測って図る：データ駆動型サービス工学の実践
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第7回横幹連合コンファレンスで使ったスライドです（代り映えしませんが。。。）。
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測って図る：データ駆動型サービス工学の実践
- 1. 国立研究開発法人 測って図る︓ データ駆動型サービス ⼯学の実践 蔵⽥ 武志1,2 1国⽴研究開発法⼈ 産業技術総合研究所 ⼈間情報研究部⾨ サービス観測・モデル化研究グループ⻑ 2筑波⼤学 システム情報系 教授（連携⼤学院） サービス⼯学とMR研究室 （システム情報⼯学研究科知能機能システム専攻）
- 3. 国立研究開発法人 現場のラボ化とラボの現場化 • Borrowing from “Terraforming” • Lab-forming Field: Transforming a real field into a lab-like place. • Field-forming Lab: Transforming a laboratory into a field-like place. 3
- 4. 国立研究開発法人 Service Field Simulator (SFS) 4 平成教育学院☆放課後(BSフジ) 2010/5/1
- 6. 国立研究開発法人 複数⼈で協調して空間をレイアウトするシステム 「Dollhouse VR」︓飲⾷現場におけるケーススタディ 6提供︓慶応⼤ 杉浦先⽣ Note: 違う⽴場の⼈たちがフラットに参加可能。 ⼿戻りを少なくできる。
- 7. 国立研究開発法人 PDR on iPhone4 (G空間EXPO2010) 7
- 8. 国立研究開発法人 Overview: History of PDR in AIST 8 ISWC2001 IWAR1999 ISMAR2003 PLANS2014 PLANS2010 ICServ2013 Docomo map navi Image registration + Gyro Panorama-based annotation (Image-registration-based positioning) Image registration + PDR PDRplus (PDR + Action recognition) Handheld PDR (Walking-direction estimation) 2015- 2015- PDR module 2011- Academia Industry Before PDR ICAT2006 PDR + GPS + RFID
- 9. 国立研究開発法人 PDRベンチマーク標準化委員会 • 賛同組織（33組織, 2016.4.12現在） – 旭化成、アジア航測（南）、インテック、MTI、KDDI研 究所、国際航業、澁⾕⼯業、クウジット、サイトセンシン グ、シャープ、杉原SEI、電通国際情報サービス、⽇⽴、 フレームワークス（渡辺）、マルティスープ、ミルディア、 村⽥製作所、メガチップス、リクルート（⽜⽥）、リコー、 レイ・フロンティア – 愛知⼯業⼤学（梶）、明⽯⾼専（新井）、神奈川⼯⼤（⽥ 中）、慶⼤（春⼭、神武、中島）、筑波⼤（蔵⽥）、東⼯ ⼤（岡⽥）、名⼤（河⼝）、新潟⼤（牧野）、⽴命館⼤ （⻄尾）、産総研（蔵⽥、興梠）、HASC、Lisra (敬称 略、順不同) 9
- 10. 国立研究開発法人 全⾝姿勢・負荷・動線の計測 ウェアラブルメニーセンサ（センサスーツ）計測︓ 技術伝承、作業⽀援、改善⽀援、災害救助、 少数のウェアラブルセンサでの⾏動計測のための機械学習⼿段 10
- 13. 国立研究開発法人 サブメートル精度測位(UWB)＋PDR • UWB-IR(Ultra Wide Band Impulse Radio)⽅式 – １５〜３０ｃｍ程度の精度での測位が可能 – マルチパスにも強い – 直進性が強すぎるため、死⾓ができやすい – ⾼コスト • PDRとの連携により、連続性とコストを改善、 姿勢計測も 13 Geoplan社(UbiSense社)、GiT社の資料より
- 17. 国立研究開発法人 CSQCC: 結果・⾏動・環境刺激の総合分析 17 特定従業員の店内エリアごとの滞在時間割合 行動指標と会計指標を組み合わせた業務分析支援ツール 客室で部屋で 片づけしつつ、 追加注文を受ける従業員 テーブルごとの 客数を示すアイコン その追加注文の POS履歴 (CSQCC: Computer Supported Quality Control Circle)
- 18. 国立研究開発法人 がんこ銀座4丁⽬店におけるQC活動⽀援 • 調査の⽬的 – CSQCCによる同店のQC活動⽀援の効果を検証する。 • 場所 – ⽇本⾷レストラン・がんこ銀座4丁⽬店 地下1階フロア • 期間︓QCテーマ – 2011年1⽉〜2⽉︓接客時間を増やす （YouTube産総研チャンネルに説明ビデオあ り） – 2012年1⽉〜2⽉︓持ち場を守る（ゾーン制導⼊） • ⽅法 1. 期間中、接客係を対象として⾏動計測を実施 2. QCサークルに⾏動計測データとPOSデータの分 析結果を提供。課題発⾒と改善策⽴案を⽀援 3. 改善策導⼊後の効果を分析 18 客席エリア（カウンター席） コース料理
