■ 論文 ■経営論集
Vol. 10, No. 2, March 2024, pp. 1-16
ISSN 2189-2490

持続的ラディカルイノベーションによる市場創造のメカニズム─半導体産業における GPU の汎用化を事例として─
田

中

克

昌

小

具

龍

史

概要
本研究は、半導体市場の中でも、とりわけゲーム市場のグラフィック用途で活用されるとともに、ハイエンド性能を向上し続け、新たな高機能領域に活用される GPU（Graphics Processing Unit）市場に着目する。
本研究の目的は、GPU 製品の用途がグラフィック用途以外へと拡大した 2010 年から 2022 年を対象に、当該製品を取り扱う半導体メーカーである NVIDIA 及び AMD の戦略導線を綿密に把握するとともに、GPU 製品の性能比較を行うことで、半導体産業において GPU の汎用化がもたらしたイノベーションのメ
カニズムについて考察することとする。

Christensen (1997) によると、従来、製品開発と市場創造との関係性において、持続的イノベーショ

ンによる過剰な製品性能の向上は、破壊的イノベーションによって逆転を許す要因となることが定石とされてきた。
しかし、本研究の結果、持続的イノベーションとラディカルイノベーションが同時発生する新たな市
場創造のパターン（持続的ラディカルイノベーション）が存在するという事実が明らかになった。この
市場創造のパターンは、GPU 製品市場の主要プレーヤーにおける企業側の側面だけでは成立しない。市場における戦略導線と消費者行動が呼応し合うことにより、市場創造が加速すると考えられる。いわば、企業と消費者の交互作用による新市場創造のメカニズムとでも言うべき構造である。
つまり、持続的イノベーションとラディカルイノベーションが融合する「持続的ラディカルイノベー
ション」とリードユーザーによる本能的行動との交互作用により、価値共創が行われていた。そしてユーザーのニーズに対応し、製品を提供するネットワーク効果が生じることにより、新市場創造が促進するというメカニズムが存在するものと考えられる。
本研究は、従来からの破壊的イノベーションのような定石的な戦略パターンの他にも、業界によって新たな戦略パターンが存在する可能性を示唆する重要な知見であるとも言える。
キーワード：持続的ラディカルイノベーション、戦略導線、GPU、リードユーザー、本能的行動（投稿日

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2023 年 12 月 10 日）

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持続的ラディカルイノベーションによる市場創造のメカニズム─半導体産業における GPU の汎用化を事例として─
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龍

史 **
Processing Unit）及びアクセラレーテッド・コ

1 . はじめにンピューティング（Accelerated Computing）を実現することで、前述の高性能領域への活用がデジタル化があらゆる市場に浸透している。

実現した。

企業経営でも製造業を中心に半導体の重要性はこうした背景を踏まえ、本研究は、半導体市

日々増しており、その需給バランスの変動は、場の中でも、とりわけゲーム市場のグラフィッ

企業の業績に大きな影響を与えている。

ク用途で活用されるとともに、ハイエンド性能

かつて半導体は、PC 市場を中心にCPU（Centralを向上し続け、新たな高性能領域に活用される

Processing Unit、中央演算装置）やメモリ等のGPU 市場に着目する。

用途が大半を占めていた。しかし 2010 年代以降

その上で、本研究の目的は、GPU 製品の用途

は、スマートフォンやゲーム機に加え、（自動がグラフィック以外へと拡大した 2010 年から運転含む）自動車、AI（Artificial Intelligence、

2022 年までの 10 年間を対象に、当該製品を取り

人工知能）、スーパーコンピュータ、大規模デー

扱う半導体メーカーである NVIDIA 及び AMD

タセンタ（datacenter）等の高性能領域においの戦略導線を綿密に把握するとともに、GPU 製て大量に使用されるようになった。その際、半品の性能比較を行うことで、半導体産業におい導体市場の進化の中心的な役割を担うことになて、GPU の汎用化がもたらしたイノベーションった存在が、GPU（Graphics Processing Unit）のメカニズムを考察することとする。

である。

2 . 先行研究レビュー

GPU は当初、ゲーム機のグラフィック性能向上のために開発されたが、その計算能力の高さから、AI やデータセンタ領域で活用されるよ

まず、イノベーション（innovation）に関する先うになり、GPU 自体の活用領域の汎用化を実行研究について概観する。Schumpeter (1939)

現するとともに、CPU とチップ上で一体化し、はイノベーションについて、要素を新しいやりCPU 性能の加速装置となる APU（Accelerated方で結合するまたは新結合（new combinations）の遂行がイノベーションであるとした。

* 文教大学経営学部

一方、Christensen (1997) は技術について、組

k.tanaka@bunkyo.ac.jp

織が労働力、資本、原材料、情報を価値の高い** 二松学舎大学国際政治経済学部

製品やサービスに変えるプロセスと定義した上

t-ogu@nishogakusha-u.ac.jp1で、この「技術」を変えることがイノベーショ

成るバリューネットワーク（value network）にンであるとした。つまり、イノベーションとはおいて、破壊的イノベーションを活かした既存

Schumpeter (1939) の「新結合」や Christensenとは異なる新たなバリューネットワークによる(1997) の「技術」が示すように、多様な要素を「無消費の消費」を開拓し、創造するという変革掛け合わせ新たな要素を生み出すプロセスであの様を表す。新市場型破壊においても、持続的り、その結果であると考えられる。

イノベーションを継続する製品が既存のバリュ

また、Schumpeter (1950) は、創造的破壊

ーネットワークから離れられないことが、破壊（creative destruction）において、経済的・社的イノベーションに逆転を許す原因としてあげ

会的成功に帰結するあらゆる改革行為としておられている。

り、イノベーションと認識されるためには、経破壊的イノベーションの三次元モデルの通り、

済的・社会的変革がもたらされる必要があると性能と時間の二軸に加えて、新しい顧客や消費した。

が行われる新しい環境を表す第三軸が、ローエ

そこで、本研究では、イノベーションに対しンド型と新市場型を両極とする連続体であるこて、多様で幅広い範囲における変革を射程とすとから、破壊的イノベーションのアプローチは、るとともに、技術及び製品創出や事業創造にと

