〈日本知財学会誌〉Vol. 18 No. 3― 2022 : 5 17-

日本企業におけるデータ利活用に関する質問票調査
─上場企業と非上場企業の差異に着目して─

平井祐理（文部科学省 科学技術・学術政策研究所 上席研究官）
立本博文（筑波大学 ビジネスサイエンス系 教授）
生稲史彦（中央大学 戦略経営研究科 教授）
Questionnaire Survey on Data Utilization in Japanese Companies :Focusing on the Differences Between Listed and Unlisted Companies
Yuri Hirai

Senior Research Fellow, National Institute of Science and Technology Policy, Ministry of Education, Culture, Sports, Science andTechnology

Hirofumi Tatsumoto

Professor, Graduate School of Business Sciences, University of Tsukuba

Fumihiko Ikuine

Professor, Chuo Graduate School of Strategic Management, Chuo University【要旨】 第 5 期科学技術基本計画が策定されて 5 年余りが経過した．この間，Society 5.0 の実現に向けてあらゆ
る産業の企業がデジタル技術を活用した事業活動を行ってきた．加えて，新型コロナウイルス感染症のパンデミッ
クによって世界的にデジタルトランスフォーメーションが加速しており，無形資産としてのデータの利活用はますます重要となっている．本稿では，独立行政法人経済産業研究所が実施した質問票調査を用いて，①データの量及びデータを利活用する組織の能力に着目してデータ利活用の成果に影響を与える要因について検討すること，②その影響が上場企業と非上場企業で異なるのかについて検討すること，を目的とした．分析の結果から，デー
タ利活用の成果に対してデータの量の影響は限定的である一方，データを利活用する組織の能力は成果の獲得に大きく貢献していることが示唆された．また，これらの影響は上場企業と非上場企業で変わらないことがわかった．
【キーワード】 データ利活用

データ資産

ビッグデータ

人工知能

質問票調査

【Abstract】 More than five years have passed since the 5th Science and Technology Basic Plan was formulated.
During this time, companies in all industries have been conducting business activities utilizing digital technologies
toward the realization of Society 5.0. In addition, the COVID-19 pandemic is accelerating digital transformationworldwide, making the utilization of data as an intangible asset increasingly important. In this paper, using aquestionnaire survey conducted by the Research Institute of Economy, Trade and Industry, we aimed to examine（1）thefactors that influence the business results of data utilization, focusing on the amount of data and the organizational
capability to utilize data, and（2）whether the influences differ between listed and unlisted companies. The results of
our analysis suggest that while the impact of the amount of data on the business results of data utilization is limited, theorganizational capability to utilize data contributes significantly to the business results. It is also found that theseeffects are the same for listed and unlisted companies.
【Keywords】 Data Utilization

ISSN 1349-421X© 2022

IPAJ

Data Asset

Big Data

All rights reserved.

Artificial Intelligence

Questionnaire Survey

5

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 20221.

研究について紹介する．第 3 章では質問票調査の概はじめに要や分析で用いる変数について説明し，第 4 章では分析結果を示す．最後に第 5 章でまとめとして考察

第 5 期科学技術基本計画が策定されて 5 年余りが経過した．この間，Society 5.0 の実現に向けて，あらゆる産業の企業が IoT（Internet of Things），ビッと結論を示す．

2.

先行研究

グデータ，AI（artificial intelligence）といったデジタル技術を活用した事業活動を行ってきた．加えて，経営学における近年のデータ利活用に関する研究

新型コロナウイルス感染症のパンデミックによっては，情報システム（IS : information systems）分野

経済活動の多くがデジタル化されるようになった．

の研究の流れを汲んでいる．1980 年代に情報通信

世界的に DX（digital transformation）が加速する中，技術（IT : information technology）が競争優位性を無形資産としてのデータの利活用はますます重要と獲得する手段であると言われるようになると，情報なっている．

システム分野では IT 投資と企業の生産性の関係に

このような中，筆者らは，独立行政法人経済産業

ついて多くの研究が行われた（Gupta and George,

研究所（RIETI）の研究プロジェクト「データと AI

2016）．しかし，IT 投資が生産性を向上させるとい

利活用促進をグローバルに展開するための制度とマう明確な研究結果は得られず，この現象は「IT 生ネジメントに関する研究─グローバルデータサプラ

産性パラドクス（IT productivity paradox）」と呼ばイチェーンの確立に向けて」 において，我が国のれてきた．この現象の説明として，IT の価値を適

データ利活用の実態を把握するために質問票調査を切に評価するための研究データや指標が確立されて実施し，その研究結果をディスカッションペーパーいないからではないか，IT 投資がビジネス価値をにまとめた（渡部ほか，2021）．本稿では，この質生むまでには一定のタイムラグが存在するためより問票調査を用いて，①データ利活用の成果に影響を長期的な観察が必要ではないか，企業パフォーマン

与える要因について検討すること，②その影響が上スに対する IT 投資の影響は間接的であり IT 投資と場企業と非上場企業で異なるのかについて検討する

企業パフォーマンスとの間にはそれを仲介する要因

こと，を目的とする．

が存在するのではないか，といった様々な観点から

1

DX の実施においてデータそれ自体は必要不可欠である．しかし，データは解析等を通じてはじめて研究が行われた（Brynjolfsson and Yang, 1996 ; Wamba et al., 2017）．

本来の価値を引き出すことができる．そのため，企

他方，経営学の戦略論の分野では，1990 年代以降，業にはデータを利活用する能力が必要となると考え企業が保有する経営資源（management resources）

