Shuichiro Ogawa
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ノート · 更新 2026-11-11 · Markdown 版

新規事業のゲート設計：止めるべき案を止め、育つ案を止めないために

新規事業に投資を続けるかを段階ごとに決めるゲートについて、公的機関の制度と評価 11 件、調査会社とコンサルの資料 5 件、ゲートを作り運用する実務家の一次資料 20 件、学術の文献 14 本を読み、本文で照合した。ゲートの失敗は三つの型に分かれる。

目次（7）
  1. ゲートは何を防ぐための仕組みか
  2. 止めるべき案はなぜ止まらないか
  3. 止める仕組みには何が効くか
  4. 止めすぎと形式化はどこで起きるか
  5. 2022 年以降に何が変わったか
  6. 失敗の型ごとに、ゲートをどう設計するか
  7. この調べで言えること、言えないこと

ゲートは何を防ぐための仕組みか

新規事業のゲートは、事業案に投資を続けるかを、決めた段階ごとに判断する関門である。 Stage-Gate の手法を広める Stage-Gate International の説明では、ゲートでは部門をまたぐ事業のリーダーが、どの案件にも同じ成功の基準で案件を測り、続ける、止める、保留する、作り直すのいずれかを決める。 続けると決まれば、次の段階の資源が割り当てられる。

ゲートが防ごうとする失敗は、一つではない。 一つめは、止めるべき案が止まらず、資源を使い続けることである。 二つめは、育つはずの案を早く止めてしまうことである。 Cooper と Zhao（2026）は、初期の米国の Stage-Gate は一つめ（偽陽性）を避ける方向に偏っており、変化の速い産業では二つめ（偽陰性）を避けることを優先すべきだと書く。 三つめは、ゲートが形だけになることである。 Stage-Gate International の Jones は、自社のゲートが、ほとんどの案件をほぼ反論なしに通す承認の儀式になっていないかと問う。

では、どの失敗が、なぜ起きるのか。 このノートは、公的機関の制度と評価 11 件、調査会社とコンサルの資料 5 件、ゲートを作り運用する実務家の一次資料 20 件、学術の文献 14 本を読み、数値と引用は本文で照合した。 本文が取れず要旨で書いた文献は、年のあとに「要旨」と添えた。

止めるべき案はなぜ止まらないか

止めるべき案が止まらないことには、機構を確かめた研究がそろっている。 Boulding ら（1997、要旨）は、上級の経営者を被験者にした統制実験で、失敗している新製品への関与を続ける強い偏りを見つけた。 同じ要旨によれば、情報の質を上げても偏りはあまり減らず、発売の時点で自分で決めた判断規則に事前に縛っても、あまり減らなかった。 相対的に効いたのは、あらかじめ定めた判断規則に縛ることと、止めるかを決める時点で新しい判断者を入れることで、後者のほうがわずかに効いた。 どの方法も、偏りを完全には消さなかった。

偏りは、案の新しさと、チームの感情で強まる。 Schmidt と Calantone（1998、要旨）の実験では、同じ悪い成績を見せても、管理者は画期的な製品の案件のほうに楽観的で、関与が強く、続ける判断をしやすく、商品化まで進めることも多かった。 Huang ら（2019）は、起業の模擬演習で 66 チームの 569 回の判断を追い、チームの希望が失敗中の事業への続行と結びつく強さは、チームの恐れが撤退と結びつく強さを上回ったと報告した。

組織の報酬も止めにくさを生む。 Simester と Zhang（2010、要旨）は、成功に報いると、需要が低くても管理者は先へ進み、止めた判断に報いると成功への報酬が弱まるという、報酬の設計に内在する対立を理論で示した。 Manso（2011、要旨）は、革新を促す最適な報酬は、早い失敗への寛容と長期の成功への報酬を組み合わせたものだと示した。

現場の経営者と実務家の言葉も同じ機構を指す。 サイバーエージェントの藤田（2025）は、撤退の判断は自分でも難しいと書く。 始める判断に自分が関わり、巻き込んだ人の顔が浮かぶと、続ければ損失が広がると分かっていても判断を先送りしてしまうからである。 McGrath（2009）は、撤退を嫌うチームの言い分を並べた一覧を示し、チームの多くがその約 3 分の 1 以上に同意するならコミットメントのエスカレーションの危険があるとして、撤退の計画を事業計画と同じくらい重く作るよう勧める。 英国の公共事業の関門審査の手引き（NISTA 2026）は、案件を作る担当者が費用と日程に楽観的になるのは普通のことで（楽観バイアス）、それを見抜くには独立した審査者が要ると書く。 同じ英国の評価の指針は、すでに使って取り戻せない費用（埋没費用）は次に何をするかの判断に影響させてはならないとする（HM Treasury 2026）。

