経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第17回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #17)

資本関係に基づく企業ネットワークを通した産業ごとの事業エコシステムの比較
Comparing business ecosystems by industry
through corporate networks based on capital relations
藤田 正典 1

奥戸 嵩登 2

西野 成昭 3

長根 裕美 4Masanori Fujita1，Takato Okudo2，Nariaki Nishino3，Hiromi Nagane4
1

4
政策研究大学院大学， 2 総合研究大学院大学， 3 東京大学，
千葉大学
1
2
3
4
National Graduate Institutethe Graduate University
The University
Chiba University
for Policy Studies，for Advanced Studies，of Tokyo

Abstract: How to build a business ecosystem is an important issue for companies. So far businessdiversification has often been discussed from the view point of “conglomerate discounts” and “selection
and concentration”. On the other hand, recently the necessity of “open innovation” through collaboration
among various companies has been extensively discussed. In this research, a large-scale corporate
information database is used to construct and visualize corporate networks based on corporate capital
relations. Then from the viewpoints of business diversification, decentralization and openization, we clarify
the characteristics of parent companies and capital networks of major corporate groups and quantitatively
analyze the relation between these characteristics and the profit of the companies.

1. はじめに企業にとって，自社のコアバリューの提供とともに，自社のコアバリューを取り巻くバリューチェー
ン，すなわち事業のエコシステムをどのように構築するかは重要な課題である．様々なバリューを自社グループで統合しバリューチェーンを構築する企業が存在する一方で，一部のコアバリューに専念する企業も存在する．従来，様々な産業分野を統合する
コングロマリット経営の非効率性と，選択と集中によるコアコンピタンス経営の重要性が論じられてきた． しかし，企業の戦略は様々であり，例えば以下のような事例が挙げられる．
z スマートホン事業において，グーグルは OS を
ディスクローズし，他の携帯端末メーカーと明
確な役割分担を行っているのに対し，アップル
は自社で OS から携帯電話までの仕様をクロー
ズにし，すべて自社ブランドに統合している．
z また，コンピューター業界では製品をモジュール化することが重要とされるのに対し，自動車
では製品を統合することが重要とされる．
近年，他社との連携によるオープンイノベーショ
ンや事業エコシステムの重要性が論じられている．

しかし，各社が事業エコシステムを構築するにあたり，例えば，以下のような疑問が残るであろう．
(1) 事業の多角化
自らの企業グループが取り込むべき産業の範
囲をどうすればよいのか．すなわち，特定産業への特化と，関連産業の統合や多角化のどちらの戦略をとるべきか．
．
(2) 事業の分散化
本社と子会社の事業活動の範囲をどうすればよいのか．すなわち，親会社による事業の集中化と，子会社群への事業の分散化のどちらの戦略をとるべきか．
(3) 事業のオープン化
他の企業グループと協業をどの程度進めればよいのか．すなわち，自らの企業グループによる閉鎖的なエコシステムと，他の企業グループとの開放的なエコシステムのどちらを構築すべきか．
前述の事例の通り，企業の戦略や業界の特徴はそれぞれ異なるかもしれないが，コングロマリット
ディスカウントやオープンイノベーションについてのこれまでの研究は，特定産業を対象としたものが多く，網羅的な分析は十分とはいえない．

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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #17)

本研究の目的は，企業のエコシステムは分野によって異なるという仮説に基づき，グローバルな大手企業について，産業ごとに，事業エコシステムの「多角化」，「分散化」および「オープン化」の特徴，
および利益との関係を網羅的に示すことである．
この目的のために，企業グループの資本関係に注
目し，特定の株主に所有されない独立した企業と，その子会社，およびこれらの企業群の間の資本関係に基づく資本ネットワークの特徴を分析する．まず，グローバルな企業情報データベースを用いて，2017年の連結売上高が 10 億ドル以上の親会社 5,258 社およびその子会社を抽出する．次に，抽出した企業の資本関係に基づく資本ネットワークを構築して可視化する．さらに，親会社と子会社，およびこれらの企業群の資本ネットワークの特徴量を算出し，最後に，多角化，分散化およびオープン化の観点から，これらの特徴量と利益の関係を，産業ごとに，網羅的に分析・考察する．

