よくわかるサービスの科学
  • 発売日:2026/09/03
  • 出版社:コロナ社
  • ISBN:9784339029574

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よくわかるサービスの科学

よくわかるサービスの科学

通常価格 2,640 円(税込)
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商品説明
【読者対象】
経営学やAI、データサイエンスを学ぶ初学生および経営者、企画職や営業職などのビジネスマンを対象としています。

【到達目標】
サービスの科学、サービスと人間科学の関係性および、AIが算出する最適解とは何かが理解できます。また、AHP(階層分析法)の解法を習得して、サービスサイエンスの運用ができます。

【書籍の特徴】
サービスを科学すると消費者のニーズや心理が明確になり、的を射た経営が実践できます。同時に、AIやデータサイエンスの価値を見出すことができます。

【各章について】
第1章 サービスの科学(サービスサイエンス)へのアプローチを理解します。
第2章 サービスに必要な人間科学(心理学)を解説しています。
第3章 サービスと経済学の仕組みを解説しています。
第4章 サービスを数理工学(効用関数やAHPなど)から捉えて論じ、数理最適化から価値創出のためのプログレッシブ・インターリレーション・サービスサイエンスを提案しています。
第5章 サービスを情報工学から捉え、AIやデータの応用など具体例を挙げています。
第6章 サービスサイエンスとAIとAHPの関係性をトライアングルインタフェースとして論じ、意思決定モデルの構築と提案をしています。
第7章 サービスサイエンスの運用を図解して、必要なチェックリストを記載しています。
第8章 AI時代に必要なサービスの未来像を提言します。

【著者からのメッセージ】
長期にわたるAHP数理工学研究の第一人者である研究者(木下栄蔵)と建築家であり企業コンサルタントの実務者でもあり、かつ、AIデータサイエンス研究、心理学研究の学術研究者(岸博之)がタッグを組み、サービスの科学に挑戦した書籍となっています。
経営者視点と消費者視点のサービスの最適解などが分かり、学術書はもとより、ビジネス書、ベンチャービジネスなどの起業に役立てられます。

【本書キーワード】
サービスサイエンス、データサイエンス、AHP、AI、トライアングル・インタフェース、プログレッシブ・インターリレーション・サービスサイエンス、スマートサイエンス社会
目次
1.サービスサイエンスとは
1.1 サービスとサービスサイエンス 
1.2 サービスサイエンス概論 
 1.2.1 サービスサイエンスの歴史 
 1.2.2 サービスサイエンスの定義 
1.3 本書の目的とアプローチ 
本章のまとめ

2.サービスサイエンスと人間科学
2.1 人間科学とは 
2.2 サービスサイエンスにおける心理学 
 2.2.1 心理学とは 
 2.2.2 認知心理学の例 
 2.2.3 アフォーダンス 
 2.2.4 シグニファイア 
2.3 人間科学を用いたサービスの例 
2.4 人間科学と統計解析 
 2.4.1 環境心理学の例 
 2.4.2 購買行動の例 
2.5 人間科学と意思決定 
 2.5.1 態度の3成分 
 2.5.2 ハーロウの代理母実験 
 2.5.3 意思決定と購買行動 
2.6 哲学と意思決定 
本章のまとめ

3.サービスサイエンスと経済学
3.1 経済学とは 
3.2 サービスサイエンスと資本主義 
3.3 市場の2極化 
3.4 正の経済と反の経済 
本章のまとめ

4.サービスサイエンスと数理工学
4.1 数理工学とは 
4.2 主問題と相対問題 
4.3 サービスサイエンスとAHP 
 4.3.1 AHPとは 
 4.3.2 AHPの歴史と現在 
4.4 AHPの基礎 
 4.4.1 人間の意思決定 
 4.4.2 AHPの考え方 
 4.4.3 一対比較尺度 
 4.4.4 心理的距離と心理的圧力 
4.5 AHP利用における注意点 
4.6 AHPを用いたサービス解析の実例 
 4.6.1 マイホームの建築 
 4.6.2 医療施設の設計(実例1) 
本章のまとめ

5.サービスサイエンスと情報工学
5.1 情報工学とは 
5.2 AIとは 
 5.2.1 AIの歴史 
 5.2.2 生成AIと従来型AI 
 5.2.3 生成AIの流行 
5.3 AIとデータ 
 5.3.1 AIにおけるデータ利用 
 5.3.2 スマートシティ 
5.4 AIとビジネス 
 5.4.1 AIに関係するビジネスの変遷 
 5.4.2 サービスサイエンスとAI技術の進展 
 5.4.3 AI開発における学習特性とデータ依存性 
 5.4.4 オープン化戦略と制度としてのサービス設計 
5.5 AI利用における注意点 
5.6 AIを用いたサービス解析の実例 
 5.6.1 動線解析AI(実例2) 
 5.6.2 動線解析AIの将来像 
本章のまとめ

6.サービスサイエンスとAI,AHP
6.1 トライアングルインタフェース 
6.2 トライアングルインタフェースとスマートサイエンス社会 
6.3 トライアングルインタフェースの事例 
 6.3.1 観光業での例 
 6.3.2 製造業での例(実例3) 
6.4 サービスサイエンスとAI,AHPの関係 
本章のまとめ

7.サービスサイエンスの運用
7.1 サービスサイエンスの循環工程 
 7.1.1 サービス財の提供工程(工程1) 
 7.1.2 データ抽出工程(工程2) 
 7.1.3 データマイニング工程(工程3) 
 7.1.4 アップサイクルデータ回収工程(工程4) 
7.2 サービスサイエンスインタフェース 
7.3 サービスサイエンスに必要な検討事項 
 7.3.1 基礎知識習得 
 7.3.2 情報・データ取得 
 7.3.3 AHP設計・被験実施とAI方向性策定・実装設計 
 7.3.4 サービスサイエンスとしての成立チェック 
本章のまとめ

8.サービスサイエンスの未来像
8.1 未来のサービス財 
8.2 生成AI時代におけるサービス 
本章のまとめ

用語一覧
引用・参考文献
索引
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