つながりと知財

特集

エコシステム型の産業環境と知財マネジメント
立

本

博

文

＊

抄 録 多くの産業でオープンなエコシステム型への産業構造転換が起こっている。IoT，Big
Data，AIなどのデータ資源活用技術は，この転換を更に加速している。エコシステム型産業はオープンな企業ネットワークを基盤とし，オープンイノベーションが頻繁に行われる。また，エコシステ
ム拡大と収益化を同時に行う特殊なビジネスモデルであるプラットフォームビジネスの台頭も顕著である。このような産業変化に際し，知財は非市場的な力によって企業間関係の構築を可能とするので，戦略的に重視されている。このため知財部門は新しい役割を期待されており，その戦略的機能を強化する施策が必要と考えられる。
目 次
1． はじめに
2． 産業環境の変化：オープンなエコシステム型へ
3． 多様なオープンイノベーション
4． データ資源：IoT，Big Data，AIの枠組み
5． プラットフォームビジネス：第１形態から第３形態へ
6． 新しい知財マネジメント
7． おわりに2 ． 産業環境の変化：オープンなエコシステム型へ

1990年代以降，我々は産業環境の急激な変化に直面している。この変化を本稿ではエコシス
テム型産業への変化と呼ぶ。ビジネスの文脈で
エコシステムは一般に，多様なプレイヤーが関係することで１つの業態が成り立っている様子を指す。エコシステム型の産業環境とは，そうした多様な企業間関係が自社を取り囲んでいる

1 ． はじめに状態を意味する。図１は戦後の産業環境をマク

多くの産業でエコシステム型産業への産業構造転換が起こっている。本稿の目的は，エコシ
ステム型産業構造の特徴を整理し，そこで頻発するオープンイノベーションや，特殊なビジネ
スモデルであるプラットフォームビジネスについて理解を深めることである。加えて，エコシ
ステム型産業では，知財を利用して非市場的な力によって企業間関係を構築する重要性が拡大していることを指摘し，新しい役割を期待される知財部門が戦略的機能を強化するために有用な施策を提案する。

図１ 産業環境の変化（筆者作成）＊

国立大学法人 筑波大学 ビジネスサイエンス系 教授
Hirofumi TATSUMOTO

知 財 管 理 Vol. 69 No. 4 2019443

ロに捉えたものである。

エコシステム型の産業構造と呼ばれる。エコシ

1950年代の第二次大戦直後は完全垂直統合企

ステム型の産業環境ではイノベーションは自社業の時代であった。事業に必要なすべての活動

だけでは完結せず，その企業を取り囲むネット

を自ら所有することが企業の競争力につながるワークによって達成されると考えられている。

と考えられていた。その象徴が中央研究所の存

1990年代以降に成長したエコシステム型の産在であった。しかし，このような完全垂直統合

業は共通して，その企業ネットワークがオープ

モデルは，産業の国際競争が激化する中で，ン，自律的，分権的といった特徴を持っている。

1980年代には時代遅れのモデルと考えられるよ

オープンは新規参入が容易である点を指す。一うになった。自社の専門外の活動を所有する完般的に使われているエコシステムという言葉で全垂直統合モデルはやはり非効率であったし，はオープン性はあまり意識されていないが，アメリカ産業の競争相手と考えられたドイツや

1990年代以降のエコシステムを考える上ではオ

日本では企業ネットワークを基盤としたイノベ

ープン性が重要な特徴である。

ーションが行われていたためである。例えば日エコシステム型産業への変化は1990年代に始本の自動車産業は系列取引をベースとしたネッ

まった。はじめはコンピュータ産業で顕在化しトワークイノベーションとしてアメリカでは詳たが，1990年代終わりには携帯電話やデジタル

細に調査された。

家電でも似たような産業環境の変化が生じた。

1980年代以降の経営戦略は企業ネットワーク

決定的だったのはインターネットの普及であっを前提としたものとなっている。どのような企た。それまで，エコシステム型の産業環境はコ

業もすべての活動を自分で所有することは効率

ンピュータを中心とした，ごく一部の特殊な産的でないし，実際上，不可能である。そのため，業での現象だと考えられていた。しかし，イン

何らかの企業間関係（企業ネットワーク）を使

ターネットに繋がるシステムは，ほぼ全て，エって，イノベーションを起こすことが当然とな

コシステム型産業の影響をうけて成長していっっている。

た。携帯電話がインターネットにつながるよう

ただし，このような企業ネットワークを前提になると，エコシステム型の産業環境は既存のとしたイノベーションでも，1980年代と1990年

産業区分を問わず，広く普及・浸透していった。

代では大きく違う点がある。誤解を恐れずに言振り返ると，エコシステム型産業への変化をえば，1980年代にはクローズドな企業ネットワ

初めて指摘したのは，研究者ではなく，最前線

ークを前提としていた。これは戦略的アライアの実務家だった。当時，インテルのCEOであンスと呼ばれ，長期的な戦略に基づき，少数のったGroveは，著書の中でコンピュータ産業でパートナー企業と排他的で濃密な企業間関係をの急激な産業構造変化を報告している 。彼は構築するものである。例えば，系列取引を基に1980年代のコンピュータ産業は垂直統合型であした企業ネットワークは戦略的アライアンスのったが，1990年代にはレイヤー型に移行したと典型例である。

