Annals of Business
Administrative Science (ABAS)
Volume 22, Issue 6 がJ-STAGEに本公開されました.
Annals of Business
Administrative Science, Volume 22, Issue 5
が、12月15日にJ-STAGEで刊行されましたので、お知らせいたします。
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/abas/
今回、Volume 22, Issue 6に掲載されたのは下記の3本の論文です。
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Ando, F. (2023).
An Encounter with the
Nadler-Tushman congruence model and organizational
Ambidexterity.
Annals of Business
Administrative Science, 22(6), 91-105.
https://doi.org/10.7880/abas.0231005a
(Available online November 7,
2023)
日本語版プレプリント(Jxiv)
https://doi.org/10.51094/jxiv.498
組織変革に関してよく知られた有用なモデルにナドラー=タッシュマンの整合性
モデルがある(Nadler & Tushman, 1989,
1997)。一方組織の両利きの議論が近年
盛んだが、実は両者が同じ研究者によってほぼ同時期に提唱されていたことはあ
まり知られていない。この2つの議論はその後、それぞれ独自の発展を遂げるが、
その成り立ちから明らかなように、もともと同じ研究関心から枝分かれしたもの
である。本稿では、Tushmanの研究のレビューを通じて、約30年の年月を経て改
めて邂逅した2つの議論に対して、包括的なアイデンティティによる多元的ロジ
ックの統合が必要というTushmanの示唆に基づき、具体的に新たな統合モデルの
考案・提示を試みた。このモデルは、現代の組織環境により適合したダイナミッ
クな組織変革のあり方を考える一助となるだろう。
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Kobayashi, M. (2023).
Interdependence in
buyer-supplier relationships:
Definitions and measurement.
Annals of Business
Administrative Science, 22(6), 107-120.
https://doi.org/10.7880/abas.0231109a
(Available online December, 8,
2023)
日本語版プレプリント(Jxiv)
https://doi.org/10.51094/jxiv.555
バイヤー・サプライヤー関係の研究では、相互依存は、よく使われるキーワード
の一つであるが、その定義や測定項目はバラバラだった。本稿は文献レビューの
結果、相互依存を巡る研究には2系統があり、各系統で使われる測定項目にはあ
る程度共通性があることも分かった。(1) Pfeffer & Salancik
(1978)の資源依存
理論を源流とするパワー関連の系統では、取引相手の売上に占める割合や、取引
相手の代替可能性、スイッチング・コストが用いられ、(2) Thompson (1967)の技
術的相互依存性を源流とするタスク関連の系統では、取引されるインプットやア
ウトプットへの依存度が測定項目としてよく用いられる。ただし実際には、例え
ばトヨタ自動車のサプライヤー管理では、技術で決まる部分がある一方、資源依
存を避けて複数サプライヤーを利用するなど両方の論理を実践している。
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Huang, W. (2023).
Adjusting the ratio between
idea-driven development and data-driven
development in product
updates.
Annals of Business
Administrative Science, 22(6), 121-132.
doi: 10.7880/abas.0231016a
https://doi.org/10.7880/abas.0231016a
(Available online December,
12, 2023)
データの利活用は、かつてないほど多面的かつ明確な顧客洞察を提供することで、
企業のイノベーション・プロセスに大きな影響を与えている。しかし、データ・
ドリブン開発は客観的なデータに依存し、常に合理性を追及した結果、逆にユー
ザー動向という束縛に直面している。本稿で取り上げるプロジェクトLは正式リ
リースの後に、データ・ドリブン開発を採用したが、ユーザー・データにリード
されてしまい、プロダクト・アップデートの内容が既存ユーザー向けの保守的な
コンテンツになってしまい、アクティブ・ユーザーの伸び率の鈍化という問題が
生じていた。幸いなことに、製品リリース後にも開発チームの人員削減を行って
いなかったため、プロジェクトLはユーザー動向に基づいてアイディア・ドリブ
ン開発とデータ・ドリブン開発の割合を調整するという開発方針に変更できた。
その結果、新規ユーザーの獲得と既存ユーザーの定着に成功した。
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