卒業論文プレゼン

提携が持つ組織のイノベーションスピード
加速効果の限界
慶應義塾大学商学部　三橋平研究会５期生
内村　史明
本間　人詩
山本　眞也
　村上ゆかり

Agenda
 ゼミ紹介
 イントロダクション
 研究背景
 本研究の新規性
 理論と仮説
 データと分析
 結果
 まとめ
 考察
 本研究の意義と限界点
2013/12/3 2Mitsuhashi Seminar

ゼミ紹介
 三橋平研究会（みつはしひとし）
　　専門：マクロ組織論、マクロ組織行動論
　　　　⇒組織同士のインターアクションに注目
　　　 ex) 競争戦略、提携などのネットワーク
活動：①留学生との議論　②英語論文に関する発表
2013/12/3 3
Mitsuhashi Seminar

イントロダクション①
2013/12/3 4
自分の道具は自分で作れ
借りものに頼るのではなく自前で対処せよ、
というホンダの DNA にもなっている創業者の言葉
本田宗一郎
自前主義の重視
Mitsuhashi Seminar

イントロダクション②
2013/12/3 5
　　　 2013 年 7 月 2 日　提携発表
　　開発スピード上昇を目的とする
脱 : 自前主義→提携関係を構築へ
Mitsuhashi Seminar

研究背景①｜実務の観点
 実務の観点
　　『現代では提携がよりイノベーションを生み出す』　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　という通説の存在
　　　　
・・・・
× 企業内部のみの R&D( 自前主義 )
　 ○外部企業との協創　 ( 提携主義 )
時代の移り変わり
2013/12/3 6
時代の移り変わりによって、　
イノベーションを起こす方法の
効果に変化が起きている？
Mitsuhashi Seminar

研究背景②｜実証の観点
 実証の観点
　　　独立変数 X→1 つの論文で、 1 つの手法のみを対象
　　　 ex) Baum 他 (2003) ：提携　 Danielle (2003) ：企業内部の R&D 　
　　従属変数 Y→ 大半がイノベーションの数に焦点
　　　 ex) Bronwyn H.Hall (1989) ：特許数　 Asakawa(2010) 　 : 新製品開発
数
　手法を比較した論文・スピードに注目した論文は少ない
　　　　時代の変化によって、提携と企業内部の R&D が
イノベーションスピードに与える影響は変化するのか？
研究質問研究質問
INNOVATION

研究の新規性・重要性
　
⇒ 「時間」と「手法の効果」の関係性を見ることで、
　今まで一律に捉えられてきたものに対して疑問を投げかける
⇒ 企業に対して、実務的インプリケーションを提案可能に
　　　　をにをう車載用電池業界対象実証研究行
新規性 2.
　 2 つの手法を比較検討することで、イノベーション
　
スピードに与える効果の差を明確に出来る
2013/12/3 8
新規性 1.
　時代の移り変わりによって変化する手法の効果を検証
Mitsuhashi Seminar

イノベーション・パフォーマンスとは
2013/12/ Mitsuhashi Seminar 9
イノベーション・パフォーマンス
イノベーショ
ンボリューム
イノベーショ
ンクオリ
ティー
イノベーション
スピード

用語の定義
 イノベーション・スピード（ IS ）
　組織がイノベーション開発を始めてから終えるまでの速さ
　
 時代性の変化
　一定のある目安によって区分された時間が持つ性質　
2012 年に近づけば近づくほど
 取引コスト
　市場で取引を行う際のコストのこと。
（取引相手を探すコスト、交渉コスト、契約コスト、意思決定コストなど）

仮説関係図
 仮説１　イノベーション・ボリューム
　　
 仮説２　イノベーション・スピード＋時代性の変化（提携のみ）
　　
提携数の増加研究開発費の増加
イノベーション・ボリュー
ム
a b
イノベーションスピードの上
昇
イノベーションスピードの
低下
時代性の変化 a b

仮説 1a
提携とイノベーション・ボリュームの関係性
仮説１ a
企業間の提携数が増えると、イノベーション・ボリュームが増加する

仮説 1b
研究開発とイノベーション・ボリュームの関係性
　仮説１ b
　企業の研究開発費が増えるほど、イノベーション・ボリュームが増加す
例えば味の素は「Ｒ＆Ｄ（研究開発）」を成長ドライバーと位置付け、
研究開発の統括機能を他国に移管
→ 現地のニーズに合った研究や商品開発のスピード上昇

