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数理科学と情報科学の連携・融合による情報活用基盤の創出と社会への展開

1.目標名

数理科学と情報科学の連携・融合による情報活用基盤の創出と社会への展開

2.概要

 計測技術や計算機性能の飛躍的向上に伴い、大量のデータが得られるようになり、「ビッグデータ」活用の必要性が指摘され、AI(人工知能)が様々なデータの活用を通じて新たな価値を生み出すようになってきている。このような急速な技術の進展は、情報科学分野のみならず、その背後にある数学の力を活用したものである。
 しかしながら、我が国においては数学・数理科学と情報科学との連携は十分ではなく、これが、ページランクや差分プライバシー、圧縮センシング等の新しい概念を創出する米国等との差を生む要因の1つと考えられている。
 このことから、本戦略目標では、現状の問題点(「情報をデータ化すること自体が難しい」「データ自体が少ない、ビッグデータがあっても整理されていない等の場合には対応が困難」等)を踏まえ、データ駆動型アプローチと現象のメカニズムを抽出する数理モデル型アプローチのそれぞれの強みを相補的に生かしながら連携・融合することにより、実社会の情報を活用し尽くすことのできる数理的情報活用基盤の創出を目指す。これにより、様々な科学分野や産業界における情報活用手法のパラダイム変換をもたらすとともに、数学・数理科学による情報科学自体の飛躍的な革新や、高度な数学を実社会の情報の活用に応用できる人材の輩出を狙う。

3.達成目標

 本戦略目標では、現状のAIやビッグデータ解析等データ駆動型のアプローチだけでは必ずしも十分に活用されていない実社会の情報を活用し尽くすための基盤を創出することを目指す。具体的には、以下の2つの達成を目指す。
(1)数学・数理科学と情報科学の連携・融合による、数学の発想を取り入れた革新的な情報活用手法の創出に資する理論及び技術の構築
(2)様々な分野や産業界における情報の活用を加速・高度化する次世代アプリケーション基盤技術の創出

4.研究推進の際に見据えるべき将来の社会像

 3.「達成目標」の実現を通じ、現状のアプローチだけでは必ずしも十分に活用されていない実社会の情報を活用し尽くすための基盤を創出することが期待できる。また、複雑な要素が相互に絡み合う複合的現象のように数理モデル化自体が難しい場合でも、データ駆動型のアプローチとの連携により予測やシミュレーションが可能になることが期待される。これらにより、以下に挙げるような社会の実現に貢献する。
・データ自体が少ないレアイベント(疾患や製造現場の異常、災害等)の予測や予兆検出が可能になることにより、安全・安心が実現する社会
・これまで熟練者の経験知・技能に依存してきた産業界や医療現場等において「経験知」や「コツ」等の抽出・活用が可能になることにより、少子高齢化社会や後継者不足等の問題を克服した持続的成長の実現が可能な社会
・日本発の革新的な情報活用手法の創出を通じて実現が期待される、世界をリードすることのできる社会
 このほか、高度な数学を実社会の情報の活用に応用できる人材が育成され、Society5.0を継続的に支える優秀な人材の輩出が期待される。

5.具体的な研究例

(1)数学・数理科学と情報科学の連携・融合による、数学の発想を取り入れた革新的な情報活用手法の創出に資する理論及び技術の構築
 数学・数理科学と情報科学の連携・融合により、情報の取り扱い・解析・結果の活用等における諸課題を分野横断的に解決することを目指し、数学の発想を取り入れた革新的な情報活用手法の創出に資する理論及び技術の構築を目指した研究を行う。
1)情報の取扱い技術の高度化に向けた研究例
・自然言語情報・感覚等の計算可能なデータへの変換(情報のデジタル化、記号化)
・データの品質・信頼性保証やサンプリング
・データの匿名化(プライバシー保護とデータの社会的利活用の両立)
・データの数学的尺度を用いた再構成(データの数学的構造や特徴の抽出、圧縮・縮約、ノイズ除去等)
2)データの解析技術の高度化に向けた研究例
・数理モデル型とデータ駆動型の相補的連携によるデータの解析(原理的なメカニズムの抽出、数理モデルの精緻化、シミュレーションの効率化等)
・計算機の計算コストの削減・計算高速化(近似計算、疑似乱数活用、計算アルゴリズム最適化等)
3)結果の活用手法の高度化に向けた研究例
・解析結果の理由の説明、信頼性の保証、解析結果の社会的利活用と個人情報保護との両立