案件の数も止めにくさに関わる。 Cooper は、パイプラインに案件が多すぎると人の資源が薄く広がり、重要な案件まで資源が足りなくなると書き、案件を継続して見張り、悪い案件をその場で止めるよう勧める（InnovationManagement.se）。

止める仕組みには何が効くか

判断する人を案の当事者から分ける

実務の一つの答えは、止めるかを決める人を、案を始めた人から分けることである。 サイバーエージェントでは、一定の基準に当たった事業を審議にかけ、社内の他部署の人たちが数チームに分かれて客観的に分析し、続けるか撤退するかを決める（藤田 2025）。 藤田は、この制度を作った理由を、自然体では自分でも撤退の判断が難しいからだと説明する。 英国の Gateway Review は、審査を別の省庁の上級職員などの独立した審査者に任せる（NISTA 2026）。 日本の公的制度でも、NEDO のディープテック・スタートアップ支援は、資金調達の時期に外部有識者が事業継続と追加支援の可否を審査し、結果によっては途中でも支援を中止する（NEDO 2026a）。 JST のムーンショットの外部評価は、研究開発の中止をガバニング委員会に付議する（JST 2025）。

判断する人を変えることや外の目を入れることが相対的に効くことは、実験でも示されている。 Boulding ら（1997、要旨）の新しい判断者の効果は、前の節で見たとおりである。 Behrens と Ernst（2014、要旨）は、Stage-Gate の中で損失が増える案件の判断をする研究開発の管理者 137 人で実験し、視覚的な判断の補助と外部の助言者の助言が、失敗中の案件に資金を出し続ける判断を減らし、両方を使うと最も効いたと報告した。 同じ要旨によれば、効果は商品化の前のほうが大きかった。 Eliëns ら（2018）は、経験のある実務家 184 人で、ゲートの判断の前に合理的な考え方を促すと、直観に頼らせた場合より失敗中の案件への関与が強まりにくいことを、相関研究と無作為化実験の両方で示した。

基準を先に決め、見直す手順も決める

止める基準を先に決めることは、X、サイバーエージェント、リクルートが採っている。 X（Google の研究開発組織）の Teller（2016a）は、チームが案件の開始時に合意する「止めるサイン」の指標を持ち、そこに達したら（または期限内に達しなかったら）案件から離れると書く。 サイバーエージェントは、「2 四半期連続で減収減益」などの基準に当たった事業を審議にかける（藤田 2025）。 リクルートの Ring は、ステージごとに期限を区切り、それまでに基準に達しなければ撤退とする（東洋経済 2022）。

ただし、先に決めた基準が守られるとは限らない。 Boulding ら（1997、要旨）の実験では、自分で決めた事前の規則はあまり効かなかった。 イノベーション総研（2026）が従業員 1,000 人以上の企業で新規事業に関わった 888 人に聞くと、撤退の判断基準を明文化していたのは 72.7% で、そのうち 28.5% は判断の場面で基準が守られなかった。 事業の開始前に明文化した基準は 38.1% が守られず、開始後に明文化した基準の 17.2% の約 2 倍で、口頭の合意だけの場合に十分に機能しなかった 40.8% と同程度だった。 調査した会社は、開始前の基準は検証で分かった事実を反映しないまま判断の場面を迎えるので使われにくくなる可能性があるとし、「いつ、誰が、何を根拠に見直すか」まで決めるよう提案する。 新規事業の支援を売る会社の調査で、示されているのは関連だけである。 元リクルートの石川も、事業計画を毎年見直し、当初の判断基準も随時変えるほうがよいと述べ、立ち上げて分かったことを反映した基準のほうが正しいはずだとする（創業手帳）。

基準を先に決めることと、基準を後から直すことは、矛盾して見える。 二つを両立させるには、基準そのものでなく、基準を見直す時期と見直す人を先に決めておくことになる。 見直す人を案の当事者から分けておけば、基準の手直しが続けたい人の言い訳になることも防ぎやすい。

