科目ナンバー

CM-MH1-62XL

履修条件・関連科目等

体系的に学修していくうえで当該科目の受講開始時までに学修していることが望ましい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

現代の企業活動は、技術の進化によって市場環境が急速に変化するVUCA・BANIの状況に置かれており、企業が競争力を維持するには、単に技術を理解するだけでなく、価値創造（Value Creation）／価値獲得（Value Capture）という２つの視点で、技術を事業へ結びつける考え方が不可欠である。また、研究・開発（R&D）から製品化・事業化までのプロセスは、製造業に限らずサービス業や小売業を含む幅広い業種において、売上・利益・ブランドイメージに直結する「企業の生命線」となる。加えて、DX（デジタル変革）やAI（生成AIを含む）の普及により、データを活用した意思決定や新事業創造が重要になっている。商学部の学生にとって、テクノロジーを「使う／選ぶ／組み合わせる」立場から理解し、ビジネスの言葉で説明できる基礎力が求められる。
本講義では、現代テクノロジーを「技術そのもの」ではなく、事業価値を生む仕組みとして捉え、(1)R&D（研究開発）から事業化までの流れ、(2)イノベーションの理論とモデル、(3)DX・AI・データ活用と組織・人材、を連結して学ぶ。講義は、基礎概念の説明に加え、身近な企業事例・簡易ケース・ミニ演習（グループ討議、短い発表）を取り入れ、「技術×市場×組織×利益」の観点で考える。特に、R&Dテーマ設定、ロードマップ、知的財産、データ・AI活用、倫理・ガバナンスといった論点を、商学部生が扱えるレベルで整理し、最終的には「テクノロジーを梃子にした価値提案」を自分の言葉で構想できることを目指す。

科目目的

この科目は、商学部カリキュラム上の商学部分野別専門科目に位置付けられています。

本講義の目的は、現代のテクノロジーが企業や社会にもたらす影響を、①価値創造／価値獲得の観点から理解し、②R&D→製品化→事業化のプロセスを体系的に把握し、③DX・AI・データ活用を含む技術と経営の融合（MOT）を、組織・人材・制度（知財・標準・倫理）まで含めて説明できる基礎力を身につけることにある。

到達目標

履修者は、現代テクノロジー論の要諦である以下の３点について、授業終了時点で達成できることを目標とする。
１）イノベーションの概念・理論・代表的モデルを、企業競争力や課題解決と結びつけて説明できる。
２）R&Dから製品・事業化までの一連の開発プロセスの要点（テーマ設定、評価、ロードマップ、知財等）を理解し、簡単なケースに適用できる。
３）DX・データ・AI（生成AIを含む）を活用した事業づくりの基本構造を理解し、初歩的な計画（価値提案・必要データの構築・リスク評価）を基礎立案できる。

授業計画と内容

本講義は、「現代テクノロジー論」に関わる領域をほぼ網羅的に扱い、包括的に学ぶことのできる授業計画である。
基礎から応用へ段階的に理解を深められるよう、講義は4つのPhaseで構成する。
授業は座学（概念・フレームワーク）を軸に、短いケースとミニ演習を組み合わせて進める。
毎回「今日の要点」を言語化する時間を設け、知識を“使える形”へ変換することを目指す。

【Phase 1：基礎（テクノロジーを事業価値として捉える）】
第1回　ガイダンス：本講義における「現代テクノロジー論」とは何か
第2回　VUCA／BANI時代の企業環境とテクノロジーの役割
第3回　価値とは何か：顧客価値・技術価値・社会価値を整理する
第4回　価値創造（Value Creation）と価値獲得（Value Capture）：儲かる仕組みの基本
第5回　イノベーションの定義と代表的な理論・モデル
第6回　DX（Digital Transformation）の基礎：データ駆動とゲームチェンジ

