諏訪准教授へのインタビューに入る前に、ナララボ編集部より奈良先端大についてご紹介します。


奈良先端大（奈良先端科学技術大学院大学）とは

奈良先端科学技術大学院大学は、日本の国立大学で学部を置かない理工系の大学院大学です。英語呼称はNara Institute of Science and Technology。略称NAIST（ナイスト）。

「けいはんな学研都市」（後述）の中核であり、1991年に国家戦略「科学技術立国」を背景に、最先端研究に資する教育体制・設備を持つ施設として創立されました。2023年4月時点の教員数は186名で、学生数は1153名。内、約4人に1人が留学生です。

奈良先端大は、2021年より現職の塩﨑一裕学長が「共創」をキーワードとして打ち出し、多様な分野での研究・産学連携・グローバル化などを通じて、社会課題の解決につながるイノベーションの創出を推進しています。

設置研究科は「先端科学技術研究科」で、「情報科学領域」・「バイオサイエンス領域」・「物質創成科学領域」の3つの領域が設けられています。

「バイオサイエンス領域」では、2012年にiPS細胞研究でノーベル生理学・医学賞を受賞した山中伸弥教授が、1999年～2007年の奈良先端大在籍期間に、iPS細胞に関する重要な研究成果を次々にあげられました。

今回お訪ねした諏訪准教授は、「情報科学領域」の「ユビキタスコンピューティングシステム研究室」に所属されています。それでは諏訪准教授に、まずは「ユビキタスコンピューティングシステム研究」についてたずねてみましょう。

私たちの住む実世界全体を対象に、情報の収集、分析、応用を行い、スマートな未来社会「Society 5.0」の実現を目指す研究です。

情報の収集は、センシングと呼ばれるところですが、センサーを使ったり、街全体からであれば、人をセンサーに見立てて情報を集めます。集めた情報は、AI技術等を使って分析します。

多くの研究はこの分析の段階で止まります。それを実世界で応用するのは研究ではなく、企業等の事業者の仕事という考え方もありますが、私たちはその応用＝実世界へのフィードバックも行います。フィードバックする際には、分析で得た優れた知見をどのようなかたちで見せれば、実世界によりよいかたちで還元できるのかを考えます。この収集、分析、応用のサイクルを回すというのが、私たちの研究室の特長になっています。

元々、私たちは観光ナビゲーションの研究を多くやっていました。

よくある観光ナビゲーションでは「あなたのおすすめスポットはここですよ」と1ヶ所推薦するものがありますが、私たちとしては1日のプランを提供するものを作成していました。

特長としては「訪問適時性」と呼んでいたのですが「1番行きたい場所に、1番いい時間帯でいける」というものです。ただし、もしナビゲーションの利用者にとって1番行きたい場所と2番目に行きたい場所の希望度合いの差があまりなく、1番行きたい場所が他の場所から遠い場合には、あえて1番目を外して、2番目・3番目・4番目を回ることを提案することによって、トータルとしての満足度を上げられる仕組みでした。例えば京都の嵐山であれば、「保津川下りに行ったら何時間もかかるので他は回れませんが、プランから川下りを外せば他の複数の寺社を回れます」という提案ができるのです。

ただこのナビゲーションは、基本的に利用者の「満足度」しか見ていませんでした。そこで次の課題として、利用者の限られた「時間」・「体力」・「費用」と、場所の「混雑度」の4つを満たす「多目的最適問題」を解決するナビゲーションというのを研究発表しました。

こうやってナビゲーションのコースができると、地図で出力されます。ただ実際にそれを活用しようとすると、利用者の中で「地図を読める人」と「読めない人」が出てくることが問題になってきたんですね。地図を見ていても「道に迷いました」という人がいる。「北とか南とか言われてもわからない。どこどこの建物を右に曲がって」という説明でないとわからない。それを解決するために、私たちは「実際に歩いた動画を見せて、ここをこういうふうに曲がります」という動画を作成することにしました。

ただし30分の道のりをそのまま動画で見せると、視聴に30分かかって役立たないので、例えば1分などの短時間で見せる。1分で見せるのですが、ポイントのところはちゃんとわかるようにするのはどうすればいいのか、ということで「動画キュレーション」という仕組みを考えました。