資金を検証の段階ごとに出す

資金を一度に出さず、検証の段階ごとに出すことは、ここで読んだ実務の手法がそろって勧める。 McGrath（2010）は、結果が前提どおりなら次のチェックポイントまで資金を出し、違えば計画を変えるか止めると言う。 Ries（2017）は、チームに段階的な資金（metered funding）を与えて資源の乏しさを保ち、成長を判断する委員会（growth board）を置くよう勧める。 X では、最大のリスクをマイルストーンにし、大きなリスクを一つ潰すと予算かチームを少し増やせる（Teller 2016a）。 リクルートの Ring は、MVP、SEED、ALPHA、BETA の 4 段階で、ニーズはあるか、収益性は見込めるか、広く提供できるか、さらに投資すべきかを順に確かめ、条件を満たすと次の段階に上がって予算も増える（東洋経済 2022）。 Osterwalder と Viki（2021）は、少額の資源を多くのチームに投じ、短期間で証拠を出せない案件の少なくとも半数を止め、証拠を出せたチームにだけ追加で投資するよう勧める。 この「半数」は手法の主張で、測った値ではない。 McKinsey の Bello は、新事業は実現性と go/no-go の仮定の検証、事業の設計、MVP、拡大の段階ごとに資金を分けて出すと最もうまくいくと述べた（CFO Dive 2025）。

段階的な資金の考え方は、ベンチャーキャピタルの投資の型でもある。 Gompers（1995、要旨）は、無作為に選んだベンチャーキャピタル出資の企業 794 社のデータで、投資家が段階ごとに情報を集め、上場の見込みが小さい案件への資金を止める選択肢を持ち続けていることを示した。 Ewens ら（2018）は、実験の費用が下がった結果、少額で多くの新興企業に投資し、見込みがなければ手を引く投資の型が増えたことを示した。

もっとも、段階に分けること自体の効果は、実証では条件つきである。 Klingebiel と Adner（2015、要旨）は、製品の革新で、資源を順に配分することは新製品の売上の高さと結びついたが、初期の関与を小さくすることと再配分することは、それぞれ単独では売上と結びつかなかったと報告した。 ただし、初期の関与を小さくすることと再配分することが一致している組み合わせ（両方ある、または両方ない）は、成果を高めた。 順に配分することには売上との結びつきがあり、小さく始めることと資源を移すことは、片方だけ入れても効かず、二つがかみ合っているかが効く、という読みになる。

何を見て判断するか

段階ごとに何を見るかも、実務の手法で変わってきた。 X の Teller（2016b）は、何から手をつけるかを、いちばん楽しいことや易しいことでなく、この案件が失敗しそうな最大の理由から選ぶと述べる。 Strategyzer の Viki（2020）は、事業計画の予測でなく、機能する事業モデルにどれだけ近づいたかという証拠で、続けるか止めるかを決めるよう勧める。 Osterwalder と Viki（2023）は、証拠が強いほど減らせたリスクが大きいとみなし、初期の段階では証拠が足りない案件の多くが終わると書く。 McKinsey の Leap の Libarikian は、新事業の最初の年のマイルストーンは財務でなく、製品、顧客の反応、人材の確保などだと述べた（CFO.com 2023）。

日本の企業の実際は、これと違う所がある。 PwC コンサルティング（2025）の調査では、新規事業の KPI に中期（3 年以内）の売上と利益への貢献を置く企業が、投資回収まで届いた「成功企業」で 64%、それ以外の企業で 63% だった。 PwC は、KPI の期間と組織変更の頻度から、国内企業は 3 年で新規事業の成否を判断する傾向にあると読んでいる。 この調査は「3 年で止めるか」を直接は聞いていない。

止めすぎと形式化はどこで起きるか

止める仕組みを強めると、二つめと三つめの失敗が出てくる。 Sethi と Iqbal（2008、要旨）は、Stage-Gate を使った 120 件の案件の調査で、厳しく客観的な評価基準を繰り返し当てる統制が案件を硬直させ、硬直が学習の失敗を招き、新奇な製品の成果を下げたと報告した。 技術の環境が不安定なほど、硬直が学習の失敗を招く効果は強まった。 条件つきで通す緩め方（gate conditionality）を入れても、悪い効果は和らがなかった。

公的な制度にも同じ指摘がある。 米国の中小企業の研究開発助成 SBIR は、過去 5 年に第 1 段階の助成を 21 件以上受けた企業に、第 2 段階の件数を第 1 段階の 0.25 倍以上にするよう求め、満たさない企業は 1 年間第 1 段階に応募できない（SBA）。 2023 年 4 月からは、経験の多い企業に強化した基準が適用された。 GAO（2024）は、2023 年度に新しい基準を満たさなかった企業は 6 社で、影響を受ける企業は少ないと評価した。 全米アカデミーズ（2026）は、国防総省の SBIR を調べ、移行率を高く保たせようとすると探索的な研究を制約しうると書いた。 同じ報告では、経験の多い企業の第 1 段階から第 2 段階への移行率は、2020 年度に約 0.4 へ下がっていた。 段階の通過率そのものを目標にすると、通りやすい案だけを選ぶ動機が生まれる。