られる．このような観点から，本稿ではデータ利活の観点から収益性や競争力を説明する枠組みとして用の成果に影響を与える要因として，データの量及RBV（resource-based view） が 現 れ た．RBV で は，

びデータを利活用する組織の能力に着目する．加え

希少で，模倣困難で，代替不可能な企業特有のリソーて，当該質問票調査では上場企業リストと非上場企

ス が 競 争 優 位 の 源 泉 で あ る と 考 え る（Barney,

業リストの 2 つの企業リストを用いて調査を実施し1991）．ここでいう経営資源とは，人と物と資金，たため，上場企業と非上場企業との差異についても

そして，技術やノウハウ等の知識（情報的経営資源）検討する．一般に非上場企業と比較して上場企業でを指す．RBV では，これらの経営資源と，それをは企業規模も大きくアクセスできるリソースも多い

使いこなす組織能力に着目し，各企業の生産性や収ため，上場企業と非上場企業では利活用できるデー

益性等の事業成果を説明する．

タの量や組織能力が異なり，それらがデータ利活用

これら，IT 投資と企業パフォーマンスの関係をの成果に与える影響も異なる可能性が考えられる．

つなぐ要因を探る研究と，RBV が接合し，RBV の

本稿では，まず続く第 2 章において関連する先行組織能力を踏まえた IT ケイパビリティ（IT capabil-

6日本企業におけるデータ利活用に関する質問票調査ity） の 概 念 が 提 唱 さ れ た（Bharadwaj, 2000）．

解析のリソースを展開したり結合したりする企業のBharadwaj（2000）は，IT ケイパビリティを「他の能力（a firm’s ability to deploy and combine data ana-

リソースや能力と併せて IT リソースを動員し利用

lytics resources for rigorous and action-oriented analy-

する企業の能力（a firm’s ability to mobilize and de-ses of data）」と定義し，IT infrastructure，human IT

ploy IT-based resources in combination or co-present

resources，IT-enabled intangibles の 3 つに分類してwith other resources and capabilities）」と定義してい調査を行っている．このように，情報システムに代る．組織能力の概念を敷衍した IT ケイパビリティ

表される経営資源の存在を前提にして，それを使いの概念を用いると，ハードウェアやソフトウェアとこなす組織としての能力に焦点を当てる研究が，現いったリソースは比較的社外から調達可能である一在は精力的に進められていると言える．

方，それらを使いこなす組織の能力は他社が容易に

この研究動向を踏まえ，筆者らは日本企業を対象模倣できるものではなく企業固有の希少なリソースとした研究として，本稿で用いる質問票調査に先駆であると切り分けられる．そのため，IT ケイパビ

けて，RIETI の研究プロジェクト「企業において発リティが競争優位の源泉であるという見通しが立生するデータの管理と活用に関する研究」2 においてつ．

日本企業 6278 社を対象として平成 29 年度「データ加えて，RBV の理論と IT 分野の現状を接合する

3利活用に関するアンケート調査」を実施した（渡部と，IT ケイパビリティをより詳しく分類できるよほか，2018）．この質問票調査では，ビッグデータ

うになった．Grant（1991）は経営資源を，有形の解析能力やデータ解析能力に類似した項目として資源（tangible），人材（human skills），無形の資源「ビッグデータの利活用を行える体制が整備されて（intangible）の 3 つに分類しているが，この分類はいるか」や「ディープラーニング等の高度なデータ

IT ケイパビリティの研究にも応用できる．Bharad-の処理・解析を行える体制が整備されているか」に

waj（2000）は，IT ケイパビリティの研究を行う上で，ついて調査した．分析の結果，特に製造業に該当しIT リソースを有形の IT infrastructure，人材に由来ない企業においてビッグデータの体制整備や高度なする human IT resources，無形の IT-enabled intangi-

データ処理・解析能力を備えた体制整備がデータ利

bles の 3 つに分類している．

活用の成果（特に間接的成果）に正の影響を与えてさらに，この研究領域では，5 年ほど前から IT

いる一方，データの総容量ははっきりとした影響がケイパビリティを近年の文脈にあわせて発展させる見られないということを明らかにしている（Hirai

研究と概念提唱が盛んになっている．例えば，ビッet al., 2019 ; 渡部・平井，2020）．加えて，立本ほ

グデータの登場に合わせたビッグデータ解析能力か（2018）は，この質問票調査を用いてデータ量の（big data analytics capability）（Akter et al., 2016 ;影響を産業別に比較している．データの総容量を入Dubey et al., 2019 ; Garmaki et al., 2016 ; Gupta and力としたときの出力（=データ利活用の成果）に対

George, 2016 ; Mikalef et al., 2018 ; Wamba et al.,

する変換効率（=効果）として反応係数を産業別に2017） や， デ ー タ 解 析 能 力（data analytics compe-

推定した結果，反応係数は産業によってマイナスか

tency）（Ghasemaghaei et al., 2018 ; Ghasemaghaei,

らプラスまでばらついており，データ利活用の成果2019）といった概念が登場している．概念の名称やに対するデータの総容量の影響は産業ごとに違いが

定義は研究によって異なるものの，RBV 及び IT ケあることを明らかにしている（立本ほか，2018）．

イ パ ビ リ テ ィ を 基 に し て い る こ と， 有 形 の 資 源

また，データの量に関しては，総務省情報通信政策（tangible），人材（human skills），無形の資源（intan-

研究所が国内企業に対してアンケート調査を実施しgible）という 3 つの分類を用いていることは概ね共ている（総務省，2021）．総務省（2021）は，企業

通 し て い る． 例 え ば，Ghasemaghaei et al.（2018）

が付加価値を生み出すための生産要素として「資本」

はデータ解析能力（data analytics competency）を「正「労働」「データ」を位置付けて生産関数モデルを推確で行動指向的なデータ解析を行うために，データ定し，活用データ容量は資本や労働と同様に付加価7

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

値に対してプラスの関係性を持っていることや，外部入手したデータは内部入手したデータと比較して

3.2.