している（図２）。

１）

一方，1990年代以降の企業ネットワークでは，

エコシステム型の産業環境では，産業構造がこのような戦略的アライアンスに加えて，オーレイヤー構造をもち，各レイヤー間はオープンプンな企業ネットワークを利用することが戦略な企業間関係で結ばれている。この点は，エコ上重要となっている。オープンな企業ネットワ

システム型の産業では製品システムがモジューークは，新しい産業構造の基盤となっており，

ルで構成され，モジュール間はオープンなイン

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知 財 管 理 Vol. 69 No. 4 2019

ターフェースで結合される，ということと対応

例えば，電話の場合，その電話の効用は，電話している。オープンなインターフェースは，イ

端末そのものの機能よりも，その電話ネットワ

ンターフェースにオープン標準を設定することークに友人・知人がどれぐらい加入しているかで実現される。オープン標準を用いるため，企に依存している。電話の加入者数が多ければ多業間関係もオープンな関係になりやすい。

いほど，友人・知人が電話ネットワークに加入

エコシステム型の産業環境を，別の観点からしている確率が高まる。だから，電話の効用は，特徴づけたのが，IansitiとLevienである 。彼

その電話のユーザー数に比例する。この場合，

らはビジネスの意味のエコシステムと，生態学

直接ネットワーク効果が存在するという。

２）のエコシステムには３つの点で共通点があるとしている。

ソフトとハードで構成される製品の場合，ネットワーク効果がソフトとハードの間でも発生

１つめはプレイヤーの多様性である。エコシ

することが知られている。例えば家庭用ゲーム

ステムとよばれる環境には，生態学的には生物機の場合，ハードが普及すれば，それに応じて多様性があるし，ビジネス的には企業多様性が

ソフトが売れやすくなる。同時に，多様なソフある。

トが上市されれば，ハードを購入するユーザー

２つめは，プレイヤー間の複雑な関係である。

が増加する。このような場合，ソフトとハード

生態学的には，生物種間の関係に直接的関係（食の間にネットワーク効果が存在する。この場合，

物連鎖）とともに，間接的関係（共生関係）が間接ネットワーク効果が存在するという。エコある。ビジネス的にも，直接的関係（部品・部

システム型の産業では，直接ネットワーク効材などの取引）とともに，間接的関係（共生関

果・間接ネットワーク効果に基づいて，企業間係）がある。エコシステム型産業で着目されてで共生関係が発生する。ネットワーク効果はオいる共生関係はネットワーク効果を通じた企業

ープン標準やオープンインターフェース等から間の共生関係である。

生じやすい。

ネットワーク効果とは，ある製品の効用（「う

３つめに，生態学的なエコシステムでも，ビれしさ」とほぼ同義）がその製品のユーザーのジネス的なエコシステムでも，特殊なプレイヤ数に応じて増加する，という効果のことである。

ーが存在する。エコシステムではプレイヤーの

図２ コンピュータ産業におけるエコシステム化（Grove（1996）に筆者加筆）
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多様性があるが，どのプレイヤーも等しいわけ

大まかにいって，オープンイノベーションにはではない。エコシステムでは前述のネットワー

図３に示す４つのカテゴリが存在するとされてク効果が存在するため，影響力の大きいプレイいる。

ヤーが発生しやすいと指摘されている。このよ

１つめは主に学術分野での異分野間研究連携

うなプレイヤーは，生態学ではキーストーン種や産学連携の共同研究などである。産学連携は，と呼ばれ，ビジネスではプラットフォーム企業

基礎研究から製品開発へと順を追って進むリニと呼ばれている。

ア・イノベーションの時代でも重視されていたプラットフォーム企業はエコシステムの規模

が，オープンイノベーションの時代ではさらに拡大に大きな影響力を持つ重要な企業である。

重視されている。オープンイノベーションの時

エコシステムに参加している企業にとっては，

代では，大学・国立研究所（以下，国研）が基

プラットフォーム企業は市場拡大を行ってくれ

礎的な技術の源泉となると暗黙のうちに仮定さる有益な存在である。同時に，プラットフォー

れている。そのため，産学連携により技術的知

ム企業の影響力が大きくなりすぎると，参加企識移転をうまく行うことが重要なイノベーショ業の利益を圧迫するようにもなる危険な存在でン活動となる。

もある。

3 ． 多様なオープンイノベーション
エコシステム型の産業構造は，ネットワーク
タイプのイノベーションを基盤としている。ネットワークタイプのイノベーションとは，１社
でイノベーションが完結しないようなイノベー
ションのことである。特にエコシステム型の産業構造では，企業間関係がオープンであるので，オープンな企業ネットワークを基盤としたイノ
ベーションが盛んに行われる。このようなイノベーションをオープンイノベーションと呼んで

図３ オ
 ープンイノベーションの４つのカテゴリ（筆者作成）いる。
２つめは企業間での共同研究開発やオープン（1）オープンイノベーションの４カテゴリ

標準開発である。これには，コンソーシアム活オープンイノベーションという言葉は2004年

動やOSS（Open Source Software）開発支援なに発表されたChesbroughの著作によって広くどが含まれる。４つのうちで最も産業に影響を認知されるようになった 。ただし，当初のオ及ぼしていると考えられる。

