しさを感じる」という「らしさ」に着目する．

– 他の都市・エリアでは見られない，「ならではの（固有の）」特徴を表す．

3. 2. 1 認知度の算出

SimAreaout はエリア外の類似度，SimAreain はエリア内のメータのような位置付けで，著名・有名かつその都市・エリア
のみでみられる特徴を持つ POI のスコアが高くなるよう設定している．

その後，代表地をエリアごとに図 3 に示すフローに沿って決定する．

Normalized Google Distance(以下，NGD) は 2 つの単語の意味の関わりの強さ，共起度合いを示す指標である [12]．2 つの単語を Google 検索にかけた際の，検索結果の総数を式 (1)に代入し，意味の関わりの強さを算出する．なお，ここで N はGoogle が検索した web ページの総数，f (x)，f (y) はそれぞれの検索語 x，y を検索した際のヒット数，f (x, y) は x，y 両方を同時に検索した際のヒット数を表す．本手法では，“(観光都市の地名) sightseeing”とそれぞれの POI の名称をクエリとし（例：“kyoto sightseeing” gion），結果を算出することで，都市・エリアと POI の認知度を求める．なお今回は，各言語で検索した際の結果数の偏りを緩和するため，日本語・英語それぞれの言語でクエリを作成し，NGD を算出し，それらを式 (2)のように調和平均をスコアとして用いる．

N GD(x, y) =Score(x, y) =max{log f (x), log f (y)} − log f (x, y)
log N − min{log f (x), log f (y)}(1)

2(N GDJapanese (x, y) × N GDEnglish (x, y))
N GDJapanese (x, y) + N GDEnglish (x, y)(2)

3. 2. 2 固有度の算出

Vision Transformer(ViT) は，画像認識タスクに使用されている Transformer で，画像を小さなパッチに分割し単語のように扱うことでベクトルとして出力をしている [13]．ViT を用い

図 3: 代表地決定フロー

3. 3 コースの生成

この節では，3. 1 節で生成された各エリアから，観光スポッ

ト選択の粒度に緩急をつけた 3 種類のエリア訪問経路（コース）を生成する手法について述べる．コースは訪問スポットの数や滞在時間が異なり，それぞれ以下のように定義する．

表 1: 特徴ベクトルのエリア内・外の比較

エリア外類似度

エリア内類似度高い

高い その都市において普遍的な特徴を持つ POI
低い

該当エリアの特徴や知名度を示す POI

満喫コース エリアに属する全ての POI を平均的な滞在時間で訪問するコース

モデルコース エリアに属する人気度の高い POI と代表地を平均的な滞在時間で訪問するコース

必見コース エリアに属する代表地のみを最小の滞在時間 (平均的な滞在時間での訪問も可能) で訪問するコース

生成にあたり，3. 2 節で抽出された代表地と滞在時間の情報を用いる．各 POI の滞在時間は，軌跡データから滞在点を算出した際に滞在点に関連づけられている滞在時間を参照する方
法 [8] を用いることで算出する．また，それぞれのコースの出力は，コースに属する POI 集合，コースに費やす時間（移動時間・訪問時間），コースごとの満足度の情報である．満足度
は，式 (4) のようにコースに属する POI における 3. 2. 3 節で定義した代表スコアの線形和として定義する．

Cix =

K
!

RepScorexik

低い

該当エリア以外の場所で同様の特徴を見ることができる POI

その都市全体の中でも特異的で，都市・エリアを象徴する POI

エリアおよびコースをユーザの条件内で選択し，組み合わせることでプランを生成する．また，エリアごとに異なる観光スタ
イルを選択可能であり，同じエリアでもユーザごとに異なる観光スタイルを選択可能である.

maximize

N !
N !
3 !
3
!

x=1 y=1 i=1 j=1

k=1

ここで，Cix はエリア x における i コースの満足度を指し，エリア x，コース i に属する POI の数を K とする．

既存手法では，クラスタリングによるエリア生成のみを行うものが多く，観光プラン出力時には，クラスタに属する POI をすべて訪問することが想定された観光計画が出力される．本手(5)

ここで，Axi yj はユーザがエリア x の i コースに訪問した後，エリア y の j コースに連続して訪問した場合に 1 とするバイナ
リ変数である．この式 (5) を次のような制約のもと解く．
−1 !
3 N
3
!
!

