解説/Review

イノベーション・プロセス・テクノロジー 序説
連環データ分析と目的工学からのアプローチ
唐澤 英安∗1 · 嵯峨根 勝郎 ∗1 · 唐澤 英長 ∗1 · 栗山 晃 ∗1 · 小林 稔∗2Innovation Process Technology
An Approach by Dual ComBine Analysis
and Purpose Engineering
Hideyasu KARASAWA∗1 , Katsuro SAGANE∗1 , Hidenaga KARASAWA∗1 ,Akira KURIYAMA∗1 , and Minoru KOBAYASHI∗2
Abstract– We propose a methodology for Innovation Process Technology by Dual ComBine Analysis and Purpose Engineering. This methodology consists of purpose orchestration for target creation,
innovation concept design and mind means encounter process. This technical area can be formulated
as the trilateral matching problem. Dual ComBine Analysis will be effective approach to the problem.
Keywords– innovation process technology, concept design, Dual ComBine Analysis, Purpose Engineering, F-CAP system, mind means encounter process, trilateral matching problem

1. はじめに

リステンセンの破壊的なダウンサイジングや市場ルール
破壊論などがある [5]．アイデアを整理するテンプレー

国家民主制と国際資本制の軋轢が，格差をグローバル

トとして，ブルーオーシャンの戦略キャンパスや，ビジに拡散し，経済の低成長がそのストレスを解消できず，ネスモデルキャンパス等がある．またイノベーションのリスクを増大させる要因となっている．そして変化に対ための現場や衆知を集めるグラウンデッド・セオリーや応して新たな価値を生むためのプロダクツ・サービスや

アイデアソン・ハッカソン等が試みられており，システ

政策・制度等のイノベーションこそが，唯一で喫緊の課

マティックに探索するシナリオ・プランニング等が併用

題となって来ている．しかし一方，情報革新による，モされることもある．また，量と質の関係を共に探る評価

ノとコトとヒトを情報で結んだ第 4 次産業革命への期待

グリッド法や NPS のような調査法も登場している．集合の高まりもある [1]．

知メカニズムやバーチャルエージェントを使ったシミュ

日本は，課題先進国と言われながらも，摺合せ技術

レーション，リビングラボ，さらに社会実験などが試行論，拘りの職人技，暗黙知，失敗工学，PDCA を回す連

されている．しかし，こうした知識を処理する機械学習

続的カイゼン力等，精神的なコツコツ型が好まれる傾向

法自体も発展途上である．そして，イノベーションを創がある．しかし，シュムペーターが指摘しているように，発するイノベーション・プロセスの技術的方法論に対し，“馬車をいくら加えても鉄道は得られない” のである [2]．
イノベーションのための方法論は，アイデア発想法として，ブレーンストーミングや KJ 法 [3]，TRIZ 法 [4] 等があり，また現象論としてシュムペーターの 5 類型やク

正面から立ち向かう必要があるように思われる．
本報では，イノベーションを，“サービスニーズを満たすために，資源や時間の不確実性を軽減できる革新的な仕組みや実現法を開発し，多くの人が利用できる技術
つまり知識として普及させることである” と，E. M. ロ

∗1 データ・ケーキベーカ株式会社 東京都多摩市桜ケ丘 1-53-46∗2 福岡工業大学 福岡県福岡市東区和白東 3-30-1∗1 Data Cake Baker Corporation, 1-53-46 Sakuragaoka, Tama-City,

ジャーズにならって定義してみよう [6]．
1 個人や組織や社会の心身
さらにその開発対象は，
2 それを満たす時空間の場にまつわる状況変更欲求と，

Tokyo∗2 Fukuoka Institute of Technology, 3-30-1 Wajiro-higashi, Higashiku, Fukuoka, Japan

会って実現する状況変更ニーズが解消される経験のプロ

Received: 2 February 2015, 8 March 2015

セスという，いわば “3 群のマッチング・デザイン” の問

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3 そこに提供されるサービスコンテントの 3 者が出と，

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An Approach by Dual ComBine Analysis
and Purpose Engineering

題であると考えてみよう．本報文では，こうした立場から，イノベーションを創発する仕組や実現プロセスそのものへの挑戦を試みる．

2. イノベーション技術の分野と方法
イノベーションは，成功まで連続する失敗活動の一連の知識獲得プロセスである．例えば，イノベーションの天才とされる，エディソン，アップルのスティーブ・ジョブズやソニーの井深大などは，蓄音機，マックやト
リニトロンで，どのような苦労をして成功までたどり着いたかそのプロセスについても，研究されるべき余地がある．エディソンは，“発明は，1%のひらめきと 99%の努力” と言い，エディソンの開発の過程を研究していた“集合知メカニズム”，顧客の要求品質を展開し機能とマッチングさせる赤尾洋二の “QFD 法” を応用する．そして特に，データ・ケーキベーカが開発した多様な要素
ベクトルを持つ対象群マッチング法としての「連環デー
タ分析：DCB-Analysis: Dual ComBine Analysis」を援用
する．
イノベーション・プロセスには，2 群または 3 群の関係性がマッチング問題として定式化できるフェーズがよく出現する．本稿では，そうした問題に対し，量と質の変数の関係を統合して分析し得る DCB-Analysis の適用の可能性も合わせて検討する．
そして現状を打破するいわば “イノベーション・プロ
セス・テクノロジー序説” として，次の 3 つの技術テー
マを取り上げる：

井深も “研究と開発と大量生産販売には，1 対 10 対 100

a. 「開発ターゲットの設定法」の努力が必要” との考え方に共鳴していた [7]．そこで

b. 「ニューコンセプト・デザイン法」

は，なぜどのようなコトが起こり続けていたのか．イノ

c. 「要求と手段と評価の連環法」．

ベーション・プロセスを加速する方法を考えるためには，その理解が欠かせないだろう．
エディソン博物館を訪れ，コンテンツが不在のレコー
ドメディアを産業化するために，なぜ数十を超える膨大な種類のタイプライターを開発し続けたのか，それを目の当たりにすると，その努力に胸を打たれる．井深はトリニトロンの成功の後，“大変だった．これからは説得
工学が必要” と語った．スティーブ・ジョブズは，社内でフロッピーディスクの開発に失敗し，ソニーから 3.5
インチのフロッピーの協力を勝ち取った後，“アップルII の連中には，絶対に協力しないでくれ” と，マックに反対した社内陣営に反感を抱くまでになっていた．このように，イノベーションは，既存企業でもそれなりに難しく，またベンチャーにとっても厳しいプロセスだった
ことが解る．イノベーションは，単にトップの決断だけで済む問題ではない．その成功のためにプロセスで遭遇する全ての失敗を引き受ける覚悟と，まさに身命を賭す同志の集結が必要だったのである．
しかし，イノベーションに有効な手段や方法はないのだろうか？本報文では，井深が挑戦しようとした，いわば “イノベーション・テクノロジー” の考え方と方法論を整理し，3 つの技術分野に分けて考えよう:
A. イノベーションを創発するプロセスの技術

