〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008 : 27 ― 51

〈自由論題〉

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能
＊）＊＊）

橋本正洋

＊＊）

＊＊）

＊＊）

＊＊）

・梶川裕矢 ・武田善行 ・柴田尚樹 ・坂田一郎 ・松島克守

＊＊）

＊＊）
（＊）
（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構，
東京大学大学院工学系研究科総合研究機構）

A Study on the Roles and Functions of the Japanese Research Universities
in Regional Innovation Networks
Masahiro Hashimoto ＊）＊＊）, Yuya Kajikawa ＊＊）, Yoshiyuki Takeda ＊＊）, Naoki Shibata ＊＊）, Ichiro Sakata ＊＊）, Katsumori Matsushima ＊＊）＊）New Energy and Industrial Technology Development Organization, ＊＊）Institute of Engineering Innovation, The University of Tokyo

本稿では，クラスターネットワークにおける大学の hub 機能・ connector 機能に着目し，近畿医療，北部九州 LSIの地域クラスター中における大学の役割を客観的に分析した．さらに，その結果と各大学の研究や産学連携に関連した属性とを比較検討した上で，大学のクラスター内の位置づけと，ネットワーク中での機能との関係を分析した．
この結果，両クラスターにおいて，有力な研究大学が強い connector hub 機能を有し，また，hub 企業同士を連結していること，強力な大学でなくても高い connector 機能を有している大学等があることが明らかになった．従来，大学の評価は，教員数や論文被引用数で測る研究力が用いられてきた．本結果は，ネットワーク分析により測定される大学のトポロジカルな位置が産学連携機能を把握・評価する上で有益なツールとなることを示唆し，それにより，大学の戦略策定に方向を与える可能性を示した．
■キーワードSmall-world Network,，産業クラスター，大学発ベンチャー，National Innovation System，
産学連携

1．地域産業クラスターと大学 melting pot
機能な機能を果たしている．1 つは知識と知識の融合・
濃縮・反応機能であり，もう 1 つは知識と事業化リ
ソースの融合・濃縮・反応である．こうした機能は大学の特性によるものである．さらに詳細にあげれ1．1．はじめに地域産業クラスターは，米国を中心にイノベーシ

ば，知の創成拠点，人材育成拠点，イノベーション

ョンを実現するための中核的な組織であると認識さモデルの提供，知の移転である．このような機能にれ，わが国においては，経済産業省，文部科学省がより，研究大学は地域産業クラスターの中核拠点の政策的にクラスター形成を推進してきた．地域にお役割を果たしているものと考えられる．

いて，産・学・官の様々なプレーヤーが有機的につ

本稿では，クラスター形成において，それに関わながり合い，（あたかもぶどうの房のような）1 つる各大学の位置づけを客観的に分析し，比較検討しのかたまりを形成することがクラスターの概念であたうえで，産学連携にかかる大学の有する属性がク

る．このクラスター内では，それぞれのプレーヤー

ラスターにおける大学の機能にどう関わるかの検証

がネットワークを形成することにより，情報と知識を行う．

を交換し，様々な形の連携を実現することが可能で1．2．産業クラスターと大学の役割ある．
1

知の創造拠点とされる研究大学 は，単にその研地域における産業クラスターは，シリコンバレー

究機能を果たしているだけでなく，それ以外の様々などの成功により，新産業創成の仕掛けとして極め＊

本論文は，日本知財学会誌編集委員会による複数の匿名レフェリーの査読を経たものである．

ISSN 1349 ― 421X
蘓 2008 IPAJ All rights reserved.

て重要とされているが，先端分野における革新的なイノベーションを達成するには，その内部に高い研27

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

究開発能力を持つことが不可欠である．リニアなイ域，ボストン地域，サンディエゴ地域周辺に次いノベーションモデルにおいては，知の創造（研究）で，全米で 4 番目のバイオクラスターとなっていがその出発点とされ，Kline（1994）による連鎖モる．先述した 3 つの大学は，これらの研究機関と連デルにおいても，研究開発は重要な要素である．製

携したり，人材を輩出したりすることで重要な役割

造業のイノベーションモデルでは，その出発点が研を果たしている．特に，最近では，全米でも有数の究開発であるが，特に Chesbrough（2003）が提唱

メディカルセンターを擁するデューク大学をはじめしたオープンイノベーションモデルにおいては，研とした 3 大学が核となって，新しい健康医療クラス

究機能についても企業組織の外側，すなわち協働関ターとして更に発展しつつある．

係を築き得る他の企業や大学の存在が重要とされてまた，OECD（1997）は，ナショナル・イノベー

いる．これは，研究開発機能を有する様々な機関がシ ョ ン ・ シ ス テ ム 内 の 知 識 の 流 れ（ k n o w l e d g e

ネットワークを構成する産業クラスターの構造がイ

flow）において，クラスター成立過程における大学

ノベーションを創成するため極めて重要ということと企業とのインタラクションの重要性を指摘し，ハを示唆する．一方で，産業クラスターのネットワー

イテク産業においては国内外の企業を問わず，こうク構造は，単に知の創造機能をリンクさせることだ

した有力大学の近傍に進出し，公式および非公式のけではなく，その後の企業活動における開発，製技術ネットワークにアクセスしようとする傾向を指造，マーケティング，あるいは経営そのものにも強摘し，この結果大学の周辺に専門化された「知識セい影響を与えていることが想像される．

ンター」が形成される動向を指摘している．

米国のイノベーション・クラスター形成においてこのように，ハイテク分野のクラスターにおいては，シリコンバレーにおけるスタンフォード大学やは，大学が核となって，ネットワーク内の様々な機

UC バークレーなどの存在，ノースカロライナ・バ

能を果たしていることが予想されるのである．

イオクラスターにおけるデューク大学など 3 大学のクラスターネットワークにおける大学の機能につ存在など，知の創造ポテンシャルの高い大学が中核

いては，大学内部の研究機関，産学連携・知財管理の位置を占めていることが極めて重要であるとされ組織と TLO など外部との接点となる機関，および

2ている ．これは，こうした大学をハブにしたネッ

インキュベーション機能を持つ機関，さらにはファトワークの構築が，大学の知を基にしたイノベーシ

ンドを供給する大学発ベンチャーキャピタルが一体

ョンを促進するためのクラスター形成となり，21となった連携体を構成するためのハブとなるものと世紀型のイノベーションモデルが確立されると考えして，イノベーション・システムに極めて重要な意られるからある．

味を有する．こうしたネットワークが整備されてい

例えば，ノースカロライナ・バイオクラスター

くことが，大学の知を基にしたイノベーションを促

は，シリコンバレーなどと異なり，タバコ産業など

進するためのクラスター形成となり，21 世紀型のの地場産業の衰退に直面した州政府や地元産業界がイノベーションモデルが確立され，ナショナル・イ

戦略を持って整備してきたものであり，ノースカロ

ノベーション・システムの高度化が達成されるのでライナ州立大学，ノースカロライナ大学，デュークはないか．また，このネットワークの中で，大学発大学を結ぶ三角形の中の地域をリサーチ・トライア

ベンチャーを成功に導く最も重要な要素は，専門人

ングル・パークとし，研究開発施設を中心にした企材であり，コミュニティ内における専門家のネット

業誘致の試みを始めたものである．現在では，味のワークの存在であると意識されるようになってきた素，BASF，バイエル，バイオジェン，デュポン， （Saxenian, 1994; Maillat, 1996）．
エーザイ，グラクソスミスクライン等の製薬関連の民間企業，ノースカロライナ技術開発公社，ノースカロライナ・バイオテクノロジーセンター等支援機
関などが集積し，時価総額で，シリコンバレー地
28

1．3．クラスターにおける大学の機能（melting pot
機能 3）

このように，ナショナル・イノベーション・シス

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

テムをより効果的なものにしていく上で，大学知を業も簡単にアクセスが可能となる数の人材育成には核としたイノベーション・クラスターを形成するこ長期間を要することから，既存の専門家のネットワとが有効であるとの議論がなされてきたが，大学がークにアクセスできている企業とそうではない企業

そのような役割を果たすメカニズムはどのように評との間に，米欧以上に大きな成長の差が生じている

価されてきたのであろうか．これまでの考察では，可能性がある．

知の創造拠点とされる大学は，単にその研究機能を

産学協働や大学発ベンチャーの成功には，こうし果たしているだけでなく，それ以外の様々な機能をた，専門人材およびベンチャーの多様なステークホ

果たしているのではないかと考えられてきた（橋本

ルダー（大学，産学連携機関，VC，地域銀行，同ほか，2006）．こうした機能はもともと大学の特性

窓生など）をノードとした地域社会ネットワーク構に基づくものであると考えられ，これを我々は，造の存在が重要であり，このネットワーク構造特性「melting pot（るつぼ）機能」と呼ぶ．melting pot にによって，地域イノベーション・システムの価値がおいては，大学は次の 2 つの機能を果たすことを期決定されるとの仮説が成り立つのではないか．

待される．1 つは知識と知識の融合・濃縮・反応機

筆者らの研究では，日本においても産学連携の成能であり，もう 1 つは知識と事業化リソースの融果を多数実現している地域経済圏（産業クラスタ

合・濃縮・反応である．さらに詳細にあげれば，知ー）においては， small-worldの創成拠点，人材育成拠点，イノベーションモデル

野・セクターの間のリンクが多いという構造を持っの提供，知の移転，産業クラスターの中核拠点の役

たネットワークが存在していることがわかってい割である．こうした，大学における様々な機能が融る．このネットワークにおいては，上述の大学の持合・結合していく過程は，リニアではなく，複雑なつ melting pot 機能により，大学が重要な役割を果

反復・継続のプロセスが存在していると考えられ，たしているのではないか．これを示すことにより，それを促進するものの 1 つが大学や大学と共に pot

大学発ベンチャーの成長に適したネットワーク構に加わる研究所，企業群，専門家集団，産業支援機

造，ネットワーク構造内における産学連携機関等の関等の間に醸成された「信頼」と「協働の標準プロ

役割，ネットワークと大学発ベンチャーの成長の関トコル」である．これらの存在が，融合や統合のハ係を示すことができるのではないか．

ードルを下げ，バリアを薄くする．これが大学
melting pot の特質と効能である 4．
この際，知の創造の段階である基礎研究において型でかつ，異分以上の仮説に基づき，本稿では研究大学のクラス
ターネットワークにおける役割と機能を分析することとする．