2. 関連研究2.1. 事業エコシステム
エコシステムとは，生物学的システムを意味することが多いが，広義には様々なアクターが存在する
産業や事業システムなどの複雑系システムを意味する場合もある．産業や事業におけるエコシステムについて，Mcintyre et al.(2016)はこれを (1)Industrialorganization econom-ics，(2)Technology management，(3)Strategic management の 3 つの視点で分類し今後の研 究 課 題 に つ い て 示 し た [1] ． ま た ， Tsujimoto etal.(2018) は こ れ を (1)Industrial ecology ， (2)Businessecosystem ， (3)Platform management ， (4)Multi-actor
network に階層化した視点を示している[2]．本研究では，これらの先行研究をもとに，「相互作用する企
業間の経済的な依存関係や協調関係」を事業エコシ
ステムとし，これを分析する．
企業が事業を拡大するに際し多角化してゆくことについては，Berger et al.(1995)など 1990 年代より，
コングロマリットディスカウントとしてその負の側面が議論されてきた[3]．一方で，Schumpeter(1926)が述べたようにイノベーションには異なる知識の結合が必要であるとされ，Chesbrough (2005)はオープン
イノベーションの重要性を論じ，事業における協業の重要性も指摘されている[4][5]．しかし，これらの研究は，特定産業を対象としたものが多く，網羅的な分析や産業間の比較分析は十分とはいえない．

2.2. ネットワーク分析
社会ネットワーク分析を経済学に適用した研究についてはすでに様々なアプローチで研究がされている．Jackson et al.(2017)はネットワーク分析の経済学への適用を広くレビューし，ネットワーク構造と経
済 行 動 の 内 生 性 を 議 論 し て い る [6] ． Kojaku etal.(2018)は金融危機のネットワークを介した伝播をモデル化した[7]．Nishino et al.(2018)は事業エコシス
テムにおけるネットワーク生成機構をエージェント
シミュレーションを用いて明らかにした「8]．Mizuno
et al. (2020)は投資家の企業への影響力を測定し政府と民間機関の投資戦略の違いを明らかにした[9]．本
研究では，企業グループの事業エコシステムを対象として，これを，事業の多角化，分散化およびオー
プン化の観点から，産業ごとに，網羅的に分析する．

3. 手法
3.1. 分析の枠組み
本研究で分析を行うにあたり，分析対象となる資本ネットワーク定義と，分析の観点である多角化，分散化およびオープン化の特徴を示す変数を以下に述べる．
(1) 資本ネットワーク「企業間による経済的面での相互作用する依存
関係や協調関係のシステム」である「事業エコシステム」において，企業間の関係は，人的関係，取引関係，資本関係，技術提携関係，などに基づいたものが挙げられる．本研究では，「事業エコシステム」を定量的かつ網羅的に分析するため，
企業情報データベースを用い，上場企業の資本関係に基づく「資本ネットワーク」を分析する．
ある企業が他の企業に出資している場合，二つの企業をノードとするエッジを作成し，エコシ
ステムを構成するノードとエッジから作成されるグラフを資本ネットワークとする．
(2) 事業の多角化
企業情報データベース上の企業には所属する標準産業コードが付与されている．本研究では，事業の「多角化」を，資本ネットワークを構成する企業の「標準産業の区分数」を用いて分析する．
各企業には複数の産業コードが付与される場合もあるが，主な産業コードをその企業の主産業とし，資本ネットワークを構成する企業の産業区分の数多い場合，多角化の程度が高いとする．
(3) 事業の分散化
資本ネットワークにおいては，他社に所有されていない親会社とその子会社が存在する．親会社は子会社を設立し事業の分散化を図る．本研
究では，事業の「分散化」を，「子会社の数」や「子会社売上高合計の親会社売上高に対する比経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第17回)
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場合，分散化の程度が高いとする．
(4) 事業のオープン化
企業間の資本関係には，親会社が子会社の 100%の株式を完全所有する場合と，50%超の株式を保有し子会社をメジャー所有する場合，50%以
下 20%以上の株式を保有する場合や 20%未満の株式を保有する場合などマイナー所有する場合がある．本研究では，事業の「オープン化」を，親会社による子会社の「株式保有率」を用いて分析する．例えば，「マイナー所有子会社の数に対する完全所有子会社およびメジャー所有会社の数の比率」が高い場合，オープン化の程度が高いとする．