これらのハイブリッド（混成）であることが多

どまらず、経済及び社会に普及し、影響をもたい (Christensen & Raynor, 2003)。通常は、こらす水準での変革を求めることとする。

れに沿った形で顧客を主流市場から引きずり出

なお、Christensen (1997) はイノベーションをし、新市場を生み出すという破壊が行われるは持続的イノベーション（sustaining innovation）

ずである。

と破壊的イノベーション（disruptive innovation）

しかしながら半導体産業は、持続的イノベーシに種別し、破壊的イノベーションが 2 つの方法

ョンにおける「過剰性能」を常に追い求めるこ

で、持続的イノベーションを展開する先行企業とで、成長を継続している。その一つの誘因との戦略を覆すとした。

しては、Intel の創業者であるゴードン・ムーア

1 つ目は、ローエンド型破壊である。安価か（Gordon E. Moore）の「ムーアの法則（Moore’s

つ低性能の製品が、安価なまま性能を高め続け、law）」があり、半導体の集積率が 2 倍になる

持続的イノベーションが提供する性能に追いつ期間が示されることで、半導体産業は長きにわ

くと、価格の競争優位性を活かして、破壊的イたり「ムーアの法則」を意識しながら進化を継ノベーションが逆転するという変革の様を表す。

続してきたという経緯がある。

1）

特にローエンド型破壊においては、持続的イノ

半導体の進化の過程においては、安価な半導ベーションがもたらす製品の過剰性能が、破壊体の破壊的イノベーションによって置き換わる的イノベーションに逆転を許す要因となるとしこともなく、常により微細な半導体の設計を追ている。

求し、莫大な資金を要する半導体工場やライン

2つ目は、新市場型破壊であり、これまで顧客の増設投資を継続することで、持続的イノベーと見なされていなかった顧客層（無消費層）をションによる過剰性能の追求を継続してきた。

取り込むため、川上の供給者から川下の顧客で本研究で着目する GPU は、主に NVIDIA や

2

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AMD が任天堂や Sony（PlayStation シリーズ）、(von Hippel, 1976; 一小路 , 2006; 中村 , 2012; 西Microsoft（Xbox シリーズ）といったゲーム機

川 , 2017)。以降のユーザーイノベーションに関のグラフィック機能として活用することを目的

する研究の潮流としては、主として産業や主体に開発される形で誕生した。

の拡張であり、消費財や生産財の双方において、

しかし 2010 年以降、GPU は持続的イノベー

イノベーションが行われる事例が明らかにされションでありながら、急進的な開発スピードでている (von Hippel, 1976; Luthje, 2004; 一小路 ,過剰性能を追求することにより、その市場が拡

2006)。

大した。さらに 2022 年までにスマートフォン市

大沼 (2014) は、ユーザーイノベーション研場、自動車（自動運転含む）市場、機械学習や究には 3 つの系譜があると整理している。一つディープラーニング等の AI 市場、スーパーコン

目の分類は「ユーザーによる知識創造」であり、ピュータ市場、大規模データセンタ市場という主にユーザーのモチベーションや個人属性、コ

高性能領域の市場を中心に活用が拡がり、グラミュニティの機能等のユーザーによる知識創造

フィック性能を追求するゲーム市場以外の市場活動やその成果に関する変数間関係を取り扱っへと汎用化を果たした。

た研究群である。この中には、特に von Hippel

この GPU の進化は、持続的イノベーションと(1986; 1988) により、ユーザーの中でも「市場急進的なイノベーション、すなわち、ラディカ

で今後一般的になるであろうと考えられるニー

ルイノベーション（radical innovation）とが組ズに直面しており、それらのニーズを解決する

み合わさっており、双方の融合による産物であことによって、多大な利益が得られる特徴を持ることが考えられる。特に急進的なイノベーシ

つユーザー」と定義されるリードユーザーに関ョンの持つ特性を鑑みれば、従来にない全く新する議論を扱う研究もこの群に分類される。

しい革新的なイノベーションとなる。

二つ目は、「企業とユーザーの競業を通じた

なお、GPU が進化を遂げたプロセスにおいて

知識創造プロセス」であり、主に協業のプロセ

は、特にユーザーの消費者行動に基づくイノベ

スや成果、ツールキットの効果等の企業とユーーションが、その進化と密接に関係しているこザーの協業を通じた知識創造を取り扱う群であとが考えられる。このため、持続的イノベーシ

る。そして三つ目は、「ユーザーイノベーション

ョンやラディカルイノベーションの概念のみなプロセス」であり、主として企業内や技術進化

らず、ユーザーによるイノベーション、つまりのプロセス等のユーザーイノベーションが行わ「ユーザーイノベーション（user innovation）」にれる一連のプロセスに焦点を当てた内容を取り関する諸研究についてもレビューしておく必要

扱う研究群である（大沼 , 2014）。今回の GPU 市がある。

場における現象では、特にラディカルイノベー

1970 年代後半、エリック・フォン・ヒッペ

ションは、ユーザーのモチベーションを基に進ル (Von Hippel, E.) によって、企業以外のサプ化した結果としてのイノベーションとも解釈でライヤーやユーザー等がイノベーションを起こきるため、すべての研究群に属しているとも言していることが実証され、いわゆるユーザーイ

える。

ノベーションが存在することが明らかになった

先の持続的イノベーションやラディカルイノ

3

ベーション、そしてユーザーイノベーションにはどのようなプロセスで創造されるのか？

関する研究は、これまでに一定数蓄積されてき3 . 研究対象と方法た。特に、持続的イノベーションやラディカル
イノベーションは、主に企業側の観点による研究が多く成されている。しかしながら、今回の本研究では、前述の RQ について考察するた

