Artificial Intelligence Research Center

2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
セッション名：AI応用: 社会応用 (1)
講演日時：2020年6月9日(火) 13:40 ~ 14:00
講演番号：1L3-GS-13-02

この資料は左記の人工知能学会の発表スライドを元に作成した資料です

大規模集客サービスの価値創造を目指した
サービスモデリング
発表概要
・大規模イベントにおけるタッチラリーシステムを用いたデータ収集と分析による価値の抽出
・Webとリアルのシームレス化 を目指し、価値の共通表現（モデル）を用いる
・イベント支援システムの応用可能性

山下 和也、碓井 舞、古田 真理、井上 恵、内藤 まゆこ、髙岡 昂太、櫻井 瑛一、本村 陽一
産業技術総合研究所 人工知能研究センター
産総研・「人工知能技術コンソーシアム」の「AIサービスシステムWG」の活動と連動

大規模集客サービスの現状の問題点

Artificial Intelligence Research Center

大規模集客サービスの現状の問題点

リアル（フィジカル）経験と勘

ネットサービスのデザインはWeb由来のため、リアルでのサービスとの関連は薄い

ネット（サイバー）

分断「いいね！」がデータ化されて商業価値が生まれている
協調フィルタリングを用いた商品のおすすめ

新たな考慮リスク：
新型コロナウイルス

現状：・ただしリアルな行動や心理的なメカニズムとは無関係・レコメンドのモデルが認識モデル（生成モデルとは違う）

そこで、Webとリアルのシームレス化
私たちのアプローチ：サービスにおける共通表現（モデル）を用いる
観光は2

Webツアー化：サービスのデジタルトランスフォーメーション
大規模集客サービスで生み出したかった価値を抽出、Webで提供

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リアル（フィジカル）Web（サイバー）
Webツアー化：
リアルからネットへのトランスフォーメーション

・大規模集客サービスで、本来、何をしたかったのか・生み出したかった価値を抽出
・価値構造を明らかにタッチラリーを用いて「経験（リアルな行動）」と、その時・その場で同期した「気持ち」のデータ化→価値評価マトリクス

既にリアルで実施しているサービスをデータ化し、解析、価値構造モデ
ル（共通表現）を通じたデジタルトラ
ンスフォーメーション(DX)を行いWebサービスを実現価値評価構造の確率モデリングによるサービスの制御

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リアル（フィジカル）サイバー・フィジカル

ネット（サイバー）

サービスにおける共通表現（モデル）↓
価値評価構造↓データから作り計算モデルとして使ってサービスを制御する
4

価値評価構造(KGI・KPIツリー)
アクション1

心理的価値を含む

X1

Artificial Intelligence Research Center

KPI-1

アクション2

X2
KPI-2

アクション3

X3

アクション4

X4

X5

KGI
KPI-3

Key Goal Indicator＝重要目標達成指標

KPI-4
Key Performance Indicator「誰が（A：ステークホルダー）、何をすると（B：行動）」「誰の（C：ステークホルダー）、どんな価値（D：価値）」5データから作る価値評価構造
サービスシステムにおける価値構造モデル（確率モデルとして実現）

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アクション

客観データ

直接的な観測データ
行動・現象

P(X3|X1,X2)

X1

X3
KPI-1

背景知識・フレーム

外部状況
環境条件
潜在因子

P(X5|X3,X4)

X5

KPI-3KGI

X4

X2
KPI-2

P(X4|X2)

KPI-4

Bayesian Network

計算モデルとしての価値評価構造
サービスシステムを価値構造モデルを使ってデジタル化することで、AI応用システムとして動作可能になる→ Webツアーを実現して検証

AIサービスシステムとすることでできるようになること
これから

これまで
KGI(Key Goal Indicator)

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心理的価値を含む

KGI(Key Goal Indicator)

