⽇本企業における「イノベーションという⾔葉」の普及―有価証券報告書のマイニングを通じて―
The Diffusion of the Term “Innovation” among Japanese firms:
Data Mining of Annual Securities Reports

星野 雄介 1（武蔵野⼤学 経営学部 准教授）
平尾 毅 2（京都橘⼤学 経営学部 教授）

Abstract
The purpose of this paper is to clarify how the term "innovation" has diffused
among Japanese firms and what meaning it has come to have in each firm.
Mining the annual securities report database for the term "innovation", weextracted data on a total of 1769 companies and 23440 documents.
Descriptive statistics and text mining were used to analyze the data, and thefollowing three points were revealed. First, the number of companies anddocuments referring to the term "innovation" has been increasing year by year,
and it is now widely used in industries other than the secondary industry.
Second, a specific small number of firms mention the term "innovation" over
and over. Third, the term "innovation" has been introduced by large
corporations in the context of corporate entities, then internally incorporated
to reach top management, and now used in the context of practicing segment
businesses actively. The findings of this paper suggest two points: thepotential of the field of disclosure research on innovation, and the importanceof securities report databases in Japanese management studies.

Keywords: Innovation, Discourse, Narrative, Disclosure, Non-financial
information, eol, Data-mining, Text-mining

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

１．はじめに本論⽂の⽬的は、イノベーションという⾔葉が、⽇本企業内でどのように普及してきたのかを明らかにすることである。より具体的には、第 1 に、イノベーシ
ョンという⾔葉の普及にはどのような特徴がみられるのか、第 2 に、⽇本企業
はその⾔葉をどのように位置づけたのか。これらの問いを、有価証券報告書デー
タベースのデータマイニングとテキスト分析を通じて明らかにしていく。
イノベーションという考え⽅は、もともと、シュムペータが経済学の新しい概念として導⼊した提⽰したものであった（Schumpeter, 1934）。その後、多くの研究者がイノベーションを定義しているが、本論⽂では「経済的な価値を⽣み出す新しいモノゴト」（清⽔, 2019）と定義しておこう。そのイノベーションの経済的価値はどこから⽣まれてくるのかというと、消費者の嗜好の変化、投⼊財の価格変動、市場における利益率の低減といった社会に⽣じる不都合を解消するためであり（清⽔, 2019）、近年の経済の変化が早まっている現代において、重要性がますます⾼まってきた。重要性の⾼まりに相関するように、イノベーショ
ンは、経済学者のみならず幅広い⼈々に受け⼊れられるように、すなわち、実施
され・話され・書かれるように、なっている。
他⽅で、⾔葉の意味は当初の定義や意味から離れ、変化していく。
「結構」のように意味の変化に⻑時間要することもあれば（張, 2014）、「やばい」のようにわずか数年で変化してしまうものもある（阪⼝, 2013）。経営学分野でも、企業の模倣⾏動やマーケターによる理屈付けによって変化していくことを、「癒し」という⾔葉を例に検討されている（松井, 2013）。
では、実際に、どれくらいの⼈々がイノベーションという⾔葉を受け⼊れてきているのだろうか。そして、普及にともない、どのような意味で利⽤してきたのだろうか。本論⽂では、社会を構成する多様な主体の中でも、イノベーションにおいての重要な役割を果たす⺠間企業に注⽬して、これらの点について明らかにしていく。
本論⽂では、第 2 節において関連する研究として、イノベーション概念の分析の重要性を述べ、有価証券報告書データベースを⽤いた研究を整理する。第 3
節ではデータベースの分析⽅法を⽰し、第 4 節と 5 節ではその⽅法によって得られた結果を提⽰する。第 6 節では結果を考察し、結論としてまとめる。

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

２. 先⾏研究（１）イノベーションという⾔葉①

イノベーションの不確実性と資源動員の正当化
本論に⼊る前に、本論⽂が中核としているイノベーションという⾔葉の重要性に説明する。⾔葉はコミュニケーションの道具として⽇常的に⽤いられているが、⾔葉は必ずしも事実を説明しているのみではない。この点から考えるならば、本論⽂で⽤いるイノベーションという⾔葉は、そのような「実態を反映するかもしれないし、していないかもしれないが、何かを伝えられるために発されたイノベーションという単語」といえよう。この点をさらに理解しやすくするために、イノベーションという「⾔葉」と対⽐しうる、イノベーションの「実態」との関連性を述べる。
イノベーションの実態とは、実際にイノベーションを実現すること、あるいは実現のためのプロセスといえるだろう。イノベーションの社会的重要度が⾼まっているとはいえ、イノベーションを実現するためには、困難が⽣じる。新しいアイディアが実現可能なのか、そして経済的な価値を⽣み出すことができるのかが事前には明らかではないという意味で、本質的にイノベーションは不確実を伴っているためである（清⽔, 2019; 武⽯・⻘島・軽部, 2012）。
新製品開発プロセスを⼯夫したとしても、不確実性が完全に消えるわけではなく、したがって、組織内部での資源動員がうまくいかない可能性が残る。組織
内の資源動員を促すためは、組織内部で「多様な理由を駆使して、様々なルートを⾃ら意図的、主体的に開発していく創意⼯夫と努⼒」（武⽯・⻘島・軽部, 2012,p.124）という創造的正当化が必要であると述べられる。

②

株主に対する説明責任とイノベーションという⾔葉
このように、不確実性がありつつも、様々な運⽤上の⼯夫や創造的正当化によってイノベーションの実現可能性を⾼めることができるようになった。しかしながら、イノベーションの主体のなかでも⼤きな地位を占める株式会社にとっては、⾃社内での資源動員の正当化のみならず、最⼤の利害関係者である株主に対しての説明責任を果たす必要があるはずである。
事実、財務以外の数値データに加え、「経営者による財務・経営成績の分析」

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー（Management Discussion and Analysis；MD&A）といった経営者による説明の重要性が、近年⾼まってきていることが指摘されている（伊藤, 2016; 姫,2021）。それゆえ、企業が⾃社の戦略の⼀環としてイノベーションの実現を採⽤しているのであれば、企業は投資家との対話に備え、イノベーションの取り組み
について⾮財務情報という形で、説明するはずである。
このように、イノベーションの成果やプロセスというイノベーションの実態と同様に、イノベーションに関する説明が重要となる。そして、その説明は、イ
ノベーションという⾔葉を中⼼になされることであろう。それゆえ、第 1 に、そもそもどれくらいの数の、どのような企業がイノベーションに⾔及しているのか、そして第 2 に、どのような⽂脈でイノベーションという⾔葉を⽤いているのかが重要となる。必然的に、次に述べるように、有価証券報告書データベース（以下、有報 DB）からのデータマイニングが主要な⽅法となる。