A 0 i yj =i=1 y=1 j=1
N !
3
!

N
−1 !
3 !
3
!

A x i Nj = 1(6)

x=1 i=1 j=1

A x i wk =x=1 i=1(4)(Axi yj × Cix )

N !
3
!

A wk yj <=1

y=1 j=1(7)∀w = 2 . . . N − 1, ∀k = 1, 2, 3
N
−1 !
N !
3 !
3
!
x=1 y=1 i=1 j=1

T imexi yj × Axi yj <= T imebudgetu

ui − uj + 1 <= (N − 1) × (1 − Axi yj )2<= ui , u j <= N, ∀i, j = 2 . . . N

(8)

(9)

[14] [15] 等の既存の取り組みでは，スポット・エリア間の移法では，エリアごとに複数のコースを生成することで，ユーザ動を表現する式を定義しているが，提案手法では各エリアで複ランを組み立てることが可能となる．3 種類のコースはエリア

本研究ではコースに関する制約（総和計算の部分）をそれぞれの条件に応じて観光スポット選択の粒度に緩急をつけた観光プ
ごとに決定するため，満喫コースと必見コースを使い分けるな
ど，ユーザの目的や好みに応じて抑揚をつけたメリハリのある
観光プランの生成が可能となる．

3. 4 メリハリ・エリアプランの組み立て

この節では，各エリアで生成された 3 つのコースを，ユーザの条件内で選択，組み合わせることでメリハリ・エリアプランを生成する手法について述べる．

3. 3 節で生成したコースを，観光における整数計画法の文

脈 [14] [15] に基づいて，以下の式 (5) を定義し，ユーザの時間

予算 T imebudgetu の範囲内でこれを最大化するメリハリ・エ
リアプラン I = (Area1 Coursei , . . . , AreaN Coursei ) を生成する．このとき，各エリア，コースのスコアは式（4）で定義される Cix を用いる．この式では，ユーザの時間予算に合わせて「エリアらしさ」と「移動の効率性」を最適化することで緩急のあるプラン生成を可能にしている．そのため，全てのエリア

から 1 つずつコースを選択するのではなく，よりスコアの高い数のコースを生成し，それらを選択・組み合わせる．そのため，
式 (6)，式 (7)，式 (8) で新たに考案し追加した．式 (6) は旅程
はエリア 1 で開始し，エリア N で終了するということを，式(7) は旅程の経路が接続されており，同じエリアを 1 度以上訪問しないことおよび，各エリアからは 3 つのコースのうち高々1 つのコースが選ばれる制約を表現している．式 (8) は旅程に費やす全ての時間がユーザ u の時間予算 T imebudgetu を超えないことを，式 (9) はサブツアーの排除を表現している．

4 評価実験

この節では，提案手法の有用性を立証するために実験について述べる．

4. 1 データセット

京都府内の 91 箇所のスポットとその軌跡が含まれたデータ

セット [6] を用いた．データセットに含まれる各カラムの値の例を表 2 に示す．用いた軌跡データの中には，観光客が撮影した写真から推定したデータが含まれる場合がある．軌跡データ

表 2: データセットに含まれる各カラムの値の例

POI id
1
2
3

名称

経度

緯度

二条城

135.749473

35.0139545 50.00

135.784286

34.994452

河原町
清水寺

135.7654815 35.00701

滞在時間 (min)

60.00
42.41

から得られた平均滞在時間と Google Map や POI の公式 Web
サイトに示されている平均滞在時間を比較し，2 倍以上の乖離がある場合は，後者の滞在時間を採用し修正を行った．表 2 において滞在時間のカラムの値が太字になっている箇所は，それを表す．また，POI の画像データについては，POI の画像を

Google Custom Search API 経由で取得し，1 スポットあたり
10〜30 枚程度使用した．

表 3: 代表地の抽出例 (東山エリア)

