【講師】株式会社ニューチャーネットワークス

代表取締役 上智大学経済学部・グローバル教育体系非常勤講師 ヘルスケアAIoTコンソーシアム 理事
高橋透 氏
上智大学経済学部卒業後、 AGC株式会社(旧旭硝子)入社。セラミックスのマーケティング、消費財の新商品開発、広告宣伝を担当。その後大手コンサルティング会社を経て、経営コンサルティング会社“ニューチャーネットワークス”を設立し、代表取締役を務める。専門は研究開発戦略、新製品・新事業開発、エコシステム・ビジネスモデル戦略、顧客経験価値開発など価値創造領域。その一方で技術開発、製造現場のボトムアップ力強化と組織体質改革のためのブレークスループロジェクトを展開。これまで国内外で1000以上のプロジェクトを経験。2024年に金沢郊外に築200年の古民家を移築したホテル「Onsen & Garden 七菜」を開業。2010年より上智大学非常勤講師(経済学部:コンセプトメイク、全学共通:グローバルベンチャー)。2016年より「ヘルスケアAIoTコンソーシアム」理事。


主な訳書、著書に「顧客経験価値を創造する商品開発入門」(著、中央経済社)、「デジタル異業種連携戦略」(著、中央経済社)、「技術マーケティング戦略」(著、中央経済社)、「勝ち抜く戦略実践のための競合分析手法」(著、中央経済社)、「90日で絶対目標達成するリーダーになる方法」(著、 SBクリエイティブ)、「GE式ワークアウト」(デーブ・ウルリヒ他著、共訳、日経BP)、「後発で"勝つ"ための研究・知財戦略と経営層への説明・説得の仕方」(共著、技術情報協会編)「技術マーケティングによる新規事業・R&Dテーマの発掘」(共著、技術情報協会編)など寄稿多数。

日経BP社プレミアムサイトに5年間、日経産業新聞WEB「企業マネジメント最新トレンド」へコラム執筆。弊社コラムサイト「グローバル・エイジ」にてコラム執筆多数。

 

 

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日時 2026年 8月 26日(水) 14:30~17:00  
受講料 1名につき
会員 38,500円(本体 35,000円)  一般 41,800円(本体 38,000円)
講演者 株式会社ニューチャーネットワークス 代表取締役 上智大学非常勤講師 高橋透 氏
対象 研究開発部門、経営企画部門など関連部門のご担当者
内容 1. なぜ今、コーポレートR&Dが問われているのか
~企業の未来価値を構想するR&Dへの転換~

1-1 資本市場が求める研究開発
 ・PBR・ROE・PERから見る日本企業の課題
 ・日本企業の研究開発費の低迷
 ・企業の未来価値と成長期待を創造するのがコーポレートR&Dの役割
1-2 AI時代の事業機会とマネジメントの変化
 ・サイバーフィジカル社会の到来
 ・社会・産業は循環型・ネットワーク型へ大きく変化する
 ・顧客経験価値へのパラダイムシフト
 ・フィジカル領域に強みを持つ日本企業の新たな成長機会とは何か
 ・AI活用による研究開発マネジメントの大きな変化と可能性
 ・AIと協業・共存する研究開発の方向性
1-3 コーポレートR&D低迷の本質
 ・「How」に偏った研究開発
 ・既存事業維持への投資偏重
 ・将来ビジョン・将来ドメイン構想の不足
 ・非連続テーマへの取り組みの難しさ
 ・研究者の自発性・自律性低下とキャリア形成の課題


2. 企業価値を向上させる研究開発テーマ創出
~未来企業価値から研究テーマを構想する~

2-1 研究テーマを企業価値につなげるための戦略
 ・研究開発テーマポートフォリオと事業ポートフォリオの連動
 ・世の中の成長分野=自社の研究開発領域とは限らない
 ・失敗を「学習資産」に変えるドメイン戦略の重要性
 ・自社のコア技術を市場・顧客の視点で再定義する研究テーマ
 ・トップダウンとボトムアップを融合した創発型テーマ創出
2-2 循環型社会・産業における未来予測の方法の変化
 ・従来の市場・産業区分による市場調査、成長領域探索の矛盾と限界
 ・エコシステムの重要性と成長パターン
 ・関係性や情報の循環に注目するエコシステム分析
 ・エコシステムの中から自社コア技術が解決できるボトルネックを発見する
2-3 いかに研究テーマを見つけ、有効なポートフォリオを構築できるか
 ・アンゾフの成長マトリクスを起点に研究領域を探索する
 ・関連する産業からエコシステムを把握する
 ・予測される将来トレンドシナリオからエコシステムの変化を推論する(AI活用)
 ・エコシステムのボトルネックを探し、研究テーマ仮説を見つける
 ・研究開発成果がもたらす顧客経験価値・社会価値のインパクトを構想する