３）

ープンイノベーションの定義は大雑把なもので３つめは第三者の仲介業者を介したオープン

あり，「オープンイノベーションは１社で完結

イノベーションである。マッチングエージェン

しないようなイノベーション」としか定義されトは，技術的な課題をもつユーザー企業と，技ていなかった。そのため，さまざまな形態の共術的なソリューションをもつシーズ企業を仲介同行為がオープンイノベーションに含まれるとする。通常，マッチングエージェントは，ユー解釈され，研究された。その後の研究により，ザー企業とシーズ企業の広範なディレクトリを

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保持しており，ユーザー企業が探索するよりも求めるべきだということになる。この主張と表広い範囲で探索をすることができる。ソリュー

裏一体なのは，オープンイノベーションはある

ションの広域探索の一形態である特許流通（IP

程度のプロジェクト数を行わないと，その真価流通）を伴うこともある。

がわからない，という点である。オープンイノ

４つめは前述の３つとはやや異なるものであベーションは何本かのプロジェクトのうちの１

り，スピンアウトや実証実験，イノベーション

つの大成功を期待する，というものなので，ポを育む人的ネットワークなどを，オープンイノ

ートフォリオ的な視点が必要となる。

ベーションを支えるイノベーションシステムの視点から扱った研究である。例えば，転職を促（3）エコシステムへの依存

進するような制度（競業避止規定の禁止） や，

オープンイノベーションは，その国（その産業）

や，スピンオフによる企業

でエコシステム的な産業環境がすでに形成され卒業者の人脈 などがイノベーションを促進すているかどうかに大きく依存している。Kneller

る，等の主張がされている。ただし知財権制度は米国FDAに認可された薬がどのような組織に関してはイノベーションを阻害しているとすから申請されたものかの内訳を調べ，さらに，る主張もある 。

その組織の国籍別にその内訳を分類した 。創４）

知財権制度の存在

５）

６）

７）

９）

これら４つのカテゴリのオープンイノベーシ

薬産業では大学と製薬会社，さらに，その中間

ョン研究から，オープンイノベーションがもつをブリッジするようなスタートアップ企業をつ特徴が報告されている。ただしオープンイノベ

なぐネットワークでイノベーションが行われてーション研究は，まだ新しい分野であり，決定いる。Knellerの研究では，各国ともこのよう的な知見が得られているわけではない。それでなネットワークで創薬が行われているものの，も，次のような特徴があると主張されている。

米国だけが突出してスタートアップ企業の貢献が大きいことが明らかになった。つまり，創薬（2）人材多様性と成果のエコシステムは，各国毎に大きく異なり，米オープンイノベーションにとって，多様なバ

国ではスタートアップ企業（特にバイオ分野なックグラウンドの人材が一緒になってイノベー

ど）を含む産学のエコシステムが構築されていションを行うことが良いことと捉えられているのに対して，日本や欧州ではスタートアップ

る。しかし，実際には，バックグラウンドの多企業を含めない形で産学のエコシステムが構築様性が大きくなると，画期的な技術開発が行わされていた。

れる可能性が生じるが，同時に，多様性拡大とエコシステムといっても各国毎にその中身はともに技術成果の期待値は低下することが報告大きく異なる。そのため，自分たちがどのようされている 。わかりやすくいえば，バックグ

なエコシステムに埋め込まれているのかを明確

ラウンドの多様性が大きいと，平均的な技術成に認識することが重要となる。自分たちが望む

果は悪くなる。しかし，技術成果のばらつきはようなエコシステムが存在しないなら，そのよ

大きくなり，大失敗がある一方で大成功が発生

うなエコシステムを作り育てるところから開始する可能性がある。

しないといけないかもしれない。もしかすると

８）

この報告に基づけば，技術開発の平均的成果を高めるためにオープンイノベーションを使う

イノベーション拠点の立地を考えなくてはいけないかもしれない。

のは間違いであり，ブレークスルー的な成果を
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（4）オープン標準化とOSS活動

こと）で，このような懸念を軽減することがで

特に影響力の大きいオープンイノベーション

きる。

の活動として，オープン標準化活動やOSS活動

イノベーションを促進するために特許開放をが挙げられる。これらはIT/エレクトロニクスするという考えは，パテントコモンズと呼ばれ産業やネット産業で特に大きな力をもっていている。より積極的に，支援する企業達を組織る。こういった産業で扱う製品は複雑なシステ化し，団体をつくる場合もある。１社で特許開ムであることが多く，多くのインターフェース

放を宣言するよりも，団体として特許開放を宣を持っている。相互接続性を考えるとインター言したほうが，より明確で強力な影響力となる。

フェースにオープン標準が設定されていること

例えばエコ・パテントコモンズは環境分野におが望ましい。そのためコンソーシアムなどでオける特許開放を行っている企業で組織された団ープン標準が開発されている。オープン標準は体として有名である 。パテントコモンズ活動

協調領域に策定されるものであるが，何を協調

はオープンイノベーションを背後から支えるも領域とするかは念頭に置くビジネスモデルによのとして重要である。

10）って異なる。企業は戦略的に自社に有利な協調（5）スタートアップ企業との関係領域を設定する傾向がある。
OSS活動は，特に，IT産業で産業進化を決定

既存企業とスタートアップ企業はオープンイ

づけるほどの力をもつ要素となっている。OSS

ノベーションにおける重要トピックである 。

は協調領域のソフトウェアを対象とすることがオープンイノベーションにはさまざまな形態が多い。OSSが重要であるのは，単に，無料で（安ある。一番基本的な技術支援や共同作業支援な価に）自由にソフトウェア開発ができるというどから，スタートアッププログラム支援やインことだけでなく，当該分野に開発コミュニティ