GPU 市場創造のケースに見られるような、ユーめ、持続的ラディカルイノベーションの実態にザーの消費者行動の影響も含んだ研究、つまり関する調査を行う必要がある。そのためには、

持続的イノベーションやラディカルイノベーシ

広くアンケートを取るという手法ではなく、実ョンとユーザーイノベーションとの相互作用や際に持続的ラディカルイノベーションを実践しその関係性について取り扱われている研究はほている企業の戦略やプロセスを確認する必要が

とんど見られない。

あるため、事例研究の手法を採用する。

以上、イノベーション（持続的イノベーショ

Eisenhardt (1989) は、事例研究とその対象企

ンおよびラディカルイノベーション）、そしてこ

業について、業界を代表するような企業ないしれらと密接に関係するユーザーイノベーション

は特に先端的な取り組みを行っている企業にすに関する先行研究について概観してきた。イノべきであるとしている。そこで、本研究の事例

ベーションに関する先行研究では、特に破壊的対象企業は、NVIDIA 及び AMD という半導体

イノベーションに多く注目が集まり、その研究

産業を代表しかつ最先端の取り組みを行っていは充実しているものの、持続的イノベーションる企業がふさわしいと考え、これを選択するこについては、自動車業界におけるカイゼン活動ととする。また、本研究が着目する GPU は、半等の現場改善活動に関する研究が中心（e.g. 岩

導体の中でも特に先端的な製品であることから、

尾 , 2019）となっている。このため、上記の持事例研究の対象としても適していると考える。

続的イノベーションとラディカルイノベーショ

調査方法に関しては、まず 2010 年度から 2022

ンを融合した視点（持続的ラディカルイノベー

年度における NVIDIA 及び AMD 年次報告書

ション）やこれがもたらす新市場の創造につい（Form 10-K）を中心に、GPU が NVIDIA によては、十分な議論がなされているとは言えないって発明されたとされる 1999 年以降に、各社状況である。

が発表した資料をもとに各社の戦略導線を把握

そこで本研究では、持続的イノベーションおする。その後、同期間の GPU 製品の性能テスト

よびラディカルイノベーションの融合を果たし（performance test）である GPU コンピューテ

たイノベーションを「持続的ラディカルイノベ

ィングベンチマークチャート（GPU computingーション（sustaining radical innovation）」と称

benchmark chart） のデータを両社の戦略導線することとする。

と重ね合わせることで考察を行う。
対象期間としては、2010 年度から 2022 年度の

上記より、本研究のリサーチクエスチョン（以下、RQ）は以下と設定する。

期間を選択する。選択理由としては、当該期間

RQ：持続的ラディカルイノベーションは、企業に GPU の汎用化と市場創造が著しく進展していのどのような戦略によってもたらされ、新市場るためである。

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特に 2010 年度は、NVIDIA と AMD が、Intel万ドル（約 80 億円）を受領している（NVIDIA,に対して優位な立場で GPU 領域におけるクロ

2010）。

スライセンス契約を結んでいる。未解決の法的

同社の GPU 事業は、ゲーム市場から拡大した。

紛争をすべて解決することに相互に合意するこ2010 年代には、大型商談として 2016 年度、ニンとで、複数年にわたり、Intel が両社に一方的テンドー・スイッチ（Nintendo Switch）向けのに保証金を支払うことになった。この契約後、商談を獲得し、収益拡大を実現した（NVIDIA,

NVIDIA と AMD による GPU の汎用化が加速し2016）。

たという背景から、本研究では 2010 年度を起点としている。

また、2017 年に公開された「Fortnite（フォートナイト）」というオンラインゲームが、2018
年度に一気にユーザーを獲得し、直接的に GPU

4 . 事例研究と考察

製品の需要拡大につながった（NVIDIA, 2018）。
フォートナイトは、バトルロイヤル型のサード

4-1. NVIDIA の概要と GPU 事業の戦略導線

パーソン・シューティングゲーム（Third-person
shooter）であり、複数の個人ないしはチームがNVIDIA は 1993 年 4 月、米国カリフォルニア

同時参加して倒し合い、ユーザーは最後の 1 人

州で設立後、1998 年 4 月に同デラウェア州で再ないしは 1 チームになるまで（ゲーム内で）生

法人化され、カリフォルニア州サンタクララにき残ることを目指す。そのため、ユーザーが映本社を置く企業である（表 1）。

像の鮮明さや反応の速さなどの性能を追求した

NVIDIA は、同社が 1999 年に GPU を発明し結果、NVIDIA のハイエンド領域の GPU 製品へたと主張している。2010 年度、NVIDIA 側が有と到達し、需要が急拡大した。なお、2010 年度

利なクロスライセンス契約及び未解決の法的紛以前には、ゲーム以外の GPU 市場として、その争をすべて解決する目的で Intel と相互に合意す

計算処理能力の高さから、既にスーパーコンピることで、同社から 2011 年度以降 6 年間、5,700

ュータ市場が見出されていたということも付記

表 1：NVIDIA の概要（2022 年度時点）
企業名

NVIDIA Corporation

代表者、役職

Jen-Hsun Huang（黃仁勳、ジェンスン・フアン）、社長兼最高経営責任者（CEO）

本社所在地

米国カリフォルニア州サンタクララ

売上高（2022 年度）

270 億米ドル（約 3 兆 7,800 億円）

売上高 年平均成長率（2010 年度− 2022 年度）

18.4％（2010 年度 売上高：35 億米ドル）

事業領域

GPU 等、半導体製品の企画・開発・マーケティング・販売

製造パートナーTSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company）、NVIDIA 自身はファブ
レス企業

従業員数（2023年1月時点） 26,196 人（世界 35 か国に展開）（2011 月年 1 月末時点の従業員数： 4,161 人）
出所：NVIDIA の年次報告書 2010 年度から 2022 年度をもとに筆者作成

