〈日本知財学会誌〉Vol. 14 No. 1― 2017 : 25 42-

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イ
ノベーション─ スピルオーバーした技術知識が元の組織に及ぼす影響についての試行的分析 ─

吉岡（小林）徹（東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻特任助教）
An Outbound-inbound Technology Innovation : A Preliminary Empirical Study of theEffects of Knowledge Spillovers on Originating Firms
Tohru Yoshioka-Kobayashi

Project Research Associate, Department of Technology Management for Innovation, The University of Tokyo【要旨】 本研究では，技術資源を組織外部に提供し，外部組織が発展させた技術を再び自組織に取り込み，さらなる技術発展をもたらすこと，すなわち，開示を通じた学習が，どのような条件でどのような技術的便益をもたらすかを検証した．公的な資金が入った研究開発コンソーシアムの成果特許を媒介として，アウトバウンドとイ
ンバウンドが生じた，ルーツといえる特許発明と，発展先といえる特許発明のペアのうち，それぞれの 3 年以上の期間が空いており，参照関係を推定することに無理がないペア 913 件を分析したところ，ある組織の特許発明に近接した発明が，一定の時間を経て第三者が関わる研究コンソーシアムから生まれ，一定の時間を経てその成果に近接した成果を元の組織が生み出した場合，技術的な質の高い成果が生まれやすいことが確認できた．試行的な分析ながら，技術的なアウトバウンド・イノベーションが便益をもたらす一つの類型を実証的に確認できた．
【キーワード】 アウトバウンド・イノベーション
用分析
技術イノベーション

開示による学習研究コンソーシアム

特許引【Abstract】 This paper empirically examines a technological benefits and its conditions of technological learning-byexposure, i.e. technological returns to originating firms, whose technologies once spilled over. Especially, we compare
technological outbound to alliance partners with to third parties. Our analysis regards that citations of patents withcertain time-lags represent knowledge flows between two parties. Using patent applications from national research
consortia, we analyzed 917 backward citation and forward citation pairs which share the same applicant. Ourquantitative test illustrates the positive effect of technological knowledge spillovers and subsequent absorption of the
focal technology. Back-flowed inventions show the significantly high technological value ; however, this effect is only
observed among outbound & inbound from and to third parties of research consortia. In other words, knowledge
spillovers to non-alliance partners are valuable as long as original technology holder can learn from out-flowed
technologies. Focusing on technological returns of technology outbound, we lead future research questions.
【Keywords】 Outbound Open Innovation
Citation Analysis

ISSN 1349-421X© 2017

Learning-by-Exposure

Research Consortia

PatentTechnology Innovation

IPAJ

All rights reserved.

25

〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

ものの，インバウンド型のイノベーション活動の方

1.

はじめに

1.1.

アウトバウンド・イノベーションの利点と課題

欧 米 企 業 の 傾 向 を 指 摘 す る も の と し て Huizingh,

本論文の射程2011）．開示型のアウトバウンド・イノベーションが顕著に重視されていることが明らかになっている（ドイツ企業の分析として，Schroll and Mild, 2011．

アウトバウンド・イノベーションは，オープン・を中心として，前述の戦略的な活用を伴わない限り，

イノベーションの一類型であり，企業が組織内の資資源の提供者は便益を得ることが難しいことの表れ

源を外部に提供しイノベーションを実現させるととなのだろうか．

もに，便益を獲得することを指す．この中には，資ただし，これまでの研究の多くが事業を通じた金源を短期的な見返りなしに第三者に開示することに銭的な便益に注目していたことは無視できない．ア

よって，当該資源を用いた事業を多様な第三者の力

ウトバウンド・イノベーションは組織外のアクターによって発展させ，開示者は間接的に便益を得るもとの相互作用があるため，金銭的な便益が資源の提の（開示型），そして，資源を特定の第三者に譲り供者のみによって決定づけられるものではない．ま渡したり利用許諾したりすることで第三者の力をた，資源の提供者が金銭的な便益以外の便益の獲得

使って発展させること（売却型）がある（Dahlanderを狙っている可能性もある．仮に，イノベーション

and Gann, 2010）1．加えて，自組織から切り離し独のより源泉に近い段階にある技術的な便益に絞ると立させることを含めるものもある（Mazzola, Bruc-

どうなるだろうか．近時の研究では，技術知識が他

coleri, and Perrone, 2012）．

者にスピルオーバーした場合に，その技術知識の元アウトバウンド・イノベーションによって，自社の保有者にも技術的な便益が帰ってくることが報告の資源では実現困難なイノベーションの達成やイノ

さ れ て い る（Yang, Phelps, and Steensma, 2010）．

ベーションの普及が可能になる．これらの戦略的なYang らはこれを「スピルオーバープールからの案

利用例が，オープン・アンド・クローズ戦略（妹尾，

内付き技術学習」であると説明している．同様な現2009 ; 小川，2015 ; 立本，2017）や知的財産権の象を Yoneyama（2013）も指摘しており，そこでは

非プロプリエタリな活用戦略（渡部，2012）である．

よ り 的 確 に「 開 示 に よ る 学 習（learning-by-expo-

これらは自組織の技術を第三者にライセンスや標準sure）」と表現されている．

化によって幅広く利用させて普及を促し，普及させ本研究ではこの現象に着目する．これを利用するた製品・サービスの隣接レイヤーで収益をあげるもことができるのであれば，技術開発におけるアウトのである．

バウンド・イノベーションとして技術開発上の戦術

これまでの研究で課題となっているものが，アウに組み込むことができる．そこで，技術を提供資源

トバウンド・イノベーションによる便益である．ととするアウトバウンド・イノベーション活動（以下りわけ開示型のアウトバウンド・イノベーションででは「技術アウトバウンド」）のみに射程を絞り，は，資源の提供者に便益を発生する可能性が低いこ

そこから技術上の便益を受けているかに着目する．

とが課題として指摘されている（Helfat and Quinn,

具体的には，技術を意図的，偶発的を問わず組織外

2006）．また，バイオ製薬産業の分析に留まるが，で発展させ，その成果が元の組織の新たな技術的成

企業間の差の影響を除外した場合には，アウトバウ

果に結びつける行為を技術開発におけるアウトバウ

ンド・イノベーションの活発化は財務パフォーマン

ンド & インバウンド型技術開発2 と定義し，その実スの悪化と相関があることが報告されている（Mi-

態の確認と効果の検証を試みる．

chelino, Caputo, Cammarano, and Lamberti, 2014）．

本研究の射程は，アウトバウンド・イノベーショ

実際，
アウトバウンド型のイノベーション活動は，

ン研究の中で見ると，限定的なものである．しかし，インバウンド型のイノベーション活動と同様に活発

技術開発においてアウトバウンド・イノベーションに行なわれる傾向が強まっていることが指摘される固有の便益が資源の提供者に発生することが期待で

26

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーション

きるのであれば，その分析にも一定の貢献があるとな企業ほど売上純利益率が高く，また製品市場での想定される．

競争が活発な産業や，技術の将来の予測可能性が乏しい産業において技術アウトバウンドを行なってい1.2.

