| 研究課題/領域番号 |
15K17108
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
辺 成祐 東京大学, 経済学研究科(研究院), 特任研究員 (40737467)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 技術移転 / learning-before-doing / learning-by-doing / 鉄鋼産業 / 学習戦略 |
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| 研究実績の概要 |
研究1年目である平成27年目度は、文献・資料の収集・調査を行いつつ、担当者とのヒアリングと企業の工場及び本社・事業部等の実地調査を行った。具体的に、企業の工場及び本社・事業部等の実地調査を鉄鋼メーカー4回、ビール会社2回行った。さらに、以上の実地調査などの知見を研究成果としてまとめつつ、調査成果の発信を積極的に行った。具体的な成果としては、雑誌論文4本を出版し、学会報告5回（国内4回・海外1回、内2回は座長担当）を行った。
平成27年度は、おおむね実施計画通りの成果が得られた。日本と韓国におけるプロセス産業の技術移転を分析し、「どこで、誰が、何を、いつ」移転したのかをふまえて、外部技術を学習する導入側の立場から知識の難易度を分類した。分類における2つの軸は、「事前学習の可能性」「難易度の高低」である。特に事前学習の可能性に関しては、‘learning-before-doing’と‘learning-by-doing’に分類し、マニュアルなどを通じて学習ができる技術と知識があれば、複数の設備を実際に稼働しながら操業してみないと学習が難しい技術と知識があることが具体的に分かった。
特に、後者に関しては、連立方程式を解くことと同様に、操業上関連する複数の重要変数を同時にコントロールする能力が求められていた。例えば、鉄鋼産業で鉄鉱石を溶かして銑鉄をつくる‘製銑’工程では、主に4つの変数（出銑比、コークス比、微粉炭比、ガス利用率）、そして鋼をつくる‘製鋼’工程では、主に5つの変数（精錬パターン、熱量、脱酸、合金鉄投入量、特殊鋼量）の存在が明らかになった。製鋼工程では、これらの変数を操作しながら約28分の間に顧客のニーズに合わせた製品をつくる。導入企業としては、操業経験が必要で、難易度の高い技術と知識を学習するために、試行錯誤を最小限にする学習戦略を立てて取り組んでいた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
おおむね順調に進展し、今年度もさらに深い研究を行う予定である。第一点目に、当初計画した実地調査はおおむね計画通りに行った。フォローアップ調査ができるように企業担当者とのチャネルを確実につくり、研究のフレームワークなどに関する意見交換も行っている。第二点目に、研究フレームワークをベースに、各産業・企業の技術と知識の学習プロセスがより明確に見え、これに従って各事例をまとめた。ここまでの内容を平成28年3月の国際学会でも発表し、コメントなどを研究に反映している。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成28年度の前半には、技術移転における技術と知識の分類に基づいて、ヒアリングと企業の工場及び本社・事業部等の実地調査を追加していく。具体的には、平成27年度の調査対象の韓国鉄鋼メーカー、POSCOに加えて、現代製鉄を調査し比較分析を行う。平成28年度の後半には、これまで実施した調査に踏まえて、難易度の高い技術と知識を学習するための各社の‘学習戦略’を明らかにし、その有効性を検証する。加えて調査成果を国際的に発信していく。
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