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情報処理学会第78回全国大会"価値共創キュレーションシステムの構想 〜会員制タクシーの会話支援を実例とした概念設計〜"
- 1. 価値共創キュレーションシステムの構想 〜会員制タクシーの会話支援を実例とした概念設計〜 中村優吾† ，前中省吾† ，森下慈也† ，安本慶一† ， 福倉寿信‡ ，佐藤啓太‡ ，清原博文‡ † 奈良先端科学技術大学院大学 ユビキタスコンピューティングシステム研究室 ‡株式会社デンソー
- 2. 研究概要 会員制タクシーサービス の会話支援を実例とした設計 Internet of Thingsの発展、情報爆発 多種多様な情報の収集 ”価値あるコンテンツの創出” サービス学 ”価値共創” 価値共創 キュレーション ユーザ 2 情報科学 ”キュレーション” IPSJ第78回全国大会
- 3. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 価値共創キュレーションの構想 • 会員制タクシーサービスを実例とした設計開発 • まとめ 3IPSJ第78回全国大会
- 8. 価値共創とは・・・ サービス提供者が、サービス享受者と協力して 共に新たな価値を創造する概念 回転＝価値創造 8 パレード ミッキー 来乗客 ＝ 例. ディスニーランド パレードに合わせて 来乗客が踊ることで 会場全体の価値 (楽しさ，満足度) が向上する IPSJ第78回全国大会
- 11. その他キュレーションとの比較 • 価値共創キュレーション • (A):人によるキュレーション（Neverまとめ,etc.） • (B):機械によるキュレーション（ Gunosy ,etc.） 項目 価値共創 キュレーション （A） （B） ユーザの嗜好を反映 ○ ✖ △ 提供時or後の反応を取得 ○ ✖ ✖ リアルタイムな キュレーション ○ ✖ ✖ 11IPSJ第78回全国大会
- 15. 応用例：会員制タクシーサービス ②サービス後のノウハウ継承 15 1回目の利用 ドライバA 乗客A 会話 価値共創キュレーションシステムがもたらす価値 企業：サービス全体の品質を底上げ 2回目の利用 ドライバB 乗客A 会話 3回目の利用 ドライバC 乗客A 会話 企業 Aさんは家庭菜園 が大好き IPSJ第78回全国大会
- 16. 価値共創キュレーションの導入により IPSJ第78回全国大会 16 価値共創キュレーションシステムがもたらす価値 双方：車内空間がより楽しい場になる 乗客：会話によるストレス解消、新たな知識獲得 ドライバ：顧客満足度向上、信頼関係の構築、常連の獲得 企業：サービス全体の品質を底上げ 企業 ドライバー 乗客 価値 共創 会員制タクシーサービス 価値共創キュレーションシステム 価値あるコンテンツの生成 Win-Winな関係を構築
- 18. 乗客の嗜好センシング機構 • 会話のキーワードに対する 乗客の反応（表情や盛り上がり）をセンシング 18 ドライバA 乗客A 会話 乗客Aがどんな話題に興味があるのか（嗜好情報） 音声センサ 顔認識カメラ サーバ 嗜好データ IPSJ第78回全国大会
- 21. 乗客の嗜好センシング機構 • 会話のキーワードに対する 乗客の反応（表情や盛り上がり）をセンシング 21 ドライバA 乗客A 会話 乗客Aがどんな話題に興味があるのか（嗜好情報） 音声センサ 顔認識カメラ サーバ 嗜好データ IPSJ第78回全国大会
- 23. まとめ • 価値共創キュレーションを提案 • 会員制タクシーサービスを実例とした設計を示す • 乗客の嗜好センシング機構を実装 ⇒理想環境での嗜好センシングは実現可能である IPSJ第78回全国大会 23 会員制タクシーサービス の会話支援を実例とした設計 価値共創 キュレーション ユーザ 今後の展開 • 実際のサービス環境を用いた実証実験 → 即時的な会話支援インターフェースの検討 • 価値共創キュレーションを他のシチュエーションに展開
- 27. 目次 • 背景と目的 • 関連研究 • 価値共創キュレーションの構想 • 会員制タクシーサービスを実例とした設計 • まとめ 37IPSJ第78回全国大会