3.2. 対象データ
本研究で分析する企業データは，Bureau Van Dijk
社が提供する企業データベースである Orbis に収録されている企業から抽出した．Orbis は 2018 年時点
で非上場企業 3 億件，上場企業 7 万件を収録する世界最大の企業データベースである．分析対象とする企業の抽出条件を以下に示す．
(1) Ultimate Owner（UO）
まず，Orbis が収録する企業のうち，特定できる
株主がいないまたは株主の所有比率が不明である場合は除いた所有比率の合計(Total Ownership)が 50%を超える単独の株主がいない上場企
業を最終所有企業(Ultimate Owner: UO)として抽出する．本研究では，2018 年度までの企業情報が収録されたデータベースから抽出した 2017年度の売上高が USD 1Bil.以上の UO，および2017 年度の売上高が USD 10Bil.以上の UO を抽出する．
(2) Subsidiary（Sub）
UO の子会社(Subsidiary Company: Sub)群を抽出する．子会社は層(Tier)ごとに，UO の子会社を
SubT1，SubT1 の子会社を SubT2，SubT2 の子会
社を SubT3 とし，順に SubT5 まで抽出する．ここで，UO とそれぞれの UO の子会社群から成る企業グループを UO グループ(Ultimate Owner
Group: UOG) と す る ．また ， UO の 直 接保有（Direct Ownership）比率と間接保有（Indirect
Ownership ） 比 率 を 合 わ せ た 総 合 所 有 （ Total
Ownership）比率が 100%の子会社（Orbis が完全子会社と設定した会社を含む）を完全子会社（Wholly Owned Subsidiary：WhOSub）とし，100%未満で 50%超の連結子会社をマジョリ
テ ィ 子 会 社 （ Majority Owned Subsidiary ：MaOSub），50%以下 20%以上の持分法適用子会
社 を マ イ ノ リ テ ィ 子 会 社 （ Minority Owned
Subsidiary：MiOSub），20%未満の少数株保有会
社（Slightly Owned Subsidiary：SlOSub）とする．
UO の各 Tier の子会社抽出にあたり，同一の子会社が抽出された場合，上位 Tier に属する子会社のみを残し，一つの UOG 内で抽出した企業が重複しないようにした．
(3) 産業区分
本研究において産業別に分析するにあたり，産業コードは US-SIC(US Standard Industry Code)を採用した．各企業に複数業コードが登録されている場合，Orbis の定めた 1 つの主要産業コードを当該企業の産業コードとする．US-SIC には，3 桁で表示される Core 区分と，4 桁で表示される Primary 区分がある．なお，売上高（Turnover）の基準や，Orbis データベースで採録されている
子会社の基準は，金融機関（bank 関連，insurance
関連および credit 関連の機関）と金融機関以外の事業会社とで異なっており，単純に比較分析できないため，今回の分析の対象から金融機関
を除いた．

3.3. 分析プロセス
本研究の具体的な分析プロセスを以下に示す．
Step 1. 資本ネットワークの構築
UO ごとに子会社を Tier1 から Tier5 まで抽出し，金融機関を除く UO および子会社によりの資本
ネットワークを構築する．
Step 2. 特徴量の算出
UO，子会社および資本ネットワークについて，
以下の特徴量を抽出または算出する．
(a) UO の売上高，純利益，純利益率(b) Tier ごとの子会社について，産業区分，出資比率，売上高，および純利益(c) 各資本ネットワークのネットワーク密度
Step 3. UOG の分析
業界ごとに，事業の多角化，分散化およびオー
プン化の観点から，Step2.の特徴量を用いて以下の分析を行う．
(a) 事業の多角化：「UO の Tier1 子会社の業界数」と UO の純利益との関連性(b) 事業の分散化：「UO の Tier１子会社の売上高合計の UO 売上高に対する比率」と UOの純利益との関連性(c) 事業のオープン化：「UO の Tier１子会社に対する Tier1MiOSub の数の比率」と UO の純利益との関連性