（２）有価証券データベースを⽤いた研究
⽇本における代表的な有報 DB は、株式会社プロネクサスが提供する eol であり、株式会社ユーザベースが提供する SPEEDA である。本論⽂では eol を⽤い
るため、この eol を活⽤した先⾏研究を概観していく。

① 研究分野と利⽤⽅法
必ずしもすべての論⽂を網羅したわけではないが、eol を⽤いた研究は主に、会計・ファイナンスに集中しているようである。他⽅で、経営学分野の研究としては、CSR 概念の普及実態を明らかにした研究（伊藤, 2014）やミドルマネジャーの役割と組織パフォーマンスの関係を実証的に分析した研究（⻄村・⻄岡,2015）、2020 年の新型コロナウイルスの感染拡⼤を背景とした「パンデミック」の普及についての研究（渡部, 2020）や「テレワーク」についての認識を検討した研究（城崎他, 2021）などが散⾒されるものの、数はそれほど多くない。イノベーションとの近接分野である研究開発については、資⾦調達・所有構造と R&D
投資の関係を分析した研究（壷内・三和, 2020）、研究開発の不確実性と将来業
績の不確実性の分析（成岡, 2018）、有価証券報告書の記載内容の分析（⽯光, 2018）などがあり、後述する最後の研究を除き、研究開発についての分析といっても、

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

どちらかというとファイナンス論に⽴脚している。
次に、eol の利⽤⽬的について概観していく。利⽤⽅法はおおむね 5 つ程度に分類されそうである。第 1 が、eol から必要書類をダウンロードさせるという利⽤⽅法である。例えば、教育プログラムの開発⽬的で、学⽣に有価証券報告書をダウンロードさせたという報告がある（⾦川・⼿島, 2020）。第 2 が、統計分析に必要となる財務データを取得する⽬的である（壷内&三和, 2020; 成岡, 2018）。
第 3 が、企業のスクリーニングである。たとえば、不正会計情報を開⽰した企業をスクリーニングする⽬的で、eol を利⽤した研究がある（尾関, 2019）。第 4 が、特定の概念の普及実態を記述統計的に明らかにする⽬的である（中條, 2009; 伊藤, 2014）。最後の第 5 が、開⽰書類の記述情報の収集と分析である（伊藤, 2016；
⽯光, 2018；近藤・⽯光, 2020）。この第 4、第 5 の分野は本論⽂の問題意識にとって重要性が⾼いため、個別に整理していく。

②記述統計的な利⽤⽅法
中條（2009）は 2003 年 3 ⽉期から 2008 年 3 ⽉期にかけて、上場全社についての CSR 情報を調査し、CSR の普及に応じて、担当役員が任命され、社内体制が整備され、実態把握と課題の明確化が進んだと論じた。
伊藤（2014）は 2004 年 3 ⽉期から 2012 年 3 ⽉期の期間で伊藤は、eol を
CSR で全⽂検索し、検索結果を整理することで、⽇本企業に CSR 情報がどのように普及しているかを明らかにしている。伊藤が注⽬したポイントは①CSR に⾔及した企業数、②開⽰継続期間、③業種別の動向、④有価証券報告書における開⽰場所の変化であった。分析の結果、CSR は 2008 年をピークに減少傾向があること、業種による偏りがあること、CSR を経営課題の 1 つとみなしていること、などが明らかとなっている。
このように、有報 DB を記述統計的に⽤いることによって、普及状況を明らかにでき、そこから何が起こっていたのかを解釈することができるようになる。

③テキスト分析
⽯光（2018）は 2004 年 3 ⽉期から 2016 年 3 ⽉期までの期間で、研究開発活動が活発な業種を選び、有価証券報告書の研究開発セクションの記述内容をテ

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

キスト分析している。テキスト分析に際して、記載の情報量を測定するために、
もっとも単純な指標として単語数を⽤いた。しかし、同じ⽂章が出現した場合は、単語数が増加しても情報量が増えないという問題があることから、⽂書中に異なった単語がどれくらい出現しているかを測定している。
伊藤（2016）は、2004 年 3 ⽉期から 2013 年 3 ⽉期の有価証券報告書の記述
情報の中でもより幅広い情報開⽰を⾏っている「財政状態及び経営成績の分析」という箇所に注⽬し、さらに、出現語句の重要度を測る TF-IDF を⽤いて、株価情報との関係を分析している。
また、近藤・⽯光（2020）は、有価証券報告書の記述情報の中から、経営者のマネジメントコントロールを⽰す単語の TF-IDF を計算し、企業の利益率との関係を分析している。
渡部（2020）は 2019 年時点で「パンデミック」と関連単語を⽤いている 65社について、2019-2020 年の「事業等のリスク」に含まれる単語を数量化理論
Ⅲ類で分析し、業種ごとの違いを明らかにした。
このように、有報 DB から引き出したテキストデータをテキストマイニング
や⾃然⾔語処理の技術を⽤いて分析し、さらには、外部のデータと接続することによってさまざまな知⾒を明らかにできることが分かる。
以上の既存研究を簡単に整理すると次のようになる。有価証券報告書 DB を⽤いた研究は会計・ファイナンス分野を中⼼に⽇本でも普及しつつあり、記述統
計のみならずテキスト分析の適⽤することで様々な知⾒が発⾒されている。他⽅で、いわゆる経営学分野では限定的な利⽤にとどまっている。イノベーション
分野でも資源を配分に加え、利害関係者への説明責任の観点からも、有価証券報
告書 DB の活⽤は重要である。

３. ⽅法論（１）サンプル
本論⽂では、暦年で 2004 年から 2020 年までの、全有価証券報告書提出企業の全書類を対象とする。
第 1 に、2004 年を開始時点とする理由は、データベースの収録開始年が、2004年であったためである。⽇本において有価証券報告書の電⼦提出は 2001 年 6 ⽉

