JP7371584B2 - 観光ガイドシステム - Google Patents

Description

本開示は、観光ガイドシステムに関する。

車両の位置情報と、ユーザーの行動パターンとに基づいて、サービス情報を提供する情報配信システムが知られている（特許文献１参照）。

特開２０１６－１９２０５０号公報

上述のシステムは、個別のユーザーに対してサービスを提供することはできるが、複数のユーザーに対するサービスの提供は想定されていない。

本開示の一局面は、移動体を用いた観光ツアーの満足度を高められる観光ガイドシステムを提供することを目的としている。

本開示の一態様は、地上を走行すると共に、複数のユーザーが滞在するように構成された内部空間（２１）を有する移動体（２）と、内部空間（２１）内で複数のユーザーに提供される観光ガイドを生成するように構成された処理装置（３）と、を備える観光ガイドシステム（１）である。

処理装置（３）は、複数のユーザーそれぞれの姿勢に関する情報及び複数のユーザーそれぞれの生体情報の少なくとも一方を含む推定用情報を取得するように構成された取得部（３１）と、取得部（３１）が取得した推定用情報に基づいて複数のユーザー全体の興味の高さを推定するように構成された推定部（３２）と、推定部（３２）が推定した興味の高さに基づいて観光ガイドを生成するように構成されたガイド生成部（３４）と、を有する。

このような構成によれば、移動体（２）に滞在している複数のユーザー全体の興味の高さに基づく観光ガイドをユーザーに提供できる。その結果、観光ツアーに参加するユーザー全体の満足度を高めることができる。

本開示の一態様では、ガイド生成部（３４）は、興味の高さに加えて、複数のユーザーそれぞれの属性に基づいて観光ガイドを生成するように構成されてもよい。このような構成によれば、取得部（３１）が取得する推定用情報に含まれていないユーザーそれぞれの情報を用いて観光ガイドを生成できる。そのため、ユーザー全体の満足度の向上を促進できる。

本開示の一態様では、推定部（３２）は、興味の高さを継続的に推定するように構成されてもよい。ガイド生成部（３４）は、興味の高さの変化に応じて、観光ガイドを更新するように構成されてもよい。このような構成によれば、観光ガイドを提供した後の興味の高さの増減に基づいた観光ガイドのフィードバック調整が可能となる。その結果、ユーザー全体の満足度の向上を促進できる。

なお、上記各括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的構成等との対応関係を示す一例であり、本開示は上記括弧内の符号に示された具体的構成等に限定されるものではない。

図１は、実施形態における観光ガイドシステムを示す模式的な構成図である。 図２は、図１の移動体の模式図である。 図３は、図１の検出装置の模式図である。 図４は、シートにおけるユーザーの姿勢と加速度センサの出力との対応について説明する模式図である。 図５は、図１の処理装置が実行する処理を概略的に示すフロー図である。

以下、本開示が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１－１．構成］
図１に示す観光ガイドシステム１は、観光ツアー（つまり団体旅行）に参加している複数のユーザーに観光ガイドを提供しつつ、ユーザーを目的地（つまり観光地）へ運ぶシステムである。観光ガイドシステム１は、移動体２と、処理装置３とを備える。

＜移動体＞
移動体２は、動力により地上を自走可能な乗物である。移動体２は、図２に示すように、複数のユーザーが同時に滞在するように構成された内部空間２１と、内部空間２１に配置され、複数のユーザーが着席する複数のシート２５を有する。移動体２の具体例としては、観光バスが挙げられる。

また、図１に示すように、移動体２は、検出装置２２と、ガイド装置２３とを有する。移動体２は、目的地まで自動走行してもよいし、ユーザー以外のドライバーによって手動で目的地まで運転されもよい。

（検出装置）
検出装置２２は、移動体２内（つまり内部空間２１）における複数のユーザーそれぞれの姿勢に関する情報及び生体情報を検出するように構成されている。

検出装置２２は、図３に示すように、第１クッション用加速度センサ２２Ａ、第２クッション用加速度センサ２２Ｂ、及びバック用加速度センサ２２Ｃと、カメラ２２Ｄと、ウェアラブルデバイス２２Ｅとを備える。

