研究開発マネジメントノート

研究開発とそのマネジメントについてのいろいろ

2014年08月

マネジメントについての考察など・目次(2014.8.31版)

「マネジメントについての考察など」というカテゴリーではマネジメント全般の話題や研究マネジメントに関する私見などを書かせていただいています。この目次は記事表題とリンクのリストになっていますが、別ページに要約入りの目次(「その1」「その2」)を設けています。それぞれの「参考リンク」ページのリンクの接続確認、新たに気付いたリンクの追加も行ないました(各「参考リンク」ページでは内容変更があったもののみ更新日付を変えましたが、それ以外のページも接続確認はしています。)

その1・・・要約入りはこちら
研究総論
技術の的、研究の役割2010.7.25
苦しいときの術開発頼み
2011.9.4
研究とアイデア
創造性を引出すしくみ2010.10.24
アイデアの扱い方と知の呪縛(「アイデアのちから」より)
2012.7.16)、参考リンク
キュレーションと研究開発(勝見明著「キュレーションの力」感想)
2012.3.11)、参考リンク
研究の管理
研究の管理と評価再考2010.8.1)、参考リンク
数値目標の功罪
2012.5.20)、参考リンク
研究者と金銭的報奨2010.9.12)、参考リンク
研究者と金銭的報奨再考:処遇をどうすべきか
2010.10.3
モチベーションは管理できる?
2011.1.23
報連相と研究開発
2011.10.2
技術者流出考
2012.10.8)、参考リンク
研究と人の問題
研究者の齢限界?2010.12.12)、参考リンク
競争心と究開発
2011.3.6)、参考リンク
研究開発とフラトレーション:ルーチンワークの罠
2011.5.8)、参考リンク
幸福感と成果
2012.9.9)、参考リンク
成功体験の意味
2012.12.9
人事のプロへの期待(八木洋介、金井壽宏著、「戦略人事のビジョン」より)
2012.11.18)、
参考リンク
変化の方法(チップ&ダン・ハース著「スイッチ!」より)2013.1.6)、参考リンク
エキスパートになる、育てる(金井壽宏/楠見孝編、「実践知」より)2013.7.15)、参考リンク
「経営学習論」(中原淳著)より2013.8.25)、参考リンク
「イノベーション・オブ・ライフ」(クリステンセン著)とマネジメント理論
2014.1.5)、参考リンク
一技術者からみた「源泉」(ジャウォースキー著)感想
2014.4.27)、参考リンク
「GIVE & TAKE」(グラント著)より
2014.5.25)、参考リンク
「なぜ人と組織は変われないのか」(キーガン、レイヒー著)にみる変革の方法
2014.7.27)、参考リンク

その2・・・要約入りはこちら
研究と組織の問題
プレイングマネジャーの功罪2011.4.10)、参考リンク
研究組織におけるコミュニケーションの難しさ
2011.11.13
研究における企画という仕事
2012.2.12
部下を守る?組織を守る?技術を守る?
2012.4.30)、参考リンク
研究者の主体性
2012.6.24)、参考リンク
研究とプレッシャー2013.2.3):チームへの影響、参考リンク
フューチャーセンターとは
2013.6.9)、参考リンク
データが語るよいマネジャーとは(ガービン著「グーグルは組織をデータで変える」DHBR2014年5月号より)2014.6.22)、参考リンク
研究の進め方
魔の川、死の谷、ダーウィンの海を越える2012.1.15)、参考リンク
技術を維持する-イノベーションの負の側面への抵抗2010.11.14
研究開発におけるスピードと俊敏さ-「加速の罠について」
2011.2.13)、参考リンク
思考停止をもたらすもの
2011.7.31)、参考リンク
研究開発と会議
2011.10.23
協力的環境と研究-「不機嫌な職場」に学ぶ
2011.12.18)、参考リンク
正しい現場主義と研究開発
2012.4.8)、参考リンク
試行錯誤のプロ
2012.8.12
協力と支援(シャイン著「人を助けるとはどういうことか」より)
2013.3.3)、参考リンク
ファシリテーションの意義
2013.4.14)、参考リンク
デザインとイノベーション(エスリンガー著「デザインイノベーション」より)
2013.5.12)、参考リンク
不確実な状況に対処する方法(ケイ著「想定外」より)2013.9.29)、参考リンク
目的工学とは
2013.11.4)、参考リンク
チェックリストの力(ガワンデ著「アナタはなぜチェックリストを使わないのか?」より)
2013.12.1)、参考リンク
持続的競争優位をもたらす戦略とは(ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー2013年11月号より)
2014.3.16)、参考リンク
研究における判断と説得
イノベーションとあいまいな意思決定(判断の根拠は何か?、ヒューリスティクスの活用?)」2011.1.3)、参考リンク
意思決定の罠(モーブッサン著「まさか!?」より)
2012.10.28)、参考リンク
ビジネス書の間違い?-『なぜビジネス書は間違うのか』
2010.8.11):Rosenzweig著、参考リンク
経営判断の頼りなさと経営学(ヴァーミューレン著「ヤバい経営学」より)2014.2.9)、参考リンク
研究開発事例
2010年のベスト50発明(「Time」2010.11.22号)2010.12.5)、参考リンク
1年後のTime誌「2010年のベスト50発明」
2011.12.25)、参考リンク(上と同じ)
3年後のTime誌「2010年のベスト50発明」
2013.12.23)、参考リンクは上と同じ