Notas del editor
- 奈良先端大の中村です。 それでは、〇〇と題しまして、発表させていただきます。 00:20
- 01:05 まずはじめに研究概要です。 近年、IoTの発展や情報爆発に伴い 多種多様な情報をいかに収集するのかではなく その中から価値あるコンテンツ（情報のまとまり）をいかに創出するかが重要になっている そこで本研究では、情報科学の分野で注目されているキュレーション技術を価値共創の概念で拡張した 価値共創キュレーションの検討を行っております。 本発表では、価値共創キュレーションの概念を説明するとともに 概念に基づいて設計試作中の会員制タクシーサービスの支援システムについて説明します。
- 01:30
- 02:30 インターネットに溢れる膨大なコンテンツから、有益な情報だけを効率的に情報収集できるのがメリットである。 動的データを扱ったリアルタイムキュレーションの検討 対人サービス等の高度化 このようにキュレーションを駆使したサービスも注目されている リアルタイム スタティック使われているの
- 02:30 インターネットに溢れる膨大なコンテンツから、有益な情報だけを効率的に情報収集できるのがメリットである。 動的データを扱ったリアルタイムキュレーションの検討 対人サービス等の高度化 このようにキュレーションを駆使したサービスも注目されている リアルタイム スタティック使われているの
- 03:30 現状のキュレーションの流れは 提供前にキュレータがコンテンツを コンテンツの生成過程が 提供後の価値はあまり考慮されていない リアルタイムなキュレーションが実現できればさらに価値が高まるのでは？
- 03:30 現状のキュレーションの流れは 提供前にキュレータがコンテンツを コンテンツの生成過程が 提供後の価値はあまり考慮されていない リアルタイムなキュレーションが実現できればさらに価値が高まるのでは？
- 04:30 一方、サービス工学の分野では、 価値共創の概念が注目を集めている。 ユーザも含めて価値を作っていく サービス学の分野では、既存のサービス空間の価値共創を いかにして促進するか重要な課題になっている。
- 05:00 これらの背景から キュレーションを価値共創で拡張
- 05:30 現状のキュレーションの流れは 提供前にキュレータがコンテンツを コンテンツの生成過程が 提供後の価値はあまり考慮されていない リアルタイムなキュレーションが実現できればさらに価値が高まるのでは？
- 06:00 Naver
- 06:30 キュレータとユーザが対話するサービスとの親和性が高い 実在する地域高齢者や妊婦向けの 会員制タ クシーサービスをモデルケースとして,価値共創 キュレーションシステムの検討を進めている. 価値の高い
- 07:30 過去ログ WEB情報 出力コンテンツ 価値共創キュレーションの目的 キュレーション 高価値とは 暗黙知 → 形式知 フォーカスを絞る ：最終的には、
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- 08:30 家庭菜園が好き これまでドライバの暗黙知として蓄積されていた情報 実際、我々のターゲトとしている 指名制度が存在していないため、毎回アテンダントが異なり困る。
- ９：００ 会員制タクシーサービス
- ９：１０ 従来のキュレーションに加えて・・・
- 9:30 乗客Aがどんな話題に興味があるのか（嗜好情報）
- 9:45 表情の変化，会話内容 Real Sense
- 10:00 N= 1024
- 10:05 乗客Aがどんな話題に興味があるのか（嗜好情報）
- 10:30
- 11:00
- 11:30 CRM
- 高度化
- 近年、情報爆発時代の到来に伴い 莫大なデータから価値あるコンテンツいかに生成・提供するのか？への需要が高まっている
- セッション内会話（トピックレコメンド） ・盛り上がり検知機能 ・リアルタイム会話推薦機能 セッション間テイクオーバー 目的： ✖サービスの底上げ ・高価値なキュレーションを実現するために 高価値コンテンツの提供
- つまり価値共創と言う概念においては。 ※文脈価値