3. 開発ターゲットの設定法
3.1 “スジの良い強い目標” と複数の目的群
エンタープライズとは，本来，変化を捉え，社会に新たな価値を提供するために，小さなリスクをかき集めて
大きなリスクに身を投じるのが役割であった．しかし，既存の大企業のマネジメントは，投資家の代理人である機関投資家の要請を受け，すでに証明済の市場で，いま手にしている既得資源で定常的な活動を継続しており，分を弁えてもっと努力すれば，より良い成果が得られると考える “企業のディレンマ” に落ち込む危険がある．ゴーイングコンサーンがあたかも企業の至上目的とされ，過去からの積み上げた資産価値と，当期の売上・利益等の数値実績成果でのみ評価されようとする．
本来，企業に限らずすべからく組織には生理学的ディレンマがあり，目的が手段に乗っ取られ，結果，収穫が飽和して行く傾向から逃れられない．特に真面目で一所懸命な日本の大企業からは，イノベーションは，極めて生まれ難い．イノベーションを生むためには，そこから少し離れた周縁に場を設え，開発型イノベーションに向かうプロジェクトが不可欠である．その創始に必要な資源を集めるための説得に最も有効な手段が，“スジの良B. イノベーションを社会の価値に展開する技術
C. イノベーション活動をマネジメントする技術．

い強い目標の設定” である．
井深もトリニトロンでは， 7 人の役員のほぼ全員か

本報では，このうち A. の領域に限定し，“イノベーらの反対に包囲された．マックのプロジェクトでは，スション・プロセス・テクノロジー” としての試論に挑戦

ティーブ・ジョブズは，スタッフ全員を社外から採用し，する．M. ドジソン等も似た挑戦を試みているが方法論

道路を隔てた別のビルに立て籠った．このように，イノとしてさらに整理したい [8, 9]．

ベーティブなプロダクツを開発するプロジェクトオーナ

本報では，井深の説得工学を受けた紺野登の “目的は，決然として，社内外の全抵抗勢力と闘う覚悟が必要

工学” の考え方，衆知を集めて集合的形式知を形成するとなる．まさに組織内においても硬直化した組織の壁を

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3.2 パーパス・オーケストレーション

破壊する手段が必須条件となる．
そのためのもっとも頼りとなるのは，地位でも権力でもカリスマ性でもなく，明確で唯一の “スジの良い強い駆動目的として，例えば，J. F. ケネディは，“人を月目標” を設定することであった．このことをトリニトロに降り立たせ，再び地上に還ることを 3 年以内に実現す

ン・プロジェクトで発見した井深は，その後，アポロ計

る” としアポロ計画をスタートした．また，島秀雄は，画と新幹線プロジェクトを研究し，これがイノベーショ“東京と大阪を 3 時間以内に結ぶ高速鉄道の建設” を掲
げ新幹線を開発した．井深大は，“家族が夕飯の明るいテーブルを囲んで観られるような明るいカラーテレビの開発” を設定し，トリニトロンを開発した．スティーブ・ジョブズは，“誰でもが電話のように自然に使えて人々の生活を変えるコンピュータ” を掲げて MAC を開発した．
これらの駆動目的は，どのように個別目的を刺激したか．アポロ計画では，プロジェクトマネージャーのウ
エッブは，ロケットを飛ばす専門家で，ナチの U2 のロケットを開発したブラウン博士をリクルートできたし，
新幹線プロジェクトでは，3D 剛体の共振現象の専門家
で，ゼロ戦の設計者であった松平精の参加を得た．彼は初期のゼロ戦が空中で 3 次元の共振現象を起こし，若い
優秀なパイロットの教官達を失った経験を，平和の象徴のような新幹線に活かそうと考えていた．彼が開発した新幹線の車両の振動シミュレータは，地上で静止したま
ま高速走行状態を実現できるような画期的な装置であった．トリニトロン・プロジェクトでは，アメリカで生まれた大規模システムの信頼性工学ではまだ実現できなかったコンシューマ用の信頼性工学の実現のため，加藤善朗が参加した．彼は，リダンダンシーが許されないコ
ンシューマ用電子デバイスの高信頼性の実現のためのデザインレビュー法を開発し，SONY の高品質・高信頼性のブランドレピュテーションを挙げるのに貢献した．
スチーブジョブスは，3.5 インチを開発した日本の優秀な若者を，プロジェクト陣営に迎えることができた．
駆動目標は，どのような大目的に繋がったか．アポロ
は，衛星放送や通信産業を発展させ， GPS 等の広い応用技術分野を切り拓いている．新幹線は，当時の日本ではオリンピックを控え高速道路が張り巡らされ，モータ
リゼーションの波が押し寄せる圧倒的な反対の中，今では，エコロジカルで，安全で確実な交通インフラとして広がりを見せている．トリニトロンは，縦ストライプの色選別機構のアパーチャーグリルが，高解像度のカラー
デスプレイに進化し続けることで，単に映像信号用モニ
ターだけでなく，カラー文字や静止画像用モニターとしてパソコンの発展に貢献し，井深の夢見た “最終的に家庭に入る情報の窓” を育てることとなった [12]．
MAC は，機械が自然にヒトと一体となって，ヒトや文化や知識と繋がるコミュニケーション環境を実現した．
こうした駆動目標は，そこに直接参加する個別多様な小目的群と，その外側で支援しネットワークを機能させる大目的群の 3 群マッチング・デザインの要石である．

ンの効果的なマネジメント技術の一環をなす発明だったことを知った．目標と目的群の機能分担と，目的群の変遷進化論である．
紺野は，これを整理しプロジェクトの目的を大目的・中目的・小目的の 3 階層とし，その調和したデザインを“パーパス・オーケストレーション” と呼んでプロジェク
ト・マネジメントの要件とし「目的工学」を提唱した [10]．
小目的群は，プロジェクトに直接参加する個人の一人
ひとりの思いを集積した目的群となる．
大目的は，社会に広く大きく貢献する究極の目的群であって，プロジェクトのステークホルダーとしての，社会や公的機関に対する約束であり，また新しい社会や産業へのフェーズシフトをもたらすビジョンであったりする．これは直接または間接に利害が関わる周辺に影響をおよぼし，いわゆるネットワークの外部経済効果性をもたらし，系列や M&A 等のハードアライアンスを超えた外部とのソフト・アライアンスやオープン・イノベー
ションを容易にする．
中目的は，プロジェクトが達成すべき駆動目標とも言う．これは，プロジェクトに直接参加する個別目的のベクトルを収束させるレンズとプリズムの役割を果たす．
また，外部からの支援を取り付けるための大目的群への約束の担保となる．このように，駆動目標は，複数の個別目的群からの要請をくみ上げ，またプロジェクトの成功が実現を約束する複数の大目的群への仲立ちをする
アーチの機能を持つ．つまりこのアーチこそがプロジェ
クトのスコープとアーキテクチャを決めることになる．
駆動目標はあくまで，“ただ一つの単純明快でその達成の可否が誰の目にも明らかである” 必要がある．また，駆動目標は，個別目的群を固く結集すると同時に，大目的群への貢献を果たす必要がある．それゆえ，それが達成すると同時に，大目的に向かって大きく前進できるマ
イルストーンの役割を果たす．それが達成されたとき，
新しく明るい地平線が拓かれたと感じるような驚きがあり，事前には不可能に近いと誰もが思うようなもので，かつ絶対に達成できると確信をもって洞察できることが大切である [11]．しかし天才達に依存しない，駆動目標の設定のためのコンセプトデザインの方法論が必要である．まず，このように目的の 3 階層は，それぞれの立場からの要請のスペクトルが，方向性をもって結ばれる
マッチングのとれたネットワークを形成する必要がある．