は，知識創造の「アリーナ（Arena ：競技場）」として，大学内外のネットワークが機能する可能性が1．4．分析対象となる地域・分野

ある．これは，大学特有の研究者の関心に基づく研以上の仮説について，現実のクラスターである近究・知識創造の過程の情報が広くみえている構造に

畿圏の医療関連産業（近畿医療）と北部九州の LSIより，有用な新知識への経済社会の感応度が高くな産業（北部九州 LSI）の 2 つをサンプルとして論ず

るためといえる．さらに，イノベーションの事業化

る．

段階では，複数の知識の融合と，それと更に事業化

これらを選定した理由は，以下の 3 点に集約されリソースとの融合を進める「melting pot」機能がる．1 つ目は，大規模な新産業とそのイノベーショ

極めて有用となることが予想される．このため，ネン活動の集中が顕著であるとともに，さらにその成ットワークは，「アリーナ」と「るつぼ」の構成に長を加速すべく多くの政策努力が投入されているこ

とって不可欠な存在となりうる．

とである．近畿は，大阪の道修町を中心に古くから日本社会は特に米欧に比べ，専門人材のストック

製薬企業が集中立地し，製薬分野のイノベーションが少ない．また，その流動性が低いという特性があの中心地であり続けている．同町周辺に本社を置く

る．人材育成の必要性は指摘されているが，どの企主な企業としては，武田薬品，三菱ウェルファー
29

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

マ，塩野義製薬，田辺製薬等（社名は調査時点）がBrezntiz ほか, 2004 ; Arora and Gambardella, 1990

ある．大阪府の医薬品生産金額は，厚生労働省薬事; Smilor ほか, 1988 を参照）．

工業生産動態統計（2005 年）によれば，全国の3 つ目は，2 点目とも重複する部分があるが，産12.9 ％を占め，都道府県別でトップである．製薬企

業特性として，Steinle ほか（2002）が示した，ク業の研究開発活動については，武田薬品，三菱ウェラスター化を促す 3 要素，すなわち，中核企業を起

ルファーマ，塩野義製薬，田辺製薬，住友製薬等が点とした長いバリューチェーン，産学のネットワー

研究所を置いている．また，産学連携の出口におい

ク・イノベーションの重要性，市場のボラティリテて重要な研究開発ベンチャーとしては，アンジェス

ィの高さを満たしていることである．ネットワーク

MG やミレニアムゲートテクノロジーが著名であの価値を議論するには，そうした特性を持った産業

る．特に大学については，世界的にみてもトップレを選択することが望ましいと考えられる．

ベルの研究機関である大阪大学，京都大学といった両クラスターの発展と大学の位置づけについて

研究大学のほか，産業技術総合研究所などが存在すは，先行研究において，近畿医療クラスターに関しる．

てはまだ実際にクラスターと位置づけられた活動を

北部を中心とした九州には，1970 年代以降，半始めたから数年であり，またバイオ分野は，導体製造工業の集中立地が進んでいる．三菱電機，Windows のようにある技術が一人勝ちせず，少数

東芝，日本電気，ソニーセミコンダクタ，TI などの基本特許で防御できる研究成果が共存する可能性

主要 LSI メーカーの大半が前工程又は後工程の工業が高く，大学の基礎研究が重要な役割を果たすことを有し，全国半導体産業の 25 ％が集中しているから，大学発ベンチャーの振興が奨励されてきてお（2005 年，金額ベース）．シリコンウエハ，半導体

り，具体的な成果はこれからと期待されるとの指摘

関連部品，半導体製造装置，それらを支える金型，がある（石倉，2003）．また九州半導体クラスター

メッキ，プリント基板等，関連企業の層も次第に厚についても，東芝，NEC，ソニーといった関東系

くなりつつある（山崎・友景，2001）．研究機関に企業を中心に研究開発機能が進み始めるとともに，関しても，LSI メーカーの研究所が存在する．ま大学の研究支援体制も九州大学，熊本大学など，体た，主要な大学としては九州大学，九州工業大学と制は整ってきており，長期的には，まさに大学を核いった研究大学や大分大学，熊本大学といった県レにした，地域の資源と頭脳のベクトルの統一が求め

ベルの中枢大学がある．

られるとの期待がある（山崎，2003）．

政策努力については，近畿に関しては，神戸医療

以上見てきたように，大学で産み出される知識と産業都市構想，彩都構想，京都バイオシティ構想が産業との結びつきが強い地域において，大学は，特あり，九州については，シリコンシーベルト福岡構定の企業と深くパイプを保つだけではなく，地域の想，おおいた LSI クラスター構想，熊本セミコンダ「ハブ」として，地域産業全体に知の波及効果をもクタ・フォレスト構想等があって，これらプランをたらす存在であることが期待されているのである．

実現するための産学官のコンソーシアムや推進機関

本論文の構成は以下の通りである．2．では，分析が設立され，活発に活動を行っている．

のための予備調査として，近畿と北部九州における2 つ目は，技術分野の先端性である．先端的な分

主要な大学の現状調査を行った．具体的には，教員

野では，技術の進化が遅い分野に比べて，ネットワ

数，共同研究・受託研究費，大学発ベンチャーの設ークを活用した知識の迅速なスピルオーバーが非常

立数等を調査することで各大学の産学連携ポテンシに重要であると考えられる．すなわち，クラスター

ャル・現状の把握を行なっている．次に，地域の産化することから得られる利益が大きい．医療と半導業ネットワーク内で大学の果たしている役割を検討

体は，先端技術産業の代表例である．両分野は，まするために近畿医療と北部九州 LSI の 2 つのクラス

た，その技術の発展に関して，大学が持つ知的資源

ターについてネットワーク分析を行なった．3．ではへの期待が大きいという共通点を持つ（例えば，

ネットワーク分析の方法論を，4．ではその分析結果

30

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能を示す．5．では，4．で得られたネットワーク分析の図1 大学発ベンチャー数（近畿・医療）80

結果と，2．で得られたそれぞれの研究大学の特性，70

すなわち，産業クラスターに影響を与えると思われる産学連携に関するデータを重ね合わせることにより，各大学のネットワーク上の位置づけについて議論を行う．さらに，分析結果に対する考察を行い，最後に結論と今後の検討課題を述べる．

大
学
発
ベ
ン
チ
ャ
ー
数

2．大学の産学連携に関する属性とネットワ
ーク上の特性についての分析

60
50
40
30
20
20

長
浜
バ
イ
オ
大
学
京
都
薬
科
大
学

立
命
館
大
学

にかかるデータとネットワーク上の特性との相関を

神
戸
大
学

以下のように，各大学の産学連携に関する諸属性

大
阪
大
学

京
都
大
学

0

見る．
2．1．産学連携属性データによる大学の特徴

まず，各大学の産学連携に関する諸データを比較

注：数字は平成17年度までの累積．網掛け部は内バイオ系ベン
チャーを指す．

図 2 大学発ベンチャー数（北部九州・LSI）

し，大学の特徴を抽出する．用いたデータは，ネッ

50

トワークに直接関係する大学発ベンチャーの設立数40（図 1, 2），大学の研究能力に関係する共同研究・受託研究費（図 3, 4），教員数（図 5, 6），そして各大学の産学連携体制の整備状況（表 1, 2）である．
2．1．1．近畿医療京都大学，大阪大学，神戸大学，立命館大学，長

大
学
発
ベ
ン
チ
ャ
ー
数

30

20

10

浜バイオ大学，京都薬科大学について比較した．

ンチャーの数は大阪，京都の半数程度に迫っている

学

九

州

大

岡

北

子

崎
宮

女

岡
福

大

学

学
大

学

分
大

大

大

学

学

学

大
本

熊

大
畿
近

大

大

業

州
九

州

福

優位性が目立っている．神戸大学，立命館大学はベ

九にバイオ系大学発ベンチャーで見ると，大阪大学の

学

学

0

は，大阪大学および京都大学が飛びぬけて多く，特工大学発ベンチャー設立数と外部研究費について

注：数字は平成17年度までの累積．網掛け部は内ITハード系ベン
チャーを指す．

が，外部研究費については圧倒的に差が開いている．

神戸大学，立命館大学ともわが国でもっとも歴史の

教員数については，京都，大阪，神戸，立命館のある TLO の 1 つである関西 TLO をはじめとして技順位となっていて，それほど大きな規模の差は見ら

術移転機関が整備されており，また大学内の産学連

れないが，医療分野に関連すると思われる自然科学

携体制もそれぞれ外形的にはそろっている．一方，系の教員で見ると，京都大学，大阪大学とも圧倒的

京都薬科大学は大学としての産学連携体制は未成熟に大きい．長浜バイオ大学，京都薬科大学は他の 4といわざるを得ず，また長浜バイオ大学は小さな大大学に比べると，ネグリジブルスモールといわざる学ながら，設立当初からクラスターの中における産を得ない．