POI 名

0.2811

清水寺

二年坂
八坂神社
高台寺
建仁寺
祇園

0.41140.43100.3426

0.29800.35140.35520.24000.2656

0.35670.6982

0.61380.42480.73390.62600.44640.7282

0.63420.48010.59270.5504

0.52190.73590.64100.53020.50990.49830.56890.45800.43270.56920.34910.38080.59510.69920.6177

知恩院
青蓮院

霊山観音
円山公園

京都霊山護国神社

4. 2 データセット適用結果：エリアクラスタリング

エリア外類似度 エリア内類似度

NGD

三年坂

表 4: 生成コース例 (東山エリア)

DBSCAN の結果を図 4 に示す．なお，データ点から探索を行う半径を表すパラメータを ! = 550 （徒歩 9 分圏内）とし，満喫コース

モデルコース 必見コース

三年坂

三年坂

(7.94 時間)

クラスタ（エリア）を形成するために必要となるデータ点の最二年坂

小数を表すパラメータを minP ts = 1 とした．

清水寺

八坂神社
祇園

建仁寺

(3.33 時間)

(2.11 時間)

二年坂

二年坂

清水寺

八坂神社

三年坂
清水寺

祇園

建仁寺

高台寺
知恩院
青蓮院

霊山観音
円山公園

京都霊山護国神社

表 5: メリハリ・エリアプラン例 (出発地：京都タワー，到着
地：河原町，時間予算：8 時間)
訪問順 コース 訪問するスポット

1

図 4: エリアクラスタリングの結果

2
3
4

4. 3 データセット適用結果：代表地の抽出

必見

モデル
満喫

京都タワー

清水寺，二年坂，三年坂
祇園，八坂神社

平安神宮，岡崎公園

モデル 河原町

所要時間 (時間) コースの満足度

0.32

0.793

4.10

3.51

1.76

1.10

1.77

0.634

4. 2 節で得られたエリアにおいて，3. 2. 3 節の決定フローに

4. 5 データセット適用結果：メリハリ・エリアプランの生成

す．各行のすべての値が太字となっている POI が，抽出されたユーザの時間予算に対して最適化されたプランを生成した．出従って代表地を抽出することができた．結果の一部を表 3 に示
代表地である．

4. 4 データセット適用結果：コースの生成

4. 2 節で得られたエリアにおいて，それぞれ 3 つのコースを生成することができた．結果の一部を表 4 に示す．太字で表示

前節で得られたエリアおよびそれに付随するコースから，発点を「京都タワー」（京都駅周辺），到着点を「河原町」，時間予算を 8 時間とした時の提案手法の結果を表 5 に示す．なお，
コースの満足度は 3. 3 節の式 (4) から得られた値を指す．複数の観光スタイルを条件内で組み合わせることができている．

されている POI は，4. 7. 1 節で得られた，このエリアでの代表

4. 6 評 価 方 法

間を平均滞在時間と設定した.

手法自体の評価では代表地抽出指標の Ablation Study を行い，地を指す．今回，コースの作成では必見コースの POI 滞在時

大きく，手法自体の評価とユーザ実験による評価を行なった．

代表地の抽出指標を nDCG で評価した．ユーザ実験では開始点・到着点・時間予算から構成されるクエリを設定し，クエリ表 6: 評価に用いたクエリ

出発地

目的地

京都タワー 河原町

表 7: 代表地決定スコアの実験結果

時間予算 (時間)

京都タワー 嵐山駅
京都タワー 金閣寺

提案手法

4，6，8
4，6，8

NGD

エリア内類似度

4，6，8

エリア外類似度

NGD+エリア内類似度
NGD+エリア外類似度から生成されるコース・プランについて評価を行った．

エリア外類似度+エリア内類似度

4. 6. 1 手法自体の評価

提案手法の代表地抽出（認知度と固有度のスコアを組み合わせ）手法を評価する．複数のスポットから構成される全てのエリアにおいて，筆者による代表地の妥当順と組み合わせたスコアおよびその Ablation Study の順位を比較し，nDCG@k(k=1，3，5，10) を用いて代表地の妥当性を評価した．
4. 6. 2 ユーザ実験による評価

