第1章 どのように未来を予測すればいいのか? 様々な未来予測の手法

第1節 未来・トレンド予測の考え方

• はじめに
• 1.未来予測の3つの基本姿勢
  • 1.1 変化が引き起こす変化をさぐる
  • 1.2 沢山の想定をおこない、「想定外」を減らす
  • 1.3 異なる世界、ジャンルの動きを勘案し、総合的に動的な予測をたてる
• 2.未来予測が外れるパターン
  • 2.1 コインの裏返し型～論理処理の過信
  • 2.2 リニア型への執着
  • 2.3 情報の非対称性～限られた情報源
• 3.未来予測のフレームワーク
  • 3.1 未来を動かす変動因子の分析
  • 3.2 サプライチェーン上の関係者の変化を予測する
  • 3.3 変化のシナリオ予測する
• 4.森羅万象に潜む「歴史法則」を探求する
  • 4.1 人間・社会の変化に関する法則
    • 4.1.1 人間個人の変化の法則
    • 4.1.2 組織・社会集団の変化 社会科学
    • 4.1.3 経営学での「当たる理論」
    • 4.1.4 TRIZの技術進化論
  • 4.2 もの=製品、業界固有の歴史をふりかえり、自ら法則を発見する
    • 4.2.1 進化・変化の推進要因をさぐる
    • 4.2.2 事業・市場が成立する前提の構成要素を分解する
• 5.市場の成立を予測する～成長曲線を予測する、デザインする
  • 5.1 市場が成り立つ構造を分析する
  • 5.2 成長曲線の予測
    • 5.2.1 最大需要規模の仮説をたてる
    • 5.2.2 成長期がいつ訪れるか?おとずれる要件は何か?
    • 5.2.3 成熟期がいつ訪れるか?おとずれる要件は何か?
• 6.未来予測の「思考力」を強化する～ユニークブレインラボRによるトレーニング
  • 6.1 常識の裏側を探しあてる (複眼力)
  • 6.2 「風が吹けば桶やが儲かる」式で因果関係の連鎖のストーリーを発想する (構想力)
  • 6.3 オリジナルことわざを考える (抽象化思考)
  • 6.4 分解発想 (構想力)

第2節 特許分析による技術動向把握と未来予測の仕方

• はじめに
• 1.未来予測とは
• 2.特許情報分析による技術動向把握と未来予測
  • 2.1 技術動向把握
    • 2.1.1 特許全体の動向
    • 2.1.2 特許分類の動向
  • 2.2 特許情報分析からみた未来予測
    • 2.2.1 A61 (医学または獣医学;衛生学) のメイングループ分析 (意味をつける)
    • 2.2.2 B60 (車両一般) のメイングループ分析
    • 2.2.3 C12 (生化学;酒精;微生物学;遺伝子工学) のメイングループ分析
    • 2.2.4 G08 (信号) のメイングループ分析
    • 2.2.5 分析のまとめ

第3節 マーケティング情報を分析し,未来を予測する方法

• はじめに
• 1.経営とマーケティング
  • 1.1 市場対応型のマーケティング
  • 1.2 市場関係性のマーケティング
• 2.業界環境変化 (想定内) の予測方法
  • 2.1 社会・経営環境変化予測
    • 2.1.1 生活者視点 (Customer)
    • 2.1.2 自社の経営資源視点 (Company)
    • 2.1.3 競合分析・関係性視点 (Competitor)
  • 2.2 自社が目指すべき方向性や事業領域予測
    • 2.2.1 強み分析視点 (Strength)
    • 2.2.2 弱み分析視点 (Weakness)
    • 2.2.3 ビジネス機会視点 (Opportunity)
    • 2.2.4 ビジネス脅威視点 (Threat)
• 3.市場構造変化 (マクロ視点) の予測方法
  • 3.1 生活者を取り巻く環境変化予測
  • 3.2 生活者構造変化予測
• 4.市場構造変化 (ミクロ視点) の予測方法
  • 4.1 生活行動の変化予測
    • 4.1.1 ライフサイクル・アプローチ
    • 4.1.2 ライフスタイル・アプローチ
    • 4.1.3 ライフコース・アプローチ
  • 4.2 消費行動の変化予測
  • 4.3 購買行動の変化予測
    • 4.3.1 導入期 (新規参入期、未成長期)
    • 4.3.2 成長期 (需要が急速に拡大している時期)
    • 4.3.3 成熟期 (成長の鈍化により需要がピークに達している)
    • 4.3.4 衰退期 (需要が減少期に入っている)

第4節 ビックデータの分析から未来予測を行う方法

• はじめに
• 1.未来予測手法の概観
• 2.指数関数的に変化する環境下における未来の見渡し方
• 3.俯瞰解析による未来予測
  • 3.1 俯瞰解析とは何か
  • 3.2 未来を三つに分けて予測する
    • 3.2.1 既存事業
    • 3.2.2 先進事業
    • 3.2.3 創造事業
    • 3.2.4 未来事業
  • 3.3 不確実性を受け入れる
• 4.結言

第5節 潜在ニーズを読み取り新商品アイデアを創出する方法

• はじめに
• 1.自社の強みを起点とする商品開発
• 2.自社の強みの抽出
  • 2.1 強みとは
  • 2.2 強みの抽出方法
    • 2.2.1 マーケティング分析 (4P)
    • 2.2.2 バリューチェーン分析
• 3.顧客の分析
• 4.潜在ニーズの抽出
  • 4.1 ニーズとは
  • 4.2 潜在ニーズの抽出方法
  • 4.3 潜在ニーズの抽出手段
    • 4.3.1 インタビューやアンケートによる潜在ニーズ抽出
    • 4.3.2 顧客とのコミュニケーションによる潜在ニーズ抽出
• 5.強みを起点にした商品コンセプト
  • 5.1 商品コンセプトとは
  • 5.2 商品コンセプトの創出
• 6.商品コンセプトする実現するアイデア発想
• 7.商品構想
  • 7.1 商品構想書のとりまとめ
  • 7.2 商品構想書の活用
• おわりに

第6節 コーホート分析による未来予測

• はじめに
• 1.コーホート分析
  • 1.1 コーホート分析
  • 1.2 コーホート別加齢変化グラフ
  • 1.3 コーホート別加齢変化グラフの分析
• 2.APCモデル
  • 2.1 APCモデルとは
  • 2.2 APCモデルの推計
  • 2.3 APCモデルによる予測
• おわりに

第7節 シナリオプランニングを活用した将来の検討と研究開発テーマ創出の方法

• はじめに
• 1.シナリオプランニングの概要
  • 1.1 シナリオプランニングの定義
  • 1.2 シナリオプランニングと予測の区別
    • 1.2.1 未来予測とシナリオプランニングの違い:作成するアウトプットの違い
    • 1.2.2 未来予測とシナリオプランニングの違い:プロセス (アウトプットの作り方) の違い
    • 1.2.3 未来予測とシナリオプランニングの違い:プロセス (アウトプットの使い方) の違い
• 2.シナリオプランニングの実践方法
  • 2.1 シナリオプランニング実践の7ステップ
    • 2.2.1 シナリオテーマ設定
    • 2.2.2 外部環境要因リサーチ
    • 2.2.3 重要な環境要因の抽出
    • 2.2.4 ベースシナリオ作成
    • 2.2.5 複数シナリオ作成
    • 2.2.6 シナリオ詳細分析
    • 2.2.7 戦略オプション検討
• 3.研究開発テーマ検討につなげるシナリオプランニングの取り組み方
  • 3.1 シナリオテーマ設定における考慮点:社会的期待を考慮するためのテーマ設定
  • 3.2 戦略オプション検討における考慮点