データから言えること(ソーバー著「科学と証拠」より)

ある推論を行おうとする場合、何らかのデータや証拠に基づいて考えることはごく普通のことだと思います。しかし、例えば本ブログ「イノベーションとあいまいな意思決定」でヒューリスティクスについてとりあげたように、十分な証拠が得られない状況で推論しなければならない場合もありますし、証拠を正しく用いて正しい推論ができているかどうか怪しい場合もあるでしょう。今回は、証拠とその扱い方の問題について、科学哲学の観点からどのような実践的示唆が得られるかと考えてみたいと思います。

エリオット・ソーバー著、「科学と証拠」[文献1]では、証拠に基づく科学的推論について議論されています。ただし、著者によれば、「科学的推論の完全な把握というのは目標であって、既知のことがらではない。自然に対する現在の理解がそうであるように、科学的推論の本質についても、理解できていることがらは断片的であり、私たちはまだその探究の途上にある。・・・この本は、すでに十分な意見の一致を見たことがらについて、報告するものではない。統計的推論の本質に関して私がここで説く立場にはまだ多くの論争がある。[p.ii]」とのことであり、本書には科学哲学の立場からの推論の問題、確率や統計手法とその数理についての専門的な内容も含まれています。その内容は、私の理解の及ぶ範囲を超えているものもあり、また、マネジメントをテーマとした本ブログの範囲を超える部分もあると思われましたので、本稿では、実践において特に重要と感じた点についてまとめさせていただきたいと思います。

ロイヤルの3つの問い
1、現在の証拠から何がわかるか
2、何を信じるべきか
3、何をするべきか
・「合理的に考える人間であれば、いま手にした証拠をもとに自分の信念を形成し、また何をするべきか(どのような行為を行うべきか)を決めるときには、そうした信念を考慮に入れるはずである。[p.6]
・2、何を信じるべきかに関しては、現在の証拠と事前の信念の度合いが関わり、信念の度合いが更新される。[p.71]
・3、「何をするべきかを合理的に決めるには、あなたがもっている証拠以外のもの、あなたが抱く信念の度合い以外のものが必要となる。行為の選択には、価値のインプット(経済学者が効用と呼ぶもの)が必要である。」[p.12]

ベイズの定理と示唆
・ベイズの定理:Pr(H|O)=(Pr(O|H)Pr(H))/Pr(O)
ここで、Oが観察、Hが仮説。Pr(H|O)はOという条件の下でのHの確率(Hの事後確率)、Pr(O|H)はHという条件の下でのOの確率(Hの尤度)、Pr(H)は観察前にHがもつ確率(事前確率)、Pr(O)は観察の無条件確率。
・ベイズ主義では、「何か観察を行う前に、あなたは仮説Hに対して確率を割り当てる。・・・観察を行い、それによってある観察言明Oが真であることがわかったならば、その後、いまわかったことがらを考慮して、Hに割り当てていた確率を更新する。・・・ベイズの定理は事前確率と事後確率とが互いに関係づけられることを示している。[p.13-14]
・確率Pr(H|O)と尤度Pr(O|H)は異なることに注意が必要[p.15](一般的な注意点であって、ベイズの定理から導かれるものではない)。(以下本ブログ筆者による例)例えば、H=研究部隊が優秀である、とし、O=その企業の業績向上が観測される、としたとき、優秀な研究部隊の存在のもとで業績が上がる確率が高かった(Pr(O|H)が高い)としても、業績が向上したからといって研究部隊が優秀であった(Pr(H|O)が高い)したとは言えない(他の理由で業績が上がったかもしれない)。
・ある命題と、その否定の尤度の和は1でないかもしれない[p.16]Hの否定を¬Hと書くとき、Pr(O|H)+Pr(O|¬H)は1とは限らない。(以下本ブログ筆者による例)例えば、優秀な研究部隊の下で業績が向上したとしても、優秀な研究部隊がいなくても業績は向上するかもしれない。
・ベイズの定理から次の式が導かれる。
(Pr(H|O)/Pr(¬H|O))=((Pr(O|H)/(Pr(O|¬H))×(Pr(H)/Pr(¬H))
O
の結果が得られたことによって、事前に考えていたHであるかないかの比(Pr(H)/Pr(¬H))が(Pr(H|O)/Pr(¬H|O))に変化する度合いは、尤度の比((Pr(O|H)/(Pr(O|¬H))による。(以下本ブログ筆者による例)例えば、研究部隊が優秀かどうかの事前認識が、業績がよかったことによって高く変化するのは、研究部隊が優秀な時に業績が上がる確率が、研究部隊が優秀でない時に業績が上がる確率より大きい時。
・「ベイズ主義に従えば、観察だけでは事後確率を得ることができず、事前確率もまた必要である。[p.32]
・「頻度データ、および十分支持されている経験的理論は、事前確率を割り当てるための基礎を与える[p.40]」。
・このような考え方により、「2、何を信じるべきか」についての示唆が得られる。

