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#不確実性

「不確実性」に関連する記事(全 28 件)

01比較分析エフェクチュエーションとブルー・オーシャン戦略——市場創造の2つのロジック NEW

Kim & Mauborgne(2005)のブルー・オーシャン戦略とSarasvathy(2001)のエフェクチュエーションを、認知的出発点・意思決定ロジック・不確実性への対処という3軸で比較分析する。両者とも競争を回避した新たな価値空間の創造を志向するが、そのアプローチは対照的な方向から始まる。

02比較分析コーゼーション vs エフェクチュエーション——再考:両ロジックの動的共存と境界条件 NEW

コーゼーションとエフェクチュエーションは対立するのか、共存するのか。Sarasvathy(2008)、Wiltbank et al.(2006)、Read et al.(2009)の研究を横断し、2つの意思決定ロジックが切り替わる条件と、実践者が陥りがちな「どちらかを選べ」という誤解を論じる。

03実践スポーツ組織経営とエフェクチュエーション — 不確実性のフィールドで機能する意思決定 NEW

プロスポーツクラブや競技団体が直面する根本的な不確実性を分析し、エフェクチュエーション理論の5原則がスポーツ組織経営にどう適用されるかを論じる。手中の資源の再評価から始まるエフェクチュアルなクラブ経営の理論と実践。

04実践公共部門のレモネード——市民との共同制作が政策イノベーションを生む構造 NEW

エフェクチュエーションのレモネード原則が公共政策イノベーションにどう機能するか。偶発的事態を政策資源に変える市民共同制作(co-production)の論理を、Sarasvathy原典と実証研究をもとに解説する。

05比較分析非予測的戦略の理論的基盤——Wiltbank・Read・Dew・Sarasvathy(2006)SMJ論文の完全解読 NEW

Wiltbank, Dew, Read & Sarasvathy(2006)が Strategic Management Journal 27巻10号に発表した「What to do next? The case for non-predictive strategy」を詳解。予測(Prediction)とコントロール(Control)の二軸が生み出す4象限モデル、各象限の戦略論的含意、そして不確実性下でコントロール志向が優位となる条件を論証する。

06理論エンジェル投資家の意思決定とエフェクチュエーション——Wiltbankらの実証研究が示す「コントロール志向」の投資ロジック

Wiltbank et al.(2009)の実証研究を軸に、エンジェル投資家がVCと異なるエフェクチュエーション的意思決定ロジックを持つことを解説。リターン最大化ではなく許容損失と関与度を軸とした投資行動を分析する。

07比較分析エフェクチュエーション vs ダイナミック・ケイパビリティ——Teece(2007)のsensing/seizing/reconfiguringと比較する

Sarasvathy(2001)のエフェクチュエーションとTeece(2007)のダイナミック・ケイパビリティを、不確実性への対処ロジック・認知的出発点・適用対象という3軸で比較分析する。予測不可能な環境下で企業と起業家がどのように機会を発見・捉え・変革するかという問いを通じて、2理論の相補性と境界を明確にする。

08実践ナイト的不確実性とエフェクチュエーション——測定不能領域での意思決定

Frank Knightが1921年に区別した「リスク(計算可能)」と「不確実性(計算不能)」の分類を出発点に、エフェクチュエーションがなぜナイト的不確実性に対応した意思決定理論であるかを解説する。

09比較分析エフェクチュエーション vs リアルオプション理論——不確実性下の意思決定枠組み比較

Sarasvathy(2001)のエフェクチュエーションとMyers(1977)・Trigeorgis(1996)のリアルオプション理論を比較分析。不確実性下の投資意思決定における前提・認識論・適用限界の構造的差異を論じ、両理論の補完的統合可能性を探る。

10比較分析コーゼーション vs エフェクチュエーション——境界条件の再考

エフェクチュエーションとコーゼーションをどう使い分けるか。Sarasvathyの原典とその後の実証研究をもとに、2つの意思決定ロジックの適用限界と境界条件を理論的に再考する。

11実践気候変動対策のスケーリング——レモネード原則が解く不確実性の逆説

気候変動という予測不能な領域でのスケーリングに、エフェクチュエーションのレモネード原則がなぜ有効なのか。Sarasvathyの原典に基づき、予期せぬ事態を資源に変える実践的アプローチを解説する。

12実践ディープテック企業化の許容損失設計——長期R&Dとエフェクチュエーション

バイオ・宇宙・量子等のディープテック領域において、Sarasvathyの「許容可能な損失」原則がなぜ期待リターン計算よりも合理的な意思決定基準になるのかを論じる。Stuart Read らの研究を参照しながら、長期R&Dの資金設計・チームビルド・ステークホルダー形成への実践的応用を示す。