2016年11月26日_G空間EXPO_CSISシンポジウム_公開用

(1)

サービス工学を活用した

観光情報サービスとその社会実装

2016年11⽉25⽇

G空間EXPO2016 CSISシンポジウム2016

東京⼤学⼈⼯物⼯学研究センター准教授原⾠徳

サービス学会理事

,

観光情報学会理事

本講演では、サービス⼯学の考え⽅を⽤いて、旅⾏者を知り、巻き込み、

新たなサービスをデザインするための⽅法についてまず紹介する。その中で、講演者らが取り組んでいる観光プランニング技術について述べ、それを⽤いた社会実装（

Web

サービス、地⽅⾃治体、宿泊施設、観光案内所への展開等）の取り組みについて紹介する。

(2)

2

受給者状態変化

提供者コンテンツ

チャネル

誰に対して、何故？

ペルソナ・シナリオ

誰と協力して？

利害関係者間の関係何を？サービス内容の機能・属性表現

どのように？

行為としてのサービスサービスの提供プロセス

Customer A Customer B Customer C

充足度合

満足感気に入る

気に入らない当たり前品質魅力的品質

一元的品質

「満足」

「不満」

「充足」

「不充足」

差差別別化化戦戦略略

アウトライン

•デザインレビュー、合意形成ツールモデル化

•診断ツール、顧客分析ツール評価

•事例収集、新規・改良設計ツール

データベース

東京大学人工物原研究室（サービス工学）

〜サービスをデザインし、人と社会を知る〜

2

観光情報サービスと社会実装

_(‘11-)

サービスの理解

と体系化

_(‘08-)

•

旅⾏者の計画⽀援

•

ユーザ・デザイン

•

観光まちづくり

接客サービスの分析と教育支援

(‘15-)

製造業のサービス化

_(’08-)

•

おもてなし、スキル

•

⾏動計測、⾏動観察

•

接客過程のモデル化

•

サービスモデル

•

サービスデザイン

•

サービス

CAD

•

製品ｻｰﾋﾞｽｼｽﾃﾑ

•

顧客との知識交換

• Internet of Things

��7��8 ��

��

5��

��

5��

��

55��

��

��7��8 �ß��

��

5_��

��

�ß ��

��

�ß��

��

_�ß��

��

�ß��

��

�ß��

��

�ß��

��

_��

��

!"

��

7��8

��

7��8

��

7��8

(3)

サービス工学とは何か？ 3

サービス⼯学 1.0：サービス現場の⽀援

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス現場における実践のサイクルを簡便化・⾼度化し、その⽣産性の向上（効率化、品質向上、付加価値増）に寄与する

→ 観光事業者の⽀援が中⼼。旅⾏者＝消費者

→ 観光情報：地域・観光事業者が保有し、内部で使⽤する

(4)

1.0 サービス現場の支援 4

4

産業技術総合研究所サービス工学研究センター（現在は人間情報研究部門の内部組織）

(5)

サービス工学とは何か？ 5

サービス⼯学 1.0：サービス現場の⽀援

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス現場における実践のサイクルを簡便化・⾼度化し、その⽣産性の向上（効率化、品質向上、付加価値増）に寄与する

→ 観光事業者の⽀援が中⼼。旅⾏者＝消費者

→ 観光情報：地域・観光事業者が保有し、内部で使⽤する

サービス⼯学 2.0：顧客との新たな関係性構築の⽀援

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス提供者と顧客との距離を縮め、彼らとの協働によって、新しい価値をつくりだす（共創）

→ 旅⾏者の⽀援が中⼼。旅⾏者＝ユーザ、パートナー

→ 観光情報：旅⾏者も⽣み出す & 利活⽤する

(6)

2.0 顧客との新たな関係性構築の支援 à 共創 6

市⺠参加型アプローチ、ユーザイノベーション、データ駆動型・・

w

⽣活者中⼼＝使⽤中⼼ → 新たな価値創出の流れ

社会の仕組み変化（イノベーション）

ß

⼆つの潮流の好循環の形成

w

A: 科学的知⾒や萌芽的技術など、供給主体を起点とした変⾰

w

B: ⼈々の⽣活や社会の動向など、需要主体を起点とした変⾰

A B

→

科学技術の成果を世に出す

←

新たな研究開発テーマの触発

↑

課題の発⾒

↑

⾏動変容が新たなサービス

・制度の需要を喚起する

↓

科学技術への期待が

⼈々の意識を変える

（

ex. AI, 3D

プリンタ、シェアリング）

研究者事業者

⽣活者

＊これら⼆つの流れは独⽴なものではなく、

相互に作⽤し合う

↓

新たなサービスを事業化

↓

新たなサービス・制度により⼈々の⾏動が変わる

↑

社会的期待の発⾒

(7)

