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情報科学技術委員会(第88回) 議事録

1.日時

平成27年5月25日(月曜日) 10時~12時

2.場所

文部科学省 東館 3階1 特別会議室

3.議題

  1. 情報科学技術委員会主査代理の指名について
  2. 情報科学技術委員会の議事運営等について
  3. 第8期情報科学技術委員会における当面の審議事項について
  4. 平成27年度に実施する研究開発課題の評価の進め方について
  5. 情報科学技術の研究開発の方向性について
  6. その他

4.出席者

委員

北川主査、伊藤委員、岩野委員、笠原委員、金田委員、喜連川委員、辻委員、土井委員、樋口委員、松岡委員、宮内委員、村岡委員、村上委員、安浦委員、矢野委員

文部科学省

伊藤大臣官房政策評価審議官、常盤研究振興局長、岸本科学技術・学術政策局次長、川口計算科学技術推進室長、阿部参事官補佐、田畑情報科学技術推進官、栗原専門官

5.議事録

今回の議事は主査代理の指名等があったため、開会から議題(2)までは非公開。

(1)情報科学技術委員会主査代理の指名について
科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会運営規則第4条7項の規定に基づき,村岡委員が主査代理に指名された。

(2)情報科学技術委員会の議事運営等について
第7期科学技術・学術審議会組織図(資料2-1)、科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会における部会・委員会の設置について(資料2-2)、科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会情報科学技術委員会運営規則(案)(資料2-3)、科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会の公開の手続について(資料2-4)に基づき、事務局より説明があり,承認された。

【北川主査】  委員会の運営規則第4条に基づきまして、会議をこれから公開といたしたいと思います。傍聴の方がいらしているようでしたら、入室いただきたいと思います。

(傍聴者入室)

【北川主査】  それでは、引き続き、第8期科学技術・学術審議会 研究計画・評価分科会 情報科学技術委員会の議事を進めさせていただきます。
まず、審議に先立ちまして、文部科学省 常盤研究振興局長より御挨拶をお願いします。よろしくお願いします。
【常盤研究振興局長】  おはようございます。文部科学省の研究振興局長の常盤でございます。本日は第8期の情報科学技術委員会の最初の会合でございますので、一言御挨拶をさせていただきます。
まず、先生方におかれましては、今回、この委員会の委員をお引き受けいただきまして、また、本日御出席をいただいていることに対しまして、心より御礼を申し上げたいと思っております。ありがとうございます。
現在、科学技術の飛躍的な進展、とりわけ、この情報科学技術の分野の進化によりまして、グローバルな環境の中で様々な情報が瞬時に結び付いて相互に影響を与えているという時代となっております。このことは社会・経済の構造にも大きな影響を与えている状況にあると思っております。
私どもの研究振興局におきましては、この情報科学の分野とともにライフサイエンス、それから、材料科学などの分野についても担当させていただいているのですが、ライフの分野でも材料科学の分野でも、この情報科学とどういうふうにより有効な関係を作って、それぞれの学問を進展させていくのかということは、とても大きなテーマになっている状況でございます。そういう意味では、単に科学、バイオとか、材料科学で、どんどん測定技術とかが進んで分子・原子力で大量な情報があって、それをどう処理するかという処理の問題だけではなくて、科学の、ある意味では方法論自体が変革しているということをそれぞれの分野、科学においても非常に強く意識をされている状況にあるのではないかと思っています。そういう意味では、学問の構造も社会経済構造と共に大きな変格の状況に入っており、関係者はそれを認識している状況にあると考えております。
そういう中で、私どもの行政的な場面におきましても、実は1つ大きな転換点を迎えておりまして、科学技術基本計画という、国の科学技術振興の5年に1度の総合的な計画が今年度で終わって、来年度から第5期に入ることになりますので、今、第5期の5年間に向けての検討を進めているところでございます。その中でも将来の超スマート社会を見据えた先端的な技術開発が一つのテーマになっているわけでございます。情報科学技術分野の知見を是非いろいろ提供していただき、あるいは融合的にそれぞれの分野と研究を進めていただくことによって、様々な社会的な問題、例えば、ライフの分野では健康長寿の問題。あるいは、物質科学の分野でいえば省エネルギーをどうしていくのか。あるいは、その他にも防災の問題、様々な問題があると思いますけれども、そういうところにどういうふうにこの情報科学技術を活かしていくのかということを第5期の計画の中でも考えていかなければいけないという状況でございます。
また一方で、私どもの担当としてスーパーコンピューターの「京」も担当させていただいております。その「京」の利用が拡大をしてきておりまして、産業界を含む幅広い方々に活用いただいて成果を挙げている状況にあるわけでございます。そして、2020年に向けてポスト「京」ということで新たなスーパーコンピューターの開発も進めているわけですが、その中でもシステムとアプリケーションをどうやって協調的に設計していくのかということが大きなテーマになっているわけでございますので、そういう意味で是非この情報科学技術委員会において、今の社会経済あるいは学問構造に大きな影響を及ぼしつつある情報科学技術についての研究の一層の進化・発展のために御指導・御助言をいただければと考えてございます。
これから2年間ということになりますが、先生方、大変御多忙の中、恐縮でございますけれども、種々ご協力を賜ることになりますので、どうぞよろしくお願い申し上げます。ありがとうございます。
【北川主査】  どうもありがとうございました。
次に、今期の初回でもございますので、各委員から簡単な自己紹介をいただきたいと思います。
まず、私から自己紹介と一言御挨拶を申し上げたいと思います。
私は、情報・システム研究機構に所属しております北川と申します。専門としては、時系列解析と統計的モデリングに基づく予測制御、それから、情報抽出といったものを研究してまいりました。
近年のICTの飛躍的な発展によりまして、研究の分野においても、また、社会においても、大変革の時代を迎えているのは皆様御承知のとおりでございます。経営学で有名なドラッカーという人が1993年頃に予言しましたように、これは10年とか20年に一度の技術革新ということを超えて、人類社会が数百年に一度迎えるような歴史の転換点であると考えております。この点は先ほど常盤局長も御指摘されましたけれども、学問の在り方、それから、社会のシステム、あらゆるものが変わっていくことを予感させている時代になっていると考えております。
問題は今です。我々が何をすべきかということでありますが、人類が良い方向に進んでいくように、そして、その中で我が国が主導的な役割を果たしていけるようにするためにはどうしたらいいか。それは、これからの取組にかかっていると思います。情報科学技術委員会では、皆様の英知を結集してこの課題に挑戦していきたいと考えておりますので、改めて皆様の御協力をお願いしたいと思います。よろしくお願いします。
それでは、これから名簿の順番に従って、あちらから簡単に自己紹介をお願いしたいと思いますが、何しろ本日17名の方が御出席ということですので、30秒から最大で1分間ぐらいということでお願いしたいと思います。よろしくお願いします。
【伊藤委員】  慶應義塾大学の伊藤公平と申します。専門は量子情報ということで、こちらに参加させていただいております。よろしくお願いいたします。
【岩野委員】  JST、CRDS研究開発戦略センターのシステムと情報科学がこの4月に一緒になって、システム・情報科学の担当をしています岩野と申します。よろしくお願いいたします。
【笠原委員】  早稲田大学の笠原と申します。私はマルチコアの高速化と低消費電力化の研究をしておりまして、応用的には先ほどの「京」みたいなスーパーコンピューター、それから、自動車の制御系を開発したり、あるいは、医療機器を産業界と一緒に開発するという研究をしております。よろしくお願いいたします。
【金田委員】  名古屋大学減災連携研究センターの金田と申します。専門は地震学ですが、最近は防災あるいはシミュレーションといったところで、いかに減災に資するかということをやってございます。特に情報をどうやって得て、どうやって発信するかということについて、この委員会でもいろいろと勉強させていただきたいと思います。よろしくお願いいたします。
【喜連川委員】  国立情報学研究所の所長に2年前から拝命しております喜連川でございます。専門はデータベース工学でございまして、冒頭、常盤局長が科学の方法論が変革されるとおっしゃいました点で、私ども、NIIとしましては、いろいろな学術の方々に新しいサービスを展開していこうと考えております。東京大学の教授も務めておりまして、あと1か月ぐらいですけれども、情報処理学会の会長もまだぎりぎり務めておりまして、今期は学術会議の情報学委員会の委員長を務めております。何かありましたらお手伝いをさせていただければと思っております。どうぞよろしくお願い致します。
【辻委員】  NTT西日本研究開発センターの辻でございます。よろしくお願いいたします。私はキャリアの研究開発センターということで、長らく「速く安く」というネットワークの装置開発を進めてきております。ここ数年は、どちらかというと「速く安く」に加えまして、いろいろな方々と協業を図りながらサービスを検討していくと、そちらの方に少し視野を広げているところでございます。引き続きよろしくお願いいたします。
【土井委員】  情報通信研究機構の土井と申します。以前もこの情報科学技術委員会を務めておりましたが、2月から科学技術・学術審議会の委員となりまして、また再度舞い戻ってまいりました。総合政策特別委員会にも所属しておりまして、そういう意味では次期科学技術計画に関しましては、西尾先生と御一緒に「超サイバー社会」というキーワードを入れるとか、そういうことをやってまいりましたので、是非、情報科学技術委員会ではその具体策に関して貢献できればと考えております。よろしくお願いいたします。
【村岡委員】  東北大学電気通信研究所の村岡でございます。先ほど主査代理に御指名いただいて、大変僭越なことで恐縮しております。専門は情報ストレージ工学でありまして、昨今の非常に巨大化する情報量を前にして、どういうふうにそれをうまくICTのために使っていくために蓄えていこうかということを研究しております。よろしくお願いいたします。
【樋口委員】  統計数理研究所の所長を務めております樋口と申します。私の専門は、オリジンは古いベイズ統計学。そのベイズ統計学に基づいて、様々な複雑な現象をモデル化するベイジアンモデリングというのを専門にしております。その中でも特に大規模シミュレーションとビッグデータ等を統融合するデータ同化を専門としております。よろしくお願いします。
【松岡委員】  大阪大学の松岡でございます。サイバーメディアセンターから参りました。私の専門は一言で言うと非常にバズワードでございますけれども、グリーンICTということになります。最近のシステムというのは、ひと昔前と違いまして、人間の手ではもうどうすることもできないような制御が必要になってきますので、私どもは、最近はAI化ということ、これも非常にバズワードでございますけれども、AI化を進めていて、1つの大きな問題は、各技術分野、専門分野、あるいは業界も縦割りというのが、非常に最近痛感しております。特にデータセンター、スパコンもそうだと思うのですけれども、空調は空調、ICTシステムはシステムと非常に縦割りで、情報の流出もないということで、そういったことで統合制御ということを今、一生懸命、力を入れてやっております。よろしくお願いします。
【宮内委員】  メディアスティックの宮内です。よろしくお願いします。メディアスティックというのは、ちょうど兵庫の震災のときに高度情報社会と言われながら、情報が人を支える環境ではなかったので、それで何とかそれを支えることができないかなと思って、皆さんが持っている携帯を活用して自動認識技術を応用したモバイルメタデータペースシステムというものを開発し、今でいうドコモさん、皆さん3キャリア入っています、QRコードを読んで、ネットにつなげる仕組みを開発して、世の中に普及させるようなことをしてまいりました。
そして、もう一つはワイネットという会社をもともとしておりまして、そちらの方は、経済界の方々との連携をしながら、いろいろなことをしております。委員の皆様、基本的に研究者であるとか、技術者の方がほとんどのようですので、私は経済界の人間ですので、経済界などいろいろネットワークもありますので、その情報等を何かこの場でお役に立てるようなことがあればと思っております。よろしくお願いいたします。
【森川委員】  おはようございます。東京大学の森川でございます。専門は情報通信系でございまして、今でいうところのIoT、モノのインターネットみたいなところをやっております。それですべての産業をスマート化していきたいと思っております。
実はこの委員会は、私、今回が初めてでございまして、恥ずかしながら、国立大学にいながらもこの建物の会議にはほとんど出席したことがありません。今までこれ以外の省庁は、いろいろと参加しておりましたけれども、こちらは今回恐らく初めての会議になると思っていまして、そういうものでございますが、是非ともよろしくお願いいたします。
【安浦委員】  おはようございます。安浦です。九州大学の理事・副学長をやっておりますが、もともとは集積回路の設計とか、社会情報基盤の構築等をやってきまして、この6年以上、理事、副学長をやって、どちらかというと大学のマネジメントが専門になってきたような感がございます。大学の現場を預かるCIO、チーフ・インフォメーション・オフィサーあるいはCISOの仕事で、結構、今までとは違った状況が大学にも生まれてきていることを実感しております。
一方、学会の方は電子情報通信学会の方の情報システムソサエティの会長をあと10日ぐらいしかありませんが、やっております。よろしくお願いいたします。
【矢野委員】  日立の矢野でございます。よろしくお願いします。私は研究開発グループというところで、主に人工知能、ビッグデータ、ウェアラブルということをやっております。人工知能の最先端の研究などもやっていますが、時間の半分ぐらい、大体今ですと1兆円以上ぐらいの大企業の役員クラスの方と、こういう人工知能やビッグデータがビジネスをどう変えるかというお話をすることに使っておりまして、大変ありがたいことに最近そういうことの見識を知りたいということでお声が掛かることがすごく多くなりまして、先ほど学術も変わるというお話がありましたけれども、そういう意味では今、ビジネスの方も非常に大きな転換点にあるという認識を、先ほどぐらいの大きな会社の役員クラスは非常に痛切に感じ始めているぐらいのフェーズかなと思います。そういうビジネス界の情報などもこういう場に少し入れられたらと思います。よろしくお願いします。
【北川主査】  どうもありがとうございました。
それでは、議題の3に進みたいと思います。今期における当面の審議事項についての事務局案が資料3に示されておりますので、事務局から説明をお願いしたいと思います。