本論文の構成

本論文は，第 2 節において先行研究から導出される場合にはより売上純利益率が高い傾向があると報告している．

ている理論を手掛かりに，アウトバウンド型の技術

ところが，彼らの分析には課題がある．そもそも開発にどのような利点と課題があるかを検討する．

アウトバウンド・イノベーションの上位概念である

これを基に，本研究が対象とするアウトバウンド &オープン・イノベーション自体が大企業で実施されインバウンド型技術開発による便益についての仮説る傾向が強い（Schroll and Mild, 2011 ; Bianchi, Cav-を導出する．つぎに第 3 節において，この仮設の検aliere, Chiaroni, Frattini, and Chiesa, 2011 ; Sandulli,証を行なうための研究デザインを議論する．アウト

Fernandez-Menendez, Rodriguez-Duarte, and Lopez-

バウンド型の技術開発は必ずしも多くない．また，

Sanchez, 2012）．技術アウトバウンド型のイノベー

その成果をどのように検証するかは工夫が必要であションを採用している企業の方が財務的なパフォー

る．本研究では NEDO プロジェクトを通じた研究

マンスが高いという事実は，単に組織内に資源の余コンソーシアムからの成果特許に着目し，それらと剰（スラック）があるからこそアウトバウンド・イ

近接する先行発明の出願人が当該成果特許と近接す

ノベーションを実施できているという逆の因果関係

る後願特許を出願した場合において，その後願特許を表しているだけである可能性がある．

がどのような特徴を持っているかを，差の差（differ-

この点を解決したものが，企業のパネルデータ分

ence-in-difference）の考え方を基礎にして分析を行析を行なった Michelino et al.（2014）である．技術

なう．第 4 節では分析の結果を報告し，第 5 節で結のライセンスに注目をした Michelino et al.（2014）

果に対する議論を行ない，理論から予想されたことは，世界トップクラスのバイオ製薬企業 126 社につと，データで確認されたことの間にどのような差異

いて，アウトバウンド・イノベーションを行なう条があり，それがなぜ生じたのかを考察する．その上件の探索を行なっている．彼らは，インバウンド型

で第 6 節で本研究の貢献と課題を指摘し，実務への技術開発を共同研究開発費，研究開発のアウトソー

示唆を述べる．

シング費，支払いライセンス料，および，無形資産の外部からの獲得増分によって計測し，アウトバウ

2.

理論的背景

2.1.

技術アウトバウンド型のイノベーションとその料，および，無形資産の外部への譲渡分によって計効果測した．彼らの分析は，前述の売却型（selling）のンド型技術開発を，共同研究開発による直接の収益，
第三者のための研究開発費用，受け取りライセンス

アウトバウンド・イノベーションは，企業内の資源を外部に提供することを条件としているが，その技術アウトバウンド型イノベーションに特化したものであると理解できる．

提供する資源が技術である場合についての研究がい彼らの分析結果からは，殆どのバイオ製薬企業がくつか存在する．本論文では，これまでの研究では，ほぼ毎年アウトバウンド型技術開発を行なっている

技術アウトバウンド型のイノベーションについてどことが確認されるとともに，大企業に顕著な現象でのような効果が明らかになっているのだろうか．

はないことがわかった．また，アウトバウンド型技

3
Lichtenthaler（2009）は ド イ ツ， オ ー ス ト リ ア，

術開発は自前の研究開発やインバウンド型研究開発

ス ウ ェ ー デ ン の Licensing Executives Society 加 盟と補完関係にあることが明らかになった．加えて，

155 社を対象にアンケート調査を行ない，技術アウ

アウトバウンド型研究開発を採用している企業は財

トバウンド活動の活発さと売上純利益率の相関を分

務パフォーマンスが悪い傾向があることもわかっ析した．その結果，技術アウトバウンド活動が活発た．これらの結果は企業の差の影響を制御したもの27

〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

である．ここから，売却型のアウトバウンド技術開か．ここで大きな手掛かりとなるものが Yang et al.

発は，平均的に見ると，経営が苦しい場合に採用す（2010）および Yang and Steensma（2014）の指摘す

る，技術資源から資金を得るやむを得ない手段である「スピルオーバープールからの案内付き技術学習」

るように見える．
また，NASDAQ 上場の産業用機械製造業企業 105

や Yoneyama（2013）が主張する「開示による学習（learning-by-exposure）」である．

社を分析した Mazzola et al.（2012）では，アウトバ

前者の Yang らの研究は，次のような分析を行な

ウンド型技術開発のうちライセンス・アウトを行い，技術アウトバウンドにより技術知識の還流があなっている企業の 10 年間のイノベーションに関することを示した．彼女らは，過去 10 年に組織 i かるパフォーマンスと財務パフォーマンスの双方を分ら出願された特許を引用する特許のうち，第三者に析した．イノベーションに関するパフォーマンスはより出願された特許の群（組織 i の過去 10 年の特新製品投入数によって，財務パフォーマンスは利益

許の被引用特許（前方引用特許）のうち第三者特許の伸び率によってそれぞれ計測されている．その結群 :（a））と，当該特許群が引用する組織 i 以外を

果，Michelino et al.（2014）らの結果と同様に，企出願人とする特許群（（a）の引用特許（後方引用特業の財務的なパフォーマンスと負の相関が確認され許）群 :（b））の和集合（（a）+（b））をスピルオーバー

た一方で，新製品開発数とは正の相関が発見された．

プールの操作化として採用した．その上で，国際的この結果について彼らは議論を将来の研究に委ねてな通信機器メーカーのうち上場企業 87 社の 1987〜

いる．

1997 年のデータを用い，企業レベルの分析と特許

このように，企業固有の能力の差の影響をできる

レベルの分析の 2 種類の分析を行なった．まず，ス限り取り除いた分析である Mazzola et al.（2012），

ピルオーバープールの存在と属性がもたらす影響を

Michelino et al.（2014）とも財務パフォーマンスと分析した Yang et al.（2010）は，企業レベルの分析

技術アウトバウンド活動との間には負の相関が見らによって，各社の特許登録に至った特許出願数は，れた．もちろん，2 つの分析がそれぞれ個別の産業

前年のスピルオーバープールにある第三者の特許数固有の結果である可能性は排除できておらず，また，の多さに正の影響を受け，また，そのスピルオーバー

平均的に見た結果であるので，財務パフォーマンス

プールとの知識の技術的な距離の近さに正の影響をが悪化した企業のやむを得ない技術売却の影響を強受けていたことを明らかにした．第二に，個々の特く受けた可能性も残されている．とはいえ，技術ア

許レベルでの分析によって，各特許の被引用数は，

ウトバウンド活動が直ちに収益に結びつくものではスピルオーバープールの特許を引用している場合にない可能性を指し示すものではある．

105% 多くなっていることを確認した．次に，スピ
ルオーバープールに頼る条件の分析を行なった

2.2.

