多くの日本企業は、オープンイノベーションの本質的な意義を理解していないように思われる。
ハーバード大学のヘンリーチェスブロー教授は、著書「オープンイノベーション」の中で、1990年代に米国で実際に起こっていた知的財産に関する価値観、マクロ、ミクロにおける大きな変化について書いている。AT＆T、ゼロックス、IBMなどの超優良大企業にとって屋台骨を揺るがす変化であった。
それから20年近くの時間が経過した。やっと、日本でも本格的にオープンイノベーションに取り組もうとする企業が現れてきた。しかし、大半の企業経営者は、オープンイノベーションを知財管理のひとつの手法のように捉えられている傾向が強い。ライセンスインやライセンスアウトによる特許の活用、産学官の共同開発の進め方、技術公募のノウハウといった、どちらかといえば手段について書かれた文献が多い。もちろん、こうした手法はオープンイノベーションにとって重要である。しかし、オープンイノベーションは単なる手法ではなく、ヘンリーチェスブロー教授が主張しているとおり、ビジネスモデルの変革および新規開発、そして自社の存立基盤となるビジネスエコシステムの再構築また企業文化の変革にかかわるきわめて戦略的要素の強いテーマである。
オープンイノベーションの推進力は、コンピュータの計算速度の高速化と爆発的なデータの増加である。これにより、①革新的な科学的発見が加速度的に生じたこと、そして、②知識の専門分化が急速に進み、複雑性が増したこと、③それらに呼応して研究開発の規模の経済性が大きくなったこと、④最先端の技術や知識を持つ研究者やエンジニアの流動性が高まったこと、⑤ベンチャーキャピタルの投資規模が大きくなったことなど様々な要因が重なって起こっている。これら要素が相互作用しながらオープンイノベーションの機会がグローバルベースで増加しつつある。
知識集約産業の一つである医薬品業界、IT業界は過去20年の間に世界的な合従連衡が進んだ。この背景には技術革新が急速に進み、1社単独、日本企業連合では抗しきれない知識獲得の競争があった。大規模の企業再編やM&Aの背景があった。昨今ではAI（人工知能）が破壊的な技術として、GAFA、ソフトバンクを中心に激しい競争が生じている。
今後、同様の変化が自動車、エネルギー、化学、機械などの業界に広がると思われる。こうした変化は、ビジネスエコシステムの大きな変化、すなわちマクロ視点でいえば産業構造の大きな変化につながる。
1990年代以降の日本企業の経営者のパラダイムは陳腐化、日本企業組織を支える終身雇用および年功序列、メンバーシップ型人事評価制度、消極的な人材投資、集団的合意による意思決定システム、男性内部昇進者で固める取締役会などの企業統治システムは急速に破綻しつつある。
我が国の相対的な国力は、先進国の中で下位に落ち込んでいる。戦略立案遂行能力、管理者、現場の人々の専門性のレベル、エンゲージメントの水準は、競争相手となる海外企業に比べて極めて低い。
時価総額の多寡、ビジネスモデルの革新性において、日本の企業は米国、中国、韓国の先進企業の後塵を拝している。これまでの研究開発、イノベーションの分野では最早正面対決が不可能な域に突入している。
英国空軍がドイツ戦を破ったのは、客観的な情報を集めるレーダーと有利に戦う場所を決める司令部の働きである。技術やアイデアが偏在するグローバル市場の中で、諜報活動を強化し、有力な勢力（パートナー）と共同戦線を敷き、劣勢を挽回する時期に来ている。
世界の多くの企業が、ビジネスエコシステムの構築によるイノベーションを追求し始めているにも関わらず、日本の企業は、自前の製品開発によるイノベーションを追求している。
ビジネスエコシステム(business ecosystem)とは、企業や顧客をはじめとする多数の要素が集結し、分業と協業による共存共栄の関係を指す。そして、ある要素が直接他の要素の影響を受けるだけではなく、他の要素の間の相互作用からも影響を受ける。