ベイズ主義の限界と尤度主義
・「ベイズ主義には『キャッチオール仮説問題』(¬Hすなわち『Hでない仮説すべて』は確率的に評価できない場合があるという問題)と『事前確率問題』(事前確率は、主観的に与える以外に与えられない場合があるという問題。たとえば『一般相対論』の事前確率は客観的に決まらない)があり、客観性の基準をつねに満たすわけではない。[p.228訳者解説]
・「もし、事前確率が経験により正当化でき、また仮説の尤度、および仮説の否定の尤度に割り当てられる値も経験から正当化できるなら、あなたはベイズ主義者であって然るべきだろう。一方、事前確率や尤度がそのような特徴をもたないならば、・・・『あなたの信念の度合いがどうあるべきか』という問いから、『証拠から何がわかるか』という問いへとテーマを移すべきである。[p.48]
・「尤度の法則:観察Oが仮説H2よりも仮説H1を支持するのは、Pr(O|H1)>Pr(O|H2)のとき、かつその時に限る。そして、仮説H2よりも仮説H1を支持する度合いは、尤度の比((Pr(O|H1)/(Pr(O|H2))で与えられる)[p.49]
・「尤度主義によれば、Oが1つの仮説を裏付ける度合いといったものは存在しない。裏付けは本質的に対比的なのである[p.49]」。「明確な尤度をもつような仮説のみを互いに比較するのである。たとえば、一般相対性理論をそれ自身の否定と比べるのではなく、・・・一般相対性理論と特定の代替理論、つまりニュートン理論とを比べる。[p.48]
・このような考え方により、「1、現在の証拠から何がわかるか」についての示唆が得られる場合がある。
・尤度の法則は「単純仮説(確率変数の分布を1つの形に決める仮説。コインの表のでやすさを1つの確率で表わす仮説などのこと)には適用できても、複合仮説(分布に幅がある仮説)には適用できない」[p.230訳者解説]

頻度主義
・ネイマン-ピアソンの仮説検定、フィッシャーの有意検定に代表される頻度主義は、「3、何をするべきか」への「一応の答え(仮説を『受け入れる』、または『棄却する』という態度を導く)にはなっても、『1、証拠から何がわかるか』に答えるものではない。」[p.230訳者解説]
・「ところが、同じ頻度主義ではあってもAICは事情が異なる。・・・AICの妙技は、問いの大転換にある。仮説について考える際に、『真理とは?』という問い(ベイズ主義、フィッシャー、ネイマン-ピアソンの頻度主義、尤度主義のいずれも、ある部分ではこの問いに絡め取られていた)から『より正確な予測とは?』という問いに照準を大きく変えたのである。」[p.231訳者解説]。(注:AIC=赤池情報量規準)
・「ソーバーは・・・ネイマン-ピアソン流の頻度主義については徹底して批判」、「仮説検定の有意水準の恣意性(客観性の欠如)、有意水準に基づく尤度主義との不一致、停止規則の問題(実験計画の違いにより同じときに実験を停止してもテスト結果が異なる問題)、尤度比検定の『入れ子構造』に伴う問題[p.230訳者解説]」を指摘。

「証拠」に対するソーバーの規範的な確率・統計の戦略
・「(i)単純仮説について、もし事前確率が客観的に与えられるのであればベイズ主義に従い、(ii)そうでない場合は尤度主義に従い、(iii)複合仮説についてはAIC(もしくはそれを発展させたモデル選択規準)に従う、ということになるだろう[p.231訳者解説]」。
―――

証拠をもとに、自らの考え、態度をどう決めればよいか、という問いは、それほど簡単な問いではありませんが、本書は、そうした哲学がどこまでわかっていて、主要な考え方や手法の特徴や問題点、限界がどこにあるかについてのひとつの考え方を示している点で非常に興味深く感じました。本稿では細かな議論など割愛した部分も多いので、ご興味のある方はぜひ本書をご参照いただきたいと思います。

マネジメントを含め、日々の意思決定の実践においては、データや証拠をいかにうまくとり、うまく活かすかということが重要です。しかし、その取り扱いにおいては、多くの落とし穴があり、せっかくの証拠から誤った結論を導いてしまったり、役に立たないデータを取ってしまったりということもないとはいえないように思います。単純な理解不足や推論の錯誤もあり得ますし、手法自体、例えば、データ解析でよく用いられる統計的手法についても、場合によっては問題を含んでいる場合もあることをよく理解しておく必要があるでしょう。本稿で引用したベイズ主義と尤度主義に関する本書からの示唆は、言われてみれば当たり前のことかもしれませんが、日々の推論においてともすると注意がおろそかになることもあるように思います。せめて、そうした部分だけでも常に意識しながら、より正確な推論ができるようにしたいものだと思います。


文献1:Elliott Sober, 2008、エリオット・ソーバー著、松王政浩訳、「科学と証拠 統計の哲学入門」、名古屋大学出版会、2012.
原著表題:Evidence and Evolution: The Logic behind the Science, Chapter 1 “Evidence”

参考リンク<2014.9.28追加>





「DARPAの全貌(DHBR2014年7月号より)」に学ぶ革新的なイノベーションの進め方

優れた研究成果をあげている組織の運営はどうなっているのか。どんな方法がどんな場合に有効なのかを知りたければ、実際の成功事例を調べてみるのはひとつの方法でしょう。今回は、ダイヤモンド・ハーバード・ビジネス・レビュー誌2014年7月号に掲載された「DARPAの全貌:世界的技術はいかに生まれたか アメリカ国防総省国防高等研究計画局のイノベーション」(レジナ・E・デュガン、カイガム・J・ガブリエル著)[文献1]に基づいて、DARPAでの研究の進め方について考えてみたいと思います。