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4. 結果
4.1. 抽出企業
前述の 3.3 の条件に基づき，試行的分析を行った結果を以下に示す．
2018 年度までの企業情報が収録されたデータベースから抽出した 2017 年度の売上高が USD 1Bil.
以上の UO および USD 10Bil.以上の UO を抽出した
結果，それぞれ，5,258 社および 900 社であった．
抽出した USD 1Bil.UO 5,258 社の売上高合計は約
USD 42.2Tri.，純利益合計は USD 3.4Tri.であり，USD
10Bil.UO 900 社の売上高合計は約 USD 29.1Tri.，純利益合計は USD 2.3Tri.である．なお，国際通貨基金(IMF)による 2017 年の世界の国内総生産(名目 GDP)
は USD 79.9Tri.である．抽出した UO の平均子会社
数は 219 社，平均売上高は USD 32.4Bil.，平均純利
益は USD 2.5Bil.であった．
国・地域ごとの UO の売上高は，USD 1Bil.UO の上位 20 か国・地域までで 88 か国・地域の合計の 89%を占め，USD 10Bil.UO の上位 20 か国・地域までで47 か国・地域の合計の 93%を占めている．
産業ごとの UO の売上高は，USD 1Bil.UO の上位
20 産業までで 662 産業の合計の 41%を占め，USD
10Bil.UO の上位 20 産業までで 240 産業の合計の 49%を占めている．なお，前述の通り金融機関は分析対象から除き，Store 関連産業および Telecommunication
関連産業は，一つの US-SIC 区分における企業数が少ないこと，同様の事業を行っている会社が複数の産業区分に登録されていることから，それぞれ 1 つの産業として集約した．さらに，多角的経営を行っているとされる大手産業機器会社 5 社（GENERALELECTRIC COMPANY，SIEMENS AG，ABB LTD，
HITACHI, LTD.，SCHNEIDER ELECTRIC SE），近年
成 長 が 著 し い IT 関 連 産 業 の GAFAM+BAT8 社（ ALPHABET INC. （ Google ）， APPLE INC. ，
FACEBOOK, INC. ， AMAZON.COM, INC. ，
MICROSOFT CORPORATION ， BAIDU INC. ，
ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED）については，それぞれ 1 つの産業として集約した．
金融機関を除いた後の UO は，USD 10Bil.およびUSD 1Bil.の UO の場合，それぞれ 4,783 社および 787であった．さらに，売上高が USD 1Bil. UO の子会社
は，
Tier1: 434,559 社，
Tier2: 965,494 社，
Tier3: 1,197,861
社，Tier4: 136,239 社，Tier5: 52,139 社であった．
図 1 に，UOG の資本ネットワークの事例として，
Apple Inc.(Apple)，Alphabet Inc.(Alphabet)， およびGeneral Electrics Corp.(GE)の資本ネットワークを示す ．Apple の資本ネットワークが本社を中心とした

比較的少数のノードから構成される集中型ネット
ワークであるのに対し，Alphabet の資本ネットワー
クは子会社を中心とした分散型ネットワークであり，さらに GE の資本ネットワークは子会社を中心とした多数のノードから構成された階層型の分散ネット
ワークであることが分かる．
図 2 に，USD 10Bil. UO の売上高を散布図に示す．
図 2(a)は UO と売上高を，図 2(b)は国・地域と UO の売上高合計を，図 2(c)は産業と UO の合計売上高を示している．図 2(a)(b)(c)のすべてにおいてべき乗則に則って，順位が上位の集団が全体の大部分を占めることが分かる．

