 |
 |
 |
どのように未来を予測すればいいのか？ |
|
|
| 第1節 | トレンド分析による短期〜中期の未来予測手法 |
| 1. | 未来技術予測をするための調査 |
| 1.1 | 未来の商品の決定 |
| 1.2 | 過去の調査 |
| 2. | 未来技術予測をするための分析 |
| 2.1 | 未来の技術進化のパターンの適用 |
| 2.2 | 10年後の仮想空間の作成 |
| 2.3 | 未来商品の品質表の作成 |
| 2.4 | R-FTAによるニーズの展開 |
| 3. | 未来技術を実現する手段のアイディア発想 |
| 3.1 | 最悪のことを考えて最良のアイディアを生み出す方法 |
| 3.2 | 等価変換理論によるアイディア発想 |
| 3.3 | R-FTAによるアイディアの展開 |
| 3.4 | イノベーションサイクルによるアイディア発想 |
| 3.5 | 未来の商品の提案 |
| 第2節 | 機械学習・人工知能による科学技術動向の予測 |
| 1. | 科学技術の発展とデータ分析の関係 |
| 1.1 | データとは何か |
| 1.2 | なぜデータに基づく意志決定が必要なのか |
| 1.3 | 統計学・機械学習の発展とビジネス用途への展開 |
| 2. | 機械学習による予測に必要な考え方 |
| 2.1 | 教師あり学習と教師なし学習 |
| 2.2 | 過学習 |
| 2.3 | 交差検定 |
| 2.4 | 予測モデルの評価指標 |
| 3. | 人工知能ブームの位置付け |
| 3.1 | テクノロジーシンギュラリティによって人類は滅亡するのか |
| 3.2 | 人工知能に仕事を奪われるか |
| 3.3 | ディープラーニングは人間の脳を模倣しているのか |
| 4. | 機械学習・人工知能による科学技術予測 |
| 4.1 | 科学技術情報の爆発的な増加 |
| 4.2 | 引用ネットワーク分析による学術領域俯瞰 |
| 4.3 | ネットワーク特徴量を用いた萌芽研究の予測 |
| 4.4 | 予測モデルの分野汎用性 |
| 第3節 | 未来技術予測・デルファイ調査による中長期技術予測の実施と留意点 |
| 1. | 将来社会ビジョンの検討 |
| 2. | 分野別科学技術予測調査（デルファイ調査）への展開 |
| 3. | 科学技術予測から戦略シナリオへ |
| 第4節 | シナリオ・プランニングセッションを実施する上での課題と対応について
〜未来予想図を楽しく描くためのコツ〜 |
| 1. | シナリオ・プランニングの効能 |
| 1.1 | 目的 |
| 1.2 | 先入観について |
| 2. | シナリオ・プランニングの課題 |
| 2.1 | ゴールを最初から意識してしまう |
| 2.2 | シナリオ・プランニングはつまらない？ |
| 2.3 | 見たくない将来について考えない |
| 3. | シナリオ・プランニングの手順 |
| 3.1 | テーマ設定 |
| 3.2 | キーファクターの抽出 |
| 3.3 | 重要度の高い不確実性の発見 |
| 3.4 | シナリオ創出 |
| 3.5 | 示唆の吟味 |
| 3.6 | 戦略オプションの吟味 |
| 3.7 | 先行指標の発見 |
| 4. | シナリオ・プランニングのポイント＆コツ |
| 4.1 | ファシリテーターの素養 |
| 4.2 | やり方を変えてみる |
| 第5節 | テキストマイニングソフトによる未来予測 |
| 1. | 未来を予測するテキストマイニング手法 |
| 1.1 | 未来市場を掴むテキストマイニング |
| 1.2 | データマイニングとテキストマイニング |
| 2. | テキストマイニング活用の基本 |
| 2.1 | テキストマイニングは、価値創発の支援ツール |
| 2.2 | テキストマイニングの基本的な仕組み |
| 3. | 近未来のヒット商品予測を行なうテキストマイニングの事例 |
|
|
| 3.1 | 福島県“桃のヒット商品予測”テキストマイニング調査の狙い |
| 3.2 | 調査目的と調査対象の設定 |
| 3.3 | 調査の設計 |
| 3.4 | 検索キーワードの設定 |
| 3.5 | データ回収の内容と基準 |
| 3.6 | 情報の整理 |
| 3.7 | インサイト |
| 3.8 | 本テキストマイニングの分析結果 |
| 3.9 | 分析結果のアクションプラン化 |
| 4. | 長期的な予測を行なうオフィスビル開発のテキストマイニング事例 |
