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数学イノベーション委員会(第25回) 議事録

1.日時

平成28年1月20日(水曜日) 10時~12時

2.場所

文部科学省 17階 研究振興局会議室

東京都千代田区霞が関3‐2‐2

3.議題

  1. 数学イノベーションに向けた今後の推進方策について
  2. その他

4.出席者

委員

 若山委員、合原委員、今井委員、國府委員、小谷委員、高木委員、長谷山委員、樋口委員、舟木委員、本間委員、森委員

文部科学省

 小松研究振興局長、生川大臣官房審議官(研究振興局担当)、岸本大臣官房審議官(科学技術・学術政策局担当)、渡辺基礎研究振興課長、粟辻融合領域研究推進官、田渕基礎研究振興課課長補佐

オブザーバー

 三菱電機株式会社 堤和彦 顧問
 株式会社ニコン 大木裕史 取締役兼常務執行役員 コアテクノロジー本部長
 日本数学会社会連携協議会 幹事/東京大学大学院数理科学研究科 キャリアアドバイザー 池川隆司

5.議事録

【若山主査】
  おはようございます。定刻となりましたので、ただいまより第25回数学イノベーション委員会を開会いたします。
  本日は、御多忙のところをお集まりいただきまして、誠にありがとうございます。
  それから、既にお目にかかった方もいらっしゃいますけど、今年になって初めてということですので、本年もよろしくお願いいたします。
  2016年ですけれども、二進展開すると、1が6個並んでゼロが5個並ぶという割ときれいな覚えやすい年になりますので、覚えやすい、分かりやすいレポートが書ければいいなと考えておりますので、よろしくお願いいたします。
  本日、大島委員、グレーヴァ委員、常行委員、中川委員からは御欠席との連絡を頂いております。合原委員は今こちらに向かわれていらっしゃいます。
  また、本日は、三菱電機から堤様、ニコンから大木様、それから池川様においでいただいております。
  それでは、本日の議事を進めるに当たりまして、事務局より配付資料の確認をお願いいたします。

【粟辻推進官】
  配付資料ですが、議事次第、委員名簿の後に、資料1としまして、「数学イノベーションに必要な人材の育成について(整理図)」というのを付けています。資料2が、三菱電機の堤様の発表資料、資料3がニコンの大木様の発表の資料、資料4が池川様の発表の資料でございます。資料5としまして、「数学イノベーション委員会の報告書の構成(案)」というものを付けています。資料6が「今後の予定について」です。
  参考資料が3つありまして、参考資料1が前回の議事録、参考資料2が、これまでの委員会における議論の概要、参考資料3が関連する図や絵でございます。
  それからあと、机上に配布しておりますのが、数学専攻の学生と企業との交流会の概要集と、今週発売されました週刊ダイヤモンドの表紙、目次を配っております。
  それと、事務局に異動がございまして、基礎研究振興課長行松の後任といたしまして、渡辺が1月で着任しておりますので一言申し上げます。

【渡辺課長】
  渡辺と申します。よろしくお願いします。前職は高等教育局で奨学金、今、学生の3割が奨学金を借りている状況にありますが、それから、留学、日本人を海外に送り出すとか、外国人を日本に受け入れるとか、そういった担当をしておりました。
  きょう、いらっしゃっています三菱電機さんとニコンさん、2社からはトビタテ!留学JAPANというプロジェクトの寄附を頂いて一緒に進めておりました。これまで幅広い観点から人材育成の担当をしておりましたけれども、今後は特に将来を担う数学という観点からの人材育成も含めた対応について取り組んでいきたいと思っておりますので、よろしくお願いします。

【若山主査】
  よろしくお願いいたします。
  8月以降、数学イノベーションに必要な人材育成について審議しておりますけれども、本日は、企業における数学系人材のニーズや就職・キャリアパス構築についてを中心に審議してまいりたいと考えております。
  それでは、議題に入りたいと思います。まずは、事務局の方で必要な方策の整理を作成していただきましたので、御説明よろしくお願いします。

【粟辻推進官】
  整理図、資料1でございます。これは前回もお示ししたものですので、ごく簡単に説明させていただきますと、一番左端が現状の問題点で、いわば数学、諸科学とか産業の問題に数学・数理科学を使える人材が非常に少ないとか、あるいは育成が十分行われてないとか、キャリアパスが限られている、といった問題があり、背後には、真ん中にあるような課題があるということでございます。
  上の1がどちらかというと、大学の特に理学部の数学科などにおける問題点。2が外から見た場合の数学専攻へのイメージが限定的ではないかという問題点でございます。
  一番右側が必要な方策でして、4つに分けていますけれども、1が大学におけるカリキュラムなどに関わる問題で、数学と他分野との交流をもっと促進するような何か策が必要ではないかということでございます。これはこれまで議論してきたところでございます。
  2が、前回の12月の委員会で少し議論させていただいた数学イノベーションの実践の場に参画させることを通じた育成に関する問題でございます。
  本日は、この3番の数学専攻の学生の企業へのキャリアパスの構築の在り方について御発表の後、議論をいただければなというふうに考えています。
  参考資料2に、8月以降の議論の概略をまとめたものが付けてありますが、この2ページ目の下の3のところが、本日御議論いただく部分について、これまで出てきた御意見を簡単にまとめたものでございます。
  簡単に触れさせていただきますと、特に数学専攻などの博士課程の取得者のうち、期限付きのポストについている人が非常に多いというのが問題だとか、あるいはその一方で、産業界のポジションが非常に少ないということが問題だというような話、企業では数学ができるというだけでは必ずしも十分ではなくて、問題を構想して自ら実現できる人が必要だというような御意見がございました。
  また、数学専攻出身者が社会で活躍しているといったロールモデルなどを数学専攻の学生に伝える仕組みや、逆に産業界向けに企業の言葉で話していただくような取組が必要ではないかというような話もございました。
  それから、企業で働くきっかけとして、企業ポスドクのようなものがよいという話や、最近は学生がなかなかインターンシップに出たがらない、という事情もある、といった御意見がこれまで出ております。こういったことも踏まえて、本日は御議論をいただければなというふうに思っています。
  以上でございます。

【若山主査】
  どうもありがとうございました。それでは、粟辻さんの御説明にございましたように、続きまして、企業における数学系人材のニーズや数学系人材の企業へのキャリアパス構築について、まず初めに、三菱電機株式会社の堤顧問より御紹介していただきたいと思います。
  堤顧問、よろしくお願いいたします。15分程度でお願いできればと思います。