4.2. 産業ごとのエコシステムの特徴
産業ごとの比較分析をするにあたり，UO 個社，国・地域に加えて，産業別の取引高の分布が，べき乗則に則って順位が上位の集団が全体の大部分を占めていることを踏まえ，抽出した UO の US-SIC のPrimary 区分による産業ごとの売上高の上位 20 産業を分析することとした．
表 1 に，抽出した 20 産業について，産業ごとに，
UO の売上高の平均，UO の純利益の平均，産業ごとの売上高純利益率，産業ごとの Tier1 子会社数，事業の多角化の程度を示す指標として Tier1 子会社の産業区分数の平均 ，事業の分散化の程度を示す指標として，産業ごとの UO 売上高に対する Tier1 子会社
売上高合計の比率，事業のオープンの指標として，
UO の Tier１子会社に対する Tier1MiOSub の数の比率を示す．表 1 より以下のようなことが分かる．
z 多角化に関して，耐久財，産業機器は多角化度が高く，一方 GAFAM+BAT は多角化度が低い．
z 子会社数に関して，産業機器，耐久財は子会社数が多く，一方 GAFAM+BAT は子会社数が少な
い．
z 分散化に関して，自動車，自動車部品，耐久財
は子会社売上高比率が高く，一方 GAFAM+BAT
は子会社売上高比率が低い．
z オープン化に関して，産業機器やパッケージソ
フト業界ではオープン化度合が高く，一方航空
業界や薬品業界はオープン化比率が低い．

4.3. 産業ごとのエコシステムの収益性
表 2 に，産業ごとに，UO の連結純利益と，表 1 で挙げた，Tier1 子会社数，事業の多角化，分散化，オープン化を示すそれぞれの指標との相関係数を示す．
表 2 より，以下のようなことわがかる．

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多角化に関して，原油・天然ガス，耐久財，自動車は多角化と収益の相関が高い．

(a) Apple Inc.

z

子会社数に関して，薬品，耐久財は子会社数と収益の相関が高い．

(b) Alphabet Inc. (Google)(c) General Electrics Corp.

図 1 資本ネットワークの事例

UOs by country (5258 UOs)

UOs (5258 UOs)
14,000,000

500,000

12,000,000

Turnover (m USD)

600,000

400,000
300,000
200,000

10,000,000

100,000

8,000,000
6,000,000

4,000,000
2,000,000

0

0

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0

20

40

UO (5258 in total)

60

Country (88 in total)(a) 個社(b) 国別UOs by Industry (5258 UOs)
2,500,000
2,000,000

Turnover (m USD)

Turnover (m USD)z

1,500,000

1,000,000
500,000
0
0

100

200

300

400

500

600

Industry (662 in total)(c) 産業別図 2 資本ネットワークの分布

700

80

100

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表1

産業ごとのエコシステムの特徴(a)

USD10Bil.以上の UO

No.