| 4.1 | フレームワークと組み合わせてテキストマイニング分析 |
| 4.2 | 結果をストーリー化して未来予測 |
| 5. | 未来予測の精度を向上させる |
| 5.1 | 自動化の落とし穴を回避する |
| 5.2 | 分析者のセンスとスキルの向上 |
| 5.3 | 知識共有組織作りと体質化 |
| 6. | 今後のテキストマイニングの動向 |
| 6.1 | ＩＣＴの進化を取り込む |
| 6.2 | 人工知能（ＡＩ）の進化を取り込む |
| 6.3 | これからはマルチモーダル・マイニングで活用分野も拡大 |
| 第6節 | ＤＥによる未来技術予測と進化シナリオの作成 |
| 1. | 企画者、開発者の悩みとその解法 |
| 2. | 未来を創造するための「進化のトレンド、パターン、ライン」 |
| 3. | 進化のトレンド、パターン、ラインを駆使するＤＥ |
| 3.1 | ＤＥが目標とする成果 |
| 3.2 | 将来像の網羅的な提示 |
| 4. | 未来予測に対する基本的な態度 |
| 4.1 | 未来を発明するＴＲＩＺの知見 |
| 4.2 | 上位システムとシステムの環境 |
| 5. | 社会全般のトレンド |
| 6. | ＤＥにおける進化のパターンの適用 |
| 6.1 | 理想性の向上 |
| 6.2 | 要素の不均衡進化 |
| 7. | ＤＥにおける進化のラインの適用 |
| 8. | 進化のシナリオの作成 |
| 8.1 | 企画コンセプトのまとめ |
| 8.2 | 企画コンセプトの分析 |
| 9. | 対象システムの進化のシナリオとロードマップの作成 |
| 9.1 | 進化のシナリオの作成手順 |
| 9.2 | 対象システムの進化のロードマップを作る |
| 第7節 | 未来を先読みする思考法“未来クロス”研究 |
| 1. | 未来クロス研究によって「未来に立ってみる」 |
| 1.1 | 未来クロス研究とは |
| 1.2 | 変化の兆しから“将来のニーズ”へと変換 |
| 1.3 | シーズの変化には方向性がある |
| 2. | “未来クロス”研究 実践事例研究 |
| 2.1 | 将来の社会変化・生活変化の兆しをとらえる |
| 2.2 | “変化の兆しキーワード”から「将来の展開方向（出口）』を設定する |
| 第8節 | 特許分析による技術動向把握と未来予測法 |
| 1. | 特許分析の基礎 |
| 1.1 | 制度 |
| 1.1.1 | 公開情報 |
| 1.1.2 | 権利期間 |
| 1.2 | 特許分析の基本的考え方 |
| 1.2.1 | 技術の進歩とは |
| 1.2.2 | 特許制度からみた特許戦略 |
| 2. | 特許分析による技術動向の見極め |
| 2.1 | 概論 |
| 2.2 | パイオニアメーカーと後発メーカーの動向 |
| 3. | 特許調査の基礎 |
| 3.1 | 特許検索技術 |
| 3.1.1 | データベース |
| 3.1.2 | 特許検索手法の基礎 |
| 4. | 特許分析による未来予測法 |
|
| |
 |
未来を予測するには何を参考にすればいいのか？ |
|
|
| 第1節 | 学会、公的研究機関のロードマップ、技術戦略マップの読み方、活用の仕方 |
| 1. | デルファイ調査 |
| 2. | 技術戦略マップ |
| 2.1 | 技術戦略マップ策定の目的 |
| 2.2 | 構 成 |
| 2.3 | 対象領域 |
| 2.4 | 一般的な民間の技術ロードマップとの相違点 |
| 2.5 | 民間企業での典型的な技術ロードマップと経済産業省の技術戦略マップの相違点 |
| 2.6 | 技術戦略マップの活用アイデア |
| 3. | 学会による技術ロードマップ |
| 3.1 | 学術界による技術ロードマップ策定の意義 |
| 3.2 | 経済産業省におけるアカデミック・ロードマップ策定の支援 |
| 3.3 | 機械学会の取り組み |
| 3.4 | 検討体制 |
| 3.5 | 概 要 |
| 4. | おわりに |
| 4.1 | 技術ロードマッピングにおいて陥りやすい罠 |
| 4.2 | 正しいロードマッピングのチェックポイント |
| 第2節 | 社会動向や規制に関する行政の動きをモニターする方法 |
| 1. | 社会受容性をコントロールできるのか |
| 1.1 | 政策や標準が未来社会を左右する |
| 1.2 | 法令と標準の関係 |
| 1.3 | 製品技術水準と規制レベルの関係 |
