日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）

日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）

IT 業界におけるコンセプト用語の進化プロセス―クラウドコンピューティングの事例研究―
An evolution process of IT concept words－ Case study of cloud computing －片岡利枝子、井川康夫、内平直志

Rieko Kataoka, Yasuo Ikawa, Naoshi Uchihira

要

旨

本論文では、IT 業界のコンセプト用語について、IT 雑誌の記事をテキストマイニング手法を用いて分析すること

によって、コンセプトが推移する段階を進化プロセスとして表出した。具体的にはクラウドコンピューティングの事例について、クラウドに至るまでのコンセプト用語の推移には、「集合」「補完」「特化」の３つの主要な形態が存在することを新たに発見した。

ABSTRACT
New concept words frequently appear and affect the business environment in IT industry. The core technology

and the architecture are, in many cases, the same even if the words change in fashion. This paper analyzes thearticles of popular IT magazine by using the text mining method, and proposes the concept evolution process of

three phases, the gathering phase, the complementation phase and the specialization phase, focusing on the caseof cloud computing.

キーワード：コンセプト進化，クラウドコンピューティング，コンセプト推移，テキストマイニング
投 稿 区 分：研究論文て用いられるケースも多い。その時々の看板はどのよ

第１章 はじめにうな理由で選ばれ、架け替えられていくのだろうか。

１．
１ 背景と目的

例えば、IT 業界では展示会が盛んであり、毎年多IT（Information Technology）業界では数年ごとにくの総合イベントが開催される。中でも業界最大の化する。しかし、その基本技術や IT アーキテクチャ

テーマが決められ、展示会やセミナーだけではなく、新しいコンセプト用語が登場しビジネスモデルが変1は同じであることが多い。IT 関連の雑誌や新聞の見出しにも技術用語やサービス用語が時代と共に登場し、いつのまにか消えて行くことが繰り返される。そして
それらは専門的な技術の関連性よりも企業のビジネス事由が優先され、販売のために目を引く「看板」とし
片岡 利枝子 （国）北陸先端科学技術大学院大学
内平 直志（国）北陸先端科学技術大学院大学
受領日：2017 年 7 月 10 日、受理日：2018 年 7 月 20 日

58

イベントである「ITpro Expo」は、毎年、看板となる

Web サイトや雑誌といった他メディアとも連携した
クロスメディアイベントとなっている。
「ITpro Expo
2008」でクラウドコンピューティングという言葉が注目され始め、2009 年から 2010 年にはテーマとして採用されている。
井川康夫 （国）北陸先端科学技術大学院大学

技術と経済2018.10

こうして IT 業界のみならず一般にも浸透した「クラ「キーワード」：コンセプトの中から主要なもの、特にのではない。クラウドとはクラウドコンピューティン

「コンセプトの進化」：同じ対象に対しての捉え方（視グリソースに、どこからでも簡便に必要に応じてネッ

理由で変化することに伴う対象に対すウド」であるが、その技術的本質は必ずしも新規のもグの略称であり、共用の構成可能なコンピューティン

影響力の大きいものを指す。

点）が、時間の経過とともに何らかのるコンセプト用語の推移のこと。

トワーク経由でアクセスすることを可能とし、ユーザに情報サービスやアプリケーションサービスを提供するという、コンピュータの構成・利用に関するコンセ
プトのことである。しかし、クラウドコンピューティ

ングの出発点はグリッドコンピューティング技術であると言われており [17]、その後、SaaS（Software as a

本研究では、対象に対する捉え方の特長に応じて、コンセプトの進化を集合、補完、特化３段階に分類した。この分類については第３章に詳しく記述する。

Service）など、さまざまな用語を経て今日のクラウド

１．３

れまでのグリッドコンピューティングや SaaS という礎としてクラウドコンピューティングに至るまでの長たのだろうか。クラウドに至るまでの過程を分析するあり、本論文はクラウドの事例を取り上げている。後に至っている [25]。クラウドというキーワードが、そキーワードと何が異なり、何が継承されて発展してきことによって、IT 業界のキーワードの発展のパターンを見いだすことができるのではないかと考えられる。

本研究は、IT 業界でトレンドとなったコンセプト

用語をテキストマイニング手法を用いて分析し、その研究の方法

本研究は、グリッドコンピューティングの技術を基期にわたるコンセプト用語の推移を対象とするもので述するようにユニークさ、および、クラウドという広く一般的となった用語であることから典型性も有しており、これらを事例研究採用の正当性の論拠 [15] として事例研究設計を行った。

事例研究の手順は Eisenhardt に従い、事例の選定、推移の過程を進化として捉えたものである。
「コンセ

プロトコルの生成、データ収集、データ解析、仮説モ点）が、時間の経過とともに何らかの理由で変化したは第３章に詳しく記すが、本研究のためのデータ解析

プト用語の進化」とは、「同じ対象に対しての捉え方（視ことに伴う対象に対する用語の推移」と定義する。本
論文では、クラウドコンピューティングの事例に焦点をあて、クラウドという用語に至るまでのコンセプト
用語の進化の過程を分析し、IT 技術用語がどのような変遷を経て一般大衆に広まる用語にまで発展していったのかを説明するメカニズムを明らかにすることを目的とする。さらに、テキストマイニングを用いてコン
セプト進化を検証することによって、従来の定量的手法に比べて膨大なデータ量を扱うことが可能となるため、コンセプト推移についてのより高精度で有効な定量的分析手法を提示することを目的とする。

本研究の特徴は、技術的な成長過程を追うものではなく、進化パターンを抽出するための手がかりとなる

デルの生成とした [3]。プロトコルの作成等についてにはテキストマイニングを採用し、テキストマイニン
グの対象データとしては、日経 BP 社発行の IT 雑誌「日

