アクション・プランニング（Action Planning）でデータ利活用シナリオを作る
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データ利活用シナリオ生成手法アクション・プランニング（Action Planning）について概説します。
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アクション・プランニング（Action Planning）でデータ利活用シナリオを作る
- 1. ソリューションを精緻化する分析・戦略的シナリオの生成 アクション・プランニング Action Planning 東京大学大学院 工学系研究科 早矢仕晃章 作成日 2015年5月15日 変更日 2017年5月11日
- 7. 関連する要素を系列化（例：時系列） 例：地図上に街灯情報を設置し、明るいルートを検索 実現現在 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 ステークホルダー： ・行政 リソース： ・街路灯データ ・地図データ ステークホルダー： ・アプリ開発者 ・エンジニア ・研究者 リソース： ・JavaScript ・R ・PC ・機械学習 ステークホルダー： ・ユーザー ・行政 リソース： ・スマートフォン ・サーバー ・PC ステークホルダー： ・家族 ・住民 ・犯罪者 リソース： ・街路灯データ その他： その他： その他： ・夜 ・暗い夜道 その他： 関連する要素を系列化（例：収益性） 行政 街路灯 データ サーバー（維持費）ユーザーの行動履歴や 知見をフィードバック 新たな街路灯の設置 インフラ事業などの雇用創出 ユーザー 検索サービス の提供（有料） ユーザーの行動履歴や 知見をフィードバック 子供を持つ親を対象に月々 300円でサービスを展開 どうやって実際の行動をプランニングするのか
- 9. ソリューション 真に解決すべき問題と その解決策 IMDJで創出された要求と そのソリューション ソリューション 顕在要求 潜在要求 背景要因 【要求分析（AP1）】 IMDJで創出されたソリューショ ンから、要求が出された背景 要因について考察することで、 真に解決すべき要求である潜 在要求を得る。 潜在要求を満たすソリューショ ンを考案することで、本質的な 問題解決案に至る。 アクション・プランニングにおけるシナリオ・デザインモデル 【要素表出化（AP2）】 AP1で検討したソリューショ ンを 導く ために必要 なス テークホルダー（ターゲット 等）、リソース（データ、時間 等）、4Pを、要素として関係 性とともに導出する。 【要素系列化（AP3）】 AP2で検討した要素同 士の関連性をあるルー ル（実現プロセス、収 益モデル、システムフ ロー等）に従って系列 化することで、要素同 士の矛盾を解消し、欠 けている要素の存在を 明らかにする。 潜在要求ソリューション ステークホルダー リソース 4P 街灯データ住民 行政 暗い地域の住民 地図 SVM法 Webアプリ ステークホルダー リソース 4P 街灯データ 住民 行政 暗い地域の住民 地図 SVM法 Webアプリ システムフロー アプリ開発会社収益モデル 建設会社 アクション・プランニングは要求分析、表 出化、系列化による論理的な要素導出 の過程を経ることで、実行動における矛 盾を解消し、ソリューションをシナリオと して精緻化するプロセスである。
- 10. 分析シナリオ 街路灯の設置データ ・緯度 ・経度 ・光束 CSV 数値, テキスト Google Maps API ・緯度 ・経度 ・高度 ・ジオコード API 無償で提供 データジャケット含まれる変数（パラメーター）や データの種類から、期待される分析結果を得るた めの変数同士のつながりやデータの加工・分析 方法について考察する。 地図上に街路灯の位置 情報をプロット ジオコード機能から、住所に よるルート検索を可能に 追加DJカード