第１クッション用加速度センサ２２Ａ、第２クッション用加速度センサ２２Ｂ、及びバック用加速度センサ２２Ｃは、それぞれ、３軸加速度センサであり、３次元の加速度データを出力可能に構成されている。

第１クッション用加速度センサ２２Ａ、第２クッション用加速度センサ２２Ｂ、及びバック用加速度センサ２２Ｃは、内部空間２１に配置された複数のシート２５それぞれに配置されている。

第１クッション用加速度センサ２２Ａ、第２クッション用加速度センサ２２Ｂ、及びバック用加速度センサ２２Ｃは、必要に応じて、３軸の角速度（つまり、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度）の検出機能を有してもよい。

第１クッション用加速度センサ２２Ａ及び第２クッション用加速度センサ２２Ｂは、シートクッション２５１の幅方向に互いに離間して、つまり左右方向に並んでシート２５のシートクッション２５１の内部に埋められている。

具体的には、第１クッション用加速度センサ２２Ａは、シートクッション２５１の幅方向中心よりも左側に配置されている。第２クッション用加速度センサ２２Ｂは、シートクッション２５１の幅方向中心よりも右側に配置されている。第１クッション用加速度センサ２２Ａ及び第２クッション用加速度センサ２２Ｂは、それぞれ、ユーザーのヒップポイント（つまり大腿骨の最外部）と重なるように配置されている。

バック用加速度センサ２２Ｃは、シート２５のシートバック２５２の内部に埋められている。バック用加速度センサ２２Ｃは、シートバック２５２の幅方向中央に配置されている。

カメラ２２Ｄは、シート２５に着席したユーザーの姿勢を撮影する３次元カメラである。カメラ２２Ｄは、ユーザーの体の向きを画像として取得し、処理装置３に出力する。検出装置２２は、全てのユーザーの姿勢を撮影する１つのカメラ２２Ｄを有してもよいし、１又は複数のユーザーの姿勢をそれぞれ撮影する複数のカメラ２２Ｄを有してもよい。

ウェアラブルデバイス２２Ｅは、例えばリストバンド型の電子機器であり、複数のユーザーがそれぞれ装着する。ウェアラブルデバイス２２Ｅは、装着者の脈拍、心拍、体温、発汗量等の生体情報を検出可能なセンサを内蔵している。

（ガイド装置）
図１に示すガイド装置２３は、内部空間２１内に観光ガイドを提供するように構成されている。

ガイド装置２３は、ディスプレイ、スピーカ等によって直接ユーザーに観光ガイドを提供してもよい。このときの観光ガイドは、移動体２の現在地又は目的地を説明する映像、音声等によって構成される。

また、移動体２にバスガイド（つまりコンダクター）が搭乗し、バスガイドがユーザーと共に内部空間２１内に滞在している場合、ガイド装置２３は、バスガイドに観光ガイドを提供してもよい。

ガイド装置２３からバスガイドに提供された観光ガイドは、バスガイドによる加工（例えば、情報の付加、補完、修正等）がされた状態で、バスガイドからユーザーに提供される。

例えば、ガイド装置２３は、バスガイドに観光ガイドとしてのキーワードを提供する。バスガイドは、ガイド装置２３から提供されたキーワードを利用しながら、現在地又は目的地の説明を音声でユーザーに伝達する。

＜処理装置＞
処理装置３は、ガイド装置２３によって内部空間２１内で複数のユーザーに提供される観光ガイドを生成するように構成されている。処理装置３は、取得部３１と、推定部３２と、入力部３３と、ガイド生成部３４とを有する。

処理装置３は、例えばプロセッサと、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶媒体と、入出力部とを備えるコンピュータにより構成される。処理装置３は、移動体２の内部に設置されている。ただし、処理装置３の一部は、移動体２の外部（つまり地上設備）に設置されてもよい。