【Phase 2：R&D（研究開発）から事業化へ（プロセスとマネジメント）】
第7回　R&D→製品化→事業化：開発プロセスの全体像
第8回　研究開発の種類（基礎・応用・実用化）と「つながり」
第9回　製品ライフサイクル（PLC）と技術のS字カーブ
第10回　製品アーキテクチャと技術価値：差別化とコモディティ化
第11回　企業組織論：研究開発組織（Core／Local）と連携設計
第12回　開発テーマ設定：収益ロジックとシステム思考の入口
第13回　研究開発の生産性：何をどう測り、どう高めるか
第14回　技術ロードマップ入門：予測と計画、情報収集の基礎

【Phase 3：知財・データ・AI・制度（現代的論点）】
第15回　ビジネス・ポートフォリオと知的財産（IP）の基礎
第16回　特許の考え方（新規性・進歩性）と簡易ケース演習
第17回　企業活動とガバナンス：データ時代のルールづくり
第18回　情報倫理と研究倫理：技術者・企業に求められる責任
第19回　データ活用の基礎：構造化／非構造化データ、可視化と意思決定
第20回　市場予測の入口：フェルミ推定を用いた市場サイズの簡単な見積り（TAM・SAM・SOM）と投資回収の考え方
第21回　AIとは何か：できること／できないこと、導入の勘所、基本概念とビジネスでの位置づけ
第22回　生成AI入門：原理の理解とビジネス活用の基本
第23回　AI活用の新潮流：データ保護とオープン／クローズ戦略
第24回　デジタルMOT（技術経営）論：DXを進める組織と人材（役割・スキル）

【Phase 4：統合（価値提案をつくる演習）】
第25回　価値提案づくり演習①：課題発見と顧客理解（デザイン思考の入口）
第26回　価値提案づくり演習②：技術選択とビジネスモデル
第27回　演習発表と考察：テクノロジーで価値を生む企画
第28回　まとめ：現代テクノロジー論の総括

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週1回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

評価は「正解探し」よりも、論点の整理力／根拠の示し方／価値提案の筋の良さを重視する。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

-大手精密機械メーカー：研究開発から事業開発まで一連の業務．
-公的業務：AIST（産総研）客員研究員，JAXA（宇宙航空研究開発機構）客員，日本学術振興会（学振）研究開発専門委員長，内閣府有識者委員，学術論文査読委員（JVST，JIEP，JAMSなど），国際会議基調講演（ICEPなど）・招待講演（ECSなど），学会・国際会議座長など．
-教育経験のある大学：大阪大学，山口大学，東京大学，日本工業大学，北海道科学大学など．
-専門：半導体システム工学，集積光学，電子光学，技術経営論（特に，研究開発戦略論，技術戦略論）．工学博士．

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

＊大手精密機械メーカーにおいて、部門長（GM）および米国現地法人副社長（VP）として研究開発・事業開発に携わってきた実務経験があります。加えて、国立大学にて教授・客員教授・特任教授・招聘教授を含め、20年以上にわたる大学教育（学生指導：修士・博士）の経験も有しています。これらの実務知と教育知を活かし、学生の皆さんと「価値ある学びの時間」を共有したいと考えています。

テキスト・参考文献等

主教材は配布資料とする。
下記をテキストとして使用する：MOT 研究開発マネジメント入門（岡本和也、2020、朝倉書店、初版4刷、ISBN-13：978-4254201673）　
なお、本講義に関連する参考図書は適宜紹介する。

その他特記事項

＊講義においては、理系の専門知識や高度な数学は前提としません。一方で、「技術をビジネスの言葉で説明する」ために、図解・要約・比較（メリット／デメリット、リスク／リターン）の力が必要になります。MS-Excelで基本的な表・グラフを扱えると望ましいと考えます。
また、本講義に関わる質問はいつでも受け付け、可能な限り皆さんと共に考える時間を取りたいと考えます。

使用するソフトウェア：PowerPoint

参考URL