牧 兼充
早稲田大学ビジネススクール准教授
主な兼職として、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)監事、カリフォルニア大学サンディエゴ校ビジネススクール客員准教授など。
目次
そう信じられてきたにもかかわらず、なぜGAFAのような世界を席巻する巨大テック企業が生まれないのか。特に、大学や研究機関の革新的な科学技術を基盤とする「ディープテック」領域において、日本は多くの有望な「種の技術」を有しながらも、その事業化で米国に大きく水をあけられている。 その根源的な要因は技術の優劣ではなく、イノベーションを生み出す「仕組み」そのものにあるのではないか。
今回、我々は「スター・サイエンティスト」研究の第一人者であり、自身もアカデミアとビジネスの架け橋となる実践を続ける早稲田大学ビジネススクールの牧准教授に独占インタビューを行った。彼の言葉から見えてきたのは、イノベーションの鍵を握る天才科学者との連携を巡る、日米の決定的な構造差、そして多くの日本企業が見過ごしてきたディープテックの「死角」であった。
イノベーションの議論において、頻繁に「スター・サイエンティスト」という言葉が使われる。一般的には、被引用数の多い論文を多数発表している著名な科学者を指すことが多い。しかし、牧准教授はその安易な定義に警鐘を鳴らす。
「我々の研究プロジェクトでリストアップしてきた『スター・サイエンティスト』の定義は、単に論文の数が多いということではありません。重要なのはあくまでも『サイエンスの卓越性』です。論文数だけを追いかけても、真のスターは見えてきません。本当にトップオブトップの科学者をデータに基づいてリスト化し、彼らが事業の成功を予測する上で重要な変数であることを突き止めたのが我々の研究の核心です」
ディープテック・スタートアップは、AI、バイオテクノロジー、量子コンピューティングなど、社会に破壊的インパクトをもたらす可能性を秘めた領域だが、その事業化には10年以上の歳月と莫大な資金、そして高度な専門知識が不可欠だ。その成否は、まさに基盤技術を生み出した科学者の「卓越性」に大きく依存する。
だからこそ、最初の問いは「誰が本物なのか？」でなければならない。論文数や知名度といった表面的な指標に惑わされず、真に卓越した科学的知見を持つ人物を見極めることが重要である。
では、その「本物のスター」と、スタートアップや大企業はどのように連携すればイノベーションを最大化できるのか。ここに日米の決定的なアプローチの違い、そして日本のディープテックが抱える構造的な課題が浮かび上がる。 牧准教授によれば、米国のスター・サイエンティストと企業の連携は「深く、狭い」関係が主流だという。
「これは仮説ですが、米国のディープテックエコシステムは、日本に比べてベンチャー・キャピタル（VC）主導型のケースが多い。そうなると、スター・サイエンティスト本人が会社を完全にコントロールできているわけではないと考えられます。VCは巨額の資金を投下する以上、事業の成功確率を最大化するため、科学者に対して特定の1社に深くコミットすることを求める。その結果、関与できる会社数は限定されるが、その分、関与の密度は極めて濃くなるのです」
一方で、日本のモデルは対照的だ。牧准教授は、日本のスター・サイエンティストの多くが「広く、浅い」連携を選択する傾向にあると指摘する。
「日本の研究者は、比較的自身で会社やプロジェクトをコントロールしやすい立場にあります。そのため、1社に深く関与するよりも、複数の企業と技術指導や共同研究という形で、広く関わるという選択が可能になります。これは、研究者自身の自由度が高いというメリットがある一方で、一社あたりのコミットメントが希薄になるリスクもはらんでいます」
この違いは、どちらが絶対的に優れているという単純な話ではない。
しかし、この「関与の深度」の違いが、企業の競争力を左右する極めて重要な要素の移転効率に直結していることを、我々は知らなければならない。
| 比較軸 | 米国モデル（VC主導） | 日本モデル（研究者主導） |
|---|---|---|