（取得部）
取得部３１は、検出装置２２が検出した、複数のユーザーそれぞれの姿勢に関する情報及び複数のユーザーそれぞれの生体情報の少なくとも一方を含む推定用情報を取得するように構成されている。取得部３１は、推定用情報を推定部３２に出力する。

（推定部）
推定部３２は、推定用情報に基づいて、複数のユーザー全体の興味の高さを推定するように構成されている。

推定部３２は、取得部３１が取得したユーザーの姿勢に関する情報に基づいて、ユーザーの姿勢を推定する。さらに、推定部３２は、推定した姿勢と取得部３１が取得した生体情報とを組み合わせてユーザーそれぞれの興味の高さを推定する。

以下、推定部３２によるユーザーの姿勢の推定手順の一例を説明する。この例では、推定部３２は、機械学習により構築された学習モデルを用いて各加速度センサの出力からユーザーの姿勢を推定する。

この学習モデルは、第１クッション用加速度センサ２２Ａ、第２クッション用加速度センサ２２Ｂ、及びバック用加速度センサ２２Ｃの出力に基づく入力データと、ユーザーの姿勢に係る情報に基づく教師データ（つまりラベルデータ）とによる機械学習により構築される。

学習モデルは、教師あり機械学習によって構築される分類器（つまり分類モデル）であり、例えば多層ニューラルネットワークで構成される。多層ニューラルネットワークの例としては、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。

なお、学習モデルは、多層ニューラルネットに限定されず、ニューラルネットワーク以外の学習モデルが用いられてもよい。例えば、ＳＶＣ（サポートベクターマシンによるクラス分類）、ランダムフォレスト等のアルゴリズムを用いて学習モデルが構築されてもよい。

学習モデルの機械学習では、入力データとして、各加速度センサの出力（つまり、３次元の加速度、又は３次元の加速度に３次元の角速度を加えた加速度データ）を用いる。また、教師データとして、ユーザーの姿勢パターンを示す一定数の姿勢ラベルを用いる。

学習モデルを生成する学習ステップでは、多数のラベル付きデータを機械学習装置（図示省略）に分析させる。ラベル付きデータは、加速度データに、対応する姿勢ラベルを付けたデータである。機械学習装置は、多数のラベル付きデータから加速度データを複数のラベルに分類するための特徴量を学習し、学習モデルを構築する。

学習モデルの構築は、機械学習装置を用いて行われる。機械学習装置によって構築された学習モデルは、処理装置３の記憶部に出力される。なお、機械学習装置は処理装置３に組み込まれていてもよい。

図４に示すように、例えば、前傾の姿勢Ｐ１から、直立の姿勢Ｐ２にユーザーＵの姿勢が遷移する場合、推定部３２は、姿勢ラベルを教師データとした学習モデルに遷移時の各加速度センサの出力Ｏを入力し、「直立」という姿勢ラベルを入力データに付与する。これにより、「直立」というユーザーＵの姿勢が推定される。

一方で、推定部３２は、カメラ２２Ｄの映像に基づいてユーザーの姿勢を推定してもよい。さらに、推定部３２は、上述した学習モデルによる姿勢の推定と、カメラ２２Ｄの映像に基づく姿勢の推定とを組み合わせてもよい。つまり、推定部３２は、２つの推定方法の組み合わせによる補完を行ってもよい。

推定部３２は、姿勢の推定後、推定した姿勢に対応する数値と生体情報に含まれる数値とに対する積分、平均等の演算に基づいて、少なくとも１つのユーザー特徴量を算出する。ユーザー特徴量は、例えば、ユーザーの特定の方向への動き、ユーザーの特定の部位の動きの大きさ等を表すパラメータである。

推定部３２は、ユーザー特徴量ごとに予め設定された閾値を用いて、各ユーザーの興味雄スコアを算出する。具体的には、推定部３２は、ユーザー特徴量がそのユーザー特徴量に対して設定された閾値を超えたか判定し、閾値を超えた場合にユーザーの興味の高さを表す興味スコアを増加させる。また、推定部３２は、特定のユーザー特徴量が閾値よりも小さい場合に興味スコアを減少させてもよい。

