平成28年5月13日（金曜日）15時00分～17時00分
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
若山委員、合原委員、今井委員、グレーヴァ委員、國府委員、小谷委員、高木委員、常行委員、中川委員、長谷山委員、樋口委員、舟木委員、本間委員、森委員
小松研究振興局長、生川大臣官房審議官（研究振興局担当）、渡辺基礎研究振興課長、粟辻融合領域研究推進官、長田基礎研究振興課課長補佐
【若山主査】
定刻となりましたので、ただいまより第28回数学イノベーション委員会を開会いたします。本日は御多忙の中お集まりいただきまして、ありがとうございます。
大島委員からは御欠席との御連絡を頂いています。それからグレーヴァ委員は遅れての参加ということになっています。
それでは本日の議事を進めるに当たり、事務局より配布資料の確認をお願いします。
【粟辻推進官】
配布資料でございますけれども、座席表、議事次第、委員名簿の後に、資料1－1、1－2、1－3と資料2がございます。参考資料が4点ありまして、参考資料1が前回の議事録、2がこれまでの議論の概要について、3が数学イノベーションに関する現状について、4が科学技術イノベーションによる未来社会創造プランでございます。
以上です。
【若山主査】
どうもありがとうございます。
本日は前回からの引き続きで、戦略的基礎研究部会に上げる報告の素案について議論したいと思います。最終的には、この報告（案）が基礎研究部会において認められますと、それがいろんな将来の概算要求の根拠資料となるものというふうに御認識いただければと思います。
これまでの委員会ではずっと講師の先生方においでいただきまして、ここにスライドがありましたけれど、きょうは2時間の間ずっと、御議論を尽くしていただければと思っております。
それでは、これまでの本委員会での議論を踏まえ、戦略的基礎研究部会の報告（素案）と論点を事務局で作成していただきましたので、御説明お願いします。
【粟辻推進官】
資料1－1、1－2、1－3で説明させていただきますけれども、その前に少し参考情報を御説明した方がいいかなと思いまして、まず参考資料3を少し御覧いただけますでしょうか。参考資料3は前回も少し触れましたけれども、数学イノベーションに関する現状について取りまとめたもので、2ページが現状の取組の概略でございます。
3ページが、現在の数学と異分野、あるいは産業との連携の研究拠点で、北大から九大までこのような拠点が整備され、そのうちの幾つかはこの共同利用・共同研究拠点の認定を受けているということです。そして、これらの機関がネットワークを組んで、異分野あるいは産業界との連携のためのワークショップなどを開催する事業が「数学協働プログラム」ですが、今年度、28年度までの予定なので、この事業の後継をどのようにするのかという点を中心に現在この委員会で御議論いただいているということでございます。
また、4ページの右下のところにある統計数理研究所を中心にした9つの大学の主に数学系の研究科あるいは研究所が協力機関としてメンバーに入っていただいているわけですけれども、こういったところに加えて、新たに理化学研究所で数理科学連携のプログラムというものが今年度から始まることになっています。それが6ページ以下に紹介がありまして、8ページがこの体制でございます。
具体的に上のところに主任研究員クラスのメンバーの方々の顔写真が出ていまして、分野としましては、物理、物質・材料、生物、計算科学、これに新たに数学・数理科学のメンバーを加える形で、数学・数理科学と他分野との連携の拠点の一つになっていくということが予定されています。
右側の9ページが今後行われることを期待されている活動の概要でございます。
それから、その後の参考は、昨年度1年間がけて実施いただいた委託調査の結果でございまして、11ページ以降がその調査結果の概略でございます。
まず1つ目のポイントは、数学の、いわゆる全国の数学教室、それから、数学の研究者、それ以外の分野の研究者、企業にアンケート調査を行いました。
12ページにある1－2というのが数学・数理科学研究者へのアンケート結果で、他分野あるいは産業界との共同研究に関心があるという人は6割強いるけれども、実際にやっている人になると4割ぐらいになるというようなものでございます。
13ページが諸科学分野の研究者へのアンケート調査で、数学・数理科学を使えると思いますか、あるいは数学・数理科学の素養を持つ人は必要ですかと聞くと、約4分の3の人がイエスというふうに答えているわけですが、実際に数学・数理科学を使って、うまくいった経験がありますかと聞くと、それが半分ぐらいに減るということでございます。
また、この下、14ページにありますように、このように諸科学研究者から数学への期待はあるわけですけれども、我々がこれまでやってきたような数学と諸分野との協働促進のための様々な取組、数学協働プログラムとかJSTの戦略創造とか科研費とか、あるいは公募型共同研究所などを設置しているようなことは、実はあまり知られていなくて、全体の4分の3ぐらいの人はどれも知らない、あるいは無回答という回答になっています。
15ページが企業へのアンケート調査結果で、これも企業からの期待は4分の3ぐらいはあるけれども、実際に数学・数理科学の研究者と共同研究したという経験があるというところになると、それが減ってしまうということです。
その下の2番のところが世界の動向あるいは世界の中での日本の動向でして、2－1は、数学の応用に関する論文数の2000年以降の推移で、これらはいずれも数学関係の論文の中で少し応用寄りのもの、アプライドとか、あるいはインフォームドとか、スタティスティクスとか、そういった応用寄りのものを含む論文数というのは全体の傾向としては増えていることが分かります。
国別のものを見ますと、17ページ、2－2というところがトムソンロイターの「Web of Science」から取った国別のデータで、例えば応用数学、数理生物、数理物理、あるいは社会科学と数理科学の連携に関する論文の数を調べてみても、日本の占める国際的な位置は余り高くないということでございます。
それから、3の人材育成の関係で、ここ、3－1というところでは主に博士課程の学生のキャリアパスを日米で比較しています。日本は、これは日本数学会の調査データですが、調査に答えた140名のうち、ノンアカデミックのポストに進んだものは、全体の10％ぐらいで、特に企業に進んだ人は6名ぐらいしかいません。これに対してアメリカは、経年変化を見ると、この赤色のノンアカデミックに進むものが年々増えていて、最新の2014年ですと、全体の30％を占めるまでになっていて、人数的にも500人近くの人数になっています。うち企業に行く人はもう400人を超えているということで、企業に行く人の数で見ると、2桁ぐらい違うということでございます。
3－2は高校教員の意識で、大学数学や大学の数学科に対して余りよろしくないイメージがあったり、あるいは抽象的に数学は役に立つということは知っていても、具体的な応用事例というのは余り知られていないということでございます。
それ以降の参考の戦略的創造研究推進事業は、現状、このような研究が行われているという事例ですので、省略させていただきます。
あとは参考資料4、これが科学技術イノベーションによる未来社会創造プランで、先月、文部科学省の馳大臣が発表したものでございます。これは来年度のこの科学技術関係の概算要求に向けて、文部科学省としてどういうスタンスで臨むのかというものをまとめたものでして、3枚目の上の部分。未来社会創造プランを踏まえた平成29年度文部科学省重点事項の4本柱でございまして、この下の部分に4つ書かれています。
このうちの3つ目が今後の産業競争力の鍵を握る、人工知能（AI）／ビッグデータ／IoTといったものなどの研究の取組の強化というものが書かれています。
また、4つ目は、第4次産業革命を勝ち抜き、それを支える人材の育成というものが挙げられているということです。
このための具体的な取組として、4枚目の上の部分、右上に別紙4と書いてある資料、これが第4次産業革命に向けた人材育成イニシアチブというもので、そこのピラミッド型のものの一番上がいわゆるこのAIやビッグデータ、IoTを担うトップレベル人材の育成で、2段目が大学における数理、情報関係の学部とか大学院の強化、3段目が更にこの下の全学的な、特に分野を問わない全学的な数理、情報教育の強化というものでございます。こういったものを踏まえた新たな取組というものを今後検討されていくという状況になっています。
こういった状況を踏まえまして、我々としてどういう取組が今後必要なのかというのをまとめたのが先ほどの、ちょっと戻っていただきまして、資料1－1、1－2、1－3でございます。資料のまず1－1を少し御覧いただきたいのですが、全体の構成、「はじめに」が最初で、1ポツが数学イノベーションに関する現状について、数学イノベーションの必要性が（1）、それから、1ページ目の下、（2）がこれまでの数学イノベーション委員会における検討、2ページ目の真ん中の上あたりが数学イノベーションに関するこれまでの取組を書いています。
これは先ほど紹介したものですので省略させていただきますが、3ページ目に今設けられている連携研究拠点が書かれていまして、共同利用・共同研究拠点に認定された研究所が九州大学や明治大学にあり、その他の大学でも新たな組織が作られたりしているということが書かれています。それから、先ほど触れましたように、理化学研究所でも理論科学連携研究推進グループ（iTHES）の発展拡大という形で、数理科学連携プログラムが始まっているという、こういった状況がございます。
2ポツがこのような状況を踏まえて、どのような問題点があるのかを整理したものでございます。
この「しかしながら」というところを御覧いただくとお分かりになるんですけれども、この数学・数理科学と諸科学・産業との協働に向けた活動が直接の参加者以外には広く知られているとまでは言えないと書いていますけど、これは少しお示ししたデータなどからも少しうかがえるところでございます。
また、研究者の広がりも必ずしも十分ではないということです。そこでこのような問題点を2つに分けて整理していまして、1つ目が（1）にありますように、数学・数理科学研究者の姿が外から見えづらいということ。具体的には、何となく数学は必要だということをほかの分野の人、あるいは産業界の人は認識していても、どんな問題にどんな数学が役に立つのかというのがよく分からないとか、あるいは仮にそれが分かったとしても、誰に相談すればいいのか分からないというのが状態としてあるということでございます。