2.0 顧客との新たな関係性構築の支援 7

「ものをつくって売る」ことと同じ様に考えた場合のサービス

「顧客と⼀緒につくる」と考えた場合のサービス

w

顧客を「サービスを活⽤するユーザ、パートナー」と捉えた上で、

その利⽤過程に着⽬してより良い関係性を築き、サービスを設計・共創生産

プロセス設計

プロセス

_Outputs

提供者顧客

状態変化

Inputs

生産プロセス設計

プロセス

_Outputs

提供者

Inputs (

個別情報／使用データの提供／能動的な参加

)

利用プロセス

顧客

Inputs

(8)

2.0 顧客との新たな関係性構築（ BtoC の例） 8

ライフスタイルに⽬を向け、その解決策／⽀援として製品・

サービスを開発し、その価値をストーリーとして伝える

ランナーの個別⽀援、能動的参加、使⽤データ à 共創

ランニング体験

シューズの

選択・購入日々の

ランニング他のランナーとの

情報交換

ランニングイベントの企画・参加

(9)

2.0 顧客との新たな関係性構築（ BtoB の例） 9

n

コマツのKOMTRAX＝遠隔機械稼働管理システム

w

20万台以上の建設機械に、GPS機能付き管理装置を搭載

w

世界中の建設機械の稼働状況を蓄積・瞬時に把握可能

当初

n

機械保守作業のために開発され、消耗品交換時期の案内に使⽤

現在

n

建設機械の利⽤状況や地理的な配置状況を

⼊⼿できることから、

利⽤形態が⼤きく変貌

n

価値共創の事後創発性

n

サービス現場の⽀援

→ 顧客との新たな関係性構築へ

日々の稼働時間／仕事時間

Komatsu Machine Tracking System

Communication Satellite / Mobile Phone

Machine Data server Web Application Server GPS

Distributor / Customer/ Subsidiaries/KomatsuUser KOMTRAX Terminal

antennaGPS

Pump controller KOMTRAX

Controller Engine controller

Communication antenna Modem

Machine

Internet

http://www.chubu.meti.go.jp/b34jyoho/shiryo/20140214yugos

ecurityseminar/20140214_komatsu.pdf

(10)

2.0 顧客との新たな関係性構築（コマツ KOMTRAX の例） 10

顧客向け保守サービスの向上「⾒守る」（1999）

w

KOMTRAXによる建機の所在地の確認と盗難防⽌

w

当時：KOMTRAX機能は有料オプション

コマツ内でのノウハウ蓄積（2001）

w

KOMTRAXのオプションを無料搭載（国内）

w

運⽤・稼働の⻑期把握→保守管理・稼働管理の⾼度化

顧客の業務の「⾒える化」⽀援（2001後半）

w

顧客への⾞両データ提供も開始（E-コマツネット）

w

建機の稼働状況 + オペレータ勤怠管理に発展

中国(2004)での展開を機に、本格的な活⽤開始

省エネ運転⽀援や下取り・保険へと発展

「提案」(2005〜)

w

蓄積したノウハウを活かし、次なる展開に発展

⼤規模案件での共同開発・運⽤へ

w

⼤型ダンプの無⼈運転を実現し、鉱⼭会社とKPIを共有することで、顧客企業のオペの⼀部を代替

コマツ顧客

Design-for-use

Design-of-use Design-in-use

Design-from-use

(11)