| 2. | 社会受容性に関わる情報収集 |
| 2.1 | 標準化動向の情報収集と見極め |
|
|
| 2.2 | 技術が関係する政策動向の情報収集 |
| 2.3 | 省庁の審議会 |
| 2.4 | 経済財政諮問会議，総合科学技術・イノベーション会議 |
| 3. | 社会のレスポンスの例 |
| 3.1 | ネットワーク外部性 |
| 3.2 | ロックイン |
| 3.3 | 情報の非対称性 |
| 3.4 | 情報の不完全性 |
| 4. | 社会受容性への攻めの戦略 |
| 第3節 | 未来予測のためのレポート、文献、データベースの探し方 |
| 1. | 情報収集活動の基本 |
| 1.1 | 情報には探す順番がある |
| 1.2 | 国家戦略を知らずに成功は出来ない！？ |
| 1.3 | 未来予測をする上で注目しておきたい基本情報源 |
| 2. | 未来予測で注目しておきたい情報の探し方・考え方 |
| 2.1 | 中長期視点の信頼すべき予測資料を知る、見る、学ぶ |
| 2.2 | 予測資料を参考に自分自身で市場を予測する |
| 2.3 | 従来の枠組みだけでビジネスを発想しない |
| 2.4 | 規制緩和（強化）を徹底的に学ぶ |
| 2.5 | 研究開発担当者×Tech |
| 2.6 | 未来予測を考える上で注目しておきたい民間の情報 |
|
| |
 |
未来予測・洞察はどういう体制で誰がやるのが最も効果的なのか？ |
|
|
| 1. | 何のための未来予測・洞察か |
| 1.1 | 未来予測・洞察が必要になった背景 |
| 1.2 | 未来予測・洞察の目的 |
| 1.3 | 未来予測・洞察を行う場合の産業別の違い |
| 1.4 | 未来予測とマーケテイング調査 |
| 1.5 | どの範囲の未来予測・洞察を行うか |
| 2. | 未来予想・洞察、将来ビジョンを全社で共有するための仕組み |
| 2.1 | 経営・事業戦略、技術戦略上の未来予測・洞察の位置づけ |
|
|
| 2.2 | 未来予測・洞察は実際にどう実施されているのか |
| 2.3 | 未来予測・洞察をどう戦略に落とし込むか |
| 2.4 | 当たりにくい未来予測・洞察を戦略的にどう位置付けるか |
| 3. | 未来予測・洞察の実施体制と成功のポイント |
| 3.1 | 未来予測・洞察の実施体制 |
| 3.2 | 未来予測・洞察を行うチームのメンバー選定 |
| 3.3 | 未来予測・洞察を成功させるために |
|
| |
 |
未来予測から将来ビジョンをどのように描き、事業戦略、研究開発戦略に落とし込むの？ |
|
|
| 第1節 | 未来予測・将来ビジョンの設定：5つのおさえどころ〜事業を防衛・先導・創出する技術経営部門の戦略ビジョン構築に向けて〜 |
| 1. | どんな時代か？：未来予測が求められる5つの背景 |
| 1.1 | ワトソンショック（事業周辺の具体的新技術の脅威の現実化） |
| 1.2 | エコシステム対応/Beyond QCD |
| 1.3 | リードユーザー問題 |
| 1.4 | 定番新規領域での逡巡 |
| 1.5 | 超ソフトウェアドミナント社会 |
| 2. | 未来予測における共通の悩みどころ |
| 3. | そんな時代にどうするか？：未来予測の7つの押さえどころ |
| 4. | 未来予測(作業)が要求する本質的経営課題 |
| 第2節 | フォアキャスティング発想による将来技術の予測 |
| 1. | フォアキャスティング発想とバックキャスティング発想とは |
| 2. | フォアキャスティング発想のためのデータ収集 |
| 3. | シーズ方式とシナリオプランニング |
| 第3節 | バックキャスト思考で考える新しいものづくりの考え方 |
| 1. | バックキャスト法の簡単な説明 |
| 2. | バックキャストとフォーキャスト |
| 3. | バックキャスト法の欠点 |
| 4. | 一般的なバックキャスト法の進め方 |
| 5. | 筆者の経験 |
| 6. | 提案する方法 |
| 第4節 | 5年先、10年先の変化を見据えた新商品・新事業開発テーマ立案の考え方 |
| 1. | マクロトレンドとは |
| 2. | マクロトレンドの把握に基づく新商品・新事業開発テーマ立案の進め方 |
| 2.1 | 公開情報を活用したマクロトレンド抽出 |
| 2.2 | ターゲット顧客の設定と顧客プロセス分析による顧客ニーズ抽出 |
| 2.3 | マクロトレンドを活用した顧客ニーズのストレッチ |