経コンピュータ」の記事を採用した。日経コンピュー

タは、企業情報システムやネットワークに携わる IT
プロフェッショナルはもちろん、IT を経営に活用するための判断に迫られる経営者まで、情報技術にかかわるプロフェッショナルに向けた総合情報誌であり、ニュースだけでなく詳細な解説やコラム、ネットの双方向性を活用したコンテンツを提供しているものである [24]。従って、IT 業界のトレンドを広く探るという本研究の目的に合致した内容であると考える。

インターネットの普及により、我々が日々扱う文書

コンセプトにつけられた名称（ラベル）である「用語データは通常の知識情報に加え、論文や特許のようなの変化を客観的に捉える点にある。

情や意見など、多種多様な形態で増え続けている。その進化」を追うことによって、IT 業界のコンセプト

１．
２

本論文で使用する用語の定義

最初に、本論文における主要な用語を次のように定義する。

「コンセプト」：物事の共通事項を包括し、思考活動の基盤となる基本的な形態として捉えたもの。本論文では特に、IT 業界における技術やサービスを対象とする。

技術情報、メールやツイッターなど個人が発信する感の結果、せっかくの文書データが十分に活用できていない懸念が生じている。しかしながら、菰田・那須川によると、膨大な文書データのすべてに目を通すことは不可能であるが、テキストマイニングを使いこなすことにより、その中から有効な情報を見いだし活用することが可能になる。但し、テキストマイニングは通常のアプリケーションソフトウエアと異なり、単に文書データを入力すれば有効な結果が得られるわけではない。どのように分析し、その出力特徴をどう読みと59

日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）
るかによって結果が大きく変わってくる [19]。

間持続可能な価値をもたらすことができたときのみ競タからテキストマイニングによって、“話題の経時的れを受けて菅澤は、顧客が価値を見いだすためには競これらの特徴を踏まえ本研究では、膨大な文書デー

な変化” という、時間軸を含んだ知見を有効に抽出する手法を提示することを目的とする。単に文書データにおける話題の時間的推移を収得するのみならず、話題間の関係性も収得する手法が本研究のテーマである。通常、テキストマイニングのアプリケーションプ
ログラムは時間軸での検出が可能であるが、有効な結論を導くためには目的に合わせた活用方法が求められる。本論文ではまず、IT 業界の文書データからコン

セプトの推移を収得する手法について事例を用いて説合相手を押さえることができる、と述べる [12]。こ
争相手とは異なる価値が提供されている必要があるとして、テクノロジー・インテリジェンスを提唱する[20]。La らは、競争優位を確保するためにはライバ

ル企業，すなわち競争相手といかに差別化するかが重要であり，その戦略のひとつとして新しいコンセプトを使うことがあるとし，企業の思惑どおりにコンセプ
トが定着するかどうかは世の中の受け手側に委ねられる、と述べている [10]。

要するにビジネスの世界ではライバル企業といかに明する。これによって得られた分析結果をもとに、コ差別化するかが重要である。そのための戦略として新に IT 業界でさまざまに活躍する複数の有識者へのイ社に対して違いを際立たせ自社のポジションを確立しンセプトの推移についての発見事項をまとめる。最後ンタビューを実施し、結果について多面的に考察する。

第２章

先行研究レビュー

コンセプト用語の推移に関しては、「コンセプトが変化する事由」についての文献と、「クラウドに関す

たなコンセプト用語を導入することによって、競合他ようとすることがあると論じている。しかしながらこれらの先行研究は、いずれもコンセプト用語が具体的にどのようにして推移していくのかについて数年にわたって連続して注目したものではない。

るコンセプトの変化」についての文献を中心にレビュ

２. ２

的分析について」レビューする項目を設け、テキスト

上げた先行研究は広く存在するが、本論ではクラウド

事を解析する手法についてレビューする。また、それド技術が専門である Villegas によると、現在もっともーした。加えて、「テキストマイニングを用いた定量

マイニングを駆使して文書データやインターネット記
らの中から特に「コンセプト推移の分析手法」を論じたものについてレビューを行った。
２. １

コンセプトが変化する事由

ビジネスシーンでは “新たな価値創造 “を起こすた

めに、内容はほとんど同じである場合でも、あえて看板となるコンセプト用語を変えることがある。一企業が戦略的にビジョンとして打ち出した用語が一般的になるケースや、冒頭で述べたようにビジネスショーのテーマとして掲げられたものが業界全体のトレンドとクラウドに関するコンセプトの変化

技術の発展にともなうコンセプト用語の違いを取りに関連する部分に焦点を当てて調査を行った。クラウ注目されるクラウドコンピューティングの最初の出発

点はグリッドコンピューティングであるという [17]。
同じく Foster らは、クラウドは決して新規のコンセプ
トではなく、グリッドコンピューティングの理論や従来技術との深い関連によるものであるとし、クラウドとグリッドの両者を多方面から比較した。そして、ビジネスモデルやセキュリティなどにおいて異なる面も多いが、ビジョンやアーキテクチャ、根本技術は共通であると結論付けている [4]。また、Mell らによると、
米国 NIST2 のクラウドコンピューティングの定義のして広まっていくケースなどがある。
いずれにしても、中では、クラウドのサービスモデルの定義のひとつにこのため、経営コンサルタントがコンセプトのラベル

従来から存在する SaaS などを言い換えたもの、ある

ビジネス事由によって新たなコンセプトが登場する。
付けを行うことについての研究、および価値創造をもたらすためのテクノロジー・インテリジェンスに関す

SaaS が含まれており、クラウドコンピューティングは
いはさらに発展させたもの、と説明されている [11]。

しかし一方で、日経 BP 社のクラウドの集大成ではる研究について調査した。これらの先行研究は以下のクラウドコンピューティングに厳密な定義を与えていGiroux は、コンセプトのラベル付け（すなわちネア職にあった三崎が指摘するように、IT 業界においように整理することができる。

