Hitotsubashi University
Institute of Innovation Research

バイオベンチャーの科学的源泉と成長に向けての課題―「2012年バイオベンチャー統計調査」にもとづいて―

本庄裕司
長岡貞男
中村健太
清水由美
IIR Working Paper WP#13-22

2014年2月

一橋大学イノベーション研究センター
東京都国立市中2-1
http://www.iir.hit-u.ac.jp

バイオベンチャーの科学的源泉と成長に向けての課題―「2012 年バイオベンチャー統計調査」にもとづいて―

本庄裕司† 長岡貞男‡ 中村健太§ 清水由美¶

要約
本稿では，「2012 年バイオベンチャー統計調査」（2012 年度調査）にもとづいて，日本のバイオベンチャーにおける科学的源泉と企業成長に向けての課題に注目した調査および分析結果を報告する．2012 年度調査では，まず調査対象企業の企業数を集計し，これにもとづく日本におけるバイオベンチャーの動向を時系列的に把握する．また，バイオベンチャーの株式公開について，
企業タイプ別に新たな分析を試みる．さらに，2011 年度調査に引き続いてバイオベンチャーのコア
技術の源泉を調査するとともに，コア技術の技術移転の方法について，コア技術の開発者がその企業に異動し自ら開発の実施する場合を調査し，加えて，日本のバイオベンチャーの多くの割合を占める「研究支援」あるいは「受託サービス」といった研究支援サービスを事業分野とする企業の顧客について新たに調査している．
本稿で得られた知見は以下のとおりである．
(1) 本統計調査の対象である広義のバイオベンチャー（ただし，商業を主たる業務とする企業，非営利を含む）は，2000 年に約 370 社存在していたが，2000 年代の前半に急増し，
2007-2008 年ごろに約 730 社程度となった．しかし，近年は設立数と退出数がほぼ拮抗している．
(2) 日本のバイオベンチャーは少数ながらも着実に株式公開をはたしている．株式公開した企業のほとんどがマザーズやジャスダックといった新興市場で公開しており，こうした新興市場の整備がバイオベンチャーに新たな資金調達の道を開いたと考えられる．また，株式公開の決定要因の実証分析によると，研究開発集約度の高い企業や医薬品を事業分野とする企業が株式公開をはたしやすい傾向がみられており，さらに，これらの要因をコントロールしても大学発ベンチャーは株式公開をはたしやすい．なお、分析
対象のサンプルでは M&A の件数は少ない．


本稿は，独立行政法人科学技術振興機構の戦略的創造研究推進事業「科学技術イノベーション政策のための科学，研究開発プログラム」のうち「バイオベンチャーにかかるサイエンス源泉及び経済効果研究」と題した研究テーマの研究成果の一部である．なお，本稿は，執筆者個人の見解にもとづいて作成されたものであり，それぞれの所属機関の公式見解を示すものではない．
†

中央大学商学部，一橋大学イノベーション研究センター非常勤共同研究員‡

一橋大学イノベーション研究センター（連絡先） E-MAIL: yhonjo@tamacc.chuo-u.ac.jp§

神戸大学大学院経済学研究科，一橋大学イノベーション研究センター非常勤共同研究員¶

一般財団法人バイオインダストリー協会

(3) バイオベンチャーの科学的源泉について， 2011 年調査を拡充した結果が得られた．
日本のバイオベンチャーのコア技術の出所（設立時）は，大学や公的研究機関が半数近くを占めており，また，約 7 割のコア技術の開発はその創造者がこうし組織に所属していた時に行われている. バイオ関連分野では，大学や公的研究機関といった科学的源泉がバイオベンチャーの誕生に重要な役割をはたしていることが改めて確認された．なお，コア技術が大学出所の場合であってもそのうち約 4 割が｢大学発ベンチャー｣に分類されていないことから，｢大学発ベンチャー｣は，コア技術の提供者としての大学や公的研究機関の役割を過小評価していることも判明した.
(4) バイオベンチャーへのコア技術の技術移転の方法について，コア技術の開発者がその企業に異動し自ら開発を実施するケースを新たに調査したが，このようなケースは実際にとても少ない. コア技術を開発した社外研究者が役員として経営に参画，コア技術を開発した社外研究者がアドバイザーとして経営を助言する割合も相対的に低い．他方
で，コア技術の利用・開発に関連した技術指導（ノウハウの移転）を利用する企業は 8割近くを占めており，しかも半数近くが非常に有効と評価している. 効率的なコア技術の移転は大変重要であるが，バイオベンチャーではその開発者による人的関与と切り離された形で経営されており，技術と経営にはそれぞれ別の資源が組み合わせられていることが示唆される．
(5) 日本のバイオベンチャーは，売上高でみると全体の約 4 割の企業が「研究支援」あるい
は「受託サービス」といった研究支援サービスに分類される．2012 年調査では，こうした企業がどのような分野の顧客から受託しているかについて新たに調査した．その結果，
医療・健康（医薬品含む）が回答企業の約 6 割を占めており，大学・公的研究機関からの研究支援・受託サービスも 3 割を占めている．日本のバイオベンチャーは，医療・健康（医薬品含む）を事業分野とする企業の割合が直接あるいは間接に含めて約 7 割と高い水準にあると推察される．また，バイオベンチャーは大学などの研究機関を支える
インフラとして重要であることも判明した．

目次

1. はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
2. 調査方法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
2.1. 調査対象・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
2.2. 2012 年度調査の特徴・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3
3. 調査結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4
3.1. 企業概要・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4
3.2. 収益状況・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 13
3.3. 資本構成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16
3.4. 研究開発・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 20
3.5. コア技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27
3.6. 特許・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 33
3.7. 提携・ライセンス・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 35
3.8. 代表者の経歴・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 39
4.

バイオベンチャーの株式公開に関する実証分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 44

4.1. 科学的源泉と研究開発・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 44
4.2. 株式公開の決定要因・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 48
5. おわりに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 53
参考文献・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 54

１. はじめにバイオテクノロジーを手段あるいは対象として事業を行うバイオテクノロジー関連分野（以下，「バイオ関連分野」と略す）では，事業を行うにあたっての中心的な技術（以下，「コア技術」と呼ぶ）がその後の成功に重要な役割をはたすと考えられている．バイオ関連分野のコア技術，とくに，医薬品開発をめざす分野のコア技術は，これまでの調査でも明らかにしたとおり，大学や公的研究機関
といった研究機関で蓄積された技術を基盤とすることは少なくない．他方で，技術の発展には不確
実性が大きく，将来性を事前に予見することは難しい．こうしたことから，研究機関で誕生した技術の事業化に取り組むために，機動性や柔軟性に欠く既存の大企業より，むしろ「ベンチャー」と呼ばれる規模の小さい企業を通じてすすめるほうが効率的な産業の発展につながると考えられている．
バイオ関連分野，とりわけ，医薬品開発をめざす「創薬系バイオベンチャー」にとって，事業化までの間，多額な資金と時間を要する．これは経営資源の乏しいバイオベンチャーにとって大きな障害となり得る．こうしたことから，コア技術を事業として結実するために，バイオベンチャーと他の組織との提携（アライアンス），具体的には，大学や公的研究機関，大手製薬企業，さらに，ベンチャ
ーキャピタルを中心とした専門的な投資家との提携が乏しい経営資源を補完するために有効な手段となる．日本のバイオ関連分野において，コア技術の事業化に向けたバイオベンチャーの取り組
みは将来的な産業の発展に大きく寄与すると期待している．
本稿では，一般財団法人バイオインダストリー協会（以下，「JBA」と略す）が実施した「2012 年バイオベンチャー統計調査」（2012 年度調査）にもとづいて，バイオベンチャーにおける科学的源泉の役割を調査・分析する．バイオベンチャー統計調査は，日本のバイオベンチャーの実態を把握するために，2002 年より JBA によって毎年行われているものである1．
以下，本稿の構成を述べる．まず，第 2 節では，調査対象の選択などの調査方法を説明する．
第 3 節では，調査結果を報告し，また，第 4 節では，大学や公的研究機関といった研究機関を出所とするバイオベンチャーに注目し，科学的源泉と金融市場とのアクセス，とりわけ，株式公開の決定要因について明らかにする．最後に，結論と今後の課題をまとめる．

2. 調査方法
2. 1. 調査対象
本稿で調査対象となる「バイオベンチャー」とは，バイオ関連分野で事業を行うベンチャー企業をさす．バイオ関連分野の場合，その多くが新しい製品やサービスの開発を目的とすることから，そこで事業化をめざす企業は「ベンチャー」と呼ばれるにふさわしい．なお，一部の大企業など例外的な企業を除けば，事業化をめざす企業のほとんどが規模の小さい中小企業であることから，結果的に，ここでの「バイオベンチャー」は，もっぱらバイオ関連分野における規模の小さい企業を意味することになる．

1

JBA は，日本のバイオベンチャーの実態を把握するための統計調査が未整備であったことから，独自の調査にもとづいてバイオベンチャーのリスト作成に取り組み，2002 年から，「バイオベンチャー統計調査」を実施している（ただし，2002 年は，「バイオベンチャー統計基礎調査」，2003 年は，「バイオベンチャーおよびバイオ中小企業統計」と呼んだ）．

1

表 2.1 に，本統計調査におけるバイオベンチャーの定義を示す．表 2.1 のうち，カテゴリーA は，設立から 20 年を満たない，いわゆる「バイオスタートアップ」と呼ばれる企業である．カテゴリーB は，
カテゴリーA と異なり，設立年を限定していない．本稿でのバイオベンチャーは，カテゴリーA ある
いは B のいずれかに該当する企業としており，設立年を限定することなく「バイオベンチャー」として定義している2．
表 2.1. バイオベンチャーの定義
カテゴリー

条件 1
条件 2

バイオテクノロジー（JIS K 3600:2000「バイオテクノロジー用語」による）を手段あるいは対象として事業を行うもの
中小企業基本法による中小企業者の従業員数についての定義にあてはまるもの

A

B

C

D

○

○

○

○

○

○

○

○

条件 3

設立から 20 年未満のもの

○

×

○

○

条件 4

販売，輸入・輸出等を主たる業務とするもの

×

×

○

×

特殊条件

非営利であるもの

×

×

×

○

注） ○はその条件を満たす場合，×はその条件を満たさない場合をあらわす．各カテゴリーの○および×は，AND 条件．条件 2 の「中小企業の定義」は，従業員数について，製造業・その他で 300 人以下，卸売業・サービ
ス業で 100 人以下，小売業で 50 人以下となる企業をさす．条件 3 について，設立から 20 年以上であっても，社名変更などによりバイオ関連分野への事業シフトが明らかであり，その時期より 20 年未満の場合も含む．

なお，表 2.1 の「バイオテクノロジー」および「バイオインダストリー」は，表 2.2 に示すとおり，それぞれ JIS (Japanese Industrial Standard) による定義にしたがう．ただし，従来の発酵技術や育種技術については対象から除外している．
表 2.3 に，「2012 年バイオベンチャー統計調査」（2012 年度調査）の調査概要をあらわす．2012
年度調査では，695 社から有効回答を得た．695 社のうち，表 2.1 の条件 3 あるいは条件 4 に該当する企業および官製ベンチャーといった特殊な企業についてはサンプルから除外した．最終的に，
有効回答の得られた企業のうち，表 2.1 で示したカテゴリーA あるいは B にあてはまる 178 社が本稿における基本的な分析対象となる「バイオベンチャー」のサンプルとする．ただし，いくつかの図表や分析では，表 2.1 のカテゴリーC, D を含めて集計しており，これを便宜的に「広義のバイオベンチャー」と呼ぶ．
以下，調査結果を順次説明する．ただし，すべての企業がすべての質問項目に必ずしも回答しているわけではない．よって，以下では，それぞれの図表によって観測数が異なることをあらかじめ留意いただきたい．

2

実際に，2010 年度以降の調査では，条件 2 を適用せずに，中小企業以外の大企業も調査対象としている．ただし，本稿では，これまでの調査報告書との一貫性を優先して，大企業を除外し，条件 2 を適用して集計している．な
お，バイオテクノロジー，バイオインダストリーなどの定義の詳細について，本庄・長岡・中村・森下・清水 (2009) を参照いただきたい．

2

表 2.2. JIS K 3600:2000 「バイオテクノロジー用語」【バイオインダストリー】バイオテクノロジーに関連したあらゆる分野の産業．バイオテクノロジーに用いら1255

れる装置・器具などの周辺産業までも含めていうことがある．発酵工業，医薬品，化学品，農林水産畜
産業，食品工業，エネルギー，廃棄物処理などを含む．
【バイオテクノロジー】狭義には，遺伝子の組換え技術およびその周辺技術．広義においては，生物ま1256

たはその機能を利用または応用する技術．従来の発酵技術や育種技術に加えて，遺伝子組換え技術，酵素工学技術，細胞工学技術，発生工学技術，たん白質工学技術などを含む．
＜用語の分類＞
1.

2.

基礎事項

3.

応用技術

a)

一般的事項

a)

発酵

b)

酵素，たん白質工学b)

バイオリアクターc)

微生物，微生物工学c)

バイオインフォマティクス

d)動物細胞，植物細胞，細胞工学d)バイオレメディー

e)

その他

基礎技術
a)

培養，培養工学

b)

細胞融合

c)

遺伝子操作，遺伝子工学

d)

一般的操作

e)

器具・装置

表 2.3. 「2012 年バイオベンチャー統計調査」（2012 年度調査）の調査概要
項目

内容

調査名

2012 年バイオベンチャー統計調査

調査方法

質問票によるアンケート調査（ウェブ，ファックス，郵送による回答）

調査日2013 年 2 月 5 日～2013 年 3 月 31 日

発送・配布数

707 社に発送．宛先不明，解散，被合併，分野対象外による回答拒否などの 6 社を除く 701 社に配布．

有効回答数

186 社．うちサンプルは 177 社（177 / 701×100% = 15.3%）

2. 2. 2012 年度調査の特徴
前述したとおり，「バイオベンチャー統計調査」は，JBA が 2002 年から毎年，日本のバイオベン
チャーに対して実施しているアンケート調査である．通算 7 回目にあたる 2008 年度調査では，事業分類，企業概要，資本構成，コア技術，特許，代表者の略歴，社名変更など，質問票の大幅な改訂を行った．通算 8 回目にあたる 2009 年度調査では，研究開発費のための資金調達，提携・ライ
センスの状況，特許制度に対する評価についての質問を追加した（ただし，特許制度に対する評
価は 2009 年度調査のみ）．通算 9 回目にあたる 2010 年度調査では，研究開発費の資金調達，提携，代表者の経歴についての質問を追加した．前回，通算 10 回目にあたる 2011 年度調査では，コア技術についての質問をあらたに追加した．今回，通算 11 回目にあたる 2012 年度調査では，
表 2.4 に示すとおり，質問の一部を修正して項目を追加する程度にとどめた．また，（新規）株式公開についての質問をあらためてたずねており，さらに，コア技術の創造にあたってもっとも重要な役割をはたした人についての質問も継続している．

3

表 2.4. 「2012 年バイイオベンチャー
ー統計調査」（2012 年度調調査）で追加 した質問
新たにに追加した質問
問項目
区分
事
事業分野
・「研
研究支援」「受受託生産」ををおもな事業分分野とする企企業の顧客のの分類
所
所有構造・資本本構成
・株
株式公開の実実施，予定，検
検討
コア
ア技術
・技
技術移転に関関連する方法法として，「コアア技術の開発発者が貴社にに移動しし自ら開発をを実施」の項目目の追加
注） 「株式公開の実施，予定，検討
討」の質問は，20008 年度調査でで実施しているる．また，2002, 2003 年度調査
査では，
株式式公開の有無とと株式市場につついてたずねてい
いる．

