広島地域に貢献する人材育成のための観光関連データベースの構築と活用の検討
植松 敏美†，難波 英嗣‡，田村 慶一‡，石野 亜耶††，竹澤 寿幸†‡
†広島市立大学 社会連携センター‡広島市立大学

大学院情報科学研究科††広島経済大学 ビジネス情報学科†{uematsu-t, takezawa}@hiroshima-cu.ac.jp ‡{nanba, ktamura}@hiroshima-cu.ac.jp†† ay-ishino@huc.ac.jp
概要： 文部科学省の平成 27 年度「地（知）の拠点大学による地方創生推進事業」(COC+)の採択を受けた広島市立大学の「観光振興による『海の国際文化生活圏』創生に向けた人材育成事業」において，観光関連データベースを構築している．広島地域の観光情報を人手で集めて登録するのみならず，テキストマイニング手法により自動収集した観光に関連するブログや，観光に関連する行動履歴を収集して登録している点に特徴がある．平成 29 年度に開講した「地域課題演習」と「観光情報学」において，構築した観光関連データベースの活用を検討した．受講生を対象としたアンケート調査結果を報告し，今後の展望を述べる．
Keywords：ブログ，ジオタグ付きツイート，観光情報，行動履歴，COC+
１． はじめに
広島地域には，原爆ドームと宮島という二つの世界遺産があり，国内外から多くの観光客が訪れる．さらに広域圏としてとらえるならば，錦帯橋のある山口県岩国市や尾道市が隣接している．尾道市から愛媛県今治市へ続くしまなみ海道は国内外から多くのサイクリストが訪問している．しかしながら，広島に宿泊する観光客は訪問者数に対して多くない．
このような地域の現状と課題を理解し，地域の課題解決に貢献する人材を育成する教育カリキュ
ラムを広島市立大学において，参加校（広島大学，尾道市立大学，広島経済大学，広島工業大学，広島国際大学，広島修道大学，安田女子大学，広島商船高等専門学校）の協力のもと，平成 27 年度から開始した．
広島地域の自治体および経済団体・企業等にインタビューしたところ，観光関連データベースは重要であり，構築を試みたこともあるが，自治体や経済団体が主導する活動では制約があるため，うまく行かなかったという意見が寄せられた．大学であれば教育研究活動なので，自治体や経済団体とは異なるやり方ができるだろうから期待しているという励ましもあった．そこで，広島地域の観光に関連するデータを集め，教育研究活動のみならず将来的にはビジネス用途にも幅広く利用可能なデータベースの構築を目的とすることにした．
このような背景から，まず，広島地域の自治体や観光関連団体から提供される情報を集めて登録する．さらに，テキストマイニング手法により自動収集した観光に関連するブログ等[1, 2, 3, 4, 5,6]も登録する．地図上にブログ等を配置することにより，テキストマイニング技術やプログラミングに詳しくない人文系の研究者や学生であっても，検索しやすいインタフェースを実装する．通常の検索システムと異なり，自分でキーワードを入力する手間がない．
広島地域の企業から将来的にビジネス用途に利用することを目指すのであれば，金の流れと人の流れに関する情報が重要であるという意見が寄せられた．国土交通省観光庁では，「観光ビッグデータを活用した観光振興」を目指して，「ICT を活用した訪日外国人観光動態調査検討委員会」を組織し，調査と検討を始めている．
(http://www.mlit.go.jp/kankocho/shisaku/kankochi/gps.html)
上記ウェブサイトによると広島地域での訪日外国人観光動態調査はまだなされていない．本事業で広島地域での訪日外国人観光動態調査を行う意義はある．そこで，GPS データのような移動情報を集め，データベースに登録できるようにした．
行政組織や観光団体が作成している紙媒体のパンフレットには，観光情報誌のように広く販売されている書籍には載っていない地元の話やイベント情報についても記載されている．外国人観光客が頻繁に訪れる場所には日本語だけでなく，英語版や中国語版も置かれている．このような紙媒体も電子化し，データベースに登録できるようにした．
２． システム概要
構築したシステムはデータベース管理システムと Web DB システム，Web インタフェースで構成されており，現在はクラウド上の Linux OS で動作している．また，将来を見据えて多言語化を前提に構築している．データベース本体については，MySQL でテーブル生成しており，専用ツールのみでの追加登録が前提となっている．また，データ出力に関してはダウンロード機能と API を準備しており，他アプリケーションとの連携についても将来的に可能としている．