ーミング）を行う場合は、単なる興味からではなく、社会の変化や革新的な要素が重要視されるべきであると述べている [6]。Alvesson らは知識をタイプ別に分類することによって、単なるアイデアから流行（ファッション）を意識したコンセプト用語に進化させる手法を提示している [1]。Porter は、企業は顧客に長時60ない [25]。IT 企業で長年、クラウドの上級エンジニても「クラウドは従来の IT 活用と何が違うのか、技

術的には同じではないか」という声もあがっており、クラウドの定義は明確にされていない [27]。

すなわち、これまでのクラウドに関する先行研究はコンセプトの定義付けやコンセプト間の比較に留まっている。

技術と経済２. ３

用語の推移の分析手法について

2018.10

トレンドを押さえることによって、特許の重要度や影テキスト中に現れる用語の推移をテーマにした研究

響度を把握できる [13]。この他 Yoon らのように、特Web（www）学会の研究発表のタイトルを分析し、そ特許のネットワーク化を行う手法を示したものもあるて表した。これにより、ソーシャルネットワークとｅ

ニングのアプリケーションソフトウエアを、いかにしとなり、その手法がＲ＆Ｄの意思決定戦略に役立つこ情報を取り出すかという、メソドロジー（方法論）のがある。Arino らは約 10 年間にわたり World Wide

許の出願文書をテキストマイニングすることによってれらの推移とタイトル間の関係性をネットワーク化し[16]。これらは、それぞれが用いているテキストマイ

コマースの急速な発展トレンドを認識することが可能て構造化された特許書類の記載内容に当てはめ有効なとを示唆している [2]。

研究である。

を 36 年間にわたってデータベース化し分析した例が２. ４

また、藤垣・永田による、科学技術政策の答申文書ある。これは、科学技術政策コンセプトの推移を定量的に把握したものであり、定量分析が政策研究の方法

テキストマイニングを用いた定量的分析について次に、テキストマイニング手法を用いて各種の文書論として有効であることを示唆している [5][26]。しデータやインターネット上の記事を分析している先行

してはいない。また、文章から用語を抽出するというい方の参考にすると共に、本研究で示す手法との違い

かしこの例では、コンセプト推移の形態までは見いだ研究を調査して、本研究でのテキストマイニングの使方法論は同じであるが、テキストマイニング手法は用を述べる。

いていない。このため、扱うデータ量に限界があること、および、用語の登場頻度が分析の主流となっていGupta らは、インターネットの世界では文書データる。一方、本研究ではテキストマイニング手法を用いはますます膨大なものになるからテキストマイニング

量を分析対象とすることを可能とした。その結果、用ニングによって文書データを分析する段取りをわかり難しかった用語間の相関を高精度で抽出することが可がもたらすの種々の効用を取り上げているが、その中しかしながら、同様にテキストマイニング手法を用いが存在する。Gupta らはテキストマイニングをコンセ述べる。

て、例えば、人間が気が付かないような、病気と処置現れるが、それが残るための条件は世の中に発表され文書データから異なるトピック間の関連を調べることることによって、ビッグデータと呼べる膨大なデータによる自動分析が重要であると主張し、テキストマイ

語の推移について、頻度分析だけでは読み取ることがやすく解説している。そしてテキストマイニング分析能となり、定量的分析の新たな手法を提示している。

のひとつに本研究のテーマである “Concept Linkage”

た先行研究もあるので , それについては次節で詳しく

プト間の関連性を分析することに用いることによっTsumoto らは、新しいコンセプトは毎年のように方法との関連性を表出することができるとし、大量のた文書の中にそのコンセプトがどれだけ採用されたかに依存すると述べ、実際にバイオ医療関係の研究論文
から専門用語を抽出し構造化したものに独自の方程の可能性を示唆している [7]。

森脇は、話題の変化を文書データで語られている単式を当てはめて、専門用語間の関係を分析している

語の経時的な変化ととらえ、単語の出現する頻度の増

関連ネットワークを特定時点におけるスナップショッ

いる。さまざまな単語の出現件数を時間軸と共に記述

デジタルカメラという商品が属するまわりの環境設

変化したことを察知できるとしている [28]。本文献で他にも同様に、技術用語について取り上げた論文は存を検知する「感度基準」が議論されているが、トレン[14]。竹岡らは、デジタルカメラに関する技術用語の減から消費者トレンドの変化を検知する試みを行ってトで捕らえ、それを２年ごとに繰り返すことによって、し、出現頻度の変化の大きい単語に着目すれば話題が定のカテゴリーが変化する過程を分析している [22]。

はトレンドが動いたと判断するための単語出現の増減

在するが、単純にある特定の用語間の関係性を述べた

ドを代表する単語間の関係性までは問われていない。

Tseng らは、特許の出願文書が多くの重要な技術研

白井らは、文書データからトレンド情報を抽出のたものが一般的である。

究の成果を含んでいることに着目し、出願書類の記載

めには、重要なキーワードがあらかじめ抽出されてい法を示した。出願書類の記載は構造化されたものであ的に応じて選択することによってマイニング環境の整収集することによって分析を容易に実現することを候補から専門用語を抽出する形態素解析による抽出手事項をテキストマイニングによってマッピングする手ることが必要であるとし、キーワードの抽出方法を目るから、それらの抽出ルールを設定し自動的にデータ備を行っている。テキストの中から名詞と認定された目的とした。特許のパターンや、特許同士の関連や法、および、特定の言い回しが頻繁に用いられるよう

61

日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）
なテキストや、特定のフォーマットが定義されたテキストを対象にする場合に有効な、パターンマッチング