| 2.4 | 顧客ニーズの評価 |
| 2.5 | NFS変換による顧客ニーズの実現手段明確化 |
| 2.6 | 顧客ニーズに基づくシナリオ作成 |
|
|
| 2.7 | 仮想カタログ作成による新商品・新事業開発テーマの明確化 |
| 第5節 | 中長期研究開発における未来洞察と技術ロードマップの活用 |
| 1. | アイデアの強制発想 |
| 1.1 | なぜ多くのアイデアが必要か |
| 1.2 | アイデア出しは異なる軸の組み合わせで行う |
| 2. | 技術ロードマップ活用によるアイデア出し |
| 2.1 | 対象となる産業と時間軸 |
| 2.2 | 具体的なプロセスと考え方 |
| 2.2.1 | 市場起点のテーマ創造 |
| 2.2.2 | 技術ロードマップの構成 |
| 2.2.3 | 技術起点のテーマ創造 |
| 3. | 事業戦略，研究開発戦略への落とし込み方 |
| 3.1 | 顧客へ提供する価値 |
| 3.2 | 被代替品との比較をする |
| 第6節 | マクロトレンドからの技術ロードマップ作成 |
| 1. | マクロトレンドをどのようにして捉えるか |
| 1.1 | 入手可能な将来予測を集める |
| 1.2 | ワーキング・グループで議論する |
| 2. | マクロトレンドをどのようにして技術ロードマップに落とし込むか |
| 2.1 | 事業部門と研究開発部門が議論する |
| 2.1.1 | マクロトレンドから商品に落とし込む |
| 2.1.2 | 商品に必要な機能・特性に落とし込む |
| 2.2 | 研究開発メンバーで技術への落とし込みを議論する |
| 2.2.1 | 機能・特性を発揮するための物性等の目標値に落とし込む |
| 2.2.2 | 物性等を発揮する技術に落とし込む |
| 2.3 | 技術ロードマップにまとめる |
| 3. | 作成した技術ロードマップをどう使うか |
| 第7節 | バックキャスティングによる中長期R&D戦略の立案とその進め方 |
| 1. | 変化の予兆を捉える |
| 1.1 | ハイプ・サイクル |
| 1.2 | バックキャスティング |
| 2. | 技術マーケティングによるニーズ仮説の構築 |
| 2.1 | 与件・前提条件，仮説の設定 |
| 2.2 | 技術性評価と事業性評価で仮説を検証 |
|
| |
 |
未来予測をどのように中長期研究開発テーマの発掘に活かすのか？ |
|
|
| 第1節 | 5〜10年先を見据えた将来ニーズの発掘と研究開発テーマの創出 |
| 1. | 中長期ビジョンの作成と効果 |
| 1.1 | 将来ビジョンの作成状況 |
| 1.2 | 将来ニーズの把握状況 |
| 1.3 | 将来ビジネスに向けての問題点と有効なアプローチ |
| 2. | 10年後を動かす新興技術による現状ビジネスへの影響 |
| 3. | イノベーション発現のための仕組みと条件 |
| 4. | イノベーションケーススタディー：スリーエムカンパニー |
| 4.1 | 5年先位10年先ビジネスに対する会社経営層の理解 |
| 4.2 | 新製品開発における技術者の熱意 |
| 4.3 | 失敗を許容する文化 |
| 4.4 | 顧客洞察 |
| 4.5 | 顧客エンゲージメント |
| 4.6 | 基幹技術の管理 |
| 第2節 | ロードマッピングとシナリオプランニングの融合により豊かで明るい未来を考えよう |
| 1. | 未来へのストーリーを作ろう |
| 2. | 未来へのストーリーを具現化するためには |
| 3. | ものごとの本質を洞察する |
| 4. | 未来への思いを効果的に具現化するための考え方 |
| 5. | 未来への思いを効果的に具現化するための考え方 |
| 6. | ロードマッピングとシナリオプランニングの融合 |
| 第3節 | 中長期ビジョンの策定と研究開発テーマの設定 |
| 1. | 未来予測について |
| 1.1 | 未来予測の目的 |
| 1.2 | 未来予測の期間，課題，留意点 |
| 2. | 中長期ビジョンの策定 |
| 2.1 | 未来予測から社会動向・将来課題の把握 |
| 2.2 | 将来課題から中長期ビジョン策定へ |
| 3. | 中長期ビジョンから研究開発テーマへ |
|
|
| 3.1 | 研究開発テーマ設定の具体例 |
| 3.2 | コア技術戦略とオープンイノベーション |
| 第4節 | 将来ニーズの把握と研究開発テーマの選択 |
