サービスサイエンスのための モデリング・シミュレーション ...nama/SSR/18/doc/SSR2006FinalReport.pdfサービスサイエンスのための...

サービスサイエンスのためのモデリング・シミュレーション技術

に関する調査研究報告

生天目 章

防衛大情報工学科

報告内容

１　研究会の活動概要

２　サービスサイエンス研究の現状調査

３　研究会メンバーによる研究の紹介(一部）４　シミュレーション＆モデリングの実際

　：消費者行動からの潜在的ニーズの推定法

５　今後の課題

（お断り：日本語と英語による説明の混在をお許し下さい．）

研究会の目的背景：

　情報技術(ICT)の発達により，サービス産業に対する需要が急増している．特に，情報技術産業においては，ソフトウェア部門からサービス部門への大きなシフトが見られる．

　サービスサイエンスは，このような背景の下で生まれた．そして，勘や経験に基づく多かった，また従来はスケールの小さい領域を対象にしていたサービスを，科学の対象として取り込もうという試みである

研究会の目的：

　テクノロジーやビジネスモデル，サービスのネットワーク化といった観点からサービスに関わる問題を探究している，内外の研究者と連携しながら，新しいモデリング・シミュレーション技術の体系的な発展に貢献をする．

主な活動内容

計算機科学，経営学，社会科学，認知科学といった関連領域において，サービスの問題を科学的に探究している内外の研究者と連携して公開の研究会を開催しながら，海外連携型の調査研究を進めてきた．

5 - SSR2007.5.30

研究会メンバー(国内）

＜大学側＞

大内　東　北海道大学教授（観光情報学）

川村秀憲　北海道大学准教授（マルチエージェント，観光情報学）

有賀祐二　中央大学教授 （ミクロ経済学）

松下　貢　中央大学教授 （物理学，複雑系科学）

海蔵寺大成 ICU大教授（経済物理学）黄　潤和 法政大学教授 (人工知能，e-learning) 馬　建華 法政大学教授 (ユビキタスコンピュ−テング)高玉圭樹　電気通信大学准教授（マルチエージェント）

佐藤　浩　防衛大学校准教授(進化計算，サービスサイエンス)久保正男　防衛大学校准教授（複雑系）

生天目　章　防衛大学校教授（マルチエージェント，計算論的経済学） （主査）

6 - SSR2007.5.30

研究会メンバー(国内）

＜企業側＞

栗栖宏充　日立システム開発研究所

矢野浩仁　日立システム開発研究所

池田祐一　日立総合研究所

丸山文宏　富士通研究所

水田秀行　日本IBM基礎研究所上田延寿　日本IBM内平直志　東芝研究開発センター

木村俊之　三菱電機情報技術総合研究所

7 - SSR2007.5.30

研究会メンバー(海外からの招聘者)

(1) Professor Ryszard Kowalczyk, Director, Centre for Information Technology Research, Swinburne University of Technology,Australia

(2) Professor Wolfgang Koenig, Institute for Information Systems at Frankfurt University,Germany,

(3) Professor L-F Pau, 　　RSM Rotterdam School of Management, Netherlands(4) Professor Michael Schwind, 　　Johann-Wolfgang-Goethe-Universitaet Frankfurt, Germany(5) Professor Sung-Bae Cho 　　Yonsei University, Korea(6) Professor Soe-Tsyr Yuan　　 National Chengchi University,Taiwan(7) Dr. Wei-Feng Tung 　　 National Chengchi University,Taiwan(8) Professor David Green　　Monash University，Australia

8 - SSR2007.5.30

Taiwan

Netherlands

Australia

Germany

Korea

9 - SSR2007.5.30

研究会の日程

平成１８年

（１）８月２５日　中央大　後楽園キャンパス　(参加者:20名）　（２）８月３０日 防衛大 (参加者:1５名）　（３）１１月２２日　ICU (参加者:４０名）

平成１９年　

（４）３月３０日　中央大　後楽園キャンパス (参加者:25名）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(延べ参加者:約１００名）

