| Project/Area Number |
20H01532
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
Hara Yoshinori 京都大学, 経営管理研究部, 教授 (20437297)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
嶋田 敏 京都大学, 経営管理研究部, 講師 (10760514)
増田 央 京都外国語大学, 国際貢献学部, 准教授 (70708875)
HAN HyunJeong 京都大学, 経営管理研究部, 准教授 (10830234)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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| Keywords | サービスケイパビリティ / サービスマーケティング / サービスマネジメント / サービスイノベーション / サービス工学 / 対人サービス / 資源配分モデル / RBV / ＲＢＶ |
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| Outline of Research at the Start |
高度情報化・デジタル化社会におけるサービス産業の生産性向上を目指し、人的資源などの事業遂行資源が限られた状況における組織能力の活用や、人とＩＴとの資源配分の最適化などに関する研究を、サービス学、サービスマーケティング、サービス工学、応用ミクロ経済学などの文理融合学際的アプローチにより遂行する。具体的には、資源配分の最適化に関する従来研究のアプローチを体系的に理解すると共に、特に顧客の動的デジタルデータを収集できる現代の環境において、定性的、定量的両アプローチを組み合わせることにより、サービス産業の分野横断的な価値の創出や、実践的事業開発提案につながる方法論、ツール開発につながる研究を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
In light of the current labor shortage in the labor-intensive human service industry, this study was conducted to improve service capability (organizational capacity to utilize various resources in the service field) by introducing automation technology and increasing the efficiency of limited human resources. First, the study identified the requirements for using technology to utilize customer data and human resources at customer contact points. Then, we proposed measures to improve service organization capabilities by utilizing customer information, which changes dynamically in customer service situations such as lodging and tourism, using technologies such as generative AI and robotics. In addition, this research was conducted to optimize resource allocation based on matching, and patents were applied for and registered for some of them.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果の学術的意義は、ホテルなどの宿泊業や観光業という労働集約型の対人サービスに対して、サービスケイパビリティという新しい概念を具体的なモデルとして提示し、学術的な面からの効率化や付加価値化の施策を提示したことにある。このようなサービスケイパビリティモデルの実現により、ステークホルダー間の知識・サービス活用能力の向上、強化を行うことが可能となり、業種間、グローバル地域間でも比較できる点にある。また、本研究成果の社会的意義としては、人口減少、少子高齢化社会の中で、高齢者などの弱者も社会構成員として包容し、健全なワーク・ライフバランスのある高度QoL社会の実現に向けた見通しを立てたことにある。
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