〈日本知財学会誌〉Vol. 18 No. 3― 2022 : 18 28-

データ利活用の進捗プロセスと成果に関する実証研究
金間大介（金沢大学融合研究域融合科学系 教授）
Examining the Relationship Between Data Analytics Strategies and Firm Performances
Daisuke Kanama

Professor, Institute of Transdisciplinary Sciences, Kanazawa University【要旨】 データの利活用は，どのようなプロセスを辿って，経営パフォーマンスを向上させるのか ? 本研究ではこの問いに対し，独立行政法人経済産業研究所 2020 年度「データ利活用に関するアンケート調査」を用いて検証した．その結果，次の 3 点が明らかになった．第一に，データ利活用に関する戦略が策定されることで，デー
タ利活用の体制の整備やスキル・知識の獲得が進むことが明らかになった．さらに，これらの進捗がデータの質的整備を促進し，最終的にデータ利活用の成果に結びつくことがわかった．第二に，上場企業よりも非上場企業の方が，また製造業よりも非製造業の方が，データ利活用の体制整備やスキル・知識の獲得が進みやすいことが示唆された．第三に，データ利活用に対する企業努力は，あまり新商品開発には寄与せず，既存事業における生産性，商品改良，顧客関係改善に有効であることが示された．
【キーワード】 データ利活用

プロセス

戦略

組織体制

経営パフォーマンス【Abstract】 How do data analytics increase firm performances? What organizational processes of data analytics matterfor outcomes? This study empirically examines these questions by using RIETI Questionnaire Survey regarding datautilization, and finds following three imprecations. First, strategies for data analytics promote data analytics
competencies of organization and human resources, and these competencies promote quality of datasets, resulting inincrease of firm performances. Second, non-listed firms and non-manufacturing firms are likely to achieve outcomes ofdata analytics compared to listed firms and manufacturers. Third, strategies for data analytics tend to enhance
productivities for existing products and customer relations, but not for new product/service developments.
【Keywords】 Data Analytics
Firm Performance

1.

Organizational Process

Strategy

Data Analytics Competency

る関心は，2010 年代以降に急速に高まった2．そのはじめに理由は明確で，製品開発，販路開拓，顧客管理といった主要なイノベーションやマーケティング活動全般

データの利活用は，どのようなプロセスを辿って，において，データ利活用は高い効力を発揮する例が多く見られるようになったためである．さらにデー

経営パフォーマンスを向上させるのか ?
本稿ではこの問いを，独立行政法人経済産業研究

タ利活用は，人的資源管理や意思決定の効率化など，

所 2020 年度「データ利活用に関するアンケート調

社内の作業効率性の向上にも寄与する（e.g. Ghase-査」（以降，RIETI データ利活用調査と表記）を用

maghaei et al., 2018）．そのため，ほぼ必然的に，世いて検証する．

界の多くの企業がデータ利活用に関する戦略的なイ

1

データ利活用と経営パフォーマンスの関係に関す

18



ニ シ ア テ ィ ブ を 立 ち 上 げ て い る（Mikalef et al.,ISSN 1349-421X© 2022IPAJ

All rights reserved.

データ利活用の進捗プロセスと成果に関する実証研究2019）．

る．

しかしながら，どのような経路を辿って，データ

本研究で用いる「データ利活用に関するアンケー

利活用の能力や，その能力を基にした取組みが最終ト調査」では，データ利活用に関する戦略やマネジ

的に売上や利益などに結びつくかは，依然として不メントに係る進捗状況を 5 段階リッカートスケール

透 明 感 が 強 い（Wamba et al., 2019 ; Mikalef et al.,で回答を得ている．また，それらの成果に関する情2019）．そのため企業経営者は，自社のデータ利活報も取得している．よって構造上，戦略の策定から用の能力が不足しているのか，それとも組織的な構成果に至るまでの関係を統計的に分析することが可造に欠陥があるのか，あるいはそもそも保有してい能である．

るデータに問題があるのか，といった多重の問いに以上を本分析の視座とし，2 つの関連した推定モ

迷い込む．その結果，適切な対処法を見つけること

デルと 6 つの仮説を生成した上で，重回帰分析を用ができず，データに対する十分な投資効果を得るこいてこれを検証する．

とができないまま，非効率な経営を強いられる可能性も否定できない．

2.