学連携を意識した体制を用意しているものの，その産学連携体制については，京都大学，大阪大学，

歴史は極めて浅い．
31

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

図3
療）

外部資金（共同研究･受託研究費）獲得額（近畿医図 5 大学教員数（近畿・医療）1,400

12,000
1,200
10,000
外
部
資
金
︵
百
万
円
︶

1,000

8,000

教
員
数

6,000

800
600
400

4,000

200
2,000

浜

京
都
薬
科
大
学
長
浜
バ
イ
オ
大
学

バ

立

イ

立
命
館
大
学

オ

神
戸
大
学

大

大
館

戸
神

命

阪
大

学

学

学
大

学
大

学
大
都
京

大
阪
大
学

京
都
大
学

0
0

長

注：網掛け部は内自然科学教員数を指す．

注：平成16年度実績．

図 6 大学教員数（北部九州・LSI）
図 4 外部資金（共同研究･受託研究費）獲得額（北部九州・LSI）

1,200

6,000

1,000

5,000

800

外 4,000
部
資
金︵ 3,000
百万円 2,000
︶

教
員
数

600
400
200

1,000

大

福
岡

女

子

分
大

注：平成16年度実績（ただし宮崎，北九州，大分，福岡女子は，
平成15年度）．

九

学

学
大

学
岡
福

大
北

九

州

崎
宮

大

学

学
大

学
大
本
熊

九

州

工

九

業

州

大

大

学

学

州

0

福
岡
大
学
熊
本
大
学
宮
崎
大
学
大
分
北
大
九
学
州
工
業
大
学
北
九
州
大
学
近
畿
大
福
学
岡
女
子
大
学

大

学

0

注：網掛け部は内理工系教員数を指す．

く，九州工業大学および熊本大学が年間 7 億円強に達しているが，それでも九州大学（16 年度約 50 億

2．1．2．北部九州 LSI

九州大学，九州工業大学をはじめ北部九州 LSI 産業に関係しうる大学について比較した．

円，全国 6 位）とは 7 倍程度の差がある．それ以外の大学は年間 3 億円程度以下にとどまっている．
理工系の教員数を見ると，九州大学が 500 名以上

九州大学と九州工業大学は，大学発ベンチャーにとなっているが，九州工業大学，熊本大学も 300 名

関しては圏内の他の大学を圧倒しつつ伍しており，

程度と，それほど大きな差にはなっていない．その特に IT ハード系については，九州工業大学の数が他の大学は理工系については，100 人程度かそれ以若干上回っているのが特徴的である．

下と，多いとは言えない．

外部研究費については，九州大学が圧倒的に多32

産学連携組織については，九州大学と九州工業大

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

表１：産学連携体制（近畿・医療）
大学名

産学連携本部または知財本部

技術移転機関（TLO）

大阪大学

先端科学イノベーションセンター
知的財産本部

大阪TLO大阪大学事業部門

京都大学

国際イノベーション機構（産学連携推進部・知財産本部）

関西TLO

神戸大学

イノベーション支援本部連携創造センター

TLOひょうご立命館大学

BKCリエゾンオフィス
知的財産戦略推進室

関西TLO

―

関西TLO

京都薬科大学
長浜バイオ大学―

産官学共同研究事業センター

表２：産学連携体制（北部九州・LSI）
大学名

産学連携本部または知財本部

技術移転機関（TLO）

九州大学

産学連携推進機構知的財本部

産学連携機構九州

九州工業大学

共同研究センター，知的財産本部

北九州TLO

熊本大学

共同研究センター，知的財産創世推進本部

熊本テクノ産業財団

福岡大学

−

−

大分大学

共同研究センター，知的財産本部

大分TLO

宮崎大学

共同研究センター，知的財産本部−

みやざきTLO

北九州大学

北九州TLO

学はそれぞれ特徴的な体制整備を行っている．九州

は，国内の大学で，京都大学 2 位，大阪大学 3 位，大学は学内の組織がよく整備されていると言える

九州大学 7 位となっており，科学研究費補助金の総が，九州工業大学は地元の北九州市の中小企業を中額，一人当たり額のランキングも同様で，研究力は心に産学連携体制が強固である反面，北九州市が熱極めて高いといえる．

意を持って取り組んでいる学研都市の立ち上がりか②「準大規模・研究重視大学」：神戸大学，九州

ら間もないことから，LSI 関連の大企業との連携は工業大学，熊本大学のように，大学全体の規模は①

この時点（2005 年）ではあまり進んでいないと考ほどではないが，理科系教員の比率が高く，研究重えられる．熊本大学，大分大学，宮崎大学について

視型の大学と分類できよう．外部資金の獲得額も比は，地方大学によくみられる地域共同研究センター

較的大きい．

+ 知的財産本部の体制となっているが，それぞれ固③「小規模・研究重視大学」：長浜バイオ大学，

有の外部 TLO を整備しているところが特徴的であ

京都薬科大学のように，小規模ながら，理科系の単る．

科大学は，研究に重点をおいた大学といえる．長浜バイオ大学は設立後間もないこともあり，外部資金

2．2．各大学の分類と位置づけなどデータは少ないが設立理念から研究重視大学と以上の分析から，「大学」を規模，教育と研究のいえよう．京都薬科大学は，薬剤師教育に力を入れ相対的な重要性，産学連携機能の 3 点によりいくつているが，研究分野でも 21 世紀 COE に採択され，かに分類することにより，大学ごとの位置づけを整

また科学研究費補助金獲得額 1.8 億円弱で教員一人理する．

あたりでは全大学中 15 位と健闘している（大学ラ①「大規模・研究大学」：京都大学，大阪大学，

ンキング，2006）．

九州大学は，それぞれのクラスター内では，教員数④「大中規模・教育重視大学」：立命館大学，大（特に理科系），外部資金獲得額が示すようにその規分大学，宮崎大学のように，大規模の私立大学，あ模は圧倒的に大きい．また大学ランキング（2006

るいは，中堅の地方大学では，教員数に比して理科

年度版，朝日新聞社刊）によれば，論文引用数で系の教員が少ない．また，科学研究費補助金獲得額
33

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

表３：ノード定義
ノード

定義

出典

企業

対象地域経済圏における特定分野の主要な企業

NTT・帝国データバンクのDB

大学

対象地域経済圏の主要大（産学連携プロジェク
トへの参加度，研究力で選定）

各大学情報

産業支援機関対象地域経済圏内の主要機関

各機関情報

注：ノードは企業組織単位で捉えれおり，圏域内に支店・支所が複数ある場合は，それらを1つとみなしている．

は，それぞれ 4.3 億円，3.8 億円，2.0 億円と規模の割には小さく，教育重視の大学といえる．

とみなしている．
大学，大学発ベンチャー，産業支援機関のノード

一方，上記と別の視点で，産学連携機能についてについては，利用可能な統合データベースが存在しは，歴史的に体制が整備されてきている大学とそうないため，産学連携プロジェクトへの参加や研究能でない大学があり，今回の分析対象では，いち早く力を考慮しつつ主要な機関を出来るだけ幅広に選定

産学連携のための施設整備や TLO 設立を主導した

した上で，それらから個別に提供を受けた情報を利立命館大学，学内の産学連携体制を外部人材を取り用した．その結果，分析に含まれるノードは，企業込みつつ整備した九州大学などは，「産学官連携機群，大学・公的研究機関，産業支援機関の 3 種類で能重視大学」と整理することができる．

あり（表 3 参照）5，最大連結成分中のノード数は，前者が 4,959，後者が 3,139 となった．ノードには，

3．ネットワーク分析のためのデータと分析方法

主要な大学すべてを含んでいる．
企業群には，「地域クラスター」の定義に沿って，①製薬会社，半導体メーカーといった中核企業群に

3．1．データ

加え，②川上産業，すなわち，素材や部材の供給企

我々は，先端産業分野の集積が見られる地域産業

業（医療については，例えば，化学製品や繊維，

クラスターを事例としてとりあげ，そのネットワー

LSI では，シリコンウエハ製造，マスク製造，プリクの構造を分析する．特に，産業クラスターの中ント基板製造，組み込みソフト，各種電子デバイス

で，大学が果たす hub および connector としての機等），③装置メーカー等の周辺産業（医療では，医能の存在の有無に着目する．

療関連機器，医療用品や計測機器，LSI では，半導本稿の分析においては，近畿の医療関連分野と北体製造・検査装置等），④川下産業（医療では病院，部九州の LSI 関連分野という 2 つのデータ・セット

LSI では電気・電子メーカー等），⑤大学発ベンチを用いる．両者は，ネットワークの規模に大きな差ャー，⑥金融機関，VC，専門学校等の支援企業群が無く，比較分析に適している．

を幅広く含めた．各企業のこれら業種への割り当

最初に「ノード」であるが，企業ノードについては NTT と帝国データバンクのデータベースをマッて，および所在地は，NTT データベースへの登録
情報に依拠している．

チングさせて利用し，対象地域に立地すること，主Powell ほかの先行研究 6 と比較した場合，中心的たる事業が関連業種に該当することの 2 条件を満た

産業に加えて関連・補完する産業を幅広く含めたこした企業群のデータを抽出した上で，悉皆的に利用と，より広い地理的範囲で捉えたことから，データした．データベースに登録されているのは，主要なベースの規模は，ノード数でみて我々の分析の方が企業であり，全企業が登録されているわけではない

1 桁大きい．

ため，このデータが示すのは域内の「主要な企業ノ

次に，これらノード間の組織的な関係，具体的にード」と捉えておく必要がある．域内の複数の支店

は，直接の主要な契約関係が存在するものを「リンや工場が存在する場合には，それらを合わせて 1 つク」と定義する．表 4 に整理したように，例えば，

34

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

表４：リンクの定義
リンクの組合せ

企業

大学
産業支援機関

定義

出典

企業

取引関係

NTT・帝国DBの情報をマッチング

大学

共同研究，包括連携

各大学から個別に情報を入手

産業支援機関共同研究，受託研究

各支援機関から個別に情報を入手

大学

共同研究

各大学から個別に情報を入手

産業支援機関共同研究，受託研究各大学から個別に情報を入手

産業支援機関共同研究，受託研究

各支援機関から個別に情報を入手

備考：域内の企業・大学・機関の間の結合をリンクとする．域外は含まない．取引き関係については，各ノードについて，主な仕入先，販売先上位5社づつのデータを用いる．

企業間のリンクは様々な商取引，企業と大学間のリ

つものと仮定をしている．ノードと同じデータベー

ンクは共同研究等である．商取引情報においては，

スを用い，この定義に基づいて把握したリンク数

その金額的な大小によるリンクの濃淡が問題となりは，近畿医療が 40,036，北部九州が 23,356 となっうる．ここでは，商取引情報として，帝国データバ

た．ただし，ここでのリンク数は有向グラフとしてンクに登録されている仕入先 5 社，販売先 5 社から計算したものを用いている．

なる主な取引先情報を用いた．このことにより，規我々の分析は，ネットワークの最大連結成分を対模の小さい取引を排除し，当該地域におけるネット

象としているため，原データ上，ノードとして存在

ワークの本質的な構造を抽出することが可能である

していても，例えば，北部九州において LSI とは関と考えられる．

係の無いソフトウエア開発を行う企業のように，域大学関連のリンクについては，共同研究，受託研

内リンクを一件も持たない企業は，次節の分析の対

究，包括連携という 3 種類の契約と大学発ベンチャ

象には含まれていない．また，原データ上，ノード

ーとその母体となった大学のリンクを企業と大学とからのリンクが存在しても，域外の企業や対象業種の間のリンクと定義する．技術移転契約は大学の重外の企業との取引であって，原データにもう片側の要なリンクであるが，営業秘密の保持の関係で，大ノードが存在しない場合は，分析対象に含まれな学および技術移転機関からは技術移転先の企業リスい．