変数

本稿では，図表 1 に示す枠組みに基づいて分析を貢献が大きいことを示している．加えて，大橋・中行った．以下に各変数の詳細を記す．

村（2020）は，総務省情報通信政策研究所が実施し・被説明変数た 2018 年度の状況に関するアンケート調査「デー当該質問票調査では，自社におけるデータ利活用

タの活用に関する調査」を用いて分析を行い，日本のこれまでの成果について，「1. まだ成果は得られ企業においてはデータ資産の保有量がマークアップていない」「2. 具体的成果は得られていないが，少の上昇にはつながっていない一方，データ資産を多なくとも 1 つの事業で間接的成果が得られている」

く保有する企業では TFP 水準が有意に高いことを「3. 具体的成果は得られていないが，複数の事業で示している．

間接的成果が得られている」「4. 少なくとも 1 つの以上で紹介した既存研究を踏まえると，情報シス事業で具体的成果が得られている」「5. 複数の事業

テム等を経営資源の一部と考え，それを使いこなすで具体的成果が得られている」の 5 段階評価で回答能力が企業の競争力に影響を及ぼすという基本的図

してもらった．ここで，「具体的成果」とは売上や式は，この 20 年ほどで定着した．しかしながら，

コストダウンといった財務的な成果を表しており，そうした能力がどのようなものであるのか，それが「間接的成果」とは事業活動に役立つノウハウやアどのように企業の競争力に影響を及ぼすのかについ

イデアの獲得等を示している．このうち，具体的成ては，実証研究によって異なる結果が報告されてお果が得られている場合（「4. 少なくとも 1 つの事業

り，より詳細な検証が必要とされていると言える．

で具体的成果が得られている」もしくは「5. 複数の事業で具体的成果が得られている」と回答した場

3.

方法

3.1.

質問票調査の概要

合）を 1，そうでない場合を 0 とした（「具体的成果ダミー」と表記）．
・説明変数（仮説対象の変数）

本稿では，RIETI が実施した 2020 年度「データデータの量を示す説明変数として，自社に利用権利活用に関するアンケート調査」 を使用した．この

限があるデータのうち，利活用を行っている，また

質問票調査では，上場企業 3685 社，非上場企業

は，今後利活用することを期待しているデータの総2252 社の計 5937 社を対象とした．上場企業につい容量を示す「データ総容量」（3 段階評価 :「1. 1 台ては，第一部，第二部，マザーズ，JASDAQ スタンの PC で管理できる程度」「2. 数台のサーバで管理でダード，JASDAQ グロース，TOKYO PRO Market にきる程度」「3. 専用のサーバ室，サーバセンターで上場する企業を株式会社東京商工リサーチのデータ管理する程度」）を使用した．また，データの量にベースから 2020 年 6 月 3 日に抽出した．非上場企

ついてより詳しく検討するために，「データ総容量業については，スタートアップ情報プラットフォー

ダミー_1 台の PC」（「1. 1 台の PC で管理できる程度」

4

ム「INITIAL」 を用いて，従業員数が 20 人以上のと回答した場合は 1，そうでない場合は 0），「デー

未公開企業を 2020 年 5 月 29 日に抽出した．抽出しタ総容量ダミー_サーバ室」（「3. 専用のサーバ室，た 2301 社から，株式会社以外の企業や倒産した企

サーバセンターで管理する程度」と回答した場合は業等は対象外とし，2252 社を対象とした．調査期

1，そうでない場合は 0）という 2 つのダミー変数

間は 2020 年 6 月 26 日〜2020 年 8 月 31 日であった．

を作成した．

5

回答方法は Web 回答と郵送回答とを併用し，657

データを利活用する組織の能力として，本稿では社からの有効回答を得た（有効回答率 : 11.1%）．

データ利活用能力（DUC : data utilization capability）

なお，この調査では 2019 年度（2020 年 3 月末時点）という変数を作成した．当該質問票調査では，ビッの状況について回答を依頼した．より詳細な調査概

グデータや AI を用いたデータ利活用に限らず広く要については，渡部ほか（2021）を参照されたい．

デ ー タ 利 活 用 の 実 態 に つ い て 調 査 し た た め，

8

日本企業におけるデータ利活用に関する質問票調査

図表 1

分析の枠組み仮説対象の変数

被説明変数

データ量
データ利活用能力

事業上の具体的成果

コントロール変数（企業の背景因子）
上場ダミー
Web 回答ダミー
経営形態ダミー
企業年
売上高
従業員数
業種数
製造業ダミー
保有特許件数

Ghasemaghaei et al.（2018）を参考により包括的になければ 0），経営形態_純粋持株会社ダミー（経営データを利活用する組織の能力を測る 5 つの質問項

形態が純粋持株会社であれば 1，そうでなければ 0），

目を作成した（図表 2）．回答企業には，これら 5

経営形態_事業持株会社ダミー（経営形態が事業持

つの質問項目について，「1. 全くそう思わない」〜

株会社であれば 1，そうでなければ 0），企業年（設「5. 強くそう思う」の 5 段階評価でそれぞれ回答し立年から 2020 年までの年数），売上高（単位 : 億円），てもらった．これら 5 項目についての Cronbach の従業員数，業種数（36 業種のうち，自社の事業がα は 0.880 であり，十分に高い信頼性を示す値であっカバーする業種の数），製造業ダミー（自社の事業たことから，5 項目の 5 段階評価の合計値を DUC

を最もよく表す業種が製造業であれば 1，そうでなとした（最小値 5，最大値 25）．

ければ 0），保有特許件数（6 段階評価 :「1. 0 件」
「2.