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてーから施⾏されたが、電⼦提出に全⾯的に移⾏したのが 2004 年 6 ⽉からであった。すなわち全有価証券報告書提出企業のデータを分析できるのが 2004 年 6 ⽉からとなる。このことは、2 つの注意点が含まれる。①2004 年 1 ⽉から 5 ⽉末までに有価証券報告書を提出した企業、すなわち、2003 年 10 ⽉末から 2004 年
2 ⽉末に決算を迎える企業が、分析対象から落ちるということである。2004 年
5 ⽉末までに有価証券報告書を提出する企業は、全体の 2 割程度であり、決して
⼩さな割合ではない。しかし、2004 年 1 ⽉から 5 ⽉末に提出された四半期報告
書・半期報告書も分析対象としていることから、ある程度のカバレッジを維持していると考えられる。②また、のちに⾒るように 2004 年がイノベーションという⾔葉の最初期であるとは⾔えないことである。2003 年までに⾮常に多くの企業がイノベーションについて⾔及していたものの、2004 年に⼀旦底を打っただ
けかもしれない。しかしながら、そのような 2004 年 6 ⽉以前の状況も分析の対象から除かれる。
第 2 に、先⾏研究で⽤いられている会計年度ではなく暦年を⽤いる理由は、決算の締⽇よりも提出書類が発表されたタイミングを重視したいためである。
つまり、実際のイノベーションに関わる活動は、会計年度で⾏われているが、提出書類に記載するのは会計年度終了から提出までの期間である。そして、記述情報は、その提出までの期間の世相を反映することもある。例えば、キヤノン株式
会社の決算⽇は 12 ⽉末であることから、2019 年度の有価証券報告書を 2020 年
3 ⽉末までに提出することになっている。他⽅で、⽇本において新型コロナウイ
ルスの感染者が発⾒されたのは、2020 年 1 ⽉のことであり、本来ならばキヤノ
ンの 2019 年の事業への影響はなかったはずである。しかしながら、2020 年 3⽉に提出された有価証券報告書には、「2020 年の世界経済は、緩やかな回復が期待される⼀⽅、地政学的なリスクの⾼まりや貿易摩擦の再燃、また新型コロナウ
イルス感染症が経済活動に及ぼす影響への懸念もあり不透明感は⼀層増しております」（キヤノン株式会社, 2020, p. 16）とあるように、世相を反映して新型コ
ロナウイルスに関する記述がみられる。このように、経営者による認識を分析す
るのであれば、会計年度よりも暦年で分析したほうが望ましいと考えられる。
第 3 に、上場企業ではなく、全有価証券報告書提出企業をベースとした理由
は、①eol のデータセットの都合上、上場企業のみをピックアップすることが困

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

難なためである。eol では、検索時点での産業分類が⽤いられる。すなわち、検索⽇以前に何らかの事情で上場市場変更、業種変更、上場廃⽌が発⽣した場合、すべて「その他」として扱われてしまう。過去の上場市場データについては『NISTEP 企業名辞書』（科学技術・学術政策研究所, 2020）などが参考になる
が、期間が 2012 年からであり、2012 年以前の市場変更などのトレースが困難である。また、2020 年 12 ⽉末時点で抽出可能な企業のみを分析対象とすることも考えられるが、上場廃⽌企業のデータが落ちてしまうという問題がある。本論⽂では、社会におけるイノベーションの普及という問題意識の下、できるだけ広いカバレッジを重視していることから、接合可能性よりも企業数を重視することにする。また、②eol はそもそも⾮上場企業の有価証券報告書を含んでいるためである。eol は⾦融庁の電⼦開⽰システム EDINET をベースとしている。そのため、上場していなかったとしても利害関係者の多い企業は有価証券報告書を作成し提出しているのである。本論⽂は、イノベーションという⾔葉の普及を捉えることを⽬的としていることから、上場・⾮上場にかかわらず全有価証券報
告書提出企業を対象とする。
第 4 に、本論⽂では四半期報告書・半期報告書・有価証券報告書のすべてを分析対象とする。四半期報告書、半期報告書は有価証券報告書に⽐べて記述情報が少ないが、提出⽉が増加することから、より解像度の⾼い分析が可能になると考えられる。

（２）データの収集⽅法
上記のデータを収集するために、本論⽂では「イノベーション OR イノヴェーション OR innovation」という検索クエリで、eol で全⽂検索した。半⾓英語の「innovation」によって、全⾓英語の「ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ」もカバーされる。検索結果の⼀部は図 1 のようになっており、本論⽂では検索結果の中でも「EDINET コード」「業種（東証）」「提出⽇」「開⽰場所」、そしてテキストを分析対象として抽出している。
業種不明な企業については、インターネット検索をもとに、上場・⾮上場企業問わず可能な限り業種を探し⼊⼒している。それでも不明な企業については「業種不明」として分析した。最終的に分析対象となった⽂書数は 23440 ⽂書であp.122

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り、延べ企業数は 1769 社であった。

図 1 eol 検索画⾯

（３）分析⽅法
本論⽂の分析はリサーチクエスチョンに合わせて 2 種類に分かれる。第 1 に、イノベーション概念の普及を分析するために、収集されたデータの記述統計を⽤いた。具体的には、①イノベーションという⾔葉が含まれる⽂書数と企業数の推移、②産業別の分析、③イノベーションという⾔葉を初めて⽤いた時期・⾔及
年数・⾔及⽂書数である。詳細な分析⽅法については、第 4 節において説明される。
第 2 に、本論⽂ではテキストマイニングを⽤いて、取得された⽂書を分析していく。以下、星野・平尾（2021）をベースに分析⽅法を簡潔に記述する。テキストマイニングとは、「膨⼤なテキスト（⽂書）情報の中から有⽤な情報を掘り出す（マイニング）ことで、定形化されていないテキストデータを、⼀定のルールに従って定形化して整理し、データマイニングの⼿法を⽤いながら、相関関係などの定量分析を⾏う⼿法」と定義される（齋藤, 2012。括弧は原⽂ママ）。
テキストマイニングの⽅向性には、①演繹的あるいは Dictionary-based アプ
ローチと②帰納的あるいは Correlation-based アプローチに分類される。前者は「分析者が作成した基準にしたがって⾔葉や⽂書を分類するためにコンピュータを⽤いるアプローチ」（樋⼝, 2004, p.101）であり、後者は「頻繁に同じ⽂書
p.123