(3)第8期情報科学技術委員会における当面の審議事項について

【栗原専門官】  それでは、御説明させていただきます。「当面の審議事項について」でございますが、これから審議いただきたい点につきまして、主査と御相談しながら事務局の方で資料3という形で案を作成しております。この資料3におきましては、当面の審議事項につきまして3点挙げてございます。
まず1点目ですが、今、科学技術基本計画の策定に向けた議論が内閣府にて年内を目途として答申の取りまとめ、また、その後の閣議決定に向けて検討が進められておりますけれども、この新しい第5期、科学技術基本計画の議論と並行いたしまして、こちらの委員会では今後の情報科学技術分野での研究開発の推進方策の検討ということで御審議をお願いしたいということでございます。これはまた本日の議題5の際に、後ほど詳しく御説明申し上げますが、現在、議論が進んでおります科学技術基本計画の中間取りまとめの案も参照しまして、ここにAI、人工知能、セキュリティ、ビッグデータ、IoT等に関する新たな研究開発、また、情報科学技術分野の人材の育成、また、ライフサイエンスやナノテクノロジー、人文科学等、他分野との連携を主たるテーマと書かせていただいています。これらについて、文部科学省の関係ではどんな形のものにしていくのかということを整理していただきたいということで御審議をいただければということが、1点目として記載をしております。
また、2点目が研究開発の評価の関係でございます。ここに記載されておりますような中間評価、事前評価、事後評価が御審議いただきたい点でございます。今後の科学技術分野の研究開発課題の検討の1点目で御検討いただいたものに基づく新たな施策の事前の評価がこちらに含まれることになります。
また、「HPCI」と書いてございますが、ハイパフォーマンスコンピューティングインフラの関係につきましては、専門的な事柄でもあることから、別途HPCI計画推進委員会という会議も設けておりますけれども、ここでの中間評価や、また、事後評価のための委員会も連携いたしまして、この情報科学技術委員会に対する報告をいただいた上で中間評価、事後評価を審議し、評価を実施していただきたいと考えております。
また、最後、3点目、「その他」としておりますが、その他の論点としまして、他の会合に留意をするとともに、必要に応じて議論の取りまとめや報告を行うことも盛り込ませていただいております。
また、その下でございますが、既に各委員に調整させていただいておりました日程を元に、当面のスケジュールの案、7月6日、8月5日についても記載させていただいております。
以上でございます。
【北川主査】  ありがとうございます。ただいま説明いただきました当委員会における当面の審議事項の案につきまして、何か御質問、御意見がありましたらお願いします。
どうぞ、岩野委員。
【岩野委員】  一番目の情報科学技術分野の研究開発課題ですけれども、その人工知能、ビッグデータ、皆、すごく重要ですが、今、思いますのは、こういう個別技術、個別のディシプリンに基づいたものだけではなくて、統合化とか、プラットフォームと、いかに社会に適応していくのかというところは非常に重要になってきていると思うのです。そういう観点でJSTでは社会適応の科学というものがあるのではないか。そういう中で社会人文学者と一緒にやる分野もあるし、サービスプラットフォームとして研究すること、統合的にやる研究も是非議論していくといいのではないかと思います。
【北川主査】  大変重要な御指摘ですが、この点につきましては、最後の…。
【栗原専門官】  御指摘を加えまして修正したいと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。ほかに何か御質問、御意見がございましたら、お願いします。
よろしいでしょうか。岩野委員からの御指摘は、審議事項については修正する必要はないと思いますので、先ほどの提案どおり御了解いただいたものとさせていただきます。ありがとうございました。
それでは、4番目の議題に参りますが、平成27年度に実施する研究開発課題の評価につきまして、去る3月19日に、本委員会の親委員会であります研究計画・評価分科会において、各研究開発課題の評価の進め方が決定されました。それを受けて、情報科学技術分野における研究評価計画(案)について、事務局から説明をお願いしたいと思います。

