データ女子部

1. サービスデザイン：デジタルと
フィジカルの融合2017第5回データサイエンティスト女子部セミナー
YURIKO SAWATANI @ TOKYO
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

2. Service Design & Management Lab.
自己紹介
【略歴】
東京工業大学大学院総合理工学研究科システム科学専攻修了。東京大学大学院総合文化研究科博
士課程修了（学術博士）。（株）日本IBM入社。情報技術の研究開発、サービス研究に従事。科
学技術振興機構サービス科学プログラム(S3FIRE)フェロー、早稲田大学教授などを経て、15年9
月より現職。経済産業省産業構造審議会商務流通情報分科会「情報経済小委員会」委員「サービ
ス産業の高付加価値化に関する研究会」座長代理「攻めのIT投資評価指標策定委員会」委員等。
早稲田大学ナノ・ライフ創新研究機構 客員上級研究員、INFORMS Service Scienceおよび情報
処理学会の編集委員を兼務。主な著作：Global Perspectives on Service Science: Japan（共編著
、Springer）、Serviceology for Designing the Future（共編著、Springer）
【専門分野】
R&Dマネジメント、技術経営、サービスデザイン、サービスサイエンス
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3. Service Design & Management Lab.
娘が「アプリの登録手伝って」と言ってき
た
▸インターネットの接続を禁止する？
▸危険なこともあることを教えて、登録を手伝う？
ref: https://thenextweb.com/contributors/2017/11/06/data-scientist-
protects-children-dangers-tech-world/
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4. Service Design & Management Lab.
HOW A DATA SCIENTIST PROTECTS HIS CHILDREN FROM
THE DANGERS OF THE TECH WORLD
1. Private conversations aren’t really private.
一旦オンラインになったら、そのデータはさらに分析などで使われる可能性がある。 “selfies”もそう。
誰が使うのかを知ろう。
2. Know your audience.
友達とだけ共有したい写真を友達に送ったら、アップロートされたアプリの設定次第ではそれがみん
なに共有されてしまうこともある。
3. If you are signed-in, you are synced.
スマートフォンにあるデータも、アプリにサインインするとアプリに送られ共有されてしまう可能性
がある。
4. Follow.
snsアカウントを誰がフォローしているのか、どんなことに情報を使うか、注意しよう。
ref: https://thenextweb.com/contributors/2017/11/06/data-scientist-
protects-children-dangers-tech-world/
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5. Service Design & Management Lab.
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6. Service Design & Management Lab.
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8. Service Design & Management Lab.
個人とビジネスの思惑の違い
自分に関心がある
サービス価値・ネットワー
キング・思い出のためにデ
ータを保存したい
個人プロフィール
活動（位置・日時・結果）
写真・文章・気持ち
個人にはあまり関心がない
広告主がより効果的なター
ゲットキャンペーンを実施
し、サイト運営者が関連性
の高い広告をオーディエン
スに提供することが目的
人のグループ
予測される顧客・活動傾向
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9. Service Design & Management Lab.
データの共有
▸同意
▸信頼性（データを守ってくれる・価値を提供すための必要最小限のデータ）
▸透明性（どんなデータで何をしてくれるか理解できる）
▸コントロール（保管・変更・移動・削除）
▸時期（通常時・災害時・不健康な時）
▸データの種類
▸トランザクションデータ：サイト内のどのページを何回見たか
▸個人の思考や人間性が色濃く反映されるデータ：就職活動や病院・病気の検索データ
▸データ共有のリスク＝＜得られる価値
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10. Service Design & Management Lab.
FOOD

11. Service Design & Management Lab.
自分でする やってもらう（自動・協業）
選ぶ 自分で探す（メニュー検索） 選んでもらう（メニュー作成）
運ぶ
自分で買い物する
運んでもらう（運送サービス）
受け取る 宅配ボックス・時間指定
作る 自分で作る
作ってもらう（出前・シェフ・機械
）
食べる 自分で食べる 食べさせてもらう（人・機械・薬）
現在までの状況（過去の食事・冷蔵庫の中身・健康状態・予算・気分）
未来の状況（誰と・どこで・いつ・何を）
FOOD

12. Service Design & Management Lab.
FOOD ルーティン活動や活動の接点に新しいサービスが誕生
2009 food factory
2010 convenience store vegetable
2000 2010 2020
2016 amazon dash
2012 instacart（いつでも） 202x autodrive
2015 amazon alexa, google home
1997 cookpad, recipe site
2014 cookpad, coupon
2000 oicix（週一）
2017 IoT appliance (LG Alexa連携)
2017 Moley, robot chef on sale
運ぶ（買い物）
作る（材料・メニュー）
1960年代 食洗機, 2013年３割普及 片付ける
2013 kit oicix（メニューの材料セット）運ぶ（メニュー型買い物）
2015 prime chef（シェフ）運ぶ（シェフ）
2017 メニューの自動生成(aivick)選ぶ（メニュー・弁当）
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13. Service Design & Management Lab.
人間中心でデータを活用するサービスを考える
移動する
相談する
連絡する
選ぶ
調べる
話す
食事に行こう！
レストラン
友達
場所・時間
メニュー
話題
予約
アドホックな活動（支援）とルーティン(自動化）について考える
13
食べる
次の予定
を決める
カレンダー
instagram

14. Service Design & Management Lab.
人間中心でデータを活用するサービスを考える
移動する
相談する
連絡する
選ぶ
調べる
食べる
話す
次の予定
を決める
食事に行こう！
レストラン
友達
場所・時間
メニュー
話題
予約
カレンダー
instagram
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現在までの状況（過去
の食事・冷蔵庫の中身
・健康状態・予算・気
分）
未来の状況
（誰と・ど
こで・いつ
・何を）
どんなサービスなら、どんな個人データを提供してもいい？
2015 prime chef（シェフ）
2017 メニューの自動生成(aivick)
google map
友達に合わせたレストランの推薦
友達に合わせた話題の推薦

15. Service Design & Management Lab.
データ取得企業中心でデータを活用するサービスを考え
る
アプリ提供
レストランの検索・予約データ
レストランユーザー
メニュー開発・店舗開発
ユーザーの属性データ
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データで、どんなサービスを提供できる？だれのために、どんなサービスを提供する？
そのためにどのデータ？

16. Service Design & Management Lab.
データ取得企業中心でデータを活用するサービスを考え
る
食材
アプリ提供
検索キーワード・条件
レストランの検索・予約データ
レストランユーザー
購買システム
メニュー開発・店舗開発
予約システム
広告支援
メニュー
ユーザーの属性データ
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だれのために、どんなサービスを提供する？
そのためにどのデータ？

17. Service Design & Management Lab.
サービスデザイン：デジタルとフィジカルの融合
体験
組織
プロセス
サービスシステム
プロダクト
Service, Digital, Mobile, liquification
ストーリー
組織
プロセス
サービスシステム
プロダクト
体験
サービスシステム
プロダクト
顧客・需要者
ストーリー
企業・提供者