アウトバウンドによる技術開発上の利点

Yang and Steensma（2014）は，市場が競争的で，か収益との関係ではアウトバウンド型のイノベー

つ，市場の成長が停滞している場合，また，売上がションの効果については疑問が残るところだが，そ

不安定な場合にスピルオーバープールに頼る傾向がの手前の段階であるイノベーションの創出に着目すあることを示した．

るとやや話が異なってくる．Mazzola et al.（2012）

Yang らの研究は新規な発見を行なっているものの結果では新製品の投入数と技術アウトバウンド活の，スピルオーバープールの操作化においてなぜ上動の間に正の相関があった．新製品の投入を行なっ記（b）を含むことが妥当なのかについて十分な説たために，技術アウトバウンドの必要が生じたとの明が加えられていないように思われる点や，「案内

因果関係は理論的に導き難いため，技術アウトバウ付き技術学習」によってどのような便益がどのようンドが新製品の投入を促していると解釈すべきであな理由で生じるかについて理論的な説明が十分に加ろう．

えられていない点など，課題が残されている．ただではなぜそのような因果関係が生じたのだろう
28

後者の点については，これまでの技術経営学の蓄積アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーションに基づくと，次のような因果関係が存在すると推測と理解することもできる．
この成果を再び還流させることは，組織に外部知される．
具体的には，組織の制約を脱することによりもた

識探索の機会をもたらすことになる．一般的な外部らされる，技術知識の探索（exploration）の進展と，知識の探索と異なり，ルーツとなる技術知識が自組それに伴う技術生産性の向上，および，技術分野の織にあるため，技術吸収能力（Cohen and Levinthal,

開拓が生じていることが推測される．技術開発は当1990）が大きな障壁にならないと推測される．これ

該技術の開発の経路と組織の歴史に依存的であるが技術アウトバウンド & インバウンドの効果とし（Cohen and Levinthal, 1990）． こ の よ う な 制 約 は，て推測される．

外部知識の探索（beyond local search）によって得

つまり，一度組織の外に技術を出し，他の組織のられる新たな新結合の機会を遠ざけ，優れた技術を

下で技術を発展させ，再度取り込むことができれば，

生 み 出 す 可 能 性（e.g. Rosenkopf and Nerker, 2001）

技術の探索範囲が広がり新たな技術の応用先の発見を低下させてしまう．そうであれば，この経路依存や技術自体の質の向上，あるいは，実用化の促進な性 を 取 り 除 く こ と が よ い． 実 際，Cirillo, Stefano,

どの便益が期待できる．その模式図は図 1 のとおり

and Valentini（2013）はスピンオフによる経路依存である．

の克服の効果を実証した．彼らはスピンオフが活発

他方で，アウトバウンド型イノベーションの成果に起きている Xerox 社の発明者に着目し，残留したとして組織外で生まれたものを，再び組織内に還流

発明者とそのスピンアウトに移籍した発明者計 431

することについては，3 つの障壁が考えられる．第名の特許出願活動の成果を長期の時系列で分析し一の障壁は，技術に付随し，かつ，形式知化されてた．その結果，知識の探索活動に積極的になり，しいないノウハウの存在である．技術アウトバウンド

かも探索範囲が拡大した結果，研究開発の生産性がに成功したとしても，その成果の還流時に，アウト

増し新たな技術分野を開拓することを明らかにし

バウンド先で生み出されたノウハウを学習できず，た．彼らは，この現象の要因を，別会社に移籍した

成果をうまく還流できない可能性がある．第二の障発明者が前組織への社会化（socialization）から脱壁は，知的財産権の壁である．第三の障壁は，自組する（March, 1991）ことができたためと説明して織から生まれた発明でないことに対する抵抗感，すいる．これは，技術アウトバウンドの効果であると

なわち，Not-Invented-Here 症候群である（レビューいえる．彼らは技術開拓と技術生産性の向上に焦点論文として，Lichtenthaler and Ernst, 20064）．

をあてているが，経路依存によって実用化から遠ざ第一の障壁は，アウトバウンド先がアライアンス

かっていた技術を実用化に近づけるなどの効果も想先であれば解消できる可能性が高い．他方，第二の定される．Mazzola et al.（2012）の結果はその現れ

障壁は，契約次第でアライアンス先であっても解消

図1

本研究における技術アウトバウンド & インバウンドの概念図

組織 X

ルーツとなる
技術

組織 Y

近接（要因）開示，許諾，スピルオーバー

後続の技術

この間には近接関係なし

後続の技術（発展技術）

近接（要因）開示，許諾，スピルオーバー時間29

〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

できない可能性がある．第三の障壁の存在は，自組第二に，特許の引用情報を基に，アウトバウンド，織内での技術探索の方がかえって成果の質が高くな

インバウンドの技術知識の流れを計測した．とくにる要因になることが想定される（Miller, Fern, and

知識の流れを的確に表すのが審査官引用である．審

Cardinal, 2007）．

査官引用は，特許適格の審査にあたって，近接また

以上をまとめると以下の仮説が導出できる．
H1a

H1b

H1c

H2

は抵触した先行特許として審査官によって引用され技術アウトバウンド & インバウンドの成た特許をいう．審査手続は統一的であるため，知識

果は，ルーツ技術の技術分野から変化してフローを推定する手段として適している（Rosenkopf

いる可能性が高い

and Almeida, 2003）．とくに日本特許では審査官に技術アウトバウンド & インバウンドの成よる引用が独立に掲載されており，発明者による引果は，実用化に近いものとなる可能性が高用と一部は重複しつつも全体として異なる引用傾向

いがあることが知られている（鈴木・後藤，2006）．

技術アウトバウンド & インバウンドの成和田（2009）は発明者へのアンケート調査結果を基

果は，技術的な質が優れている可能性が高に，発明者が参照した重要な先行技術を表すというい

点では審査官引用の方がより適切であるとしてい技術アウトバウンド & インバウンドの成る．ただし，和田（2008）は発明者引用を含めた引果の属性は，アウトバウンド先がアライア

用全般に当てはまることとして，知識フローとしてンス先であったか，第三者であったかに正確性が高いのは同一企業内の引用に限られるとしよって異なるている5．米国特許を中心に引用を知識フローとみ

アウトバウンド先がアライアンス先であるか否かなすことについての妥当性を議論した Jaffe and deの考慮は Yang et al.（2010）は行なっておらず，本Rassenfosse（2017）も，審査官の引用傾向の差など

論文はこの点で理論的な貢献を試みている．

ノイズがあることを指摘している．

3.

同一組織間，異組織間の知識フローとみなす．この分析手法

本研究はこの限界を理解しつつも，審査官引用を点は本分析手法に残された課題である．ただし，少3.1.

技術アウトバウンド & インバウンドの操作化なくとも同一コンソーシアム内に存在した場合も知仮説の検証にあたって大きな課題となるものが，識交換の機会があった可能性が高いため大きな欠点

どのようにして技術アウトバウンド & インバウンにはならないと考えられる．なお，万全を期すため，

ドを計測するかである．前述のとおり Yang et al.

後述（3.3）のとおり出願公開され，さらにその技（2010）の操作化には疑問が残る．本研究では以下

術情報を基に開発する期間があったと推定できるほに示す第一，第二の操作化では彼女らと同じ方法をど，両発明の出願時期に間隔がある場合のみに限定採用したが，第三，第四の操作化ではこれと異なるした．

操作化を行なった．

第三に，スピルオーバープールを想定せず，直接第一に，特許出願された発明間のインバウンド &の引用関係のみを問題にした．スピルオーバープー

アウトバウンドのみに焦点をあてた．特許は技術開ルに含まれる技術知識は，確かに知識源としてアク発活動の全ての成果を表しているわけではないとこ

セスをした可能性があるが，その確度は不明確であろが課題であるが，アウトバウンド・イノベーショ

る．他方，直接の引用関係にあれば，高い確率で知ンにおいて資源の提供者が便益を獲得するためには識の参照があったことが推測できる．

知的財産権の存在が大きな役割を果たすと指摘され第四に，同一の成果を経てインバウンドに至ったている（West, 2006）．このことを考えると，特許成果に焦点をあてた．発展技術の性質には，その一に着目した分析を行なうことは妥当であると考えら

世代前の技術の質の影響を強く受けることが容易にれる．

推測される．この成果の条件をできる限り揃えるこ30

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーションとで，技術アウトバウンド & インバウンドの効果

出されるまでに 2〜4 年程度必要であり，しかもそを適切に取り出すことができる．前述の仮説（H2）の特許の後続の成果の創出には少なくとも 3〜5 年を考慮すると，アライアンス活動から生み出された程度を要し，さらにそれらの成果を評価するために成果を対象とすることが比較検討に最も適していは 2 年以上の経過が必要なためである．

る．つまり，本分析では，アライアンス活動から生

独立行政法人工業所有権情報・研修館が提供するみ出された特許に注目し，当該特許発明の知識源と整理標準化データに基づいた書誌情報を入手し，引なった発明との関係で見ると，知識源たる自組織内

用，被引用関係を整理した6．出願人名は原則としで被引用特許（前方引用特許）が発生した場合，知て 2013 年時点での名称に揃えることとし7，主要企

識源たるアライアンスパートナーで被引用特許が発業については文部科学省 科学技術・学術政策研究

生した場合，知識源たる第三者に被引用特許が発生所（NISTEP） の 提 供 す る「NISTEP 企 業 名 辞 書 」

した場合の，それぞれのパフォーマンスの差を比較

を基に名寄せを行なった．併せて，当該辞書で提供する．

されていない外国企業の名寄せおよび表記揺れの修正を目視で行なった．

3.2.

