遅くなりましたが、あけましておめでとうございます！

と向き合う年にしたいと思っています。

私自身、これまで、日本及び中国の大学院での研究、ディープテック領域のベンチャーキャピタル業務やアクセラレータ、上場企業の新規事業のコンサル、自分自身での事業立ち上げ等様々経験してきました。その過程で、「イノベーション」が多くの個人・企業にとって必須の領域であると強く感じています。

とはいえ、私自身、現時点で完璧な解があるわけではありません。イノベーションについて、じっくり時間をかけて皆様と一緒に探っていければなというスタンスでおります。今回は、現状の私の思いをつらつらとつづっていければと。

なぜ今、イノベーションなのか

AIが高度に発展した時代において、「人材価値を失わない、もしくは高められるか？」という問いについては、専門家の間でも、井戸端会議でも多くの議論がなされています。

AIが論理的思考、計算能力、創造性などにおいて、人間が一生をかけて積み上げる研鑽を数秒で超える時代。

「創造性は人間の方がAIより高い！」という主張もあります。が、複数のベンチマークでAIの方が高い成果を上げていることは、多くのレポートで報告されています。

例えば、GPT-4の時点でも発散的思考課題（AUT、Consequences Task、DAT）で、「originality」と「elaboration」が人間より高いと報告されています（Hubert et al. 2024）。統合スコアでは、AI 0.58、ヒト0.51と、AIが人間を上回る結果も出ています（Dinu & Florescu 2024）。

平均点の勝負では、AIが上回る。これは事実です。

イノベーションは創造性とはまた違う次元のものである

AIが瞬時に「正解」を出せる以上、「正解を出す」ための「知性」の市場価値もゼロに近づいていきます。

人間の能力や努力が、AIの性能に比べると誤差レベルに縮小する未来

が現実味を帯びてきています。

その時、私たちは何をよすがに生きていけばいいのでしょうか？

嵐を避けることではなく、変化の風を帆に向けて進む術を学ぶこと

こそが私たち個人および企業が身に着けるべきマインドでありスキルであると私は考えています。そしてその術の一つが「イノベーション」なのではないか、と。

McKinsey Global Institute（2017）のレポートによれば、2001年から2014年の間で、長期志向の企業は短期志向の企業に比べて、売上が47%、利益が81%上回ったと報告されています。これは、イノベーションへの投資を長期視点で行う重要性を示唆しています。

一方で、イノベーションのスピードが低下しているというデータもあります。

Bloom et al. (2020)の研究によれば、経済全体では研究努力を「約13年で倍」にしないと同じ成長が維持できない——すなわち、生産性が半減ペースで低下するという報告があります。STEM分野の博士号取得者の起業率は、過去20年で38%低下しているというデータもあります（Ding et al.）。

つまり、イノベーションは重要である。一方で、その実現（し続けること）はかなり難しくなっている。まずこの二面性を認識することが重要でしょう。

「イノベーションは起業家や新規事業担当者だけのものでは？」

この反論も、よく耳にします。

確かに、起業する人、新規事業に取り組む担当者、フリーランスの人などは当然考えなけれならないテーマだと思います。しかし私は、

今の時代を生きるすべての人に自分事としてイノベーションに向き合ってほしい

の中で、デザインとは「欲望のエデュケーション」であると説いています。欲望が洗練されることで社会全体のステップが一段・二段上がるのだ、と。

この考え方は、イノベーションにも通じるものがあると思います。

皆がもっとイノベーションに対して敏感になり、「これで十分」ではなく、「もっとこうなればいい」「こうすべきだ」という欲望を磨き上げてほしい

。それによって起業家や企業が（血反吐をはきながら）応えていくことになるのではないかと。

哲学者のハンナ・アレントは、「世界への関心」の重要性を説きました。現状に満足せず、より良い世界を想像し、それを実現しようとする意志。それは、イノベーションの原動力でもあるわけです。

（加えて、2025年3月1日以後の上場企業の上場維持基準の厳格化のように、制度的にも無視することはできなくなっている、という点も特に上場企業にとっては重要でしょう）

では、そもそもイノベーションとは何なのでしょうか？創造性とは何が違うのでしょうか？

OECD Oslo Manual 2018では、イノベーションを次のように定義しています

重要なのは、「新規のアイデアを出す（創造性）」では足りず、

「市場に導入される／組織で使用される」まで含めてイノベーション

組織論の研究者であるAmabile (1988, 2016)も、同様に区別しています：

創造性は必要だが、十分条件ではない。イノベーションは「実装」まで含むわけです。

つまり、AIが創造性のベンチマークで人間を上回る。これは事実です。しかし、イノベーションは創造性とは別次元のものなのです。

創造性は「種」であり、イノベーションは「実」である

。AIは種を大量に作れるが、実を育てるのは人間の領域、というイメージですね。

例えば、生成AIは発散的思考課題で人間より高い成果を出します。しかし、そのアイデアを市場に導入し、実際に使用される「形にする」——つまり、イノベーションに至らせるのは、依然として人間の領域です。

この区別を理解することが、AI時代にイノベーションを探求する第一歩なのではないでしょうか。

確かに、創造性がなければイノベーションは生まれません。両者は不可分な関係にあるのは間違いないでしょう。

それでも、創造性があってもイノベーションに至らない例は、現実に多数存在します。このギャップを埋めるために何ができるのか？何をすべきなのか？を時間をかけて考えていきたいと思っています。