第３章

クラウドの事例分析

による抽出がある [21]。また、奥和田らは、キーワ

３. １

さらにそれらを分野別特徴によって分類することによ誌「日経コンピュータ」[24] の記事を取り上げた。

的とする結果を収得する手法を示している [18]。

が電子化されており、長年にわたりほぼ同じ目次構成

ード抽出において、
前出の形態素解析を用いて実施し、って、自由記述の文書データから自動的に効率よく目

これらの手法を参考に、本研究でもキーワードの抽出方法を目的に応じて選択することによってマイニン
グ環境の整備を行った。これについては第３章で詳しく述べるが、専門用語の抽出方法については独自の手法を採用している。
２. ５ 本研究の意義

これらの先行研究では以下の点が指摘されてきたと言える。

●コンセプトのラベル付け（すなわちネーミング）を行う際には、社会の変化や流行（ファッション）を意識して行われる。

●競争優位を確保するために、競争相手とは異なる価分析の手法

分析対象となる母集団には、日経 BP 社の IT 情報

月２回の発行であるが、2002 年以降のすべての記事であるため定点観測が可能である。本研究では 2002
年 1 月より、クラウドという用語が十分に定着した

2012 年 12 月までを分析の対象とした。収集された記事の数は全部で２万２千本であり、これはテキスト
マイニングで傾向を分析するのに十分大きい数である。通常、ニュース記事の構成は、冒頭にリード文と呼ばれる記事の概要を掴み易くするための本文のサマリー（要約）がある。本研究では、記事のアブストラ

クト部分、もしくは冒頭の 500 文字までのサマリー（要約）部分を対象データとした。もしも記事全体を含めるとすると、他のトピックや参考文献情報などがノイズとして入り込み、かえって混乱を招くため十分と判断する。

IT 業界の場合、キーワードのほとんどは米国から値が提供されている必要があるから、差別化戦略の輸入であるが、インターネットの発達により日本のる。

とができる。

のひとつとして新しいコンセプトを使うことがあ● IT 業界のコンセプトの推移の特徴は、ビジネスモ

雑誌の分析でもタイムラグも無く世界の動向を見るこ
テキストマイニングのソフトウエア・アプリケー

デルの視点で変化する面が多いが、それらのビジ

ションは、IBM Content Analytics Version 3.0（以下、合が多い。

ンティストという職業が登場したように、テキストマ

ョンやアーキテクチャ、根本技術は共通である場●用語の推移と関係性をネットワーク化して表すこと

は、発展トレンドを認識することが可能となり、その定量的な分析手法は R&D の意思決定戦略に役立つ。

●コンセプト用語の推移を分析した事例もあるが、コンセプト用語間の関係を示したもの、あるいは時系列に列挙したものに留まっている。

このように先行研究では、コンセプトの推移を時間

ICA）を採用した。ただし近年、新たにデータサイエ
イニングによって有効な結果を導くためには、その手法を使いこなす人間の技量も重要な要素である。筆者

らはこの点を解決すべく、ICA の開発者である那須川の提唱する「那須川メソッド」（図１）に従って分析を進めた。那須川メソッドとは、那須川が多くの分析
プロジェクトの経験から得た知見を基に、テキストマ
イニングによって何らかの有効な結果を得るための技法をまとめたものである [23]。

ICA のアプリケーションの分析結果の表示形式を図的に連続したものと捉えた上でどのように発展して２に示す。これらは最終結果を示すためのものであにしたものはない。この点を明らかにしようとするとめにも使うものである。個々の形式については IBM「クラウド」に至ったかという、推移の形態を明らかころに本研究の意義がある。また、先行研究において、用語の推移を登場頻度から定量的に分析を行った例は存在するが、本研究ではテキストマイニングを用いることで膨大な量のデータを分析対象とすることを可能にし、これによって用語の推移について用語間の相関を多面的、かつ高精度に抽出し分析するという定量的手法を提示したことにもうひとつの意義がある。

るが、ステップ１、ステップ２で特徴を把握するた

Content Analytics with Enterprise Search [9] に 詳 しく記載されているが、本研究ではステップ１、ステッ

プ２と進める際に、主に文書分析、ファセット分析、
偏差分析、コネクション分析を用いて観察することによって記事の特徴をつかめることが分かった。
３．２

相関の定義

ICA の RedBooks3 によると、相関は２つの項目間について次のように定義される。

62

技術と経済2018.10

図１ 「那須川メソッド」フローチャート（那須川の文献 [23] を基に筆者らが作成）

図２
対話的テキスト・マイニングのための、ユニークな分析ビュー
文書一覧
現在の検索条件を満たす文書を一覧して現象を把握

コネクション分析
現在の文書セットでファセット値
間の繋がりを分析

図２

ファセット分析
現在の文書セットと関連の高い
ファセット値を分析

時系列分析
現在の文書セットの頻度を時系列に並べて分析

トレンド分析
現在の文書セットで急増しているファセット値を分析

ダッシュボード
複数のファセットの頻度・相関を一度に確認ICA3.0 表示形式（文献 [9]）２つの文書集合 A と B がある場合、D は全文書集合、# は文書集合中の文書数とすると、相関値は以下の計算式で表される。ここで、左辺も右辺も値は同じである。

例えば、2 つの文書集合 A, B が

A={「商品」カテゴリのキーワード「パソコン」に該当する文書 }B={「名詞 ... 要望」カテゴリのキーワード「マニュアル…入手する…たい」に該当する文書 }であったとすると、上記の式の左辺は、

図３

ICA3.0 相関値のしくみ

63日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）に相当する。
この集合を図示すると図３のようになる。

の１ページの記事に着目した。ページタイトルは「今５％、一方で、パソコンに関する文書に限るとマニュード」など、時代によって変遷はあるが、その時々で例として、マニュアル入手に関する文書は全文書中のアル入手に関する文書が 20％の場合、「パソコン」と「マニュアル…入手する…たい」は相関値が４であり、関連が強いと言える。

