2023 Fiscal Year Annual Research Report
観光資源の発掘・再評価 -機械学習による写真共有SNS分析を軸として-
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19K12569
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| Research Institution | Shikoku University |
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Principal Investigator |
辻岡 卓 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20389159)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 公次郎 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (30372717)
塚本 章宏 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (90608712)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 観光マーケティング / SNS / 画像クラスタリング / 観光マーケティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度の成果として「画像の主題を用いたクラスタリング手法」の提案を挙げることができる。この手法は、従来の画像分類方法、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が主流の環境において、新たな視点を提供できた。
(1) 従来手法の問題点 ：従来の画像分類手法は、主に画像の特徴量（色やエッジなど）を用いて分類を行うが、これらは画像の文脈や主題を十分に活用していない。このアプローチでは、クラスタが細分化され過ぎるため、被写体の大別や投稿者群の大意を把握することが困難であった。
(2) 新手法の提案と実装 ：本研究では、画像にキャプションを付加し、これらのキャプションを用いて画像のクラスタリングを行う方法を開発した。キャプションの付加には「LLaVA（Large Language-and-Vision Assistant）」を利用し、キャプションの分類には「BERTopic」という技術を活用した。この組み合わせにより、画像の次元を効率よく削減し、画像の主題や文脈を損なうことなく、より意味のあるクラスタリングを実現できた。
(3) 研究の適用と効果 ：提案手法を用いることで、同じ観光地を訪れた観光客が投稿するSNS上の画像を効率よく分類することが可能となった。SNS投稿画像は、観光客の観光地に対する興味・関心を反映しており、観光地運営主体はこれらの無料かつ大量の画像データを分類することにより、当該観光地の強みや弱みを把握する上で重要な情報を得ることができる。
(4) 学術発表と評価 ：本研究成果は、"Clustering Tourist Images using Caption Analysis - Understanding the Strengths of Tourist Destinations"をはじめとする国際会議で2回の発表を行い、その有効性と新規性が評価された。
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