11/26 継続的にイノベーションを生み出せる組織・仕組みづくり

継続的にイノベーションを生み出せる組織・仕組みづくり

～ 技術シーズを事業化につなげ、成功率を高める実践手法とAI活用 ～

講師

IDX研究所 代表　博士（工学）　江口 隆夫 氏

＜プロフィール＞
　野村総合研究所、日本IBMコンサルティング部門などを経て、現職。製造業を中心に、IT戦略、業務改革、DX、スマートファクトリー、イノベーションマネジメント領域で30年以上にわたりコンサルティングに従事。50件以上のプロジェクトマネージャー経験を有し、戦略立案からPoC、業務改革、システム構想、導入支援まで一貫して推進。近年は、製造業の新規事業開発、研究開発部門改革、イノベーションマネジメントの制度・仕組み設計などを支援している。東京大学大学院工学系研究科、相模女子大学専門職大学院の非常勤講師も務める。

セミナー趣旨

日本企業の研究開発部門は高い技術力を有する一方、研究所で生み出した技術シーズを継続的に新規事業へつなげることには、多くの課題があります。研究開発そのものが成功しても、顧客ニーズや用途の探索、事業性の評価、経営による投資判断、事業部門との連携などが十分に整備されていなければ、事業化まで到達することは容易ではありません。

　本セミナーでは、まず研究所主導の技術シーズ事業化が進まない背景と失敗原因を整理し、研究所、新規事業部門、事業部門、経営などが連携して、技術シーズを事業化へつなげるためのイノベーションマネジメントの仕組みについて解説します。

　特に、最初から大規模な全社制度を構築するのではなく、個別のイノベーションプロジェクトについて失敗原因や技術・市場・事業・組織の不確実性を把握し、必要な対策や仕組みを試行し、その経験と学習を次のプロジェクトへ展開しながら、組織としての仕組みを段階的に整備していく実践的なアプローチを取り上げます。また、技術の棚卸、研究所と事業部門の戦略整合、技術シーズの市場展開、ポートフォリオ管理、部門横断連携などの実施例を紹介します。

　さらに、AIを活用した技術・市場・顧客情報の分析、知識活用、技術機会探索、研究開発テーマの分析・評価支援、研究開発チームや部門横断連携への支援について、既存研究を踏まえて解説します。その上で、イノベーションプロセスの各段階において、人間とAIをどのように役割分担させるべきかを考えます。

　最後に、こうしたイノベーションマネジメントの仕組みを導入することで、リスクの早期把握と意思決定、研究開発部門と事業部門等の連携、研究開発テーマ・ポートフォリオの管理、プロジェクト経験・知識の再利用と組織能力への転換に、どのような効果が期待できるかを整理します。

セミナー講演内容

１．イノベーションマネジメントの進化と研究所主導の役割変革
　1.1 研究所主体の限界とイノベーションマネジメントの進化
　1.2 全社統合型の仕組みと研究所主導での移行の考え方
　1.3 イノベーションマネジメントの仕組みの全体像

2．研究所主導の技術シーズ事業化が失敗する原因
　2.1 イノベーション・新規事業に共通する失敗原因
　2.2 研究所主導で起きやすい失敗原因と不足する事業化機能
　2.3 失敗原因に対応する解決策の全体像

3．研究所主導イノベーションの成功率を高める組織・仕組みづくり
　3.1 失敗原因と不確実性を事前に把握する
　3.2 必要な対策・仕組みをプロジェクトで試行する
　3.3 プロジェクトの学習を蓄積し、組織・チームの運営へ展開する

4．研究所主導による実施例
　4.1 技術の棚卸と研究所・事業部の戦略整合
　4.2 技術シーズの市場展開とポートフォリオ管理
　4.3 コミュニティ・技術プラットフォームによる部門横断的な組織運営

5．AIを活用したイノベーションマネジメントの支援
　5.1 AIによってイノベーション活動はどう変わるか
　5.2 情報分析・知識活用・技術機会探索へのAI活用
　5.3 研究開発テーマの分析・評価、部門横断連携へのAI活用
　5.4 イノベーションプロセスにおける人間とAIの役割分担

6．イノベーションマネジメントの仕組み導入による効果
　6.1 リスクの早期把握と意思決定の高度化
　6.2 部門横断連携とテーマ・ポートフォリオ管理の改善
　6.3 経験・知識の再利用と組織能力への転換

□ 質疑応答 □

※満席・日程終了などで参加が難しい場合は、下記「お問い合わせ」ボタンより再開催のリクエストを承っております