| 1. | ニーズとシーズ |
| 2. | メガトレンドから成長市場，新市場を読む |
| 3. | 成長市場，新市場の将来ニーズと研究開発テーマ候補 |
| 4. | 研究開発テーマの選択と実施 |
| 第5節 | 将来ニーズのつかみ方と研究開発テーマの設定 |
| 1. | 前世紀までの既存事業の拡張拡大のためのニーズ把握と研究テーマ設定 |
| 2. | 日本の製造企業における市場ニーズ把握と研究開発テーマ設定の意義の変化 |
| 3. | 2020年代に向けた新製品・新規事業開発促進のための組織と運営 |
| 3.1 | 中長期研究テーマ発掘・新製品開発方向探索組織 |
| 3.2 | 新製品開発推進組織 |
| 3.3 | 新製品事業化組織 |
| 第6節 | 将来ニーズのつかみ方と研究開発テーマの決定 |
| 1. | マーケティングの重要性について |
| 2. | 顧客マーケテイングによる将来ニーズのつかみ方 |
| 3. | スマホ主流時代の将来ニーズのつかみかたと研究開発テーマの決定 |
| 4. | ポスト・スマホの中期研究開発テーマについて |
| 5. | 長期開発テーマの策定 |
| 第7節 | 5〜10年先を見据えた研究開発テーマの発掘 |
| 1. | 研究開発テーマの発掘 |
| 1.1 | 改良型新事業創出イノベーション |
| 1.1.1 | 懸念 |
| 1.1.2 | グローバルマーケティングの重要性 |
| 1.1.3 | ロードマップ創出手法（バックスキャタリング手法） |
| 1.1.4 | ポジショニングには自社のプラットの取り込みが重要 |
| 1.1.5 | 破壊的イノベーションへの発展 |
|
| |
 |
中長期研究開発テーマの管理、運営法とは？ |
|
|
| 第1節 | 5-10年先の研究開発テーマ創出に向けた研究運営のポイント |
| 1. | 中長期技術開発テーマ設定にあたっての課題認識 |
| 2. | 中長期テーマの設定と研究運営のポイント |
| 2.1 | 自社の研究運営・テーマ設定の現状理解 |
| 2.2 | パラドクスの理解とパラダイム変化 |
| 2.3 | 未来視点・事業視点への変換 |
| 2.4 | コア技術の再定義とロードマップ化 |
| 2.5 | 研究管理者の役割 |
| 2.6 | 不確実性にチャレンジする体制づくりと人材育成 |
| 第2節 | 中長期にわたる研究開発における適切な目標設定の仕方 |
| 1. | 目標設定の仕方・研究開発マネジメント |
| 2. | 研究開発マネジメントと人財の育成 |
| 3. | 研究開発技術者として大切な心構え |
| 4. | 人間というもの |
| 5. | インセンティブとモチベーション |
| 6. | 研究開発への実験計画法の活用 |
| 第3節 | 超長期を見据えた萌芽的研究を成功させる管理の仕方 |
| 1. | 日本触媒とその研究開発組織 |
| 2. | 研究開発テーマの成功確率をあげるために |
| 3. | 市場と社内外技術の継続的分析 |
| 4. | 良質な研究開発テーマの創出方法 |
| 4.1 | 研究開発テーマポートフォリオ |
| 4.2 | ロードマップ・ＷＧ活動 |
| 5. | 研究開発テーマの評価法 |
| 6. | オープンイノベーションの活用 |
| 第4節 | 中長期視点での研究・開発への取り組み |
| 1. | 当社グループの目指す姿 |
| 2. | 研究開発計画の策定と推進 |
|
|
| 3. | 新規提案テーマの妥当性評価の基準
本当にＲ＆Ｄ資源を掛けて取り組むの？ |
| 4. | 「ステージ0」テーマの提案を活性化する仕組み創りと仕掛け |
| 5. | オープンイノベーション型テーマ発掘・展開の実践 |
| 6. | 新規事業（新規開発）創出に向けた4つの人的必要要件 |
| 第5節 | 中長期の研究開発テーマの進捗管理の仕方 |
| 1. | 研究テーマ創出から開発へ |
| 1.1 | 技術ロードマップの目的と意義 |
| 1.2 | 未来カタログの効用 |
| 1.3 | ステージゲートモデル |
| 2. | 研究開発から事業創生へ |
| 2.1 | 研究開発活動とマーケッティング |
| 2.2 | ビジネスユニット創生プラン |
| 2.4 | インキュベーションプロジェクトによる“死の谷越え” |
| 2.5 | BU創生のためのフレームワーク |
| 第6節 | 中長期テーマの発掘とステージ管理 |
