| 研究課題/領域番号 |
22K12596
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分80020:観光学関連
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| 研究機関 | 桜美林大学 |
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研究代表者 |
五十嵐 元一 桜美林大学, ビジネスマネジメント学群, 教授 (00347808)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | ホスピタリティ・マネジメント / イノベーション / 生産性 / 持続可能性 / インタビュー / 事例研究 / 人的資本 / 組織論 / キャリアデザイン / アンケート |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、労働生産性の水準が低いホスピタリティ産業における、生産的な組織と持続可能な働き方のモデル構築を目的とする。研究の方法は、まず、ホスピタリティ・マネジメント、イノベーション、組織論、キャリアデザイン等の分野における先行研究のレビューを行い、仮説を構築する。次に、国内のホスピタリティ産業や海外のホスピタリティ・マネジメントを専門とする高等教育機関におけるヒアリングやディスカッションを行い、構築した仮説に対する一般化や外的妥当性を高める検討を行う。そして、国内の先進的な取り組みを行っている企業や成長性の高い企業及び一般的な企業に対する定量的なアンケート調査の比較分析により仮説を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究の実施期間は、2022年度から2025年度までの4年間である。研究開始後2年目の2023年度は、応用的な研究期間として位置づけている。2023年度の研究では、ホスピタリティ産業の生産性と持続可能性に関する概念の整理と先行研究のレビューを行い、インタビューによる事例研究を通じて、イノベーションのための仮説の構築を試みた。
先行研究のレビューの結果、イノベーションについては、その種類に応じたサービスやマーケティングにおける組織間の構成の必要性や、企業のデジタル化は顧客志向でありサービスを向上させる傾向により決定されることが示されている。また、コロナ禍は人的資本に対する効率の持続可能性に注目する機会にもなっている。人的資本による価値の創造能力の高さやワークエンゲージメント（仕事に対してポジティブな感情を持ち充実した心理状態）は、革新的な行動を起こし、それがイノベーションにつながる。
先行研究で明らかにされているイノベーションによる組織の生産性や人的資本に関する持続可能性について、日本国内の企業に対しても言えるのだろうか。国内のホスピタリティ産業の企業を対象にインタビューによる事例研究を行った。その結果、経営資源の活用と外部環境に適応する経営戦略、顧客・従業員・企業相互のマーケティング（顧客満足度の高い商品の提供、エンゲージメントの強化、働きやすい環境の整備を相互にマーケティングの視点で捉えること）、働き方改革・ワークライフバランス・個人の動機づけ・キャリアデザインと言った人的資源管理に関する企業行動が明らかとなった。
それらに関連する理論の有機的な結合を試みながら実務にも応用可能な仮説を導出することが今後の研究課題となる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究を開始して2年目となる2023年度は応用的な研究期間として位置づけており、ホスピタリティ産業の生産性と持続可能性に関する概念の整理と先行研究のレビューを行い、インタビューによる事例研究を通じて、イノベーションのための仮説の構築を試みた。その結果、国内のホスピタリティ産業の経営戦略、マーケティング、人的資源管理に関する企業行動を明らかにした。それらに関連する理論の有機的な結合を試みながら実務にも応用可能な仮説を導出することが今後の研究課題となる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究においては、国際比較による事例研究を行い、仮説に対する一般化や外的妥当性を高める検討を行う。具体的には、ホスピタリティ・マネジメントを専門とする世界的な高等教育機関におけるヒアリングやディスカッション（科研費の前倒し支払請求にて実施済み）を通じて、理論の有機的な結合を試み、実務にも応用できる仮説を導出する。また、その結果に対して所属する学会における発表や議論を通じて、精度の高い仮説になるように努める。
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