スター・サイエンティストと日本のイノベーション - プロジェクト紹介：平成29年度採択 - 科学技術イノベーション政策のための科学 [研究開発プログラム]

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スター・サイエンティストと日本のイノベーション

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# プロジェクト紹介

## スター・サイエンティストと日本のイノベーション

### 研究代表者

牧　兼充
早稲田大学大学院経営管理研究科　准教授
＜プロジェクトのホームページ＞
スター・サイエンティストと日本のイノベーション

### プロジェクトの目標

日本の科学技術イノベーションを促進するためには、効果的かつ最適な研究費の配分が今後さらに重要となる。このような背景の下、米国においては、卓越した研究業績を輩出するスター・サイエンティストが、研究のみならず高い業績を生むベンチャー企業を設立する傾向にあり、このスター・サイエンティストと企業の連携が、経済的・社会的インパクトを生み出している。本プロジェクトでは、日本のスター・サイエンティストの時系列変化を追うことで、ナショナル・イノベーション・システムの評価を行う。こうした分析に基づき、スター・サイエンティストをはじめとするサイエンスが如何にイノベーションを創発するか、そのとき在るべき政策制度設計について提言し、科学技術イノベーション政策に反映することを目指す。これにより、日本における「サイエンスとビジネスの好循環」の構築を目指す。

### プロジェクトの概要

本プロジェクトは、スター・サイエンティストとその産業へのインパクトを分析し、それらの成果を広く公表・実装することで、日本におけるサイエンスとビジネスの好循環を構築することを目指す。その目的を達成するために、以下のリサーチ・クエスチョン(RQ)について、定量的分析を行う。
(1) 日本におけるスター・サイエンティストの同定手法の開発
(2) 日本におけるスター・サイエンティストの現状分析
(3) 日本のナショナル・イノベーション・システム改革におけるスター・サイエンティストへの影響
(4) スター・サイエンティスト誕生要因の分析と次世代育成手法の検証。

本プロジェクトは、以下のステップに基づいて進める。
1) データセットの構築： 論文データベース、特許データベース、ファンド情報データベース、ベンチャー企業データベースを組み合わせることにより、スター・サイエンティストを検証するためのデータセットを構築する。
2) インタビューによるRQの再検証/仮説の導出: 先行研究に基づいたスター・サイエンティストのリストに基づいてインタビューを行い、RQの再検証を行い、ブラッシュアップを行う。
3) データ分析: 構築したデータセットを活用し、前述の４つのRQの検証を行う。
4) 研究会の開催: 研究成果の普及及び「サイエンスとビジネスの好循環」を促進するためのコミュニティの形成を目的とした研究会を月に1回程度行う。
5) インタビューによる結果の解釈: 本プロジェクトにおけるデータ分析の結果を再度スター・サイエンティストに提供し、議論の場を持つ。
6) 研究成果のとりまとめ: 本プロジェクトにおける研究成果のとりまとめとして、海外のトップジャーナルへの投稿と、書籍の出版を目指す。本プロジェクトにおける研究成果の還元のために、積極的に政策担当者及び大学発ベンチャー育成担当者を対象としたワークショップなどを開催する。