分析のデータ源

コンソーシアムメンバーの特定は次の方法に拠っ

上記の第三の条件を適切に満たすデータ源の一つた．まず，NEDO プロジェクトの各事業の事後評が，新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）

価報告書または事後評価における事業原簿を参照

による研究開発プロジェクト（NEDO プロジェクト）

し，研究技術組合や業界団体等の法人（財団法人，である．NEDO プロジェクトはコンソーシアムで社団法人）が受託者となり，その下に組合員が列挙の実施が多いプロジェクトである．しかも，終了時されている場合は当該組合員および再委託先（ほと点でさらなる技術開発が必要な段階に留まるプロ

んどの場合大学である）をメンバーと定義した．こジェクトが全プロジェクトの 80% 程度を占めていのほかの場合は，共同で研究を行なっていると推測る（長岡・江藤・青島・大湾・松嶋・西村・塚田，できる単位をメンバーと定義した8．

2012）ため，さらなる技術開発が活発に起きていることが期待できる．そこで，分析にはこれらのプロ
ジェクトの成果として報告され日本版バイ・ドール
制度適用の届け出がなされた特許を用いた．

3.3.

分析のモデルと分析データセットの作成手順

分析では NEDO プロジェクトの成果の特許（以下では「コンソーシアム成果特許」）を起点にした．

具体的には日本版バイ・ドール制度が利用可能とあるコンソーシアム成果特許が引用する先行特許

なった 2000 年から 2004 年の間に開始した NEDO

（後方引用特許）の出願人と，当該コンソーシアム

プロジェクト事業 170 件のうち，共同研究体（2 以成果特許を引用する後願特許（前方引用特許）の出上の機関からなる研究体）またはコンソーシアム（技願人が一致した場合，先行特許（以下では「ルーツ術研究組合を設けている場合をはじめ，プロジェク特許」）と後願特許（以下では「発展特許」）のペア

ト参加者それぞれの研究開発について情報交換や意を取り出し，ルーツ特許から見て発展特許はどのよ

思決定ができる体制であることがプロジェクトの報

うに変化したのかを分析した．ペアで共通する出願

告書の記載からうかがわれるもの）として推進して人の属性によって，コンソーシアム成果特許の出願いると考えられ，かつ，コンソーシアム等の参加者人と一名でも一致していれば「自組織内発展」としの情報が事後評価報告書に掲載された事業原簿またて，コンソーシアム成果特許の出願人と一致しない

は評価資料から得られた研究プロジェクト 114 件

がその他のコンソーシアムメンバーと一名でも一致（NEDO プロジェクト事業としては 60 件）の成果

していれば「コンソーシアムメンバー内へのアウトとして届け出があった特許出願のうち審査請求が行

バウンド & インバウンド」として，その他の場合なわれた 2,254 件を対象とした．2004 年までのプロ

は「第三者へのアウトバウンド & インバウンド」

ジェクトに限った理由は，その成果として特許が創として分類した．
31

〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

図2

本研究の分析のモデル
NEDO プロジェクト

組織 X:
コンソーシアムルーツ特許

コンソーシアムメンバー

発展特許

内への OB&IB

参加

組織 Y:
コンソーシアム

ルーツ特許

参加

組織 Z:
コンソーシアムコンソーシア
ム成果特許

ルーツ特許

発展特許

自組織内発展発展特許

第三者への OB&IB

不参加
出願年に 3 年以上の差出願年に 3 年以上の差

時間（注） OB : アウトバウンド，IB : インバウンド

これにより，「自組織内発展」と「コンソーシアする目的で，ルーツ特許とコンソーシアム成果特許

ムメンバー内へのアウトバウンド & インバウンド」

間，コンソーシアム成果特許と発展特許間の出願年「第三者へのアウトバウンド & インバウンド」の比の間隔が 3 年以上空いているものに限定した9．

較から技術アウトバウンドの効果を計測し，「コン

さらに，発展特許の属性の計測にあたって，少なソーシアムメンバー内へのアウトバウンド & イン

くとも PCT 出願を通じた国内移行（国際ファミリー

バウンド」と「第三者へのアウトバウンド & インの計測）や，出願公開（被引用の計測），また，審バウンド」の比較から H2 の検証を行なう．ただし，査請求とそれに引き続く審査（登録有無の計測）にNEDO プロジェクトのコンソーシアムメンバー外

数年の経過が必要であることを踏まえ，データ取得であったからといってアライアンス関係が本当にな

時点から最低でも 3 年以上の間隔がある 2013 年以

かったかは定かではない．あくまで，アライアンス

前に発展特許が出願されたものに限定した．この手関係がなかった可能性が高いペアに留まる．また，順により，分析対象を 1,102 ペアに絞り込んだ．発インバウンドについては公式の関係に基づいて知識展特許の出願年のピークは 2008 年前後であり（図の移転を行なった保証はない．むしろ，単なるスピ3），この操作によるサンプルの偏りは小さい．さら

ルオーバーに留まっている可能性がある．これらは，に，すでに述べたとおりオープン・イノベーション

この研究の分析モデルの限界である．モデルの概念の実施主体が大企業に偏っている（Schroll and Mild,

図は図 2 に示す．

2011 ; Bianchi et al., 2011 ; Sandulli et al., 2012） こ

これにより，3,243 件の自組織内発展，コンソーとを踏まえ，出願人の区分として大企業，中小企業，

シアムメンバー内へのアウトバウンド & インバウ

非営利団体を区別したところ．中小企業，および，ンド，第三者へのアウトバウンド & インバウンド

非営利企業によるペアはほぼ全てが自組織内発展のの関係にある，ルーツ特許と発展特許のペアを抽出ものであったため，中小企業，非営利企業によるペした．このうち，ルーツ特許，発展特許間に審査官

アは除外し，最終的に大企業による 913 ペアのみを引用または発明者引用関係がある 471 件を除外し分析した．

た．さらに，ルーツ特許，コンソーシアム成果特許，発展特許の相互を参照する可能性が高いペアに限定
32

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーション

図3

特許出願年別分布

300
250
200
150
100
50
2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

出願年

ルーツ特許

3.4.

