定量的データに基く問題提起
山口栄一（21 世 紀 政 策 研 究 所研究主幹）

21 世紀政策研の山口です。本日はお忙しい中，当フォーラムのためにお集まりくださり，ありがとうございました。
第 1 回のテーマは「企業における基礎研究は終焉したか」としてこれまでわが国の研究開発の 8 割を担ってきた大企業の研究開発を主として話題にしていきたいと思います。
ちなみに，第 2 回目は大学と公的研究機関を，そして第 3 回目はベンチャーとその支援体制を話題にしたいと考えています。
それでは第 1 回目の問題提起をしたいと思います。
図 1 は，日本物理学会年会における民企業による日本物理学会発表件数12合計です。
この図からわかるように，民間企業は1984 年頃から物理学会への貢献を増やし 1992 年には全体の 10%を占めるにいたりましたが，その後，貢献を減らし発 表 件 数 / 全 発 表 件 数 (%)

したものです。黒い太線が全民間企業の2000 年にはさらに劇的に減らしていま6000105000
民間企業合計84000
発表件数の合計(これのみ右目盛)

その他民間

63000
日立

42000

NEC21000
NTTす。物理学会というのは，純粋に学術的

01980

なあるいは外部経済的な物理学の最先

1985

1990

1995

02000

西暦年
図 1：山口端を議論する場ですから，この図は

図 1：山口1984 年から 1992 年まで民間企業が市

技 術 創 造 の 20世 紀 モ デ ル

場の外に進出して純粋な学術貢献を行なったことを意味します。1980 年初頭に先行指標を失い，みずから自然のベー

Unveil the natureCores of industries

ルを剥がして知の泉を掘りにいこう。そ⇒ Discovery⇒ Innovation

うすればいつかは新しい技術のシーズが見つかるかもしれない，と考えたわけ科学です。白紙の未来への，のどかな挑戦で技術す。
もとより科学と技術とは，目的の異なる独立した知的営みです。図 2 の左上に
図 2：山口掲げているのはノーベル物理学賞ない−8−

年会での発表件数の合計

間企業からの発表件数の経年変化を示

持続可能な新産業創生のシナリオ

し化学賞のメダルで，左の女性が自然を象徴するエジプトの女神イシス，右の女性が科学の天才です。この科学の天才がイシスの頭を隠すベールを剥ごうとしているわけで，要するに科学の目的は自然を unveil すること，すなわち discover であることを示しています。
一方，技術の目的は，産業の結晶核を作ることです。古い秩序を破壊し新しい秩序を創造する，すなわちイノベーションがこの技術創造の目的です。
20 世紀に入ってはじめて，科学を技術のエンジンに仕立て上げるという技術創造のモデルが誕生しました。Scientist すなわち科学者という職業がそこではじめて生まれました。
実際にそのようなモデルを確立し，逸早く科学をいわば社会に引きずり出したのは，GE やデュポンな20世紀初頭に「発明」された米国の中央研究所モデル

どのアメリカの民間企業です。彼らは大学の若い講師を自社に雇い入

経済社会基礎研究 =科学研究

れ科学研究に従事させました。それ

応用研究

リニア・モデル開発はやがて基礎研究と呼ばれ，基礎研

大学

究，応用研究，そして開発を企業 1社の中で直列に行なうことで新し企業い技術と製品を生み出していくというモデルへと発展しました。これをリニア･モデルないし線形モデルと言います。リニア･モデルについ

図 3：山口ては西村さんがくわしく解説してくださると思いますので，詳細は述

Bell, IBMからの論文数の経年変化べません。たださきほどお見せした

3000

120

物理学会のグラフは，このような科1980 年初頭であったことを意味しています。
ところが，アメリカは 1990 年初頭にリニア･モデルを放棄する決断をしました。
図 4 は，学術論文の年間発表件数

Bell Labs, U.S.

IBM, U.S.

110

42500
2000

100

1500

90

1000

80500

700の経年変化を，ベル研と IBM につ

学術論文の年間合計 / (10 ・年)

デルに日本企業が辿りついたのが学術論文の年間発表件数 / 年

学をエンジンとする真のリニア･モ年間合計（これのみ右目盛）1980

19851990

1995602000

西暦年

いてプロットしたものです。AT&T

図 4：山口の分割命令が出されたのが 1984 年。

その後 AT&T は 5 年間の議論を重ねて 1990 年に科学研究からの撤退を決めたわけです。その結果，学術論文の発表件数は急速に減少し始め 10 年で半減しています。IBM の場合は 1−9−

年遅れて同様の決定をしたことが見て取れます。これはベルや IBM から基礎研究者の数が急速に減少していったことを意味します。では，基礎研究者たちはどこに行ったのでしょうか。
それを見るために，ベル研にみました（図 5 参照）。

