言語情報と地理情報を融合した魅力的な経路案内

移動行動は、人との交流や、情報・モノの獲得のための基本的な行動であり、健康維持や幸福感とも関連する[1,2]。しかし、オンライン会議やフードデリバリーなどのサービスの発展にともない、人々の移動行動が減少しつつある。移動行動の減少は、人々が集う街の持続的な発展にも悪影響を与えるため、重要な社会課題として認識されている。そこで我々は、人々の移動を活性化させる手段の一つとして、スマートフォンなどのデバイスが発展した現代の街歩きや移動に欠かせないナビアプリに介入することを考えている。ナビアプリに実装される経路案内や経路推薦を通じて移動を活性化するためには、移動時間や距離などの客観的な情報だけではなく、街が持つ「楽しさ」や「美しさ」などの主観的な情報を考慮すると効果的であろう。しかし、これらの客観的な情報を統一的に扱うことは難しい。また景観に関する評価が個人の主観的な評価・感覚に依存するため、大規模な実験を行うことや、様々な地域で詳細なユーザ調査を行うことは、いずれも容易ではない。近年発展している基盤モデルを活用することで、言語や画像・地理情報などの多様なデータを活用した情報処理が可能になることが期待されている[3,4]。また地理情報処理の分野において、街の（知覚的な）歩行可能性（Walkability）を、深層学習技術を用いて評価する研究が注目されている[5,6]。本研究では、これらの技術を拡張して、個人の好みに適合した魅力的な経路を案内する経路探索手法を実現することを目指している。個人に適合した経路を案内するためには、ユーザの経路選択を調査したデータセットが欠かせない。本稿では大規模なデータセットの構築に向け、知覚的な歩行可能性スコアを拡張した魅力度スコアを定義する。計算したスコアを経路探索アルゴリズムに埋め込んで複数の経路を計算し、データ収集を行うためのプロトタイプ環境を整備する。用意した環境を用いて小規模なアンケート調査を行い、経路の選択傾向と風景画像の関係性を調べる。最後に得られた結果や今後の展望について述べる。