仮説２ a
提携とイノベーション・スピードの関係性に関する対立仮説
さらに、
　①グローバル企業の台頭　②環境制約の高まり
時代性の変化により、提携がイノベーションスピードにもたらす効果は高まっ
ている
仮説２ a ：時代性の変化により，提携が組織のイノベーションスピードを速める
A 　現代において提携のもたらすイノベーションスピードへの効果が高まる背景
仮説１ a で示したとおり
　①資源の集中投下（補完的機能による）　②資源の共有　③資源の移転

仮説２ b
提携とイノベーション・スピードの関係性に関する対立仮説
　①生産技術が高度化→提携による知識の共有の困難性の高まり
　②適切な提携相手選びにおける取引コストの増加がかかる
時代性の変化により、提携がイノベーションスピードにもたらす効果は小さくな
る
仮説２ b: 時代性の変化により，提携が組織のイノベーションスピードを遅くす
る
B 　現代において提携のもたらすイノベーションスピードへの効果が小さくなる背景
例えばスズキとフォルクスワーゲンの提携
現状の出資比率では充分に技術移転に対応されないと不満を募らせて、
結果的に実りがなかった 1 年 9 カ月であった

データ
• 変量効果負の二項回帰分析・ GLS
分析方法
• 車載用電池業界
技術革新・提携・研究開発ともに注力されている業界 / 成長市場 /
　現在重要性が増している業界
業界
• 『特許情報分析（パテントマップ）から見た「車載用電池」
技術開発実態分析調査報告書』より、国内車載用電池市場に
参入している企業 30 社
• 分析期間： 2002 年～ 2012 年
• 総サンプル数： 216
• 分析単位：企業－年度（パネルデータ）
データ

車載用電池市場の特徴
2011 年から年間平均成長率 25.7 ％の見込み
2016 年に 3165 億円の市場規模 (IDC Japan 発表 )

車載用電池市場の特徴
 サンプルの期間
　＝石油価格高騰＆燃料電池技術開発支援の時代
出典：資源エネルギー庁
新世代自動車の基礎となる次世代電池技術に関する研究会 (2006)

TOKYO MOTOR SHOW 2013

変数設定
各企業が結んだ業務提携数 / R&D 比率　 ( ともに t-1 年度 )
クロック変数　 (2002 ～ 2012 年に 1,2,3, ・・・ ,10,11 の値を付与したも
の )
総資産額（自然対数） / 共同出願人数 / 新規投入開発者人数 / ROE / 知
的財産部門ダミー / 産業ダミー / 2012 年ダミー

記述統計量と相関表
Descriptive Statistics and Correlations
Mean S.D. 1 2 3 4 5 6 7
1. 特許数 251.4061 438.7905
2. TCP -524.023 908.5043 0.0011
3. 提携数 6.112121 12.12283 0.0571 -0.1762
4. R&D比率 0.043199 0.019638 0.1135 0.1286 0.2218
5. クロック変数 6 3.16708 -0.0346 -0.3871 0.438 -0.1156
6. ×提携数クロック変数 0.0026 0.001844 0.0704 -0.1993 0.5567 0.5641 0.689
7. R&D ×比率クロック変数 48.19091 99.95073 0.0393 -0.2234 0.9784 0.1935 0.4849 0.5749
8. ln ( )総資産 14.7942 1.42059 0.4598 -0.0357 0.3133 0.3121 0.0391 0.2531 0.2877
9. 共同出願人数 2.636364 3.491354 0.6434 0.0015 -0.0475 0.0919 -0.192 -0.1088 -0.0798
10. 新規投入開発者数 25.05455 36.34021 0.6496 0.0138 -0.0153 0.3706 -0.1571 0.0833 -0.0115
11. ROE 3.667277 20.35815 0.1065 0.0322 -0.0991 -0.0313 0.0015 -0.0421 -0.0887
12. 知的財産部門ダミー 0.833333 0.373244 0.0338 0.133 0.1325 0.082 -0.0042 0.0364 0.1217
13. 自動車メーカーダミー 0.2 0.400607 0.4471 0.1323 -0.2084 -0.08 -0.0664 -0.0637 -0.2003
14. 自動車部品メーカーダミー 0.2 0.400607 -0.0877 0.0269 -0.1541 0.0427 0.0056 -0.0088 -0.1416
15. 2012年ダミー 0.090909 0.287916 -0.0728 -0.0221 -0.0193 -0.016 0.2789 0.1967 0.0068
Descriptive Statistics and Correlations
Mean S.D. 8 9 10 11 12 13 14
8. ln ( )総資産 14.7942 1.42059
9. 共同出願人数 2.636364 3.491354 0.2734
10. 新規投入開発者数 25.05455 36.34021 0.4121 0.5356
11. ROE 3.667277 20.35815 0.0123 0.0205 0.0883
12. 知的財産部門ダミー 0.833333 0.373244 -0.1384 0.2285 0.1506 -0.0165
13. 自動車メーカーダミー 0.2 0.400607 0.2285 0.1313 0.3102 -0.0156 0.1475
14. 自動車部品メーカーダミー 0.2 0.400607 -0.1831 0.0408 -0.0022 0.0292 0.0887 -0.1949
15. 2012年ダミー 0.090909 0.287916 0.0237 -0.1089 -0.0177 0.0564 0.0309 0.2092 -0.0408
Variable
Variable