| 1. | 研究開発を取り巻く状況 |
| 1.1 | 20世紀型と21世紀型の研究開発 |
| 1.2 | 研究開発を取り巻く環境の変化 |
| 2. | 研究開発テーマの探索、設定と管理 |
| 2.1 | 市場不透明時代の研究開発 |
| 2.2 | 新たなイノベーションのための研究開発 |
| 3. | 研究開発テーマのステージ管理 |
| 3.1 | 研究開発テーマの管理がなぜ必要か |
| 3.2 | アイデアの創出とマネジメント |
| 4. | オープンイノベーションの活用 |
| 4.1 | 産学官連携、企業間連携の重要性 |
| 4.2 | 社会価値創造のための産学官連携へ |
| 4.3 | 次世代産学官連携へ |
|
| |
 |
中長期研究開発テーマの評価と中止の判断基準とは？ |
|
|
| 第1節 | 未来予測の評価、見直しのタイミング |
| 1. | 未来予測の評価 |
| 2. | 見直しのタイミング |
| 第2節 | 中期・長期研究開発戦略の検討とその進め方 |
| 1. | 中期・長期戦略の立て方 |
| 1.1 | 長期戦略の立て方 |
| 1.2 | JST戦略的創造研究の領域設定と長期戦略 |
| 1.3 | 研究開発計画での重要な視点 |
| 2. | 研究開発投資について |
| 2.1 | ステージ毎の判断 |
| 2.2 | 設備投資について |
| 3. | 研究開発推進体制 |
| 3.1 | リーダーシップについて |
| 3.2 | プログラムマネージャー |
| 第3節 | 中長期研究テーマ評価を効果的に実践するための要点 |
| 1. | 研究開発に期待される役割の変化と課題 |
| 1.1 | 効率化が求められる研究開発 |
| 1.2 | バブル崩壊以前の研究開発の問題 |
| 1.3 | イノベーションの時代における研究開発のミッションと課題 |
| 2. | 技術に対する理解の共有化の重要性 |
| 2.1 | 技術の多義性がもたらす中長期テーマ評価の難しさ |
| 2.2 | 5階層モデルによる技術に対する理解の共有化 |
| 3. | 中長期研究テーマ評価を実践するためのマインド |
| 3.1 | 中長期研究テーマと短期開発テーマに対するマインドの違い |
| 3.2 | テーマ企画における評価の観点 |
| 3.3 | 研究テーマのストーリーを見える化するシンプルツール |
|
|
| 4. | 中長期研究テーマ評価を実践するためのプロセス |
| 4.1 | ステージゲートのコンセプト |
| 4.2 | 狙い通り機能しないステージゲート |
| 4.3 | ステージゲートを形骸化させないために |
| 第4節 | 中長期研究開発テーマの運用上の課題と管理・評価・活用 |
| 1. | 日立マクセルの沿革と研究開発の方向性 |
| 1.1 | コア技術の深耕と展開 |
| 2. | 研究開発テーマの管理・評価と課題 |
| 2.1 | 研究開発の状況2) |
| 2.2 | 製品化開発を加速する仕組み |
| 2.3 | テーマの管理と今後の課題 |
| 3. | 研究開発テーマの中止後の展開、活用 |
| 第5節 | 中長期研究開発テーマの評価と中止・撤退基準 |
| 1. | 戦略体系の中での技術戦略 |
| 2. | 中長期テーマ評価法 |
| 2.1 | スコア法 |
| 2.2 | ステージゲート法 |
| 2.3 | 中止撤退の判断と意味合い |
| 第6節 | 中長期研究開発テーマの中止・方向転換のやり方 |
| 1. | 中長期研究開発テーマの分類と中止・方向転換のやり方 |
| 1.1 | 基幹事業分野における中長期テーマの場合 |
| 1.2 | その他既存事業分野・新規事業分野における中長期テーマの場合 |
| 2. | テーマ中止・方向転換の組織論 |
| 3. | テーマ中止・方向転換における知財のあり方 |
|
| |
 |
注目市場・技術の10〜20年後の姿とは？ |
|
|
| 第1節 | 脳科学とICTの融合による新たな未来とビジネスチャンス |
| 1. | 脳科学と人工知能の変遷 |
| 2. | エージェントAIの進化とビジネス |
| 3. | 脳活動計測技術と高度ICTの融合が創る新たなビジネス |
| 4. | 消費者情報を活用したデータサイエンスが拓く新たなマーケティング |
| 5. | 情動を評価する技術の進化による既存ビジネスの深化 |
| 6. | デジタルコグニティブサイエンスの時代 |