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてーの中にあらわれる⾔葉のグループや、あるいは、共通する⾔葉を多く含む⽂書のグループを、多変量解析によって⾃動的に発⾒・分類するためにコンピュータを⽤いるアプローチ」（同上, p.101）といえる。本論⽂では、イノベーションに関する⾔説の変化を⼤まかに捉えていくことから、後者の帰納的アプローチを⽤いる。
分析に当たり、まず、⽂書の中から単語を識別する形態素分析（松本他, 2000）
を⾏う。この形態素分析には、⽇本で幅広く利⽤されている MeCab を KH Coder（ver. 3 Alpha）上で動かした。分析をスムーズにするために「innovation」（半
⾓アルファベット）と「ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ」（全⾓アルファベット）を「イノベーション」に置き換えた。また、「株式会社」「技術⾰新」といった単語を強制的に抽出し、他⽅で、
「昭和」
「平成」
「４⽉」といった単語（以上、表１）を分析から除外した。形態素分析の結果は、全 23440 ⽂書において、全出現抽出
語数 1971047 単語、全異なり語数 21388 単語、平均出現回数 44.16 回であった。

表１

強制抽出単語・分析除外単語

イノベーションという⾔葉が、どのような⾔葉と近い関係にあるのかを明らかにするために、こうして得られた全抽出語の中で、「する・なる」といった、
KH Coder 上での「動詞 B」（樋⼝, 2018）を除いた、出現数上位 100 語について、2 種類の別の⼿法で分析した。第 1 にイノベーションという⾔葉の関連語を整理した。第 2 に、共起ネットワーク分析を⾏った。共起ネットワークとは、「データ中の⾔葉同⼠のつながりをネットワークの形にあらわした図」（樋⼝,2017, p.344）である。本論⽂で収集されたデータは図 1 で⾒た通り、「イノベー
ション」というキーワードを含んだ短い⽂章である。それゆえ、この共起ネット
ワークでは、イノベーションの付近に頻出する単語のつながりを⽰していることから、イノベーションの関連語の⼀種とみなすことができる。

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

4. 結果 1：記述統計
本節では、「イノベーション」という⾔葉の普及とイノベータの特定を、記述統計によって明らかにする。

（１）⽂書数と企業数
まず、イノベーションという⾔葉が含まれた⽂書数と企業数はどのような関係になっているのだろうか。すでにみたように、⽂書数は 23440 件、延べ企業
数は 1769 社であった。この 2 つのデータの時系列推移を整理したのが、図 2 である。

図 2 ⽂書数と企業数

⼀⾒して明らかなように、イノベーションという⾔葉に⾔及した企業の数は、
2004 年の 79 社以降⼀貫して上昇し、2020 年には 911 社となった。上場企業がおおむね 3800 社程度であることを考えると、全上場企業の 25％弱がイノベーションに⾔及しているといえる。また、イノベーションという⾔葉が含まれた⽂書数も、全体としては上昇傾向にあるが、2009 年から 2011 年には若⼲の減少が⾒られ、その後、特に 2015 年以降に急激に増加していることが分かる。

p.125

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー（２） 産業別の採⽤企業
全般的に上昇傾向といえども、産業間で偏りがあるかもしれない。そこで、全期間の⾔及企業を産業別に整理したものが、図 3 である。

図 3 産業別の採⽤企業数・⽂書数

註：棒は企業数（左軸）、折れ線は⽂書数（右軸）

図 3 から明らかなように、⾔及企業は「情報・通信業」「サービス業」「卸売業」といったサービス業、また、「電気機器」「化学」「機械」といった 2 次産業で多いことが分かる。しかしながら、⽂書数の順位と企業数の順位が⼀致しているわけではないということも明らかである。例えば、⼩売業においては機械業よりも多くの企業がイノベーションという⾔葉を⽤いているが、⽂書数では機械業のほうが多い。つまり、1 社あたりの⽂書数では機械業のほうが多いといえる。
つまり、業界によってイノベーションという⾔葉を繰り返し⽤いるかどうかが異なっていると思われる。このことを整理したのが、図 4 である。

p.126

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

図 4 企業数と 1 社あたり⽂書数

註：横軸：産業ごと企業数、縦軸：1 社あたり⽂書数

図 4 からは、空運業は企業数が少ないにもかかわらず、イノベーションという⾔葉を使う回数は 1 社あたり最も⾼くなっている。他⽅で、図 3 において最も顕著であった情報・通信業や、次点のサービス業は、1 社あたりの⽂書数は中程度であり、イノベーションという⾔葉に対する感度が産業ごとに異なっていることが分かる。産業ごと企業数と 1 社あたり⽂書数の相関係数は 0.255 であり、弱い相関関係のみがみられる。
このように産業ごとに⾔及企業数の違いがあることが分かったが、もしかしたらそれは、そもそもの産業に属している企業の数が違うからかもしれない。例
えば、図 3 では、情報・通信業に属する 294 社がイノベーションに⾔及しているが、もしかしたら、この業種⾃体が 1000 社を超える企業で構成されているかもしれない。他⽅で、10 社しか所属企業がない別の産業で、10 社すべてが⾔及しているのかもしれない。このときは、実数ではなく、産業内の構成⽐でみたほうが良いだろう。すなわち、情報・通信業では、294 社がイノベーションに⾔及しているが、これは東証⼀部の情報・通信業全企業と⽐べてどれくらいの割合な

p.127

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてーのだろうか。そこで、図 3-4 の⾔及企業数を、東証⼀部各産業に所属する企業数の、2012 年から 2020 年の平均値で除した数値を算出した。これを⾔及率と呼ぼう。
ただし、注意点もある。本論⽂が⽤いているデータは、EDINET へ有価証券報告書を提出した全企業である。そこには、東証⼀部以外にも⼆部、新興市場、地⽅市場、上場していないものの⾦融庁に有価証券報告書を提出した企業のすべてが含まれている。それゆえ、⾔及率は 1 を超えることもありうる。この関係を平均値ごとに整理したのが、図 5 である。