仮説１分析結果
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
提携数 0.00816** 0.00882**
(0.0029) (0.029)
R&D比率 10.49** 11.04**
(3.67) (3.58)
ln ( )総資産 0.469*** 0.252** 0.238** 0.182*
(0.70) (0.89) (0.92) (0.92)
共同出願人数 0.0584*** 0.0661*** 0.0664*** 0.0691***
(0.17) (0.17) (0.17) (0.17)
新規投入開発者数 -0.00668*** -0.00667*** -0.00743*** -0.00709***
(0.0016) (0.0017) (0.0017) (0.0017)
ROE 0.00317 0.00374 0.00376 0.00521
(0.0018) (0.0023) (0.0023) (0.0027)
知的財産部門ダミー 1.522** 1.310** 0.841 0.667
(0.22) (0.47) (0.50) (0.50)
自動車メーカーダミー 0.818*** 0.788*** 0.907*** 0.996***
(0.22) (0.23) (0.23) (0.23)
自動車部品メーカーダミー 0.128 -0.234 -0.0415 0.0676
(0.26) (0.32) (0.32) (0.32)
2012年ダミー -1.662*** -1.687*** -1.632*** -1.673***
(0.21) (0.22) (0.22) (0.21)
切片 -7.751*** -4.175** -3.965** -3.089*
(1.18) (1.46) (1.50) (1.50)
N 216 216 216 216
Log likelihood -1445.0849 -1330.4835 -1330.7822 -1326.4461
括弧内は標準誤差
変量効果負の二項回帰分析
* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.01
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
提携数 0.00816** 0.00882**
(0.0029) (0.029)
R&D比率 10.49** 11.04**
(3.67) (3.58)
ln ( )総資産 0.469*** 0.252** 0.238** 0.182*
(0.70) (0.89) (0.92) (0.92)
共同出願人数 0.0584*** 0.0661*** 0.0664*** 0.0691***
(0.17) (0.17) (0.17) (0.17)
変量効果負の二項回帰分析

結果
 仮説 1a 　仮説 1b 　ともに採択
⇒ 提携と研究開発はともに組織のｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ･ﾎﾞﾘｭｰﾑに
　正の影響を与える
提携
研究開発
イノベーション
ボリューム