キュベーション活動，公募形式の開発コンペテを育成することができるためである。開発コミ

ィションやCVC（Corporate Venture Capital）

ュニティは自分の開発努力を投入するため，当を通じた資本参加など，その形態は様々である。

該のエコシステムに対してロイヤリティが高く

これらの多様なアプローチで既存企業とスターなる。また，自由に開発できるため，様々な製品

トアップの協業が行われている 。

11）

12）

のアイディアが創出される点も無視できない。

スタートアップ企業にとって，既存企業（特このため，現在では，企業が実質的にOSS活動に既存の大企業）と関係を作るのは，自社が企を資金的にサポートしているケースも多い。

業成長するためには当然のことである。それにOSS活動へのサポートは資金的なものだけで対して，既存企業がスタートアップ企業と関係なく，含まれる特許について行われることもあ構築するのはより複雑な事情がある。既存企業

る。OSS活動は特許とは無関係に行われている

は経営資源の面からいえば，資金的にも，技術事があり，OSS成果のソフトウェアが既存の特的にも，スタートアップ企業よりも勝っている。

許に抵触していることもありえる。OSS活動がしかし，市場探索と，それに伴う意思決定時間

広がり，成果のOSSを採用するユーザーが増え

や，最適な技術選定・開発に関しては，既存企るほど，特許訴訟の可能性は拡大する。当然，業だけでは遂行することが難しいことが多い。

特許訴訟の可能性はOSS活動を阻害する。OSS

これは，主に既存企業が大規模組織であること

活動を支援する企業は，自社の持つ特許を訴訟に由来する問題であるが，大企業自身の力によの材料にしないと公約すること（特許開放するって回避することは難しい。それよりも，スタ448

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ートアップ企業の力を借りたほうが現実的な問て成長した産業は，IT産業やエレクトロニク

題解決ができる。

ス産業といった新しい産業であった。近年の既存企業にとって，スタートアップ企業はサ

IoT，Big Data，AIといった技術が普及するな

ブマーケット探索の面で非常に優れている。既かで，自動車産業や流通業といった伝統的な産存企業が自ら市場探索したほうがよいとする意

業にもエコシステム型産業への変化が訪れてい見もあるが，企業文化や組織メカニズムの点か

る 。
13）

ら，スタートアップ企業の方が優れている場合も多い。その典型例がサブマーケット探索であ（1）データでつながるエコシステム

る。既存の事業会社は，すでにメインのマーケ

IoT，Big Data，AIといった近年のデータ技

ットで大規模な事業を行っており，サブマーケ

術は，どの産業にも広く適用可能な汎用的な技

ットのような（潜在的には大きくなるかもしれ

術枠組みを提供している。この汎用枠組みは，ないが）現在の市場規模は小さい市場に対して，

次のような①〜③の技術要素から成り立ってい迅速に対応することが難しい。さらに，サブマる。①IoTデバイスはセンサーによって，多く

ーケット製品の期待利益率が小さい場合，メイの情報をデータ化する。この中には，フィール

ンマーケットとのカニバリ（競合，共食い）をド（現場の）情報など，従来データ化されてい恐れ，積極的に事業開発することはできない。

なかった情報が多く含まれる。②次に，ビッグ

このような場合，スタートアップ企業との連携

データ技術はこのようにして集めた大量のデー

は既存企業にとってもメリットがある。ただし，タを蓄積し，利用可能な形式で抽出できるようスタートアップ企業の事業はほとんどの場合うにする。インターネット上のデータセンターがまくいかない。非常に確率的な取り組みである

強力な処理能力を提供する。③そして，そのよので，多くの企業との関係構築と絞り込みが必うにして構築されたデータセットに対して，

要になるだろう。

AI技術（主に機械学習）を用いて，予測モデ

さらに，関係構築の際には，そのようなスタル（学習済みモデル）を作成する。予測モデル

ートアップ企業と既存企業の関係は，受託開発

は高精度の予測を提供する。この予測値によっではなく，共同開発である点をはじめから既存て様々なサービスを提供するのが，近年のデー

企業側が認識していたほうがよい。受託開発は

タ技術が提案するビジネスモデルである。

受託開発のスキームがあり，オープンイノベー
ションの枠組みの外で考慮したほうがよい。スタートアップ企業のインセンティブを高め，自社のリスクを最小化しながら，実現可能性があるサブマーケット探索を行うことが，既存企業の立場からは重要であろう。

4 ． データ資源：IoT，Big Data，AIの枠

図４ デ ータ技術による汎用フレームワーク（筆者作成）

エコシステム型の産業構造は裾野を広げてお図４であげたような汎用フレームワークはデり，近年，この流れはさらに加速している。

ータでつながるエコシステムの形成を強く後押1990年代〜2000年代にエコシステム型産業としししている。データ技術は情報技術の一種であ組み

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る。しかし，そこで扱うデータは，消費や製造，流通などの現場から発生するものである。デー
タはすべての産業で発生するため，従来の産業区分をこえて，新しいエコシステムが形成される可能性がある。
図４で列挙した要素は，データの「発生・獲得」と「処理・制御」に分かれる。現場を持っている産業であれば，どのような産業でもデー
タの「発生・獲得」の機会がある。例えば従来型の産業である自動車産業や物流・小売産業であっても，現場から大量のデータが発生する。