Bellに対するHRTS (Human Resource Transient Spectroscopy
3000

1984 年までにベル研で論文発表数トップ 43 に入った人たちの履歴を調べ上げてベル研のテクニカルスタッフであったかどうかをプロットしたものです。緑の曲線は，1985 年から1989 年までに関する同様のデ学術論文の年間発表件数 / 年

この紫の折れ線は，1980 年から

70
研究者残存数(80‑84と85‑89の合計）

2500

論文発表件数

4030100020500

研究者残存数(80‑84）
1980

10研究者残存数(85‑89）

01985

1990

1995

02000

西暦年が青の折れ線です。ちょっとおど け て ， Human Resource
Transient

501500ータです。またこれらを足し合わせて重複した人を除いたの60（これのみ左目盛）（これのみ左目盛）

2000

論文発表トップ43の研究者残存数 / 年

対して風変わりな分析をして

図 5：山口Spectroscopy,HRTS と名づけておきましょう。

Bell, IBMからの米国特許数の経年変化
3000

20す。Ph.D を取ったあとベル研に入り約 10 年で他に移っていく。この青いラインと赤のラインの decay が殆んど一致しているということは，1990 年の大方
針変更の決定のあと，去るものは追わず，という態度をとったにすぎないことを意味してい米国特許の年間登録件数 / 年

たということが良くわかりまAT&T+
Lucent2500

15

年間合計（これのみ右目盛）

2000
1500

10IBM

1000
5500
Bell

AT&T
01980

るわけです。

1985

1990
西暦年

1995

02000

4

科学者たちの修行の場であっ米国特許登録の年間合計 / (10 ・年)

図 5 から，ベル研というのはLucent

実際，ベル研は自然に

図 6：山口expertise の異なる人の入れ替えをやってのけました。

図 6 は，米国特許登録の件数の経年変化をプロットしたもので，赤い線が AT&T 全体，黒い線は IBM のデータです。1990 年以後 AT&T も IBM も急速に特許登録数が増えていることが判ります。つまり Discovery，「発見」から，Innovation，「技術革新」へと明確なスト−10−

持続可能な新産業創生のシナリオ

ラテジー転換あるいはリニア･モデルの放棄をやったわけです。
それでは，同様の分析を日本企

日本企業からの論文数の経年変化

図 7 は，学術論文の発表件数の3000

計値，それから赤い線が NTT です。学術論文の場合は 1996 年まで単調に伸びが続いています。しかし 1997 年以後学術論文数は減り始めています。研究者にとって2500(日立,NEC,東芝,松下,富士通,キャノン,三菱,ソニー)

110

4

要エレクトロニクス企業 8 社の合学術論文の年間発表件数 / 年経年変化です。黒い線が日本の主120年間合計（これのみ右目盛）
日本の主要電子企業8社合計

学術論文の年間合計 / (10 ・年)業について行なってみましょう。

2000

100
ソニーx10

1500

90

NTT

1000

80
東芝x2500

は短かった天国の期間といえます。アメリカから 5 年ないし 6 年

日立

01980

1985

遅れてリニア･モデルを放棄した

1990

70

NEC
1995

60
2000

西暦年ということです。

図 7：山口ところがアメリカの事情と異日本企業からの特許出願数の経年変化へのアクティビティです。

20000

ついてのみ示しています。この図からわかるように NTT とソニーを除いては，1993 年から特許出願自体が急速に減り始めています。このことは，学術論文を執筆

東芝
15000

NEC

10000

3020
富士通
ソニー
年間合計

5000

してきた専門家集団は特許出願

10（これのみ右目盛）4

日本特許の年間出願件数 / 年

図 8 は，日本特許の出願件数の経年変化で，代表的な日本企業に

40
日立
日本特許出願の年間合計 / (10 ・年)

なっているのはイノベーション

NTT01980のキーパーソンにもなっていて，

1985

1990

1995

02000

西暦年

そのような専門家集団自身が消図 8：山口失して行った，ということを示唆するわけです。つまり研究所のシュリンケージないしリニア・モデルの放棄は正しい戦略とロードマップに基いて行なわれたのではない。そして方針転換はイノベーションを重視する方向ではなく，分野やカテゴリーの変更（最先端技術からコンテンツないしエンターテインメントへあるいはソリューション・ビジネスへ）を行なう方向へ走ったのではないか，ということです。

