| 研究実績の概要 |
鳥瞰的な分析を行うためにマップベースの分析手法の試行錯誤を行った。マップベースの分析は情報欠損を避けながら、多次元空間を低次元に縮約する分析である。本研究では2020年度に行った戸塚・立本「ビジネス構造変化と企業パフォーマンスの関係分析」（2020年度組織学会研究発表大会）で先駆的に機械学習を用いたマップベースの分析を導入したが、パラメータチューニングなどに課題を残していた。機械学習手法ではアルゴリズムをチューニングしてモデルの汎化性能を高める。この過程で、グリッドサーチとよばれるような複数の演算試行をおこなう。このため、計算グリッドを用いる習熟が必要で時間を費やした。本結果は論文化を行い、ジャーナルに投稿準備をおこなった。
また、このような非常に大きい多次元空間を扱う手法は言語処理でも同じであることがわかり、製品の説明批評の文章を対象にして、力久・立本(2021)「機械学習を使った意味的価値の評価」の研究を行った。
理論的には、鳥瞰的に事業戦略を分析することは、ある程度長期間における事業戦略の変化をあつかうことになり、戦略変更や事業ポートフォリオ再編・多角化事業戦略との接点があることがわかり、その関係の研究を進めた。また、そのような戦略変更には、国際戦略・各国への直接投資・国際的な事業立地の戦略が影響することや、戦略編変更によって、企業能力的な意味での財務的指標（たとえば企業効率性やROIC）などが変化することがわかり、このラインの研究を進めた。また、長期間のデータをみることで、アーキテクチャの変化の意味から、技術戦略・イノベーション戦略が影響をうけることがわかり、技術世代についての研究をおこなった（Maeda & Tatsumoto, 2021)。
本研究はデータサイエンス的手法との親和性が高いことがわかり、その方向の発展を行った。
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