AIサービスシステムWG
リーダー：山下和也（産業技術総合研究所）
サブ・リーダー：未定・募集中

 WG活動コンセプト
Artificial Intelligence Research Center•••

経験と勘に支えられていて再現性の低いサービスシステムの計算モデル化を試み、継続的な向上・新たな価値創出を目指す。
価値観に関する共通表現を創出。
目的に応じたイベント設計を可能に。

ステークホルダー
イベント主催者等-イベント関連企業（商業施設も含む）や組織、教育機関、自治体
イベント出展者等-企業、学生、店主
イベント来場者等-個人、顧客、観光客

解決したい課題

アウトプット・経験と勘に支えられていて、再現性の低いサービスシステム
・サービス価値の評価のしづらさ〇計算モデル化されたサービスモデル〇持続的な価値向上〇目的に応じたイ
ベント設計（全員が自然と楽しめるゆとりのあるサービス）

AIサービスシステムWG

Artificial Intelligence Research Center

 WGの特徴◆ 全国各地のコンソーシアム会員企業さんや、他のWGとの強い連携。
◆ 実際のイベント現場での社会適応。
◆ PLASMAとPOSEIDONの最新バージョンを活用。
 WG構成メンバー ※公表をご承諾いただいた法人・個人【WGメンバー（現状）】
ソニーモバイルコミュニケーションズ、科学技術振興機構（JST)、クリアタクト、JTBコミュニケー
ションデザイン、応用技術株式会社、潤間先生（千葉大 学）【活動フィールド（候補）】
サイエンスアゴラ、日本科学未来館、久留米、安来、Smart Sensing【外部連携】
社会課題解決WG、AIツールWG、AIリビングラボWG、九州支部WG,観光WG、ユースケースWG、神戸支部WG、関西支部WG、教育WG、他各WG、人工知能技術コンソーシアム事務局

以下、AIサービスシステムに関するこれまでの研究紹介スライドです2サービスシステムの計算モデル化〇サービスとは

Artificial Intelligence Research Center

・売買した後にモノが残らず、効用や満足などを提供する無形財(経済用語の定義では）・サービスとは、一方が他方に対して提供する行為やパフォーマンスで、本質的に無形で何の所有権ももたらさないものをいう。（コトラー）・サービスの供給者が,対価を伴って受給者が望む状態変化を引き起こす行為（下村ら, 2005,青山2008）など様々な定義が存在

本WGでは,サービス ＝ ステークホルダー間の価値のやりとり とする価値

ステークホルダーa

価値

ステークホルダーb

サービス提供者

対価受給者（金銭、“ありがとう”）
ステークホルダーc〇サービスシステムとは ＝ サービスを実行するシステム
本研究では「人が入る系、制御する対象となる工学的システムの中に人も含めるもの」として考える。
〇本WGの目的
そこで、サービスシステムを計算モデルとして構築し、実社会ビッグデータを活用した持続的な価値向上を実現する

コトのデジタルトランスフォーメーション「経験（行動）」と「その場での気持ち」を同時にデータ化
AIタッチラリーにより可能となる

Artificial Intelligence Research Center

バーチャル（最近のSNS)「いいね！」がデータ化されて商業価値が生まれている（ただしリアルな行動とは無関係）

サイバーフィジカル
（これから）「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

4

価値のデザイン（行動と心理の最適化）
P（行動|人,状況）

P（気持ち|人,状況）
現実世界で

Artificial Intelligence Research Center

行動データ取得

どんな人がどんな状況で行動の予測・制御
行動の最適化

気持ちデータ取得

気持ちの予測・制御

より良くなった
現実世界で気持ちの最適化
5

イベントや展示会：行動と気持ちの生成・観測の場

Artificial Intelligence Research Center〇行動を規定しながらかつ行動の変化を観測しやすい〇見たものに対して、「いいね！」が出やすい（気持ちの変化が明確に出る）
例：サイエンスアゴラ＠お台場（2016年～2019年）••

科学と社会をつなぐ日本最大級の公開イベント（科学技術振興機構 主催）
例年3日間の出展団体数は100~200、来場者数は約4000人~1万人

従来のイベントの設計（デザイン）
経験や勘により属人的に支えられたイベント設計で価値のデザインにはなっていない
経験を積んだ
イベント主催者
Kさん

今年はうまくいった

Artificial Intelligence Research Center

でも来年は..?

新しく挑戦する
イベント主催者

どうしてKさんはこれまでこうしていたの？
今回も同じで良いのかな？

再現性が低い7

提案アプローチ：イベントの価値デザイン
来場者とコミュニケーションしたい～がいい！
楽しい! 嬉しい! びっくり!