我が国の大手企業の多くが業種を問わず、デジタル革命、グリーン革命をイノベーションの機会ととらえている。また彼らは、知識を獲得するためにヘッドハンティング、買収、単線（1 対 1）のパートナーシップ（ライセンシング、戦略的提携）、国内の大学・研究機関との連携を進めている。しかし、こうした企業行動には、独占的に外部にある知識を取り込もうとするパラダイムが潜んでいる。
科学技術に関する知識は樹状型でアーカイブされる。一方、知の探索活動は、蜘蛛の巣型のパラダイムを志向する。なぜならば、科学技術に関する知識は、多様性と開放性のある環境の中で進化するものである。現在主流となっている知識のアーカイブ方法は、多様性と開放性と本質的に矛盾をきたすことになる。
したがって、知の多様性と開放性を損なわずに、必要な知識を、必要な期間、適時獲得するという新しい知のパラダイムが求められている。具体的には、独立事業者（フリーランス） への業務委託、クラウドソーシング、海外の大学・研究機関または異業種間の共同研究を進めることである。
知識の目的は、社会の役に立つことである。知識には、領域と基本原理の2つ要素から成立する。人類は有史以来、知識を創造し蓄えてきた。デジタル社会の到来で、データと情報は爆発的に増加したが、混沌状態である。つまり有用な知識として構造化されていない。
知の探索を進めるためには、知識を構造化する。さらに、構造化された知識から知恵を創出し、イノベーションにつなげる行動が求められている。
PDCAサイクルとOODAループ
我々はある目的に向かって何か事を成し遂げるため、常に環境に働きかける。この場合の環境とは、行為者である自己の内部と自己を取り巻く外部の双方を包摂する。環境そのものにはVUCA、すなわち変動性（Volatility）、不確実性（Uncertainty）、複雑性（Complexity）、曖昧性（Ambiguity）のそれぞれのレベルに違いがあると同時に、時間の経過とともに変化する。仕事とは目的に向かって環境に働きかける行為である。組織の目的に向かって仕事を進める方法には、PDCAサイクルとOODAループの2つがあり、環境に応じて使い分ける必要がある。
1. PDCAサイクル
PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Act cycle）の提唱者は、統計的品質管理で有名なエドワード・E・デミング博士である。第二次大戦後、我が国製造業は、このPDCAサイクルを品質管理分野に導入し、高い国際競争力を生み出した。PDCAサイクルはPlan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Act（改善）の 4段階を繰り返すことによって、業務を継続的に改善する方法論である。
この4段階を順次行って1周したら、最後のActを次のPDCAサイクルにつなげ、螺旋を描くように1周ごとに各段階のレベルを向上させて、継続的に業務を改善する。
このPDCAサイクルは、戦略計画の策定と実行のレベルにまで応用され、「方針管理」として、現在、多くの日本企業で導入されている。
日本科学技術連盟（JUSE）は、改善のためのPDCAサイクルに加え、Pの代わりに、維持管理のための標準化（Standardization）のSを置いたPDSAサイクルを加え、新たに「管理サイクル」を概念化している（図表参照）。
図表 管理サイクル
2．OODAループ
意思決定の型であるOODAループは、「機動戦」概念の提唱者ジョン・R・ボイド空軍大佐が開発した。敵パイロットよりも速く敵を発見し、行動に移すことができる。つまり観察から行動への速度を決定的に早くする。全視界を見て状況の展開を見る能力がOODAループを構成する基幹プロセスである。