また、上記の式の右辺は、A と B の密度の掛け算(#A ／ #D) (#B ／ #D) と実際の (A ∩ B) の密度 #(A ∩B) ／ #D の比で、「A と B の独立性からの逸脱」を表しているから、右辺の式の方が直感的と言える。

単純に言うと上記のような論理であるが、実際のICA3.0 では信頼性の無い値は小さめに補正するなど、区間推定法 を用いた補正をおこなっている [8]。
4３．
３

分析の手順と結果

３．
３．
１

さら聞けない IT キーワード」「知っておきたいキーワ
押さえておくべきキーワードを取り上げていることには変わりない。日経コンピュータは情報システムとネットワークの総合誌であるから、そこで取り上げられた約 500 語の「キーワード」に、コンセプト用語とされるものは一通り含まれていると考える。なぜなら、
このページのキーワードの選定基準として、（１）技術用語としてきちんと説明しておく必要があるもの、（２）
技術トレンドとして押さえておくべきもの、（３）いま、
世の中で大事な言葉として提案するもの、であると定義されており、本研究の分析を行うためには十分であると判断する。この約 500 語について、同類の用語（例

えば、クラウドと Cloud）や複数回採用されたものを名寄せし、最終的に残った約 350 語をキーワードとして抽出した。同類の用語は、辞書登録機能の中で、代

ステップ１

ここでは「データの全体像を把握」し、辞書を作成することを目的とする。テキストマイニングを行うた

めには、何について集計するかを抽出するための「辞書」表されるキーワードの同義語として登録することによって、それらも有効なデータとして分析対象とする。

そうして完成した辞書をもとに、さらにさまざまなと呼ばれる分析用頻出単語リストを作成する必要があ

表示形式を確認しながらクラウド事例についての全体自動抽出する方法もあるが、ステップ１で個々のデー

本の記事のなかから、辞書登録を行ったキーワードをる。分析用頻出単語は対象とする母集団テキストからタを一通り把握した結果、頻繁に登場する「部長」「会議」・・などの一般的なビジネス用語もキーワードとして集計されてしまうことがわかった。このため本事例研究では、手動でキーワードを辞書登録することによって分析用頻出単語リストの設定を行うこととした。

図４
本研究では毎号必ず設けられている用語解説のため

64

図４像を把握した。文章分析（図４）では全部で２万２千含む記事を表出することができる。ひとつの記事の中に同じキーワードが複数回登場するものも多くあるが、この場合のカウント数は１件となる。

約 350 のキーワードすべてについて、同様の出力

結果を画面で確認することができる。

文書分析の例（クラウドと SaaS が同時に含まれた記事）

技術と経済
３．
３．
２

ステップ２

次に「偏りや変化を発見する」ことを目的に、「ファセット分析」、「偏差値分析」にてグリッドコンピュ

ーティング、SaaS、クラウドコンピューティングなどの用語に関連した相関を確認した。

ファセット分析では、出現件数により分析する「絶2018.10ードは、他のキーワードに比べて特徴的である” といったことが分かり、分析者が気づいていない関連性が発見できる。例えば 図５は、SaaS というコンセプトについての各キーワードの相関の強さを表している。
SaaS というコンセプト用語は、クラウドコンピュー

ティングと共に登場する頻度が高いが、相関という観点では実は、PaaS（Platform as a Service）、IaaS対頻度」に加え、文字列同士の関連性の強さで分析（Infrastructure as a Service）の方と強い相関を持っては、関連性の強さを数値化した “相関値” を用いていまた、偏差分析でキーワード推移についての時系列

する「相対頻度分析」を提供する。相対頻度分析で図５る。相関値によって、“ある条件下で出現するキーワいることがわかる。

分布を図６のように確認した。これによって、ファセ

図５ ファセット分析の例（SaaS）

図６．＆ 図１０（枠なしで掲載）

図６

偏差分析の例（SaaS）

5

65

日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）
ット分析で SaaS と相関が強いとされた PaaS、IaaS のそれぞれのキーワードが登場した年代（横軸目盛）や頻度（縦軸目盛）を読み取ることができる。したがって、ステップ１

で抽出されたキーワードは一時期に同時に現れたのではなく数年の時間を要しており、その間に時系列に関係構築されながら、ひとつひとつが出現していったと理解される。

ステップ２の結論として、ステップ２で明らかになった相関を基準にしてキーワード間を結ぶことによって、コンセプトの時間的な変遷

図７ 出力イメージ（コネクション分析の横軸に時系列を採用したもの）

が分かる図式として表出させることを考案した。そこで最終的な分析結果には、コネク

たもの）。図上にキーワードが 350 語もプロットされ

ン分析 は抽出した分析用頻出単語間の関係性をわか度の少ないキーワード（対象期間を通じて５回以下のション分析をベースに用いることとした。コネクショ
5

りやすく示すものであり、抽出したキーワードの出現ていないのは、不要と判断される（１）極端に登場頻もの）、（２）他のキーワードと相関が無いキーワード

頻度や相関を示すファセット分析によって得られる相（他のキーワードとつながらないキーワード）、例えば

析で得られた時系列の要素を付加するのである。

いないことによる。加えて、（３）長年にわたり幾つ

関値をもとに自動生成される。ここにさらに、偏差分偏差分析からは、そのコンセプト用語が急激に普及し始めたタイミングを読み取ることができる。コネク

ション分析の出力画面の横軸を時間軸として利用し、それぞれのコンセプト用語が普及し始めた年度に移動調整することによって、ステップ３で述べるような本研究が求める出力結果が見えてくる。
３．
３．
３