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

～ 19930

コンソーシアム成果特許

変数

発展特許

よび，審査官被引用数を採用した．前者は，技術的・分析は，各仮説におけるパフォーマンス指標につ

経済的に重要な発明であれば出願人が国際的な保護いて代理指標を設定し，重回帰分析によって諸条件を行なう傾向があることに着目したものである．後の影響を取り除いた上で，技術アウトバウンド &者は，日本の審査官引用が発明者にとって重要な技

インバウンドの効果を推定した．具体的な変数は以術を表す傾向が多い（和田，2009）のであれば，審下のとおりである．

査官被引用数の多さは当該特許の技術的な重要度を表していると解釈できることから採用した10．ただ①被説明変数し，審査官被引用数は直近の特許ほど切断バイアス

H1a の検証では，ルーツ特許と発展特許の主要なを伴う．本研究においては審査官被引用数の推計の技術分野が一致しているか否かに注目した．具体的

み，発展特許が 2009 年以前に出願されたものに絞な操作化として，特許のそれぞれに付与された全てり込んで推計を行なった．

の国際特許分類（International Patent Classification :IPC）を用いて，国際知的所有権機構（WIPO）の②説明変数作成した The WIPO technology concordance に従っ

説明変数には，各々のルーツ特許と発展特許のペて対応する 35 の技術分野を特定した．通常，一つアが，自組織内発展，コンソーシアムメンバー内への特許には複数の IPC が付与されているが，上記のアウトバウンド（OB）& インバウンド（IB），第の対応関係によって最も高い頻度で表れた技術分野

三者へのアウトバウンド（OB）& インバウンド（IB）

を主要な技術分野と定義した．

のいずれに該当するかのダミー変数を採用した．そH1b については，発展特許が特許として登録されの上で，自組織内発展の発展特許を基準点として，たかを代理指標とした．実用化に近ければ，何らか

コンソーシアムメンバー，第三者それぞれに対するの形で特許権の取得をより積極的に目指すであろう

アウトバウンドとそれに引き続くインバウンドにとの前提に立ったものである．ただし，実用化に近

よって生まれた発展特許との間にどのような差があづくほど，既知の技術や進歩性を欠く技術で実現でるかを検証した．

きることがわかったなどの事情で特許権の保護の範疇から外れてしまったということもなくはない．この操作化には若干の無理があることは本稿の課題である．
H1c を検証するために用いる特許の技術的・経済的な質の代理指標として，米国，欧州においても出願されたか否かのダミー変数（三極出願該当）
，お

③制御変数

発展特許の性質には，ルーツ特許とコンソーシア
ム成果特許の性質，発展特許の発明の性質，ならびに，発明特許の出願人の属性が影響すると考えられる．
まず，ルーツ特許とコンソーシアム成果特許につ33

〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

いては特許登録されているか，三極出願されている

出願年が新しいほど，登録に至っていない，審査官

かをそれぞれダミー変数として投入した．これに加被引用数が少ないという可能性が残されているた

えて，コンソーシアム成果特許については請求項数

め，出願年も制御変数として投入した．最後に，発と IPC サブクラス数も投入した．これらは，コンソー

展特許の技術分類（WIPO Technology Concordance

シアム成果特許の性質が発展特許の性質に強く影響による）のダミー変数を投入した11,12．

することが予想されるところであり，権利の幅広さ

また，出願人の属性の影響も考えられる．とくにや対応する技術分野の広さの影響を取り除くためで産業分野による差が想定されたため，出願人の産業ある．また，ルーツ特許と発展特許間の出願年の差分野を日本標準産業分類中分類で特定し，ダミー変も制御変数とした．これは，あまりに時間が空いて数 と し て 制 御 し た． 殆 ど が 日 本 企 業 で あ る た め

いる場合は，技術分野の転換が生じやすいと考えら『NISTEP 企業辞書』に掲載された情報を基に特定れたためである．

し，同辞書に掲載されていない外国企業は証券取引

発明特許の発明の性質については，請求項数と所に登録された産業分野を基に目視で日本標準産業

IPC サブクラス数に加え，公開時の出願人数，発明

分類と紐づけた．なお，外国企業を出願人とするペ者数を加えた．共同出願の場合は特許化の動機が強アの中で分析の対象となったものは，全ペアの中でいと推測されること，発明者数についてはチーム発

1 社によるわずか 2 ペアであった．

明の方が技術的な質が高いことが明らかになっていること（Singh and Fleming, 2010）による．併せて，

図4

発展特許技術分野別ペア数
050

半導体（350 ペア）
電気機器・エネルギー（134 ペア）
光学技術（93 ペア）
音響・映像技術（48 ペア）
高分子化学（41 ペア）
エンジン・ポンプ（35 ペア）
材料・冶金（31 ペア）
機械工具（28 ペア）
基礎材料科学（27 ペア）
計測技術（23 ペア）
表面技術（21 ペア）
化学工学（16 ペア）
テキスタイル・製紙機器（15 ペア）
基本通信技術（11 ペア）
その他の特別用途機器（11 ペア）
環境技術（10 ペア）
自組織内発展
コンソーシアムメンバー内へのアウトバウンド＆インバウンド
第三者へのアウトバウンド＆インバウンド
34

100（%）

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーション

図5

ペア共通の出願人の産業分類別ペア数
050100（%）

電気機械器具製造業（137 ペア）
機械器具卸売業（136 ペア）
情報通信機械製造業（128 ペア）
はん用機械器具製造業（103 ペア）
非鉄金属製造業（88 ペア）
化学工業（70 ペア）
生産用機械器具製造業（45 ペア）
業務用機械器具製造業（40 ペア）
鉄鋼業（37 ペア）
繊維工業（29 ペア）
その他の製造業（28 ペア）
専門サービス業（27 ペア）
石油・石炭製品製造業（21 ペア）
窯業・土石製品製造業（18 ペア）
輸送用機械器具製造業（16 ペア）
電子部品等製造業（11 ペア）
自組織内発展
コンソーシアムメンバー内へのアウトバウンド＆インバウンド
第三者へのアウトバウンド＆インバウンド

3.5.

記述統計分析

本研究のデータセットにおいて，技術アウトバウ4.

推計

ンド & インバウンドの概況を把握するため，発展特許の技術分野別ペア数（図 4），ルーツ特許・発

被説明変数のうち，ツール特許−発展特許間での展特許共通の出願人の産業分類別ペア数（図 5）を主要技術分野変化有無，発展特許の特許登録有無，示す．技術分野別に見たときに比べて，出願人の産発展特許の三極出願該当有無はいずれもダミー変数

業別に見た場合の方が自組織内発展と技術アウトバである．これらについては Logit モデルによる推計

ウンド & インバウンドの傾向が大きく異なることを行なった．他方，被引用数は極めて偏った分布をがわかる．業界の構造に強く影響を受けていること

とり，平均に比べ分散が大きいカウント変数である．

が推測できる．

これについては Negative Binomial（負の二項分布）

次に，分析のデータセットの記述統計および相関行列を表 1 に示す．なお，自組織内発展ダミー，コ

モデルで推計を行なった．被説明変数の推計結果は
表 2，表 3 のとおりである．

ンソーシアムメンバー内への OB&IB，第三者への技術分野の変化に対しては，技術アウトバウンド

OB&IB の間には高い相関が見られているが，これ& インバウンドは有意な影響を与えていなかった．

は 1 つのペアにはこれらのうちいずれか一つしかダ

これは自組織内発展の場合と技術アウトバウンド &ミーが割り振られないために生じているものであ

インバウンドの間で技術分野が変化する確率に差がる．これ以外に説明変数，制御変数内で顕著な相関ないことを表している．なお，技術分野の変化を促係数を示す変数はない．

すのは，コンソーシアム成果特許，発展特許の IPC
サブクラスが多い場合，および，ルーツ特許が三極35

360.69 0.46

0.13 0.34

0.18 0.39 －.05 －.05

5） 自組織内発展

6） コンソーシアムメンバー
内への OB&IB

7） 第三者への OB ＆ IB

8.01 5.81

1.86 1.0213） 発展特許 : 請求項数14） 発展特許 : IPC サブクラ
ス数0.84 0.37 －.02

7.82 5.01

2.24 1.25

17） コンソーシアム成果特許 :特許登録あり18） コンソーシアム成果特許 :請求項数19） コ ン ソ ー シ ア ム 成 果 特
許 : IPC サブクラス数.10.08 －.07.01

