本研究は，九州電力株式会社配電部門の企業内ネットコミュニティへの投稿データを用いた組織学習プロセスの分析，およびネットコミュニティ利用者への質問票調査結果を用いたネットコミュニティへの参加要因分析を行ったものである．ネットコミュニティを利用した組織学習プロセスにおいては，知識探求を契機として提供された知識を吸収する「問答型」学習，知識提供を契機に提供された知識を偶発的に吸収する「偶発型」学習，複数投稿の文脈から包括的に知識を吸収する「包括型」学習といった現象がみられ，場合によってはそれらが併行的あるいは連鎖的に生起されることが分かった．また，専門知識の蓄積，職場で同じ業務を行う人数，職場特性を先行要因とした個人特性などがネットコミュニティへの参加に影響を与えることを明らかにした．さらに，実際の職場学習とネットコミュニティによる組織学習とが補完関係にあることが示唆された．

クラウドファンディングはすでに新しい資金調達手段として多様な実践者および研究者の注目を集めている．本研究ではオンライン調査によってクラウドファンディング利用者の多様性について実証的に検討した．日本の調査会社のオンラインモニターを用いて，支援者または提案者として購入型または寄付型のクラウドファンディングを使ったことがある者を対象に2018年5月に回答を依頼した．本論文の目的は以下の二点である．第一に日本のクラウドファンディング支援者の実態を明らかにした．また支援者の多様性を明らかにすることを第二の目的とした．25項目の変数を用いてクラスター分析を行い，五つの類型を抽出した．これらの類型間では支援理由や今後の利用意向などにも違いが見られた．

組織研究では，実在のビジネスケースと組織シミュレーションのログとを比較対照するアプローチがある．両者の実効性のある接地のため，個々のエージェントの行動の詳細な記録を指すミクロ・ログではなく，ミクロ・ログの類型を対象とした分析手法が提唱されている．しかし，当該手法は，分析者のモデルに関する知識が前提であり，あらかじめログの類型を設定する必要があるなど，改善の余地がある．そこで本稿では，組織シミュレーションのミクロ・ログ分析にクラスタリング手法を適用することで，以下の2点を拡張した方法論を提案する：a）分析者がシミュレーションログの類型を事前に設定する必要がないこと，b）シミュレーションログの分析粒度を変えうること．組織の外部環境認識に係る意思決定プロセスを表現するエージェント・モデルを構築し，ミクロ・ログの類型化を行うことで，提案手法の要件が満たされることを例示した．