アントレプレナーシップ論文抄録を用いたテキストマイニング分析
Text mining analysis of entrepreneurship thesis abstracts
林 永周（京都情報大学院大学）
Yeongjoo Lim（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics）

Abstract
Entrepreneurship is an important economic activity in the revitalization of a national economy.
Entrepreneurship enables the development of new business and aids in facilitating the generationof employment as a result entrepreneurship is expected to bolster the transformation of industrial
structure and assist in economic growth. However, the accumulation of researches on entrepreneurshipin Japan are still very few when compared to the United States and Europe. In this study, in order toclarify the current situation of entrepreneurship research in Japan a detailed analysis of literature iscarried out by exploiting the strengths of text mining in order to put forward propositions for futurestudies.

1．研究の背景と問題意識によれば，アントレプレナーシップ関連の教育を提供している大学は 2000 年の 139 校から 2009 年に起業は，国家経済を活性化するための重要な経済は 252 校に増加し，科目数も同じ時期に 330 科目活動であり，起業活動によって新しいビジネスや雇から 1,078 科目へと 3 倍以上となっている [4]。講用が生み出され，その結果として経済成長や産業構義の質の問題はあるにせよ，このような現状は日本造の転換が期待される。ベンチャー企業の役割につにおいても，アントレプレナーシップの教育に関すいては，「日本産業のイノベーションを促進し，日る関心が高まり，その必要性について認知されてい本経済全体の成長と活性化を図るためには，新しいると捉えることができる。その半面，アントレプレ技術やビジネスモデルを有し，大きなビジネスリスナーシップに関する研究の蓄積は米国，欧州に比べ，クをとって新規事業に挑戦するベンチャー企業の創日本ではマイナー的な位置づけであり，研究の蓄積出・成長が不可欠である」[1]，「創業（起業）は，も少ない。日本において論文のデータベースを提供経営者を含めた新しい雇用創出の機会につながり，している CiNii のウェブサイトにて，アントレプレこれまでと同じ製品やサービスあるいは生産方法やナーシップで検索すると検索される論文は 73 件に過管理方法では既存企業との競争に打ち勝つことが困

ぎず 1），意味を広げアントレプレナー，起業家で検難なことから，創業は，新しい製品やサービス，あ索しても検索件数はそれぞれ，191 件 2），527 件にるいは何らかの『イノベーション』をもたらすと期過ぎない 3）。一方，英文の論文データベースである待できる」[2] とベンチャー企業の必要と経済効果について議論されている。ベンチャー企業の役割と経済効果については，十分な社会的な合意が形成されながらも，日本における起業活動率調査では，日本の起業活動率は最も低い水準であることが指摘されている [3]。日本の起業活動率が低いとは言え，日本では数多くのアントレプレナーシップに関する教育プログラムが実施されている。大和総研の調査

1）CiNii にてキーワードをアントレプレナーシップ，CiNiiに本文あり・連携サービスへのリンクありで検索した結果（最終検索：2016 年 3 月 25 日）2）CiNii にてキーワードをアントレプレナー，CiNii に本文あり・連携サービスへのリンクありで検索した結果（最終検索：2016 年 3 月 25 日）3）CiNii にてキーワードを起業家，CiNii に本文あり・連携サービスへのリンクありで検索した結果（最終検索：2016 年 3 月 25 日）

NAIS Journal

3

EBSCOhost の ウ ェ ブ サ イ ト に て，Entrepreneurをキーワードとし検索すれば，ヒットする検索結果

3．研究目的と分析方法

は 385,326 件で，条件を学術誌（査読）に限定し本研究では，原（2002）が示唆しているアントても 32,608 件がヒットする 。単純に比較するこ

レプレナーシップとアントレプレナーの定義にしたとで研究の蓄積を判断できない意見があるにせよ，がって，アントレプレナーシップとアントレプレ

日本においてアントレプレナー，またはアントレプナーを定義する。本研究は，動態的プロセスであるレナーシップに関する研究の蓄積が乏しい状況であアントレプレナーシップに焦点を当てて分析する。