１　サービスのとらえ方

２　SOA(Service Oriented Architecture)/ SOC(Service Oriented Computing)

３　Web Services

サービスサイエンス研究の現状調査

11 - SSR2007.5.30

サービスの基本概念

提供者 受容者有用な価値

キャリア

•物質•エネルギー•情報

（１）サービスとは，供給者から顧客に“有効な価値”を移転する活動（プロセスとアウトプットの両方を含む）．（２）価値のキャリアとして，物質（もの），エネルギー（人の労働，機械の作動），そして情報が用いられる．（３）サービスの価値は，それらの価値の総和によって決まる．

益田昭彦“サービスへの信頼性概念の拡張”(電子情報通信学会誌：平成１８年１２月号）

12 - SSR2007.5.30

区分 有形の対象 無形の対象

もの ハードウェア ソフトウェア

人 肉体 心（思考，行動）

サービスの位置づけ

サービス益田昭彦“サービスへの信頼性概念の拡張”(電子情報通信学会誌：平成１８年１２月号）

13 - SSR2007.5.30

サービスサービス= = メカニズムメカニズム + + 心心

Mechanism supported byDevicesManualsIT infrastructure and systemsOrganizational structure

Self-services Hospitality

Mechanism

Mind

Escaping from uniformityOriginalityDifferentiation

StandardizationImproving efficiencyRaising standards

富士通：丸山氏

14 - SSR2007.5.30

①非自在性

③無形性

②時間・空間の特定性

④一過性

⑤非貯蔵性

⑥不可逆性

サービスの基本的性質

益田昭彦“サービスへの信頼性概念の拡張”(電子情報通信学会誌：平成１８年１２月号）

15 - SSR2007.5.30

Servicerequestor

Serviceprovider

Discoveryagencies

Find Publish

Interact

Servicedescription

Servicedescription

ServiceClient

サービス提供者は，さまざまなサービスを提供し，利用者は，自分らの要求にあったサービスを見つけることができるようにするためのための枠組み

サービス指向アーキテクチャ:SOA

16 - SSR2007.5.30

サービスの分類

Goods-related services industries• Distribution services:

• Wholesale, retail, transport, and storage• Knowledge-based business services:

• Communications services, finance and insurance services, property and business services

Service industries• In-person services:

• Accommodation, cafes and restaurants, education services, health and community services, cultural and recreational services, personal and other services

• Public service: Government and defense

(John Houghton, Nick Pappas, and Peter Sheehan 1999)

17 - SSR2007.5.30

ICTを利用した新しいサービスの開拓

• Ubiquitous network technologies -- IC cards, RFID (Radio Frequency Identification), etc.

• Data mining • Sensor technology • Other information processing technology

(ICT:Information/Communication Technology)

18 - SSR2007.5.30

東芝：内平氏歴史的推移

Service Oriented Computing (SOC)Service Oriented Computing (SOC) research theme focuses on a

new emerging paradigm for distributed computing and e-business processing.

It treats individual ICT systems and software components as independent services geared for integration, and uses them as fundamental elements to build agile networks of collaborating service applications distributed within and across organizational boundaries.

Current SOC technologies include Web Services and Grid Services.

Extensive R&D on :•Business Process Execution Languages•Web Services Description Languages•Business Process Modeling Language

20 - SSR2007.5.30

Web Process Design

WS1

WS3WS4

WS2

WS7WS6

Web Processes Composition via Business Process Execution Language

WS5

WS9

Web Processes

WS8

Web services

Literal extraction from : Creating Web Processes using BPEL4WS, Kunal Verma, see http://www.bpelsource.com/bpel_info/presentations.html

研究会メンバーによる研究の紹介(一部）

Agent Systemsin Adaptive Service Provision

Ryszard Kowalczyk

Swinburne Centre for Information Technology ResearchFaculty of Information and Communication Technologies

Swinburne University of TechnologyMelbourne, Australia

23 - SSR2007.5.30

Services and Agents

Similar concepts (though meaning can be different)• Both are self-contained software entities• Message oriented (WSDL vs ACL)• Autonomous (serving vs goals)• Social (composition vs collaboration)

Main differences• Conceptually: Problem solving, interactions and intelligent capabilities• Real-world: Industry support, business case, standardisation

Great challenge, needs and opportunity• Building and managing service systems is complex• Mostly manual at the moment - more automation support is needed• Agents for automation of management and operations of service systems