OODAループの基本的な段階は，観察（Observation），情勢判断（Orientation）、意思決定（Decision）、行動（Action）の4つの意思決定プロセスで構成されている。
図表 OODAループ
最初の段階である観察では，五感を駆使して状況の展開を見る。自己の視点のみならず、相手の身になって全体図を直観する。
第二の段階である情勢判断では，新しい情報と自身が蓄積した資質・経験や伝統を分析・綜合して、代替案をつくる。自己の置かれた世界をみるだけでなく、どのような世界を見ることができるかの能力が問われる。ボイドも、状況が刻々と変化する戦況において、敵よりもいかに素早く情勢判断と意思決定を行うかが勝敗を決するとして，情勢判断の段階を「Big O」と呼び、である。この一貫したプロセスは、新たな情報として再び観察され，新しいOODAループが始まっていく。混乱する戦場において，この“see‐decide－do decision”と簡潔に言われるOODAループを，敵より素早く回せるように身体化されるまで叩きこまれる。OODAループの要諦は，先手を取り、敵が対応せざるを得ないようにすることである。
OODAループの中でも一番重要な「Big O」（Orientation）は、遺伝的資質、伝統・文化、分析・綜合、先行経験、新しい情報の相互作用によって形成される世界のイメージ、眺望，印象である。ボイドは，この同義語として、環境とのダイナミックな相互作用におけるメンタル・モデル、スキーマ、ミーム、暗黙知を当てている。
ボイドはマイケル・ポランニーの暗黙知の概念にも影響を受けている。情勢判断のプロセスは分析（アナリシス）と綜合（シンセシス）である。分析は、物事を要素に分解するプロセスであるため、綜合のインプットに留まる。これを踏まえて，情勢判断では、個別具体の状況のなかでの現象を一貫したイメージに統合しなければならない。一般的に真理に近づく方法論は、演繹と帰納の双方が必要であるとされるが、普遍から個別へのトップダウン思考は、演繹・分析であり、個別から普遍へのボトムアップ思考は帰納・綜合である。したがって、創造性は基本的に帰納に関係するが、創造的な帰納にするためには、以前に普遍を構成していた命題を否定する破壊的な演繹が必要だとしている。ボイドは，明確に認識していなかったが、この方法論は演繹、帰納に対してアブダクション（発想）である。
ただし，帰納法は演繹法に比べてリスクをともなう。論理的に与えられた「最大化」基準に基づくすべての代案を比較してベストを選ぶ分析的アプローチに比べると，経験と判断に基づくパターン認識の直観的アプローチは、「満足化」基準に基づく試行錯誤の「よりよい（ベター）」の追求である。
戦争は、サイエンスというよりもアートなのであり，唯一最善の解はない。しかし，実行可能な第一のソリューションを直観的に生み出す意思決定は、多数の代替案を比較しないので、分析的意思決定よりははるかに速い、と主張される。
工業化時代には、PDCAサイクルを戦略計画管理に応用した『方針管理』、クラウゼヴィッツの『戦争論』をビジネスに結び付けた『競争戦略論』が適用されたが、不確実性が高く情勢変化のスピードが速い第四次産業革命の時代ではボイド大佐のOODAループを戦略遂行レベルで適用されるようになっている。PDCAサイクルとOODAループの属性の違いを図表に示した。
図表 PDCAサイクルとOODAループの違い
| 属性 | PDCAサイクル | OODAループ |
| 提唱者 | デミング（統計学者） | ボイド（軍人） |
| 変動性（V） | 低い | 高い |
| 不確実性（U） | 低い | 高い |
| 複雑性（C） | 小さい | 大きい |
| 曖昧性（A） | 低い | 高い |
| アプローチ方法 | 演繹・分析（全体→個） | 帰納・綜合（個→全体） |
| 物事の起点 | 計画 | 観察 |
| サイクルの長さ | 数か月から数年 | 数分から数週 |
| 行動に関する判断 | 上位判断 | 現場判断 |