ることは明確であると考えられる。そこで，本研究

本研究の目的は，日本におけるアントレプレナー

では，日本で公開されている論文の抄録を分析する

シップに関する研究の現状を把握し，今後研究されことによって，日本におけるアントレプレナーシッるべき領域を明らかにすることである。

4）

プに関する研究の動向，方向性を明確にすると共に，今後議論すべき領域を明らかにする。

日本におけるアントレプレナーシップに関する研究の現状を把握するために，CiNii 学術論文データベースにて，キーワードをアントレプレナー，アン2．アントレプレナーシップに関する定義

トレプレナーシップ，起業家の 3 つで検索し，それぞれ検索された論文のうち，重複で検索された論

アントレプレナー，アントレプレナーシップ，起文を除いた 272 件の論文のリストを作成し，本文業家，起業家精神など，アントレプレナーに関すると抄録が入手できる論文を確認し，キーワードで不同類の言葉が多く使われているが，それに対する定適切だと判断された論文を除いた 55 件を分析の対義と違いが明確にあるわけではない。アントレプレ象とした。分析方法としては，KH-Coder を用いた

ナー（Entrepreneur）は，「起業家」「企業家」「起テキストマイニングを行い，頻度分析と共起ネット業者」という言葉で訳されている。しかし，そうしワーク分析を行う。テキストマイニング分析は，テた翻訳の仕方に関しては，まだ十分に議論されておキストデータを計算機で定量的に解析して有用な方らず，統一した見解もない [5]。また，アントレプ法を抽出するための様々な手法 [6] であり，大量のレナーシップ（Entrepreneurship）は，一般的に文字情報を一括処理して，テキストの中に隠された「企業家精神」という言葉で訳されている。これは，法則や知見を発見する分析手法である。

アントレプレナーに「精神面」や「個人的資質」を頻度分析は，文献における出現頻度を検討するも意味するものと解釈される傾向である [5]。このよのであり，基本的考え方は，「出現頻度が高い単語うに，アントレプレナーとアントレプレナーシップほど重要度が高い」，または「出現頻度が低い単語の概念において，原（2002）は，アントレプレナーほど重要度が低い」というものであり，対象文献のとアントレプレナーシップを経済学，心理学，社会特徴を知るための最も基本的な分析である。

学，経営学の様々な学問から分析し，アントレプレ共起ネットワーク分析は，語と語の結びつきを探ナーを高い創造性と高い経営技術を有するか，あるる手法であり，社会学や通信ネットワークなどの分いはそれらを借用する能力を有し，そして事業機会野で多く用いられている。数学のグラフ（Graph）を認識し，その事業を創造する者であると定義して理論に基礎をおいている。共起ネットワークとは，いる。また，アントレプレナーシップとは，事業の対象文献における単語と単語の間の関連性を検討す機会を認知し，その事業を創造する動態的プロセスるものであり，頻度分析の検討では十分に明らかにであると定義している。原（2002）の定義からすならない特徴を，単語間の関連性を分析することにれば，アントレプレナーは事業を創造する人であり，よって，それぞれの文献の特徴を明らかにすることアントレプレナーシップは事業を創造する動態的プが可能となる。KH-Coder を用いると，このようなロセスとして捉えることができ，アントレプレナー単語間の関係性を踏まえて，出現パターンの似通っが行動することがアントレプレナーシップであるとた単語，すなわち共起の程度が強い単語を線で結解釈することができる。

んだネットワーク図を描くことができる [7]。KHCoder では，単語と単語のネットワークを描く際には，T. M. J. Fruchterman & E. M. Reingold（1991）

4）最終検索：2016 年 3 月 25 日

4NAIS Journal[8] の方法を用いている。

，事業（31），その分析の切り口として，大学（41）

4．分析
4-1

技術（26），ネットワーク（25），イノベーション（24），データ・セット事例（24）の側面から分析していると推測するこCiNii 学術論文データベースにて，キーワードをとができる。

アントレプレナー，アントレプレナーシップ，起業
家の 3 つで検索し，それぞれ検索された論文のう

4-2-2

サ変名詞

ち，重複で検索された論文を除いた 272 件の論文

続いて，分析対象である 55 件の論文抄録の「サのリストを作成し，本文と抄録が入手できる論文を変名詞」（〜するをつけると動詞化する名詞）につ確認し，キーワードで不適切だと判断された論文をいての頻出回数から，上位 30 語をリストアップし除いた 55 件を KH-Coder で分析可能な状態でコーたのが表 2 である（ただし，30 位にランクした単ディングする。コーディング方法は Txt ファイルを，語の頻度が 10 で同じだったため，リストアップしエディターを用いて作成し，<H1> 論文タイトル </たのは，合計 34 になる）。頻出回数から見てみる