【堤顧問】
  三菱電機の堤でございます。若山先生に日頃いろいろお世話になっておりまして、そこから通じてお話がございましたので、我が社の現状について、お役に立てる内容になるかどうか分かりませんけれども、お話をしたいと思います。
  きょうの内容につきましてですけれども、三菱電機グループの概要と成長戦略の基本というのを少し話させていただいて、その後、数学科出身者について、今、どういう活躍しているかということを御説明の後、彼らから少しヒアリングをしましたので、その結果を御報告したいと思います。
  実は三菱電機グループの概要ということでこれを出しているんですけれども、今、ロゴがこういう三菱エレクトリックというのに2年ぐらい前に変わったんですけど、前は水色で三菱というだけだったんです。これ、三菱という名前は非常に皆さん、よく御存じなんですけれども、三菱電機、何をやっていますかというと、余り御存じでない方が実はおられます。こういういろいろなことをやっている、いわゆる電機・電子事業の複合体なんですけれども、エアコンから人工衛星までという話になるんですけれども。
  私どものエアコンのニックネームというか名前がついているんですけれども、三菱系の方ですら覚えていていただけないということがございまして、ある日、そういう方にお会いしたら、「堤君、君のところのエアコンを使ってるよ。うちはビーバーエアコンだから」と言われましてですね、これは三菱重工さんが出されているので。「あっ、ごめんごめん、白くまくんだったね」と言われまして、これは日立さんなんで。私ども霧ヶ峰というのでございますが、なかなかですね、言われると、ああと思うんですけれども、なかなか分からないと。
  それから、人工衛星は、3年ぐらい前に人工衛星メーカーで知っている日本企業を挙げてくださいということアンケートがあったそうなんですけれども、三菱電機、5番目だったそうです。5番目というのはすごく我々からすると違和感がございまして、今、皆さんお分かりになったかどうか分からないんですけど、人工衛星メーカーって日本に2社しかありませんで、三菱電機と日本電気さんと。やっぱりロケットとかと間違えられたり、東芝さん、日立さんみたいな、いわゆる同業と言っているところもされているように見られて、なおかつそちらの方がやっていて有名だみたいな話になっちゃいまして、全くよく実際のことは理解していただけていないなというところでございます。そういうところでやってございます。
  私どもは先ほど言いました電機・電子のいろいろな複合体でございまして、成長戦略を基本というのを決めてございます。十数年前に私ども、LSIとか携帯電話とかいろいろやっておったんですけれども、かなり厳しい状況になりまして、そのときに、集中と選択という言葉がございますけれども、実際にはそういうことをしまして、強い事業をより強くしていきましょうと。これは弱い事業を強くするよりも、ちょっと強いなという事業をもうちょっと強くして収益を上げるという方がいいという考え方に基づきまして、より強い事業をより強くということで、こういうふうに書いてございます。中身は独りよがりかもしれませんので、本当に強いのかと言われても分からないところがあるかもしれませんけど。それから、新たな強い事業を創出しましょうということでやはりやってございます。
  私がずっと担当していたのが研究開発でございまして、こういうところでこういう実際の製品開発までもっていくわけですけれども、その基本が実際は技術基盤が非常に重要であろうと。常に技術基盤を強化しておくことが必要でございまして、ここにありますように、一般的に言われる技術をいかに日頃から蓄えておくかということが重要になってきていると思っています。
  事業をやってまいりますと、やっぱり勝ったり負けたりします。今は日本だけじゃなくて、コンペティターが海外になりまして、やはり切り口も大分違ったりして難しいところがあるんですけれども、それに頑張ろうといったり、巻き返しを図ろうといったときに、やっぱり我々であっても、こういう一般的に言う技術基盤が重要だということになってございまして、日頃研究開発の実際の製品に即した開発だけではなくて、こういう一般的な基盤技術の開発というのもやってございます。
  次に本題でございます数学科のお話に入るんですけれども、これ、私どもの会社の組織でございまして、委員会制の会社をとってございます。こういう形で取締役会があって執行役がいて、共通部門があって、事業本部というのがございます。こういう形になるんですけれども、きょう、来るに当たりまして、調べたことがなかったんですけれども、調べますと、数学科の出身者がこれだけいますということになります。足すと約200名でございまして、これは本体の私ども、約4万人弱でございますので、コンマ5%ぐらいなのかなと。これ、多いか少ないかというのはちょっと議論として我々分からないんですけども、状況でございます。
  私が見ていました開発本部では28名というのが現在やってございます。ここは1,800名ぐらいですので、比率的に言うと開発本部だからとか、研究開発をやっているから多いかというと、そうでもないのかなという感覚もしています。
  それから、ここに小さく出していますけれども、最近の入社でございます。新卒採用というのは一般的に言うマスター、ドクター、修了してすぐ入ってくる方なんですけども、ここ最近は少し経験者採用ということで、例えばポスドクをされた方も経験者採用という形になるんですけれども、こういう形で最近入社しているということが現状でございます。
  具体的なお話でございます。私どもに松井君というのがいまして、1987年に入社しておるんですけれども、彼、京都大学の数学科を出まして、マスターは東大だったかと思うんですけれども、87年に入ってきました。研究所に配属されまして、符号理論というんですけれども、いわゆる誤り訂正関係をやっておった者でございます。
  彼がここで93年から94年のところで、いわゆる米国の標準暗号の世界初の解読実験に成功したというふうになってございます。これは当時、私が直接知っていたわけじゃないんで分からないんですけれども、多分メーンの業務じゃなくて、少しサイドワークというか、ひょっとすると趣味の世界でやっていた可能性もあるかなというふうに思うんですけれども。
  ここに書いてありますように、90年に海外で暗号の解読論文が発表されて、困難と思われまた幾つかの暗号が解読できるということがあって興味を持ったと。こういうふうに読んでみると、当たり前だと。彼にとっては当たり前だったんですよね。それをこつこつ積み上げるとすごい高さまで到達したということで、これに驚いて、方法論は簡単だから自分も真似をできるのではないかと思ってやってみたということでございます。
  今は、この暗号を会社の仕事としても当然彼はやってございまして、三菱電機の中では初めて彼自身の名前を付けた組織、松井特別研究室というのを、今、情報技術総合研究所の中にございましてやってございます。ここにありますね。松井暗号プロジェクトグループというのは13年に作ってございます。
  これが活躍ということで、ずっと歴史が書いてございます。93年から始まってずっとやりまして、一番皆さん、御存じないかもしれませんけど、どなたも使われておられるというのがこのMISTYという暗号でございます。これはいろいろなところに使われていまして、広くいろいろなところでこういうのが活用されているというところでございます。
  ただ、この暗号は会社の業績は直接的には関わってございませんで、無償開放されていて皆さんに使っていただくという形になっています。当然間接的にはこういう力があるということで、私どもの製品を信頼していただくというような形でやってございますが、こういうものでございます。
  表彰とかいろいろなことも受けてございますけれども、最近では、関数型の暗号とか秘匿検索暗号とか、そういうものをいろいろ始めてございまして、最近のセキュリティ時代でLSIの個別の個体差を利用して暗号技術をしたというPUFという技術があるんですけれども、そういうものも開発してございまして、広く私どもの製品や世の中に役に立つものをやってきてくださっているということでございます。これはもう、彼からすれば、もともと大学で培った数学というものがベースになったということは、もう間違いないと思います。
  それから、ここのメンバーでタカシマ君というのもいるんですけれども、これは若山先生のところといろいろやらせていただいているというようなことがございまして、この分野ではかなり数学ということが主に活躍をしているというところでございます。
  これがここに今ありました、先ほど言いました線形解読法があって、MISTYという暗号があって、世界標準になって、こういう新しいものを、これはもうセキュリティというのは今非常に重要になってございますので、ますます重要になっているという技術でございます。
  それから、これだけ配付資料にはないものでございますけれども、私ども、先ほど開発本部の二十数名の中で数学でいろいろ頑張っている人がいるということなんですけど、これは私どもの会社のいわゆる部長をやっている女性群です。私ども社員が約4万人いるんですけど、10名弱が女性の部長ということで、まだまだ女性の活躍という意味での指標から言うと、政府から言われているものに遠く及ばないというところなのでございますが。
  その中で女性でかつ数学科出身というのがたまたま今回、調べてみますと部長になっているということでございます。彼女は今、先端技術総合研究所というところで、いわゆる光学系の技術の開発をしてございます。もともとはDVDとかブルーレイのところをやったり、こういうプロジェクターの光学系のところを開発をしてきた人間でございまして、そういう光学設計は、後でニコンさんの方がその辺はたくさんあるかと思いますけれども、を生かしているというところでございます。
  それから、真ん中が、今、研究所の部長から福山製作所というところで遮断器製造部の部長をやっている者がございます。彼女も数学科を出て、最初はシステム系に配属になるはずだったんですけども、たまたま配属する人が辞めまして、そこに配属を新人のときにされて、こういう量子装置で研究開発ということになっているんですけれども、何をやっていったかというと、電磁界解析をやっていかに効率のいい装置を作るかということから始まって、こういう開閉器とか先ほど言いました遮断器とか、こういう電磁作用を使ったような私どもの主力製品の設計を今やっておる者でございます。
  それから、もう一人は、まさに数学科を出て、分かりやすく言いますとこういうシステム関係のところで、いわゆるソフトウエアの開発をやるというところでやってございまして、今は情報システム構築技術部というところで部長をやっているという者でございます。
  この3名を含めまして重立った人に次の質問をして、こういう答えを頂いています。最初に数学科出身であったことや数学科がバックグラウンドにあったことで、入社後役立ったことはありますか。何が役立ちましたかということですけども、まず1番目は、暗号の研究開発では直接的に数学が役立つ。暗号の安全性を保証する技術は、数学の証明を行うことと同様であり、数学的な知識や思考法を身に付けて初めて正しく論証することが可能となると言ってございます。
  それから、2つ目は、論理的にものを考える習慣が身に付いているため、常識にとらわれずに物事を進めることができたということが言われています。
  それから、数学的な基礎を有していたため、入社後に必要な通信や電気・電子工学の基礎を容易に取得できたと言ってございます。
  大学時代に数学以外で勉強しておいたらよかったことは何かという質問でございますが、英語です。これは多分数学科出身者だけじゃなくて私でもそうですけれども、もっと英語をちゃんとやっていたらよかったなというのはどなたもあるかもしれませんけれども、そういうことでございます。
  それから、物理。物理現象を正しくとらえて、それを数式化して設計、開発につなげることができると数学知識がより使えると。
  それから、もしもですね、電機メーカーに入社するという前提であれば、電気・電子工学や計算機分野への応用的な理論等の勉強をしておいた方がいいのではないかなという答えが来ております。
  3つ目は企業の立場から、今の数学科の学生が学生時代に学ぶべきことは何でしょうかということでございます。1番目がコミュニケーションというふうに言われています。数学は個人プレーの側面が大きいが、仕事はチームで行うことが多いため、サークル・ボランティア等で多様な価値観の人たちとの付き合いの経験を積んでおくといいと。これも数学科だけではないかもしれませんけど、私も別に数学科じゃないので、何となく印象的には数学科の人たちは数学で固まっていてというふうに思うことが、ここで逆に数学科を出てきた人たちがこう言っているということであれば、やっぱりそういうところがあるのかなというふうに思います。
  それから、応用的な数学に触れる機会を増やした方がいいんじゃないかと。様々な科学・技術の知識と数学の応用的な側面を勉強しておくと入社後に役に立つんだというようなことを言ってございました。
  私の方からは雑駁(ざっぱく)ですが以上でございます。

【若山主査】
  どうもありがとうございます。いろいろとアンケートというか、インタビューをしてくださったようでありがとうございます。
  それでは、ただいまの御講演につきまして、御意見とか御質問ございましたらお願いいたします。5分程度時間を取っております。

【合原委員】
  どうもありがとうございました。僕、電気・電子も担当しているので、最後から3枚目と2枚目のスライドについてお聞きしたいんですけど、まず問1で、電気・電子の基礎は簡単に習得できた。多分、これ、回路理論とか電気力学じゃないかと思うんですけど、問2の方で応用理論は勉強しておいた方がよかったとなっていますよね。ということは簡単じゃなかったということだと思うんですけども、具体的にどういう理論ですかね。

【堤顧問】
  多分応用的理論という意味では、やっぱりいわゆる情報システム的なところとかですね、計算機学とかその辺のことを指しているんだろうというふうに思います。すごく細かい例ですけど、例えばスーパーコンピュータを使いましょうという話になっても、実は使ったらいいやという話はありますけども、実はなかなか使えない。やっぱりそれ用のプログラムをきちっと作っていかなきゃいけないと。じゃあ、電磁波解析やっている人たちがもっと連成解析というか、いろいろな解析を複雑にやっていったときに、じゃあ、自分たちの今持っている知識で全部できるんですかと。連成解析するからスーパーコンピュータを使わなきゃいけないということはあるんですけれども、そのスーパーコンピュータ云々(うんぬん)ではなくて、大規模に解析をするときに、どこまで自分たちが分かっているかということが多分疑問に思ったのではないかなというのが1つの例だと思っています。

【若山主査】
  ほかにございませんでしょうか。どうぞ。

【國府委員】
  数学科出身者の人数を書かれているスライドのところですが、過去5年間の数学科出身採用数で11年から12年の間に経験者の採用がかなり増えているとか、それから、新卒の採用が12年で終わっているとかで、このあたりで何か採用についての変化があるように見えるのですが、何かお考えが変わるとか、そういうことがあったのでしょうか。

【堤顧問】
  いや、私どもは以前、80年代、私が入社した頃からは景気が良くなるとたくさん採って、景気が悪くなると減らしていくというようなことがあって、何と言うんですかね、年代的にギャップというか、すごく差が出てくるところが今、まだ残っているわけですけれども、そういうことの反省に基づきまして、今は一定量を採りましょうということでございますが、私どもからすると一定でずっとやろうということなんですけども、世の中の動向が変わって、やっぱり売手市場、買手市場とどんどん変わってまいりますと、基本的にこういうふうな変化が出ているということの1つの例だと思います。
  それから、新卒は、そう言っても1名ですので、たまたま、いた、いなかったということだというふうに思っております。
  それから、経験者採用という意味では、今、10月にも採用するという形で進めてございまして、そういうものは施策が少し定着してきたということでこの数字も出ているということで、一般的に数学だからということではないんじゃないかというふうに我々は分析をしております。

【國府委員】
  ありがとうございます。

【若山主査】
  ほかにございませんでしょうか。

【今井委員】
  暗号で数学が使えるというのは多分皆さんが納得されているし、それが広く知られていると思いますが、それ以外の数学の分野で直接的に、又はこれをやっておくと、企業の中に入り込みやすいというような分野はありますでしょうか。

