抄録
日本は、観光先進国になるべく、観光資源の魅力を高めるための文化財の理解促進・活用、長期滞在と消費拡大を目的とし、周囲の環境をセンシングする技術(IoT技術)を活用が期待されている。IoT技術を用いて取得した大量のビッグデータから個人の属性を推定し、個人の属性に合わせた「おもてなし」サービスを提供することで、観光客のリピータを確保する。この個人の属性としては、外国人旅行者の言語の他に、性格や疲労度、気分などがあげられる。本研究では疲労に着目し、監視カメラを用いて取得した大量のデータ（ビッグデータ）を活用し、歩行者の肉体的疲労を高精度に推定する手法を提案する。既存研究で述べられている疲労の特徴に加え、ラバン身体動作表現理論に基づいた特徴量（ラバン特徴量）を用いることで疲労度の推定精度を向上させる。推定精度を比較した結果、ラバン特徴に対して特徴選択を行った場合の推定精度が97.1%となり、ラバン特徴を考慮することで高精度に肉体疲労を推定できた。推定結果は、おもてなしサービスに利用され、肉体疲労している観光客が快適に観光できるようになる。リピータの増加も期待される。