・コントロール変数

1-9 件」「3. 10-99 件」「4. 100-999 件」「5. 1000-9999

コントロール変数としては，上場ダミー（上場企件」「6. 10000 件以上」）を使用した．

業であれば 1，非上場企業であれば 0），Web 回答
ダミー（回答方法が Web 回答であれば 1，そうで
図表 2

DUC の質問項目

Ghasemaghaei et al.（2018）
との対応

質問項目

tools sophistication（IT infrastructure）①自社では，高度なデータ分析ツールを用いている（モデリング，自然言語解析，リアルタイム
分析等）

analytical skills（human IT resources）②自社のデータ分析担当者は，高い分析スキルを有している（データ分析の深い専門性を有している，分析ツールを使いこなしている等）

domain knowledge（human IT resources）③自社では，深いドメイン知識を有している（外部環境，自社の目標や目的，自社が成功するた
めに鍵となる要因等）

data quality（IT-enabled intangibles）④自社では，データ分析に用いているデータの質が高い（データの信頼性・安全性・正確性が高い，
タイムリーである，自社のタスクとの関連性が深い等）

bigness of data
（IT-enabled intangibles）⑤自社では，ビッグデータを処理している（大容量のデータ，リアルタイムデータ，様々な形式のデータ）
9

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

たロジスティック回帰分析の結果を示す．図表 4 に

4.

結果

4.1.

ロジスティック回帰分析の結果（全サンプル）

入したモデルである．データ総容量は p<0.01 で正

図表 3 に使用した変数の平均，標準偏差，相関係に有意であった．Model 3 はコントロール変数及び数を，図表 4 に具体的成果ダミーを被説明変数としデータ総容量ダミーを投入したモデルである（デー

おいて，Model 1 はコントロール変数のみのモデル，
Model 2 はコントロール変数及びデータ総容量を投図表 3

平均，標準偏差，相関係数
平均

相関係数

標準偏差

1

2

3

4

5

6

1

具体的成果ダミー

0.223

0.417

1

2

データ総容量

2.226

0.632

.182**

3

データ総容量ダミー_1 台の PC

0.112

0.316

4

データ総容量ダ
ミー_サーバ室

0.338

0.473

.209**.876**－.254**

1

5

DUC

12.2544.336.387**.284**－.143**.283**

1

6

上場ダミー

0.566

0.496

0.004

.303**－.146**.308**－0.034

1

7

Web 回答ダミー

0.796

0.403

0.049

0.056

0.030

.095*

0.063

－0.0098経 営 形 態 ダ ミ ー_
純粋持株会社

0.076

0.265

－0.021

0.059－0.007

0.075

.095*

.134**

9

経 営 形 態 ダ ミ ー_
事業持株会社

0.373

0.484

0.034

0.065

－0.0200.074－0.032.190**－0.0491－.690**

1

10

企業年

44.24532.4170.022.253**

11

売上高1587.360

8721.047

0.052.188**－0.062.209**.123**.151**

12

従業員数

2349.035

13170.081

0.078.184**－0.060.206**.149**.151**

13

業種数

1.851

2.379

0.076

0.078

－0.055

0.067

0.045

－0.005－0.013－0.037－0.041－.146**

0.000

14

製造業ダミー

0.340

0.474

－0.041

15

保有特許件数

1.974

1.165

0.052

7

8

.252**－.144**－.140**.242**－0.068.508**.243**.099*.270**

12

13

14

相関係数

7

Web 回答ダミー

8

経 営 形 態 ダ ミ ー_
純粋持株会社0.009

9

経 営 形 態 ダ ミ ー_
事業持株会社0.073

9－.221**－.081*－0.062

11

売上高

0.058

0.039

12

従業員数

0.043

13

業種数

0.003
－.127**

製造業ダミー
保有特許件数*p<0.05, **p<0.01
10

15

1

企業年

14

11

1

10

15

10

－0.0681.140**

1.085*.117**

1

0.018

.093*

.445**

1－0.015－0.014.083*.170**－0.010－0.078－0.009.274**.122**－0.018.106**.370**

0.004.238**－0.005.306**

1
.086*

1

0.040

.516**

1

+

標準誤差（0.202）

標準誤差

0.055
0.084
507

（0.393）（0.256）

標準誤差

B

0.061
0.093
507

標準誤差

0.178
0.270
503

（0.221）

標準誤差

B

0.172
0.263
500

標準誤差

0.176
0.268
500

（0.431）（0.283）（0.035）（0.324）（0.347）（0.551）（0.261）（0.005）（0.00004）（0.00004）（0.097）（0.342）（0.141）（0.654）

有意確率

Model 6a

0.484
0.359
（0.035）0.253**（0.323） －0.045（0.344）0.248（0.548） －0.695（0.260）0.306（0.005）0.003（0.00004）－0.00003（0.00004）
0.0001+（0.096） －0.098（0.341）0.466（0.141） －0.221（0.709） －4.757**