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and Purpose Engineering

3.3 政策策定のための応用例

れを大中小の目的の関係性で評価し，連環データ分析
による機械学習と集合知メカニズムで駆動目標を結晶化

最近 2020 年のオリ・パラリンピックを契機として，そさせたことがある．似たアイデアを連環データ分析で情のレガシーをどのような達成すべき駆動目標とすべきか

報圧縮し，クラスタリングし，参加者に各自個別目的とが政府や東京都，官民のフューチャセンター研究会等でそれを前提とした駆動目標を選んでもらい，また逆に大議論されている．個人個人のモチベーションとしての個目とそれを前提とする駆動目標を選んでもらい，それら別目的群を収束できる望ましい駆動目的とは何か？ 長の 3 群マッチング解を可視化して俯瞰し，3 つのグルーい眼でみたとき，国や東京やあるいは広く世界貢献できプに集約することに挑戦して一定の形を得ることがでるような大目的から見てそこに繋がるようなプロジェク

きた．

トが目指すべき駆動目的は何であるべきか等．これは，ロンドンのレガシー戦略の成功から，オリンピックレガ
シー問題として，注目されている．現在と，あるべきまたはありたい将来へ状態とを繋ぐアーチのデザイン問題
であり，駆動目的は，そのプライベートな心とパブリッ

4. ニューコンセプト・デザイン法
4.1 レイテント・ビジョンという壁

クな心とが，それぞれの満足すべき状態を結ぶ手段としイノベーションは，開発対象に対するその利用者からて，3 群マッチング問題となっている（厳密にはそれぞの状況変更要求に対する，その解決を実現する手段としれがまた現在と未来との入れ子状態関係にあるのだが）．

ての機能展開法との新しい相互結合法の開発である．し個別目標群は，そこから駆動目標を見る視点からのもかし，革新的な新製品や新サービスの利用者が，本来何のと，駆動目標から見たものとは一致せず，また駆動目を期待し要求しているかは，実は良く判らない場合が多標自身も個別目標に対して 2 面性をもつ．また大目的もい．それは基本的に要求と手段とがマッチングし新しいそこから駆動目的を見た意味と，駆動目的から見られる

意味を発現する 3 元群の出会い現象だからでもある．

大目的の意味とでは異なっており，駆動目標は，大目的その前に，多くの場合，ヒトは現状を理解しているととの関係でも 2 面性をもつ．

は限らない．もっと言えば，可能性や理想の状況から現

このような政策や制度イノベーションの問題では，単状を見ると，全く異なった現在の様相が見えてくるから純に，パレート最適のような最適解を求めることが有効でもある．イノベーションが，現状と理想とその実現手とはいえない．むしろ，安定解が望ましい．この種の問段の幸福なマッチング・プロセスであるという意味は，

題では，F-CAP システムで井深が主張したように，駆イノベーションが，一見不可能な課題を実現してみせる

動目的は一つに限られるべきである（ただし一つのプロということと重なっている．いわばコロンブスの卵問題

ジェクトにおいては）が，個別小目的と社会的に広がるである．では，そうした課題，駆動目標をどのように捕大目的は複数あって群を形成する [10]．安定解が有効でまえるか，それは，新しい課題コンセプトのデザイン問

ある意味は，一つ二つの個別目的や大目的の組合せが外題でもある．

れても，他は影響を受けないというところにある．

目の前に転がった玉子，目の前に立った玉子，こつん

局所的な崩れが全体の調和の崩れに連鎖しないといと叩いて少し割った作業，つまり，As-Is，To-Be，それ

うことは，連続するプロセスの状態として安定性を持つを繋ぐ To-Do の 3 点セットのデザイン問題である．ヒ

ある種のオーダーが出現するということになる [13]．日

トは，To-Do の可能性を示されないと，To-Be が見えな

本に住む個々の人達が何を望むか，もし，オリンピック

くなる．また，To-Do を追求するには，To-Be に説得力

レガシーとして，結晶化する方法が開発できれば，それが無くてはならない．

はカオスからオーダーを生みだす，社会的暗黙知から個実は多くのイノベーションの課題を簡潔に示し続け

人的形式知を社会的形式知に変換する，知識や技術となた井深の多くの命題には，共通するルールがあった．ト

り得る．それ自体が，法則やルールや人工物としての制

リニトロンの例でいえば，“家族が夕餉のテーブルを囲

度や技術を開発する技術として，仏教の説くヒトの心のんで楽しむことができる明るいカラーテレビを” という「意」が感得する外在するパターンとしての「法」となメッセージには，すでにあった白黒のテレビとその楽しり得る可能性がある [14, 15]．

み方という価値がしっかり存在していた．マクルーハン

このプロセスを個体と系統の共鳴する多重変態発現と捉えると，広く人々がこのテーマに集い，積極的に議論して集合知メカニズムを使って，目的階層をデザインするアプローチが有効のように思われる [16]．

流には，“新しいメディアのコンテンツは古いメディアである” というルールである．
コロンブスの卵は，単なる 1%のひらめきの問題ではない．新航路を発明するため，新大陸を発見した 99%の

実際，2014 年暮れの官民フューチャセンター研究会

努力，つまり “現状と，未来と，そこに至る方法” の 3 つでは，このテーマに沿ってアイデア約 160 本を集め，そのオブジェクトを繋ぐ創発型プロセスのストーリを含む

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世界モデルであると考えてみる．レイテントペインは，

ジ・リポジショニング” を探索する効果的な方法でもあ可能性が信じられて初めて顕在化されるのである．

る [19]．
車の例で言えば，車種ブランドとそれを飾る，またはそれを喩える言葉との関連度に関するデータを得て，4.2 証明済のイメージ文化遺伝子の組替え

そのマトリックスデータを機械学習によって情報圧縮しヒトは，複雑多様な環境情報の中で，特異事象を繋ぐて，俯瞰マップを作るだけである．この応用例は，精密

イメージ空間を形成して脳の経済を賄っている．こうしICT 企業の新製品アイデアプレゼン資料からのニューコ
ンセプト，東京の伝統的な街の再開発のニューコンセプ
ト，大学キャンパスのニューコンセプト開発等で一定の成果を挙げている．また，世界的に有名な某女性歌手の後釜の探索課題なども挑戦したいテーマである．
ただ，これらの事例では，既存のすでに価値が認められた事象をリファレンス・ケース・モデルとして，その価値証明済の文化遺伝子の新しい組合せ問題に限られている．本当に新しい To-Do の可能性として技術的ブレー
クスルーを伴うイノベーションのアプローチではない．
とはいえ，専門性や分業化で細分化された知見を集めて，マジョリティの因子と，チャレンジャーの因子群をフュージョンして新しいコンセプトをデザインする方法
として，さらに開発されるべき重要な分野ではあろう．

た複雑なイメージ空間構造を把握する方法が最近，“スキャナマインド” として開発されている [17]．“ヒトのイメージを正確に捕まえて正確に伝えるには言葉しかな
い，それも飾る言葉と喩える言葉しかない”．スキャナ
マインドでは，ヒトが言葉と言葉の組合せと，あるテーマとの関連性の度合いのデータとを入力すると，その人やそのチームの頭脳の中をスキャンして可視化する技術として開発されている．
驚くべきことに，このベンチャーは，15 年以上も前に，今の車のデザインが一新される切掛けを提案していたのである．当時車と言えば，4 ドアセダンかスポーツ
カーか軽自動車しかなかった．いま，4 ドアセダンのほとんどはタクシーかハイヤーになってしまった．つまり，まだ存在していないコンセプトを，すでにある価値とまだ無い価値を俯瞰マップ化することに成功していたので