（2）が、その一方で、では、このような数学へのニーズを受け止める数学イノベーションを担う人材の層が必ずしも厚くないのではないかということで、例えば大学などにおいてこのような人材の育成が十分ではないことや、あるいは先ほどもありましたように、数学専攻の学生、特に博士課程の学生のキャリアパスが限定的で、企業に進む者は極めて少ないとか、あるいは数学界の外から見た場合の数学や数学者に対するイメージが限定的で、近寄り難いとか、あるいは大学の数学専攻に進むと将来のキャリアが限られてしまうとかというイメージがあるのではないかということが、先ほどのデータからも示されているところでございます。
こういった状況を踏まえて、今後どのような取組が必要なのかというのをまとめたのが3ポツのところです。必要な方策が（1）で、一言で言うと、このような様々な取組が様々なところで行われているけれども、全体としてまとまった形で外から十分見えておらずこれを見えるようにする必要があること、人材育成を強化する必要があることから、個別の拠点の資源だけでは十分な対応が困難な活動についても拠点間の協力を促す必要があるという問題意識の下に、具体的に全国の数学イノベーション推進拠点と、その中心になるような機能を有する拠点により構成される全国的な体制とか取組が必要ということで、それ以下にまとめています。
マル1が個別の数学イノベーション推進拠点に必要な機能で、これは昨年の8月までに議論したものをベースにしておりますけれども、Aが数学・数理科学と諸科学・産業とが協働できる機能。トランスレーション機能、あるいは研究を実施する機能、あるいはこの成果の実装・実用化を支援する機能です。
Bが外部への情報発信機能や、高校生、高校教員向けへの情報発信機能。
Cが人材の育成機能で、こういう諸科学とか産業との協働への参加を通じた人材育成ですとか、あるいは様々な専攻分野の学生への数理モデリングとかデータ科学などの履修の機会の提供。あるいは現代数学について知る機会の創出のようなもの。あるいは、数学・数理科学専攻以外の学生への基礎的な数学力の強化といったものが各拠点で必要であろうということです。
マル2が個別の拠点の中核になるような拠点が備えるべき機能、あるいは個別の拠点の対応だけでは十分ではないので、各拠点間の協力が必要な活動を定義してみました。
Aが全国の拠点、あるいは数学者と、諸科学・産業との間をつなぐ機能で、情報を集約・発信する機能、それから、相談に対応する機能。相談に対応して、持ち込まれた問題を数学の問題に翻訳して、適切な数学・数理科学研究者、あるいは数学イノベーション拠点につなぐ機能。それから、シンクタンク機能というのが重要な研究テーマを抽出する機能でございます。
これが、今回御議論いただきたいなと思っている論点の1点目でございまして、今申し上げたように、我々これまで数学・数理科学、諸科学・産業との連携の取組をしてきたわけですが、必ずしも外から十分まだ認知されていない、知られていないということもありますので、もっと外から見えるようにするために何が必要かということでございます。
今ここで（案）としてあげていますのは、外からの相談に対応する機能ですが、この機能なのか、あるいはこれ以外にも必要な機能があるのか、といったことが1つ目の点でございます。仮にそういう相談に対応する機能が必要だとしたときに、具体的に情報集約・発信機能みたいなもの、あるいは外部からの相談を数学の問題に翻訳して、適切なところにつないでやるような機能、あるいはほかに何かあるかといったことも含めて御議論いただきたいなと思っています。これが論点の1個目でございます。
それから、6ページ目に行っていただきまして、6ページの冒頭が中核拠点がこんな機能を果たすという場合に、当然それを担う人が必要になるわけですが、どんな人材が必要なのかということです。ここでは（案）として、適切なリーダーとなる人材の下、各拠点でこういうつなぐ役割を担う人材が必要であると書いていますが、ここももう少し詳しく議論していただきたいなと思っています。
それが論点2で、1つ目は、中心となるリーダーはどんな人材かということです。例えば医療の場合ですと、細かく専門が細分化されているので、患者が来たときにどこの診療科に行けば分からないので、うまくガイドしてやるような「総合診断医」のような者がいるわけですが、それの数学版のような者が求められているのか、あるいはそうではないのかというのが1つ目の論点です。
2つ目の論点は、各拠点の現場でそういう、いわばコーディネーター役として活動する者、じゃ、どういう者なのか。つまり、若手の数学の研究者、数学・数理科学の研究者が研究もしながらコーディネーター業務もやるというのか、あるいはコーディネーター専任のようなもの、URAなんかに当たるようなものなのかというのが2つ目の論点です。
3つ目の論点は、各拠点にそういうコーディネーター役の人がいるとしたときに、その横の連携をもっと図る必要があるのではないかと思われるわけですが、それにはどういう仕掛けが必要なのかというのが3つ目の論点です。
それから、この次のBと書いてありますものが人材育成機能です。当然、各拠点で人材育成はやるわけですが、それだけではなかなか十分な対応ができないという部分もあると思いますので、それを抽出してみたのがこのBの部分でございます。
具体的には2つあって、今申し上げた横の連携の話と、それから、もう少し実践の場に参加させることを通じた実践的な育成ということで、例えば実践的な育成の例として、問題提示型研究集会なんかを拠点間で共同開催するとか、あるいは日本に滞在中の外国の第一線の研究者と直接交流できるような機会、あるいは企業関係者と直接交流できるような機会を与えるといったことを挙げていますが、このようなものが本当に適切なのか。あるいはそれ以外にあるのかというのは論点の3でございます。
それから、7ページ目の（2）の留意すべき事項が、いわゆる既存の数学を応用するだけではなくて、イノベーションにつながる可能性を含む新しい数学を目指すことも必要で、そのための基礎的研究を支援することも重要だということと、それから、数学そのものの発展につながる可能性があるということを特記しています。
それから、最後の論点4は、先ほど少し参考資料4で紹介しましたように、文部科学省全体の概算要求のプランの中で、やはり人工知能やビッグデータ研究が柱の一つとして挙げられていますので、このようなものとどううまく連携を図っていくことができるのかという点。この点についても御議論いただきたいと思っています。
資料1－2は、今申し上げた論点、4つありましたけれども、これを抜き出したものでございます。
それから、資料1－3がそれを少しイメージ図にしてみたもので、一番上で、産業界や諸科学において数学へのニーズが埋もれているというイメージを表しています。まだまだ数がウへのニーズはあるけれども、産業界や諸科学側から見てどこの誰に相談すればいいのか分からないし、我々の取組も十分認知されていないという中で、それを受け止める機能が必要ではないかなというのを少し中核拠点と称してここに書いています。
赤の部分がニーズを受け止めて、相談に対応して、適切な数学者、あるいは数学拠点に振ってやる機能、つないでやる機能、総合診断と称していますけれども、そういう機能です。
青の部分が、既に各拠点で数学と異分野・産業との共同研究のようなものもある程度行われているわけですが、このような研究の事例や、うまく使えると分かった数学的なシーズや手法に関する情報もうまく集約して、ニーズとマッチングを図る、あるいはこのような数学的シーズをうまく産業界、諸科学に売り込んでいく活動も必要かと思っていまして、このような活動を、中心となる拠点が中心となるリーダーの下で実施する。そして、各拠点においても当然ニーズとシーズをマッチングさせる機能を担うコーディネーター役の人材を置いて、彼らが相互に横の連携協力ができる体制を組んではどうかということです。
さらに、一番下にあるように、各拠点にいる若手研究者や学生などもうまく巻き込んで、実際の諸科学とか産業の問題などに触れる機会を与え、将来このような活動を担う人材の育成につながるようにしていく必要があるということで、このようなイメージ図を少しまとめてみました。
これも参考に、今の論点の1から4までを順次御議論いただきたいと思っています。
以上でございます。
【若山主査】
盛りだくさんのことをコンパクトに御説明いただきまして、どうもありがとうございます。
人材育成のこともありますが、それはちょうど先ほど御説明にございましたように、文部科学省の参考資料4ですけれども、科学技術イノベーションによる未来社会創造プランのちょうど13ページ目のところに第4次産業革命に向けた人材育成総合イニシアチブとして、情報関係、それから、数理関係の大学院の強化であるとか、それだけではなく、全学的な数学、情報教育の強化ということがうたわれておりますので、これはここで話をしてきたことに整合的であると思います。しかもそれはまた、樋口先生たちがおまとめになっていたデータサイエンス人材等みたいな、どれぐらいの数理人材がいるかというふうな書き方になっています。非常に参考になって、高等教育局と研究振興局が両方で頑張ってくださるというのは心強いことだというふうに考えております。
さて、粟辻さんにお示しいただきましたように、これは論点とたたき台です。したがいまして、例えば一番初めでありますと、この資料1－3であって、中核拠点と、こういう名称のものがあることがどういう意味で効果的なのかということも含めて、きょう御議論いただきたいと。
その資料、委託調査ですね。東北大を中心におまとめになった委託調査でも、数学との連携には多く関心があることが分かります。ただし統計資料として十分な人数の方の意見が集まっているかどうか分かりませんけれども、それであっても4分の3ぐらいの方たちが回答者の連携は重要であるというふうにお考えなのに、実際にこのいろんな活動が知られているかというと、4分の3ぐらいは何も知らないという結果が出ているわけです。ある意味では、そういう危機感というか、そういうのもございまして、この最初の論点、数学連携組織を外部から見えるようにするには。見えればやはり付き合いはできるだろうと、そういうことがポイントになっていると思います。
まだ始まったばかりですので、きょうはまだ時間がそれなりに十分あると思いますので、意見交換をしたいと思います。
まずこの論点1について、この1－3の図も御参考になりながら御意見を頂戴したいと思います。どうぞ、どなたからでも御発言いただければと思います。
はい、どうぞ。
【合原委員】
じゃ、いいですか。実際の成果を上げるためにも、この相談窓口の部分がやっぱりすごく重要だと思うんです。ここは中核拠点で全部やれるかというと、それは必ずしも適切ではなくて、やっぱり全国のいろんな場所に特徴を持った拠点があって、それらが窓口になって個々のニーズをうまく吸い上げて、それを中核拠点で取りまとめるという、何かそういううまい構造を作らないと、なかなか機能するようなものにならないかなという、そういう感じがしています。