先行研究，仮説生成，推定モデル

以上の問題意識を踏まえ，本研究では企業におけるデータ利活用に係る戦略の策定と，その後のデー

本節では，近年におけるデータ利活用と経営パ

タ利活用の浸透や成果との関係を計量的に分析する

フォーマンスの関係に関する実証研究を中心にレことを目的とする．

ビューし，推定モデルおよび仮説を生成する．

本来，多くの企業では，経営に関する上位概念と多くの先行研究では，データ利活用の効果は事業してビジョン（なりたい姿や目指す方向性等）やミッ戦略の中に深く組み込まれて初めて発揮されることション（会社全体の行動指針等）を掲げ，それらをを示唆している（e.g. Wamba et al., 2019 ; Wamba et

実現していく方策として戦略（経営戦略や事業戦略，

al., 2017）．特に経営層のコミットメントは重要で，知財戦略等）を策定することが多い（図 1）．このそれが担保されることでエビデンスベースドな意思うち本研究では，データ利活用に関する戦略および決定を行う組織体制が整備され，社内のデータ利活

それより下位層における組織的対応を興味の対象と用に関するリテラシーが向上する（Coluccia et al.,する．すなわち，データ利活用に関する戦略が策定

2020 ; Santoro et al., 2021）． こ の こ と が 組 織 内 のされ，それに合わせ必要に応じた組織の改編や整備，

データ利活用を担う人材のスキルや知識の向上につ

知識の獲得，人材育成や担当者の能力構築がなされながる（Ghasemaghaei et al., 2018）．

ていくと考える．そしてそれらの取組みに対する進同様に，Ferraris et al.（2019）によると，データ捗の結果として，具体的な事業目標の達成につなが利活用の効果は，社内のナレッジ・マネジメントと組み合わせることでより発揮する．社内でどういっ

図1

組織におけるビジョンやミッション，戦略のイ
メージと本研究の焦点
ミッション
行動指針

ビジョン
なりたい姿

た知識を補完し強化するのか，それをどう活用して最適な意思決定を導くのかについて戦略的に検討し，組織内の体制の整備を進めていくことが重要となるという．
それでは，データ利活用の何が経営パフォーマン

本分析の対象
ストラテジー
上記を実現する戦略
マネジメント戦略の組織や行動への落とし込み
オペレーション
実行，マネジメントとの連動

スを高めるのか．この点について，Ren et al.（2017）
は，データの利活用を，データを扱う情報システムの組織的な整備（システムの信頼性，利便性，柔軟性，要求からの反応速度，個人情報の管理等）と，デー
タそのものの質（完全性，正確性，各データ・フォー
マットの親和性等）に分けた上で，経営パフォーマ
19

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

ンスとの関係を検証した．その結果，両者とも経営
パフォーマンスに正の影響をもたらすが，特に情報

以上の議論から，本研究では次の 2 つの仮説を追加し，これを検証する．

システムの組織的な整備の方が大きな効果をもたらすこと，またそのことがデータそのものの質の向上

仮説③ : データの質的整備が進むことで，データ利活用の成果が得られるを後押しすることを示した．
以上の議論を踏まえ，次の 2 つの仮説を生成する．

仮説④ : データ利活用に関する戦略が策定される
ことで，データ利活用の成果が得られる

仮説① : データ利活用に関する戦略が策定される
ことで，データ利活用の体制の整備やスキ

ここまでの先行研究と仮説生成を踏まえると，図2 のモデルの通りとなる．具体的には「データ利活

ル・知識の獲得が進む
仮説② : データ利活用の体制の整備やスキル・知識用に関する戦略の策定」がなされた上で，「体制のの獲得が進むことで，データの質的整備が整備」や「スキルや知識の獲得」が進み，さらに「デー進む

タの質的整備」が行われるというプロセスで各仮説は構成されている．最終的にそれらの進捗の結果とまた，データ利活用の戦略の促進は，市場におけして，事業活動に何らかの成果がもたらされる．

る当該企業のパフォーマンスを向上させる効果を持

ここまでは，何らかの外的環境の変化によりデー

つことが明らかになりつつある．例えば Raguseo

タの利活用を促進する戦略が作られ，その後データ

and Vitari（2018）によると，データの利活用の促

利活用のための組織体制の整備やスキル・知識の獲進は，参入市場における競合他社に対する自社のポ得が進められるという前提に立ち，仮説と推定モデ

ジションを改善させる効果がある．特に顧客満足度ルを構築してきた．また，これらの要素が進捗したの向上に対し強い効果が見られるという．同様の視結果，データの質が向上し，最終的に経営パフォー