審査する人の負荷も、新奇な案を不利にする。 Criscuolo ら（2017、要旨）は、専門サービス企業の研究開発案件の選考で、中くらいに新しい案が資金を得やすく、新しすぎる案は退けられることを示した。 同じ要旨によれば、審査委員会の負荷が高いほど新しさは好まれにくく、委員の専門の多様さと、委員と申請者が同じ場所にいることは新しさを好む方向に働いた。 Böttcher と Klingebiel（2025）は、複数の判断者の評価をどうまとめるかのモデルで、予算が厳しく少数しか選べないときは、各自に案件を順位づけさせる方式が、点数の平均や承認票より成果を上げやすいと示した。 専門家への委任が上回るのは、案件ごとに当てられる専門家がいる場合に限られた。

実務家の評価も割れている。 McKinsey の Leap の Libarikian は、CEO は新事業を早く止めすぎる危険があると述べた（CFO.com 2023）。 Cooper と Zhao（2026）は、ゲートは投資判断の最適化より学習の速さを最大にすべきだとし、進めない正当な理由がなければ条件つきで通すことを既定にするよう提案する。 一方、元 Mozilla の Fishman（2026）は、先の見えない案件を 12 か月もがかせるより、早すぎても止めるほうがよいと述べる。 どちらの立場も実証の比較を示していない。 Walrave ら（2022）は、ソフトウェアとハードウェアの企業の協働案件 1 件を追い、アジャイルと Stage-Gate を混ぜた開発の進め方が案件の失敗を招きうることを示した（題は「体裁を保つ」）。 1 件の事例なので、混ぜ方の一般的な評価にはならない。 Sethi と Iqbal（2008、要旨）の結果を Schmidt と Calantone（1998、要旨）と合わせると、新奇な案は、当事者には止めにくく、厳しいゲートには潰されやすい。 新奇な案は、止めるべきときに止まらない誤りと、育つはずが潰される誤りの、どちらも受けやすいと読める。

2022 年以降に何が変わったか

ゲートのまわりで、2022 年以降に三つの変化が見える。 一つめは、資金の手綱が短くなったことである。 McKinsey（2025）の 715 人の調査では、新事業が損益分岐に達するまでの平均投資は、前年の約 1.25 億ドルから約 7,700 万ドルに下がった。 過去 5 年に立ち上げた新事業が期待を満たしたか上回ったと答えたのは 47% だった。 McKinsey の Bello は、長い手綱を与える意欲が下がり、企業は以前より早い回収を期待していると述べた（CFO Dive 2025）。

二つめは、ゲートを決まった時期の審査から、続けて見る仕組みへ移す提案である。 Cooper（2025）は、予測の分析が事業計画を続けて更新し、正式な個別の審査の必要を減らすと書いた。 Cooper（2026）は、AI が案件を採点して続けるか止めるかを推奨しても投票権は持たず、指標が決めた範囲を外れたときに中間の審査を促す設計を示した。 これらは考案者の提案で、効果は確かめられていない。 日本では、リクルートが、過去数年分の Ring の審査員のコメントを学習させたツールで、起案者が指摘を受けやすい点を応募前に示している（ITmedia 2025）。 サイバーエージェントは、2022 年 10 月に事業の撤退基準を持つ制度を改め、半期に一度の会議で事業の統合や撤退を判断している（サイバーエージェント）。

三つめは、公的な段階制度の基準を厳しくする動きと、その副作用の評価である。 米国 SBIR の強化した基準（2023 年 4 月から）は前の節で見た。 EU の EIC Transition は、2025 年の公募で 611 件の提案から 40 件を選んだ（EIC 2026）。 NEDO のディープテック・スタートアップ支援は、採択の公表でステージゲート審査の通過件数を示しており、2025 年の回は採択 18 件のうち 5 件、2026 年の回は 15 件のうち 2 件が通過した案件だった（NEDO 2025、2026b）。 審査を受けた件数は公表されていないので、通過率は分からない。 NEDO の前身の支援事業の終了時評価も、成長の段階に応じて事業を続けて使っている割合を把握できれば有効性を評価できると指摘しており、段階ごとの継続率は測られていない（NEDO 研究評価委員会 2025）。