図５ デ
 ータ資源から見たバリューチェーン（筆者作成）

自動車産業では大量の走行データが発生するし，物流・小売産業では配送データや購買データがデータ資源を基にしたバリューチェーンで発生する。このような大量発生したデータは，

は，まず，IoTデバイスを使って，フィールド（消ある種の原材料である。この原材料に対して「処

費や製造，流通などの現場），工場の生産ライン，理」を行うことで予測モデルを作成し，この予

店舗／ネットなどで大量のセンサーデータが発測モデルをもとに「制御」を行う。
「処理・制御」生獲得される（図５左）。次に大量データを利はIT産業が得意だが，その原材料のデータの用可能な形で蓄積・抽出するのがビッグデータ「発生・獲得」は従来型産業が得意である。だ

技術である。データセットは，クラウド上のデから，データを介して，複数の産業が越境する

ータセンターに蓄積されることもあるし，中にことが頻繁に起こる。

は，レイテンシー（遅延時間）の観点から，現場に近いところにデータ蓄積されることもあ（2）データのバリューチェーン

る。こうして蓄積されたデータを利用可能な形

データ技術の汎用フレームワークは，現場か式にし，機械学習アルゴリズムを適用することら発生するデータを用いて何をするかが明確にで，学習済みモデルを作成する。学習済みモデなったという点で重要である。従来からデータ

ルは高精度の予測を提供する。事業者はこの予は重要であると言われていた。しかし，実際に測を用いて様々なサービスを提供する。

はデータを収集・蓄積したところで，何に用い予測を用いて行うサービスとは，例えば，フるのかが明確ではなかった。ところが，この汎ィールドのエンドユーザーに対して購買指針の用フレームワークでは最終的なアウトプットはために何らかのレコメンドをしたり，サジェス

予測モデルであり，その原材料としてデータがチョンをしたりすることが考えられる。工場の用いられていることが明確になっている。デー

オーナー企業であれば，予兆保全や調達指示か

タは原材料であり，IoT，Big Data，AIの技術もしれない。流通であれば，店舗の在庫や人員を使って，アウトプットとして予測モデルを作配置の最適化かもしれない。

るのである。図５はデータ資源から見たバリューチェーンのモデル図である。

このようにデータを中心としてバリューチェーンを見た場合，いわゆるAIを使った開発部
分は，重要ではあるけれども，一部分にすぎない。図５ではデータセットからアルゴリズムを450

知 財 管 理 Vol. 69 No. 4 2019

適用して学習済みモデルを開発する部分が主に情報をもとに，購買確率を予測するために学習AIを使った開発部分になる。しかし，図５で済みモデルを利用している。学習済みモデルのわかるように，そのようなAI開発に先立って，開発では，①過去のデータから，あるユーザー

IoTデバイスでデータを獲得し，ビッグデータの属性情報とそのユーザーが当該の物品を購買技術でデータセットを構築したりすることが必したかどうかの購買情報を対応させたデータセ

要だとわかる。

ットを作成する。②そのデータセットを用いてさらに，AIシステム開発の後に，ユーザー

適当な機械学習アルゴリズムを適用し学習済みに対して予測を用いたサービスを提供すること

モデルを作成する，というような①②のプロセ

も大きな割合を占めていることがわかる。実際スを経る。

にユーザーにサービス提供すれば，予測が正しこうして得られた学習済みモデルを利用する

かったか間違っていたかという情報が得られと，ユーザーに対して高効率な介入を行うことる。そのような情報を図５で示すフィードバッ

ができる。予測モデルを使って介入可否の決定

クループによってバリューチェーンの中に取りをするときに考慮するのは，介入によってユー込むことにより，より予測が強固なものになっザーがどれほど行動変容するか（購買確率が高たり，データ獲得の有効性を向上させたりするまるか）である。もともと購買確率が高いユーことができる。

ザーや，介入することで購買確率が低下してしまうユーザーに対しては，介入をする必要がない（介入してはいけない）。この指標となるのが，予測値１／予測値２である。この指標がある閾
値を超えていれば介入する。介入によって行動変容するユーザーに対してだけ介入を行うので，高効率な介入が可能となるわけである。
学習済みモデルとユーザー属性を使って予測値を作り，この予測値をもとに介入（商品の通知やクーポンの発行）を行うことが，図６の予測を用いた介入サービスの基本的な中身である。行動変容を念頭に，予測と介入を同時に用

図６ 予測を用いた介入サービス（筆者作成）いることで，従来行ってきた同種のサービスよりも，圧倒的な効率を実現することできる。今までも一般的な意味で「データは重要だ」と主（3）予測を用いた介入サービス張されてきたが，現在では，そのデータの利用