第8節 テキスト&画像マイニングで未来を創る

• はじめに VUCAの時代、未来への仮説を創る
• 1.未来を予測するマイニング手法
  • 1.1 有益な情報を抽出するデータマイニング
  • 1.2 テキストマイニングによる価値情報の抽出と予測
  • 1.3 画像マイニングによる価値情報の抽出と予測
• 2.テキストマイニングと画像マイニングの基本的な仕組み
  • 2.1 テキストマイニングの基本的な仕組み
  • 2.2 画像マイニングの仕組みと利用
• 3.テキストマイニングによるトレンド予測の事例
  • 3.1 「サイレントマジョリティ」と「サイレントマイノリティ」領域での未来予測
  • 3.2 トレンドキーワードの出現推移を予測して商品開発をする事例
• 4.テキスト&画像マイニングで集客を向上させた事例
  • 4.1 鎮懐石八幡宮の歴史と現状
  • 4.2 試行錯誤の中で取り組みを始める
  • 4.3 Instagramのテキストと画像を分析する
  • 4.4 人気観光地のパラダイムシフト
  • 4.5 分析結果をもとに改善し新たな魅力価値を創る ～ドライブコースの変更～
  • 4.6 授与品の開発 ～御朱印と御守～
  • 4.7 人気観光地創りへの取り組み ～未来予測と未来創造～
• 5.「未来予測」による「未来創造」の具体化
  • 5.1 フレームワークとテキスト&画像マイニングで未来の仮説を創る
  • 5.2 「未来の仮説」からシナリオライティング法とデルファイ法で「未来を創る」
• 6.未来予測の精度を向上させる
  • 6.1 利用されているマイニングツール
  • 6.2 先入観を排除し自動化の落とし穴を回避する
  • 6.3 分析者のセンスとスキルの向上と組織での共有化
• 7.マルチモーダル・マイニング技術の活用で「未来を創造」する
  • 7.1 マルチモーダル解析の必要性
  • 7.2 的確な未来予測に基づいて「未来を創る」
• おわりに

第9節 DE (Directed EvolutionR) による未来技術予測と次世代商品企画

• はじめに
• 1.DE (戦略的世代進化) の起源と歴史
  • 1.1 DEとは
  • 1.2 DEの起源
  • 1.3 進化のパターンの起源
  • 1.4 進化のパターンの拡張
• 2.DEの思考プロセス
  • 2.1 技術予測のための一般論
  • 2.2 DE (戦略的世代進化) のプロセス
  • 2.3 ステージ1:システムの過去情報の収集と分析
  • 2.4 ステージ2:次の進化のステップの予測と問題抽出
  • 2.5 ステージ3:システムの進化のためのコンセプト合成
  • 2.6 ステージ4:進化シナリオの作成
  • 2.7 ステージ5:行動計画の作成と実行
• 3.進化トレンド、パターン、ライン
  • 3.1 進化のトレンド
  • 3.2 拡張された人工システムの進化のパターン
  • 3.3 進化のライン
• 4.DEによる商品企画の事例
  • 4.1 次世代の足湯装置の提案事例
  • 4.2 DEプロジェクトの開始
  • 4.3 システムの過去情報の収集と分析
  • 4.4 次の進化のステップの予測と問題抽出
  • 4.5 システムの進化のためのコンセプト合成
  • 4.6 進化シナリオの作成
• おわりに

第2章 未来予測のための情報収集の仕方

第1節 未来予測に必要な情報収集の視点と情報源

• はじめに
• 1.未来予測の視点の置き方と考え方
  • 1.1 アンテナを張る範囲は広く
  • 1.2 未来予測は見直しが必要
  • 1.3 将来の競合との戦い方を考える
  • 1.4 環境に関する世界的な動向は無視できない
  • 1.5 最後は自分で予測する
  • 1.6 異業種のビジネスモデルを研究し、掛け算で考える
• 2.未来予測のためにおさえておきたい公開情報の種類
  • 2.1 官公庁が発表する国家戦略、技術予測、審議会で方向性を確認する
    • 2.1.1 国のビジョンや成長戦略は未来予測の第一歩
    • 2.1.2 「科学技術・イノベーション基本計画」、「科学技術予測調査」でテクノロジーによって実現される社会を読み解く
    • 2.1.3 審議会・研究会・懇談会・検討会などで分野ごとの方向性を確認する
  • 2.2 自社や顧客企業に関連する業界団体のビジョンやロードマップでその業界独自の見方を学ぶ
  • 2.3 シンクタンクやコンサルティングファーム、金融機関が公表している未来予測を見る
  • 2.4 調査会社の未来予測レポートで、それぞれ独自の目線でまとめられている情報から様々なシナリオを考える
• おわりに

第2節 未来を見据えた特許情報・技術情報の収集と分析の考え方

• はじめに
• 1.未来予測の容易性・困難性
• 2.未来を見据えた事業戦略・研究開発戦略策定のアプローチ
• 3.未来を予測するための情報源と分析の考え方
  • 3.1 主な技術予測手法と特許情報や技術情報の活用形態
  • 3.2 未来を予測するための情報源
    • 3.2.1 未来を予測するための知財情報—特許情報・商標情報—
    • 3.2.2 未来を予測するための技術情報
    • 3.2.3 未来を予測するためのその他の情報
  • 3.3 未来を予測するための分析の考え方
    • 3.3.1 統計解析アプローチ
    • 3.3.2 引用・被引用アプローチ
    • 3.3.3 特許と特許以外の情報の差分分析アプローチ
• おわりに

第3節 データ駆動型社会の情報収集と未来予測の仕方

• はじめに
• 1.新しい産業革命とコロナ感染症
• 2.データ駆動型社会で成功する製品、サービスの構造
• 3.スマートシテイの構造と総合的な実験
• 4.新しい産業革命における神話づくり、シナリオアプローチ
• 5.データ駆動型社会におけるデータ市場
  • 5.1 様々なデータ市場の概要
  • 5.2 情報銀行
  • 5.3 情報銀行の認定の仕組み
  • 5.4 情報銀行の事例
    • 5.4.1 地域型情報銀行
    • 5.4.2 保険データバンクサービス
  • 5.5 データ取引所
• 6.未来予測に必要なデータとシナリオ