H1>，<H2> 論文抄録 </H2> のルールで，文字コーと「起業（222）・創造（22）・創業（16）する」と

ド Shift-JIS で作成した。分析対象となる抄録は，いうことが，主たる分析の対象であり，起業にお2016 年 3 月に収集されたものである。

ける「教育（97）・育成（20）する」ことや「経営（42）・管理（11）する」，「支援（32）する」など

4-2

頻度分析の仕組みについての研究（51），分析（31），考察

KH-Coder を用いて，頻度分析を行った。抽出語（26）が主に進められていると考えられる。また，のオプションにて，品詞別で，出現回数を抽出した。

アントレプレナーシップを持つ人に対する分析が意，認識（11），経験（10）を通じて研究さ識（16）4-2-1名詞れていると考えられる。

分析対象である 55 件の論文抄録の「名詞」の頻出回数から，上位 30 語をリストアップしたのが表4-3

共起ネットワーク分析

1 である。ここでいう名詞には，固有名詞やサ変名

頻度分析は，文献における出現頻度を検討するも詞（〜する）と連結した名詞は含まれない。頻出回のであり，「出現頻度が高い単語ほど重要度が高い」

数から見てみると，アントレプレナーシップに関「出現頻度が低い単語ほど重要度が低い」という考，ビする研究は「企業」（103）やベンチャー（66）ジネス（53）を分析していると考えられる。また，

表 2 「サ変名詞」上位 30 語
サ変名詞

表 1 「名詞」上位 30 語
名詞

頻度

名詞

頻度

頻度

サ変名詞

頻度

起業

222

展開

16

教育

97

関係

15

企業

103

課題

19

研究

51

評価

14

ベンチャー

66

市場

19

経営

42

検討

13

社会62

概念

18

支援

32

報告

13

ビジネス

53

目的18分析31

学習

12

大学

41

現状

17

調査

29

比較

12

事業

31

精神

16

成長

28

管理

11

技術

26

制度

15

考察

26

既存

11

ネットワーク

25

地域

15

活動

24

構築

11

経済

25

中心

15

創出

23

注目

11

イノベーション

24

プロセス

14

組織

22

認識

11

事例

24

金融

14

創造

22

アプローチ

10

中小

23

個人

14

育成

20

競争

10

本稿

23

能力

14

実践

18

経験

10

国際

21

モデル

13

意識

16

紹介

10

人材

20

知識

13

創業

16

成功

10

NAIS Journal5

語—語と設定し，共起関係の絞込は描画数 60（全てディフォルト値）に設定した。描画された共起ネットワーク（中心性）は図１である。
え方に依存している。そのために，頻度分析のみで要因は，不十分な分析結果での解釈となるため，共起ネッ

本稿

ビジネス

パターンの似通った語，すなわち共起の程度が強いの値となり，対象となった単語のすべての組み合わ起業経営事業

大学

c : 単語 Y のみ出現している文章数
KH-Coder では，Jaccard 係数の値を自動的に計

アプローチ

明らか

新規市場 既存
課題
検討

問題

中小

新しい実践

育成

認識

学習

人材

評価
学校
多く

高い

知識

視点
経験

国際環境

イノベーション

られる。

b : 単語 X のみ出現している文章数

金融

分析

重要

年

Y に関する Jaccard 係数（j）は下記の数式で求め

a : 単語 X と単語 Y が同時に出現している文章数

企業

ベンチャー

事例

いと見なし，その値は 0 に近づく。単語 X と単語j = a/(a ＋ b ＋ c)

