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イノベーションの普及とは、新しいアイデアや技術がどのように、なぜ、どのくらいの速度で広まるかを説明しようとする理論です。この理論は、エベレット・ロジャーズが1962年に初版を出版した著書『イノベーションの普及』で広く知られるようになりました。 [ 1 ]ロジャーズは、普及とは、イノベーションが社会システムの参加者の間で特定の経路を通じて時間とともに伝達されるプロセスであると主張しています。イノベーションの普及理論の起源は多岐にわたり、複数の分野に及んでいます。この概念は、現代のデザインやヒューマンコンピュータインタラクションにも影響を与えています。
ロジャーズは、新しいアイデアの普及に影響を与える主な要素として、イノベーションそのもの、採用者、コミュニケーションチャネル、時間、社会システムの5つを挙げている。このプロセスは社会資本に大きく依存している。イノベーションは自己持続するために広く採用されなければならない。採用率には、イノベーションが臨界量に達するポイントが存在する。1989年、コンサルティング会社レジス・マッケナ社の経営コンサルタントは、このポイントは初期採用者と初期多数派の境界にあると理論づけた。ニッチな魅力と大衆（自己持続的）採用の間のこのギャップは、当初「マーケティングの溝」と呼ばれていた。[ 2 ]
採用者のカテゴリーは、イノベーター、アーリーアダプター、アーリーマジョリティ、レイトマジョリティ、ラガードです。[ 3 ]普及はさまざまな形で現れ、採用者のタイプとイノベーションの意思決定プロセスに大きく左右されます。採用者の分類基準は革新性であり、これは個人が新しいアイデアを採用する度合いとして定義されます。
普及の概念は、 19世紀後半にフランスの社会学者ガブリエル・タルドによって初めて研究され[ 4 ] 、フリードリヒ・ラッツェルやレオ・フロベニウスなどのドイツとオーストリアの人類学者や地理学者によっても研究されました。イノベーションの普及の研究は、1920 年代から 1930 年代にかけて、米国中西部の農村社会学の分野で本格的に始まりました。農業技術は急速に進歩しており、研究者たちは、独立農家がハイブリッド種子、機器、技術をどのように採用しているかを調べ始めました。 [ 5 ]ライアンとグロス (1943) によるアイオワ州でのハイブリッドトウモロコシ種子の採用に関する研究は、普及に関するこれまでの研究を、将来一貫して引用されることになる明確なパラダイムとして確立しました。[ 5 ] [ 6 ]農村社会学で始まったイノベーションの普及は、医療社会学、コミュニケーション、マーケティング、開発研究、健康増進、組織研究、知識管理、保全生物学[ 7 ]、複雑系研究[ 8 ]など、数多くの文脈に適用され、特に医薬品、医療技術、健康コミュニケーションの使用に大きな影響を与えています。[ 9 ]組織研究では、その基本的な疫学的または内部影響の形態は、切手や標準化された学校倫理規定など、H. アール・ペンバートンによって定式化されました。 [ 10 ] [ 11 ]
1962年、オハイオ州立大学の農村社会学教授エベレット・ロジャーズは、彼の代表作である『イノベーションの普及』を出版した。ロジャーズは、人類学、初期社会学、農村社会学、教育、産業社会学、医療社会学など、当初この理論に影響を与えた分野にわたる508件以上の普及研究からの研究を統合した。ロジャーズは、衛生、がん予防、家族計画、飲酒運転の問題に対処するために、この理論を医療現場に適用した。統合した理論を用いて、ロジャーズは個人や組織におけるイノベーションの採用に関する理論を構築した。[ 12 ]『イノベーションの普及』とロジャーズの後の著書は、普及研究において最も頻繁に引用されるものの一つである。彼の方法論は、この分野が社会ネットワーク分析やコミュニケーションなどの他の方法論的分野に拡大し、影響を受けているにもかかわらず、近年の普及研究において綿密に踏襲されている。[ 13 ] [ 14 ]
普及研究における重要な要素は以下のとおりです。
研究では、イノベーションの多くの特性が調査されてきました。メタレビューでは、ほとんどの研究に共通するいくつかの特性が特定されています。[ 22 ]これらは、ロジャースが最初にレビューで挙げた特性と一致しています。[ 23 ]
ロジャーズは、イノベーションを採用するかどうかを決定する際に潜在的な採用者が評価する5つの特性（彼の「ACCORD」モデル）について説明しています。[ 23 ]
これらの特性は相互に作用し合い、全体として評価されます。例えば、あるイノベーションが非常に複雑であれば、採用や普及の可能性は低くなりますが、既存のツールと比較して大きな利点をもたらす可能性があります。学習曲線が急峻であっても、潜在的な採用者はそのイノベーションを採用するかもしれません。
研究では、イノベーションの他の特性も特定されていますが、これらはロジャーズが上記で挙げたものほど一般的ではありません。[ 24 ]イノベーションの境界の曖昧さは、その採用に影響を与える可能性があります。具体的には、コアが小さく周辺が大きいイノベーションは採用されやすいです。[ 25 ]リスクの低いイノベーションは、統合の失敗による潜在的な損失が低いため、採用されやすくなります。[ 26 ]日常業務を混乱させるイノベーションは、大きな相対的優位性をもたらす場合でも、不安定性の増加のために採用されない可能性があります。同様に、タスクを容易にするイノベーションは採用される可能性が高いです。[ 27 ]相対的複雑性と密接に関連している知識要件は、イノベーションの使用の難しさによって生じる使用能力の障壁です。知識要件が高い場合でも、以前の採用者や他の情報源からのサポートによって採用の可能性が高まります。[ 28 ]