第4節 未来予測のための情報収集と分析の仕方および研究開発テーマへの落とし込み時の課題

• はじめに
• 1.未来予測において取り扱う情報の変化
  • 1.1 未来予測の変遷
  • 1.2 未来にかかる情報を導出するためのアプローチ
    • 1.2.1 未来予測のアプローチ
    • 1.2.2 未来に係る予測情報の分類と構造、分析に向けた視座
• 2.研究開発戦略の検討、領域探索にかかる情報
  • 2.1 未来社会の硬い見積
    • 2.1.1 人口、気候変動等の確度の高い将来見積
    • 2.1.2 その他蓋然性の高い将来見通し
  • 2.2 未来社会の不確実性の高い見積 (超長期の未来予測で示される情報)
  • 2.3 新型コロナウィルス感染症がもたらす社会の変化
  • 2.4 未来の予測情報の分析
• 3.研究開発テーマへの落とし込み段階での課題やアプローチ
  • 3.1 将来ビジョン作成や市場ニーズ把握状況の実態
  • 3.2 見えている市場と見えない市場
  • 3.3 研究開発テーマを考える際に考慮すべきこと
  • 3.4 補足:未来予測と研究開発テーマを考える際のアプローチのイメージ
• おわりに

第5節 リモート環境下での情報収集と新規参入の見極め方

• はじめに
• 1.研究開発部門への経営からの要請課題
• 2.新規事業の基本的な考え方・進め方 ～事業化=顧客価値×差別化×売り～
• 3.事業化のゴール設定～事業展開シナリオ～
• 4.研究開発テーマ・ねたつくりの考え方
• 5.新規参入分野をきめる
• 6.マーケットニーズからのネタマップ作成
• 7.リモート環境下での情報取集
• 8.オープン型・クローズ型データ分析
• 9.カスタマーフォーカス (Customer Focus)
• 10.仮想カタログの作成 (Creating a Virtual Catalog)
• 11.事業モデル・プラットフォームの検討と課題
• 12.新規参入の事業評価視点
  結びに

第3章 今後の成長市場、新市場の見極め方と参入方法

第1節 成長市場・新市場の見極めと分析方法

• はじめに
• 1.参入市場の選定軸
  • 1.1 市場参入の目的
  • 1.2 戦略シナリオの検討
  • 1.3 対象市場の分類
• 2.対象市場の分析
  • 2.1 魅力的な市場とは?
  • 2.2 マイケル・ポーターのファイブ・フォース分析
  • 2.3 対象市場における勝ち筋
• 3.次の「波」はどこに来るのか?
  • 3.1 市場のライフサイクル
  • 3.2 時代の流れを読むための3つの着眼点
  • 3.3 「おもちゃ」が世界を変える
• 4.未来を掴む
  • 4.1 合理的な判断が将来の芽をつぶす
  • 4.2 イノベーションが普及する条件
  • 4.3 不可能を可能にするアプローチ
• 5.不確実な未来をマネジメントする
  • 5.1 未来に備える
  • 5.2 ゴールを達成できるのか?
  • 5.3 予見可能な失敗を防ぐ
• おわりに

第2節 自社技術を活用した新市場の見極め方と参入のポイント

• はじめに
• 1.“未来予測”および「既存の市場」と「自社技術」の認識
  • 1.1 “未来予測”の認識
  • 1.2 既存市場の認識
  • 1.3 自社技術の認識
• 2.「市場浸透」への展開
  • 2.1 「市場浸透」の展開内容
  • 2.2 参入のポイント
• 3.「新技術開発」への展開
  • 3.1 「新技術開発」の展開内容
  • 3.2 参入のポイント
• 4.「新市場開拓」への展開
  • 4.1 「新市場開拓」の展開内容
  • 4.2 「新市場開拓」展開の参入のポイント
• 5.「多角化」への展開
  • 5.1 「多角化」の展開内容
  • 5.2 「多角化」展開の参入のポイント
• おわりに

第3節 まだない市場規模の推定と参入の仕方

• はじめに
• 1.後発企業だからこそ未来を創って参入する
  • 1.1 後発だからこそ有利な新市場創出
  • 1.2 既存市場から新しい市場を創る考え方
• 2.まだない市場を創る考え方
  • 2.1 潜在的ニーズを有する無消費市場から消費を創出する考え方
  • 2.2 新市場創出ケースにおける競合 (代替) 技術の考え方
• 3.市場規模推定の方法
  • 3.1 ベースの数字を把握する
  • 3.2 情報を組み合わせて解に近づく
• おわりに

第4節 未来洞察による有望市場の発見と見極め方

• はじめに
• 1.未来洞察
  • 1.1 未来洞察とは
  • 1.2 未来洞察が得意とする市場
  • 1.3 バックキャストと未来洞察
• 2.フレームワーク
  • 2.1 未来を洞察する
    • 2.1.1 未来情報の区分
    • 2.1.2 未来デザイン・ラボの未来洞察の特徴
    • 2.1.3 タスク①未来イシュー作成
    • 2.1.4 タスク②社会変化仮説作成
    • 2.1.5 タスク③強制発想
    • 2.1.6 タスク④機会領域化
  • 2.2 洞察した未来から振り返る
    • 2.2.1 タスク①シナリオライティング
    • 2.2.2 タスク②ビジネスエコシステムの課題導出
    • 2.2.3 タスク③自社が取り組むべき市場の見極め
• おわりに

第4章 各業界の市場・技術の動向と未来予測

第1節 化学メーカーにおける市場・技術動向と未来予測

• はじめに
• 1.化学メーカーにおける市場・技術動向予測
  • 1.1 総合化学メーカーにおける未来予測活動
    • 1.1.1 総合化学メーカーA社
    • 1.1.2 シナリオ構想の実施手順例
    • 1.1.3 実施上のポイント
  • 1.2 研究開発テーマ探索を目的とした市場動向調査の進め方
    • 1.2.1 中堅化学メーカーB社
    • 1.2.2 市場側の未来予測アプローチ「成長製品調査法」の実施手順例
    • 1.2.3 実施上のポイント
  • 1.3 研究開発テーマ探索を目的とした技術動向調査の進め方
    • 1.3.1 中堅化学メーカーC社
    • 1.3.2 技術側の未来予測アプローチ「社外技術調査法」の実施手順例
    • 1.3.3 実施上のポイント
• 2.研究開発テーマ探索を目的とした未来予測の方法
  • 2.1 フォーキャスティング法とバックキャスティング法
    • 2.1.1 様々な未来予測の方法
    • 2.1.2 フォーキャスティング法とバックキャスティング法
  • 2.2 フォーキャスティング法
    • 2.2.1 中小化学メーカーD社
    • 2.2.2 フォーキャスティング法の実施手順例
    • 2.2.3 実施上のポイント
  • 2.3 バックキャスティング法
    • 2.3.1 大手メーカーE社の化学系素材研究開発部門
    • 2.3.2 バックキャスティング法の実施手順例
    • 2.3.3 実施上のポイント
  • 2.4 まとめ 未来予測の実施にあたり

第2節 半導体、デバイスメーカーにおける市場・技術動向と未来予測

• はじめに
• 1.統計に基づく市場予測
• 2.半導体市場に発生するシリコンサイクル
• 3.半導体とともに進化する無線通信技術
  • 4.5Gおよび6Gがもたらす未来

第3節 情報通信分野における市場・技術動向と未来予測

• はじめに
• 1.情報通信分野の市場・技術動向
  • 1.1 市場・技術動向——「専門家の時代」から「つながりの時代」まで
    • 1.1.1 専門家の時代
    • 1.1.2 大衆化の時代
    • 1.1.3 つながりの時代
  • 1.2 市場・技術動向——「賢さの時代」へ
  • 1.3 今後の変化の基軸 (1) :デジタル変革
  • 1.4 今後の変化の基軸 (2) :人工知能 (AI)
• 2.情報通信分野における事業・研究開発テーマの創出について
  • 2.1 シナリオ・アプローチ
  • 2.2 アジャイル型事業開発
    最後に