【堤顧問】
  この場の議論にそぐわない答えになるのかもしれないんですけど、数学をしっかりやってくださってきていただければ、当然いろいろな先ほどのアンケートで言えば、電気だとかの応用とかというのはあるんですけど、しっかり使えるものになるような基盤としての数学をやってきていただいていれば、どんなところでも使えるんじゃないかなというふうに思います。
  ほとんど今は、いわゆる経験と勘で設計しているわけじゃなくて、当然計算をするわけですし、当然いろいろなソフトウエアを使ったりとか、自分たちで作ったりとかしていかなきゃいけない時代ですよね。多分今、第4次産業革命みたいな話があって、ハードウエアだけではもう駄目だと。そこに載ってくるそういういわゆるソフトウエア・リッチなものをやるときに、そちら側が強ければ、ハードウエアはこういうものでありますよということを学ぶのは、その時々でできるのではないかなというふうに思いますので、そういう意味では、何かいろいろなことを勉強してこられて、肝腎の数学がもう一つだなとならないようにしていただきたいなと。
  やっぱり数学を専門に勉強されてこられた方が入社されたというと、やっぱりそこに期待をしますので、是非是非そこは、そこをしっかりやった上で先ほどありましたように、それは英語と言っても読み書きは当たり前にできると思うんですけど、しっかりコミュニケーションができる人がいればいいなとかですね、やっぱりグローバルにやっていくときに、文化とか価値とか風土とか習慣とか違うということが理解できる人が、これは別に数学科出身者じゃなくて企業人として備えていってもらいたいことのベースがあれば、すごくいいんじゃないかなというふうに思っています。

【若山主査】
  ありがとうございます。

【森委員】
  先ほどの過去5年間の数学科出身者の採用数ですけども、新卒という意味は分かるんですけど、経験者というのはどういう意味なんでしょうか。

【堤顧問】
  経験者というのは、新卒採用でないという意味でございます。

【森委員】
  では、ポスドクも入るし、企業に勤めていて辞めた人も入るんですか。

【堤顧問】
  入ります。人事制度上、新卒を年齢ではなくて新卒を基準にして、学部卒だったらここです、マスター卒はここです、ドクター卒はここですとなるんですけれども、もう少しいろいろポスドクも含めて経験されていると、その取り付くところをもう少し上に上げようとした場合に、経験者としてその経験した年数がですね、年数がいいのかと言われるとあれですけど、今のところそういう形で区別をしてございます。

【若山主査】
  ありがとうございます。

【樋口委員】
  私の質問は、数学、数理科学を基礎体力として持っている人たちが、社内のいろいろな研究開発の体制が変わる中で、どのようにその力を活用されているかということに関わるものです。
  近年、多くの総合電機メーカーさんは、技術シーズドリブンの研究開発から、特に社会イノベーション、社会インフラ、そちらの方に大きくかじを切っていられつつあり、その中で各社さん、いろいろな苦労もされて、場合にはスピードに間に合わないということで、欧米の若い人たちの力を借りるというような会社まで結構目に付くんですけども、三菱電機さんはその社内体制を大きく変える中で、数学、数理科学の基礎力を持つ人たちがどのようにそこの体制変革に貢献しているか。そのあたりをお聞かせ願えればと思います。

【堤顧問】
  当然ながら、数学の方だけではなくて、先ほどお話がありましたように、グローバルに研究開発も行っています。アメリカにも研究所を持ってございます。ヨーロッパにもあります。
  アメリカの研究所というのは、ちょっと話がそれるかもしれませんけど、設立した当初は研究所がありますよということに価値があったと。じゃあ、そこで何がされているかということは余り問われなかった時代がスタートして、途中であるけど役に立っていないねみたいな話が出てきて、アメリカなんかは逆に言うと、もっとやっている研究の、例えばアルゴリズムを研究する場合に、対象とする事業とか製品を少し変えてあげると。当然三菱電機が主力でやっているところにそういうものを向けてやるというようなことをすると、非常に役に立ちます。
  例えばレーザー加工機というのを私どもやっていまして、かなり強いと思っているんですけども、これはいかに速く加工できるかというのを一生懸命ハードウエアで頑張った。やっていましたけれども、これやっぱりアルゴリズムをぽっと入れると、すごく極端ですけども、半分ぐらいの速さというか、2倍のスピードで加工ができるというようなことがあって、彼らの研究がそういうものに使われるというようなことになります。これはアルゴリズムをやっている人たちは、まさに数学系を出た人を含めてやっているというのがアメリカの場合でもあることがあります。
  それから、もとの本題の社会イノベーションといったようなところがございますけれども、ここはやはり私も今、経済産業省さんとかいろいろなのと一緒にいろいろな調査もしているんですけれども、もうハードウエアの時代は終わったと。先ほど言いましたように、ソフトウエアですよという話なんですけど。
  じゃあ、本当にいいんですかと。SAP社なんかに行って話を聞いてみると、ハードウエアの技術は今あるものしか使わないと。今後出てくるものを想定してなんて何もやっていませんと言っています。それで、彼は頑張りますと言っているんですけども、本当にそれでいいんですかねと。やっぱりハードウエアもしっかり頑張らなきゃいけないと。ソフトウエアも当然重要になってきているというようなことを考えたときに、いわゆる技術基盤という意味で何ら変わりはないのではないかと私は思っています。
  ただ、お客さんの価値観が変わってきていることは確かです。ですから、これもヨーロッパの例ですけれども、フォークリフトを売るというのは、フォークリフトが欲しくて買うんじゃなくて、A地点からB地点まで荷物を運ぶと。それが欲しいわけで、フォークリフトはその手段であるという意味でいうと、例えばビジネスモデルはフォークリフトを売るというビジネスじゃなくて、A地点からB地点までいかに効率よく幾らでそれを運ぶかということがお客さんの価値観ですというようなことに変わってきているということをやはりよく考えなきゃいけないわけでございまして、私どもの企業活動もそこを大きく変わっているなということを見据えて、いろいろな研究開発もやっていかなきゃいけないということでございまして、何らか数学科の方が変わってきているというわけではとか、例えば電気でも機械でもそうですけども、そういうわけではございませんので。

【若山主査】
  どうもありがとうございます。御質問は尽きないと思いますけれども、時間もございますので、堤さんには、できましたら、きょう、この後もここにお座りいただいて何か出てきましたときにはお答えいただきたいと思います。