5

する。

ただし、NVIDIA にとって AI 市場は、単独で一方、2010 年度以降、NVIDIA は GPU 事業に存在する市場ではない。たとえば、データセン

おいて（従来のゲーム市場以外の）3 本の戦略導

タ市場における中核サービスには、AI クラウド

線で描かれる新市場領域に取り組み続け、GPU

サービスの提供があり、自動運転車市場におい製品の汎用化を実現した。

ては、AI コックピットを提供している。このよ

NVIDIA における 1 本目の戦略導線は、デー

うに、NVIDIA の AI 市場への取り組みは、単独

タセンタ市場に注力する戦略へと続いている。

で存在する戦略導線ではなく、データセンタ市

まず、2012 年度、クラウドコンピューティン

場と自動運転車市場における共通プラットフォ

グ（cloud computing）市場への注力を発表しームとして、前出の 2 本の戦略導線を支える役（NVIDIA, 2012）、2015年度にはデータセンタ市割を担っている。

場を注力領域に追加した（NVIDIA, 2015）。そ2020 年度になると、NVIDIA は、AI 市場におして 2022 年度の段階では、全売上高に占めるデ

けるさらなる拡大を Arm 社の M&A（ソフトバ

ータセンタ市場向けの売上高（約 150 億米ドル）

ンクグループからの買収）によって果たそうとが最も高くなっており（NVIDIA, 2022）、戦略した。その際、NVIDIA (2020) は、「NVIDIA

導線としては、最も成功及び成長した市場であの AI コンピューティングプラットフォームとることが分かる。

Arm の広大なエコシステムが融合し、人工知能

2本目の戦略導線は、自動運転車（autonomous

時代の最高のコンピューティングカンパニーがvehicles）市場に注力する戦略へと続いている。

誕生し、イノベーションを加速させ、大規模で2013 年度、NVIDIA は自動車市場を注力領域に

高成長の市場に拡大する（NVIDIA’s leading AI

加え、2017 年度には、自動運転車市場に注力す

computing platform with Arm’s vast ecosystem

ると宣言した。ただし、2022 年度時点でも注力

to create the premier computing company for

市場ではあるが、現実的に自動運転車は普及し

the age of artificial intelligence, acceleratingておらず、全売上高に占める割合も小さい市場

innovation while expanding into large, high-に留まっている（NVIDIA, 2013, 2017, 2022）。

growth markets）」と宣言している（p. 5）。しそして 3 本目の戦略導線は、AI（Artificial

かし、翌 2021 年度には、「規則上の重大な課Intelligence）市場に注力する戦略へと続いてい題が取引の完了を妨げた（The parties agreed

る。2014 年度には、深層学習（deep learning）

to terminate because of significant regulatory

市場を注力領域に加え、2015 年には仮想現実

challenges preventing the completion of the（virtual reality, VR）市場を追加し、2016 年にtransaction）」という理由から Arm 社の買収計は AI 市場を注力領域に加え、AI 事業を強化し画は消滅し、AI 市場の戦略導線は、NVIDIA続けた。2022年度も、NVIDIA は AI 市場で生成が自ら描き直すことになった（NVIDIA, 2021,

AI 市場の大規模言語モデル (Large Languagep. 5）。

Models，LLM) への注力を続け、GPU 事業の中

ただし、NVIDIA には4本目の戦略導線が存在

核に位置付けている（NVIDIA, 2014, 2015, 2016,した。それは、ブロックチェーン（blockchain）

2022）。

による暗号通貨マイニング（cryptocurrency

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mining）市場における戦略導線である。2017

迎えるが、2022 年度には再び GPU 需要は消滅

年 度、 当 該 の 用 途 に よ り GPU 製 品 の 需 要 がしてしまう。このように暗号通貨マイニング市

突 然 高 ま り、 売 上 高 前 年 比 40 ％ 増 に 貢 献 し場は、需要の面でも安定せず、NVIDIA を振りた。 ま た 同 年 度 に は、 暗 号 通 貨 専 用 の GPU回すことになった（以上、NVIDIA, 2017, 2018,（cryptocurrency-specific GPUs）を市場に投入

2021, 2022）。

している。

つまり、2010 年度から 2022 年度、NVIDIA の

これは、NVIDIA が意図した戦略ではなかっ

GPU 事業（ゲーム市場及びスーパーコンピューた。2017 年頃に本格的に立ち上がった暗号通貨

タ市場以外）において、同社の戦略的な意図通市場で、マイニングによって他者に先駆けて収りに主力事業へと成長したデータセンタ市場の益を得ようとするリードユーザーが、計算処理

戦略導線は、十分に検討された「意図した（計能力の高い GPU に着目し、突然、ハイエンド

画的）戦略」と言える。自動運転車市場は道半領域の GPU 製品を買い漁るという購買行動にばの戦略導線であるが、この 2 つの戦略をプラ出たのである。これにより従来のゲーム市場のットフォームとして支える AI 市場の戦略導線を

ユーザーらは、GPU 製品の入手困難に陥った。

創出し、成長軌道に乗せることで GPU 製品の汎NVIDIA はやむを得ず、暗号通貨専用の GPU 製用化を実現させた。

品を立ち上げ、マイニング目的のリードユーザ

一方「創発的戦略」、つまり意図した戦略を推ーをマイニング専用 GPU に誘導することとなっ進する中で不意に生じた暗号通貨マイニング市

た。

場への対応は、予期していなかった「意図せざ

この際、NVIDIA は訴訟トラブルにも巻き込る（創発的）戦略」と言える。NVIDIA にとっまれた。2018 年度、暗号通貨マイニングの目的て、訴訟や不安定な需要に悩まされた末に生みで GPU を購入したユーザーが原告となり、集出された戦略導線となった（Mintzberg, H., et団訴訟を起こしている。その内容は、同社の役

al., 1998）。

員が、GPU のチャネル在庫と需要に対する暗号

4-2. AMD の概要と GPU 事業の戦略
導線

通貨マイニングの影響に関して、重大な虚偽や誤解を招く発言を行い、SEC 規則に違反したという内容である 2)。この訴訟からも NVIDIA が、

AMD は1969年5月に米国デラウェア州で設立

突如として出現した暗号通貨マイニング市場のされ、1972年に株式公開企業となった。NVIDIA

リードユーザーの行動に翻弄されていることがと同様に、本社をカリフォルニア州サンタクラ

わかる。

ラに置く企業である（表 2）。

また、暗号通貨マイニング市場の GPU 需要

2010年度前後、Intel と Samsung に対して自社は、他の 3 本の戦略導線とも異なる動きをしてに有利なクロスライセンス契約の締結に成功しいる。リニアに拡大することなく、2017 年度とた。2009年11月、まず Intel と包括的な和解契約

