[論文レビュー] Artificial Intelligence Systems applied to tourism: A Survey

Luís Duarte, Jonathan Torres+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2020

Recommender Systems and Techniques参考文献 21被引用数 4

ひとこと要約

本調査は、個人アシスタント、人間の流れ予測、レコメンデーションシステム、および地理空間データ可視化を焦点として、人工知能（AI）の観光分野への応用を調査する。現在のトレンド、主要なシステム、およびインタラクティブ性、正確性、および事前の問題防止を高めるAI駆動のソリューションの発展を特定する。

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) has been improving the performance of systems for a diverse set of tasks and introduced a more interactive generation of personal agents. Despite the current trend of applying AI for a great amount of areas, we have not seen the same quantity of work being developed for the tourism sector. This paper reports on the main applications of AI systems developed for tourism and the current state of the art for this sector. The paper also provides an up-to-date survey of this field regarding several key works and systems that are applied to tourism, like Personal Agents, for providing a more interactive experience. We also carried out an in-depth research on systems for predicting traffic human flow, more accurate recommendation systems and even how geospatial is trying to display tourism data in a more informative way and prevent problems before they arise.

研究の動機と目的

• 観光分野におけるAIシステムの現状、特にパーソナライゼーションとインタラクティブ性に焦点を当てて調査すること。
• 他の分野で広く使われているにもかかわらず、観光分野におけるAIの導入にまだギャップが存在することを特定すること。
• 個人アシスタント、人間の流れ予測モデル、レコメンデーションエンジンなどの主要なAI駆動システムを分析すること。
• 地理空間技術が観光データの可視化と事前の意思決定をどのように向上させるかを評価すること。
• 研究者および実務家向けに、観光分野におけるAIの応用について包括的かつ最新の調査を提供すること。

提案手法

• 観光分野へのAI応用に関する既存のAIシステムおよび主要な研究を体系的にレビューすること。
• インタラクティブでユーザー中心の観光体験を実現するための個人アシスタントの分析。
• AI技術を用いた人間の流れの予測モデルの検証。
• 観光コンテンツおよびサービス向けのAI駆動レコメンデーションシステムの調査。
• 観光分野における可視化と早期問題特定を向上させる地理空間データ統合手法のレビュー。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 観光分野で現在主に使われているAIの主な応用は何か？
• RQ2 AI駆動の個人アシスタントは、観光分野におけるユーザーとのインタラクションとパーソナライゼーションをどのように向上させるか？
• RQ3 AIを用いた人間の流れの予測は、混雑を事前に予測し、対策を講じるためにどの程度有効に機能するか？
• RQ4 観光分野におけるレコメンデーションシステムは、AIをどのように活用して正確性と関連性を向上させているか？
• RQ5 地理空間AIは、観光データの可視化と解釈をどのようないくつかの方法で向上させているか？

主な発見

• 観光分野におけるAIシステムは、インタラクティブでカスタマイズされた体験を提供する個人アシスタントに注力しつつある。
• 人間の流れの予測モデルは、混雑が発生する前にそれを予測し、緩和策を講じるための開発が進んでいる。
• 観光分野におけるレコメンデーションシステムは、AIを活用して進化し、正確性とユーザー満足度が向上している。
• 地理空間AIは、より情報量が多く、意思決定に役立つ観光データの可視化を可能にしている。
• 進展は見られるが、観光分野は他の産業に比べてAIの導入が遅れており、研究開発の余地が著しく残っている。