DARPA
(アメリカ国防総省国防高等研究計画局)は、インターネットやGPSRISCコンピューティング、などの革新的なイノベーションを創出したことで知られています(ロボット掃除機ルンバもDARPAの研究が元になっているそうです[文献2])。国防総省の研究機関ですが、直接軍事目的の短期的な開発研究とは別組織で先端的な技術開発を行っており、年間予算は約30億ドル、100人のプログラムマネジャーと、120人の支援スタッフで約200件のプログラムを進めています。アメリカ国防総省のR&D予算は712億ドル[文献3]とのことですので、DARPAはそれほど大きな規模ではなく、「米軍が今直面しているニーズに対応するのではなく、将来のニーズに対応するためのハイリスク・ハイペイオフ研究を支援[文献3]」する、という位置づけの機関とのことです(軍事目的への活用は当然意識されていますが)。そこではどのように研究が進められているのでしょうか。以下、文献1の中から重要と思われる点をまとめたいと思います。

DARPA
の手法の3つの要素
1、野心的な目標:「DARPAのプロジェクトは、科学・技術の進歩を活かして実社会の問題を解決すること、または新しい機会を生み出すためにある。・・・取り組む問題は、科学研究を推し進めなければ解決できない程度に困難でなければならない。技術を応用する必要性が差し迫っている時こそ焦点が定まり、才能ある人々に刺激を与えるからだ。」
2、期限付きプロジェクト・チーム:「DARPAは産学界から世界最高峰のエキスパートを集め、比較的短期間のプロジェクトに取り組む。チームのメンバーを編成して率いるのは任期制の技術マネジャーだ。・・・集中的で焦点が定まった期間限定のものだからこそ最高の人材が引き寄せられ、困難だからこそ並外れた協力体制が生まれるのだ。こうしたプロジェクトには優秀な人材がおのずと集まり、有能なメンバーとともに高度な課題に取り組むのである。」
3、独立性:「DARPAは定款の定めにより、自律的にプロジェクトを選定して実行できる。こうした独立性により、迅速な行動と大胆なリスクテイクが可能で、最高の人材を勧誘できるようになる。」