(4)平成27年度に実施する研究開発課題の評価の進め方について

【栗原専門官】  説明させていただきます。資料4でございますけれども、平成27年度の研究評価計画の案でございます。
まず、「評価の目的」を1としまして、新規課題に関しては、必要性、有効性、効率性等の観点、また、継続課題に関しては、効果的な実施の観点、また、終了課題に関しましては、成果の更なる発展や活用に向けた方策等の観点からの提言を行うこととしております。
評価の対象となる課題でございますが、本委員会におきましては、まず、事前評価2ポツの(1)と書いてございますが、「事前評価」としましては、夏の概算要求の時期までに新規要求課題についてお願いする予定としております。
なお、研究計画・評価分科会の所掌に関する課題のうち、総額10億円以上であるとか、また、分科会において評価することが適当と判断されたもの等の対象課題の範囲については、別途、研究計画・評価分科会でも定められておりますので、それらが対象になります。
また、(2)の「中間評価」でございますけれども、こちらは平成27年度に関しましてはHPCIの運営で、平成24年度からのプログラムの3年目ということで、中間評価を実施させていただく予定でございます。
また、3点目、「(3)事後評価」でございますけれども、こちらは平成27年度に終了するHPCI戦略プログラムに関しまして評価していただく予定となってございます。
ページをめくっていただきまして、2ページ目、裏面に参りまして、4点目、評価の日程を記してございますが、8月には事前評価と中間評価、10月以降には事後評価という流れで予定をしております。3ページ目以降につきましては、評価表のフォーマットをつけてございますので、適宜御参照いただければと思います。
以上でございます。
【北川主査】  ありがとうございます。この件につきまして、何か御質問、御意見ございましたらお願いします。よろしいでしょうか。
それでは、研究評価計画につきましては、ただいま説明がありましたとおり進めさせていただくということで、御了承いただいたものとさせていただきます。
次の5番目の議題でございますが、本日の議論の中心となります「情報科学技術の研究開発の方向性」でございます。本日の資料3「当面の審議事項について」でも記載がございましたけれども、新しい科学技術基本計画の議論と並行して、今後取り組むべき情報科学技術分野での研究開発の課題について審議していただきたいと思います。それに当たりまして、まず、事務局から前回、第87回の情報科学技術委員会において、「情報科学技術の研究開発の方向性」について議論した事項と、背景となる内閣府での議論の現在の状況について簡単に御紹介いただきます。
次に、総務省情報通信審議会技術戦略委員会で副主査を務められております森川委員から、検討の内容について口頭で簡単に御紹介いただきます。
3番目に、樋口委員から情報科学技術分野に関する研究開発や人材育成に関連する分野全体の俯瞰図の資料を御提出いただいておりますので、そちらについて御説明いただきます。
その後で、それらの内容を踏まえつつ、情報科学技術分野の今後の課題について委員の方々から御意見をいただいて、ディスカッションをしていきたいと思います。
それでは、まず、事務局からお願いいたします。