Artificial Intelligence Research Center～はいまいち...
つまらない つかれた

来場者が来ない事態
は避けたい

ブース出展者の考える価値

来場者の考える価値
再来場意向を高めたい
他の人への推薦率を高めたい
科学への関心・認知度の向上

イベント主催者の考える価値

Artificial Intelligence Research Center

ステークホルダー間の価値の授受と循環（イベントの例）

ステークホルダーそれぞれがステークホルダーに期待すること9ステークホルダー間の価値の授受と循環目標を決める たとえば💦

💦

主 催 者 に

出 展 者 に来 場 客 にイベントの趣旨や会社の方針

出展により出展ブースの企業

既 存 客 増 → ◇ → ＊をより深く知ることができる

価値や認知度の向上→◇→＊IF関 係 者 増 → 増 → ＊Artificial Intelligence Research Center→人によってばらつきあり→

主 催 者 がコスト・リスク大定期的にイ☆ → 新 規 増 → ＊ベント等の開催回 数を重ね、ばらつきを 新 規 客 の 獲 得 → ♢ → ＊☆→NPSの 変 化 → ＊なくす？→通常業務以外の負担→ テ ィ ー

景 品 を も ら う だ け の 参 加 → ◇？→通常業務以外の負担→ テ ィ ール 組 織→より魅力的なイベント設計 機器でのトル 組 織？ → 情 報 共 有 の 偏 り → ＊ラブル→一部作動 しない機器あり→主催者によ るトラブル対応・回避方法の 周？ → 情 報 共 有 の 偏 り → ＊ベネフィット大知

無理のあるイベント
出 展 者 がイベントに協力することで主連帯感高める・コミュニケーコミュニケーション促進・新催者との繋がりが強くなる→シ ョ ン 促 進 ・ 相 互 理 解 深 め

規客開拓・既存客繋がり深く◇ → ＊る・テンションアップ→達成→ 達 成 ◇ → ＊？→通常業務以外の負担→ テ ィ ー◇ → ＊ノ ベ ル テ ィ ー 配 布 や 無 料 診 断

ル 組 織

出展スタッフの人員調整が必 要 （ 人→◇→無料のサービスにとど まらず、ア？ → 情 報 共 有 の 偏 り → ＊数 ・ 勤 務 形 態 ・ 休 憩

ディショナルセー ル ス に つ な げ る等 ）→ ☆ → ☆
出展場所によって来場者数に 差や影響が出る→エスカレー タ付近のブースに人がやや集 中→目的にあわせた導線づく

ベネフィット・コスト・リスクのバランス

来 場 客 が？ → 勉 強 に な っ た ・ 楽 し か っ？ → 測 れ て 良 か っ た → ＊た・面白かった・びっくりし た → ＊混雑状況（滞在時間）が読め ない→ブー 興味あることをより深く知り た い ・楽 し み た いイ ベ ン ト 開 催 で 非 参 加 者 がスにより混雑の差 が大きく出た→混雑状 最 新 情 報 を 得 た い

ゆっくり買い物ができない・ 待たされる

況のリ アルタイムでの把握・周知・ 誘

話 の ネ タ に し た い → ◇ → ＊→◇→イベント開 催の早期周知とブース

導イベントでしか得られないも のへの期待の上手 な 住 み 分 け

主催者側と出展者がどのよう な関係性が 感・新しい興味の 発 見

個人情報やデータ取扱いの不 安→ほとん

あるのか分からな い（主催者は知ってい 事 前 に 情 報 を 入 手 し て い たどの来場者が同意るが出 展者の素性が分からない等）

が、自分が想像していたイベ ントと実際→ よ り ク リ ア な 説 明 を→ ☆ → ☆

は異なっていた→☆ → ☆

全員が自然に楽しめる
ゆとりのあるイベント

家 族 ・ カ ッ プ ル 等 複 数 人 で 参

全 部

予 想 → 実 際 → 次◇ ： 結 果 を 調 べ る

ベネフィッ

予 想 → 実 際 → 次＊ ： 新 規 に 定 め る

コ ス ト

予 想 → 実 際 → 次☆ ： 未 発 見リ ス ク

予 想 → 実 際 → 次

10Artificial Intelligence Research Centerー、現場

サービスシステムの実際の構造（商業施設を例にして）

次

ステークホルダーc
リソース
価値

価値

IN:
観測項目

実際の結果

ステークホルダーb

価値

ステークホルダーa
事前の予想価値

価値

価値

リソース

OUT:
アクションリスト

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
潜在的な価値をステークホルダーごとにまとめる（ただし暗黙的なので気づきと進化が不可欠）