失敗の型ごとに、ゲートをどう設計するか

ここまでの資料を、失敗の型ごとの設計に並べ直す。

失敗の型起きる機構ゲートの設計根拠
止めるべき案が止まらない始めた人の関与、楽観、希望、埋没費用、成功だけに報いる報酬止めるかを決める人を、案を始めた人から分ける。外部の助言者を入れるBoulding ら 1997 要旨、Behrens と Ernst 2014 要旨、藤田 2025、NISTA 2026
決めた基準が守られない開始前の基準が、分かった事実を反映しない基準そのものより、見直す時期と見直す人を先に決めるイノベーション総研 2026、石川（創業手帳）
資金を出しすぎる一括の予算で、止める時期がない検証の段階ごとに資金を出し、小さく始めて結果に応じて移すMcGrath 2010、Ries 2017、東洋経済 2022、Klingebiel と Adner 2015 要旨
案件が多すぎて全部が薄くなる止めないまま新しい案を足す案件を続けて見張り、悪い案件をその場で止めるCooper（InnovationManagement.se）
育つ案を早く止める厳しく客観的な基準の反復、通過率の目標、審査の負荷新奇な案には学習の証拠で判断し、通過率を目標にしない。審査の負荷を下げ、委員の専門を混ぜるSethi と Iqbal 2008 要旨、全米アカデミーズ 2026、Criscuolo ら 2017 要旨、Cooper と Zhao 2026
ゲートが承認の儀式になるほぼ全部を通す会議、止めた判断を学びとして扱わない止めた判断を公に議論し、学びを共有するJones（Stage-Gate International）

この表のうち、判断する人を分ける設計と資金を段階に分ける設計は、ほかの行の設計を支える。 判断する人を分けると、基準の見直しが続けたい人の言い訳になりにくい。 資金を段階に分けると、一度の判断で止める必要がなくなり、新奇な案にも小さな資金で次の証拠を取りに行く道が残る。

この調べで言えること、言えないこと

言えるのは、止めるべき案が止まらない機構（始めた人の関与、楽観、希望、報酬）が実験と理論でそろって示されていること、判断者を分けることと外部の助言が実験で相対的に効いたこと、厳しい基準の反復が新奇な製品に不利に働くという調査があること、実務の手法が段階的な資金と証拠による判断にそろってきていることである。

言えないことも三つある。 一つめに、社内の新規事業でゲートの設計を無作為に割り当て、事業の成果を比べた研究は見つからなかった。 判断者の交代や外部の助言の効果は、模擬の判断の実験で測られたものである。 二つめに、日本の企業がどんなゲートを持ち、どれだけの案件を止めているかを数えた調査は見つからなかった。 三つめに、Cooper の AI と学習の速さを重んじるゲートは提案の段階で、効果の証拠はない。

関連ノート

未検証事項

主要主張に未検証のものは残っていない。 次の文献は本文が取れず（出版社が機械の取得を断り、Unpaywall にも公開の版がなかった）、要旨の範囲で書いた：Boulding ら（1997）、Schmidt と Calantone（1998）、Simester と Zhang（2010）、Behrens と Ernst（2014）、Sethi と Iqbal（2008）、Klingebiel と Adner（2015）、Criscuolo ら（2017）、Gompers（1995）、Manso（2011）。 Ewens ら（2018）は NBER の作業論文版（2018）の本文で確かめた。 Cooper の AI に関する記事が引く数値（承認の判断の誤りの割合など）は、出所と標本が示されていないので使わなかった。

参照文献

アクセスはすべて 2026-11-11。台帳と検証の記録は source/review/new-business-gate-design/industry.md。

公的機関

調査会社とコンサル

実務家

学術

  • Behrens, Judith, and Holger Ernst. 2014. “What Keeps Managers Away from a Losing Course of Action? Go/Stop Decisions in New Product Development.” Journal of Product Innovation Management 31 (2): 361–374. https://doi.org/10.1111/jpim.12100
  • Böttcher, Lucas, and Ronald Klingebiel. 2025. “Organizational Selection of Innovation.” Organization Science 36 (1): 387–410. https://doi.org/10.1287/orsc.2023.17357
  • Boulding, William, Ruskin Morgan, and Richard Staelin. 1997. “Pulling the Plug to Stop the New Product Drain.” Journal of Marketing Research 34 (1): 164–176. https://doi.org/10.1177/002224379703400114
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書いた人：小川 修一郎（デザイン研究者／デザインコンサルタント） 経歴を見る →