神奈川県⽴保健福祉⼤学ヘルスイノベーション研究科博⼠課程３年 伊藤敏孝

◆国や⼀部の地⽅⾃治体では、企業・⼤学・研究機関等の集積を推進し、その集積を活かしたイノベーション・エコシステム政策を推進している。
◆コロナ禍で創薬や医療機器開発等のライフサイエンス・ヘルスケア分野のイノベーション創出への期待が⼀層⾼まり、イノベーション・エコシステム構築が加速されている。
◆持続的にイノベーションを創出するエコシステムの先⾏研究が多く存在するが、新たな地域イノベーション・エコシステムの形成⼿法やその実現に関する知⾒はまだ⼗分に蓄積されていない。
v

図１ 東京圏におけるホットスポット分布図③本郷・お茶の水・東京駅エリア◆東京圏ではイノベーション・エコシステムのホットスポット[1]が形成され（図１）､官⺠が主体となったオープンイノベーション型の産学官連携プラットフォームが多数運営されている(図２)。

①つくばエリア④日本橋エリア②柏の葉エリア⑤川崎エリア●2011年に､神奈川県･川崎市･横浜市の共同提案により､国から総合特別区域法に基づく指定を受けた｢京浜臨海部ライフイノベーション国際戦略総合特区｣がある。
●2022年に､同特区区域を包含する東京圏域での｢Greater Tokyo Biocommunity｣(GTB)が、国から｢グローバルバイオコミュニティ｣に選定された。

⑥横浜エリア⑧千葉・かずさエリア⑦湘南エリア京浜臨海部ライフイノベーション国際戦略総合特区

v◆重層的なエコシステム政策におけるホットスポットで活動する産学官のアクターを対象としたケーススタディを⾏った。
◆調査対象は、東京圏におけるライフサイエンス・バイオ系の産学官連携プラットフォームのうち、国際戦略総合特区とGTBエリアの双⽅に含まれ、地⽅⾃治体が実施・運営する「横浜ライフイノベーションプラットフォーム(LIP.横浜)＊」を選定。

出所：GTBホームページを基に著者作成

図２ GTBエリアで展開される主要プラットフォーム
88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22 24

JBA 1987～

505

Biocom 1995～

1,800

CBLN 2003～＊2016年に、創薬･医療機器など健康・医療分野でのイノベーションの持続的な創出を⽬的に横浜市が創設した、企業･⼤学･研究機関等の産学官⾦が連携して取り組むプラットフォーム。
2023年度末でLIP.横浜を⼀度解消した上で、2024年度から新たなしくみに移⾏するとされる。

140

BVA 2008～◆調査⼿法は、｢LIP.横浜｣に参画する会員企業・団体を対象としたWEBアンケート調査を採⽤した。

123

FIRM 2011～

195

未病産業研究会 2014～

1,111

横浜ライフイノベーション
プラットフォーム“ L I P. 横 浜 ”

出所：著者作成

RINK 2016～

183

LINK-J 2016～620

LIP.横浜 2016-2023

450

MEDISO 2018～

ー

InnoHub 2019～251

右側数値は、プラットフォーム参画者数◆WEBアンケート調査(表１)の結果、47件(回答率10.4%)の回答が得られた。回答者の構成は､企業 (30件､63.8%)が最も多く､中間⽀援組織 (10件､21.3%)､⼤学等 (3件､6.4%)､特許事務所(2件､4.3%)､研究機関 (1件､2.1%)､その他 (1件､2.1%)であった。
◆回答者層のうち､創業年数10年未満かつ⼈数規模50⼈未満が38.3%となった（図３）。
表１ WEBアンケート調査概要◆加⼊理由（図４）では｢⼊会⾦･年会費等の経済的負担がないこと｣(48.9%)、続いて調査期間2024年3⽉19⽇〜4⽉14⽇