推定部３２は、このようにして算出されるユーザーそれぞれの興味スコアから、複数のユーザー全体の興味の高さを表す全体興味スコアを算出する。全体興味スコアは、例えば、複数の興味スコアの平均値、偏差値等の代表値とすることができる。また、推定部３２は、後述するユーザーそれぞれの属性等のパラメータを使用した重み付けによって全体興味スコアを算出してもよい。

全体興味スコアは、複数のユーザー全体の興味の高さの推定値としてガイド生成部３４に出力される。なお、全体興味スコアは、複数のパラメータの組み合わせで構成されてもよい。例えば、全体興味スコアは、歴史に対する興味を表す第１興味度と、買い物、食事等のイベントに対する興味を表す第２興味度とで構成されてもよい。

推定部３２は、複数のユーザー全体の興味の高さを継続的に推定する。具体的には、推定部３２は、少なくとも観光ガイドが内部空間２１内に提供されている期間中、全体興味スコアを更新し続ける。

（入力部）
入力部３３は、移動体２に搭乗している（つまり、観光ツアーに参加している）ユーザーそれぞれの属性が入力されるように構成されている。

ユーザーの属性としては、例えば、性別、年齢、国籍、同伴者の有無、ツアーへの参加回数等が挙げられる。ユーザーの属性は、観光ツアーの開始前又は開始後に、ユーザー又はツアー提供者（つまり移動体２の運行者）によって入力される。

（ガイド生成部）
ガイド生成部３４は、推定部３２が推定した興味の高さと、入力部３３が取得した複数のユーザーそれぞれの属性とに基づいて観光ガイドを生成するように構成されている。ガイド生成部３４は、生成した観光ガイドをガイド装置２３に出力する。

ユーザー全体の興味の高さが低い場合には、ガイド生成部３４は、ユーザーに興味を持たせる内容（例えば、ユーザーが興味を持ちそうなランドマーク、ストーリー等の紹介）を含む観光ガイドを生成する。つまり、ガイド生成部３４は、主題を変える観光ガイドを生成する。

ユーザー全体の興味の高さが高い場合には、ガイド生成部３４は、興味を維持する又は興味をさらに高められる内容（例えば、現在の内容のさらに詳細な説明、付加事項の解説等）を含む観光ガイドを生成する。つまり、ガイド生成部３４は、同じ主題の説明を継続する観光ガイドを生成する。

また、ガイド生成部３４は、例えば、移動体２の目的地が位置する国又は地域の外から訪問したユーザーに対して、ガイドの前提となる詳細な説明（つまり目的地における歴史、慣習等の背景）を含む導入的な観光ガイドを生成する。

ガイド生成部３４は、推定部３２による興味の高さの変化に応じて、観光ガイドを更新し、ガイド装置２３に出力する。つまり、ガイド生成部３４は、推定部３２からのフィードバックを受けて、リアルタイムに観光ガイドを変更する。

例えば、上述した導入的な観光ガイドの提供後、推定部３２によって推定されるユーザー全体の興味の高さが十分に上昇しなかった場合、ガイド生成部３４は、より詳細な補足説明を含む観光ガイドを生成する。

ガイド生成部３４からガイド装置２３に入力された観光ガイドは、上述したように直接、又はバスガイドを介して、ユーザーに提供される。これにより、バスガイドのスキルによらずに、ユーザーの興味を高められる観光ガイドが提供できる。

なお、ガイド生成部３４は、現在のユーザー全体の興味の高さをディスプレイ等の機器に出力するモニタリング機能を有してもよい。モニタリング機能の出力をバスガイドが見ることで、ユーザー全体の興味の高さの変化を確認することができる。これを利用して、バスガイドがスキルを高めることができる。