第4節 自動車産業における技術体系の転換期をどう乗り切るのか

• はじめに
• 1.見えない補完性がもたらす力
• 2.電動車を巡る補完性
• 3.電動化と自動運転の間に働く補完性
• 4.自動運転開発を巡る最適化の罠
• 5.再生可能エネルギー、および住宅産業との補完性
• 6.まとめ

第5節 医薬品メーカーにおける市場・技術動向と未来予測

• はじめに
• 1.医薬品市場概要
  • 1.1 医薬品市場の現状と予測
  • 1.2 新薬承認状況
  • 1.3 新薬開発状況
• 2.医薬品の歴史と未来予測
  • 2.1 医薬品の歴史
  • 2.2 抗体医薬
  • 2.3 核酸医薬
  • 2.4 免疫細胞医薬
  • 2.5 遺伝子治療
  • 2.6 その他の新規モダリティ
    • 2.6.1 マイクロバイオーム医療
    • 2.6.2 ファージ治療
• おわりに

第6節 食品・飲料メーカーにおける市場・技術動向と未来予測

• はじめに
• 1.未来予測による研究開発テーマ創出の全体プロセス
• 2.市場動向の情報収集の進め方
• 3.市場動向分析におけるポイントは変化点の分析
• 4.技術動向の情報収集の進め方
• 5.技術動向分析のポイントは技術シーズのメカニズム把握
• 6.まとめ

第5章 未来予測と研究開発テーマの発掘、その進め方

第1節 三菱ケミカルにおける未来予測を踏まえた研究開発テーマの創出および中長期テーマのマネジメント

• はじめに
• 1.未来予測について
• 2.三菱ケミカルホールディングスの掲げる「KAITEKI Vision 30」について
• 3.「KAITEKI Vision 30」を踏まえた具体的なテーマの設定について
• 4.中期経営計画への織り込みとテーマの分類分け
• 5.中期経営計画との整合性
• 6.ステージゲートの活用について
• 7.戦略的な人材配置とその評価
• 8.DXの視点
• 9.大切な視点

第2節 市場、技術の予測と研究開発テーマの発掘方法

• はじめに
• 1.研究開発テーマの選択の方向性
  • 1.1 世の中の大きなトレンドに合致していること
  • 1.2 自社のコア技術が活かせること
  • 1.3 他社がやっていない、あるいは他社が大きく進んでいないこと
• 2.研究開発テーマの発掘
• 3.研究開発テーマを見出すきっかけになったり、育てることに有用な調査
  • 3.1 コンサルティング会社の活用
  • 3.2 展示会、学会の活用
  • 3.3 自らが行う情報収集
    • 3.3.1 インターネットを用いた情報収集
    • 3.3.2 文献、成書、特許公報などを用いた情報収集
  • 3.4 特許情報の活用
  • 3.5 人脈の活用
  • 3.6 日頃からの情報収集の習慣づけ
• 4.旭化成グループでの実例
  • 4.1 アルカリ水電解技術の開発
  • 4.2 正浸透膜システム
    さいごに

第3節 当社における市場、技術の未来予測と研究開発テーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.そもそも「“未来予測”による研究開発テーマ創出」とは?
• 2.当該研究開発テーマの目指す市場・事業像は?・・・経営戦略
• 3.研究から開発段階までの初期R&Dステージの軌道修正は?・・・R&D運用基準
  • 3.1 ステージゲートの基本的な仕組みと決め事
  • 3.2 テーマの軌道修正の意思決定の仕組み
  • 3.3 軌道修正の基になる「テーマの統廃合及び再編」のイメージ
• 4.テーマ統廃合及び再編を豊かに軌道修正する施策・・・判断に必要な情報の質量向上
• 5.おわりに・・・テーマ統廃合及び再編のもたらす影響

第4節 素材製造企業視点での市場、技術の未来予測と研究開発テーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.企業における従来の研究開発テーマの創出の仕方
  • 1.1 技術経営 (MOT) の視点
  • 1.2 日本の研究開発には転換期があった
• 2. 課題は未来予測
  • 2.1 従来の研究開発テーマの落とし込み方法
  • 2.2 誰が未来予測するのか
• 3. 未来予測の仕方
  • 3.1 更なる時代の変化がもたらす未来予測
  • 3.2 我が国の科学技術白書に記された未来予測
  • 3.3 我々の未来予測
• 4. 我々の10年～20年後の研究開発テーマ
  • 4.1 未来社会を切り開くナノ材料
  • 4.2 量子暗号通信
  • 4.3 近赤外線 (NIR) /短波長赤外線 (SWIR) 領域のイメージセンサ
  • 4.4 高効率太陽電池
  • 4.5 農作物の光合成促進
• おわりに

第5節 ポーラ・オルビスグループにおける将来ビジョンの描き方とR&D戦略策定

• はじめに
• 1.ポーラ・オルビスグループの研究の特色と実績
  • 1.1 ポーラ・オルビスグループの研究の特色と実績
    • 1.1.1 新規成分の開発に強み
    • 1.1.2 既存の延長ではない新発想から生まれる革新性
    • 1.1.3 化粧品の枠を超えて研究をストレッチ
    • 1.1.4 オープンイノベーション志向
• 2.ポーラ・オルビスグループの研究戦略の描き方
  • 2.1 研究体制
  • 2.2 MIRCの果たす役割と活動内容
  • 2.3 FRCでの研究テーマ設定
• 3.研究成果最大化のための「研究広報」
  • 3.1 研究とオープンイノベーションの促進を目指す研究広報
  • 3.2 発信ツールの拡張……SNSや動画での発信で間口を拡大
  • 3.3 SNSや動画を用いたオープンイノベーション促進の実例
• おわりに 今後に向けて

第6節 村田機械における未来予測から技術ロードマップへの展開とその活用事例

• はじめに
• 1.ムラテックの紹介
• 2.ロードマップ導入と基本構成
  • 2.1 ロードマップ導入の背景
  • 2.2 ロードマップの基本構成
• 3.未来予測とマーケティング活動
  • 3.1 市場ロードマップはマーケティング会議で運用
  • 3.2 未来予測にフォーカスしたマーケティング活動
  • 3.3 インプットである未来予測
    • 3.3.1 「未来予測」の概要
    • 3.3.2 SDGsと「Society 5.0」
    • 3.3.3 世界を変える原動力、「半導体革命」
    • 3.3.4 社会変化にビジネスチャンスを見出す
  • 3.4 市場ロードマップへの展開 (未来予測とシナリオプラン)
• 4.マーケティング活動から技術ロードマップへの展開と活用事例
  • 4.1 マーケティング活動から技術ロードマップへの展開
    • 4.1.1 マーケティング・市場ロードマップ会議 (市場ロードマップ活用の取組み)
    • 4.1.2 開発戦略会議 (製品ロードマップ活用の取組み)
    • 4.1.3 技術部門長会議 (技術ロードマップ活用の取組み)
    • 4.1.4 プラットフォーム技術戦略 (要素技術ロードマップ活用の取組み)
  • 4.2 ロードマップの重要な役割
• 終わりに