イノベーションと同様に、採用者もイノベーションを採用する可能性に影響を与える特性を持っていることが判明しています。採用への影響について多くの個人の性格特性が調査されてきましたが、合意はほとんど得られていません。[ 29 ]性格特性とは異なり状況によって変化する能力と動機は、潜在的な採用者がイノベーションを採用する可能性に大きな影響を与えます。当然のことながら、イノベーションを採用する動機のある潜在的な採用者は、それを採用するために必要な調整を行う可能性が高いです。[ 30 ]動機は、イノベーションが持つ意味によって影響を受ける可能性があります。イノベーションは、採用を促進（または阻害）する象徴的な価値を持つことがあります。[ 31 ]ライアンとグロス（1943）によって最初に提案されたのは、潜在的な採用者と都市によって代表される広範なコミュニティとの全体的なつながりです。[ 6 ]大都市圏を頻繁に訪れる潜在的な採用者は、イノベーションを採用する可能性が高くなります。最後に、特に組織において変化を起こす力や主体性を持つ潜在的な採用者は、選択に対する力が少ない人よりもイノベーションを採用する可能性が高くなります。[ 32 ]
普及フレームワークを補完するものとして、技術受容モデル（TAM）や統一技術受容・利用理論（UTAUT）などの行動モデルは、個人の技術採用決定をより詳細に理解するために頻繁に用いられる。
Organizations face more complex adoption possibilities because organizations are both the aggregate of its individuals and its own system with a set of procedures and norms.[33] Three organizational characteristics match well with the individual characteristics above: tension for change (motivation and ability), innovation-system fit (compatibility), and assessment of implications (observability). Organizations can feel pressured by a tension for change. If the organization's situation is untenable, it will be motivated to adopt an innovation to change its fortunes. This tension often plays out among its individual members. Innovations that match the organization's pre-existing system require fewer coincidental changes and are easy to assess and more likely to be adopted.[34] The wider environment of the organization, often an industry, community, or economy, exerts pressures on the organization, too. Where an innovation is diffusing through the organization's environment for any reason, the organization is more likely to adopt it.[26] Innovations that are intentionally spread, including by political mandate or directive, are also likely to diffuse quickly.[35][36]
Unlike individual decisions where behavioral models (e.g. TAM and UTAUT) can be used to complement the diffusion framework and reveal further details, these models are not directly applicable to organizational decisions. However, research suggested that simple behavioral models can still be used as a good predictor of organizational technology adoption when proper initial screening procedures are introduced.[37]