図 5 産業ごと⾔及率

註：カッコ内左が⾔及企業数、右が⾔及率を⽰す
⾔及率＝産業ごと⾔及企業数÷東証⼀部の産業ごと所属企業数

図 5 で⼀⾒して明らかなように、産業ごとの企業数と⾔及率の関係はそれほど強くないといえる。実際、相関係数は 0.2425 であった。すなわち、産業全体
でイノベーションに⾔及している産業と、そうでない産業があることが⽰され
ている。

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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー（３）Innovator of “Innovation”①

イノベーション⾔及企業リスト
続いて、どの企業が最初にイノベーションに⾔及し始めたのかを明らかにしていく。まずは、データから、2004 年にイノベーションに⾔及した企業を抽出したものが、表 2 である。すでに説明したように、データベースの収録期間の都
合上、2004 年 1-6 ⽉に提出された書類は分析に含まれていない。しかし、12 ⽉
末決算企業であっても、第⼀四半期、第⼆四半期報告書で⾔及されている場合は、ここに含まれることになる。

表 2 2004 年時点イノベーション⾔及企業
企業名
日本旅行
㈱ナガセ
㈱長大
㈱ＮＯＶＡ
ライブドア
フレパー・ネットワークス㈱メディネット㈱ジャックス
三浦印刷㈱㈱巴川製紙所
日水製薬㈱
杏林製薬㈱
三井物産㈱
三菱商事㈱
㈱ワキタ
㈱リョーサン
中央物産㈱
㈱ミスミ
㈱創健社
常盤薬品㈱
㈱カワニシホールディングス
ＩＴＸ㈱㈱アルゴグラフィックス
ユニ・チャーム㈱㈱日本触媒
富士フイルムホールディングス㈱ブラザー工業㈱日本トムソン㈱㈱酉島製作所
三菱重工業㈱㈱ＩＮＡＸトステム・ホールディングス
ＫＴＣ㈱
㈱横浜銀行
㈱西日本銀行㈱みなと銀行
㈱愛媛銀行
㈱ウエスト
㈱コメリ
㈱スリーエフ
㈱梅の花

業種
サービス業
サービス業
サービス業
サービス業
サービス業
サービス業
サービス業
その他金融業
その他製品
パルプ・紙
医薬品
医薬品
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
卸売業
化学
化学
化学
機械
機械
機械
機械
金属製品
金属製品
銀行業
銀行業
銀行業
銀行業
建設業
小売業
小売業
小売業

企業名
ケンコーコム㈱野村ホールディングス㈱東海東京証券㈱野村證券
エイベックス㈱エレクトロニック・ライブラリー
アイエックス・ナレッジ㈱日立ソフトウェアエンジニアリング㈱共同コンピュータ㈱㈱セゾン情報システムズ㈱ＮＴＴデータ
菱友計算㈱㈱ジャストシステムゼロ㈱㈱デジタルアドベンチャー㈱メディアシーク
セック
明治乳業㈱
伊藤ハム㈱
㈱ブルボン
㈱ジェーシー・コムサ
日本水産㈱富士ゼロックス
帝人㈱
旭テック㈱
大阪ガス㈱
㈱日立製作所㈱安川電機
オムロン㈱ＮＥＣトーキン㈱㈱ケンウッドイーラックス㈱セイコーエプソン㈱㈱アドテック プラズマ テクノロジー
インテリジェント・コスモス研究機構
トキコ㈱
マツダ㈱
ヤマコー
けいはんな

業種
小売業
証券、商品先物取引業
証券、商品先物取引業
証券、商品先物取引業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
情報・通信業
食料品
食料品
食料品
食料品
水産・農林業
精密機器
繊維製品
鉄鋼
電気・ガス業
電気機器
電気機器
電気機器
電気機器
電気機器
電気機器
電気機器
電気機器
不動産業
輸送用機器
輸送用機器
陸運業
非上場

表 2 からは、2020 年時点でも⽇経 225 に含まれている企業が、全 79 社中 15社を占めている。2004 年 1 ⽉末時点での東証上場企業数が 2306 社であり、⽇

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経 225 採⽤企業の割合は、全体の 9.8%であることを鑑みると、最初期のイノベーション⾔及企業には、⽐較的⼤企業が多く含まれているといえる。

②

⾔及開始年
次に、⾔及年数、⾔及⽂書数、⾔及開始年について検討していく。まずは、イ

ノベーションに⾔及開始した企業数を、時系列で整理していく。ただし、この図はあくまで開始年であり、継続年数ではないことに注意が必要である。

図 6 ⾔及開始企業数

図 6 から全体的には⾔及企業数が増加傾向であることが分かる。特に、20062007 年、2015-2016 年で、⾔及企業数が⼤きく増えている。他⽅で、2018 年以降、新規でイノベーションという⾔葉に⾔及する企業の数は頭打ちとなっている。

③ ⾔及年数・⾔及⽂書数・企業数
次に、⾔及年数・⾔及⽂書数の分布を明らかにしていく。イノベーションという⾔葉に⾔及する企業は、果たして何年間、イノベーションに⾔及し続けるのだ
ろうか。そして、何回⾔及するのだろうか。分析データを整理したとき、⼀⾒し
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日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてーて正規分布ではなく、べき乗則に従っていると考えられたため、検証するために、
x 軸に⾔及年数の対数、y 軸に企業数の対数をとりプロットした（図 7-a）。また、⽂書数についても、x 軸に⽂書数の対数、y 軸に企業数の対数をとりプロットした（図 7-b）。さらに、回帰分析をかけ、あてはまりの良さを検証した。分析には Microsoft Excel を利⽤した。

図 7 ⾔及年数・⽂書数・企業数

図 7-a と b から、⾔及年数・⽂書数ともに、修正 R2 が 0.85 を超え、回帰分
析の有意確率も p<.001 であることから、分布はべき乗則に従っていることが分かった。つまり、⼀部の企業が何年もイノベーションに⾔及するが、多くの企業は数年しか⾔及しない。また、⼀部の企業が何回もイノベーションに⾔及するが、多くの企業は数回しか⾔及しないという特徴があるのである。
最後に、⾔及年数・⽂書数・⾔及開始年の相関関係を分析しよう。果たして、より早く⾔及を開始した企業は、より多くの年数・多くの回数、イノベーションに⾔及しているのだろうか。相関分析、無相関の検定には、エクセル統計 2015
（バージョン 3.21）を⽤いている。

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表 3 相関係数と無相関の検定
合計回数

合計年数

合計回数

1.0000

合計年数

0.6107***1.0000開始年-0.2881***-0.5076***

開始年

1.0000註：*: p<.05, **:p<.01, ***:p<0.001

表 3 から明らかなように、⾔及開始年と⾔及年数、⽂書数に弱いながらも負の相関があることが分かる。無相関の検定の結果、有意確率が 0.1%以下であったことから、⾔及開始年が早い企業は、それゆえに何年も⾔及し続け、また、何度も⾔及するという関係があることが、統計的にも実証された。

５.