投入リソースとKGIが相関していない・価値構造を明らかに!
・その価値構造モデル上での推論によってリソースを最適に制御!（価値向上）

やることがずれている

投入リソース

投入リソース

アクショ
ン1

アクショ
ン2

アクショ
ン3

アクショ
ン4

アクショ
ン1

アクショ
ン2

大規模集客サービスの意義

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主催者がいて、そこに多数の企画出展者がいて、来場者が回遊するイベントを対象

各ブース・コンテンツ
出展者・現場スタッフ 等
来場者・顧客 等

入口

イベント企画者・マネージャー 等

Artificial Intelligence Research Center

AIタッチラリー

受付

ナビゲーション

ブース回遊

AIタッチラリーの流れ
シール型ICタグの配布

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受付端末
アンケート回答を入力

各ブースの端末

ナビゲー
ション端末

ブース訪問

価値の観測

気持ち等アンケート

回遊経路の表示価値の最適化

一定数のブースを訪問していた場合景品の配布等10タッチラリーの流れ（受付端末）

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シール型ICタグの配布

アンケート回答を入力

https://gigazine.net/news/20120127nfc-evernote-touchanote/

ICカードをタッチ

例
・商業施設：デジタ
ルサイネージ3台、車椅子対応用にXpria
Touch1台設置
・サイエンスアゴラ
2019:Xperia Touch9台

デジタルサイネージ

DB

アンケート
回答
時刻・ID

11

タッチラリーの流れ（各ブース端末）

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ブース訪問

気持ちアンケート

ICカードをタッチ
Xperia Touch

Xperia Hello!

例・商業施設：計22ヶ所（XperiaTouch16ヶ所
所・タブレット6ヶ所）
・サイエンスアゴラ
2019:85台のXperia Hello!

DB・回遊データ
・気持ちデータ
時刻・ID

12

タッチラリーの流れ（ナビゲーション端末）
回遊経路の表示

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一定数のブースを訪問していた場合景品の配布等

行動・気持ちを変える事が出来るチャンス

自販機一体型サイネージ

・ふりかえりマップ表示

ICカードをタッチ

・AIによる対話へDB・ふりかえりマップ表示
・おすすめ情報・イベント回遊後アンケート
時刻・ID

13

ユーザーセグメント化

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来場者ひとくくりでいいの？
→様々な来場者がいる
デモグラフィックでわけられる？
→年代・性別とは関係ない（大和田 等,2018)

同じようなブースをまわっている人で等

PLSA（確率的潜在意味解析）で人とブースを同時分類
同じようなブースに行っている来場者

同じような来場者が行っているブース
14

PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)
確率的潜在意味解析潜在変数

2つの変数xとyの背後に共通の特性、潜在変数z ∈ Z = {z1,...,zk}があると仮定
ｘ,ｙが各zに関係する確率をデータから期待尤度最大化法によって推定yx

Artificial Intelligence Research Centerz

観測可能な変数

人ＩＤ

回遊ブースID

ユーザセグメント

人ＩＤ

時間

時間セグメント人ＩＤ

状態

状態セグメント

15

PLSAによるクラスタリング
クラスタ数(k=1~8)でそれぞれ初期値20種類（計160通り）のPLSAを実行

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1244名の来場者
85のブース
AIC最小の初期値の結果を採用

産業技術総合研究所の知財ソフトウェア「PLASMA」

計算時間：ノートPCで1時間程度

人

ブース

人ID

Z1

Z2...

Zk

ブースID

Z1

Z2...

Zk

03E915B2

0.84

0.05

...

0.020320.140.72...

0.01052A4E31

0.28

0.09...

0.58

241

0.56

0.09...

0.04

...

...

....

...

...

...

...

....

...

...