普及は、5段階の意思決定プロセスを通じて起こります。これは、類似した社会システムのメンバー間で、一定期間にわたって一連のコミュニケーションチャネルを通じて起こります。ライアンとグロスは、1943年に採用をプロセスとして初めて特定しました。[ 38 ]ロジャーズの5段階（ステップ）：認識、関心、評価、試用、採用は、この理論に不可欠です。個人は、採用プロセスの途中または後にいつでもイノベーションを拒否する可能性があります。アブラハムソンは、技術的に非効率的なイノベーションがどのように普及し、技術的に効率的なイノベーションが普及するのを妨げるものは何か、といった質問を提起することで、このプロセスを批判的に検討しました。アブラハムソンは、組織科学者がイノベーションの普及をより包括的に評価する方法について提案しています。[ 39 ]『イノベーションの普及』の後の版では、ロジャーズは5段階の用語を知識、説得、決定、実施、確認に変更しました。しかし、カテゴリーの説明は、版を通じてほぼ同じままです。
特定の決定の種類を決定する要因は2つあります。
これらの考察に基づき、3種類のイノベーション決定が特定された。[ 40 ]
採用率とは、参加者がイノベーションを採用する相対的な速度として定義されます。採用率は通常、社会システムの一定割合のメンバーがイノベーションを採用するのに必要な時間の長さで測定されます。[ 41 ]イノベーションの採用率は、個人の採用者カテゴリーによって決まります。一般的に、イノベーションを最初に採用する個人は、後から採用する個人と比較して、採用期間（採用プロセス）が短くなります。
普及曲線において、ある時点でイノベーションは臨界量に達する。これは、個々の採用者の数がイノベーションの自己持続性を確保する段階である。
ロジャーズは、イノベーションがこの段階に到達するのを助けるためのいくつかの戦略を概説している。その一つは、ソーシャルネットワーク内で非常に尊敬されている人物がイノベーションを採用し、特定のイノベーションに対する本能的な欲求を生み出すことである。もう一つの戦略は、その技術を積極的に利用するであろう人々のグループにイノベーションを導入し、早期採用者に対して肯定的な反応とメリットを提供することである。
採用とは、製品について初めて耳にしてから最終的に採用するまでの一連の段階を詳細に記した、個人レベルのプロセスです。一方、普及とは、イノベーションがどのように広がるかを示す集団現象を意味します。
ロジャーズは、採用者カテゴリーを、革新性に基づいて社会システム内の個人を分類したものと定義しています。著書『イノベーションの普及』の中で、ロジャーズは、普及研究における採用者カテゴリーの使用を標準化するために、合計5つの採用者カテゴリーを提案しています。イノベーションの採用は、一定期間にわたってプロットするとS字曲線を描きます。 [ 42 ]採用者のカテゴリーは、イノベーター、アーリーアダプター、アーリーマジョリティ、レイトマジョリティ、ラガードです。[ 3 ]特定のコミュニティ内に存在するゲートキーパーやオピニオンリーダーに加えて、変革エージェントはコミュニティの外から来る可能性があります。変革エージェントは、まずゲートキーパーを通じて、次にオピニオンリーダーを通じて、そしてコミュニティを通じて、新しいコミュニティにイノベーションをもたらします。
普及の失敗は、その技術が誰にも採用されなかったという意味ではありません。むしろ、普及の失敗とは、その技術自体の弱点、他のイノベーションとの競争、あるいは単に認知度の低さのために、100%の採用率に達しない、あるいはそれに近づかない普及を指すことが多いのです。ソーシャルネットワークの観点から見ると、普及の失敗は、特定のクラスター内では広く採用されていても、より遠い関係にある人々には影響を与えない可能性があります。過度に接続されたネットワークは、イノベーションがもたらす変化を妨げる硬直性に悩まされることもあります。[ 45 ] [ 46 ] また、イノベーションの中には、地域社会の関与や参加の欠如が原因で失敗するものもあります。
例えば、ロジャーズはペルーのロス・モリノス村で、健康と福祉のレベルを向上させるために飲料水を沸騰させる取り組みを行った事例について論じた。住民は衛生と病気の関連性について全く知らなかった。このキャンペーンでは、村人たちに水を沸騰させる方法、ゴミを焼却する方法、トイレを設置する方法、病気の症例を地元の保健機関に報告する方法を教えようとした。ロス・モリノスでは、沸騰させた水は「病人」だけが飲むものだという偏見があり、そのため、健康な住民が飲む前に水を沸騰させるという考えは眉をひそめられた。2年間の教育キャンペーンは、概ね失敗に終わったと考えられている。この失敗は、社会変革のためのキャンペーンにおいて、コミュニケーションチャネルの役割がいかに重要であるかを如実に示している。エルサルバドルにおける普及の調査では、イノベーションが伝達される際に、複数のソーシャルネットワークが作用する可能性があることが明らかになった。1つのネットワークは情報を伝え、もう1つのネットワークは影響力を伝達する。人々はイノベーションの用途について耳にするかもしれないが、ロジャースのロス・モリノス衛生事件では、影響力と地位のネットワークが採用を妨げた。[ 47 ] [ 48 ]