結果 2：テキストマイニング

続いて、イノベーションという⾔葉は、どのような⽂脈で⽤いられているのかを、テキストマイニングの⼿法を⽤いて明らかにしていく。

（１）⽂書の記述統計
まず、抽出された全⽂書の外観を把握するために、図 8-a と b にて⽂書の単語数と⽂字数の記述統計を確認する。平均単語数が 87.83 である。6 単語から
193 単語まで幅広いが、おおむね 100 単語前後に集約されているといえる。

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図 8 単語数の記述統計とヒストグラム（２）イノベーションのコンテクスト 1：関連語
次に、イノベーションはどのようなコンテクストで⽤いられているのかを 2つの⽅向性で、明らかにする。まず、イノベーションという単語には、どのような単語が関連付けられているのか。これによって、イノベーションと同時に使われやすい単語を明らかにすることができる。KH Coder の関連語検索機能を利⽤
し、共起回数（「指定した条件にあてはまる⽂書の中で、その語がいくつの⽂書中に出現したのかという数」（樋⼝, 2018, p. 51））で上位 100 関連語を抽出した。

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表 4 関連語

表 4 から明らかなように、イノベーションは「経営」「開発」「研究」という研究開発の⼀般的な単語に加え、
「推進」
「強化」
「新た」
「成⻑」
「向上」といった
前向きな単語を関連していることが分かる。同時に、具体的な単語が少なく、企業はイノベーションという⾔葉を⾃社の抽象的な前向きさを⽰すという⽂脈で利⽤している解釈できる。

②共起ネットワーク分析
KH Coder 上で共起ネットワーク分析を⾏った結果が、図 9 である。

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図 9 共起ネットワーク分析

図 9 からは、6 つのサブグラフが読み取れる。サブグラフ 1（図 9 の緑）には、「取締役・執⾏役員」などの単語が⾒えることから、イノベーション担当役員の存在、あるいはイノベーションに関する部署に所属していたという情報を読み取ることができる。サブグラフ 2（図 9 の⻩⾊）はイノベーションが⾃社の事業に位置付けられていること、そして成⻑を⽬指すために中期経営計画に組み込まれていることが分かる。サブグラフ 3（図 9 の紫）に「研究・技術・開発」はサブグラフ 2 と繋がっていることから、イノベーションが研究開発・技術開発と関連していることが分かる。サブグラフ 4（図 9 の⾚）からは「基本⽅針」が読み取れる。サブグラフ 2 ともつながっていることから、全社戦略にイノベー
ションが組み込まれているといえそうである。サブグラフ 5（図 9 の⻘）は、財
務諸表における記述と読むことができる。いくつかの企業では財務諸表の注記部分に⾃社の事業説明やセグメントの状況を説明しており、そこにイノベーシ
ョンという⾔葉が使われている。サブグラフ 6（図 9 の橙）の「投資・有限・責任・組合」は、明確に投資事業有限責任組合を意味している。投資事業有限責任p.135

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組合とは、1998 年の「中⼩企業等投資事業有限責任組合契約に関する法律」、その後の改正後の「投資事業有限責任組合契約に関する法律」に基づいて設⽴される投資事業のための組合契約である。サブグラフ 6 は投資事業有限責任組合を通じて出資する、あるいは出資を受けたことを⽰している。
そして、これらサブグラフ 1 から 6 をまとめるのであれば、イノベーション
は、企業に深く埋め込まれていたといえる。研究開発・技術開発の⽂脈のみならず、役員として公式化し、中期経営計画や経営の基本⽅針にも取り込まれるようになっている。また、投資事業有限責任組合による出資形態も⼀般的になっているといえそうである。

６.

考察と結論

（１）考察
第 4-5 節の発⾒事実を簡単に振り返ると次のようになる。
① 年ごとにイノベーションに⾔及する企業数・⽂書数は増加している② イノベーションへの⾔及には、産業ごとに差がある③ ⼤企業がイノベーションへの⾔及を早く始める④ 少数の企業が何度もイノベーションに⾔及する⑤ 開始年が早まるほど、⾔及年数・⾔及回数ともに増加する⑥ イノベーションという⾔葉は、前向きな意味を持つ単語と関連している⑦ イノベーションは、企業経営に埋め込まれている

⽇本において、イノベーションは技術⾰新と同義として使われる傾向が強かった。これは、1956 年の経済⽩書において、「このような投資活動の原動⼒となる技術進歩とは原⼦⼒の平和利⽤とオートメイションによって代表される技術
⾰新（イノベーション）である」（経済企画庁編, 1956, p.33）と、両単語が実質同じ意味で⽤いられてきたことが影響している。しかしながら、上記②の通り、技術⾰新と強い関連を持つ第 2 次産業や情報・通信業のみならず、技術⾰新との関連性が弱いサービス業・⼩売業・卸売業などでも⽤いられている。これは、
上記⑥と整合的である。つまり、イノベーションとは技術⾰新という⽂脈から離れ、「経済的価値を⽣む新しいモノゴト」とみなされたため、第 2 次産業や情報・