| 第2節 | 産業用ロボットの未来予測と10年後、20年後の社会の姿 |
| 1. | ロボットの技術戦略マップ・ロードマップ |
| 2. | 産業用ロボットとは？ |
| 3. | 将来の作業ユニット（産業用ロボット） |
| 3.1 | 作業ユニットの例 |
| 3.2 | 生産システムと作業ユニット |
| 4. | 作業ユニット（産業用ロボット）が普及するためのポイント |
| 第3節 | サービスロボットの未来予測と10年後、20年後の社会の姿 |
| 1. | サービスロボット市場の定義 |
| 1.1 | 市場推計の振り返り |
| 1.2 | 新しい市場区分の必要性 |
| 2. | サービスロボットの関連市場 |
| 2.1 | サービスロボットを利用したサービス |
| 2.2 | サービスロボットの保守・管理 |
| 2.3 | サービスロボットのシステムインテグレーション／コンサルティング |
| 2.4 | サービスロボットのアプリケーション |
| 2.5 | サービスロボットの保険・認証 |
| 2.6 | サービスロボットのリース・レンタル |
| 2.7 | サービスロボットの中古販売 |
| 第4節 | iPS細胞研究ロードマップの改訂と10年後の再生医療 |
| 1. | 「iPS細胞研究ロードマップ」の改訂 |
| 1.1 | 改訂版とオリジナル版の比較 |
| 1.2 | 改訂の意味すること |
| 2. | 民間企業の再生医療への参入 |
| 2.1 | 民間企業の再生医療参入の動き |
| 2.2 | 参入企業とiPS細胞研究の距離感 |
| 3. | iPS細胞の医療応用研究の意義 |
| 3.1 | iPS細胞の医療応用研究の意義 |
| 3.2 | 理想と現実のギャップ |
| 3.3 | iPS細胞研究の意義 |
| 4. | 10年後の再生医療 |
| 4.1 | iPS細胞研究で明らかになる安全性と有効性 |
| 4.2 | iPS細胞以外の細胞ソースで動きだした再生医療 |
| 4.3 | さらなるコストダウンへの糸口 |
| 第5節 | スマート農業の未来予測と10年後に向けた研究開発テーマ |
| 1. | スマート農業が注目される背景 |
| 1.1 | 苦境に立つ日本農業 |
| 1.2 | 情報通信技術の革新の波 |
| 2. | スマート農業の概要 |
| 2.1 | スマート農業の推進政策 |
| 3. | 実用化が進むスマート農業技術 |
| 3.1 | 自動運転農機 |
| 3.2 | 農業ロボット |
| 3.3 | 生産管理システム（農業ＩＣＴ） |
| 3.4 | 環境制御技術 |
| 4. | スマート農業の課題 |
| 第6節 | 人工知能の未来予測と10年後の産業の姿 |
| 1. | 人工知能が創出する新産業 |
| 1.1 | 自動運転 |
| 1.2 | 次世代製造業 |
| 1.3 | インテリジェントホーム |
| 1.4 | インテリジェントメディカルケア |
| 1.5 | インテリジェントファーミング |
| 1.6 | インテリジェントインフラストラクチャー |
|
|
| 1.7 | 自動物流・倉庫 |
| 1.8 | インテリジェントコマース |
| 1.9 | インテリジェントファイナンス |
| 1.10 | 自律型安全保障ロボット |
| 1.11 | インテリジェントエデュケーション |
| 1.12 | インテリジェントセキュリティ |
| 1.13 | 次世代ビジネスインテリジェンス |
| 第7節 | 宇宙開発の未来予測と求められる研究開発の方向性
| 1. | 生活情報を提供する宇宙インフラ |
| 2. | 宇宙空間という場を活用する宇宙インフラ |
| 3. | 宇宙インフラを輸送する宇宙システム |
| 4. | 守る対象としての宇宙インフラ |
| 5. | 宇宙インフラを支える宇宙産業 |
| 6. | 宇宙インフラを革新する宇宙技術 |
| 第8節 | ヘルスケア用ウェアラブルの未来予測と10年後、20年後の社会の姿 |
| 1. | マーケット予測 |
| 1.1 | 健康訴求が全ての商品やサービスに |
| 1.2 | 10年後の「2025年問題」 |
| 1.3 | 20年後、2035年の社会の姿 |
| 1.4 | 流れの中にニーズやウォンツを読む |
| 1.5 | 日本は「高齢資源国」 |
| 2. | ウェアラブルの可能性 |
| 3. | ウェアラブル市場概況 |
| 第9節 | スマートコミュニティ普及へ向けた国内外動向と課題 |
