"地域の記憶"と"ヒトの体験"をつなぐモバイル空間情報学
どうしてこの道は歪んでいるのだろうか。なぜこの通りはお寺が多いのだろうか。ーー 地域風景は，いくつもの時代と人々の合理性が折り重なってそこにあります。しかし都市化や人口減少が進む現代において，その地域のレイヤーを語ってくれるヒトはどんどん減り，目の前の景色の意味は気づきにくくなっています。地域の記憶が，現代を歩くヒトに届かない。この断絶をどのように埋めるか一緒に考えてみましょう。 これまで，地理情報分析・モバイルセンシング・生成AIを組み合わせて，地域の多様性・魅力・誇りを再評価するツールを開発し，秋田のまちで実証を進めてきました。地域の歴史や知恵を掘り起こし，住民・観光者・地域づくり団体等の協働を通じて活かしていく【地域データ駆動エコシステム】の構築をめざします。
地域の魅力を活かした「まち歩き観光」が国内外で広がっています。これは既に存在する地域資源をパッケージにして地域の魅力や独特さを全域的に楽しんでもらう観光スタイルです。訪れて欲しいスポットや歩いて欲しいルートを企画し，魅力的なまち歩きマップやリーフレットを発行している地域づくり団体も多いのではないでしょうか？しかし，「この観光ルートで本当に観光者は満足しているのか？」「本当は，もっとお勧めすべき魅力的な場所があるのではないか？」といった疑問を調査することは容易ではありません。従来のアンケート調査では，多くの協力者を集めるコストと手間がかかるため，まち歩き観光事業の継続的な改善サイクルを回すことは困難です。
📊 モバイルセンシングで観光者の具体的な興味行動を見える化する
本研究では，スマートフォンが自動的に収集するセンサデータを活用して，継続的な観光コンテンツの改善サイクルの構築をめざしています。単なるGPS位置情報（移動ルート）だけでなく，加速度センサー（観察行動），GPS精度情報（屋内施設への滞在），アプリ操作ログ（写真撮影行動）など，複数のセンサデータを組み合わせることで，観光客がどこで何をしているか（コンテクスト）の傾向を統計的に見える化します。この結果をもとに，観光者がまちのどこを魅力的に感じているか，事業者が推薦する観光ルートは観光者にとって満足度が高いのかを評価する方法を研究しています。
ナビゲーションアプリを使用していて，「この先にXがあります」といった音声ガイドが自動的に流れる体験をしたことがあるでしょうか。また，いわゆる位置ゲームでは，目的地に歩いて近づくとアイテムを手に入れることができますよね。このプッシュ型位置情報サービスの基礎技術をジオフェンシングといいます。ジオフェンシングは，地図上に設置した仮想境界線（ジオフェンス）へのユーザーの出入りを監視してサービスを発動します。実は，効果的なジオフェンスの大きさや設置場所を設計することは容易ではありません。GPS精度の変動，観光者の複雑な行動パターン，さらにはサービスの目的など多くの要因を考慮する必要があり，まち中にあるランドマークひとつひとつに手作業でジオフェンスを設定するのは大変です。
📍 移動軌跡ビッグデータを分析してガイド発動のタイミングを最適化する
本研究では，歩行者の移動履歴データを活用して，ジオフェンスの大きさや設置場所を自動設定する方法論を開発しています。機械学習によって観光スポットとのインタラクション（建物内部への進入している？ vs. 少し離れた位置から観察している？）を識別したり，進化計算を用いてより多くのユーザが通過する場所で音声ガイドを発動できるような人工知能を実現することで，多様なサービスシナリオに対応できるジオフェンス設計手法を研究しています。
アメリカの都市研究者Kevin Lynchは，「都市の風景にはさまざまな役割があるが，そのひとつは人々に見られ，記憶され，楽しまれることである」と指摘しました。地域を訪れる人々やそこに住んでいる住民にとっても，地域の歴史や文化，エピソードを知ることは，地域を楽しみ豊かなイメージとともに記憶の一部となっていくでしょう。近年，スマートフォンアプリを活用したオーディオツアーが普及していますが，多くのサービスでは特定のスポットに到着した瞬間だけ，事前に用意された音声データが流れる，断片的で予定調和なPOI（Point-of-Interest）ベースのオーディオツアーといえます。まちの風景をもっと豊かに体験するには，まち歩きのあらゆるシーンにおいて絶えず面白い話を聞かせてくれて，時にはこちらの問いかけに答えてくれるような「おしゃべりで気配り上手なガイドエージェント」が隣にいてくれると良いかもしれません。
🎙️ 歩いた軌跡が物語になる地域ストーリーテリング知能を実現する
本研究では，階層型ジオフェンシングと言語系生成AIを組み合わせ，リアルタイムに地域のストーリーを展開する「オンサイトラジオAI」を開発しています。階層型ジオフェンシングとは，街区全体・通り・建物といった複数の空間スケールを同時に扱う位置認識アルゴリズムです。たとえばバスガイドさんが，近くにランドマークがあればその解説を，周囲に目立つものがないときはまち全体の歴史を語るように，聞き手の現在位置に応じて話題の地理スケールを滑らかに切り替えることができます。さらに，地域に蓄積された歴史・文化のアーカイブをもとに，言語系生成AIがその地理スケールの認識結果から自然な会話形式のガイドを即時に生成します。このような，ユーザの移動軌跡や周囲の環境変化から地域のイメージ（Imageability）を育む地域ストーリーテリング知能を研究しています。
都市の文化遺産は，大きな記念碑や重厚な建築物のように，一目で意味がわかる形で存在しているとは限りません。歴史や文化の意味は，古い街道，城の痕跡，控えめな標柱，草木生い茂る空き地など，まちなかに分散しており，実際に歩いてみて初めて見えてくることも多くあります。地域の隠れたメッセージを伝えるため，来訪者自身が体験を記録し，共有し，それらの意味を自分の視点から語り直す参加型のヘリテージ・インタープリテーションが重要視されています。
🎬 観光者の行動ログやUGCをもとにストーリーマップやビデオブログを編集する
この研究では，自分のまち歩き体験を振り返るためのデジタル日記アプリの発想を起点としながら，GPS軌跡や写真・メモなどのユーザ生成コンテンツ（UGC）を半自動で整理し，わかりやすく地図上に可視化するTrajectory Articulation（軌跡の分節化）を提案してきました。さらに，最近では，観光中に撮影された動画と位置・方位データを利用して，注目した地点に応じたテロップ／ナレーションを自動で重ねてくれる観光ビデオブログ（VLOG）生成アプリの開発にも取り組んでいます。このように，本研究では特定のメディア形式に限定せず，観光者の行動ログからスマートフォン上に地域体験を再構成し，地域の魅力や意味を次の観光者へ伝える位置情報ソーシャルネットワーキングの新しいカタチを目指しています。