10. 10
3相互関連要素と4メタ理論を組み合わせた広範な展望図
R. F. Lusch, S. Nambisan, " Service Innovation: A Service Dominant Logic Perspective", MIS Quarterly, 2015.
リソース液化
リソース密度
A2Aネットワーク
リソース統合
4つの
メタ理論
3つの
相互関連要素
①
②
③
13. • 複雑なシステムを管理するための4つの属性を
追加する。
– ①オープン性, ②サービスイノベーション, ③ガバナ
ンス, ④リソース
• 4つの属性を細分化した9つの評価項目を設
定する。
– ①アクセシビリティ, ②透明性, ③参加,④サービス
ポータルの統合,⑤サービスプロセスのイノベーショ
ン,⑥リーダーシップ,⑦コントロールポイント,⑧ガバ
ナンス構造, ⑨オペラントリソース
⇒次頁表
13Jiang Yu et al., " Towards a service-dominant platform for public value co-creation in a smart city:
Evidence from two metropolitan cities in China", Technological Forecasting & Social Change 142 (2019) 168–182.
3.新モデルの導入
18. 新モデルの事例への適応
• 事例1:下記論文から採用する:
– Jiang Yu et al., " Towards a service-dominant
platform for public value co-creation in a smart
city: Evidence from two metropolitan cities in
China", Technological Forecasting & Social Change
142 (2019) 168–182.
– 中国の先進2事例:
• Wechatベースによる公共サービス:広州市
• Citizen Cloudによる公共サービス:上海市
• 事例2:下記情報などから(先進国の事例)
– Slideshare: Barcelona digital city plan – Putting
technology at the service of people
• スペインのバルセロナ市
• オーストラリアのメルボルン市 18
48. 48
FogFlowのシステムアーキテクチャ
Bin Cheng, et al., “FogFlow: Easy Programming of IoT Services Over Cloud and Edges for Smart Cities”, IEEE INTERNET
OF THINGS JOURNAL, VOL. 5, NO. 2, APRIL 2018.
4)