ラザースフェルドとマートンは、同類性とその反対である異類性の原理に最初に注目しました。ロジャーズは、彼らの定義を用いて同類性を「相互作用する個人のペアが、信念、教育、社会的地位などの特定の属性において類似している度合い」と定義しています。[ 49 ]選択肢が与えられた場合、個人は通常、自分に似た人と交流することを選択します。同類性の個人は、類似性によって知識の獲得や態度または行動の変化が大きくなるため、より効果的なコミュニケーションを行います。その結果、同類性の人々は互いの間で普及を促進する傾向があります。[ 50 ]しかし、普及には、関係に新しいアイデアを導入するために、ある程度の異類性が必要です。2人の個人が同一であれば、交換する新しい情報がないため、普及は起こりません。したがって、理想的な状況は、イノベーションに関する知識を除いて、あらゆる点で同類性の潜在的な採用者を含むことです。[ 51 ]イノベーション研究の分野では、ネットワーク分析が、コラボレーションと接続性のパターンが新しいアイデアやテクノロジーの普及にどのように影響するかを調査するためにますます適用されています。最近の貢献としては、Antonio Zinilli (2025) による *Elements of Network Science: Theory, Methods and Applications in Stata, R and Python* があり、これはネットワーク科学の理論的および応用的な視点を統合し、社会経済システムとイノベーションプロセスに焦点を当てています。[ 52 ] Zinilli と共著者による実証研究では、時間的指数ランダムグラフモデル (TERGM) を使用して中国の都市間イノベーションネットワークの構造的ダイナミクスを調査し、イノベーションの流れを形成する上でのネットワーク進化の役割を強調しています。[ 53 ]また、ヨーロッパの都市圏間のイノベーションネットワークの構成を調査し、それらが排他的なクラブとして機能するのか、包括的なハブとして機能するのかを調べています。[ 54 ]
健康的な行動の促進は、同質性と異質性のバランスが求められる例である。人々は、健康状態が似ている人々と親しくなる傾向がある。[ 55 ]その結果、喫煙や肥満などの不健康な行動をとる人々は、健康を促進する情報や行動に遭遇する可能性が低くなる。これは、異質な人々の間のつながりは比較的弱く、構築も維持も難しいため、健康コミュニケーションにとって重大な課題となる。[ 56 ]不健康なコミュニティとの異質なつながりを築くことで、健康的な行動の普及効果を高めることができる。以前は同質であったつながりの1つが行動やイノベーションを採用すると、そのグループの他のメンバーもそれを採用する可能性が高くなる。[ 57 ]
すべての個人が他者に対して同等の影響力を持つわけではない。この意味で、オピニオンリーダーはイノベーションに関する肯定的または否定的な情報を広める上で影響力を持つ。ロジャーズは、オピニオンリーダーの影響力に関する自身の考えを展開するにあたり、カッツとラザースフェルドの考えと二段階フロー理論に依拠している。[ 58 ]
オピニオンリーダーは、イノベーションの意思決定プロセスの評価段階と後発採用者に対して最も大きな影響力を持っています。[ 59 ]さらに、オピニオンリーダーは通常、マスメディアへの接触が多く、より国際的で、変革の担い手との接触が多く、社会経験と経験が豊富で、社会経済的地位が高く、他の人よりも革新的です。
1950年代初頭、シカゴ大学で、新製品や新サービスの普及における放送広告の費用対効果を評価する研究が行われた。[ 60 ]研究結果によると、オピニオンリーダーシップは社会内で階層構造に組織化される傾向があり、階層の各レベルは同じレベルの他のメンバー、およびその下のレベルの他のメンバーに対して最も大きな影響力を持つ。最下層は一般的に人数が多く、マス広告のターゲットとなる可能性のあるさまざまな人口統計学的属性と一致する傾向があった。しかし、直接的な口コミや模範の方が放送メッセージよりもはるかに影響力があり、放送メッセージは直接的な影響を強化する場合にのみ効果的であることが判明した。このことから、可能であれば、広告は影響の連鎖にまだ達していない人々ではなく、次に採用する人々にターゲットを絞るのが最善であるという結論に至った。
アクターネットワーク理論（ANT）の研究でも、ANTの概念とイノベーションの普及との間に大きな重複が見られることが明らかになっている。イノベーションの普及は、イノベーションを実装するネットワークやシステムを構築するために、社会システム内のさまざまな利害関係者の間でイノベーションの特性とその文脈を調査するものである。[ 61 ]
この概念を公共選択理論に関連付けた他の研究では、イノベーションの影響力の階層は、公的、政治的、または経済的地位の階層と必ずしも一致する必要はなく、おそらく一致しないことがわかっています。[ 62 ]エリートは必ずしもイノベーターではなく、イノベーションは外部の人によって導入され、階層を上ってトップの意思決定者に伝播される必要がある場合があります。
インターネットの導入以前は、特に暗黙知のイノベーションの普及においてソーシャルネットワークが重要な役割を果たしていたと、書籍『The IRG Solution – hierarchical incompetence and how to overcome it』[ 63 ]で主張されていました。この書籍では、個人のコンピュータネットワークの普及により、イノベーションの普及が大幅に改善され、潜在的な欠点の理解が深まり、そうでなければ発生しなかったであろう必要なイノベーションが特定されると主張していました。RyanとGross [ 38 ]が提案したソーシャルモデルはValenteによって拡張され、ValenteはRyanとGrossが使用したシステムレベルの分析だけに頼るのではなく、採用者の分類の基礎としてソーシャルネットワークを使用しています。Valenteはまた、個人のパーソナルネットワークにも着目しており、これは他の多くの学者が提唱する組織的視点とは異なる応用です。[ 64 ]