Industry

Average

Average

1

Stores39

56,702

1,457

0.03

20

156

MiOSubT1_#/SubT1_#
1.08
0.20

2

Motor vehicles

27

77,472

3,861

0.04

44

191

3.00

0.21

3

Petroleum refining

22

62,425

3,038

0.05

27

120

0.97

0.20

4

Telecommunications

32

42,358

4,931

0.09

25

103

1.15

0.17

5

Crude petroleum, natural gas

18

54,637

2,667

0.06

37

181

1.00

0.16

6

Electric services

31

27,663

1,534

0.06

29

161

1.44

0.21

7

Pharmaceutical preparations

27

29,598

2,820

0.08

37

239

1.31

0.26

8

Electronic computers

11

59,708

5,176

0.03

36

138

1.18

0.19

9

Drugs, drug proprietaries

782,435

385

0.01

16

79

0.87

0.11

10 Electronic components

13

32,622

5,172

0.12

42

123

2.39

0.17

11 Chemicals

14

27,181

1,739

0.07

56

179

1.85

0.17

12 Durable goods

10

36,851

1,270

0.02

136

413

3.51

0.12

13 Real estate agents

16

22,337

1,891

0.12

27

88

2.97

0.20

14 Air transportation

15

23,192

1,493

0.06

25

97

2.15

0.11

15 Food preparations

10

32,063

2,022

0.06

45

173

1.79

0.23

16 Motor vehicle parts

12

26,064

1,315

0.05

44

153

4.11

0.24

17 Information retrieval services

7

44,612

7,427

0.16

19

49

1.28

0.16

18 Steel works, blast furnaces

11

24,324

777

0.04

52

163

2.07

0.17

19 Prepackaged software

5

37,467

8,281

0.16

25

157

1.26

0.29

20 Semiconductors

8

22,610

4,842

0.22

16

49

0.77

0.22

gafam+bat

8

93,49816,184

0.22

21

85

0.96

0.17

industrial apparatus55

74,334

1,825

0.04

114

655

1.10

0.33

(b)

USD1Bil.以上の UO

No.

Industry

UO_#

TO($ Mil.)N.I.
($ Mil.)N.I. /TO

SubT1
Ind._#

Averagezz

SubT1_#

SubT1_TO/UO_TO

Average

1

Stores39

56,702

1,457

0.03

20

156

MiOSubT1_#/SubT1_#
1.08
0.20

2

Motor vehicles

27

77,472

3,861

0.04

44

191

3.00

0.21

3

Petroleum refining

22

62,425

3,038

0.05

27

120

0.97

0.20

4

Telecommunications

32

42,358

4,931

0.09

25

103

1.15

0.17

5

Crude petroleum, natural gas

18

54,637

2,667

0.06

37

181

1.00

0.16

6

Electric services

31

27,663

1,534

0.06

29

161

1.44

0.21

7

Pharmaceutical preparations

27

29,598

2,820

0.08

37

239

1.31

0.26

8

Electronic computers

11

59,708

5,176

0.03

36

138

1.18

0.19

9

Drugs, drug proprietaries

782,435

385

0.01

16

79

0.87

0.11

10 Electronic components

13

32,622

5,172

0.12

42

123

2.39

0.17

11 Chemicals

14

27,181

1,739

0.07

56

179

1.85

0.17

12 Durable goods

10

36,851

1,270

0.02

136

413

3.51

0.12

13 Real estate agents

16

22,337

1,891

0.12

27

88

2.97

0.20

14 Air transportation

15

23,192

1,493

0.06

25

97

2.15

0.11

15 Food preparations

10

32,063

2,022

0.06

45

173

1.79

0.23

16 Motor vehicle parts

12

26,064

1,315

0.05

44

153

4.11

0.24

17 Information retrieval services

7

44,612

7,427

0.16

19

49

1.28

0.16

18 Steel works, blast furnaces

11

24,324

777

0.04

52

163

2.07

0.17

19 Prepackaged software

5

37,467

8,281

0.16

25

157

1.26

0.29

20 Semiconductors

8

22,610

4,842

0.22

16

49

0.77

0.22

gafam+bat

8

93,49816,184

0.22

21

85

0.96

0.17

industrial apparatus55

74,334

1,825

0.04

114

655

1.10

0.33

UO_#

TO
($ Mil.)分散化に関して，耐久財は分散化と収益の正の相関が高く，コンピューターは分散化と収益に負の相関がある．
オープン化に関して，情報サービスはオープン

N.I.
($ Mil.)N.I. /TO

SubT1
Ind._#

SubT1_#

SubT1_TO/UO_TO化と正の相関があり，航空や産業機械では，負の相関がある．

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第17回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #17)

表2

産業ごとのエコシステムの収益性（USD10Bil.以上の UO）
Correlation coefficients with N.I.