【堤顧問】
  分かりました。

【若山主査】
  それでは、続きまして、ニコンの大木取締役より、同じくお話を伺いたいと思います。

【大木取締役】
  おはようございます。ニコンの大木でございます。
  ただいま堤顧問のおられる三菱電機と同様、我々ニコンも三菱グループでございます。ちなみに三菱がついていない三菱グループ企業としては、ほかにキリンビールですとか、旭硝子ですとか、東京海上ですとか、明治生命ですとか、いろいろございます。
  本日は企業における数学の現状と期待ということで、大ざっぱにこの3つぐらいの内容を順に追ってお話しさせていただきたいなと思います。
  まさに先ほど堤顧問の話の中で少し出たんですけれども、我々、光学メーカーですので、日常的に光学系、特にレンズの設計をしております。こういったようなレンズ系というのは非常に多くの変数を最適化しなきゃいけないということで、レンズ設計というのは、いろいろな設計の中では最初に計算機を導入せざるを得なかった。そういう分野だと思います。いまだにレンズ設計ソフトというのが非常に大きなウエートを占めております。
  しかしながら、日本の光学技術自体はかなり世界でもいいところにいると思うんですが、レンズを設計するためのソフトウエアというのは、1990年代ぐらいまではほとんどの会社がインハウスで作っていました。それが90年の前半あたりからアメリカからCODE V、それに続いてZemaxというのが上陸してきまして、今、恐らくほとんどのメジャーなメーカーがレンズ設計ソフトはこれらアメリカ製を使っているということになっていると思います。非常に頭痛の種でありまして、日本製で何とかならないだろうかというふうなことがございます。非常にこれは足元の話でございます。
  これはもっと一般的な話で、今まさにインダストリー、IoT、そういったことで脚光を浴びているディープラーニング、マシンラーニングの関係でございます。我々の製品ではこういった画像解析、画像認識といったところにマシンラーニングを使ってiPS細胞の判別等に結構いい成果を出しておりますけれども、こういったのが今どんどん進みつつあると。
  もう一つは、同じような傾向でありますけれども、こちら、ラーニングというよりはデータマイニングということで、徹底的に工場内の、例えばこれは工場内の応用ですけれども、機械のログデータですとか、検索データですとか、そういったものをとにかくやたらデータを取りまくって集中コンピュータに送って、そして、何か問題が起こったときにその問題の原因は何かということをすぐに計算機が結果を出してくれると。人間がこれまではあれこれ考えていたことを計算機がやってくれるといったような、そういうことも今どんどん進みつつあるわけです。
  こういったマシンラーニングですとか、データマイニングといいますのは、皆さん、御承知のとおり、昨今非常に耳にする機会が多くなった第4次産業革命の中核をなすものかなというふうに思います。
  これなんですけれども、昨年あたりから非常に声高に言われるようになって、インダストリー4.0ですとか、Internet of Thingsですとか、SMART FACTORY、ビッグデータ解析といったキーワードがあふれて、どこの企業も一体これ、どういうことになるんだろうということで、いろいろな講演を聞きにいったり、いろいろな本を読んだりという、そういう状況が続いて、いまだに続いていると言っても過言ではないかもしれません。
  ただ、どうも聞くと、講演によって言う内容が全く違っている場合がかなりあります。という中で、一体じゃあ、どういうふうに考えたらいいんだろうというふうに思ったんですけれども、昨年の暮れあたり、ようやく第4次産業革命の核心というのはこれなのかなというような話を聞くことができまして、少し前が見えてきたような気分がしているんですけれども。
  ちょっと、それについて触れる前に、まず4次というのがあるならば、1から3までは何だったのかということなんですが、1は申し上げるまでもなく、蒸気機関。2が電気、電力の使用でございます。このあたりは全くどなたも異論のないところだと思うんですが、実は調べてみると、第3次産業革命って何だったのかというのは、これ、人によって随分これもまたばらけているんですね。認識が大分違うようです。
  その中で、いろいろ調べてみると、やはり決定的だったのは半導体が登場したということじゃないんだろうかというふうに私は今、思っております。私は今61歳なんですけれども、私が生まれた1954年に世界で初めてバイポーラトランジスタができています。その後、6年後に、今の半導体文明の基礎となっているMOS型のトランジスタができています。
  ただ、そのときというのは、今からもう約55年から60年前ですので、その頃に今の半導体文明が誰に予想できたかというと、恐らくほとんどの人が予想できなかったのではないかと。当然ながら、コンピュータ、パソコン、スマホ、デジカメ、全部半導体がなければできないものばかりで、もっと言ってしまえば、インターネットもナビも半導体がなければできない技術であったというふうに考えられます。
  ということで、第3次というのは、今、60年たって、もうみんなが理解できるようになったんですけれども、そのときにリアルタイムでその革命のすごさというのは理解できなかったのではないかと。
  4次というのも多分同じ、若しくはもっと分かりにくいかもしれないということでございます。ただ一言付け加えると、この第3次産業革命の半導体の登場で計算機は圧倒的に速くなりました。1985年当時のスパコン、Cray-2がアイフォン5Sよりも遅いと、20分の1も遅いという事実がございます。
  こういうふうに驚異的に速くなった計算機によって、実はいろいろなところで数学が余り要らなくなってしまった。オプティクスの場合でいうと、オプティクスで必要な計算って結構積分なんですね。通常4重積分が要ります。昔の計算機だとそれはもうとてもやっていられないので、解析的に解けるところまでは解くとか、気の利いた近似を入れるとか、随分いろいろな工夫をしていたんですが、そういった工夫は一切要らなくなってしまって、そのままぶち込んでしまえばいいというふうなことになって、ある意味、これは数学を産業界が遠ざけた意味があったのかもしれないという気はしております。
  こうした中で、昔の人が考えたこれ、未来なんですけれども、大体やっぱり未来を考えるときというのは具象で考えたがるんですね。マイカーが空を飛んだり、それから空中を高速道路が網の目のように走ったり、若しくは家の中に何でもやってくれるロボットがいたりと。一番象徴的なのが電子頭脳を持ったアトム、アトムが出てきたときに、これマシンラーニングという概念はほとんどなかったと思うんですけれども、とにかく電子頭脳というすばらしいものを作れば何でもできるんだというふうな、やっぱりこれ、全部が具象だったわけですね。
  ところが、科学技術の発展というのは、ハードもあったんですけれども、それ以上にソフトの発展が非常に大きくて抽象的な方向に向かっていったわけです。その中で、第4次産業革命を迎えて、これは結局何だったかというと、半導体という技術は確実にこれは全体をハードウエアとして支えています。ただ、その上に乗っかっているのがこのAIというので、ひとくくりで象徴されるようなすぐれたソフトウエアであり、そのソフトウエアに貴重な情報を与える膨大なデータといった、こういったものが三位一体となって繰り広げる新しいワールド。そのためには全てのものがまずは電子デジタルデータ化されなくてはいけない。
  全てのものをデジタルデータ化した後、これらの3つの三位一体によって、恐らく今からは想像がつかないような新しい技術であるとか、ビジネスであるとか、そういったものが生まれてきて、そして、何十年かたって振り返ると、これが革命であったと。こういう革命であったというのが分かるのではないかという、そういうようなお話を昨年暮れに2つ違うところで、偶然にもほとんど同じ内容の話を聞いて、そういうふうに思ったわけでございます。
  実際に何をやっていきたいかというと、例えば数学でハードウエアの精度を上げる。冗長なデータを活用する。既知情報を積極的に活用する。マシンラーニングをやる。いろいろなハードウエアには限界がありますので、それを超えたいというのがあります。
  それから、不可能だったものを可能だったことにするバーチャル実現という、これ、実はニコンで1つ、超解像顕微鏡というのがあるんですけれども、これはハードウエアは全く何も変わっていないんです。何も変わっていないんですが、普通1枚での画像を撮るところを、条件を変えて9枚写真を撮った後、適切な復元計算をすることによって2.5倍の解像度を得られます。見ると全く分解していないものがきれいに分解します。
  これなんかは元々見えていなかったものを見えちゃったことにするという一種のバーチャル実現ではないかというふうに思うんですが、これをもっともっと広い範囲に広げていけるんじゃないかというようなことでございます。
  それから未来を予言する、人工知能は当然ながら未来の予想も可能であるということであります。この下に天気予報、地震予報、株価予測などというのが書いてございますけれども。
  地震予報はちょっと今のインフラ、計測がちょっと足りないかなと。株価予測というのは、これは予報自体が株価に影響しますので、多体問題になって、これまた難しいかなという気がします。
  それから、過去にさかのぼる。これはベイズの推定の式でございますけれども、実際これを使って光学応用するということができて、こういう像が得られたのであれば物体はこうだったはずだというような、そういうような使い方もできます。それで、目も覚めるようなということではないですけれども、比較的超解像っぽい絵は得られるというのがもう分かっています。社会応用では、事件の結果から犯人を知るというのもいずれはできるようになるのではないかと。
  ここまではそれほどでもないんですけれども、この後ですね、是非数学に期待したいところが2つありまして、まず、1つは理論を構築するというところです。データマイニングというのは膨大なデータからピンポイントに因果関係を指摘してくれます。ですので、何が悪かったんだと聞くと、ここが悪かったというふうにぽっと答えてくれて、訳分からないままにそこを直すと、なぜかよくなると。これは非常に有り難いんですけれども、何でそこが原因だったのかという、その説明はないわけですね。
  マシンラーニングは名人芸を再現してくれますが、名人芸とは一体どういうものなのか。これは教えてくれないわけです。答えが出て、答えは出るんだけれども、答えに至る過程は分からないままという、本当に知りたいのはやっぱり究極的には、なぜそこがそうなるのかという答えプラス答えにいくまでの過程ではないかというふうに思うわけで、そこを数学で何とか構築できないものでしょうかと。
  もし、それができるとすると、第4次産業革命においても、結局いろいろなものを最適化したり、名人芸でいろいろなものに対して答えを出していくわけなんですけれども、そこにはAIがあって、データベースがあって、計算機があるといった、その3つを全体を取り仕切っているのは誰か人間なわけですね。
  そうではなくて、こういう理論を構築するものができると、そういったAIとかコンピュータとかデータベースを使いながら、それらを使って最適化している全体の最適化のプロセス自体を最適化できるんじゃないかなというふうに思うわけです。ここに数学の出番がないんだろうかというふうに愚考しております。
  もう一つは何もかも数学的空間へ持ち込む。第4次産業革命の最初の前提が、全てのものをデジタルデータ化するんだというふうに話を聞きましたので、もし、それができるのであれば、それは定量化できると、全てのものが定量化できるということであって、そのときに全てのものは基底関数展開ができないだろうかと。そういうふうにすれば、人の性格や病気の症状、気分、日本各地の農産物、こういったものが全部基底関数で展開できてしまうと、結果的にこれは人と人の相性診断とかマネジメントの改革ですとか、外交政策の改革だとか、論理的にうまいワインの開発だとか、いろいろなものが基底関数をベースに論じられるという驚異の世界になるのではないかというふうに思っているわけであります。こういった方向にどこまで進むかということも、やっぱりこれは数学屋さんだけができる世界ではないかなというふうに思っています。
  ということで、これは本当に私の今思っていることなんですけれども、高等数学が加わることで第4次産業革命というのは一つ上の次元に移行する。30年後にあるところ、第4次産業革命というのは、数学が産業に本格的に参入したという、そういう革命だったのだというふうに言われるようになるかどうかという、今、非常に重要なポイントかなと思っております。
  最後に、数学活用のためにということで、一応企業の事情ということで5点ほど挙げております。順を追ってお話ししておきます。まず、ほとんど数学と縁がない企業というのはかなりあると思います。我々の場合、会社でも数学屋は非常に少ないです。欲しいので、どうも第4次産業革命で数学が結構要るかもしれない。でも、どういう人が欲しいのか分からないという、このレベルの企業もかなりあると思います。
  ただし、このレベルの企業は大学、学協会で面倒を見るのはちょっと無理だろうと思います。恐らくこういった企業は企業の側でも大学や学協会に行くのではなくて、コンサルをまず呼ぶと思います。それは間違いないと思います。ただ、私の知る限りでは、コンサルっていっぱいあるんですけれども、純粋数学に強いコンサルというのは非常に少ないんじゃないかと思います。そういう意味では、企業と数学のトランスレーション組織としてのコンサル、数学に強いコンサル、これはこれからニーズがあるのではないかなと思っています。
  次、それよりももう少し進んだ、うちの会社はこのぐらいかなと思うんですけれども、大体こういう人が欲しいというイメージはあるんです。ただし、採用するときに、誰が優秀なのか分からないですね、これ。技術面接が成り立たない。これ、物理、科学、その他の電気、メカ、全部これ、どんな人が来ても普通に技術面接は成り立ちますが、純粋数学だけはいきなり抽象画を見せられると。いきなり抽象画を見せられても、よさが理解できないということで、できれば、具象画をかいて基礎的な才能を見せてほしい。若しくは、抽象画しか見せられなかったら、こういう質問をしなさい。こういうときにこういうレスがあれば、それは地頭のいい人であると。そういったような何かそういう判別法があれば、数学を専攻していればそれだけで地頭がいいという、必然的にそうはならないと思うので、企業としてはできるだけ優秀な人を欲しい。
  そういうことで、今そういった何か手法を御提案いただけないだろうかということと、もう一つは、数学科を出る方も自分の能力を部外者に示すときに、一番効果的な方法は何か。それはやっぱり普通は抽象画を見せることではないんじゃないでしょうかと、その辺を御理解いただきたいなというふうに思っています。
  それからあと、実際に技術開発の過程で、数理的な処理が必要な場面というのはかなり出てくるんですけれども、大抵物理屋はそれなりの余り大してレベルの高くない普通のやり方で何とか処理しちゃうんですね。そこで、ここに数学を使うべきなんだというふうに主張する、すなわち専門家を導入して、ここにもっともっと高等な数学を入れると、ここは絶対よくなるという、まずそれを起案する人がいないんですね。
  これは本来物理屋の役割だと思っています。ただ、物理屋さんというのは、大学に入学したときに、教養課程でイプシロンデルタをちょっとやるんですけれども、その後、そこから遠ざかってずーっと単純に物理の周りの数学だけをやっていって、卒業してそれで技術者になっていくということなので、高等数学の御利益が何だったかとか、高等数学が問題をまず抽象化してどうのこうのという、そのスタイルというものを全部忘れてしまっているんですね。
  そういう意味では、やはり物理屋さんに数学の純粋数学の威力と御利益を実感させる講義を卒業直前に聞かせる。若しくは就職した後、そうしたことが分かるような講演会を催していただくと。そういったものが数学活用にかなり直結するのではないかというふうに思っています。
  それと具体的な技術問題を数学の問題に翻訳できない。これは1つ前のスライドに加えて、数学専攻者に具体的な問題を解く試練の機会を増やすということで、これは既に配付されております資料の中にも入っているような感じがありますので、特に多くを付け加えることはございませんけれども、数学の問題への翻訳というのは事務的な作業ではなくて、常にそこのところがもう既に数学の大きな威力の一部だと思います。問題が無駄なく、かつ一般化、普遍化されていくという、そういうこと自体が技術の開発の上でも非常に重要なポイントだと認識しております。
  最後、指導できる人がいないということなんですが、この直前の2枚における問題が解決すれば、これも解決するだろうというふうに考えています。
  最後になりましたけれども、いろいろ申し上げたんですが、数学は数学であってほしいということで、余りに現実と密着したらもうそれは数学ではないということで、やはり余り世俗にまみれていただきたくないなというのはあります。
  ですので、そのまみれないように、我々もアプローチしなきゃいけないし、まみれずに済むように数学の方の方もいろいろな表現をちょっと工夫していただけると非常に有り難いなと思います。
  第4次産業革命が非常に高等な方向に、かつ抽象的な未来に行くのであれば、いずれいろいろな技術の方から、数学の持つ抽象の世界に近づいてこなければ成り立たない世界になるのではないかというふうに思っております。
  私からは以上でございます。