2018 年度にピーク（約 3 億米ドル）を迎えた後、を締結し、12.5 億米ドルの支払いを受け利益と一旦 GPU 需要が消滅する。その後、2021 年度

して計上した。また、2010年12月には Samsungに再び GPU 需要（約 5.5 億米ドル）がピークをとも和解契約を締結し、2.8 億米ドルの和解金を

7

表 2：AMD の概要（2022 年度時点）
企業名

ADVANCED MICRO DEVICES, INC.（AMD）

代表者、役職

Lisa T. Su（蘇姿丰、リサ・T・スー）、社長兼最高経営責任者（CEO）、取締役

本社所在地

米国カリフォルニア州サンタクララ

売上高（2022 年度）

236 億米ドル（約 3 兆 3 千億円）

売上高年平均成長率（2010 年度− 2022 年度）

11.4％（2010 年度 売上高：65 億米ドル）

事業領域

GPU･CPU 等、半導体製品の企画・開発・マーケティング・販売

製造パートナーGF（GLOBAL FOUNDRIES），TSMC※ AMD自身はファブレス企業であり、半導体製造はTSMCを中心に外部委託している。

従業員数（2023年1月時点） 約 25,000 人（2010 月年 12 月末時点の従業員数：約 11,100 人）
出所：AMD の年次報告書（Form10-k）2010 年度から 2022 年度をもとに筆者作成受領している（AMD, 2011）。

2016 年度には約 8,200 人まで削減された（AMD,

AMD もファブレス企業であるが、半導体ウェ

2011～2016）。

ハの確保のため、2009 年度に AMD 専属の半導

この時期（2010 年度～2015 年度）の AMD を体ウェハ製造企業であるGFを設立した。ただし、支えたのは、ゲーム機向けの GPU 製品であった。

2022年時点において、AMD は GF の生産技術の2012年度に任天堂の Wii U、2013年度には Sony

限界のため、12～14nm（ナノメートル）の半導の PlayStation 4 と Xbox One が、縮小傾向にあ

体ウェハ供給契約を結んでいるが、7nm 以下のる同社の事業規模を支えた（AMD, 2012, 2013）。

製品の製造は TSMC に委託しており、NVIDIA

そして、以前より推し進めていたリストラがと同様、主力製品の製造は TSMC に依存する状一段落した 2017 年度、AMD はデータセンタ市態にある（AMD, 2011, 2022）。

場に注力することを発表した。NVIDIA が 2012

AMD の GPU に関する戦略導線は、NVIDIA

年にクラウド、2015 年にデータセンタ市場へのほど明確ではない。AMD は2010年代前半まで、注力を掲げた戦略導線と比較すると、AMD のデ

PC 市場を主戦場と捉え、主力製品を CPU あるータセンタ市場における戦略導線の起点は遅れ

いは CPU と GPU を融合した APU であると認識ている。NVIDIA が先導した戦略導線の成果が、していた。このため、スマートフォン台頭によAMD の GPU 製品にも需要を還元したことに伴る PC 市場の縮小と CPU 需要の減退により、同い、同社の戦略導線が発生したとも考えられる。

時期に業績が急激に悪化した。

この後、2019 年度には、Google 及び Microsoft

AMD は 2011 年度に着任したローリー・P・

Azure からデータセンタ向けに GPU の大型商談

リード（RORY P. READ）が社長兼 CEO とを獲得し、データセンタ向けの GPU 事業は拡大

3)

して、2011 年度から 2015 年度 までの長期にを続けている（AMD, 2017, 2019）。

わたり人員削減を伴うリストラクチャリング

なお、AMD は、ディープラーニングや AI 市

（restructuring）を断行した。売上高は 2010 年

場については、GPU 領域でそれぞれ 2015 年度と度 65 億米ドルから 2015 年度 40 億米ドルまで減2017 年度に言及し、何れも NVIDIA の 1 年遅れ

少し、2010 年度に約 11,100 人いた従業員数は、での戦略導線の起点となっているため、NVIDIA

8

経営論集

Vol. 10, No. 2（2024）pp. 1-16の動向を意識しての戦略的対応であると考えらにして、同市場での戦略導線を創出した。

れる。また NVIDIA と同様、AMD にとっての従来からの戦略導線であるゲーム市場でAI 市場は独立した市場ではなく、データセンタ

は、2020 年の Sony と Microsoft（PlayStation5、市場等における共通プラットフォームとして、Xbox Series X・S）の商談獲得により、事業の他の戦略導線を支えている（AMD, 2015, 2017）。

成長を実現した。データセンタ市場も Google や

一方、NVIDIA と同様にデータセンタ事業とMicrosoft Azure からの大型商談を獲得し、新同期して、2017 年度と 2018 年度に、AMD にも

旧で 3 本の戦略導線を描き、GPU 製品の汎用化

暗号通貨マイニングの特需が訪れた。AMD もを実現したと考えられる。

同社起点の戦略導線ではなく、暗号通貨マイニ

また、NVIDIA と同様、2017 年度から 2018

ングのリードユーザーが GPU 需要を創出し、暗年度にかけて、暗号通貨マイニング市場のリー号通貨マイニング市場が立ち上がった。データ

ドユーザー主導によるハイエンド領域の GPU 製

センタ市場と暗号通貨マイニング市場における品の買い占めにより、意図せぬ戦略導線が生まGPU 事業の伸長が重なった結果、AMD の業績れた。ただし、NVIDIA が再び 2021 年度に襲は2017年度に黒字転換し、2018年度には大幅なわれた暗号通貨マイニング市場の特需について伸長を記録した。NVIDIA 同様に、これらはすは、GPU のハイエンド性能において、NVIDIA