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通信業のみならず、利害関係者に対して⾃社の前向きさを⽰そうとする幅広い産業で普及することができたと解釈できよう。
また、イノベーションの内部化、という観点もある。上記③からは、⼤企業が新しい概念を早期に導⼊するといえる。これは、⼤企業は利害関係者の質・量ともに多く、投資家の厳しい⽬にさらされるために、より新しく、投資家を説得できる概念の導⼊に積極的なためかもしれない。上記⑦のように、⾃社内においては組織内部に役員や中期経営計画などの公式組織に埋め込まれていることは、
上記③とも整合的である。すなわち、多くの利害関係者の⽬にさらされる⼤企業
は、対外的な決算書や取締役などの役職の付近で前向きな意味でイノベーショ
ンという⾔葉を⽤い、組織としてイノベーションを正当化したのである。
本論⽂には 2 つの貢献がありそうである。第 1 は、イノベーション研究という領域⾯に対してである。本論⽂では、イノベーションという⾔葉に注⽬してその普及・コンテクストについて分析してきた。これまで多くの研究は、イノベー
ションの実態を分析対象としてきた。このとき、⼀部の例外を除き（Hirao &Hoshino, 2020）イノベーションという⾔葉は、イノベーションの実態を説明する情報として⽤いられている。実際に提出されたパテントを分析したり、質問票の記述や実際に開発に携わった⼈へのインタビューなどが中⼼だと思われる（例えば、星野・清⽔, 2012）。ここでは⾔葉は、当事者しか知らなかった事実を明らかにするという⽬的を持ち、すなわち、その⾔葉は実態を反映していると、暗黙裡に考えられている。他⽅で、本論⽂では、上記のいずれでもなく、企業が社外に対して説明する機能、すなわち、ディスクロージャという⽂脈でイノベー
ションという⾔葉に注⽬している。ディスクロージャは、社内と社外の接点で⾏われることから、社内での活動の外部へ説明することを通じて、①実態の報告、②メディアと同様に企業が社会に対して、⼀定の意味づけを⾏う可能性が考えられる。
次に、分析⽅法への貢献について考察していく。本論⽂の分析結果は、経営概念の普及研究に位置付けることが可能である。従来、新しい物事の普及は Rogers（1962）を代表とする合理的普及モデルと Abrahamson（1991）を嚆⽮とする
マネジメント・ファッション理論が代表的であった。マネジメント・ファッショ
ンとは、コンサルティング企業や、マネジメント・グル、マスメディア、ビジネ

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ススクールによって促進された、技術的に⾮効率なイノベーションを企業の間で繰り返し普及させ、技術的に効率的なイノベーションを拒絶させるプロセスといえよう。合理的普及モデルとマネジメント・ファッション理論ともに、普及の実態を測定する必要がある。そして、普及の実態を測定するために、出版物の点数を数えるという Print-media indicator が、⽤いられてきた。そして、抽出された Print-media のテキスト分析の有効性を⽰唆されている（Benders et al,2007）。
先⾏研究で確認したように、本論⽂で⽤いた有価証券報告書の記述情報の集計とテキスト分析という⼿法は、決して新しいものではない。しかしながら、特に経営学分野において意味があると思われる。すでに述べたように、有価証券報告書の電⼦化が義務付けられたのが 2004 年 6 ⽉以降であり、2021 年時点で、17 年のデータ蓄積がある。また、2000 年以降、テキストマイニングのみならず、
⽇本語の⾃然⾔語処理の進展も著しい。既存研究では会計・ファイナンス分野が中⼼である⼀⽅、経営学分野では CSR・HRM 分野で若⼲の研究があるのみであり、今後は、イノベーション分野のみならず、経営学分野におけるフロンティアになりうる。

（２）結論
本論⽂は、イノベーションという⾔葉がどのように⽇本企業間に普及し、どのような意味を持つようになったのかを明らかにすることである。有価証券報告書データベースを「イノベーション」で検索した結果、延べ 1769 企業、23440
⽂書のデータが得られた。このデータの記述統計およびテキストマイニングによって分析したところ、以下の 3 点が明らかになった。第 1 に、年ごとにイノベーションに⾔及する企業数・⽂書数は増加しており、2 次産業以外にも広く使われるようになっている。第 2 に、特定の少数の企業が何度もイノベーションに⾔及している。第 3 に、イノベーションという⾔葉は⾃社の事業に対する前向きさを⽰すという意味で、⼤企業を中⼼に、財務諸表の注記、経営計画など⾃社内部に公式に組み込まれるようになっていることが明らかになった。本論⽂の発⾒は、イノベーションについてのディスクロージャ研究という分野の可能性と、⽇本の経営学研究における有価証券報告書データベースの重要性と可能

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性という 2 点を⽰唆している。
今後の研究の展望を 2 点述べる。まず、イノベータの産業内で果たした役割についてである。本論⽂では、2004 年時点でも、イノベーションに⾔及している企業の業種は多岐にわたっている⼀⽅で、規模が⼤きく社会的な評価の⾼い企業が採⽤していることが分かった。それでは、これらの企業は業界内でどのような役割を果たしたのだろうか。このことを明らかにするためには、別のデータセットと接合させて分析する必要があるだろう。
次に、公式組織化された社内の主体が、⾃社のイノベーションにどのような役割を果たしたのか、である。本論⽂では、イノベーションという⾔葉は 2015 年にかけて、組織化していることが明らかとなった。すなわち、企業内にイノベーション担当部署や担当役員というものが設置されるようになってきた。このよ
うな社内における公式のオピニオンリーダーは、具体的には、武⽯・⻘島・軽部（2012）が注⽬する資源動員にどのような影響を与えたのだろうか。あるいは、与えていないのだろうか。この点を明らかにするためには、ケーススタディが有⽤であろう。

注釈：
1 Yusuke Hoshino (Associate Professor of Faculty of Business Administration inMusashino University, Japan)
2 Takashi Hirao (Professor of Faculty of Business Administration in Kyoto Tachibana
University, Japan)

謝辞
本論⽂は JSPS 科研費 20H01542、20H01540、21K01663 の助成を受けたも
のである。

参考資料
【英語⽂献】
Abrahamson, E. (1991). Managerial fads and fashions: The diffusion andrejection of innovations. Academy of management review, 16(3), 586-612.

p.139

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

Benders, J., Nijholt, J., & Heusinkveld, S. (2007). Using print media indicators
in management fashion research. Quality & Quantity, 41(6), 815-829.
Hirao, T., & Hoshino, Y. (2020, September). Transition of Innovation Context:
Text Mining of Newspaper Editorials in Japan. 16th European Conferenceon Innovation and Entrepreneurship, 304-310.
Rogers E. (1983). Diffusion of innovations. New York: Free Press.
Schumpeter, J.A. (1934). The Theory of Economic Development; Routledge:
London, UK.