TOP 画面については 図２ のような GUI を用意しており，極力簡易化を図りマニュアルなしでも簡単にアクセスできるような仕様で作成されている．地域・観光統計情報等については，既に他の機関が公表しているデータを常時共有して使えるようにリンク先として登録している．
平成 27 年度はシステムの基本仕様の検討，データベース本体の構築，サンプルデータの登録を行った．平成 28 年度は登録したサンプルデータ等を利用し，データベース本体の稼働・運用試験を行
い課題の洗い出しを実施した（5 月～7 月），抽出した課題について改修作業を実施し（8 月），全文検索機能やセキュリティ機能の追加，データ入力の簡易化などの機能拡張（2 月，3 月）についても行った．データの収集については，参加市町の観光パンフレット類を含む紙媒体の電子データやSNS 情報を含む各種データの入力を進め，平成 29年度 9 月現在で，約 60 万件の観光関連データの登録が完了している．内訳は．動画やブログ，ツイッターなど SNS 関連データが約 59 万件で本データベースの中核となっているほか，画像やイベントデータ等を含めた観光施設データ等が約 1 万件となっている．
３． システムの特徴

図１ 観光関連データベースの進捗状況

観光関連データベースの進捗については上記
図１ のとおりで，現在の登録コンテンツ総数は約60 万件となっている．現在も協働事業各市町より個別にデータ提供を頂いており，順に登録作業を実施している．

図２ 観光関連データベース画面イメージ

３．１．旅行ブログ
石野らは，日本語ブログエントリ集合の中から，旅行に関連するものだけを自動的に抽出し[1,2]，さらに文書分類技術を用いて「見る」，「食べる」，「宿泊する」，「経験する」，「買う」の 5 種類に分類する手法を提案している．自動収集した大量の日本語ブログエントリ集合から，これらの技術を用いて旅行ブログエントリのみを自動抽出，5 種類のカテゴリに自動分類したものを，誤りがないかどうか人手でチェックし，さらに人手で緯度，経度情報を付与し，最終的に 5,427 件の日本語旅行ブログエントリを整備した．
英語旅行ブログエントリに関しては，世界最大の旅行ブログサイトのひとつである TravelBlog(https://www.travelblog.org)から，日本に関するものを，クローラを使って収集，日本語旅行ブログエントリと同様に 5 種類のカテゴリに自動分類[3]したものを人手でチェックし，さらに人手で緯度，経度情報を付与し，1,545 件の英語旅行ブログエントリを整備した．
３．２．動画データ
島田らは，YouTube から花火大会や花見など，観光に関連するイベント動画を自動収集する手法を提案している[4]．Yahoo ロコ (http://loco.yahoo.co.jp)から，日本全国のイベントデータ43,000 件を収集，このデータのイベント名をクエリとして YouTube からジオタグ(緯度，経度情報)付きイベント関連動画の候補を検索した後，各動画のタイトル，説明文に含まれる語句を素性として，機械学習によりイベント関連動画であるかどうかを自動判定するシステムを構築した．このシステムを用い，YouTube から 107,200 件のイベント関連動画を収集した．

観光客の増加効果

図３

３．３．ジオタグ付きツイート
酒井らは，ジオタグ付きツイートを用いてあるトピックが注目されている地域を取り出し，ツイートの内容と投稿されている写真（画像データ）をユーザにリアルタイムに提示するシステムを提案している[5]．同システムにおいて，2016 年 3月から 2017 年 6 月に，Twitter Streaming API を通して収集した，3000 万件のジオタグ付きツイー
トの中で，広島地区の観光地名称をツイート本文に含む 48,421 件を抽出して，登録を行った．
また，酒井らは，テキストと画像を含むジオタ
グ付きツイートを用いて，テキストと画像に含まれる内容を同時に考慮して，各地域の話題やイベントを抽出するシステムを提案している[6]．本システムにおいて，2011 年 11 月～2012 年 2 月の間に収集した画像 URL 付きジオタグ付きツイート392,913 件も登録を行っている．このツイートデータは，全国の観光地やイベントなどに関連するツイートを含む．