第7節 アルプスアルパインにおける市場、技術の予測とR&Dテーマへの落とし込み方

• はじめに
• 1.テーマ選定
  • 1.1 マクロ経済・市場動向からの選定
  • 1.2 自動車業界を取り巻く状況分析からのピックアップ
  • 1.3 自動車業界における弊社のポジショニングからの選定
• 2.ステージゲートによる研究開発・製品開発マネジメント
• 3.研究開発・製品開発プロセスを支える開発手法
  • 3.1 MBD/MBSE (モデルベースデザイン/モデルベースシステムデザイン)
  • 3.2 MBTDD (モデルベーステスト駆動型開発)
  • 3.3 アジャイル開発
• 4.研究開発・製品開発に関わる規格への対応
  最後に

第8節 BIPROGY (日本ユニシス) における市場,技術の予測と事業化視点によるR&Dテーマの発掘方法

• はじめに
• 1.コンピュータの特性と技術戦略
  • 1.1 IT業界の大きな時代認識
  • 1.2 ソフトウェアが進化する理由
  • 1.3 コミュニティ視点でのR&Dテーマ探索と事業化
• 2.エンタープライズシステムについて
  • 2.1 エンタープライズアプリケーションをめぐる状況と課題
  • 2.2 エンタープライズケイパビリティとは
  • 2.3 エンタープライズアプリケーションの事業化機会
  • 2.4 エンタープライズアプリケーションのR&Dテーマ:プロセス技術
• 3.自動化と自律化の今後
  • 3.1 自動化と自律化
  • 3.2 自動化,自律化の近い将来の見通し
  • 3.3 コンピューティングによる自動化の事例
  • 3.4 コンピューティングによる自動化のためのR&Dテーマ探索
• 4.新たな枠組みと機会:AI倫理を巡って
  • 4.1 AI活用の中で注目される「品質保証」と「イノベーション」のジレンマ
  • 4.2 AI倫理を起点に人間と技術の関係性を問い直す
  • 4.3 社会や顧客との新しい関係

第9節 高砂電気工業における未来予測と研究開発テーマの見つけ方

• はじめに
• 1.高砂電気工業の概要
• 2.高砂電気工業のビジネスモデル
  • 2.1 高砂電気工業の一般的な業務フロー
  • 2.2 高砂電気工業の組織
• 3.急激な外部環境変化
  • 3.1 新型コロナウイルス感染拡大
  • 3.2 地球温暖化対策
  • 3.3 世界人口増加と食糧問題
  • 3.4 超高齢化社会の到来と女性の社会進出
  • 3.5 宇宙開発
• 4.高砂電気工業における未来予測
  • 4.1 アフターコロナ
  • 4.2 地球温暖化対策
  • 4.3 世界人口増加と食糧問題
  • 4.4 女性の社会進出
  • 4.5 宇宙開発
• 5.研究開発テーマの見つけ方
  • 5.1 研究開発テーマ/コンセプトの立案
  • 5.2 フィージビリティスタディ
  • 5.3 具体的な研究開発テーマ (2021年4月時点)
• おわりに

第10節 関西電力における新規事業につなげる未来予測による研究開発テーマ創出の考え方と実践例について

• はじめに
• 1.なぜ未来に向き合うことが重要か
  • 1.1 経営を取り巻く環境変化
    • 1.1.1 Policy (政策・規制・法律)
    • 1.1.2 Economy (経済・市場)
    • 1.1.3 Society (社会・社会規範・価値観)
    • 1.1.4 Technology (技術・アーキテクチャ)
  • 1.2 変化に対応するための基本的な考え方
    • 1.2.1 基本的な原理と大きな流れをおさえる
    • 1.2.2 深化だけでなく探索も必要
• 2.どうやって未来に先回りするか
  • 2.1 ビジョン・ドリブン
    • 2.1.1 ムーンショット型未来創造手法
    • 2.1.2 ビジョン策定例
  • 2.2 イシュー・ドリブン
    • 2.2.1 ジョブ理論
    • 2.2.2 デザイン思考
  • 2.3 新規事業開発のステップと未来に先回りする方法論との関係性
  • 2.4 着想を得るための3つのポイント
    • 2.4.1 高さ
    • 2.4.2 広さ
    • 2.4.3 深さ
  • 2.5 オープン・イノベーション
• 3.どのようなことに取り組んでいくか
  • 3.1 キーワード・バブルによる既知と未知の整理
  • 3.2 置き去りにされている課題
• 4.今後の課題

第11節 アズビルにおける未来予測 ～イノベーションサーチプロジェクトによる技術開発テーマ創出事例～

• はじめに
• 1.イノベーションサーチプロジェクト
  • 1.1 イノベーションサーチプロジェクトによる技術戦略策定
  • 1.2 ラテラルマーケティング
• 2.イノベーションサーチプロジェクトによる中長期技術戦略策定の実例
  • 2.1 マクロドライバー～未来社会のマクロ環境因子調査
  • 2.2 ドミナンツの抽出とデタミナンツの決定
• 3.イノベーションサイクルの構築
  • 3.1 イノベーションサーチプロジェクトで生まれた開発目標は次へ繋げることができる
  • 3.2 イノベーションサーチプロジェクトは繰り返し実施することで好循環を生む
  • 3.3 今こそイノベーションサーチプロジェクトが効果的な戦略策定ツールになる
• おわりに

第12節 未来は未だ来ない? すでに起こっている?

• はじめに
• 1.今のとらえ方
• 2.今を作る視点と未来創造、テーマ創出
  • 2.1 市場視点
  • 2.2 新技術 (素材) 視点
  • 2.3 新生産方法の視点
  • 2.4 ひらめき視点 (アイデア)
  • 2.5 デザイン視点
  • 2.6 理論視点
• 3.根本的思い 素の考え
  • 3.1 疑う
  • 3.2 革新的
  • 3.3 客観的
  • 3.4 直感的
  • 3.5 肯定的
• 4.実例
  • 4.1 スティッキールはさみ
  • 4.2 Pen & marker Ninipie
  • 4.3 多角消しゴム ZIGZAG
• 5.まとめへ向けて
• 6.まとめ

第13節 未来予測による将来ビジョンの描き方と研究開発テーマの発掘

初めに

• 1.未来予測の目的及び課題と対応策
  • 1.1 コーポレート研究開発部門の主要課題
  • 1.2 未来予測の目的及び期待される成果
  • 1.3 未来予測の課題と対応策
• 2.未来予測から将来ビジョンの策定及び研究開発テーマ発掘へ
  • 2.1 将来ビジョン、目標事業領域の策定
  • 2.2 研究開発テーマ発掘の具体例
• 終わりに