3. 調
調査結果
3.1. 企
企業概要
(1) 設
設立時期
サン
ンプル企業のの概要を示すすために，はじ
じめに，設立年
年ごとに企業
業数の推移を図
図 3.1 に示す
す．図
3.1 にに示すとおり，企業数は 19
990 年代後半
半から増加したが，2005 年以降，急激年激に減少していいる3．
また，図 3.1 では，他の事業かからバイオ関連
連分野（事業））に参入した年
年（以下，「ババイオ分野参入年」
ぶ）をあわせてて示しているが，結果としてて，設立年ととバイオ分野参参入年との間間にそれほど大大きなと呼ぶ
差異ははみられていいない．図 3.1 で示したよ
ように，他分野
野からの参入を含めて，近近年，バイオ関関連分
野で新新しく事業をはじめる企業
業数は減少した
たといえる．
図 3.1. 設立年とバ
バイオ分野参参入年別の企
企業数注） 観
観測数は，設立
立年について回回答が得られた企企業のうち，現
現在，バイオ関連
連事業を行ってていない企業をを除いた177 社．

図 3.2 では，バイオ関連分野
野で新しく事業業をはじめる
る企業数の減少少傾向を追加加的に検証すするた年
サンプルを利利用して企業年
年齢別の企業
業数を示してている．図 3.2 の横めに，2008-2012 年度調査のサ
3

ごく最最近に設立されれた企業についいては調査対象
象として把握されれにくいことからら，図 3.1 の集
集計結果は，こううした企業の把把握漏れによる過小評価を含む
む可能性は残るる．

4

軸に用用いた企業年
年齢は，調査査年から設立年年を引いた値
値で定義していいる4．図 3.2 に示すとおり
り，企
業年齢
齢が 0-5 歳ままでの比較的
的に若い企業のの企業数に限限定してみると，2008 年度
度から徐々にに下側へシフ
フトしており，2012 年度調調査がもっともも下側に位置している．こううしたことから ，年々，若いい企業の減少
少傾向がみらられていると推推察される．
図 3.2. 200
08-2012 年度
度調査におけける企業年齢別
別の企業数

注） 企
企業年齢は，調調査年から設立年を引いた値．
．観測数は，20008 年度調査にに関して，設立
立年について回答が得られれた 293 社．20009-2012 年度調調査に関して，設設立年についてて回答が得られれた企業のうち，，現在，バイオ関連事
業をを行っていない企
企業を除いた，それぞれ 276 , 239, 229, 177 社．

た，図 3.3 では，2008-20
で012 年度調査
査のサンプル
ルを利用して企
企業年齢別分分布を示していいる5．
また2008 年度調査ではは，調査対象
象の直近年をを含めた過去 4 年間（企業年齢 0-4 年） に設立した企
企業数
体の 3 割を超超えているのにに対し，過去去 3 年の 2010
0-2012 年度調調査では，企業
業年齢 0-4 年の若
年
は全体
い企業
業は全体の 2 割を満たずず，若い企業のの占める比率率が低下していいる．

4

たとえば，2012 年度
度調査の場合，2005 年に設立
立した企業の企
企業年齢は 7 ( = 2012 – 2005 ) となり，2010 年度調

査の場場合，2005 年にに設立した企業の企業年齢は 5 ( = 2010 – 20005 ) となる．
5

20088 年度調査の有有効回答率が 40.1%に対して
4て，前述したようにに，2012 年度調調査の有効回答
答率は 15.3%と
となって

いる．

5

図 3.3. 2008-2012
2年
年度調査におおける企業年齢
齢別分布注） 企
企業年齢は，調調査年から設立年を引いた値．
．観測数は，20008 年度調査にに関して，設立
立年について回答が得られれた 293 社．20009-2012 年度調調査に関して，設設立年についてて回答が得られれた企業のうち，，現在，バイオ関連事
業をを行っていない企
企業を除いた，それぞれ 276 , 239, 229, 177 社．

記で示した図
図では，いずれれも回答の得得られたサンプ
プル企業にももとづいた推移
移をあらわす
すことか
上記
ら，回回収率といった
た回答状況のの影響を受けけやすい．そこ
こで，2013 年 9 月現在，JB
BA が調査対対象としている
るバイオ関連
連分野にもとづづいて，図 3.44 に調査対象
象企業の企業
業数の推移を示
示す6．図 3.4
4 に示
すとおおり，2000 年前半でバイオ
年
オ関連分野ににおける企業数は 2007-2008 年ごろににピークを迎え
えており，ここ
こ数年，横ばばいあるいは若若干の減少傾傾向がみられれている．
つぎぎに，JBA が調査対象とししている企業のの設立年およよび退出年のの情報をもとにに，設立・廃業
業の推移を示示す．図 3.4 で示した 期の企業数とと設立数 および退出数
お
との関係に
について
(1)

となる
るように求めてている．その結結果を図 3.5 にに示す．図 3.5 に示すとおおり，全体的にに設立数の減減少傾向がみ
みられており，こうした結果
果は，図 3.1-33.3 と一貫したた傾向といええる．ただし，調調査対象を把把握するまででにタイムラグ
グが発生することを考えれれば，最近の設設立年ほど設
設立数と退出数
数は過小評価価になっていいる可能性はは残る7．

6

ただだし，図 3.4 では
は，事業分野を正
正確に特定し， 表 2.1 のカテゴ
ゴリーC, D とみ
みなして退出を判判別することがが難しいため，広義のバイオベ
ベンチャーにもとづいて集計ししている．そのたため，ここでの数
数字は必ずしもも表 2.3 で示した
た発送・配布数
数と一致しない．
．
7

図 33.5 の設立数と退退出数は，あくまでも 2012 年
年度調査で把握
握できた数をあららわすのであってて，すでに設立
立あるいは退出
出されていたとししても翌年以降降の調査でしか把把握できない可
可能性はある．

6

図 3.4. バイオ
オ関連分野のの企業数の推移

注） 2013 年 9 月現在
在の調査対象ににもとづいて企
企業数を集計．広広義のバイオベベンチャーにもととづいて集計．不明の企業
業の一部は調査
査対象から除外
外．

図 3.5.
3
バイオ関
関連分野の設設立と退出の推移

注） 2013 年 9 月現在
在の調査対象ににもとづいて設設立数と退出数をを集計．広義ののバイオベンチャ
ャーにもとづいて集計．
不明
明の企業の一部
部は調査対象か
から除外．

事業分野
(2) 事
20112 年度調査
査では，これままでの調査と 同様に，売上上高および研
研究開発費がが上位となる事
事業分
野にししたがって調調査対象企業の事業分野をを特定していいる．表 3.1 では，サンプルでル企業の事業
業分野
別の企企業数を示ししている．

7

表 3.1. 事業分野別の企業数（小分類）
企業数
売上

研究開発

事業分野

事業分野

医薬品

20

32

2

診断薬

5

6

3

医療機器（治療器，診断機器など）

5

7

4

人工臓器・組織，再生医療

7

5

5

保健機能性食品（厚生労働省認可）

1

3

6

パーソナルケア（予防医学・健康増進分野，5 以外の

12

7

大分類

番号

医療・健康

1

小分類

健康食品など）

農林水産

7

化粧品

7

7

8

その他

7

8

9

遺伝子組換え・クローン技術などを利用する農林畜

1

1

水産
10

動物用医薬品

2

2

11

診断，検査

4

5

12

その他

2

3

環境・

13

エネルギー生産技術

3

4

エネルギー

14

環境修復技術2

3

15

各種廃棄物処理技術

1

1

16

検査

1

1

17

その他

4

5

18

実験機器類

13

10

19

実験試薬／消耗品

12

8

20

実験動物生産1

3

21

チップ（DNA チップ，タンパク質チップなど）

1

2

22

バイオインフォマティクス

1

0

23

受託サービス（25-28 の受託生産を除く）

24

13

24

その他

3

5

25

タンパク受託生産3

2

26

ペプチド受託生産1

0

27

DNA 受託生産

2

2

28

その他

4

3

その他

29

シンクタンク

0

0

サービス

30

コンサルティング

9

3

31

その他

3

1

157

147

研究支援

受託生産

観測数

注） 売上事業分野（小分類），研究開発事業分野（小分類）にもとづいて集計．ただし，1 位と 2 位が同じ値（比率），あるいは，1 位，2 位および 3 位が同じ値（比率）の場合，それぞれの事業分野で 2 分の 1 あるいは 3 分の 1 とカウントして企業数を集計．なお，小数点第 1 位以下を四捨五入しているため，小分類の合計が観測数と一致しないことがある．

8

表 3.1 に示すととおり，事業分分野についてて，「医療・健康康」「農林水産産」「環境・エネ
ネルギー」「研研究支受託生産」おおよび「その他
他サービス」のの 6 分野を「大分類」，さららに細かい分
分野を「小分類
類」とし
援」「受
て分類
類している8．また，質問票
票では，表 3. 1 で示した小小分類にしたががって，それれぞれの企業にに対して売上上高と研究開開発費の大きい分野から順順に最大 3 つまでの事業
つ業分野をたずね
ねている．なおお，表
3.1 でで，売上事業分
分野とは，売上高が最大 （1 位）となる事
事業分野，研研究開発事業
業分野とは，研研究開
発費がが最大（1 位））となる事業分分野をさす．表
表 3.1 に示す
すとおり，売上
上事業分野ででは「研究支援援」のうち「受受託サービス」を事業分野
野とする企業がが多く，研究究開発事業分野では「医療療・健康」のうち「医薬品」」を事業分野
野とする企業がが多いことがわ
わかる．
表 3.1 の結果ををもとに，売上
上事業分野（大研究開発事業分分野（大分類
類）にもとづいて，そ大分類）と研れぞれ
れ事業分野のの分布を図 3.6, 3.7 に示す
す9．図 3.6 の売上事業分野
野では，バイイオ関連分野では，「研究究支援」あるい
いは「受託サーービス」といっった研究支援サービスを事
事業分野とする体の 4る企業が全体割程度度を占めていいる．また，図図 3.6 の研究
究開発事業分
分野では，「医薬品」を含む
む「医療・健康康」を事業分野野とする企業
業が半数近くをを占めている
る．このような傾傾向は，2008
8-2011 年度調調査でも同様様にみられてている．こうししたことから，いいくつかの企企業は，主たるる研究開発ををいまだ売上高
高に結びつけける段
階に至至らず，実際
際に研究開発をすすめる事
事業分野から
らではなく，そそれ以外の事事業分野から売売上を得ていいる企業が少少なからず存在
在すると推察察される10．とりりわけ，創薬系
系バイオベンンチャーの場合
合，研究開発
発が長期に渡渡ることは少ななくなく，こののような傾向がが強いと考えらられる．
図 3.6. 売
売上事業分野野（大分類）

注） 売
売上事業分野（大分類）にもとづいて集計．た
ただし，1 位と 2 位が同じ値（比比率），あるいはは，1 位，2 位おおよび 3位がが同じ値（比率））の場合，それぞぞれの事業分野
野で 2 分の 1 あるいは
あ3 分の 1 とカウントしてて企業数を集計
計．観測8

表 33.1 の「大分類類」および「小分類類」は，本稿で独独自に定義したた分類であってて，日本標準産業
業分類にしたが
がうもの

ではな
ない．
9

表 33.1 からわかるように，研究開開発事業分野ででは「医療・健康
康」のうち「医薬品品」を事業分野
野とする企業が多多いことから，「医薬品」を「医医療・健康」と別にあらわすこと にしている．またた，表 3.1，「受託生産」を事業業分野とする企業は相対的にに少なく，事業内
内容が｢研究支支援｣に近いことかから，いくつかのの図表では，「研研究支援」と「受受託生産」を 1 つの事
業分野
野としてあらわす
すことにしているる．
10

以下
下では，事業分
分野ごとに図表をを示す場合，ととくに断りがない
い限り，研究開発
発事業分野にももとづいて事業
業分野を
分類す
する．

9

は，売上事業分分野について回答が得られた 1157 社．
数は

図 3.7. 研究究開発事業分分野（大分類）注） 研
研究開発事業分分野（大分類）ににもとづいて集計
計．ただし，1 位と位 2 位が同じじ値（比率）の場
場合，それぞれの事業分野
野で 2 分の 1 とカウントして企業業数を集計（小小数点第 1 位以以下を四捨五入入）．観測数は，研研究開発事業分野についいて回答が得らられた 147 社．

図 3.6 で示した
たように，バイオオ関連分野ででは，「研究支支援」あるいはは「受託サーービス」といった
た研究支援ササービスを事事業分野とするる企業が全体体の 4 割程度度を占めているる．なお，アン
ンケート調査では，
図 3.66, 3.7 で示した
た売上事業分
分野や研究開開発事業分野野に加えて，ととくに基準を設設けずに最大大3つまでのの事業分野ををたずねている．表 3.2 で は，それぞれれの事業分野野の分布を示ししている．表 3.2 に示すととおり，全体のの 58%の企業
業が「医療・健健康」，全体のの 64%の企業
業が「研究支支援」あるいは「受託サービ
ビス」といった
た研究支援ササービスを事業業分野としておおり，図 3.6, 3.7
3 と同様，ここうした事業分分野の占めるる割合が相対対的に大きい．
20112 年度調査
査では，研究支
支援サービス
スをおもな事業業分野と回答
答した企業に対対して，「研究究支援
あるいいは受託サー
ービスの顧客ははおもにどのの事業分野にに属しています
すか」と新たににたずねていいる．表
3.2 ででは，「研究支支援」あるいはは「受託サービ
ビス」といった
た研究サービススをおもな事事業分野（上位位3位まで）とする企業のの顧客の事業
業分野（あるい
いは組織）を示示している．表
表 3.2 に示す
すとおり，顧客
客の事
業分野
野について，医療・健康（（医薬品含む ）が回答企業
業の約 6 割 (((22 + 16) / 666 = 0.58) を占占めている．また，表 3.22 で示したよ
ように，直接的
的に医療・健康康（医薬品含む）を事業分分野とする企業
業が全体の約
約 6 割を占めており，またた，間接的にに医療・健康をを（医薬品含む）事業分野
野とする企業をを含めると，全体の約 7 割の企業が医割
医療・健康（医医薬品含む）を事業分野ととしている11． さらに，大学学・公的機関からの研研究支援・受託
託サービスも 3 割を占めてており，バイオオベンチャー は大学などの
の研究
研究機
機関を
を支えるインフ
フラとして重要要であることもも判明した．

11

表 3.2 では，「研究究支援」あるいは「受託サービ
ビス」をおもな事
事業分野とする企企業について， 顧客の事業分分野をたずねてているが，無回答
答の企業あるい
いは大学や公的的研究機関と回回答した企業も存存在することかから，間接的に医医療・健康（医薬品含む）を事
事業分野とする企企業の割合はささらに高い可能能性が残る．

10

表 3.2. 医療・健康を事業分野とする企業の比率（研究支援サービスの顧客の分類）
事業分野（直接）a

企業数 b

医薬品

42

(24%)

医療・健康（医薬品以外）

84

(47%)

農林水産

29

(16%)

環境・エネルギー

21

(12%)

研究支援

97

(55%)

受託生産

23

(13%)

その他

37

(21%)

102

(58%)

114

(64%)

医薬品 / 医療・健康（医薬品以外））
研究支援 / 受託生産
合計

178

（対象）

事業分野（間接）

c

企業数 d

医薬品

22

(33%)

医療・健康（医薬品以外）

16

(24%)

農林水産

2

(3%)

事業分野（直接）を「研究支援」ある

環境・エネルギー

1(2%)

いは「受託生産」とする企業

研究支援

3

(5%)

受託生産

1

(2%)

その他

1

(2%)

大学・公的研究機関

20

(30%)

66

(100%)