サービスシステムが提供する価値が進化していく

マネジメント層

現場スタッフ

次回
ユーザー実際の結果
事前の予想

12

イベントや展示行動と気持ちの生成・観測の場（続き）
対象イベント：複数の独立した展示ブースが集合し，来場者が自由に回遊することのできるイベント

Artificial Intelligence Research Center

受付端末

各ブース端
末

ナビゲーション端末

提案技術：AIタッチラリー

受付
デジタルサイネージ

Artificial Intelligence Research Center

ナビゲーション
次世代自動販売機

ブース回遊

Xperia Hello!

Xperia Touch

今年で4年目毎年、〇サイエンスアゴラ〇産総研・一般公開で継続的に実施→改良(近藤 ら2016,近藤 ら2017,近藤 ら2018,大和田 ら2018,山下 ら2019,大和田 ら2019,古田 ら,2020)

AIタッチラリーと確率モデリングの為のソフトウェア～多様なイベントに対応したAI応用システムを簡単に開発～

Artificial Intelligence Research Center

AIタッチラリー（AI応用システム）サイエンスアゴラ

SmartSensing

年１
新規多健康屋台

ものづく学校

月１

常設

常連と新規

常連と新規

AI応用システム
開発SDK

POSEIDON

確率モデリングのソフトウェア

PLASMA

学校・
職場

商業施設

15

ユースケース：AIタッチラリーの流れ
シール型ICタグの配布

Artificial Intelligence Research Center

受付端
末アンケート回答を入力

各ブースの端末 ブース訪問

ナビゲー
ション端末

行動と気持
ちの観測

気持ちアンケート

回遊経路の表示

行動と気持
ちの最適化

一定数のブースを訪問していた場合

景品の配布
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AIタッチラリーの流れ（受付端末）
シール型ICタグの配布

Artificial Intelligence Research Center

アンケート回答を入力

https://gigazine.net/news/2012012
7-nfc-evernote-touchanote/

ICカー
ドをタッチ

DB
アンケート
回答
時刻・ID
17

タッチラリーの流れ（各ブース端末）

Artificial Intelligence Research Center

ブース訪問

気持ちアンケート

ICカー
ドをタッ
チ

DB

・回遊データ・気持ちデータ
時刻・ID

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AI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
一定数のブースを訪問していた場合

景品の配布

Artificial Intelligence Research Center

自販機一体型サイネージ

行動・気持ちを変える事が出来るチャンス

ICカー
ドをタッ
チ

・ふりかえりマップ表示
・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

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AIタッチラリーを使ったこれまでのイベント
2016

Artificial Intelligence Research Center

産総研一般公開2016

サイエンスアゴラ
2016
立ち寄ったブースの可視化☟
ブースの場所によって来場者数に偏り

2017

2018

2019

産総研一般公開 産総研一般公開
2019
2018
XperiaHello!
による呼び込み
サイエンスアゴラ
サイエンスアゴラ
サイエンスアゴラ
2017
2019
2018
円周会場によるブ
内容にふみこん上階への誘導でース偏り解消
でいける
フロア間偏り解消☟☟☟
ブースのフロアに場所による偏り解消
よって来場者数に偏り

産総研一般公開
2017
XperiaTouch

20

AIタッチラリーを使ったこれまでのイベント（続き）
2016

2017

2018

2019

Artificial Intelligence Research Center

神戸の手みやげプロジェクトSmartSensing2019
＠東京ビックサイト
主催者主体

ものづくり学校
常設【産総研・人工知能技術コンソーシアム】

大阪工業大学
サマーキッズカレッジ
＠大阪
同日
産総研一般公開
＠東京
同時多地域開催
212020

日本科学未来館
常設
東京の商業施設でのイベント
商業施設で実施観測されたデータと確率モデリング
行動
イベント

人数

来場者層

サイエンスアゴラ 4千人～1万 子ども連れ家族
一般公開

約600

子ども連れ家族

Smart Sensing

1～2万

ビジネスパーソン

Artificial Intelligence Research Center

ものづくり学校

近所の方やビジネス

健康屋台

10～70人

百貨店

1～2万

主に高齢者

同じようなブースをまわっている人でPLSA（確率的潜在意味解析）で人とブースを同時分類
同じような来場者が行っているブース同じようなブースに行っている来場者＋

気持ちアンケート
22

PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)