有意確率

Model 5a0.093

B（0.033）0.254**（0.316） －0.022（0.339）0.294（0.550） －0.655（0.259）0.330（0.005）0.004（0.00004）－0.00003（0.00004）
0.0001+（0.096） －0.108（0.339）0.438（0.140） －0.220（0.632） －4.856**

有意確率

Model 4a0.262**（0.296）0.017（0.326）
0.264（0.529） －0.681（0.237）0.331（0.004）0.003（0.00004）－0.00003（0.00005）
0.0001+（0.080） －0.109（0.311）0.434（0.132） －0.216（0.420） －4.737**

有意確率

Model 3a0.072
0.864**

B（0.294） －0.392（0.323）0.371（0.529） －0.620（0.236）0.164（0.004） －0.001（0.00004）－0.00004（0.00005）
0.0001**（0.080） －0.023（0.309）0.062（0.131） －0.125（0.561） －1.527**

有意確率

Model 2a0.577**

B（0.282） －0.383（0.312）0.413（0.531） －0.609（0.231）
0.188（0.004） －0.001（0.00004）－0.00004（0.00005）
0.0001**（0.080） －0.031（0.299）0.022（0.128） －0.119（0.402） －2.563**

0.038
0.058
510

－0.2470.398－0.6340.181－0.001－0.00004
0.0001**－0.015－0.132－0.053－1.420**

有意確率

Model 1ap<0.1, *p<0.05, **p<0.01

Cox-Snell R2 乗
Nagelkerke R2 乗N

データ総容量
データ総容量ダミー _1 台の PC
データ総容量ダミー _ サーバ室
DUC
上場ダミー
Web 回答ダミー
経営形態ダミー _ 純粋持株会社
経営形態ダミー _ 事業持株会社
企業年
売上高
従業員数
業種数
製造業ダミー
保有特許件数定数B

図表 4 ロジスティック回帰分析の結果（全サンプル）

日本企業におけるデータ利活用に関する質問票調査

タ総容量に関して，「2. 数台のサーバで管理できる程度」がリファレンスである）．
「データ総容量ダミー_1 台の PC」は有意ではないが，「データ総容量ダ

ミー_サーバ室」は p<0.01 で正に有意であり，データ総容量が数台のサーバで管理できる程度である場合と比較して専用のサーバ室，サーバセンターで管理する程度のデータ量であればデータ利活用の具体的成果に対して有意に効果があることが示唆された．Model 4 はコントロール変数及び DUC を投入

したモデルである．DUC は p<0.01 で正に有意であった．また，データの量に関する変数を追加した

Model 2 や Model 3 で は コ ン ト ロ ー ル 変 数 の み のModel 1 と比較して R2 の値がさほど変わらなかっ

た一方，DUC を追加した Model 4 では Model 1 と比較して R2 の値が大きく向上した．Model 5 及びModel 6 では，コントロール変数に加えてデータの量に関する変数と DUC とを同時に投入した．DUCは Model 4 と同様に p<0.01 で正に有意であった一
方，データの量に関する変数は有意ではなかった．

4.2.
上場企業，非上場企業別の集計結果に集計した結果を示す．企業年（設立年から 2020
次に，主な変数について上場企業，非上場企業別

年までの年数）の平均値は，上場企業で 58.6 年，

非上場企業で 25.4 年であり，上場企業の方が 2.3 倍長かった．また，売上高の平均値は，上場企業で2698.3 億円，非上場企業で 21.5 億円であり，非上場企業と比較して上場企業が 125.4 倍であった．従業員数の平均値は，上場企業で 4102.8 人，非上場企業で 101.4 人であり，非上場企業と比較して上場企業が 40.5 倍であった．回答企業において，企業規模を表す売上高や従業員数は上場企業と非上場企業で大きな差があった．

図表 5 は，自社におけるデータ利活用のこれまでの成果についてのグラフである．「1. まだ成果は得られていない」と回答した企業の割合は，上場企業

で 40.3%，非上場企業で 39.9% であり，大きな差は見られなかった．また，具体的成果に関しては，「5.

複数の事業で具体的成果が得られている」と回答した企業の割合は上場企業の方が高いものの，具体的成果が得られている企業の割合（「4. 少なくとも 1

11

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

図表 5

データ利活用のこれまでの成果

（%）
45.0
40.0

40.3 39.9

35.0
30.0

26.2

25.0

22.5

20.0

15.9

14.7

15.0

11.8

12.2

10.3

10.0

6.3

5.0
0.0

1. まだ成果は得られていない

2. 具体的成果は得られていないが，
少なくとも 1 つの事業で間接的成果が得られている3. 具体的成果は得られていないが，複数の事業で間接的成果が得られている4. 少なくとも 1 つの事業で具体的成果が得られている5. 複数の事業で具体的成果が得られている■ 上場企業（N=360） ■ 非上場企業（N=271）

図表 6

データ総容量

（%）
70.0

66.3

60.0
50.0

46.3

46.6

40.0
30.0

10.0

17.2

16.5

20.0
7.2

0.0
1. 1 台の PC で管理できる程度

2. 数台のサーバで管理できる程度■ 上場企業（N=363） ■ 非上場企業（N=279）

12

3. 専用のサーバ室，
サーバセンターで管理する程度日本企業におけるデータ利活用に関する質問票調査

つの事業で具体的成果が得られている」+「5. 複数あったが（Model 2 及び Model 3），DUC を投入しの事業で具体的成果が得られている」）は，上場企た モ デ ル で は 有 意 で は な か っ た（Model 5 及 び

業で 22.5%，非上場企業で 22.1% であり，大きな差

Model 6）．一方，いずれのサンプルでも DUC は正は見られなかった．

に有意であり，データの量に関する変数を投入した

図表 6 は，
データ総容量についてのグラフである．
「3. 専用のサーバ室，サーバセンターで管理する程モデルと比較して R2 の値が大きく向上した（Model
4〜Model 6）．

度」と回答した企業の割合は，上場企業で 46.6%，
非上場企業で 17.2% であり，上場企業の方が多量

5.