合計
事業分野（直接・間接）
i. 事業分野（直接）が「医薬品」あるいは「医療・健康（医薬品以外）」
ii. 事業分野（直接）が「研究支援」あるいは「受託生産」のうち，事業分分
野（間接）が「医薬品」あるいは「医療・健康（医薬品以外）」
iii. i あるいは ii
合計

企業数 e
102

(58%)

38

(21%)

118

(66%)

178

注） a: おもな事業分野を最大 3 つまで回答．b: 観測数は 178 社（ただし，複数回答のため合計は 178 社を超える）．c: もっともあてはまる事業分野（あるいは組織）を 1 つだけ回答．d: 観測数は，「研究支援」あるいは「受託サービス」をおもな事業分野と回答した企業のうち，顧客の事業分野あるは組織について回答が得られた 66 社．
e: 観測数は 178 社(3) 企業規模：従業者数
サンプル企業の企業規模をあらわすために，図 3.8 では，設立時と現在の常勤従業者数（常勤
役員，常勤従業員およびパート・アルバイトのうち常時従業者）を示している12．あわせて，設立時と12質問票での「現在」とは，「直近の会計年度」をさし，また，本年が設立年度の場合，計画で回答するように明記している．なお，本稿では，現在と異なる時点での状況での集計結果について，たとえば「設立時」などと明記するようにしているが，とくに時点を明記していなければ，原則，現在の状況の集計結果と考えていただきたい．

11

現在の
の常勤従業者
者数の基本統統計量を表 33.3 に示す．従業者数の企
企業規模につついて，図 3.8，表
3
3.3 にに示すとおり，設立時の常常勤従業者数 の平均が 4.4
4 人であり，「「0～4 人」が 7 割以上を占占めており，多くのバイオ
オベンチャーは，小規模なな企業規模でで事業をはじめ
めている．他
他方で，現在のの常勤者数は，設立立時よりも増加加しているが， それでも平均
均が 18.1 人，メジアンが 88.0 人であり，「0～9
従業者
人」がが過半数を占める結果とななっており，依依然として企業
業規模は小さいといえる．
図 3.8. 常勤 従業者数（設設立時と現在）注） 常
常勤従業者にはは，常勤従業員
員だけでなく，常常勤役員およびびパート・アルバ
バイトのうち常時時従業者を含む
む．観測
数は
は，設立時と現在在の常勤従業者
者数について回回答が得られたた 154 社．

表 3.3. 常勤従業者 数（設立時とと現在）の基本
本統計量
平均
均

メジアン

S.D.

設立時

4.4

3.0

7.3

現在

18.1

8.0

29.5

注） S
S.D.は，標準偏差をあらわす．常勤従業者にには，常勤従業員員だけでなく，常常勤役員およびびパート・アルバ
バイトのうち常時従業者を含含む．観測数はは，設立時と現在在の常勤従業者
者数について回回答が得られたた 154 社．

(4) 企
企業規模：資本本金
常勤
勤従業者数ににもとづく企業
業規模に加ええて，図 3.9 では，設立時で時と現在の資本本金を示してている．
あわせ
せて設立時とと現在の資本金の基本統計
計量を表 3.4
4 に示す．設立
立時の資本金金について，図 3.9に示すすとおり，2 千万円未満の千の企業が過半
半数を占めておおり，また，表表 3.4 に示すととおり，メジアンが 1
千万円となっていいる．他方で，現在の資本金
金は設立時よよりも大きく，平均およびメ
メジアンが増加
加しては設立後に増増資しているこ
ことがうかがええる．
おり，多くの企業は12

図 3.9. 資
資本金（設立時と現在）

注） 観
観測数は，設立
立時と現在の資本本金について回回答が得られたた 152 社．

表 3.4.
3
資本金（ 設立時と現在在）の基本統計量
平均
均

メジ
ジアン

S.D.

設立時

61.0

10.0

391.1

現在

2270.233.3

1,030.0注） 単
単位：百万円．S
S.D.は，標準偏偏差をあらわす． 観測数は，設立時と現在の資資本金についてて回答が得られれた 152社．

3. 2. 収益状況
(1) 売
売上高
収益
益状況についいて，サンプルル企業の売上上高（現在）をを図 3.10 に示示す．図 3.10 では，全事業業分野（企業
業全体）の売上
上高に加えてて，そのうちバ
バイオ関連分
分野（以下，「ううちバイオ分野野」と呼ぶ）のの売上高をああわせて示ししている．また
た，全事業分野
野とそのうちバイオ関連分
分野の売上高高（現在）の基基本統
計量をを表 3.5 に示示す．表 3.5 に示すとおり，に平均が約 5 億円，メジアン
億
ンが約 1 億円となっ売上高は，平ている
る．ただし，図図 3.10 に示す
すとおり，売上
上高が 1 千万
万円未満の企業が 1 割以上上を占めておおり，また，表表 3.5 に示すととおり，標準偏偏差がきわめ
めて大きく，平
平均とメジアンに大幅な乖離離がみられる
ることから，売売上高に企業
業間でばらつききがみられてている．加えてて，うちバイオ
オ分野の売上上高について，，平均が約 3 億円，メジアンが約 8 千万円となって千ており，バイオ
オ関連分野のの売上高も企
企業間でばらつ
つきが
れる．
みられ

13

図 3.110. 売上高（現在）注） 売
売上高は，12 ヶ月の値であり，ヶ12 ヶ月に満たたない企業につついては 12 ヶ月
月に換算して求求めている．観測測数は，「全
全事業分野」と「ううちバイオ分野」の売上高につついて回答が得得られた 119 社．
．

表 3.5. 売上
上高（現在）のの基本統計量
量
平
平均

メジアン

S.D.

全
全事業分野

504.2

103.0

1,6199.6

うちバイオ分野
野

334.0

80.0

7099.7注） 単
単位：百万円．S
S.D.は，標準偏偏差をあらわす． 売上高は，12 ヶ月の値であり
り，12 ヶ月に満満たない企業にについて
全事業分野」とは 112 ヶ月に換算しして求めているる．観測数は，「全と「うちバイオ分野
野」の売上高にについて回答がが得られた 1119 社．

営業利益
(2) 営
図 3.11 では，営
営業利益（現現在），および ，うちバイオ分
分野の営業利利益（現在）のの分布を示してている．
現在）の基本統
統計量を表 3.6
3 に示す．営
営業利益につついて，図 3.11 にまた，それぞれの営業利益（現とおり，全事業業分野，うちバ
バイオ分野ののいずれにおおいても約 3 割の企業が営割
営業利益をマイイナス
示すとと計上上しており，ままた，表 3.6 に示すとおり，に平均もマイナ
ナスとなっていいる．ただし， 標準偏差が
が大きく，
平均と
とメジアンに大大幅な乖離ががみられるこ とから，売上高と同様，営
営業利益も企
企業間でばらつ
つきが
みられ
れている．

14

図 3.111. 営業利益
益（現在）

注） 営
営業利益は，122 ヶ月の値であり，12 ヶ月に満満たない企業については 12 ヶ月に換算して求求めている．観測数は，「全
全事業分野」と「ううちバイオ分野」の営業利益にについて回答がが得られた 108 社．
社

表 3.6. 営業利利益（現在）のの基本統計量
量
平
平均

メジアン

S.D.

全
全事業分野

-15.4

2.5

3155.0

うちバイオ分野
野

-26.6

2.0

2977.9注） 単
単位：百万円．S
S.D.は，標準偏偏差をあらわす． 営業利益は，12 ヶ月の値であり，12 ヶ月にに満たない企業
業についてはは 12 ヶ月に換算算して求めていいる．観測数は， 「全事業分野」」と「うちバイオ分分野」の営業利
利益について回答が得られれた 108 社．

問票から得らられた営業利
利益と総資産をを用いて，営
営業利益を総資
資産で割ったた総資産営業
業利益
質問率（現現在）で企業のの利益率をあ
あらわしてみるる．図 3.12 では，総資産営
で営業利益率のの分布を示してている．
あわせせて，総資産
産営業利益率（現在）の基本
本統計量を表表 3.7 に示す．図 3.12 に示示すとおり，総総資産
営業利利益率についいて，0%以上
上 10%未満のの占める割合がもっとも高い
い．ただし，表
表 3.7 に示す
すとおり，
総資産
産営業利益率
率の平均が-1
14.7%となってており，また，図 3.12 に示示すとおり，総総資産営業利利益率
がマイイナスとなってている企業はは 3 割近くを占占めている．企
企業間で大ききなばらつきががあるとはいえ，バイオベ
ベンチャーの利益率は平均均的に低いとといえる．

15

図 3.12. 総
総資産営業利益率（現在）注） 総
総資産営業利益
益率は，営業利
利益 / 総資産××100(%)．営業
業利益は，12 ヶ月の値であり， 12 ヶ月に満たたない企
業にについては 12 ヶ月に換算してヶて求めている．観
観測数は，総資
資産と営業利益について回答がが得られた 102
2 社．

表 3.7
7. 総資産営業
業利益率（現現在）の基本統
統計量
平均

メジアン

-10.7

4.0
0

S.D.
150.3

注） 単
単位：パーセント (%)．S.D.は，標準偏差をああらわす．総資産営業利益率
率は，営業利益 / 総資産×1000(%)．
営業業利益は，12 ヶ月の値であり，ヶ12 ヶ月に満たたない企業につついては 12 ヶ月
月に換算して求求めている．観測
測数は，総資
資産と営業利益益について回答が得られた 1022 社．

3. 3. 資本構成
負債比率
(1) 負
財務
務状況に続いいて，バイオベベンチャーのの資本構成をあらわす．図
図 3.13 では， 負債と総資産産との比率でで定義した負負債比率（現在在）を示していいる13．また，負債比率（現現在）の基本統
統計量を表 3.8
3 に示す．
．図 3.13 に示示すとおり，0%%以上 20%未未満の占める
る割合がもっと
とも高い．ただだし，表 3.8 に示すにとおり
り，平均が 65%%，メジアンがが 49%となってており，また，標準偏差がが大きいことかから，企業間でで負債比率ににはばらつききがみられる．とくに，図 3..13 で示したよ
ように，負債比
比率が 100%%以上の企業は，全体の 15%を占めてており，一部，負債比率ののきわめて高いい企業の存在在がうかがえるる．

13

負債
債比率についてて，負債と自己資本（あるいはは株主資本）とのの比率で定義すすることは多いがが，本稿では，負債と総資産産との比率で負負債比率を定義している．

16

図 3.133. 負債比率（現在）注） 負
負債比率は，負負債 / 総資産××100(%)．観測
測数は，負債比率率について回答答が得られた 1 18 社．

表 3.8. 負債比比率（現在）のの基本統計量
量
平均

メジアン

64.9

48.9
9

S.D.
75.3

注） 単
単位：パーセントト (%)．S.D.は，，標準偏差をああらわす．観測数
数は，負債比率率について回答答が得られた 118 社．

(2) 所
所有構造・資本本構成
質問問票では，所
所有構造および資本構成 について，「創創業メンバー
ー」「創業メンババーの親族・知人・友人」」「個人投資家
家とその他のの個人」「機関関投資家」「ベンチャーキャャピタル (ventture capital; VC)」
「公的的機関・大学」」「設立時の親親会社（事業会の他の金融機関」「その他のの法人」の 9 つの会社）」「その出資者
者区分を設定定し，設立時時と現在のそれ
れぞれについいて，出資者区分別に株 式あるいは持持分の保有にについてたずずねている14．
出資
資者区分別のの株式あるいいは持分の保
保有率（以下，「出資比率」と呼ぶ）の平平均と標準偏差差を表3.9 にに示す．表 3.99 に示すとおり
り，設立時にについて，創業業メンバーの出出資比率が平
平均的にもっとも高い．他
他方で，現在について，創創業メンバーのの出資比率は
は，設立時と比較して，ややや減少していいるが，それででも依然としてて高い値を示示している．ままた，設立時と現在の出資
資比率を比較
較した場合，ベベンチ
ャーキキャピタルの平平均が 2.7%%から 9.0%にに大幅に増加加しており，設立後のベンチ
チャーキャピタタルの関与ががうかがえる．

14

質問
問票では，「機関関投資家」につついて，投資顧 問会社，生命保保険会社，損害害保険会社，信信託銀行，投資信信託会

社，年年金信託，ヘッジ
ジファンドをさす
すと明示しているる．また，銀行ななどによる株式式（持分）は，「そその他の金融機機関」に含めるるように指示してている．

17

表 3.9. 出資者区分別の出資比率（設立時と現在）
出資者区分

設立時
平均

現在
平均

S.D.

S.D.

創業メンバー

69.2

38.6

51.4

38.8

創業メンバーの親族・知人・友人

7.0

16.0

8.6

18.0

個人投資家とその他の個人

1.6

7.6

6.7

15.5

機関投資家

0.0

-----

0.4

3.0

ベンチャーキャピタル

2.7

11.1

9.0

19.5

公的機関・大学

0.0

-----

0.2

2.0

設立時の親会社（事業会社）

14.9

32.6

12.9

31.9

その他の金融機関

0.0

-----

1.3

8.5

その他の法人

4.7

14.9

9.4

21.3

注） 単位：パーセント (%)．S.D.は，標準偏差をあらわす．観測数は，設立時と現在の出資者区分別の出資比率についての回答が得られた企業のうち，出資比率の合計が 95%以上 100%以下の 135 社．

つぎに，図 3.9, 表 3.4 で示した資本金と表 3.9 で示した出資比率をもとに，資本金と出資者区分
別の出資比率とを掛けた値（加重平均）で出資者区分別の出資額を求めてみる．出資者区分別の出資額の平均および標準偏差を表 3.10 に示す．表 3.10 に示すとおり，設立時の出資額について，
表 3.9 の出資比率とやや異なる傾向がみられている．表 3.10 では，設立時の出資額について，ベンチャーキャピタル，設立時の親会社の出資額が平均的に大きくなっており，設立時にこうした出資者区分から出資を受ける企業は相対的に多額の資金を集めている傾向がみられている．また，現在の出資額について，ベンチャーキャピタルだけでなく，個人投資家とその他の個人，その他の法人，その他の法人の出資額が増加している．こうした点でも表 3.9 の出資比率と異なる傾向がみられる．
表 3.10. 出資者区分別の出資額（設立時と現在）
出資者区分

設立時
平均

現在
平均

S.D.

S.D.

