#特定課題研究

技術経営プロジェクト研究Ⅰ・ⅡPDF

担当教員: 田中 道昭

取組姿勢(指導の基本姿勢)

 本科目は、単なる学術研究にとどまらず、実践的な視点を重視し、経営戦略やマーケティング戦略の最前線で活用できる知見を得ることを目的としています。研究の成果は、企業経営や社会の変革に直接貢献できるものであるべきであり、そのために実務に即したフレームワークやデータ活用の手法を用いた指導を行います。

 院生の持つ課題意識や関心に基づき、AI、DX(デジタルトランスフォーメーション)、データドリブン経営など最先端のテクノロジーを活用したビジネスモデルの構築、マーケット創造、企業の競争力強化を研究の中心に据えます。また、国内市場だけでなく、グローバルな経営環境を意識し、海外市場における成長戦略や経済安全保障の視点も取り入れた指導を行います。

 研究のプロセスでは、論理的思考を徹底し、定量・定性の両面からアプローチを行い、成果の可視化にも注力します。企業経営者や投資家の意思決定を支援できる研究成果を目指します。

取組姿勢(指導の方法・進め方)

 特定課題研究のスケジュールに基づき、定期的な個別ミーティングおよびゼミ形式の議論を通じて、研究を進めます。

 

  • 10月~11月:研究テーマの策定、課題の設定、研究計画の立案(目的、背景、アプローチ、仮説、リサーチフレーム)
  • 11月~12月:情報収集、仮説の検証、ゼミディスカッション(戦略的視点での論証、中間発表資料の作成)
  • 1月~3月:分析、仮説検定、成果のまとめ(ビジネス実装を想定したアウトプット)

 

 ゼミでは、異業種・異分野の院生とのディスカッションを重視し、多様な視点を取り入れながら研究の質を高め、リアルなビジネス環境を意識した研究指導を行います。​​​​​​

取組姿勢(研究の質を高めるための工夫)

実務に直結する研究テーマの設定

  • 経営戦略やマーケティング戦略、テクノロジー経営の最前線に立脚した研究を推奨。
  • 企業の成長戦略や新規事業開発、市場創造に貢献するテーマを重視。

 

データドリブンな分析の活用

  • 経営データ、マーケットデータ、企業の財務データなど、具体的なデータを活用。
  • AIやDXによるデータ解析手法を駆使し、定量的な根拠を持った戦略立案を行う。

 

可視化とプレゼンテーション能力の向上

  • 研究成果を経営層や投資家に伝えるスキルを重視。
  • ビジュアル資料やストーリーテリングを駆使したアウトプットを推奨。

取組姿勢(積極的に受け入れたい院生像)

 本科目は、技術と経営を結びつけ、企業や社会の持続的な発展に貢献する人材の育成を目的としています。技術革新が進む中で、新しい技術を生み出すだけでなく、それを事業化し、社会に実装する視点が求められます。この課題に対して、技術を価値に変え社会に還元するという使命感を持ち、理論と実践を往復しながら解決策を模索する姿勢を持つ院生を歓迎します。

 技術経営では、「どの技術を開発すべきか」「どう市場に展開すべきか」「企業の競争力をいかに高めるか」といった課題に取り組む必要があります。AIやDX、データドリブン経営など最先端の技術を活用し、事業の成長や市場創造につなげる意志を持つことが重要です。単なる技術志向や経営志向に偏らず、技術の価値を最大化する戦略を考え抜ける人材を求めます。

 また、社会や企業が直面する課題を深く理解し、その本質を捉える問題意識(技術の適用や発展に伴う課題を見極め、解決へ導く視点)を持つことが不可欠です。例えば、技術革新が進む一方で、新技術の社会受容性や産業間での適切な活用、オープンイノベーションの推進が課題となるケースは少なくありません。これらの問題にどのように向き合い、技術を持続可能な成長へとつなげるかを考える力が求められます。本科目では、実際のプロジェクトを通じて、こうした技術経営の課題に対する実践的な解決策を探求することを重視します。

 研究テーマとしては、新技術の事業化、技術移転、サステナビリティと経営の融合、スタートアップ支援、産業間連携など、企業や産業の発展に寄与する分野を扱います。定量・定性データを活用し、技術開発と経営戦略のバランスを見極めながら、実践的なアプローチを通じて、意思決定に必要なスキルを磨きます。

 VUCAの時代において、固定観念にとらわれず、変化に適応しながら技術と経営の両面から価値を創出することが求められます。こうした視点を持ち、企業や社会の変革を牽引する人材へと成長することを目指す方には、本科目が大きな学びの機会となるはずです。

 

取組姿勢(今までの研究指導実績の例・特徴)

 テクノロジー企業のストラテジーやマーケティングを専門とし、特に中小企業の競争力強化と成長戦略に注力してきた。 新技術の事業化やDXの推進、産学官連携によるオープンイノベーション、中小企業の海外展開など、実践的な課題に取り組む。理論と実践を融合させ、企業の成長と社会課題の解決を両立する研究を進めている。指導における主なテーマは次の通り。

  • AI・DXを活用した中小企業の成長戦略: データドリブン経営の導入と業務プロセスの最適化
  • 地域産業と中小企業の技術連携による新規事業開発: 産学官連携を活用したオープンイノベーションの推進
  • 中小製造業におけるスマートファクトリーの導入と生産性向上: IoT・AI活用による製造プロセスの効率化と品質管理の強化
  • 海外市場への進出戦略と現地適応型技術開発: 日本の中小企業がグローバル市場で競争力を持つための技術経営

研究領域

  • 経営戦略・事業戦略
  • 生産戦略・購買戦略
  • 技術戦略・研究開発戦略
  • 販売・営業・マーケティング戦略
  • プロジェクトマネジメント
  • 企業再生・M&A
  • 知的財産
  • 財務会計
  • 事業承継
  • 新事業創造・起業・創業
  • 業務改革
  • 人事・組織・リーダーシップ
  • 国際化・グローバル化
  • その他

研究対象の業種

  • 自動車・自動車部品
  • 機械・機械部品
  • 電気/電子・電気/電子部品
  • 金属・金属加工
  • 金型
  • エネルギー・環境関連
  • バイオ・医薬・メディカル機器
  • ヘルスケア・介護
  • 素材(化学、紙・パルプ、鉄・非鉄金属)
  • 消費財(食品、紙類、陶磁器、繊維・衣類、日用雑貨等)
  • 情報(ITソフトウェア・SI・インターネット関連)
  • 通信
  • 小売・卸売・物流
  • 宿泊・外食・サービス
  • 公共・公益団体
  • その他
  • 研究領域中心に業種横断的に指導

研究対象の形態

  • 個別企業(特定企業)
  • 経済団体・業界団体、業界・業界団体
  • 特定企業集団
  • その他

研究目的

  • 課題解決策、改革・改善に向けた提案
  • 現象を引き起こすメカニズムの解明
  • 将来展望・予測
  • 新たな手法の開発
  • 企業振興施策、産業政策
  • その他

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