【若山主査】
  どうもありがとうございます。
  非常に意義深いお話を頂きました。それでは、質疑応答をしたいと思います。どうぞ。

【小谷委員】
  お願いが1つと、質問が1つあります。お願いは、きょう、御講演いただいた第4次産業革命についてですが、実は、日本はその先を行く概念としてSociety 5.0を提案しています。本日の御講演されたことはむしろ第4次産業革命よりも、そのSociety 5.0という話の方に近いと思っています。
  Society 5.0については第5期科学技術基本計画に書いています。産業ではなく、社会構造全体を変えるような大変革時代に来ているというのがメッセージです。それはどういうものかというと、今まで我々が経験した物理世界と同じように、サイバー空間というか、デジタル空間が広がっていて、それが一体感を持つことによって社会構造や価値観が大きく変わってしまうというのがSociety 5.0の骨子で、5番目の社会構造変革といわれています。
  今まで我々がなじんできた物理世界は物理的な法則に支配されていて、我々には経験がありますが、サイバー空間は我々が全く知らない世界であり、新しい言葉も必要だし、新しいロジックも必要だし、新しい法則も必要であると。そこにこそ数学が入る、数学こそが、その言葉を与え、ロジックを与え、法則を与えるのではないかということが期待されています。
  きょう、御講演された話はそこに非常に近いと思いますので、是非、ソサエティ5.0を今後使っていただけると有り難いです。
  質問ですが、ご講演の最後の方で企業が数学に期待することについての具体的な御提案を頂いて大変有り難く思いました。コンサルが必要であるということ、なるほどと思いました。
  例えば全国に数学の相談窓口のようなものがあって、そこに聞くと、こういう数学だったら、こういう人が専門家であり相談に乗ってくれるとか、そのような相談窓口若しくはそのような機能のセンターがあるとお役に立てるでしょうか。

【大木取締役】
  御質問につきましては、基本的には全く新たなところに出ていくときに、企業というのはコンサルを使いたがるんです、基本的に。そういう公の窓口であるとか、そういうところよりも。というのは、お金を払っている。お金を払っているから、こちらはぜいたくを一方的に言って、向こうが全部それを咀嚼(そしゃく)して、じゃあこうですよというサービスを持ってきてくれると。
  数学においても、数学の文化が全くないところでは、そういう窓口に行って、先生を紹介されたとしても、その先続くかどうか分からないという不安があるので、まずはコンサルに電話をかけてしまう。メールを出してしまうというのが先に来るんじゃないかというふうに私は思います。
  その後で、そういう展開もあるのかもしれませんけれども、入り口がコンサルから始まることが多いんじゃないかなというふうな気がしております。

【小谷委員】
  分かりました。どうもありがとうございます。

【大木取締役】
  あとSociety 5.0につきましては、済みません、存じ上げておりませんでしたので。

【小谷委員】
  是非よろしくお願いします。

【大木取締役】
  ただ、キーワードが非常にいっぱい増えておりまして。

【小谷委員】
  中身を詰めないといけない。

【大木取締役】
  インダストリー4.0もやっぱり社会変革を含んでいるんだといいますか、あれはむしろ産業というよりも、何と言うんですか、社会の改革だというふうに。

【小谷委員】
  そうですね。社会改革なので。

【大木取締役】
  ということをおっしゃっている方もいますので、その辺が明確にSociety 5.0ということで、はっきり分かればそれはすばらしいことだと思います。

【若山主査】
  ありがとうございます。ほかにございませんでしょうか。どうぞ。

【本間委員】
  数学者が欲しいという言葉と、数学をしている人を一時的に欲しいって意味が違うんと思うんですけど、どちらが当初思い描いていることなのか。それは後半出てきた、指導者がいないから、そもそも雇用したとしても、安定的に定着しないかもしれないので、まずは成功して、誰か指導者を作ったらグループを作るみたいなことなのか、何かそこら辺、もう少し具体的に像があれば教えていただきたいんですけれども。

【大木取締役】
  一時的に数学屋が欲しいというのは実は余りないのではないかというふうに思っています。たくさん数学者がいるところで、今何が足りないのか。そこをこの間だけ補充したいというのはありだと思います。ただ、数学が全くないところにこの3年間だけ数学者にいてほしいというのは、それはもう完全に恐らく考え方としては破綻していて、やっぱり周りにちゃんとしたそういう受入れ体制ができていないと機能はしないと思いますので、そういうふうになれば、やはり数年間で終わりということはないだろうというふうに思います。

【舟木委員】
  東大数理の舟木と申します。大木先生には東大数理にも講義に来ていただいてありがとうございます。社会数理先端科学ですね。いろいろとお世話になっております。
  ただ、きょうのお話を伺うと、数学の学生との面談が不成立だとか、なかなか厳しいと。我々に対しても何か厳しいような、そういう印象を持ったのですが、やはり東大数理に来られて学生と接せられて、そういう印象を強く持たれたということでしょうか。ニーズはあるというようなことはおっしゃっていただいて有り難いのですが。

【大木取締役】
  普通に会話していると非常にいろいろなことがよく分かるんですけれども、実際に技術面接の場というのは、結構形式的なんですよね。面接官が並んで、前に1人、ちょこっと座って、最初に、じゃあ、博士論文の内容の簡単な説明をお願いしますなんていうところから普通始まるんですね。
  物理とか化学だったら、それはそれで十分いけるんですけれども、数学のときに、そこから始まって結構堅いペースで進んでいく話の中で、本当に何と言うんですか、その人の頭を、うん、分かったということになるかどうかというと、それは非常に難しいだろうなというふうに思うんですね。
  そういうところで、やっぱり元々まずは博士論文の中を説明するとしても、プラスこういうことは説明しておこうというのは、最初からやっぱり考えておいていただいた方が円滑にいくのではないかなというふうに思うわけです。

【舟木委員】
  どうもありがとうございます。

【若山主査】
  どうぞ。

【樋口委員】
  先ほどのコンサルをまず使うんじゃないかというところに関わる話です。その先には、例えばアカデミア側からすると、産学共同研究という形がありますが、その間をどのようにしたらいいかということに関する質問です。アカデミア側としてどういうふうな体制作りが考えられるのでしょうか。じっとコンサルから声が掛かるのを待つだけではどうしようもないので、そのあたりの知恵とかアイデアとか、おありでしたらお願いします。

【大木取締役】
  コンサルは、もし数学に強いコンサルというのが存在して、初めての企業がそのコンサルと接したとすると、そのときに、コンサルはまず、あなた方の会社でこうやりなさい、こうやりなさい。その中には、大学のここととにかく何か1つやりなさいということであるとか、少なくとも1人、こういう人を入れなさいとか、そういうのを全部助言してくれるわけですね。
  その中に、恐らくすぐれたコンサルであれば、先につながるようなオープンイノベーション的な外との連携なんかのプログラムも提案してくれるはずのものだと思います。ですので、コンサルの方から大学の方に何かがということではなく、むしろ企業の方が、そうか、分かったということで動き出すと。そこまでのマインドセットを作る過程をコンサルがやるという、そういう図式ではないかなと思います。

【若山主査】
  御質問、まだあるかと思いますけど、後で議論の時間も少し取っておりますので、次に池川先生からお話しいただきたいと思います。今度は数学専攻学生の企業就職支援についての現状や問題点ということで、池川先生には数学会の社会連携協議会としてのお立場からお願いします。

【池川幹事】
  先ほど御紹介いただきました日本数学会社会連携協議会の幹事の池川です。この委員会には、日本数学会の理事長と前理事長、2人いらっしゃるということもあって、ちょっと緊張しておりますが、このような機会を与えていただき誠にありがとうございます。