創業メンバー

15.9

56.8

27.5

51.7

創業メンバーの親族・知人・友人

1.1

4.5

7.6

27.0

個人投資家とその他の個人

0.9

5.2

69.2

347.5

機関投資家

0.0

-----

6.3

55.6

ベンチャーキャピタル

20.7

227.8

51.2

353.7

公的機関・大学

0.0

-----

0.4

3.0

設立時の親会社（事業会社）

13.1

58.1

16.9

90.2

その他の金融機関

0.0

-----

14.7

95.1

その他の法人

18.3

153.4

56.3

376.1

注） 単位：百万円．S.D.は，標準偏差をあらわす．観測数は，設立時と現在の資本金と出資者区分別の出資比率についての回答が得られた企業のうち，出資比率の合計が 95%以上 100 以下の 125 社．

また，それぞれの企業のなかで出資比率が最大となる出資者区分（以下，「最大出資者区分」と18呼ぶ））の分布を図 3.14 に示す．図 3.14 では
は，設立時と現現在の最大出
出資区分をそそれぞれ示してている．
図 3.114 に示すとおおり，創業者がが設立時と現
現在のいずれにおいても最最大出資者区区分となる企業
業の割
合がももっとも高い．ベンチャーキ
キャピタルがが最大出資者区分となる比
比率は，設立時時にはわずかか数パーセン
ント程度にとどどまるが，現在
在では全体のの 10%以上をを占めており，ここでもベン
ンチャーキャピ
ピタル
からのの出資者区分
分が設立後にに増加しているる傾向がうかががえる．
図 3.14. 最大出資
資者区分（設立
立時と現在）のの分布

注） 最最大出資者区分
分は，設立時と現現在の出資比率率が最大（1 位）となる出資者区分を集計．た
ただし，1 位と 2 位が同
点第 1 位以下
じ値
値（比率）の場合
合，それぞれの出
出資者区分で 2 分の 1 とカウウントして企業数
数を集計（小数点下を四捨五入入）．最大出資区
区分のうち，「機機関投資家」と 「公的機関・大学」に該当するる企業が存在ししないために記
記載を省
略．観測数は，設立立時と現在の出
出資者区分につついて回答が得得られた 135 社．

らに，（新規）株
株式公開 (innitial public offering; IPOO) についてももたずねていいる．図 3.15 では，
さら
企業のの株式公開おおよびその予予定を示していいる．図 3.15 に示すとおり
り，「既に株式式公開しているる」「株式公開開を予定してている」をあわわせて 10%をを満たない．逆
逆に，「株式公公開の予定ははない」が全体
体の約4 分のの 3 を占めてている．ただしし，現在ベンチ
チャーキャピピタルから出資
資を受けているる企業に限定定すれば，図図 3.16 に示す
すとおり，「株株式公開の予定
定はない」は
は 30%程度を占めるに過ぎぎず，出資者のタイプによ
よって株式公公開の予定が異なる．

19

図 3.15. 株式公開とその予定

注） 観
観測数は，株式式公開について回答が得られた
た 156 社．

図 3.16. ベン
ンチャーキャピ
ピタル出資企企業の株式公開とその予定
定注） 観
観測数は，株式式公開についてて回答が得られ た企業のうち，ベンチャーキャャピタルからの出いる 34
出資を受けてい社．

3.4. 研研究開発(1) 研
研究開発員数数
バイ
イオベンチャ
ャーの研究開発
発について， 研究開発員
員数（現在）の分分布を図 3.117 に示す．図図 3.17
では，，全事業分野野だけでなく，，うちバイオ分分野の研究開開発員数もあ
あらわしているる．また，研究
究開発
員数（現在）の基本
本統計量を表表 3.11 に示す
す．図 3.17 に示すとおり，全
全事業分野のの研究開発員
員数は，人」と「1～4 人」」の割合が過半数を占めてている．表 3.1
11 に示すとおおり，全事業分分野で研究開開発員「0 人
平均は約 7 人となっている
人
る．
数の平

20

図 3.17. 研究究開発員数（現在）の分布
布注） 観
観測数は，「全事事業分野」と「うちバイオ分野」 の研究開発員
員について回答が得られた 1499 社．

表 3.11.
3
研究開
開発員数（現在
在）の基本統計
計量
平
平均

メジアン

S.D.

全
全事業分野

6.5

4.0

88.8

うちバイオ分野
野

5.9

3.0

88.6

注） 単
単位：人．S.D.はは，標準偏差ををあらわす．観測
測数は，「全事業業分野」と「うちババイオ分野」のの研究開発員にについて回答答が得られた 1449 社．

(2) 研
研究開発費
つぎ
ぎに，研究開開発費（現在）の分布を図 3.18 に示す
す15．図 3.18 では，研究開で開発員数と同様
様に，全事業業分野だけででなく，うちバ
バイオ分野の研
研究開発費ももあらわしていいる．また，研研究開発費（現在）の基本
本統計量を表表 3.12 に示す
す．表 3.12 にに示すとおり，研究開発費費（現在）の平平均が約 7 千万
万円，
メジア
アンが約 2 千万円となってている．表 3.5 で示したよう
うに，売上高（（現在）の平均均が約 3 億円
円，メジ
アンがが約 9 千万円となっていいることから，ババイオベンチ
チャーは，そのの売上高規模模を考えれば，，相対的に多多額の研究開開発費を支出出していることとがわかる．バ
バイオ関連分
分野では，研究
究開発に多額
額の費
用がかかかり，また，研究開発のの期間が長期
期に渡ることはは少なくない．バイオベンチ
チャーにとって，研究開発
発がその後のの成長や事業
業の存続に多多大な影響をを与えることにになり，研究開開発の成果ががその後の事
事業の成功をを左右するといいっても過言言でないだろうう．

15

質問
問票では，研究
究開発費についいて，会社など ，研究機関またたは大学などのの内部で使用しした研究開発費
費で，人件費，原材料費，有形形固定資産の購購入費（またはは有形固定資産産の減価償却費費）およびその他
他の経費をさす．また，自己資資金のうち，内部部で使用した研
研究開発費を含含むが，委託研研究等のためにに外部へ支出しした研究開発費
費を含め
ない．

21

図 3.18. 研
研究開発費（現現在）の分布

注） 観
観測数は，「全事事業分野」と「うちバイオ分野」 の研究開発費費について回答が得られた 1288 社．

表 3.12. 研究開
開発費（現在）の基本統計
計量
平
平均

メジアン

S.D.

全
全事業分野

72.5

15.0

2022.1

うちバイオ分野
野

68.8

13.0

2011.4注） 単
単位：百万円．S
S.D.は，標準偏偏差をあらわす． 観測数は，「全全事業分野」と「「うちバイオ分野
野」の研究開発費についてて回答が得られれた 128 社．

研究開発費のの出所(3) 研
前述
述したとおり，，バイオベンンチャーは，売売上高規模をを考えれば，相相対的に多額額の研究開発発費を支出ししている．ではは，この研究開発費の資金金をバイオベベンチャーはど
どのように調達達しているののだろう
か．2012 年度調査
査では，2009
9-2011 年度同同様，「自社」「政府・公的的機関の補助助金」「受託研
研究費」
同研究開発パパートナー」といいった区分ににしたがって，研究開発費
費の出所をたずずねている．
「共同
図 3.19 では，研研究開発費のの出所区分別
別の利用比率率を示しているる．ここでの利利用比率とは，それの研究開発費
費の出所区分分を利用してている企業数とと対象となった
た企業数とのの比率をあらわ
わす．
ぞれの
すなわ
わち，図 3.199 で「自社」のの利用比率は 9 割を超えてている．このこことは全体の 9 割以上の企企業が自社のの研究開発費費を利用してていることをああらわしているる．また，「政府
府・公的機関関の補助金」のの利用
比率はは約 4 割とななっており，全全体の 4 割程程度の企業が政
政府・公的機機関の補助金金を利用していいる．

22

図 3.19. 研究開発
発費の出所区
区分別の利用
用比率注） 利
利用比率は，そそれぞれの研究
究開発費の出所
所区分を利用してている企業数とと対象となった企
企業数との比率率（パーセンント）をあらわす．観測数は，研研究開発費の出出所区分別の構
構成比についてて回答が得られた
た企業のうち，合計が100%となった 134 社．

図 3.19 では，そそれぞれの研
研究開発費の 出所区分の利利用の有無をを示しているだだけであってて，どのくらいいの割合をその出所区分にに依存していいるかをあらわ
わしていない．
．そこで，それ
れぞれの研究究開発
費の出
出所区分別のの構成比，すすなわち，それ
れぞれの研究究開発費の出所区分からのの研究開発費
費が全体の研研究開発費ののどのくらいのの割合を占めめるかについてて表 3.13 に示す．表 3.113 では，研究究開発
費の出
出所区分別のの構成比の平
平均と標準偏偏差を示していいる．ここでのの構成比とはは，それぞれのの出所
区分かからの研究開開発費とすべての研究開発発費との比率率をあらわす．すなわち，表表 3.13 で「自社」の構成比比の平均が 6 割を超えてているが，こののことは研究開
開発費の 6 割以上を平均割調達し的に自社で調ている
ることをあらわ
わしている．他
他方で，「政府
府・公的機関のの補助金」の構成比の平均
均は 19%とな
なって
おり，研究開発費
費の 2 割弱程度
度を企業が政政府・公的機関の補助金ででまかなってている．
表 3.13.
3
研究開
開発費の出所区分別の構成
成比
研究開
開発費の出所
所区分

平均
均

S.D
D.

自社
社（自己資金おおよび株式発発行，借入等にによる調達）

667.5

38.1

政府
府・公的機関の
の補助金

119.0

30.8

受託
託研究費（委託
託元機関：企業
業）

7.1

20.5

受託
託研究費（委託
託元機関：公的的機関・大学
学）

1.4

6.3

共同
同研究開発パートナー（企業）からの受 け入れ研究費
費

2.5

10.5

共同
同研究開発パートナー（公的機関・大学学）からの受け
け入れ研究費
費

1.1

6.4

その他

1.3

9.8

注） 単
単位：パーセント (%)．構成比
比は，それぞれ の研究開発費
費の出所区分の研究開発費とす
すべての出所区分の研究究開発費との比比率（パーセントト）をあらわす．研
研究開発費は，，社内使用分ののみで社外使用用分を含めないい．観測
数は
は，研究開発費費（現在）の出所
所区分別の構成
成比について回回答が得られたた企業のうち，合合計が 100%ととなった
134 社．

23

(4) 委
委託研究開発発研究究開発費につついて，委託託研究や共同
同研究などのたために外部組組織（当該企業
業の海外拠点点を含む）へへ支出した研究
究開発費もた
たずねている ．図 3.20 では，委託研究
究費の分布をを示している．また，委託研研究費の基本
本統計量を表表 3.14 に示す
す．全事業分
分野について，全体の 8 割
割以上の企業
業が 1
千万円未満の委託
託研究費の支支出にとどまっっており，そののうち，全体のの 57%にあたたる 54 社が 0 と回ている．他方でで，一部の企企業は 1 億円 以上の委託研研究費を支出出しており，企企業によって大大きな答して差異ががみられる．
図 33.20. 委託研
研究費

注） 観
観測数は，「全事事業分野」と「うちバイオ分野」 の委託研究費費について回答が得られた 94 社．

表 3.14. 委
委託研究費の基本統計量
メジアン

平
平均

S.D.

全
全事業分野

8.7

0.0

311.0

うちバイオ分野
野

8.5

0.0

311.1

注） 単
単位：百万円．S
S.D.は，標準偏偏差をあらわす． 観測数は，「全全事業分野」と「「うちバイオ分野
野」の委託研究費についてて回答が得られれた 94 社．

研究開発費の
の不足状況
(5) 研
バイ
イオベンチャ
ャーの場合，先先行的に多額額の研究開発発費を必要とすする．他方で ，技術に不確
確実性がとももない，また，投資家や金融機関が新ししい技術を評
評価することはは容易でないい．こうしたこととから，企業とと投資家や金金融機関とのの情報の非対対称性が発生
生しやすく，そのために外部部からの資金
金調達が容易
易でない状況
況に直面しややすい．2012 年
年度調査では
は，2009-2011 年度と同様
様に，資金不足
足による研究
究開発プロジ
ジェクトへの制
制約についてての質問項目をを設けておりり，研究開発費費の不足状況
況を明らかににしたいと考ええている．
既存
存プロジェクトと新規プロジ
ジェクトについいて，研究開開発費の不足足状況をそれぞぞれ図 3.21, 3.22に示す
す．図 3.21 の既存プロジ
ジェクトでは， 「研究開発費費は不足してていない」「研究究開発費不足
足のた

24

め計画
画を若干変更更した」「研究
究開発費不足足のため計画
画を大幅に変更した」「研究究開発費不足足のため中止
止ないし新規規着手を延長長した」で分類
類しており，またた，図 3.22 の新規プロジのジェクトについては，「新規
規プロジェクトの実施計画ははなかった」とという選択肢を別途追加ししている．図 33.21 に示すととおり，既存プ
プロジェクトのの研究開発費費について， 過半数の企業が何らかのの資金制約にに直面しておおり，既存プロ
ロジェクトの中中止，延期，計計画の変更をを行っている．また，全体のの約 3 割の企企業が研究開開発の中止，，延期，大幅
幅変更を余儀ななくされているる．さらに，図図 3.22 に示すとおり，新規
規プロジェクトの研究開発
発費についてて，新規プロジ
ジェクトの実施
施計画のなかかった企業が 1 割以上をを占める一方，，過半数の企企業が同様のの資金制約にに直面しているることがわかるる．
図 3.21. 既存プロジ
ジェクトの研究
究開発費の不不足状況

注） 観
観測数は，既存
存プロジェクトの研研究開発費の不不足状況についいて回答が得らられた 130 社．

図 3.22. 新規プロジ
ジェクトの研究
究開発費の不不足状況

注） 観
観測数は，新規
規プロジェクトの研研究開発費の不不足状況についいて回答が得らられた 118 社．

25

研究究開発費の不不足についてて，大きくわけけて 2 つの理
理由が考えられれる．1 つはは，研究開発がが必要でありりながらも外部部からの資金金調達が困難難であった場合合，すなわち，企業が投資資家や金融機
機関から希望
望するだけのの資金を調達でできなかった
た場合である．もう 1 つは，，研究開発ををすすめるにああたって当初初の予定以上上に資金が必必要になった 場合，すなわ
わち，企業が研研究開発の資
資金需要の予予測を見誤っった場合であある．質問票ででは，図 3.233 で示した既既存プロジェク
クトの研究開発
発費についてて，「研究開発
発費は不足ししていなかった
た」と回答したた企業を除きき，これらの 2 つの理由にに該当するかををたずねていいる．結果は，図 3.23 に示示すとおり，「「外部からの資資金調達が困困難だったたため」と回答してている
企業はは 6 割を超え
えており，多くくの企業が希望
望するだけのの資金を調達達できなかった
たことがうかががえる．
他方でで，当初の予予定以上の資資金が必要にななったため」とと回答している企業は 2 割を超える程
程度であり， 資金需要の予測を見誤っったことによるる研究開発費
費の不足を指指摘する企業
業はそれほど多くない．
図 3.23. 既存プロジェ
ェクトの研究開
開発費の不足足した理由

注） 観
観測数は，既存
存プロジェクトの研研究開発費につついて「不足ししていない」と回答した企業を除除き，既存プロジ
ジェクトの研研究開発費の不不足した理由にについて回答が得得られた 75 社．
社

さららに，研究開発
発についてはは，バイオ関連
連分野の研究究施設についいてもたずねてている．図 3.24 では，研研究施設が本本社所在地と同じ場所にああるかについて示している
る．図 3.24 にに示すとおり，ほとん
どの企
企業が研究施施設をもっておおり，また，全全体の 4 割以上の企業が本本社所在地にに，3 割近くのの企業が本社社所在地以外外に研究施設設をもつ．さららに，本社所所在地と本社所
所在地以外のの両方に研究究施設をもつつ企業が全体体の 1 割以上上を占めているる．

26

図 3.24. バイ
イオ関連分野野の研究施設
設注） 観
観測数は，バイオオ関連分野の研研究施設（レンンタルラボを含む
む）の有無についいて回答が得らられた 151 社．

3.5. コ
コア技術
バイ
イオ関連分野野では，その発発展を技術にに強く依存している特徴ををもつ．こうしたたことから，本
本稿では，「設立（参入）のきっかけととなったコア技技術」をたずね
ねており，コアア技術の出所
所を明らかにししていコア技術の出所所（設立時）をを図 3.25 に示示す16．図 3.25 に示すとおおり，3 割以上
上の企業が「大学」
る．コ
をコア
ア技術の出所
所としており，ままた，1 割近くくの企業が「公公的研究機関関」をコア技術
術の出所としてている．
「大学学」と「公的研究機関」をあわせて全体のの 5 割近くをを占めており，，大学・公的研研究機関で開開発された技技術に依存すすることがバイイオベンチャ ーの 1 つのの特徴といえる
る．他方で，33 割以上の企企業が「創業
業メンバー」を
をコア技術の出所としておおり，創業者をを含む設立時時のメンバーががコア技術のの出所に深くく関与している企業も多い
い．