ACL

WSDL

WSDL: Web Services Description LanguagesACL: Agent Communication Language

24 - SSR2007.5.30

Agen

t-bas

ed M

anag

emen

t of

Serv

ice-o

rient

ed S

yste

ms

Service-Oriented Computing (SOC)Service-oriented Business Strategies and Modelling

Serv

ice-

orie

nted

App

licat

ion

Engi

neer

ing

Cross-organisational serviceworkflow modelling

Servicedescription &

interoperability

Ser

vice

eng

inee

ring

and

valid

atio

n

Ser

vice

neg

otia

tion

and

man

agem

ent

Service planning& composition

Simulation& Modelling

Business

System

Services

Requirements

Composition

Deployment

Business strategies for use & delivery

25 - SSR2007.5.30

Example Applications Scenarios

Agent-based Adaptive Service Agreement & Process Management • Applications on Demand in Telecommunication• Logistics Transport Advisory System• 3D Virtual Organizations

Others in supplement: e-Negotiation Agents (eNAs)• Service Contracting• Supply Chain Coordination• Agent-enabled Social Networks

26 - SSR2007.5.30

Agent-based Service Management

Agents

Services

Adapt/Evolve Adapt/EvolveAdapt/Evolve

Coalition Formation Collective Planning Coordinated Negotiation

Service Discovery

Services

Collective Execution

Registry

Ontology

RegistryRegistry SLASLA

XX

User

Request

Service Oriented Grid: A Vision for the Financial Industry

– Prof. Dr. Wolfgang König, Dr. Michael Schwind–

Goethe University, Frankfurt, Germany

28 - SSR2007.5.30

Motivation

New Challenges in the Financial Industry• Customer needs

• Private Banking: Individualized and customized asset management

• Corporate Finance: Increasingly complex financial engineering

Consequences for the Management of IT Resources• Steadily growing demand for IT resources • Huge capacity requirements at peak load times (load balancing problem)• Idle IT resources are increasingly expensive (opportunity costs)

29 - SSR2007.5.30

Key to a Solution: Grid Technology

Service-oriented Grid Architecture• Integration of services and resources by virtualization • Usage-based billing for resources and services in Grid systems • Application engineering capabilities for the provision of financial

services• Inclusion of service level aspects into resource provisioning, pricing,

and billing

Economized Grid Architecture• Bundling of IT resource capacities employing Grid architecture• Controlling of Grid systems using economically-inspired mechanisms

including:• Pricing, metering, billing, and accounting of resources and

services • Including willingness-to-pay and user preferences into the

resource allocation process

30 - SSR2007.5.30

FINGRID

GRID Agents

SOA

Standardization Business Process Mgmt

Pricing &Market Evaluation

Technical Perspective Economic Perspective

FINGRID FINGRID

Financial Grid • Technical Perspective: Merger of Grid, Software Agent, and Service

Oriented Architecture

• Economic Perspective: Introducing pricing, standardization, and workflow aspects

31 - SSR2007.5.30

Example:Asset-backed Security Grid Factory

Bank A

Bank B

Bank C

Bank Z

Client A

Grid Agent

Client B

Grid Agent

Client C

Grid Agent

Client Z

Grid Agent

Small Banks

Grid Engine

ABS Pool

Calculation Engine

Prod

uct-C

reat

ion

Sim

ulat

ion

Opt

imiz

atio

n

Portf

olio

-Mgm

t

Legal and Statutory Reports, Investor Reports

Business Operator7. Financial Contributions

Summarize your client revenue supervised during the contribution period. This should detail the total revenue for the engagement – not just the revenue you directly supervise. The appropriate contribution period for partners and associate partners is outlined below.

A SSOCIATE PARTNERSComplete the financial tables below for FY02 Q4 actual (Q4 only) and FY03 – Q3 estimate (estimate at Q3 for the entire

fiscal year).

a. Participation in Client Engagements (Indicate the financial activity for the overall client engagement in the table and describe your role and contribution to this in the comments section.)