| 連携スタイル | 深く、狭い | 広く、浅い |
| 主導権 | ベンチャー・キャピタル | 科学者本人 |
| 科学者の立場 | 重要な知見を提供するチームの一員: 技術顧問など | 創業者、最高経営責任者(CEO)、最高技術責任者（CTO）など |
| コミットメント | 特定の1〜2社に集中 | 複数の企業・プロジェクトに分散 |
| メリット | 迅速な事業化、経営のプロ化 | 研究者の自由度が高い、多方面への技術展開 |
| デメリット | 研究者の自由度が低い | コミットメントの希薄化、経営の属人化 |
ディープテックにおける真の競争優位は、特許や論文といった「形式知」だけでは生まれない。その裏側にある、言葉や数式では表現しきれないノウハウ、実験の勘所、失敗から得た知見といった「暗黙知」こそが、他社が容易に模倣できない参入障壁となる。 この暗黙知の移転において、前述の「関与の深度」が決定的な意味を持つ。
「サイエンスの知識は、そもそもが極めて暗黙知性の高いものです。論文を読んだだけでは、その実験を完全に再現できないことが往々にしてあります。スター・サイエンティストが持つ、論文にはならないけれど決定的に重要な知見、つまり『自然発生的な独占状態』にある知識を得る唯一の方法は、彼らと一緒に研究することです。ライフサイエンスなら、同じラボに入り、隣で一緒に実験をする。それ以外に方法はありません」
「ミーティングだけではダメだ」と、牧准教授は断言する。週に一度の定例会で報告を受け、アドバイスをもらうといった形式的な関わりでは、この最も価値ある暗黙知はほとんど移転されない。それは、あたかも名シェフからレシピ本をもらうだけで、その火加減や食材の選び方といった神髄に触れられないのと同じだ。 さらに、牧准教授は「インビジブル・カレッジ（見えない大学）」という概念に触れる。これは、トップ科学者たちの非公式なネットワークであり、論文として公表される前の最先端の情報が日々交換されているコミュニティだ。
「論文になった段階ではもう遅いのです。本当に重要なのは、論文が執筆されているプロセスそのもの。そのネットワークの内部にいるかどうかで、手に入る情報の質とスピードは全く異なります」
この観点から日米モデルを再評価すると、その意味合いはより鮮明になる。VC主導で1社に深くコミットする米国の「深く、狭い」モデルは、必然的に科学者と企業の研究チームが一体となって動くことを促す。それは、暗黙知の移転とインビジブル・カレッジへのアクセスを構造的に可能にする仕組みと言える。 対して、日本の「広く、浅い」モデルでは、関与がアドバイザー役に留まりがちで、暗黙知の本格的な移転に至らないケースが少なくない。それは、ディープテックの核心的価値を取りこぼしている「死角」と言っても過言ではないだろう。
どちらがイノベーションを生むのか 、VC主導の米国か、研究者主導の日本か。本稿の問いに明確な答えを出すのは時期尚早かもしれない。しかし、牧准教授との対話を通じて見えてきたのは、イノベーション創出の成否を分けるのが、単なる資金量や研究者の数ではなく、「卓越した知」をいかに深く、濃密に事業へとインストールできるかという「仕組み」の巧拙にあるという事実だ。
日本のディープテックが世界で勝ち抜くためには、研究者の自由を尊重しつつも、より深く、持続的なコミットメントを促す新たな仕組みを設計する必要がある。それはVCのあり方かもしれないし、大企業の共同研究の進め方、あるいは大学の制度そのものかもしれない。 我々ビジネスパーソンは、自社の技術連携が「広く、浅い」形式的な関係に陥っていないか、そして最も価値ある「暗黙知」という宝の山を見過ごしていないか、今一度、足元を問い直すべき時が来ている。
【第3回】では、イノベーション創出の仕組みをめぐる日米の決定的な違い、特にVC主導の米国型と研究者主導の日本型の連携モデルを比較し、ディープテックの事業化における「知の移転効率」の重要性を明らかにした。【第4回】では、アカデミアで発展した「フィールド実験」などの科学的アプローチがビジネスの常識をどう覆すのか、そしてAI時代において真に求められる「科学的思考」の価値を解き明かす。