観光を取り巻く背景 11

なぜ観光？：経済波及効果、雇⽤吸収⼒、ソフトパワーの増⼤

⽇本：国際観光⾯では後進国

w

2009年時点で835万⼈

w

世界28位、アジア6位。仏の1/10

2015年は1,974万⼈

⽬標：2020年に4,000万⼈ 訪日外国人旅行消費額

安倍内閣３年間の成果

新たな目標への挑戦！

戦略的なビザ緩和、免税制度の拡充、出入国管理体制の充実、航空ネットワーク拡大 など、大胆な「改革」を断行。

・訪日外国人旅行者数は、２倍増の約2000万人に

・訪日外国人旅行消費額は、３倍増の約３.５兆円に

（2012年）（2015年）

836万人 ⇒ 1974万人１兆846億円 ⇒ ３兆4771億円

地方部での外国人延べ宿泊者数

外国人リピーター数 日本人国内旅行消費額

訪日外国人旅行者数 2020年： 4,000万人 2030年： 6,000万人

2020年： 8兆円 2030年： 15兆円

2020年：7,000万人泊 2030年：1億3,000万人泊

2020年： 2,400万人 2030年： 3,600万人

2020年： 21兆円 ^2030年： 22兆円

新

新たたなな目目標標値値ににつついいてて

（2015年の約2倍）（2015年の約3倍）

（2015年の2倍超）（2015年の4倍超）

（2015年の3倍弱）

（2015年の約2倍）

（2015年の5倍超）

（2015年の約3倍）

（最近5年間の平均から約5％増）（最近5年間の平均から約10％増）

３

出典：明日の日本を支える観光ビジョン構想会議

・どのようにして訪日個人旅行者の多様性に対応するか？

・どのように需要を喚起し、魅力的なサービスをつくるか？

(12)

旅行者を知る

• GPS ロガーを用いた訪日旅行者の観光周遊行動の調査

12

(13)

GPS ロガーを用いた観光周遊行動の調査（ 2011 年）

} 約 450 人日分の訪日外国人の観光周遊行動データを入手

13

京王プラザホテル

＠新宿

澤の屋旅館

＠根津

ＧＰＳログデータの解析

iPad

からその場で回答

GPS

ログデータ観光スポット

DB

訪問エリア、訪問時刻、滞在時間の推定

満足度調査用の

アンケートフォームの自動生成

ＧＰＳロガーの配布・回収

観光行動との

GPS ロガーを用いた行動調査（ 2011 年） ¹⁴

ネットワーク分析カーネル密度分布推定

澤の屋旅館＠根津

京王プラザ＠新宿

•

訪問・滞在エリアが限定

•

主要エリアの街歩きを中心に、

人気スポットやニッチな観光スポットを組合せ訪れている

•

訪問・滞在エリアが点在

•

各自の興味に応じて足をのばす旅行者が多い

•

行動の起点となるターミナルに応じた、一日に回る観光エリアを確認

•

ターミナルは新宿駅のみ

•

東京都心・近郊か、郊外かという同心円状の行動パターンを確認

家族連れのリピーター長期滞在の初訪日者

(15)

配列解析による卓越する経路のパターン抽出

} 遺伝子解析の分野で用いられてきた配列解析を GPS データの分析に応用

} 訪問エリアとその順番を文字列で表し、文字列（行動）間の類似性判定

} 訪問順序と滞在時間の双方を考慮した観光行動の類型化が可能

15 原台浅

ID1 ：原台台浅浅 ID2 ：原台台台浅浅 ID3 ：原原原原原台浅

似てる

似ていない

【関連研究】多摩動物公園における来園者の行動分析（矢部

2010

）

＊

15

分間隔で現在地をサンプリング

(16)

配列解析による卓越する経路のパターン抽出 ¹⁶

パ

パタターーンン前前訪訪問問長長時時間間滞

滞在在次次訪訪問問上野

渋谷上野

-

原宿上野

-

浅草その他浅草

-

銀座

-

銀座六本木

-

銀座渋谷

澤の屋旅館の宿泊者

パ

パタターーンン前前訪訪問問長長時時間間滞

滞在在次次訪訪問問

秋葉原

-

秋葉原原宿

原宿

渋谷原宿

-

新宿原宿

-

明治神宮原宿

-

原宿渋谷

お台場

築地お台場

-

汐留・新橋お台場

-

お台場原宿

浅草

-

浅草上野

銀座

-

銀座六本木

京王プラザホテルの宿泊者

}

グラフ：流動の卓越は判断困難

}

配列解析：卓越を考慮した特徴的な周遊行動パターンを導出

(17)