- Coefficient Adjusted US $ FY02 FY03- Q3 Estimate

Client EngagementTypeof

Work

YourRole

Est. % of time

spent

No. of Partners involved

Client Net

Revenue $m

(approx)

Client Margin

%

Client Margin$ 000’s

Client Net

Revenue $m

(approx)

Client Margin

%

Client Margin$ 000’s

Company 1 Consulting

Consulting Del.AP

60 % 1 0.5 37 % 0,185 0.0 0,000

Company 2 Consulting

Consulting Del AP

40 % 2 0.7 42 % 0,294 0.0 0.0 0,000

Company 3 Consulting

Business Dev AP

60 % 1 0.0 0,000 0.8 40 % 0,320

Company 4 Consulting

Innovation & Exp AP

25% 1 0.0 0.0 0,000 0.3 42% 0,126

0.0 0.0 0,000 0.0 0.0 0,0000.00.0 0,000 0.0 0.0 0,000

Totals 1.2 0,479 1.1 0,446Millions Thousands Millions Thousands

Comments:

b. Client Group, OU MPs and Operating Group Chief Executiv es (FY02 data has been re- stated in FY03 terminology provided to you by Finance – please complete this in the table below even if you have a final version of your FY02 CS Form). If you have any significant contributions

in FY01 Q4, please detail these in the comments section.

- US $ Supervised

Management Unit

PeriodFrom - To(mm/yy -mm/yy)

Net Revenue

($m)

Year-on-year

Growth(%)

EVA(%)

EVA($m)

Year-on-year EVAGrowth

(%)

Investment Banks

ABS Placement

External Rating

Credit Systems

Benchmarking

Allows on-demand customized portfolio construction supported by individual configuration agents in the Grid

Simulate, optimize, construct, and merge ABS port-folios and trenches

External ratings can be performed on the ABS fund data

Allows checks and reports on statuary compliance

Provides benchmarkinginformation

Supports placement of big ABS trenches by investment banks

Credit Data

32 - SSR2007.5.30

Industry & Research FINGRID Consortium

Service Innovation: Issues for Research and Service Innovation: Issues for Research and DevelopmentDevelopment

November 22, 2006Dr. Fumihiro MaruyamaFujitsu Laboratories, Ltd.

34 - SSR2007.5.30

They analyzed the incidents and identified the root cause, the printer trouble.They persuaded the airline to renew printers by demonstrating its payoff.They also succeeded in changing the contract from the number of calls basis to the

number of potential callers basis.Customer satisfaction (CS), employee satisfaction and profits all went up.

AirlineProblem

Problem

Problem

Processingincident

Change the wayof thinking

Poorly motivated Employees

Low CS

ProblemProblemProblem

Analyzing the incidents made clear the problem of printers for boarding passes

What customers really want is not to process complaints but to eliminate them

Airline

Problem

Less complaintsCS up

Help Desk

Customer’s customers dissatisfied Airline’s proceeds improved

Customer’s customers satisfied

Case Study: Help Desk OutsourcingCase Study: Help Desk Outsourcing

Help Desk

Source: DiamondHarvard BusinessReview (August 2005)

ProcessingincidentProcessingincident

Processingincident

Highly motivated Employees

35 - SSR2007.5.30Knowledge editors

Web FAQ

Select/Rewrite/Register

Self-service

Clustering incidents based on similarities for extracting frequent incidents

Search Engine

KnowledgeSearch

Incidents

Dictionary　

Customer Agents

Calls/Emails Knowledge

0.81A B 　C D 　E F

D

C

EF

AB

0.60.60.8

0.6

0.80.9A B 　C D 　E F

D

C

EF

AB

0.80.60.9

0.6

Time …Agent …Question …Answer …

Technology for Analyzing Incidents and Creating KnowledgeTechnology for Analyzing Incidents and Creating Knowledge

Call Center

Extracting key words

High-speed hierarchical clustering of

incidents

Computing similarities between

incidents with a search engine

Question A→/アイコン/を/消し/たい/…

Similar Incidents Analysis

36 - SSR2007.5.30

37 - SSR2007.5.30

Role of Modeling & Simulation in Service SciencesRole of Modeling & Simulation in Service Sciences