| 命令方法 | 指示を与える・指示に従う | 任務を課す・使命を果たす |
| メンバーの専門性 | 低い | 高い |
| 行動パターン | アルゴリズム | 創造的発見 |
| 知識タイプの重心 | 形式知 | 暗黙知 |
| データ利用 | 予測データ | 事実データ |
| 対応の起点 | 事前対応 | 事後対応 |
| 機能特性の重心 | 販売・設計・生産 | マーケティング・研究開発 |
| マネジメントの重心 | 指揮命令 | 相互信頼 |
| 組織特性の重心 | 達成型組織 | 進化型組織 |
PDCAサイクルは指揮命令による管理統制を重視するが、OODAループは相互信頼による自主経営を重視する。したがって、ビジネスに適用する際には、両者の違いを認識したうえで組織特性に合わせて適用すると同時に、現場で必ず直面する両者間の矛盾・対立をうまく処理するための企業文化を育てなければならない。
高度に複雑な水陸両用作戦では、混乱する上陸部隊を一貫性のある攻撃組織にまとめる必要がある。さらに，個人の自発性と絶対命令の順守を同時に両立させなければならない。しかし、戦場では矛盾（コンフリクト）の存在が常態なので、矛盾を受け入れ、相反する考えを同時に機能させるダイナミックなバランス能力が要求される。海兵隊は、日々、次のような矛盾に直面している。
海兵隊のリーダーは、このような対立概念のバランス感覚を磨くために，周到な計画や方法を立案すると同時に，勘と経験を駆使し、状況に応じて部下の即興的な自発性を支援する。さらに，海兵隊の教育・訓練システムには，相反する価値観や特性が存在し、それらがバランスをとるようなプロセスが埋め込まれている。海兵隊は全員ライフルマンが共通する分母であり、精神（エトス）なので、「マリーンである」だけで任務を遂行する。この仕組み、ないし文化がコンフリクト解消のスピード化と低コスト化を支援していると言える。
以上
未来学者として著名なジョエル・パーカーは、パラダイムを「ルールと規範（成文化されている必要はない）であり、システムの境界を明確にし、その境界内でどうすれば成功するかを教えてくれるもの」と定義している。
パラダイムは、自然科学のように厳格な再現性実験によって矛盾なく自然現象を説明できるような理論だけでなく、厳密な証明が困難な社会科学の分野、様々な前提条件を置いて設計される説明モデルや方法論、それらを規定する原則、基準を含み、さらに、組織の慣行、習慣、常識、通念、伝統、しきたり、偏見、社会的強制といった文化的な要素も含まれる。
パーカーは、世界観、文化といったものの見方、考え方、社会、国家、業界、企業といった組織を、こうしたパラダイムのひとまとまりとして「パラダイムの森」と名付けた。真善美に対する人類の欲求は、科学、技術、制度、製品、構築物など、ありとあらゆる物事を生じさせてきた。際限なく高まる人々のこうした欲求を充足させるべく様々なパラダイムが新陳代謝しながら社会そのものが発展してきた。歴史は、パラダイムの転換またはシフト（移行）によって形成されてきたということができる。パーカーは、新しいゲームに移行することを「パラダイムシフト」と名付けた。
図表 パラダイムシフト
上の図表は、パラダイムシフトが起こる様子を示している。あるパラダイムを採用することで、解決される問題の数は増加し、非線形の軌跡、多くはS字型カーブの軌跡をたどる。
★印は新たなパラダイムが発見されたことを示している。新たなパラダイムは、既存のパラダイムでは解決できなかった諸問題のいくつかを見事に解決する（Aの領域）。
しかし、既存のパラダイムに生きる人々には、そのアプローチの方法が異質であり理解できず、かつ実績がわずかなため信用もされず無視される。そうした状態がしばらく続く中、パラダイムの開拓者が現れる。