第6章 中長期研究開発テーマの管理と運営方法

第1節 5～10年先の研究開発テーマ創出に向けたテーマ設定と運営方法

• はじめに
• 1.研究開発テーマ設定のために
• 2.ゴールを想定しロードマップを描く
• 3.進捗の管理と真のゴールへ
• おわりに

第2節 中長期ビジョン、技術戦略の策定と研究開発テーマの発掘

• はじめに
• 1.中長期ビジョンの策定
  • 1.1 経営ビジョンと研究開発ビジョン
  • 1.2 2020年代の事業環境と経営ビジョン
  • 1.3 2020年代の事業環境と研究ビジョン
• 2.技術戦略の策定と研究開発テーマの発掘
  • 2.1 技術開発計画の循環的高度化
  • 2.2 研究開発テーマの改廃と技術の棚卸し
  • 2.3 要素技術資産台帳の作製と運用
  • 2.4 研究開発テーマの発掘
  • 2.5 技術変革における研究開発マネージャーの役割
• おわりに

第3節 未来を見据えた中長期研究開発テーマの立案とその進め方

• はじめに
• 1.新規テーマの創り方・選び方 (筋の良いテーマ設定)
  • 1.1 筋の良いテーマとは
  • 1.2 「独自化」の方法論
  • 1.3 イノベーション
  • 1.4 既存の事業 (顧客) と既存の技術 (製品) の延長線上での新規テーマ設定
  • 1.5 コア技術を活用した新規テーマの拡大、コア技術の拡張
  • 1.6 メガトレンド
• 2.新規テーマの進め方
  • 2.1 テーマの推進体制
  • 2.2 新規テーマはリスクだらけ、いかにリスクを回避するか
  • 2.3 分野で攻める
  • 2.4 リーンスタート
  • 2.5 手戻りを防止する開発現場のマネジメント
  • 2.6 定期的なチェック&レビュー
    まとめ

第4節 中長期研究開発テーマの管理と運営の仕方とその課題

• はじめに
• 1.化学メーカーにおける中長期研究開発テーマ創出の難しさ
• 2.将来予測に基づく中長期テーマの設定の課題
  • 2.1 実現時期の判断
  • 2.2 シーズ思考
  • 2.3 考察
• 3.中長期テーマの管理運営について
  • 3.1 中長期テーマの創出について
  • 3.2 遅滞に基づく判断
  • 3.3 目標に到達できないという判断
  • 3.4 取り組み意義が見出せなくなったことによる判断
• 4.事例
• 5.最後に

第5節 クラボウにおける中長期研究開発テーマの管理と運営の仕方

• はじめに
• 1.中長期の研究・開発テーマの設定
  • 1.1 テーマの設定 (検討段階)
  • 1.2 計画の立案
  • 1.3 推進体制の構築
• 2.調査・研究のステージ (第1段階の3カ年)
  • 2.1 コア技術の刷新
  • 2.2 先行技術の取り込み
• 3.事業開発のステージ (第2段階の3カ年)
  • 3.1 PoCの活用
  • 3.2 事業化の推進活動
• 4.新規事業のステージ (第3段階の3カ年)
  • 4.1 期待できる事業規模の再確認
  • 4.2 市場での競争力の確認
  • 4.3 創出事業の移管か新設か
• おわりに

第6節 中長期研究開発 (R&D) テーマの運営管理に関する一考察

• はじめに
• 1.R&Dと企業活動
  • 1.1 世の中の変化とR&D
  • 1.2 企業の成長戦略とR&D
  • 1.3 R&D結果を論文化する意義
• 2.中長期R&Dテーマの組織運営
  • 2.1 中長期R&Dテーマ運営における組織の考え方
    • 2.1.1 組織は生き物である
    • 2.1.2 R&D組織改革の本質
• 3.中長期R&Dテーマ遂行のための理想的なPJ編成
  • 3.1 R&D組織でのPJを作る目的
  • 3.2 中長期R&DテーマのPJ運営について
  • 3.3 中長期R&Dテーマの順位付けとPJ結成方法
• 4.中長期R&DにおけるPJの人選ポイント
  • 4.1 専門分野の違う多彩な人材集団を作れ。
  • 4.2 組織は仲良しクラブであってはならない
  • 4.3 PJ運営におけるチームワークの重要性
• 5.中長期R&Dにおける当初計画の重要性
  • 5.1 中長期R&D目的の明確化
  • 5.2 当初の研究目的を忘れるな。
  • 5.3 R&D結果の捉え方
    • 5.3.1 小さな成功の罠にハマるな
    • 5.3.2 失敗は成功へのヒントと考えることが大切である
  • 5.4 計画段階から結果を空想する
• おわりに

第7節 中長期研究開発テーマの適切な目標設定とマネジメントの仕方

• はじめに
• 1.人とインセンティブ・モチベーション
• 2.中長期の研究開発のあり方
• 3.目標設定とマネジメントの仕方
• 4.マネジメントの仕方と人財の育成
• 5.研究開発技術者として大切な心構え
• おわりに

第8節 中長期のR&Dテーマの進捗管理と中止/撤退の判断

• はじめに
• 1.研究開発テーマの進捗度
• 2.研究開発テーマの進捗度の評価
• 3.研究開発テーマの進捗度の見える化
• 4.研究開発テーマの進捗度の評価と透明性
• 5.研究開発テーマの進捗度の評価の手法例
• 6.研究開発テーマの中止と評価
• 7.市場と技術の適応領域
• 8.新規領域、既存領域、周辺領域での評価
  • 8.1 新規領域での評価
  • 8.2 既存領域での評価
  • 8.3 周辺領域での評価
• 9.中止した研究開発テーマの管理
• 10.まとめ

第9節 中長期研究開発テーマの立案と実施過程における評価と見直し/継続・中止の判断

• はじめに
• 1.短期テーマと中長期テーマ
• 2.中長期テーマの重要性
• 3.中長期テーマの立案
• 4.中長期テーマの実施計画1
• 5.実施過程における中長期テーマの評価と見直し
• おわりに

第7章 10～20年後の注目市場・技術と求められる新技術、研究開発テーマ

第1節 AIの未来予測と課題、研究開発テーマ

• はじめに
• 1. AI研究のはじまりと未来
  • 1.1 AI研究のはじまり
  • 1.2 新しいAI研究のはじまり
    • 1.2.1 ニューラルネットワーク
    • 1.2.2 強化学習
  • 1.3 第3次AIブーム
    • 1.3.1 深層学習
    • 1.3.2 深層強化学習
  • 1.4 AI研究の未来予想
    • 1.4.1 街なかの自律ロボット
    • 1.4.2 近未来の交通システム
    • 1.4.3 近未来の電力システム
• 2.合理的なAIは協力が苦手
  • 2.1 囚人のジレンマ
  • 2.2 非対称ゼロ和ゲーム
    • 2.2.1 協調ゲーム
    • 2.2.2 相補ゲーム
    • 2.2.3 支配戦略均衡ゲーム
    • 2.2.4 堂々巡りゲーム
  • 2.3 共有地の悲劇
• 3.マルチエージェントシステム
  • 3.1 マルチエージェントシステムとは
  • 3.2 マルチエージェントシステムの実現手法
    • 3.2.1 スワームロボティクス (Swarm Robotics:SR)
    • 3.2.2 マルチエージェント強化学習 (Multi-Agent Reinforcement Learning:MARL)
    • 3.2.3 進化ロボティクス (Evolutionary Robotics:ER)
  • 3.3 マルチエージェントシステムの分類
    • 3.3.1 均質/非均質
    • 3.3.2 通信/非通信
• 4.マルチエージェントシステムの実現手法
  • 4.1 スワームロボティクス
  • 4.2 マルチエージェント強化学習
  • 4.3 進化ロボティクス
• おわりに