16

質問
問票では，大学
学や企業からライ
イセンスされたた技術（あるいはは現物出資されれた技術）をもと に設立（あるい
いはバイ

オ関連
連分野への参入入）を行った場合
合，「大学」「公公的研究機関」「「親会社」「親会会社以外の企業業」を選択するよように指示してている．また，創創業メンバーが保保有する技術， ノウハウをもとに他の事業からバイオ関連分分野に参入した
た場合，「創業メンバー」を選択択するように指指示している．ささらに，自社で開開発した技術をもとに他の事業業からバイオ関連分野
入した場合，「自自社」を選択する
るように指示して
ている．
へ参入

27

図 3.25. コ
コア技術の出所所（設立時）

注） コ
コア技術の出所所のうち，「自社」」は，他事業かからの参入の場合合のみ選択可ととしている．観測
測数は，設立時
時のコア技術
術について回答答が得られた 15
53 社．

いく
くつかの企業
業は，大学の技技術から誕生生した，いわゆゆる「大学発ベベンチャー」 と宣言していいることが少ななくない．そのの点は企業ののホームペーージや各種報報道で確認すすることができきる．このように，企業のホホームページ
ジや各種報道
道で確認した 「大学発ベンンチャー」と本
本稿の質問票票で調査したコ
コア技
術の出
出所との関連
連性を確認しててみる．図 3..26 では，「大大学発ベンチャー」と「そのの他」の 2 つのの起業群に分分けてコア技
技術を集計した
た結果である
る．図 3.26 に示すとおり，に大学発ベンチチャーの 8 割以上
割(31 / (31 + 2 + 4 + 1) = 82%) が大学をコ ア技術の出所所としているこ
ことがわかる． 他方で，コア
ア技術の出所
所が大学の場場合であってても，そのうち約
約 4 割 (23 / (23 + 31) = 43%)
4が｢大学学発ベンチャ
ャー｣に分類さされていないいのが現状である．このこととから，｢大学
学発ベンチャー
ー｣は，コア技技術の提供者
者としての大学学や公的研究究機関の役割
割を過小評価価していることが判明した．
図 3.26.
3
大学発
発ベンチャーととコア技術の出所

28

注） コア技術の出所のうち，「自社」は，他事業からの参入の場合のみ選択可としている．観測数は，設立時のコア技術について回答が得られた 153 社．

図 3.26 で示したように，日本のバイオベンチャーでは全体の約 3 割が創業メンバーの保有する技術やノウハウなどをコア技術として設立されている．しかし，この中には創業メンバーが大学や公的研究機関に在籍していた期間に創造した技術やノウハウをもとに誕生した企業も含まれていると考えられる．こうした可能性を検証すべく，2011 年度調査からコア技術の創造にあたってもっとも重要な役割をはたした人（これを「コア技術創造者」と呼ぶ）の氏名およびコア技術創造時点の所属
機関名を調査している．2012 年度調査でも同様に，コア技術創造者の氏名および当時の所属機関をたずねている．
表 3.15 は，コア技術の出所とコア技術創造者の所属機関との関係を集計した結果を示している．
ただし，2012 年度調査では，コア技術創造者の質問に対する回答数が少なかったため，表 3.15 は，2011 年度調査と 2012 年度調査の回答を合算した集計結果である点に留意されたい17．
表 3.15. コア技術の出所（設立時）とコア技術創造者の所属機関
コア技術創造者の所属機関
コア技術の出所
（設立時）

大学

大学

59

公的研究機関合計

公的研究機関

企業

(41%)

1

(1%)

0

(0%)

60

(41%)

2

(1%)

12

(8%)

0

(0%)

14

(10%)

親会社

0

(0%)

1

(1%)

9

(6%)

10

(7%)

親会社以外の企業

1

(1%)

0

(0%)

3

(2%)

4

(3%)

創業メンバー

15

(10%)

5

(3%)

36

(25%)

56

(39%)

その他

0

(0%)

1

(1%)

0

(0%)

1

(1%)

合計

77

(53%)

20

(14%)

48

(33%)

145 (100%)

注） コア技術創造者の所属機関のうち，「企業」はコア技術創造者の所属機関として自社と記入している場合を含
む．コア技術の出所（設立時）のうち，「自社」と回答した企業はいずれもコア技術創造者の所属機関が判明しなかったために記載を省略．観測数は，2011 年度調査においてコア技術の出所（設立時）について回答が得られた 195 社のうちコア技術創造者の所属機関が得られた 137 社および 2012 年度調査においてコア技術の出所（設立時）について回答が得られた 154 社のうち新たにコア技術創造者の所属機関が得られた 8 社を加えた 145 社．
括弧内は，145 社に対する比率．

表 3.15 の集計対象企業の大部分は，2011 年度調査においてコア技術の出所およびコア技術
創造者を回答した企業である．したがって，集計結果は，本庄ほか (2013) で作成した表とほぼ一致する．すなわち，コア技術の出所を「創業メンバー」と回答した企業のうち 36% (= (15 + 5) / 56)
は，創業メンバーが大学あるいは公的研究機関に所属していた時に創造した技術やノウハウをもとに起業（あるいはバイオ分野へ参入）していることがわかる．また，回答企業全体の約 3 分の 2
(53% + 14% = 67%) は，コア技術創造者の所属機関が大学・公的研究機関であり，バイオベンチ
17

コア技術の出所およびコア技術創造者の氏名，所属機関は，ともに設立時（あるいはそれ以前）の情報について回答を求めているため，最新の調査年度において情報が更新される可能性は小さい．したがって，2011 年度調査と 2012 年度調査を合算することに問題はないと考えている．なお，2011 年度調査と 2012 年度調査票では，当該質問に関する回答欄に若干の変更があった．具体的には，2011 年度調査の調査票は，コア技術創造者の氏名と所属機関を別々の回答欄に記入するように設計されていたが，2012 年度調査では，両者を単一の回答欄に記入するように指示している．このことが回答数の減少に影響している可能性もあるが，明確な理由は明らかでない．

29

ャーの
の科学的源泉泉における大学等の貢献はは，図 3.25 で示した以上で上に大きいと推推察される．
図 3.26 で「大学学」「公的研究究機関」「親会
会社」「親会社
社以外の企業業」をコア技術
術の出所と回答
答した
査では，技術
術移転の方法法についての有有効性をたずずねた．また，，2012
企業に対して，20011 年度調査
調査では，技技術移転の方方法として「コアア技術の開発発者が貴社にに移動し自ら開開発を実施」（以下，
年度調「異動
動・開発」）を加加えて調査ししている．技術
術移転として，「コア技術のの利用・開発 に関連した技
技術指導（ノノウハウの移転転）」（以下，「「技術指導」） ，「コア技術をを開発した社
社外研究者がが役員として経経営に参画」」（以下，「経経営参画」），「「コア技術を開開発した社外外研究者がア
アドバイザーととして経営を助言」（以下
下，「経営助言言」），「コア技
技術を開発し た社外研究者
者と共同研究
究開発を実施施」（以下，「共共同研
究開発発」），「異動・開発」および
び「その他」ののそれぞれについて，利用用の有無およ び利用した場
場合に「悪影影響があった」」「有効ではななかった」「多多少有効であっった」「有効でであった」「非非常に有効でああった」
で有効効性を評価ししている．
コア
ア技術のバイイオベンチャー
ーへの移転にについて，技術
術指導，経営
営参画，経営助
助言，共同研研究開
発，異異動・開発，そその他の利用用の有無と有効効性の評価をを図 3.27 に示示す18．図 3 .27 に示すととおり，
技術指指導（ノウハウウの移転）を利利用している 企業は 8 割近くを占めてており，その割
割合はもっともも高く，しかもも半数近くが技技術指導を非非常に有効でであったと評価
価している．他
他方で，異動動・開発を利用用する
ケース
スはとても少ななく，また，経経営参画や経経営助言を利用する割合もも相対的に低低い．コア技術
術の効率的なな移転はとてても重要であるるが，バイオベベンチャーで
ではその開発者による人的的関与と切り離離された形でで経営されてており，技術とと経営にはそれ
れぞれの資源
源が組み合わわされているこ
ことが示唆されれる．
図 3.27. コ
コア技術の技術
術移転方法注） 「技術指導」とはは，「コア技術のの利用・開発に関関連した技術指指導（ノウハウのの移転）」，「経営営参画」とは，「「コア技術をを開発した社外
外研究者が役員員として経営に参参画」，「経営助助言」とは，「コアア技術を開発しした社外研究者者がアドバイ
イザーとして経営営を助言」，「共共同研究開発」ととは，「コア技術術を開発した社
社外研究者と共同
同研究開発を実実施」，「異動・開発」とは，「コア技術の開開発者がその企企業に異動し自ら開発を実施」」をそれぞれあららわす．観測数
数は，図
公的研究機関」「親会社」「親会会社以外の企業業」と回答した企企業のうち，「技技術指導」「経営営参画」
3.255 で「大学」「公18

図 33.27 では，「技技術指導」「経営営参画」「経営助
助言」「共同研究究開発」「異動・開開発」「その他」 との比較を優先
先して，

すべて
てについて回答
答している企業をを対象に集計ししている．実際にには，「技術指導
導」について 744 社が回答してているのに対しして「異動・開発
発」は 39 社しか回回答しておらず
ず，回答率の違いによる影響はは存在するかも しれない．

30

異動・開発」「そのの他」について回回答が得られたた 28 社．
「経営助言」「共同研究開発」「異ア技術についいて，設立後のの変化についいてたずねてている．ここで，，現在のコア
ア技術とは，「現現在もコア
っともも研究開発投投資額の大きいい技術」と定義義しており，現
現在のコア技技術が設立時時と同じ技術かか異なる技術
術かについててたずねているる．コア技術 の変更を図 3.28 に示す．
．図 3.28 に示示すとおり，現
現在のコア技技術が設立時時と異なる技術術と回答してている企業，すすなわち，設設立時のコア技
技術の変更ががみられる企
企業は全体のの 2 割を占めめており，いく
くつかの企業
業では，すでににコア技術のの変更がみられ
れている．
図 3.288. コア技術の
の変更

注） 観
観測数は，現在
在のコア技術が設設立時のコア技
技術と同じか異な
なるかについてて回答が得られれた 144 社．

またた，設立時ののコア技術の出
出所別に，コアア技術を変更更した企業の割合を表 3.116 に示す．全全体で2 割程程度の企業がが設立時のコア技術を変更
更しており，ととくに，「親会社
社以外の企業業」を設立時ののコア技術のの出所とする
る企業についいて，3 割以上
上の企業が設設立時のコア技術を変更ししている．他方方で，「親会会社」や「公的的研究機関」を
を設立時のコ
コア技術の出出所とする企業
業では，設立立時のコア技術
術を変更する
る割合が小ささい．
表 3.16. コア技
技術の出所別別（設立時）ののコア技術を変変更した企業
業数
コア技術の
の出所
（設立時）

ちコア技術を変変
うち

企業数 ((A)

更しした企業数 (B)

B/A ×100%

大学

51

10

20%

公的研究機
機関

13

1

8%

親会社

10

0

0%

外の企業
親会社以外

13

4

31%

創業メンバ
バー

43

10

23%

自社

6

1

17%

その他

6

1

17%

合計

142

27

19%

31

コア技術の出所所のうち，「自社」」は，他事業かからの参入の場合合のみ選択可ととしている．観測
測数は，設立時
時のコア
注） コ
技術
術について回答答が得られた企企業のうち，現在
在のコア技術がが設立時のコア技
技術と同じか異異なるかについて回答が得得られた 142 社．
社

図 3.28 で「設立立時と異なるる技術」と回答
答した企業に対
対して，さらににコア技術の変変更年をたずずねている．図 3.29 では
は，コア技術
術の変更年を示示している．図
図 3.29 に示
示すとおり，コ
コア技術の変更
更は，
2000 年代後半以降に集中してている．図 3.11 で示したよううに，多くの企
企業が 1990 年
年代後半に設設立あるいははバイオ関連
連分野に参入入したこともあっって，その後後，近年になっってコア技術をを変更する企企業がみられれる．
図 3.29. コア
ア技術を変更しした企業につついてのコア技
技術の変更年
年注） 観
観測数は，現在
在のコア技術が設立時は設立
立時のコア技術と異なると回答
答した企業のうちち，コア技術の変
変更年につついて回答が得得られた 23 社．

コア
ア技術の変更更がみられた企業についてて，さらに，現
現在のコア技術（現在もっっとも研究開発
発投資
額の大大きい技術）の出所をたずずねている． 図 3.30 では
は，現在のコアア技術の出所
所を示している．図3.25 で示した設立
立時のコア技
技術の出所と比比較すると，「大学」「創業業メンバー」のの割合が低くななる一社開発」の割
割合が高くなっっていることががわかる．図 3.30 をあわわせて考えるとと，いく方，「設立後の自社の企業は，設設立後に自社
社で開発した技技術に変更ししていることががうかがえる．
つかの32

図 3.30. コア技
技術を変更したた企業についいての現在のコア技術の出出所注） 現
現在のコア技術
術の出所のうち，「公的研究機 関」「親会社」にに該当する企業
業は存在しない
い．観測数は，「設設立時と異異なる技術」と回回答した企業のう
うち，現在のコア
ア技術（バイオ
オ関連分野で現在もっとも研究
究開発投資額のの大きい技術術）について回答答が得られた 27
2 社．

3.6. 特特許
特許
許をはじめとする知的財産
産権は，バイイオベンチャー
ーが技術を保保護するためにに重要な制度度や戦略と考考えられていいる．国内（日本）特許の累
累積出願件数
数（共同出願を含む）を図
図 3.31 に示す
す．図
3.31 にに示すとおり，全体の 8 割以上の企業
割
業が国内で特特許を出願した
た経験をもつつことがわかる．
図 3.31. 国
国内特許の累積出願件数

注） 観
観測数は，国内
内特許の出願の有無について 回答が得られた
た 144 社．

33

図 3.32 では，出出願特許のううち国内特許許の登録済み件件数を示してている19．図 33.32 に示すととおり，の 6 割近い企企業についてて国内の登録録済み特許を 1 件以上有ししていることががわかる．
全体の図 3.32. 国
国内特許の登録済み件数

注） 観
観測数は，国内
内特許の登録済済み件数についいて回答が得られれた 114 社．

つづづいて，アメリリカ特許につついて，図 3.331 の国内特特許と同様に，累積出願件
件数（共同出願
願を含む）おおよび登録済み件数をそれ
れぞれ図 3.333 に示す．図図 3.33 に示すとおり，全体のの 7 割近い企企業がアメリカで特許を出出願した経験
験をもつことががわかる．
図 3.33. アメ
メリカ特許の累
累積出願件数
数注） 観
観測数は，アメリリカの特許出願
願について回答答が得られた 129
9 社．
19

国内
内特許の登録済済み件数では，累積出願件数
数のうち国内にに登録した特許許の件数をたずずねている．ただだし，図3.31 でで累積出願件数数が 0 と回答した
た企業は，図 33.32 で 0 としてて取り扱っている
る．次のアメリカ特特許の登録済み件数についいても同様である
る．

34

図 3.32 と同様，図 3.34 では
は，出願特許ののうちアメリカ特許の登録済済み件数を示示している．図
図 3.34
すとおり，全体
体の 4 割以上上の企業につついてアメリカカの登録済み特許を 1 件以以上有してい
いること
に示す
がわか
かる．
図 3.34. アメ
メリカ特許の登登録済み件数
数注） 観
観測数は，アメリリカ特許の登録録済み件数につついて回答が得得られた 104 社．