1

Stores

39

-0.12

-0.03

MiOSubT1_#/SubT1_#
-0.18
0.09

2

Motor vehicles

27

0.74

0.61

-0.06

-0.29

3

Petroleum refining

22

0.14

0.44

-0.12

-0.17

4

Telecommunications

32

-0.11

0.18

-0.14

-0.06

5

Crude petroleum, natural gas

18

0.86

0.84

0.36

0.01

6

Electric services

31

0.20

0.32

0.01

0.38

7

Pharmaceutical preparations

27

0.34

0.44

0.22

-0.17

8

Electronic computers

11

-0.19

-0.02

-0.57

-0.28

9

Drugs, drug proprietaries

7

0.50

0.91

-0.37

-0.19

10 Electronic components

13

0.34

0.42

-0.12

-0.28

11 Chemicals

14

0.58

0.77

0.13

-0.17

12 Durable goods

10

0.84

0.85

0.81

-0.48

13 Real estate agents

16

-0.13

-0.08

-0.41

0.36

14 Air transportation

15

0.08

0.22

0.15

-0.55

15 Food preparations

10

0.63

0.75

-0.24

0.33

16 Motor vehicle parts

12

0.14

0.40

-0.07

-0.46

17 Information retrieval services

7

0.45

0.46

0.29

0.66

18 Steel works, blast furnaces

11

0.27

0.07

0.12

-0.25

19 Prepackaged software

5

0.48

0.34

-0.37

-0.44

20 Semiconductors

8

-0.21

-0.04

-0.42

-0.03

gafam+bat

8

0.17

0.43

-0.20

-0.24

industrial apparatus5

5

0.43

0.33

0.41

-0.71

No.

IndustryUO

5. 考察
5.1. 事 業エ コシ ステムと多角 化経営 ・分散化経営・オープン化経営
多角化に関しては，自動車など多数の部品から構成され擦り合わせ技術が必要であるとされる業界や耐久財として区分されている総合商社などの総合的に事業を手掛ける産業で，正の相関性が認められた．
一方，コンピューター産業などの多数の部品から構成されるものの，モジュール化された産業では，負の相関性の傾向がみとめられ，得意分野の選択と集中を進めることが有効であると考えられる．
分散化に関しては，耐久財は正の相関が認められた．対照的に，コンピューター産業では強い負の相関が認められ，この分野では本社への集中化が有効であると考えられる．
オープン化に関しては，情報サービスにおいて正の相関が認められ，オープン化戦略が有効であることが分かる．

5.2. 事業エコシステムに影響する与える
他の要因

SubT1
Ind._#

SubT1_#

SubT1_TO/UO_TO

本研究では，企業間の資本関係に基づき，事業エコシステムについて分析した．一方，事業エコシス
テムに影響を与える要因として，資本関係以外に以下のようなものがあり，今後の分析が望まれる．
(1) 時間推移
事業エコシスエムの構造は，時間の推移とともに，ダイナミックに変化するものと考えられる．
Fine(1998)は，企業の事業モデルが事業の統合と分解を繰り返すと述べている[10]．製品やサービスのライフサイクルは産業ごとに異なり，ダ
イナミズムも産業ごとに異なる可能性がある．
(2) UO が属する国・地域
事業エコシスエムの構造は，UOG を所有・統治
する UO が所属する国・地域よって異なる可能性がある．一部の UO は Jersey (United Kingdom)などを経由して統治しており，これらの状況も踏まえて分析する必要がある．
(3) マネジメント
事業エコシステムの統治には，資本以外に，親会社のから子会社に派遣された取締役などのマネジメント陣も影響を与えると考えられる．

5.3. 本研究の制約
本研究で分析した Orbis は，様々な情報源からの企業情報を収録しており，収録された情報の最終確

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認が完了していない情報も含まれている．また，本稿で抽出し分析した企業は上場企業としたが，会計基準や公開基準は国により異なる可能性があり，金融機関などの業種により売上高などの勘定科目の基準が異なる可能性もある．さらに，電力，通信などの公共的サービス，資源開発などは，各国の政策や法令が影響している可能性がある．分析結果を評価するにあたっては，これらを踏まえる必要がある．