【小谷委員】
  前回も池川さんが全部やってくださったというお話をしてありますので大丈夫です。

【池川幹事】
  先ほど小谷理事長の方からお話がありましたけど、2014年5月、この場で私ども日本数学会の取組をお話しさせていただきました。今日は、その進捗状況報告を兼ねております。余り時間がありませんのでポイントだけ御紹介させていただきます。
  さきほど大木さんがお話ししたように、産業界は第4次産業革命を迎えており、数学の産業界での必要性は明らかなところです。
  さて、人材育成の状況はどうでしょう。2000年頃にポスドク1万人計画というのを実施しましたが、その頃の外部環境がよろしくなかったこともあり、博士就職難問題というのが表面化しました。この状況を踏まえ、文部科学省様は様々な手を打っているところであります。
  数学というのは基礎的な学問ということもあって、数学専攻の博士課程修了生の就職は厳しい状況です。日本数学会は、この問題に直面しておりまして、学会としてもちゃんとキャリア構築支援をやらないといけないのではなかろうかということで、今までいろいろな取組を行っております。本日はその取組を御紹介させていただければと思っております。
  日本数学会の会員はほとんどアカデミアの方ですよね。こういう中で、キャリア構築支援をやろうとするのであれば、産の知を入れないといけませんよねと。そういうこともあって、産の有識者と学の有識者からなる社会連携協議会というのを舟木先生が理事長のときに発足させました。産の方を巻き込むことには、いろいろなメリットがあります。例えば、効果的なイベントを企画、運営できたり、PDCAサイクルを回して改善するとか、そういう産流のノウハウを使えます。今のところ、これが奏功しているのではないかなと思っております。
  このスライドは、今まで日本数学会で取り組んできたイベントを紹介したものです。大きく2種類のイベントがあります。キャリアパスセミナーというのと、異分野・異業種研究交流会というものです。キャリアパスセミナーというのは、片方向型で講演型のスタイルです。一方、異分野・異業種研究交流会というのは双方向の交流会です。皆さんのお手元にお渡ししている資料は昨年11月に開催した研究交流会の概要集です。
  社会連携協議会は2013年に発足しました。発足以降のイベントはこの協議会が主体となって企画、運営しております。2014年からのイベントは文部科学省「数学協働プログラム」からも共催を頂いております。この場を借りてお礼を申し上げます。
  本日は、学生のキャリア構築に多大な貢献を与えていると思われるこの研究交流会2015について御紹介させていただきます。
  まず、研究交流会の目的をお話します。
  1点目は、若手数学者に異分野への応用展開の可能性のような数学の思わぬ力に気付いてもらうことです。
  2点目は、産へのキャリア構築に向けた動機付けを持ってもらうことです。
  具体的にどのように行っているかを、昨年11月に行った研究交流会2015のプログラムを使って御紹介させていただきます。
  先ほど御発表なさった大木様には基調講演を頂きました。どうもありがとうございます。この基調講演では、企業で数学がどのように役に立っているのか、また、数学人材はどういう活躍をしているのかというのをお話しいただきます。
  基調講演が終わってから、協力企業である26団体が、数学人材がどういう活躍をしているかとか、インターンシップは行っているのか、採用人数はどれぐらいかというのを各2分間でお話しいただきます。
  各企業の講演が終わると、若手の研究者がポスター発表を行います。これを聞いている人はほとんど産業界の方ですね。
  ポスター発表が終わってから、学生の皆様は企業のブースにお伺いして、個別交流を行います。最後に立食をしながらフランクに情報交換を行います。
  今回の協力企業数は26団体でした。次回は先ほど御発表なさった三菱電機様にも是非参加いただければと思っております。前回は21団体の参加ですが、今回は26団体に増えました。増えた理由の一つとして、数社より研究交流会に参加したいという要望があったことです。もう一つは、御後援いただいた経団連様のお力です。
  続きまして、どのような方が参加されたかをお話します。このグラフは参加者159名の内訳です。全体的には前回から比べると約25%増加しました。約半分が若手数学者ですね。今回は、中学、高校の関係者にも数学の産業界でのニーズを知ってもらいたいために、中学、高校教育関係者へ広報活動を行いました。具体的には中学、高校教育関係者が参加する全国大会にチラシを配りました。これが奏功いたしまして、今回5名の参加に至りました。ということもあり、この研究交流会はいろいろな方が参加いただけるという場に発展しているということがわかるかと思います。
  次に、ポスター発表について御紹介します。今回43名の方にポスター発表いただきました。前回の39名に比べると多くの方に発表いただきました。今回の研究交流会では、日本数学会の理事会の承認のもと、顕彰事業を実施しました。そういうこともありまして、学生は非常に真剣に発表いただきました。この顕彰事業の実施に当たって、選考委員会を設置しました。そのメンバーは社会連携協議会の委員及び研究交流会に協力した企業の方です。選考委員会の委員29名のうち約3分の2の委員は産業界の方になりました。産業界の方は、選考するに当たって今まで以上にしっかり聞くんですよね。これにより、非常に盛り上がりました。
  選考の結果、今回、この3名の学生が選ばれました。実はこのうち2人は純粋数学系です。純粋数学系であっても、プレゼンテーションが上手であれば受賞できるということが分かった次第です。
  次に、ポスター発表を行った若手研究者の声を紹介します。アンケート結果によると、85%の方が参考になったとか、大変参考になったと、非常に前向きな回答を頂いております。協力企業の方の御意見については、ここでは改善点しか載せておりません。非常によかったとか言っておられますが、その一方、分かりやすく説明できる能力が必要とか、プレゼンテーションスキルが低いというふうに思われた方もいらっしゃいました。大学の教育の一環としてプレゼンテーションスキルを高める機会が必要だなというふうに思われます。
  全体的な満足度について説明します。参加者に、次回、参加したいかのアンケートを取りました。そうしたら、参加しないというのはゼロ%でしたね。ほとんどの方が次回参加したいと思っています。このアンケートの中で、非常に興味深い結果がありました。例えば協力企業では、若手数学者が活躍できる場をしっかり作り、若手数学者を育てていかなければならないという思いが強くなったというふうに。すなわち、この研究交流会というのは、非常に意識の高い方が集まって、若手数学者を育成する有効な場であると思われます。
  さて、ほかの学会ではどういう取組をやっているかについてお話します。日本物理学会とか日本化学会でもキャリア構築支援の取組を行っております。最近、日本物理学会では、日本数学会の異分野・異業種研究交流会を参考に同様の交流会を開催することになっております。すなわち我々が行ったことは先駆けですけれども、いろいろな学会に波及しているということですね。
  到達点と課題を簡単にお話しします。到達点としては、試行錯誤を繰り返しながらなんですけれども、キャリアパスセミナーとか研究交流会の企画運営スキームの確立ということですね。さらに、こういうイベントを通して、若手数学者の弱みが分かりつつあります。具体的に言うと、プレゼン能力が低い等ですね。
  課題としては、自立的事業運営を可能とするビジネスモデルの構築が必要かなと思っています。研究交流会はどんどん人数が増えていまして、多大な運営費を必要としております。これをどう解決するかというのが大きな課題の1つですね。
  2点目は、こういうイベントを行うのはいいんですけれども、果たして効果があるのか、効果検証のスキーム作りが必要かと思います。効果を検証してPDCAサイクルを回さないと、いいものは作れないということですね。
  3点目は、教員の意識改革ですね。プレゼン指導の徹底等があるかなと思っております。
  続いて、東京大学での数理キャリア支援室の取組を説明します。2014年12月に数理キャリア支援室というのを設置しました。設置した背景を説明します。東京大学ではキャリア支援室というのは本郷にしかないんですよね。その本郷にいる方は数学のプロフェッショナルじゃないんですよ。数理科学研究科は駒場にあるという地理的な問題点と、あと本郷のキャリアアドバイザーのスキルから申し上げると、数学の学生に効果的なキャリア支援をしづらいという問題点がありました。ということもあり、2014年12月に数理キャリア支援室を設置しました。私はキャリアアドバイザーとなって、室長は山本でございます。
  次に数理キャリア支援室の特徴をお話します。東大ではスタディグループというのを行っております。また、インターンシップ等も少しやり始めています。このような産学連携の手段を使ってキャリア構築の支援をしようというのが大きな特徴です。
  キャリア相談とイベント開催の大きく2つ取組があります。キャリア相談につきましては、一次面談は私が行います。数学の学生さんには、将来アカデミアに進みたいという方も結構います。そのような方は数学教員が相談しないといけないということもあり、室長の山本先生とかが二次面談をします。このように、きめ細やかな対応をして、相談に来られた方の人生にとって最適なキャリアは何かというのを考えさせる仕組みを作っております。
  キャリアデザインセミナーというイベントを1月下旬に行います。数学を活用している約40団体をお招きし、東大数理の卒業生を中心に講演いただく、3日間のデザインセミナーを行っております。
  その他のイベントとしてスタディグループがあります。スタディグループ終了後は、参加学生のフォローアップを行っております。参加した学生に直接聞いて、教育的な効果はありましたかとか、そういうことをお聞きして、スタディグループが教育的な効果をもたらしているというのを検証しております。
  このグラフは月当たりのキャリア相談回数を表したものです。最初はなかなか相談に来なかったのですが、広報活動の奏功によって相談回数は増えております。最近は、幸いなことに博士課程の学生とかポスドクが来るようになっております。
  成果としては、インターンシップマッチングの成功が3件あります。修士2年の企業就職希望者内定率は100%です。なぜこのようにうまくいったかというとですが、数学者の弱みをフォローしたことにあります。先ほど大木さんがおっしゃっていましたように、数学者はなかなか研究の意義をうまく説明できないんですよね。やったことは説明できるんですけど、その研究が何の役に立つのとか、そういうところを突っ込まれるとうまく答えられないんです。
  ですけど、民間企業においては、研究成果の出口が求められるというビジネス思考が必要となります。自分のやっていることの意義が説明できないと、就職活動のときの面接で苦労します。私どもはその弱みを克服するプレゼン指導を丁寧に行っております。
  到達点としては、基本的なスキームができている点かと思っています。さらに、いろいろな面談を通して数学者の弱みが分かってきたところですね。東大の数学の学生は、他校と比べて専門性は高いですが、transferable skillは少し弱いかなと思っています。これは企業の方も同じようなことをおっしゃっていますね。このtransferable skillというのは問題解決のための情報収集力とか対人コミュニケーション力とか、組織対応力のような様々な業界や職種に転用可能なスキルです。
  民間エージェントでも、こういうキャリア支援を行っています。課題としてはそれとの差異化とかと、先ほど申し上げたtransferable skillを醸成するような教育システムを作って数学イノベーション人材を育成する方法論を確立する必要があるかなと思っております。
  次に政策提言です。大学でのバックヤード的な業務を行う方として産学連携コーディネーターとURAというのがありますよね。今まで文部科学省様の事業としては産学連携コーディネーターとか、URAを養成するという事業を積極的に行っていますが、私個人的には、キャリアアドバイザー、それも産学連携に精通しているキャリアアドバイザーを養成するような事業を是非とも行っていただければ有り難いなと思っております。特に、数学を含むような基礎的な研究分野の学生を対象としたようなキャリアアドバイザーかなと思っています。
  まとめは御覧のとおりです。時間の関係で説明は割愛させていただきます。どうもありがとうございました。

【若山主査】
  どうもありがとうございました。
  後で、全体に関する意見交換をしたいと思いますので、今、テクニカルな点で御不明なところがありましたら、御質問いただければと思いますが。どうぞ。

【合原委員】
  研究交流会で修士が15名というのが余りに少なくて、うちの研究室よりも少ないぐらいなんですけど、何でこんなに少ないかというのはどういう分析をされているのかということと、やっぱり学部中心のここの層を増やさないと、うまく回っていかないと思うんですよ。そこの対策はどう考えられていますか。

【池川幹事】
  修士課程の学生にも一生懸命声を掛けているのは事実ですね。チラシとか配って是非とも参加してくださいということを言っているんですけど、多分大きな問題は修士課程レベルで発表できるまでの研究成果を持ってくるのは厳しいんじゃないかなと、数学の分野ではね。

【合原委員】
  それはポスターを発表するから。条件になっているんですか。

【池川幹事】
  いや、一般参加は別に結構なんですけど、当然一般の聴講で参加する修士の方は、そこそこいます。ですけれども、ポスター発表という場においては、やはり修士の方については、それまでは成果が厳しいので。

【合原委員】
  話す内容がまだないということですか。

【池川幹事】
  こともあって、そこは少ないかなと思っています。

【舟木委員】
  最初のターゲットはやっぱりドクターだった。

【小谷委員】
  修士を修了した方が企業に就職することは全く問題がなく、また各大学でも修士学生のキャリア支援をやっていますので、この活動の趣旨は、修士の学生と企業の出会いではなく、専門性の高い博士学生が研究開発型企業と出会う機会を作るということなので、そもそもターゲットがそこなんです。

【合原委員】
  それは分かりますけど、ただ、博士に行く修士課程の学生がこういうのを経験すると、かなり変わると思うんですよね。だから、そこは重要かなという気がします。

【池川幹事】
  それはおっしゃるとおりで、アンケート結果で、ある准教授の方は、修士課程からもこういうイベントに参加してもらって意識を変えてもらう必要があるということをおっしゃってますね。

【小谷委員】
  先ほど池川さんが言及された運営費とも関係していて、修士の方がたくさん出席するには、それなりの経費が掛かるということもあります。

【若山主査】
  それでは、意見交換したいと思いますが、はじめに少し私から質問させていただきます。その後の意見交換のためにと思いますので、プレゼン力という話も出ましたけれども、先ほどの大木様のお話でも技術面接というのがありました。企業では出口という点で何に役に立つのかと。
  そこで、御質問したいことは、技術面接において例えば博士論文、興味があるからそういう論文を書いたわけですけれども、そのときに何に役に立つかというのはなかなか説明しにくいときに、数学の中においてその意義が明確に説明できればどうでしょう。こういう問題はどうして考えたか、歴史的に発展してきた中でですね、その問題をどう位置付けたか。そういうふうなことを説明することができれば、それはちゃんと評価されるのか、というか、分かりよいものだと言えるんでしょうか。

【大木取締役】
  それは博士論文の内容の説明としてはそういうのがあると印象としては非常によくなると思います。ただ、そこまでの説明を受けても、それは博士論文の説明であって、その人がその会社に入った後、どれだけの活躍をしてくれるだろうということをやはり見なくてはいけないので、そのときにはその人の持っている数学のバックグランドがどのぐらいなんだろうというのは、やはりそれとは別に知りたいポイントであるのかなと思います。

