著者

柴田 友厚 児玉 文雄

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

年次大会講演要旨集 19 (ISSN:24327131)

巻号頁・発行日

pp.103-106, 2004-10-15 (Released:2018-01-30)

著者

玄場 公規 児玉 文雄

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

研究技術計画 (ISSN:09147020)

巻号頁・発行日

vol.14, no.3, pp.179-189, 1999-11-25

被引用文献数

7

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各産業の研究開発活動及び事業活動における多角化度を定量的に分析した。多角化度については、エントロピー値という指標により測定した。1980年代においては、多くの産業で研究開発活動の多角化が進展しており、事業活動の多角化についても、研究開発活動に追随するように進展している。次に、研究開発活動及び事業活動の多角化データと産業連関表の産出投入表のデータを用いて、多角化の方向性を川上多角化度及び川下多角化度といった指標により定量化した。そして、研究開発の多角化の方向性を各産業の技術機会と捉え、産業カテゴリー毎に技術機会の方向性を整理した。分析の結果、ハイテク産業及び規模依存型産業は、川下方向への技術機会があり、科学技術と関連のある繊維・医薬・紙パ産業では川上方向への技術機会があると考えられる。さらに、本研究では、収益性向上に資する多角化戦略を検討するため、事例分析を行い、付加価値の高い川下方向への技術の展開を図る多角化戦略が収益性向上に寄与するという仮説を導き出した。最後に、この仮説を示唆する実証結果を多変量解析により得た。

著者

児玉 文雄

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

研究技術計画 (ISSN:09147020)

巻号頁・発行日

vol.17, no.1, pp.2-4, 2004-02-20

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Activities of the Japan Society for Science Policy and Research Management in early periods were focused on recommendations on science and technology policy rather than establishment of an original knowledge system based on theoretical and empirical analyses. However, the 1990s saw a general shift of subjects of the publications at the annual meeting from reviews or recommendations to case studies on specific technology development projects. This will facilitate identification of factors contributing to the success or failure of the projects, which will then be utilized in the development and management of technology. For such developments to occur, a vocabulary should be offered for mutual understanding of different organizations and industrial sectors. Such a framework is a prerequisite for exploitation in future of accumulated experiences, and will help presentations and criticism of new concepts. In this process the priority of research should be respected through accurate citations.

著者

小川 浩司 松崎 道男 宮下 裕子 本村 茂樹 伊藤 章 大久保 隆男 丸田 壱郎 児玉 文雄

出版者

公益社団法人 日本化学療法学会

雑誌

CHEMOTHERAPY (ISSN:00093165)

巻号頁・発行日

vol.35, no.5, pp.398-410, 1987

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白血病治癒の主要薬剤であるDaunorubicin (DNR) の代謝, 分布, 排泄を知るために, 白血病患者にDNR 40 mgを3分間で静注し, 血中濃度 (血漿中, 赤血球中濃度), 尿中排泄を高速液体クロマトグラフィー (HPLC) を用いて測定した。 同時に3コンバートメントオープンモデルを用いて血中濃度の薬物動力学的解析を行ない, 以下のような結果を得た。<BR>1. DNRの血漿中, 赤血球中濃度のピーク値は5分後にあり, 各々228.00±204.00ng/ml, 237.00±111.00ng/gであった。 血中濃度曲線は, α, β, γの3相を呈した。 血漿DNRの半減期は, α相0.0351±0.0157 hr (約2分), β相1.83±2.01 hr, γ相15.8±8.4 hrであった。<BR>2. DNRの主要代謝物は, Daunorubicinol (DNR-OL) であり, その血漿中, 赤血球中濃度のピーク値は, 96.50±62.90 ng/ml, 205.00±115.00 ng/gであった。 2時間値で, DNRの血漿中濃度は20.00±15.80 ng/ml, DNR-OL 41.40±27.20 ng/mlで, 赤血球中濃度は40.00±19.50 ng/g, 40.20±13.60 ng/gであり, 2時間以後では, DNRよりDNR-OLの濃度が高値となることが示された。<BR>3. 3コンパートメントオープンモデルの解析結果では, DNRの体循環コンパートメントから組織コンパートメントIIおよびIIIに対する移行速度定数<I>K</I><SUB>12</SUB>, <I>K</I><SUB>13</SUB>は大きく, 逆に組織II, IIIから体循環コンパートメントへの移行速度定数<I>K</I><SUB>21</SUB>, <I>K</I><SUB>31</SUB>は小さく, DNRは速やかに組織に移行し, 組織に高濃度に保持され, 放出は緩やかであることが考えられた。 また, 体循環コンパートメント分布容量<I>V</I><SUB>1</SUB>は, 組織コンパートメント分布容量<I>V</I><SUB>2</SUB>+<I>V</I><SUB>3</SUB>に比べ極めて小さく, 投与されたDNRの多くが組織に分布することが示唆された。<BR>4. 尿中排泄率は, 24時間においてDNR 6.33±2.93%, DNR-OL 5.30±2.48%で, 総排泄率は, 11.8±5.1%で尿中への排泄は少ないことが示された。

著者

小川 浩司 松崎 道男 宮下 裕子 本村 茂樹 伊藤 章 大久保 隆男 丸田 壱郎 児玉 文雄

出版者

公益社団法人 日本化学療法学会

雑誌

CHEMOTHERAPY (ISSN:00093165)

巻号頁・発行日

vol.35, no.5, pp.398-410, 1987-05-25 (Released:2011-08-04)