トを開示しておらず，今回はデータに含めていな
い 7．各種研究会や大学の同窓会ネットワークのよ3．2．分析方法

8

うな個人的な関係の中にも重要なものはあるが ，それを客観的かつ悉皆的に把握することは不可能であることから対象とはしない 9．ただ，公式な契約

3．2．1．ネットワークの特徴量の分析（ネットワークの特性のマクロ指標化）関係が存在する場合には，その背後に非公式な関係

はじめに，それぞれの地域に対して作成したネッが公式な関係の密度とある程度対応した形で存在す

トワークのマクロな特徴量データ（平均リンク数，ると考えるのが一般的であろう．

クラスタリング係数，平均パス長など）を用いて，これらのデータのうち，共同研究，受託研究，包括連携については，当該大学，機関への個別ヒアリ

このネットワークの特性を small-world の観点から分析する．

ングにより悉皆的に入手している．大学発ベンチャ

ここでいう small-world networks とは，ネット

ーについては，経済産業省の大学発ベンチャー調査

ワークがランダムな場合と比較して，①クラスタリのデータ 10 による．

ング係数が高く，かつ，②平均パス長に大きな差が分析においては，企業間の主要な商取引と企業・ない（長くなっていない）条件を満たすネットワー

大学間の共同研究，受託研究等は，情報や知識の流クのことを指す 11．ここで，平均パス長（以下 L）

通の基盤となるリンクとして，同程度の重要性を持とは，すべてのノードの組について，最短パスの長35

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

さの平均であり，L が短ければ，任意のノードから①大学周りの可視化：各ネットワーク内における任意のノードにリンクをたどりつくことが容易とな大学周辺に形成されたサブ・クラスターを取り出しるものである．また，クラスタリング係数（以下て可視化し分析する．

C）とは，例えば共通の友人を持つ 2 人がまた友人である確率である．

②ネットワーク中での大学の特性：ネットワーク
内で「中核な位置を占めること」の指標として，ネットワークの中心性がある．その代表的なものは

3．2．2．ネットワークの可視化とアーキテクチュアのPowell らも使用しているノードの持つ「リンク数」
である．しかし，リンク数を中心性として捉える視特定

坂田・柴田・梶川ほか（2005）は，ネットワーク

点は，ネットワークを内部に濃淡を持たない一様なの代表的な特徴量であるクラスタリング係数と平均ものとして塗りつぶしてしまう．そこで，我々は，パス長だけでは，ネットワークのアーキテクチュア

Guimera ほか（2005）が提案した「クラスター内次を捉えきれないことを明らかにした．特定のノード数係数（within-module degree: Z-Score）」と「モを中心とした垂直的な関係で構築されたネットワー

ジュール間分散度（participation coefficient: P）」

ク（企業城下町）と同業種内の横の連携が発達したという 2 つの変数で表現されるマトリックスを用いネットワーク（理想的なクラスター）のように，そて，主要なノードをプロットする．これを Z − P 分のアーキテクチュアが大きく異なる場合でも，2 つ析と呼んでいる 14．マトリックス上，Z が大きいもの特徴量が近い場合が存在するのである．これでのが「hub」であり同一モジュール内での存在感がは，ネットワークの構造を特定したとは言えない．

大きいことを示す．P が大きいものが「connector」

また，どの程度の地理的な拡がりを持つかのようであり，異なったモジュール間を繋いでいることをに，地域クラスターのネットワーク特有の問題意識示している．Z 値，P 値を用いることで我々は，「中には，基本的な特徴量だけでは答えを出すことは出核な位置を占めること」を，モジュール内での局所来ない．ModularityQ12 を用いた分析により全体構的な存在感である「hub」機能と，ネットワーク中造を推計した上で，ネットワークの多様な構造をよでの媒介機能である「connector」機能に分解してり子細に把握するためには，さらに進んで，ネット考えることが出来る．

ワークの可視化と，モジュール毎の特性分析を行う
ことが有効である．

③大学へのリンクがある企業の特性：各地域において大学がどのような企業を結び付けているのか，

我々は，先の特徴量の分析と同じデータベースを逆に，どのような企業が大学へのリンクを持ってい利用して，ModularityQ を用いたネットワークのクるかを調べるために，大学と直接リンクを持つ企業

13

ラスタリング，Fruchterman-Reingold（FR） 法をの分析を行う．

基盤としたネットワークの全体構造の可視化を行った．

4．ネットワーク分析の結果

3．2．3．研究大学の詳細な機能分析

4．1．ネットワークの特徴量の分析

近畿医療と北部九州 LSI とも，ノードとリンク数

最初に，ネットワークにおける大学の影響をみるが非常に大きいために，可視化しただけでは，個々ため，それぞれの地域のネットワーク指標に，大学のノードの特性について議論することは難しい．特および公的研究機関（以下大学等という）の存在がに，研究大学の機能を検討しようとすると，可視化

どのような影響を及ぼしているかの検討を行った

した大きなネットワークモデルにおいては各大学の（表 5）．具体的には大学＋公的機関＋企業で構成さリンクが埋没してしまう．このため，大学周辺のネれたネットワークと，企業のみで構成されたネットットワークについて，以下の方法により，分析を行

ワークの比較を行なった．

う．
36

ノード数合計（#node）については，近畿医療で

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

表５：両ネットワークに関する主要指標
近畿・医療
大学無
大学有
＃node
＃link
av.linkav.C
L
random C
random L＃clusters
Qmax

4791
38400
8.01
0.03415.28
0.00335
3.05
46
0.652

4959
40036
8.07
0.03775.14
0.0033
3.06
47
0.652

種に属するノードを対象としたことや対象地域に複

北部九州・LSI
大学無
大学有
3003
22020
7.33
0.04375.11
0.00488
2.98
24
0.636

3139
23356
7.44
0.04294.92
0.00474
2.98
20
0.631

数の経済圏を含めたことから，結合の程度に関する濃淡が存在することが推測される．そこで次に，いわゆる Newman 法 15 により，ModularityQ を指標として用いて，ネットワーク内部の大まかな構造を推計した．ModularityQ の最大値，Qmax の値を計算すると，近畿医療が 0.65，北部九州 LSI は，0.63 と近い数字となった．この値から，密な結合をした集団（「モジュール」と呼ぶ）があり，そして，それ3.5 ％増，北部九州 LSI では 6.3 ％増加している．こらが比較的薄いリンクで連結されている構造である

れは，主に大学発ベンチャーがネットワークに組みと推測することが出来る．また，Qmax の値が近い込まれるための結果である．また，この結果，リンことから，両地域におけるモジュールの独立性の程

ク数合計（#link）について，近畿医療が 4.3 ％，北度は，同程度であるということが言える．更に，モ部九州 LSI が 6.1 ％の増加をみている．これは，北ジュールの数を計算した．Qmax となる時点でモジ部九州 LSI のほうがよりネットワークにおける大学

ュールの分割を行うと，近畿医療には，それが 47，の影響が強いことを示唆する可能性がある．ほかの

北部九州 LSI には 20 存在する．両地域・分野とも

指標に関しては，ほとんど変化がなかった．

に，大きなネットワークの中に，平均 100 程度のノ

次に大学を含むネットワークの最大連結成分を対象に，クラスタリング係数と平均パス長などの基本ードを含んだモジュールが存在していることがわかる．

的な特徴量を計算した（表 5）．この表から読み取

図 7 および図 8 は，それぞれ，近畿医療と北部九れることの第 1 は，クラスタリング係数（C）の実測

州 LSI のネットワークの全体構造を示したものであ

値は，ランダムネットワークの場合の理論値（Cr）

る．図内に描かれた円は，含まれるノード数が多いの概ね 10 倍の値であることである．これは，任意

主要なモジュール，その間をつなぐ線は，モジューの企業を 2 つ選んだ場合に，それらが取引等の関係

ル間に存在するリンクを示している．ノード数とリを持っている確率がランダムなネットワークと比較

ンク数が非常に大きいため，すべてを図示した場

して，10 倍高いことを示している．その確率は，合，視覚的に構造を把握することは厳しくなる．こ

近畿医療の場合は約 3.8 ％，北部九州 LSI の場合は

こでは，視認性を上げるために，モジュール内のノ

約 4.3 ％である．次ぎに，平均パス長（L）についてードとリンクの標記は省略してある 16．図中のモジは，ランダムネットワークの場合の理論値（Lr）とュールの位置は，全体構造内における当該モジュー比較して，増加はしているが，6 割程度の増加にとルに含まれるノード群の相対的な位置づけによってどまっている．また，近畿医療と北部九州 LSI クラ

決まっている．ModularityQ の値から推計されたよ

スターのクラスター指標を見ると，Lr/L はそれぞうに，両ネットワークともに，基本的な構造とし

れ 0.85 および 0.83 であり，パス長はわずかに伸びてて，密な結合をした大小様々なノード群，すなわいるだけであり，一方で C/Cr は 28.0 および 20.2 とち，多数のモジュールがその内部に存在し，それら大幅に大きくなっている．この分析結果から，が連結された構造であることがわかる．また，1 つ