確率値が最大となるクラスタ（潜在変数ｚk）にxiとyjを分類する

会場空間の影響
サイエンスアゴラ2017

会場の工夫

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入口

円形会場

入口近くと、遠く（壁際）の違いが導線の工夫

主導線

あるブースに訪問した人はその階にある別のブースに訪問する傾向が強い(階から階への障壁が大きい)と言える

促別
す階
仕へ
組移
み動を
サイエンスアゴラ2018
入口

ナビゲーション端末によるおすすめブース提示17

空間の影響以外のPLSAクラスタ
空間の影響以外を詳しくみるとArtificial Intelligence Research Center

派手な色の服が好き クラスタ

来場目的が明確 or ぶらり
技術の導入・商談 クラスタ

各々の目指すブースへ

スタッフの印象と一致
常設の展示施設にてお急ぎ or じっくりゴールへ直行・人気ブースのみ

じっくり各階を巡る人気が高かったブースのベスト４
人×状況
商業施設にて

技術展示会にて18Artificial Intelligence Research Center

確率的潜在意味構造モ
デリング（PLSAとベイジアンネットワークを組み合わせる）

サービスのモデリング

工作に興味がありイベント終了時間まで複数ブースを巡っていた人

再来場意向（＝帰り時に「また来てくれるかな」の設問に「かならずくる！！」と答える）を目的変数

研究展示会にて潜在変数（PLSAで4クラスタ分けをした際のある１つのクラスタ）と関係が強い
19Artificial Intelligence Research Center

サービスシステムにおける価値構造とその進化目指すイベントを決める
たとえば

20

リアルで実施済のイベントで進化した価値

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イベント主催者の考える価値

事前の予想
AIタッチラリー前

ベネフィット・既存客を増やしたい・イベント関係者を増やしたい・新規客を増やしたいコスト・？
リスク・？

リアルで実施済のイベントで進化した価値

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イベント主催者の考える価値

実際の結果
AIタッチラリー後ベネフィット・イベント関係者を増やせた・子供や家族連れが多く参加しているように感じた。（いつもとは違う客層）
・速報ページでリアルタイム来場者数
コスト
・通常業務以外の負担
リスク・情報共有の偏りリアルで実施済のイベントで進化した価値

Artificial Intelligence Research Center

イベント主催者の考える価値

次回次のAIタッチラリーへ

ベネフィットを高めるには・ファン度の上昇
・企業理念の理解・充実した速報ページ
コストを下げるには・ティール組織（進化した産総研の新仮説）

リスクを減らすには・slackやスマートウォッチへのプッシュ型通知による情報共有（進化した産総研の新仮説）

サービスシステムの進化：
PDEMスパイラル

Artificial Intelligence Research Center

人とシステムの共進化

サービスシステムの進化は、情報システム（横軸）の進化と価値構造の進化（縦軸）の２方向

Artificial Intelligence Research Center

サービス＝ステークホルダー間の価値のやりとり

ステークホルダーaさん「誰が（A）、何をすると（B）」→ 「誰の（C）、どんな価値（D）」「bさんが、最新技術のお話しをして」→「cさんの、知見が拡がる」
価値ステーク価値ホルダー
ステークbさん「cさんが、”ありがとう！勉強になった！“と笑顔」→「bさんが、嬉しい!」 ホルダー
cさん

価値評価表（価値評価マトリクス）【インタビュー、グループワークなど人手で作成する場合】

誰が（A）

Artificial Intelligence Research Center

誰の(C)