井深は，イノベーションを “モノの心はヒトの心でああった．

“富士山” と言えば，“高い山”，“高い山” と言えば富士山である．その次に高い北岳を知っている人は約 5 ％である．ウオークマンと言えば，“ソニー” であり “ソニー”と言えば，“ウオークマン” という時代があった．いま，ウオークマンと言えば，“アイ・フォン” を連想し，“アッ「イメージ No.1. ポジション」
プル” を連想するであろう．
論は，ジャック・トラウトによって提唱された．しかし多くの場合，企業や製品や業界自体も，典型マジョリティ，革新的チャレンジャー群と伝統的フォロワー群から構成されている．これに M. トレーシは注目し，No.1 のポジ
ションは，3 つのオンリーワンの座席があると主張し多くのケースを示した [18]．
車の例もその典型で，セダンはやがて，SUV にその座を譲って行ったのである．このイノベーションでは，新しいコンセプトは，全くのブルーオーシャンが突然出現するのではないことを示している．それは，人々には見えていなかったが，見えれば納得するイメージポジショ
ンを可視化して俯瞰できたからである．
連環データ分析もスキャナマインドとほぼ同じアルゴリズムで同じアプローチをとる方法である．例えば，
ブルーオーシャン・キャンパスでもどの機能を削除する
か，その方法は示されていない．連環データ分析では，
ブルーオーシャン空間で，探しても “無” であるポジショ
ンと，すでに価値を証明されている文化的遺伝子を引き継ぎ得る “空” のポジションを示唆することができる．
それは，改めてジャック・トラウトが提唱した “イメー48

4.3 ヒトの心とモノの心が出会える技術
る” と表現した．しかし，技術には，基本的に質を量で追い駆けたがる専門家特有の罠がある．ヒトの望む心に数値だけで迫るには限界がある．
心身の状況変更ニーズは，まさに状況によって変化する．つまりその有効な手段としてのプロダクツやサービ
スは，状況によって変化する要求条件から見なければ，定義できない．
例えば，ウオークマンが何故ヒットしたか，それは当然ながら，外で聴けなかった音楽を楽しめるようになったからである．しかし，ではなぜそれで楽しめたのか．
ウオークマンには，技術的ブレークスルーは無かったと，その生みの親であった盛田昭夫自身が語っている．本当か．ウオークマンの切っ掛けは，井深大であった．彼は飛行機や車の中で，ステレオ音楽を聴きたい，と駄々を捏ねた．なぜか．かれは，“なぜ立体音響は，音楽を美しく再現できるのか” にこだわったからと言われる．ウ
オークマンの成功の陰に，高性能のステレオ化を実現するという技術で，高分子膜に静電チャージし，省電力と高音質のブレークスルーを果たした川上洋豪等の功績やそれを支えたコンピュータシミュレーション技術，さらにはそれに先立ってコンデンサマイクに静電バイアス法を開発した吉田進等の功績があったことも事実である．
しかし，ここで重要なのは，技術とは何かという根本の問である．“技術的に計測できる数値を良くすれば，ヒトが求める真のニーズに到達できるという保証は全くない”，と心得ないととんでもないことになる．音響機

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器が，本当に生のオーケストラやジャズのセッションを，飯の明るい食卓を囲んで，家族全員が見ることができる

数字的に忠実な “ハイフィディリティ” を持って再現す

明るいカラーテレビを造ろう”，という一見単純な命題

ればそれが一番感動でき，美しく楽しめる音楽となるかであった．この優れた命題には，“何時，誰が，誰と，どという問題でもある．フェイクが全く新しい価値を創造のような場で，どのようなサービスコンテンツを，どのする場合も十分あり得る．電子キーボードがゲテモノのように楽しむのか” というイメージが明確に記述されてフェイクであれば，ピアノだってチェンバロのフェイクいる．いま流行のペルソナの簡潔版である [20]．

であったと言える．そもそも楽器や音楽自体が，自然や

しかし，この要求命題から，技術手段として導かれた発明は，ワンガンスリービームというクロマトロン

音声をまねた手段だったであろう．
エンジニアはとかく性能に拘る．それも数値で計測であった．単に明るさだけで良ければ，これで開発をできる周波数特性や歪率やノイズ比等の改善には俄然，

進めれば良かった．しかし，解像度を稼ぐことができな専門家としてファイトが湧かせて立向かう． “美しい音かったし，製造コストが高価になった．デファクトスタ

楽を聴きたい” というヒトの心の要求は，状況としてのンダードとして世界を制覇しつつあったシャドウマスク“野外で” となったとき，いくつもの要求事項に分解されに比べて，それらの点が劣っていた．つまりヒトの要求る．これはシステム工学における “要求展開” と呼ばれレベルでは，明るさのベクトルだけがずば抜けて良くてている．当時のステレオセットは，世帯財の家具で，パも，細かい解像度のベクトルでは負けていたのである．

イオニア社の 2 台のセパレートスピーカと中央のラジオ

ここをブレークスルーしたのがトリニトロン方式であっとレコードプレイヤーとからなるいわゆる 3 点セットス

た．そのためには，電子銃を開発し直す必要があった，

テレオであった．これを野外に持ち出すとなると，本体

ところが何と，それだけではクロマトロンに比べて画質の電源の問題からサイズファクターも問題となる．なにの鮮明さが物足りなかったのである．この鮮明さというより大きな問題はスピーカであった．そこには，多くの特性の評価尺度は無かったが，結局クロマトロンというブレークスルーが成された．ただ，如何に高音質でステ良い失敗例がリファレンス・ケース・モデルとなり，ア

レオ再生できるようなデバイスにするかという技術的なパーチャーグリルと言う色選別デバイスのビック・イノ

幾つかの壁を突破したことだけは，間違いない．後に井ベーションへと繋がって行ったのだった．

深大は，ウオークマンの成功が，ソニーの衰退につながつまりプロジェクトのプロセスの失敗や進行につれる可能性があると指摘していた．狭い音響空間を，追いて，要求ベクトルが具体化されたり分解されたり，その駆けられる本質的でない代用数値性能だけでいくら追求

要求レベルが上がってくる．それに伴い実現する手段としても，ヒトの心の望む状態への接近にはまだ限界があしてのプロダクツやサービスシステムの構成要素もまたると疑う必要がある．質を量で追及するだけの方法論に

多様な機能や性能のベクトルに展開され見直されること

は，限界がある．まして量を量で説明することで科学的になる．

であるとする非似技術には，警戒が必要である．
井深流に言えば，イノベーションとは，ヒトの心にモノの心を届けるプロセスの発明である．

要求ベクトルは，その使用条件やカスタマーセグメン
トベクトルとの交差によってもクロス表に展開される．
また，技術要素ベクトルも，新技術やサービスの実現経
路等のベクトルとの交差によってクロス表に展開される．
さらに要求アイテムベクトルと機能アイテムベクト