(5)情報科学技術の研究開発の方向性について

【栗原専門官】  時間が限られており、この後の御議論のディスカッションの時間の兼ね合いもございますので、簡潔に御説明させていただきます。
まず、資料5-1、1枚ものの両面のものでございますが、こちらは前回、2月10日の第87回委員会におきまして、今後の情報科学技術分野の研究開発の方向性につきまして、1つ前の第7期の各委員からいただきました御意見を論点ごとに分けて記載をさせていただいたものでございます。
まず、研究開発に関連する様々な要素のうち、前回、議論になりました科学技術・学術審議会の総合政策特別委員会のポスト第4期科学技術基本計画に向けての中間取りまとめがございました。そのポスト第4期という話の中でも人工知能、ビッグデータ、IoTについて御議論がされておりましたので、ここに記載をしてございます。特に、こういった人工知能、ビッグデータ、IoTというものが大きなインパクトを持つという点。また、データというのはアセット、資産でありまして、国富の元になるという点。また、インフラストラクチャーの整備、情報インフラの整備が重要であるとともに、出口のサービスを見据えた研究開発の必要性。こちら、SINETのようなインフラもありますし、また、先ほど岩野委員から御発言があったようなプラットフォーム、システム化という点での技術への注力という論点もございました。
また、方法論として、オープン化や迅速に対応すること。「アジャイル」と書いていますが。また、技術実証したり、実証実験をしたり、「プルーフ・オブ・コンセプト」と書いてございます。また、クラウドの観点もあるということが、方法論としての指摘としてございました。
また、その下、情報セキュリティに関しましては、IoT機器の普及を見据えて、広範囲の人々へのセキュリティの考え方や標準化についてサポートすべきではないか。また、一部については、オープンだけではなくクローズ性も重要であって、それをサポートするような技術開発も必要ではないかという話がございました。
また、裏面に参りまして、こちらは人材育成の点です。専門的な教員の養成であるとか、また、様々な分野の人材。こちら、ライフやナノもございますし、人文科学もあると思いますが、これら様々な分野への人材の情報科学技術に関する育成。
また、特に3点の人材が挙げられておりまして、「作る人材」と書いてございますが、才能のある人への英才教育であったり、また、情報科学技術を新たなものに作れる人材といった点。
2つ目は、利活用ということも書いてございますが、情報科学技術を用いてベンチャーのような挑戦する人材とも書いてございますし、社会人教育とも書いていますが、そういった利活用できる人材の話。
また、広く一般の方へという論点もございました。広く一般の方への情報リテラシーのような問題もございますし、情報科学技術の危険性を認識してもらうための教育という論点もございました。これらが人材育成の点でありました。
また、その他ということで、2ページ目の下ですが、国際連携の観点。また、産業界との連携。産業界とアカデミックが連携してフィードバックという話もございました。また、プライバシーであるとか、情報科学技術の危険性とその社会システムとの関連の問題についての御議論もございました。
御議論を踏まえたこれらの点につきましては、簡単に論点の図として、資料5-3の横長にも簡単に示してございます。これら、文字ばかりのものもありましたので、絵にもしてみたということでございます。これは非常に簡単に時代が変わってきたという話。また、その核心にあるものは、人工知能、ビッグデータ、IoT、サイバーセキュリティ、更にそれらの統合化、システム化、プラットフォーム化ということで書いてございます。そのために産学官の連携や国際的な連携が重要である。また、情報科学技術分野の他分野との連携や、人文社会科学分野の人材や、社会人の教育も含めた幅広い人材育成が重要ではないかというのが論点のまとめでございます。
そして、また、少し分厚い資料ですが、資料5-4といたしまして、CSTI、内閣府総合科学技術・イノベーション会議の議論についての抜粋の資料をつけてございます。
こちら、資料5-4の表紙にありますとおり、今週木曜日、5月28日には中間取りまとめがなされまして、年末に向けて、その最終的な取りまとめに向けた議論が行われます。この資料5-4の下から4行目には、「平成27年年内目途 答申案の取りまとめ」と書いてございます。その後、閣議決定という見込みとなっております。
お時間の関係もあるので簡単な御紹介にとどめますが、こちら、情報科学技術との関連では、例えば、開いていただいて6ページには、「新たな価値を生み出す『システム化』」という項がございまして、まさに先ほど岩野委員からお話がありましたような要素技術のみでなくシステム化という話も書いてございますし、また、6ページの一番下、(3)には超スマート社会に向けて、その統合的なシステムを支えるIoT、ビッグデータ、データサイエンス、AI、サイバーセキュリティ等の基盤技術強化ということが書かれてございます。
また9、10、11ページあたりには人材の育成の観点から、基盤的な力の養成、科学技術イノベーション人材の育成、流動化、知的プロフェッショナル人材の育成、若手研究者の育成等の記載がございます。
また、12ページ、13ページ、14ページには、「知の基盤の涵養」と題しまして、一番代表的なのは13ページの中ほどでございます。13ページ、「横断的・基盤的な科学技術の強力な推進、知の基盤としての研究環境整備」とございますが、情報インフラとしての情報基盤の記載がございます。
また、「ネットワーク構築によるプラットフォーム化」という記載もございますが、バイオリソースやデータベース等の知的基盤を広く産学官の研究者利用に供する。更に、こういった知的基盤の整備・共用を効率的、効果的に推進することも書かれてございます。
また、オープンサイエンスの観点が、14ページに「オープンサイエンス推進」ということも書かれてございます。
少し飛ばしまして、19ページ、20ページには、科学技術イノベーションの戦略的国際展開、国際連携ということも書かれてございます。
ざっと概略でございますが、以上でございます。
【北川主査】  どうもありがとうございました。
引き続き、森川委員に総務省情報通信審議会技術戦略委員会の審議に関して御説明いただきたいと思います。
【森川委員】  承知しました。お手元に資料がございませんので、簡単に口頭になりますけれども、御報告させていただきたいと思います。
総務省でこの半年弱ぐらいですか、今年に入りましてから技術戦略委員会なるものを立ち上げまして、総務省がこれからやる研究開発で何をすべきかに関して議論をしてまいりました。具体的には、総務省自身の国プロと、NICTの中長期目標のフレームワークを作っていくというのが目的になっております。具体的にその中の議論で、社会を見て社会をつないで社会を創っていくといったエコシステムを作っていくのが重要なのではないか。具体的な研究テーマとしては、大きく7つの分野に分けて議論がなされておりました。
1点目がセンシングになります。センサーネットワークとか、リモセンとか、あるいは宇宙計測とか、NICTは宇宙まで含めておりますので、そういったもののセンシング。
2つ目が、いわゆるネットワークでございまして、光のネットワーク、あるいは5Gとか、衛星のネットワーク。
3点目が、データの利活用になります。音声翻訳、ロボット、インターフェース、メディア、8Kといったものになります。
続く4点目がセキュリティでございまして、5点目が災害に強いICTといった枠組みで区分してございます。
6点目が、フロンティア領域ということで、いわゆるナノとか、量子とか、バイオとか、あるいは時計の標準とか、時間標準とか、ファンダメンタルなエリアとしてまとめておりまして、最後の7つ目が、ICTテストベッドという形で横断的なテストベッドが必要だといった形で、中間段階でまとめてございます。
こちらの会議は産業界の方々もかなり入っておられまして、産業界の方々からは、いろいろと厳しい御意見をいただいております。
1つ目は、「総花的だよね」ということで、優先順位をつけられないのかと。全て入っているということで、「優先順位、プライオリティ化していかないといけないよね」というのが、1つ目でございます。
2つ目は、先ほど岩野さんが指摘された点と一緒でございまして、社会システムとか、社会デザインをぐっと推し進めていかないと、シーズベースのように見えてしまうのはあまりよろしくないのではないかといったような御意見もいただいております。
3点目は、テクノロジーを進めていくにおいては、最終的には産業につなげていかなければいけませんので、お金の流れみたいなものもしっかりと踏まえた上でのテーマ設定をしていかなければいけないのではないかといった議論をいただいております。
今現在は中間取りまとめの段階でございますが、今からはこういったものに併せて、具体的にどのような形で推進していくのかといった推進方策とか、人の育成の方法とか、あるいは標準化の在り方といった研究テーマ以外に関しても議論を進めていく予定です。
以上でございます。
【北川主査】  ありがとうございます。
それでは、次に情報科学技術分野に関する研究開発や人材育成に関連する分野全体の俯瞰図について、樋口委員から説明をお願いしたいと思います。
【樋口委員】  資料は5-2になりまして、2枚ものです。1枚目がデータに関連した数理分野の俯瞰図ということで、2枚目はその図に研究トピックをマッピングしたものです。ですので、2枚目は非常に見づらい図になっておりますが、これはトピックをマッピングすることが目的でしたので、その点は御容赦ください。
この2枚を使いまして、2点お話ししたいと思います。
1点は、データに関わる数理技術、数理分野というのは、このようなものがあるのではないかということを示すことです。
2点目は、データに関わる数理も含めた技術が、異分野融合の要となっているのではないかということをお話ししたいと思います。
まず、1枚目ですが、皆さんも御承知だと思いますけれども、ビッグデータが産業界に与える影響を非常にタイミングよく報告したマッキンゼーのMGIリポートがしばらく前に刊行されました。そのMGIリポートにも示されていますが、データ・アナリティクスとしましては、この統計学、機械学習、最適化、また、自然言語のような文字列処理を得意とする、ここでは「狭義」と書きましたけれども、データマイニング。また、赤線で書きましたけれども、最近、バズワード的にもなっていますが、人工知能。これらの研究領域が重要な役割を果たしていると記載されていますし、そのあたりをこの図にまとめたものです。
そのMGIリポートには、ビッグデータのいろいろな処理には、次の3つが大切と書いてありました。この紫色で書きましたのは、先ほど述べた分野を広く包含するようなデータサイエンス。それが一つ。右下に「データ工学」と書きましたけれども、データエンジニアリング。あと、ビジュアライゼーション。 また、左側のデータに関わるところですね。その中から数理構造を抽出して、数学の問題として形式化し、研究する分野もあります。「情報数学」とざっくりと書いてしまいましたが、そういうもの。あるいは数理工学、数理○○理論等がありまして、日本においては、この領域は非常にレベルが高いと思いますが、あえて苦言を呈しますと、この左のデータサイエンスへのフィードバックが少し弱いところが日本の問題ではないかと思っております。
2枚目を見ていただければ、今度はトピックの方になります。このトピックは、1つだけを除きまして、全部同じ大きさで示してあります。先ほども言い忘れましたけれども、この領域の微妙な重なりとか、打った点の位置というのは、そこまでは気をつけて書いておりません。このトピックの大きさも1つだけ、現代化されたベイズ統計というのは、これは私の専門分野ですので、1つだけ大きく書かせていただきました。
この絵で1つお話ししたいことは、シミュレーション科学、いわゆる第一原理に基づくような、あるいは、そこから誘導するような科学というのも重要な科学研究の領域ですけれども、そことの接点で、データ同化というのがあります。このデータ同化というのは、気象海洋分野では欠かせない道具になっておりますが、実はものづくり分野、あるいはいろいろなシナリオ、未来シナリオを予測するような分野で非常に重要になってきているということをお話しさせていただきました。