考察と結論

のデータを扱っている企業が多いことがわかる．
図表 7 は，DUC（図表 2 の 5 項目の 5 段階評価

本稿では，まず，データの量及びデータを利活用の合計値）についてのグラフである．DUC の平均する組織の能力（DUC）が具体的成果の獲得に影

値は，上場企業で 12.1，非上場企業で 12.4 であり，響を与えるかについて分析を行った．分析の結果，非上場企業でやや高く，大きな差は見られなかった．

データの量は具体的成果の獲得に対して一部正の影響が見られたものの，その影響は限定的であった．

4.3.

上場企業，非上場企業別のロジスティック回帰

一方，DUC はロバストに正に有意であり，具体的分析の結果成果の獲得に大きく貢献していることが示唆された．

続いて，図表 4 に示した具体的成果ダミーを被説明変数としたロジスティック回帰分析を上場企業，

データは競争優位性を生み出す源になるという意

非上場企業別に行った結果を示す．図表 8 は上場企

味で，新たな天然資源であると言われる（渡部ほか，

業をサンプルとしたロジスティック回帰分析の結2018）．この比喩になぞらえるのであれば，データ

果，図表 9 は非上場企業をサンプルとしたロジスの量が多いということは天然資源が多いということ

ティック回帰分析の結果である．いずれのサンプルである．原油のような天然資源はそれ自体を多量にでも，DUC を投入しないモデルでは「データ総容量」

保有することに価値がある場合もあるが，蒸留や精や「データ総容量ダミー_サーバ室」は正に有意で製を通じてはじめてガソリンや灯油といった利用可

図表 7

DUC

（%）
30.0

27.0

25.0

22.8

22.8

22.8
20.7

20.6

20.0
15.6 15.9

15.0
10.5
8.4

10.0

4.7 4.7

5.0

0.8

0.0

5-7

8 - 10

11 - 13

14 - 16

17 - 19

20 - 222.5

23 - 25■ 上場企業（N=359） ■ 非上場企業（N=276）13

14（0.160）（0.607）N+

p<0.1, *p<0.05, **p<0.01

223

0.036
0.055

－2.313**定数

Cox-Snell R2 乗
Nagelkerke R2 乗

－1.000*0.570*（0.716）（0.477）（0.274）

222

0.047
0.072

－3.481**－0.838+0.491+－0.0090.0003－0.0310.512+－2.599**（0.282）（0.978）

222

0.056
0.085

－0.0080.0002－0.024－0.761（0.010）（0.002）（0.098）（0.490）－0.0260.011

製造業ダミー
保有特許件数（0.009）（0.001）（0.097）（0.372）（0.010）－0.0080.0001－0.009－0.004
0.012

売上高
従業員数
業種数

（0.367）（0.010）－0.0840.010（0.497）（1.115）

経営形態ダミー _ 事業持株会社
企業年

0.617
－0.9410.545－0.860（0.472）（1.105）0.482－0.946

有意確率

Model 3c0.083

B（0.686）（0.338）

標準誤差

B

0.055
0.025*

0.322－1.0630.276**

B（0.283）（0.752）

有意確率

Model 4c

0.201
0.304
282

－0.463**－4.586**

221

0.195
0.296

0.562+－6.264**（0.010） －0.004（0.002） －0.0004（0.098） －0.107（0.496） －0.666（0.374）（0.010）（0.503）（1.132）（0.409）（0.494）

標準誤差（0.163）（0.635）

標準誤差
0.206

B

有意
確率

0.060
0.025*

0.338－1.0530.275**－0.015B（0.301）（1.152）

有意確率

Model 5c

0.198
0.300
280

－0.463**－4.932**

220

0.185
0.283

0.552+－6.207**（0.009） －0.004（0.002） －0.0004（0.121） －0.108（0.538） －0.653（0.418）（0.012）（0.541）（1.181）（0.051）

標準誤差（0.179）（0.877）（0.300）

標準誤差

B（0.303）（1.282）

有意
確率

0.006
0.024*

0.243－0.9380.458
0.276**

0.679

B

Model 6c

0.199
0.302
280

－0.460*－4.580**

220

0.192
0.294

0.568+－6.423**（0.009） －0.003（0.002） －0.0004（0.121） －0.092（0.540） －0.583（0.418）（0.012）（0.547）（1.181）（0.053）（0.340）

標準誤差（0.179）（1.015）

標準誤差（0.305）（1.177）（0.009）（0.002）（0.123）（0.549）（0.426）（0.012）（0.556）（1.176）（0.472）（0.053）（0.567）

標準誤差（0.179）（0.898）（0.730）（0.366）（0.050）（0.467）（0.660）（0.350）（0.006）（0.00004）（0.00004）（0.172）（0.502）

有意確率

Model 6b

0.225
0.337
（0.050）0.268**（0.466）0.392（0.654） －0.739（0.350）0.472（0.006）0.001（0.00004）－0.00003（0.00004）
0.0001+（0.172） －0.183（0.501）1.012*

