オンデマンド・ワーク・プレイス・マッチング
先日、スケジュールの関係で大阪に日帰り出張しなければならず、その出張の空き時間に、名古屋の取引先とWEB打合せを行いたい、というケースがありました。出張先では、目的の打合せ前後に空き時間があることが多く、その時間を活用できると思ったのです。しかし、実際には、WEB打合せに必要なWiFi環境が整っているか、仕事の話ができるセキュリティが保たれているか、駅からの距離などの条件に合った場所を探すのが一苦労でした。特に、土地勘のない場所での移動なども考慮する必要がありました。こんな時、自分の状況や希望する場所・条件を入力するだけで、適した場所を提案してくれる、というのが今回取り上げる発明です（WO2020153336A1、ACALL）。その時々のユーザの状況に応じて、仕事を行う適切な場所をマッチングします。民泊のビジネス版のようなイメージです。
状況に応じて適切な場所で仕事を行う
図１はこのサービスに登録された、複数のユーザU、複数の場所P、場所のオーナーOが示されています。
場所Pは、ユーザUがさまざまな行動をとることができる空間または場所です。
場所Pは、オープンスペース（屋外）またはクローズドスペース（屋内）でもよく、実空間だけでなく仮想空間でもよく、クラウド上の場所（URLなどで指定されたインターネット上の場所）も含まれます。
具体的には、図１に示すように、会議室、カフェ、共用オフィス、総合事務所、ウェブ会議等のURL、VRが開催する会議室等です。さらに、コワーキングスペース、空港ラウンジ、駅のコンコース、オフィスビルのロビーなども含まれます。
一般的なオフィスビルのロビーでも、簡単な会議棟ができるフリースペースを設置することで、マッチング対象の場所Pになります。
これにより、オフィスビルは、場所Ｐを提供することで、その事業を新たな収入源として活用することができます。ユーザが条件を入力すると、条件に合った場所の候補が表示されます（図７）
セキュリティの確保、モラルの遵守、管理体制の整備
仕事を行うための適した場所として必要になるのは、情報セキュリティが確保されているかどうか、仕事を行う人のモラルが遵守されるかどうか、勤怠管理などの管理体制が整備されているか、などの仕事環境面です。この発明では、条件設定において、セキュリティ、モラル、管理体制（体制、勤怠管理）を設定することができ、これらを実現した場所の選択が可能になります。
生産性向上のためのAIフィードバック
ユーザUの行動履歴、評価、環境情報を入力すると、AI（人工知能）による分析と可視化が行われます。入力情報は、自動化（Automation）、容易化（Facility）、レコメンド（Recommendation）の形式で視覚化されます。具体的には、例えば、入力情報の関連性または相関性を示す情報が自動的に生成され、ユーザＵに提示されます（図10）。
- 「自動化」には、例えば、生産性低下のシグナルの検出および報告、会議室選択の最適化、会議のアウトプットの参加者間共有、行動に連動した設備の稼働、ユーザUの行動と外部サービスとの連携等が含まれます。
- 「容易化」には、業務遂行までの行動計画フレームの提供、会議のアウトプットを最大化させつつコストを最小化するフレームの提供等が含まれます。
- 「レコメンド」には、生産性を向上させる働き方（時間や場所など）の提案、会議室のレイアウトや備品の改善提案、次回の会議開催の提案、健康リスクを回避するための提案、効率的な業務遂行への改善提案当が含まれます。
これらによって、情報の提示を受けたユーザUは、その後、より良い行動や評価を行い、より良い環境で場所Pを利用することができます。
新型コロナウィルスがビジネスパーソンに与えた影響の一つは、仕事をする場所の選択肢が増えたことです。社員の生産性が上がるのか下がるのか、社員同士のコミュニケーション不足やコロナ鬱など、在宅勤務の賛否両論はあるものの、ITや通信技術のおかげで、仕事をする場所は会社だけではない、という認識が芽生えたことは事実です。この発明は、その時々のユーザの状況に応じて、仕事を行う適切な場所をマッチングさせるものです。個人と会社組織の関係や、個人が自律的に機能して完全に仕事を遂行することができるのか、これから変化していくであろう働き方とともに考えさせられます。