そのためには各拠点に、ここでコーディネーターと書いてありますけれども、そういう相談に応じられる見識を持ったシニアの方と、それから、理想を言えば、その下に若手がいて、一緒にやりながら若手の人が学んでいくという、その次の時代を担う人材がそこから出てくるという、何かそういう構造が作れれば結構機能するシステムになるかなという、そういう気がしています。
【若山主査】
ありがとうございます。
ほかに。はい、どうぞ。
【本間委員】
私も今の意見に、かなり近いのですが、更にその中核拠点と地方の拠点との関係について、述べたいと思います。今までもバーチャルには、各大学で同じような取組をされていましたが、それぞれ個別に名前が違っていたり、取組のステージ・レベルも違っていて、それで浸透しなかったという問題もあるはずです。ですから名前としては一つの名前にちゃんとひも付いているような形になっているということが望ましくて、それによって浸透度が高くなるんじゃないかと思います。あと、きょうの論点4になってくるところとも限りなく近いんですけど、やっぱりビッグデータの部分というのは科学界だけで集め切れるものではないとするならば、広くいろんな、他のアカデミアじゃないところからもデータを吸い取れるような中核組織があった方が、よりよいものが出てくると思うので、かなり日本のことも考えると、論点4のことを考えると、やっぱり中核の拠点というのは非常に必要なんだろうなと思います。
【若山主査】
ほかにございませんでしょうか。
【國府委員】
中核拠点が必要だというのはよく分かりますが、実際のいろんな相談というのは各地で起こると思います。そのときに、相談を受けるのは各地にある連携拠点になると思うのですが、それが受けたとしても、その情報を中核拠点も共有する仕組みがあれば、それでいいのではないかと思います。ですから、相談は中核にも入ってくるし、連携にも入ってくるので、どういうふうにして、いろいろなニーズが来たときに処理をするかということをきちんと決めておけばよい。
それから、先ほど合原さんのいわれたコーディネーターというのは、この資料ではシニアではないというイメージのように見えるのですが、これは若手数学研究者かURAかということですよね。
【合原委員】
ただ、それだけじゃ厳しいんじゃないかというのがあるんですが。
【國府委員】
はい。なので、それを助けるためにそれぞれの拠点にシニアの人がいるという位置付けだと理解しているのですが、そういうことでよろしいですか。
【粟辻推進官】
ですから、これは今、少し色を付けているのは、この中心となるリーダーとか、あるいはコーディネーターのところに少し黄色の色を付けているのは、今後の新しいプログラムで、この支援といいますか、人件費などを負担する必要があるというものをイメージしているのがこの部分で、当然、各拠点にこういう若手を指導できる人材が当然いなければ話は回らないので、そういう方がある程度いるというのが暗黙の前提としてあります。
ただ、そういう方を新たに外から持ってこなきゃうまく機能しないのか、あるいは既存の人材を何か活用するだけで十分なのかというのは多分ケース・バイ・ケースだと思うので、そこら辺の感触も含めて、少し御議論いただけるといいかなと思います。
【合原委員】
前回のヒアリングで、IMIでソニーから来られた方がすごく活躍されたという実績がありましたよね。だから、やっぱりああいう人がいて、その下に若手の人がいて、初めて機能するんだと思うんですよ。そういう人が内部にいればもちろんいいんですけど、いなかったらそこも含めて人材を探してくる必要があると思うんですよね。
【若山主査】
はい。
【樋口委員】
先ほど来出ている相談窓口、これを中核拠点あるいは各々のところにどういうふうに位置付けるかということに関してですけれども、各々のところに置いたときに、相談窓口が多数あり、結果として相談者の近くにあるということはよいことかも知れませんけれども、相談の結果などをフィードバックするときには、やっぱりスピード感とか、あるいは達成度という観点からすると、効果的に実現してくれるところに本当は担当してもらった方がいいわけです。
そうすると、窓口に相談が入ってきたときに、実質的に担っていただけるようなところはどこがいいのかという、一言で言うとトリアージというのはやはり各々の機関だけで分かるわけではなくて、有効に機能するためには窓口担当の方々が相互に情報共有する、あるいはよく分かり合うということがあれば、うまく機能するのではと思います。
そのように感じたのは、本研究所が受けさせていただいた数学共同プログラムで、9大学の機関に御協力いただいて運営してきましたけれども、やはり各拠点で強みと弱みというのはやっぱりあり、それらがお互いに認識できたのは非常によかったというふうに思います。それらを踏まえると、シナジー効果を生むためのいろんな仕組みというのは必然的に必要かなというふうに思います。
【若山主査】
ありがとうございます。
ほかに御意見。はい、どうぞ。
【中川委員】
相談窓口というと、何となくニーズを待っているという受け身のイメージがします。ニーズを求めに行くという攻めの姿勢を打ち出した方が良いと思います。やりたいことは何かというのがあって、例えば、イノベーションを起こしたいから誰かと連携するという動機があって、相手の懐に入っていくという姿勢が必要だと思います。
【粟辻推進官】
青色の線の部分がどちらかというと、待っているだけじゃなくて、積極的に売り込むというか、セールスをするというのが……。
【中川委員】
でも、それはシーズの売り込みですね。シーズがあって、それを何とか現場の方で採用してくれないかと。むしろ現場のニーズがあって、それを実現するために数学で何をすればいいかという、ニーズ指向の取り組みも必要でないかと思います。数学イノベーションを目指すならです。
【小谷委員】
フラウンホーファーに数学の研究所ございますよね。あそこはまさに御用聞きをやっているそうです。そういうことまでやるのであれば、専任のシニアでいろんな知識を持たれている方が必要かと思います。
【本間委員】
確かにシーズの売り込みというのは結構難しくて、私も今、コンサルティングにいるのでよく分かるのですが、「これ、やったらどうですか」と言うと、大概向こうは、「そんなことできたんですか」という返事が来るというパターンが多いです。やれることを知らないが故に頼んでなかった。逆に一番相談を受けるのは、じゃ、今どこまでできるんですかという相談が多くなります。つまり、拠点側でサポートできるものをどれだけカタログ的に、しかも、相手に分かりやすく伝えられるかというものが相当求められています。確かに前回のIMIの話も含めて、こちらのシーズを相手側のニーズに合わせてどれだけ翻訳してあげられるのかが大切です。かつ、うすらぼんやりとしている産業界側のニーズをどれだけアカデミアの強い効果的な研究に結び付けてあげるかという意味では、シーズの説明、提案は確実にシニアの方がいないと、動かないと思います。単なるポスターセッションでアカデミア同士でやるという方法では、産業界の人にとっては、誰が何をやっているか分からないし、それが自分たちの産業に結び付いているかどうかも強くは理解されないと思うので、そういう意味では青い部分こそ、シニアの方がかなりサポートしないといけないような感じはします。
【若山主査】
ほかにございませんか。
【中川委員】
現存のシーズだけじゃ、たぶん現実問題の課題解決には対応できないと思います。だから、現場のニーズに合わせて新しいシーズを作るということに取り組んでいかないと、なかなか現実問題には対応できないと思います。これは私の経験です。
【若山主査】
元に戻りますと、そういう意味で、この論点の一つは、付き合いを活性化したい、そして付き合いの層を厚くしたいというのが基本になっているんですよね。実際その付き合いの層を厚くできるポテンシャルというか、希望というのが双方にたしかに存在している。存在しているのに余り関係ないような状態のままである。そこなんだと思いますね。
ほかにございませんでしょうか。
【合原委員】
すごくニーズが集まるテーマはあって、今だとAIとかビッグデータは、こちらが別に働き掛けなくても、もう山ほど話が来るわけですよ。データなんかも解析し切れないので、大学にたくさん持ち込まれるわけで、だから、そういうことはできるんですけども、そうじゃない、もうちょっとこう、マイナーなんだけれども、かつ、小さな企業なんかで内部で解決できなくて困っているという。やっぱり何かそこまでちゃんとやれるような仕組みがあればいいなと僕は思いますけどね。
【グレーヴァ委員】
ちょっといいですか。私、経済学から見ると、直接数学関係者に話しに行くのは敷居が高いです。ですから、何かもうワンクッション、ライブラリ的なものを何か、ホームページでもいいですけど、こういう数学はこういうふうに解釈できますというような情報がどこかにあるといいです。いきなり人に相談に行くのは大変おこがましいけれども、まず情報を知りたい。どういう数学がどういうことができるかという実例とかもバーッとあるといいと思います。何かそういうのをまず若手の人とかに整備してもらって、そうすると、よく数学の言葉を理解しない人たちも、だったらちょっと相談してみようかとかなると思います。多分皆さんは、普通の人と言葉が通じると思っている人が多いかもしれないですけど、通じないですね。ですから、数学をちゃんとやってきていないけど、数学を使いたいと思っている人といかに連携するかは、いきなり人よりは、もうちょっとワンクッションですね。ライブラリを置いて読んでもらうとか、工夫が必要なんじゃないかと思いました。
【粟辻推進官】
何か事例のようなものを単に示すだけじゃなくて、こういう数学はこういうところに使われて、こんな効果を生み出しているんだというのを。
【グレーヴァ委員】
そうですね。というのがバーッと、それこそウェブに置いてあって、しかも、そこからリンクが張ってあって、何々研究所の誰に相談すると、もうちょっと分かりますよと書いてあったり、トリアージみたいな人がいてくれるといいと思います。そのようなワンクッションがあるといいんですが、余りにいきなり数学者に相談してくださいとか、とても失礼で行けないと思う人、いっぱいいると思います。
【若山主査】
はい。
【常行委員】
教育機能が、今、数学連携拠点の各拠点のところ、若手研究者とか学生がそこにしかないように見えるんですけど、社会と一番、相談とかニーズを、相談窓口があって、何か最初に接するところが、中核拠点みたいなところがやるんだとすると、そこに何か教育の機能の一端ぐらいを担わせるという。少なくとも全体の、ほかの拠点から若手が例えば参加できるような仕組みとか、そういうことが少しあってもいいかなというふうに感じました。
【國府委員】