ステップ３

最後に、ステップ１と２で把握したキーワードの関「2007 年問題」など年度特有のもの、が表示されてものキーワードと強い相関を持つキーワード、具体的には「仮想化」は、2006 年ごろに現れ 2012 年になっても多くの技術やサービスの基本となるものであるから多くのキーワードとつながってしまい、コネクシ
ョン分析で表示させた場合、全体の推移の様子を見えづらくする要因となる。このため、あらかじめステッ
プ２でデータの傾向を確認した結果、偏差が確認されないものも非表示とした。

さらにクラウドの事例研究に相関がある部分のみを係性から、最終的な出力メージとしてキーワード間の残して簡素化したものが図９である。グリッドコンピされた結果を基に、進化プロセスの確認に至るまでのグまでの推移を中心に、それに付随するキーワードの相関の強さを時系列でマップしたものを採用し、表出「活用シナリオ検討」を行った。

自動生成された相関関係を示す出力結果を時間軸でプロットすることにより、キーワード間の相関の強さを図７のようにマップすることができる。楕円の大きさはそのキーワードが登場した頻度を表す。相関が強いキーワードを太線の矢印のように時系列に追っていくことにより、時代と共に注目されたキーワードの推移を見ることができるのである。下端の目盛りは、年代の目安であるが上下方向の位置関係には特に意味はない。

この手法を実際に辞書登録したキーワードに適用したもの図８である。コンセプト用語は時系列に従って左から右にプロットされる（横軸の年度は目安を示し

66ューティングから SaaS、クラウドコンピューティン
発生と共に抽出したものを時系列に見ることができる。この流れを追っていくと、グリッドの時代にはハードウエアやソフトウエアの技術キーワードや製品が多く登場しているが、2007 年に SaaS が登場すると、そのあとには PaaS、IaaS が現れ、それらがクラウド
コンピューティングにつながりさらに発展したあとで、今度はエンタープライズクラウド、プライベート
クラウド、パブリッククラウドという、技術を直接示さないコンセプト用語が強い相関を持ったキーワードとして現れている。クラウドへの推移と並行して、下方にはソーシャルネットワークに関するコンセプトの推移が存在しているのが分かる。これらの一連の推移をわかりやすくするために、図上に矢印を加筆した。

技術と経済2018.10

図８

‘10
‘06

‘02

‘06

’03~’04‘02’07~’10’10~’12’07~’10
‘05

~‘02

‘02

’11~

’10~’12

’12~

~‘02

’11~

’10~’12’06~’07
‘03

’11~

‘06
‘07

’06~’07’06~’07’03~’04’11~‘10’06~’09‘06’06~’07

’10~
’10~

‘04

‘03

’12~

‘11
‘09

~’03

’01~’03

’09~

~’05

’05~’06’05~’06~’07’02~’04’02~’03
’03~

~’05

‘07

‘04

‘04

‘04

‘06

’06~’07‘03’03~’05

2002

2004

相関値色別

図８ クラウド事例分析
黄色：2.2 ～ 4.0，オレンジ：4.1 ～ 6.0，ピンク：6.1 ～ 15.0，赤：15.1 ～

2006

2008

2010

2012

Time

図９

Time
2002

2004

図９

2006

2008

2010

2012

クラウド事例分析（簡素化バージョン）

67日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）

図 10

３. ４

偏差分析（SaaS, PaaS, IaaS）

コンセプト進化の形態

本節ではステップ３の続きとして、さらに「活用シナリオ検討」を進め、得られた分析結果をもとに、クラウドに至るまでの IT コンセプトついて、IT ビジネ
スのサービスの視点から進化の様子をまとめる。

2002 年から 2005 年にかけては、サービスの構成要素となるキーワードがそれぞれ相関を持ちながら頻繁に記事の中に登場した時代である。技術コンセプトであるグリッドコンピューティングは、Web サービ

ス、ASP（Application Service Provider） と 強 い 相 関

5
リケーションレイヤーに位置する SaaS に対して、PaaSと IaaS は中間層のミドルウエア、下位層のインフラにそれぞれ対応する造語である。PaaS と IaaS は、Step ２
で用いた偏差分析の出力の図 10 によって時系列で見られるように、SaaS に続いて現れた概念である。従って、これを先に述べたサーバの技術的な階層構造に関連づけて解釈すると、この段階のキーワードは中間層と下位層の概念部分を補完するために新たなコンセプト用語を創出して当てはめている。すなわちコンセプトは、
垂直方向に補完するための発展を遂げたと言える。

2010 年になるとコンセプトはクラウドコンピューを示す。後段の SaaS やクラウドが「XaaS」「xx クラティングに発展するが、これに対して相関の強いキーのに比べて、グリッドの時代には関連するソフトウエ

ブリッククラウドであり、それらの出現の時系列は図

１１（枠なしで掲載）

ウド」などと用語の変形を取りながら推移していった
アやハードウエアの技術キーワードや製品名が多く登場している。特に WEB サービスと ASP は、グリッド
コンピューティングと一体になると、将来の SaaS の前身ともいえるサービスを形成する。すなわち、それぞれがサービスの一要素である。従って、この段階をサービスの構成要素となるキーワードの集合段階の形態であると位置づける。

2007 年からは、SaaS に追随する形で PaaS、IaaS が登場している。サーバの世界では上位層とされるアプ

68

図 11

ワードとして現れるものはプライベートクラウドとパ
11 に示される。この他にも IT 雑誌の記事上には「xxクラウド」という、クラウドコンピューティングを細分化するための用語が出現しているのが散見される。
例えば、官公庁向けの自治体クラウド、病院向けの医療クラウドなど、それぞれの業界に特化したクラウドシステムの用語が出現するなど、いわゆるカスタマイズが起こるのである。SaaS に見られたような技術レ