活動

理論に出現する（共起する）と関連性が強いと見なし，じ文章中に出現しない（共起しない）と関連性が低

能力

研究
支援

ネットワーク

現状

教育行うせについて，2 つの単語について同じ文章中に同時その値は 1 に近づく。また，2 つの単語について同結果

日本

考察

語を線で繋いだ分析手法である。共起ネットワーク
値が計算される。Jaccard 係数の値は 0 から 1 まで

経済調査

トワーク分析を行った。共起ネットワークは，出現分析での共起関係の強弱について，Jaccard 係数の社会創出

比較段階

図1 図
共起ネットワーク（中心性（媒介））1 共起ネットワーク（中心性（媒介））Node:50,Edge:68,Density:.056,
Min
Jaccard:.333
Node:50,Edge:68,Density:.056,Min Jaccard: .333の種類は，語―語と設定し，共起関係の絞込は描画 4数 60（全てディフォルト値）に設定した。描画された共起ネットワーク（中心性）は図 1 である。

算し，単語間のネットワーク図を自動的に描き，単図 1 から見てみると，アントレプレナーシップに語の「中心性」を基準としたネットワークと「サブ関する研究では，起業，企業がネットワーク図上でグラフ検出」によるネットワークのいずれかを選択重要な役割を果たしている。起業と企業をメインとすることができる。また，ネットワーク図においてし，大学発ベンチャーの事例，事業支援，ビジネスも，単語と単語をつなげる線の太さは，単語間の共についての研究が進められていることが推測できる。

起の程度が強いほど太く描画され，単語間の共起の起業とビジネス，企業，ベンチャーなどが比較的程度が弱いほど細く描画される。本研究での共起に密度の高い（線が太い）ことから見てみると，起ネットワークは，「中心性」と「サブグラフ」の 2

業やベンチャー企業のビジネスが研究対象となってつを用いて分析する。「中心性」を基準としたネッおり，企業が抱えている重要な問題，課題を検討す

トワーク図は，「媒介中心性」に基づいて作成され「調査」ることも研究対象として扱われている。また，ている。また「サブグラフ検出」によるネットワーを重心に日本，経済，現状，結果のネットワークがク図は，「共起関係の媒介性に基づく方法」を用い形成されており，この結果は，分析が和文の論文をて作成されたものである [9]。

対象としており，日本における現状，経済などについて分析が行われているためであると考えられる。

4-3-1

共起ネットワーク分析結果（中心性）

共起ネットワーク分析の中心性分析は，それぞれ64-3-2共起ネットワーク分析結果（サブグラフ）の単語が当該文献の中でどの程度中心的な役割を果共起ネットワークのサブグラフ検出は，相対的にたしているかを，ネットワーク図によって示すもの

強くお互いに結びついている単語同士を自動的に検である。それぞれ単語は色分けされ，赤色―桃色―出してグループ分けを行い，ネットワーク図によっ白色―水色の順に中心性の高さが示される [7]。て示すものである。それぞれの単語グループは色

KH-Coder で共起ネットワークを描画するための分けされる [7]。ただし，単語グループの色分けは，設定値としては，集計単位を H2，最小出現数を 10，KH-Coder が自動処理によって行うことであり，色最小文章数を 1 とし，分析に用いられる単語数は分けにつねに重要な意味があるわけではない。サブ95 個であった。また，オプションにて，共起関係

グラフ検出は，グラフを解釈する際の補助として利NAIS Journal

グラ
ましればい単グラ
単語ブグ K
ラフ検出
分け 図ーシが白め， 第ード業，る。
済，れる識し第用することが望ましい [10]。色分けにおいて，囲成，知識経験，イノベーション創出，実践学習，既み枠の中が白色であれば，その単語は他の単語とグ存市場で形成されている。特に，人材育成は，比較ループを形成していない単独の単語であることを意的に太い線でつながっていることから，一つの研究味している。また，サブグラフ検出を行った場合，領域として確立されていると考えられる。

同じサブグラフに含まれる単語は実線でつながるのに対し，お互いに異なるサブグラフに含まれる単語は破線でつながる。

5．考察

KH-Coder で描画された共起ネットワークをサブ

本章では，日本におけるアントレプレナーシップグラフ検出（媒介）した結果は図 2 である。サブ研究の現状と，今後研究されるべきアントレプレグラフ検出は，図 1 の中心性共起ネットワーク図

ナーシップ研究領域について考察したい。

をグループ分けしたものであり，色分けには特に意名詞の頻度分析の結果，頻出回数から見てみると，アントレプレナーシップに関する研究は企業（103）味はない。
図 2 から見てみると，日本におけるアントレプレ，ビジネス（53）が特に多く，続やベンチャー（66）ナーシップの研究は，11 グループに分けられる（囲，事業（31），技術（26），ネットワー
いて大学（41）

