車による観光は移動時の自由度が高い一方，駐車場選択の手間や駐車料金がかかることがある．既存サービスでは，駐車場の利用を考慮したルートの推薦は行われていない．本研究では車で移動する場合と，時間貸し駐車場から徒歩で移動する場合のルートをまとめて推薦する手法を提案する．

ユーザが過去に撮影した観光写真から，そのユーザの嗜好に沿った観光地の特徴を抽出できると考えた．そこで，ユーザが過去に撮った観光写真から特徴を分析し，特徴に合う観光地( 域) をユーザへ提示する．そして，ユーザ自らの嗜好に沿った観光地( 域) を発見可能かを検証する．

観光客が撮影した、観光地に関する様々な写真から位置情報を抽出し、穴場な撮影スポットの位置情報と比較する。穴場な撮影スポットに行った人は、どのような特徴を持つ人なのかを分析する。その結果をもとに、観光産業の活性化に活かせないかという試みである。

旅行計画作成時の楽しさについて調査を行った。具体的に旅行のイメージができることなどが楽しさに繋がるとわかった。そこで、楽しさを考慮した旅のしおり作成ツールをAPI を利用して開発した。この開発ツールを用いて実験を行い、旅行計画作成時の楽しさを感じる場面について検証する。

路面電車の利用者は年々減少傾向となっている. そのため, 本研究では 路面電車を利用した沿線近郊観光スポットへの観光ルート生成, 路面電車の時刻表を考慮したスケジュール作成支援を行う観光支援アプリケーションを開発する. これにより, 観光者の路面電車利用を支援し, 利用率を促進させることを試みる. 

北海道新幹線が開業し，札幌延伸が控えている．北海道新幹線は走行する区間の大半がトンネル内を走行しており，鉄道旅の醍醐味である車窓からの景色を楽しむことのできる時間が短い課題がある．そこで本研究では，新幹線車両がトンネル内を走行中でも，車窓からの景色を動画コンテンツ等によって仮想的に体験できるアプリケーションを開発し，課題の解決を図る．

[1]のモバイルアプリについての評価を行った結果，車窓風景を仮想提供する方法として，動画コンテンツを用いることは一定の効果がある一方で，それを提供する手段がモバイルアプリでは臨場感に欠けるなど不十分な点があることが示唆された．そこで本研究では，透過スクリーンを用いた仮想車窓システムを開発し，車内・車外の環境に溶け込み，より臨場感に富んだ形で車窓風景を仮想提供することを図る．

近年，観光を行う際も SNSを利用することが一般的となっている．しかし，SNS 上に散在するデータは正しいのか正しくないのかという情報の質が担保されていないことが多い．正しくない情報，いわゆるデマ情報を使用して観光を行うと観光に関する風評被害が発生する可能性がある．そこで本研究では観光地に関する風評被害を軽減させること を目的とする．代表的なSNS の一つである Twitter の情報から特定の観光地に関する情報を取得し，トピックモデルを用いて情報の分類を行う．分類した情報の信頼度を算出する．開発したシステムは観光従事者を対象ユーザとし，風評被害の軽減を目指す． 

近年，新型コロナウイルス感染症の影響で密を避けることが重要視され，混雑状況に気を付けながら観光や外出を行うようになった．しかし，混雑状況を考慮した観光ルートを推薦するシステムはあまり見受けられない．そこで本研究では，観光ルート推薦に混雑状況を併せて提示し，どの割合(重み)で混雑情報を提示した際に観光客が役立つと感じるのか実験により明らかにする．最適な観光ルートの推薦を行うことで，観光客にとって安心した観光を行えるよう支援することを目指す．

近年，スマートフォンが急速に普及しており，それに伴い SNS の利用者数も年々増加している．また，観光計画を立てる際に SNS を利用することが増加している．本研究では，SNSを用いて観光情報収集を行う際の効率化を目的とし，SNSに投稿された観光地に関する情報を分類し推薦するシステムの開発を行う．分類方法として，投稿に含まれている感情による分類と「食事」や「景色」などのカテゴリ分類に着目し，組み合わせて推薦を行う．

観光において、その地域の風景や施設を見るなど、その特定の場所になにか目的をもって訪れることが多い。しかし、目的の場所には訪れるが、その付近の商店や施設など、隠れた観光スポットには訪れないで帰ってしまうという傾向にある。そこで、本研究では、地域の隠れた観光資源の活用を目的とし、タブレット端末を用いて、自転車による観光時に付近の隠れたおすすめスポットを紹介するレンタル自転車向けマルチガイドアプリケーションシステムを提案する。