Watts ほか（1998）の考え方によれば，両クラスタのモジュールが他を圧倒する程の規模や中心性を持ーは， small-world

つことはなく，中核となるモジュールが複数存在し性を持つといえる．

ている．
4．2．ネットワークの可視化とアーキテクチュアの特定ネットワークの内部には，異なる性格の幅広い業

近畿医療についてみると，主要な研究大学（京都大学，大阪大学，神戸大学）は，図 7 からはわかりにくいが，大学の属するモジュールの情報（表 6）37

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

図 7 近畿・医療産業のモジュール間ネットワーク構造

図8
造

北部九州・LSI産業のモジュール間ネットワーク構

no.3 電気no.5 製薬・医療

no.0
樹脂

no.4
繊維

no.3
医療機器

no.8 電気
no.0
機械

no.15
食品
no.1
ソフトウェアno.6 化学

no.11 電気

no.13
化学・機械

no.1 通信

no.9
電気・
機械

no.15
医療
機器
no.14
電気・
電子
no.20
繊維

no.2
電気
no.10 印刷

no.4 装置・商社

no.5 精密表６：大学の属するモジュール内における重要企業・大学リスト
＃Node

特徴

794

製薬・
医療

690

電気・
機械

北九州C

369

電気

北九州D

230

精密

モジュール

近畿A

近畿B

有力ノード
大学等（京都大学，大阪大学，神戸大学，先端医療財団）
医薬（武田，塩野義，大塚製薬，田辺製薬）
医薬商社（スズケン，ケーエスケー，丹平中田）
化学（和光純薬）
大学等（立命館，京都高度技術研究所）
電気・機械（島津製作所，ダイキン，大日本スクリーン製造，京セラ，ローム，堀場製作所，荏原製作所，デンソー）商社（竹菱電機，ユアサ商事）
化学（三菱樹脂）
大学（九州大学，九州工業大学，熊本大学，福岡大学）
電気（日立，京セラ，島津製作所）
商社（正晃）
大学（大分大学）
精密（リコー，ゼロックス）
商社（水上洋行）と併せて読むと，製薬・医療商社と同じモジュール

業種の企業群の密な結合がみられない．研究大学に含まれていることがわかる．このことは，ネット（九州大学，九州工業大学）については，九州大学

ワーク内で，研究大学と製薬企業のリンクが相対的

は京セラ，島津製作所と同じモジュールに，九州工に密であることを示している．つまり，近畿医療関業大学は三菱電機，安川電気等と同じモジュールに連産業ネットワークでは，① Newman 法によりノ入っている．電気・電子産業が多数モジュールに分ードをサブ・クラスターに分けると，大学と製薬会

割されていることもあって，大学と中核産業との関社が同じサブ・クラスターに分類されることから，係は，近畿医療ほど明確ではない．つまり，北部九各大学と製薬の中核企業が近い関係にいることがわ

州 LSI 関連産業ネットワークでは，大学と幾つかのかる．また，②医療関連産業内でもある程度，密なLSI メーカーとのリンクは存在するが，それぞれ別

リンクがみられ，一定のクラスターを形成しているのサブ・クラスターに類別されており，総体的にみことが分かる．

ると，大学と LSI の中核企業の関係は，非常に密で

北部九州 LSI については，同じ業種内での横の関係のリンクも多数存在するが，近畿医療ほどは，同38

あるとはいえないということが分かった．

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

図 9 大学周りネットワーク図（近畿・医療）

注：ノード色は以下の分類に基づく．製薬産業： Red，医療関連産業： Blue，病院： Green，機械・機器： Purple，大学： Yellow，
VC ： GreenYellow，研究所・産業支援機関： RawSienna，支援産業： Gray45，大学発ベンチャー： Emerald，高専： Salmon．

4．3．研究大学の詳細な機能分析

9 と図 10 である．本図は，1 つのパスのみで大学と

上述のように，各ネットワークに関して，クラス

つながっているノードをプロットしたものである．

タリング係数と平均パス長などの特徴量の計算を行

多くのリンクを持つ地域の hub 企業（近畿＝製薬，

い，その結果を整理すると，両ネットワークとも

九州＝ LSI）を中心に，大学がそれらの間の橋渡しに， small-worldをしている様子が見て取れる．

networks の特性を持っていることがわかった．これを踏まえ，さらに大学周辺の可視化による分析を試みる．

また，本分析では，数千オーダーの膨大かつ多様な種類の企業データを利用しているが，近畿医療関連では，大学と製薬企業との間のリンク数は多いも4．3．1．大学周りの可視化のの，医療系素材メーカーなどの中堅企業とは直接各ネットワーク内における大学周辺に形成されたリンクがつながっておらず，また，北部九州 LSI 関

サブ・クラスターを取り出して可視化したものが図連では，LSI 企業や素材産業とのリンクが少ない．
39

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

図 10

大学周りネットワーク図（北部九州・ LSI）

注：ノード色は以下の分類に基づく．半導体産業： Red，半導体利用産業（電子・電気機器）： Blue，産業用ロボット： Green，情報処
理： Purple，大学： Yellow，VC ： GreenYellow，研究所・産業支援機関： RawSienna，支援産業： Gray45，大学発ベンチャー：
Emerald，高専： Salmon．

特に九州ネットワークではリンク先の業種の幅が狭
い．

大阪大学と京都大学が，顕著な hub 機能を有しており，モジュール内の connector 機能とともに，ネ

なお，この分析においては，大学から極めて近い

ットワーク内で重要な位置を占めている．両大学とリンクを取り上げて可視化したものであり，パスのも自身が属する小クラスター内で他のノードとよく数やサブ・クラスターのみを可視化するなどの分析結合するとともに，それが持つリンク先が多くの小方法の進化により，より詳細な解析が可能となる可クラスターに分散しており，Guimera ほかの分類に能性がある．

よる

connector hubsに該当する．坂田ほか（2006）によれば近畿医療クラスターにおいては，
4．3．2．ネットワーク中での大学の特性

近畿医療関連産業に関し，大学のノードを Z − P
分析表にプロットする（図 11）．
40

製薬 4 企業のノードがネットワーク内で重要な位置を占め，なかでも，武田薬品が非常に強力な hub となっていることが示されているが，それら中核企業

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

図 11 Z―Pマトリックスによるネットワーク中における大学の役割の図式化（近畿・医療）

図 12 Z―Pマトリックスによるネットワーク中における大学の役割の図式化（北部九州・LSI）

14

16
大阪大学

京都大学

12

京都大学
大阪大学

立命館大学
先端医療財団
立命館大学
6connector

千里ライフサイ

huds

エンス振興財団
京都高度技術研究所

4 神戸大学

産業技術総合研究所

大分大学

10

福岡大学
福岡県産業・科学技8

長浜バイオ大学
0

0.1

0.2

0.3

0.4
p

0.5

0.6

長浜バイオ大学
0.7

術振興財団
北九州医療学術推進機構
九州システム情報技術研究所
九州地域環境・リサイ

九州工業大学
connector

6

hubs

4

熊本大学

福岡大学

大分大学

京都薬科大学

2
0

12

z

z

8

九州工業大学
熊本大学

九州大学

神戸大学

10

九州大学

14

2
0

0.8

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

−2
p

と比較しても，これら両大学は同程度の強力な hubとなっている．さらに詳細に見ると，hub としては機能している神戸大学が，connector 機能では同じ国立大学で医学部を擁する大阪大学，京都大学と大0.7

クル産業交流プラザ
九州産業技術センター
近畿大学
くまもとテクノ産業財団
早稲田大学北九州キャンバス
北九州大学
大分産業創造機構
福岡県リサイクル総合研究センター久留米リサーチ・パーク
大分工業高等専門学校
福岡県環境保全会社リサ
イクル総合研究センター
宮崎大学

きな差がある．また，医学部のない立命館大学では，モジュール内の hub 機能は，むしろ神戸大学よ力な connector hubs として位置づけられるこ

り強いことがわかる．これは，当該分野の研究能力と，および産学連携機能の差異が影響し，結果として神②そ れ 以 外 の 大 学 に お い て は ， 比 較 的 弱 い戸大学のネットワーク上の機能が弱いことを示してconnector hubs と し て 機 能 し て い る も の ，いるのではないかと推定できる．connector 機能

connector 機能は弱いが hub として機能していは，大学等の研究機関よりは産学連携機関が高い値るもの，反対に hub としては機能しないが比較を示している．

的高い connector 機能を有するものがあるこ

次に，北部九州 LSI 関連産業において，大学のノードを抽出し，Z − P 上にマッピングをしてみる（図 12）と，九州大学が，突出してクラスター内でのconnector hubsに該当していることが明確になる．ほかに，富士通，日本電子，東芝，東京エレを有するものがあること，である．
このように，両クラスターにおいて，それぞれのconnector

分野の中核的企業群に加え，国立の研究大学が，に該当している（坂田ほか，2006）．次い

connecter hubs としての重要な位置を占めている

クトロン，安川電機の中核メーカーがhubsと，③産学連携機関については，高い connector 機能

で，熊本大学，大分大学が比較的弱い connector

ことが特徴的である．

hubs となっているが，connector 機能は九州大学と同等であるが，hub としての機能の強さにおいて4．3．3．大学へのリンクがある企業の特性

は，九州大学と大きな開きがある．一方，北部九州

次に，よりミクロに分析を行うため，大学と直接で有力な研究大学である九州工業大学は，リンクを持つ企業（大学発ベンチャー除く）のリン

connector 機能は比較的強いものの hub 機能においク数（図 13, 14）を見る．

て九州大学はもとより，他の国立大学とも差異が認められることは興味深い．

近畿医療について見ると域内平均が 10 以下に対して，2 倍以上のリンク数になっている．近畿医療

ここで示された結果を整理すると，圏における主要大学がリンク数の多い企業とよくリ①両クラスターにおいて，有力な研究大学は，強ンクしていることがわかる．
41

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

図13 大学提携先企業の持つリンク数（近畿・医療）

リ
ン
ク
数
︵
企
業
︶

の全ノードより高いリンク数を示しているが，九州

60

工業大学だけは域内平均付近にとどまっていること50に注意したい．
このように，近畿医療においても，北部九州 LSI

40においても，主要な研究大学は重要なノードを連結30する役目を果たしていることがわかる．つまり，大20

学から地域への知の移転があるとすれば，それは地域の中核企業を通してのトリクルダウンの経路が主10体であることが示唆される．
千
里
先
ラ
端
イ
医
フ
療
サ
財
イ
団
エ
ン
ス
振
興
財
団