ものづくり分野におきましては、製品開発のスマート化が必須でして、開発現場といろいろな試作・実験現場を一体化した、統合化した製品開発、あるいはその中にデザインも含めたようなものでのPDCAを早く回すような設計開発のスマート化が必須でして、そこでも中心的な役割を果たせるのではないかと期待されております。
この2枚をまとめまして、データサイエンスというものが異分野融合の要、あるいはイノベーションの起点となっているのではないかということと、そして、今こそ、この分野の人材育成をしっかりすることが喫緊の課題に対応できるのではないかと思っております。
以上、報告させていただきました。
【北川主査】  ありがとうございました。
それでは、これから1時間ぐらい、情報科学技術の研究開発の方向性について御議論いただきたいと思いますが、まず、森川委員と樋口委員から御報告いただきましたが、それに関連して御質問とか御意見もあるかと思いますので、最初はそこに限って進めたいと思います。何か先ほどの御報告について御質問、御意見ありましたら、よろしく。いかがでしょうか。
はい、どうぞ。
【宮内委員】  岩野先生が、今後の方向性の中でとても重要なのが、統合化とプラットフォームと言われて、そして、あと、森川先生が経済界の方々の意見として、「総花的」というのは、それから「シーズベースはよくない」という意見が出たというあたりで、それはとても重要なことだなと感じています。それで、基本的にいろいろなことをしていくときに、未来像を見据えて描いて、それで出口をどういうふうに設定するかという、出口が見えるか見えないかということは非常に重要だと思います。研究をしましたというのはもちろん、目的を持って研究はされているのだと思うのですけれども、未来像をしっかりと描いて、どの出口にそれを結果として出していくかということがとても重要だと感じています。
少しプラスしてお話をさせていただきたいのですけれども、先日、アメリカに行きまして、テスラの電気自動車に乗せてもらって、いろいろ経験してきたのです。今までだと、車の会社が車を作ると思っていたものが、ベンチャーが車を出す時代になっている。その電気自動車にはエンジンがもうないのですね。車の前と後ろともに荷物が入るようになっています。それから前に大きな表示画面があって、ナビもあれば、グーグルの地図とかアップルの音楽とか、インターネットと連動して全てそこの機能からできるようになっています。加速などもジェット飛行機が飛ぶようにビュンとすごく早いのですね。鍵のイメージがなくて、車と同じ、ミニチュアカーみたいなものを持っていて、車を離れると自動ロック、それを持って近づくと車が開く。それから、温度の操作なども外からでも携帯を使って、寒かったらエアコンをオンにしておいて、温度を上げておいて乗るとか。もう全てそういうふうに連動しているのですね。
それともう一つ大きなのが、家で充電できる。電気を入れられる仕組みがあるということです。すごく感じたのが、世の中が無茶苦茶変わってきていて、この間、LIXILの社長の藤森さんとお話をしているときに、家の中を、エネルギーはもうゼロハウス、自分のところで完結する。そうすると、今度はテスラの車をイメージすると、そこに電気がくっついてきて、グーグルのような位置情報であるとか、いろいろなデータと連動して、あらゆる情報がとれていく。それから、アマゾンのような流通を持ってくる。このあたりが一体化して、世の中がもう無茶苦茶変わってくると思うのです。
少し長くなって悪いのですけれども、震災のときに仮設住宅を造るとありますが、例えば、電気自動車がスイッチ一つで自動的に何か形状を変えるようであるならば、避難したときに当面は車自体がエネルギーを持っているわけですから、いろいろなことに対応できるようになる。そういうことを考えると、もう世の中が無茶苦茶変わるということ。それから、ペッパーくんが今ありますよね。そうすると、ペッパーくんが家庭の中に入ったら、あれは全部情報が取れてしまうのですね。人の言語によって反応しますけれども、それによって家庭の中でどういうことを希望しているかとか、そうした情報が取れる。グーグルの地図情報であるとか、それから、電気自動車のテスラなども全部個人のデータが取れてしまうのですね。アメリカはもうそこに走っているので、日本もそこのデータをどうやって集めて、どうやってそれをマイニングして活かして産業化につなげていくかというイメージを想定しながら、いろいろなことを動かしていくような研究開発というのも、1つ非常に重要ではないかなと感じています。
【北川主査】  ありがとうございます。
森川委員、樋口委員の御報告に関して何か質問は。
はい、土井委員。
【土井委員】  樋口委員に御紹介いただいた中で、シミュレーション科学という位置付けに関して少し教えていただきたいのですが。ここで書いていただいているのは、数理技術という科学技術に基づいたものになっていると思います。私、ヒューマンインターフェースをやってきた立場から言うと、シミュレーションはビジュアライゼーションなので、ここで掲げていただいているものはどちらかというとナノマテリアルとか、そういうものとの関わりが強いです。せっかくであれば情報科学技術とか、いろいろな科学施策が経済とか世の中にどういうインパクトが与えられたかとか、そういうニーズに対して本当に施策がどうだったのかみたいな、そういうものをビジュアライゼーションする。あるいは、施策を打つときに、どうしてもトレードオフになりますよね。予算が少ないからという話になったときに、それをどうすればいいかというときに、今、暗中模索で決断をするような感じが非常に強いのです。そのあたりをもう少し定量的にシステマティックにできるようにならないのかなと、常日頃感じるのです。そういうところまでここに含めていただいてビッグデータと言われている、そういうものを使ってやっていくところもすごく関わってくるのかなと思うのですが、いかがでしょうか。済みません、教えていただければと思います。
【北川主査】  樋口委員から何かありますか。
【樋口委員】  非常に重要な御指摘だと思います。データサイエンティストを定義するときに、例えば、データサイエンス力と、データエンジニア力と、あるいはビジネス力の3つが欠かせないということで、今、ここの図に出ていないのは、ビジネス力に対応するところ。実社会のところにどのような技術がインタラクトしているかを考えると、実際、この図にはもう一本軸が必要なので、そこは書けなかったのでおっしゃるとおりだと思います。
あと、もう一つ、後段の方で御指摘のあった、例えば、リスクマネジメント、あるいは、統合的にどのように意思決定していくのか、資産を配分していくのかというシステム科学の視点が、本来ならばこのデータサイエンスと、先ほど言いました社会への価値につながるところの軸の方で重要な技術として出てくるのではないかと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。
【村岡主査代理】  森川先生と樋口先生にお伺いしたいのですけれども、最初に7つ、分野を総務省の方で議論されているという御指摘でした。全体に日本が世界の中でどうやって貢献していくかという視点に立ったとき、平たく言うと、どこが日本が強くてどうやれば日本が勝てるのかということなのかもしれないのですが、そういう視点で見たときに、今、いろいろ御指摘くださった分野の中で、強みがどこで、これから力を入れてアメリカに伍して戦っていくにはどうしたらよいか。そういう御示唆をいただけると大変ありがたいと思います。
【森川委員】  非常に重要な御指摘で、会議の中でもそういう指摘はいただいております。ではどうするのだということですけれども、このような場でそれを議論するのは難しいのではないかということで、結局やっていないというのが正直なところです。多数決では決められるようなものではなさそうだというので、残念ながらそこまでの深い議論は、こういうオープンな場ではしていないというのが実情です。
【樋口委員】  まず、この分野というのは、今後の科学技術あるいは産業のいろいろな動きを考えていきますと、基礎体力としてこの辺は欠かせないものですので、必ずやっていかないといけないと思います。日本の強みと私が言うのもどうかなと思いますが、例えば、理論に関わるところというのは、日本の研究のレベルは高いのではないかと思いますが、このポンチ絵にも描かせていただきましたように、それをフィードバックするところが、ちょっと弱いのではないかと思いまして、ここの部分の人材とか、ここの部分を強化するようなものがあれば、日本の強みを活かして全体として力が発揮できるのではないかと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。ほかに何か御意見、どうぞ。
【矢野委員】  今、日本の強みということでお話がありました。私はいろいろな産業界の人と話をする機会なども踏まえまして、こうやればいいということではなくて、こういうことが問題になっているということを少しシェアするのはいいかなと思いまして、申し上げます。
日本の強みというのは、今まで割とクローズドなものづくりですとか、そういうことでもともと産業界として結構強いのですね。自動車などは特にそうですけれども。今、最大の問題は、この情報技術によって今までの割と軽いWebの世界は確かにいろいろやられたところはあるのですけれども、そういうものづくりですとか、もっと実社会に近いところの産業界、こういうところで割とクローズドに日本が強かったところが、インダストリー4.0とか、ああいう動きの中でオープン化が入ってくる。全くそれを受け入れないことは絶対できない状況の中で、ガラケーというか、携帯電話で起きたようなことが携帯電話という端末だけの話にとどまらず、あらゆる産業でこれまで強いと言われて、割とクローズドでいろいろなすり合わせなどをやってきた世界でどのようにしていくのか。これが一番、私は今、日本としては非常に大きな問題ですし、このオープン化を避けられない中で今までクローズドで培ってきた様々な強みをどうやって維持あるいは発展させていくのかというのが、日本としては、産業としては非常に大きな課題で、そこにまさにこういう情報技術をどういう形で役立てていくのかということで、単にオープンにして、オープンにしてと言って、データも何でもネットワークもオープンにして標準化してという話ではないだろうと。これは国家戦略にも関わる話で、あるいは企業戦略にも関わる中で、これまで作ってきた人間の強みですとか、そういうものをこのネットですとか情報の力をどうやってすり合わせて、データでそういうことをどうやってやっていくのかということが非常に大きな問いというか、課題なのかなと。そこに我々などは人工知能とデータでこんなことはできますよという提案はいろいろ差し上げておりますが、まさにそういうところが非常に大きな、この委員会でも取り上げるべき課題かなと思います。
あともう一個、人工知能について、樋口先生のところで私と少し「あれ?」と思ったので。私は人工知能の現状の認識は、ちょうど1936年とか40年ぐらいに、コンピューターが生まれた。チューリングマシンが生まれたというのと同じようなフェーズにあると思っています。要するに、電気回路がコンピューターになり、コンピューターは電気回路の一種ですよね。だけれども、普通の電気回路とは全然違うレベルの電気回路になった。コンピューターが人工知能になるというのは、単なる要素技術ではなく、電気回路がチューリングマシンになったのと同じようなレベルでインテリジェンスがレベルで1個上がるものだと思っていますし、単なる要素技術の機械学習のアルゴリズムとか、そういう問題ではなく、機械自身がインテリジェントになる。あるいは、みずから進化する。あるいは状況に合わせて、自分のロジックを自分で作り変えるということが、実際、我々の産業界、我々のビジネスの現場でも本当に起き始めています。そういうところのリアル問題にどうやって、要素技術としては今までやってきたいろいろな機械学習ですとか、そういう技術はもちろん生きるのですけれども、そういうことが始まった、ちょうど1940年ぐらいのフェーズで、これから40年ぐらいかけてものすごく発展する、最初の入り口に立っているのかなということで、単なる漸進的なコンピューター技術の前陣というようなものではないと、それは私の意見ですが、認識していますということでございます。そこの中にまさに樋口先生などがいつもおっしゃっているような逆問題ということが入ってくるのは、実はものすごく本質的なことで、コンピューターが逆問題を取れるようになるということかなと思っています。
