| Project/Area Number |
23K20623
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| Project/Area Number (Other) |
21H00740 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
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| Research Institution | The University of Tokyo (2023-2024)
Tokyo Institute of Technology (2021-2022) |
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Principal Investigator |
梶川 裕矢 東京大学, 未来ビジョン研究センター, 教授 (70401148)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻本 将晴 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (60376499)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,900,000 (Direct Cost: ¥13,000,000、Indirect Cost: ¥3,900,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | ダイナミックケイパビリティ / ビジネスエコシステム |
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| Outline of Research at the Start |
企業情報データベースを用いて、企業間の提携構造や出資関係の分析を行い、ビジネスエコシステムの構造を記述する。ビジネスエコシステムの構造をネットワークとして表現することで、他企業の事業戦略や特許ポートフォリオをネットワーク特徴量として分析に用いることが可能となる。ネットワークのクラスタリングにより、特定の産業領域におけるエコシステムの次元削減を行い、その空間上で各社の位置をマッピングする。また、その時間発展を分析することで、各企業のビジネスエコシステム上の事業戦略の変化を事業モーメンタムとして表現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
企業情報データベースを用いて、企業間の提携構造や出資関係の分析を行い、ビジネスエコシステムの構造を記述した。また、特許データベース(Clarivate Innovation)を用いて、各企業の特許ポートフォリオならびにグローバルな技術ランドスケープを分析した。ビジネスエコシステムの構造をネットワークとして表現することで、他企業の事業戦略や特許ポートフォリオをネットワーク特徴量として分析に用いるた。ネットワークのクラスタリングにより、特定の産業領域におけるエコシステムの次元削減を行い、その空間上で各社の位置をマッピングするとともに、その時間発展を分析した。これにより、各企業のビジネスエコシステム上の事業戦略の変化を事業モーメンタムとして記述した。
具体的には、特許データベースを用いて行った遺伝子編集等を含む農業分野や医薬品分野における共同出願の構造を記述することで、各社の戦略や公的機関との共同研究の役割を分析した。また、また、上記の分野を含む消費財分野における企業間の提携構造の分析を行い、新たな技術の登場に対する事業変革能力等のダイナミックケイパビリティの分析を行った。これらの定量的な分析結果を各社の事業関連情報等の定性情報と合わせて分析することで、事業戦略および技術戦略の双方の観点から分析の詳細化を行った。
構築したモデルにより、これまで企業のマネジメント層に対するインタビュー調査などで定性的もしくは半定量的にしか把握できなかったダイナミックケイパビリティをファクトデータに基づき定量的に評価することが可能となった。
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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
ダイナミックケイパビリティを分析するためのモデル構築、事例分析ともに計画通り進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
特許データベース(Clarivate Innovation)を用いて、各企業の特許ポートフォリオならびにグローバルな技術ランドスケープを分析する。これを各社の事業関連情報と合わせて分析することで、事業戦略および技術戦略の双方の観点から分析の詳細化を行う。また、これまで行ってきた直接の出資関係のみならず、投資ネットワーク上の間接的な効果を含んだ分析へと分析手法ならびに事例分析の対象を拡張する。
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