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

時間、状態を考慮しないでA,B,C,Dを集計、マトリクス化→現場の人に書き出してもらったり、Webアンケートで大量データ収集

人手で作成した価値評価表（サイエンスアゴラ編）【グループワークにおいて現場の皆様が作成】

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A:誰が
B:何をするとC:誰のD:どんな価値

A:主催者

A:ブース出展者

B:コンソーシアムでできる事、アイデ
アを出し合う
D:多様な技術研究や開発の可能性が広がる

B:最新の技術の情報共有を行う（可能な範囲で）
D:社会実装へ向けた新たなPJの考
案

A:来場者

A:展示要素作成者

B:自社（自身）の持っている技術や、こうし B:
たいという希望をコンソーシアムで共有/D：
D:多様な企業（人）からの視点で、より新しい技術応用が出来る可能性

C:主催者
B:お互いの興味関心の情報提供
D:新しいつながりができる（仲間ができる）。

B:オンサイトの場合、連絡先を主催者に連絡する
D:後日の追跡が可能になる

B:人工知能技術の融合への有効な B:
アプローチ、情報提供/D:
D:新しい技術開発の促進

B:その場の感想のフィードバック
D:来場者の反応が得られてうれしい

B:コンソーシアム活動実績・内容や、 B:出展ブースの情報提供
可能な技術紹介を広く行う
D:・新しい視点を得る。
D:新しい技術を知れる・興味関心が深まる。
・新しいつながりができる（仲間ができる）。

B:お互いの興味関心の情報提供
D:新しいつながりができる（仲間ができる）。

C:ブース出展者

C:来場者

B:回遊履歴がレシートで出力する
D：来場者が喜ぶ
B:履歴をWEBサイトで後で閲覧できる
D:来場者が喜ぶ
B:メールに個人IDを付与して、オススメ
ブースなどの情報を事前告知する
D:来場者が喜ぶ27

Artificial Intelligence Research Center

人手で作成する価値評価表の入力支援、検索機能を持つアプリ開発計画
マス目に同じ内容がかけることも多く、A,B,C,Dを最初に書いたらすぐにデータベース化して、それを検索することで追記しやすくなる。

現場で、スマホやタブレットでの移動中にリアルタイム入力出来るスマホorブラウザアプ
リ（JavaScript)の開発計画中28

ユーザーセグメント化価値評価マトリクス
各PLSAクラスタに対応

誰が（A）

各PLSAクラスタに対応

各PLSA

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誰の(C)

クラス
タに対応

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）

何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

価値評価表（価値評価マトリクス）の発展

Artificial Intelligence Research Center

状態（S）
で誰の(C)

受付（S1）
で展示A（S2）で通路A（S3）
で展示B（S4）
で出口（S5）で誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)/ 何をすると（B）/ をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）＜ステート価値評価マトリクス＞
誰/何が(A)
誰/何が(A)
誰/何が(A)
誰/何が(A)
誰/何が(A)状態について類型化を行った上で、（ユーザーセグメントごとに）状態ごとの価値評価表を作成し、時間順序から状態遷移確率も計算/ をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)/ 何をすると（B）/ をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

価値評価表（価値評価マトリクス）フィジカル版

Artificial Intelligence Research Center

状態（S）
で
いつ(T)

T1(平日日中)

T2(平日夜)T3(休日)家（S1）
で駅で（S2）でor車の中（S3）でオフィス（S4）で商業施設（S5）で誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)/ 何をすると（B）/ をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)

誰/何が(A)/ 何をすると（B）/ をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）/ どんな価値（D）＜タイム価値評価マトリクス＞
時間に関して類型化を行った上で、（ユーザーセグメントごとに）誰/何が(A)
誰/何が(A)
誰/何が(A)
誰/何が(A)
誰/何が(A)
時間セグメントごとに価値評価表を作成→ 時間帯や経過時間ごとに異なる（変わる）価値を表現/ をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）/ 何をすると（B）

マルチエージェント化：提供者(A)×利用者(C) が１つ１つのモデルを持つ

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広報a
広報

コンテンツ提供者a

コンテンツ提供者b

学生・企業a

学生・企業b広報

コンテ
ンツ提供者a＜ユーザセグメント毎の価値評価マトリクス＞
・ステークホルダーの類型化(A,C)
・アクションの類型化(B)・価値(D)の最大化が行えるよう、 CとBを最適にマッチングさせるモデルの作成(M)コンテンツ提供者b32

