論文の概要: GenAI in Entrepreneurship: a systematic review of generative artificial intelligence in entrepreneurship research: current issues and future directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05523v1
• Date: Thu, 08 May 2025 07:44:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.016032
• Title: GenAI in Entrepreneurship: a systematic review of generative artificial intelligence in entrepreneurship research: current issues and future directions
• Title（参考訳）: GenAI in Entrepreneurship: A systematic Review of Generative Artificial Intelligence in entrepreneurship Research: current issue and future direction
• Authors: Anna Kusetogullari, Huseyin Kusetogullari, Martin Andersson, Tony Gorschek,
• Abstract要約: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)とLarge Language Models(LLM)は、産業とビジネスのダイナミクスに大きな影響を及ぼすと認識されている。 起業研究のテーマとしてのGenAIの知識はいまだに不足している。 本稿では、GenAIが起業家精神に与える影響について、研究の進化する景観を特定し、分析することを目的とした体系的な文献レビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.699847765835877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) and Large Language Models (LLMs) are recognized to have significant effects on industry and business dynamics, not least because of their impact on the preconditions for entrepreneurship. There is still a lack of knowledge of GenAI as a theme in entrepreneurship research. This paper presents a systematic literature review aimed at identifying and analyzing the evolving landscape of research on the effects of GenAI on entrepreneurship. We analyze 83 peer-reviewed articles obtained from leading academic databases: Web of Science and Scopus. Using natural language processing and unsupervised machine learning techniques with TF-IDF vectorization, Principal Component Analysis (PCA), and hierarchical clustering, five major thematic clusters are identified: (1) Digital Transformation and Behavioral Models, (2) GenAI-Enhanced Education and Learning Systems, (3) Sustainable Innovation and Strategic AI Impact, (4) Business Models and Market Trends, and (5) Data-Driven Technological Trends in Entrepreneurship. Based on the review, we discuss future research directions, gaps in the current literature, as well as ethical concerns raised in the literature. We highlight the need for more macro-level research on GenAI and LLMs as external enablers for entrepreneurship and for research on effective regulatory frameworks that facilitate business experimentation, innovation, and further technology development.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)とLarge Language Models(LLM)は、特に起業の前提条件に対する影響から、産業とビジネスのダイナミクスに大きな影響を与えると認識されている。 起業研究のテーマとしてのGenAIの知識はいまだに不足している。 本稿では、GenAIが起業家精神に与える影響について、研究の進化する景観を特定し、分析することを目的とした体系的な文献レビューを行う。 我々は、主要な学術データベースであるWeb of Science and Scopusから得られた83のピアレビュー記事を分析した。 自然言語処理と、TF-IDFベクター化による教師なし機械学習技術、主成分分析(PCA)、階層クラスタリングを用いて、(1)デジタルトランスフォーメーションと行動モデル、(2)GenAI強化教育・学習システム、(3)持続可能なイノベーションと戦略AIの影響、(4)ビジネスモデルと市場動向、(5)エントレプレナーシップにおけるデータ駆動技術動向の5つの主要なセマンティッククラスタを同定した。 本稿では,今後の研究の方向性,現在の文献のギャップ,文献における倫理的懸念について論じる。 我々は,GenAI と LLM に関するよりマクロレベルの研究の必要性を強調し,ビジネス実験,イノベーション,そしてさらなる技術開発を促進する効果的な規制フレームワークの研究を行うための外部イネーブラーとして,GenAI と LLM に関するさらなる研究の必要性を強調した。

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