| 研究課題/領域番号 |
19H01516
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
長平 彰夫 立命館大学, テクノロジー・マネジメント研究科, 教授 (10323122)
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| 研究分担者 |
石田 修一 東北大学, 工学研究科, 教授 (00326539)
名取 隆 立命館大学, テクノロジー・マネジメント研究科, 教授 (00551566)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 隠れたチャンピオン企業 / 日本の中堅・中小企業 / ドイツの中堅・中小企業 / ファジイ・フロント・エンド(FFE) / KIBS |
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| 研究実績の概要 |
(1)2021年度に引き続き先行研究について調査・分析を行った。具体的には、①日本及びドイツの隠れたチャンピオン企業（以下hidden champions: HCs）に関する先行研究、②経済地理学、経営学、起業理論からの各国語の先行研究、③FFE及びKIBSに関する日本、欧州、米国における先行研究、等を対象とした。また、日本、ドイツのみならず、他の欧州諸国や米国などの地域的な拡がりも考慮して、経営学の基礎理論に依拠しながら、HCs企業における新製品開発マネジメント理論、中小企業論、立地論、サプライチェーンマネジメント理論の新たな体系化を試みた。
(2)2021年度に実施した日本のHCs企業に対する大規模アンケート調査の統計解析を構造方程式モデリングのSmartPLSを使用して実施した。その結果、先行研究とは異なり、当初の研究開発計画を柔軟に変更している企業の新製品開発成功の確率が高いことが明らかになった。
(3) (2)の解析結果について、その要因を深く検討するため、大規模アンケート調査回答企業のうち49社に対して対面方式により半構造化in-depthインタビュー調査を行った。特に、インタビューに当たっては、海外でトップシェアを占めているHCs企業と日本国内市場においてのみのトップシェアHCs企業をそれぞれ選定して実施した。その結果、新製品成功企業は、柔軟に当初計画を変更している点で両方のグルーブ間で差異はみられなかった。また、そうした柔軟な変更のために、DX技術を駆使して、直接トップの意思決定変更及びバリューチェーンの変更などを迅速かつ的確に行っていた。
(4)ドイツのHCs企業402社に対して、大規模アンケート調査を行い、102社の回答を得ることができた。このデータの統計解析及び抽出企業に対するin-depthインタビュー調査は、時間が足らなかったため次年度に行うこととした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年10月にドイツの研究協力者(ハンブルク工科大学のHerstatt 教授及びBuse博士)によりドイツの隠れたチャンピオン企業のアンケート調査票及び送付HCs企業リストが出来上がったので、すぐに大規模アンケート調査を行ったが、思うほどのデータが集まらなかった。このため、2023年1月に再度ドイツの研究協力者たちの協力により、10月と同じHCs企業402社に対して、大規模アンケート調査を行い、なんとか102社の回答を得ることができた。このため、ドイツのデータの統計解析、日本とドイツのHCs企業の比較統計解析(マルチ・グルーブ解析:MGA)及び抽出企業に対するin-depthインタビュー調査は、2022年度内の時間が足らなかったため、2023年度に行うこととした。当初計画では、ドイツHCs企業の統計解析は2022年度内に終了することとしていたため、進捗としては「やや遅れている」と評価した。
この遅れを取り戻すために、2023年度は、①高性能のパソコンを購入して、統計解析の時間を短縮する、②ドイツの研究協力者の助力を得て、オンライン方式によるin-depthインタビュー調査を取り入れる、こととする。
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| 今後の研究の推進方策 |
(1)前年度に引き続き、先行文献調査・分析を行う。具体的には、①日本及びドイツの隠れたチャンピオン企業（以下hidden champions: HCs）に関する先行研究、②経済地理学、経営学、アントレプレナー理論からの各国語の先行研究、③FFE及びKIBSに関する日本、欧州、米国における先行研究、等である。また、日本、ドイツのみならず、他の欧州諸国や米国などの経営学の基礎理論に依拠しながら、HCs企業における新製品開発マネジメント理論、中小企業論、立地論、サプライチェーンマネジメント理論の新たな体系化を試みる。
(2) 2022年度末に実施したドイツのHCs企業に対する大規模アンケート調査で収集したデータの統計解析をSmartPLS(構造方程式モデリング:SEM)を使用して実施するとともに、2021年度に実施した日本のHCs企業に対する大規模アンケート調査の解析結果との比較解析をSmartPLSのMGA解析(異母集団解析)を使用して実施する。これには通常のパソコンでは時間がかかるため、高性能パソコンを購入して解析時間の短縮を行う。
(3)前年度に引き続き日本のHCs企業に対する対面式のin-depthインタビュー調査対象HCs企業を増やすと同時に、ドイツ企業に対しては、対面式のin-depthインタビュー調査のみならず、ドイツの研究協力者の協力を得て、オンラインを利用したインタビュー調査も活用する。インタビューに当たっては、2022年度の日本のHCs企業の解析によって判明した新製品開発プロセスにおけるDXを活用した柔軟に当初計画を変更するエフェクチュエーション型開発、KIBS(知識基盤型サービス業)活用などを中心に解明していく。
(4) 研究成果について国内外の学会での発表、学術誌への投稿、回答企業に対する結果説明会の開催を行うことにより、学術会のみならず一般に広く公開していく。
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