- 11. 都合学(Ohsawa, 2010)による矛盾解消と代替シナリオ選択プロセス 初め、データが入手可能であること を前提にシナリオを生成していたが、 実現プロセスやシステムフローを議 論する中で当初考えていたデータの 入手が不可能なことに気付いた。 その場合、前提（要素表出化や要求 分析フェーズ）に立ち返り、代替デー タの入手方法を検討し、目的達成の ための新たなシナリオを構築する。 最初に提案して いたシナリオ 行動 意図 前提 前提 見落としてい た前提 代替案 重要な 前提 不整合 (例)データの入手方法(例)このステークホルダーか らデータは入手できない！ (例)分析方法 最初に提案して いたシナリオ 行動 意図 前提 前提 見落としてい た前提 代替案 重要な 前提 不整合 行動 前提 新しい前提から、意図を達 成する代替シナリオを構築 (例)代替データ
- 13. 要求分析 潜在要求を考慮したアイデア概要 アイデア名・概要 顕在要求（アイデアが満たす要求） 顕在要求の背景要因（隠れた要因） 潜在要求（真に満たすべき要求） 顕在要求（アイデアが満たす要求） 顕在要求の背景要因（隠れた要因） 潜在要求（真に満たすべき要求） 地図上に街灯データを表示し、明るい ルートを検索する 明るい道を歩きたい 暗い道に街灯を設置し てほしい 暗い道が危ない 明るい道のほうが安心 暗い道の防犯 ・明るい道を知りたい ・暗い道をなくしてほしい • 地図上に街灯データを表示し、明るく安心して歩 けるルート検索サービス • 暗いエリア、人通りの少ない道を明らかにし、行 政に街灯の設置の提案を行う • パトロールの強化実施
- 14. 要素表出化 ステークホルダー・マネジメント ターゲット 社内の協力者 社内の反対者・障壁 社外の協力者 社外の反対者・障壁 リソース・コスト管理 時間 予算 技術 資材・設備 データ・情報 4P要素 Product Price Place Promotion
- 15. 要素表出化
- 17. 要素系列化（実現までのプロセス）
- 18. 要素系列化（収益モデルフロー）
- 19. 要素系列化（システムフロー）
- 20. データを用いた組織内・組織間の連携を通じ、データの共有、創 造的な意思決定から新ビジネス創出を促進するプロセスの開発 東京大学 大澤研究室の取り組み 1. データとその分析・可視化・運用に関する情報共有技術 • データ・ジャケット（DJ） 2. データの利用方法を考案するゲーム型手法 • Innovators Marketplace on Data Jackets（IMDJ） 3. ソリューションを精緻化するシナリオのプランニング • アクション・プランニング（AP） 4. シナリオに基づく意思決定、データの価値評価 5. 1〜4のプロセスにより、データ・サイエンティストの育成推進
- 21. アクション・プランニングに関する詳細はこちら！ 大澤幸生（編著）, 早矢仕晃章, 秋元正博, 久代紀之, 中村潤: データ市場, 近代科学社, 2017 【近代科学社HP】 http://www.kindaikagaku.co.jp/business/kd0524.htm Amazonと紀伊國屋書店にて注文できます。
Notes de l'éditeur
- イノベーションゲームにて創造したアイデアや提起された問題が、どのような要求に基づくものなのか議論する。明らかな要求（顕在要求）から、隠れた要求（潜在要求）を掘り起こし、問題の本質について理解し、解決すべき問題に対する的確なソリューションを考案する。
- フェーズ1にて明らかにした問題から、解決策（ソリューション）を再構築する。ソリューションに関係する知識や情報をシナリオの構成単位とし、知識要素として表出化する。ソリューションを社会に実現するためにどのような人が関わっているか、どのようなリソースが必要か、期待する分析結果を得るために必要なデータと変数などを洗い出し、シナリオを具体化する。
- フェーズ1にて明らかにした問題から、解決策（ソリューション）を再構築する。ソリューションに関係する知識や情報をシナリオの構成単位とし、知識要素として表出化する。ソリューションを社会に実現するためにどのような人が関わっているか、どのようなリソースが必要か、期待する分析結果を得るために必要なデータと変数などを洗い出し、シナリオを具体化する。
- フェーズ２で明らかにしたシナリオの構成要素を系列化する。シナリオを構成する知識や情報に関係性を見出すことで、欠けている知識や要素の存在について気付きを与える。系列化は以下の3つを用意。 時系列化 収益フロー システムフロー
- フェーズ２で明らかにしたシナリオの構成要素を系列化する。シナリオを構成する知識や情報に関係性を見出すことで、欠けている知識や要素の存在について気付きを与える。系列化は以下の3つを用意。 時系列化 収益フロー システムフロー