その後、開拓者は、新たなパラダイムを現実の世界に適用して問題をどんどん解決し始める（Bの領域）。無視できないほど問題解決の実績が蓄積されると、新たなパラダイムの優位性を確信した移住者が加速度的に増加し、解決される問題の数も加速度的または指数関数的に増加する。
人々は問題が解決されことに満足するが、生来、人々は常により高度かつ多様な欲求を持ち始めるため、財・サービスを提供する側に、新たに解決できない問題がますます蓄積される。こうして山積する問題（むしろ難題）を解決しようと挑む新たなパラダイムの発見者が現れる。その後、既存のパラダイムで解決できる問題の数は徐々に減少しはじめ（Cの領域）、既存のパラダイムの軌跡はS字型カーブとなる。パラダイムシフトを早期に認識し、開拓者になれるかどうかで、社会、国家、業界、企業などの組織の盛衰が決まると考えることができよう。
コワーキング（Coworking）とは、事務所スペース、会議室、打ち合わせスペースなどを共有しながら独立した仕事を行う共働ワークスタイルを指す。一般的なオフィス環境とは異なり、コワーキングを行う人々は同一の団体には雇われていないことが多く、在宅勤務を行う専門職従事者や起業家、フリーランス、出張が多い職に就く者など、比較的孤立した環境で働くことになる人が興味を持つことが多いと言われるが、最近は、大企業の社員や官公庁の職員の利用が急速に増えつつある。コワーキングは独立して働きつつも価値観を共有する参加者同士のグループ内で社交や懇親が図れる働き方であり、コスト削減や利便性といったメリットだけではなく、才能ある他の分野の人たちと刺激し合い、仕事上での相乗効果が期待できるという面も持つ。コワーキングが行われる環境（「コワーキングスペース」と呼ばれることもある）はシェアオフィスやレンタルオフィスとは異なり、実務を行う場所が個室ではなく図書館のようなオープンスペースとなっている。また、すべてのスペースを共有したり、イベントを行ったりといった試みを通して参加者同士のコミュニティ育成を重要視する傾向が強いことも大きな違いのひとつである。今後、こうしたコワーキングスペースをオープン・イノベーションの場として戦略的に活用することが必要になってくるだろう。
東大の藤本隆宏教授は、平成の30年は製造業にとって苦闘の時期と指摘する。1990年代にグローバル競争とデジタル化がほぼ同時に起きた歴史的偶然により、競争環境は激変した。第1に冷戦終結で東西の貿易遮断が終わり、隣国中国が巨大な国際賃金差20分の1をもって突如市場に参入した。その結果、生産の比較優位を失った。第2にデジタル時代が到来し調整集約型のアナログ家電は調整節約型のデジタル家電にとって代わり、設計の比較優位も失った。「単位生産コスト＝労働投入係数×賃金率」でみると、日本を基準にすると中国の単位生産コスト＝5×1/20＝1/4で4倍の開きがあり圧倒的に日本の単位生産コストは高かったが、現在、生き残りをかけた現場改善により90年以降、仮に物的生産性を倍化させた現場があったと仮定すると、10×1/4＝2.5のように中国の同業の現場は圧倒的に高くなる。我が国の調整集約型製品の製造現場は、設計及び生産の両面での比較優位を生かして、高機能補完材または部品を世界に輸出する勝機が生まれている。（日経2019年1月9日より）
香港発の人工知能（AI）スタートアップ「センスタイム」は、街頭カメラの動画1秒を24～30枚に分割し、人海戦術で意味をAIに教え込んでいく。現在、数億単位の顔データを収集している。100以上の車や人を同時識別できる。状況が複雑な市街地でも3～5秒先まで予測できる。また、カメラなどに映った人物を特定する顔認証技術は、買い物での本人確認や防犯など様々な分野で利用が広がる。監視カメラの世界市場規模は2018年に15年の倍以上に膨らむ。「センスタイム」は、人の美しさを人工知能で点数化するソフトも開発。美女か美男子かという判断について数百万人のデータを読み取り、測定基準を、顔の輪郭や目や鼻の大きさや配置など100以上の点を測定分析して、100点満点で算出することができる（日経2018年7月19日より）。