ユーザアンケートを実施し，提案手法を評価した．参加者は20 代 3 名で，いずれも京都府内の観光をした経験がある．開始点・到着点・時間予算から構成されるクエリ (式 (10)) を設定し，各クエリから生成される 9 種類のプラン (時間予算 3 種

類×プラン 3 種類) に対して行なった．評価に用いたクエリを，
表 6 に示す．

Query = (Startpoint, Endpoint, T imebudget)(10)

プランは，提案手法を含む 3 つの手法を比較した．

提案手法

エリア・コースどちらも作成される．エリア，コースに対して最適化を行う．

エリア手法 エリアは作成されるが，コースは作成されない．
エリアに対して最適化を行う．

スポット手法 エリア・コースどちらも作成されない．スポット集合に対して最適化を行う．

ユーザアンケートではクエリから生成されるコース・プラン

における，代表地の妥当性・コース・プランの妥当性（非効率な移動が少なく，時間内に訪問を完了可能か），メリハリ度合いについて評価をしてもらった．

4. 7 評 価 結 果

4. 7. 1 手法自体の評価・ユーザ実験結果：代表地の抽出

代表地決定に用いた指標，式 (3) の Ablation Study については表 7 のようになった．この評価では，複数スポットから構成される全てのエリアに対して評価を行なった．ここから，代表地決定には提案手法が最も優れていることがいえる．

次に，ユーザアンケートの評価結果について述べる．提案手法が示した代表地と，被験者がつけた代表地に相応しい度合い
を nDCG を用いて評価した結果，以下のようになった．表 8が評価対象のエリアとそれに属するスポットの名称，表 9 が各エリアの nDCG の結果である．表 8 について，太字で示されるスポット名は提案手法が抽出した代表地を指す．この結果か

ら，提案手法が生成する代表地には高い妥当性があることがいえる．

NGD+エリア外類似度+エリア内類似度

nDCG@1 nDCG@3 nDCG@5 nDCG@10

nDCG

0.90280.96990.87000.90320.98690.89580.89500.82110.85990.98070.70140.84700.71960.81230.97790.71530.81410.86860.88040.96790.90280.96990.87000.90010.98640.90280.95890.82490.88890.98100.75690.89370.86860.90620.97880.8056

0.95880.83080.92040.9816

表 8: ユーザ実験で用いた評価対象のエリアとその代表地

エリア番号 スポット

1
2

京都タワー，東本願寺
平安神宮，岡崎公園

3

清水寺，三年坂，二年坂，祇園，八坂神社，知恩院，建仁寺，

4

竹林の小径，渡月橋，嵐山駅前，天龍寺，嵐山公園，トロッコ嵐山駅

5

高台寺，円山公園，青蓮院，霊山観音，京都霊山護国神社

大河内山荘庭園，常寂光寺，清涼寺，祇王寺，二尊院，宝筐院
金閣寺，北野天満宮，平野神社，わら天神

表 9: ユーザ実験における代表地に関する評価結果
nDCG

エリア 1

1.000

エリア 2

1.000

エリア 3

0.761

エリア 4

1.000

エリア 5

1.000

平均

0.952

ユーザアンケートにおける結果から，エリアに属するスポット数が少数で，それぞれの知名度・アクセスの良さに差がある
場合，提案手法の抽出結果と被験者による代表地の抽出結果は一致することが示された．しかし，エリアに属するスポットの数が多い場合，提案手法の結果とユーザの結果に差が見られた．
具体的に，表 8 の東山エリア (エリア 3) において，提案手法は抽出しなかったが被験者が代表地に相応しいと高い順位をつけたスポットに，祇園や八坂神社が挙げられる．なお，各 POI のスコアは表 3 で示した通りである．これについて，認知度が検

索結果数に大きく依存することが考えられる．祇園では，認知度を 2022 年 10 月頃に算出したため，紅葉に関する記事が通常より多く検出され，紅葉スポットとしても名高い高台寺や建仁寺が祇園より認知度が高く算出されたと考えられる．また，八坂神社については固有度の類似性のため，提案手法は代表地から外したことが考えられる．八坂神社の朱塗りの西楼門は，同じエリアに属する清水寺の仁王門，別のエリアに属する下鴨神社の楼門等と色合いや形状が似ている．そのため，ViT が示す