DARPA
の成功の主な要因
1、基礎科学のフロンティアを押し広げる「パスツール象限」へのこだわり
・パスツール象限とは、ストークス(1997)による研究分類の考え方に基づくもので、喫緊の社会ニーズを満たすために基礎科学の知識を広げようとする分野指す。これに対し、好奇心に駆られて実用面を考慮に入れない基礎知識の探求は「ボーア象限」、科学分野の現象の説明や理解には関心がない純粋な応用研究は「エジソン象限」と呼ばれる。
・「一般に民間セクターでは、パスツール象限が機能している例がきわめて少ない。・・・多くの企業は技術的イノベーションの線形モデルに傾倒している。・・・一般に基礎研究は『非現実的』『冒険的』『投機的』と見なされ、具体的なニーズや問題とは切り離される。企業は多くの場合、事業部門に選択と資金拠出の権限を与えて、この種の研究をなるべく実用的なものにしようとする。・・・R&D部門と事業部門が交渉してできた妥協案は、双方にとって最悪の研究となる。・・・すなわち科学的に興味深くもなければ、研究目的についてだれも気に留めない状態である。この場合、人材は去り、プロジェクトの失敗が増えこそすれ減ることはない。」
・「パスツール象限の研究はロード・マップには載っていない。このような研究は、現在の工程を覆し、既存事業を破壊しうる発見へと帰結する。ロード・マップに沿って活動する研究部門が、ブレークスルーとなるイノベーションを同時に生み出し、ロード・マップに対抗しうると考えるのは非現実的である。むしろ企業は、パスツール象限に沿って活動する小規模の独立した組織をつくるべきだ。」
・「どのプロジェクトを進めるべきかを決める方法は二つある。一つは、ある科学分野が新たに登場したか、または転換点に達していて、それが重要な実践的問題を(多くの場合は新しい方法で)解決できると見定めることだ。・・・二つ目の方法は、既存のテクノロジーでは対応できない新たな顧客ニーズを特定することだ。」
・「技術面について最も理解が深く、プロジェクトを最も熟知しているのはプロジェクト・リーダーだ。したがって彼らには、リソースの再配置や進捗状況の把握、進行中の目標の見直しを選択できる裁量を与えなければならない。」
・「製品開発プロジェクトを計画し、進捗を確認する一般的な方法は、パスツール象限にあまり適さない。・・・この手のプロジェクトは短いスパンで反復(イテレーション)を行っているため、スピーディな計画策定が重要である。進捗を評価するには、各イテレーションを観察して目標に近づいているかチェックする、行き詰まりを洗い出す、新たな応用分野を見つける、予想外だった科学進歩のニーズを見極めるなどの方法が考えられる。当初の計画通りにチームが工程をクリアすることにこだわりすぎると、それまでのチームの発見によってすでに意味がなくなった工程に囚われてしまうおそれがある。時には挫折や失敗が最も効果的な発見の手段となるのだ。」
・「ある科学的手法がうまく機能しない、または多くの奇跡に恵まれなければ成立しない、ということが明らかになればその取り組みを中止して、リソースを他に振り向けるべきだ。」
2、集中力を高めるタイム・リミットと臨時チーム
・「プロジェクトの期間を定め(DARPAでは最長5年・・・)、プロジェクトが終了したらリーダーを解任。契約ベースの業務プロジェクト実施担当者を増減しやすくして、多様性と機動力を確保するという方法は、従来型の社内研究部門より雇用の流動性が高い。だからこそ、幅広い分野から有能なチーム・メンバーを採用し、素早く軌道に乗せられるのだ。」
・「任期を限定するもう一つのメリットは緊張感が生まれることである。・・・緊張感があるからこそ、チームは一体となって進捗を確認し、『従来通りの手法』を批判的に見つめるようになる。」
・「実際問題として、世界最高峰のエキスパートをかき集めたリスクの高い取り組みは、限られた期間しか継続できない。その理由の一つは集中力である。もう一つは、課題やその解決に必要な科学進歩の斬新さも風化しやすいからだ。」
・「DARPAには自前の研究室がない。DARPAのプログラムでは、それぞれの組織で働くプロジェクト実施担当者に資金を提供し、年2回以上集まって進捗状況と目標を確認することになっている。・・・DARPAのプロジェクトでは、普通なら接点のない人たちがコラボレーションして、情報を提供し合う。」
・「MBAを持っているリーダーは少ない。ビジネス・スクールで通常身につけるスキルは、市場機会を特定して、描いたプランを忠実に実行する能力だ。これに対し、DARPA・・・では、プロジェクトのニーズの変化に応じた計画の立案と見直し、方針の変更、人材の増減など、絶え間ない変化の管理に力を注ぐ。」
・「DARPAモデルは優れたリーダーに、他人には馬鹿げたアイデアだと思われるようなことを追究したり、産業界全体に挑戦したり、新たな産業の形成を促進したりできる環境を与える。プロジェクト・リーダーは正社員ではないため、波風を立てることや、キャリアを危険にさらすことをあまり恐れない。むしろ、世の中を変えることに集中する。」
3、独立性をいかに担保するか
・「グループのブレークスルーとなるイノベーションが新たな事業へとつながって会社に大きな方針転換を迫ったり、既存の事業を脅かしたりする場合もある。・・・こうした理由により、チームは会社の他の部署から一定の独立性を保ちながら運営しなければならない。」
・「製品開発費を補うため、または既存の事業領域を守るためにリソースを使おうとする人物がチームを率いるべきではない。」
・「決定的に重要なのは、どのプロジェクトを進めるかを委員会形式で決めてはならないということだ。ブレークスルーとなるイノベーションは、本質的に合議制とは相容れない。」
・「ハイテク企業には、世界最高峰の技術者をできるだけ多く正社員として雇おうとする傾向が自然に備わっている。ほどんどの組織にとって、これは正しいアプローチである。経験が本質的に重要だからだ。企業はこうして専門性の基礎を築き、ロード・マップに沿った実行の成功確率を高め、イノベーションのチャンスをつくり出す。そしてキャリア・アップによって社員の意欲を高めれば、将来のリーダーを育成できる。だがこの手法は、経験則に異議を唱えてハイリスクの取り組みを引き受けるプロジェクト・リーダーがチームを組閣する方法としては完全に間違っている。」
・「求めるニーズはスピードと柔軟さなので、最初から知的財産すべてを独占所有することを重視する従来の手法はそぐわない。」
―――

DARPA
の運営に関しては、文献1の他にも文献があります[文献2~4]。運営の仕組みや手法自体については、文献2~4の方が詳しいところもありますが、文献1の特徴は、DARPAの手法について、単なる仕組みの解説にとどまらず、なぜその手法が効果を発揮するのかについての著者の考えが述べられている点でしょう。これは、著者が元DARPAの長官と副長官でDARPAの考え方をよく理解した上で、現在はその手法をモトローラ(現グーグル)の先進テクノロジープロジェクト(ATAP)に適用しようとしていることによるものでしょう。上述の文献であげられた、DARPAの成功の要因に対応する手法の3つの要素で特に興味深いのは、いずれも「人材」に関連している点だと思います。DARPAの方法は、優秀な人材の能力を活用して、革新的なイノベーションを達成する方法として理解できるかもしれません。

もうひとつ、DARPAの運営で直接参考になりそうな点としては、インキュベーターやベンチャーファンドのあり方についての視点があげられます。DARPAでは直接研究活動を実施せず、プロジェクトマネジャーに研究の具体的な進め方についての権限を委譲しながら、プログラムマネジャーは「放任」するわけでもなく、単なる「進捗管理」でもなく、内容についてかなり関与しているようです。DARPAが単なる資金的援助機関以上の役割を果たしていることがイノベーション成功のためによい影響を与えているように思います。