【若山主査】
  ありがとうございます。

【合原委員】
  それ、面接官の問題もあるような気もする。

【大木取締役】
  なので、面接官にちゃんと数学屋がいれば、だんだん会社の中に増えていけばその問題は解決されていくと思うんですが、最初の段階ではやはり……。

【合原委員】
  現状ではいきなりは無理だからということですか。

【大木取締役】
  そうですね。面接官になる、それなりに真面目にとれる人からというになりますので、そのクラスで数学屋さんがいない場合にどう対応するかというのは確かにあります。

【若山主査】
  それでは、時間が押していますけれども、論点としましては大学における取組で、数学専攻における取組であるとか、今、まだ数学の人がなかなか企業にはおられないということがありますので、それに近いのは物理の基礎であるということも含めて、そういう方たちが最初にいて、数学の博士課程の学生が増えていくというふうなことをも期待するための改組など。
  それと、最後にお話があったような、企業と数学学生との出会いの場、そういうことについて余り時間はございませんけれども、15分程度意見交換をしてまいりたいと思います。どなたからでも、御意見ございましたらよろしくお願いいたします。

【國府委員】
  個人的な考えからと、皆さんにちょっとお伺いしたいことがあるのですが、例えばアメリカの私の知り合いから聞いた話では、アメリカでは学部段階でサマープロジェクトとかそういう形で、要するに学部生を集めて研究のようなことをさせるというのが結構あるようです。数学においても課題を与えて、それを解決するということをやっているそうです。
  学部の段階ですからレベルはそれほどではないのですが、自分で新しい問題を考えて、自分の持っているそれまでに学んだ数学の知識などを使って何か課題を解決するということをグループでやるという取り組みは、日本では余りないと思うのですが、もし、あるのなら教えていただきたいと思います。
  一方で、日本の理学部数学科のようなところでの学生は、修士段階ではまだ研究の段階にやっと到達するかしないかぐらいではないかと思われて、本当に自分の研究のテーマというのを意識してきちんとしたその研究のようなことをするのは、本格的には博士に入ってからだと思います。
  そういう教育の仕方の差というものが、例えば企業なり、企業でなくてもいいのですが、数学で学位を取った学生が、自分のやってきた研究をどう捉えてプレゼンに反映させるかいうことに影響するのであれば、こういうことももう少し考えてもいいのかなと思ったのですが、皆さんのお考えはどうでしょうかという。

【小谷委員】
  関連なので、同時に質問してよろしいでしょうか。私も全く同じというか似たようお話を最近聞きました。アメリカの大学で先生が企業から解決してほしい数学の問題の注文を受けて、それを学部生の授業の中で、期限を設けて問題を学生が解決する例があるそうです。それは学生にとってもすごくいい経験で、与えられた期限の中で問題を何らかの形で解決する経験を、しかも生のデータを使ってやれるので、教育効果もあるし、企業と数学の間の関係もよくなるというお話を聞きました。
  とてもいい試みだと思う反面、これを例えば日本で学部の学生にやらせられるかについては、私としてはよく分かりません。文部科学省様に伺うことなのかもしれないですが、どうなんでしょうか。つまり、学生は教育を受ける立場であり、教員の研究に使っているような誤解をうけることはいけないとか。日本では、教育を受ける立場の者と研究に従事する者に大きな隔たりがあるような気がするのですが、いかがでしょうか。

【合原委員】
  具体的にやっている例ですけど、例えば生産技術研究所にはUROP(Undergraduate Research Opportunity Program)と言って大島まりさんたちがやっているシステムがあって、それは教養の1、2年の学生が半年間、生産技術研究所に来て、教員について研究のまね事みたいなことを半年やる。
  あと文部科学省の生命動態システム科学推進拠点でやっているのは、テーマは生命関係なんですけども、やはり同じように駒場の学生が半年、教員について研究のまね事みたいなことをやるんですけど、例えば結構優秀な学生だと、その間にジャーナルペーパーを書くぐらいの成果を上げたりするんですよ。駒場の学生なので、進学振り分けもあるので授業はすごく忙しいんですけども、その合間をぬって夕方来たりして、ぎりぎりですけど、やろうと思えばできないことではないと。

【小谷委員】
  研究の体験をするのは恐らくよいと思うのですが、企業からお金をもらった研究に学部学生を従事したりすることは、これは構わないのかどうでしょう。

【合原委員】
  そこですか。

【若山主査】
  何かお答えいただければ。

【岸本大臣官房審議官】
  人件費を払っているわけではないので、いわゆる修士と同じ扱いだと思いますけど。共同研究は先生がやられているということなので。

【小谷委員】
  それなら結構です。ちょっと気になったので。

【合原委員】
  学生が出した成果なんかを、例えばそれが極端な場合特許になるとかなったときに、利益相反みたいな問題がちょっと生じますよね、企業からお金をもらっている研究だと。

【小松局長】
  そうですね。

【合原委員】
  教育上の意義があって受け入れているんだけども、その学生がその企業のためになるような成果を出してしまったと。例えばそういう状況ですよね。

【小谷委員】
  そうですね。教育を受けるために授業料を払っている学生を企業のための研究に従事させることです。

【岸本大臣官房審議官】
  文科省内では、今、産学連携研究に携わっている博士課程には人件費を払うべきだという議論があり、整理をしようとしていますが、修士以下については今までここで御意見があったように教育が中心だという理解がされています。

【小谷委員】
  はい、教育を受ける立場の者を研究にどの程度従事させられるか。特に企業が入っている場合どうなのかということについて、もし問題なければ大変に有り難いです。

【若山主査】
  修士課程ですと、やっぱり一応先ほど國府委員がおっしゃったように、確かに教育主体というところがあるんですけど、それでも研究科という名前もありますし、企業との共同研究のときにあらかじめそういうことをちゃんと整えてやるということは既になされていることかと思います。

【國府委員】
  すみません、少し補足いたします。先ほど申し上げたのは、恐らく数学はほかの学術分野に比べて研究の段階に入るのが随分遅いと思うので、それがいろいろなところに影響していくことがある、例えばドクターの学生でも自分のプレゼンが専門家向け以外にはなかなかうまくできないとか、コミュニケーションがうまくとれないとかというのにも影響しているのではないかという気もします。
  もう一つは、学部段階である程度の研究を経験すると、学習する上でもいろいろ良いことがあると思うのですが、それが例えば人材の育成というところにもメリットがあるのなら、それを積極的に考えるというのもいいのかなと思ってお伺いしたわけです。

【若山主査】
  ありがとうございます。せっかくですから、こういう観点から、少し長谷山委員とか高木委員から、ちょっと御発言いただきたいんですけど。

【長谷山委員】
  先ほどの小谷先生の件に関しては、大学や学部によって違いがあると思いますが、卒論学生ですと学業が本分で、卒業研究にかかわるアルバイトも避けるべきというのが私の所属先のルールになっています。そのため、卒論研究の教育に必要なデータだけを共同研究先との合意の下に切り出して、学生に提供しています。
  小谷先生の御質問や御懸念は、卒論生よりも、もっと若い学年かもしれませんが、私の経験から卒論生についてお話しさせていただきました。修士課程の学生は、共同研究の補助を行うことができますので、共同研究先と合意の上でデータ処理や研究調査、プログラム作成のアルバイトに従事させています。これは、学生自身の修士論文研究のために役立ちますし、就職に備えた学びにもなっているようです。このような共同研究は、部局ごとにNDAを結ぶことになっていて、学生については、指導教員を介してしかその効力はありません。この点の整理を文部科学省でしっかりやっていただけるのであれば、大学院生を指導する教員の共同研究の進め方について実質的で発展可能な体制が検討できるようになり、大変に助かると思います。
  それと、先ほどの御説明についてお伺いしたいのですが、行われた取り組みは、東大をパイロットケースにして進めた結果、マッチングが成功したと理解してよろしいでしょうか。

【池川幹事】
  はい、そうですね。東大数理キャリア支援室に直接企業の方から数学のこういう人材を欲しいという、もうピンポイントでいらっしゃるんですよ。これは本郷にあるキャリア支援室には来ない情報なんですよね。数学のこの人材が欲しいということもあって、非常にマッチングしやすいので、スキルマッチングしやすいので。

【長谷山委員】
  ありがとうございます。本学の例ですと、専攻で分けずに1つのセンターで就職支援を行い、キャリアアドバイザーの資格を持った担当者が対応しています。今回、御紹介いただいた取り組みは、数学に集中して先ほどの成果を上げているのであれば、その知見を御展開いただくことで、前進の可能性が広がると感じています。

【池川幹事】
  是非ともよろしくお願いします。

【高木委員】
  ちょっと御質問の答えになっているかどうか分かりませんけど、1つコメントと1つ質問なんですが、バイオインフォマティックスに関しましては、やはり修士に入ってしまうと、特に実験系はずっと朝から晩まで実験しているので、なかなかその情報系を学ぶことができないということで、やはり学部レベルから、実際に企業との研究とかに加わるかどうかは別にしまして、やはり両方教えないと、日本の教育システムの中ではバイオインフォマティクスを身につけるのはなかなか難しいかなというふうに思っています。ですから、学部段階で情報数理系といわゆる生物系、両方教えることが重要かなというふうに思っております。
  それで、その観点で質問が1つあるんですけど、先ほどニコンの大木さんの方から、数学ができて地頭がいい人を採りたいというお話があったと思うんですが、その地頭がいいという定義がなかなかあれかもしれませんけれども、地頭って鍛えられるものなのかどうなのか。逆にもし鍛えられるとすれば、それは学部レベルからやる方がいいのかとか、先ほどのプレゼンテーション能力を上げるということと地頭とどう関係するのかとか、そのあたりの何か企業でのキャリアパスなり、お考えをちょっとお聞かせいただければと思うんですけど。

【大木取締役】
  例えば博士である立派な研究をなされても、そこはできるけれども、じゃあ、違う問題をやってもらわざるを得ないわけですね、会社に入ると。全く同じ問題が出るということはまずなくて、いろいろな問題に対して、これはこう、これこうといって、どんどんやってくれると。
  そういうふうな我々の期待にどれだけこたえてくれるかという、その辺になると、むしろ何をどこまで深く知っているかというよりは、バックグラウンドの広い中で、そこを的確に拾っていって解決する能力、それってやっぱり、それが地頭なんだろうなというふうに思うんですね。

【高木委員】
  それはやっぱり学部レベルからやった方がいいと。

【大木取締役】
  そうですね。ちょっと……。そこは訓練してどうかなるものなのか、その辺がちょっとよく分からないんですけれども、ただ、ちょっと先ほどから修士と博士というのが出てきて、ちょっと気になったんですけれども、数学専攻の修士卒と、博士卒の違いって何なんだろうなという気がするんですね。
  というのは、物理の場合も、やっぱり修士卒と博士卒が来ます。確かに博士の方がある1つの分野に非常に深くやってきておられるんですけれども、やっぱり同じことを会社で開発をお願いするということはまずなくて、違うことをお願いすることになるわけですね。そういう同じ分野のことは続けられないですよと、それはよろしいですねと言って、それは必ず確認して、それは問題ありませんというふうになって、どんどん進んでいくんですけれども。
  そのときに、我々が修士と博士の違いは何かというと、結局あるところを詳しく知っているというよりは、自分でテーマを考えて何をやるべきかを深く考えて、どう行動すべきか。最後にどういう結論を出すべきかというのを、そういう研究開発のフルコースをちゃんと一通りやって経験してきている人間だと。そういう意味では、もうR&Dというものの本質を分かっているという、そういう位置付けですごく博士は使えると思っているんですね。
  数学専攻の修士と博士の差も、それと同じように考えてよろしいのでしょうかという、済みません、ちょっと逆の質問になって申し訳ないんですけども。