0.20 0.40 －.06 －.06

（注） OB : アウトバウンド，IB : インバウンド

.00

.05

.01

.06

.15 －.01

.00

.03

.04

.05 －.02.02 －.06

.09

.18

1

6）

.14

1

7）

1

8）

.00

.00

.05

.02

.03 －.09

.16

.07

.10

1

.02

.05

1

.06

.00

.00 －.12

.21

1

.44

.07

.07

.04

.09

.00 －.06.03

1.09 －.03.06 －.01.03.08.10 －.02 －.02
.03 －.02.03.08 －.03.00 －.02.04 －.04 －.01 －.03

.04 －.06 －.09

.15 －.16 －.04 －.02

.07

1

.12 －.01 －.11 －.01

.25 －.05.00 －.06

.00

1

1

.10

.08

.06 －.04

.05

1

.08

1

10） 11） 12） 13） 14） 15） 16） 17） 18）.12 －.02

.06

.20

1

9）

.05 －.08 －.05 －.01

.03 －.07 －.09

.04 －.06

.00

.03

.04

.09 －.11 －.01 －.01

.09 －.08 －.04 －.04

.20 －.13 －.12 －.14

.15 －.06 －.12 －.13

.08

.10 －.70 －.18

.03 －.06 －.02 －.42

.09

.05 －.06

.31

1

5）

.02 －.57.01 －.06.10 －.03.1016） コンソーシアム成果特許 :三極出願該当2009.6 2.03

2.96 1.77 －.02

12） 発展特許 : 発明者数

15） 発展特許 : 出願年

1.28 0.79

11） 発展特許 : 公開時出願人
数

.27

.09

.00

.03 －.03 －.07

0.59 0.49
.01

1

4）

.02 －.04 －.11 －.17.0010） ルーツ特許 : 特許登録あ
り
.01

.17

1

3）

.04 －.07 －.09

0.18 0.38 －.14 －.02

.03

.05

.01

.01 －.01.049） ル ー ツ 特 許 : 三 極 出 願 該
当11.21 4.48

1.15 1.84

4） 発 展 特 許 : 審 査 官 被 引 用
数8） ル ー ツ 特 許 : 発 展 特 許 との出願年の差0.14 0.35 －.02

3） 発展特許 : 三極出願該当

10.73 0.44

2） 発展特許 : 特許登録あり

.04

1

2）

1）

St.D.

Avr.

0.35 0.48

記述統計・相関行列表

1） 発 展 特 許 : 主 要 技 術 分 野
変化表1〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーション

表2

技術分野変化・特許登録の推計結果
ルーツ→発展間での主要技術分野変化あり（Logit Model）

発展特許 :
登録あり（Logit Model）

Model 1Model 2Model 1Model 2

コンソーシアムメンバー内への OB&IB

0.07（0.25）

0.14（0.28）

0.19（0.25）

0.42（0.29）

第三者への OB&IB－0.19（0.24）

0.13（0.29）－0.20（0.22）－0.26（0.27）

0.02（0.02）

0.01（0.02）

技術開発のパス（ベース＝自組織内発展）

ルーツ特許属性
発展特許との出願年の差
三極出願該当0.03（0.02）

0.02（0.02）－0.14（0.22）－0.07（0.24）

0.26（0.19）

0.29+（0.17）（0.19）
0.49＊＊－0.83＊＊＊（0.23）－1.20＊＊＊（0.26） －1.02＊＊＊（0.28）

特許登録あり0.23（0.17）

コンソーシアム成果特許属性
三極出願該当－0.19（0.23）－0.39（0.26）－0.56**（0.21）

特許登録あり－0.14（0.22）－0.15（0.23）

0.08（0.22）

0.02（0.23）

請求項数

0.04＊（0.02）

0.04+（0.02）－0.02（0.02）

0.00（0.02）

IPC サブクラス数

0.46＊＊＊（0.08）

0.54＊＊＊（0.09）

0.11（0.08）

0.24＊＊（0.09）
0.83＊＊＊（0.21）

発展特許属性
公開時出願人数

0.01（0.12）

0.17（0.16）

0.57＊＊（0.18）

発明者数

0.01（0.05）

0.00（0.05）

0.12＊（0.05）

0.12＊（0.06）

請求項数

0.03＊（0.01）

0.03＊（0.02）－0.01（0.01）－0.01（0.01）

IPC サブクラス数

0.37＊＊＊（0.09）

0.38＊＊＊（0.10）

0.20＊（0.10）

0.18+（0.11）

出願年－0.01（0.04）

0.01（0.05）－0.12＊＊（0.04）－0.0055

あり

あり

あり

あり

なし

あり

主要技術分野固定効果
出願人属性
産業分類固定効果
定数

なし

あり

17.79（89.56）－25.16（96.91）

237.28＊＊（88.67） 220.86＊（93.13）

観測数

913

913

912

912

Pseudo R-squared

.185

.226

.083

.118

－481.72－457.27－490.06－471.46

Log likelihood
括弧内は標準誤差＊＊＊: p<0.001,＊＊: p<0.01,＊: p<0.05, + : p<0.1

出願でないことであった．前者は，技術的な幅が広2 においても .118 に留まる．

い成果を参照しているか，当該成果が技術的な幅が発展特許が三極出願される確率は，第三者へ技術広い場合には，ルーツ特許に比べて技術分野の変化

アウトバウンド & インバウンドをした場合，自社が生じやすいことを示していると解釈できる．後者

組織内発展に比べて，統計的に有意に平均して 6%はルーツ特許が国際的に保護する価値のあるものの高いことがわかった13．発展特許の中で三極出願さ場合，技術分野の変化が起きにくいことを示していれているものは 14% に留まっており，6% もの差がると理解できる．

あることは非常に大きいといえる．また，三極出願

発展特許が特許登録される確率に対しても，技術される確率は，コンソーシアム成果特許が特許登録

アウトバウンド & インバウンドは有意な影響を与されている場合にも有意に高まっており，特許性をえていなかった．発展特許が特許登録される確率を満たしている発明をさらに改良した場合に，質が高高めるのは，コンソーシアム成果特許が三極出願でい発明が生まれやすいことが推測できる．同様に発ない場合，また発展特許が多数の出願人によって出展特許の共同出願人が多い場合は，三極出願されや願された場合であった．なお，発展特許が特許登録

すい．

される確率の推計モデルは当てはまりがやや悪く，三極出願と同様に，発明の技術的な質を表すと考その疑似 R2 は出願人の産業分類を加味した Model

えられる発展特許の審査官被引用数は，第三者へ技37

〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

表3

三極出願該当・審査官被引用数の推計結果
発展特許 : 三極出願該当

発展特許 : 審査官被引用数［発展特許出願年 ≦ 2009 年］（Negative Binomial Model）（Logit Model）
Model 1Model 2Model 1Model 2技術開発のパス（ベース＝自組織内発展）
コンソーシアムメンバー内への OB&IB