近年，より効率的な予測の使い方が提案され方法もかなり具体的になってきている。

ている。それが予測を用いた介入サービスである。

このようなデータの利用方法を具体的に念頭予測を用いたサービスでは，図６のように学にしながら，再び，図５を見ると，全体のシス

習済みモデルを使って予測値を算出し，その予テムの中でAIを用いた開発部分は実はそれほ測値に基づいてユーザーに物品購入を促すよう

ど大きくはない。それよりもAI開発の前後にな介入を行う。

あるデータ獲得からシステム実装配置までのデ

図６では，ユーザーＡ，Ｂのユーザー属性のータチェーン（データを基にしたバリューチェ

知 財 管 理 Vol. 69 No. 4 2019451ーン）をつくることが，非常に大きな作業であシステムの拡大を行う」機能と「エコシステム

ることがわかる。当然，データチェーン全体をから利益を得る」機能を同時に両立させたため見回した時に，自社のデータ資源だけでは不足

注目されている。

することも出てくる。

プラットフォームビジネスそのものは実は昔

この不足を埋めるため，既存の企業間関係だから存在するものである。プラットフォームビ

けでなく新しい企業間関係を構築しながら，デジネスはネットワーク効果を利用したビジネス

ータチェーンを整備する必要が出てくる。ただ形態である。その原型は２つのグループ間のネ

し，データは物ではないので所有権等の物権のットワーク効果を使ったマッチングビジネスで対象とならない。データを所有すると考えるのある。エコシステムの多様性に応じて，第１形

ではなく，利用する，と考えて企業間関係を構

態〜第３形態のプラットフォームビジネスが観築することが望ましい。法的には当事者間

14）
，15）

察されている（図７）。

で利用権限を定める契約を行う，などが考えられる。同時に，経営戦略は，策略（競争相手に（1）第１形態（マッチング）

手の内をさとられない）という観点も重要にな

マッチングは，ネットワーク効果が存在するる。この場合，利用目的をどこまで明確にする

商品とユーザーを引き合わせて取引成立させるのか，ということそれ自体も，重要なビジネス

プラットフォームビジネスである。例えば，ビ判断となると考えられる。

ルのオーナーが多様な店子（たなこ）を配置し，

5 ． プラットフォームビジネス：第１形態から第３形態へ

一方で，そのような店子に来店する消費者を呼び込むようなビジネスがマッチングに該当する。店子の種類が増えれば来店消費者が増え，

今までエコシステム型産業におけるイノベー

来店消費者が増加すれば，様々なニーズが生まションやデータを介したエコシステムにおけるれるので，多様な店子が必要となる。店子と消バリューチェーンついて紹介してきた。ここで費者の間で取引が成立すれば，店子の売上高がはエコシステムにおける特殊なビジネスモデル増える。店子の売上高の一定割合をテナント料であるプラットフォームビジネスについて説明とするビルオーナーの収入も増加する。

を行う。プラットフォームビジネスは，「エコ

店子と来店消費者の間にネットワーク効果が

図７ プラットフォームビジネスの３つの形態（筆者作成）

452

知 財 管 理 Vol. 69 No. 4 2019

ある時，ビルオーナーは特定の店子のテナント

ハウをオープン標準として策定し，だれでも安料をディスカウントしたり，ユーザーへ買い物

価に（無料に）使えるようにする。クローズ領

クーポンを提供したりすることで全体の取引高

域ではオープン標準を策定せず，参入障壁を維を拡大することができる。このような施策によ持しながら自社商品で独占的な地位を獲得すってビルオーナーはマッチングを助けるプラッる。そして，オープン領域の拡大に伴って，クトフォームビジネスとして収入を拡大すること

ローズ領域の自社製品も利益率を保ちながら売ができる。

上拡大を目指す。

通常の商品販売（メーカーから商品を仕入れ，

このようなオープン&クローズを行う際には消費者に販売する）と，マッチングを区別する

エコシステムを構成する様々な商品のうち，どのは，マッチングの場合，商品と消費者の間にのセグメントをオープン領域とし，どのセグメ

強いネットワーク効果が存在する点である。前ントをクローズ領域とするのか，という決定と，述のテナント料のディスカウントやクーポン発

その実行ツールとしてのオープン標準の使用が行は，ネットワーク効果を介して，全体の取引鍵となる。

額を拡大する。このため，テナント料のディス
カウントやクーポンが，単に価格を安くするこ（3）第３形態（データプラットフォーマー）と以上の意味をもっている。このようなビルオ

ネット産業から発生し，いま最も注目されてーナーのテナント経営は，古くから行われていいるプラットフォーム戦略がデータプラットフ

た。2000年前後から始まったインターネットのォーマーである。一見，マッチングと同形態と仮想店舗のプラットフォームビジネスも初期にみられるが，重要な点が異なる。データプラッはこのようなビジネスであった。つまり，プラ

トフォーマーの場合，ユーザーの属性データをットフォームビジネスそれ自身は，昔からある

大量に把握することによってマッチングの効率

普遍的なビジネス形態なのである。

を飛躍的に高める点が大きく異なる。
マッチングの場合，他社商品とユーザーとが（2）第２形態（オープン＆クローズ）

うまく結びつくかどうかは，主に他社商品の多このようなマッチングに対して，オープン標様性や廉価性，ユーザーの嗜好の強さや多様性

準を用いてネットワーク効果を強化したり，オに依存していた。ここから，マッチングの場合，ープン領域のユーザーや消費者を誘引したりす商品種類を拡大させたり，多様なユーザーの誘るビジネスモデルが，オープン＆クローズであ引に投資したりすることが主な戦略である。そる。オープン＆クローズはオープン標準の策定れに対してデータプラットフォーマーの場合に積極的に関与することで，自社に有利なオーは，ユーザーの属性情報を大量に得ることによプン標準を策定・普及させる戦略である。主にって，どのユーザーに通知やレコメンデーショ