5. 要求と手段と評価の連環結合

ルを展開し，それらを結ぶ連環度をクロス表で表現し，また要求と機能のベクトルを評価ベクトルという第 3 の

5.1 心と機能と評価のマッチング

アイテムベクトルとの連環度のマトリックスとして表現
かくして，再び，イノベーションは，ヒトの心の要求

すると，3 群マッチング問題としてのクロス表体系が構ベクトルとその実現手段ベクトルを，例えば前者を行要成できる．ここでいう連環度は，クロス表の行アイテム

素とし，後者を列ベクトルとして行列を構成し，そのクと列アイテムの繋がりの強度を示す非負の値で，連環結ロスするセルにそれらの好適な関係仕様を決定し，シス合は連環度からなるクロス表形式のワンセットである．

テムデザイン・マトリックスを完成させることである．

そして，構成ベクトルを揺さぶると，どの技術ベクト

要求ベクトルは，状況事象アイテムと交差させ多次元ベ

ルや要求ベクトルがどの評価ベクトルについてクリティ

クトルに展開し，一方実現するコア技術アイテムを周辺カルとなっているかが診断でき，技術的ブレークスルー

技術アイテムと交差させて機能ベクトルを構成し，これすべきターゲットが設定できる．また別のシステムデザ

らを連環させて，新しく機能の実現可能で最好適なマト

イン・マトリックスを試作して比較することで，開発はリックスを構成することができたとき，イノベーション

加速できる．

が完成すると言うことができよう．

こうして，イノベーションは，心と手段を結ぶ評価マトリニトロン・プロジェクトにおける達成目標は，“夕Oukan Vol.9, No.1

49

Karasawa, H. et al.

Fig. 1: QFD Trinitron system for DCB-Analysis

トリックスとが創発的に進化する 3 群マッチングのプロ

析を世界に先駆けて工業領域に適用し，立体録音のテー

Fig. 1 は，トリニトロンの駆動目標であった “明るいカラーテレビ” という要求 Quality をその使う状況と社
会や企業の背景に照らして複数の要求ベクトルに展開
し，またその実現手段としてのブラウン管の主要なキーパーツ等の複数の要素を機能ベクトルに展開し，それらのベクトルの交わる連環性を言葉で説明を試みたシステ
ムデザイン・マトリックスである [12]．
図では左上に要求ベクトルを説明する背景要因があり，それが組合わさったマトリックスに展開されている．
右上には，技術要素ベクトルが機能展開されている．それらを交差させたクロス表には，それらのベクトルの関係が言葉で結合されている．右下は，技術要素の評価マ
トリックスである．この図は以下の知見を語っている：

プコーダという研究成果を得たのである．いま，12 万円

・ 明るさと，鮮明度は，電子銃にとってはトレードオ

セスと定義できる．そして，このプロセスは，社会とも相互作用して価値観を変遷連鎖し発展し続ける可能性もあり得るのである．
ウオークマンが豊かで美しい音楽を再生できた根源的な貢献は，井深による立体音響へのこだわりであった．
彼は，“立体音響はなぜゆたかで美しく聴こえるのか” という課題を掲げて，東北大と産学連携し，音楽の美しさ
や豊かさと言うイメージをサブジェクト（主題変数）として，数字でなく言葉で説明するモデルを求めた．そのため，当時は大型フレームのコンピュータでしか解けず，応用も心理学の分野で発展中だった主成分分析や因子分のハイレゾ・ウオークマンの好調が伝えられているが，エディソンや井深に訊けば，まだまだ技術革新の可能性
は無限にあると答えるに違いない．

・ さらにその制約を厳しくしていたのは，硝子の加工精度と世界初のオールトランジスタ化の目標で5.2 QFD とアーキテクチャ技術とマッチング問題
イノベーション・プロセスへの QFD: Quality Func-

tional Deployment のアプローチは，さらに重要になるだ
ろう [21]．

50フの関係にあった．

あった．
・ これらのディレンマを解いたのが，GA（アパーチャーグリル）の色選別機構の発明であった．
この図が当時できていたわけではないが，同様な分析

横幹 第 9 巻 第 1 号

Innovation Process Technology
An Approach by Dual ComBine Analysis
and Purpose Engineering

は，ベータマックスや 3.5 インチフロッピーデスクなど

その最適解であることをもって正当化することを試たりのケースでも適用して整理できる．実際のケースで開発

科学的であると主張するが，それが有効であることを保のフェーズに合わせて追跡し，データモデル化して検証証できない．例えば，前者では最適生産計画を求めるのしてみる価値は十分にある．こうしたアプローチは，赤に，計画期間を与件とし “プランニングホライゾン” と尾等によって，八重洲のブックセンターの開発に応用さして規定する必要がある．後者ではデータ量とモデルれた例が発表されている [21]．これを E-コマースで検討に組み込む変数の数を AIC や BIC 等の基準に照らしてするとアマゾンのコンセプトを評価することができる．

“最適なモデル” を決定すること等である．
このような一見尤もらしい科学的方法の最たるものに多重回帰モデルがある．最近話題の経済予測が当たらない理由の一つには，多元連立体系という経済予測モデルの脆弱性に起因している．いくら統計的有意性を主張しても，役に立たなくては仕方がない．
イノベーションは，決してこのような連立方程式を解
いて生まれるようなものではない．そうした一般解で解ける演繹的に解決できる問題ではなくて，個別的な特異解として解かれる方法論が必要となるだろう．
ミミズは，自分の地面に掘った巣穴の湿度制御をするため，巣穴の近くに散らばった木の葉を探し，その端を咥え，自分の巣穴に引き込んで蓋をする．このような一連の合理的な行動を白紙状態からデザインすることは，
スパコン 4 台を駆使する IBM のワトソンの AI ルールを使い倒しても，まだ実現できないであろう．この観察はビーグル号の航海から帰国した例のダーウインが，ミミズの巣の周りに，沢山切った紙切れをばらまき，データを採って観察した．ミミズが小さな脳を使って，一番小
さな角度のコーナを探索し，自らの巣穴に引き込んだ成功確率は 70%近かったと伝えられる．しかし，ミミズば
かりでなく，例えば，松茸採りは数回成功すれば，初めての山でも松茸が生える場所を直観的に理解することができ，ましていわゆる鮒釣りの名人や料理の鉄人という類の人間は，いわゆる教師ありデータが，変数の数に十分満たなくても，正解にたどり着く実践モデルを手に入れることができるのである．
このようなミミズロボットを作る技術はまだまだ十分とはいえない．自然の環境は，無限ともいえる膨大な変数を持っているからである．
今から 45 年も前のトリニトロン・プロジェクトでは，
色選別機構として，塩酸エッチングして櫛状に成形した鉄の薄板を，たわめた鉄枠に，ピンと張ったデバイスとして構成した．これが，製造工程で，真っ赤に錆びてしまうという現象に直面した．強い張力が掛かっているので，高温での黒化処理が不可能であったし，錆びの残ったままブラウン管の中に入れれば，ブラウン管の寿命はすぐに終わってしまう．これを解決したのは，担当の中山昭であったが，それは幼い時に，田舎に回ってきた釜の穴の修理屋のおやじが使った松葉による低温燻製のような処理法を連想したからであった．それから約 30 年
後にドイツで低温黒化処理技術として開発され，新日鉄