横浜ライフイノベーションプラットフォーム
調査対象 ｢LIP.横浜｣に参画する会員企業･団体(調査開始時点で450企業･団体)
調査⽅法
回答率

会員企業・団体向けメールマガジンによる
Webアンケート調査(Google Formを使⽤)
10.4％［回答47／対象450］
・組織属性（分類 [SA]､⼈数規模 [SA]､創業年数 [SA] ）・LIP.横浜への加⼊理由 [MA]､期待･実現できたこと [MA]・イノベーション活動（活動状況 [MA]､調査項⽬
多機関連携 [MA]､公的財政⽀援 [MA]､実現状況 [MA]､活動の中⽌･中断 [MA] ）[SA]単⼀回答[MA]複数回答[FA]⾃由回答｢イノベーション･エコシステムの構築を⽬的としていること｣(40.4%)が選ばれた。
補助⾦獲得などの理由よりも、エコシステムに貢献する地域共創の図４ ｢LIP.横浜｣の加⼊理由(n=47､複数回答)利他的な傾向が確認された。
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
図３ 回答者(n=47)の創業年数と⼈数規模
人数規模

10年未満･50人未満
38.3％

・イノベーション創出（創出状況 [MA]､コロナ対応 [MA]､多機関連携 [MA]､1

連携の経緯 [MA]､影響要因 [MA] ）・加⼊しているプラットフォーム [MA]

2・回答者属性 [SA]・意⾒感想[FA]

出所：著者作成

5167
9250人以上50～249人

10～49人23

入会金・年会費等の経済的負担がないこと(48.9％)

19

イノベーション・エコシステム構築を目的としていること(40.4％)

16

関係者・知人・中間支援組織等から紹介されたこと(34.0％)

13

交流を期待する会員(企業・団体等)がいること(27.7％)

10

実施主体が中立的(公共セクター)であること(21.3％)

8

総会出席や役員選出等の時間的負担がないこと

1～4年

10

2

5～9年
10～19年
創業年数

出所：著者作成

4
20年以上

1～9人

(17.0％)

7

補助金の交付や支援団体からの支援を受けるために加入が必要であること
加入当時のことは分からない(14.9％)

5(10.6％)

出所：著者作成

図５ 回答者(n=47)のプラットフォーム加⼊数◆回答者のプラットフォーム加⼊数（図５）は､1つのみが44.7％、最⼤の6つが6.4%、平均は2.3､中央値は2であった。

加入プラットフォーム数

1

21者
44.7%

2

3

4

7者
14.9%

9者
19.1%

56

5者 2者 3者
10.6% 4.3% 6.4%

◆アンケート項⽬のうち､「イノベーション活動」(新しい製品･サー
出所：著者作成
ビス⼜は改善した製品･サービスの導⼊の実現のために実⾏した活表２ イノベーション創出と加⼊数
プラットフォーム加入数 Fisher検定
動)、「イノベーションの実現」(市場に導⼊した新しい製品⼜は改単数複数p値
善した製品･サービスがある)に関する項⽬について､それぞれプラット
非該当
530.437
1-1. イノベーション活動
[該当]
[16]
[23]
フォームの加⼊数(単数⼜は複数)に分けてクロス集計を⾏った（表２）。
非該当82
単数･複数の２群間の⽐較には、フィッシャーの正確確率検定を実施した。
0.028
1-2. イノベーション活動(協働による)
[該当]
[13]
[24]
非該当
1010
◆「イノベーション活動」では､1-2の他機関との協働があった場合において、 2-1. イノベーション実現
0.586
[該当]
[11]
[16]
また､「イノベーションの実現」では、2-2の新型コロナウイルス感染症に
非該当
20
15
2-2. イノベーション実現
0.00567(COVID-19対応)
[該当]
[1]
[11]
対応した製品⼜はサービスを実現した場合において、イノベーション実現
非該当
15
15
0.375
2-3. イノベーション実現(協働による)の有無と複数のプラットフォーム加⼊数との関連が確認された。
[該当]
[6]
[11]
2-4. イノベーション実現(COVID-19対応・協働による)

各欄計

非該当
[該当]

21
[0]

21
[5]

