ルート最適化

概要 2025年度4年ゼミ生の瀬下采未さんが，「天候依存度を活用した観光ルート推薦」というテーマでICT活用総合実習に取り組みました． 観光産業において「天候」は観光客の行動決定や満足度に大きな影響を与えます．特に新潟県佐渡島のように，冬季の厳しい気象条件（降雨・強風・降雪）が観光体験の質を左右する地域では，天候を考慮したルート提案が不可欠です．しかし，既存の観光ガイドブックやルート検索アプリは基本的に「晴天」を前提として設計されており，急な悪天候に対応できません．瀬下さんは，1時間ごとの気象予報データと観光施設の属性（屋内・屋外・複合型，季節営業等）を統合し， 天候リスクを最小化する観光ルートを動的に提案するシステム を開発しました． なお，本テーマは新潟県観光協会との 意見交換 をきっかけに着想を得たもので，成果は アーバンデータチャレンジ2025に応募 しています． テーマのポイント 課題：「冬はフェリーが欠航する」というイメージの壁 佐渡島は金山遺構やジオパークなどの屋外観光資源が豊富ですが，冬季は強風によるフェリー欠航のイメージから観光客が激減します．実際には大型カーフェリーの就航率は比較的高いものの，「現地の天候イメージが悪いために敬遠される」というギャップが存在します．また，既存のモデルコースは静的な情報に基づいているため，「日没後に景勝地に到着してしまった」「閉館時間に間に合わなかった」といったリスクに対応できていません． アプローチ：場所・時間・気象の3要素を統合 本システムの中核は， 気象適応型スコアリング（Dynamic Scoring） というアルゴリズムです．観光スポットの評価値を以下の3つの要素で動的に変動させます． 静的スコア（Static Value） — Google Mapsのレビュー評価など，場所そのものの魅力を表す不変の指標 動的スコア（Dynamic Value） — 到着時刻の気象データ（降雨・降雪・強風）に基づくリアルタイムの減点．例えば降雨2mm/h以上で屋外スポットは大幅に減点 事後期待スコア（Expected Value） — 「今」ではなく「この後」に残された時間で得られる満足度の期待値 これらを組み合わせた貪欲法によるルート探索で，悪天候時には屋内施設を優先し，好天時には景勝地を効率よく巡るルートを自動生成します． 使用技術 気象データ：Open-Meteo API（1時間ごとの気温・降水量・降雪量・風速・日没時刻） 地図描画・可視化：Folium，OpenStreetMap データ処理：Python，Pandas 観光スポットDB：佐渡市相川地区の主要観光地10箇所の属性を独自にデータベース化 シミュレーション結果：天候でルートが変わる 同一日時・同一出発地点で「快晴」と「15時から雨」の2シナリオを比較したシミュレーションでは，システムの挙動の違いが明確に表れました． 快晴時には屋外の景勝地（史跡 佐渡金山，大間港など）を効率よく巡り，日没に合わせて夕日の名所を高得点で提案します．一方，15時から雨が予測されるシナリオでは，13時台のうちに屋外スポットの訪問を前倒しし，雨が降り始める15時以降は「佐渡奉行所跡」「きらりうむ佐渡」といった屋内施設へ自動的にルートを変更しました． また，佐渡観光ナビで紹介されている既存のモデルコースを本システムで冬季シナリオに適用したところ，16:30閉館の施設に16:40到着となるなどの問題が検出され，静的なモデルコースの限界と本システムの有効性が確認されました． 成果と展望 本テーマは，ゼミの「地域課題×データ活用」の取り組みの一環として，新潟県観光協会へのヒアリングから着想を得ました．今後は対象エリアの佐渡全島への拡大，口コミテキストの感情分析による静的スコアの精度向上，フェリーの運航状況を含めた「佐渡に渡る前」からのシームレスな経路推薦が課題です．