み枠が白色は，グループを形成しない単独の言葉で，イノベーション（24），事例（24）が出現
ク（25）あるため，グループ数から除く）。

していることから，企業のうちベンチャー企業を，

第 1 グループ（濃い緑色）は，起業を主たるキー

大学，事業，技術，ネットワーク，イノベーションワードとし，ビジネスや，事業事例，大学ベンチャーについて，事例を用いて分析していると考えられる。

起業，起業教育が重要な役割を果たしていると考え

・創造（22）・サ変名詞の頻度分析では，起業（222）られる。第 2 グループ（赤色）は，日本における現創業（16）の 3 つを同類の概念と捉えれば，事業創状と経済，社会への影響を調査している傾向である

出（起業）のための教育（教育（97）・育成（20）），と読み取れる。第 3 グループ（薄い紫色）は，課比較し，評価している内容で形成されていると考えら
題と問題を認識し，検討することで形成されているれる。他のグループはそれぞれ，ネットワーク能力，4 グループ（薄い黄色）は，国と考えられる。第理論的アプローチ，人材育成，知識経験，イノベーシ
際的な環境，学校を比較し，評価している内容で形ョン創出，実践学習，既存市場で形成されている。特成されていると考えられる。他のグループはそれぞに，人材育成は，比較的に太い線でつながっていることから，一つの研究領域として確立されていると考えれ，ネットワーク能力，理論的アプローチ，人材育られる。

マネジメント（経営（42）・管理（11）），サポートンチャーが中心的な役割を果たしており，現状調査，（支援（32））を研究（研究（51），分析（31），考察
問題解決，人材育成，イノベーション創出，ネットワ（26））していると考えられる。
ーク能力，国際比較などのアプローチから研究されて共起ネットワーク分析の結果から，起業と企業，いると考えられる。

要因

本稿社会経済結果

調査

ビジネス

日本

起業

考察

能力

研究
支援

経営

事業

ネットワーク

現状

教育

行う

活動

企業

金融

分析

ベンチャー

アプローチ

明らか

新規

理論

事例

大学

重要
市場

既存

課題
年

検討

問題

中小

新しい
実践

育成

認識

学習

人材

評価
学校
多く

高い

知識

視点
経験

国際環境

イノベーション
創出

比較段階

共起ネットワーク（サブグラフ検出（媒介）図図
2 2共起ネットワーク（サブグラフ検出（媒介）） ）Node:50,Edge:68,Density:.056,
Min
Jaccard:.333
Node:50,Edge:68,Density:.056,Min Jaccard: .333

５．考察
 本章では，日本におけるアントレプレナーシップ研
究の現状と，今後研究されるべきアントレプレナーシ

 ベンチャーが中心的な役割を果たしており，現状調
これらの結果を踏まえると，本研究で用いられているアントレプレナーシップの定義が動態的プロセス
査，問題解決，人材育成，イノベーション創出，ネッであることから考えると，日本におけるアントレプレトワーク能力，国際比較などのアプローチから研究ナーシップの研究は，どちらかと言えば，動態的プロされていると考えられる。
セスよりは，既存のベンチャー企業の実態を分析してこれらの結果を踏まえると，本研究で用いられている傾向が強いと考えられる。アントレプレナーシッ
いるアントレプレナーシップの定義が動態的プロセ
プは，アントレプレナーが行動するプロセスである概スであることから考えると，日本におけるアントレ念から考えると，教育においては，如何にアントレププレナーシップの研究は，どちらかと言えば，動態レナーを育成するか，アントレプレナーはどのような的プロセスよりは，既存のベンチャー企業の実態をプロセスで起業するのかについて十分な研究がされ分析している傾向が強いと考えられる。アントレプているとは言えない。これらの原因としては，日本にレナーシップは，アントレプレナーが行動するプロアントレプレナーシップが定着したのが外国に比べて比較的に遅かったこと，研究対象としてマイナー的セスであるという概念から考えると，教育においてな領域であったこと，ベンチャー企業などの情報入手は，如何にアントレプレナーを育成するか，アントに限界があること，起業活動率が世界最下位水準であ
レプレナーはどのようなプロセスで起業するのかにることが挙げられる。しかし，製造業を中心とした徹ついて十分な研究がされているとは言えない。これ
底した品質・コストマネジメントだけでは，日本経済らの原因としては，日本にアントレプレナーシップの成長を期待することは難しく，アントレプレナーやが定着したのが外国に比べて比較的に遅かったこ
アントレプレナーシップに対する社会的な期待度がと，研究対象としてマイナー的な領域であったこと，増えていることは事実である。
ベンチャー企業などの情報入手に限界があること，こうしたことから，今後研究されるべきアントレプ起業活動率が世界最下位水準であることが挙げられレナーシップ研究領域としては，以下の領域があると考えられる。
NAIS Journal１） アントレプレナーの育成（学校における教育）２） アントレプレナーが行動するプロセス