またトレードオフや交互作用の問題は，イノベーショ
ンのブレークスルーのポイントであり，技術や製品の発展性を決めるフォーマット技術やアーキテクチャーデザインの問題である．最適モジュール設計は，最適モジュー
ル間のインターフェースデザイン問題で，そのフォーム・
フィット・ファンクション等の仕様決定問題でもある．交互作用やトレードオフの関係を，ラッピングし集約して，マシーン・ラーニングによって俯瞰マップ化し，さらにパフォーマンスを布置することで，クリティカルな要素を括ることができ，イノベーション・プロセスをガイドできる可能性がある．さらにソリューションやサービスを繰り返し提供し続けるプラットフォームに関するアー
キテクチャの開発にも有効であろう．グローバルに市場が拡大し，要素技術が高度化する中，アーキテクチャ技
術や DSM 等のモジュール化技術は，もっとも熾烈な第4 次産業革命を闘う技術領域となるだろう．

6. イノベーションは特異事象を紡ぐ実践知
科学は，より普遍的な法則をもとめ一般化を求め演繹
知・帰納知を追求する．技術と言う多くの人が使って役に立つ情報としての知識もまた，個別事象の細部を捨象
して，抽象化する．知識に関する基本命題は，RDF モ
デルのトリプルのように，“このサブジェクトは，このアトリビュートでこうプリディクトされる” というように単純に部品化される．そうした普遍化によって逆に個
別具体的事象に援用が難しくなるという，言わば “知識化のパラドックス” が出来する．接遇マニュアルがお客様の心から遠くなるような現象である．原子炉の暴走のようなシビア・インシデントでは，分野別専門家を集めただけではほとんど対応できない．状況によって変化するサービスコンテンツに対する要求機能仕様は，モノの大量生産大量流通大量消費の時代のものとは，多様性と柔軟性において全く次元が異なっている．サービスニーズに応えるソリューションにおいては，技術アイテムの創造を含む順列組合せは，状況を変数とすると，まさに組合せ爆発を起こす．つまりデザイン問題は自由度が大
きく，解が無限に存在して確定できない不安定ないわゆる不定解の問題となる．
デザイン問題では，よく制約条件を厳しくして制約依存度を高めたり，何か人工的尺度を適当に構成して，Oukan Vol.9, No.1

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Karasawa, H. et al.

がカラーブラウン管用の内部遮蔽板の黒化処理技術とし

これらは，US の博士号取得論文の分野別の推移を連て公表したのは，2000 年頃のことであった．また，ト環データ分析で俯瞰すると見えてくる仮説である．こうリニトロンブラウン管は独特なシリンドリカルで，そのした産業の変遷とデータ構造やデータモデルの変遷には

蛍光面を高速に薄く均一に塗布することが開発中の製造照合関係が見える [22]．日本で発展した石川馨の特性要装置では不可能であることが判明し，大崎工場は無用の因図や田口玄一の直交配列実験計画法や，計数計量デー

装置が詰まったガラクタ工場になる可能性に直面したこ

タモデルで先鞭をつけた林の数量化等が戦後の日本のイとがあった．これを解決したのも現場の担当者の直観的ノベーションに果たした貢献は，極めて大きい．

な魔法のような知恵であった [12]．
演繹推論や帰納推論は，このようなブレークスルーをデザインするためには役に立たない．それらは仮説の検証を提供するだけであり，場合によっては，正しい仮説を否定する根拠をさえ提供する．仮説発想に基づく，創発的推論のような，現実的で個別的な特異解推論が必要
で，こうしたバーチャルとリアルを繋いで実践プロセス
を，状況と相互作用し創発するプロセスとして構築する
実践知が求められている [10]．
最近それに倣うような，ビッグデータ用解析法として，
メモリーベースドリーゾニングや，k-ニアーネイバー法
といったリファレンス・ケース・モデルからの連想法のようなアプローチの研究が期待される．これらは，伝統的な確率統計学とは異なったむしろ記述統計学と言われる分野に近い考え方である．そして，最近開発された連環データ分析もそうした考え方に基づく方法論でもある．

7. イノベーションプロセスと連環データ分析
イノベーションの発現プロセスには正解がない非規範的な問題である．いわゆる AI が目指し多重回帰分析が対象とするような規範的問題ではない．課題さえ定義されていない，いわば “課題とその解空間を含む世界モデ
ルをデザインする問題” である [11]．

7.1 産業と同期して発展したデータモデル
まず従来の学問が培ってきたデータモデルのタイプ
が，どのように進展してきたかを簡単に振り返って，位置づけを確認しよう．
・ 初期の農学や化学のような自然現象下でのいわば「実験計画型の計測観察データモデル」から，・ 次いで大量生産の機械加工組み立て産業時代のいわば「物理量収支型の状態遷移データモデル」があり，

7.2 イノベーション・プロセスとマッチング問題
技術イノベーションであれ法制度イノベーションであれ，それらが人々の心身の状況変更ニーズを，新しいやり方やあり方で，満足させる手段や方法の開発であるとすると，ヒトの心の求める状態・・・つまり現在の状況とありたい状況との関係を切り結ぶプロセス・・・を実現す
る新しい方法をデザインする問題ということになる．
簡単に言えば，状態 A と状態 B を繋ぐ，新しく効果的な手段 B を開発し，役に立つ情報として誰でも使えるように記述することである．
ちょっと難しいのは，状態 A からの要請される状態 Bを結ぶ好ましいパスと，状態 B からみて好ましい状態

A へのパスが必ずしも同じではないことが多いことである．さらに通常は，状態 A は，直接状態 B へ向かうことが難しく手段 C を使わざるを得ず，状態 A もまたそうである場合は，A からの C と，B からの C との 3 群
マッチング問題となっている．
この前者の 2 群マッチング問題は，ノーベル賞のシャー
プレイによる安定解問題として知られている．例えば男女が 4 人ずつ居て，それぞれ好みの度合いが異なるとき，どのような組合せが良いかという問題である．簡単に言えば，4 個ずつのアイテムが，方向性をもって結ばれているネットワーク問題となる．ここで大切なことは，Aから B を見ている A と，B から見られている A とは異なった観点から区別されて記述されなくてはならないということである．B も同様である．ヒトは通常両者を重ねて同一に認識する傾向があるので，数式で記述する際には，十分気を付ける必要がある．
これに媒介者たる C が介入してくると 3 群マッチン
グ問題となり数式記述は複雑となる．

7.3 マッチング問題と連環データ分析
イノベーション・プロセスは，3 群マッチング・プロ

・ 流通・サービス産業時代の「調査型の意識行動デー
タモデル」全盛の時代を経て，セス問題であると言える．まず，簡単な 2 群マッチング
問題を連環データ分析の立場から定式化してみよう．あ・ そして，今の健康・介護サービスなど直接個々のヒる主題となるアイテムの集合をサブジェクトとし，それトの状況に関わる産業の時代，個々のフィールドやらを修飾したり喩えたり関係するアイテムの集合をア52

個々のケースに関わる社会学や文化人類学のようなトリビュートと呼ぶことにする．サブジェクトとアトリ「関与観察型のケース記述データモデル」とも言う

ビュートの各アイテムを同一空間に布置することを考べき時代に変わってきているように思われる．

える．

横幹 第 9 巻 第 1 号

Innovation Process Technology
An Approach by Dual ComBine Analysis
and Purpose Engineering