【⽇本語⽂献】
⽯光裕. (2018). 有価証券報告書における研究開発活動の記載内容の分析. 京都

マネジメント・レビュー, 32, 323-339.
伊 藤 健 顕 . (2014). 有 価 証 券 報 告 書 に お け る CSR 情 報 の 開 ⽰ 実 態 . Hirao

School of Management Review, 4, 24-37.
伊藤健顕. (2016). SEC 基準採⽤企業の MD&A 情報と株式市場の反応. 年報経営ディスクロージャー研究, (14), 53-62.
尾関規正. (2019). 不正会計開⽰に対する株価反応要因の実証分析. 証券アナリ

ストジャーナル= Securities analysts journal, 57(3), 72-84.
⾦川⼀夫, & ⼿嶋⻯⼆. (2020). 九州企業経営分析演習のための CMS の開発.

九州産業⼤学商經論叢, 60(3), 29-44.
経済企画庁編.（1956）.昭和 31 年年次経済⽩書「⽇本経済の現段階 技術⾰新と世界景気」⼤蔵省印刷局.
近藤隆史, & ⽯光裕. (2020). マネジメントコントロールが将来業績に与える影響 コーポレートガバナンス情報へのテキスト分析の適⽤. メルコ管理会計研究, 12(1), 17-29.
齋藤朗宏. (2012). ⽇本におけるテキストマイニングの応⽤. The Society for

Economic Studies. The University of Kitakyushu Working Paper Series,(2011-12).
阪⼝慧. (2013). ⽇本語形容詞 「やばい」 の意味拡張と強調詞化に関する⼀考
察―認知⾔語学から観る意味の向上のメカニズム―. ⾔語情報科学 , (11),p.140

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

19-35.
清⽔洋.(2019). 野⽣化するイノベーション―⽇本経済「失われた 20 年」を超える. 新潮選書．
城崎渉吾, 松井嗣夢, ⾦澤威朋, 伊藤有由, & 坂原沙⽉. (2021). 有価証券報告書のテキストマイニングによる柔軟な勤務形態導⼊企業の分析. ⼈⼯知能学会全国⼤会論⽂集 第 35 回全国⼤会 (2021) , 4H3GS11d04-4H3GS11d04.
武⽯彰・⻘島⽮⼀・軽部⼤.(2012). イノベーションの理由

資源動員の創造的正当化. 有斐閣.
中條祐介. (2009). ⾮財務情報の開⽰と経済効果~ CSR 情報を中⼼に~. ⽇本インベスター・リレーションズ学会研究分科会成果報告書.
張琳. (2014). 「けっこう」 の意味機能の多様性: 漢語 「結構」 からの変容. 東洋⼤学⼤学院紀要= Bulletin of the Graduate School, Toyo University, (51),47-25.
壷内慎⼆, & 三和裕美⼦. (2020). 資⾦調達・所有構造が R&D 投資に与える影
響. ⾦沢星稜⼤学論集= Journal of Kanazawa Seiryo University, 53(2), 4155.
成岡浩⼀. (2018). 研究開発費, 特許情報および将来業績の不確実性. 専修商学論集, 107, 103-113.
朴⼤栄. (2018). 監査報告書変⾰の課題: KAM 導⼊に向けて. 桃⼭学院⼤学総合研究所紀要, 44(1), 23-39.
樋⼝耕⼀. (2004). テキスト型データの計量的分析―2 つのアプローチの峻別と統合―. 理論と⽅法, 19(1), 101-115.
樋⼝耕⼀. (2017). 計量テキスト分析および KH Coder の利⽤状況と展望. 社会学評論, 68(3), 334-350.
樋⼝耕⼀. (2019). 計量テキスト分析における対応分析の活⽤―同時布置の仕組
みと読み取り⽅を中⼼に―. コンピュータ & エデュケーション, 47, 18-24.
姫艶彦. (2021). ⾮財務情報と MD&A に関する研究の新たな⽅向性. 経済論究,

169, 1-21.
星野雄介. (2012). コラボレーションを通じた⾼機能繊維の開発と事業化: スー
パー繊維 [ダイニーマ] を事例として (特集 オープン･ イノベーションの

p.141

日本企業における「イノベーションという言葉」の普及 ー有価証券報告書のマイニングを通じてー

衝撃). ⼀橋ビジネスレビュー, 60(2), 72-85.
星野雄介, & 平尾毅. (2021). 新型コロナウイルス (COVID-19) に関する新聞社
説の論調: 時系列の変化と新聞社ごとの特徴. 武蔵野⼤学経営研究所紀要=

Musashino University Management Journal, (3), 72-92.
松井剛. (2013). ⾔語とマーケティング:「癒し」 ブームにおける意味創造プロ
セス. 組織科学, 46(3), 87-99.
松本裕治, 北内啓, ⼭下達雄, 平野善隆, 松⽥寛, ⾼岡⼀⾺, & 浅原正幸. (2000).
形態素解析システム 「茶筌」. 情報処理, 41(11), 1208-1214.
渡部美紀⼦. (2021). パンデミックに関するディスクロージャーの変化: 有価証
券報告書の事業等のリスクにおいて説明された内容を中⼼として. ⼈⽂社会

科学論叢, (30), 61-87.
【ウェブサイト等】
科学技術・学術政策研究所.（2020）.『NISTEP 企業名辞書 ver.2020_2』科学技
術

・

学

術

政

策

研

究

所

ウ

ェ

ブ

サ

イ

ト

（https://www.nistep.go.jp/archives/35525）（アクセス⽇：2021 年 7 ⽉ 30
⽇）.
株式会社東京証券取引所.（2011）.『コーポレートガバナンス・コード〜会社の持続的な成⻑と中⻑期的な企業価値の向上のために〜 』⽇本取引所グルー
プウェブサイト（https://www.jpx.co.jp/equities/listing/cg/index.html）（アクセス⽇：2021 年 7 ⽉ 30 ⽇）.
キヤノン株式会社.（2020）.『有価証券報告書』キヤノン株式会社ウェブサイト
（https://global.canon/ja/ir/library/yuuhou.html）（アクセス⽇：2021 年 7
⽉ 30 ⽇）.
樋⼝耕⼀.（2018）.「KH Coder 3 リファレンス・マニュアル」KH Coder に同梱（アクセス⽇：2021 年 7 ⽉ 30 ⽇）.

p.142