立
命
館
大
学

神
戸
大
学

京
都
大
学

大
阪
大
学

0

5．考察
以上の大学の属性データと，ネットワーク分析で得られた Z − P の分布及びネットワーク指標のデー
タと重ねて見ると，以下の考察ができる．

注：図中，点線は域内全ノードの平均リンク数．

5．1．近畿医療産業クラスターに関する考察
図14 大学提携先企業の持つリンク数（北部九州・LSI）

connector hub 機能が強い京都大学および大阪大学においては，ベンチャー数，外部資金，関係の教40

員数とも優位にあり，これらすべてが connector
hub 機能の強化に関連していると予想できる．わず

30
リ
ン
ク
数
︵
企
業
︶

かに connector 機能の強い大阪大学にベンチャーが多いことも説明可能である．ベンチャー数，教員数

20

ともに，それほど小さいとはいえない神戸大学について外部研究費が少ないことは，同大学において

10

connector hub 機能が弱いことが示唆的である．リ
ンクする企業の分析においては，神戸大学はベンチ
福
岡
大
学

大
分
大
学

熊
本
大
学

九
州
工
業
大
学

九
州
大
学

0

注：図中，点線は域内全ノードの平均リンク数．

ャーを除いた企業の総リンク数では大阪大学，京都大学を上回っており，その他の指標も極端な差異がないことから，外部研究費が少ないことと hub 機能が少ないこととの関連が指摘できる．
立命館大学は，中心的な hub 機能を持つには至っ

一方，近畿の公的研究機関のリンク数が多いことていない．また，connector 機能もそれほど高いとについては，先端医療振興財団は，神戸市を中心とはいえない．これは，同大学が医学部，薬学部を有した近畿圏の主要な産学官の機関が出資しているこ

しておらず，所属モジュールが電機系であることがと，千里ライフサイエンス財団についても，研究開示すように，このクラスター分野では中心的な役割

発助成を行っているため，助成先のリンク先が多くを果たすことが難しいことを示している．一方で，でていることが考えられるが，いずれも公的な産学

神戸大学との比較では，立命館大学は医薬分野を持連携機関として connector 機能が大きいことを示しっておらず全体として教員数・外部研究費ともに少ている．

ないにもかかわらず一定の connector hub 機能を有北部九州 LSI については，九州大学を筆頭に域内42

していることは注目される．これは，同大学の全国

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能でも有数の産学連携組織体制整備 17 に起因する可能とする成果をもたらすため，基礎研究が特に重要で性がある．

あること，技術開発の専門知識が大学に集中しているなどから，産業化において大学や大学発ベンチャ
ーの重要性が指摘されているところである．

5．2．北部九州 LSI 産業クラスターに関する考察

九州大学において connector hub 機能が圧倒的にこうした中で，中核的な研究大学が強い

強いことは，教員数，外部研究費の優位性により予connector hub 機能を有していることは，企業側か想できることであるが，理工系教員数について同大らの大学リソースに関する期待の表れであるととも学と九州工業大学，熊本大学と大きな差があるわけに，これまでの制度改革の努力の結果と見ることもではないことを見れば，教員の総数の影響以外の要できる．これについては，動的（時系列的）検討を

素が hub 機能に関係すると予想される．また．九州

行うことでより明らかになる可能性がある．

工業大学は，ベンチャー数，関係の教員数とも遜色

一方，産学連携機関やそれほど大きくない大学にがない一方，外部研究費で九州大学に大幅に差をつおいてモジュール間の connector 機能が高く示されけられていることが特徴的である．九州工業大学

たことは，これまでの制度改革や体制整備の成果がは，ある程度の hub 機能を有しながら，connector

出始めていることを示している可能性がある．京都

機能が比較的低くなっている．このことは外部研究

大学，大阪大学，九州大学という大規模な研究大学

費の少なさに影響・由来していると考えられる．九に比して，他の大学はクラスター内での位置づけが

州工業大学のリンク先企業の持つリンク数が少ない

強くないが，これは共同研究や委託研究の規模が，こととあわせ考えると，これは，同大学が理工系の大学の規模や研究能力に左右されていることから当

専門性の高い大学であることからある程度の hub 機

然のことといえよう．他方で，企業との協働・連携

能を有しつつも，産学連携において地元北九州の中活動（いわゆる産学連携）の体制整備により，大学

小企業への依存度が高く，有力な hub 企業（大企内のポテンシャルが，規模に比較してより大きく活業）との連携が進んでいないことを示している．

かされうることを示している．この点で，近畿医療さらに，九州工業大学と熊本大学が Z − P 分析ででは分野が異なるものの産学連携体制の整備が行わはある意味対照的なポジションを持っていることはれた立命館大学の hub 機能がある程度高いことは 1

興味深い．九州工業大学に比べると熊本大学は弱いつの指標となりうるし，北部九州 LSI において九州

hub 機能を持つとともに connector 機能が強く，リ工業大学が他の大学との異なる位置づけであること

ンク数，クラスター係数が高い．強い connector 機

は，データ調査時点での産学連携に関する質的差異

能は，熊本 TLO 等の産学連携体制の整備が比較的が出ているといえる 19．
さらに，両ネットワークについて大学クラスター

進んでいることに起因する可能性がある．

の存在を中心に比較すると，ネットワークとしての類似性は高いものの，研究大学と中核企業群との関5．3．両クラスターの分析からの考察

我が国では，欧米主要国，特にアメリカと比較す係の深さの程度が近畿医療関連産業ネットワークのると，本格的な，すなわち，組織対組織としての産ほうがより強いことである．これは前述のバイオテ

学連携の歴史は浅い．戦後，我が国の産学連携の制

クノロジー・ライフサイエンス産業の特性によるも度的な支援は，1998 年の大学技術移転促進法制定のが大きいと推察できる．

以降のことであるが，我々の研究成果は，LSI や特このように，主要研究大学のネットワーク上の機に医療（バイオ）のような先端分野では，すでに能は認められたが，それ以外の大学の機能はまだ低2005 年時点では，クラスター内で中核的な研究大

いことも認められた．こうした機能を高めるために

18学の役割が大きいことを示している．先行研究 がは，これまで進めてきたように大学の産学連携体制示すように，バイオテクノロジー・ライフサイエンを整備していくことや，connector として海外でもスの分野では，基礎研究から直接的に産業化を可能

有効性を認められているクラスター機関 20 の整備・
43

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

充実の政策的努力の必要性を示唆するものであると示すデータとしても考慮することができる．

考えられる．

外部研究費：共同研究・受託研究費には，政府系の資金も含まれているが，企業からの外部資金もカウントしている．これは企業とリンク

5．4．産学連携関係データとネットワーク指標との関した結果積みあがる性格の指標であり，リンク

係についての考察

産学連携の程度を示す大学の属性データには，そ数そのものに強く相関する．したがって，れの水準の高低がネットワーク上の大学の位置づけ

connector hub 機能が弱い結果として，こうしと相関があるが，これには，ネットワークにおいてた外部資金の獲得が困難となる．特に有力な影響を与えうる指標と，むしろネットワーク上の影

hub 企業とのリンクがないと，外部研究費が得響の結果またはネットワーク上の影響そのものと考られないだろうことは容易に想像できる．一

えうるものの双方向の相関がある．

方，政府系の資金は，企業との共同研究を推進①この原因として考えられるものは，
教員数：一般に当該分野の教員が多ければ多より企業とのネットワークを高めることも期待

いほど，産学連携が進み，ネットワーク上でクできる．また，各大学の研究力を示す指標とし

ラスタリングが進むことが予想される．しかしては，このほかに，科学研究費，論文数，特許ながら，教員数がネットワーク上の機能と線形数等がともに重要である．

に相関するわけではなく，また同程度の教員数であっても，大学によりその connector hub 機

以上を大学の分類別に整理すると以下のようになる．

能のレベルは多様である．結論として，一定規①「大規模・研究大学」：京都大学，大阪大学，

模以上の大学では，この要素よりは別の要素の九州大学は，高い connector hub 機能を示し，研究影響が大きいことを示している．

力，規模の大きさがこの機能を高くしていると考察

産学連携体制：産学連携体制が整備されていできる．

れば，より多くの企業とのマッチングが進み，②「準大規模・研究重視大学」：神戸大学，九州

リンクの程度が高くなる．形式的に見た組織体

工業大学，熊本大学は①の分類の大学ほど制は同じ様であっても，活動状況，歴史的整備

connector 機能が高くないが一定の hub 機能を示し

状況等によることは明らかである．これについている．

ては，大学別の技術移転件数，金額等の指標や③「小規模・研究重視大学」：京都薬科大学は研

動的分析を用いることが定量的分析を可能にす

究力はある程度高いと見られるものの，ネットワー

ると考えられる．

ク上の重要な位置は示しておらす，これは小規模で②一方，ネットワークの影響により高まる指標としては，
大学発ベンチャー数：大学発ベンチャーの形あることが影響していると思われる．長浜バイオ大
学は設立後間もないこともあり今後の考察の対象としたい．

成過程では，大学による研究と市場のニーズが④「大中規模・教育重視大学」：大分大学，宮崎

うまくマッチングすることが必要であり，大学

大学のように，教育重視の大学では，ネットワーク

での研究を進めて企業化していくには，ネット上の位置づけは小さいが，一方，「産学連携機能」

ワークにおいてより多様なリンクが存在するこを重視してきた立命館大学では，高い hub 機能を有とが重要と考えられる．したがって，大学発ベしていることが注目される．

ンチャーはむしろ高い connecor hub 機能の結果創生されるものと考える．一方，産学連携体
制の活動指標としては有効である可能性も高い．その場合は，ネットワークに対する影響を
44

する方向のものが多く見られ，これらの資金がクラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能である．また，以上のような資源論的視点