観光内容による観光周遊行動の類型化

} 観光スポットのジャンルを加味し、一日の観光行動を類型化 17

ク

クララススタタ観観光光内内容容人気・動植物園

公園・街歩き型人気の高い動植物園・公園に訪れつつ，

街の散策を併せて楽しむ街歩き特化型街の散策を徹底的に楽しむ

社寺教会・

街歩き型社寺教会に訪れつつ，街歩きを併せて楽しむ

多ジャンル型何かに特化しておらず，多数のカテゴリの観光スポットを楽しむ

ク

クララススタタ観観光光内内容容

多ジャンル型ニッチ・人気がさほど高くない，多数のジャンルの観光スポットを楽しむ

建物史跡型街歩き・街の散策をしつつ，東京タワーなどの建物・史跡を併せて楽しむ

ショッピング型街歩き・街の散策をしつつ，ショッピングを併せて楽しむ

街歩き特化型人気・人気の高い街の散策を徹底的に楽しむ人気・多ジャン

ル・街歩き型人気の高い街の散策をしつつ，多数のカテゴリの観光スポットを楽しむ

澤の屋旅館

京王プラザ

(18)

旅行者を巻き込む

個人旅行者のプランニングと観光行動

個人旅行者向けの観光プランニング支援ツール

（ CT-Planner ）

18

(19)

問い：個人旅行者の観光行動とプランニング

} 旅行商品（ツアー商品）のカスタマイズは、最善の方法か？

}

旅行者層やトレンドは絶えず変化し、ツアー商品では追い切れない

}

旅行者自身によるセルフプランニングと利用が元来あり、現在の主流

}

コミュニティが存在し、旅行者間での口コミ・共創的行為が先行

19

個人旅行者の観光体験のサイクル

(PDSAサイクル)を元に再考

観光行動とプランの修正観光プランの作成

次なる観光への

学習と動機付け観光体験の評価

D P

A S

顧客（利用者）

準備フェーズ利用フェーズ

(20)

誰が何をデザインするか？ ²⁰

旅行会社

旅行者 ^{既成の観光ツアー} _観光体験

からの選択

ツアー商品の

企画と造成観光行動と

満足度の分析観光情報の整備

（オープン・デザイン）

旅行者による観光プランの作成

適応型サービス提供型サービス

P D

A S A

P

旅行者向けの観光プランニング支援ツール

（

CT-Planner

）提供者向けの観光ツアー設計支援ツール

（

PT-Configurator

）

パッケージツアー利用者個人手配旅行者（FIT）

旅行者のコミュニティ

観光活動観光活動

観光活動

観光活動観光活動観光活動

観光活動マリン系

観光活動観光活動観光活動観光活動

観光活動ファミリー向け類似度評価によるグループ分け

情報の階層構造を用いた類似度計算観光サービスのモデル構成観光アクティビティを定義する属性

要求に類似する観光アクティビティの推薦

（観光）したい a Receiver

（提供）できる a Supplier

（観光）する Activity

Activity

観光旅行者

観光資源提供者観光アクティビティ

「したいーするーできる」の共通表現形式

Activity

Activity Activity

Activity

リンクの強弱観光ツアーの抽出

リンクの属性情報近接度，類似度観光アクティビティの絞り込み

•リンクの向きを確定

•観光ツアーの総合評価リンクの意味：

観光ツアーを構成する観光アクティビティの組合せ候補観光ネットワーク

AM Lunch Afternoon Dinner Evening PR Event

Predicted

Customers 10% 25% 15% 25% 15% +20%

Cost

Negotiation 5% off No 5% off No No 10% off

Required

Visitors Up to 10 - Up to 10 - - Min of 15

unwelcomed

favorable

●ツアー案の詳細評価

●ツアー案の作成

●観光アクティビティの定義

(21)

観光プランニング支援サービス _[

倉田

2010] 21

推薦プランの提⽰とユーザによる要求追加を繰り返す、対話型推薦システム

ユーザの観光嗜好に基づき、組み合わせ最適化問題を解いて推薦プランを導出

(22)

旅行者向けのデザイン技術（

CT-Planner

）

ユーザからの評価（滞在中の外国人への調査）

} 対象：日本在住の留学生モニタ 16人（8ヵ国）

} 流れ：CT-Plannerによる観光計画→観光 (5時間) →インタビュー

} 評価

}

観光前の直前計画においても、多様性への高い対応（操作時間約20分）

}

計画の経験・学習の有用性

≒

作成した計画の有用性

à

個人旅行者の高満足の要因「自己決定感」「適応行動」への寄与

22

旅行プランをあれこれ検討した経験のおかげで、現地において興味に応じ柔軟に行程を変えられた。

(23)