例えば，サブジェクトを日本の山とし，アトリビュー
トを修飾する色や形を説明する言葉とする．もし日本の山々をある p 次元空間に分布させたとし，形容する言葉も同じ空間に分布させるとする．それらの共起度データがあったとき，サブジェクトアイテムの座標を X とし，
アトリビュートの座標を Y とし，それらの共起度が高いほど近くに同時布置することを検討する．
もし，“富士山” は “高い” という言葉と共起し，逆に“嵐山” は “高い” という言葉とは少ない共起度とすれば，“富士山” と “高い” という言葉を近くし，“嵐山” はそれらから遠くに布置したい．サブジェクトの分布とアトリ
ビュートの分布がお互いを上手くカバーし合っているとすれば，3 つの条件が要請される：(1) それぞれの分布のセンターは共通である．

・ 質的・量的・言葉等の多様なデータタイプのデータを統合的に扱える．
・ データマイニングとテキストマイニングを統合し，事象の深い理解が得られる．
・ サービスで重要なセマンテックスの言葉による構成
要因の分解組立操作が可能．

(3) 新規性
こうしたアドバンテージを生んでいる根拠として，従来との差異のフィーチャーは，主に下記の 4 点である：
・ 線形結合のような堅くて脆いモデルではなく，少ないデータで特異事象を繋ぐ柔らかく頑健なモデルを得る．
・ 量的事象を質的事象で説明し，質的事象を量的事象(2) それぞれの分布のバラつきは共通である．

で裏付けられる．

(3) お互いに連環度が高いもの同志が近くなる．
要請条件 (3) からは，お互いは，ある種の重み付平均とするのが，自然の考え方であろう．これは，従来の回帰分析，双対尺度法や対応分析等でも同様な考え方であると言える．しかし，それらとの相違は，双方向から同一に考えることと，計量値まで拡張することである：−qY ∼= kDM AtM X∼ lD−(1−q) AN YX=N・ 規範的モデルが持つ情報量制約を超えて機械学習に
よって情報圧縮して得られる多次元表現法が可能．
・ コアなサブジェクトやアトリビュートを共有する複数のクロス表の統合解析が可能．

7.5 連環データ分析への要請条件(1)

イノベーション・プロセスを記述し加速するための(2)

マッチング問題を扱うことから要請される応用上からの

ここで，A は元データで，D，k，l ，q は，それぞれ元

要求条件は以下のようになる：

データからのまたはそれとは独立な調整用係数である．

・ サブジェクトとアトリビュートの分布のバラツキが上記 (1) の X ，Y と (2) 式の X ，Y は，厳密には同じで共通となるようにスケーリング調整ができており，はないことに注意が必要である．3 群マッチング問題で両者が直交空間を構成し，分布の範囲が重なること．

は，これをさらに拡張し同様に全てのアイテムを同一空

・ 基準モデルの変量タイプが，母数型や変量型または間に同時布置することになる [23]．

それらのミックス型等を扱えること．

7.4 連環データ分析の利便性，進歩性，新規性(1) 利便性
利用者側の主なベネフィットは下記の 4 点である：

・ この基準モデルでは，ノミナル型や計数値型，順序
値型，比例尺度や基準尺度などの各種計量値型を同時に扱えること．

・ 見かけの量は多いが情報量過疎なビッグデータから・ 従来の主成分分析や対応分析や数量化ではクロス情報圧縮し知識を発掘するのに適している．

表は 1 枚に限られているが，サブジェクトやアトリ

・ 独立し個別に存在していたデータをフュージョン
し，知識抽出を可能にする．
・ 現状の俯瞰的理解から，目標や手段のアイデアやコ
ンセプトの創発的発想を支援する．

ビュートを共有する多数のクロス表を同時に扱える
こと．
これらが，主成分分析，数量理論，双対尺度法，対応分析や Homogeneity Analysis 等との差異性となっている．

・ サブジェクトとアトリビュートを同時布置・同時ク
ラスタで全貌を俯瞰できる．

8. まとめと課題(2) 進歩性こうしたベネフィットが現れるおもな応用の場面からのアドバンテージは，下記の 4 点からもたらされる：

トの潜在欲求と手段とが新しい関係性を結んで実現する，

・ 多種多様な規範的・非規範的データ解析法の広い利

資源や時間の不確実性を軽減する知識の獲得” とした．

用領域を，1 本でカバーできる．

イノベーションをインクリメンタルな改善でなく，“ヒまた既成の細分化された組織に仕事を割り付ける形でのOukan Vol.9, No.1

53

Karasawa, H. et al.

イノベーションは極めて困難で，必要な資源を集めるた

たターゲット設定が成されていたのであるが，これらのめに，ソフト・アライアンスが有効で，そのためには駆方法論の検証研究が望まれる [26]．

動目標の設定こそが重要であることを説明した．

いま，第 4 次産業革命が進行し，新たなイノベーショ

まず駆動目標の必要条件として目的の三階構成の関係

ンの時代を迎えている．EU では中小企業を巻き込んだと役割と一貫性について目的工学の立場から説明した．

巨大な産官学クラスター群の Industry 4.0 が強力な標準

次にイノベーションが目指す駆動目標の内容であるコ化フレームを開発しつつある．US は，情報の相互運用

ンセプトを探索しデザインする方法を提案した．

の標準プラトフォームとして Open Government Platform

また，イノベーション・プロセスとその進展を加速す– OGPL を官主導で開発しつつあり，Industrial Internet

るため，欲求と実現手段と評価とが構成するプロセス・や Intelligent Maintenance を産や学が主導している．まモデルを QFD を援用拡張するアプローチとして提案した IoT では，50 億個のインターネットに接続されたセ

たが，これはデータモデルとして検証する必要がある．

ンサーが立ち上がるとされ，モノとコトとヒトの状態をそしてイノベーションが全く新しい関係性の発明であ

データモデル化しつつある．その中から，意味のある情るため，イノベーション・プロセスのほぼ全てのフェー報を抽出し，役に立つ知識を組み立てる技術は，新しいズでマッチング問題が重要な役割を果たしていること，価値を決める時代に入った．

そのために各フェーズで，連環データ分析が有効である

ドルが現物の金と切り離されて紙幣を国家が管理する
バーチャルとなったのがニクソンショックの 1971 年でことを示唆した．
数値と数値の関係性を数値で説明するのが数学でああった．知的エンジンのプログラムをグローバルにオーり，言葉と言葉の関係性を言葉で説明するのが文学や法プンとした 16 ビットの IBMPC と情報通信機能を持った学であるとすれば，工学とは，何と何の関係性をどのよ

