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講演レビュー・2020年オリンピックパラリンピックに向けて街をテクノロジーでプロデュースする試みを学ぶ #reviews

reviewsの案件です。
イベント「CNET Japan Live 2016 Target 2020〜テクノロジーがもたらすパラダイムシフト〜」にて講演会「人間中心にデザインする、2020年とその先のTOKYO〜未来に遺すべきオリンピックパラリンピックレガシー〜」を受講しました。

今回の講演では、2020年に向けて、イノラボが街をプロデュースする試みが多数紹介されました。「海外渡航者へ日本をプレゼンテーションする」「街を運動場にする」など、ユニークな試みが多数行われています。それも単にテクノロジーを駆使するのではなく、そこに機械と人間のコラボレーションによる素晴らしい体験を提供している事例でした。
株式会社電通国際情報サービス 2020テクノロジー&ビジネス開発室 オープンイノベーションラボ 部長 兼 チーフプロデューサー森田 浩史氏による講演です。

今回の講演では、電通グループ(オリンピックパラリンピックの代理店)として2020年に向けての取り組みの一部を紹介する内容となっています。
森田氏の通称「イノラボ」の説明がありました。

イノラボとは?先端テクノロジーを活用する専門部隊。外部の方とオープンにコラボ。プロトタイプ実証実験、スピードを重要視している。普通は半年、一年かかるものを3か月で実施。2011年に立ち上げ、5年経ち、ノウハウが溜まっている。3か月で実施は、今の時代では、まだ長い。クラウドファンディングは一か月程度でビジネスにしてしまう。日本企業は半年かかる。
自社でやるのは難しいので、オープンイノベーション

つながる場を提供。年間500社が来社。

仮説検証。お互いに持ち寄って実証実験。

歌手coba-u。アイドル

リアルタイムにフィードバック。ウェアラブルバイスがない時代に自作のウェアラブル実証実験。エンタメで活用。U-streamで公開して開発。

イノラボの活動領域。UI/UX, AR/VR, Sensor、Wearble、AIなど。オープンイノベーションはその場で意思決定して、一定の投資金額であれば決済なく、すぐに実行する体制。イノラボに20名のエンジニア。

やる・やらないの判断はビジョン、テクノロジー、デザインの要素。意義、社会課題を大事にする。

実際に着手したプロジェクトは120/5年間。事業家12/5年間。

イノラボが目指すのは人間中心にデザインするTOKYO。

都市と観光。2015年は2000万人の海外渡航者。

外国人観光客に日本のプレゼンテーションができていない。

東京国立博物館に11万点の収蔵品。日本の歴史コンテンツが詰まっている。

「トーハクなび」を5年前から運用。タブレットを持ち、館内を歩くと、収蔵品を紹介。

ARで縄文人が登場して説明。

日本語を英語に自動翻訳、自動読み上げ。ナビを解析すると、金閣寺より銀閣寺に人気。ワビサビを感じる。

外国人は、日本の文化を理解したいと考えている。

パースペクティブ

都市と文化。MODE.TOKYO。

春画展。フランスでは芸術と評価。シャネルの社長。

ガラスの茶室。外国人に茶室の空間を提案。

きゅんくん。ファッションとしてロボットと合体。機能を重視しない。遊び心のロボット。

多様なパースペクティブをぶつけていきたい。知的好奇心の高い世界中のアッパー層にアプローチ。ブルジョアボヘミアンへ。

都市と遊び。

バスケットボールのリングがない。バスケットをしないように看板。騒音の問題にて。

遊びが受け入れられていない。2020年は遊びと融合させたい。


東京を運動場にする。
エブリスポ。
街にサイネージ、ウエアラブルデバイスに登録、運動に合わせてポイントが記録、チーム分け、同じチームで励ましあう、店クーポンゲット。

googleingressをヒント。ingressの層より、広い層へアプローチ。ウェアブルは継続しない。一人でやっても面白くない。海外の個人主義ではなく、日本のチームで頑張るメンタリティを利用。

Running Gate。kinnectなどセンサーなどで走り方を解析。簡単にデータが取れる。クラウドでビックデータ解析。スポーツを楽しむ。


都市のインターフェイス

MITメディアラボとListen Tree。骨伝導で木に音を伝える。

木の色が人の状態で反応。

オーストリア。木の音を聴く様子。

都市と情報。IOTで町中のデバイスがネットに接続。

人間中心に開発。

街の情報インフラとコミュニティ活動。街のコミュニティ活動を、たまたま来た人に伝える。

観光客に商店街のボランティアガイドが町案内。ガイドのuberのような仕組み。

人間と機械のコラボ。


コンテンツをデリバーするのにRULEが動いている。学習してユーザーに提案する。機械が行う。

SERENDIPITY。偶然の出会い。機械学習とは違う提案を人間が行う。人間が行う。

テクノロジーが進めば進むほど、色々なことができるようになればなるほど、機械まかせではなく、人間が介在してプロデュース、デザインしていく重要性を感じた講演会でした。