DARPA
のマネジャーについて特筆すべき点は、技術の可能性判断において重要な役割を担っているのではないかと思える点です。いわゆる「技術の目利き」として、技術の可能性を評価し、見極めて育てる能力を持つマネジャーが重要視されているように思います。技術の評価方法については(文献1には述べられていませんが)、ハイルマイヤー(Heilmeier)の基準と呼ばれる以下の評価基準があります[文献2]。マネジャーはこれらの質問にしっかり回答できることが求められるといいます。
・何を達成しようとしているのか?専門用語を一切利用せずに当該プロジェクトの目的を説明せよ
・今日どのような方法で実践されているのか、また現在の実践の限界は何か?
・当該アプローチの何が新しいのか、どうしてそれが成功すると思うのか?
・誰のためになるか?
・成功した場合、どういった変化を期待できるのか?
・リスクとリターンは何か?
・どの位のコストがかかるか?
・どれほどの期間が必要か?
・成功に向けた進展を確認するための中間及び最終の評価方法は何か?
この基準は、研究開発のチェックポイントとしてかなりよくまとまっていると思います。このような基準で多数のプロジェクトを扱うことで、DARPAの中核メンバーには、どんな研究が成功しやすいのかについての暗黙知が蓄積され、優れた「目利き」を育てることに役だっているのではないか、そしてそれがイノベーションの成功確率を上げることに寄与しているのではないか、という気もします。

もちろん、一般の企業にとって、DARPAが進めているような革新的なイノベーションは、現実的な課題ではないかもしれません。しかし、上記の手法は一般の研究マネジメントに応用可能な部分がありそうです。例えば、研究は止め際の判断が難しいものですが、期間を限定することはその判断を容易にしてくれるかもしれませんし、優秀な人材を活用する、という視点も革新的イノベーションのみならず有効と思われます。

ただし注意しなければいけないのは、革新的なイノベーションにはそれに相応しい組織と手法、考え方が求められると思われる点です。革新的なイノベーションを起こしたいと願ったとしても、それに既存のメンバーと組織で挑むことはかなり難しいと言わざるをえないでしょう。さらにDARPAの方法を真似ようとしても、実際には人材の流動性や、人材のソース(誰が長期的な専門性育成を行うのか)、雇用のシステム、チャレンジの奨励(失敗の寛容)、起業のしやすさなど、社会的な環境要因も原因となって、一般の企業にDARPAのような進め方ができるとは限りません。ではどうすればよいのか。革新的なイノベーションを望むなら、おそらくはDARPAの成功を支える根本原理をよく理解して、自らの環境にあった方法を創造していくことが求められるように思います。


文献1:Regina E. Dugan, Kaigham J. Gabriel、 レジナ・E・デュガン、カイガム・J・ガブリエル著、編集部訳、「DARPAの全貌:世界的技術はいかに生まれたか アメリカ国防総省国防高等研究計画局のイノベーション」、Diamond Harvard Business Review, July 2014, p.88.
原著:”Special Forces” Innovation: How DARPA Attacks Problems, Harvard Business Review, October 2013.
文献2:「米国DARPAの研究開発マネジメントのポイント」
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/sangyougijutsu/kenkyu_hyoka/pdf/002_03_00.pdf
文献3:北場林、「米国DARPA(国防高等研究計画局)の概要」、科学技術振興機構研究開発戦略センター、海外航行報告、2013.6.26
http://www.jst.go.jp/crds/pdf/2013/FU/US20130626.pdf
文献4:斉藤智美、「インキュベーターとしての DARPA -非連続なイノベーションを起こすために-」、みずほ産業調査、vol.45, No.2, p.134 (2014)2014.6.18掲載
http://www.mizuhobank.co.jp/corporate/bizinfo/industry/sangyou/pdf/1045_02_06.pdf

参考リンク<2015.2.8追加>



ノート改訂版・補遺:これだけは知っておきたい研究マネジメント知識

2013年3月に始めた「ノート:研究マネジャー基礎知識」の改訂も、全14回分の改訂を終えました。「ノート」の記事は、研究マネジメントに関する基本的な知識をまとめたいという意図で書いてきましたが、実践の際に常に意識すべき内容としては全14回の内容では多すぎるのではないか、とも感じます。そこで、今回は、研究マネジメントの実践において特に重要だと思うこと、知っておいて折に触れてチェックすべきこと、知らないと大きな判断ミスを冒す可能性があると思われることを選んでまとめることにしました。もちろん、選んだ内容には個人的な見解が入っていますので、ひとつの意見として見ていただければ幸いです。ご参考までに関連する本ブログの記事へのリンクを入れていますので、詳しい内容はリンク先をご参照願います。

研究は不確実なもの
結果が予測できれば研究は不要です。つまり研究しなければならないのは結果がわからないからであって、わからないことに挑んでいるわけですから成功するかどうかは不確実です。思ったとおりに、あるいは計画のとおりに研究が進むとは限りません。予想外の障害が現れた時には、想定したシナリオにこだわって単に努力を積み重ねるのではなく、異なる発想が必要になるかもしれないことも考えてみる価値があるでしょう。一方、思っていた以上にうまくいくことや、当初の狙いとは違っていても面白い結果に行きあたるかもしれません(セレンディピティ)。そうしたチャンスも見逃さないようにしたいものです。

人間の思考・予測には限界がある
物事の原因や未来に起こるだろうことについてよく考えることは重要です。しかし、よく考えたからといって真実がわかる、あるいは未来予測ができるとは限りません。人間の無意識の思考特性によって判断を誤ることもありますし、知識や認識の不足に気づかないこともあります。また、原理的に予測ができない対象もあり得ます(例えば複雑系の現象にはそういう例があることが知られています)。不確実性とともに思考の限界も認識しておく必要があるでしょう。