「キュレーション」というのは「まとめる」という意味合いです。これは博物館や美術館で、展示物の鑑定や研究を行い、分析しまとめあげ、展覧会を企画・管理する専門職である「キュレーター」からきています。そこから「大量の情報を収集・整理しユーザーに提供する」という汎用的な意味にもなっているのですが、今回は「道案内の動画」として「まとめる」技術を考えました。

具体的には、道案内するときに目立つ場所や曲がり角みたいなところを、実際に歩いた動画から自動的に抽出して、その部分だけゆっくり見せる、その他のただ真っ直ぐ歩いている部分は早送りで見せるという方式です。真っ直ぐ歩いているときは景色があまり変わらないですが、景色が大きく変わる変化点を動画上で自動的に見つけるためのアルゴリズム（問題を解決するための処理方法）をつくりました。

今回の「ならまち」内のストリートビュー動画においては、直線の経路は動画再生速度を上げ、曲がり角は再生速度をそれよりは下げることで、短時間での「道案内」を実現しています。

この「動画キュレーション」技術に、南都銀行の松山領さんが興味を持って「奈良観光に使えないでしょうか」と声をかけていただきました。それが、後に奈良先端大・南都銀行が連携して立ち上げた「地域共創推進室」によって「ならまちぐるり デジタルマップ」が実現するきっかけとなりました。「地域共創推進室」は2021年4月に設置されました。

奈良先端大と奈良県との別のプロジェクトがきっかけでした。奈良県から「奈良先端大の技術を、奈良県の中小企業の活性化につなげたい」というお声がけがあって、奈良市観光協会さんや奈良交通さん、奈良高専（奈良工業高等専門学校）の先生方などと話をする機会がありました。そのプロジェクトで奈良銀行の松山さんとも知り合いました。

2022年に一度トライアルをやっていて、それは奈良市内の10数ヶ所を一筆書きでまわる経路を「道案内動画」として見られるようにしたものでした。

はい。それだけ時間をかけて準備したひとつの理由は、「道案内」のベースとなるストリートビュー動画を集めることが必要なのですが、現状だと、人の力で撮るしかなくて、それが大変な作業だったからです。これはプロジェクトの中で、南都銀行の方々が基本的に動画収集していただきました。

まさしくそうですね。この器具（下記写真参照）を装備してもらって、ひたすら歩くんです。曲がり角を曲がるにも、スポットの回り方によって曲がり方の角度が違ったりしますが、その全てのパターンを撮影しました。

そこは南都銀行さんのお力で準備が進んだところです。

お店にしても、南都銀行さんが普段から顔を合わせている方々なので、どういうお店だったら、どう言えば受け入れていただけるか、のような勘所をご存知なんだなと感じました。
またお寺に対しても「今このお寺は祭事で忙しいから、それが終わった頃に相談に行きましょう」とタイミングを見計らっていただいたりしたことで、最終的には多くの場所にご協力いただくことができました。
新しい技術を活かそうとしても、やはり現場がわかっていないと活用するのは難しいことをあらためて感じたところです。

今回の試みとして、奈良への「旅前」「旅中」「旅後」という段階を考えたときに、「旅中」での道案内以外にも「旅前」「旅後」での体験の取り込みも図っています。

複数の観光スポットをつなぐ「道案内動画」は、「旅前」に計画を立てるときにも役立ちますし、「旅後」に「こんなところに行ってきました」と説明するときにも使えます。
また「デジタルマップ」のサイトから、南都銀行のグループ会社が運営する奈良専門オンラインショップの「ならわし」にリンクを貼ったので、「ちょっと買い忘れた」という場合、「旅後」に通販で取り寄せることもできます。

旅をする前から、旅を終わった後まで、全部サポートする仕組みを作れたことも1つポイントかなと思います。

良かった点と、残念だった点がありました。

良かったのは、JR奈良駅横の「奈良市総合観光案内所」に、スマートフォンと同じ仕組みで観光客が触ることができるデジタルサイネージを置かせていただいたのですが、プレスリリースをうち、現場で報道関係者向けにデモンストレーションを行ったので、今回のプロジェクトの紹介は比較的うまくいったかなと思っています。
また観光客の方が実際にクーポンを使って買い物をしていただいた、という話も聞いています。