日本の研究論文数と特許収入のギャップ

創造性とイノベーションのギャップを理解するための一例として、日本における研究領域の事例を見てみましょう。

令和6年度の特許庁のデータによれば、mRNA医薬関連研究論文の研究者所属機関国籍ランキングでは、日本は4位（626件）、アメリカは1位（1208件）です。

研究論文数は数多く存在します。しかし、特許収入では日本の上位10大学の合計額が約24億円であるのに対して、米国の上位10大学では約1178億円です。その差は約50倍にも及びます。

一方、特許の取得数では日本の大学が1320件、米国の大学が2347件であり、その差は約2倍に過ぎません。

なぜ取得数に比べて収入額でこれほどの差が生まれるのか。

理由の一つに、研究成果をビジネスにつなげる知財マネジメントの弱さがあるのだろうと思います。それは企業でも同じようなことが言えるはずです。

創造性（アイデアの種）は存在する。しかし、イノベーション（実利につなげる）に至っていない

。このギャップが、日本の大きな課題であり、これをいかに克服していくか、が日本が今後イノベーションを起こしていくために必要なヒントの一つになると思います

（飛び地的に新規事業部門を作っても、他の部門との連携ができていないせいで十分な収益化ができていない例はかなり多いfですからね）。

日本の研究力は本当に強いのか？なぜビジネス化できないのか？

研究に関して言えば、「なぜここまで研究成果をビジネス化できないのか？」という問いは、私がこれまで数多く触れてきた大学発ベンチャーの領域において、常に頭を悩ませるテーマです。

まず、日本の「研究力」の強さを確認しましょう。

「研究力」とはそもそも何か、というのも語りだすとかなり長くなるのですが、ここでは単純化して、一部のデータを抽出してみます。NISTEP（科学技術・イノベーション政策研究所）のデータによれば、日本のR&D支出と研究者数は主要国で3位規模です。国際特許ファミリー数では世界1位を維持しています（NISTEP 2022）。

分野別の国際共著率を見ても、Physics 32.8%、Environment & Geosciences 32.1%、Clinical Medicine 22.4%と、分野によっては一定水準の協働が確認できます（NISTEP 2025）。

確かに、日本の研究環境には独自の強みがあるのでしょう。

とはいえ、ビジネスに落とし込めているかという観点でいえば、まだまだ。先ほど触れた特許収入の日米比較（約50倍の差）は、その一例です。

EIR制度などで頑張っては来ているのですが、そもそもテクノロジーを理解できる人がビジネス側にかなり少ないし、お互い深く入り込めていないのが現状です。テクノロジーを理解できる人がビジネス側に少ない。ビジネスを理解できる人がテクノロジー側に少ない。この相互理解の不足が、ビジネス化のギャップを生み出しているのではないでしょうか（欧米や中国ではphD持ちのキャピタリストもごろごろいますしね）。

アストロスケールの事例——深いサーベイの重要性

ビジネス化のギャップを埋めるために、何ができるのか？まずは初歩的なヒントとして、アストロスケールの創業者である岡田光信氏の事例があります。

宇宙ごみ（デブリ）除去サービスの開発に取り組むアストロスケールですが、岡田氏は起業まで宇宙ビジネスとは関係のないキャリアを経てきました。宇宙ビジネスを始めるにあたり、岡田氏は「宇宙デブリに関する論文を1000本読み、主要な教授たちのところに訪問した」そうです。

別に、私はもっと多くの人がPhDを取るべき！と言いたいわけではありません。それでもシンプルに、「自分がイノベーションを起こそうとしている分野のことにどれほど詳しくなれているか？」という当たり前の土台を磨くところから取り組む意識の醸成から始めなけれならないと考えています（本人だけでなく、周囲の期待のレベルも必要という意味で、これも「欲望のエデュケーション」と共通するところがあるかもしれません）

とはいえ、時間も限られています。何でもかんでも調べ、考えればいいというわけでもない（いわゆる「スタージョンの法則」）。時間が限られているからこそ、何を見るべきか、何を優先的に学び、体験すべきかを把握しているだけで、「興す」スピードと確度は圧倒的に変わってくるでしょう。過去の成功・失敗事例、マーケットの概況等を見るとしても、何を中心に見るべきなのか？という重みづけは、学術的にも本格的に研究されている分野だったりします。そんなところも、今後少しずつ共有していけたらいいなと思っています。

つらつらとつづってみましたが、上述の通り、私自身、現時点でイノベーションの定義や「起こし方」は、まだ明確ではありません。

「Can entrepreneurship be taught? Here's the neuroscience」というThe Conversationの記事では、起業家精神は「認知機能」に焦点を当てることで育成可能であると報告されています（不確実性下の意思決定、感情調整、認知柔軟性が重要らしい）。

イノベーションは必ずしも「起業」という意味ではありませんが、自分は起業家向きじゃないからと思わないでほしいというのもここで伝えたかったメッセージです。イノベーションもあくまで「スキル」であり、選ばれし者にしか実現できるないものであるとは決して思っていません。少しでも再現可能な方法論を皆さんと一緒に考えていければうれしいです。

この場での考えや議論を通じて、混沌の時代に舵を握ること自体を決して苦難の連続ではなく、むしろ生命としての喜びに満ちた営みであるととらえられる方が増えたらいいなと密かに願っています。

皆さんが感じられたことや、考えたことがあれば、ぜひコメント欄やXなどで教えてもらえればと思います。

🚀 イノベーションと向き合う年｜嵐を避けるのではなく変化の風を帆に向けて進む術