Wearによる最近の研究では、特に地方や農村地域では、より強い人間関係のネットワークを持つコミュニティでイノベーションが著しく多く起こっていることが示されている。[ 65 ]
イノベーションは、多くの場合、2 種類のイノベーション決定、すなわち集団的イノベーション決定と権威的イノベーション決定を通じて組織に採用されます。集団的決定は、合意による採用の場合に発生します。権威的決定は、組織内で高い権力を持つごく少数の個人による採用の場合に発生します。[ 66 ]オプションのイノベーション決定プロセスとは異なり、これらの決定プロセスは組織または階層グループ内でのみ発生します。研究によると、適切な初期スクリーニング手順があれば、単純な行動モデルでも、多くの商業組織における技術採用の良い予測因子として機能することができます。[ 37 ]組織内では、イノベーションを支持し反対を打破する特定の個人が「チャンピオン」と呼ばれます。チャンピオンは、効率ビジネスモデルであるシックスシグマで使用されるチャンピオンと非常によく似た役割を果たします。このプロセスには、個人が行うイノベーション決定プロセスとわずかに類似した 5 つの段階があります。これらの段階は、アジェンダ設定、マッチング、再定義/再構築、明確化、ルーチン化です。
企業の社会的普及理論において、企業と他のプレーヤーとの相互作用、そして企業の環境や組織文化は重要な要素である。
ネットワークと制度的環境がイノベーションの採用に及ぼす影響は、社会ネットワーク理論モデルを用いて説明できる。このようなモデルでは、ノードはエージェント（企業や組織など）を表し、タイは2つのエンティティ間のつながり（企業と顧客の関係や競争関係など）を表す。新しいアイデア、製品、またはプロセスがエージェントによって実装され、これらのつながりを通じて他のエージェントに浸透すると、普及が起こる。[ 67 ]
情報やアイデアの普及は、以下の2つの形態に分類される。
内部拡散とは、ネットワーク内で情報やイノベーションが広がる現象であり、特定の産業や地理的ネットワークといった単一の採用集団内で流れます。内部拡散のダイナミクスでは、革新的で早期採用の企業がネットワークに新しいアイデアを導入し、それが大多数の企業や後発企業に採用されることが求められます。[ 68 ]ディマジオとパウエル（1983）[ 69 ] は、企業は最良のアイデアや慣行を探し、効果があると証明された新しいアイデアを模倣すると主張しています。この現象は模倣的同型性として知られており、[ 69 ]皮肉なことに、企業構造や慣行のクラスター化につながる可能性があります。[ 67 ]さらに、企業は他の企業と常に競争しているため、新しいアイデアを採用せざるを得ないことがよくあります。つまり、企業は近代化しているように見せかけ、革新的な慣行を実施する正当性を求めているのです。
外部拡散とは、ネットワークの端にいる企業やその他の主体など、外部の主体からネットワークにアイデアが導入されることを指します。外部の主体には、マスメディアや「変革の担い手」が含まれます。マスメディアは、市場で発生するトレンドや動きを増幅させ、ネットワークメンバーに新しいイノベーションを紹介したり、「ベストプラクティス」のアイデアを公表したり、新しい原則を伝えたりすることができます。[ 68 ]変革の担い手は通常、新しい慣行を広めたり、新しいアイデアの促進を支援したりするビジネス専門家（弁護士、コンサルタント、銀行家、政治家など）です。[ 67 ] これらの人々は、ネットワーク内の複数の主体に採用され、拡散し続けるビジネスモデル、法的戦略、投資手法を導入することがよくあります。多くの場合、このような外部拡散は、一連の企業戦略や構造の同調につながり、ディマジオとパウエルはこの現象を「規範的同型性」と呼びました。
エージェントの環境的・文化的背景は、ネットワークを通じて拡散するアイデアを採用するかどうかの決定に影響を与える。企業がイノベーションを起こすかどうかの決定に影響を与える主な特徴としては、クラスター形成、弱い結びつき、企業規模などが挙げられる。
クラスタリングとは、密接に結びついたエージェントのグループの存在であり、ネットワーク理論ではよく用いられる概念である。[ 70 ]例えば、類似の企業が互いに近接した場所に立地している場合（テクノロジー企業の場合はシリコンバレー、銀行サービスの場合はニューヨーク）などが挙げられる。このようなクラスタリングと近接性は、クラスター内の企業のアイデアの普及率を高める。なぜなら、クラスター内の別の企業がアイデアを採用した場合、他の企業もそのアイデアを採用する可能性が高くなるからである。[ 67 ]
弱いつながりを持つエージェントは、2 つ以上のクラスターとつながりを持っています。[ 71 ]これらのエージェントは、大規模なクラスター間のコミュニケーションを提供するため、グループをつなぐ上で不可欠です。弱いつながりを持つ企業は、孤立した企業、2 つ以上の分野で事業を展開している企業、または外部の変革エージェントである可能性があります。弱いつながりを持つ企業は、クラスターに新しい実績のある方法を導入します。