Model 5b（0.049）0.270**（0.465）0.405（0.659） －0.689（0.347）0.477（0.005）0.001（0.00004）－0.00003（0.00005）
0.0001*（0.173） －0.188（0.498）1.017*

有意
確率

Model 4b0.281**（0.438）0.429（0.625） －0.731（0.322）0.491（0.005）0.001（0.00003）－0.00003（0.00005）
0.0001*（0.151） －0.204（0.442）
1.025*

0.093
0.142
285

－0.330*－1.659**

Web 回答ダミー
経営形態ダミー _ 純粋持株会社（0.292）

標準誤差（0.163）（0.839）0.961*

0.535+

有意
確率

有意
確率
B

Model 2cModel 1c

標準誤差

0.071
0.832*

B

データ総容量ダミー _ サーバ室
DUC

データ総容量
データ総容量ダミー _1 台の PC

B（0.285）

標準誤差

有意
確率

Model 3b（0.436）0.333（0.626） －0.576（0.321）
0.327（0.005） －0.002（0.00003）－0.00003（0.00005）
0.0001**（0.150） －0.031（0.442）
0.516

0.090
0.137
285

－0.328*－2.826**

図表 9 ロジスティック回帰分析の結果（非上場企業のみ）+

0.640*

B（0.428）0.345（0.629） －0.538（0.316）0.345（0.005） －0.001（0.00003）－0.00003（0.00005）
0.0001**（0.153） －0.037（0.428）
0.509

0.074
0.113
287

－1.525*0.462－0.5260.397－0.001－0.00004
0.0002**－0.0440.406－0.281+

標準誤差

有意
確率

有意
確率

p<0.1, *p<0.05, **p<0.01

Cox-Snell R2 乗
Nagelkerke R2 乗N

定数

データ総容量
データ総容量ダミー _1 台の PC
データ総容量ダミー _ サーバ室DUC
Web 回答ダミー
経営形態ダミー _ 純粋持株会社
経営形態ダミー _ 事業持株会社
企業年
売上高
従業員数
業種数
製造業ダミー
保有特許件数B

Model 2bModel 1b

図表 8 ロジスティック回帰分析の結果（上場企業のみ）〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

日本企業におけるデータ利活用に関する質問票調査

能な状態となる．DX においても同様のことが言えた INITIAL では，「ユニークなテクノロジーや製品，

るのではないだろうか．本稿の分析結果が示すよう

サービス，ビジネスモデルを持ち，事業成長のために，データはただ多量に保有しているからといっての投資を行い，事業成長・拡大に取り組んでいる企

一様に企業の競争力に結び付くとは限らず，それを業」及び「これまでの世界（生活，社会，経済モデ使いこなす能力を組織として整備することが肝要で

ル，テクノロジーなど）を覆し，新たな世界への変あると考えられる．

革にチャレンジする企業」を未公開のスタートアッ

我々は，本稿の分析から，組織としてデータを使プ企業として収録している6．そのため，資金調達

いこなし活用する能力について重要な示唆を得たとを行わず自社の売上にて成長をしている未上場企業

考えている．本稿ではさらに，サンプルを上場企業

やスモールビジネス等は対象外となっている．これと非上場企業に分けて集計及び回帰分析を行った．

らを考え合わせると，本稿でサンプルとした非上場

これらの結果，データの量に関しては非上場企業と企業は一般的な非上場企業や中小企業と比較して比較して上場企業の方が多量のデータを扱っている

データ利活用を積極的に行っている企業が含まれて企業が多い傾向が見られたものの，DUC やデータいた可能性が高い．それでも，非上場企業では取り利活用の成果に関しては大きな差がないことがわ

扱っているデータの量が比較的少ないものの，DUC

かった．また，具体的成果の獲得に対してデータのやデータ利活用の成果の水準は上場企業と差がな

量の影響は限定的であるが DUC の影響はロバスト

く，成果の獲得に対するデータの量や DUC の影響であるという傾向は，上場企業と非上場企業で変わも差異がないという本研究の分析結果は注目に値す

らないということも示唆された．つまり，DUC はるだろう．なぜなら，本稿でサンプルとした非上場企業規模や事業活動の長さによって決まるとは言え企業は未公開のスタートアップ企業であるため，上ず，小さい企業や新しい企業でも培うことができる

場企業と比較してデータの量以外の他の様々な経営能力であると推察できる．

リソースも限りがあると推察される．たとえそのよ

他方，先行研究では規模の小さい企業ではデータうな状況に置かれていても，自社の事業に沿って利活用があまり行われていないことが指摘されてきDUC を整備しデータを利活用していけば，財務的た．例えば，元橋（2016）は製造業企業にアンケー

な成果に結び付けることができるということを，本ト調査を行い，大企業では約 2 割の企業で全社的活研究の分析結果は指し示しているからである．さら用（全社的にデータを活用している部署・部門があに言えば，データの量によって企業の成果や競争優る）を行っており，約 6 割の企業で部門活用（全社

位が決まってしまうとなれば，GAFA（グーグル，

的な部門は有しないが，企業内のいずれかの部門でアップル，フェイスブック，アマゾン）や BAT（バデータ活用を行っている）を行っている一方，このイドゥ，アリババ，テンセント）に代表される巨大データ利用率は企業規模とともに小さくなることをIT プラットフォーム企業に，現状の日本企業は太示している．また，
情報通信総合研究所（2020）は，刀打ちできない．だが，もし DUC というデータを分析に活用しているデータについて大企業と中小企使いこなす能力が重要で，しかもそれが自社の事業業別に集計を行い，大企業の方がデータの活用割合