Artificial Intelligence Research Center

確率的潜在意z

潜在変数

味解y
観測可能な変数

2つの変数xとyの背後に共通の特性,潜在変数zがあると仮定析来場者と来場ブースのPLSA

Artificial Intelligence Research Centerz

潜在変数

ブーyス
観測可能な変数名

来場者ID

来場者の分け方いろいろあるけど、回ったブースで”同じような人”を分ける！
ブースも同時に同じような人が回ったブースで分類！

産総研・一般公開2019の確率的潜在意味構造モデリング例

Artificial Intelligence Research Center

産総研・一般公開2019の確率的潜在意味構
造モデリング

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

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潜在変数（PLSAクラスタ）が目的変数を説明

Artificial Intelligence Research Center

産総研・一般公開2019の確率的潜在意味構
造モデリング

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

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

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目的変数に関係する新たに見つかった変数

Artificial Intelligence Research Center

産総研・一般公開2019の確率的潜在意味構
造モデリング

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

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

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Artificial Intelligence Research Center

価値構造モデルはベイジアンネットワークとして計算出来る

利用者の現場スタッフの価値構造をモデル化して確率推論することで主マネージャーの時

客場

動

利用者ベネフィットが高いレコメンドが出来る

その時最も適切な（効果が高かったりリスクが低い）アクション候補の提示が可能になる来場者へのおすすめブース提示

適切な（効果が高くリスク・コストが低い）施策の提案が可能になる

28

Artificial Intelligence Research Center

サービスシステムにおける2方向の進化サービスシステムの2方向の進化 横方向が情報システムの進化、縦方向が価値構造の進化

29Artificial Intelligence Research Center

本WG立ち上げに際してのまとめ〇サービスをステークホルダー間の価値のやりとりと定義し、サービスを実行するシステムであるサービスシステムを「人が入る系、制御する対象となる工学的システムの中に人も含めるもの」として考える。
〇サービスシステムの要素であるステークホルダーの価値構造をモデル化し、サービスシステムを2方向（情報システム、価値構造）に進化させる。

〇例としてイベント空間でのサービスシステムを考え、ステークホルダー（来場者、ブース出展者、主催者）の価値を実際に抽出。
〇今後の課題：価値構造の計算モデルを用いたＡＩタッチラリーを開発し、イベントで活用。

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Artificial Intelligence Research Center