【北川主査】  ありがとうございます。前半はこれまでの強みを生かしつつ、オープン化にどう対応するかという話で、重要な御指摘かと思います。後半の人工知能について、樋口委員から何かコメントありますか。
【樋口委員】  この図は、先ほど申し上げたように、社会価値とか、社会のインパクトという軸がここに書いていませんので、矢野委員のおっしゃった観点は、このもう一本軸を立てたところでいろいろ議論するようなことではないかと思います。
【北川主査】  宮内委員。
【宮内委員】  少し気づいたことがありますので、言わせていただきます。日本の強みというと、思わぬところにあって、さっきのテスラの話ですけれども、蓄電池の蓄電のところは日本のパナソニックと提携しているのです。もともとは三洋が乾電池に強かった。ところが、三洋は経営破たんして、今、パナソニックに買収、一体となった形になっていますけれども、名前も調べたら分かると思うのですが、三洋の技術者がテスラの車の蓄電池を開発した。だから、今、テスラはパナソニックと連携している。三洋はもう少し経済的に体力をもっていたら、買収されないでいたかもしれない、それは余談ですが、思わぬところに日本のそういう技術があって、それを見つめ直して、持ってくるというのも1つありかなと思います。
それともう一つ、日本の強みというよりも、今の世の中は先手をどう取るかということがすごく重要になってきていると思います。例えば、コマツなどは、運用システムでクレーンとかいろいろなものを世界中に配置しています。それを全部インターネットで管理していますので、世界の情報を持っています。
それから、例えば無人の工事現場の場合で、遠隔で作業をするときに、コマツ以外が参入しようとしても、もともとコマツにあるものとの連携ができないといけないから、運用システムはコマツから離れないで、コマツが運用システムを全部握っているから、ビジネスのコアのところは、もうコマツが最優先なのですね。ですから、いろいろなこと、先手を早く取っていくと、日本の産業が活性化されていくと思いますので、まず、早く一歩出るような仕組みを、スピードをどう上げていくかということも、すごく重要ではないかなと思います。
【北川主査】  ありがとうございました。どうぞ。
【笠原委員】  済みません、今のスピード感を持ってということにも関係するのですけれども、このデータに関する資料では、社会との連携とか、時間のタイミングは書かれていないということなのですが、現在、日本で考えてみると、電子産業は相当力が弱くなってきて、今、頑張っているのは自動車産業ですね。自動車産業などの例を見てみると、今、資料にも掲載されているディープラーニングが、自動走行車の開発に非常に重要になっていて、NVIDIA社などもディープラーニングを使った画像認識装置を出すわけです。それでは製品化の道筋まで彼らは明確に示しながら進んでいます。けれども、我々、ここだけを見ると、いろいろな重要なテーマがあって、どこにどういうタイミングで注力すべきかというのが見えなくなってしまっていますので、今、自動車などは特に一番進んできているところですので、そういう点もヒアリングなども必要に応じてしながら、どのタイミングで注力をして次の世代で勝つのかというのを考えていけたらいいなと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。残り40分ぐらいになっておりますので、情報科学技術の研究開発の方向性の部分の議論に進みたいと思います。先ほど事務局から資料5-3を御説明いただきましたが、これは資料5-1の前回のこの委員会での、私は出席しておりませんでしたけれども、議論を踏まえてある程度論点を整理したものと思います。非常にざっくりしたものですが、本日、更に御議論いただいて、それをまとめた形で次回、より本格的に御議論いただきたいと思いますので、よろしくお願いいたします。御意見がございましたら、何なりとお願いします。
【土井委員】  先ほどもプラットフォームというお話が挙がって、この資料5-3で、そういうものを意識してネットワークという形で図を書いていただいているのですが、プラットフォーム、私は2種類あると考えております。
1つは、日本が経済的にも伸びていくためのデータなどを含めた、そういうプラットフォームがあると思います。
あともう一つは、昨今の研究不正などに伴って、科学者、大学の研究者が実験データをきちんと保持しておかないといけないという話がありますけれども、それを個々の大学に委ねるというのは、はっきり言って運営交付金を減らされている現状では無理だと思います。なので、もしそれを推し進めるのであれば、それをどうするかというのは、この情報科学技術委員会から日本として、そこのプラットフォームは学術の、ある意味ビジネスとは異なる面での、そういう学術基盤データ何とか、のような感じなのかもしれないのですが、そういうものをどうするかというのは、また、別途考えないといけないのかなと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。
それでは、安浦委員。
【安浦委員】  前回のまとめのときにも少し申し上げましたけれども、まず、文部科学省で議論するということですから、ロングレンジの話をしっかり方向性を持つ必要があると思います。この5-3の図にも、「情報科学技術」の急速な進展とありますが、こういう表現自体が私はミスリーディングだと思うのです。情報科学技術というのは、人類の歴史において異常な発展をしているもので、ほかの技術と比べられないようなスピードで動いているものであるという、その基本認識を国民全員に持ってもらわないといけない。歴史の変革というのは、必ず起こるのだろうと思いますけれども、それは予測できない部分もかなりある。過去の10年を見ても、10年前に今の事態を予測できたかというと、これはかなり難しいものがあったと思います。
その観点から見たときに重要なことは、国民一人一人、あるいは産業界、社会インフラを作る人、学問をやる人、それぞれの世界観を変えていただかないといけない。その世界観を変えるということは、結局、最終的には教育に行き着く訳だと思うのですね。ロングレンジで考えたときに、教育の中にどういうふうにこの情報科学技術の変化を入れていくのか。それはコンテンツとしてだけではなくて、もう既にツールとして情報科学技術が入ってくる。例えば、今年生まれた子供たちは、初等・中等教育が終わるまで、紙の教科書を一切見ずに教育を受ける可能性があるわけです。そちらの方が安い可能性がある。そういう時代に来ているわけで、そういう中で教育の手法が本を読みながらやるということの良し悪し、そういうもので培われた教育学も全部根底からひっくり返される可能性があるわけですね。そういう中でのこの技術の社会需要受容性みたいなものも、議論すべき時期にきているのではないかと思います。その先には、今、土井委員がおっしゃったような学術プラットフォームの話だとか、いろいろ個別の技術的課題はありますけれども、基本的に岩野委員がおっしゃったことと通じると思いますが、世界観を変える。そういう時期に来ているということをもっと前面に出すべきときではないかなと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。大変重要な御指摘で、教育から変えていくということが大事だ、世界観を変えることが大事だという御指摘かと思います。
はい、岩野委員。
【岩野委員】  安浦先生に全く賛成ですけれども、サービスプラットフォームと社会適応ということを考えると、やはり考え方が世界観であるし、社会へのアカウンタビリティを担保する。アカウンタビリティというのは、国がお金を投資して、それが社会にどれだけ影響を与えていくかということが、全く正解で答えるわけではないにしても、やっていく努力は必要。それは何を言っているかというと、例えば、IoTにしても、そういうサービスプラットフォームを作っていったときに、その社会的費用、コストがどれだけ改善できるのか。例えば、物流でもヘルスケアでも、そういう社会的メジャメント、社会的コストをどういうふうに測るのかというのは、非常に難しいことを言っているわけですけれども、社会の中の構造も見極めないと、その社会コストを減らすことはできないわけで、そういうところが手つかずになっていると思うのです。単にサービスプラットフォームを作って、その上でいろいろなサービスを出していったけれども、結局どういうふうに世の中に影響を与えたかということがわからない。そういう意味では、サービスプラットフォームには、ある意味でエコシステムを作っていくわけですけれども、その機能がエコシステムとしてやっていくわけですが、その機能の粒度とか、どういうふうにネットワークを作っていけば社会的コストを改善できるのかという研究も非常に重要だと。ある意味ではトップダウンにやっていかないといけない。
それともう一つ、社会適応の科学と言った途端に、これは責任が出てくると思うのです。このICTのコミュニティが社会に対して何を実現してどういうメッセージを出していくかという責任が出てくる。その責任が出てくるということは、ある意味でSSHとかELSIとか言っていますけれども、ソーシャルサイエンスとヒューマニティーズとか、ELSIというのはエシックス、リーガルイシューズ、ソーシャルイシューで、こういうものが、例えば、ヨーロッパではこういう情報科学技術の推進には基盤になるという宣言が社会人文学者の方からも出ていますが、日本でもそういうふうに責任を持ってやっていく。それが教育にも関わってきますし、これに携わる産業界も研究者もそういうことをやっていかないといけないという意味で、SSHの観点ということと、社会的費用の計測。あと、社会適用の科学をきちんとやることを考える必要がある。そうやって今、文科省が情報科学技術に対する投資ということを考えていくと、結構スパンが長いわけですね。例えば、JSTの絡んでいるCRESTにしても、さきがけにしても、ある意味、そのプログラムを作るまでに2年、それから5年間、8年間というプログラムでやっていくわけですけれども、先ほどもアジャイルということも出ましたが、ある意味、新しい技術に投資して、フィードバックループがかかって、研究エリアを変えていくようなことの新しいスキームも必要かもしれないということは少し考えます。
【北川主査】  そのアジャイルに対応する新しいスキームは具体的に何かありますか。
【岩野委員】  例えば、企業だと、私はIBMにずっといたのですけれども、企業の中である技術、イノベーションをクラウドでもいいのですが、ビッグデータでも、適用していくということは、すごく先がわからないわけですね。そういう意味では、最初の目標というものが、ある意味、社会コストを何%減らすかという目標を立てる。そのために、研究のマイルストーンを立てる。マイルストーンというのは、ここまでにこういう成果を出していきます、プラットフォームを作ります、計測をやります。そのマイルストーンを満たさないと、そこでステージゲートのように修正していくわけです。ここで切っていくとか。ある意味では統合していくという、何かそういう仕組み、マイルストーンベースの研究スキームみたいなことも必要になるのではないか。そうすると、当然、マイルストーンを立てる時点で、社会との接点が出てくるわけです。こういう社会的なインパクトを起こすというふうに出てくると思うのですけれども、少しそういう観点も、今後の研究開発をやっていく上では重要になるかなと。全部がそれだとだめなわけですけれども、ものすごく基礎的なこともありますから。少し社会との接点を考えると、いろいろなものが変わってくるような気はします。
【北川主査】  ありがとうございます。ほかに何か。
伊藤委員。
【伊藤委員】  私は物理学者なので、いつもこことは少し違うところで仕事をしているのですが、恐らくこれは7年目なのかなとこの委員会に出て思っているのですけれども、そういう観点から拝見していると、とにかくアメリカの大学では情報への人気が極めて高い。またデータサイエンス、いわゆる応用数学に対しても、ものすごく人気が高い。なのに、日本の大学だと、情報工学への人気がそれほど高くないというのが、私にとって不思議で仕方がなくて、そこのところを何とか文部科学省という力を結集して、うっちゃる方法はないだろうかと最近は特に考えています。