6．結論（resource-based view: RBV）視点から離れて戦略論の立場に立つなら，地域として何を行い，何をし

6．1．総括ないのかというビジョンと意思決定，それをサポー

近畿医療と北部九州 LSI の両クラスターにおいトする外部環境の変化に対する情報とそれに基づいて，一部の有力な研究大学が，強い connecter hub

た予測の重要性は論を待たない．今後はネットワー

機能を有していることが明らかになった．こうしたクの多層的構造の分析と同時に，そのような産業の傾向は，中規模，小規模大学とは圧倒的に差違が見

マクロな動向の分析も必要である．

られ，ネットワーク内ではその格差は増大する．さらに，こうした機能は，大学間の比較分析により，

6．2．今後の検討課題

単に研究大学の有する教員数や研究力だけでなく，今回の検討では，Z − P 分析とともに，リンクす産学連携体制の整備・活動状況が影響していることる企業のネットワーク指標を詳細に見，これと研究を示した．特に，関係する企業のリンク数，

大学固有の属性を示すデータを見比べることで，大connector hub 機能の強弱と外部研究費の獲得額と学のネットワーク上の機能の分析を行うことができの間には強い相関が見られた．

た．しかしながら，大学の有するデータにもそれぞ

また，大学は，特に主要な研究大学ほど hub 企業

れ相関があり得，また，ほかにも論文数や技術移転と hub 企業を連結しており，また主要な公的研究機

件数等の重要な指標がある．こうしたデータの差違

関は，さらにその性格が強い．また，クラスター全は，ネットワーク上の機能の結果生じたものなの

体へ影響もさることながら，強力な大学でなくてか，ネットワーク機能を高めるものとして考えられも，サブモジュールにおいて高い connector 機能をるのか，今後詳細に検討したい．

有している大学や研究機関があることが明らかにな

また，各大学の産学連携体制について概観したった，こうした機能は，産学連携機関にも強く現れが，例えば当初から産学連携の理念の下に設立されている．

た規模が小さい長浜バイオ大学が，近畿医療におい

しかし，以上の分析結果は，地域の大学全てが有て比較的高い connector 機能を備えていることや，

力な connector hub であるべきであるということを

北部九州半導体で地方大学として歴史はあるが，規含意しない．既に 2．で見たように，地域における模はそれほど大きくない大分大学，熊本大学も比較

大学には教員数，外部研究費の数値に表れているよ

的高い connector 機能を示していることは 1 つの指

うに研究能力において大きな格差が存在する．我々標となりうる．こうした機能を継続的に充実させつの分析結果は，強力な大学でなくても，サブモジュ

つ，研究能力を高めていくことにより，より強いールにおいて高い connector 機能を有している大学

connector hub となり，周辺に小さいながらも有効や研究機関があることを示している．リソースに乏な melting pot を形成する可能性も感じさせる．こしい地方大学がそのようなコネクター機能に特化すのため，実際の活動状況がどうネットワークに影響ることは，大学が多様な分野の出会いを演出し，していくのか，さらに，大学の有する melting pot

melting pot として機能するための 1 つの有力な方機能を高めていくにはどうしたらよいか，他のデー向性であろう．

タも分析しつつ，より具体的な議論を進めていきた

また，地域産業のパフォーマンスはネットワーク

い．

の構造だけでは決まらないということも心に留めて

我々のこれまでの分析結果から有力な地域クラス

おかねばならない．ネットワークは地域の有するリターにおいては small-world 構造を有した密なネソースの 1 つであり，それ以外にも交通網などのイットワークが発達していることが分かっている．そンフラ，人材の蓄積や，人材を呼び込むための地域のようなネットワーク構造をもたらしているものはの魅力など様々なリソースが産業振興のために必要

hub となるノードの存在である．今回の我々の分析45

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

により，近畿における京都大学・大阪大学，九州に資金ネットワーク）とその間の関係性の濃密化もまおける九州大学のような地域の有力な研究大学がた不可欠であろう．

hub となっていることが分かった．また，京都高度最後に，本分析方法の限界について述べる．はじ

技術研究所のような公的研究機関，熊本大学・大分

めに，広域経済圏を越えた範囲のつながり，または大学といった地方大学も hub としての機能は強くな

国内のクラスターと海外のそれとのつながりを捉えいものの，多数のモジュールを連結する connector

ることができないことである．例えば，航空機産業として働いていることが分かった．このようなのように，サプライチェーンが明らかにグローバル

connector hub 機能を持ったノードの存在は明らかに連結し，その中心拠点が国外にあるような分野に性の向上をもたらす．以上の今は，本分析手法になじまない．こうした分野を扱う

回の分析結果と以前の我々の分析結果を照らし合わsmall-world

場合は，フィールド調査や他の研究手法との組合せ

せるなら，先に述べた我々の仮説，大学や公的研究ることにより補完することが必要となってくる．次機関によって媒介されるネットワーク構造特性によに，個人的な関係や企業の社員 OB 会，同窓会組織って，地域イノベーション・システムの価値が決定といった非公式なネットワークは，知識や情報の流されるとの仮説が成り立つといえるのではないか．

通に大きな影響を与えるものであるが，我々の分析

しかし，この結論にはいまだ留保が必要である．

では捉えられないことである 21 ．それらについて

それはネットワークを構成するリンクというもののは，客観的，悉皆的なデータを入手することが難し実態である．我々の分析では，大学・公的研究機関

いことが理由である．ただ，それらは公式な関係にと企業の間のリンクとして，共同研究，受託研究，

対しても一定の影響を及ぼしていることから，我々包括連携の有無といったイノベーションのシーズをは，公式な関係も把握を通じて間接的に把握してい産み出すための R&D 活動の有無と，企業間リンクる面もある．

として取引関係というイノベーションを社会において具現化する実態的な経済活動の有無とを用いている．つまり，ネットワーク構造特性によって，このような異なったリンクによって構成される地域の多層的なネットワーク，それらネットワーク間がどのように相互に影響を及ぼし，動的に変化していくかといった点に関する分析が必要となってくる．
以上の問題点を政策的に捉えるなら，この多層ネットワークのインタラクティブなダイナミズムをどのように創発していくか，つまり，我が国において実施されている 2 つの地域クラスター事業，知的ク
ラスター創成事業（文部科学省）と産業クラスター
計画（経済産業省），それぞれが目指す姿のシナジ
ーをどのように形成していくのかといった点が浮かび上がってくる．今回我々が分析した R&D ネット
ワークと取引関係ネットワーク，両者の間にはイノベーションの「死の谷」という言葉を待つまでもな
く，ギャップが存在する．このギャップを乗り越え，持続可能な地域の発展を産み出すためには，単一ネットワークの高度化・高密度化だけではなく，ネットワークの更なる多層化（人材ネットワーク，
46

謝辞
本研究は，東京大学総合研究機構俯瞰工学部門におけるネットワーク研究の蓄積を利用している．また，文部科学省の平成 17 年度科学技術振興調整費による「科学技術連携施策群の効果的・効率的な推進」の一環として，実施したものである．
データの提供や助言をいただいた九州大学産学連携センターの谷川徹教授，（財）北九州産業学術推進機構の徳永篤司課長，京都大学の松重和美副学長，
大阪大学先端科学イノベーションセンターの正城敏博助教授，京都高度技術研究所の大石賢治特任顧問，立命館大学の川村貞夫教授，産業技術総合研究
所の三宅淳総括研究員，神戸大学の北村新三副学長，神戸市の三木孝参事をはじめ，様々な大学，産学連携の関係者の方々に感謝申し上げます．大量のデータの収集と整理に尽力をいただいた元東大総研の南敦資主任研究員，東大総研の松崎みゆき研究員，東京大学の松野和華子研究員，東京大学技術経営戦略学専攻の学生だった川嶋星さん，前思帆さんの貢献に感謝します．
注1 藤末ほか（2001）によれば，本論文の分析対象の中では，京都大学，
大阪大学，九州大学が，アメリカのカーネギー分類により，研究大学に相当するものと評価されている．
2 例えば，Rosenberg（1996）．
3 合金反応用るつぼ
4 なお，melting pot という用語 については，「人種のるつぼ」といった概念もあるが，ここでは，本来の意味である合金反応用るつぼ，すなわ
ち，加熱し，内部で融合・化学反応をおこすモデルとして用いる．大学の内外のステークホルダーの機能が融合し反応を起こし，濃縮すること
により，本来持たない能力を発揮することを期待しているものである．
5 Barabasi（2002）は，「会社，財団，政府など経済活動を行いうるものはすべてノードであって，これらをつなぐ購買，販売，共同研究，マーケティング等多様な経済活動がリンクである」と述べている．
6 例えば Powell ほか（2002）．
7 ただし，技術移転先と大学の関係においては，移転先が大学発ベンチャ
ーであることが多いと考えられること，大企業の場合には共同研究・委託研究の契約を結んでいることもあることから，技術移転の関係の相当部分はカバーできているのではないかと推定できる．