参考文献数

12

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白血病治癒の主要薬剤であるDaunorubicin (DNR) の代謝, 分布, 排泄を知るために, 白血病患者にDNR 40 mgを3分間で静注し, 血中濃度 (血漿中, 赤血球中濃度), 尿中排泄を高速液体クロマトグラフィー (HPLC) を用いて測定した。 同時に3コンバートメントオープンモデルを用いて血中濃度の薬物動力学的解析を行ない, 以下のような結果を得た。1. DNRの血漿中, 赤血球中濃度のピーク値は5分後にあり, 各々228.00±204.00ng/ml, 237.00±111.00ng/gであった。 血中濃度曲線は, α, β, γの3相を呈した。 血漿DNRの半減期は, α相0.0351±0.0157 hr (約2分), β相1.83±2.01 hr, γ相15.8±8.4 hrであった。2. DNRの主要代謝物は, Daunorubicinol (DNR-OL) であり, その血漿中, 赤血球中濃度のピーク値は, 96.50±62.90 ng/ml, 205.00±115.00 ng/gであった。 2時間値で, DNRの血漿中濃度は20.00±15.80 ng/ml, DNR-OL 41.40±27.20 ng/mlで, 赤血球中濃度は40.00±19.50 ng/g, 40.20±13.60 ng/gであり, 2時間以後では, DNRよりDNR-OLの濃度が高値となることが示された。3. 3コンパートメントオープンモデルの解析結果では, DNRの体循環コンパートメントから組織コンパートメントIIおよびIIIに対する移行速度定数K12, K13は大きく, 逆に組織II, IIIから体循環コンパートメントへの移行速度定数K21, K31は小さく, DNRは速やかに組織に移行し, 組織に高濃度に保持され, 放出は緩やかであることが考えられた。 また, 体循環コンパートメント分布容量V1は, 組織コンパートメント分布容量V2+V3に比べ極めて小さく, 投与されたDNRの多くが組織に分布することが示唆された。4. 尿中排泄率は, 24時間においてDNR 6.33±2.93%, DNR-OL 5.30±2.48%で, 総排泄率は, 11.8±5.1%で尿中への排泄は少ないことが示された。

著者

加納 信吾 児玉 文雄 角南 篤 中野 壮陛 林 裕子

出版者

東京大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2007

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先端医療分野において、イノベーション発生後の後発事象としての「イノベーションを利用するためのルールが組成されない状態(=レギュレーション・ギャップ)」の発生現象を説明するために、レギュレーションを組成できる限界である「レギュレーション・フロンティア」概念を導入し、この概念を用いてレギュレーション・ギャップを分析する一般的な分析フレームワークを構築した。この分析フレームワークを用いてDNAチップ診断薬の日米の事例分析を実施し、日米における規制組成過程の違い及び規制組成において実質的に規制当局とメーカーを媒介している境界組織の違いを分析し、米国ではFDA主導による統合型の規制組成過程が存在し、規制組成のための研究活動を実施しているのに対して、日本側では規制当局の機能が経済産業省・厚生労働省に分散していること、規制組成のための研究活動が脆弱であることを明らかにした。

著者

白井 伊和雄 児玉 文雄

出版者

科学技術政策研究所 第3調査研究グループ

巻号頁・発行日

1989-08 (Released:2012-03-14)

著者

児玉 文雄

出版者

研究・技術計画学会

雑誌

研究技術計画 (ISSN:09147020)

巻号頁・発行日

vol.1, no.1, pp.65-74, 1986

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rights: 研究・技術計画学会rights: 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものであるrelation: IsVersionOf: http://ci.nii.ac.jp/naid/110003774891/研究開発活動のダイナミックスに関する数学的モデルを構築し,産業毎の数学モデルの統計学的検定を行った.その結果,いわゆる,ハイテク産業の研究開発のダイナミックスは他の産業と,統計学的に区別できることが判明した.研究開発活動のダイナミックスを探索段階から開発段階への移行課程として把握する.探索段階の研究投資額は小さく,開発段階の投資額は大きいので,研究開発活動の動きを研究投資額の動きで表現することができる.一方,研究が失敗する確率を考えれば,探索段階の失敗率は高く,開発段階のそれは低い.研究開発が失敗した場合には,研究投資は放棄されるので,研究投資は失敗が明らかにならない限りは増加する.そこで,探索段階の研究で成功の見通しがたったものだけが,研究投資の増加を続け開発段階に移行していくと仮定することにより,一種の生存モデルを基にして,研究開発活動のダイナミックスを,研究開発投資額と投資破棄額との関数関係として数学的に定式化できる.1970年から1982年までの総理府統計局「科学技術研究調査報告書」所載の「産業,製品分野別社内使用研究費」をデータとして用い,主力製品分野以外の各製品分野の研究投資額の頻度分布を計算した結果,指数が多分布であることが明らかになった.そこで,上記のモデルを,非線形最小自乗法を用いて,統計学的にあてはめることにより,産業毎に,研究開発投資額と投資破棄率との関数関係を推定した.この結果,産業毎の研究開発の構造上の相違が明らかになり,「医薬品」,「機会」,「電気機械」,「通信・電子」,「精密機械」の5 つの産業がほかの産業と統計学的に区別することが可能となった.この研究開発の構造を,ハイテク産業の定義として採用することにより,いくつかの政策論を展開した.Based on the observation made on the Japanese data of R&D expenditures, we built a dynamic model of an R&D program. In this model, the concept of the cancellation rate function was introduced and three different function types were chosen for curve fitting.By use of the non-linear least-square method, for each industry, one of the three types was selected as the best fitting type. On this basis, sectoral identification was made in terms of the dynamic characteristics of R&D activities. All the industrial sectors are classified as one of the three patterns: traditional pattern, science-based pattern and high-tech pattern.Through this exercise, high-technology industry was identified as industry which is structurally different from traditional industry and from science-based industry in terms of the dynamic nature of its R&D investment. Thus, we were able to derive several tentative policy implications which are not yet well-known and have not yet been discussed.