38 - SSR2007.5.30

39 - SSR2007.5.30

40 - SSR2007.5.30

41 - SSR2007.5.30

42 - SSR2007.5.30

Intelligent Service Machines

Soe-Tsyr Yuan National Chengchi University

Taipei, Taiwan

44 - SSR2007.5.30

Personalized Relationship Service

Collaborative Marketplace Service

Customized Cooperation Service

Two-sided high adaptability Mutualism relationship Destined partner(s)

One-sided high adaptabilityMutualism relationshipDestined partner(s)

Two-sided high adaptabilityCollaboration relationshipNon-destined partner(s)

Online Mass Service

One-sided high adaptabilityCollaboration relationshipNon-destined partner (s)

Low HighMutual adaptability

Low

High

Continuity of co-production

Value Co-productionI II

III VI

Principles employed for the development of the iDesign artifacts

45 - SSR2007.5.30

iCare ( http://www.aesl.nccu.edu.tw/video/iCare.mpg )

iDesign

iNetwork

Exemplars of ISM

http://www.aesl.nccu.edu.tw/video/iCare.mpg

Exploiting Hybrid Intelligent Systems for Real-world Problems in Digital

ConvergenceSung-Bae Cho

Dept. of Computer Science, YonseiUniversity, Korea

47 - SSR2007.5.30

Service Composition based onBehavior Network

Web services composition

• The generation of action sequences selected by behavior network

• Ontology about user’s environments and actions

Service Composition

Service Network

Ontology

User’s information

User’s environment

Sensor 1

Sensor n

Sensor 2

Goal 2

Goal 1

Behavior 1

Behavior 4

Behavior 3

Behavior 2

Preconditions Behaviors (Action nodes) Goals

...

48 - SSR2007.5.30

Necessity of Intelligent AgentMotivation

• Hard to input / output- Small screen, handwriting, thumb keyboard, …

• Lack of service fusion- Simple collection of various high-techs

Mobile devices

AgentInterface

User

Service

49 - SSR2007.5.30

Intelligent Location-based ServiceConventional location-based service• Location = service

Service based on user profiles• Learning location movement patterns• Providing proactive service by predicting future location movement