0.61+（0.35）

0.21（0.40）

0.22（0.18）

0.04（0.18）

第三者への OB&IB

1.02＊＊＊（0.27）

0.68＊（0.32）

0.69＊＊＊（0.14）

0.33＊（0.17）

ルーツ特許属性
発展特許との出願年の差－0.03（0.03）－0.03（0.03）

0.00（0.01）－0.01（0.01）

三極出願該当0.08（0.30）

0.30（0.33）－0.18（0.15）

0.02（0.14）

特許登録あり－0.18（0.23）

0.13（0.26）

0.06（0.10）

0.12（0.10）－0.24（0.15）

コンソーシアム成果特許属性
三極出願該当0.68＊＊（0.25）

0.52+（0.29）－0.12（0.13）

特許登録あり1.35＊＊（0.39）

1.42＊＊＊（0.40）

0.16（0.15）

0.16（0.14）

請求項数

0.04+
（0.02）

0.07＊（0.03）－0.02+（0.01）－0.01（0.01）

IPC サブクラス数－0.04（0.09）－0.06（0.10）－0.03（0.05）

0.02（0.05）

発展特許属性
公開時出願人数

0.66＊＊＊（0.16）

0.59＊＊（0.21）

0.31＊（0.15）

0.18（0.16）

発明者数－0.15＊（0.07）－0.14+（0.07）

0.04（0.04）

0.07＊（0.03）

請求項数

0.01（0.02）

0.04（0.02）

0.02+（0.01）

0.03＊（0.01）

IPC サブクラス数－0.12（0.12）－0.14（0.13）－0.08（0.06）－0.05（0.06）

出願年－0.09（0.06）－0.08（0.06）－0.20＊＊＊（0.05）－0.20＊＊＊（0.04）

あり

あり

あり

あり

なし

あり

なし

あり

主要技術分野固定効果
出願人属性
産業分類固定効果
定数181.61（112.55） 149.47（122.91）

406.54＊＊＊（90.83）403.80＊＊＊（87.57）

観測数

819

807

452

452

Pseudo R-squared

.153

.218

.110

.156

－306.38－281.36－717.77－680.37

Log likelihood
括弧内は標準誤差＊＊＊: p<0.001,＊＊: p<0.01,＊: p<0.05, + : p<0.1

術アウトバウンド & インバウンドをした場合，自社組織内発展に比べて，統計的に有意に 38% 多い
ことがわかった．なお，審査官被引用数の推計結果

ならない可能性を示唆している．

5.

議論

5.1.

技術アウトバウンド & インバウンドと自組織内は，対象に 2010 年出願分以降の特許を含むと，第三者への技術アウトバウンド & インバウンドの係数の符号は一致するものの，係数は有意でなくなっ発展てしまっていた．つまり，この推計結果は頑強性をある組織がもつ技術について，一定の時間を経て欠く．2008 年分出願年以前の特許に絞った場合に組織外部で近接した技術が生まれ，その後，さらにはこの係数は有意であるため，切断バイアスの影響

一定の時間を経て当該技術と近接した技術を元の組を強く受けていること，第三者へのアウトバウンド

織が生み出した場合，自社でその技術が発展して& インバウンドの技術インパクトが認知されるにはいった場合に比べると，技術的・経済的な質が高い

一定の時間がかかる可能性があること，または，第傾向があることが本分析から確認できた．この結果

三者へのアウトバウンド & インバウンドから優れは，Yang et al.（2010）の特許レベルの分析結果とた技術が生まれるには，アウトバウンド特許の出願整合的である．他方で，技術分野の転換や登録率にから期間を空けてインバウンドしたものでなければ統計的に有意な差はなく，あくまで技術的・経済的38アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーション

質の向上にのみ効果を与えていることがわかる．

（socialization）の議論において述べているとおり，

ここで論点になるのが，理論的には予想された技

社会化はその組織内の人が組織の規範から学んでし術分野の開拓や登録率の上昇をもたらさなかった理

まうために生じる．研究コンソーシアムでは，共同由である．改めて先行研究を振り返ると，外部知識

して研究を行なうことによって，相互に規範を学びの 探 索（beyond local search） の 議 論 を 巡 っ て は，合い，社会化が発生してしまっているのかもしれな

組織レベルでは技術的質の向上が専ら実証的に確認い14．

されてきており，技術分野の開拓を確認した Cirillo

もちろん，他の可能性も考えられる．NEDO プ

et al.（2013）は発明者レベルの分析であった．思う

ロジェクトでは基盤的な技術開発が行なわれることに，組織レベルでは事業戦略に応じて開拓すべき技が多く，終了時点でさらなる技術開発が必要な段階

術分野が定まっており，自由な技術分野の開拓が組に留まるプロジェクトが全プロジェクトの 80% 程

織内で正当化されない，または，技術分野の開拓へ度を占めている（長岡ほか，2012）．基盤的であるの十分な動機がないなどの事情があり，技術的知識ためにアライアンス相手や自組織内では当該基盤をのフローによる技術分野の開拓の効果は安定的に現応用するための漸進的な発展が生じやすい一方，あれないのかもしれない．とくに本分析では，技術のえてその基盤技術を参照した第三者のうちでは当該応用分野を基に技術分野を測定しているが，これで基盤の競合となる革新的な基盤や，当該基盤を基には同一の応用分野の中での技術的な軌道の変化は把した革新的な応用成果が生まれやすい傾向があるな

握できない．操作化に起因する結果である可能性もどするために，それを参照した技術にもその良い影ある．

響が受け継がれているのかもしれない．

他方，登録率については，技術的な質が高い分，
挑戦的な発明であるため登録率が下がる影響も受けており，効果が打ち消された可能性が考えられる．
もちろん，クレーム・ドラフティングの技能などがこれらの点は，本分析では十分なデータを欠いており分析できなかった．今後の課題である．

6.

結論

6.1.

結論と論文の行なった実務的・学術的貢献介在するため，その影響が現れにくいことも想定される．もっとも，そもそもの操作化に若干の無理があるため，これ以上の議論は行なわない．

本研究が行なった試行的な分析からは，ある組織の特許発明に近接した発明が，一定の時間を経て第5.2.

コンソーシアムへのアウトバウンドと第三者へ三者が関わる NEDO プロジェクトから生まれ，一のアウトバウンドの差異

定の時間を経てその成果に近接した成果を元の組織

次に論点になるものが，仮説に反し，コンソーシが生み出した場合，技術的な質の高い成果が生まれ

アムメンバーへのアウトバウンドの成果を還流したやすいことが確認できた．この結果は Yang et al.

場合には統計的に有意な効果はなく，第三者へのア（2010） の 結 果 を 補 強 す る も の で あ り， ま た Yo-

ウトバウンドのみが効果がある理由である．これはneyama（2013）のいう開示による学習を実証するも技術知識提供者にとっては，アライアンス関係にあのである．興味深いことに，アライアンスパートナーる者に対する，一定のコントロールが可能な形のアに知識がスピルオーバーし，その成果を還流した場

ウトバウンドよりも，技術知識が第三者へスピル合では上記の効果が得られていなかった．この点はオーバーしたことで生まれた成果を吸収した方がよ

これまでのスピルオーバープールからの案内付き技

いことを表しており，ノウハウの移転の制約や知的術学習や開示による学習の議論では解明されていな財産権の障壁などを考慮したときにも直感に反するかった条件である．

結果である．

この結果からは，いくつかのマネジメント上の示

ここで考えられるのが，アライアンス関係による唆が見えてくる．第一に，第三者に技術知識がスピ

相 手 方 へ の 作 用 で あ る．March（1991） が 社 会 化

ルオーバーして成果が生まれたとしても，その成果
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〈日本知財学会誌〉 Vol.14 No.1― 2017

を自組織に吸収することで優れた後続技術を生み出を探求した．

す可能性が高いということが示唆された．言い換え
ると，開示型の技術アウトバウンドは，自組織に優6.2.