Xerox Star が現れたのは，その 10 年後の 1981 年．情報化によりソビエトが崩壊し資本市場がグローバル化したのは 1991 年だった．しかし 2001 年には 9.11 が流動性
クラッシュを起こし，投資家民主主義のエージェントの暴走からいわゆる P/L に対する B/S の逆襲現象を起こした．SOX 法の制定やバーゼル規制が強化され，クレジッ
トをポジティブに増幅する本来の資本主義は，リスクコ
ンシャスとなって逆にネガティブリスクをフィードバッ
クして安全低速運転する “新常態資本主義：ニューノーマル” に変質し，バーチャルな通貨はリアルへのリンク
を，再び求められているように見える．さらに，2011 年の 3.11 によって原子力発電から環境主義のドイツが撤退してフランスと袂を別ち，金融情報工学の申し子として相乗りし UK が推進したバーチャルの CO2 排出権の市場価格は半減し，EU の国家連合も試練の時を迎えている．
しかし以前との決定的な差異がある．それは，分業の条件であった商品市場機能から決済に至るビジネスフ
ローが ICT と極めて相性が良く，それらが情報化によって国家を超えたグローバル化を加速させており，ICT とリンクしたイノベーションを加速していることである．
知識は，特許であれピアレビュー付きの論文であれ，法律であれすべて言葉である．言葉を計算処理するには，
言葉とその用法例のデータベースとそれへの自由なアクセス手段，つまりオープン化された知識ベースであり，知識部品倉庫や知識処理装置である日本語コーパスが，日本に存在し自由に利用できる必要がある．日本特有の著作権とその運用によって，それが排除されていることが日本のイノベーションのボトルネックになる可能性がある．アメリカでは毎日時々刻々と新たな著作権形態がうな記号で説明する学問であるとすべきだろうか．イノ
ベーションが，人々の心身に関する状態をその望むところに変換する技術の獲得，つまりそれらの相互作用のための不確実性を軽減する意味があり役に立つ情報つまり知識の獲得とすれば，扱う対象は，心の状態変数や物理的環境変数の関係を扱い得る学問でなくてはならない．
それには，“連環データ分析” の適用が有望であるが，それはまだ開発されてからまだ 10 年しか経っておらず，その応用分野と応用法の開発と検証が必要である [24]．
従来，工学がともすれば，数値の世界に偏っていたた
めに，大学のカリキュラムも技術と法律の両方にまたがる領域が空白となってしまっている．特に日本ではその傾向が強い．その典型的分野が，“標準化技術”，“データ処理技術”，および “知識の資産化技術” ではなかろうか．
本報では，“イノベーション・プロセス・テクノロジー”を扱ったが，イノベーションには，その他にプロセスを効果的に実現するための “イノベーション・マネジメン
ト・テクノロジー” と，その成果を世に拡散して行く“ペネトレーション・テクノロジー” の領域がある．
前者は井深の開発した F-CAP システムを中核とする方法論で，後者は，スジの良いイノベーションだけに期待される価値変換連鎖プロセスの問題でもある．これらの課題へも挑戦したい [25]．
また，日本の戦後から 30 年間に開発された数十に上る画期的で破壊的な新製品群があった．日本は，技術博
物館を持たない “珍しい技術先進国” でもある．しかし，それらがターゲット・ドリブンで，いくつかの基礎科学の分野をさえ切り拓いて来た．そうした破壊的イノベー
ションでは，優れた先人たちの才能と努力によって優れ

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横幹 第 9 巻 第 1 号

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An Approach by Dual ComBine Analysis
and Purpose Engineering

発明され市場に登場していると言われる．予定調和で想定されたポジティブリスト方式の事後的許認可制に基づく法体系では，技術の進化を妨げるばかりでなく，技術的成果を社会還元すること，技術の進化を反映してより良い法制度や政策の迅速な開発自体も阻害されかねないのではなかろうか．

謝辞: ご指導を頂きました目的工学研究所の紺野登先生に謝意を表します．

[22] 唐澤英安: 「データ構造」，モノづくりに役立つ経営工学の事典，（公）日本経営工学会編， pp. 356-357，2014．
[23] 唐澤英安他: クロス表データにおける相互類推としての連環性概念，社団法人日本経営工学会平成 23 年度春季
大会予稿集， pp. 52-55，2011．
[24] 唐澤英長他: アイデア整理のためのファシリテータ支援システムの検討，社団法人日本経営工学会平成 23 年度
春季大会予稿集， pp. 210-211，2011．
[25] H. Karasawa: “Methodology of Project Management of
New Product Development Type: The Flexible PERT Chart
and its Application,” Proceedings of the 2nd World Conference and the 15th Annual POM Conference, CD-ROM,
2004.
[26] 聞き取り調査委員会著: 産業技術の歴史に関する調査報
告書―先達からの聞き取り調査編，（社）研究産業協会，（社）日本機械工業会， 1995-2006．

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開，全ページ，産業大学出版部， 2003．
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ションへの解， pp. 55-63，翔泳社，2004．
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学，pp. 9-10，産業大学出版部， 2002．
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[8] M. ドジソン他（太田進一監訳）: ニュー・イノベーショ
ン・プロセス，晃洋書房， 2008．
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[10] 紺野登: 利益や売上げばかり考える人は，なぜ失敗してしまうのか，ダイヤモンド社， 2013．
[11] 加藤善朗: 井深流物造りの真髄，ダイヤモンド社， 1999．
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[13] エドガール・モラン（大津真作訳）: 方法 1. 自然の自然，
法政大学出版局， p. 113 他，1984．
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ション場の設計と応用，日本経営工学会論文誌，Vol.65,
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[17] 「僕の愛しきクオンタム・ソウル」「，Quantum Marketing」，
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[18] M. トレーシー他（大原進訳）: ナンバーワン企業の法則，
日経ビジネス文庫， pp. 40-53，2003．
[19] ジャック・トラウト（新井喜美夫監訳） : ニューポジショ
ニングの法則，東急エージェンシー，pp. 85-156，2005．
[20] J. S. フルーイット他（秋本芳伸他訳）: ペルソナ戦略，ダイヤモンド社， 2007．
[21] 赤尾洋二: 商品開発のための品質機能展開，日本規格協会，2010．

唐澤 英安
1964 年武蔵工業大学工学部経営工学科卒．同年ソニー株式会社入社，各種新製品開発プロジェクト，商品本部担当部長，プロダクツ・ライフスタイル研究所設立所長等を経て 2000 年定年退社．同年データ・
ケーキベーカ株式会社代表取締役．連環データ分析の開発等．武蔵工業大学客員教授等，日本経営工学評
議員等．技術士（経営工学），特種情報処理技術者．
現在に至る．

嵯峨根 勝郎1969 年慶応大学大学院工学研究科計測工学専攻修士課程終了．1969 年ソニー株式会社入社．第一開発部，
ビデオテレビ事業本部等で CAD による TV やベータの電子回路開発，システム開発部等でソフト担当部
長，英文ワープロ開発で日本初の SC．No.1 を受賞．
2004 年ソニーを定年退職後，データ・ケーキベーカ
株式会社上席顧問．連環データ分析の開発指導等．現
在に至る．

唐澤 英長
2000 年和光大学経済学部経営学科卒業．同年株式会社アースキャスト入社．携帯による印刷画像の認識に関する研究開発に従事．2004 年データ・ケーキベー
カ式会社入社．連環データ分析の開発．ソフトのデザインレビュー，データ解析ソフトの利用法開発に従事．同社業務企画室長．地域コンソーシャムで東工大等と共同開発プロジェクト等に従事．データ分析関連の特許発明等，現在に至る．

栗山 晃
2006 年東海大学電子情報学部経営システム工学科
卒業．2008 年同大学大学院工学研究科経営工学専攻修了．同年チームラボ（株）入社．2010 年同社退職．
同年連環データ分析の応用・実用化開発研究に着手．
2011 年よりデータ・ケーキベーカ株式会社，システ
ム開発 Gp. 主査．現在に至る．

小林 稔

Oukan Vol.9, No.1

1997 年東海大学工学部経営工学科卒業．2007 年同大大学院工学研究科経営工学専攻博士課程後期修了，博士（工学）．生産スケジューリングのアルゴリズム
や数理モデルの最適化，連環データ分析のアルゴリ
ズムなどの研究に従事．個人事業主を経て 2014 年より福岡工業大学情報工学部システムマネジメント学科助教，現在に至る．

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