ハードとソフトで構成されるようなシステム製

ンをすれば最も効果があるのかを予測し，非常品や，互換性や安心安全のためにオープン標準に高い効率でマッチングを成立させていくことが必要な分野で頻繁に利用される。

が可能となる。さらに他社商品だけでなく，自オープン＆クローズでは，規模拡大を目指す
オープン領域と収益を目指すクローズ領域の間

社商品もマッチング対象にすることで高い利益率を獲得することができる。

でマッチングが行われる。オープン領域ではユユーザーの属性データ使って効率的なマッチーザーが商品受容しやすいように使い方やノウングを行う際には，図５や図６で紹介したIoT，

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Big Data，AIの枠組みを頻繁に使用している。

の可能性調査）作業などは，当然の行為としてデータ資源が急増する中で，データプラットフ

今後も継続されるだろうが，知財部門に期待さォーマーの存在感は増している。データ資源のれるものはそれ以上のものとなる。企業間関係利用が拡大すると，さらにその存在感は大きいを裏付けするような知財マネジメントを戦略的ものになると考えられている。

な視点から事業部と共同して行うことが求めら

プラットフォームビジネスの形態は，第１形れるだろう。法的観点から完全に安全な契約だ

態〜第３形態まで大きく進化してきている。どけでなく，後に，紛争を起こすかもしれないよの形態が当該のエコシステムで大きく躍進する

うなケースも出てくるだろう。しかし，やや乱かは，当該のエコシステムがどのような状況に暴にいえば，そのようなことすらエコシステム

置かれているのかに大きく依存している。第１型の産業では頻発して当然かもしれない。

形態は廃れ，第３形態が優れている，というわ

前述のように，エコシステム型産業は従来型けではない。むしろ個々のエコシステムの状況

産業と比較して，本質的に不確実性が高く，産に応じて適合的な形態が異なると考える方がよ

業構造が激変してしまうことも多い。にもかかい。

わらず，そのような中でイノベーションの一部

6 ． 新しい知財マネジメント

を他社に依存するようなネットワークタイプのイノベーションを行っていかなくてはならな

本稿の終わりに，エコシステム型の産業におい。イノベーションには，単なる技術開発も含

ける知財マネジメントの将来像について紹介しむし，サブマーケット探索のような事業開発もたい。

含む。これらの基盤となる企業間関係は，市場シェアなどのパワーバランスで決まることも多（1）知財部門の戦略的役割の強化

い。しかし，その例外が知財に基づく企業間関エコシステム型の産業構造の広がりによって係である。この例外の力は非常に強く，エコシ

知財マネジメントはより重要になっている。エ

ステム型産業の中で有効に活用するべきであコシステム型産業のイノベーションはネットワる。このためには，事業部門と知財部門さらにークタイプのイノベーションであり，一つの企

経営陣の間で密接な関係を構築しておく必要が業で完結するものではない。従来でも共同開発ある。

における知財管理は重要なトピックであったが，エコシステム型の産業構造の場合，より重（2）エンドツーエンド・アプローチの導入要になる。エコシステム型産業における企業間

エコシステム型産業では知財部門が事業部門

関係は柔軟なものであり，また，一時的なものと連携することに多くのメリットがあるが，実も多く含む。さらに事業形態の将来像が不確実際に連携して動けるようになることは非常に難であるにもかかわらず，先取りして多くの企業しい。残念ながら，企業毎・産業毎に置かれてと企業間関係を構築していかなくてはいけな

いる状況が異なるため「こうすれば事業部門とい。そもそも，このような企業間関係の構築が知財部門の有機的連携ができるようになる」と重要な探索行動の一部を構成している。

いう紋切り型の解答はないように思われる。仮

従来型産業からエコシステム型産業になるとに訴訟が頻発している状況では，知財部門の働

知財部門の役割も変化せざるを得ない。今まで

きは経営の意思決定の一部であって，自然と事行ってきた出願作業やクリアランス（特許抵触

業部門と知財部門は近い関係になるであろう。

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産業構造に変化がない安定的状況であれば，発（3）データサイエンスとの融合

明出願とクリアランスのタイミングをもとに，知財は，経営戦略においては重要な戦略資源事業部門と知財部門が連携すれば良いように思である。であるから，自社のみならず，ライバ

われる。

ルを含めたエコシステム全体の資源分布の分析

これに対して，エコシステム型産業の特徴でが必要である。特許は公開データベースであるある「オープンな企業ネットワークに基づいて，ため，古くから分析対象としてとりあげられて新しい事業創出が行われる」状況では，エンドいる。しかし，従来の分析は個人のノウハウやツーエンド・アプローチに基づいて事業部門と特定ドメインの知識に深く依存したものであ

知財部門が協同することが望ましいと考えられり，広範囲に適用することが難しいという問題

る。エンドツーエンドとは「はじめ」から「終点があった。

わり」までという意味であり，技術開発から事

近年のデータサイエンスの発展はこのような業開発・オペレーションの各段階で両者が協同問題をある程度解決しているように見える。例

する，という意味である。

えば，統計的手法やAI的手法（機械学習等）

エコシステム型の産業は不確実性が高く，状を用いて，特許データベースからエコシステム

況も一刻毎に変化する。そのため完全に正しいの地図を作成することなどは有望であると考え決定を下すことはできない。知財部門としてはられる。特許以外の様々なデータを重ね合わせ

