| Project/Area Number |
22K01742
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
石田 修一 東北大学, 工学研究科, 教授 (00326539)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中田 俊彦 東北大学, 工学研究科, 教授 (20260416)
長野 寛之 兵庫県立大学, 産学連携・研究推進機構, コーディネーター (60720737)
上西 啓介 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (80223478)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 技術のサービス化 / 不連続技術 / ボーングローバル / エフェクチュエーション / インターナルカーボンプライシング |
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| Outline of Research at the Start |
製造業のサービス化なかなか進んでいない。そこで製造業におけるサービス化を加速化させるために、技術の初期段階から技術を商業化する上で必要となる技術以外の側面の整備とビジネスモデルの開発を行う考え方である「技術のサービス化」について研究する。加えて社会のカーボンニュートラル化の流れを組み入れ、社内炭素価格として知られるインターナルカーボンプライシングが技術のサービス化へもたらす影響についても検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、エネルギー・AI及び情報技術・不連続な技術革新の観点から実証研究を行った。
エネルギー分野では、カーボンプライシングを含めたフレームワークを交えて、核燃料ガラス固化の技術開発の事例をもとに、行為システム理論に基づき、可変システム（Y）と行為者システム（X）の2つに分類し、関連するタスクの予測可能で信頼性の高い結果を保証するために、この方法の主な意味を抽出した。これによりカーボンプライシングを研究するために組織の能力とプロセスを活用できる戦略的行動の潜在的な有効性を認識する材料となった。
AI及び情報技術を対象とした研究では、太平洋島嶼国に焦点を当て、国家規模で情報通信技術（ICT）開発に影響を与える要因を探り、主要な変数を抽出した。一方、AIに関しては、Deep Learningによって抽出された属性を主成分分析（PCA）によるテキスト分析に活用することで、幅広い視点からの定量的な命題を導き出すことが可能となった。特にDeep Learningの内部出力から追加属性を抽出し、PCAの分析結果と関連付けることで、より多面的な示唆を得ることが可能であることを明らかにした。このほか、DAOについて検討し、バーチャルな実験を試みた。経営にDAOを用いる試みなどは、今後、静かに浸透していく可能性があるため、ブロックチェーンを含めたNFTの活用実態を深く理解し、それをカーボンプライシングの運用に応用するモデルを構築していこうと考えている。
最後に、非連続な技術革新に直面した企業の技術戦略を対象とした研究では、能力破壊的な技術革新に直面した既存企業が組織内部の研究開発者の配分について、マルチパフォーマーの役割を示した。能力破壊的な不連続性に直面した企業においては、弱いつながりと凝集性が疎なネットワークが新技術の探索を促すことで、環境変化への適応を促した可能性があることも見出された。
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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
4つの具体的な事例に基づいて、様々な角度から実証研究を行えたことは大変な進展であった。また各研究からは、AIや新手法のネットワーク分析などの方法論的なインプリケーションが得られておりその点においても順調であると評価できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度に得られた事例分析ならびに定量分析を通じて、本格的な実証分析へ移行するためのフレームワークが固まってきが、まだまだ不十分なので、対象を増やし、分析の角度も振っていくことを検討している。
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