第2節 AI技術の未来予測と今後のR&Dテーマ

• はじめに
• 1.AI技術の未来予測
  • 1.1 AIによる技術革新
  • 1.2 AIの技術的ブレイクスルー
  • 1.3 AIの民主化
  • 1.4 AIのDX推進
  • 1.5 シンギュラリティ
• 2.今後のR&Dテーマ
  • 2.1 社会的課題の解決
• おわりに

第3節 6Gで変わる世界、未来の予測と研究開発テーマ

• はじめに
• 1.社会インフラの中のICT
• 2.伝送のための物理媒体の発展の歴史と新展開
• 3.光と電波の融合
• 4.テラヘルツへの期待
  • 5.6Gでひろがる新たなアプリケーション

第4節 量子コンピュータ技術の未来予測と今後のR&Dテーマ

• はじめに
• 1.量子コンピュータの概要
  • 1.1 量子コンピュータとは?
  • 1.2 現在のコンピュータの限界と量子コンピュータの登場
  • 1.3 五種類の量子コンピュータと利用される量子
• 2.量子コンピュータの方式の違い
  • 2.1 量子ビット型と量子モード型
  • 2.2 量子ビット型の電子タイプと原子タイプ
  • 2.3 量子ゲート方式と量子アニーリング方式
• 3.量子コンピュータ市場の段階的な技術発展
  • 3.1 NISQとFTQC
  • 3.2 段階的なFTQCの技術発展と市場展望
  • 3.3 データ型社会と超低消費電力コンピュータ
• 4.量子コンピュータのアプリケーション活用
  • 4.1 量子コンピュータの活用四分野
  • 4.2 産業的な価値を見いだせなかったNISQ
  • 4.3 復活する量子コンピュータと暗号の議論
  • 4.4 プロダクトアウト型発想からマーケットイン型へ
  • 4.5 量子機械学習の流行
  • 4.6 数年ごとに流行が変化する量子コンピュータ業界
• 5.量子コンピュータはハードウェアが大事
  • 5.1 小型量子コンピュータの流れ
  • 5.2 日本の得意分野光技術を活用した量子コンピュータ
  • 5.3 既存巨大半導体市場の流れをくむ新型量子コンピュータ
• 6.具体的な今後の量子コンピュータ技術とR&Dテーマ
  • 6.1 ハードウェアをめぐる研究開発
  • 6.2 ソフトウェアをめぐる研究開発
  • 6.3 ミドルウェアをめぐる研究開発
• 7.まとめ

第5節 CASE・MaaSの展開とビジネスモデル、技術開発の方向性

• 1.21世紀の自動車産業の変革-自動車産業からモビリティサービス産業へ
• 1.1 自動車要素技術の革新
• 1.2 自動運転
• 1.3 新しい自動車産業の潮流 CASE (Connected, Autonomous, Share&Service, Electric)
• 1.4 2030年代のモビリティ社会の世界観

• 2.MaaSの一部としての自動車産業
• 3.次世代自動車産業のレイヤ構造
  • 3.1 自動車産業のレイヤ構造の変化
  • 3.2 次世代自動車産業と取り巻くテクノロジ企業のビジョンとCASE
• 4.ソフトウェア化する自動車
  • 4.1 急増するソフトウェアボリュームと役割
  • 4.2 サービスのカギを握るソフトウェアアップデート
  • 4.3 ソフトウェア中心の自動車を実現するための重要要素:セキュリティ
  • 4.4 WP29のサイバーセキュリティとソフトウェアアップデートに関するUN規則
• 5.これからの自動車産業に求められるセキュリティとプライバシー対応課題

第6節 MaaSを取り巻く今後のビジネス動向と求められる技術開発テーマ

• はじめに
• 1.そもそもMaaSとは?
  • 1.1 MaaSの定義は?
• 2.MaaSのメリットは?
  • 2.1 地域におけるメリット
  • 2.2 交通事業者におけるメリット
  • 2.3 利用者におけるメリット
• 3.MaaSの市場規模は?
• 4.MaaSの将来像は?
  • 4.1 移動手段としてのMaaSの進化
    • 4.1.1 MaaSレベル1
    • 4.1.2 MaaSレベル2
    • 4.1.3 MaaSレベル3
    • 4.1.4 MaaSレベル4
  • 4.2 「MaaS×◯◯」としての可能性
    • 4.2.1 「MaaS×医療」
    • 4.2.2 「MaaS×観光」
    • 4.2.3 「MaaS×小売」
    • 4.2.4 「MaaS×不動産」
    • 4.2.5 「MaaS×データ」
• 5.MaaSに求められる要素
  • 5.1 統合 (検索・予約・決済) プラットフォームの開発
  • 5.2 次世代モビリティ
    • 5.2.1 自動運転車
    • 5.2.2 パーソナルモビリティ
    • 5.2.3 空飛ぶクルマ
  • 5.3 必要とされる要素技術のレベルの向上
    • 5.3.1 ルート最適化AI
    • 5.3.2 決済
    • 5.3.3 個人データ保護
    • 5.3.4 レコメンドエンジン
• 6.MaaS実現に向けた日本の国の動き
  • 6.1 MaaS関連データの連携に関するガイドラインの策定
  • 6.2 スマートモビリティチャレンジによる取り組みの後押し
• 7.すでに国内で展開されているMaaSサービスの事例
  • 7.1 my route
  • 7.2 setowa
  • 7.3 mobi
  • 7.4 EMot
  • 7.5 MONETアプリ
• 8.まとめ

第7節 デジタル時代のヘルスケアビジネスの未来予測と研究開発テーマ

• はじめに
• 1.「勘」に頼らない未来予測とは
• 2.適切な問いの設定をする
• 3.医療・介護・ヘルスケアは産業ごと成長する唯一の産業
• 4.医療の歴史=ロケーション拡散の歴史
• 5.遠隔診療もロケーション拡散の大きな流れの一部
• 6.オンライン診療は今後新規参入余地があるのか?
• 7.オンラインとオフラインが融合した医療に必要となるものはなにか?
• 8.DTx (デジタル医療機器) とは
• 9.DTxも医療ロケーション拡散で考えると本質的価値がわかる
• 10.IoMDの拡がり (Internet of Medical Device)
• 11.IoMDの事例:TytoCare
• 12.医療AI
• 13.アイリス社の取り組み

第8節 医療機器における未来予測による開発テーマ創出の仕方

• はじめに
• 1.医療機器開発の流れ
  • 1.1 ニーズ探索
  • 1.2 コンセプト設定
  • 1.3 ニーズとシーズのマッチング
  • 1.4 マーケティング
  • 1.5 開発から申請に向けて
• 2.ニーズの予測
  • 2.1 ニーズの予測
    • 2.1.1 医療の予測
  • 2.2 社会の変化の予測
    • 2.2.1 人体および健康状態の予測
    • 2.2.2 生活習慣の予測
  • 2.3 国の方針の把握
    • 2.3.1 診療報酬のしくみ
    • 2.3.2 診療報酬と医療機器の普及
    • 2.3.3 国の方針の予測
• 3.技術の予測
  • 3.1 技術の調査
  • 3.2 新しい技術の検討
• 4.開発テーマの創出
  • 4.1 ニーズとシーズのマッチング
  • 4.2 マーケティングと開発テーマの創出