点として，データ利活用は，特に競争の激しい産業

マンスへとつながる，という流れを想定している．

において自社のポジションを有利にする可能性を持

しかしながら，この構造だと，データの利活用がつことが示されている（Müller et al., 2018 ; Song et

具体的にどういった事業活動に有効で，逆にどうal., 2018）．

いった事業活動には無効なのかは判断できない．ま加えて Song et al.（2018）は，B to C のオンライた企業によっては，データ利活用のための組織体制

ン市場においてデータの利活用と経営パフォーマン

や，スキル・知識，データの質等が整備されて初めスを検証した．その結果，やはり競争の激しい産業て具体的なデータ利活用の目的が明確になる場合もにおいて特にデータ利活用の促進は有効であるこあるだろう．そこで本研究では，その過程を意識し，と，また製品の多様性に富む企業にとって高い効果

図 2 のうち仮説③，④以降に変更を加えた推定モデを発揮することが報告されている．

ルを図 3 に示す．具体的には，図 2 において成果と図2

本研究の推定モデル（1）データ利活用に関する戦略の策定
3 項目

20

体制の整備
（組織）
仮説①

6 項目

仮説②

スキルや知識の獲得（人材・能力）4 項目

データの
質的整備

仮説③
6 項目

成果
仮説④

データ利活用の進捗プロセスと成果に関する実証研究

図3

本分析の推定モデル（2）データ利活用に関する戦略の策定
3 項目

体制の整備
（組織）

目的の達成

6 項目

仮説⑥
仮説⑤
データの （ロジット） データ利活用

スキルや知識の獲得（人材・能力）4 項目

質的整備

6 項目

の目的

仮説⑤
（ロジット）

していた箇所を目的に置き換え（仮説⑤），その達ルについて（体制の整備）」（6 項目），「スキル・知識・成状況までの把握を試みる（仮説⑥）．

人材について（スキルや知識の獲得」（4 項目），「デー
タについて（データの質的整備）」（6 項目）の 4 つ

仮説⑤ : データ利活用の戦略の策定，体制整備，スの項目群に分けられている．

キル・知識の獲得，データの質的整備が進

本研究では，これら 4 つの項目群のすべての回答

むことで，具体的なデータ利活用の目的が結果を，仮説①および仮説②の従属変数と独立変数明確になるに設定した．具体的には，「データ利活用の戦略」

仮説⑥ : データ利活用の戦略の策定，体制整備，ス

は独立変数のみ，「体制の整備」と「スキルや知識

キル・知識の獲得，データの質的整備が進の獲得」は，仮説①では従属変数，仮説②では独立

み，具体的なデータ利活用の目的に対応さ変数という位置づけになる．また，「データの質的せることで，データ利活用の成果が得られ整備」は仮説②の従属変数となる．
仮説③，④については，4 つ項目群を独立変数に，る

3.

使用する変数と推定式

3.1.

変数

データ利活用のこれまでの成果に関する回答結果を従属変数に設定した．成果に関する設問では，回答
企業におけるデータ利活用の成果について，「まだ成果は得られていない」という段階から「複数の事推定モデル（1）（2）に見る通り，本研究では従属

業で具体的成果（売上やコストダウン等）が得られ変数と独立変数が仮説によって変化する複雑な関係ている」という段階までの 5 段階から回答を得ておとなっている．したがって，まずはこの 2 つの変数

り，これを活用した．

を整理し，その後制御変数，推定式という順に示す．

また，仮説⑤，⑥の従属変数には，2019 年度において回答企業で保持しているデータの利活用の目（1） 従属変数・独立変数

的，ならびにその達成状況について問うた結果を用

本研究で用いる RIETI データ利活用調査では，いる．「組織改革や経営戦略策定」や「人材育成・

2020 年 3 月末時点での回答企業におけるデータ利能力開発」など，8 つの項目に対し，それぞれ「目活用の取組みが，どの程度進捗しているかを問う設的としていない」，（目的とした場合）「目標を達成問を設定している ．この設問は，19 に及ぶデータしていない」，「目標を達成した」，「目標以上に達成

利活用に関する取組みについて，「強くそう思う」，

した」の 4 段階で回答を得ている．仮説⑤では，こ「そう思う」，「どちらともいえない」，「そう思わなのうち “目的としたか否か” を従属変数として二項い」，「全くそう思わない」の 5 段階で回答を得ていロジスティック回帰を適用した．さらに仮説⑥では，る．そしてこの 19 項目は「戦略・方針について（デー“目的としたうち，どの程度目標を達成したか” をタ利活用の戦略の策定）」（3 項目），
「実施体制・ツー