特徴からエリア内類似度・エリア外類似度がどちらも高く算出されたと考えられる．

また，認知度・固有度以外に代表地を選出する指標として，スポットのジャンルや訪問人数などが考えられる．代表という性質を多面的に考えることで，より納得感のある代表地を抽出できると考えられる．

4. 7. 2 ユーザ実験結果：コースの生成エリアから生成されたコースの妥当性を，移動が理にかなっており，提示された時間内に訪問を完了できるかという観点か
ら評価した．評価対象のエリアは，表 8 である．ユーザアン

ケートで，被験者に 5 段階で評価してもらった平均値を表 10 に示す．結果から，コースの妥当性について東山周辺の地区 (エ表 10: コースの妥当性に関するアンケート結果
エリア 1
エリア 2
エリア 3
エリア 4
エリア 5

満喫コース モデルコース 必見コース 平均値

4.67

4.67

4.33

4.55

4.67

4.67

4.33

4.55

2.67

2.67

4.00

3.11

3.00

3.33

4.67

3.66

3.33

4.00

4.67

4.00

表 11: エリアプランニング例 (出発地：京都タワー，到着地：
河原町，時間予算：8 時間)

訪問順 エリア内の訪問スポット

1
2
3
4
5
6
7

京都タワー，東本願寺

所要時間 (時間)

0.94

京都水族館

1.20

東寺

2

河原町

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

京都タワー

京都タワー 〜 嵐山駅
京都タワー 〜 金閣寺

平安神宮
岡崎公園
青蓮院

八坂神社
高台寺
二年坂
三年坂
建仁寺
祇園

河原町

3.67

4.67

4.00

3.00

4.67

8

3.00

3.00

4.33

4

4.67

-

4.67

6

4.00

-

4.33

8

3.33

3.00

4.00

4

4.33

5.00

5.00

6

3.67

4.33

4.00

8

2.67

2.67

4.33

表 14: 各プランのメリハリ度合いに関するアンケート結果
時間予算 (h)

2.00

4.33

3.33

0.60

8

4.33

4.33

2.67

1.80

4

2.67

-

4.33

6

3.67

-

3.67

8

4.33

4.33

2.67

4

3.67

3.33

4.33

6

4.00

4.33

4.00

8

4.00

4.33

3.00

京都タワー 〜 河原町
京都タワー 〜 嵐山駅
京都タワー 〜 金閣寺

0.31

表 15: NGD ランキング上位 10 スポット

0.46
1.12
0.58

順位 スポット名

NGD 値

竹林の小径

0.277

1

0.60

2

0.49

3

0.58

4

0.54

5

0.71

6

0.64

7

0.54

8

1.23

リア 3) を除いては平均値が 3.5 以上を得られており，概ね妥当

4

提案手法 エリア手法 スポット手法

3.33

所要時間 (時間)

東本願寺

3.67

6

3.67

表 12: スポットプランニング例 (出発地：京都タワー，到着地：

1

京都タワー 〜 河原町

提案手法 エリア手法 スポット手法

3.00

0.73

京都大学

4

6

1.81

聖護院

訪問順 エリア内の訪問スポット

時間予算 (h)0.67

平安神宮，岡崎公園

河原町，時間予算：8 時間)

表 13: 各プランの妥当性に関するアンケート結果

9
10

二条城
三年坂
鞍馬寺

京都御所
貴船神社
岡崎公園
二年坂
金閣寺

京都タワー

0.248
0.281
0.294
0.301
0.304
0.313
0.343
0.347
0.347

性のあるコースを生成できているといえる．この結果の考察と妥当性が高いという結果が得られた．スポット手法は，個々のしていることが考えられる．本実験は実際の軌跡データを用い比較すると POI 間の移動距離が短くなるように算出される．特して，被験者はピーク時におけるスポット・移動の混雑を考慮てスポットの滞在時間を算出しているが，スポット間の移動は一定速度で移動が可能なことを想定しており，混雑を考慮していない．被験者は東山周辺の道路の混雑を理解した上で評価したため，コースの妥当性の評価が低くなったとされる．