| 1. | 国内外のスマートコミュニティ実証の動向 |
| 2. | 国際実証の今後の国内フィードバックできる要素 |
| 2.1 | 電力ＩＯＴの走りニューメキシコ実証 |
| 2.2 | 電気自動車の運転特性が分かったマラガ実証 |
| 2.3 | 市場のバランシング責任を果たすためのマンチェスター実証 |
| 2.4 | 太陽光発電の地産地消を推奨するシュパイヤー実証 |
| 第10節 | 水素エネルギー技術の未来予測と10年後、20年後の社会の姿 |
| 1. | 水素とは何か |
| 2. | 水素利用の歴史 |
| 3. | 本格的な水素エネルギー大量活用に向けて |
| 4. | 水素エネルギーに対する社会受容性について |
| 第11節 | 海洋資源開発の現状、課題と未来予測 |
| 1. | 豊富な海洋資源開発の現状 |
| 2. | 海洋資源の利活用の難しさ |
| 3. | 海洋資源事業化の課題とプロセス |
| 4. | 資源は「取りつくす」時代から「創生」の時代へ |
| 5. | 資源循環としての海の藻類の利活用 |
| 6. | 海洋インフラとエネルギー物流 |
| 7. | 海洋資源を取り込んだ地域共生循環社会の実現 |
| 第12節 | インフラ産業の未来予測と日本の成長戦略 |
| 1. | インフラ産業とは何か |
| 2. | インフラ産業の未来予測 |
| 2.1 | マクロ経済要素からのアプローチ |
| 2.2 | 国家の発展形態の理解 |
| 2.3 | 国家間の相互影響 |
| 2.4 | 技術ニーズの変遷 |
| 2.5 | 資金の出し手の変遷 |
| 3. | インフラ産業に対する日本の成長戦略 |
| 3.1 | 魅力的な「地域社会の未来像」の提示 |
| 3.2 | 現地に「カネ」が落ちる仕組み |
| 3.3 | 現地の「ヒト」が育つ仕組み |
| 4. | 日本企業のインフラ産業への参入戦略 |
| 第13節 | ＳＩＮＩＣ理論，イノベーションアーキテクチャーとバイオミメティクスを利用した未来の材料開発 |
| 1. | 未来を予想するＳＩＮＩＣ理論とイノベーションアーキテクチャー |
| 2. | 工業化・情報化社会の現状とは |
| 3. | バイオミメチックス工学について |
| 4. | モスアイ構造の工業化 |
| 5. | 超撥水構造（はすの葉構造の工業化） |
|
|
| |
 |
10年、20年先の社会はどうなるのか？ |
|
|
| 第1節 | 地球温暖化の「いま」と「これから」 |
| 1. | 平均気温の変化 |
| 2. | 極端な高温の変化 |
| 3. | 極端な降水量の変化 |
| 第2節 | 21世紀における世界と日本の人口動向 |
| 1. | 21世紀の世界人口 |
| 1.1 | 国連の推計から見た今後の世界人口 |
| 1.2 | 人口変化と出生率 |
| 1.3 | 増加が緩やかとなるアジア・南北アメリカ、減少が続くヨーロッパ |
| 1.4 | アフリカにおける人口急増とその台頭 |
| 2. | アジアにおける少子化と人口増加の緩和 |
| 2.1 | アジアにおける人口増加の緩和と東アジアの人口減少 |
| 2.2 | 急速に進む東アジアの少子化 |
| 2.3 | 東南アジアへの少子化の波及 |
| 2.4 | 人口最多国となるインド，増加が続く西アジア |
| 3. | 人口ボーナスからオーナスへの転換 |
| 3.1 | 人口ボーナスと経済成長 |
|
|
| 3.2 | アジア・中南米における人口ボーナスの終焉 |
| 3.3 | アジア各国の人口ボーナス |
| 4. | 日本の大都市圏における急速な高齢化 |
| 4.1 | 日本の少子高齢化と今後本格化する後期高齢者の増加 |
| 4.2 | 高度経済成長期の人口移動と今後の大都市圏における急速な高齢化 |
| 第3節 | 新興国の台頭と日本の進むべき道 |
| 1. | 大きく入れ替わる各国の購買力GDPの順位 |
| 1.1 | 今なお大きく支配する約10年前のグローバル市場観 |
| 1.2 | アジアの比重の高まりが顕著 |
| 2. | 拡大するアッパーミドル |
| 2.1 | 中間層の上を狙え |
| 2.2 | アッパーミドル向け商品とは |
| 3. | TPP合意後の日本の対応 |
| 3.1 | TPP合意の影響 |
| 3.2 | ASEAN+3の動き |
| 3.3 | 今後の日本の方向性 |
|
| |
| |