Service

Service

Service

Service

Service

Service

Service

User profile

Location information

Service

Intelligent Phone

50 - SSR2007.5.30

Path modeling Lecture page

Intelligent PhoneService Recommendation: Experiments

Finding friends Lunch menu Subway schedule

サービス科学のためのモデリング＆シミュレーションの具体例

52 - SSR2007.5.30

モデリング＆シミュレーション

目標

• 消費者や顧客の潜在的ニーズの把握• 使える消費者モデルの構築消費者モデル化のための既存手法：

• 消費者からの聞き取り調査• インセンティブ（謝礼）が必要• 本音と建前に左右される• 潜在的ニーズや将来のニーズが困難

• 消費行動の解析• 何を記録するか• 消費者の内面(メンタルモデル）と行動の関係

53 - SSR2007.5.30

新しいアプローチの背景と目的

コンジョイント分析

• 間接的な質問から，消費者のトレードオフ的な意思決定の実態を推察できる

• 消費者の意思決定上の属性間の相対的な重要性が得られる

行動解析手法の発達

• 小型カメラ• 大規模ストレージ• 解析用ソフトウェア新しいモデリング＆シミュレーション

• 多数の消費者行動履歴を利用した顧客モデルの作成

54 - SSR2007.5.30

コンジョイント分析（１）ー聞き取り手法に代わる新しい手法ー

多属性合成モデルの一種

選択や格付けから消費者モデルが持つ属性の相対重要度を求める

全部

どれを重視する？

どれにする？

Bにしようかな

モデルA モデルB モデルC モデルD

CPU Memory HDD Price

普通のアンケート コンジョイント分析

55 - SSR2007.5.30

コンジョイント分析（２）

意思決定上のトレードオフ関係の推定

アンケート調査（カード操作）による推定

• カードの選択、並べ替え• 採点

カード1:CPU P4 3.4GHzメモリ 2GBHDD 250GB価格 250,000円

カード2:CPU P3 1.2GHzメモリ 1GBHDD 80GB価格 200,000円

カード3:CPU P4 3.4GHzメモリ 1.5GBHDD 100GB価格 300,000円

カード4:CPU P4 2GHzメモリ 512MBHDD 60GB価格 100,000円

上記の例：各種のパソコンの属性間に対する消費者の相対重要度を推定

56 - SSR2007.5.30

消費者行動解析のための情報技術

Vitracom Site View (構造計画研究所)の活用物体(人物）の

• 検知• 追跡• 計数• 作図

が可能

57 - SSR2007.5.30

コンジョイント分析と行動解析技術の組み合わせ

コンジョイント分析と行動分析との融合

• 店内での行動は「選択」• 動線：どちらに動くかの選択• 品物を手に取ることも選択

• 売り場での滞在時間により「評価」• 前提：滞在時間が長い場所は　　　　　消費者が高い関心があると

　　　　　仮定し，高い点数を付与

58 - SSR2007.5.30

消費者の効用モデル

Random Utility Maximization (RUM) モデル

• 商品選択確率:効用の高さに比例した選択

inininkinkininin VxxxU εεβββ +=++++= L2211

] ,for ,Pr[)( jijUUiP jninn ≠∀>=

個目の説明変数番目の選択に関する人目の kinxkin :

番目のパラメータkk :β

番目の選択による効用人目のinUin :

誤差 :inε

59 - SSR2007.5.30

ロジットモデル (続き)

多項ロジット:• 選択肢が多い場合

ランクロジット:• 順序付け選択•

入れ子ロジット:• 最初に d を選択• 次に m を選択

JiV

ViP J

jjn

inn ,,1 ,

)exp(

)exp()(

1

K==

∑=

μ

μ

∏∑

−

=

=

=1

1 )exp(

)exp(),,2,1(

J

jJ

jiin

jnn

V

VJP

μ

μK

∑∈

++

=

},{''' ))(exp(

))(exp()|(

RAmdmm

dmm

VVVVdmP

μμ

}),1{|1(}),,2{|2(}),,2,1{|1(),,2,1( JJJPJPJPJP nnnn −−= KKKK

60 - SSR2007.5.30

パラメータ推定

最尤推定法 (Maximum Likelihood Estimation)

• 対数尤度:

対数尤度を最大化するパラメータを求める

∏∏= =

=N

n

J

i

dn

iniPL1 1

)(

)( 0 ),i(n 1

それ以外

番目を選択した場合人目が

=

=ind

∏∏= =

=N

n

J

inin iPdL

1 1

)(ln

61 - SSR2007.5.30

プロトタイプ実証実験

場所：デイリーヤマザキ（防衛大店）

消費者モデル

• 行動：動線、滞在時間• 商品属性：店内飲食物

62 - SSR2007.5.30

解析ツール

動線解析のソフトウェア(Vitracom SiteView) • ビデオベース解析

• 人数• 動線• 滞在時間を計測

63 - SSR2007.5.30

コンジョイント分析のための準備

飲食物に関してコンジョイント分析を実施

飲食物の属性と属性値：

• 種類: (食事, 軽食, 飲料)• 温度: (熱い, 常温, 冷たい)• 賞味期限: (短期, 長期)• 価格: (高い, 普通, 安い)

64 - SSR2007.5.30

場所＝コンジョイントカード

滞在時間＝格付け

店内行動のコンジョイントカードへの関連付け

デザート

雑誌 軽食A

食事B

レジ

雑貨

パン

コピー

飲料入口

化粧品食事A軽食B

飲料

文具

①

②

③④ ⑤ ⑥

⑦⑬⑭

⑪ ⑫

⑧⑨⑩

⑮

⑯

カード1 (食事, 熱い, 長期, 安い) ⑥カード2 (食事, 熱い, 短期, 高い) ⑪カード3 (食事, 常温, 短期, 普通) ⑫カード4 (軽食, 冷たい, 短期, 普通) ①カード5 (軽食, 常温, 長期, 安い) ⑤カード6 (軽食, 常温, 長期, 高い) ⑬カード7 (飲料, 冷たい, 長期, 普通) ⑦カード8 (飲料, 冷たい, 短期, 普通) ⑧

カード1 (食事, 熱い, 長期, 安い) ⑥カード2 (食事, 熱い, 短期, 高い) ⑪カード3 (食事, 常温, 短期, 普通) ⑫カード4 (軽食, 冷たい, 短期, 普通) ①カード5 (軽食, 常温, 長期, 安い) ⑤カード6 (軽食, 常温, 長期, 高い) ⑬カード7 (飲料, 冷たい, 長期, 普通) ⑦カード8 (飲料, 冷たい, 短期, 普通) ⑧

