新しいアイデアの普及は、他者による採用が元のアイデアの改良や新たな応用の特定につながる場合、それ自体が重要なイノベーションの源泉である。Rosenberg（1982）、Dosi（1991）、Hall（2004）などは、イノベーションの普及には、元のイノベーションへの改良や新たな応用がしばしば伴うことを強調してきた。
後続の発明は、進化経済学の文献で研究されており（Dosi 1982）、その軌道が時間の経過とともに特徴づけられてきた。既存の実証研究では、潜在的な採用者のコミュニティ内で単一の産業用途が普及する様子が記述されており、たとえば米国中西部の農家がハイブリッドトウモロコシの種子を採用した事例がある（Griliches 1957）。これらの研究に共通する知見は、普及プロセスは通常ゆっくりと始まり、加速し、最終的には採用者の母集団が使い尽くされたり、新しいアイデアが他の新しいアイデアに取って代わられて放棄されたりすることで停止する時点に収束するというものである。しかし、すべての技術が同じ普及軌道をたどるわけではなく、イノベーション分野の研究者にとって困難な問いを投げかけている。新技術の後続の発明の速度と範囲を説明するものは何か。なぜ一部の新技術は離陸までに長い時間がかかる一方で、他の技術は非常に速く離陸するのか。なぜ一部の新技術は多数の後続の発明に影響を与える一方で、他の技術はわずかしか影響を与えないのか。これまで、普及曲線の違いを説明するために、多数の新しいアイデアの軌道を再構築した実証研究は存在しなかった。
最近の論文（Pezzoni et al. 2019）では、大規模な特許データセットを用いてこの課題に取り組んだ。具体的には、(i) 技術要素の組み合わせを初めて使用するものを新技術のアイデアとして特定し、(ii) 同じ新技術のアイデアを再利用するすべての後続の発明を追跡することで、各新技術のアイデアの普及曲線を描き、(iii) 新しいアイデアの先行要因のうち、その初期の普及速度と生み出された後続の発明の総数に影響を与えるものを特定した。
興味深いことに、よりリスクの高いタイプの新技術のアイデア、すなわち、類似性が低く、なじみがなく、科学に基づいた技術要素の再結合から生まれるものは、後続の発明の数が多い一方で、普及の初期段階で立ち上がるまでにより長い時間を要することがわかった。
新技術の特定と新技術の普及の追跡
新技術を特定するにあたり、我々はイノベーション文献に広く根付いた考え方に依拠している。それによれば、新技術の創出は、既存の技術要素の再結合の結果である（Arthur 2009、Fleming 2001、Verhoeven et al. 2016）。新規性の指標を operationalise するために、特許データを用い、欧州特許庁で使用される特許分類コード（EPO IPCコード）を既存の技術要素の代理指標として用いる。我々は、新技術を、ある特許において2つのコードの組み合わせが初めて出現したものと定義する。
一例として、「トランスジェニック哺乳類技術」の特許を考えてみよう。これは、いわゆるオンコマウス発明を保護するもので、がんを発症しやすい遺伝子改変マウスであり、腫瘍学的治療法の開発のために研究室で広く使用されている。「オンコマウス」の特許は、「遺伝子単離」と「動物への物質の注入」という技術分野に対応する2つのIPCコードを、初めて組み合わせたものである。
特許発明に組み込まれた新技術の初出を特定した後、我々は、当初の発明が導入した同じIPCコードの組み合わせを再利用するその後の特許発明をすべて特定することにより、後続の発明における新技術の普及を追跡する。1985年の最初のオンコマウス特許の後、200件を超える後続の特許が同じ技術を再利用した。これらの特許は、アルツハイマー病から嚢胞性線維症に至るまで、さまざまな疾患を発症する可能性のある他のトランスジェニック哺乳類の発明を保護するものであった（Murray 2010）。たとえば、「糖尿病マウス」は1996年にソウル大学で作成され、トランスジェニック哺乳類技術の普及曲線の一部となっている。
欧州特許庁の特許サンプルにおいて、我々は10,782件の新技術を特定したが、それらは249,103件の異なる後続特許を生み出した。図1は、推定された普及曲線を示している。図中の黒い線は、トランスジェニック哺乳類技術を示している。
図1 新技術の推定普及曲線
注記：1985年から2015年の期間に欧州特許庁に出願されたすべての特許で特定された、10,782件の成功した新技術のサンプル。