べて意図した戦略ではなく、予期せぬ戦略であが AMD を大きく上回ったこともあり、AMD にったと考えられる（AMD, 2017, 2018）。

は大きな影響はなかった。

さらに2020年度、Xilinx（ザイリンクス）の買

4-3. 戦略導線と GPU 製品の性能比
較データを重ね合わせた考察

収によるエンベデッド（組込み半導体）事業の獲得と、Sony（PlayStation 5）および Microsoft（Xbox Series X・Xbox Series S）が、11 月に

NVIDIA 及び AMD の GPU 事業における戦略

AMD の GPU 製品を搭載した新型ゲーム機を発導線を受けて、本研究の RQ（持続的ラディカル

売したことで、売上高が前年比 48% 増加した。

イノベーションは、企業のどのような戦略によっ

2021 年度にはさらに売上高が前年比 68% 増加すてもたらされ、新市場はどのようなプロセスで創る等、Covid-19禍において大幅に業績が伸長し、出されるのか？）について探索的に考察する。

2022 年度までには、Xilinx の買収効果（エンベ

考察にあたっては、前章の NVIDIA 及び AMD

デッド事業は3年間で売上高464.2% の伸長）と、の戦略導線と、2011 年から 2022 年までの GPU

データセンタ事業（3 年で売上高 89.4% の伸長）、

製品の性能比較（NVIDIA 対 AMD 対 Intel）を

ゲーム事業（3年で売上高57.4% の伸長）により、重ね合わせる。
GPU 製品の性能比較においては、Pass mark

一気に売上高の規模において、NVIDIA の水準社の GPU 製品の性能テストをもとに GPU コンまで到達した（NVIDIA, 2020-2022）。

ピューティングベンチマークチャートを活用す

つまり、AMD の GPU 事業における戦略導線

る（図 1）。

は、2015 年度までリストラを断行し、2016 年
度までは明確ではなかったが、2017 年度以降、

GPU コンピューティングベンチマークチャー

M&A（Xilinx）によりエンベデッド市場を手中トによると、ハイエンド領域の GPU 製品の性9

Pass mark40,00035,00030,000NVIDIA

25,000AMDIntel

20,00015,00010,000
5,000
0

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

cloud

2019

2020

2021

2022
年

datacenterautomobile
NVIDIA2018

deep learning

autonomous automobile
VR

AI(deep learning含む)

cryptocurrency mining
datacenter
embeddedAMD

deep learning

AI (deep learning含む)

cryptocurrency mining
gaming共通

online gaminghigh performance computing
図 1：GPU のハイエンド性能の進展
出所：各社の戦略導線と Pass mark の GPU 製品の性能テストにもとづき筆者作成

能テストでは 2011 年から 2022 年まで一貫して、の拡大意向を掲げると同時に、GPU 製品のハイNVIDIA がハイエンド領域で最高性能の新製品

エンド領域の性能も向上させ続けており、このを市場に投入し続けていることが確認できた。

取り組みは NVIDIA の戦略導線に同期した GPU

NVIDIA は、2012 年度から常に新市場（デー

製品の持続的ラディカルイノベーションである

タセンタ市場、自動運転車市場、AI 市場）へと考えられる。

10経営論集

Vol. 10, No. 2（2024）pp. 1-16

また、NVIDIA の「ハイエンド領域で最高性であるポール・オッテリーニ（Paul Otellini）が、能」という GPU 製品の特性が、暗号通貨マイニ

2005 年から 2009 年にかけて、経営の効率化やング市場におけるリードユーザーのニーズと合合理化を目標に掲げて大規模なリストラを実施

致し、2017 年度から 2018 年度及び 2021 年度のし 2 万人を削減するとともに、研究開発費を削

特需につながったとも考えられる。

減したことに起因すると指摘している。これに一方、AMD は 2010 年代の初め頃には、CPUより、最先端の技術開発を行う人員や予算が充を主力製品とみなしており、業績悪化のためリ分に確保できず、Intel は半導体の微細化（高性ストラに集中していた時期でもあった。そのた能化）に立ち遅れたとしている。

め、GPU 製品については従来のゲーム市場を中こうした背景から、Intel の GPU 領域への進心に投入していた。同社は 2013 年度からハイエ出が遅れ、2010 年度前後において、NVIDIA とンド領域に GPU 製品の投入を始めたが、戦略導AMD の両社は既に GPU 開発に先行していたこ

線上は目立った新市場への進出を発表しておらとから、同社に対して有利な条件で GPU 技術のず、2013 年度から 2016 年度はハイエンド領域のクロスライセンス契約を締結することになった。

性能が横ばいで推移している。

つまり、Intel が GPU 製品の開発力で先行する両

その後、データセンタ市場や AI 市場における社に遠く及ばない状況に陥ったために生じた事

実需の発生から、AMD におけるハイエンド領

象であると考えられる。

域の性能が増加し続けた。しかし、ハイエンド

以上の NVIDIA と AMD の戦略導線と GPU 製

領域の性能では、戦略導線で先行する NVIDIA

品のハイエンド性能の推移を重ね合わせた考察が上回り続けた。2019 年から 2020 年にかけて、

から、NVIDIA が中心となり、GPU の新市場を

AMD は NVIDIA と並ぶハイエンド性能の製品創造する戦略導線を推進し、投資を継続的に行を投入したが、2021 年から 2022 年には、再び、うことで GPU 製品のハイエンド領域の性能を成NVIDIA が圧倒的な性能の GPU 製品を市場に長させるという持続的ラディカルイノベーショ

