産学連携を資源の持ち寄りから共同検証へ

　ディープテックの源泉の多くは、大学や公的研究機関に存在します。新素材、創薬、量子、ロボティクス、エネルギー、半導体など、長期的な研究蓄積を必要とする領域ほど、基礎・応用研究を担う大学の役割は大きくなります。

　一方で、優れた研究成果が生まれたことと、それが社会実装できることは同義ではありません。

　研究室で原理実証に成功した技術が事業になるまでには、再現性、耐久性、コスト、規制など、次々と異なる不確実性に直面します。NASA等でも利用されるTRL（Technology Readiness Level：技術成熟度レベル）が上がるにつれて問われる内容は変化しますが、技術の成熟そのものと事業としての成立はまったく別の問題です。初期は「原理が成立するか」が最大の問いでも、次第に「量産できるか」「顧客が使うか」「採算が合うか」が問われます。

　これを大学だけで解くことは非現実的であり、企業だけで最先端科学のすべてを内製することも困難です。

　図1は、産学連携を相互補完と共同検証のプロセスとして整理したものです。大学・研究機関の科学的知見や研究資源と、企業の顧客理解や製造・供給基盤を持ち寄り、技術、事業、実装条件の不確実性を共同で減らしていきます。役割は固定的な分業ではなく、案件や段階に応じて重なります。検証結果を双方に還元し、継続・修正・中止と次の検証を判断することが重要です。

　先行研究でも、両者間の「目的・評価軸の違い」や「知財・契約」に起因する障壁は、共同研究の経験や組織間の信頼によって低減できると指摘されています。重要なのは「大学と企業は違う」という事実そのものではなく、違うことを前提にどう接続するかです。

　日本でも、文部科学省・経済産業省の「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」において、研究者個人の連携から「組織対組織」の連携へ移行する必要性が示されています。人脈や熱意への依存から脱し、組織として継続的に実行できる能力へ変えていくことが求められているのです。

　そのためには、各段階で何を確かめるかを共有する必要があります。次の図2では、基礎研究から市場投入までを6つの段階に整理しました。これはTRLの1〜9との一対一対応ではありません。顧客課題、知財、規制、事業性は初期から横断的に検討し、結果に応じて前段階へ戻るなど、並行・反復して検証します。

目的の違いを前提に共創の運用ルールを設計する

　産学連携の現場では「企業と大学では目的が違うから難しい」と語られがちですが、目的が違うこと自体は問題ではありません。

　企業は事業化可能性を、大学は学術的成果を重視する。研究者は新知見を、知財部門は競争優位を、事業部門は顧客に届く製品を追求する。それぞれの立場から見ればすべて合理的です。真の問題は、互いが何を重視しているのかを明示しないまま、同じプロジェクトを走らせてしまうことにあります。

　研究者にとっての学会発表と、企業側の特許出願。技術者の性能追求と、事業部門のコストダウン。あるいは企業側の突然の担当者変更による頓挫。こうした摩擦を「コミュニケーション不足」という言葉だけで処理してはいけません。必要なのは、プロジェクト開始時点で双方の異なる合理性を「運用ルール」へと落とし込んでおくことです。

　図3に示すように、開始時には、目的、役割、検証範囲、判断基準、知財・データ、情報共有、意思決定の7項目を具体化します。契約上の合意と日々の運用を対応させ、「誰が、何を、どの条件で判断するか」まで定めることが重要です。図の評価軸は典型例であり、同じ大学や企業の内部でも重視点は異なるため、参加者ごとに確認する必要があります。

　特許庁・経済産業省の「オープンイノベーション促進のためのモデル契約書」なども整備され、交渉の共通基盤は形成されつつあります。しかし、契約書を作れば共創できるわけではありません。契約は信頼の代替物ではなく、信頼を積み上げるためのスタートラインなのです。