2126

0.0561

出所：著者作成◆イノベーション創出を促進するアクターの⾏動特性として先⾏研究から抽出した①〜③について、WEBアンケート調査項⽬中、設問a〜cとして調査を⾏った。
! ①官⺠連携に積極的な企業ほど､地域イノベーションシステムを活⽤し、⾃社のイノベーションを促進する。[1]先②プロジェクトの中⽌・中断⼜は遅延した経験を有する企業は、
行
試⾏錯誤の結果､失敗から学習､⽣産性が12.0％程度⾼い。[2]研
究 ③イノベーション創出過程において偶然に出会った存在を不合理と" ⾒逃さずセレンディピティが成就する「仮説駆動型」モデル。[3]a) イノベーション活動のうち「他組織との協⼒」 !
%の有無&b) イノベーション活動のうち「中⽌⼜は中断した '#活動」の有無及び分析・共有の有無(c) ｢他組織との協働｣によるイノベーションの実現 調査のうち､｢経験則等による直感的な判断｣の有無"◆先⾏研究①〜③に対応した設問a〜cについて､NodeXL Pro(Excel⽤のオープンソーステンプレート) を使⽤してネットワーク分析を⾏った。次の⼿順により実施し、図６を作成した。
【⼿順1】Vertex (頂点)の設定(1) WEBアンケート調査で得られた47件を頂点として設定。属性(企業･研究機関･中間⽀援組織)を３⾊で、⼈数規模を４段階の⼤きさで描画した。
(2) WEBアンケートで回答があった10プラットフォームを設定。
【⼿順2】Edge(辺)の設定
・⼿順1の(1)と(2)を結ぶ辺を、属性と同じ⾊で描画した。
・辺の太さを､a・b・cに該当する場合に３段階で強調した。
【⼿順3】その他
各プラットフォームを頂点に置き、各公開名簿から相互の関係がある場合に辺として⽣成・描画した。
※本研究では｢⾒える化｣を優先し、ソーシャルネットワーク分析における次数中⼼性、近接中⼼性等の分析は⾏っていない。

図６ WEBアンケート調査結果のソーシャルネットワーク分析による可視化Social Network Analysis with NodeXL

Legend: Edge
Legend: Vertex Number of Employee

1-9 10-49 50-249 250-Company (31)●●Academia (4)

◆◆

■

■

Intermediator(12)

●
◆■

●
◆
■

Not Innovative
Innovativewith collaboration
plus trial and error
plus intuitive(without objective data)

出所：著者作成◆国･複数⾃治体による重層的なイノベーション･エコシステム政策は、エコシステムに貢献する地域共創の傾向を持つ地域のアクターに対して、イノベーション創出を促進する作⽤があることが確認された。⼀⽅、本研究では、アンケート調査の回答率が⺟集団全体を表現できる統計上の⽔準に⾄っていないため、単⼀ケーススタディとしての限界がある。
◆今後、WEBアンケート調査による単⼀ケーススタディを補完するためのキーパーソンへのインタビュー調査の実施や、ソーシャルネットワーク分析の精度を⾼めるためのエコシステム全体を表せるビッグデータを⽤いた研究が必要である。

＜謝辞＞WEBアンケート調査の実施にご協⼒をいただいた横浜市経済局スタートアップ・イノベーション推進室産業連携推進課(機構名称は調査実施時点)の皆様に感謝申し上げます。
＜参考⽂献＞
1 ⼤江秋津･上野孝太(2024)「産業のホットスポットがイノベーションを⽣み出すメカニズム― 国際戦略総合特区における地域イノベーション―」『経営情報学会 全国研究発表⼤会要旨集』､202311､ pp.69-72
2 ⽻⽥尚⼦(2023)「プロジェクトの中⽌⼜は遅延がイノベーション活動の⽣産性に及ぼす影響:『第4回全国イノベーション調査』による定量分析」『研究技術計画』､37(4)､pp.489-500
3 志賀敏宏(2015)「セレンディピティによるイノベーションの事例研究とモデル提案」『経営・情報研究多摩⼤学研究紀要』､19､pp.87-102