や業務に紐付いているとなれば，データ量は少なくが高く，中小企業では特に IoT 関連のデータの活用

とも，豊富な業務，事業を抱える日本企業が，それが進んでいないと述べている．

らとデータを組み合わせて競争上の優位を構築する

本稿で用いたサンプルでは，上場企業と非上場企

道筋も描けるのではないだろうか．

業とで売上高や従業員数といった企業規模が大きく

そこで，どうすれば DUC という組織としての能異なるものの，大企業と中小企業とに分けて集計や力が得られるのかという次の課題が浮かび上がって分析を行ったわけではないため，これらの先行研究

くる．この課題に対し，例えば，高い分析スキルをの結果と単純に比較をすることはできない．また，有しているデータサイエンティストを雇用したり，

本稿で用いた質問票調査で非上場企業の抽出を行っ育成したりすれば，図表 2 の分析能力（analytical15

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

skills）を高め，DUC を高められるだろう．加えて，基盤 C（18K01788），若手研究（18K12835））の助成を受けたものである．

DUC の質問項目には，データの分析能力だけではなく，外部環境，自社の目標や目的，自社が成功するために鍵となる要因等の「ドメイン知識」を有していることや，自社のタスクとの関連性が深く質の高いデータを用いていることが含まれている（図表2）．それゆえ，自社ではどのような事業領域でデー

注

1

2
3

タを利活用するべきかを適切に判断し，それに適し4たデータを取得したり処理したりすることが DUC

56を高めることだと考えられる．この方向で DUC を高める具体的な打ち手もいくつか考えられるが，例
えば，事業部門等のビジネスを担う部門と AI 部門等のデータ解析を担う部門を橋渡しできるような人材の存在が有効ではないだろうか．その人材の候補
としては知財部門の担当者に期待したい．例えば顧客のデータを扱うような場合には，預かるデータの管理と取り扱い，成果物の提供方法等，事業プロセ
ス全般において知財リスクを管理する必要がある（渡部ほか，2019）．また，近年では他社と連携してデータ利活用を行うような場合に，事業の初期段階（事業計画や提案等の段階）から知財・法務部門が
関 与 す る ケ ー ス も 増 え て き て い る（ 渡 部 ほ か，
2021）．データに関する権利や制度に関してはまだ定まっていない領域があるからこそ，知財部門の担当者がデータ利活用のプロセス全体を見通すことで，ビジネスを担う部門とデータ解析を担う部門が安心してデータを利活用できるようになる．その結果，組織としての DUC を養い，データ利活用の成果を向上させることにつながるのではないだろう
か．
Society 5.0 の実現に向けたデータ利活用に関する研究はまだはじまったばかりであり，さらなる研究が必要であると思われる．本稿がその良いきっかけとなれば幸いである．
【謝辞】 本稿は，独立行政法人経済産業研究所（RIETI）における研究プロジェクト「データと AI 利活用促進をグ
ローバルに展開するための制度とマネジメントに関する研究─グローバルデータサプライチェーンの確立に向けて」の成果の一部であり，当該研究プロジェクトのディスカッションペーパー（渡部ほか，2021）の一部を発展させたものである．
本研究成果の一部は JSPS 科研費（基盤 B（19H01517），
16

https://www.rieti.go.jp/jp/projects/program_2020/pg04/001.html（2021 年 10 月 13 日最終アクセス）
https://www.rieti.go.jp/jp/projects/program_2016/pg04/005.html（2021 年 10 月 16 日最終アクセス）
https://www.rieti.go.jp/jp/projects/research_activity/
data_utilization/（2021 年 10 月 16 日最終アクセス）
https://www.rieti.go.jp/jp/projects/research_activity/
data_utilization2020/（2021 年 10 月 13 日最終アクセス）
https://initial.inc/（2021 年 10 月 13 日最終アクセス）
https://help.initial.inc/ja/articles/4570807-%E3%82%B
9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A
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（https://www.rieti.go.jp/jp/publications/
dp/18j032.pdf，2021 年 10 月 16 日最終アクセス）．
元橋一之（2016）「日本の製造業におけるビッグデータ活用とイノベーションに関する実態」RIETI Policy Discussion Paper Series 16-

P-012, 経済産業研究所．
（https://www.rieti.go.jp/jp/publications/
pdp/16p012.pdf，2021 年 10 月 20 日最終アクセス）．
渡部俊也・平井祐理・阿久津匡美・日置巴美・永井徳人（2018）「企業において発生するデータの管理と活用に関する研究」RIETI Discussion Paper Series 18-J-028, 経済産業研究所．
（https://www.rieti.
go.jp/jp/publications/dp/18j028.pdf，2021 年 10 月 16 日 最終アクセス）．
渡部俊也・平井祐理・阿久津匡美・前田三奈（2019）「データと AI がもたらす第四次産業革命 : データ利活用の推進を巡る産学官の取り組み」『日立評論』第 101 巻第 2 号，pp. 49-54.
渡部俊也・平井祐理（2020）「データの経済的価値と法的保護 実証分
析とケースによる考察」『情報通信政策研究』第 4 巻第 1 号，pp.
19-31.
渡部俊也・平井祐理・吉岡（小林）徹・金間大介・立本博文・古谷真帆・
永沼麻奈香（2021）「企業において発生するデータの管理と活用─質
問票調査による実態把握」RIETI Discussion Paper Series 21-J017, 経済産業研究所．
（https://www.rieti.go.jp/jp/publications/
dp/21j017.pdf，2021 年 10 月 13 日最終アクセス）．

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