2022 Fiscal Year Annual Research Report
観光科学のための数理システム基盤整備とその有効性の実証
| Project/Area Number |
20H00088
|
|---|
| Research Institution | Doshisha University |
|---|
Principal Investigator |
津田 博史 同志社大学, 理工学部, 教授 (90450163)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安藤 雅和 千葉工業大学, 社会システム科学部, 教授 (00462169)
片桐 英樹 神奈川大学, 工学部, 教授 (40325147)
西出 勝正 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (40410683)
蓮池 隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (50557949)
中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
一藤 裕 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (90590274)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 観光科学 / 選択意思決定法 / 観光ファイナンス / 最適観光ルート / 観光地の魅力度 / 人流の可視化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
コロナの影響による３年間にわたる国内外の観光客の激減により、観光地や観光施設、宿泊施設の経営の持続可能性の重要性が問われている。すなわち、研究課題の核心をなす学術的、実用的な「問い」として「観光産業の持続可能性」である。昨年度の研究実績は、①主として、京都市、長崎市、横浜市の観光に関連する公的データ、自治体などのオープンデータ、モバイルデータをはじめとした多様なデータの収集を行った。加えて、コロナ禍によるインバウンド観光客の激減による観光地の経済的な影響を調べるため、昨年度よりもデータ収集の対象地域を拡大させ、大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県の飲食店、旅館などの宿泊施設、小売店の財務データ、倒産データを収集した。また、モバイルデータの収集に関しては京都市、長崎市を対象とした。②京都市を訪問する日本人観光客の嗜好・興味に応じた観光地、観光施設単位での魅力度ランキングを推定し、実際の人気観光地の訪問客数のランキングと比較することによって、観光地、観光施設の魅力度の季節変化に関して有意義な知見が得られた。③今後、コロナ禍が終息した際にオーバーツーリズム問題が再度、起こらないようにするには観光客が特定の観光地に集中しないように観光客の分散化が喫緊の課題である。京都市の観光地における人流のシミュレーションを行い、ある観光地が混雑し始める前に混雑を検知し、混雑を検知した観光地を避けて最適な観光ルートを推定できるアルゴリズムの研究に取り組んだ。なお、第６波から第８波のコロナウイルスの感染拡大により、密閉、密集、密接の三密状態を避けるために、Webシステムを利用した非対面形式で基本的に研究集会を実施した。また、コロナウイルスの感染を避けるため、2023年3月10日に非対面式のオンラインによる観光科学シンポジウムを実施した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
京都市を訪問する日本人も含めた観光客数上位９カ国の嗜好・興味に応じた観光地、観光施設単位での魅力度ランキングを階層化意思決定法により推定し、実際の人気観光地の訪問客数のランキングと比較することによって、訪問客数上位９カ国からの観光客に関する観光地の魅力度スコアが得られた点、事前に混雑を検知することで、観光ルート変更をし、オーバーツーリズムを解消する強化学習によるアルゴリズムを開発した。強化学習は局所最適解に陥ることが多いため複数回実行する必要がある。時間がかかることから、計算速度を速くするため、プログラムの改良、非同期並列処理、プログラム言語を変更した。結果として、約50～70倍程度高速になり、実用上、現実的な時間で実行できるようになった。モバイルデータにより観光地間の観光客の人流情報を収集することができれば、観光地魅力度の推定精度を高めること、観光地の混雑度を推定、予測できることから、京都市の観光地のモバイルデータに関して、京都の観光地に訪問する観光客数がコロナ禍により激減し、データの観測不能が懸念されたが、ある程度、時間帯、観光客の居住地などを基準にデータを纏めることでデータを収集ができ、コロナによる各観光地に対する人流の影響を可視化することができた。今後、国内外から多くの観光客が京都市に押し寄せることが予想されることから、オーバーツーリズム問題が再度、起こらないようにするには観光客が特定の観光地に集中しないように観光客の分散化が喫緊の課題である。従って、政策により観光客の分散化をさせた場合、どのように人流が変化するかを事前に予測するために、京都市の人気観光エリアの嵯峨嵐山地域を分析対象にマルチエージェントシミュレーションモデルを開発し、シミュレーション実験を実施した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
京都市では、今後、コロナ禍が終息した際にオーバーツーリズム問題が再度、起こらないようにするには観光客が特定の観光地に集中しないように観光客の分散化が喫緊の課題である。本年度は京都市の観光地における人流のシミュレーションを行い、ある観光地が混雑し始める前に混雑を検知し、混雑を検知した観光地を避けて最適な観光ルートを推定できるアルゴリズムの開発に取り組んだ結果、これまで京都市の最適観光ルート推定において制約条件として時間・費用を考慮したのみであったが、ある観光地が混雑し始める前に混雑を検知し、混雑を検知した観光地を避けて最適な観光ルートを推定できるようになった。次年度は、モバイルデータにより観光者がたどったルート情報のデータの分析結果によりデータ駆動型の観光ルート設計システムを作ることが可能となるであろう。本研究は、観光者自身の興味・嗜好に合う観光地を多く含む観光ルートの推定や予測に関して、理由を説明してコンシェルジュ的にアドバイスすることが可能な「観光支援システム」のアルゴリズム、技術を確立することが目的の１つであることから、深層学習の応用、自然言語処理技術、画像処理技術の応用を推進していく。加えて、京都市の観光エリアの収集データに基づくマルチエージェントモデルによるシナリオ分析を用いたシミュレーション実験を行い、オーバーツーリズム問題解消に向けた施策を提案し、その有用性について検証を行っていく予定である。分析結果に基づく行動ルールによるマルチエージェントシステムを構築する。より詳細な回遊行動分析、観光者の行動モデルの見直し、回遊性向上ための施策提案、施策の効果検証などを行う予定である。また、「観光産業の持続可能性」を調べるため、近畿圏の観光産業の財務データをはじめとした多様なデータの収集を行い、コロナ禍による観光客の激減による観光地の経済的な影響を調べる予定である。
|