［１－２．処理］
以下、図５のフロー図を参照しつつ、処理装置３が実行する処理の一例について説明する。

本処理では、処理装置３は、最初に、ユーザーそれぞれの推定用情報を取得する（ステップＳ１１０）。次に、処理装置３は、推定用情報に基づいてユーザー全体の興味の高さを推定する（ステップＳ１２０）。

興味の高さの推定後、処理装置３は、推定された興味の高さに基づいて観光ガイドを生成する（ステップＳ１３０）。観光ガイドの生成後、処理装置３は、観光ガイドをガイド装置２３に出力することで、観光ガイドをユーザーに提供する（ステップＳ１４０）。

観光ガイドの提供後、処理装置３は、観光ガイドが提供される期間が終了したか否か判定する（ステップＳ１５０）。観光ガイドの提供期間が終了した場合（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、処理装置３は処理を終了する。一方、観光ガイドの提供期間が継続している場合（Ｓ１５０：ＮＯ）、処理装置３は、推定用情報の取得（Ｓ１１０）から観光ガイドの提供（Ｓ１４０）までを繰り返す。

［１－３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１ａ）処理装置３によって、移動体２に滞在している複数のユーザー全体の興味の高さに基づく観光ガイドをユーザーに提供できる。その結果、観光ツアーに参加するユーザー全体の満足度を高めることができる。

（１ｂ）ガイド生成部３４がユーザー全体の興味の高さとユーザーそれぞれの属性とに基づいて観光ガイドを生成することで、取得部３１が取得する推定用情報に含まれていないユーザーそれぞれの情報を用いて観光ガイドを生成できる。そのため、ユーザー全体の満足度の向上を促進できる。

（１ｃ）ガイド生成部３４がユーザー全体の興味の高さの変化に応じて観光ガイドを更新することで、観光ガイドを提供した後の興味の高さの増減に基づいた観光ガイドのフィードバック調整が可能となる。その結果、ユーザー全体の満足度の向上を促進できる。

［２．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。

（２ａ）上記実施形態の観光ガイドシステム１において、ガイド生成部３４は、必ずしもユーザーそれぞれの属性に基づいて観光ガイドを生成しなくてもよい。例えば、ガイド生成部３４は、ユーザー全体の興味の高さのみに基づいて観光ガイドを生成してもよい。

（２ｂ）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

１…観光ガイドシステム、２…移動体、３…処理装置、２１…内部空間、
２２…検出装置、２２Ａ…第１クッション用加速度センサ、
２２Ｂ…第２クッション用加速度センサ、２２Ｃ…バック用加速度センサ、
２２Ｄ…カメラ、２２Ｅ…ウェアラブルデバイス、２３…ガイド装置、２５…シート、
３１…取得部、３２…推定部、３３…入力部、３４…ガイド生成部、
２５１…シートクッション、２５２…シートバック。

Claims (3)

1. 地上を走行すると共に、複数のユーザーが滞在するように構成された内部空間を有する移動体と、
   前記内部空間内で前記複数のユーザーに提供される観光ガイドを生成するように構成された処理装置と、
   を備え、
   前記処理装置は、
   前記複数のユーザーそれぞれの姿勢に関する情報及び前記複数のユーザーそれぞれの生体情報の少なくとも一方を含む推定用情報を取得するように構成された取得部と、
   前記取得部が取得した前記推定用情報に基づいて前記複数のユーザー全体の興味の高さを推定するように構成された推定部と、
   前記推定部が推定した前記興味の高さに基づいて前記観光ガイドを生成するように構成されたガイド生成部と、
   を有する、観光ガイドシステム。
2. 請求項１に記載の観光ガイドシステムであって、
   前記ガイド生成部は、前記興味の高さに加えて、前記複数のユーザーそれぞれの属性に基づいて前記観光ガイドを生成するように構成される、観光ガイドシステム。
3. 請求項１に記載の観光ガイドシステムであって、
   前記推定部は、前記興味の高さを継続的に推定するように構成され、
   前記ガイド生成部は、前記興味の高さの変化に応じて、前記観光ガイドを更新するように構成される、観光ガイドシステム。

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