コーディネーターの役割ということをもう少し確認したいのと、その教育のことについても意見を言いたいのですが、私のイメージでは、中核拠点であれ、直接の連携拠点においてであれ、ニーズとして何か問題が持ち込まれてきたときに、それを実際に受けて検討するときの中心になるのがコーディネーターだと思っていました。ですから、コーディネーターは、その整理をするというよりは、そこに来た問題をまず実際に議論するときの中心になって、その議論に若手研究者や学生が入ると、一定の教育効果があると思います。そして、そういう形のコーディネーターが、この横に回っている矢印がどういう意味かにもよるのですが、近くの、あるいは関係するところの連携拠点と相互につながることによって複数の、連携拠点というのは具体的には大学や研究機関だと思いますので、そういうところの学生、若手研究者も複数を巻き込むような形でやれば、実際の問題への対応プラス教育的な効果が出てくると思います。更に中核拠点ではそれをある程度まとまったものとして、何かワークショップのような形で、もう少しそれを広く捉えたような教育ないし展開ができるのではないかと考えています。
コーディネーターの役割が、単にコーディネートするだけではなくて、むしろ相談を受けて、問題解決に直接取り組む役割というイメージなのかと思っていたのですが、その辺はどうなんでしょう。
【粟辻推進官】
両方あって、実際に自分が直接、問題解決に取り組むという部分ももちろんあっていいと思うんですけれども、そうでない、あるいはそれが必ずしも適切でないような、要するに、外から持ち込まれた問題をうまくさばいて、これはこういう問題だとか、これはこういう別の数学の問題になり得るとか、あるいはこういうアプローチで検討してもらうのがいいんじゃないかというのをさばく部分で、この中心となるリーダーの指導の下、関与してもらうということと、あと、実際にもっと直接的にこの問題解決にいそしむという部分と両方あるのかなと思いますけれども、そういうのは余り現実的にはないんでしょうか。
【若山主査】
ちょっとこのことについて、一つ動かすと全部変わってしまいますから、中核拠点と書いているところ、しかも、コーディネーターもそうなんですけど、ある種の情報集約と、それから、ポイントコンタクトというか、そういうふうに考えるのか。あるいは、実際の種々のアクティビティの全部を中核となってやるのかというので、随分と変わってくると思うんですね。コーディネーターにしても、例えばシニアのコーディネーターは、確かに知識が豊富で、ああ、これだったらこうかなというふうなことが、実際内容まで分かるというのと、もう一つは、分からないけど、これ、多分、あいつに聞いたら分かるということが分かるという、そういう強みが年を取ると出てくるわけですよね。
実際、その各連携拠点にせよ、最初にそういう人がいらっしゃったとして、何かが来たりしたときに、やっぱり最初に近くにそういう人がいたら話を聞くということになるわけですし、若い人でも、シニアであっても、その人だけが全てをやるわけではないわけです。逆に言うと、その人たちはやっぱり研究もしてよいと思いますし、人間は割れないけれども、エフォートは配分して使えるというところは考えていった方がいいのかなと。もし理想的にそういう人が雇用できたとしても、その人が100％御用聞きというわけじゃなくて、その人が別にできる教育とか研究のことがあるんだから、まあ、ほかの人も平均的にとは言わないですけれども、やっぱりエフォートの一部ということで、その相談にきちっと乗っていけるとかですね。そういうことも含めて、ちょっとその中核拠点とか連携拠点とか、そのあたりについてどういう考えの方が現実的なのか、御意見。はい。
【小谷委員】
東北大学では、総長裁量経費を頂いて、数学をコアとした数学イノベーションという取り組みを5年間やりました。若手研究者を五、六人雇いました。助教として雇用し、自分の研究を行うと同時に、諸科学との連携プロジェクトを立ち上げることを要請していました。学内を中心に企画・コーディネート・推進支援を行う、これが彼らの主たる業務です。また、2か月に一回のワークショップ・セミナー、その他研究集会・サマースクールの企画をしていました。
キャリアのことを考えると、幾つかの機能を持たせるのがいいです。バランスのとり方は、我々の教員でもその人ごとに違うと思いますし、その人によって変わると思いますけれども、このやり方が優秀な人が意欲をもって参加するのに一番です。
【粟辻推進官】
さっきのこの論点で言うと、この2ポツの配置する必要がある人材というところの2つ目の何かコーディネーター、若手研究者か、URAかみたいなのを書いていますけれども、この中で特に若手研究者の方が当然研究をベースにしている人の方がよくて、かつ、研究以外にやらせる業務というものもケース・バイ・ケースでいろいろ配慮しながらやるのがいいよという、そんな意味合いでしょうか。
【小谷委員】
そうですね。数学科の従来型の助教も、自分の研究もやるし、セミナーのお世話もするし、授業等もするわけですから、同じように自分の研究もするし、いろんな業務や相談窓口のコンタクトのようなお仕事もするのが当たり前です。ただし、ここでの研究は、数学と諸分野、産業界との連携に関わることを自分の専門性を生かしてやってもらいたいと思うんですね。
【合原委員】
その場合に、その後のキャリアパスはどうなりますか。
【小谷委員】
少なくとも私がかかわった助教に関しては、大変によかったです。5年任期なのに3年ぐらいで（異動して）いなくなってとても困りました。
【合原委員】
それは数学の方にまた行くんですか。それとも応用の方に。応用に行った人もいる。
【小谷委員】
数学に行った人もいるし、教育に行った人もいるし、他分野の研究に行った人もいて、様々です。
【合原委員】
なるほど。それがいろいろ道が出てくるんだったら、結構機能しますよね。
【長谷山委員】
小谷先生の様々とおっしゃっているのは、アカデミア以外とアカデミアとどちらになりますでしょうか。
【小谷委員】
ごめんなさい。アカデミアですね。
【今井委員】
そうすると、やはり産業界から直接そういうところへというのは見えにくいと思います。そこをつなげるのが中核拠点であるとすれば、中核拠点の機能をきちんと組織して、産業界に見えるようにしないと、やっぱりつながらないと思います。アカデミアでやっていたとしても、今と同じで外から見えなくなってしまってはもったいないと思います。小谷先生のところなどでも，せっかくいろいろ取り組みをやっていただいているのに、それが産業界側のこれをやってほしいというのにつながっていないという可能性が少しあるのではないでしょうか。助教の方たちや、若手の研究者がやりたいことでやっていただけることはたくさんあります。でも、それに外れてしまっている産業界のニーズを何とかつなげないといけない。そこが今一番薄いのかもしれないという気がするので、中核拠点の役割がとても大事なのではないかと、今聞いていて思いました。
【粟辻推進官】
産業界のニーズに合わせるための体制作りみたいなというのはどういうものが望ましいんですか。あるいはそういうのがそもそも可能なんですかね。
【グレーヴァ委員】
だから、それはいっぱい情報発信をするということでしょう。それで無理やり向こうから来るのを要求しないで、まずとりあえずいっぱいこういう問題解決をする種、いっぱいあります。こういう問題もやっていますというのをバーッと分かるようにするライブラリが必要だと思いました。それで、ネットに行って調べられると便利。
【森委員】
いや、私にはまだ中核拠点、一つだけなのか釈然としません。どうも役割が思い浮かべられないんですけれども、つまり、絵を描くと、機能としては、売り込むか、相談を受けるかとあるのは当然なんだけど、ただ、実際それを全く別々にやるのは余りうまくいかないし、産業界は諸科学とだったら出会いの場が要るんだろうと思いますが、そこがこの図の中にはないし、一般の数学者というのはどこに書くのかなというのがちょっと気になります。だから、中核拠点として何が要るのか。さっきグレーヴァさんは、例えばライブラリでしたっけ、それがあればいいというふうにおっしゃったんだけど、それだけではないですよね、きっとね。
【グレーヴァ委員】
それだけじゃないですけど、あると取っ付きやすいかと思いますね。場所じゃなくて、バーチャルな空間でもいいので、みんながバーッと。
【森委員】
あるいは、バーチャルは1つでいいんですかね。ちょっとそこが僕には。
【グレーヴァ委員】
空間だったら1つというか、よく分からないですけど、いろんな大学、研究所がこういうことやっていますよという情報がお店のように並んでいて、それで何か知りたい人はその並んでいるお店にやってくるというイメージですね。出会いの場。
【粟辻推進官】
だから、あれですよね。いろんなところにお店あるんだけども、そこにつなげていくための統一的なものがないんですよね。
【グレーヴァ委員】
そうですね。楽天があればいいのかもしれない。そうそう、そうなんです。検索機能があればいいのかもしれない。そうですね。その辺のつなぎができていないと、出会いの場じゃないと。
【粟辻推進官】
そういうもののバーチャルなものと、もう少し現実的なものと両方要るのかなと。
【グレーヴァ委員】
もちろん、責任を取る現実的な場所がなければ意味はないと思います。出会いの場ですね。
【若山主査】
要するに、出会いの場なんですけれども、だから、ライブラリももちろん必要だと思いますし、それこそ文科省での予算要求なんかのときに数学をエンカレッジしてどんなすばらしいことができるんだということを示す例を挙げよと長年突き付けられてきて、なかなか難しい思いをしている最中なんですね。けれども、ライブラリとなればそんなに画期的ということでなくても、やっぱり数学と出会ったからうまくいったということがたくさんあればいいなと、そんなふうに思いますけど。
ほかに。はい、どうぞ。
【長谷山委員】
人にコンタクトを取るのは敷居が高いと言うのは、確かにおっしゃるとおりで、eコマースのようなサイトで、ワンストップで必要な研究にリーチできれば大変に有効だと思います。それをいかにして作るかということが、我々に突き付けられているように気がします。先ほどのグレーヴァ先生の御発言のように慎ましやかな気持ちの利用者もいれば、検索サイトで調べて直接に電話を掛けてくる方もいます。大学の研究内容は公開されていますし、連絡先も調べれば入手可能な状態です。そう考えると、どのような形が効果的なサイトなのか、情報を欲している側にも情報を提供する側にも、最大の効果が得られるサイトはどのようなものなのかを検討する必要があると思います。これは、数学だけでなく、他の分野も同じであると感じています。
【若山主査】
はい。論点1から始まって、1と2を同時に御議論いただいているという印象を持つんですけれども、またここに戻るかもしれませんが、ちょっと次の視点に移ります。3つ目に準備されている数学イノベーションを担う人を育成する上で、若手研究者、学生にどのような機会を与える必要があるかということで、やっぱり出会い、直接交流の場があるということが何といっても重要なのは、それは自明なんですけれども、ここではそれをどういうふうに実現していくかというのがポイントです。
