研究対象
接点設計・導線開発
Human-AI Collaborative Service Lab
接点を設計し、
導線を育てる。
人・企業・地域・サービスの間にある接点を、AIと人間の協働によって観測し、設計し、継続的に改善します。
Google検索、AI検索、SNS、Web、Google Maps、現地体験、商品、口コミ。これらを別々の施策ではなく、次の接点へ循環する一つの導線として捉えます。
Research framework
研究対象、方法論、実装を分けて考える
方法論
AIと人間の協働、データによる観測と仮説検証
実装
AI協働型サービス、Human-in-the-Loop、各種情報基盤
重点実証領域
観光・地域を起点に、企業、商品、サービスへ展開
AIは目的ではありません。 人と企業、人と地域、人とサービスの接点を継続的に改善するための実装手段として研究します。
Loop, not a line
導線は、終点のある線ではなくループである
認知から体験、消費、共有へ。そこで生まれた情報が、別の人の認知や次の再訪につながります。
- 認知
- 検索・SNS
- Web・Maps
- 行動
- 体験
- 消費
- 持ち帰り
- 共有
- 再認知・再訪
Four layers
導線開発の4層
情報導線
Google検索、AI検索、SNS、Web、Google Maps、広告、口コミ。対象を知り、次の行動へ進むための接点です。
行動導線
来訪、交通、周遊、店舗や観光地点間の移動。情報との接触を、実際の行動へつなぎます。
消費導線
飲食、体験、商品、土産、チケット、EC。体験を企業や地域の経済価値へ接続します。
継続導線
持ち帰り、共有、レビュー、CRM、再購入、再検索、再訪。一度の体験を次の接点へつなぎます。
Observe and improve
情報接点を観測し、次の行動へつなぐ
検索・情報接点
検索需要、Search Console、SNS、Google Mapsなどから、認知の入口と情報の分断を観測します。
意味と構造
Webコンテンツ、GEO、構造化データを整え、人にも検索・地図・AIにも理解しやすい情報環境をつくります。
AIと人間の協働
AIが分析や改善候補の作成を支援し、人間が事実確認、判断、監査、公開責任を担います。
継続的な改善
GA4などの行動データと現場の知見をつなぎ、接点のボトルネックを見つけて改善します。
Implementation platform
方法論を、継続して使える仕組みへ
AIと人間の協働を、実験で終わらないサービスとして実装します。
分析、改善候補の作成、確認、承認、記録といったAIと人間の協働プロセスを、実験で終わらせず継続運用へつなぐ方法を研究します。特定サービスの利用は、ラボへの参加条件ではありません。
Priority field
最初の重点実証領域：観光・地域
観光を、検索や来訪だけで終わらない連続した接点として捉えます。
地域資源を「入口」「滞在価値」「持ち帰り」の役割から考え、情報、移動、体験、消費、共有、再訪の接続を検証します。土産を「観光体験を地域外へ持ち出すメディア」と捉える考えも、検証すべき仮説の一つです。
Practice
学ぶ、調べる、つくる、確かめる
勉強会・対話
実務課題や事例を持ち寄り、立場や専門を越えて問いを深めます。
調査・ケーススタディ
検索、Web、地理、行動、購買などのデータと現場の知見をつなぎます。
共同プロジェクト
企業、自治体、地域、大学と連携し、仮説を現場で試します。
ラボノート
仮説、確認できた事実、実装知見を区別して継続的に公開します。
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AI協働型サービス実装とは何か
人間・AI・情報システムを一つのサービスとして設計するための基本的な考え方です。
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