従属変数に，順序ロジットを設定し分析した．8 つ321

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022の項目が用意されているため，それぞれについて推

performancei =  +  × datai + ∑ k=1  k Xi +  i（1）

定した．
添え字の i はデータセットに含まれる回答企業を（2） 制御変数

表す．α，β，γ は推定するパラメータ，ε は N (0, 2 )従属変数に影響を与えうる要因として，売上高，に従う誤差項を示している．従属変数である perfor-

研究開発費（総額），業種（製造業ダミー），上場しmance は，すでに説明した通りである．分析方法はているか否か（上場ダミー），国内保有特許件数，

最小二乗回帰（OLS）を用いた．

全社的なデータ利活用担当者の有無（担当者ダミー）
を用いた．

4.

結果と仮説検証

また，RIETI データ利活用調査では，他機関が保持しているデータを受領し，提携契約を結んだプロ仮説①の推定結果を表 1 に示す．Model 1-1，1-2

ジェクトを実施した経験の有無を問うている．本研が体制の整備を従属変数にした結果で，Model 1-3，

究では，この経験を持つ企業ほど，外発的にデータ

1-4 がスキル・知識の獲得を従属変数にした結果で利活用の戦略や人材育成等が進むと見て，制御変数ある．統計的な有意水準は表の下に付した通りで，に加えた．

参考までに 4 段階で示してある．

以上の変数を表 1 に整理する．

一見して，データ利活用の戦略の策定は，体制の整備やスキル・知識の獲得に有意に働いていること（3） 推定式がわかる．ただし，社内全体で連携するような戦略

本分析の基本的な推定式は，以下の構造となる．

よりは，社外の組織と連携する戦略を打ち出す方が，

表1

仮説①の推定結果
体制の整備

売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数担当者ダミー
データ取得 Pj の有無

Model 1-1

Model 1-2

0.000

0.000

（0.000）（0.000）

0.000

0.000

（0.000）（0.000）－0.169*－0.062（0.069）（0.056）－0.257**－0.219**（0.081）（0.065）

0.018

0.003

（0.036）（0.029）0.461***

0.121*（0.066）（0.057）0.679***

0.404***（0.094）（0.078）戦略①利活用を積極推進

0.149**

スキル・知識の獲得
売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数

Model 1-3
0.000

0.000

（0.000）（0.000）

0.000

0.000

（0.000）（0.000）－0.311**－0.201**（0.080）（0.069）－0.218*－0.189*（0.093）（0.081）0.081*

0.064+（0.041） （0.036）
担当者ダミー
データ取得 Pj の有無

0.586***

0.253***（0.075）（0.070）0.710***

0.441***（0.108）（0.096）戦略①利活用を積極推進

0.232***（0.048）戦略②社内全体で連携して利活用

0.124+（0.060）戦略②社内全体で連携して利活用

0.063（0.059）戦略③社外の組織と連携して利活用

0.251***（0.061）戦略③社外の組織と連携して利活用

0.214***（0.033）Observations
Adjusted R2

487
0.209

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+

22（0.041）
Observations

0.232

Model 1-4

Adjusted R2

487
0.201

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001

+

0.221

データ利活用の進捗プロセスと成果に関する実証研究

有意水準が高く，かつ係数も大きい．

が 0.1% の統計的有意となった．係数の大きさから制御変数の中では，上場ダミーと製造業ダミーのも，やはり企業においては戦略策定からデータの質

一部でマイナスの統計的有意が見られる．すなわち，的整備まで，いかに効率的にプロセスを次へつなげ

上場企業よりも非上場企業の方が，また製造業よりていくかで，データ利活用の成果を大きく左右するも非製造業の方が，データ利活用の体制の整備やス可能性がある．現状では，このプロセスは道半ばとキル・知識の獲得が進みやすいことを表している．

いう企業も多いことから，今後も継続した取組みが次に仮説②の検証結果を示す（表 2）．統計的な重要になってくるだろう．

有意水準から明らかなように，体制の整備，スキル・

次に仮説⑤の検証結果を検討する．先に述べた通知識の獲得が進めば進むほど，データの質的整備がり，従属変数は 8 項目あるため，それぞれの推定結なされる傾向にあることがわかる．特に，体制の整果が比較可能である．統計的な有意の関係は一見し備の影響が大きく出ている．上場ダミーや製造業ダて複雑な状況にある．わかりやすいのは，「データミーでは，仮説①と類似した傾向が表れている．