それから、最後の人工知能やビッグデータ研究との連携を図るには何が必要かと。人工知能、ビッグデータが単にトレンドだということではなくて、ちゃんと深いものではありますけれども、このために数学が、数理科学があるわけでもないというところもあります。
ただ、やはり数学の社会との、社会というのはサイエンスも含めてですけれども、連携を深めるために、こういう数学と非常に親和性が高いものが現在、社会の中でトレンドになっているということを利用していくことも大事であると、そういう観点でおまとめいただいているところもあります。ほかにももちろん、数学がこういう連携を進めれば、どんなにいいことがあるかということを書いていければ、それが報告書としては重要なことだというふうには考えています。
そういうことを念頭に置かれまして、少し3番、まず3番の方で意見交換をしたいと思うんですけれども、御意見頂戴できますでしょうか。
【高木委員】
じゃ、よろしいでしょうか。
【若山主査】
はい、どうぞ。
【高木委員】
どういうような機会を与える必要があるかということ以前に、こういうことをすると、どういうインセンティブがあるのかという、そこのところがはっきりしないといけないと思うんですが、例えば、今、就職に困っている学生がいて、こういう機会があれば就職できるという状況なのかですね。あるいは逆に、そういうことを気にせずに、もう仕事はほかにいろいろあるので、余りやらなくても飯が食えるという状況なのか。そこの判断によって大分変わってくると思います。機会以前にインセンティブの与え方というのを考えて、あるいはキャリアパスと言ってもいいかもしれませんけれども、そこの議論をした方がいいかなというふうに思っていますが。
【若山主査】
ちょっと部分的にお答えしておきますと、やっぱり数学で、昔はポスドクというのは余り多くなかったので。数学はですね。でも、今はいろんなチャンスがあると思います。1回目のポスドクのときは指導教員もそれなりに分かっているのですが、そのうち分からなくなってしまっているというのが事実です。ただ、昔のようにアカデミアということを考えていると、数学のポジションというのは非常に少ない。ほかの分野もそうでしょうけれども、数学も非常に少ないです。
そういう意味で、東北大学が中心になって、委託研究がありましたように、アメリカなんかだと、ノンアカデミックで数学でPD取った人たちが企業に就職するという人数がどんどん増えていっている。毎年のように400人を超えている。ところが、日本の場合は、2年前に数学界でアンケートを取っていただいたやつでいきますと、企業に就職した人は6人という、そういう状況でもあるんですね。ですから、せっかく博士号を取るまでその研究という意味で訓練を受けた人が、もちろん中高一貫の進学校というのも結構就職口としてあるようなんですけれども、それだけではなく、見える形で活躍してもらえるチャンスというのはあった方がいいというのは、多分希望だけじゃなくて、事実です。
【高木委員】
今どうして私がそういう質問をしたかいいますと、バイオインフォマティクスの場合、生物を学ぶのは結構いろんなことを学ばないといけないので、ハードルが高い。でも、じゃ、それをやったからいいことがあるかというと、余りないんですよね。バイオの分野だったら給料がいいとかということもなければ、ポジションがそれほどあるわけでもない。それなら、もっと自分がなじみやすい、もう少し別の情報系の技術を持っていれば、金融なり、ほかの方がずっと飛び込みやすいし、やりやすいということがあるので、あえてそこのハードルを越えていくインセンティブというのが、例えば生命科学をやりなさいといった場合に設定できるのかというふうにちょっと思ったものですから、こんな話を申し上げた次第です。
【若山主査】
よく使ってきた絵でもあるし、かつて、ここの会議でも出てきた絵ですけれども、米国における人気職業とかというときに、必ずしも給与だけじゃないですけれども、数学系というのはいつももう上の方に入っていますね。ただ、そういう状況は、もちろん、今こういう議論をしているわけですから、日本にはないわけです。でも、あり得るわけです。そういうところはございますね。
【粟辻推進官】
今は学生にそういうものがあるんだよというのをもっと見せるような取組というのは、どの程度行われていて、各大学に任されているという感じなんでしょうか。
【若山主査】
恐らくそういう状況だと思いますけど。
【國府委員】
例えば数学の学生が数学の研究に加えて、諸分野との、あるいは企業とのそういう連携に乗り出すことのインセンティブが今ないから、若い人がなかなかそうしない。あるいは逆に企業が採用するときには、数学の人は一体どういう人か、採用するにふさわしい人かどうか分からないというような問題があるという話でした。そこで、こういう活動に参加した人には何らかのステータスが与えられると良いのではないでしょうか。そのステータスをどう呼ぶかが分からないですが、数理連携とか何とかというような……。
【グレーヴァ委員】
資格を。
【國府委員】
そういう資格みたいなのがあって、それを持っていると企業の方も、この人は少なくとも数学の勉強や研究しただけではなく、ほかの分野とのコミュニケーションもちゃんと取れて、何らかの一定の活動をしたのだということが見えると良いのではないかと思います。そうすると、例えば会社に就職することができて、そういうキャリアパスを構築しやすいという意味でのインセンティブはあり得る。あるいはそういう資格を持っている人は、アカデミアでもほかの分野の人からのアプローチに適していることが分かるというような、そういう仕組みを作ると、数学出身者の活躍の場が広がるということはあるのではないでしょうか。どういう名前を付けるかとかは考えないといけないと思いますが。
【粟辻推進官】
そういうのはどういうものが、どういうところが何かあれですか。お墨付きみたいなのを与える、できることなんですかね。
【國府委員】
アクチュアリーというのはすごくステータスの高い資格なので、あれは試験がすごく厳しいそうなのですが、数理連携のようなことで試験をするというのはよく分からないので、なかなか……。
【グレーヴァ委員】
厳しいですね。
【國府委員】
資格としての有効性をどれぐらい持たせられるかは難しいですね。
【本間委員】
そのことに関して言うと、資格というよりは、恐らくこれはニワトリと卵の関係があって、やっぱり企業側に数学者が余り存在していないと思われてしまっているが故に、企業のトップも数学者にどうコンタクトしていいか分からないということが起きていると思います。本当は会社の中に数学出身者は薄く入っているはずなのですが、その人自身が企業の中にいることのプレゼンスがないから、会社の方から数学者にコンタクトできない。結果、アカデミアの数学者とコンタクトできていない。そして、アカデミアの方に産業界から話が行かないという構造になっていると思います。ある意味、この組織で産業界と連携経験がある方に対しては、この中核研究拠点では必ず名簿は押さえておいて、この組織を離れて企業に就職後も常にコンタクトができるようにならないでしょうか。また、その産業界と連携した企業に就職した人が中核拠点にいつでも来ていいんだというオファーリングをしておくぐらいのことがあっても良いとは思います。
また、産業界と連携経験のある方には、拠点を一定時間使えるぐらいのインセンティブがあっても良いのではないでしょうか。そのような機会があるだけでも全然企業は、このような拠点に来やすくなります。そして、企業側としては、ああ、こういう研究者がいるから、もっとアカデミアと付き合えるのだと思ってくれたら、良いわけです。そのことによって、ニーズ、シーズの議論の部分がスムーズに行く気もしますよね。だから、資格というよりはバッジ、経験バッジでいいような気もしますけどね。
【國府委員】
確かにそうですね。
【グレーヴァ委員】
でも、出会いの場になるということですよね。
【本間委員】
はい。
【森委員】
そういう同窓会組織って作れませんよね。何か個人情報保護で。
【若山主査】
そうですよね。
【森委員】
あれが何とかなるといいんですけど。
【本間委員】
バッジを作ったときに、結局、バッジを付与しているので、バッジ配布者の名簿だけコントロールするというのは何か一定の基準で作ればいいような気もしますけどね。
【森委員】
京大数学で作ろうとしてうまくいかなかったので、簡単じゃないですよね。
【本間委員】
誰が主体になるかによって、相当、確かにハードルはありますよね。
【森委員】
でも、それは作るといいですよね。
【本間委員】
同窓会組織はどこも多分難しいですね。
【舟木委員】
東大数理では今年、ドクターに入った人が多分今までで一番多いという状況です。ですから、これは非常に切実な問題で、我々は本当に何かやらないといけない状況だと思うのですけれども、そういう意味では日本数学会の社会連携協議会が秋にやっている行事は非常に有効だと思います。ただ、どうしても個人的な好意に頼って行っているので、それじゃいけないので、何とかこれが恒常的にやれるような体制、サポートをいただけると非常に有り難いなというふうには思います。
【中川委員】
逆に連携した人が数学の中で評価されるという仕組みはできないんでしょうか。今のは、数学外部の話です。そうでなくて、連携した結果数学の論文ができるとか、今は、そのようになっていないですね。
【若山主査】
少ないですね。時たま企業の方で、工学系の修士を取って、企業のR＆Dで働かれていて、それで、私の経験はIMIですけれども、IMIに来られて、その後、結局、博士号を取られることはありますが。実際、数学が付いているような名前のジャーナルに論文を出されて、数学の学位を取られる。そういう方は数名ですけど、四、五名は私も個人的に知っていますね。でも、少ないんだと思います。
【中川委員】
連携した人たちが数学の中で評価されるのであれば、数学の中から参加者はもっと増えると思います。企業も優秀な人材が欲しいので、優秀な数学者をみつけて連携したいです。優秀な数学者を発掘する意味でも、そういう文化があれば数学の中にあれば非常にうれしいです。
【グレーヴァ委員】
でも、ちょっとだけ言うと、やっぱり科学の立場からは、まず科学的な貢献をするのが一番重要な数学の評価であるというのは変えない方がいいような気がします。
【中川委員】
いや、企業では、通常ではできないような発想を求めている部分もあるんですね。そうすると、本当に優秀なというか、普通に優秀な人だと絶対できないような発想ができる数学者と組みたいという思いはあります。だけど、具体的なテーマがなかなかないんですね。
【森委員】
それに対する直接の答えではないですけど、アメリカだと、前言ったところで博士号を取るときに、セカンドセーシスといって、自分がやっていたのと全く関係ないところのテーマを与えられて、2週間でしたっけね。4週間でしたかね。まとめ上げて発表するという、そういうのをやるんですよね。日本でやっていないんだけど、そういうのをやると、いい訓練かなと思いますけどね。
