なぜユニクロの売上が落ちたのか？ ファーストリテイリング（ユニクロ）売上高 450,000 400,000 350,000 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 50,000 0 2000 2001 2002 年 2003 2004 グループワークで考えて見よう！ • いろいろな意見を出し合おう。 • はじめは一見常識はずれなアイディアも 無視しない～偉大な発見は常識はずれ。 ・グループの分け方は偶然 ・今日は誕生日の下一桁で決めよう！ ・3～5人のグループをつくります。 ・講義→グループワーク→紹介・解説で1セット ユニクロの変化 2000～2001 年 安さ・機能を前面に （中国で生産） 不況の中、売上劇的に伸ばす！ みんなに行き渡る！ 次の年は、もう売れない！ （みんなもってるし、まだ使える！） 2002年 売上減少！ 機能とファッション性 × 機能にお金を払う ブランドものを買う 〇 情報にお金を 払っている 例：バック 機能：モノを効率良く運ぶ モード：流行に敏感 モードという ユニクロ ヴィトン おしゃれ 差額以上に情報の価値大 “情報化社会” ものの生産よりも情報の生産に価値 を見出すようになった社会 機能で売る 使えなくなるまで 次の商品買ってく れない モード（情報） 毎年の流行で どんどん買ってくれる 情報化社会の光!? モード 製品売れる 例 クルマのモデルチェンジ PCソフトウェア バージョンアップ プラスの面 景気よくなる マイナスの面 大量のゴミが発生 経済を活性化し、しかも環境問題等、社会問題 を引き起こさない（解決する）情報化が必要 経営社会学 社会貢献 両 立 長期的視野 経営にプラス さらに 情報化社会に適応した新しい学問体系 の必要性と我々の研究 第２回 映画推奨システムについて 考えてみよう 映画推奨システムについて 2005年度 新潟国際情報大学の 卒業論文 映画で満足するのはどんな時か？ ・多数のコンテンツ →ユーザー個人に適合的なものを推薦 ・たとえば amazonの書籍推薦 Tsutaya Onlineの映画推薦 ・ユーザー一人一人の嗜好傾向を、見極めて ユーザーが満足するものを個別に提供！ 推薦システムの概要例 （映画：理想モデル＝未実現） コンテンツ情報 データベース 監督・主演・キーワード ・ジャンル・制作年等 ユーザーの情報 データベース いままでの選考情報・属性・コンテンツ評価 そのときの気分・状況 映 オ 画 ス ス メ オススメ 1. コンスタンティン 2. スターウォーズ 3.パッチギ ＴＳＵＴＡＹＡの例 ＴＳＵＴＡＹＡのＨＰ TSUTAYA Online search ＶIDEO ＆ ＤＶＤ おすすめビデオ診断 なかなか面白い けど、基本は自分で選ばせている （推薦システムは未完～しかも 選択肢にあがってくる映画… ビミョー?! どのようにデータを集め どのように個人にあった 映画を推奨するか グループワークで考えてみよう システムを利用する 新しいシステム の提案 人々の行動・考え方 シ （社会状況） ス テ 社会 ム ・ システム 社 例：国際社会・地域社会 会 目的を達成 システム セ Or ッ ト 例：コンピュータ 達成できな で 考 い/想定外の システム 新しい需要を掘り起こす え 影響 る 第３回 • グループワーク結果 評価閲覧システム 携帯による映画予告システム マニア度を推奨システムに取り入れる レンタルビデオの莫大なコンテンツこそ需要を掘 り起こすべき 漠然としたユーザーの選好を明確化 →見たくないものを探る 過去の膨大な 推奨シス テム ジョハリの窓 自分 知っている 他者 コンテンツ 需要掘り起こし 知らない 知って いる 知ら ない 開放 盲点 隠蔽 未知 人間の感情 コメント 選好基準 人間の感情 不安定 解明可能か？ 経済学だけでなく人間学？！ まさに私たちの“価値”を射程に入れ た議論です！
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