暗黙知が伝わる 動画経営 生産性を飛躍させるマネジメント・バイ・ムービー

構成数 : 1枚

監修者まえがき 野中 郁次郎 知識創造は次の段階へ

知識創造のフロンティアはどこにあるか?
知識創造理論はソフトウエア開発にも応用されはじめた
ウォーターフォール・モデルからアジャイル開発「スクラム」へ
動画が知識創造の新たなカギとなることが見えてきた
動画を活用した知識創造で、日本のサービスは変われる

序章 生産性と知識創造理論を結び付けるカギは動画だった

おばちゃんとエビむきの生産性に関する寓話
おばちゃんのコピーロボットを動画で作れないか……
サービスの4つの特徴と「真実の瞬間」
サービスを届けるのか、モノを届けるのか
知識創造のプロセスを解明するSECIモデル
製造業では回るSECIモデルがサービス業では回らない理由
製造ラインというレバレッジがサービス業にはない
マニュアルが機能しない現実
動画ならサービスを救える可能性がある
動画を使えばSECIモデルが回る
本部と現場では現場のほうが正しい
現場の創意工夫を本部が吸い上げる仕組みがあるか

第1章 撤退の危機からV字回復へ導いた経営 ── クリスピー・クリーム・ドーナツ

大ブームが去って危機が訪れた
「さばく接客」を「心地よくさせる接客」へ
親しみやすい接客、素早い商品提供を動画で推進
お手本動画で学習するアプリ会員増加策
トップのメッセージ動画が大人気で、2度見、3度見するスタッフも
「見本動画の視聴、間違いの改善、時間内での実践」という3ステップ
経営論の視点から[1] 分析協力:入山章栄 早稲田大学大学院経営管理研究科教授
-動画で行動変容を促すことができる
-動画には人を腹落ちさせる力がある
-人間同士の信頼感は動画でも醸成できる

第2章 同業態の2、3倍の売上げを生む秘訣 ── オオゼキ

正社員率6割の昭和のスーパーがとてつもない売上げを維持
包丁さばきの動作を繰り返し視聴
メーカーから異常値と言われる売れ行き
経営論の視点から[2] 分析協力:入山章栄 早稲田大学大学院経営管理研究科教授
-相互学習を進展させる社内SNS的動画の使い方
-生身の人間を介したOJT、動画を活用した教育、軍配は?

第3章 ユニークな人材獲得策をレバレッジする動画活用 ── メンテナンス美容室ChokiPeta(チョキペタ)

メンテナンスカットを行う格安美容室チェーンの特異な戦略
シャンプーは自動、レジも機械で代替
「こうやればできるのか」を動画で示す
経営論の視点から[3] 分析協力:入山章栄 早稲田大学大学院経営管理研究科教授
-スキルのリユースが必要となる時代
-休眠理容師、休眠看護師にも適用可能

第4章 職階と短尺動画を連携させた強力な教育システム ── すし銚子丸

グルメ回転寿司の雄は店舗を劇場に見立てる
通常5年かかる寿司職人の養成が1年で可能に
営業部エリアマネジャーも前座見習いからスタート
ブラックボードの内容が次々にレベルアップ
経営論の視点から[4] 分析協力:入山章栄 早稲田大学大学院経営管理研究科教授
-オペレーションから見た寿司業界の進化
-感情労働が価値を持つ銚子丸の価格帯
-感情労働の時代に動画は重宝される

第5章 暗黙知ばかりの業界でSECIモデルを回す ── きずなホールディングス

家族葬がメインの潮流となった葬儀市場
「SECIモデルを回す」ことを意図して短尺動画システムを導入
ご家族様に不安を与えない説明とは
ご家族様はファーストネームで呼ぼう
動画がサービス品質のモノサシに
経営論の視点から[5] 分析協力:入山章栄 早稲田大学大学院経営管理研究科教授
-業界の趨勢とは別の道を行くクチコミ戦略の展開
-情報の非対称性を源とする成功要因の抽出の難しさ

第6章 難易度の高い繊細な販売スキルを「見える化」する ── IDOM(イドム)

同じ商品が1つとしてない中古車販売の難しさを乗り越える
販売力を3つの要素に分解する
自社の特長を短尺動画に
動画の活用で販売台数も粗利額もアップ
経営論の視点から[6] 分析協力:入山章栄 早稲田大学大学院経営管理研究科教授
-企業の最重要機能・営業の難しさを解く
-ロールプレイングの守・破・離で営業人材が育つ
-ロールプレイングをデジタル化する2つの意味

第7章 サービスによる付加価値化の可能性と課題 ── JR東日本スタートアップ

輸出済みの中古鉄道車両のメンテナンスという大問題
匠の技を動画に収める
匠の技を伝える4つのポイント
経営論の視点から[7]
-熟練者が持つメンテナンス技術の継承に不可欠なもの

終章 生成AIが知識創造と動画経営に与える影響を考える

コンピュータに負け続けてきた人間のあゆみ
形式知の分野でもはや人間はAIに勝てない
車の自動運転よりも、サービスロボットの開発が難しい理由
人手不足とサービスの課題
日本のサービスの未来のためのAI
SECIモデルは人間がAIより優れている証拠
大谷翔平とダルビッシュ有がピッチング談義を繰り広げたら……
解釈の余地が広い動画は暗黙知に近い形式知
短尺動画システムがフライトシミュレーターのようになる?
生成AIに生成AIが作り出した教師データだけ与える弊害
サービスでは生成AIをこう使え

おわりに

謝辞