仮説２分析結果
Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Model 10
提携数 -15.46* -15.86* 48.72*
(6.34) (6.30) (24.20)
R&D比率 9102.4 9163.8 3829.9
(5238.31) (5275.44) (9487.38)
クロック変数 -132.5*** -165.4*
(35.64) (74.36)
×提携数クロック変数 -6.708*
(3.16)
R&D ×比率クロック変数 38236.3
(157057.6)
ln ( )総資産 -20.51 66.69 -57.06 32.56 22.22 10.66
(87.09) (96.09) (88.95) (98.62) (90.06) (85.73)
共同出願人数 -0.526 -12.07 8.203 -3.777 -26.81 -12.67
(31.36) (31.84) (31.50) (32.12) (29.87) (29.84)
新規投入開発者数 -1.679 -2.272 -3.726 -4.377 -1.992 -4.177
(3.35) (3.38) (3.52) (3.57) (3.20) (3.36)
ROE 1.435 0.485 2.060 1.096 1.315 1.731
(3.46) (3.43) (3.45) (3.43) (3.19) (3.22)
知的財産部門ダミー 426.9 721.5 332.4 634.2 540.1 498.9
(452.10) (484.39) (451.93) (491.70) (453.18) (433.72)
自動車メーカーダミー 362.0 180.9 471.9 288.7 239.8 308.4
(248.24) (265.58) (254.34) (274.04) (247.59) (245.49)
自動車部品メーカーダミー 122.0 16.28 86.32 -24.71 155.0 131.0
(322.62) (332.96) (320.84) (335.83) (311.50) (305.35)
2012年ダミー -553.9 -534.5 -560.3 -538.5 411.6 369.0
(694.45) (681.07) (689.293) (675.40) (664.18) (667.02)
切片 -753.0 -2106.4 -506.0 -1899.0 -762.3 -613.3
(1426.163) (1564.595) (1422.456) (1578.034) (1482.936) (1415.99)
N 216 216 216 216 216 216
within=0.0187 within=0.0845 within=0.0204 within=0.0804 within=0.2044 within=0.1739
決定係数 between=0.1006between=0.0448between=0.2011between=0.1412between=0.2629between=0.3233
overall=0.0394 overall=0.0687 overall=0.0710 overall=0.1043 overall=0.2217 overall=0.2115
括弧内は標準誤差
変量効果線形回帰分析
* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001
Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Model 10
提携数 -15.46* -15.86* 48.72*
(6.34) (6.30) (24.20)
R&D比率 9102.4 9163.8 3829.9
(5238.31) (5275.44) (9487.38)
クロック変数 -132.5*** -165.4*
(35.64) (74.36)
×提携数クロック変数 -6.708*
(3.16)
R&D ×比率クロック変数 38236.3
(157057.6)
ln ( )総資産 -20.51 66.69 -57.06 32.56 22.22 10.66
(87.09) (96.09) (88.95) (98.62) (90.06) (85.73)
共同出願人数 -0.526 -12.07 8.203 -3.777 -26.81 -12.67
(31.36) (31.84) (31.50) (32.12) (29.87) (29.84)
変量効果線形回帰分析

結果
 仮説 2b 　が採択
分析結果から描くことができる
提携数とイノベーションスピードの関係
青線：かつての提携数とイノベーションスピードは、正の相関関係
赤線：近年における提携数とイノベーションスピードは、負の相関関係
提携数とイノベーションスピードはかつては正の相関関係があった
が、
近年においては負の相関関係になっている2013/12/3 27Mitsuhashi Seminar

まとめ
 研究質問　　
時代の変化によって、提携と企業内部の R&D が
イノベーションスピードに与える影響は変化するのか？
2013/12/3 Mitsuhashi Seminar 28
 結論　　
提携が組織のイノベーションスピードを加速させる効果は
近年になるほど弱まり、むしろ減速させている！
「イノベーションスピードを速めるために、提携を積極的に
行っていくべき」という通説は正しくない？

 減速させる 2 つの背景
技術の複雑化技術の複雑化
知識を取り込むには障害が存在し
、
知識を共有するには時間や手間が
かかる
知識を取り込むには障害が存在し
、
知識を共有するには時間や手間が
かかる
技術流用の危険性技術流用の危険性
提携相手が自社のアイデアや知識
を流出させると、自社の競争優位
性が損なわれる危険性がある
提携相手が自社のアイデアや知識
を流出させると、自社の競争優位
性が損なわれる危険性がある
これからは外部との提携を増やしてもイノベーションが促進される時代　
ではなく、は提携イノベーションをみす生出過程のつにぎない１過こ
とを認識すべき！
考察
外部との提携と内部での研究開発との最適なバランスを探る
買収という選択肢
自社に必要な技術の開発段階にある企業を買収し
、技術を取り込み育てていく戦略。この手法は
R&D （ Research & Development ）なら
ぬ、 A&D （ Acquisition & Development ）とも言
われる

本研究の限界点と意義
30
 特許の質や提携の質
を均一化
 車載用電池市場の特
性近年注目されている技術
分野で、政府の支援もある
など、技術の複雑化・競争
の激化が促進されやすい環
境であることが考えられる
2013/12/3 Mitsuhashi Seminar
 「提携至上主義」への批
判
　　「自前主義を脱し、外部との　
　
　　　提携関係を更に構築すべき」
　　　という世間一般の通説を検証
　　　して問題点を提起した
 イノベーションスピード
や
　　時代の移り変わりに伴う
　　影響度合いの変化を実証
 理論・ケース・実証分析

ご清聴ありがとうございました！

APPENDIX

APPENDIX 　 TCT の算出方法
A 社新技術 X の特許出願日
2012 年 4 月 1日
引用特許の出願日
2010 年 3 月 31日
2012 年 1月 8 日
2011年 9 月 1日
2011年 3 月 15 日
732 日
383 日 213 日
84 日
TCT (Technology Cycle Time ：技術サイクル期間 )
⇒ 技術更新をどれほどの期間にできたかという一技術の指標

