| Project/Area Number |
19H00597
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
原田 勉 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (20294192)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平野 光俊 大手前大学, 現代社会学部, 教授 (10346281)
松嶋 登 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (10347263)
山本 哲也 生理学研究所, 脳機能計測・支援センター, 特任助教 (40530366)
滝口 哲也 神戸大学, 都市安全研究センター, 教授 (40397815)
陳 金輝 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (50777810)
古和 久朋 神戸大学, 保健学研究科, 教授 (60396728)
日置 孝一 神戸大学, 経営学研究科, 経営学研究科研究員 (60509850)
鈴木 竜太 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (80295568)
伊藤 宗彦 大手前大学, 経営学部, 教授 (90362798)
小池 耕彦 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 助教 (30540611)
小川 進 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (80214021)
松本 陽一 慶應義塾大学, 商学部(三田), 准教授 (00510249)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥36,920,000 (Direct Cost: ¥28,400,000、Indirect Cost: ¥8,520,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2019: ¥14,300,000 (Direct Cost: ¥11,000,000、Indirect Cost: ¥3,300,000)
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| Keywords | 創造性 / 洞察問題解決 / 計算論的アプローチ / イノベーション / 組織マネジメント / 拡散思考 / 収束思考 / Q学習 / fMRI / Tパズル / 脳神経基盤 / 探索 / 活用 / グループダイナミクス / 強化学習 / 生体データ / 認知特性 / 集団力学 / AI |
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| Outline of Research at the Start |
企業の持続的競争優位や成長にとってイノベーションは決定的に重要である。しかし、先行研究では、個人・集団の認知レベルでのイノベーションの発生メカニズムについては十分に検討されてきたわけではない。本研究では、個人・集団レベルの創造性の規定要因について、主に生体データを用い、AIを用いて厳密に究明する。これらの研究を通して、大規模生体データを用いたニューロ・イノベーション・マネジメントという新たな学問領域の開拓を目指したい。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、主に２つの実験を実施した。第一に、神戸大学の学部学生を対象とした大規模実験を実施した。具体的には、2021年度と同様、Psytoolkitでプログラムした心理実験（２腕バンディット）を、個人、ダイアド（２名のグループ）、トライアド（３名のグループ）に対して実施した。それに加え、昨年度は創造性を測定するテストとしてAUT（alternative use test）テストを実施したのに対し、今年度はTパズルゲーム、８枚コインゲームをオンラインゲームとして実施した。これらは洞察問題解決の典型的な問題であり、AUTの代替的なテストとなる。AUTは発想力を問題にするのに対し、これらのテストは洞察による具体的な問題解決に至る点が重視される。このような能力が２腕バンディット問題で測定された学習特性によってどの程度説明できるのかを検討した。
第二に、生理学研究所の協力を得て、2019年度、2020年度に個人を対象に実施したfMRI検査に対し、そのデータ解析を進めた。いままで実施した２つの実験を組み合わせ、図形的問題に対する洞察問題解決、文字的問題に対する洞察課題解決の各々に対し、共通する脳神経基盤を特定する作業を行った。データにノイズが多くあり、それをクリアするのに予想外の時間を要したが、デフォルトモードネットワークを構成する部位の活性化が洞察・ひらめきの瞬間に見られることが確認された。これは先行研究にない新たな発見であり、今年度末に論文の第一稿を完成することができた。次年度は、それらを慎重に校正・推敲した後、学術誌に投稿する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
fMRIデータの解析にノイズが混入し、それらを取り除く作業に予想以外の時間がかかったため、論文投稿にまでは至らなかったが、解析は無事終了し、論文執筆の第一稿は完成した。また、脳波計測については、被験者が脳波キャップを被ること、それを装着する作業を行う実験助手との高頻度な接触があること、などから、被験者または実験助手がコロナ感染した場合のクラスター発生リスクが高いため、脳波実験については実施しないという決断に至った。
しかし、大規模行動実験については予定通り実施し、海外のジャーナルに発表済のものも数件あり、現在投稿中の論文もあり、順調な研究成果を達成している。また、事例分析については、多様な視点から著書、論文等で発表済であり、こちらも計画通りに進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は、fMRI実験結果の解析、行動データによる大規模実験、事例分析という３つの柱のもとで研究を進める予定である。具体的なスケジュールは次の通りである。
【fMRI実験結果の解析】いままで実施したfMRI実験データにもとづいた論文作成を進め年度内に投稿する。
【行動データによる大規模実験】４～７月大規模実験（オンライン）の実施、[８月～３月]実験データの解析
【事例分析】上記の実験に併行して、創造性についての組織行動論、戦略論、組織論、技術マネジメントという観点からの事例研究、概念的研究を行う。
なお、脳波計測実験については、緊急事態宣言等が解除されている状態ではあるが、密な環境下での実験であり、コロナ感染者数自体は依然として高い水準で推移しているため、実施するかどうか慎重に検討したうえで見極める。
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