利活用の戦略」と「組織改革や経営戦略策定」や，「ス

次に仮説③と④の検証結果を示す（表 3）．デー

キル・知識・人材の獲得」と「人材育成・能力開発」

タ利活用が実際の成果につながるかどうかという意であろう．強く関連する項目間に統計的有意が付い

味では，ここが大きなポイントとなる．推定の結果ており，この結果からも推定の信頼性を確認するこからは，データ利活用の戦略の策定，体制の整備，とができる．ただし，いずれも有意水準は高くない．

スキル・知識の獲得，データの質的整備がそれぞれ最後が仮説⑥の結果である．こちらも先と同様，進むことで，データ利活用の成果は上がる傾向が見やや複雑な印象を受けるが，より明確な結果が出てられた．

いる箇所もある．

興味深いのは Model 3-6 の結果で，4 つの項目群

ここで着目したい点は，「生産性向上・効率化」，「既をすべて推定式に投入した場合，データの整備のみ

存商品の改良」「CRM」である．これらの従属変数

表2

仮説②の推定結果

データの質的整備
売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数担当者ダミー
データ取得 Pj の有無

Model 2-1

Model 2-2

Model 2-30.000

0.000+

0.000

0.000*（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）0.000

0.000+

0.000

0.000*（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）－0.187*－0.0620.000－0.010（0.075）（0.054）（0.058）（0.052）－0.326***－0.133*－0.195**－0.130*（0.088）（0.064）（0.067）（0.061）

0.069+

0.055+

0.019

0.035

（0.039）（0.028）（0.030）（0.027）0.428***

0.084

0.074

0.019

（0.071）（0.054）（0.058）（0.052）0.504***

0.002

0.075

－0.051（0.101）（0.077）（0.081）（0.073）体制の整備

0.751***

0.516***（0.036）（0.048）

スキル・知識の獲得
Observations
Adjusted R2

Model 2-4

0.607***

0.296***（0.034）（0.042）

487
0.245

0.237

0.222

0.272

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+

23

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

表3

仮説③，④の推定結果

データ利活用の成果

Model 3-1 Model 3-2 Model 3-3 Model 3-4 Model 3-5

売上高0.000**

0.000**

0.000*

0.000**

0.000***

0.000**（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）

研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー

Model 3-6

0.000**

0.000**

0.000**

0.000**

0.000***

0.000***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）－0.132－0.001－0.021

0.043

0.012

0.055

（0.126）（0.119）（0.118）（0.119）（0.113）（0.113）－0.038

0.033

0.168

0.125

0.255+

0.235+（0.147）（0.137）（0.138）（0.137）（0.132）（0.133）

0.068

0.029

0.025

－0.008－0.012－0.020（0.064）（0.060）（0.060）（0.060）（0.057）（0.057）0.597***

0.180

0.250*

0.215+

0.211+

0.110（0.118）（0.121）（0.117）（0.118）（0.110）（0.116）

保有特許件数担当者ダミー
データ利活用の戦略の策定

0.563***

0.142+（0.067）体制の整備（0.088）0.643***

0.001（0.075）（0.119）

スキル・知識の獲得

0.568***

0.155+（0.066）（0.095）

データの質的整備
Observations
Adjusted R2

0.764***

0.551***（0.068）（0.109）

0.267

0.274

459
0.066

0.191

0.195

0.197

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+はいずれも主に既存事業あるいは既存顧客を対象とな状態のままである．そこで本研究では，企業におした事業目標である．
それらの目的の達成に対して，けるデータ利活用に係る戦略の策定と，その後のデータ利活用の戦略の導入や，データの質的整備が

データ利活用の浸透や成果との関係を，RIETI デー

強く寄与していることがわかる．

タ利活用調査を用いて検証した．その結果，次の 3

一方，それと対比して「新商品の開発」は係数も点が明らかになった．

比較的小さく，また統計的有意も見られない．2019

第一の発見事実として，2 つの推定モデルで示し年度の時点では，
データ利活用に対する企業努力は，た通り，データ利活用に関する戦略が策定されるこあまり新商品開発には寄与せず，既存事業におけるとで，データ利活用の体制の整備やスキル・知識の生産性，商品改良，顧客関係改善に有効であること獲得が進むことが明らかになった．さらに，データが示唆される．

利活用の体制の整備やスキル・知識の獲得が進むこ

5.