新技術の普及曲線を推定するために、我々は実際の累積発明件数にシグモイド曲線を当てはめた。これにより、普及曲線を2つの重要なパラメータで捉えることができる。1つは、10%に設定した初期の普及水準に到達するために必要な時間であり、これを「正当化時間」と呼ぶ。もう1つは、新技術が生み出す後続の発明の総数、すなわち上限となる数であり、これを「技術的インパクト」と呼ぶ。サンプル内の新技術は、平均して正当化までに約6年を要し、後続の発明の上限は67件に達する。しかし、正当化に最長17年を要するもの、上限が後続の発明1000件に達するものもあるなど、かなりのばらつきがある。我々のオンコマウスの例は、平均より長い8年の正当化時間を要したが、平均をはるかに上回る合計267件の後続の発明を生み出した。
新技術の普及曲線の決定要因
多数の技術を観察できることを活かし、我々は、新技術の先行的な特徴を、その正当化時間と技術的インパクトに反映される異なる技術的軌道の予測因子として検討する。新技術において初めて組み合わされた技術要素の特徴を、新しいアイデアの普及に影響を与える重要な特性として用いる。新技術は、(i) 互いに類似している、または類似していない技術要素（その要素が同じIPC 3クラスに属するかどうかで測定）、(ii) 発明者コミュニティにとってなじみがある、またはなじみがない（これまでの発明数で測定）、または (iii) より深い科学に基づく内容を持つ（行われた科学的参考文献の数で測定）技術要素の初めての組み合わせから生じうる。
我々の知見は、類似した要素を新たに再結合する新しいアイデアは正当化時間が短い一方で、同時に技術的インパクトも小さいことを示している。同様に、発明者コミュニティになじみのある要素を新たに再結合すると、技術的インパクトが低下する代償として正当化時間が短縮されることがわかった。組み合わせる要素にすでに慣れている発明者は、予期せぬ結果のリスクが低く、新技術を再利用することへの確信が高まり、正当化時間が短縮される。一方、すでに大部分が活用し尽くされた要素は、対応する新技術の技術的インパクトの低下につながる。対照的に、科学に基づく要素を新たに再結合すると、正当化時間は長くなるが、同時により高い技術的インパクトが生まれる。これは、科学に基づく知識は発明者コミュニティに吸収されるのにより多くの時間を要し、その結果、正当化時間が長くなる一方で、科学に基づく知識の一般的かつ抽象的な性質により、技術応用の可能性が多く保証され、結果として技術的インパクトが大きくなることと整合する。
我々の結果は、よりリスクの高いタイプの新しい発明、すなわち、類似性が低く、なじみがなく、科学に基づく要素をより多く組み合わせるものについて、技術的インパクトと正当化の間のトレードオフを示唆している。我々のオンコマウスの例は、平均より長い正当化時間と平均より高い技術的インパクトを持ち、このことを示している。「遺伝子単離」と「動物への物質の注入」は、類似性が低く、なじみがなく、科学に基づく要素を新たに再結合したものである。
図2は、技術要素の特性の値を変えたときに、新技術の正当化時間と技術的インパクトに生じる全体的な変化を示している。具体的には、類似した要素を組み合わせた場合（類似性が低い要素と比較した場合）、組み合わせる要素の科学に基づく内容を分布の第1四分位から第3四分位まで増加させた場合、組み合わせる要素のなじみの度合いを分布の第1四分位から第3四分位まで増加させた場合の、正当化時間と技術的インパクトへの影響を示す。
図2 技術要素の特性の値を変えた場合の、新技術の正当化時間と技術的インパクトの変化
考察
我々の知見は、新技術の後続の普及軌道の特徴づけとその理解を深めることに寄与するものであり、企業や政策立案者にとって重要な示唆を持つ。最も興味深い知見は、正当化時間と技術的インパクトの間に明らかなトレードオフが存在することである。技術的インパクトの大きい新技術は、正当化されるまでにより長い時間を要するように見える。特に、よりリスクの高いタイプの新しい発明、すなわち、類似性が低く、なじみがなく、科学に基づく要素を新たに組み合わせたものは、技術的インパクトが大きい一方で、より長い正当化時間を必要とする。これは、こうしたよりリスクの高い新しい発明が生み出す高い技術的インパクトが、より短い正当化時間で達成できたのではないかという問いを提起する。インパクトの大きい新しい発明において、正当化時間が長くなる原因は何か。こうした「ヒット」作について、再利用を加速させることはできるか。また、どのような企業戦略や政策介入が役立ちうるか。
