AI強化学習モデルによる個人・集団・企業に共通する創造性規定要因の解明

项目来源

日本学术振兴会基金(JSPS)

项目主持人

原田 勉

项目受资助机构

神戸大学

立项年度

2025

立项时间

未公开

项目编号

25K00660

项目级别

国家级

研究期限

未知 / 未知

受资助金额

18720000.00日元

学科

経営学関連

学科代码

未公开

基金类别

基盤研究(B)

关键词

AI強化学習モデル ; 創造性 ; 2個体fMRI同時計測システム ; イノベーションマネジメント ;

参与者

滝口哲也;分寺杏介;陳金輝;庭本佳子;原泰史

参与机构

神戸大学,経営学研究科;神戸大学,都市安全研究センター;和歌山大学,システム工学部

项目标书摘要:Outline of Research at the Start:本研究では、個人および集団、企業の創造性を説明できるAI強化学習モデルを用いた統合的創造性モデルを構築し、世界的にも数少ない2個体fMRI同時計測システムを活用したfMRI実験により得られた脳神経データ、行動実験データ、企業特許データの分析を通じて、個人・集団・企業に共通する創造性の規定要因を明らかにすることを目指す。

  • 排序方式:
  • 1
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  • 1.The asset specificity dilemma and emergence of general purpose technologies

    • 关键词:
    • Asset specificity; Asset specificity dilemma; Transaction costs; Generalpurpose technologies; Governance structure; Relational contract;VERTICAL INTEGRATION; TRANSACTION COST; TRUST; GOVERNANCE; FIRM;CAPABILITIES; STRATEGY; BUY
    • Harada, Tsutomu
    • 《STRUCTURAL CHANGE AND ECONOMIC DYNAMICS》
    • 2026年
    • 77卷
    • 期刊

    Asset specificity critically determines governance structures under incomplete contracting. While transaction cost economics prescribes hierarchical governance to protect specific investments, this view overlooks their potential to drive technological change. This paper models how asset specificity evolves and facilitates the emergence of General Purpose Technologies (GPTs). We show that governance focused on static efficiency can suppress innovation, creating a trade-off between appropriation protection and innovation. Under uncertainty, firms choosing market governance despite high asset specificity enable systemic spillovers and technological generalization. The model integrates transaction cost economics, capabilities theory, and GPT literature, reinterpreting relational contracts as governance mechanisms for dynamic efficiency.

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