(2)様々な分野や産業界における情報の活用を加速・高度化する次世代アプリケーション基盤技術の創出
 個別の分野や業界における課題を解決し、その分野や業界において情報を最大限活用することを可能とする基盤技術(アルゴリズムやソフトウェア等)の創出を目指した研究を行う。

6.国内外の研究動向

(国内動向)
 数学・数理科学と情報科学における相互の連携は決して十分なものではなかったが、ここ数年、情報科学の困難な課題を数学で解こうとする機運が急速に高まりつつある。例えば、2014年度から始まったさきがけ「数学協働」領域では、機械学習や計算機科学、情報理論等の研究者が数学者と連携しながら活動している。また、日本数学会においても、2018年3月と9月に「Societ5.0と数学」と題するワークショップが開催され非常に多くの聴衆が集まる等、関心の高さをうかがわせている。このほか情報科学と数理科学の双方の知見を活かしたデータ活用手法(例えば、データ同化、トポロジカルデータ解析、圧縮センシング、差分プライバシー等)を含む論文数を見ると、日本は2016年までの10年で10倍近く増加し、世界第5位となっている。

(国外動向)
 米国では従前よりいわゆる純粋数学だけでなく、応用数学、統計学、コンピュータサイエンス等も含めて「数学」と捉えられており、情報科学と数理科学の連携の土壌が醸成されていることから、パラダイムを変えるような革新的な情報活用手法が生まれてきたと言える。
 また、国際的な論文動向を見ても、情報科学と数理科学の双方の知見を活かしたデータ活用手法の論文数が、2013年頃から急速に伸びており、情報科学と数理科学の連携・融合の動きが国際的にも活発になっている。

7.検討の経緯

 「戦略目標等策定指針」(2015年6月8日科学技術・学術審議会戦略的基礎研究部会決定)に基づき、以下のとおり検討を行った。

1.科学研究費助成事業データベース等を用いた国内の研究動向に関する分析及び研究論文データベースの分析資料を基に、科学技術・学術政策研究所科学技術予測センターの専門家ネットワークに参画している専門家や科学技術振興機構(JST)研究開発戦略センター(CRDS)の各分野ユニット、日本医療研究開発機構(AMED)のプログラムディレクター等を対象として、注目すべき研究動向に関するアンケートを実施した。

2.上記アンケート結果や、日本数学会において実施した「Society5.0と数学」ワークショップ、文部科学省とJSTが協力して実施した企業21社(製造業、IT産業、金融・サービス業等)のIT・AI関連部門の技術者へのヒアリング調査等の情報を踏まえて、注目すべき研究動向として「数理科学と情報科学の連携・融合による情報活用基盤の創出」を特定した。

3.2018年11月に、文部科学省とJSTは共催で、注目すべき研究動向「数理科学と情報科学の連携・融合による情報活用基盤の創出」に関係する産学官の有識者が一堂に会するワークショップを開催し、特に注目すべき国内外の動向、研究や技術開発の進展が社会的・経済的に与え得るインパクトやその結果実現し得る将来の社会像、研究期間中に達成すべき目標等について議論を行った。本ワークショップにおける議論等を踏まえ、本戦略目標を作成した。

8.閣議決定文書等における関係記載

「第5期科学技術基本計画」(2016年1月22日閣議決定)
第2章(3)2 i)
(略)
また、これらの基盤技術を支える横断的な科学技術として数理科学が挙げられ、各技術の研究開発との連携強化や人材育成の強化に留意しつつ、その振興を図る。

「人工知能技術戦略実行計画」(2018年8月17日策定 一部抜粋及び加筆)
JSTファンディングによる若手人材の育成が具体的な取組例として更なる充実を期待されている。

9.その他

 本戦略目標の実施にあたっては、戦略的創造研究推進事業の関連領域(CREST「数理モデリング」領域やさきがけ「数学協働」領域等)や理化学研究所革新知能統合研究センターとの効果的な連携を図る。また、本戦略目標は、数学的素養を持つ情報科学研究者や情報科学の問題に取り組むことのできる数学・数理科学研究者を戦略的に育成する土台となることが期待される。なお、本戦略目標に関する最新の国際的研究動向に柔軟に対応し、戦略的に米国をはじめとする諸外国との連携を検討していく。

お問合せ先

研究振興局基礎研究振興課

金子、千田、林
電話番号:03-5253-4111(内線4386)

-- 登録:平成31年03月 --