5.4. 今後の対応
本項で示したのは，前述の 3.3 の条件に基づいて
試行的分析を行った結果である．今後，以下のような対応を行う予定である．
(1) USD10Bil.UO と USD1Bil.UO の比較
本項では，USD10Bil.UO について述べたが，USD1Bil.UO についても同様の分析を行う．これにより，サンプル数を増加させることで分析の統計的精度を高めることが可能であり，またUSD10Bil.UO との比較分析を行う．
(2) 産業ごとのエコシステムのネットワーク構造
本項では，UO と Tier1 子会社を中心に相関分析などを行ったが，Tier2 以降の子会社についても分析を行う．
(3) 個別 UO の分析
代表的な UO について，UO グループ内における UO の位置づけを，中心性などの指標により分析する．

6. まとめ本稿の目的は，産業ごとに，多角化，分散化，及びオープン化の観点から，企業の事業エコシステムの特徴を明らかにし，利益との関係性を明らかにすることである．グローバルな企業情報データベース
である Orbis から，
売上高 USD1 Bil.以上の企業 5,258
社（うち，売上高 USD10 Bil.以上の企業 900 社）を抽出し，企業グループの資本ネットワークを構築して可視化するとともに，産業ごとに分析した．その結果，耐久財業界では，多角化など収益性に正の相関があり，コンピューター業界では多角化などと負の相関の傾向がみられることが分かった．事業の多角化，集中化，オープン化の収益に与える影響については，一概に論じることはできず，業界によって異なると考えられる．
コングロマリットディスカウントや選択と集中経営が論じられる一方で，オープンイノベーションの重要性が論じれるなか，本稿で示したネットワーク
分析によるビジネスエコシステムの定量的かつ網羅的な分析は，企業経営にとって有効な手法の一つであると考えられる．一方，さらなる分析には分析デー
タの整備やなどの課題も多い．今後これらの課題を解決し，事業エコシステムについて，分析を行う予
定である．

謝辞
本研究は JSPS 科研費(18H00840)の助成を受けたものである．本研究で用いた企業データベース Orbis
は Bureau Van Dijk 社より提供を受けている．また，
本データベースの分析にあたっては，政策研究大学
院大学の隅蔵教授および Bureau Van Dijk 社の増田氏の協力を得た．感謝申し上げる．

参考文献[１] Mcintyre, D. P., Srinivasan, A., Networks, Platforms, andStrategy: Emerging Views and Next Steps, Strategic
Management Journal, 2017, Vol. 38, pp. 141-160.
[２] Tsujimoto, M., Kajikawa, Y., Tomita, J., Matsumoto, Y., A
review of the ecosystem concept - Towards coherent
ecosystem design, Technological Forecasting and Social
Change, 2018, Vol 136, pp. 49-58.
[３] Berger, P. G., Ofek, E., Diversification’s effect on firm
value, Journal of Financial Economics, 1995, 37, pp. 3965.
[４] Schumpeter,

J.

A.,

TheoriederWirtschaftlichen

Entwicklung, 1926.
[５] Chesbrough, H. W., Open Innovation: The New Imperative
for Creating and Profiting from Technology, Harvard
Business Review Press, 2003.
[６] Jackson, Matthew O., Brian W. Rogers, and Yves Zenou.
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Journal of Economic Literature, 2017, 55 (1): pp. 49-95.
[７] Kojaku, S., Cimini, G., Caldarelli, G., Masuda, N.,
Structural changes in the interbank market across thefinancial crisis from multiple core-periphery analysis,
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[８] Nishino N., Okazaki M., Akai, K., Effects of ability
difference and strategy imitation on cooperation network
formation: A study with game theoretic modeling andmulti-agent simulation, Technological Forecasting andSocial Change, November 2018, Vol-ume 136, pp. 145156.
[９] Mizuno T., Doi S., Kurizaki S., Network Shapley-ShubikPowerIndex:

Shareholding

Measuring
Networks,

Indi-rect

Studiesin

Influence

Computational

Intelligence, 2019, vol 882. pp. 611-619
[１０]

in

Fine, C., Clock Speed, Perseus, 1998.