サービス工学

本講義では以下をとりあげ、座学を中心にオンラインで行う。各回の座学講義前に参考書「サービスサイエンス」にある関連の章・音声を事前に目を通して臨んでもらうことで、学習効果を高めてもらう。当該資料へのアクセス方法については、第1回のガイダンス時にお知らせする。生成AI（generative AI）や大規模言語モデル（LLM）のツールを用いた個別学習と演習を各座学の授業時間内に組み込む。また、後半の3回は、各受講生が調査した近年の文献、あるいはサービスデザイン・社会システムデザインの実践結果を発表する場とし、「対面開催」とする予定である。 ■座学の講義項目 ・社会経済のサービス化とサービス工学／サービスサイエンス ・サービスに関する古典的・代表的な理解（サービスマーケティング＆マネジメント） 　- IHIP, 7P, サービスブループリント, サービス品質（SERVQUALとSERVPERF）, サービス・プロフィットチェーン ・サービス工学 1.0：サービス提供側の支援とつくりこみ 　- サービスの設計工学研究：サービスCADの表現技法、評価技法、設計支援 　- 製造業のサービス化、製品サービスシステム 　- 接客業におけるサービス工学：客室乗務員のおもてなしの科学と教育支援 ・サービス工学 2.0：顧客側の支援と共創 　- 観光におけるサービス工学：個人旅行に着目した価値共創 　- サービスシステムと価値共創のメカニズム ・サービスデザインと優れたサービスの国際規格 　- 人間中心設計、デザイン思考、顧客体験、カスタマージャーニー 　- サービスの標準化、サービスエクセレンス、カスタマーデライト ・【外部講師】現場起点のサービス工学研究：産総研での取り組み ・【外部講師】サービス思考に基づくWell-Beingへの探求とサービス工学の可能性 ・【外部講師】製品サービスシステムとそのデザイン認知プロセス ・サービス・ドミナントロジックの登場と価値共創の基礎 ・サービスサイエンスとサービス学 ・システム思考（因果ループ図等）と社会システム・デザイン演習 ■各座学後の個別学習と演習の実施方法 ・各座学後の内容を事前知識に持つ生成AIツール（大学契約）を用いて、個別学習と演習を各自の手元で行う ・サービスデザイン、社会システムデザインの手法については、研究開発中の専用ツールを別途提供予定

上記の授業計画を参照

成績は、(a)各出席点、(b)各座学後の個別学習と演習項目の報告（2-3行程度）、(c)特定課題のレポート点、(d)文献調査・発表点、を元に総合的に評価する。総合評価時の点数の重みの目安は、(a)>(b)>(c)=(d)である。

・各回の座学講義前に参考書「サービスサイエンス」にある関連の章・音声を事前に目を通して臨んでもらうことで、学習効果を高めてもらう。当該資料へのアクセス方法については、第1回のガイダンス時にお知らせする。生成AI（generative AI）や大規模言語モデル（LLM）のツールを用いた個別学習と演習を各座学の授業時間内に組み込む。 ・講義資料は英語版・日本語版の双方を配付する。