4. 7. 3 ユーザ実験結果：プラン生成

各手法が生成したコースの妥当性を，非効率な移動が少なく時間内に訪問を完了可能かという観点で評価した．また，ス

ポットの選択に緩急をつけられているかどうかを 5 段階で評価した．なお，「京都タワー 〜 嵐山駅」のエリア手法については，
クエリを満たす時間予算が最低 8 時間のため，時間予算 4・6

時間は評価を行わなかった．なお，4. 5 節と同じクエリに対し

POI 集合に対して最適化を行うため，提案手法・エリア手法とに，河原町，東山，嵐山駅周辺は POI の数が豊富であり，それらを順に訪問する移動距離の短いプランが生成されたため，被験者が妥当性が高い（移動に無理がない）と判断した可能性が高い．また，スポットの選択に緩急をつけられているかに関す
るメリハリ度合いについて，提案手法は，時間予算が大きくなるほどメリハリ度合いが高い結果を得ることができた．実際に提案手法が生成したプランは，時間予算が大きくなるほどコースが切り替わる回数が増加する傾向が見られた．そのため，提案手法ならびにメリハリ・エリア型観光は長期間・広範囲の観光に適している可能性が考えられる．

また，式 (3) で使用した NGD，エリア外類似度ならびにコーて，比較対象として用いたエリア手法の結果例を表 11 に，ス

スのスコアのランキングを表 15，16，17 に示す．認知度・固ユーザアンケートの結果，妥当性については比較手法のス

ライズされたスコアリング，コース生成が可能になると考えら

ポット手法の結果例を表 12 に示す．

ポット手法（個々の POI 間の移動を最適化したもの）が最も有度をスコアリングする際の重みを調整することで，パーソナれる．

表 16: エリア外類似度ランキング上位 10 スポット
順位 スポット名嵐山モンキーパーク1

エリア外類似度

河原町

2

渡月橋

3

京都水族館

4

京都タワー

5

清水寺

6

京都大学

7

竹林の小径

8

二年坂

9

嵐山公園 亀山地区

10

0.101
0.150
0.191
0.204
0.226
0.241
0.264
0.296
0.296
0.310

表 17: 代表スコアランキング上位 10 スポット
順位 スポット名

1
2
3
4
5
6
7

8
9
10

竹林の小径
清水寺
二年坂
三年坂

京都タワー
渡月橋

京都水族館

嵐山モンキーパーク
岡崎公園
河原町

代表スコア

0.867
0.828
0.804
0.801
0.793
0.729
0.721
0.657
0.644
0.634

4. 8 スポットに関する考察

提案手法は，複数のスポットをクラスタリングしエリアを生成し，コース，プランを出力する．提案手法が十分に効果を発揮するためには，スポットが一定数以上あることが望ましい．
また，スポット間の距離関係についても考察が必要である．異なる都市についても提案手法を適用させることで，提案手法を十分な精度で適用できるスポットの数について定量的に分析する必要がある．

5 まとめおよび今後の展望

本研究は複数の観光スタイルを組み合わせ，観光都市の「らしさ」を味わう「メリハリ・エリア型観光」を提唱し，それを支援するために時間予算などユーザの条件に応じてスポット選
択の粒度に緩急（メリハリ）をつける観光プランを生成する手法を提案した．提案手法は，エリアらしさを象徴する代表地を抽出する点，エリアごとに複数の周遊ルートを生成し，それをエリアごとに切り替え・組み合わせることでユーザの目的や好みに合った緩急のあるプランが生成できる点で独自性がある．
提案手法が，実際の観光客の行動をより捉えた満足度の高い観
光支援につながること，ならびに地域の特徴を味わう観光ができることを想定している．

今後の展望として，まず大規模なユーザ評価を行い提案手法の有用性を広く検証する．その後，提案手法の各部分について
さらに工夫を重ね，個々のニーズに対応し，よりメリハリの効

いた満足度の高いプランを生成できるようになること，また長期間・広範囲の観光に対しても適応可能にすることが挙げられる．
謝辞

本研究の一部は総務省 SCOPE（201607008）による．
文

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