Advertisement
Advertisement

More Related Content

Slideshows for you(20)

Similar to 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〜"(20)

Advertisement

More from Ubi NAIST(20)

Recently uploaded(20)

Advertisement

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
  4. 価値あるコンテンツの創出に向けて • ”キュレーション技術“が注目を集めている。 キュレータと呼ばれる情報の編纂者が 独自の判断で多様な情報を収集・整理・再編集し、 新たな価値を添えたコンテンツを共有する概念 情報群 ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ キュレータ コンテンツ 価値を付加 4 収集 IPSJ第78回全国大会
  5. 価値あるコンテンツの創出に向けて • ”キュレーション技術“が注目を集めている。 キュレータと呼ばれる情報の編纂者が 独自の判断で多様な情報を収集・整理・再編集し、 新たな価値を添えたコンテンツを共有する概念 情報群 ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ キュレータ コンテンツ 価値を付加 5 収集 静的データを用いたキュレーション IoTデータストリーム 動的データを扱った リアルタイムキュレーション 動画データ 音声データ IPSJ第78回全国大会
  6. キュレーションの現状 情報群 キュレータ コンテンツ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザユーザ 提供前 提供後提供時 価値の交換 嗜好の合致者 ユーザ 「コンテンツの消費」 キュレータ 「コンテンツの生成」 ✔コンテンツの生成過程が一方通行 6 ✔コンテンツの価値がキュレータに依存 価値を付与 IPSJ第78回全国大会
  7. キュレーションの現状 情報群 キュレータ コンテンツ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザ ユーザユーザ 提供前 提供後提供時 価値の交換 嗜好の合致者 ユーザ 「コンテンツの消費」 キュレータ 「コンテンツの生成」 ✔コンテンツの生成過程が一方通行 7 ✔コンテンツの価値がキュレータに依存 価値を付与 ユーザにとってより価値の高いコンテンツを提供するには ユーザ個人の嗜好に応じたキュレーションが必要 嗜好B 嗜好C 嗜好A 本研究:サービス学で注目を集める価値共創の概念に着目 IPSJ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
  9. 本研究の取り組み 価値のあるコンテンツを生成する新たな枠組みの構築 →従来のキュレーションを価値共創の概念で拡張 価値共創キュレーション 9 サービス学 ”価値共創” 情報科学 ”キュレーション” 情報群 キュレータ ユーザユーザ 価値を付与 コンテンツ 逐次更新 反応や評価 ✔双⽅のコミュニケーションによる価値創造 価値 共創 IPSJ第78回全国大会
  10. 価値共創キュレーション 情報群 キュレータ ユーザユーザ 価値を付与 提供前 提供後提供時 10 キュレータ「価値を共創」 ユーザ「価値を共創」 ✔双方のコミュニケーションによる価値創造 表情 盛り上がりユーザの嗜好 価値 共創 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
  12. 価値共創キュレーションの特徴 コンテンツ提供時の反応や提供後の評価を取得し, ユーザの嗜好に応じて価値の高いコンテンツを提供する サービス空間 12 情報群 キュレータ ユーザユーザ 価値を付与 ユーザの嗜好 コンテンツ 逐次更新 反応や評価 価値 共創 価値共創キュレーションは 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 表情 盛り上がり IPSJ第78回全国大会
  13. 応用例:会員制タクシーサービス 情報群 価値 共創 興味を引く話題 コンテキスト(表情、話題)を収集 ドライバA 乗客A  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 キュレーション 13 ①サービス時の会話支援 帰ったら 試してみよう 家庭菜園あるある 時事ネタ・・ 家庭菜園 している 知識となる情報 IPSJ第78回全国大会
  14. 応用例:会員制タクシーサービス 情報群 価値 共創 興味を引く話題 コンテキスト(表情、話題)を収集 ドライバA 乗客A  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 キュレーション 14 ①サービス時の会話支援 知識となる情報 IPSJ第78回全国大会 価値共創 キュレーション 入力コンテンツ 出力コンテンツ 入力コンテンツ 過去ログ WEB情報
  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
  17. 応用例を踏まえたシステム要件 ①サービス時の会話支援機能 ・乗客の嗜好をセンシング ・嗜好データに基づいた キュレーションコンテンツの更新 ②サービス後のノウハウ継承機能 ・得られた嗜好データを蓄積、再利用 17 課題:乗客の嗜好をどのように収集するか? IPSJ第78回全国大会
  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
  19. 表情&キーワードセンシング 19 動画ストリーム テキストデータ 感情コンテキスト ・嬉しい・楽しい ・悲しい・怒っている 会話のキーワード ・家庭菜園 ・写真・孫の運動会 IPSJ第78回全国大会 Real Sense
  20. 会話の盛り上がりセンシング 20 数値データ 音声 FFT 周波数分析結果 音声ストリーム 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
  22. 蓄積した嗜好データ 22 サービス時間 盛り上がり度合い キーワード→ IPSJ第78回全国大会 今後の課題 嗜好データを活用した会話支援インタフェースを検討
  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
  24. 既存サービスの価値共創に向けて・・・ 24IPSJ第78回全国大会 情報群 キュレータ ユーザユーザ 価値を付与 コンテンツ 逐次更新 反応や評価 ✔双⽅のコミュニケーションによる価値創造 価値 共創 価値共創キュレーションシステム 既存サービスの価値共創に向けた 行動変容を促進する ITシステムとして機能するか?
  25. 少子高齢化社会の課題解決に向けて・・・ IPSJ第78回全国大会 25 価値共創キュレーションシステム 会員制タクシーサービス 地域の移動困難者の円滑な外出支援
  26. ご清聴ありがとうございました IPSJ第78回全国大会 26
  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

Editor's Notes

  1. 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
  2. 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。
  3. 01:30
  4. 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
  5. 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
  6. 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?
  7. 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?
  8. 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。
  9. 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
  10. 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?
  11. 06:00 Naver
  12. 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
  13. 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、
  14. 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、
  15. 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。
  16. 9:00 会員制タクシーサービス
  17. 9:10 従来のキュレーションに加えて・・・
  18. 9:30 乗客Aがどんな話題に興味があるのか(嗜好情報)
  19. 9:45 表情の変化,会話内容 Real Sense
  20. 10:00 N= 1024
  21. 10:05 乗客Aがどんな話題に興味があるのか(嗜好情報)
  22. 10:30
  23. 11:00
  24. 11:30 CRM
  25. 高度化
  26. 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
  27. 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     
  28. つまり価値共創と言う概念においては。 ※文脈価値
Advertisement