個人旅行を支援してどうするのか？？

} 1.0 と 2.0 を組み合わせた観光産業のエコシステム

23 23

ニーズ

ツアー利用層

コミュニティベースでの個人旅行の

共創支援

旅行者向けツール

（CT-Planner）

提供者向けツール

（PT-Configurator）

旅行者像と

期待＆要求計画データ

行動データ観光資源の

機能＆評価

計画ログ行動ログ

ロングテール

個人手配層

観測・学習継続的な

少多

パッケージツアー

（募集型企画旅行）観光プランの

作成支援

←旅行会社主導

旅行者主導→

適応型共創型

提供型

観光周遊の機能＆評価

カスタムツアー

（受注型手配旅行）

↑↑ 旅行会社、自治体、観光組合、観光事業者

(24)

新たなサービスをデザインする

CT-Planner を軸にした社会実装の活動

1. 様々な場面で、旅行者をお手伝いします

2. 観光案内所や宿泊施設をお手伝いします

3. 地域の観光まちづくりをお手伝いします

24

(25)

CT-Planner を軸にした社会実装の活動 25

JSTによる継続⽀援、ベンチャーとの協業、社団法⼈を通じた社会実装

ツーリズムEXPOジャパン2015、2016

Ｇ空間EXPO2014 アクティビティフェスタ（最優秀賞受賞）

JST News 2015年10⽉号の掲載記事:

「ものづくり」と「旅⾏者」の視点で地域を元気に

フジテレビホウドウキョクスタートアップ180!

(26)

何を目指しているのか？ 26

サービスを提供しながら、データを収集 (Service Research by Service)

ユーザの⾏動を起点に、様々なサービスづくりとデータの好循環を⽣み出します

(27)

1. 様々な場面で、旅行者をお手伝いします 27

観光プランを考えながら、興味のある地域の予習ができます

プラン通りに過ごさなくても⼤丈夫。それも旅⾏の魅⼒ですから

JR東海の観光プロモーションサイト、地域の観光ポータルサイト

w

⼀部の商⽤サービスに対してAPI／ライブラリを提供し、組み込み

2016年6⽉8⽇⽇経新聞

(28)

2. 観光案内所や宿泊施設をお手伝いします 28

2020年に向けて、より⼀層の観光案内業務が求められます

CT-Plannerを活⽤して、皆さんのコンシェルジュを⽀援します

京王新宿観光案内所、神⼾の⼤⼿５社ホテル

2016年1⽉1⽇朝⽇新聞

(29)

3. 地域の観光まちづくりをお手伝いします 29

観光地内のスポットを取材し、CT-Planner上で情報発信します

どのような楽しみ⽅があるか、皆さんと協議して、気づきを得ます

旅⾏者の反応をみながら、観光まちづくりの活動につなげます

-98.

% =$*

#

#("

:,+;

# '/#4!

#("

8 #4!

3*<

265&

#$0#)*17 =$*7

(30)

30

連関規則

有望プラン一覧長浜駅

黒壁スクエア連関規則

長浜城

定性①：連関規則の組み合わせは何があるか？

定性③：有望プラン群に地理的特徴はあるか？

•

黒壁スクエアを中心とした市の中心部にルートが固まっている

•

長浜城に訪れたとしても付近の観光資源に立ち寄ることは無い

観光プラン推薦技術を活かした観光案内の可能性分析 CT-Planner + analyze = CT-Planalyzer

ペルソナ

(31)

まとめ：地域・旅行者主体の流れ 31

A

⾏動記録技術、

AR/VR

、情報推薦、マッチング

→

研究者

社会的期待の発⾒

↑

事業者

⽣活者（＝旅⾏者、地域住⺠）

B

←

新たな研究テーマの触発

知識や技術を

社会にオープン化

↓

研究者 事業者

⽣活者（＝旅⾏者、地域住⺠）

⾏動変容が新たなサービス

・制度の需要を喚起する

↑

新たなサービス提供

↓

新たなサービス提供

↓

A:

供給主体を起点

B:

需要主体を起点

＊探索型の個⼈旅⾏

＊アイデアソン・ハッカソン

＊ビッグデータ

＊パーソナルデータ

(32)