参考文献[ Ma ul sby, 1993]Mauls by, D . , G r e e nberg, S . , & Ma nder, R. : P r ot otypi ng a n i nt e l l i gent a ge nt t hr ough W i z a rd of O z . , InP r o c e e di n gs o f t h e I N T ER A CT ' 93 a n d C H I ' 93 c o nf e r e nc e o n H u m a n f a c t or s i n c o m p ut i n g s y s t e ms , 1 993[ 吉川, 2 0 0 8 ] 吉川弘之, サービス工学序説―サービスを理論的に扱うための枠組み―,Synthesiology,vol 1 No2,2008[ 本村ら, 2 0 0 8 ] 本村陽一, 西田 佳史, 持丸 正明, 赤松 幹之, 内藤 耕, 橋田 浩一: サービスイノベーションのための大規模データの観測・モデリング・サービス設計・適用のループ, 人工知能学会誌, v o l 2 3 . n o 6 , 2 0 0 8[ 下村ら, 2 0 0 8 ] 下村芳樹, 新井民夫: サービス工学におけるオントロジー中心設計の展開, 人工知能学会誌, v ol 2 3, N o. 6 , 2 0 08
[ 本村, 2 0 1 1 ] 本村陽一, サービス工学におけるユーザモデリング, 電子情報通信学会誌 Vol.94,No.9,2011[ 近藤ら, 2 0 1 6 ] 近藤那央, 竹内理人, 櫻井瑛一, 本村陽一: I D カードとAI 対話システムを用いたイベント空間における行動データの収集と行動支援技術, 人工知能学会合同研究会, 2 0 1 6[ 近藤ら, 2 0 1 7 ] 近藤那央, 竹内理人, 山下和也, 櫻井瑛一, 本村陽一 :大規模イベントにおける人の行動履歴情報収集とそれを利用したイン タラクティブシステムの開発に向けて, 人工知能学会全国大会, 2 0 1 7[ 本村, 2 0 1 8 ] 本村陽一; ビッグデータを活用する確率モデリング技術 ～社会実装の取り組みと課題～, 統計数理 第6 6 巻 第2 号, 2 0 1 8[ 原田ら, 2 0 1 8 ] 原田奈弥, 本村陽一, デザインシンキングを用いたものづくりにおける業務の質向上のプロセス, 人工知能学会全国大会, 2 0 1 8[ 近藤ら, 2 0 1 8 ] 近藤那央, 原田奈弥, 山下和也, 大前智嵩, 本村陽一 :大規模イベントにおける来場者回遊行動分析, 人工知能学会全国大会, 2 0 1 8[ 大和田ら, 2 0 1 8 ] 大和田 智之, 山下和也, 大前智嵩, 本村陽一 :イベント参加者の属性情報および行動履歴データの分析と活用, 人工知能学会全国大会ｋｋ,2018[ 大和田ら, 2 0 1 9 ] 大和田 智之, 對間 悠一, 山下 和也, 高松 倫芳, 櫻井 瑛一, 高岡 昂太, 大塚 芳嵩, 澤谷 真澄, 斉藤 裕一郎, 中庭 伊織, 長谷 篤拓, 潤間 励子, 本村 陽一: イベント来場者への行動推薦による変容の分析, サービス学会, 2 0 1 9[ 山下ら, 2 0 1 9 a ] 山下 和也, 對間 悠一, 大和田 智之, 高松 倫芳, 櫻井 瑛一, 高岡 昂太, 大塚 芳嵩, 澤谷 真澄, 斉藤 裕一郎, 中庭 伊織, 長谷 篤拓, 潤間 励子, 本村 陽一: イベント来場者と企画者双方へ最適化されたサービスを提供するAI対話型行動支援システム開発に向けて～サイエンスアゴラ2 0 1 8 での実証実験～,サービス学会, 2 0 1 9[ 山下ら, 2 0 1 9 b ] 山下 和也, 對間 悠一, 碓井 舞, 古田 真理, 内藤 まゆこ, 大和田 智之, 大塚 芳嵩, 竹田 会里, 櫻井 瑛一, 高岡 昂太, 澤谷 真澄, 斉藤 裕一郎, 中庭 伊織, 石田 和宏, 長谷 篤拓, 長谷川 裕久, 豊田 俊文, 潤間 励子, 本村 陽一 :イベント空間のモデリングによるイベント来場者と企画者の満足の最大化, 日本行動計量学会, 2 0 1 9[ 山下ら, 2 0 1 9 c ] 山下 和也, 碓井 舞, 古田 真理, 内藤 まゆこ, 本村 陽一: サービスシステムの計算モデル化の試みとステークホルダーの価値
構造分析 ～AIタッチラリー実証実験～,人工知能学会合同研究会 第1 1 8 回 知識ベースシステム研究会, 2 0 1 9[ 碓井ら, 2 0 1 9 ] 碓井 舞, 山下 和也, 古田 真理, 内藤 まゆこ, 大西 正輝, 本村 陽一:AIタッチラリーシステムを用いた商業施設内イベント来場者の行動・心理データの収集と活用サービス, 人工知能学会合同研究会 第3 5 回社会におけるAI研究会, 2 0 1 9[ 古田ら, 2 0 1 9 ] 古田 真理, 山下 和也, 碓井 舞, 内藤 まゆこ, 本村 陽一: 実社会ビックデータと確率モデルを用いた施設内サービス空間でのイベント来場者の行動・感情分析, 人工知能学会合同研究会 第3 5 回社会におけるAI研究会, 2 0 1 9[ 古田ら, 2 0 2 0 ] 古田 真理, 山下 和也, 本村 陽一: 確率モデルを用いた大規模イベントの来場者回遊行動分析, 社会システムと情報技術研究
ウィーク（ W S S IT20 ） , 202031

Artificial Intelligence Research Center

本WG立ち上げに至る研究に関する謝辞
本WGの立ち上げは、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の事業、次世代人工知能・ロボット中核技術開発／次世代人工知能技術分野／人間と相互理解できる次世代人工知能技術の研究開発、及び、次世代人工知能・ロボットの中核となるインテグレート技術開発／人工知能技術の社会実装に向けた研究開発・実証及び人工知能技術の適用領域を広げる研究開発／サイバーフィジカルバリューチェーンの構築・AI導入加速技術の研究開発 の支援を受けた研究に基づき可能となりました。またそれら研究の一部は産業技術総合研究所・人工知能技術コンソーシアムの既存の活動の一環として行いました。また実験にご協力頂きました団体・企業ないし団体・企業の皆様に深く感謝いたします。端末機器(Xperia Hello!)貸与においてもソニーモバイルコミュニケーションズ株式会社にご協力頂きました。深く感謝いたします。

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