観光履歴に基づき適切に観光サービスが提供されることを目指す東京大学の橋田らの研究では、観光者ごとの訪問履歴や嗜好データを「パーソナルデータ」、そのパーソナルデータと観光サービスをマッチングさせる機能を「メディエータ」と呼んでいる。本構想は高く評価されているが、構想にとどまっており、実装しての評価が充分とは言えない。本稿では上記の構想を実際に実装し、評価していく。具体的には①イベント、②観光スポット、③演劇、④駐車場、等を観光サービスの例として採用し、パーソナルデータに基づいて推薦するシステムを開発する。評価実験では定性的評価に加え、推薦リストの順位相関やDCGの分析から定量的評価も行う。