イヤーの面での発展は起こっていないため、この段階のキーワードは水平的発展を遂げていると言える。

偏差分析（クラウドコンピューティング）

技術と経済2018.10

これらの現象をまとめて、全体を集合・補完・特化

ト、すなわち SaaS に進化する。そしてそのコンセプ

上段はテキストマイニングの結果から読み取れる発展

ードが続いて発生する。補完形態の段階が終わると、の三段階の形態として表したものが、図 12 である。
形態を概略化したものであり、下段はさらに垂直と水平の階層概念を取り入れて表したものである。第一段
階のサービスの構成要素の集合が第二段階の SaaS に発展したものであるから、SaaS の構成要素はひとつの集合体で表現される。PaaS と IaaS も同様の要素を必要とするので同様の構成概念を持つものである。上層階の SaaS に対応する中間層、インフラ層のサービ

ス要素を補完している。さらにクラウドについては、トを「補完」するように、技術レベルの異なるキーワ
それらのコンセプトをひとつの単位としてクラウドという新しいコンセプトが登場するのだが、その発展の形はこれまでと異なりより細分化し、サービスを提供するユーザーに応じて、あるいはユーザー分野別に「特化」の形態を示すものとなる。

第４章

考察

前章で導き出したコンセプト進化の形態について考米国 NIST の定義によると、SaaS、PaaS、IaaS の３つ察を行う。分析結果についての知見を深めるために、

よって、クラウドコンピューティングは従来から存在ューを実施し、コンセプトの進化に関して意見をもら発展させたもの、というのが IT 業界においての一般び、その他のコメントを表１にまとめた。これらのイのサービス概念で構成されていると説明されている。
するそれらの概念を言い換えたもの、あるいはさらに的な見方である。SaaS、PaaS、IaaS は単にその状態を表しただけでコンピューティングという呼び方はしていないが、同様にコンピュータの構成・利用に関す

IT 業界の第一線で活躍する３名 7 の有識者にインタビった。進化の各段階に関係するコメントの部分、およンタビューの結果も加味して、進化モデルについて総合的に次のように考える。

クラウドはマーケティング用語ではなく、グリッド

るコンセプトのことである [11]。 よって、第三段階

コンピューティングという技術用語から出発したもの

総称の下に、サービスを提供する分野に準じるようにットニーズによって拡張され Software as a Service とのクラウドは、第二段階を構成要素とするクラウドの特化が進んでいると言える。

このようにクラウドの事例においては、そのコンセ

プトの進化には３つの形態が確認される。まず、サービス事業の構成要素が「集合」する形態である。技術である。それが時代の変遷を経て、次の段階でマーケして定着した。PaaS と IaaS は、SaaS に続いて IT 業界のサービスにとって必然的に現れた概念であるから、すなわち補完に至ったとの解釈をすることができる。

SaaS は Software as a Service という状態そのものであったり、事業形態であったり、主体であったり、を表しているキーワードであり専門的すぎるが、クラーワードとして登場し、それらが集合することによっ

ウドは、経済の問題やセキュリティの問題など、あらサービス事業を構成するために必要な個々の要素がキて、ひとつのサービス事業が形成される。次にそれらの集合を単位として、さらにひとつの新しいコンセプ

ウドというと自分勝手に解釈できる余地がある。クラゆる角度に概念が広がっているというのがクラウドというコンセプトが大きく浸透した理由と考えることが図 12 コンセプト進化の形態（クラウド事例）69

日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）
できる。そして、業界が異なれば規則やスタンダード

ラウドは SaaS ではないことを意味する。
「クラウド

要があるから、クラウドは特化したのである。

間に進化論的には置いてきぼりになる」（井芹氏）とが異なるため、その規範の中でクラウドを構築する必すでにコンセプトのトレンドはすっかりクラウドに移っているが、いつまでもクラウドを SaaS のことだ

ろうと語る声も根強くある。流行言葉を語っても要す

るに SaaS と同様ではないか？という意見である。しのことをちゃんと分からずに、それを同じと言った瞬指摘されるように、何かが拡張されることによって他の概念を帯びて行き、使われる単語は変わっていくのである。

かし、SaaS がクラウドになるということは、実はク

表１ インタビューコメント
表１. インタビューコメント
進化モデルについての分析コメント竹尾

第一段階: Grid の時代は，用語を掛け合わせるとか変化させるというのではなく，単にいくつかの関連するワードが出現した。
第二段階: SaaS は技術用語なので，専門的すぎて，自由な解釈には至らない。技術的には登場人物をそろえないと語れないため，PaaS, IaaS が出たと解釈する。
第三段階： クラウドは細分化でなく，業界ごとのセキュリティなどの制約があるため業界独自のライフサイクルを通じて，それぞれ特化したのであろう。
その他：分析結果をみると，SW に関する用語と，Social メディアに関する用語とが交錯している部分があるが，両者を比較すると，Social の方が世の中に与えるインパクトが大きい。よりインパク
トの大きいほうが残っていくのではないか。

井芹

第一段階: 最初は技術背景が必要なのであって，それらの名前が登場する。
第二段階: SaaS という名称はそのものを述べているだけなので，PaaS, IaaS も順番として，そのあとの位置にハマったということだ。
第三段階: クラウドは２年たっても，新しい用語に置き換わらないで，xx クラウドとなっている。
これは概念定着したこと。クラウドが概念定着しているので，クラウドが何かと論じる必要がない。
その他：IT 系のキーワードは米国からくる。イベントだったり，WEB 記者会見，プライベートコ
ンファレンスで企業メッセージとして出てくる。基調講演のクラウドも意図的に出てきた。インターネットが始まった昔からネットワークを雲で書いていた。その概念はあった。ターミノロジーの元はあった。それが時代の変遷を経て，マーケットニーズがあって，できることが拡張されて，単語が定着する。