提携・ライセンンス
3.7. 提バイ
イオベンチャ
ャーが研究開発
発をすすめる
るにあたって，図 3.21, 3.2
22 で示したよように，研究開
開発費の資金金制約に直面
面することは少少なくない．と系バイオベンンチャーは，企
企業規模の割
割に多とくに，創薬系
額の研研究開発費をを必要とすることから，シーーズの発見か
から最終製品品の生産まで一一貫して自社
社内で行うこ
ことはきわめてて困難である．すべて自社
社内での研究
究開発は必ずずしも容易でなないことから，，共同
研究開
開発といった
た提携を通じてて，研究開発発の一部を他
他の組織と共同
同で取り組んんだほうが効果
果的な
場合はは少なくないい．加えて，他
他社へのライセ
センスアウトはは，研究開発を成果としてて結びつけるたために有効だだけでなく，そそれが直接的
的あるいは間 接的に研究開発の資金調調達を緩和すする効果をもたたらす．
さらにに，既存企業かからみれば，特殊な技術をを必要とするる研究開発をバ
バイオベンチ
チャーに委託ししたほうが，リスクを回避
避するうえで有有益なことも少少なくない．20
012 年度調査
査では，20099-2011 年度調
調査と，「ライセンス
スアウト」「共同同研究開発」「「受託研究開発」の 3 つのの提携・ライセ
センスの形態にについ同様，て，そその実績をたずねている．さらに，提携携先を「国内企企業」「外国企企業」「公的機
機関・大学」の 3 つに分類類して，提携
携先ごとにそれ
れぞれの実績
績をたずねていいる．
図 3.35 では，「ラライセンスアウ
ウト」「共同研
研究開発」「受託研究開発」」のすべてにについて回答のの得られた企企業を対象にに，提携・ライセンスの累積積件数を示している．累積積件数が 1 件件以上の企業，すな
わち，いずれかのの提携先との提提携・ライセンンスアウトの実
実績を有する企
企業をみるとと，図 3.35 に示
示すとセンスのなかでで，共同研究 開発の実績がが相対的に多多くみられていいる．また，国
国内企おり，提携・ライセの提携・ライセ
センスの実績
績のほうが外国国企業との提提携・ライセンスの実績よりりも多い．とくに，提業との携・ラライセンスにつついて，全体のの約 5 割の企
企業が公的機機関・大学とのの共同研究開開発を行ってており，
また，約 4 割の企企業が国内企業との共同研研究開発を行
行っている．ままた，全体の 4 分の 1 の企
企業が国内企企業からの受受託研究開発発を行ってい る．さらに，国国内企業へののライセンスア
アウトを行った
た企業

35

は全体
体の 2 割以上上を占めていいる．
図 3.35. 提携
携・ライセンス
スの累積件数
数注） 観
観測数は，「国内内企業」「外国企企業」「公的機関
関・大学」との「ラライセンスアウトト」「共同研究開開発」「受託研究究開発」につついて，提携の実績（累積件数数，0 を含む）のの回答が得られた 75 社．

提携・ラインセ
センスの実績ををたずねた結結果であるが， バイオベンチ
チャー
図 3.35 では，これまでの提くは，これから
ら将来的な事事業の発展ををめざすことかから，いまだ十十分に提携・ラライセンスを達達成しの多くていなない可能性ももある．そこでで，質問票ではは，2009-2011 年度調査とと同様，提携
携・ライセンスのの実績のないい企業に対しして，提携・ライセンスの実
実施の意志をたたずねているる．
図 3.36 では，図図 3.35 で示しした実績に加ええて，提携・ラライセンスへのの意志を加ええた結果を示ししていこのうち，共同
同研究開発について，「実績績なし」と回答
答した企業ののうち，半数程
程度がこれを実実施しる．こたい意
意志をもち，また，過半数数の企業が外外国企業と実実施したい意志
志をもっていいる．このようにに，提携・ラライセンスの実
実績をもたない
い企業のいく つかは，提携
携・ライセンスを行う意志をを有している．

36

図 3.36. 提携
携・ライセンススの実績と意志志注） 観
観測数は，「国内内企業」「外国企企業」「公的機関
関・大学」との「ラライセンスアウトト」「共同研究開開発」「受託研究究開発」につついて，実績の有有無，「実績なし」の場合にはは意志の有無のの回答が得られた
た 75 社．

20112 年度調査
査では，2010--2011 年度同同様，ライセンンスアウト，共同研究開発 ，受託研究開
開発についてて，パートナーー獲得にあたたって有効だ
だった方法をたたずねているる．ここでは， 「自社特許のの公開
公報をを通じた情報報の公開」「自自社技術に関関する学会報報告」「バイオジ
ジャパン等ににおける公開展示」「自社
社技術の開発発進展に関するプレスリリーース」「自社にによる提携先のの個別開拓」 「ベンチャーキャピ
タルにによる仲介」「「親会社による仲介」「サプ
プライヤーバ
バイヤーによるる仲介」「そのの他」のそれぞぞれの項目かから，ライセンンスアウト，共共同研究開発 ，受託研究開
開発の効果にについてたずね
ねている．
図 3.37-3.39 では，ライセンス
スアウト，共同
同研究開発，受託研究開発
発のそれぞれれについて，パパート
ナー獲獲得にあたっって有効だった方法を示ししている．図 3.37-3.39 に示すとおり，にライセンスアアウトのパート
トナー獲得ににあたって，いいずれについいても，全体のの 7 割近くの企企業が「自社
社による提携先先の個別開拓
拓」を有効だ
だったと回答ししており，そのの割合はもっと
とも高い．またた，全体の 3 割
割近くの企業
業が「自社技術
術に関する学学会報告」を有効と回答ししている．こののことは，提携
携・ラインセンンスの実施にああたって学会
会報告といっった学術研究活
活動が一定のの役割をはたたすことを示唆唆している．ささらに，共同研研究開
発と受受託研究開発発について，全全体の 1-2 割
割程度の企業
業が「バイオジジャパン等におおける公開展展示」を有効とと回答していいる．

37

図 3.37.
3
ライセン
ンスアウトのパパートナー獲獲得にあたってて有効だったた方法注） 質
質問は，上記のの 9 つの選択肢
肢のうち，効果がが大きかったと思
思われるものを最最大 3 つまで選選択．図中の数
数字は，当該
該科目を選択しした企業数．観測
測数は，ライセン
ンスアウトについいて，パートナーを獲得するううえで有効だった方法につついて回答が得得られた 46 社．

図 3.38. 共同研
研究開発のパパートナー獲得得にあたってて有効だった方方法

質問は，上記のの 9 つの選択肢
肢のうち，効果がが大きかったと思
思われるものを最最大 3 つまで選選択．図中の数
数字は，
注） 質
当該
該科目を選択しした企業数．観測
測数は，ライセン
ンスアウトについいて，パートナーを獲得するううえで有効だった方法につついて回答が得得られた 75 社．

38

図 3.39. 受託研
研究開発のパパートナー獲得得にあたってて有効だった方
方法注） 質
質問は，上記のの 9 つの選択肢
肢のうち，効果がが大きかったと思
思われるものを最最大 3 つまで選選択．図中の数
数字は，当該
該科目を選択しした企業数．観測
測数は，ライセン
ンスアウトについいて，パートナーを獲得するううえで有効だった方法につついて回答が得得られた 43 社．

代表者の経歴歴3.8. 代
最後
後に，創業者
者と現在（調査査時点）の代
代表者の経歴についての調調査結果を説説明する．まずず，現在の代代表者の就任任時年齢を図
図 3.40 に示す
す．就任時年齢について，40 歳代およ
よび 50 歳代のの割合がそれ
れぞれ 3 割程程度を占めており，40-50 歳
歳代の代表者
者の割合は全全体の 6 割近近くを占めていいる．また，600 歳以上の代代表者が全体体の 2 割以上上を占めておおり，高齢の代
代表者が多いいことも注目さされる．
代表者
者の年齢の半
半数近くが 50
0 歳以上と高い
いことは日本
本のバイオベンンチャーの特特徴といえるだだろう．
図 3.40. 現在
在の代表者の年齢（就任時時）注） 年
年齢は，就任時
時．年齢区分のううち，「20 歳未満満」に該当する企業は存在しなない．観測数は
は，現在の代表者の年
齢にについて回答がが得られた 159 社．

39

つぎぎに，現在のの代表者の最終学歴を図 3.41 に示す．博士（理系））の割合が 355%でもっともも高く，ついでで修士・学士士（理系）となっっている．もっっぱら理系学
学部でバイオテ
テクノロジーのの教育を行ううことから，理理系出身者のの代表者の占める割合が高高い．とりわけけ，現在の代表
表者の 4 割
割近くが博士号
号を取得してており，代表者
者のうち博士士号取得者がが多数を占めることがバイオベンチャーーの特徴といいえる．
全体的的に高学歴のの代表者が多多く，大学がシシーズの源泉泉（設立時のコア技術の出出所）としてのの役割をはたたすだけでな
なく，人材教育育の役割に貢貢献しているこ
ことがわかる．
図 3.41. 現
現在の代表者の最終学歴

注） 学
学歴区分のうちち，「博士（文系））」に該当する企企業は存在しな
ない．観測数は
は，現在の代表者
者の最終学歴について回回答が得られたた 195 社．

つづいて，現在
在の代表者のの前職の組織織を図 3.42 に示示す．前職のの組織についいて，大企業のの占め合が 42%でももっとも高く，つついで中小企
企業，大学のの順となっていいる．現在の代代表者の 2 割以上
割
る割合
が大学
学や公的研究究機関の出身身となっておおり，大学など
どの研究機関関は，コア技術
術だけでなく，，人的資源のの源泉としてて一定の役割ををはたしていいる．

40

図 3.42. 現在
在の代表者のの前職の組織織注） 観
観測数は，現在
在の代表者の前前職の組織につ いて回答が得らられた 149 社．

またた，現在の代代表者の前職の職種を図 3.43 に示す
す．前職の職種
種について， 研究者・技術術者が半数近近くを占めてており，ついでで，経営者（役
役員以上）とななっている．図
図 3.43 に示す
すとおり，バイイオベ
ンチャ
ャーについてていえば，マネ
ネジメント分野
野よりも研究分
分野のキャリアパスを経たた代表者の割
割合のほうがが高い．こうしした点もバイオオベンチャーのの特徴といええる．
図 3.43. 現在
在の代表者のの前職の職種種注） 観
観測数は，現在
在の代表者の前
前職の職種につ いて回答が得らられた 153 社．

さららに，現在の代
代表者の就任任年を図 3.444 に示す．図図 3.1 で示ししたように，19990 年代後半
半から
2000 年代までに設設立した企業
業の割合が高いいこともあってて，就任年にについて，20000～2009 年がが多数めており，20000 年以降に就就任した代表
表者の割合がが高いことがわ
わかる．
を占め

41

図 3.44. 現
現在の代表者
者の就任年

注） 観
観測数は，現在
在の代表者の就就任した年についいて回答が得らられた 155 社．

いく
くつかの企業
業では代表者
者を変更しておおり，現在，創創業者（設立立時の代表者
者）以外が代表
表者を担当すすることも考ええられる．図 3.45 では，代代表者の変更更を示しているる．図 3.45 にに示すとおり，，全体の約 6 割以上の企
企業では創業
業者が代表者
者を継続していいるが，4 割近
近くの企業でははすでに代表
表者のがみられていいる．
変更が
図 3.445. 代表者の
の変更

注） 観
観測数は，代表
表者の変更について回答が得らられた 168 社．

質問
問票では，創創業者（設立時
時の代表者） の経歴についいてもいくつか
かたずねていいる．表 3.17 では，創業者
者（設立時のの代表者）の年
年齢ごとの企業
業数を示してている．表 3.17 に示すとおおり，40～49 歳およ歳
び 500～59 歳の度
度数が大きく，現在の代表者
者と同様，これらの年齢のの創業者の占占める割合が高い．
また，表 3.17 では
は，創業者の年
年齢ごとに代
代表者を変更しした企業の割割合をあらわししている．創業業者の42

年齢が 50～59 歳の企業 38 社では，47%について創業者の変更がみられている．
表 3.17. 創業者（設立時の代表者）の年齢
創業者の年齢

うち創業者を変更し企業数 (A)た企業数 (B)

B/A×100%

20～29 歳61

17%30～39 歳

18

7

39%

40～49 歳

47

17

36%

50～59 歳

38

18

47%

60 歳以上

40

16

40%

合計

149

59

40%

注） 観測数は，設立時と現在の代表者の年齢および代表者の変更についての回答が得られた 149 社．

つぎに，表 3.18 では，創業者の最終学歴ごとの企業数を示している．表 3.18 に示すとおり，博士（理系）の度数が大きく，現在の代表者と同様，これらの最終学歴の創業者の占める割合が高い．
また，修士・学士（文系）およびその他を最終学歴とする創業者の変更が相対的に多くみられる．
他方で，博士（理系）を最終学歴とする創業者の変更はあまりみられていない．
表 3.18. 創業者（設立時の代表者）の最終学歴
うち創業者を変更し創業者の最終学歴
企業数 (A)た企業数 (B)

B/A×100%

博士（理系）

61

16

26%

修士・学士（理系）

44

22

50%

修士・学士（文系）

25

11

44%

その他

15

8

53%

合計

145

57

39%

注） 学歴区分のうち，「博士（文系）」に該当する企業は存在しないために記載を省略．観測数は，設立時と現在の代表者の最終学歴よび代表者の変更についての回答が得られた 145 社．

つづいて，表 3.19 では，創業者の前職の組織ごとの企業数を示している．大企業，中小企業，
大企業の度数が大きく，現在の代表者と同様，これらの前職の組織の創業者の占める割合が高い．
他方で，大学を前職の組織とする創業者は全体の約 16% ( = 22 / 144×100%)，公的研究機関を
前職の組織とする創業者は全体の約 5% ( = 7 / 144×100%) となっている．ただし，大学を前職とする創業者は，中小企業および大企業を前職の組織とする場合比較して，相対的に創業者の変更する割合が低い．

43

表 3.19. 創業者（設立時の代表者）の前職の組織
創業者の前職の組織

うち創業者を変更し企業数 (A)た企業数 (B)

B/A×100%

大学

22

3

14%

大企業

62

28

25%

中小企業

41

19

46%

金融機関

2

0

0%

公的研究機関

7

2

29%

その他

10

5

50%

合計

144

57

40%

注） 観測数は，設立時と現在の代表者についての回答が得られた 144 社．

さらに，表 3.20 では，創業者の前職の職種ごとの企業数を示している．研究者・技術者の度数が大きく，現在の代表者と同様，これらの前職の職種の創業者の占める割合が高い．ただし，研究者・技術者を前職の職種とする創業者の変更は少なく，営業を前職の職種とする創業者の変更のほうが多い傾向がみられている．
表 3.20. 創業者（設立時の代表者）の前職の職種
うち創業者を変更し創業者の前職の職種
企業数 (A)た企業数 (B)

B/A×100%

研究者・技術者

67

21

31%

経営者（役員以上）

45

19

42%

営業

18

11

61%

財務・経理

2

1

50%

その他

14

6

43%

合計

146

58

40%

注） 観測数は，設立時と現在の代表者についての回答が得られた 146 社．

全体的に，創業者とその後に企業を継承した現在の代表者との個人属性には大きな差異がみられない．ただし，基礎的な技術を基盤として事業化への具体的なシーズを探索する段階と，技術的な発展の可能性が確定したシーズを事業化する段階で，必要とする代表者の経験やスキルが異なる可能性はある．それぞれの経営課題にふさわしい代表者に変更することはバイオベンチャーの成長にとって必要であり，そのために専門的な経営者を育成していくことが重要かもしれな
い．
4. バイオベンチャーの株式公開に関する実証分析
4.1. 科学的源泉と研究開発
2011 年度調査では，大学および公的研究機関といった研究機関を出所とする技術に注目し，バイオベンチャーの科学的源泉の特徴を明らかにした (本庄ほか, 2013)．その結果，大学・公的研究機関をコア技術の出所とする企業は，親会社・親会社以外の企業をコア技術の出所とする企業と比較して，設立時における資本金規模や売上高規模が小さいことを示した．また，研究開発に44