まとめと本研究の課題とで，データの質的整備が進捗し，最終的にデータ利活用の成果が得られることがわかった．
このことは，データ利活用の効果は事業戦略の中

5.1.

本研究のまとめと 3 つの学術的貢献に深く組み込まれて初めて発揮されることを示唆す

本稿で引用する先行研究の年代が示す通り，デー

る多くの先行研究（e.g. Wamba et al., 2019 ; Wamba

タ利活用と経営パフォーマンスの関係に関する関心

et al., 2017）と整合的である．また，特に経営層のは，2010 年代以降に急速な高まりを見せている．

コミットメントが重要で，それが担保されることでしかしながら，どのような経路を辿って，データ利

組織内の体制整備が進み，社員のデータ利活用に関活用の能力や，その能力を基にした取組みが最終的するスキルや知識が向上するとする先行研究の報告に売上や利益などに結びつくかは，依然として不明（e.g. Coluccia et al., 2020 ; Santoro et al., 2021 ;24

データ利活用の進捗プロセスと成果に関する実証研究

表4

仮説⑤の推定結果

データ利活用の目的
売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数担当者ダミー
データ利活用の戦略の策定
体制の整備
スキル・知識・人材の獲得
データの質的整備

組織改革や経営戦略策定 人材育成・能力開発

既存商品の改良

0.000

0.000

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）

0.000

0.000

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）0.460*

0.273

0.251

0.057

（0.219）（0.213）（0.247）（0.218）0.518*－0.0090.592*

0.455+（0.258）（0.249）（0.290）（0.258）

0.032

0.063

0.059

0.157

（0.115）（0.110）（0.140）（0.113）－0.2270.086－0.296－0.017（0.224）（0.214）（0.248）（0.222）0.361*

0.131

0.390*

0.283+（0.168）（0.169）（0.162）（0.183）－0.069

0.076

0.155

0.086

（0.230）（0.222）（0.257）（0.230）0.420*

0.394*－0.2130.176（0.186）（0.179）（0.212）（0.185）

0.065

0.042

0.426+

0.389+（0.206）（0.201）（0.232）（0.209）

0.099

0.102

0.118

0.129

Observations
Cox-Snell R2

生産性向上・効率化

467

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+

データ利活用の目的
売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数担当者ダミー
データ利活用の戦略の策定
体制の整備
スキル・知識・人材の獲得
データの質的整備

新商品の開発CRM

他組織との連携構築

0.000

0.000

0.000

0.000+（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）

0.000

0.000

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）－0.086

0.136

0.063

0.069

（0.217）（0.215）（0.222）（0.230）0.469+

0.433+

0.348

0.379

（0.256）（0.254）（0.260）（0.265）

0.153

0.138

－0.0850.071（0.114）（0.111）（0.120）（0.118）0.025－0.081

0.072

0.122

（0.220）（0.220）（0.223）（0.224）0.243

0.432**

0.353*

0.433+（0.167）（0.167）（0.169）（0.176）

0.208

0.290

0.000

0.257

（0.228）（0.228）（0.233）（0.234）0.256－0.0480.016－0.064（0.182）（0.183）（0.187）（0.186）

0.155

0.039

0.502*

0.239（0.207）（0.206）（0.211）（0.215）

0.095

0.082

0.116

0.117

Observations
Cox-Snell R2業界や市場の分析

467

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+

25

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

表5

仮説⑥の推定結果

データ利活用の目的
売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数担当者ダミー
データ利活用の戦略の策定
体制の整備
スキル・知識・人材の獲得
データの質的整備

組織改革や経営戦略策定 人材育成・能力開発

既存商品の改良

0.000

0.000

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）

0.000

0.000

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）0.320+

0.258

0.460*

0.019（0.199）（0.204）（0.199）（0.202）0.242－0.1030.413+

0.464+（0.233）（0.241）（0.234）（0.238）

0.072

0.065

0.109

0.105

（0.099）（0.103）（0.100）（0.101）－0.1460.199－0.1330.102（0.200）（0.204）（0.201）（0.202）0.415**