慶應では、学部3年生で4学期制を採用して、6、7、8、9月と4か月間、海外のシリコンバレーの会社などにインターンシップを出すのですけれども、その中で一番重宝がられるのは情報工学の学生で、圧倒的ですね。実際、最近、新聞などを読んでいると、グーグルなども東大の情報の優秀な学生をかっさらっていくようなことが書いてありました。「トビタテ!留学JAPANプログラム」は高校と大学だけですけれども、とにかく情報を学べば、世界にどんどん出ていって、その人たちの多くは恐らく日本人という性質からいって帰ってくると思いますので、ですから、その閉じた中だけで情報をその他のことをやっていくというのが、「アジャイル」とさっき出ていましたけれども、それにもついていくのがなかなか難しいのではないかという気が私は少ししています。そういう人たちがどんどんぐるぐる日本に戻ってくるような循環ができれば、情報工学という分野がますます人気が高まってという気が私はしております。バークレーの物理学科、私の母校に行くと、情報にみんな学生を取られて、みんな文句を言っているのに、日本の場合はその状況が逆のようなところがあるので、すごく不思議に思っております。
以上でございます。
【北川主査】  ありがとうございます。教育の分野での国際連携のような話もございました。
喜連川委員。
【喜連川委員】  今のお話は本当にそのとおりで、東大はかなりグーグルが学生をもって行かれる状況なのですけれども、この間、スタンフォードのCSの元ディーンであった先生に聞きますと、スタンフォードの場合は、学生が行きたいという希望を出すと、コンピューターサイエンスはそれを採るとのことです。つまり、東京大学の教養学部と結構似ていて、入った1年間で泳がすわけですけれども、泳いだ後、学生は、先ほど常盤局長もおっしゃったように、根源的に学問のフレームワークがITで大きく変化している中で、まずITを勉強しなければいけないなと皆感じるのですね。そのときに、今、上で我が方の五神総長も先ほどお会いしたところで、こんなことを言いますと怒られてしまうかもしれないのですけれども、東大はどうしているかというと、クォータを決めているのですね。つまり、過去の全ての学問に対して、定員を決めているのです。スタンフォードは定員を決めていないのです。「コンピューターサイエンスに来たい人、はい、どうぞ」というので、昔に比べるとずっと多く何百人もというか、数倍になっているのです。この教育のアジリティをどういうふうに入れ込むかというのは大変重要なポイントで、我が国がそれほどいろいろな側面で劣っているというよりは、フレームワークをどう変えていくかということが非常に大きな問題ではないかなという気がするのです。それが1点と、もう一つは、先ほどから社会への出口というのはもちろん重要なのですけれども、出口から引っ張るといったときに、引っ張る元はだれがつくるのかという議論を、私たちはやはり文部科学省としては真剣に考えておく必要があるのではないかと思います。そのシーズとなるような技術を、シーズ側からだけやってはいけないという議論があり、もちろん、そのとおりなのです。ですけれども、それがだからといって社会の出口側だけから、こういう研究はすべきであって、社会の出口の見えない研究はしてはいけないということにはならいと思います。では、「オワンクラゲの御研究はどうだったのですか」という話はやはり重要で、日本学術会議は土井委員がおまとめになられましたけれども、原則、バランスが重要で、基礎研究をないがしろにすることはあり得ない。アメリカはちゃんとやっているのですね。例えばiPadの分解というプロジェクトをやっているわけですけれども、あの中を見たときに、要素技術というのはほとんど全てアメリカの基礎的なファンディングエージェンシーが出したもので、例えば、メリーランドがマルチタッチのスクリーンのユーザーインターフェースを開発していると。その時にジョブズが行って、そこで話を聞いている写真まで載っているのです。それぐらい国家の基礎技術に対するファンディングが20年、30年たってやっと芽が開いているということを誇りにしている。文部科学省と同じ立ち位置にあるのではないかなと思います。単に出口だけではないのだという側面も、米国はちゃんとベリファイしています。ですから、そういうベリフィケーションをきっちりやっていくということも私も極めて重要だと思っていまして、バランス感覚が大切で、余りに社会、社会という出口に引っ張らないことも重要だと感じる次第です。
【北川主査】  はい、岩野委員。
【岩野委員】  私は状況に応じてティピカルな方を言いがちなのですけれども、もちろんバランスがすごく大事だと本当に思っています。それがあっての話ですね。今、ある意味で出口からの研究ということがフレーズのように出てくるのですけれども、その意味を深く考えないと、非常にポイントソリューションばかり作って出口をやっているような勘違いが起きるので、そこの出口のところも本当に研究分野としてあるのだということをちゃんと押さえないといけないという意味で強く言っています。
【北川主査】  では、その後、まず、伊藤委員に。
【伊藤委員】  簡単に喜連川先生のコメントで。私もスタンフォードを見ると、電気工学科とコンピューターサイエンスが人をたくさん採って、それで修士が終わる時点で結構落としますよね。物理、数学などの分野は最初から少数精鋭で人を選んでいます。ですから、社会的に役に立つ人たちを、修士でも落として構わないぐらいの人数を採っていて、柔軟性が全然違うのだなというのは特に最近感じています。
それから、私も7年目だと思うのですけれども、私の量子コンピューターの話をいつも、例えば、川口さんにお話をするときも全く役に立たないとずっと言い続けてきて、ここまで来てはいるのですが、今年になって急にD-Waveとかいろいろな会社の量子最適化ということで、それについて私たちの技術が使えるということで、急に海外から問い合わせが増えているようなところがあるので、基礎研究として文科省に支えていただいてやってきたことが、どういうふうになるかということを喜連川先生がおっしゃったとおり、ベリファイできるようにした方がいいのではないかと思いました。
【北川主査】  それでは、森川委員。
【森川委員】  2つほど。今までの話のバランスに関して、まず1点目です。
社会システムとかニーズとか言われていますけれども、それは非常に重要なのですが、私自身から見て真の意味で研究者はそれをできているかというと、そこまではいっていないような感じがします。一応言葉だけでは言っていますけれども、本当にマインドが変わっているのかというと、そこまではまだまだいっていないかなと思っていまして、シーズの研究者も必要ですが、ニーズ志向の研究者も新たに作っていくフェーズなのかなと思っています。これは産業界の研究所も恐らく一緒でして、意識を変えていくというのはすごく長い年月がかかるのです。こちらにおられる矢野さんは、その先駆者なのですけれども、意識を変えるというのは本当に長い年月がかかってきますので、そういう意識を少しずつ変えていくようなことというのは、継続してやっていかないといけないのかなと思っています。そのためには、文科省自身のプログラムも変わり始めているという雰囲気を伝えるというのも重要かなと思っていまして、やはり変わってきているのだという雰囲気を伝えるような仕組みがあってもいいのかなというのが1点目です。
2つ目は、そういう新しい価値を生み出していくときには、ICT、IT、あるいはIoTとかビッグデータでもそうですけれども、集まる場というのが今まで以上にすごく重要になってきているように思っております。そういう新しい価値を作っていく場を作っていこうとすると、ディレクターみたいな人たちが非常に重要なポジションを占めていく感じがしています。そのため、私としては大学にプロフェッサーではないディレクターを作りたいなというのをずっと思っております。諸外国だとプロフェッサーではないディレクターが結構たくさんいます。日本だとプロフェッサーは大体ディレクターを兼務してしまいますので、これがやはり良くないのだろうと思っていまして、ディレクターみたいなことがしっかりできる人材を、そういったパスをつくっていくことも重要かなと思っている次第でございます。
以上です。
【北川主査】  ありがとうございます。
はい、どうぞ。
【金田委員】  私、第1回目というか初めてなので、皆さんのいろいろな意見をお聞きして、私の立場は、今、減災連携研究センターにいますので、災害とか防災という観点で少しお話しをさせていただきますと、出口論が今、少し議論がありますが、名古屋大学も結構出口の志向が当然あるのです。減災連携ということになります。ただ、喜連川先生が言われたように、基礎のところがないと既存のアプリを使って減災に役に立たせましょうというのは分かりやすいのですが、何か新しいブレイクスルーみたいなものをやるときには、基礎がきちんとしていないと、それはできないのです。そういうことが多分重要で、バランスと言われたので、基礎だけやっていてももちろんしようがないので、バランスというのを減災とか防災の観点でもすごく重要だなと思っています。
あと2点ぐらいあるのですが、樋口先生が言われたデータ同化。これはまさに我々、これからやらなくてはいけない1丁目1番地のところですが、よく台風でタイムラインみたいなことがあります。あれは少し時間が余裕があるからタイムラインみたいなものができるのですけれども、地震とか津波でほとんど時間的な猶予がないときに、データ同化をどうしていくのか。それも瞬時に同化をしながら予測をして、それを分かりやすく可視化も含めて伝えるということをどうやって、やっていくのか。これが、ビッグデータを使う、あるいはコンピューターサイエンス、シミュレーション科学というところをどう活用するのかというところと、多分、この議論、ここの場の次のぐらいの議論になると思います。受け取った側の心理というか、そういうものがどういう情報を受け取るとどういう行動に人々は動くのかということも含めた、先ほど社会科学というか、人文科学みたいなところのお話もありましたが、そういうところも加味したような情報の発信の仕方というのはすごく重要かなと思っています。
最後ですけれども、いわゆるビッグデータ、災害とかいろいろなことに関しますと、事前の情報、発災時の情報、発災後の情報と、いろいろな情報があります。その場合に、いろいろな情報の中身のセキュリティはどうするのか。事前にはいろいろな行政の皆さんとか、各企業の皆さんとかからいただきます。その場合に、この範囲までだったら、このデータは出せますよと、いろいろなセキュリティというか、条件みたいなものがあるのですね。発災時には多分、そんなことは言っていられない場合もあるのですが、その辺のケースバイケースというか、ステージの違う状況においてビッグデータをどう扱うのか。あるいは、それをデータ同化的なことも含めて加工したときに、可視化も含めてどういう情報に置き換えて伝えるのかというところのフィロソフィーというか、コンセプトの議論も多分必要なのかなと思っています。
以上です。
【北川主査】  ありがとうございます。矢野委員。