投入することで、AMD に対して再度、GPU 製ンを実現させていたことが明らかになった。

品のハイエンド性能で大差をつけた。

ただし、結果的には、NVIDIA の想定通りに

なお、2016 年から 2021 年にかけて、Intel が創造される市場もあったが、創造されない市場

断続的に GPU 製品を投入している。NVIDIA ともあった。たとえば、持続的ラディカルイノベ

AMD はともに、競合リスクとして、Intel が従ーションを継続することで、想定通りに創出で来からの強みである CPU と GPU の融合製品のきた市場としては、データセンタ市場やその基投入により、GPU 関連市場で大きな脅威となる盤となる AI 市場がある。当該市場では、新市場という懸念を 2010 年度以降、一貫して表明しの創造後、NVIDIA 及び AMD の業績伸長とと続けた。しかし、かつては CPU 市場を席巻した

もに、半導体業界全体の成長を牽引し、経済的Intel だが、GPU のハイエンド領域では NVIDIAにも社会的にも大きな変革をもたらすイノベーと AMD の後塵を拝している。

ションを実現するプロセスへと進展した。

Intel が GPU 領域において凋落した要因につさらに、この事例が示唆する特徴的な動向といて、湯之上（2023）は、同社の 5 代目の CEOして興味深いのは、こうした市場創造と消費者

11

行動が密接に呼応し、持続的ラディカルイノベ

いわば利己的なイノベーター行動が、持続的ラーションが、リードユーザーにも変化をもたらし

ディカルイノベーションを推し進めているものているという点である。仮想空間のバトルロワと考えられる。

イアル環境において、プレーヤーとして生き残本研究では、こうした本能的な行動により集りをかけた戦いに挑むオンラインゲーム市場の結したリードユーザーが、ハイエンド領域のリードユーザーや、他人を押しのけて、少しでGPU 製品にたどり着くことでネットワーク効果

も多くの収益の獲得を狙う暗号通貨マイニングをもたらし、結果的に、意図しない戦略におい市場のリードユーザーは、独自のニーズの解決ても、暗号通貨マイニング市場という新市場の策を探る中で、持続的ラディカルイノベーショ

創造に至るというプロセスも明らかにした。

ンを継続する NVIDIA のハイエンド領域の GPU

5 . 結論と課題

製品に解決策を見出した。
こうしたリードユーザーの行動は、実に本能的であると言える。そのため、これまでのリー本研究の結論は以下の通りである。従来、イドユーザー主導のユーザーイノベーションに関ノベーションにより新市場創造を検討する際は、する先行研究のように、多くのユーザーに利益

破壊的イノベーションに焦点が当てられることを還元するための先行行動ではないという点がが多かった。しかしながら本研究では、半導体特徴的である。極めて個人的な理由に基づく、産業における新市場創造のプロセスにおいて、GPU
性能

意図しないリスクへの対応

ユーザーイノベーション

AI/datacenter

Cryptocurrency mining（本能的行動）online gaming
ラディカルイノベーション（本能的行動）deep learning/AI
意図した戦略

gaming
2014

2017

2018

図 2：GPU における企業と消費者の交互作用による新市場創造のメカニズム
出所：各社の戦略導線と Pass mark の GPU 製品性能テスト結果に基づき筆者作成

12

時間

経営論集

Vol. 10, No. 2（2024）pp. 1-16

技術が短期間で高度に進展することにより用途生き残りたいといった利己的かつ本能的な行動開発が行われるというこれまでほとんど議論がであり、いずれも性質の異なる本能的な欲求が、なされたことがない、持続的イノベーションとその行動源泉となっているのである。

ラディカルイノベーションが同時発生する新市

これまで、製品開発と市場創造との関係性に

場創造のパターン（持続的ラディカルイノベー

ついては、前掲の Christensen (1997) により、ション）が存在するという事実を明らかにした。

持続的イノベーションによる過剰な製品性能のこの市場創造のパターンは、半導体産業の主要向上は、破壊的イノベーションにより逆転を許プレーヤー（NVIDIA、AMD 等）における企業側

す要因となることが定石とされてきた。しかしの側面だけでは成立しない。市場における戦略

ながら半導体産業では、持続的イノベーション

導線と消費者行動が相互に呼応し合うことによによる製品性能の向上は、ラディカルイノベー

り、市場創造が加速すると考えられる。いわば、ションによる急進的な製品性能の向上を促して企業と消費者の交互作用による新市場創造のメいた。

カニズムとでも言うべき構造である（図 2）。

また同時に、この過程で生じるリードユーザ

半導体産業における持続的イノベーションのーの本能的行動は、他の用途へのユーザーイノ

延長線上に位置する意図した戦略導線としては、

ベーションを引き起こし、新たな市場創造をも2014 年から急速に進展したラディカルイノベー

たらす。つまり、持続的イノベーションとラデション（ディープラーニングや AI 等の用途）や

ィカルイノベーションが融合する「持続的ラデ

意図しないリスクへの対応として、2017 年に突ィカルイノベーション」とリードユーザーによ如発生したユーザーイノベーション（暗号通貨

る本能的行動との交互作用により、価値共創がマイニング等の用途）、現在も急速な拡大を遂行われているのである。そしてユーザーのニーげているデータセンタ市場へとつながるイノベ

ズに対応し、製品を提供するネットワーク効果ーションがあった。いずれも従来のゲーミングが生じることで、新市場創造が促進するという用途を追求するために開発された GPU 製品よりメカニズムが存在するものと考えられる。

も、高性能な製品が開発されているという特徴

上記は、従来からの破壊的イノベーションのがあった。

ような定石的な戦略パターンの他にも、業界に

また、2017 年に発生した暗号通貨のマイニン

よって新たな戦略パターンが存在する可能性をグ市場や 2018 年に生じたオンラインゲーム市場

示唆する重要な知見であるといえよう。

に向けた GPU 製品の品質向上については、本能

なお、本研究には限界が存在する。今回得ら的行動が起点となっていることも注目すべき点

れたインプリケーションは、あくまでも半導体である。暗号通貨マイニングでは、新たなブロ産業におけるケースであるため、この新市場創ック生成に成功すれば多額の報酬を得ることが造のメカニズムが広く一般化されるためには、できる。またオンラインゲームは、前述の通り、

