我々は，ドライブ風景を考慮した経路推薦システムの実現を目指している．そのためには，道路ネットワークを構成するリンクに対し，山道風景や海沿い風景，田園風景などといったドライブ風景タグを付与する必要がある．既存の道路ネットワークデータとしては，市販のものやOpenStreetMapなどがあるが，ドライブ風景タグが付与されたものは見当たらない．また，ドライブレコーダで記録された車載カメラの画像からドライブ風景を推定する方法も考えられるが，カメラ角度の微妙なずれや明るさの変化などによりノイズが多く，データの網羅性も低い．そこで，本稿では，Webから網羅的に収集が可能な道路地図画像および航空写真に着目し，ドライブ風景を推定するために有効な画像特徴量について明らかにする．具体的には，収集したドライブレコーダデータを分析し，ドライブ風景の推定に有効と考えられる画像特徴量について仮説を立案し検証した．また，有効と判断された特徴量を含めた学習モデルを構築し，テストデータを用いたドライブ風景ラベルの推定精度の評価を行った．