谷島

第一段階: 定義がしっかりある言葉なので，ワーディングがシャープで他の言葉が便乗しにくい。そのため，用語を並べようか，というイメージなのでは。
第二段階: 編集側の意図にプラスして，ビジネス上の事由が加わって用語が拡大されていったもの。
第三段階: ｘｘクラウドはひとつの成熟の表れである。この言葉が長持ちするから応用して使っていこうとしている。定義が広くて関係ないものまで包含している。
その他：展示会のテーマについては事業構造が広告モデルで動くため，皆が出展したくなるようなテーマを掲げる。これとは別に，世の中全体にどれだけ影響があるのはやはり新聞であり，新聞が使い出すと広がりは大きい。新聞の場合トレンドを創るつもりはないが，構成は仕組みが決まっていて，記事の大きさとかを決めるのは IT の素人＝ゼネラリストである。極めて主体性がないメカニズムであるが，繰り返し掲載することによって大衆化が始まる。書き手側も大きく乗せたいために看板をつける。

70

技術と経済第５章

まとめ

本研究では IT 業界のクラウド事例に注目し、テキストマイニングの手法を使って用語間の相関を抽出することによって、クラウドに至るまでのコンセプトがどのように推移したのかを分析し時間軸と共に提示した。この結果をもとに、コンセプトが進化する過程には、集合・補完・特化の３つの形態が存在することを発見し、新たに提示したことに学術的意義がある。これまでにも競争優位を確保するために差別化戦略のひとつとして新しいコンセプトを使うことがあったが、コンセプトの推移を時間的に連続したものとして捉えて述べるものではなかった。

すでにクラウドは 2010 年に頻繁に取り上げられるようになってから数年が経過し、今日ではすっかり定着している。クラウドが何かということをもはや論じる必要はなく、さらに細分化した xx クラウドについて直接、論じることができるようになった。クラウド
コンピューティングは最終的にそれぞれのケースや業界に合わせた特化が起こり、これによってコンセプトは成熟したと言えよう。

このように本研究によって提示したコンセプトの進化の分析手法を使えば、コンセプト用語が時間と共にどのような変化をたどったかを明らかにすることがで2018.10い。いずれにしてもコンセプトが形成される条件や、どのような形態で推移するのかなど、コンセプトの特性に関する理解を得ることが重要である。こうした研究を重ねることによって、現在の業界で注目されているコンセプトがビジネスの発展段階のどこの位置にあるのかを理解し、その後の IT 業界が向かっていく方向を予測できる。例えば、補完の段階が終了していな
い集合段階のコンセプトである場合は、実際のビジネスでの応用はまだ数年先だと予想される。一方で特化が始まっている場合には、早々にさまざまな分野に水平展開され応用されていくことになるであろう。こうしてコンセプトの発展段階を通して業界内を把握することによって、企業として近い将来、どの分野に投資しビジネスを拡大していくべきであるのか、というよ
うな戦略立案に役立つことを期待する。

謝辞
インタビューにご協力いただき貴重なご意見を賜りました日経 BP 社 谷島宣之氏、株式会社インプレ
ス R&D 井芹昌信氏、日本 IBM 株式会社 竹尾さつみ
氏 に深く感謝します。テキストマイニング手法についてご指導をいただいた日本アイ・ビー・エム株式会
社 東京基礎研究所 那須川哲哉博士、吉田一星博士にお礼を申し上げます。

きる。藤垣・永田が提唱するように、文書についての（かたおか りえこ、いかわ やすお、うちやま なおし）

どう変化しているかを分析すること、および、次のト《注釈》

定量的アプローチを行うことは、コンセプトが実際にレンド作りに応用することが可能となる [5][26]。しかし、従来の手法では、扱うデータ量にも限界がある
ためコンセプト用語の登場頻度をもとに分析を進めざ
るをえなかったが、本研究ではこの定量的分析手法をさらに発展させテキストマイニング手法を導入することによって、膨大な量のデータを扱うことを可能とした。その結果、コンセプト進化の分析において、図５のようにファセット分析により相関値を抽出したり、
図６のように偏差分析を活用することによって時系列要素を取り入れることによって、多面的でより精度の高い定量的分析手法が有効であることを新たに提示したことに実務的意義がある。

今後もクラウド以降に出現したコンセプト用語の分

析を継続して行うことによって、コンセプトの進化パ
ターンを複数事例で考察したい。本研究のアプローチ
は、ビッグデータや IoT などの現在進行形のコンセプ

ト用語の推移にも適用可能である。今後再び、集合・補完の段階をたどり、特化をもって用語が成熟したと判断することができるであろう。あるいは、
「集合」

「補完」
「特化」の３つの形態の順番が異なる場合、３つの形態のうちのいくつかのみ、あるいは全く新たなコンセプトの発展形態の出現が期待できるかもしれな

1. IT アーキテクチャ：コンピュータの論理的構造や機能面から見たときの構成方式のこと。

2. National Institute of Standards and Technology, 米
国国立標準技術研究所。

3. http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/sg247568.html
4. 区間推定法は、「文書が無限にある場合の真の相関値αを未知数とした際、一定確率以下の偶然を除いて、現状の相関値を実現し得る最小のα」を算出するものである。

5.「IBM Content Analytics with Enterprise Search（ICA）」
より引用した。

6. 図中の各線には相関値が併記されているが、画面の解像度の関係上、相関値色別の値を目安とすることで対応する。

7. 有識者インタビュー : 役職はインタビュー当時のもの。
谷島宣之氏：日経 BP イノベーション ICT 研究所

上席研究員、「日経コンピュータ」元編

集長、2013 年 5 月 28 日、日経 BP 本社にて実施。

井芹昌信氏：株式会社インプレス R&D 代表取締役

社 長、2013 年 6 月 14 日、 イ ン プ レ
ス R&D 本社にて実施。

71

日本 MOT 学会による査読論文（2018-1）
竹尾さつみ氏：日本 IBM 株式会社、グローバル・

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