大規模生体データを用いたAIによる個人・集団レベルの創造性に関する実証研究

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19H00597
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 原田 勉 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (20294192)
• 研究分担者: 平野 光俊 大手前大学, 現代社会学部, 教授 (10346281) ; 松嶋 登 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (10347263) ; 山本 哲也 生理学研究所, 脳機能計測・支援センター, 特任助教 (40530366) ; 滝口 哲也 神戸大学, 都市安全研究センター, 教授 (40397815) ; 陳 金輝 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (50777810) ; 古和 久朋 神戸大学, 保健学研究科, 教授 (60396728) ; 日置 孝一 神戸大学, 経営学研究科, 経営学研究科研究員 (60509850) ; 鈴木 竜太 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (80295568) ; 伊藤 宗彦 大手前大学, 経営学部, 教授 (90362798) ; 小池 耕彦 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 助教 (30540611) ; 小川 進 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (80214021) ; 松本 陽一 慶應義塾大学, 商学部(三田), 准教授 (00510249)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 創造性 / 洞察問題解決 / 計算論的アプローチ / イノベーション / 組織マネジメント / Ｑ学習モデル

研究成果の概要

個人や集団の学習特性を主に行動データを用いて推計し、それらの学習特性が創造性にどのように影響を及ぼしているのかについて明らかにしたのが本研究の成果である。特に個人や集団のリスク特性や活用・探索比率といった学習特性が創造性に大きく影響を及ぼしていることが明らかになった。したがって、創造性を高めるためには、これらの特性を促進する環境を整備する必要がある。なかでも、低コストでリスクなく実験を繰り返すことができるバーチャル環境の整備が個人・組織レベルでの創造性を規定する主要な要因であることを明らかにした。

自由記述の分野

戦略論、イノベーション・マネジメント、認知心理学、イノベーション経済学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は、創造性の規定要因について、個人・集団レベルで実験データを用いた厳密な定量分析を実施し、それらの規定要因を明らかにした点に学術的意義がある。特に、Ｑ学習モデルを用い、行動データ、生体データをもとに学習特性等を推計し、その特性が創造性にどのように影響を与えるのかを明らかにした点で、従来の先行研究と比較しても独自性があるものと考えられる。これらの研究成果を踏まえ、企業レベルでは事例分析にもとづき、創造性やイノベーションを高めるための具体的な手法を提案しており、出版した書籍は多くの実務家に一定の反響を生み出しており、社会的意義も大きいものと考えられる。