| 研究課題/領域番号 |
17K03922
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経営学
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| 研究機関 | 立命館アジア太平洋大学 (2020-2022)
東京工業大学 (2017-2019) |
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研究代表者 |
宮崎 久美子 立命館アジア太平洋大学, 国際経営学部, 教授 (20281719)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | Innovation System / Emerging Technologies / AI / Big data / Value creation / International / ICT / Convergence / サービスイノベーション / EV技術戦略 / 技術コンピタンス / ビッグデータ / 技術コンバージェンス / 新興技術 / 国際比較 / 技術システム / 価値創造 / 組織能力 / コンペテンス / 研究開発力 / サイエントメトリック / イノベーションシステム / コンバージェンス / オープンイノベーション / 技術競争力 / 次世代イノベーションシステム / 進化 / 知識コンバージェンス / スマートグリッド / 技術経営 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の核心は、日・アジア・欧におけるビッグデータやAI、ナノテクノロジー等の新興技術を基盤とした次世代型イノベーションシステムについて、特に知識のコンバージェンス、価値創造、異業種間のアクターの連携、技術競争力等に注目し、総合的にマクロ、メゾ、ミクロレベルにおいて分析することである。このために新しい指標や分析用フレームワークを構築し、次世代型イノベーションシステムに影響を与える様々な要因を学際的手法によって明らかにした。技術経営論、技術政策論、テックマイニング、計量書誌分析、サービスイノベーション論、進化経済論などの学際的研究アプローチを用いた多面的で重層的なアプローチは極めて有効であった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今までハードなモノ作りに関する研究は多く行われて来たが、ビッグデータや新興技術であるAI等に関した技術経営に関する研究は少なく、方法論や理論は確立されていなかった。しかしながら我が国にとってこれらの新興技術の効果的な利活用、ユーザにとっての価値創造の効果的なマネジメントにより、イノベーションを活性化させ、競争力を高めることは不可欠である。次世代型イノベーションシステム創出サイクルを機能させるためには国家的、セクター、企業レベルの技術経営といったダイナミズムに着目し、その共進ダイナミズムを解明することは必須である。新興技術特有のイノベーションモデルを提言することで価値創造プロセスの解明も図った。
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