3. 技術マーケティング戦略で効果的な研究開発テーマを企画する
~研究開発テーマを開発着手前に評価する~

3-1 研究テーマ設定前に考える技術マーケティング戦略5つの視点
 ・事業ポートフォリオにつながる研究テーマポートフォリオをどうつくるか
 ・研究開発に着手する前にテーマの事業化を想定する
 ・研究の現場に企業の価値創造戦略とドメイン戦略をトップダウンで浸透させる
 ・研究テーマ仮説のボトムアップ創出と技術マーケティング戦略の実践
 ・技術マーケティング戦略『5つの視点』
  ① 顧客経験価値戦略
  ② コア技術戦略
  ③ 製品・サービス戦略
  ④ バリューチェーン戦略
  ⑤ エコシステム・ビジネスモデル戦略
3-2 技術マーケティング戦略の実施体制と推進環境整備
 ・技術マーケティング戦略のフェーズとステップ
 ・取り組み組織体制、期間、実施サイクル
 ・メソッドや理論の習得
 ・AI活用による推進支援
3-3 技術マーケティング戦略視点でのテーマ評価
 ・技術マーケティング戦略による事業構想書の評価と実行メンバーの評価
 ・技術マーケティング戦略に沿ったテーマ評価
 ・開発ストーリーの重要性
  ① 魅力ある市場・エコシステムシナリオと求められる価値
  ② 革新的な技術と製品・サービス
  ③ 効果的な開発方法
  ④ 事業成果イメージ
  ⑤ 実行策と実行メンバー


4. 技術マーケティング戦略の実践
~企業価値を生み出す技術マーケティング戦略~

4-1 コア技術を経営・事業戦略に転換し、企業価値を上げる
 ・顧客が買うのは顧客経験価値
 ・コア技術を顧客経験価値へ翻訳する(顧客の経営・事業ソリューション型)
 ・コア技術でエコシステム・ビジネスモデル戦略を展開する(情報・知識循環型)
 ・コア技術を核にアライアンスを構築し、他社の経営資産を活用する(資産回転率を高める)
 ・コア技術でブランド価値を創造する(有利な顧客認知戦略)
4-2 顧客経験価値を設計する
 ・顧客経験価値とは何か、顧客経験価値の構造
 ・顧客経験価値を2倍以上にする発想
 ・顧客経験価値から社会価値への昇華
 ・顧客経験価値発想による市場機会探索
  (エコシステム・ビジネスモデルの変化と顧客の戦略変化からコア技術活用のフィールドを探す)
4-3 エコシステム・ビジネスモデルの分析と構想
 ・エコシステム・ビジネスモデルと顧客経験価値の関連性
 ・マクロ環境変化からエコシステム・ビジネスモデルの進化を推論する
 ・エコシステム・ビジネスモデルの中にコア技術が解決できるボトルネックを見つける
 ・情報・知識循環型ビジネスモデルを構想する
 ・コア技術を起点にしたプラットフォーム構想
4-4 製品・サービス企画
 ・顧客経験価値を実現する製品・サービスの構造
 ・製品・サービスプラットフォームという発想で他社製品・サービスと連携する
 ・情報・知識循環の製品・サービス戦略
 ・製品・サービスの価値とコストを多面的に評価する
4-5 バリューチェーン戦略
 ・価値とコストをつくり込むバリューチェーンとは
 ・バリューチェーンの評価視点
 ・コアプロセスの特定と差別化
 ・内外製戦略とエコシステム・ビジネスモデル戦略との連動性
 ・情報・知識循環のバリューチェーン戦略
4-6 コア技術戦略
 ・技術とは何か
 ・コア技術に求められる要件とは
 ・コア技術の見つけ方、構想の方法
 ・コア技術仮説のための顧客経験価値、エコシステム・ビジネスモデル、製品・サービス、バリューチェーン
 ・コア技術の非連続性をどのように考えるか


5. AI時代の探索型R&D
~スモールスタートで成果をつくるアジャイルな進め方~

5-1 なぜ従来型R&Dプロジェクトは遅くなるのか
 ・最初から正解を決めようとする
 ・社内合意形成に時間をかけすぎる
 ・技術検証だけで市場仮説が弱い
 ・PoCが「実証のための実証」で終わる
 ・ステージゲートが挑戦を止める仕組みになる
5-2 AIを活用した探索型テーマ開発
 ・社会変化・技術トレンドの探索
 ・顧客課題・未充足ニーズの発見
 ・競合・スタートアップ・特許・論文の調査
 ・用途仮説・事業仮説の大量生成
 ・有望テーマの初期スクリーニング
AIを「効率化ツール」ではなく、探索範囲を広げる知的パートナーとして活用する
5-3 仮説を高速に磨くアジャイルR&D
 ・顧客経験価値仮説
 ・コア技術仮説
 ・製品・サービス仮説
 ・バリューチェーン仮説
 ・エコシステム・ビジネスモデル仮説
これらを一度に完成させるのではなく、短いサイクルで検証・改善する
5-4 AI×人間によるテーマ評価
 ・AIによる市場・競合・技術情報の整理
 ・人間による意味づけと目利き
 ・経営者による戦略判断
 ・顧客・パートナーによる外部検証
5-5 小さく試しながらエコシステムをつくる
 ・顧客ヒアリング
 ・デジタルプロトタイプ
 ・シミュレーション
 ・小規模PoC
 ・スタートアップ・大学との共同検証
 ・初期パートナー形成
自社だけで完成させてから外部に出すのではなく、初期段階から外部と接点を持つ
5-6 探索型R&Dの投資マネジメント
 ・小口投資で仮説を検証する
 ・検証結果に応じて追加投資する
 ・失敗テーマは早く止める
 ・有望テーマには一気に資源を投入する
 ・リアルオプションとしてテーマを管理する
ステージゲートは「落とす仕組み」ではなく、学習量と可能性を見て投資判断する仕組みに変える
5-7 明日から始めるAI活用型スモールスタート
 ・AIを使ってエコシステムの変化を予測する
 ・既存テーマをAIで再評価する
 ・顧客モデルをAIで構築し、製品・サービス仮説を検証する
 ・顧客経験価値仮説を10案つくる
 ・競合・スタートアップなどのベンチマーキングをAIで行う


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