企業の規模は普及速度に影響を与えることが示されている。StrangとSoule（1998）は、非公式な文化を持つ大規模で技術的かつ専門的な組織は、他の企業よりもはるかに速く革新する傾向があることを示した。より小規模で硬直的な企業は、競争に追いつくために、これらの「早期採用者」を模倣しようとする。[ 67 ]
イノベーションの普及は、その本来の領域を超えて応用されてきた。政治学や行政学の場合、政策普及は、地方、州、または国レベルで、制度的イノベーションが他の制度によってどのように採用されるかに焦点を当てている。代替用語として「政策移転」があり、ダイアン・ストーンの研究のように、普及の主体と政策知識の普及に重点が置かれている。[ 72 ]具体的には、政策移転は、「ある政治的環境（過去または現在）における政策、行政上の取り決め、制度、およびアイデアが、別の政治的環境における政策、行政上の取り決め、制度、およびアイデアの発展にどのように使用されるかについての知識」と定義できる。[ 73 ]
政策普及に関する最初の関心は、時間的変動や国家宝くじの導入に集中していたが、[ 74 ]最近では、メカニズム（模倣、学習、強制）[ 75 ] [ 76 ]または普及のチャネル[ 77 ]に関心が移り、研究者は規制機関の創設が国やセクターのチャネルを通じて伝達されることを発見している。地方レベルでは、人気のある都市レベルの政策を調査することで、国民の意識を測定することによって普及のパターンを見つけやすくなる。[ 78 ]国際レベルでは、経済政策は、地方の政治家が他国での成功と失敗を学習し、グローバルな金融機関によって課せられた指令とは別に、国間で移転すると考えられてきた。[ 79 ]ある一連の政策で一群の国が成功すると、アジアの虎の成功後に発展途上国全体で規制緩和と自由化が行われたように、他の国もそれに続く。 2000年代初頭の規制の再導入もまた、知識と意思決定の段階に当てはまるこの学習プロセスを示しており、中国の成功した成長を追うことで得られた教訓と見なすことができる。[ 80 ]
ペレス、ミュラー、マハジャンは、普及とは「新しい製品やサービスの市場浸透のプロセスであり、社会的影響によって推進される。社会的影響には、消費者間のあらゆる相互依存関係が含まれ、消費者の明示的な認識の有無にかかわらず、さまざまな市場参加者に影響を与える」と提唱した。[ 81 ]
エヴェランドは現象学的観点から普及を評価し、「技術は情報であり、人々がそれを実践し、価値を実現するために使用できる範囲でのみ存在する」と述べた。[ 82 ]
既存技術の普及は「S字曲線」を用いて測定されてきた。これらの技術には、ラジオ、テレビ、ビデオデッキ、ケーブルテレビ、水洗トイレ、洗濯機、冷蔵庫、持ち家、エアコン、食器洗い機、電化された家庭、電話、コードレス電話、携帯電話、一人当たりの航空マイル、パーソナルコンピュータ、インターネットなどが含まれる。これらのデータ[ 83 ]は、将来のイノベーションの予測因子として機能する可能性がある。
インフラストラクチャの普及曲線[ 84 ]は、個人技術とインフラストラクチャの普及プロセスにおける対照を明らかにしている。
科学文献では、ロジャース (1976) [ 85 ]とマハジャン & ミュラー (1994) [ 86 ]の著作において、イノベーション普及理論の本質的な側面、すなわち製品、アイデア/特許、および技術に関するデータの使用に焦点を当てていることが指摘されている。この研究パラダイムの発展は主に製品および/またはサービスの普及に関する研究 (Im、Mason & Houston、2007; [ 87 ] Lassar、Manolis & Lassar、2005 [ 88 ]によって進められたため、Google Trends のデータを使用してBRICSおよび OECD 諸国におけるディープラーニングの普及を分析したTakahashi、Figueiredo & Favaretto ( 2023 ) [ 89 ]の著作のように、普及に関する研究の基礎としてテーマを考察する構造はほとんどなかった。
個人または組織が特定のイノベーションを採用することを選択した場合、肯定的結果と否定的結果の両方が発生する可能性があります。ロジャーズは、イノベーションに関連する偏った肯定的な態度のため、この分野にはさらなる研究が必要であると述べています。[ 90 ]ロジャーズは、結果を望ましいか望ましくないか、直接的か間接的か、予測されたか予測されなかったかの3つのカテゴリに分類しています。
対照的に、Wejnertは公共対民間、便益対費用という2つのカテゴリーを詳細に説明している。[ 91 ]
公共的影響とは、イノベーションが行為者以外の者に与える影響を指し、私的影響とは、行為者自身に与える影響を指します。公共的影響は通常、国、州、組織、社会運動などの集団的行為者に関係します。その結果は通常、社会の幸福の問題に関係します。私的影響は通常、個人またはコミュニティなどの小規模な集団に関係します。イノベーションは通常、生活の質の向上または組織的もしくは社会構造の改革に関係します。[ 92 ]
イノベーションのメリットは明らかにプラスの結果であり、コストはマイナスの結果です。コストは金銭的または非金銭的、直接的または間接的である可能性があります。直接コストは通常、財務上の不確実性や行為者の経済状況に関連しています。間接コストは特定するのがより困難です。例としては、革新的な種子を使用するために新しい種類の農薬を購入する必要があることが挙げられます。間接コストは、イノベーションによって引き起こされる社会紛争など、社会的なものになる場合もあります。[ 92 ]マーケターは、新製品の成功または失敗を決定するため、普及プロセスに特に関心を持っています。マーケターにとって、新製品またはサービスの普及を適切に管理するために、普及プロセスを理解することは非常に重要です。