滋賀県草津市のダイキン工業志賀製作所の研修所「道場」は、日立製作所の支援を得て、IoTで匠の技術をデジタル化（形式知化）する仕組みを導入した。その結果、溶接技術の修得にかかる期間を半分にすると同時に、コツ、勘に大きく依存する職人技術をほぼ完全な標準化を可能にした。芸術やスポーツの分野でも、データが匠の技を再現できるになってきている。例えば、AIがシュールな印象派の画家が描いたとしか思えない絵を描かせることができる。しかし、本質は、あくまで巨匠の絵画のデータをまねてイメージを伝えているだけで、「絵画そのもの」を想像しているわけではない。体操フォームを分析するAIもあるが、難易度の高い新しい技を考えるわけではない。データやデータをもとに動く機械があらゆる分野で人間を教育するようになる。だからこそ、データにはできない人間ならではの世界に注意を向ける必要がある。芸術や武道の修行の道を三段階で示す「守破離」という言葉がある。師匠を教えを守り身に付ける「守」、身に付けたものを発展させる「破」、新しいものを生み出す「離」。データでは「守」までしかできない。破、離に至るには「感性や創造性」がかかせない。今後、データが教育を担う時代になっても、感覚を研ぎ澄まして新しい世界をつくる役割は人間のものであり続けてほしい（日経2018年5月18日より）
読売新聞に、2018年5月4日号にクラウス・シュワブ氏（世界経済フォーラム会長）とのインタビュー記事が掲載されていた。人類の歴史の画期を4つの産業革命としてシュワブ氏は説いている。すなわち、①第一次産業革命：15C中～16C中「地球は宇宙の中心ではない」ことを発見（ダビンチ、ミケランジェロ、コペルニクス、ガリレイ）②第二次産業革命：19C 「人間は科学的進化の一部である」ことを発見（ダーウィン）、③第三次産業革命：19C中～20C前半、「我々の意思決定が意識的ではなく、無意識に大きく影響されつつある」ことを発見（フロイト、④第四次産業革命：21C 「コンピュータのほうが人類よりも優れたアルゴリズムを作ることができる」（シンギュラリティ―）ことを発見（AIなどIT技術）である。シュワブ氏は、現在、人類が取り組むべき2つの問題があると説く。第一に、冷戦後、自由や民主主義、人権という共通の価値にしたがって世界が協力可能であることを信じたが、「概念」を異にする強国がまた台頭しつつある。共通利害は共有できるが共通価値がない。第二に、人類が、第四次産業革命に我々がどう習熟するか。変化を恐れ習熟できない人々は、今のところナショナリズム、ポピュリズムなど過去の問題解決にすがろうとしている。
クラウス・シュワブ氏（世界経済フォーラム会長）は、人類の歴史の画期を4つの産業革命として説いている。
第一次産業革命：15C中～16C中 ダビンチ、ミケランジェロ、コペルニクス、ガリレイ
「地球は宇宙の中心ではない」
第二次産業革命：19C ダーウィン
「人間は科学的進化の一部である」
第三次産業革命：19C中～20C前半、フロイト
「我々の意思決定が意識的ではなく、無意識に大きく影響されつつある」
第四次産業革命：21C AIなどIT技術
「コンピュータのほうが人類よりも優れたアルゴリズムを作ることができる」
シュワブ氏は、現在、人類が取り組むべき2つの問題があると説く。
第一に、冷戦後、自由や民主主義、人権という共通の価値にしたがって世界が協力可能であることを信じたが、「概念」を異にする強国がまた台頭しつつある。共通利害は共有できるが共通価値がない。
第二に、人類が、第四次産業革命に我々がどう習熟するか。変化を恐れ習熟できない人々は、今のところナショナリズム、ポピュリズムなど過去の問題解決にすがろうとしている。
（読売2018年5月4日より）
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