ついて，大学・公的研究機関をコア技術の出所とする企業は，研究開発の資金制約に直面しやすい傾向を示した．
2012 年度調査では，「大学発（ベンチャー）」「公的研究機関発（ベンチャー）」，および，いずれにも該当しない「その他発（ベンチャー）」の 3 つの企業タイプに分類し，それぞれの特徴を検証していく．ここでは，とくに，大学発と公的研究機関発に注目し，科学的源泉の役割を明らかにしたいと考えている．ただし，本節では，十分なサンプルサイズを確保するために，まず，2012 年度調査で設立時のコア技術の出所にもとづいて「大学発」と「公的研究機関発」に分類したうえで，回答の得られなかった企業のうち 2011 年度調査以前に回答が得られた企業について，前回のデータをもとに同様に分類している．また，表 3.15 で説明したように，いくつかのバイオベンチャーは創業メンバーが大学や公的研究機関に在籍していた期間に創造した技術やノウハウをもとに誕生した企業も含まれることから，2011-2012 年度調査からコア技術創造の所属を特定できた人のうち，コア技術
創造者の所属機関が大学あるいは公的研究機関であった企業について，それぞれ「大学発」ある
いは「公的研究機関発」に分類している．さらに，これまでの質問票で設立時のコア技術の出所の回答が得られなかった企業について，図 3.26 で用いたように，企業のホームページや各種報道で「大学発」あるいは「公的研究機関発」を特定できた企業について，それぞれ「大学発」あるいは「公的研究機関発」に分類している20．
まず，研究開発事業分野を「医薬品」「医療・健康（医薬品以外）」「研究支援・受託生産」とそれ以外の「その他」の 4 区分に分類して，企業タイプ別の企業数を表 4.1 に示す．表 4.1 に示すとおり，
大学発ベンチャーや公的研究機関発ベンチャーは，その他発ベンチャーと比較して，医薬品を事業分野とする企業の割合は高く，逆に，研究支援・受託生産を事業分野とする企業の割合は低い．
ただし，その差は統計的に有意でない．
表 4.1. 企業タイプ別の研究開発事業分野
研究開発事業分野
企業タイプ

医薬品

医療・健康

研究支援・

（医薬品以外）

受託生産

その他

合計

大学発

35 (11%)37 (12%)

25

(8%)

18

(6%)

115

(37%)

公的研究機関発

3

5

8

(3%)

3

(1%)

19

(6%)

その他発

46 (15%)51 (16%)65 (21%)

19

(6%)

181

(57%)

合計

84 (27%)93 (30%)98 (31%)40 (13%)

(1%)

(2%)

315 (100%)

注） 観測数は，これまでの調査で研究開発事業分野 1 位についての回答が得られた 315 社．広義のバイオベンチ
ャーにもとづいて集計．「大学発」「公的研究機関発」「その他発」の 3 区分と「医薬品」「医療・健康（医薬品以外）」「研究支援・受託生産」「その他」の 4 区分についての独立性の検定統計量は，
20

8.962

0.176 ．「大学・このように特定したとしても，設立時のコア技術の出所が大学でないにもかかわらず「大学発」に分類する，あるいは，設立時のコア技術の出所が大学でありながらも「大学発」に分類しない可能性は否定できない．しかし，その一方で，2008 年度から継続的に質問したにもかからず，いまだ設立時のコア技術について回答を得ていない企業
がいくつか存在していることから，特定できない企業をそのまま欠損値として残すことにも無回答にともなうバイアスを引き起こす可能性は否定できない．そのため，本稿では，サンプルサイズの確保や無回答にともなうバイアスの回避を優先して，上記の方法によって設立時のコア技術の出所を特定することにした．ただし，本節の図表や分析
では，事業分野を正確に特定し，表 2.1 のカテゴリーC, D とみなして退出（対象外）を判別することが難しい，また，
サンプルサイズを確保することから，広義のバイオベンチャーにもとづいて集計している．さらに，現在，中小企業に該当しない場合（表 2.1 の条件 2 を満たさない場合）であっても議論の対象に含めている．

45

公的研究機関発」「その他発」の 2 区分と「医薬品」「医療・健康（医薬品以外）」「研究支援・受託生産」「その他」の 4 区分についての独立性の検定統計量は，

5.287

0.152 ．

つぎに，企業タイプ別の研究開発費の違いを表 4.2 に示す．表 4.2 に示すとおり，大学発ベンチ
ャーの研究開発費は，平均が約 1.1 億円となっており，公的研究機関発ベンチャーよりも大きいが，その他発ベンチャーと大きな違いはみられない．全体的に標準偏差が大きく，企業間で研究開発
費のばらつきは大きい．
表 4.2. 企業タイプ別の研究開発費
企業タイプ

平均

メジアン

度数

S.D.

大学発

114.1

20.0

331.9

96

公的研究機関発

32.6

19.0

63.5

14

その他発

99.1

20.0

311.5

143

合計

101.1

20.0

311.0

253

注） 単位：百万円．S.D.は，標準偏差をあらわす．観測数は，これまでの調査で研究開発費についての回答が得られた 253 社．広義のバイオベンチャーにもとづいて集計．「大学発」「公的研究機関発」「その他発」の 3 区分にもとづく分散分析の検定統計量は，

0.425

0.655 ，Kruskal-Wallis 検定統計量は，

1.157

0.561 ．「大学・公的研究機関発」「その他発」の 2 区分にもとづく等分散を仮定しない t 検定統計量（絶対値）は，
| |

0.117

0.907 ，Wilcoxon 順位和検定統計量（絶対値）は，| |0.096

0.923 ．

表 4.2 で示した研究開発費では，企業規模を反映しやすいことから，表 4.3 では，研究開発員数で基準化した研究開発員 1 人あたりの研究開発費を示している．表 4.3 に示すとおり，大学発ベンチャーの研究開発員 1 人あたりの研究開発費は平均で約 3 百万円となっており，公的研究機関発ベンチャーやその他発ベンチャーよりも低い．大学発ベンチャーの研究開発費は，企業規模を考慮すると，研究開発費はそれほど高額でないことがわかる．ただし，その差は統計的に有意でな
い．
表 4.3. 企業タイプ別の研究開発員 1 人あたりの研究開発費
企業タイプ

平均

メジアン

S.D.

度数

大学発

2.896

0.500

5.696

95

公的研究機関発

2.322

0.480

3.270

14

その他発

4.062

0.586

11.636

140

合計

3.519

0.515

9.442

249

注）単位：百万円．S.D.は，標準偏差をあらわす．観測数は，これまでの調査で研究開発費と研究開発員数についての回答が得られた 223 社．広義のバイオベンチャーにもとづいて集計．「大学発」「公的研究機関発」「その他発」の 3 区分にもとづく分散分析の検定統計量は，
0.146

0.548

0.579 ，Kruskal-Wallis 検定統計量は，0.930 ．「大学・公的研究機関発」「その他発」の 2 区分にもとづく等分散を仮定しない t 検定統計量（絶対値）は， | |1.114

0.267 ， Wilcoxon 順位和検定統計量（絶対値）は， | |0.323

0.747 ．

つづいて，表 4.4 では，企業タイプ別の資本構成の特徴を明らかにするために，それぞれの負債比率を示している．表 4.4 に示すとおり，大学発ベンチャーは，公的研究機関発ベンチャーやその他発ベンチャーと比較して，負債比率の平均やメジアンは低い．ただし，その差は統計的に有46

意でない．
表 4.4. コア技術の出所別の負債比率
企業タイプ

平均

メジアン

度数

S.D.

大学

55.5

26.0

76.6

91

公的研究機関

78.2

67.9

84.4

11

その他

76.4

28.0

212.4

124

合計

68.1

30.3

165.7

226

注） 単位：パーセント (%)．S.D.は，標準偏差をあらわす．観測数は，これまでの調査で負債比率についての回答が得られた 226 社．広義のバイオベンチャーにもとづいて集計．「大学」「公的研究機関」「その他」の 3 区分にもとづく分散分析の検定統計量は，

0.439

0.645 ，Kruskal-Wallis 検定統計量は，

0.758

0.684 ．「大学・公的研究機関」「その他」の 2 区分にもとづく等分散を仮定しない t 検定統計量（絶対値）は，| |0.370 ，Wilcoxon 順位和検定統計量（絶対値）は，| |

0.900

0.290

0.772 ．

さらに，大学発，公的研究機関発，その他発ベンチャーについて，表 4.5 に企業タイプ別の設立
後のパフォーマンスを比較する．表 4.5 では，設立後のパフォーマンスを存続（ただし，株式公開，
被合併を除く），株式公開，被合併 (merger and acquisition; M&A)，退出の 4 つに注目して分類してみる．ここでの M&A は，どのような理由で被合併されたかについて識別できないため，創業者や創業時の投資家が投資の回収を目的とした被合併だけでなく，企業の救済を目的とした被合併も含む．すなわち，M&A には，株式公開に近い場合と清算や解散に近い場合の双方を含む可能性が高い．また，退出は，清算や解散以外にも，すでにバイオ関連分野の事業を行っていないと判断される場合あるいは所在不明の場合を含む．結果は，表 4.5 に示すとおり，大学発ベンチャー
は，相対的に株式公開の比率が高い．他方で，大学・公的研究機関発ベンチャーは，その他発ベンチャーと比較して退出の比率がやや高い傾向を示している．大学・公的研究機関発ベンチャーとその他発ベンチャーとを比較した場合，有意水準 5%で存続とそれ以外のパフォーマンスとの間に差異がみられている．
表 4.5. 企業タイプ別の設立後のパフォーマンス
企業タイプ

設立後のパフォーマンス
存続

株式公開

M&A

合計

退出

大学発

90 (29%)12(4%)

4 (1%)

9

(3%)

115

(37%)

公的研究機関発

16

(5%)

1

(0%)

0 (0%)

2

(1%)

19

(6%)

その他発

161 (51%)9(3%)

3 (1%)

8

(3%)

181

(57%)

合計

267 (85%)

22

(7%)

7 (2%)

19(6%)

315 (100%)

注） 観測数は，これまでの調査で研究開発事業分野 1 位についての回答が得られた 315 社．広義のバイオベンチ
ャーにもとづいて集計．「大学発」「公的研究機関発」「その他発」の 4 区分と「存続」「株式公開」「M&A」「その他」の 4 区分についての独立性の検定統計量は，

7.567

0.272 ．「大学・公的研究機関発」「その他発」の2 区分と「存続」「株式公開」「M&A」「退出」の 4 区分についての独立性の検定統計量は，

5.790

0.122 ．「大学発」「公的研究機関発」「その他発」の 3 区分と「存続」「株式公開・M&A」「退出」の 3 区分についての独立性の検定統計量は，

7.372

0.117 ．「大学・公的研究機関発」「その他発」の 2 区分と「存続」「株式公開」「M&A・退出」の 3 区分についての独立性の検定統計量は，

5.781

0.056 ．「大学発」「公的研究機関発」「その他発」の 3 区分と「存続」「株式公開・M&A・退出」の 2 区分についての独立性の検定統計
量は，

6.226

0.044 ．「大学・公的研究機関発」「その他発」の 2 区分と「存続」「株式公開・M&A・退出」

47

の 2 区分についての独立性の検定統計量は，

5.779

0.016 ．

4. 2. 株式公開の決定要因
前章で述べたように，近年，バイオ関連分野において若い企業の減少傾向がみられており，将来的な当該分野の発展を支えるプレイヤーの減少に懸念が持たれている．こうした懸念に対して既存のバイオベンチャーの成功は新しい企業の登場の喚起につながり，また，これがバイオベン
チャーの活性化を促すと期待されている．
他方で，バイオベンチャーの成功を定義することは必ずしも容易でない．とりわけ，創薬系バイオベンチャーは，研究開発に長期的な時間を必要とすることから，観測の容易さを含めて，むしろ段階的にバイオベンチャーを評価するほうが適切といえる．そのなかで，株式公開は，初期時点での創業者や投資家にとって，当時の出資を回収する契機となり，ときとしてこれが莫大な富につながることから，バイオベンチャーにおける成功のマイルストーン（試金石）とみなすことは可能といえる．とくに，日本においては，企業の売買の市場が十分に成熟していないことから，M&A よりも株式公開 (IPO) による投資の回収をめざす傾向がみられている21．また，株式公開は，株式市場へのアクセスを通じて資本の流動化を実現することから，バイオベンチャーにとって新たな資金調達
方法の獲得につながる．とりわけ，バイオベンチャーのように不確実性が高く，多額の研究開発費を必要とするビジネスでは，エクイティファイナンスのはたす役割は大きく，株式公開が重要なステージになるだろう22．
表 4.6 に，バイオ関連分野において過去 1 年間（2012 年 11 月～2013 年 10 月）に株式公開をはたした企業の一覧を示す．表 4.6 に示すとおり，すべての企業が，マザーズやジャスダックなど，
いわゆる「新興市場」での株式公開をはたしている．
表 4.6. 過去 1 年間（2012 年 11 月～2013 年 10 月）に株式公開したバイオ関連分野の企業
企業名
設立年月
株式公開年月株式市場
ジーンテクノサイエンス

2001 年 3 月

2012 年 11 月

マザーズ

UMN ファーマ

2004 年 4 月

2012 年 12 月

マザーズ

ユーグレナ

2005 年 8 月

2012 年 12 月

マザーズ

メドレックス2002 年 1 月

2013 年 2 月

マザーズ

ペプチドリーム2006 年 7 月

2013 年 6 月

マザーズ

リプロセル

2003 年 2 月

2013 年 6 月

ジャスダック (G)出所） Yahoo ファイナンスをもとに集計．
注） 2013 年 10 月現在．(G)は，グロースをあらわす．

つぎに，図 4.1 にバイオベンチャーのうち株式公開をはたした企業数を株式市場別に示す23．図
4.1 に示すとおり，バイオベンチャーの株式公開企業数は少数ながらも着実に推移しており，毎年1～5 社が株式公開をはたしている．2013 年 10 月現在で株式公開をはたした企業数は 38 社とな
21

中小企業庁 (2009) によれば，日本のベンチャーキャピタルの投資の回収手段について，株式公開 (IPO) や会社経営者などへの売戻の割合が高く，その他第三者への売却の割合はわずか数パーセントにとどまっている．また，株式公開以外ではほとんど利益が計上されていない．
22

研究開発におけるエクイティファイナンスの重要性については，Kamien and Schwartz (1978), Hall (2002) などが論じている．
23

2013 年 10 月現在，図 4.1 のうち 4 社がすでに上場廃止（株式非公開）となっている．

48

ってい
いる．また，すすべての企業
業が，マザーズ
ズやジャスダッックといった新新興市場を選
選択している．
．東京
証券取取引所などででの一般的な
な取引所の上上場規程に利利益の額の条条件が存在すするが，新興市
市場においてて大幅に緩和
和されており，このことがバ
バイオベンチャャーの新興市市場での株式
式公開に貢献
献したと考えら
られる．1990 年代ごろからみられた新新興市場の開開設は，近年，早期に売上上高や利益を得ることが難難しいバイオベベンチャーのの株式公開を 促進する契機
機につながっったと推察されれる．
図 4.1.
4 バイオベベンチャーの株
株式公開企業業数

出所） JBA による調調査および Yahooo ファイナンス をもとに集計．広義のバイオベ
ベンチャーにも とづいて集計．
注） 2013 年 10 月現現在．上場廃止（株式非公開） した企業を含む
む．ジャスダック
クは，スタンダーードとグロースのの合計．