イノベーション普及理論は、公衆衛生における新たな介入の意図せざる結果に関する研究に用いられてきた。本書では、技術普及の意図せざる負の結果の事例が数多く紹介されている。中西部の農業大学が開発した自動トマト収穫機の導入は、消費者に嫌われる硬いトマトの普及と、数千もの雇用の喪失、ひいては数千もの小規模農家の倒産につながった。別の例として、サーミ人のトナカイ飼育文化におけるスノーモービルの導入は、社会の崩壊、トナカイ飼育者のアルコール依存症と失業の蔓延、トナカイの健康悪化（ストレス性潰瘍や流産など）、そして格差の著しい拡大を招いたことが明らかになっている。
イノベーションの普及は、一般的にS字型の曲線を描き、しばしばロジスティック関数に似ています。ロジャーの普及モデルは、新製品の人気は時間とともに飽和レベルまで上昇し、その後低下すると結論付けていますが、どれくらいの時間がかかるか、飽和レベルがどの程度になるかを予測することはできません。バス（1969）[ 93 ]や他の多くの研究者は、このギャップを埋め、採用のタイミングとレベルを定量的に予測する手段を提供するために、パラメトリック式に基づいて普及をモデル化することを提案しました。バスモデルは最初の2つ（導入と成長）に焦点を当てています。バスモデルの拡張の中には、最後の2つ（成熟と衰退）の数学的モデルを提示するものもあります。MS-Excelなどのツールを使用して、バスモデルの方程式や他の普及モデルの方程式を数値的に解くことができます。SDモデルなどの数理計画モデルは、イノベーションの普及理論を実際のデータ問題に適用します。[ 94 ]さらに、エージェントベースモデルは、アイデアやイノベーションの普及をモデル化するために個人レベルのルールを設計することで、より直感的なプロセスに従います。[ 95 ]
複雑ネットワークモデルは、物理的なコミュニティや近隣地域など、ピアツーピアの影響のネットワークによって互いにつながっている個人間のイノベーションの普及を調査するためにも使用できます。[ 52 ] [ 96 ]
このようなモデルは、ネットワーク（またはグラフ）のノードとして個人のシステムを表します。これらの個人を結びつける相互作用は、ネットワークのエッジで表され、社会的つながりの確率または強度に基づいている場合があります。このようなモデルのダイナミクスでは、各ノードに現在の状態が割り当てられ、個人がイノベーションを採用したかどうかを示し、モデル方程式はこれらの状態の時間の経過に伴う変化を記述します。[ 97 ]
閾値モデルでは、[ 98 ]技術の採用は、イノベーションの個人に対する（認識された）有用性（有用性と呼ばれることもある）と、コストなどの採用障壁という 2 つの要素のバランスによって決定されます。個人と社会の両方の動機による採用決定に影響を与える複数のパラメーターは、実際の関係を表す一連のノードと接続などのモデルで表現できます。ソーシャル ネットワーク分析から借用すると、各ノードはイノベーター、採用者、または潜在的採用者です。潜在的採用者には閾値があり、これは、採用する前に到達しなければならない、イノベーションを採用している隣人の割合です。時間の経過とともに、各潜在的採用者は隣人を見て、彼らが使用している技術に基づいて採用するかどうかを決定します。各個々のノードの影響と、それがネットワーク全体に及ぼす影響を分析すると、期待される採用レベルは、初期採用者の数とネットワークの構造と特性に依存することがわかりました。イノベーションの普及を成功させる上で重要な2つの要因が明らかになった。それは、ノードと近隣ノードとの接続数と、ネットワークにおける共通接続の度合いが高いこと（クラスタリング係数で定量化される）である。これらのモデルは、オピニオンリーダーが他のオピニオンリーダーに比べてどのような影響力を持つかを示すのに特に優れている。[ 99 ]コンピュータモデルは、普及の社会的側面と個人が認識する内在的利益との間のこのバランスを調査するためによく使用される。[ 100 ]
イノベーションの普及に関する論文は、多くの分野で4000件以上発表されており、その大部分はロジャーズが体系的な理論を構築した後に書かれたものですが、この理論に広く採用された変更はほとんどありません。[ 8 ]各研究は理論をわずかに異なる方法で適用していますが、批評家は、この一貫性の欠如が理論を停滞させ、新しい問題に一貫して適用することを困難にしていると述べています。[ 101 ] [ 102 ]
人間と人間のネットワークは複雑であるため、普及を定量化することは困難です。イノベーションの採用の正確な原因を測定することは、不可能ではないにしても、非常に困難です。[ 103 ]この変数の多様性により、研究結果に一貫性がなくなり、発見的価値が低下しています。[ 104 ]自然科学における他の普及モードと比較すると、イノベーションの普及モデルは、イノベーションが伝播する空間構造についての明確な理解も欠いています。[ 105 ]製品管理は、セグメンテーション、製品ポートフォリオ、ライフサイクル管理などの手段により、さまざまな方法で普及空間のトポロジーを形成することができます。[ 106 ]
