2022 Fiscal Year Annual Research Report
Service Capability and Its Resource Allocation Model based on the Utilization of Dynamic Customer Information
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20H01532
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
原 良憲 京都大学, 経営管理研究部, 教授 (20437297)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
HAN HyunJeong 京都大学, 経営管理研究部, 准教授 (10830234)
増田 央 京都外国語大学, 国際貢献学部, 准教授 (70708875)
嶋田 敏 京都大学, 経営管理研究部, 講師 (10760514)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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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 / 資源配分モデル / サービス工学 / RBV / サービスマネジメント / サービスイノベーション / 対人サービス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、前年度までに収集した定性および定量データの分析を進め、サービス提供企業において動的なデータ活用を効果的に行うためのサービスケイパビリティとして組織能力の明示化、および、そのような能力を有する企業・組織やコミュニティの市場に対する影響力や経営のパフォーマンスに与える影響の検証を行った。
具体的には、人的資源の不足や制約を受けやすいサービス事業の特性を踏まえ、継続的な資本の活用と蓄積を通じた持続的な経営に資するサービス・ケイパビリティフレームワークを精緻化した。ホテル産業を対象に、非財務資本を含む資本間の関係性についての調査を行い、ホテル事業会社に共通してみられる構造と、事業領域ごとに生じる差異について分析整理した。また、観光サービスを事例に、京都の禅宗寺院の事例調査に関する国際会議での報告（Modern Meets Ancient - The Cultural Heritage Tourism's Digital Transformation: A Case Study of Japanese Temples」というタイトルで、禅宗寺院におけるテクノロジーを活用した新しい寺院と旅行者の関係性に関する報告）、並びに、インドネシアにおけるオンライン観光の実証分析に関する報告（Transforming tourist experience value cocreation through digital platform.）を行った。
さらに、近年急速に発展したChatGPTに代表される生成AIは顧客と企業との新しいインターフェイスになりえる技術である。2022年度は、生成AIを重要なツールと位置づけ、顧客情報を利用するという観点で、どのような生成AIの活用が可能か探索的な検証を行うため、飲食店における顧客満足度のアンケートデータを活用し、生成AIサービス開発を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は、過年度に収集した定性および定量データの分析を進め、サービス提供企業において動的なデータ活用を効果的に行うためのサービスケイパビリティとして組織能力の明示化、および、そのような能力を有する企業・組織やコミュニティの市場に対する影響力や経営のパフォーマンスに与える影響の検証を行うことができた。そして、各企業・組織ドメイン毎で求められる、顧客の動的なデータ活用やICT投資観点を踏まえた、資源配分の最適化に資する意思決定モデル化の研究を進めた。
これらの個別サービス領域での活動をふまえて、体系的な知識探索やアプローチを用いてサービスケイパビリティの統合的概念モデルの構築を目指し、関連国際学会での発表や学会誌での論文掲載を行うと共に、サービスケイパビリティに関する定期的な研究会の開催を通じて、当該領域の研究者ネットワークを広げた。
一方、無形資産としての人材やサービスについては定義や国別・業種別の解釈が明確になっていない。そこで、並行して、このような無形資産の取り扱いの現状を分析し、国際統合報告評議会（IIRC）が公表している国際統合フレームワークに準拠し、財務資本以外の５つの資本（製造資本、知的資本、人的資本、社会・関係資本、自然資本）を非財務情報として分析し、サービスケイパビリティのモデル化に寄与する方策を深耕することとした。このようなモデル化に対し、実際の対人サービスとしてのホテル・ホスピタリティ産業に着目し、モデルの有用性を検証した。
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| Strategy for Future Research Activity |
ホテル産業全体における資本の統合利用についての分析は、2022年度に行った口頭発表の内容をベースに議論を深め、ホテル経営における資本活用について整理する。また、ビジネスホテルを事業とする企業における研究開発を題材に、従来のサービス改善の取り組みを踏まえた上で、大学との共同研究がもたらしたサービス改善とその資本統合上の位置づけについて、啓蒙書の出版を行う。
さらに、近年進展が目覚ましい顧客情報を活用した生成AIアプリ開発と観光業における顧客情報を用いたプロモーション実験報告、ITを活用したサービスエコシステム形成に関するケイパビリティに関する研究活動を実施する。これらの取り組みにより、生成AIやロボットといった新しいテクノロジーを活用した、顧客情報を取り入れた経営業務の拡大の観点、また、IT活用に関する組織能力を明示し、サービスケイパビリティとしてのモデル化を目指す。
さらに、国際共同研究活動として、2023年7月（ウィーン）と2024年3月（京都）において、共同ワークショップを開催する。無形資産としてのサービスケイパビリティについてのモデル化については、日本（京大）側では、高コンテクスト情報に基づく無形資産の表現を基本とし、欧州（ウィーン大学）側では、視覚ツールを用いたデザインシンキングに基づく低コンテクスト型のモデルを基本としているという構築仮説の検証を行い、人間と機械への適用という観点からの統合モデルの検討を目指す。
最終年度のまとめとしては、サービス提供におけるAIやIoT、ロボットといった自動化技術の導入に伴い取り扱うことができる顧客の動的データの観点から、既存のケイパビリティ研究に対しての新規的要素の追加や経営資源配分の最適化を学術的に探究する。このような研究活動を通じて、人口減少・人手不足の対人サービス産業における効率的・効果的な仕組み化、人材活用、AI活用を目指す。
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