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能
8 本視点については 6．結論部分を参照．
9 例外的な研究として，シリコンバレーの専門家の人的ネットワークを可視化した Lee ほか（2000）がある．
10 経済産業省大学連携推進課（2005, 2006）「大学発ベンチャーに関する基礎調査」．
11 Watts ほか（1998）によれば， small-world とは，①局所的なグループ化が存在しながら（つまりクラスタリング係数 C が，ランダムネットワークの場合の理論値と比較して大きい），②どのノードからどのノードにでも，ほんの数ステップで到達出来るように結合（つまり平均パス長 L が，短い）しているネットワークの領域を指す．
（参考： small-world’ パラドックスについて）
一般的に，グループ化（特定の者が密に結びつく）が生じると，平均
パス長は長くなる傾向がある．伊豆の離島（島内ではみな知り合い）から東京都知事に知り合いのツテをたどって，たどりつくのは大変である．従って，グループ化が顕著で，かつ，平均パス長が短い状況は，
パラドックスである．それを実現するのは，ランダム・リンク（Watts のβモデル,Watts ほか（1998）），Hub の存在（Barabasiの Scale-free network, Barabasi ほか（1999））である．
12 ModularityQ が表すのは，［同じコミュニティ内でのリンクの割合］−[ランダムネットワークと仮定した場合のコミュニティ内でのリンクの割合]．強くクラスター化された構造の場合は，理論的には Q=1 である．
13 リンクをばねとして考え，計算を行うグラフの描画法の 1 つ．
14 Appendix3 参照．http://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/
06j055pdf
15 例えば，Newman（2004）を参照．
16 ネットワークの構造に関する情報量を加工・濃縮せず，そのまま図示す
ると Appendix2 のような図となる．http://www.rieti.go.jp/jp/
publications/dp/06j055pdf
17 立命館大学では，理工系学部のびわこ・くさつキャンパス（BKC）への移転に伴い 1994 年には BKC リエゾンオフィスなどの産学連携組
織を整備し，1995 年には通産省（当時）の支援（民活法）により「産学連携ラボラトリー」棟（延床面積約 760 平方メートル）を建設
するなど，他大学に先駆けて産学連携体制を構築．我が国で最初に承認された TLO の 1 つである関西 TLO の設立にも主体的役割を果たしている．
18 たとえば Shane（2005），玉田ほか（2006）．
19 関係者によれば，九州工業大学の産学連携体制構築の本格化は 2005年以降との指摘がある．
20 例えば，米国ノースカロライナ州リサーチトライアングルパーク（バイオクラスター）のバイオテクノロジー・センターなど．
21 例えば，浜松経済圏においては，静岡大学工学部（旧浜松高専）の同窓会ネットワークが域内の情報交換や協働に大きな影響を与えていることが知られている．
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47

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

Appendix1 ノードの業種別分類一覧
近畿広域経済圏・医療関連分野：
業種名

当該業種（NTT分類）

製薬

製薬業

医療関連

医療用品，医療理化学用硝子，医薬品卸，介護用品・福祉機器

病院

総合病院，病院・療養所，心養内科，神経科，精神科，臨床検査・治験サービス，DNA鑑定

計測・分析
機器

計器，電気・電子計測機器，工業用試験機，精密機械，分析機器，理化学機器，光学器械

電気・電子
機器

通信用機器，電子応用装置，電子回路設計，電気機器部品

化学産業

化学工業，化学工業薬品，化学工業機械，化学製品，プラスチック素材，化学繊維，縫製加工業，化粧品製造・卸，
食品添加物，

農業・食品
加工

食品工業，酒造業，しょうゆ醸造、温室栽培，菓子店，食品用油脂製品，清涼飲料水，たばこ，茶販売，茶製造・卸，
乳酸飲料，つけ物，健康・自然食品

ソフトウェア

情報処理サービス，ソフトウェア業

繊維

織物

支援産業

技術士，技術コンサルタント，発明相談，特許相談，弁理士，自然科学研究所

学校

大学，各種学校（工業），各種学校（農業），各種学校（医療），各種学校（衛生），各種学校，医療学校，職業訓練校，工業専修学校，農業専修学校，医療専修学校，衛生専修学校

銀行等

銀行，信用金庫，信用組合，投資業，ファイナンス投資サービス，労働金庫

商社

商社

その他

商業用ロボット，自動車制御機器，環境測定機器，環境保全装置・資材，水処理装置，産業廃棄物処理，包装・梱包
材料，動物用薬品，竹材，肥料，香料，油脂製品，労働者派遣業，介護サービス（施設）

北部九州広域経済圏・LSI分野：
業種名

当該業種（NTT分類）

半導体

半導体素子，電子回路設計

電子・電気
機器

計器，電気・電子計測機器，コンピューター用品，光学器械，自動制御機器，精密機械，通信用機器，電気製造・卸，
電気工業，電気制卸機器，電子機器・部分品，コンピューター，理化学機器

機械工業・
機器

機械器具，機械工業，機械工具製造，機械部品，研摩機，金型，産業用ロボット，油圧・空気圧機器

通信・情報
処理

ソフトウェア業，電気通信業，情報処理サービス，インターネット関連業，プロバイダー，システムインテグレーター

印刷

印刷，スクレーン印刷

金属・プラスチック

金属，金属熱処理，アクリル板加工，セラミックス製品・ガラス，切削加工，プラスチック加工，金属加工（プレス・
板金）

医療用機器

医療用機器

支援産業

技術コンサルタント，発明相談，特許相談，弁理士，非破壊検査，環境計量証明，自然科学研究所

学校

大学，各種学校（工業），工業専修学校，コンピューター学校

銀行等

銀行，信用金庫，信用組合，投資業，ファイナンス投資サービス，労働金庫

商社

商社

その他

プラント設計，設計，測量設計，電機機器販売，パソコン販売・修理・支援，人材派遣業，医療学校，医療専修学校，
衛生専修学校，各種学校（医療），各種学校（衛生）48

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能

Appendix2 分析対象の産業群の構造

川上産業（素材・部品）

関
連
産
業
︵
生
産
設
備，
分
析
装
置，

支
援
産
業
︵
銀
行，
中核産業
（製薬，LSIメーカー）

商
社，
教
育，
専
門
サ
ー
ビ
ス
等
︶

I
T
等
︶

川下産業

備考：上記の産業群以外に，「大学・公的研究機関」および産業支援機関（Cluster Institutions）を分析に含めている．

49

〈日本知財学会誌〉Vol.5 No.1 ― 2008

Appendix3 ネットワークの原図〈近畿広域経済圏・医療産業〉

業種区分

色
色

業種区分

Gray 05
Cyan
Yellow
Lime Green
Red
Blue
Pink
OrangePurpleCadet Blue
Teal Blue
Olive Green
Gray
Black
Wild Strawberry
Forest Green
Salmon
L Sky Blue

（未文類）
製薬
医療用品
病院
計測・分析機器
電気・電子機器
化学産業（原材料）
農業・食品加工（医療以外の技術利用先）
専門支援業
間接金融業
投資業
商社
繊維
情報
大学
支援団体
工業高等専門学校
大学発ベンチャー＜北部九州広域経済圏・LSI産業＞
Appendix3（クラスター内次数係数，モジュール間分散度の計算方法とそれらによるノードの分類について）
クラスタリングされた各論文が，ネットワーク構造内でどのような役割を推移したのかを明らかにし，新興学術分野の特定に役立てるために，Guimera et al.（2005）は，クラスター内次数係
数 （ within-module degree） z-score， モ ジ ュ ー ル 間 分 散 度（participation coefficient）P という 2 つの変数で表現することを提案している．彼らは，これら 2 つの変数を次のように定義した．
z-score は，当該ノードが，自身が含まれるクラスター内でどの程度よく結合しているのかを表し（how well-connected node i is toother nodes in the module），P は，当該ノードが持つリンクが複数のクラスターにどの程度，よく分散しているのかどうかを表す．当該ノードのリンクが全て自身のクラスター内にある場合はP=0 であり，逆にランダムグラフのようにリンクが全てのクラス
ターに均等に分散している場合は P=1 となる．
zi ＝

50

κi −−
κ si
σκsi

（未文類）
半導体メーカー
電子・通信・コンピューター
電気機器製造・卸
電気機器販売
医療用機器
機械工業・機器（半導体製造用・半導体利
用産業）
情報処理
間接金融業
投資業
専門支援業
商社
印刷一部（一部半導体関連）
金属・プラスチック
大学
支援団体
工業高等専門学校
大学発ベンチャー

Gray 05
Cyan
Yellow
Lime Green
Red
Blue
Pink
OrangePurpleCadet Blue
Teal Blue
Olive Green
Gray
Black
Wild Strawberry
Forest Green
Salmon
L Sky Blue

κi ：the number of links of node i to other nodes in its
module si−
κ si ： the average of κ over all the nodes in si
σκsi ： the standard deviation of k in si∑ （κκ ）NM

Pi ＝ 1 −

is 2
i

s=1

κis ：the number of links of node i to nodes in module s
ki ： the total degree of nodei
その上で，z, P 平面にノードをマッピングし，統計的に分類す
ると，次図のように，ノードがその役割によって 7 種類に分類されることを示した．彼らはこの 7 つにそれぞれ下表の分類名を付けている．最初に，z の値でハブとそれ以外を区分している．
non-hub nodes（Z<=2.5）と hub nodes（Z>2.5）である．nonhub nodes は，（R1）ultra-peripheral nodes（ネットワークの末端に存在するノード），（R2）peripheral nodes（ネットワークの隅近くに存在するノード），（R3）non-hub connector nodes（自身のクラスター内ではハブではないが，他クラスターと結合して

クラスターネットワークにおける研究大学の役割と機能いるノード），（R4）non-hub kinless nodes（自身のクラスター内
ではハブではないが，他クラスターと強く結合しているノード）に分類される．hub nodes は，（R5）provincial hubs（自身のクラスター内ではハブであるが，他クラスターとはほとんど結合していないノード），（R6）connector hubs（自身のクラスター内ではハブであり，他クラスターとも結合しているノード），（R7）kinless hubs（自身のクラスター内ではハブでも，全体としても強いハブであるノード）である．彼らは実際に，E. Coil などの実際の代謝ネットワークのデータで検証し，現実に合致することを確認した．

（図）ノードの役割マトリックス
20
18
16
14

Z―score12（R5）
provincial
hubs

10

（R6）
connector hubs

（R7）kinless
hubs

8
6
4
2
0

（R2）peripheral nodes
0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

−2
P
（R4）non-hub kinless nodes（R1）ultra-peripheral nodes（R3）non-hub connector nodes（表）Z値とP値によるノードの7分類
Zによる分類ラベル

non-hubnodes（Z<=2.5）（R1）

ultra-peripheral nodes

nodes with all their links within their module （P <= 0.05）（R2）

peripheral nodes

nodes with most links within their module（0.05 < P <= 0.62）（R3）

non-hub connector nodes

nodes with many links to other modules （0.62 < P <= 0.80）（R4）

non-hub kinless nodes

nodes with links homogeneously distributed among all modules （P > 0.80）（R5）

provincial hubs

hub nodes with the vast majority of links within their module （P <= 0.30）（R6）connector hubs

hubs with many links to most of the other modules （0.30 < P <= 0.75）（R7）kinless hubs

hubs with links homogeneously distributed among all modules （P > 0.75）

hub nodes（Z>2.5）

分類名

説明51