ロジャーズは、普及研究の貢献と批判を、イノベーション推進バイアス、個人責任バイアス、想起問題、平等の問題という4つのカテゴリーに分類した。特にイノベーション推進バイアスは、すべてのイノベーションが肯定的であり、すべてのイノベーションが採用されるべきであることを意味する。[ 1 ]文化的な伝統や信念は、普及を通じて他の文化に吸収される可能性があり、これは人々のグループに大きなコストを課す可能性がある。[ 104 ]送信者から受信者への一方通行の情報フローは、この理論のもう1つの弱点である。メッセージの送信者は受信者を説得することを目標としており、逆方向の流れはほとんど、またはまったくない。変化を実行する人がキャンペーンの方向性と結果をコントロールする。場合によってはこれが最善のアプローチだが、他のケースではより参加型のアプローチが必要となる。[ 107 ]採用者が多くの情報源から情報を受け取り、送信者にフィードバックを返すような複雑な環境では、一方通行モデルでは不十分であり、複数のコミュニケーションフローを検討する必要がある。[ 108 ]
さまざまな普及メカニズムが個々のケースで異なる効果をもたらすことを示すために、ビジネスコンピューティングの例を考えてみましょう。1980年代と1990年代には、多くの組織の運営方法に急速なパラダイムシフトが見られました。具体的には、コンピュータと関連技術の台頭により、組織はこれらのイノベーションを採用してビジネスを運営するようになりました。[ 109 ]したがって、この期間における組織へのビジネスコンピューティングの普及は、さまざまな普及メカニズムとそのそれぞれの役割を検証するための有益なケーススタディとなります。
従来の普及理論で説明されているように、コミュニケーション ネットワークの役割は、新しいイノベーションに関する情報の流れを促進し、それによって採用の主要な障壁の 1 つを取り除くことです。このモデルでは、新しいイノベーションの最初の推進者に最も近い人々はより迅速に対応して採用しますが、遠い人々は対応に時間がかかります。[ 68 ] [ 110 ]普及におけるネットワークの役割に関するこの理論は、広く適用できますが、この特定のケースでは、他のケースと同様に修正が必要です。アッテウェルは、このケースでは、コンピュータとそのビジネス アプリケーションの存在に関する知識が、最終的な採用よりもはるかに先行していたと主張しています。採用の主な障壁は、認識ではなく、技術的な知識、つまりコンピューティングを職場に効果的に統合する方法の知識でした。したがって、ビジネス コンピューティングの普及に最も関連のあるネットワークは、イノベーションの背後にあるアイデアの認識を伝えるだけのネットワークではなく、イノベーションを利用するために必要な技術的知識を伝えるネットワークでした。[ 111 ]
特に教育機関やコンサルタントとして活動する新しい機関も、ビジネスコンピューティングの普及において重要な役割を果たしました。ビジネスコンピューティングの進化するトレンドに適応するためには、組織はまず、その技術を運用するために必要な技術的知識を獲得する必要がありました。[ 112 ]しかし、新しい機関の形成によって、「知識の壁」は軽減または部分的に回避される可能性があります。この時期に形成された新しい機関、例えばサービスビューロー、コンサルタント、技術の簡素化を行う企業などは、知識の壁を下げ、ビジネスコンピューティングの背後にあるアイデアや技術のより迅速な普及を可能にしました。これが、当初多くの組織がビジネスコンピューティングをアウトソーシングサービスとして利用していた現象を説明するものです。しかし、これらのサービス機関が導入の障壁を効果的に下げた後、多くの組織がビジネスコンピューティングを社内で実施できるようになりました。[ 113 ]
ロジャーズは、組織がイノベーションを採用する重要な方法として、集団的イノベーション決定と権限に基づくイノベーション決定の2つを挙げている。「集団的イノベーション決定」とは、組織内で変化に対する幅広い合意が生じた結果として行われる決定と定義するのが最も適切である。一方、「権限に基づくイノベーション決定」は、組織内で大きな権力を持つ少数の個人の合意のみを必要とする。ビジネスコンピューティングを採用する組織の場合、権限に基づく決定はほぼ不可能であった。[ 68 ] JD EvelandとL. Tornatzkyが説明するように、ビジネスコンピューティングに関わるような高度な技術システムを扱う場合、「決定はしばしば多数（かつ逆転）であり、技術はしばしば大きすぎて複雑すぎて、一人の認知能力では把握できないか、あるいは通常、組織の参加者の裁量権の範囲内で取得または展開することができない」。したがって、ビジネスコンピューティングに適応するために必要な技術的知識と権限の臨界量に達するには、組織内でより広範な合意が必要であった。これが組織内での集団的イノベーション決定の機会を提供した。[ 114 ]
{{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年7月現在非アクティブです（リンク）{{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年9月現在非アクティブです（リンク）{{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年9月現在非アクティブです（リンク）{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)