【研究領域課題番号】19KK0032 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

地域研究 / インドネシア / グッド・ガバナンス / ビッグ・データ / ツイート / 地方自治 / ビッグデータ / 地方ガバナンス / 東南アジア / ツイッター / ガバナンス / 地方政治

【研究成果の概要】

本共同研究では、日本とインドネシアの地域研究者がビッグデータなどを用いながら共同研究を行い、ドナーが途上国に一律に適用しがちなグッド・ガバナンスの概念をインドネシアの自治体の事例から再検討した上で、それぞれの地域社会に依拠・適合した地方ガバナンスのモデル構築を目指している。2019年度から2020年度にかけては、インドネシアのデータ・マイニング会社、Kata Data社にとともに、2013年から2020年にかけて自治体が管轄する7セクター（コロナ感染症、雇用・貧困削減、環境、居住、地方ガバナンス、教育、公衆衛生）のツイート収集・分析を行った。まず、ツイートでの言及が多い自治体、社会的亀裂の深い自治体を35選び、それぞれの自治体について、7セクターに関連するキーワードを含む約150万ツイートを抽出した。そのうえで、6種類のアルゴリズムを使って各ツイートのセンチメント分析も行った。2021年度は、こうしたツイート分析をさらに進めた。まず、それぞれの自治体ごとの重複なしのツイート数をセクター別に分析し、自治体ごとにツイートされるテーマの差異がかなり大きいことがわかった。次に、Nvivoというソフトを使い、各自治体ごとの頻出語を分析してみると、自治体ごとにかなり頻出語が異なることが明らかになり、ツイートを通じて自治体ごとに重要なイシューを明らかにする方法として有効であることが明らかになった。例えば、首都ジャカルタでは洪水(banjir)が最頻出タームであるのに対して、泥炭火災が顕著なペカンバル市では、泥炭火災に伴う煙害に関するタームが最頻出タームであった。3つ目は、ツイートデータのさらなる整理である。オンライン・ニュースやボットによるツイート発信も目立つことから、Kata Data社に対して、そうした一般の人のつぶやきではないものを排除したデータベースの作成を行ってもらった。

【研究種目】国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))

【研究期間】2019-10-07 - 2023-03-31

【配分額】16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)

【研究分野】経営学

【研究領域課題番号】16H02032 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

意思決定プロセス / コーポレートガバナンス / データベース / 株主総会 / 科学的管理法 / 経営システム / サステナビリティ / 日本的経営 / 生産性 / テキストマイニング / データベース化 / 日本型経営システム / 多角化 / データマイニング / 日本型経営 / ガバナンス / ビッグデータ / 画像認識 / 組織構造 / 意思決定システム

【研究成果の概要】

本研究の目的は、神戸大学が保有する鐘紡資料を基に、企業の発生から成長、成熟段階の経営者の意思決定プロセスを分析し、日本型経営システムの本質を再定義することにより、企業のコーポレート・ガバナンスの在り方を提言することである。研究成果は大きく、以下の３点に集約できる。①鐘紡資料は膨大であり、資料の多くは手書き資料のため、デジタル化、チェキスト化を行うプロセスを開発した。②テキスト化した資料をデータベース化し、検索可能となった。③工場のデータ、株主総会など、意思決定を行った資料を基に、鐘紡の経営者の意思決定の仕組みが明らかになった。こうした貴重な資料や分析結果は広く、web上で公開できた。

【研究の社会的意義】

本研究の最大の貢献は、企業成長プロセスの研究方法として、企業の内部意思決定にまで踏み込んだ点にある。本研究では手書きのデータが多い資料のうち、社長決裁書類、株主総会議事録、重役会議での社長指示など、全てデジタル化、データベース化した。これは、企業の内部資料の入手はほぼ不可能な点に起因する。特に日本では、100年以上の歴史を有する企業は多いが現存する企業では、まず、内部資料は閲覧すら不可能である。本研究では得た結果は、日本型と呼ばれる経営の仕組みは明治期より社長交代の仕組みに現れている。日本の巨大企業が出来る背景には、明治期より、科学的管理法よりも人間中心の経営が行われてきた点に特徴がある。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】40,560千円 (直接経費: 31,200千円、間接経費: 9,360千円)