観光統計グラフ② 大和ミュージアムが含まれる対象ブログを収集しテキスト抽出を実施．

図４

観光ブログ収集リスト③ フリーソフトである KHCorder 1 を 使用して単語の出現頻度を解析．

３．４．GPS データを活用した行動ログ
平成 29 年度のシステム改修時，新たに GPS 行動ログデータの登録も可能とした．収集した行動ロ
グは Web の Google MAP 上で可視化する事ができ，必要があればダウンロードしデータ分析することができる．現在登録しているデータは「地域課題演習」等で実施した「しまなみ海道サイクリング」
19 件，「尾道探索」3 件，「岩国町歩き」4 件，「竹原町歩き」5 件の行動ログデータである．

何故第 3 位に関連のない潜水艦が出現するのか

図５

単語出現頻度④ さらに出現単語を共起ネットワーク分析
で共起関係を確認．
（例：大和と潜水艦）

４． 活用事例

単語の繋がり（遠近・太さ等）を確認「観光情報学」の実習課題で活用した事例を紹介する．

大和ミュージアム・てつのく① 対象自治体の観光情報（統計）から観光客の動向を把握するためグラフ等を作成．

じら（潜水艦）に関心がある

図６
1

共起ネットワーク分析

http://khc.sourceforge.net/

地域ごとの特徴を分析する課題に取り組み，単語の出現頻度や共起関係を求め，可視化することで観光客の増減の原因や，観光地側の宣伝が旅行者に伝わっていない可能性があるなど，様々な分析を行うことができた．
５． 評価と考察「観光情報学」において，観光関連データベースの有用性についてアンケート調査を行った．被験者は観光情報学の受講生 32 名である．アンケー
ト調査の結果を 図７ に示す．

22％

22％

31％

6％

41％

38％

41％

n=32

n=32

図７ アンケート調査結果「課題操作の使い勝手」は，約 60%が「情報収集してみて操作しやすいと感じた」もしくは「ふつう」と回答している．しかし，「情報内容や情報量について」は，過半数は「足りない」と回答しており，情報量の充実が今後の課題である．
「観光情報学」では，この課題を解決するために，観光関連データベースに追加で登録するための旅行ブログの収集作業を受講生が行った．
旅行ブログやジオタグ付きツイートなどのソーシャルデータは，日々生成されるため個人や個々の自治体で網羅的に収集することは簡単ではない．
観光関連データベースを利用すれば，個人や個々の自治体でも，「観光情報学」での分析事例のように，旅行ブログやジオタグ付きツイートを対象にテキストマイニングをはじめとした様々な分析を気軽に行えるようになると考えられる．
６． おわりに
今後は，広島市立大学 COC+2メンバーである協働事業地域（広島市，呉市，竹原市，三原市，尾道市，廿日市市，東広島市，岩国市，柳井市など 25市町）の観光施設や観光振興の事例なども継続して収集する．また教育研究の素材をはじめ参加校
2

http://www.cocplus-hiroshima-cu.com/

や自治体・企業に活用していただくことも想定している．そのためには大学以外の事業協働機関（中国経済連合会やオタフクソース（株）など経済団体・企業・NPO 法人 32 機関）からも閲覧できる
ようセキュリティを含めた運用面の調整が重要であり，平成 30 年度に向けて教育機関である参加校から順に公開の準備を進めている．
参考文献[1] 石野亜耶，難波英嗣，竹澤寿幸：旅行ブログ
エントリからの観光情報の自動抽出，知能と情報，
Vol.22，No.6，pp. 667-679 (2010)[2] 石野亜耶，藤井一輝，藤原泰士，前田剛，難波英嗣，竹澤寿幸：旅行ブログエントリと質問応
答コンテンツを利用した旅行ガイドブックの情報
拡張，人工知能学会論文誌，Vol.29，No.3，pp.
328-342 (2014)[3] 藤井一輝，難波英嗣，竹澤寿幸，石野亜耶，奥村学，倉田陽平：旅行者の行動分析のための旅
行ブログエントリの属性推定，観光と情報（観光情報学会誌），Vol. 13, No. 1, pp. 83-96 (2017)[4] 島田恵輔，難波英嗣，竹澤寿幸，石野亜耶：
観光イベントに関する動画およびブログ検索シス
テムの開発，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 (2015)[5] Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime
Kitakami, and Toshiyuki Takezawa: Photo ImageClassification using Pre-trained Deep Network
for Density-based Spatiotemporal Analysis
System, IEEE IWCIA2017, November 2017 (toappear)[6] Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime
Kitakami:
Density-based
Spatiotemporal
Analysis System with Photo Image Classifier
using the BoF Model，Information Engineering
Express, Vol.1, No.4, pp.85-94 (2015)