@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02009601,
 author = {松下,拓海 and 坪内,孝太 and 下坂,正倫},
 issue = {10},
 month = {May},
 note = {過去の移動軌跡から次の移動先を予測する移動先予測は，都市計画や交通最適化への応用が期待されている．近年では，出発地周辺のPOI（Point of Interest）や土地利用といった時空間文脈を軌跡情報に加えることで予測精度を向上させる手法が提案されているが，いずれも出発地側の文脈のみを用いており，移動先周辺の文脈は活用されていない．都市部のように多様な施設が密集する地域では，近接する候補地の文脈の違いが移動先の区別に寄与すると考えられる．本研究では，移動距離・方向の補助タスクにより目的地候補を推定し，候補周辺のPOIを移動先予測モデルに統合する枠組みを提案する．HuMob Challenge 2024データセットを用いた実験により，提案手法は都市B, C, DにおけるGeoBLEUの平均値0.324を達成し，同コンペティション1位手法の0.319を上回った．さらに，目的地候補と正解の位置関係に基づくケース分析により，候補周辺のPOI文脈が特に候補近傍に正解が存在する場合の予測誤りの修正に寄与することを示した．},
 title = {目的地候補周辺のPOIを用いた移動先予測の高精度化},
 year = {2026}
}