競争相手の存在
よいアイデアを思いつくと、それは自分たちしか知らないことだと思ってしまうことがあります。しかし、たいていの場合、どこかで誰かが似たようなことを考えているものです。少なくともそういう競争相手がいる可能性があることは忘れてはいけないと思います。研究を進めるにあたっても、自分たちの望むシナリオだけでなく、競争相手がどう考え、どう動くかも考慮すべきでしょう。

しかし、成功しやすいイノベーションはあるらしい
研究やイノベーションは不確実であるとはいっても、成功しやすいイノベーションのパターンはあるようです。なかでも大きな成功をもたらしやすいという意味で重要なのはChristensenの「破壊的イノベーション」の考え方ではないかと思われます。(もちろん、破壊的イノベーションだけが成功するということではありません)

アイデアや技術だけでは不十分
優れたアイデア(研究テーマ、課題)や、優れた技術だけではイノベーションの成功は保証されないのが普通です。どう実行するか、どう収益をあげるしくみ(ビジネスモデル)を構築するか、どう関係者を取り込み、社内外の協力関係(エコシステム)を構築するか、どうやって顧客に受け入れてもらうのか(普及)なども成功のための重要な要因になります。

ニーズは簡単にはわからない
研究テーマを考える際や、アイデアの源として、どんなニーズがあるかを知ることは重要です。しかし、真のニーズを知ることはそれほど容易ではありません。顧客(消費者)の要求と真のニーズは必ずしも一致しないことは認識しておくべきでしょう。真のニーズを知るためには、行動観察(エスノグラフィー)や、Christensenによる「片づけるべき用事」の考え方は重要と思われます。

形式知と暗黙知
は違う
知識には、形式知(形式的・論理的言語によって伝達できる知識)と暗黙知(特定状況における個人的な知識で、形式化したり他人に伝えたりするのが難しい知識)があると言われています。新たな知識は、異なる知識の出会いから生まれることが多いとされていますが、形式知だけでなく暗黙知の重要性も忘れてはならないと思います。

研究者(イノベーションを推進する人)のやる気を引き出すには
人(特に研究者)はお金や地位だけでは動かない(場合が多い)と言われます。Herzbergは高次な欲求を刺激するものを動機付け要因(motivators)、低次な欲求を刺激するものを衛生要因(hygienic factors)とし、衛生要因を改善しても不満がなくなるだけで動機付けることはできないとしています(お金は衛生要因)。Maslowの欲求階層理論では、人間の欲求は低次なものから、生理的欲求、安全欲求、所属と愛の欲求、承認の欲求、自己実現欲求の5段階の階層をなし、人間は低次欲求がある程度満たされると、より高次の欲求によって動機付けられるようになり、その際、低次の欲求は人を動機付ける欲求としては機能しない、とされます。また、Deciは、給与や人間関係など人を動機付ける要因が個人の外部にある場合の「外発的動機づけ」よりも、自らの有能さの確認や自己決定などに関わる「内発的動機づけ」が重要と述べています。

研究組織の望ましい特性
研究組織の望ましい特性としては、自律性、目的・感情・価値観の共有、多様性、閉鎖的になりすぎずメンバーが目標達成に積極的に関わること、他の組織との協働、があげられることが多いようです。どんな研究組織の構造であっても、こうした特性を持つように運営することが必要でしょう。

研究リーダーの役割
研究リーダーには、多様性の確保、コミュニケーションの活性化、組織外部との連携調整、部下の育成指導、ロールモデルという役割が求められるようです。働きがいのある会社ランキング常連のSASCEOJim Goodnightによれば「マネジャーは社員の『部下』となり、それぞれが高いモチベーションで働き、能力を発揮するよう努める」ことが望ましいとされているようですが、それもひとつの考え方かもしれません。

研究の進め方はそれぞれ
一口に研究、イノベーションとはいっても、内容は様々です。技術分野も違えば、企業におけるイノベーションの意味も、顧客にとっての意味も様々ですし、イノベーションの段階(例えば、技術的検討段階、製品化段階、市場投入、改善など)も様々でしょう。当然その進め方も異なるはずで、結局、どんな場合にも適用可能な成功の処方箋のようなハウツーは存在しないのではないか、と思われます。従って、本稿に述べたような注意点を常に考慮しつつ、状況に応じたマネジメントを工夫していくことがマネジャーには求められているのでしょう。ただ、最も重要なマネジメント上のポイントは何か、と問われたら、私は、イノベーションに携わる人の「意欲の管理」だと答えたいと思っています。

以上が、現在私が考えている「これだけは知っておきたい研究マネジメント知識」です。何らかのヒントになれば幸いです。


ノート目次へのリンク



研究マネジメント・トピックス目次(2014.8.3版)

このブログの「研究マネジメント・トピックス」というカテゴリでは、「ノート」には入れられなかった研究マネジメントに関する話題について、本や記事の引用をベースに書いています。ここでは表題とリンクをリストにし、要約入りの目次は「その1」「その2」に分割して別ページにしています。それぞれリンクの接続確認、気付いた新たなリンク追加も行なっています。
要約入り目次はこちら:その1その2