- 19. 国立研究開発法人 １回⽬のCSQCC (Computer-Supported QC Circle) 19 移動距離 [m] 1,000 1,500 2,000 2,500 111213141516171819202122 追加注文数 （混雑度で正規化） 0.0 0.4 0.8 1.2 111213141516171819202122 接客エリア 滞在時間割合 30% 35% 40% 45% 50% 55% 111213141516171819202122 時 Before After 工程組み換えに より夜の時間帯 の準備に注力し たため減少 夜の時間帯の接客時 間が準備で減らした 時間より大幅に増加 昼は元々 忙しく変化 なし 準備のために接客時間を 減らしたが、追加注文数は維持 夜の時間帯の 追加注文数増加 変化なし 現状把握 （マネージャ側の想定より）接客時間が短い 対策 (1)工程組換，(2)役割分担徹底，(3)心がけ 改善効果 夜の時間帯の接客エリア滞在時間 → 増加 波及効果 夜の時間帯の追加注文 → 増加 副作用 (1)従業員負荷（移動距離） → 変化なし (2)15時台：追加注文数 → 減少なし 2011年 1月～2月 2014年6月号
- 20. 国立研究開発法人 移動距離の評価あるある 20 • 移動距離の評価とＰＤＲとは相性がよい。 • 例えば、電波だと位置のブレと本当の移動の 切り分けが難しく、単純に加算すると数倍く らい多く移動していることになってしまう。 • ⾼精度測位（UWB、LRF）を⽤いたとしても やはり移動距離は⻑めに出てしまう。
- 22. 国立研究開発法人 顧客1⼈あたりの移動距離 22 *** * p < .05, ** p < .01, *** p < .001 ** 改善前 n=64, M=103.7, SD=60.2, Mdn=88.8 改善後 n=90, M=61.1, SD=32.1, Mdn=56.7 **** 時刻 顧客1人当たりの移動距離（m） 接客時間は維持しながら、移動距離を減らすことができた。
- 24. 国立研究開発法人 改善前 24 持ち場専念率 2012年1月～2月 2014年 11月号 IV. ベテラン型 （余裕型） II. ⼿⼀杯型 III. きっちり型 I. ⽬的意識⽋如型
- 25. 国立研究開発法人 改善後 25 自分の持ち場を 守るようになった • 客席エリア滞在時間：維持（2011年のＱＣ（接客時間を増やそう）が定着） • 移動距離：減少！ • チームパフォーマンス向上（未熟練者のスキル向上、熟練者の負荷低減） 持ち場専念率 2014年 11月号 2012年1月～2月 IV. ベテラン型 （余裕型） II. ⼿⼀杯型 III. きっちり型 I. ⽬的意識⽋如型 手一杯型を サポートする 必要がなく、 業務に余裕
- 26. 国立研究開発法人 PDRセンサモジュール 骨伝導マイク ICレコーダ 従業員の行動データと業務データから 各従業員の現場・役割固有の作業内容を推定 ・会計データ ・ＰＯＳデータ ・業務スケジュール ・ナースコールの ログデータ SOの推定材料 になり得るデータなら 何でも利用可能 従業員の行動データ 業務データ 機械学習（AdaBoost, Random Forest）を利用して実現 位置、方位、動作種別、発話区間等 サービスオペレーション推定（SOE） 26
- 27. 国立研究開発法人 レストラン接客係のＳＯＥ結果SO [1] 注文伺い [2] 配膳 [3] 移動/ 物を運ぶ [4] 会計 [5] 挨拶/案内 [6] 片付け/ セッティング [7] お客さん と会話 [8] スタッフ と会話 推 定 値 再現率 [%][1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 真 値 [1] 218 16 3 3 11 21 2 3 78.7 [2] 21 312 0 0 4 24 0 0 86.4 [3] 6 12 44 0 19 46 0 6 33.1 [4] 1 4 0 85 2 4 0 0 88.5 [5] 4 0 0 4 234 31 0 7 83.6 [6] 8 6 0 3 8 551 0 2 95.3 [7] 12 6 0 0 14 6 51 1 56.7 [8] 12 10 0 6 30 17 0 184 71.0 適合率[%] 77.3 85.2 93.6 84.2 72.7 78.7 96.2 90.6 81.0 27 注文伺い 配膳 ハンディ端末 片付け セッティング
- 31. 国立研究開発法人 可視光通信測位とピッキングデータの フュージョンによる従業員の動線計測（5名分） 31 ピッキングデータのみ 可視光データのみ 可視光＋ピッキングデータ ※2014年4月18日9時～22時（従業員3,4,5,8,9） • ピッキングの結果のみ • 動線のジャンプが目立つ • ピッキングデータだけでは 動線の分析は困難 • ピッキングの過程を計測 • ピッキングデータのみと比 べ、動線のジャンプが減少 • 誤差や欠落がある • ピッキングのみと比べ、通 路に沿った移動が増加 • 可視光の誤差や欠落の影 響を削減できている
- 37. 国立研究開発法人 37
- 38. 国立研究開発法人 Open Data Contest in Logistics & PDR Challenge in Warehouse 38 • Open data contest in logistics by Frameworx – Submission: 2016/4/18-2016/7/18 – Award ceremony: 2016/9/12 • PDR Challenge in Warehouse – Now planning – Will be held as a Japanese domestic contest in 2016 – Will be held as an international contest in IPIN 2017
- 40. 国立研究開発法人 いろいろ募集中︕（つくばだけど） • 産総研 – インターン（１か⽉から年単位まで） – ＲＡ（⼤学院⽣︓研究で給与） – 産総研特別研究員（ポスドク） – 共同研究 • 筑波⼤学⼤学院 – 修⼠課程・博⼠課程・社会⼈ 40