【矢野委員】  基礎と応用とそのバランスという話があったように思うので、そこについて少しだけコメントさせていただきます。ある種の予算配分と資源配分等のバランスという話は当然あるのですが、どちらかというと私の認識は、ごっそり抜けているポイントがあると思っております。何かと言いますと、今のこの情報技術というのは、基本的に組み合わせなのです。何か新しい、全くないものが出てくるという問題ではなくて、既にあるものの新しい組み合わせだったり、意味づけであると。例えば、先ほど、チューリングマシンという話をしましたけれども、チューリングマシンというのは、記録テープとヘッドとレジスターしかないわけですよね。その前だってみんな知っているものを、ああいう形でインテグレートしたというコンセプトに新しさがあるわけで、その要素が新しいかどうかなんていうことを議論すること自身がもともと一段低いことなわけで、今の時代でも情報技術のイノベーションというのは、基本的に既存のものを新しく組み合わせて意味付けすることになるのですが、そういうことをもっともっとアプリシエイトしなければいけない。あるいは、元々本質的にそういうものであるという認識でやらなければいけないと考えたときに、情報技術というのは結局、そういう意味でインテグレーションの問題なのですけれども、そのインテグレーション自身をある意味でだれも真剣にやって…だれもと言うと少し言い過ぎですね。そこに国の予算などはほとんどついていない。特に、結局、そのインテグレートするのはソフトウェアですよね。ソフトウェアとしてインテグレートした存在そのものをちゃんと作って、それをプラットフォームという言葉にすると、プラットフォームというのは結局、要素の詰め合わせをどこかに置いただけということで何のインテグレーションもしていないことになってしまうので、そのインテグレーションした存在をちゃんと作って、作ることによってそこのコストを共通化することによって、桁で下げるということが世の中で起きているイノベーションで、いきなりアプリで先ほど災害用のアプリを作るという話と要素技術としての何か機械学習のアルゴリズムですとか、そういう要素技術の話との中間にある、まさにインテグレーションする。要素が別に難しい必要はなくて、本当に社会問題を解こうとすると、重要な要素技術も育ってくると思いますけれども、そこのインテグレーションという視点が非常に欠けているのではないかなと。しかもそれは結局ソフトウェアで、ソフトウェアに国の予算はあまりかかっていないので、それが最大の、これから我々として克服すべき課題ではないかなと私は認識しています。
【北川主査】  どうぞ。
【辻委員】  今の矢野委員のお話に同調しつつも、少し違うかなと私自身は考えている部分がございまして、それはどういうことかと言いますと、技術は縦糸、横糸があるかなと思っているのですけれども、縦糸と言っているのは、各技術分野に特化した深く掘り下げていく部分の技術分野としてあると思うのです。情報学というか、ICTというか、比較的横の要素も持っている。つまり、縦の技術を深掘りする部分もあるであろうけれども、それを本当に横で見ていて、いろいろな技術分野と接点を持ちながら発展していく技術領域であろうと考えています。そうしたときに、先ほど来、人材育成、人材配置のアジリティの話がございましたけれども、例えば、企業の研究開発の場におります者としては、かなり要素的な研究開発をやるものは特化してやりますが、ある程度応用的なところをやるものというのは、マトリックス的な運営を比較的しています。ですから、自分の技術、軸足を持ちつつ、いろいろな応用的なところにプロジェクトとしてチームを集めて開発運用していくということをやっていますので、例えば、そんなやり方も今後、学術の領域でも考え得るのではないかなと思ってコメントさせていただきました。
【北川主査】  ありがとうございます。情報が持つ1つの性格を御指摘いただいたと思います。いろいろ御意見があるかと思います。例えば、事務局から出していただいた資料5-3の3つ目に、産学官の連携や国際的な連携が重要という指摘があります。この辺について、1つ、2つ御意見をいただいておくと、今後まとめていくに当たってありがたいのですが、いかがでしょうか。
【安浦委員】  この産学官連携、国際連携で、今、1つ大きな問題になっているのがサイバーセキュリティの問題だと思っております。これは国のナショナルセキュリティの基本に関わる問題であるので、また、企業個別には、それぞれの企業の生き死に関わる問題なので、なかなか協働するというのが難しい分野であると思うのです。そこの中での、例えば、産学官での連携をどう作っていくか。あるいは、国際連携はもう一つ難しい話です。JAPANとUSの連携を考える話と、日本と中国の連携を考えるところは、話のレベルが違うと思います。そういう背景も含めながら、一方では、例えば、我々のところにもオーストラリアから熱いラブコールが来ているわけですけれども、それを本当にやるのかやらないのか。そういった問題をどうナショナルセキュリティとすり合わせながら、議論していくか。その辺の指針というのは、こういう場でしっかりと個別の議論ではなくて、方向性として解を出していただきたいと思います。
【北川主査】  ありがとうございます。関連して何か。
【松岡委員】  1点よろしいですか。大阪大学の松岡です。産学連携、非常に重要だと私は思っていて、私個人は以前、企業の研究所にいて、今、大学にいますが、両方、ある意味では感触が分かったつもりではいますけれども、その観点で少し言いますと、日本の企業が産学連携、大学を使おうというときに、一言で言うと、日本の企業さんは大学のことを信頼していないのですね。日本の企業は、私が元いた企業も実はそうなので、あまり言えないのですが、アメリカの某有名私立大学には、平気で1,000万、2,000万、3,000万単位のお金を持っていくわけです。ところが、日本の企業、例えば、東大とか旧7帝大のようなレベルでも、とても3,000万をポンと出してプロジェクトをやってねということは、ほとんどの日本の会社さんは言わないと思います。何でかなとずっと考えていて、私などはもらうときは100万とか300万とか500万とか、もうログスケールで違う単位しかいただけない。決して実力的に劣っているわけではないと思っているのですけれども、現ナマとして来ないのです。明らかに来ないです。何でかなと思うと、やはり、日本の中の人材流動というのですか、何かのプロジェクトが来たときに即有能な人材を集めることができないということを、そういうメカニズムというか、社会システムの問題のような気がしていますので、必ずしもそれだけではないと思うのですけれども。そこら辺も何か考える必要があるなと思って、1つずつのテーマだけの問題ではないので、非常に大きな問題をはらんでいるなということで、このキーワードを実は拝見しています。
以上です。
【北川主査】  ありがとうございます。重要な御指摘かと思います。何か関連して。
【宮内委員】  産学官をあまり好ましく思われていないという松岡先生のお話で、実際に経済界の中で前も一度言って、こちらでお話しさせていただいたこともあるのですけれども、松岡先生が言われたような理由プラス、あとは大学の先生方の時間管理が、企業は早く結果を出したいから、早くここまで、この期日までにしてくださいと言っても、どんどん自分の世界に入っていって、時間を無視してスピードというか、感覚が合わないというのと、それから、「こういうことをしてください」という、少し応用範囲を出すと、でも、御自分の好きなことだけをどんどんされていくので合いにくいということを実際に企業の方が言われていました。そのあたりが直ったら、もっとうまくいくのになということで、だから産学連携というので何となく形的にはしているけれども、あまり期待はできないよねと言われている実際の話を聞いたことがありますので、大学の先生自体もそういう産学連携で一緒にするときには、何かそういう意識を持つようなアドバイスと言ったらいいのでしょうか。マニュアル?…うまくいくようにするためにという、何かそんなものがあれば。両方のヒアリングをして問題点を洗い直して、ではここを解決していけばうまくいくよねというような、そういう何か作っていかれればいいかなと思います。
【北川主査】  矢野委員。
【矢野委員】  今の点に関してですけれども、私は今、立場が少し違いまして、大学の人と企業の人というのは基本的に違うし、同じになり得ないと思うのです。それはそれでいのです。だから協力する意味があるので。ただ、ある程度情報が、交流が今のところ全く足りないので、どんなことを考えているのかと、いつもどんなことを話しているのかもお互いに知らないと思うのです。そういうふうに考えたときに、私、アメリカのいろいろな大学の先生とお付き合いありますけれども、結構アメリカというのは大学の先生が企業のコンサルタントをやられているケースがあって、若手の先生でも1日企業に来てコンサルタントをやると2,000ドルぐらいもらっている。いろいろな議論の中に参加して、1日そういうことに関わっていれば、企業はこんなことで悩んでいるということの感覚が大き過ぎず、小さ過ぎず、ちょうどいいところがいろいろ勘所が分かってくるので、逆に解くべき問題の、「いや、実はそんなことだったら私の力があれば、ちょちょいと朝飯前で解けるよ」ということで貢献できることも本当はいっぱいあるのに、もっと難しいものだけに挑戦しているという場合も結構あるのではないかなと思うのです。前、日本の中でもそういうことが何でできないのだろうということを東大の先生に言ったら、「そんなことできない仕組みになっているのですよ」という話を聞いて、「そうだったのか」と思って、何か非常に困難があると聞いています。
それから、先ほどのお金の話は、多分、これはどちらかというと、お金というものに対して米国と日本の感覚の大きな違いということかなと私は思います。私は何しろお金の額で自分の価値を評価しようとか、証明しようということがすごく多いので、この前も実はアメリカの某有名大学の先生に日本で1時間の講演をお願いしたら、7万ドル、プラス、ファーストクラスと言われました。そこで彼らは自分の価値を証明しようとしているわけで、そういう感覚は日本だとないですよね。ただ、逆にいろいろな共同研究なり、コンソーシアムなどはものすごい額をふっかけてきますから、日本は習慣的にも文化的にもないということで、そういうことがいろいろ影響しているのかなと思います。
【北川主査】  残り2~3分になってしまったのですが…。
【常盤研究振興局長】  先生、私も一言いいですか。
【北川主査】  どうぞ。
【常盤研究振興局長】  済みません、もう時間がないので短く言いますけれども、また別の機会に是非と思いますが、今、いろいろ出していただいた御意見の中に、大学のシステムが必ずしもうまく今の時代の変化に対応できていないのではないかという御意見がありました。これは、実は特に国立大学については、そういうシステム改革を大きく今、構造変革がある中で進めていかなければいけないという問題意識が強くあります。例えば、喜連川先生におっしゃっていただいたような、学部ごとに学生定員の枠が決まっていて、これも何十年も変わっていないという大学があるわけです。もちろん、学部の中では学科のいろいろな改組などが行われていると思いますけれども、学部を超えた全学的な観点から大学としてどう進んでいくのかというところについて、必ずしもなかなかうまく進め切れていないという問題があるということ。あるいは、もっと言うと、学部の学生定員も入ったときの定員と、出ていくときの定員の関係をどう考えるのかという柔軟性の問題とか、いろいろ考えなければいけない問題があると思います。
それから、産学連携の方も、本気で産業界が信用してくださって一緒に研究を進めていくような方向への舵の取り方、切り方を考えて進めていこうという動きがあります。そういうところを、言ってみれば学内のシステム改革が、よりしっかりと的確にできるように。あるいは、産業界、外部との連携がより適切にできるように。そういう改革も、今非常に大きな議論のポイントになっていますので、また次回にでも少しそのあたりのお話しができればと思っております。
【北川主査】  ありがとうございました。ちょうど時間でございますし、常盤局長におまとめいただきましたので、本日のディスカッションは以上とさせていただきたいと思います。本日いただいたディスカッションを踏まえまして、事務局で取りまとめまして、次回の議論につなげていきたいと思います。
こちらとしましては、本日の議題は以上と考えておりますが、もし何かあれば。
それでは、次回の予定をお願いします。
【栗原専門官】  事務連絡でございますけれども、次回の委員会は調整させていただきましたとおり、また、今回の資料3等にも書かせていただいておりますとおり、7月6日月曜日、15時から17時に文部科学省15階特別会議室にて開催を予定しております。よろしくお願いいたします。
また、本日の議事録につきましては、事務局にて案を作成した後、委員の皆様にお諮りをしまして、また、主査の確認も経た後に、ホームページにて文部科学省ウェブサイトにて公開をいたします。
以上でございます。
【北川主査】  どうもありがとうございました。
本日は大変貴重な御意見をいただきました。それでは、これで閉会とさせていただきます。どうもありがとうございました。

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-- 登録:平成27年12月 --