《状態遷移すごろく》
スタート
URLから

サイバーフィジカルシステム化（デジタル化）

アンケート1

アンケート2

アンケート3

答え：A

答え：B

答え：A

Artificial Intelligence Research Center

状態0

状態１
状態遷移の確率推論

状態２

・・

状態３

《状態遷移すごろく》
スタート
URLから

サイバーフィジカルシステム化（デジタル化）

アンケート1

アンケート2

アンケート3

答え：A

答え：B

答え：AArtificial Intelligence Research Center

状態0

状態２

状態３

コンテンツ候補1

コンテンツ候補2

コンテンツ候補3

コンテンツ①

コンテンツ①

コンテンツ⑥

状態１状態遷移の確率推論

・・

価値構造モデルを用いた確率推論《確率的紙芝居》
コンテンツ②
コンテンツ③

コンテンツ④

コンテンツ③

コンテンツ④

コンテンツ⑤

《状態遷移すごろく》
スタート
URLから

サイバーフィジカルシステム化（デジタル化）

アンケート1

アンケート2

アンケート3

答え：A

答え：B

答え：A

Artificial Intelligence Research Center

状態0状態２

状態３

コンテンツ候補1

コンテンツ候補2

コンテンツ候補3

コンテンツ①

コンテンツ①

コンテンツ⑥

状態１状態遷移の確率推論

価値構造モデルを用いた確率推論《確率的紙芝居》

コンテンツ⑤

コンテンツ③

コンテンツ③

OK!

Skip!
コンテンツ②

コンテンツ④

コンテンツ④

コンテンツ②

Webツアー・・

コンテンツ③

コンテンツ⑥

AIタッチラリーとWebツアーでの「価値構造とシステムの共進化」
KGI(価値の実現)

Artificial Intelligence Research Center

Webツアー

AIタッチラリー

リアルで価値構造を進化
経験と勘大規模集客イベント
従来のWeb投入リソース36

Artificial Intelligence Research Center

イベント支援システムの応用可能性＜ユーザ支援ユースケース＞
・AIタッチラリーで、リアルで実データを収集
・M（モデル）をデータから学習
・価値評価表の来場者をPLSAで類型化し、分割して新しい価値評価表を作る
・タッチラリーアンケートの結果を新価値評価表に反映させる
・新価値評価表とデータからベイジアンネット構築
・Mを使ったWebツアー設計
・Webツアーでもデータ収集
・Mをデータから学習、MはリアルとWebと共通の価値評価構造になる。

37

大規模集客サービスでの価値創造を実現するWebツアー

Artificial Intelligence Research Center

産総研・広報のWebツアーイメージ

その人にあった、画面遷移（コンテンツ提示）

38

Artificial Intelligence Research Center

産総研・人工知能技術コンソーシアムのAIサービスシステムWGの様々なプロジェクト
・産総研・広報 大学タイプ診断プロジェクト・見本市・アンケートプロジェクト（コンソーシアム事務局と連携）
・久留米絣プロジェクト（九州支部WGと連携）
・久留米・モデルルームプロジェクト（九州支部WGと連携）
・安来・観光プロジェクト（観光WGと連携）
・サイエンスアゴラプロジェクト
・日本科学未来館プロジェクト（コンソーシアム活動は予定案、今は別枠組みで）本スライド以降のスライドに示されている“価値″のラフスケッチは、著者らが一旦仮説として書き出したものであり、実際は現場の方とのワークショップなどでスライド２７のように作成していく。
39

ステークホルダー分析「A:広報が」「B:アプリ開発すると」大学生・企業

Artificial Intelligence Research Center入口

産総研・広報 「大学生」に「自分たちの研究に興「私」が「産総研やその研究内容について知って将来の参考にしたい」「私たち企業」の「問題を解決する技術を見つけたい」「アプリ開発で研究チームと連携することにより」、「広報が」、「産総研内の研究についても深く知ることができる」

味を持ち、研究に参加してほしい」「広報」に「自分たちの研究内容を理解して広報してほしい」「企業」と「共同研究や技術移転を行
産総研
い社会に技術を提供したい」に親しみが持コンテンツ提供者てた
産総研の研究内容が分かった“良い”プロセス「コンテンツ提供者が」、「企業価値の向上や新たなものを生み出せる可能性が拡大」