−11−

特許と学術論文のLissajous図
米国の企業

日本の企業

300020000
Bell (Lucent)

日本特許の年間出願件数

米国特許の年間登録件数

NTT
日立
NEC

IBM

2500

2000
1990
1978

2000
1500
1000

15000

東芝

10000
2000
1994
1978
5000

500
00500

1000

1500

2000

2500

3000

00500

1000

1500

学術論文の年間発表件数 / 年

学術論文の年間発表件数 / 年

1990/91，右下から左上へ：

時計回りの後,1996右上から左下へ：

明確なストラテジー転換！

独創のサイト数自身の減少！

図 9：山口もう少し詳しい分析をしてみましょう。
図 9 は，時間変数を取り払って，縦軸に特許，横軸に論文を取ったものです。左の図がアメリカ，右の図が日本です。
まず左の図を見てください。赤がベル研，黒が IBM で，青い点が 1978 年で黄色が 2000年です。ベルでは 1990 年頃までこの辺をうろうろしていましたが，1990 年を境に左上に一直線に伸び上がっています。IBM も同様で，1990 年まで論文数のみ上がっていきましたが，1991 年頃を境に左上に伸び上がっています。横軸は Discovery を表象するもの，縦軸はInnovation を表象するものですから，Discovery から Innovation へと明確なストラテジー転換が起きた，と考えることができます。一方，日本企業では NTT を除いてまったくちがう動きをしています。日立の場合，1978 年ではここ，それから時計回りにまわって 1996 年を境に左下に向かって落ちこんでいます。不況を乗り切るために手足だけでなく脳Discovery - Innovationの直交系モデルみそまで切り落としたイメージです。そInnovation axisの結果，独創のサイト数自身が減少してStrategy drivenいるということです。
知識経営を重視しなければならない- ゴール設定

スキルシフト- Leap & Combine

企業の資源配分- ビジネスモデル

日本の研究者
米国の研究者
研究の場の変更

この期に及んで，なぜこんな irrelevant

Discovery axis (時間軸含む)な経営が行なわれているのか。それに対Curiosity driven

Hψ = Eψ

する私の仮説は，科学がどのようにして- 自発的- Self-organize

技術創造にかかわるかということに対- 外部経済的Category

する著しい誤解がこのような無戦略経営につながった，というものです。

図 10：山口−12−持続可能な新産業創生のシナリオ

最初に申し上げたように，科学すなわち Discovery と技術革新すなわち Innovation とは，元来独立した知的営みです。「独立した」ということは「直交系をなす」ということですから，
図 10 のように表現されるべきです。また半導体であるとかバイオであるとか，自然界のカテゴリーや産業の分野はこれらとは独立していますから， もう一本の直交軸として表現しておきましょう。
さて，最先端技術に関わる科学的発見についていえば，量子力学から地下茎がのびるように科学の発見が行なわれてきました。そして科学のそれぞれの発見から出発して，かつて技術創造がこのように行なわれてきました。
ただし，それぞれの時間発展には明確な違いがあります。まず Discovery Channel ですがその Motive force は好奇心です。つまりこのチャネルは Curiosity driven であるわけです。
その発展は自発的に行なわれ，生成過程は Self-organize した自己増殖過程を辿ります。またもとより外部経済的，つまり経済社会とは乖離した形で進みます。
一方，Innovation channel の Motive force は経済社会に広く受け入れられることです。したがって Strategy driven, Market driven, そして User driven です。
そのためにゴール設定が明確でなければなりません。いつか「未来」が得られる，ではだ
めで，いつ「未来」が得られるか，が重要です。またその生成過程は Quantum leap 型（つまりパラダイム・ジャンプ型）でありいくつかの要素技術の Combine すなわち統合によってなされます。しかも Innovation はビジネスの核そのものですから，精細なビジネスモデルを要求します。
さて企業の資源配分はこの灰色の領域のように行なわれてきました。この点の「離陸」は米国の場合 1990 年代初頭になされたわけですが，科学研究を自らの天職とする基礎研究者にしてみれば，研究の場を変えれば自分のアイデンティティは保たれるわけですから社会に与えられたショックは小さいものでした。雇用流動化がシステムに内在しているおかげで，結果的に創造のサイト数は維持されたわけです。ところが，日本の基礎研究者の場合，会社は研究の場を単に提供する場ではなく自らのアイデンティティそのものです。そもそも労働市場が存在しないので，雇用の場を会社の外に求めることが困難です。その結果，in house でのいわゆるスキルシフトを余儀なくされるわけです。
しかも Innovation の軸と Discovery の軸とが殆んど同一の軸だという勘違いがあります。
リニア･モデルを形だけ輸入したためにそのような誤解が生まれたわけですが，結果的に研究籍からセールスエンジニアや保守技術者へというように，カテゴリーを変えてしまうような社内での人事異動が行なわれてしまう，ということになります。知識と知慧の「死蔵」がこうして生じます。
以上，定量的なデータに基いて日本の企業で今何が起きているかを概観し，独創的な人間がその独創の場を失われる，という悲劇がどうして起きるのか，そのメカニズムを簡単に説明いたしました。

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