著者

末次 浩詩 本谷 高寛 小久保 欣哉

出版者

日本リアルオプション学会

雑誌

リアルオプション研究 (ISSN:18815774)

巻号頁・発行日

vol.6, no.1, pp.17-29, 2013-02-20 (Released:2013-02-26)

参考文献数

12

被引用文献数

1

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We devised a business portfolio design framework for pharmaceutical development projects. In general, pharmaceutical development projects have a high option value because there’s much technological uncertainty and development period is long. First of all, we built one project evaluation model using binomial lattice model to calculate the probability of NPV including abandonment option. Second, we built the business portfolio design model to evaluate the risk and required investment. We used the probability of NPV as input, and set the number of pipelines in each development phase as variables. We clarified the effect of scale that the more the number of pipelines in each phase, the less likely the probability of negative NPV would be. In the assumption we built about the virtual pharmaceutical development project, 15 pipelines are required to reduce the probability of negative NPV in phase III to 8%, which means that it’s required to invest 45 billion yen per year for phase III.

著者

小久保 欣哉 松田 裕之 岩田 幸訓

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.36, no.1, pp.47-58, 2021-06-30 (Released:2021-07-02)

参考文献数

23

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In the IoT ecosystem built by data platformers, algorithms are building further competitive advantages in large-scale teacher data and machine learning by increasing predictability through self-enhancement actions. It is hard to say that Japanese companies have a strong presence in the platform business, and it is not easy to build an advantage for Japanese companies from the viewpoint of population size and language. Therefore, in the business area which does not necessarily depend on large-scale data, we constructed deferred acceptance (da) algorithm and sought the area in which the optimal allocation of resources can be realized by providing them. As a result, it was suggested that the current assignment can be significantly improved by using the da algorithm. Japanese companies wonder if they can build a competitive advantage by steadily creating optimal algorithms in fields that do not rely on large-scale data or machine learning.

著者

小久保 欣哉

出版者

一般社団法人日本PDA製薬学会

雑誌

日本PDA学術誌 GMPとバリデーション (ISSN:13444891)

巻号頁・発行日

vol.15, no.1, pp.1-9, 2013 (Released:2013-08-31)

参考文献数

21

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本稿は,定量的な分析を通じて国内大手製薬企業の企業間合併と技術提携がイノベーションの本源的要因に与える影響について明らかにすることを目的としている。分析には,国内大手製薬企業を対象に質問票調査回答を得た 43 社の結果データを用いた。分析の結果,(1) 国内大手製薬企業の戦略として,R&D 投資と M&A の実施には代替的な関係がみられる一方,技術提携と M&A は補完的な関係が見られた。また,技術提携は技術機会を多様化させる効果を持つことが明らかになった。(2) 国内大手製薬企業間の M&A においては,専有可能性を重要視しており,規模を追求するために水平統合的な M&A を実施している。専有可能性を追求するうえでは,「特許での模倣防止」「特許でのロイヤリティ確保」「販売・サービスで有利構築」を重要視している。(3) 国内大手製薬企業間の合併・統合は,専有可能性を高める一方,技術機会の多様化は図れないというトレードオフな関係が見られている。(4) 国内大手製薬企業は,水平的 M&A に加えて,バイオ医薬品の獲得を目的とした垂直統合的な M&A を実施している,などの示唆が得られた。   本研究には,検討すべき多くの課題が依然として残されている。第 1 に,定量分析としては,サンプル数が 43 社に留まっていること。第 2 に,本研究でのイノベーションへの直接的影響や因果関係については推定の域を出ないということ。第 3 に,本研究対象企業の分析は一時点に留まり,M&A や技術提携後の当該企業のパフォーマンスに関する追求がなされていないことが挙げられる。