広報「マンガのキャラクターを用いる」、「ユーザーが」、「1:産総研の様々な研究について知る、2:固いイメージではない、大学生にも親しみやすいイメージを持てる、マンガ好きの人が引き付けられる」

この研究に関わりたいな

キャラクター提供者

この研究室の技術を応用の選択肢に加えよう

価値評価構造（KGI、KPIのツリー構造）

Artificial Intelligence Research Center

・技術の社会普及を進める
・研究の進展を早める

産総研・広報
A「広報が」 C「広報に」「コンテンツ提供者に」の例

KGI・共同研究・技術移転数の増・体験をした人の入所人数増
アクション

KPI

・漫画家さんのマンガのキャラクターを用いる
・HPの上位にリンクを置く・サイトのスタートページのアクセス数増
・サイトの最終ページのアクセス数増
・最後までアクセスした人の割合増
・サイト内アンケートで、特定のコンテンツに“興味ある”、“技術の応用の候補”と答えた人の数増
・サイト内最終アンケートで、“産総研に親しみがもてた”、“産総研の研究内容が分かって良かった”と答えた人の数増
・サイト全体体験時間増・サイト各コンテンツ体験時間増・SNSへの投稿数増
・投稿されたSNSのRT等数増

・いくつかアンケートに答えるたびに相槌（今は〇〇タイプ、もしかして犬好き？など途中推論結果表示）
・質問に答える度に、「ここまでで〇パーセントが脱落」等、あえてお知らせをすることで、「脱落」という言葉があまり好きではなさそうな大学生に、やる気・サバイバル感を持たせて、この先の質問にも答えもらう。
・質問時の背景画面が、一定の面白いキャラクターが動き続けていて、気になる（次はどんな動きをするか気になって、次の質問にも答えたくなる）
・大学のタイプ診断質問で、「あなたのこういうところ（性格）がいいね！」など性格をほめてあげるような設定をつくる。
・ちなみに「産総研には○○大学タイプの研究者が〇パーセントいます」とか（分かれば）、産総研で働く人々のタイプをうっすら知ることができるようにしてみる。
・選択するたびに面白い効果音が出たりや振動が起こる。
・漫画独特の表現の擬態語などを画像？で効果的に出す。（質問に答えたら「ドドドドっ」とか「シャキーン」とかの意味不明な文字がいきなり出る）※漫画家のイメージと合う範囲で漫画家さんと久留米絣・伝統工芸の普及「A:広報が」「B:久留米絣イベント「（日本・世界の）利用者」に「久留米絣を知って使ってもらいたい」「利用者」が「今欲しいものを知りたい」「利用者」の「久留米絣に対する印象や感想などを聞きたい」

Artificial Intelligence Research Centerをすると」利用者「私」が「久留米絣で作られたマスクを手軽に購入したい」「私」が「久留米絣がどんなものなのかもっと知りたい」

生産者

入口「利用者」に「久留米絣・伝統工芸を知ってほしい」「利用者」に「久留米絣・伝統工芸の良さを広めてもらいたい」

広報・プロモーション活動者→「利用者」に「久留米絣が普段使いできるものとして認識してもらい、購入して貰いたい」

流通者・小売等“良い”プロセス
自分が欲しい久留米絣が届いた「A:コンソーシアムが」「B:見本市をすると）」

コンソーシアム見本市

Artificial Intelligence Research Center「私が」に「自社で活用できる技術に出会いたい」

会員１「会員1」に「自社技術を知って使ってもらいたい」「会員２」に「自社技術と連携したい」「他のコンテンツ提供者」と「連携したい」コンテンツ提供者

入口「会員」に「自社にあった技術を知ってほしい」「コンテンツ提供者」に「応用したい会員と出会ってほしい」「会員さん」に「社会実装化・ビジネス化に繋げてほしい」

コンソーシアム

「私が」に「自社でもっている技術も連携して活用したい」「自社が」「システムを作るのを早く・安く行いたい」

会員２“良い”プロセス
活用できそうな技術が見つかった