7る。しかし，製造業を中心とした徹底した品質・コめ，今後，論文抄録のみではなく，全文を用いた研ストマネジメントだけでは，日本経済の成長を期待究の拡大が求められる。また，和文のみを分析対象することは難しく，アントレプレナーやアントレプにしていることから，日本におけるアントレプレレナーシップに対する社会的な期待度が増えている

ナーシップに関する研究の世界的位置づけについてことは事実である。

も考慮されていないことから，他言語との比較研究こうしたことから，今後研究されるべきアントレも今後の課題としたい。

プレナーシップ研究領域としては，以下の領域があると考えられる。
1）アントレプレナーの育成（学校における教育）
2）アントレプレナーが行動するプロセス
3）アントレプレナーシップの具体的プロセス
4）アントレプレナーとアントレプレナーでない人の差
5）アントレプレナーでない人をアントレプレナーにするための要因

6．まとめ
本研究では，テキストマイニング手法を用いて，日本におけるアントレプレナーシップの研究の現状と今後の研究すべき領域を導出するために，和文で作成された論文抄録を分析した。分析方法としては，名詞の頻度分析，サ変名詞の頻度分析，共起ネットワーク（中心性，サブグラフ）の手法で分析した。
その結果，日本におけるアントレプレナーシップ研
究は，動態的プロセスよりは，その実態を研究対象【参考文献】[1] 経済産業省（2008）「ベンチャー企業の創出・成長に関する研究会最終報告書」[2] 本庄裕司（2010）『アントレプレナーシップの経済学』
同友館[3] 磯辺剛彦，矢作恒雄（2011）『起業と経済成長―GlobalEntrepreneurship Monitor 調査報告―』慶應義塾大学
出版会株式会社[4] 大和総研（2010），平成 22 年度「産業技術人材育成支援事業（起業家人材育成事業）」報告書[5] 原憲一郎（2002），アントレプレナーシップの概念試論，
龍谷大学経営学論集，42(2)，pp. 44-57[6] 松村真宏，三浦麻子（2009）『人文・社会科学のためのテキストマイニング』誠信書房[7] 下平裕之，福田進治（2014），古典派経済学の普及過程に関するテキストマイニング分析―リカード，ミル，マーティノーを中心に―，人文社会論叢，社会科学篇，
Vol31，2014[8] Fruchterman T. M. & Reingold E. M., ʻʻGraph Drawing
by Force-directed Placementʼʼ, Software: Practice andExperience, 21(11), 1129-1164, 1991.
[9] 樋口耕一（2012）「KH Coder 2.x リファレンス・マニュ
アル」（http://khc.sourceforge.net/）としている傾向が見られることと，今後の研究されるべき領域を 5 つ導出することができた。
本研究ではいくつかの課題が残されている。第 1に，分析において用いたデータが論文抄録のみであ◆著者紹介ることから，論文筆者によって，主張したい内容が林 永周

全て単語として含まれているとは限らない。第 2 に，抄録が入手できる論文 55 件のみを分析対象としており，全体論文（272 件）の約 20％程度しか検討できていない。これらの要因は，研究結果に何らかのバイアスになっている可能性を否めない。そのた8……………………………………………………………………

NAIS Journal

Yeongjoo Lim

京都情報大学院大学非常勤講師。
立命館大学大学院テクノロジー・マネジメント研究科博士課程終了，博士（技術経営）。
研究分野はビジネスモデルとアントレプレナーシップ教育。