残念だったのは、「どのくらいの人にリーチできたのだろうか」という意味では、実はあまりうまくいきませんでした。「なぜか」という理由は明らかで、「デジタルマップ」のサイトへの誘導をあまり考えていなかった、作って満足してしまったというところです。「サイトにいかに誘導するか」というのは、当時の私たちの研究課題ではありませんでした。

大学での研究として、どこまでリソースをさいていいのか、というのは難しいところですが、こういうものをやろうとした時に、やはり「どう誘導するのか」というのは課題だと思います。
そういったことを含めて、南都銀行さんとは今回の実証実績でとれたデータの分析を進めながら、次の展開を検討しているところです。

その「感情」というところでいうと、同じ研究室の松田（松田裕貴　助教）を中心に「エモツアー」という研究を行っています。

これは「観光中の感情を推定する」ことを狙っています。
実験では、被験者に複数のセンサーをつけて観光してもらいます。センサーによって、目の瞳孔の開き具合や心拍を測定し、顔のセルフ動画を撮影し、加速度計で頭の首の振り方を見ています。測定や記録に結構なマシンパワーが必要なので、背負っているのはMacBook Proです。

この装置もかなり大きなものなので、実験中、まわりの方を驚かせてしまったこともありました。装置がコンパクトになり、できるだけ少ないデータでその人の観光中の感情を推定することができれば、デジタルマップでナビゲーションした結果、楽しかったのか、そうでなかったのかという情報をとることができます。

そういった情報が集まれば、同じような嗜好の人が来た場合に「ここはちょっと知られていない場所だけど、楽しんだ人が多かったので、推薦します」ということをデータに基づいて伝えることができます。同時に、同一個人であれば「あなたと同じような嗜好の方はこんな場所も楽しんでいましたよ」というように、次に訪問する場所を勧めることもできるようになります。

そのあたりが、先ほどお話しした「多目的最適」とつながってきます。その人の制約や複数の目的に合致し、カスタマイズされた推薦ナビゲーションが私たちの目指しているものです。

そうですね。ケースバイケースですが、研究者のタイプにもよるのだと思います。

「新しい技術を作りたい」という先生だと技術が先にあって、「こんなことに使えるのではないか」と話されていて、事業者から「これを実際に使いたいのですが」と引き合いがきたりします。

私は、どちらかと言うと、社会課題の解決というのがモチベーションになっています。現在は防災に関するプロジェクトにも力をいれています。
事業者から相談事が来たときに「何を解決したいか」というのをうかがうようにしています。課題が明確ではない場合は、お断わりする場合もあります。また、課題が既存技術で出来るなと思ったら「こういう会社さんがやっていますよ」とお伝えします。
一方、社会課題の解決にはつながるけれども、今の技術では難しそうだとなったときには「うまくいく保障はありませんが、研究にもなるので、一緒にやりましょう」と協業が始まる場合があります。

私たちの研究テーマでもあるデータという視点から考えると、観光に関するデータの連携がより進むといいと考えています。

自治体はさまざまな調査を行っていますが、どのようなデータを公開しているのか、外部からだとなかなか見えません。また観光という分野で、鉄道・バス・タクシー・ホテル・飲食店などの事業者が、それぞれ別個に顧客に関するデータを持っています。データが散在していることから、それらをトータルで分析できる人たちもいません。

この状況はもったいないので、「データをみんなで出し合って共有しましょう。それを分析できる専門家の人たちも集めましょう」というのはあってもいいのかなと思います。

そうですね。データ分析によって、自治体やそれぞれの事業者さんが、どんな施策をうったらいいのか、どんなところに力を入れたらいいのか、が明確になります。

奈良先端大との協業についても、データが充実していれば、観光振興に役立つさまざまなプロジェクトを前に進ませることができます。
例えば今後はベトナムからの観光客が増えるという予測データがもしあった場合に、翻訳については、奈良先端大に自然言語処理に強い研究室があります。
例えば「現時点の東大寺の状況」を観光客に見せようとしたときに、リアルタイムにビデオカメラで撮影していなくても、ある東大寺の画像をベースに、AIの画像加工技術を使って、春の桜の時期の画像や秋の紅葉の画像を自動的に生成できますし、「混雑度」のデータがあれば、その画像に疑似的に人を配置するようなこともできます。

求められているのは、観光に関する事業者や自治体、そして私たち大学が持っている情報のデジタル化とネットワーク化による「共創」なのです。