当該産業以外の他産業についても十分な検証が仮想的なサバイバルゲームの戦場で生き残らななされる必要がある。また今回、このメカニズ

ければならない。どちらも自分だけ多くの報酬

ムが成立する重要な要因として、利己的なイノ（金銭）が欲しい、あるいは、自分だけ最後まで

ベーター行動（本能的行動）を取るリードユー

13

ザーの存在が明らかになった。彼らの特徴につ2013, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February

いても、より詳細な分析が行われる必要がある

21st, 2013.
AMD (2014) Advanced Micro Devices Annual Report

が、これらの課題については今後の研究課題と2014, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February

致したい。

18th, 2014.
AMD (2015) Advanced Micro Devices Annual Report

注2015, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February1)	ムーアは 1965 年に「今後 10 年は毎年 2 倍のペー

19th, 2015.

スで素子数が増加するであろう」と予測し、10AMD (2016) Advanced Micro Devices Annual Report

年後の 1975 年には「2 年で 2 倍」と修正した。こ2016, Form 10-K (NASDAQ:AMD), Februaryの発言を受けて、当時のインテル社幹部デービッ

19th, 2016.

ド・ハウス（David House）は「これによりコンAMD (2017) Advanced Micro Devices Annual Report

ピュータの性能は 18ヶ月で 2 倍になるだろう」と

2017, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February

予測した。

21st, 2017.

2)	2018 年 12 月 21 日、カリフォルニア州北部地区

AMD (2018) Advanced Micro Devices Annual Report

連邦地方裁判所に、Iron Workers Joint Funds v.

2018, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February

Nvidia Corporation, et al. (Case No. 18-cv-7669)

27th, 2018.

と題して、NVIDIA および NVIDIA の特定の役

AMD (2019) Advanced Micro Devices Annual Report員を被告とする証券に関する集団訴訟が提起され

2019, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February

た。訴状は、被告らが 2017 年 8 月 10 日から 2018

8th, 2019.
AMD (2020) Advanced Micro Devices Annual Report

年 11 月 15 日の間にチャネル在庫と GPU 需要に対する暗号通貨マイニングの影響に関連する重大な2020, Form 10-K (NASDAQ:AMD), December

虚偽または誤解を招く発言を行い、1934 年証券

26, 2020.

取引法（改正後）10 条（b）または取引法、およAMD (2021) Advanced Micro Devices Annual Report

び SEC 規則 10b-5 に違反したと主張している。ま2021, Form 10-K (NASDAQ:AMD), December

た、原告は、被告とした NVIDIA の役員が取引

25, 2021.

所法第 20 条 (a) に違反したと主張する。原告は、

AMD (2022) Advanced Micro Devices Annual Report

集団認定、不特定多数の補償的損害賠償の授与、

2022, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February

衡平法／接続法または裁判所が正当かつ適切とみ3rd, 2022.
AMD (2023) Advanced Micro Devices Annual Report

なすその他のさらなる救済を求めた。

2022, Form 10-K (NASDAQ:AMD), February3)	リードは、2014 年度まで社長兼 CEO を務め、リサ・スーに社長兼 CEO を交代した。リストラ自27th, 2023.

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Vol. 10, No. 2, March 2024, pp. 1-16
ISSN 2189-2490

Market Creation Mechanism of Sustained Radical Innovation—A Case Study of GPU Generalization in the Semiconductor Industry—
Katsumasa Tanaka
Faculty of Business Administration, Bunkyo University
k.tanaka@bunkyo.ac.jp
Tatsushi Ogu
Faculty of International Politics and Economics, Nishogakusha University
t-ogu@nishogakusha-u.ac.jp
Received: 10, December, 2023

Abstract

This study focuses on the Graphics Processing Unit (GPU) market, which is used in the semiconductor
market, especially for graphics applications in the gaming market, and is continuously improving its highend performance and being used in new high-performance areas.
The purpose of this study is to closely observe the strategic directions of NVIDIA and AMD, which
are semiconductor manufacturers dealing with GPU products, and to compare the performance of GPU
products from 2010 to 2022, when the applications of GPU products have expanded beyond graphics
applications, in order to examine the mechanism of innovation brought about by the generalization ofGPUs in the semiconductor industry. This paper examines the mechanism of innovation brought about by
the generalization of GPUs in the semiconductor industry by comparing the performance of GPU products.
According to Christensen (1997), it has been conventionally accepted that in the relationship between
product development and market creation, excessive product performance improvement throughsustained innovation is a factor that can be reversed by disruptive innovation.
However, the results of this study revealed the existence of a new pattern of market creation(sustained radical innovation) in which sustained innovation and radical innovation occur simultaneously.
This pattern of market creation cannot be established solely from the corporate side in the major players
in the GPU product market. It is believed that market creation is accelerated when strategic directions in
the market and consumer behavior respond to each other. In other words, this structure can be described
as a mechanism of new market creation through the interaction of firms and consumers. This study is
an important finding that suggests the possibility of the existence of new strategic patterns in different
industries, in addition to the conventional set of strategic patterns such as disruptive innovation.
Keywords: Sustained radical innovation, Strategic direction, GPU, lead user, instinctive behavior

Faculty of Business Administration, Bunkyo University
5-6-1 Hanahata, Adachi, Tokyo 121-8577, JAPANTel +81-3-5688-8577, Fax +81-3-5856-6009
http://www.bunkyo.ac.jp/faculty/business/

経営論集Vol . 10, No . 2

ISSN 2189-2490
2024年 3 月31日発行
発行者

文教大学経営学部

石塚

浩

編集

文教大学経営学部

研究推進委員会

編集長

山﨑

佳孝

〒121-8577 東京都足立区花畑5-6-1
TEL：03-5688-8577

FAX：03-5856-6009

http://www.bunkyo.ac.jp/faculty/business/