ではは，実際にどどのような企業
業が株式公開開をはたすだろろうか．本稿ででは，株式公公開までの期間間を従属変数数とする回帰帰式にもとづい
いて，株式公公開の決定要因を明らかににしていく．たただし，調査対
対象には設立立後にすでにに長期間経過過した企業を含含むことから，以下の分析
析では，1990 年以降に設立立した企業にに限定するこことにしているる．
株式式公開の決定
定要因を分析
析するにあた
たって，多くの企業がいまだだ株式公開ををはたしておらず，
すべてての企業につついて株式公公開までの期
期間を観測すすることはできないことに注注意を要する．すな
わち，いまだ株式式公開をはたししていない企企業について，その観測をを途中で打ちち切る右側打ち切り(rightt-censored) デ ー タとな っていっる ．こ う した 特 性ををも つデ ータタ に つ い て ， サ バイ バル
ル分析(surviival analysiss) と呼ばれるる方法を用いいて分析するこ
ことが多い．こここでは，株式式公開までのの期間に影響響を与える要要因（共変量））を明らかにすするために，サバイバル分分析のうち比例例ハザードモモデルを用いいた検証を試試みている24．ただし，いく
くつかの企業は，株式公開
開前に清算・解解散あるいはは被合併によ
よって市場かから退出しておおり，このようななイベントの取取り扱いに配配慮する必要要がある．そこで
で，本節ではは，こうしたイ
イベントを株式式公開の競合合リスク (comppeting risk) とみなして，競競合リスクハザ
ザード

24

本稿
稿での分析は，Honjo (2012) を参考にしていいる．なお，JBA の調査が 20
002 年からスタ
タートしていることとから，

2002 年以降に設立立した企業に限定定したが，十分
分なサンプルサイ
イズを確保でききなかったことかから，結果的にここうした
サンプ
プルを用いていいない．そのたため，1990 年以以降に設立したた企業をサンプ
プルにしているることから，左側
側切断(left-trruncation) の問問題は残ることにになる．

49

モデルを用いて推定している25．
分析対象となる株式公開までの期間は，設立年からの年数である企業年齢で時間を定義し，また，サンプル企業の設立を年ベースで集計していることから年単位で測定する．表 4.7 に株式公開の決定要因として用いた変数の定義を示す．表 4.7 に示すとおり，決定要因として，前節でとりあげた大学・公的研究機関発ベンチャーをあらわす「大学発ダミー」「公的研究機関発ダミー」に加えて，企業規模や研究開発員 1 人あたりの研究開発費として定義される研究開発集約度の効果を検証するために「設立時資本金」と「研究開発集約度」をあらわす共変量を用いている26．加えて，それぞれの企業があげた最大 3 つの研究開発事業分野をもとに，「医薬品ダミー」「医薬品以外の医療・健康ダミー」「研究支援・受託生産ダミー」を用いて業種の違いをコントロールしている．さらに，設立時のマクロ経済要因を考慮して，「1990-1994 年設立ダミー」「1995-1999 年設立ダミー」「2000-2004 年設立ダミー」を用いて設立年の違いをコントロールしている．
表 4.7. 共変量の定義
定義

変数
大学発ダミー
公的研究機関発ダミー
大学・公的研究機関発ダミー
設立時資本金研究開発集約度
医薬品ダミー
医薬品以外の医療・健康
ダミー
研究支援・受託生産ダミー

1: 大学発の場合，0: それ以外
1: 公的研究機関発の場合，0: それ以外
1: 大学発あるいは公的研究機関発の場合，0: それ以外
設立時の資本金（単位：百万円）の対数値
研究開発費（単位：百万円）と研究
開発員数との比率の対数値
1: 研究開発事業分野が医薬品の場合，0: それ以外
1: 研究開発事業分野が医薬品を除く医療・健康の場合，0: それ以外
1: 研究開発事業分野が研究支援あるいは受託生産の場合，0: それ以

平均

標準偏差

0.407

-----

0.056

-----

0.455

-----

2.460

1.525

1.666

1.307

0.312

-----

0.429

-----

0.537

-----

0.056

-----

0.126

-----

0.476

-----

外
1990-1994 年設立ダミー
1995-1999 年設立ダミー
2000-2004 年設立ダミー

25

1: 1990-1994 年に設立した場合
0: それ以外
1: 1995-1999 年に設立した場合
0: それ以外
1: 2000-2004 年に設立した場合
0: それ以外

本節での推定のための最終的なサンプルには，M&A による退出，すなわち，被合併を通じて市場から退出した

企業が 4 社存在する．M&A による退出は，投資の回収を目的とする可能性があるが，どのような理由で被合併が行われたかを判断できないこと，また，少なくとも株式公開と異なることから，本節では競合リスクに含めて推定している．
26

一般的に，研究開発費と売上高との比率で研究開発集約度を定義するが，分母に該当する売上高が現時点で0 である企業も多いことから，バイオベンチャーでこの指標を用いることは適切でないと判断して，本節の推定では，研究開発費と研究開発員数との比率で研究開発集約度を定義している．

50

注） 観測数は，表 4.8(i)のモデルの推定で得られた 231 社．広義のバイオベンチャーにもとづいて集計．事業分野
は，企業が回答した最大 3 つの事業分野をもとにそれぞれ該当するか否かで定義しており，複数の事業分野を回答した企業はそれぞれ 1 をとる．また，株式公開をはたした企業のうち，もっとも若い企業の設立年が 2006 年
であることから，設立年をあらわすダミー変数について，「2005-2009 年設立」と「2010-2013 年設立」をあわせてリファレンスとしている．

競合リスクハザードモデルを用いた推定結果を表 4.8 に示す．表 4.8(i)では，表 4.7 で説明した
共変量のうち，大学発および公的研究機関発を用いた推定結果を示す．また，表 4.8(ii)では，大学発ダミーおよび公的研究機関発ダミーに代わって，これらを統合した大学・公的研究機関発ダミーを用いた推定結果を示している．なお，表 4.8 では，推定された共変量の係数に加えて，それぞれハザードレイトに対する限界効果（サブハザード）を示している．
表 4.8. 株式公開までの期間の決定要因：競合リスクハザードモデルによる推定
(i)
(ii)
変数

係数

サブハザード**大学発ダミー
公的研究機関発ダミー

研究開発集約度
医薬品分野ダミー
医薬品以外の医療・健康分野
ダミー研究支援・受託生産ダミー
1990-1994 年設立ダミー
1995-1999 年設立ダミー
2000-2004 年設立ダミー
観測数
イベント数
競合リスク数対数尤度
Wald 検定統計量

サブハザード1.242**(0.527)0.464***(0.151)0.634**(0.291)
2.264***(0.591)0.280(0.439)0.083(0.504)2.349*(1.355)
1.581**(0.761)0.237(0.741)

3.463**(1.825)1.590***(0.240)1.884**(0.548)9.622***(5.690)1.324(0.581)1.086(0.547)
10.477*(14.200)
4.862**(3.699)1.267(0.939)3.046(1.594)1.663(2.204)1.114(0.523)0.509(1.325)

大学・公的研究機関発ダミー
設立時資本金係数**0.466***(0.170)0.622**(0.286)
2.177***(0.590)0.237(0.492)0.103(0.503)2.200(1.357)1.558*(0.804)0.233(0.797)1.594***(0.271)1.863**(0.533)8.820***(5.201)1.268(0.624)1.108(0.558)9.029(12.256)
4.747*(3.817)1.262(1.006)
231
21
14
-85.3
50.0***

231
21
14
-84.8
50.7***

出所） 括弧内は，標準誤差．***，**，*は，それぞれ 1%，5%，10%水準を示す．

表 4.8 で示したように，公的研究機関発ダミーの係数は有意となっていないが，大学発ダミーの51

係数が正であり，5%水準で有意となっている．また，大学・公的研究機関発ダミーの係数も正であり，5%水準で有意となっている．これらの結果は，大学発ベンチャーほど短い期間で株式公開を達成しやすい傾向を示している．こうした傾向を図示するために，表 4.8(ii)で推定された結果にもとづいて，図 4.2 では，大学・公的研究機関発ベンチャーとその他に分けたうえでの株式公開の累積発生率をあらわしてみる．図 4.2 に示すとおり，全体的に株式公開の確率は低いものの，たとえば10 年後に，大学・公的研究機関発ベンチャーについての株式公開の累積発生率はその他発ベンチャーと比較して 2 倍以上の差がみられており，大学や公的研究機関といった科学的源泉にもとづくバイオベンチャーが株式公開を達成しやすい傾向がうかがえる．

0

.02

累積発生率
.04

.06

.08

図 4.2. 競合リスクハザードモデルによる推定にもとづく株式公開の累積発生率

0

5

10
時間（年）

大学・公的研究機関発ダミー = 1

15

20

25

大学・公的研究機関発ダミー = 0

つぎに，設立時資本金の係数が正であり 1%水準で有意となっている．この結果から，設立時に多くの資本金を準備してはじめた企業ほど株式公開をはたしやすく，相対的に企業規模の大きい
企業ほど株式公開をはたしている．また，研究開発集約度の係数が正であり 5%水準で有意となっている．こうした結果から，企業規模が大きく，また，研究開発に積極的に投資する企業ほど，株式市場へのアクセスを必要としており，実際に株式に公開につながりやすいことが示されている．さらに，業種ごとの違いをみた場合，医薬品分野の係数が正で有意となっている．すなわち，医薬品分野の企業ほど相対的に株式公開をはたしやすい傾向がみられる．こうした分野では，多額の研究開発費が必要なことに加えて，研究成果に不確実性をともなうことから，リスクとリターンに合致しやすいエクイティファイナンスによる資金調達が重要なことが示唆される．最後に，設立年の違いについて，十分に有意な結果ではないが，1995-1999 年に設立した企業ほど株式公開をはたしやす
い傾向がみられている．

52

5. おわりに
本稿では，「2012 年バイオベンチャー統計調査」（2012 年度調査）にもとづいて，日本のバイオベンチャーにおける科学的源泉と企業成長に向けての課題に注目した調査および分析結果を報告した．2012 年度調査では，まず調査対象企業の企業数を集計し，これにもとづく日本におけるバイオベンチャーの動向を時系列的に把握した．また，バイオベンチャーの株式公開について，
企業タイプ別に新たな分析を試みた．さらに，2011 年度調査に引き続いてバイオベンチャーのコア
技術の源泉を調査するとともに，コア技術の技術移転の方法について，コア技術の開発者がその企業に異動し自ら開発の実施する場合を調査し，加えて，日本のバイオベンチャーの多くの割合を占める「研究支援」あるいは「受託サービス」といった研究支援サービスを事業分野とする企業の顧客について新たに調査している．
本稿で得られた知見は以下のとおりである．
(1) 本統計調査の対象である広義のバイオベンチャー（ただし，商業を主たる業務とする企業，非営利を含む）は，2000 年に約 370 社存在していたが，2000 年代の前半に急増し，
2007-2008 年ごろに約 730 社程度となった．しかし，近年は設立数と退出数がほぼ拮抗している．
(2) 日本のバイオベンチャーは少数ながらも着実に株式公開をはたしている．株式公開した企業のほとんどがマザーズやジャスダックといった新興市場で公開しており，こうした新興市場の整備がバイオベンチャーに新たな資金調達の道を開いたと考えられる．また，株式公開の決定要因の実証分析によると，研究開発集約度の高い企業や医薬品を事業分野とする企業が株式公開をはたしやすい傾向がみられており，さらに，これらの要因をコントロールしても大学発ベンチャーは株式公開をはたしやすい．なお、分析
対象のサンプルでは M&A の件数は少ない．
(3) バイオベンチャーの科学的源泉について， 2011 年調査を拡充した結果が得られた．
日本のバイオベンチャーのコア技術の出所（設立時）は，大学や公的研究機関が半数近くを占めており，また，約 7 割のコア技術の開発はその創造者がこうし組織に所属していた時に行われている. バイオ関連分野では，大学や公的研究機関といった科学的源泉がバイオベンチャーの誕生に重要な役割をはたしていることが改めて確認された．なお，コア技術が大学出所の場合であってもそのうち約 4 割が｢大学発ベンチャー｣に分類されていないことから，｢大学発ベンチャー｣は，コア技術の提供者としての大学や公的研究機関の役割を過小評価していることも判明した.
(4) バイオベンチャーへのコア技術の技術移転の方法について，コア技術の開発者がその企業に異動し自ら開発を実施するケースを新たに調査したが，このようなケースは実際にとても少ない. コア技術を開発した社外研究者が役員として経営に参画，コア技術を開発した社外研究者がアドバイザーとして経営を助言する割合も相対的に低い．他方
で，コア技術の利用・開発に関連した技術指導（ノウハウの移転）を利用する企業は 8割近くを占めており，しかも半数近くが非常に有効と評価している. 効率的なコア技術の移転は大変重要であるが，バイオベンチャーではその開発者による人的関与と切り離された形で経営されており，技術と経営にはそれぞれ別の資源が組み合わせられていることが示唆される．

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(5) 日本のバイオベンチャーは，売上高でみると全体の約 4 割の企業が「研究支援」あるい
は「受託サービス」といった研究支援サービスに分類される．2012 年調査では，こうした企業がどのような分野の顧客から受託しているかについて新たに調査した．その結果，
医療・健康（医薬品含む）が回答企業の約 6 割を占めており，大学・公的研究機関からの研究支援・受託サービスも 3 割を占めている．日本のバイオベンチャーは，医療・健康（医薬品含む）を事業分野とする企業の割合が直接あるいは間接に含めて約 7 割と高い水準にあると推察される．また，バイオベンチャーは大学などの研究機関を支える
インフラとして重要であることも判明した．
バブル経済崩壊後，長期にわたって日本経済が停滞を続けてきたが，日本では 2013 年 10 月までにバイオベンチャー38 社が株式公開をはたしている．アメリカと比較すればその数はたいへん少ないが，ヨーロッパとの比較においては決して少ない数ではない．バイオベンチャーは研究開発集約型であり，また，とくに医薬の分野では臨床試験においてリスク・マネーが必要であり，本稿で試みた株式公開の決定要因の分析が示唆するように，とりわけ大学発ベンチャーに対して株式市場がはたす役割は大きい．日本ではハイテクベンチャーのための資本市場の環境が未整備であったが，1990 年代後半以降，新興市場の開設など，こうした企業を支援するために資本市場の整備が進むことになった．本稿で示したように，大学発ベンチャーを中心にバイオベンチャーの株式公開がみられるなど，科学的源泉にもとづくバイオベンチャーの成長に資本市場が有効にはたらく傾向がみられている．
大手製薬企業による M&A はもう 1 つの資金調達の方法であり，そうした取引の拡大の余地も大きいと考えられるが，大手製薬企業が事業経験を十分有していない新規の分野ではバイオベンチャー独自の資金調達による成長が残された唯一の道である．今後，日本において科学的源泉をイ
ノベーションとして結実するために，引き続きハイテクベンチャーを取り巻く環境の整備につとめ，
人材，技術，資本の有機的な結合を進めていくことが肝要といえよう．

参考文献
中小企業庁編 (2009) 『中小企業白書 2009 年版』，ぎょうせい．
本庄裕司・長岡貞男・中村健太・清水由美 (2013) 「バイオベンチャーの成長に向けての課題 ―科学的源泉に注目して」，IIR ワーキングペーパー, WP#13-03，一橋大学イノベーション
研究センター．
Hall, B. H. (2002) “The financing of research and development,” Oxford Review of Economic Policy,
18, 35–51.
Honjo, Y. (2012) “Initial public offerings of start-up firms: evidence from Japan,” 日本経済学会
2012 年秋季大会発表論文．
Kamien, M. I., Schwartz, N. L. (1978) “Self-financing of an R&D project,” American Economic
Review, 68, 252–261.

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