まとめ：広がるデザインの意味と使用との相補 32

【従来のデザイン】つくるまでが中⼼

【今後のデザイン】使⽤との関わりにおいて、継続的に捉えることが重要

TRANSPORT

DESIGN ASSEMBLY

PRODUCTION SALE DISPOSAL

INSTALLATION MAINTENANCE

USE

SUPPORTING CUSTOMER’S ACTIVITIES

提供物のライフサイクル

@

使用サイクルユーザの

ATTENTION INTEREST

SEARCH ADAPTATION

CONFIGURATION CREATION

SHARE

⼈間中⼼設計

サービスデザイン、デザイン思考

Design-for-use by provider

ユーザ・イノベーション

⾏動観察／ビジネスエスノグラフィー

Design-in-use by customer

ビッグデータ

, IoT

構成的アプローチ

Design-from-use by provider

ユーザ・デザイン

参加型設計

2016年11月26日_G空間EXPO_CSISシンポジウム_公開用

サービス工学を活用した

観光情報サービスとその社会実装

,

Web

2

東京大学 人工物 原研究室（サービス工学）

〜サービスをデザインし、人と社会を知る〜

2

(‘11-)

(‘08-)

•

•

•

(‘15-)

(’08-)

•

•

•

•

•

•

CAD

•

•

• Internet of Things

サービス工学とは何か？ 3

サービス⼯学 1.0：サービス現場の⽀援

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス現場にお ける実践のサイクルを簡便化・⾼度化し、その⽣産性の 向上（効率化、品質向上、付加価値増）に寄与する

→ 観光事業者の⽀援が中⼼。旅⾏者＝消費者

→ 観光情報：地域・観光事業者が保有し、内部で使⽤する

1.0 サービス現場の支援 4

4

サービス工学とは何か？ 5

サービス⼯学 1.0：サービス現場の⽀援

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス現場にお ける実践のサイクルを簡便化・⾼度化し、その⽣産性の 向上（効率化、品質向上、付加価値増）に寄与する

→ 観光事業者の⽀援が中⼼。旅⾏者＝消費者

→ 観光情報：地域・観光事業者が保有し、内部で使⽤する

サービス⼯学 2.0：顧客との新たな関係性構築の⽀援

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス提供者と 顧客との距離を縮め、彼らとの協働によって、新しい価 値をつくりだす（共創）

→ 旅⾏者の⽀援が中⼼。旅⾏者＝ユーザ、パートナー

→ 観光情報：旅⾏者も⽣み出す & 利活⽤する

2.0 顧客との新たな関係性構築の支援 à 共創 6



w



ß

w

w

A B

→

←

↑

↑

↓

ex. AI, 3D

研究者 事業者

⽣活者

↓

↓

↑

2.0 顧客との新たな関係性構築の支援 7





w

Outputs

Inputs

Outputs

Inputs (

)

Inputs

2.0 顧客との新たな関係性構築（ BtoC の例） 8

 ライフスタイルに⽬を向け、その解決策／⽀援として製品・

サービスを開発し、その価値をストーリーとして伝える

 ランナーの個別⽀援、能動的参加、使⽤データ à 共創

ランニング 体験

2.0 顧客との新たな関係性構築（ BtoB の例） 9

n

w

w

東京大学人工物原研究室（サービス工学）

_(‘11-)

_(‘08-)

_(’08-)

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス現場における実践のサイクルを簡便化・⾼度化し、その⽣産性の向上（効率化、品質向上、付加価値増）に寄与する

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス現場における実践のサイクルを簡便化・⾼度化し、その⽣産性の向上（効率化、品質向上、付加価値増）に寄与する

w 様々な機器・技術を活⽤することで、サービス提供者と顧客との距離を縮め、彼らとの協働によって、新しい価値をつくりだす（共創）

研究者事業者

_Outputs

_Outputs

ライフスタイルに⽬を向け、その解決策／⽀援として製品・

ランナーの個別⽀援、能動的参加、使⽤データ à 共創

ランニング体験

• GPS ロガーを用いた訪日旅行者の観光周遊行動の調査

GPS ロガーを用いた行動調査（ 2011 年） ¹⁴

} 遺伝子解析の分野で用いられてきた配列解析を GPS データの分析に応用

} 訪問エリアとその順番を文字列で表し、文字列（行動）間の類似性判定

原台浅

配列解析による卓越する経路のパターン抽出 ¹⁶