APPENDIX 　 TCP の算出方法
A 社
新技術 X の
TCT
新技術 Y の
TCT
↓
A 社の TCT 算
出
D 社
新技術 S の
TCT
新技術 T の
TCT
↓
D 社の TCT 算
出
D 社
新技術 S の
TCT
新技術 T の
TCT
↓
D 社の TCT 算
出
C 社
新技術 P の
TCT
新技術 Q の
TCT
新技術 R の
TCT
↓
C 社の TCT 算
出
C 社
新技術 P の
TCT
新技術 Q の
TCT
新技術 R の
TCT
↓
C 社の TCT 算
出
B 社
新技術 Z の
TCT
↓
B 社の TCT 算
出
TCP (Technology Cycle Power ：技術サイクル力 )
⇒ 技術更新を相対的に短期間にできるかどうか組織の能力を表す指標

仮説２分析結果　詳細
モデレータ効果　例：「年齢と年収の関係」
男女で
分ける
一般的に、年齢と年収は比例関係にある（左図）。
次に、男女別にみると、年齢と年収の比例関係は、男の方がより傾きが急で
ある。一方で、女の方が傾きが緩やかである（右図）。
この時、男女を違いをモデレータ効果と呼び、男女の変数をモデレータ変数
と言う。

仮説２分析結果　詳細
本研究におけるモデレータ効果
時代性でわける
（クロック変数）
一般的に、提携とイノベーションスピードは正の相関関係にある（左図）。
　⇓　時代性を考慮する変数（クロック変数）をモデレータ変数とする。
かつては、提携とイノベーションスピードは正の相関関係であった。
しかし、近年においては提携とイノベーションスピードは負の相関関係である。
（右図）

APPENDIX 　技術の複雑性の推
移
主要国等の研究費対国内総生産（ GDP ）比の推移
出典　文部科学省
　　　科学技術要覧　平成 24 年度版

主要国等の人口 1 万人当たりの研究者数
移

主要国等の特許登録件数の推移
移

我が国の技術貿易収支の推移
移

APPENDIX 　参考文献①
〈論文〉
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　　　 Economic Review,78:678-690.
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　　　 Administrative Science 　 Quarterly 45(3): 425-455.
Aymen A. Kayal and Robert C. Waters. (1999) An Empirical Evaluation of the Technology Cycle Time
　　　 Indicator as a Measure of the Pace of Technological Progress in Superconductor Technology
　　　 Transactions on Engineering Management,VOL.46, NO. 2.
Beneito, P. (2006) The innovative performance of in-house and contracted R&D in terms of patents and
　　　 utility models 　 Research Policy 35 (2006) 502–517.
Brown, J.S. and Duguid, P. (1991) Organizational learning and communities-of-practice: toward a unified
　　　 view of working, learning, and innovation. Organization Science, 2, 1, 40-57.
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　　　 Economic Journal 105(429): 333-344.
Cohen, W. M., Goto, A., Nagata, A., Nelson, R. R., and Walsh, J. P., (2002) R&D spillovers, Patents and the
　　　 Incentives to Innovate in Japan and the United States. Research Policy 31, 1349-1367
Eric H. Kessler and Alok K. Chakrabarti(1999). Speeding Up the Pace of New Product Development. Journal
　　　 of Product Innovation Management
Hagedoorn, J and Cloodt, M (2003) Measuring Innovative Performance: Is there an Advantage In using
　　　 Multiple Indicators? Research Policy 32 (2003) 1365–1379.
Hagedoorn, J and Schakenraad, J (1994) The Effect of Strategic Technology Alliances on Company
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APPENDIX 　参考文献②
〈論文〉
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　　　 Research Policy 477–492.
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　　　 Patents-R&D Relationship. Econometrica 52(4): 909-938.
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　　　 Vol. 52, No. 5, 975–995.
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　　　 development: effects on speed, costs and competitive advantage R&D Management, 30, 3, 213-223.
Stuart Toby. E(2000) Interorganizational Alliances and the Performance of Firms: a Study of Growth and
　　　 Innovation Rates in a High-Technology Industry. Strategic Management Journal 791-811.
Thomas Keil, Markku Maula, Henri Schildt, and Shaker A.Zahra (2008) The Effect of Governance Modes
　　　 and Relatedness of External Business Development Activities on Innovative Performance. Strategic
　　　 Management Journal, 29: 895–907.
経済産業省エネルギー庁　新世代自動車の基礎となる次世代電池技術に関する研究会　 (2006) 『次世代自動車用電池
　　　の将来に向けた提言』

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