65 - SSR2007.5.30

実験状況

状況１：閑散・食事前• 16:00 – 17:00• 2 ~ 3 人／店内

状況２：混雑・食後• 19:00 – 20:00• 10 ~ 15 人／店内

66 - SSR2007.5.30

結果の比較（１）

複数の属性間の相対重要度

状況１(食事前） 状況２(食後）

種類 温度 賞味期限 価格

大体同じ重要度 種類を最も重要視

種類 温度 賞味期限 価格

67 - SSR2007.5.30

結果の比較（２）

属性（種類)値の効用比較　　　　　　種類: (食事, 軽食, 飲料)

状況１ (食事前） 状況２(食後）

食事 　　軽食　　 飲料

状況１と２では，食事(弁当もの）に対する効用が正反対

食事 　　軽食　　 飲料

68 - SSR2007.5.30

結果の比較（３）

属性（温度)値の効用比較• 温度: (熱い, 常温, 冷たい)

状況１ (食事前） 状況２ (食後）

熱い 　　常温　　 冷たい

常温、冷たいに対する効用が正反対

熱い 　　常温　　 冷たい

69 - SSR2007.5.30

結果の比較（４）

属性（賞味期限)値の効用比較• 賞味期限: (短期, 長期)

状況１ (食事前） 状況２ (食後）

短期と長期に対する効用が正反対

短期 長期 短期 長期

70 - SSR2007.5.30

結果の比較（５）

属性（価格)値の効用比較• 価格: (高い, 普通, 安い)状況１ (食事前） 状況２ (食後）

高い 　普通　 安い

夕食後は，普通の価格帯のものを重視

高い 　普通　 安い

71 - SSR2007.5.30

まとめ：得られた知見

消費者の潜在的ニーズの高い商品などの判明

• 状況１で高い効用を持ち、状況２では低い効用をもつ商品：

• (飲料, 常温, 短期, 安い) … 5.6 vs.1.2

• 状況２で高い効用を持ち、状況１では低い効用をもつ商品：

• (軽食, 熱い, 短期, 普通) … 2.2 vs. 4.0

72 - SSR2007.5.30

消費者モデルの設計

Cognitive process for the individual customers

Social Network channelling information between individuals

Agent Based Modelling (ABM) provides a natural framework

73 - SSR2007.5.30

今後の課題

エージェントベースシミュレーションとの融合

（１）消費者（エージェント）モデルの推定：コンジョイント分析と購買行動履歴から顧客モデルを決定

（２）消費者間の相互作用の影響：エージェントベースシミュレーショ

74 - SSR2007.5.30

まとめと今後の課題

（１）モデリング＆シミュレーションを組み入れたサービス設計技術

　　 : Service-Oriented Architectures: Service Discovery and Composition : Web and Grid service infrastructure: Business process management with Service-oriented Computing: Semantic Web: Validation and Verification in Service-Oriented Computing

(2) 新しいマーケットをにらんだモデリング＆シミュレーション技術

(3) コントロールされたサービス提供：混雑制御のためのモデリング＆シミュレーション

75 - SSR2007.5.30

New markets defined by• Google • Amazon• Yahoo!• Ebay

Massive computational power available for running these markets in a decentralized manner Important to find good models and algorithms for these new markets

: Algorithmic and economic aspects of the Internet and complexnetworks

: Incentive search algorithms

Revolution in New Algorithms for Service Sciences

76 - SSR2007.5.30

The network effect is a characteristic that causes a good or serviceto have a value to a potential customer dependent on the number of customers already owning that good or using that service.

The economies of networking are gradually replacing the economies of scale.

　- Meheroo Jussawala, 1989

The Economics of Networks

77 - SSR2007.5.30

• Positive networks effects are obvious.

: More people means more interaction.

• Wikipedia itself depends on positive network effects.

• Negative network effects result from resource limits.

: Consider the overloads the daily-life trafficsf, or the conestion of bandwidth.

: In this case, more persons begin to decrease the value of a network.