【中川委員】
連携することで自分の数学が更に深く発展するのであれば、それが一番いいんですよね。
【グレーヴァ委員】
それならいいですよね。問題発見できるというのは。
【小谷委員】
数学だけの問題じゃないですよね。日本が諸外国に比べて教育や研究で遅れているとは思いませんが、異なる点として、二重専攻や副指導の必要性とか、他分野の人との交流とかが薄いという点は、数学だけでなくて、全分野に対して言われています。産業界と学術界の人材交流についても。これからどのような人が高く評価されるかという点については、従来のように深い専門性をもち企業が求めているニーズに今すぐ応えられる人なのか、それとも多重専攻など多様な知識と柔軟な発想をもち流動性の高い人なのか。これについては変わろうとしているような気はするんですけれども、文科省に考えていただきたいことの一つです。もしそういう時代が来るのであれば、参画した人は非常にインセンティブがあるわけですよね。
アメリカで成功しているベンチャーキャピタルのリーダーのキャリアを見ると、やっぱり多重専攻ですが、いわゆる応用に近い専攻ではなく、数学・理学のような基礎研究を専攻しており、自分の専門性と他の要素を上手に組み合わせて、新しいベンチャーを起こすパターンが成功例に多いそうです。そういう人材を日本が育てるのか否かということによっているような気がしますけれども。
【樋口委員】
私も今、小谷先生が言われたことに本当にいろいろ思いは共通するところはあります。この問題というのは数学だけじゃなくて、科学研究の進め方自体が、今、本当に大きく変わりつつある。また、進め方を非常に有効にするものとして、異分野連携や違った考えを導入することが重要であるということは、既にいろんな分野で認識されています。従来のサイエンティフィックなペーパーだけでの人の評価をする仕組みがもう限界に来ているんじゃないかというように思います。
そこで、その新しいタイプ、きょうもずっと議論されたような人たちをどのように評価するのか。あるいは今のキャリアパスが、URA以外は、技術職あるいは教員というツートラックなんですけれども、もっと違うタイプの人材が必要となっています。よってこの議論は、結構重い内容ではないかと思います。
【若山主査】
数学の委員会ですので。数学から外れてまでの議論に及ぶという、そういう傾向にありますね。
小谷さんが言われたことで、今週月曜日、用事があって、朝がUNSWで、午後、シドニー大学に行ってきたんですけど、ちょっと一個だけ紹介しますと、シドニー大学というのはオーストラリアとしては非常に伝統のあるコンサバティブな大学だと位置付けられているんですが、この秋から16ファカルティを6ファカルティにまとめるということにしたそうです。ちょっと時間が掛かったけれども、そうしないと、社会が求める人材が育てられない。学生の教育もそうだし、教員の研究もそうだからというのが理由でした。ちょっと御紹介しておきます。
【合原委員】
理研の初田さんがやっているiTHESというのがあって、数学ではなくて、理論物理なんですけど、効果が上がっているかなという感じがしています。まずその理論物理の専門の若手研究者が来るんですけど、ボスが理論物理であると。その傘の下にいて、従来の研究をしながら、理研の中でいろんな他の分野と連携して、そこからテーマを発見して、例えば生物の研究であるとか、自然な形で研究が広がっていっているんですね。だから、諸科学に関しては何かああいうやり方は結構うまくいっているんじゃないかという気がしています。それが産業みたいな問題まで行けるかという、そこがちょっとまたもう一つバリヤがあるんですけれども。
【若山主査】
産業といったときには、むしろ、もちろん今や数学と産業直結というのもあるんですけれども、実はそこに諸科学が入っているという、そこが結構大事なところだと思うんですけどね。
中川さん、何か。必ずしも山本先生とされるだけではなくて、いろんな工学の先生とかトライアングルでアイデアの共有というのをされることはおありですよね。
【中川委員】
自分ではできないところを誰と連携するかということですね。例えば、私の場合は、工学の先生との連携は当該分野の技術の最先端にできるだけ早く到達するのが目的です。そこからブレークスルーを目指すときは数学の先生と連携します。
【若山主査】
ちょうどきょうは博士課程のインセンティブということで、今、議論が進んだんですけど、きょう、4つの論点。せっかく準備してくださったので、その議論をしたいと思いますので。人工知能、AIやビッグデータ研究との連携を図ることは、先ほど御説明した意味でも重要だと思うんですけれども、それについて何が必要かという、そういう問題の立て方がしてあります。これについて少し御意見頂戴できればと思います。
【本間委員】
人工知能、ビッグデータというのはやっぱりかなり、正直に言うと、領域が広過ぎる部分はあって、それが科学界同士の連携という意味であれば、例えば数学と諸科学の連携というのは非常に分かりやすいお話だと思います。更にそれがもう一個上で、産業界の人工知能、ビッグデータとなった場合は、その出口のことを先に決めないと相当話が難しくなると思います。というのはビッグデータにおいても、費用も掛けてきちんと企業研究を行っている場合と、たくさんデータがごみのように集まっちゃっているからどうにかしたいんだという研究はそもそも違います。ただ、そこを精査しないと、やっぱりかなり数学者が巻き込まれるだけ巻き込まれて、結局オペレーターのごとく使われるというのは余りよい話ではないです。人工知能、ビッグデータと、今、広めに書いていますけど、やっぱりそこでは日本としてどこら辺の産業にフォーカスするのかぐらいは書いてあげて、初回はもうちょっとここに注力するんだということぐらい決めないと、多分、今回の数学の枠組みだと、後からつらくなるような気はします。そこはもうちょっと注力テーマを少し決めても良いと思います。特に私たち自身は今回、ある意味、諸科学、産業界というインターフェースの部分がむしろきちんとつながる方がいいはずなので、そういう意味ではカバレッジよりも何かテーマを決めてもいいんじゃないかなというのが私の考えですけど。
【粟辻推進官】
じゃ、ニーズ側から決めるという感じなんですか。それとも数学側から。
【本間委員】
そうですね。ニーズ側とか、もっと日本の産業構造上、絶対これは超えなきゃいけないというテーマがあるのならば、そのトピックスをやるという手もあると思います。ワトソン系の、まあ、とにかくマシンラーニング中心のところに私たちが攻めていったところで、多分つらくなるだけだろうと思うので、そういう意味では全然違うアプローチでまた作るというのが国で決まっているのであれば、それを行えば良いと思います。今は、方向性がないという場合には、相当、期間も費用も掛けるだけで、逆に言うと、アルゴリズム開発はするものの、何もアウトプットが出ないようなことになると、良い話ではないと思います。
【樋口委員】
よろしいですか。
【若山主査】
はい。
【樋口委員】
2つのことを申し上げたいんですけれども、まず1点目は、数学者、数理科学者がビッグデータ、AIにどう絡むかということです。今、本間委員の言われたような後者の部分、そのデータ等々はあるけれど、どうにかしてほしいという要望は多々あります。そういう状況、そういうところに巻き込まれるのは全体的、総合的観点や、人的リソースの観点からすると、余り適切じゃないというふうに思います。
ただ、人工知能もいろいろ要素技術をきっちりと分けていくと、根源的に非常に難しいところというのは数学の問題になって、そこでのブレークスルーというところには貢献できるというふうに思いますので、そういうところを攻めていくというところが1点目。
2点目はIoTですけれども、現在、日本の産業界によくありがちなんですが、データを取るところ、あるいはセンシング・デバイス開発のところに非常に高い技術力をもっていて、一生懸命やられているんですけれども、そこから先を一体どのようにしていくのか、あるいは得られたデータをどう解析するのか等々のところは、非常に残念な状態にとどまっているところも多いので、そのあたりはいろんな経験のある数理科学者、数理工学者の方々は比較的関与しやすいんじゃないかというように思います。
【若山主査】
ありがとうございます。
ほかに。はい。
【合原委員】
いいですか。AIは文科省、経産省、総務省でかなり活発にやっているんですけど、抜け落ちていると思われる分野が少なくとも2つあって、1つはニューロモルフィックハードウエアの分野です。これはもうあちこちで言っているんですけど、なかなか日本はそこをやらなくて、完全に欠落しています。
それからもう一つは、ここは数理が活躍できる可能性があるんですけれども、動的情報処理の部分です。ディープラーニングなんかはそのスタティックな画像の変換とか囲碁のパターンがあったときに、その次をどう指すかとか、そのパターンの変換に関しては非常にうまくいっているんですよ。ところが、昔からニューラルネットで、時系列を扱うとか、動的情報を扱おうとすると、TDNNとかエルマンネットとかいろいろみんな工夫はしているんですけど、全然うまくいっていません。
多分ディープラーニングに関しても、そこはかなりネックになります。ところが、数学者だったら力学系理論などダイナミクスを素直に扱う、非常に深い手法を持っているわけですね。あと、工学の数理の方だと、制御理論があって、実はこれらの数理が人工知能の動的情報処理に関して大きく貢献できる可能性があるんです。
【國府委員】
私はよく分かっていないのですが、そういう人工知能などの問題の一番コアのところで数理が活躍できる可能性があるものに数学者がオープンにアクセスできるのでしょうか。つまり、それは企業の開発研究の一番大事なところとして、集中的に人もお金も費やされているので、そこでもし何らかの革新的な解決が得られると、企業としても、とても大きな業績につながるわけですよね。そうすると、そのような問題が研究レベルで共有できるような形で外部の研究者にもアクセスできるのでしょうか。
【合原委員】
いや、國府さんが大活躍、エッセンシャルに活躍できそうなテーマはありますよ。
【國府委員】
それはアカデミアの中で持っている問題は共有できるということですか。
【合原委員】
企業の場合はオープンになるわけじゃなくて、やっぱり個別に相談が来るわけですよね。だから、その中で企業と一緒に解決していくというやり方をとるので、ダイレクトに企業とやるというときにはそういう形になります。でも、例えば理研のAIPとかそういうものを介して貢献するという、そういう道はあり得ると思うので、そういう道を作っていくということは重要かもしれないです。
【本間委員】
