近年，観光に関する情報がWeb上に大量に公開されている．その中でも，ユーザがSNSに投稿する観光情報は，観光地の特徴だけでなく，投稿者本人の嗜好も反映しており，観光推薦における重要な資源となる．本研究では，ユーザの観光体験を向上させることを目的に，多目的最適化アルゴリズムであるNSGA-IIを用いて，観光ルートのスコア最大化と移動時間および総混雑度の最小化を同時に考慮した観光ルートを生成して推薦する．さらに，X（旧Twitter）に投稿された観光スポットに関するポストからユーザの嗜好を評価して推薦に利用する．具体的には，大規模言語モデルを用いて，ユーザがある地域を観光した際のポストに基づき，別地域の観光スポットを推薦候補として抽出し，それに基づいて推薦観光ルートを生成する．評価実験の結果，推薦した観光ルートは複数目的のトレードオフを適切に考慮しており，個々のユーザの嗜好に合わせた観光ルートを推薦できたことが示された．