Positive and Negative Network Effects

78 - SSR2007.5.30

Congestion Control

Congestion avoidance and congestion recovery should receive attention

For the quality of service, there are no perfect solutions, at least not for the foreseeable future

It is possible to deliver differentiated levels of best effort service

79 - SSR2007.5.30

Congestion Control: Controlled Services

Uncontrolled

EFF

EC

TIV

E T

HR

OU

GH

PU

T

OFFERED LOAD

IdealControlled

PROBLEMS CAUSED BY OVERLOAD

Loss of efficiency

Unfair allocation of resources among competing users

Various types of loops and deadlocks

80 - SSR2007.5.30

コントロールされたサービス

81 - SSR2007.5.30

82 - SSR2007.5.30

The Role of QueueA queue is a bufferThe most well known operation of the queue is

: First-In-First-Out (FIFO)

coming packet

IN OUT

83 - SSR2007.5.30

Congestion Control & Quality of Service

Congestion control other than First-In-First-Out (FIFO) • penalty for dynamically shared resources• Similarities with the highway system• The influence of routing guidance on the congestion

Quality of service in Internet• a heterogeneous network that uses different lower layer

technologies• the best effort service

Service quality (customer satisfaction) in general - not precisely defined Congestion control with Agent-Based Modeling

84 - SSR2007.5.30

まとめ

(1)本プロジェクトでは，運営面で反省する面があった(主に研究会における時間的制約）はあったが，産学の連携，海外研究者との連携（情報系，経営学，心理学の研究者）により，多くの成果をあげることができた．

(2)サービス科学のためのモデリング・シミュレション技術の研究は，今後はさらに発展が必要である．

(3)産学の連携により，また海外研究者との連携により，特にサービス設計のための国際的な標準化活動を推進化させる必要がある．

85 - SSR2007.5.30

研究費の支出内容

海外の研究者の招聘旅費（９０万円）

国内研究者の研究会参加旅費（１５万円）

国際会議の参加旅費（１５万円）

会議費（１５万円）

• 打ち合わせの会議費用雑費（１５万円）

• HP作成などのアルバイト代など

86 - SSR2007.5.30

賛助企業･SSR事務局･関係の諸先生方

助成いただき本当に

ありがとうございました．

研究会メンバー(国内）研究会メンバー(国内）研究会メンバー(海外からの招聘者)研究会の日程サービス= メカニズム + 心サービスの分類Service Oriented Computing (SOC)�Web Processes Composition via Business Process Execution Language Agent Systems�in Adaptive Service Provision Services and AgentsService-Oriented Computing (SOC)Example Applications ScenariosAgent-based Service ManagementService Oriented Grid: �A Vision for the Financial Industry�� – Prof. Dr. Wolfgang König, Dr. Michael Schwind –��Goethe UniverMotivation�Key to a Solution: Grid TechnologyFINGRIDExample:�Asset-backed Security Grid FactoryIndustry & Research �FINGRID Consortium Case Study: Help Desk Outsourcing Technology for Analyzing Incidents and Creating KnowledgeIntelligent Service MachinesPrinciples employed for the development of the iDesign artifactsExemplars of ISMExploiting Hybrid Intelligent Systems for Real-world Problems in Digital ConvergenceService Composition based on�Behavior NetworkNecessity of Intelligent AgentIntelligent Location-based Serviceサービス科学のための�モデリング＆シミュレーションの具体例モデリング＆シミュレーション新しいアプローチの背景と目的コンジョイント分析（１） �ー聞き取り手法に代わる新しい手法ーコンジョイント分析（２）消費者行動解析のための情報技術コンジョイント分析と行動解析技術の組み合わせ消費者の効用モデルロジットモデル (続き)パラメータ推定プロトタイプ実証実験解析ツールコンジョイント分析のための準備店内行動のコンジョイントカードへの関連付け実験状況結果の比較（１）結果の比較（２）結果の比較（３）結果の比較（４）結果の比較（５）まとめ： 得られた知見消費者モデルの設計今後の課題まとめと今後の課題Congestion ControlCongestion Control: Controlled ServicesThe Role of QueueCongestion Control & Quality of Serviceまとめ研究費の支出内容賛助企業･SSR事務局･関係の諸先生方