その1
研究・イノベーション総論についてのトピックス
「イノベーションの神話」(Scott Berkun著)のまとめと感想2011.2.20)、参考リンク
Thinkers50 -経営思想家ベスト50(2011年)
2011.11.27)、参考リンク
Thinkers50 -経営思想家ベスト50(2013年)2013.11.17)、参考リンクは上と同じ
「イノベーションとは何か」(池田信夫著)より
2012.7.22)、参考リンク
「知識創造経営のプリンシプル」(野中郁次郎、紺野登著)より2012.12.24)、参考リンク
「ビジョナリーカンパニー4」(コリンズ、ハンセン著)より
2013.1.20)、参考リンク
「世界の経営学者はいま何を考えているのか」(入山章栄著)より2013.10.20)、参考リンク

研究・イノベーションの方針、着想、スタート段階についてのトピックス
破壊的イノベーションの現在(ダイヤモンド・ハーバード・ビジネス・レビュー2013年6月号より)2013.8.4)、参考リンク
リバース・イノベーション(DHBR2010年論文より)
2010.10.17)、参考リンク
「リバース・イノベーション」(ゴビンダラジャン、トリンブル著)より
2012.11.25)、参考リンクは上記と同じ
オープン・イノベーションは使えるか?2011.1.10)、参考リンク
エスノグラフィーとイノベーション
2010.12.19)、参考リンク
「東大式 世界を変えるイノベーションのつくりかた」
2010.11.28)、参考リンク
「ホワイトスペース戦略」-ビジネスモデルイノベーションの方法
2012.1.9)、参考リンク
イノベーションをビジネスへ(マリンズ、コミサー著「プランB」より)
2012.6.17)、参考リンク
複雑系経営(?)の効果
2012.5.6)、参考リンク
ビジネスモデル・ジェネレーション(オスターワルダー、ピニュール著)より
2013.3.17)、参考リンク
戦略策定の科学的アプローチ
2013.6.30)、参考リ
「P&G式『勝つために戦う』戦略」(ラフリー、マーティン著)より
2014.3.2)、参考リンク(すぐ上記事と同じ)
ジュガードイノベーション(ラジュ、プラブ、アフージャ著「イノベーションは新興国に学べ!」より)
2014.5.11)、参考リンク
リ・インベンションとは(「リ・インベンション」三品和広+三品ゼミ著より)
2014.7.13)、参考リンク

その2
研究・イノベーションの進め方に関するトピックス
「流れを経営する」を読む2012.3.25)、参考リンク
「イノベーションの知恵」(野中郁次郎、勝見明著)感想
2011.3.21)、参考リンク
アジャイル、スクラム、研究開発
2012.5.27)、参考リンク
「技術経営の常識のウソ」感想
2011.4.17)、参考リンク
祝ノーベル賞:『発見の条件』by根岸英一教授
2010.10.11)、参考リンク
P&Gのすごさ-ニュー・グロース・ファクトリー
2011.11.20参考リンク
知的な失敗2012.2.26)、参考リンク
「エスケープ・ベロシティ」(ジェフリー・ムーア著)感想
2012.8.19)、参考リンク
「製品開発をめぐる6つの誤解」(トムク、ライナーセンの論文より)
2012.10.14)、参考リンク
「イノベーション5つの原則」(カールソン、ウィルモット著)より2012.11.4参考リンク
イノベーションを実行する」(ゴビンダラジャン、トリンブル著)より2013.9.8)、参考リンク
「ワイドレンズ」(アドナー著)にみる協働の方法
2014.1.19)、参考リンク
「社会技術論」(堀井秀之著)より
2013.2.17)、参考リンク
「技術経営の実践的研究」(丹羽清編)より
2013.4.29)、参考リンク
「ビジネスモデルイノベーション」(野中郁次郎、徳岡晃一郎編著)より
2013.5.26)、参考リンク
スタートアップ企業と既存企業におけるイノベーションの方法(ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー2013年8月号特集「起業に学ぶ」より
)(2013.12.15)、参考リンク
「リーン・スタートアップ」(リース著)よ
2014.4.6)、参考リンク
模倣の意義(シェンカー著「コピーキャット」より)
2014.6.8)、参考リンク

研究・イノベーションの環境(仕組み、組織、人)に関わるトピックス
働きがいのある会社とは(Fortune誌「最も働きがいのある米国企業2011」No.1、SASの考え方)2011.1.30)、参考リンク
イノベーションに必要な人材-「イノベーションの達人! 発想する会社をつくる10の人材」
2010.11.7)、参考リンク
ナットアイランド症候群:自律的な組織を失敗に導く組織病
2010.9.26)、参考リンク
コア・リジディティ
2010.9.5)、参考リンク
リーダーがつまずく原因
2010.7.19)、参考リンク
イノベーターのDNA
2011.5.15)、参考リンク
イノベーションのDNA
2012.4.15)、参考リンクは上記と同じ
技術者が問題社員になるとき2011.7.24)、参考リンク
モチベーション再考
2011.8.28)、参考リンク
ポジティブ心理学の可能性
2011.9.25)、参考リンク
事業創造人材とは
2011.10.16)、参考リンク
フロネシス(賢慮)と研究開発
2012.1.29)、参考リンク
橋渡し役の重要性
2012.9.17参考リンク


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