0.124

0.392**

0.207（0.153）（0.156）（0.153）（0.155）－0.118

0.123

0.005

0.056

（0.206）（0.211）（0.207）（0.209）0.405*

0.394*－0.101

0.031（0.165）（0.168）（0.165）（0.165）

0.198

0.170

0.678***

0.673***（0.187）（0.192）（0.190）（0.193）

0.136

0.110

0.154

0.155

Observations
Cox-Snell R2

生産性向上・効率化

456

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+

データ利活用の目的
売上高
研究開発費
上場ダミー
製造業ダミー
保有特許件数担当者ダミー
データ利活用の戦略の策定
体制の整備
スキル・知識・人材の獲得
データの質的整備

新商品の開発業界や市場の分析
0.000

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）26++

0.000+

0.000*

0.000

0.000

（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）－0.138

0.306

0.115

0.165

（0.204）（0.201）（0.201）（0.229）0.335

0.422+

0.163

0.276

（0.238）（0.235）（0.237）（0.268）

0.143

0.109

－0.0300.105（0.101）（0.100）（0.101）（0.116）0.120－0.003

0.147

0.266

（0.204）（0.201）（0.201）（0.222）

0.187

0.295*

0.364*

0.455**（0.158）（0.154）（0.154）（0.177）

0.153

0.300

－0.0310.284（0.210）（0.207）（0.209）（0.231）

0.257

0.040

0.027

－0.063（0.167）（0.165）（0.165）（0.182）0.329+

0.243

0.659**

0.419*（0.192）（0.188）（0.191）（0.213）

0.143

0.132

0.167

0.166

456

p<.1, *p<.05, **p<.01, ***p<.001+

他組織との連携構築

0.000

Observations
Cox-Snell R2

CRM（0.000）+データ利活用の進捗プロセスと成果に関する実証研究

Ghasemaghaei et al., 2018）とも一定の整合性がある．

る．

こういった先行研究に対し，本研究では，データ

第一の点は，データ利活用の成果につながるプロ

利活用の効果を経営パフォーマンスにつなげるためセスの検証である．本稿で示した 2 つのプロセスは，には，推定モデルに示したようなプロセスを経る必有限の先行研究に新たな知見を交えて構築したもの要があるという点を，新たな学術的貢献として加えであり，他にも多くのプロセスが考えられる．ここることができる．このことは，表 3 の Model 3-6，には，当然逆向きのプロセスも含まれる．すなわち，

あるいは表 4 や表 5 に表れているように，例えばデータの質的整備や社内体制，スキルや知識を持っデータ利活用の体制の整備だけを推し進めても大きた人材の確保が進むことで，全社的なデータ利活用な効果は得られにくいといった点からも確認できの戦略策定につながる，という考え方である．日本

る．

の製造業のように，ボトムアップ的な風土が残る現第二の発見事実として，上場企業よりも非上場企場では，むしろこのプロセスの方が自然かもしれず，業の方が，また製造業よりも非製造業の方が，デーもしそうであれば欧米のトップジャーナルを中心とタ利活用の体制の整備やスキル・知識の獲得が進みした先行研究から仮説生成できないのは当然であやすいことが示唆された．逆に，製造業の上場企業る．よって，仮説検証型ではなく仮説発見型のアプが最もデータ利活用の成果に到達しにくいというこ

ローチとして，本データセットを用いた研究の再設とを意味する．この点については，明確な先行研究

計が求められる．

を見つけることはできず，難しい解釈となった．直

第二の点は，推定結果の解釈の深化と精緻化であ感的には，上場する製造業は規模が大きく，意思決る．本研究では，推定結果の解釈を補完する質的な定の構造が複雑で，なおかつ多くの独立した事業部

調査を，まだほとんど実施できていない．そのため，を抱えていることが，社内全体のプロセスの浸透を統計的に分析した結果と実際の現場の認識との乖離阻む要因となっていることが想像される．しかし，があるのか，またあるとしたらどのような議論が不このことを明示的にするには追加の調査研究が必要

足しているのかについても，把握できていない．本となるだろう．

研究の結果を学術のみならず，社会的な貢献にまで第三の発見事実は，データ利活用に対する企業努

つなげるためには，インタビューやワークショップ

力は，あまり新商品開発には寄与せず，既存事業にといった活動を継続的に取り入れる必要がある．

おける生産性，商品改良，顧客関係改善に有効であ

第三の点として，本稿は仮説検証の形式を採用しることが示唆されたことである．この点については，ているが，その内容は現象の実態把握に近い．その多くの事業者にとって理解しやすい結果だろう．

ため，より深い学術的貢献をなすためには，先行研

データ利活用はまだ途に就いたばかりであり，まず究の理論やそうした理論で用いられている思考を踏はできるところから，という考えが現場を支配してまえ，どのような学術的・理論的な課題があるかをいる段階である．よって，探索的要素が強い新商品見定めた上で，より精緻な仮説生成・検証を行う必開発よりも，課題が明確な既存事業の改良・改善に要がある．

データを利活用する方が試行しやすい．逆に言えば，
データ利活用を新商品開発に活かすことができるよ
うになれば，データ利活用の能力もかなり浸透して注1きたと言っても過言ではないだろう．
2

5.2.

