Integrated analysis of dynamic capability of technology and business by mechanic model

Research Project

Project/Area Number	23K20623
Project/Area Number (Other)	21H00740 (2021-2023)
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2021-2023)
Section	一般
Review Section	Basic Section 07080:Business administration-related
Research Institution	The University of Tokyo (2023-2024) Tokyo Institute of Technology (2021-2022)
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)
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)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
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)
Keywords	ダイナミックケイパビリティ / ビジネスエコシステム
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。
Outline of Annual Research Achievements	本研究では従来、質問票調査や財務データをもとに推測されてきたダイナミックケイパビリティをM&Aや出資データといったビジネス情報ならびに特許データを用いた技術情報をもとに定量的に解析を行う。ビジネスエコシステムおよび技術ランドスケープにおける各企業の位置情報を時間微分することで、技術および事業のモーメンタムを導出し、自社のこれまでのトラジェクトリによる慣性の効果、他社の技術・事業モーメンタムによる引力・斥力を含む外力の効果を考慮した数理モデルを構築するとともに、実データによる解析により、モーメンタムの変更に影響を与える組織の重さならびにダイナミックケイパビリティを導出する。さらに、インタビュー調査ならびにアーカイブ分析により、ダイナミックケイパビリティおよび組織の重さの要因や帰結に関する仮説を構築する。以上により、ダイナミックケイパビリティ論に対する理論的・方法論的貢献を果たすことを目的としている。本年度は、特許情報データベース並びに企業情報データベースを用いて、製造業分野ならびに製薬分野、農業分野の技術ポートフォリオならびに、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。技術ポートフォリオの構造ならびにビジネスエコシステムの構造を、共通の技術空間上での位置ならびに、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った。また、各社の事業戦略、技術戦略の全体の中での位置情報を時間微分することで、それぞれ事業モーメンタム、技術モーメンタムとして表現した。自社のモーメンタムから計算される過去からの軌跡と慣性力、ならびに、他社のモーメンタムによる外力(引力・斥力)を考慮し、時間発展をモデル化するための検討を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 計画通り進展している。
Strategy for Future Research Activity	今年度は個別企業の分析ならびに複数企業の比較分析を行っため、今後は企業間の相互作用に着目した分析を行っていく。