第9節 宇宙ビジネスの未来予測と課題、研究開発テーマ発掘のヒント

• はじめに
• 1.輸送ビジネス
  • 1.1 従来を覆す新しいバリューチェーンの構築とそれにかかる技術開発
  • 1.2 ペイロードの整頓搭載技術や機械環境フリーなライドシェアビジネスとそれにかかる技術開発
• 2.衛星ビジネス
  • 2.1 衛星製造における新しいバリュチェーンの構築とそれにかかる技術開発
  • 2.2 低価格、宇宙品質な民生部品・部材の開発、抽出、アーカイブ化
  • 2.3 小型衛星の機能・性能の向上
  • 2.4 衛星ビジネスの新しいジャンルの開発
• 3.衛星データビジネス
  • 3.1 高分解能でリアルタイム性のある低価格な衛星画像提供及び分析ツール提供など
  • 3.2 従来の衛星データ市場のサプライチェーンの見直しと他のデータと連携した利活用の発掘
• 4.軌道上衛星ビジネス
  • 4.1 スペースデブリ除去ビジネスに必要な技術
  • 4.2 宇宙空間の衛星に燃料を充填するビジネスに必要な技術開発
  • 4.3 宇宙空間での衛星製造や衛星修理ビジネスに必要な技術開発
  • 4.4 新たな軌道上衛星ビジネスのテーマ開発
• 5.軌道上サービスビジネス
  • 5.1 安価で利用できる汎用の軌道上実験装置の開発
  • 5.2 技術ギャップの解決策
• 6.宇宙旅行ビジネス (惑星移住含む)
  • 6.1 無事故で成功率100%の安全な輸送機に関する技術
  • 6.2 宇宙ホテルなどの建設や運営に必要な技術
  • 6.3 エネルギー、水などの確保、二酸化炭素などの有効活用に関する技術
• 7.惑星資源探査ビジネス
  • 7.1 惑星まで到達する技術
  • 7.2 遠隔及び過酷な環境下での資源探査にかかる技術
    • 7.2.1 自律型ロボットの開発
    • 7.2.2 アバターロボット技術の開発
    • 7.2.3 資源探査、掘削、サンプルリターンなどの技術
  • 7.3 資源探査を支えるインフラ技術
• おわりに

第10節 空飛ぶクルマの未来予測と今後のR&Dテーマ

• はじめに
• 1.「空飛ぶクルマ」の種類と原理
  • 1.1 自動車に翼を付けた固定翼タイプ
  • 1.2 小型ヘリコプター
  • 1.3 電動マルチコプター
  • 1.4 ハイブリッドタイプ
  • 1.5 可変推力型
  • 1.6 各タイプの比較
• 2.「空飛ぶクルマ」の安全認証
• 3.「空飛ぶクルマ」の利用方法
  • 3.1 「空飛ぶタクシー」利用
  • 3.2 様々な「空飛ぶクルマ」の利用
  • 3.3 「空飛ぶクルマ」に対する社会的リスクと社会的利益
• 4.空飛ぶクルマの活用への道
  • 4.1 「空飛ぶクルマ」の未来予測
  • 4.2 「空飛ぶクルマ」に求められる研究開発課題
• 5.日本での検討状況
• おわりに

第11節 高齢者ビジネスの市場、技術の予測と研究開発テーマ

• はじめに -人口が増えるがその実態は理解されていない
• 1.高齢化社会の現状と課題
  • 1.1 高齢者市場は人生の「下り坂」にあること
  • 1.2 高齢者市場が正確にとらえられない3つの理由
    • 1.2.1 高齢者をひとくくりにする失敗ー本当に大きな市場なのか?
    • 1.2.2 狙ったシニアに届かない失敗ー狙った高齢者が捉まらない
    • 1.2.3 若者が高齢者ビジネス企画を立てる失敗ー高齢者の実態がつかめていない
    • 1.2.4 高齢者市場を高齢者目線から分析し提案する
• 2.定年で何が変わるか
  • 2.1 定年後、どうしてよいかわからない高齢者が多い。定年後の生き方の教科書がない
  • 2.2 定年後は4つのリッチ「金時健心」が大切になる
  • 2.3 定年後は家計出費が減る。特に交通費、ファッション関連費用が大きく減るー理由は活動しなくなるから
  • 2.4 ひとまとめにできない高齢者—どう細分化するかが課題となる
• 3.高齢者市場を分析する
  • 3.1 高齢者を細分化する
    • 3.1.1 世代別分析
    • 3.1.2 ライフスタイル別分析
• 4.高齢者市場を創出する
  • 4.1 「生きがいづくり」市場を開拓し、楽しいシニアライフを実現させる
  • 4.2 外見から若返る「ファッション」市場を開拓する
  • 4.3 孤独高齢者に対し、「居場所づくり」市場で対策を行う
  • 4.4 「健康長寿」対策で健康寿命を延ばす
  • 4.5 高齢者の健康長寿対策内容例
  • 4.6 対象別高齢者市場創出提案
    • 4.6.1 「生きがいづくり」市場
    • 4.6.2 「ファッション」市場
    • 4.6.3 「居場所づくり」市場
    • 4.6.4 「健康長寿」市場
      まとめ

第12節 ブロックチェーン技術の未来予測と今後のR&Dテーマ

• はじめに
• 1.ブロックチェーンの革新性
• 2.スマートコントラクト
• 3.ブロックチェーンの種類
• 4.ブロックチェーンを活用したビジネス・ユースケース
• 5.ブロックチェーンの様々な課題と今後のR&Dテーマ
  • 5.1 トランザクションスケーラビリティ (Transaction Scalability)
  • 5.2 相互運用性 (Interoperability)
  • 5.3 環境保全 (Environmental friendly, Carbon-free)
  • 5.4 ユーザ体験 (User Experience)
  • 5.5 スマートコントラクトセキュリティ (Smart Contract Security)
  • 5.6 軽量ノード (Lightweight Node)
  • 5.7 オラクル問題 (Oracle Problem)
• おわりに

第13節 SDGsがもたらすビジネスチャンスに自社技術を活用するための考え方

• はじめに
• 1.SDGsと企業活動や研究開発を連動させるための取組み例
  • 1.1 SDG Compass
  • 1.2 SDGsの達成に向けた共創的研究開発プログラム
• 2.SDGsからの新事業アイデアの創出と自社技術活用の考え方
  • 2.1 社会課題の調査
  • 2.2 機能展開による技術課題への変換及び技術課題を解決する技術探索
  • 2.3 社会課題を解決する事業構想の立案
  • 2.4 社外技術を社会課題の解決手段とした場合の自社技術の活用方法
• 3.技術棚卸の考え方
  • 3.1 技術を効果的に洗い出す手順
  • 3.2 技術が実現する価値が見える技術の体系化
  • 3.3 技術が実現する価値が見える技術の表現
  • 3.4 コア技術設定の考え方
• おわりに