今後の課題

最後に，本研究の課題について触れる．本研究はまだまだ初期段階にあり，学術的に多くの課題が存在する．その中でも特に大きな課題は次の 3 点であこのアンケート調査は独立行政法人経済産業研究所の研究プロ
ジェクト「データと AI 利活用促進をグローバルに展開するための制度とマネジメントに関する研究―グローバルデータサプライ
チェーンの確立に向けて」で行われたものである．
先行研究では，主にデータ利活用のことを data analytics，また
特にデータを利活用する組織的能力を論じるときは data analytics competency あるいは data analytics capability と表現されることが多い．文献によっては big data analytics とする場合も多いが，ほぼすべての文献において通常のデータセットとビッ
グデータの区別を定義づけていない．本稿においても，企業が扱
うデータセットがビッグデータかどうかは区別せず，すべてデー
27

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

3

タ利活用と表記する．
詳細な記述統計については，渡部ほか（2021）を参照されたい．

参考文献
Coluccia, D., Dabic, M., Del Giudice, M., Fontana, S. andSolimene, S.（2020）“R&D innovation indicator and its effects on the market : an empirical assessment from a financial perspective”, Journal of Business Research, Vol. 119,
pp. 259-271.
Ferraris, A., Mazzoleni, A., Devalle, A. and Couturier, J.（2019）“Big data analytics capabilities and knowledge manag­
ement : impact on firm performance”, Management Decision,Vol. 57, No. 8, pp. 1923-1936.
Ghasemaghaei, M., Ebrahimi, S. and Hassanein, K.（2018）“Data analytics competency for improving firm decision making performance”, The Journal of Strategic Information Systems, Vol. 27, No. 1, pp. 101-113.
Mikalef, P., Boura, M., Lekakos, G. and Krogstie, J.（2019）“Big
data analytics and firm performance : Findings from a mixedmethod approach”, Journal of Business Research, Vol. 98,
pp. 261–276.
Müller, O., Fay, M. and Brocke, J.（2018）“The effect of big
data and analytics on firm performance : An econometricanalysis considering industry characteristics”, Journal ofManagement Information Systems, Vol. 35, No. 2, pp. 488509.
Raguseo, E. and Vitari, C.（2018）“Investments in big data analytics and firm performance : an empirical investigation of28

direct and mediating effects”, International Journal of Production Research, Vol. 56, No. 15, pp. 5206-5221.
Ren, S.J., Wamba, S.F., Akter, S., Dubey, R. and Childe, S.J.
（2017）“Modelling quality dynamics, business value and firm
performance in a big data analytics environment”, International Journal of Production Research, Vol. 55, No. 17, pp.
5011-5026.
Santoro, G., Thrassou, A., Bresciani, S. and Del Giudice, M.
（2021）“Do knowledge management and dynamic capabilities affect ambidextrous entrepreneurial intensity and firms’
performance?”, IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 68, No. 2, pp. 378-386.
Song, P., Zheng, C,, Zhang, C. and Yu, X.（2018）“Data analytics and firm performance : An empirical study in an online
B2C platform”, Information & Management, Vol. 55, pp.
633–642.
Wamba, S.F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S.J., Dubey, R.
and Childe, S.J. （2017）“Big data analytics and firm
performance : Effects of dynamic capabilities”, Journal ofBusiness Research, Vol. 70, pp. 356–365.
Wamba, S.F., Akter, S., Trinchera, L. and De Bourmont, M.
（2019）“Turning information quality into firm performance inthe big data economy”, Management Decision, Vol. 57, No.
8, pp. 1756-1783.
渡部俊也・平井祐理・吉岡（小林）徹・金間大介・立本博文・古谷真帆・
永沼麻奈香（2021）「企業において発生するデータの管理と活用─質
問票調査による実態把握」RIETI Discussion Paper Series 21-J017.