今の意見に合わせていうと、今、企業側でAIのブームになっているのは2つのフェーズがあると思っていて、そもそもAIという武器が相当、完成度が高く世の中に出てしまったので、とにかくAIだけを活用すれば良いという企業体が一方にあります。もう1つは、このAIじゃ、まだ解決できないことがあるので、AIのエンジン自身を開発したいと思っている企業がありますと。こっちの後者の方が多分、今、私たちが求められている方で、前者は他の方たちに任せておけば良い話。活用だけの話はAIに関する部分はブラックボックスでも、企業もブラックボックスと理解したまま、多分使うと思います。ただ、ブラックボックスだと何も理解が進まない。なので、何が理解できないかも企業側は分かり始めているので、ここが少し問題だという議論を行いたいところに関しては、多分アカデミアなり、今検討している拠点に話が来ると思います。そういうところは根本的なエンジンも含め、お見せしながらお話し合いできると思います。なので、あくまでも開発したい側ですよね。
【中川委員】
ディープラーニングは、今おっしゃったブラックボックスなんですか。
【本間委員】
いわゆるもう商用製品になっているものはかなりブラックボックスになっている系が多いと思います。ただ、グーグルのように、後日論文でちょっとずつ出てくるケースもなくはないんですが、その論文を読みながらやっている会社もまだやっぱりいらっしゃって、それをバージョンアップしていく会社もいるので、ちょっとケース・バイ・ケースですね。
【長谷山委員】
随分といろいろなグループが、ソフトウェアをオープン化していますので、試してみる事の障壁は低くなったと思います。
【本間委員】
ディープラーニングは？
【長谷山委員】
何を使うのか、どのように組み合わせるのかなど、取り組む問題の解決の試みの方向性を定めると、大学卒論のレベルで実施が可能な環境になっていると感じています。
【若山主査】
小谷さん、よろしいですか。
【小谷委員】
人工知能とかビッグデータという言葉があらゆるところで使われているけど、意味が全く違って使われています。数学者が本質的に貢献できる部分は絶対ありますが、上手にはまるようにすることも大切で、そうしないと本当に使われてしまうだけなので。理研のAIPや幾つか数学が本質的に貢献できそうなプロジェクトはあるので、そこに数学者が少人数でもいいから加わっていることがとても大切で、また本当にいい人に少数関わってもらえるようにしたいですね。
【若山主査】
少数であっても、そういうのが一つの大きなインセンティブになるというのはすごく大事なことなんだと思いますけどね。数学の若い人たちにとって。
【小谷委員】
圧縮センシングのタオとか。タオはフィールズ賞の受賞者で、圧縮センシングの専門家ではないですよね。
【若山主査】
そうですね。テレンス・タオですね。
【小谷委員】
ブレークスルー的アイデアを出して、飛躍させたわけですよね。そういうところこそ数学者が必要だし、数学者も幸せに貢献できますね。
【粟辻推進官】
今のタオの話は何かチームの組み方のようなものに工夫があったということですか。
【樋口委員】
要は、出会いの場だと思いますけれど。
【小谷委員】
ある程度好きにさせた方がいいんじゃないですかね。
【樋口委員】
偶然に近い出会いの場、そういうところからあの技術は生まれたと私は認識していますけど。
【粟辻推進官】
そういう場合のこの数学側から見た場合の何かインセンティブのようなものというのは何があったということなんですか。
【樋口委員】
興味だと思いますけど。サイエンティフィックな興味だと思います。
【小谷委員】
少数の異分子なので、その人に自由裁量をあたえるといいんじゃないですかね。
【粟辻推進官】
そうすると、じゃ、そういう環境が作れるかということですかね。
【樋口委員】
はい。
【若山主査】
元に戻りますと、結局、チャンスなんですね。なるべく大きくそういう出会いの場所が出てくるというのが大事で、出会いというのは職場環境もあれば、本当に出会いの場というのもあると思いますけれども。
あと、これは今、本質的な話を幾つかしていただいた、研究に関してのことですけれども、先ほども少し申し上げましたように、やはり環境を整えるにしても、お金が必要で、そのお金を国から措置されたいと思っているわけです。そういう文脈もあり、この4つ目のAIというのも一つ項目に上がったんですけれども。何かより効果的なことが言えていけばいいなと思うんです。
例えば若い人の興味が広がって、何か興味を新たに見付けてというのがいいと思うんですけれども、例えば先ほどの委託の資料でもありますけれども、日本では、例えばアプライドな数学の論文とか、ほかのサイエンティストと書いている共著論文というのは諸外国に比べると、非常に少ないと見えるわけです。それがたくさんあればいいかどうかという、その議論は置いておいて、恐らく数学に限らず、数学と他の分野の人たちの共同研究とか共著論文というのがたくさん出てくると、それは国としてハッピーな状況の一つだと思うんですね。そういうものを上手にエンカレッジしていけるようなチャンスがあればいいと思うんですけど、例えばそういうことについてどういうふうにお考えになるかということと、それからもう1つは、数学と諸科学、産業界が協力すると、国として本当にハッピーだと思えるような何かいいことが書いていけるといいと思うんですよね。そういうことをちょっと御議論いただきたいんですけれども。
【粟辻推進官】
ちょっと補足しますと、今の人工知能のあれにも関わるんですけれども、さっき御紹介した参考資料4にあるような文科省が作ったもの、科学技術イノベーションによる未来社会創造プランにあるように、4本柱の一つがAIとかビッグデータとかいう形になっているわけなので、そこにもっとこの数学的なものが絡まないと駄目なんだということを単なる抽象論にとどまらず、何か具体的な事例をもってインパクトがある形で示せると、少し説得力が、こういう取組が必要だということの説得力が増すのかなというふうに思っていまして、先ほど合原先生が少しおっしゃったように、動的な情報処理というのは一つのメッセージにはなると思うんですけれども、それ以外も含めて何かこういう可能性があるんだ、ありそうなんだという、それがこういう新たな次のブレ－クスルーにつながる、社会のブレ－クスルーにもつながるんだみたいなことが言えるといいなと思うのですけれども、何かいいお知恵はございませんでしょうか。
【合原委員】
本当に役に立ちそうなことは、こんな公開のところには出さずにもうどんどんやっているわけですよ。
【粟辻推進官】
そうですね。
【合原委員】
だから、オン・ゴーイングですね。だから、どういうタイミングで何を言えばいいかというのが本当に難しいところがあってですね。だから、できます、できますと余り言いたくないという事情も企業にはあるんですよね。
【若山主査】
粟辻さんがおっしゃったのは、当然皆さんは御存じのとおり、1、2、3、4というふうに4本柱と書いてあるので、この4本柱に沿うような形のプロポーザルができると、まあ、分かっていただきやすくなるという、そういうことですね。
【粟辻推進官】
逆に言うと、例えば人工知能研究とかビッグデータ研究といっても、数学者の力を使わないとうまくいかないんですよということを何か具体例で言っているというのもあると思います。
【若山主査】
うん。
【合原委員】
でも、人工知能に関しては、過去を振り返ったときに、数学者がすごい貢献したかというと、そうでもないです。むしろ、さっき小谷先生がおっしゃったタオさんからスパースモデリングに展開されている、あれはいい例になっていると思うんですけどね。ああいう過去の例に関してはどんどん言ってもいいわけなので。
【粟辻推進官】
はい。将来のこういう可能性や、こういう方向性があるんだということが何か例示として言えると、少しインパクトがあるかなと思うんですけど、なかなか難しいものですかね。
【合原委員】
それもやっぱりやっちゃってから言いたいんですよね。やる前に何かこう、大げさに言いたくないじゃないですか。やるぞ、やるぞとかは。
【粟辻推進官】
成功してから。はい。
【合原委員】
うん。だから、その言い方が難しいんですよ。
【粟辻推進官】
例えば、今の機械学習とかディープラーニングというのは数学的なものとしては、やっぱり統計的なものが一番関わりがあったけれども。
【合原委員】
まあ、そうですよね。
【粟辻推進官】
それ以外の数学分野も関わる可能性があるんだとか、あるいはそれによって大きく変わってくる可能性があるんだとかいうことを例えば機械だったり、あるいは解析だったり、そういうその中で具体的なことが少し言えると、多少説得力を持つかなという気はします。
【合原委員】
なるほどね。
【若山主査】
それがさっきおっしゃった力学系であるとか、コントロールセオリーとか。
【合原委員】
その程度は言ってもいいでしょう。
【若山主査】
ええ。十分。そこに、じゃ、力学系は解析だけかというと、そうではないわけですから、ほかへの広がりもあるわけですね。そういう言い方は当然すべきだと思いますけど。
【樋口委員】
これだけツールがコモディティ化していくと、いろんな使い方で、中身とか分からずにいろいろ使われる。ちょっと俯瞰（ふかん）してみると、物すごい遠回りをして解いているという場合というのが結構ある。数学や数理科学の人が見れば、いや、こういう設定にすれば、あっと言う間に解けるというのが結構あるんですね。そういうところというのは、今のいろんなコモディティ化したものを使い回すというような風潮の中では非常に、ある意味、総合的に見れば大きなブレ－クスルーになるんじゃないかというふうに私は思います。
【粟辻推進官】
何か処理時間とかコストが大幅に下がるということですか。
【樋口委員】
そうです。スピード感。もしスピードを優先するときに、物すごい遠回りをしているケースが、今後どんどん出てくるんじゃないかというように思います。
【本間委員】
よく僕も、元恩師と話をしているときに、要は、不連続データと、そのデータ数だけ時限数があるわけですから、それを、時限をちゃんと二次曲線なり、三次曲線を落とした瞬間に、時限数は格段に減っているわけで、それによって計算量が変わって、使用電力量も下がるという意味では、相当なエコな計算ができるということが一個と、今、コモディティ化がツールになってしまったが故に、逆に言うと、どのような化学式を使っているのかなとか、そこでどのような同定をしているのかというのは余り外に出てこないので、そもそも同定している式が、まあ、科学的に見て、合っているかどうかという議論をされずにアプライしているケースが非常に多いんですね。
そういう意味では、数学者が入ることによって、そもそもこの同定式って、このほんの一瞬のフィッティングであればいいんだけど、系を表しているものじゃないとなれば、ちゃんと系を表すものを探そうよという意味では、普遍的に近いようなモデルを探すことができるので、やっぱり数学者が入ることによって、ビッグデータというのは全然扱いが変わるはずで、そういう意味では、もう全く違う世界に行けるというのはあり得るとは思うんですね。
