集客サービス（プロ野球、観光、テーマパークなど）においては、これまで経験と勘に頼った集客数増加戦略が展開されていた。成功する企画もあれば失敗する企画もあるが、その経験を次の企画に効率的に活かすことは難しいという問題があり、集客サービスの生産性を向上させることが難しかった。本プロジェクトでは、集客サービスの受容者がサービスが提供される現場で実際にどのようにサービスを受容し、なにに対して満足を得ているのかを科学的に解明し、集客数増加のためのKPIを見いだすことにより、集客サービスの生産性の向上を図る

サービス受容者理解技術を集客サービスに適用し、サービス受容者がサービスをどのように受容しているのかを解明する。この手法では、サービス受容者がサービスが提供されているまさにその現場でサービス受容の瞬間を、ビデオカメラ、視点カメラ、心拍計測装置などを利用して記録し、事後に、その記録を再生しながら回顧インタビューを行い、サービス受容時の行動選択メカニズムの解明、また、現在のサービス受容行動に至った行動変容過程の解明を行う。サービス受容スタイルの異なるモニターを選定し、サービス受容スタイル毎に、行動選択メカニズム・行動変容プロセスを解明する

大きく3つのフィールド研究を通じ、利用者行動理解技術CCEの整備とサービスを介したユビキタスセンシング技術の実証を進めた。第一は野球観戦、第二は映画祭への参加行動、第三は温泉観光の参加行動分析である。このうち、研究資源を第一のフィールドに重点配分し、このフィールドにおいてCCEなどによる分析を戦略的に進め、次年度以降の具体的なサービス設計に活用するまでの一貫した研究を実施した。基盤技術であるCCEは、利用者の移動範囲が大きい第二、第三のフィールドにも適用し汎用性の高い技術として整備するとともに、利用者行動のセンシング技術を開発した。

野球観戦については、利用者行動を理解して得られた仮説に基づいて来シーズンのサービス企画を設計することを念頭に置いて研究課題を設定した。野球観戦におけるサービス生産性の向上は、直接的には来場者数の増加、特に、来場者数が少ない時期の空き席を低減することにある。しかしながら、単に来場者数を増やすだけでなく、持続可能なファン構造を産み出すことも同時に考える必要がある。すなわち、リピーターばかりで構成されるファン構造ではなく、プレファンがファンとして流入しつつ、ファンが徐々にリピーターに遷移していく構造を作りだすことです。そこで、現在のファンステージ（プレファン、ファン、リピーター）の量的構造を「観戦スタイル代表性調査」で明らかにした。この結果、ファイターズではリピーターやステップアップファンがライトファンより多い構造になっていることが分かった。プレファンをライトファンに遷移させる仮説を得るためにCCEを用いた「プレファンの構造化調査」を実施し、行動変容には内的な「動因（野球、選手、郷土、共有）」、それを行動変容につなげるための「行動発現要因（ヒト、モノ・サービス、イベント）」、球場に来場した利用者の動因を強化する「動因強化要因（情報・知識、ライブ、居心地）」の3つからなる質的モデルを構築した（図1-4）。これに基づいて、主として郷土や共有という動因を持つプレファンに対して適切なメディアで来場を誘発し、ライブ感、居心地を強化する球場内イベントを組合せるという視点で、サービス企画開発を行った。また、そのターゲットは「コミュニティ調査」の結果から、都合要因、親密要因、利便要因に優れる「家族」を選択するのが効果的だと判断した。これらの研究成果に基づく仮説から構成したサービス企画を、来シーズンに適用し、それを「QRコード分析」などで検証することで、CCEによる仮説モデル形成と設計、適用、センシング（QRコード）、検証という図1-1のサイクルを一貫できる。平成21年度では、この仮説モデルの形成と設計までを実施したことになる。

野球観戦のように利用者の移動が少ない場面では、利用者行動を固定カメラなどで観測し、CCEに活用できるが、映画祭や温泉観光など移動が多い場面では他の行動観測方法を適用する必要がある。映画祭では手書きメモを、温泉観光では利用者のデジタルカメラ画像を活用した。CCEによる分析により、温泉街での利用者行動は「外湯巡り偏重型」「温泉街満喫型」「ショッピング偏重型」「観光・街散策偏重型」「宿・食事偏重型」「マイペースくつろぎ型」に類型できることが明らかになり、それらが、主として利用者の温泉街における行動軌跡から分類できることが分かった。そこで、実際の温泉観光におけるサービスを介して、利用者の行動を大量にセンシングするために、既存のFelicaカードのID番号のみを活用した「ゆかたクレジット」システムを開発した（図1-5）。外湯のチケットと土産物屋での少額決済を実現するというサービスを介して、利用者の温泉街での行動を観測することに成功した。