【小谷委員】
  それはそうだと思います。一般的には修士の学生は指導教員が与えた課題と、それを解くのに必要だと思われる幾つかの情報を与えられて、問題を解決します。博士はもう少し広いテーマについて自分で問題を設定し、指導教員が支援しつつも、独力でたくさんある情報の中から問題を解決する情報を見いだし、それを分析して自分で解決し博士論文を書きますので、企業で求められている新しい問題に対する対応能力とか問題解決能力は、修士よりも博士の方が格段にすぐれています。もちろん地頭ということもあると思いますが、それをトレーニングするのが博士課程だというふうに考えています。

【大木取締役】
  分かりました。修士と博士の違いについては、博士の方がやはり俯瞰(ふかん)力があって。

【小谷委員】
  自分で情報収集し、分析し、解決する能力は、博士の方が圧倒的に高いと思います。

【大木取締役】
  分かりました。

【若山主査】
  付け加えますと、数学の博士の学生は小谷委員がおっしゃったとおりですし、それと、きょうも御発言、どなたかからありましたが、1人で考える時間というのがかなり長いというところがあります。そういう意味で、関心がちゃんと広ければ博士の学生というのは非常に伸びる、役に立つというふうに思っております。
  時間がございませんけれども、きょう、今、御発言しておいた方が効果的ということがございましたら、御発言をお願いしたいんですけれども。よろしいでしょうか。

【合原委員】
  大木さんが最後におっしゃった数学は数学であってほしいと。現実と余り密着しないでと、そこがちょっと気になっていまして、我々の分野の数理工学というのはもう世俗にまみれまくっている数学なんですよ。したがって、我々にとっては、大木さんが最後に指摘された2つの課題とか、要するにこの技術過程でどういう数学を使うとか、どういうふうに数学の問題に翻訳するとか、それがディシプリンなんですね。
  池川さんがおっしゃった内容で言うと、transferable skillみたいなのを学ばせるような数学なんですね。ただ、そういう我々の分野だとこういう話が自然に教育できて、企業に入っていけるんですけれども、数学科でこの辺をやろうとすると、純粋数学をやって教員になっていくルートの人も当然混じるわけですよね。だから、その辺が何かこう……切り分けちゃうのも何か変かなという感じもして、数理工学だったらそういうディシプリンの中から特に優秀な人は教員になるので、自然な形で就職する人から大学に残って教員になる人まである枠の中で育っていけるんですけども、こういう形で分けるときに、純粋数学を担う人と企業の研究を担う人の二枚看板みたいな感じになるのかなという気がちょっとしているんですけど、その辺はどうなんですか。

【大木取締役】
  恐らく今、おっしゃっているその数学のレベルというものですけれども、やっぱり今現在に数学専攻の方が少ないところというのは物理屋さんの数学なんですね。それは数理科学よりももっと下のレベルだというふうに思っております。
  ですので、その上の数理科学とそれから、純粋数学の差というのは、いま一つ我々はまだつかみ切れてはいないんですけれども。

【合原委員】
  東大はもう数理科学になりましたので、数学は。そこは同じですよね。違います?

【大木取締役】
  要は、物理屋が時々私は数学得意ですと言うんですけども、大体使える数学はもう決まっているんですね。で、そこを脱皮したいということなんです。そこを脱皮するということは、やっぱりその問題を扱うときに、やはりある程度の抽象化をして数学の問題に置き換えて考える人たちだろうという先入観かどうか分かりませんけども、そういうのがあって、その意味でその物理屋が考える数学のレベルの、そこを少し達者にしたところぐらいまでになってしまうと、それはもう余り価値がないのではないか。物理屋さんに、あなた、もうちょっと数学を鍛えなさいよみたいな話になってしまうのではないかなという気がしています。

【若山主査】
  今、世間にまみれた数学とか何かおっしゃいましたけど。

【合原委員】
  世俗にまみれた。

【若山主査】
  ただ、数学自身が、昔はその数学のアプリケーションというのは物理を通してのものが多かったわけですけど、もうそうではない時代になっていて、そういう意味では数学科であろうが、合原委員のおられる数理工学であろうが、やはり非常に抽象的なものを勉強して扱って自分で考えていくと。そこに大きな区別をあえてする必要はないかなという気はいたします。ただ、教育環境もありますので、プレゼンなんかはきっといわゆる理学部数学科の学生より上手だとは思いますけど。

【大木取締役】
  ただ、まだ世俗にまみれているというレベルでは全然ないと思いますけども、合原先生、一度伺ってお話をいろいろ聞きましたけれども、やはり全然次元が違うなというふうに感じました。

【若山主査】
  どうぞ。

【樋口委員】
  合原委員のおっしゃったことを私なりの言葉でちょっと解釈すると、先ほど、抽象力と時折俯瞰(ふかん)力という言葉を使った話がされたと思います。この抽象能力と俯瞰能力の二つはちょっと違うんじゃないかと思うんですね。その辺のどこがどう違うのかというところを認識することが、どういう人材、あるいは地頭の良さ、そういうところの議論につながってくるんじゃないかというふうに私は思います。

【若山主査】
  ありがとうございます。何か最後に、もし御発言。どうぞ。

【國府委員】
  池川さんのお話の、先ほど合原さんの言われたことともちょっと関係するのですが、学生にいろいろな指導をされるときに、研究の方向に進む人の場合と、キャリアデザインとかのためにいろいろな指導を受けるというのとはちょっと違う、例えばプレゼンの指導の仕方にしても違うと思うのですが、東大ではやはり企業とかに就職しようと思う学生が主たる対象になっていて、そういう指導をされているのか。それとも、アカデミアに残ろうとする学生でも、数理キャリア支援室に積極的にやって来るという人もそれなりにいるのでしょうか。

【池川幹事】
  現状を申し上げると、修士課程の学生に関しては企業へ行きたいのでそれに向けたプレゼンを教えてほしいというのがありますね。博士課程の学生に関しては二分しています。特に博士2年クラスになると、もう私はアカデミアの世界は向いていないと。民間企業に行きたいと。だから、民間企業へ行くための方法論を教えてほしいというのもあります。その方には民間企業への就職に向けたキャリア支援をしていく。
  最後、アカデミアの世界に行きたい方というのもいらっしゃいます。そういう方は私の室長が数学の教授なので、そういう方から指導をしてもらっています。基本的には相談に来られた方の御希望に沿う方向でキャリア支援を行うような仕組みは作っています。以上で回答になっていますか。

【國府委員】
  はい、ありがとうございます。

【若山主査】
  どうも今日は、議事がうまくできませんで、予定をしていた最後のテーマに進めなかったんですけど、最後に5分ほど頂いて、お配りいただいている資料5なんですけれども、報告書構成(案)というものを事務局の方で少し作っていただきましたので、ごく簡単に御紹介していただきたいと思います。

【粟辻推進官】
  ちょっと今後の、来年度といいますか再来年度の概算要求に向けて、少しその根拠になるような報告書をこの委員会で取りまとめたいというふうに思っておりまして、これまでの議論も踏まえて少しこんな形でまとめてみてはどうかという、全くのたたき台でございますので、本日あるいは次回以降を含めて少し御議論いただければなというふうに思っています。
  一応大きくこれでは3部に分けていまして、1ポツ数学イノベーションに関する現状の整理、これはこれまでの現状の整理でして、1)が必要性、それから2)がどういう課題が見えてきたのか。3)が今後必要な方策ということで、大きく2つに分けています。丸1のところは、きょう、御議論があったことも含めた人材に関するもの。丸2がそのために必要な拠点に関する方策と、この2つに分けていまして、2ポツがその人材の育成に関する部分でございます。現状の問題点を整理した上で、2のところでどういう方策が必要かというのを整理していまして、丸1が大学における取組、きょう、これまで御議論があったような話でございます。丸3になっていますけど、数学専攻学生への企業へのキャリアパス、これはきょう御議論いただいた部分でございます。
  それから、裏に行っていただきまして、数学に対する意識を変える取組、これが高校生あるいは高校の教員なども含めて、大学で数学を学ぶということがどういうことなのかといった意識というかイメージに関する部分。ここも少し論点になるかなと思っておりまして、ここは次回少し御議論させていただきたいというふうに思っています。
  3がイノベーション推進拠点に関する部分でして、現状の問題点と必要な方策という形でしていまして、必要な方策として、これ、8月までに少し議論したところを再整理しているものですけれども、丸1がこの個別の拠点に必要な機能でして、アからエまでございますけれども、アの部分がメーンで前回も御議論がありましたトランスレーション機能とか、インターフェース機能のようなものが当然必要ではないかと。それから、研究そのものを実施する機能、それから、成果をうまく実装・実用化していくことを支援する機能が必要ではないかということでございます。イが情報発信。ウが国際的なプレゼンス向上。エがこれに関連した人材育成機能。
  丸2が個別の丸1で述べたような拠点が、一種のネットワークを組んでやっていくことが重要ではないかということで、個別の拠点ではなかなかやりづらい、言い換えれば複数の拠点間の協力が必要となるような機能としてどういうものがあるのかというのがアの部分。
  イがそういったものを生かしていく上で、じゃあ、どういう体制が必要なのか、全体的な底上げを図るということも必要ですし、あるいはまだ関わっていないような大学もうまく巻き込んでいくということも必要ではないかということでございます。
  現段階でこんなイメージで少し整理しているんですけれども、本日は余り時間がありませんけども、次回も含めて少し議論させていただきたいと思っています。

【若山主査】
  ありがとうございました。次回以降、これについても議論していきたいと思いますし、きょうのところをもう少し整理していかないと、この報告書作成もできませんので、よろしくお願いいたします。
  それでは、次回について等、お願いできますか。

【粟辻推進官】
  後ろの最後の6のところに、次回の日程、2月17日の午前10時でございます。場所は本日と同じところで、先ほど申しましたように、高校の数学の先生などをお招きして意見交換をするとともに、報告書の中身についてもう少し詰めた議論をさせていただきたいと思っております。
  それから、資料につきましては、机の上に置いていただければ、後日郵送させていただきます。
  以上でございます。

【若山主査】
  どうもありがとうございました。
  それでは少し遅れてしまいましたけども、これで閉会したいと思います。どうもありがとうございました。

‐了‐

お問合せ先

研究振興局基礎研究振興課/数学イノベーションユニット

電話番号:03-5253-4111(代表)

-- 登録:平成28年02月 --