限界と将来の研究に開かれた論点

れた技術を還元するという手段として有効な可能性

ただし，この研究は多くの限界を抱えている．第があるということが導き出される．ただし，本研究一に，審査官引用を異組織間の知識フローとした操で行なった分析はアウトバウンドの先が国の研究開

作化は，理論的な難点があることはすでに指摘した

発プロジェクトであるという特殊性があることにはとおりである．第二に，比較対象としたコンソーシ

注意が必要である．第二に，技術アウトバウンドは

アムメンバー内へのアウトバウンドと第三者へのア価値の高い技術を獲得する手段として有効である可ウトバウンドには，それぞれ外形から把握不可能な能性があるということも示唆された．オープン・イ

関係が存在しうる．あくまで，何らかの技術共有がノベーション活動においては，欧米企業ではその成可能な環境にあったものとそうでない可能性が高い

果指標として市場からの評価に注目する企業以上にものの集団に過ぎず，条件の完全なコントロールが実施された技術機会の数，すなわち，活用することできていない．

ができた技術の多さに注目している企業の方が多本研究からは複数の将来の研究課題が導出されてい．対照的に，日本企業では市場からの評価を重視いる．第一に，技術アウトバウンド & インバウン

している（米山・渡部・山内・真鍋・岩田，2017）．

ドにおいて有意な技術分野の変化が見られなかった

欧米企業同様に，市場化の前の段階に着目すること

理由は探求の対象となる．本研究では組織の制約をも，この戦術手段を有効に活用する方策になりうる．

その理由として挙げたが，本分析の採る操作化の影

本研究の学術上の大きな貢献は，アウトバウンド・

響である可能性は残されている．さらなる検証の必イノベーションにおいて，技術的なアウトバウンド

要がある．第二に，技術アウトバウンド & インバの成果を，技術的なインバウンドとして自社内に再ウンドにおいて，アライアンス関係の効果が見られび還元することの効果を探索的に探求したことであないことの理由はどこにあるのか，という点である．

る．とくに技術分野の転換や，登録率の上昇といっ

本稿は社会化の可能性を指摘したが，証拠は不十分

た効果が確認できず，技術的な質の向上が確認できである．

たことは一つの貢献である．そして，最大の貢献はアライアンスパートナーへのスピルオーバーからの

6.3.

おわりに

還流による技術的な便益が期待できないことを確認

本論文は，近時の研究が指摘するスピルオーバーしたことである．本研究は自組織内発展と，アライプールからの案内付き技術学習や開示による学習にアンス関係先，そして，第三者へのアウトバウンド

ついての試行的な分析である．第 3 節で述べたとおとの比較を行なうために，NEDO プロジェクトのり，その分析の手法は完全なものではなく，しかも，成果を媒介とするアウトバウンド & インバウンド

一般化可能な範囲は限定的である．知的財産マネジのみに焦点をあてており，その結果の一般性には限メント実務や技術マネジメント実務への処方箋とし界があるものの，実証的にアウトバウンド & インて示すには，検証が不足している．しかしながら，バウンドの効果を先行研究とは異なる枠組みで確認

少なくとも本研究が指摘するアウトバウンド＆イン

できたことは，今後の研究の可能性を大いに広げる

バウンド技術開発の利点を検証していく価値があるものであると考える．

ことを指し示しているものではある．各社が保有すアウトバウンド・イノベーションの効果についての実証的な研究は限られており，数社の事例の分析

る自社のデータを基にさらなる検証が行なわれることを期待したい．

を基に理論が導出されてきた段階に留まっている（Dahlander & Gann, 2010）．本研究は試行的な実証分析によって，技術の還流という便益の具体的な姿
40【謝辞】本研究は文部科学省科学技術イノベーション政策における「政策のための科学」推進事業（SciREX 事業）

アウトバウンド＆インバウンド型の技術イノベーションの個別政策課題プロジェクトの「イノベーション創出に向けた産学官連携 : 知識マネジメントと制度設計」の一環で実施した試行的な分析の成果である．データ
セットは独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託のもと東京大学政策ビジョン
研究センターが実施した「NEDO プロジェクトを核とした人材育成，産学連携等の総合的展開 : 新 NEDO 社
会連携講座（知的資産経営研究講座）」の一環として行なった研究において作成し，保管していた公開情報ベースのデータセットを新たに加工した．元データについては同機構の吉田朋央氏の多大なるご尽力によって生まれたものである．また，元データのクリーニング，
および，プロジェクト情報との紐づけには谷雄大氏（東京大学・2014 年当時）の助力を得た．多大なるご協力を頂いた各氏には厚く御礼を申し上げる．

注

1 なお，詳細は本特集号の山内論文を参照されたい．
2 「スピルオーバープールからの案内付き技術学習」や「開示による学習」はいずれもその結果を表している語であるため，行為そのものについては新たな用語により表現した．
3 ただし，巻頭言記載のとおり，Ulrich Lichtenthaler 氏の論文の多くは研究不正があるとして取り下げられている．当該論文は本稿執筆時点で取り下げられておらず，かつ，アウトバウンド・イ
ノベーションに関する数少ない論文の一つであるため引用したものの，その信頼性にはなお注意が必要である．
4 本論文は既存文献をレビューした成果に係る査読付きの論文であり，前述の研究不正による学術的な信頼性への影響は乏しいと考えられる．
5 このことを踏まえて同一企業内の審査官引用を知識の流れとして実証的な分析を行なったものとして犬塚（2011）がある．
6 データの取得には PatentSQUARE を用いた．データの検索日は2017 年 3 月 9 日である．
7 このため，2013 年までに合併した企業は同一企業として取り扱っている．例外として，研究開発成果の量が多く，現在はパナソニッ
ク株式会社に統合されているが分析対象期間中独立した企業として活動をしてきたパナソニック電工株式会社および三洋電機株式
会社については，異なる企業として取り扱うこととした．
8 詳細は吉岡（小林）・渡部（2014）を参照．
9 なお，結果は本稿で報告していないが，条件を緩和し，ルーツ特
許と成果特許の出願間隔が 3 年以上のペアに絞った場合にも同様の結果が得られた．
10 米国においても同様であり，Hegde and Sampat（2009）は審査官被引用数と権利維持期間の間に正の相関を見出している．
11 ただし，各技術分類に属する特許が 5 件以下のものは全て「その他」として扱った．
12 アウトバウンド & インバウンドは実質的に知識フローの影響を見ているため，単に発展特許の知識参照先の多様さの影響を受けているとの批判を受けうることを想定し，発展特許における発明者
による引用特許数を加えたが，いずれの推計でも有意ではなく，係数も極めて小さいものに留まった．
13 Model2 における限界効果の値．被引用数についても同様とした．
14 このことを裏返せば，コンソーシアムを通じて他組織の技術を獲得して成果を生んだ場合には，技術のルーツ組織との社会化が生じているために，その後の自組織内の成果として定着させることに寄与している可能性がある．つまり，NEDO プロジェクトは技
術の共有手段として効果的に機能していることの裏返しとして，アライアンスパートナーを経由した技術アウトバウンド & インバ
ウンドが機能していなかった可能性が残されている．なお，この観点からの探求として吉岡（小林）・渡部（2014）を参照．

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