2019 Fiscal Year Annual Research Report
磁性物理モデルを用いたR&Dプロジェクトの定量的解析とマネジメントに関する研究
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19K20897
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
林田 英樹 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任教授 (40795168)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 研究開発マネジメント / 定量・定性解析 / モデルシミュレーション / 自然言語処理 / 機械学習 / ネットワーク分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新製品・新事業開発におけるイノベーション・マネジメントの研究を行っている。特に研究開発プロジェクトの組織状態は、さまざまな要因による相関相互作用の合計であると考え、磁性物理モデルを応用した6次元モデルでの、研究開発プロジェクトの定量的解析と効果的なマネジメントに関する研究を行っている。昨年度は化学企業における実際の研究開発プロジェクトに対し、従来のモデルシミュレーションを実施した。また、当該企業における研究開発プロジェクトリーダー、関係者達からのインタビューの音声結果をテキスト化し、自然言語処理を活用したテキストマイニングを当該企業における研究開発プロジェクトの成功事例と失敗事例にて実施した。ここで、シミュレーションで利用した６次元モデルは定量的および定性的の2つの部分から構成されており、既にNEDOプロジェクトにおける研究開発プロジェクトの成功と失敗をNEDOプロジェクトのカバーする分野（新エネルギー、省エネルギー、環境、電子・情報、材料、ロボット、バイオ・医療）でモデルの有効性について検証されている。今年度は特に研究開発の実行に於いて、組織文化と呼ばれる企業内の仕事の進め方や企業外とのネットワーキングといった定性的部分に焦点を当て、テキストマイニングによる定性分析を実施した。
その結果、成功と失敗事例の６次元モデルシミュレーション結果とその可視化モデルは、従来のモデルシミュレーション結果とその可視化モデルと一致し、支持すること。テキストマイニングによる定量的データ分析結果から、６次元も出るにおける各要素間の関係性を表すクラスターにわかれること、各クラスターは成功した要因、または失敗した要因と結びつけられることが新たな知見として従来の評価方法に追加できる可能性があることを見出した。
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