非常にやりにくいし，何か即効性のあるようなることで，重層的な資源地図を作成することが案を助言できるかどうかも不明である。しかし，可能となっている。

そうであっても，「どのような状況で企業間関

さらに，この地図に時系列情報を重ね，自社係を構築したのか」「どのような目的が互いに及び他社の戦略を読み取ることも重要である。

ありそうなのか」「自社にとってどのような状技術開発の上で企業の戦略的方針を読み取るの

況を作り出せば都合が良いのか」を理解しながは，根本的に難しいことである。どうしても主ら事業部門と協同できることが望ましい。

観的な解釈が多くなりがちになる。このようなエンドツーエンド・アプローチで事業部門と問題に対して，技術資源地図に各社の技術的な知財部門が協同することの利点は，１つめに，軌道（トラジェクトリー）を描くことによって，市場シェア等のバーゲニングパワーによらず，客観的な解釈をすることができるようになるだ

知財（非市場的な力）によって企業間関係を有ろう。民間企業だけでなく，国研でも，このよ利に構築する可能性を事業部に対して提示でき

うな技術資源地図と技術トラジェクトリーを作る点である。知財は特許に限らず著作権や商標，

成し，エコシステム全体からみたときに各プレノウハウもあるし，データ利用権のようなもの

イヤーの動きを把握することは有用であると思になるかもしれない。２つめに，先述のようにわれる。

エコシステム型の産業構造は局面が急変するここのような試みはすでに一部のプロジェクトとが多く，唐突に決定的な意思決定を下さなくや企業では行われているが，困難もあるようにてはいけないことがある。このような場面に対思われる。こういった俯瞰的な技術がデータサ処するためには，前提となる産業の文脈情報をイエンスの技法を背景としたものであり，従来従前から理解しておくことが必要である。このの知財部門の人材からみて，異質なものである。

ような場合に，エンドツーエンド・アプローチ

そのため人材的な融合を図る必要がある。

が生きてくると思われる。

加えて，別の困難もある。このような取り組
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みは知財部門の戦略的役割を強化するものである。前述のように，そもそも知財部門が戦略的

7 ． おわりに役割を持つことがうまく行っていない企業も多

本稿では，近年の産業構造の変化をエコシス

い。しかし，これらの困難を考慮したとしても，テムの視点から紹介した。その後，このようなエコシステム型産業では技術資源を俯瞰的に分

エコシステム型の産業構造で頻発するオープン

析することの有用性は大きいと思われる。

イノベーションについて紹介した。オープンイ
ノベーションはネットワークタイプのイノベー（4）データチェーンの整備

ションであり，自社だけではイノベーションはエコシステム型産業における知財部門の役割完結せず，他社との企業間関係の構築が重要とは，前述の資源地図のなかで，自社のイノベーなる。さらに，IoT，Big Data，AIの枠組みは，ションを促進するようなあらゆる手立てを行う

今まで無関係であった企業同士を，データ資源ことである。このような資源の中にデータも含を介して関連付けてしまう可能性があり，エコ

まれる。現在，エコシステム型の産業ではデー

システム型の産業構造への移行を強く後押ししタ資源が急速に開拓されている。自社のイノベている。また，エコシステム型産業では有力なーションを可能にするように，データチェーン

ビジネスモデルとしてプラットフォームビジネを整備することが注目されている。データは物スが注目されており，エコシステム型産業の進ではないため所有権の対象にはならない。その展とともに第１形態〜第３形態のように進化しためデータの利用権を契約でコントロールしてている点も紹介した。

いくことがデータチェーン整備の基本となる。

エコシステム型産業におけるイノベーション

このとき知財部門は役に立つことができるだろはネットワークタイプのイノベーションであう。

り，自社だけでイノベーションは完結しない。

データチェーンについて，もうひとつ，さら必然的に俯瞰的な状況判断に基づいた企業間関に大きな視点から注意が必要である。国際的な係の構築が必要となる。このような企業間関係

産業環境から見ると，各国ともデータ資源の国の構築を支えていくのが，知財部門の新しい戦際的移転について規制を始めている。例えば欧略的な役割だと思われる。この指針としていく

州のGDPRや中国サイバーセキュリティ法など

つかのヒントを提示した。

が挙げられる。このような規制が無視できない

エコシステム型の産業環境への移行は1990年

ほど強いものになるのか，それとも，それほど

代から始まっていたとはいえ，未だにその勢い

実務上の影響の無いものになるのかについてはは衰えない。そのため本稿の指針もすぐに実態今後も注視が必要である。もしかすると，どのに合わなくなったり，時代遅れのものになった

地域由来のデータ資源にアクセスするのかに応りするかもしれない。しかし，エコシステム型

じて，社内組織を分ける必要性も出てくるかも

産業において知財マネジメントの役割が拡大ししれない。たとえば中国由来のデータ資源を使ていることは明白である。本稿が今後の経営戦った開発は，その組織で完結しなくてはいけな

略や知財戦略に少しでも役に立てば幸いである。

くなるかもしれない。このようなデータ資源の規制に関する理解も，データチェーン整備には注 記必要であり，知財部門の働きが期待される点で1） Grove, S. A., Only the Paranoid survive：How

ある。

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to Exploit the Crisis Points That Challenge

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School Press.（2004）
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5） Chesbrough, H., Vanhaverbeke, W. & West, J.,lution?, INSEAD.（2016）

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ル・イニシアティブ−テキサス州オースティン

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〜その契約内容でデータを利用できま（URL参照日は全て2018年12月31日）

vard Business Review, 82（9）, 22 - 24.（2004）（原稿受領日 2019年１月15日）

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