【中川委員】
今のお話は多分、数学者に何を求めるかという話だと思うのですけど、多分合理性ということですね。
【本間委員】
そうですね。
【中川委員】
もう1つは、飛躍するというか、今まで誰も発想できないようなことを数学的にできるというのがあると思います。そっちの方が多分重要だと思います。これがイノベーションの源泉になりますから。だから、そういうものを出せるような数学者とどう組んでどういうふうに問題設定をしなきゃいけないとなってくるのですね。数学者が活躍できるような問題設定を数学以外の人がどのように行うかが優秀な数学者に集まっていただくために重要だと思います。
【若山主査】
あれですね。数学者がその問題設定のところにある程度のところから入っているというのが結構重要ですよね。
【中川委員】
個人的には、問題設定自体は、数学者じゃなくて、ほかの分野の方がいいと思います。その問題を数学の人と共有していることが大切だと思います。
【若山主査】
ええ。だから、ある程度解けるように。
【本間委員】
よくあるパターンとしては、やっぱり今のビッグデータのやり方というのは、もう持ち込まれたデータから解析を始めてしまっているんですけど、そもそもそのデータの中に必要なデータが含まれているかどうかのジャッジというのは相当あとにあるんですね。すなわち、どうも近似式はできないよとなったときに、何か抜けている要素はないのかとなるんですけど、数学者が入っていると、その問題をちゃんと数学者が理解している段階で、そもそもこういうことは検討事項に入れなくちゃいけないのかどうかという議論が始まるので、そういう意味では、モデルをコモディティ化されたツールに突っ込む場合でも、ここにはちゃんとした仮定でデータを入れておこうよとか議論がされるので、それがさっき言われた理論上も相当、遠回りじゃなくて、近く行けるはずなので、そういう意味ではそこではかなり有用なはずなんですね。問題が共有されていれば。
【小谷委員】
済みません。この4つ目の質問というのは本当に答えなきゃいけないのかというか、自明じゃないんですかね。数学は関わった方が恐らく絶対よくて、数学者が関わりたいと思うように関わらせてくれるかという、むしろ数学者は求められるぐらいの立場じゃないかと思うんですけど、そうではないんですか。数理科学的な発想が必要だということに対して共通認識がないということなんですかね。何か自明な気がするんですけど。
【若山主査】
それはそうですけどね。これの発想の、質問の問い方は一番冒頭に御説明した。
【小谷委員】
むしろ質問としては、こういうことに、いかにして数学者や数理科学的なアイデアを持っている人を関わらせられるかという質問をすべきだと思います。
【若山主査】
いや、もちろんそれでいいんですよ。
【粟辻推進官】
そういうためにはあれですか。やっぱりこう、問題設定なのか。まあ、問題設定を、要するに、数学者はこう書く……。
【小谷委員】
数学がなぜ必要か、どのように使われるか説明する必要はありますか。
【粟辻推進官】
まあ、ここでちょっと、質問の仕方がよくないのかもしれませんけれども、この数学者が関わることで何が変わるんだということを言いたいということです。大きく変わるからこそ、数学者をもっと関わらせる必要があるんですよということがより説得力を増すと。そのためにはこういう工夫が必要ですみたいな、そういう流れかなと思うんですけどね。
【合原委員】
だから、自明ではあるんだけど、具体的にこういうことがあったらこうなりますということを言いたいんでしょう。
【粟辻推進官】
言えればいいなということだと思うんです。
【小谷委員】
合原さんも言ったように、言いたくないことですよね。特にこういう分野はあっと言う間なので、それは言わない方がいいことですよね。
【グレーヴァ委員】
要するに、言わないとお金が来ないということなんじゃないですか。
【渡辺基礎研究振興課長】
要するに、最終的なレポートでは、いかにして数学・数理科学の分野がこれからの日本の発展に対してどれだけインパクトがあるのかということをアピールしたいわけですね。もちろん先生方にとっては自明なことですが、一般のな方々に対して。ですから、我々はあくまでも今後の世の中を根源的に変えるような力を秘めた数理科学の知を入れていくんだという気持ちでレポートを作るんですけど、それを一般の方々も含めアピールできるように、分かりやすい形にちょっとお化粧したいというぐらいです。
【小谷委員】
例えば材料科学において数学がどのように役立つかは具体的に説明しなきゃいけないというのは分かります。しかし、ビッグデータとか人工知能とか基本的には数理科学的なものですよね。それなのに数学や数理科学が必要だということを説明しなきゃいけないというのが不思議です。
【グレーヴァ委員】
多分そうなんじゃないですか。
【小谷委員】
そうですよね。
【グレーヴァ委員】
数学者というと、象牙の塔で、自分の好きな数式をいじっているというイメージがやっぱり多いから、そこを変えていかないとならないという。
【渡辺基礎研究振興課長】
いろいろな場面で、今は例えばAIだとかビッグデータだといわれていますが、一般の人たちはそれだけにAIだ、ビッグデータだという、そのキーワードしか頭に残らないんですよ。そうではなくて、もっと本質的な点について認識を深めてもらうためにも、きちんと数学・数理科学ということを意識付けたいという意味です。
【若山主査】
実際さっき合原先生もおっしゃったように、そのAIもずっと最初から、非常に数学と親和性が高いというのは、それは何となく多くの人にとっても、当たり前のような気がしてもらえると思うんですけれども、最初から数学者がずっとそこに大きくコントリビュートしてきたかというと、必ずしもそういう文脈じゃなかったわけですよね。そういう中で、AIと、こういうのが世の中を席巻するようになってきたときに、やっぱり説明が必要。おっしゃるとおりだと思うんですね。そこのところが、これは今、AIの話をしていましたけど、AIじゃなくても、ほかのでも何でもそうだと思うんですけど、やっぱり分かってもらっていないというのが今の状況なんだと。
【グレーヴァ委員】
いや、本当に感じますけど、一般の人には全然分かってもらっていない。
【若山主査】
ええ。だから、そこを分かってもらえないと、文部科学省も理解した気持ちになっていただけないので、きっと財務省に話をされるときもなかなか難しいことがあるんだと思いますね。
【渡辺基礎研究振興課長】
そうですね。財務省というか、最後は納税者に対してどう説明できるかということですね。ですから、もう10年ぐらい前から研究振興局の中に数学イノベーションユニットを作って取り組んでいるんですけど、これはなかったら、今のこのAIブームの中においても我々が作る文章に数学とか数理科学という言葉が出てこない可能性すらあるぐらいの認識なので、そういう意味でも、若山主査がおっしゃったように、AI、ビッグデータのところで言うのは本当に一例にしかすぎなくて、最終的にはもっとほかの分野に対して、幅広く数学の有用性をアピールしていくことが必要なんですけれども、ただ、今この世の中の流れの中で最もアピールしやすい、かつ親和性の高い分野で、しっかりとアピールしていくということになるんだと思います。
【グレーヴァ委員】
数学者はもっと記者会見をすべきですよね。それぐらいしないと駄目なんです。
【若山主査】
10年前には、忘れられた科学、数学という、お役所が忘れていたという言い方も後で出てまいりましたけど。今、渡辺さんがおっしゃったことはありますよね。
一応いろんな、この問題の立て方についての疑問というのも出ましたが、きょうはいろんな意見交換ができたと思います。あともう一度、7月に上部の委員会がありますよね。
【粟辻推進官】
済みません。この資料2を見ていただきますと、次回が6月17日の金曜日の午前、同じ場所で予定しておりまして、きょうの御議論も踏まえて修正を施した報告（案）を次回に御審議いただいて、上の部会に報告する（案）という形で取りまとめを頂きたいと思っています。
その上で、7月に予定されている、この上部部会である戦略的基礎研究部会で報告書の（案）を報告して、審議していただいて、正式に決定していただくと、こういう運びを考えております。
【若山主査】
それで、今期のこの報告書（案）というのはもうこれで一応、一旦の最終だと考えていいんですか。
【粟辻推進官】
そうですね。ですから、来年度の概算要求に向けてはこれで最終ということですね。
【若山主査】
分かりました。そういう状況です。
会議が早く終わればいいことはいいんですけど、せっかく2時間取っていただいていますので、途中でしり切れトンボになるかもしれませんけど、少し何か御意見ございましたら。はい。
【長谷山委員】
少し違った視点から発言してもよろしいでしょうか。今までの方法を否定するものではないのですが、現状の産業構造を見ると、実は使ってみることで始まるものもあると感じています。理論よりも先に利用が進むかもしれないと感じています。この現状を考えると、数学を学んだ人材だからこそ、貢献ができるのではないかと思っています。例えば、数学を学んだ学生や若手研究者は、そのツールに大量データを適用した結果を分析することで、新しい理論展開や問題解決方法を見出すことに力を発揮するのではないでしょうか。今まで、数学の理論を追及することと、社会で利用が先行するものは、互いに遠くて間を埋められないように感じていたかもしれませんが、両者を双方向に結ぶ人材を数学だからこそ創出できるのではないかと感じています。
【樋口委員】
先ほど、私、あるいは本間委員が言われたことは、その双方向性を否定するものではなく、片方だけがいいと言っているわけじゃなくて、先生が言われたように、これは帰納的なものと演繹（えんえき）的なものをミックスするというのが今一番スマートなんですね。そのやり方というのは、時代も変わるし、新たにビッグデータの出現ということによっても大きく変わりつつあると。だから、ベタじゃなくて、それらを俯瞰できるような人間、そういうものの育成が大事じゃないかという、少なくとも私はそういう文脈で言ったんです。
【長谷山委員】
もう一つ発言させていただいてよろしいでしょうか。今日の議論の中で、今井先生の発言は非常に重要だと思っています。大変に優秀な数学者に、潤沢に研究費を提供する仕組みが必要なのであれば、それは別に考えるとして、数学を学んだ学生や若手研究者に多様な道があることを示す必要があると、お話しなさったように思っています。
【高木委員】
今言われたこと、双方向とかそういうことも少し関係するんですけれども、先ほど配置する人材の、必要な人材の中で、コーディネーターという話が出てきているんですけれども、どうしてもここでの議論はニーズとシーズの二元論で、その間にポイントとしてコーディネーターがいるというようなイメージですけれども、私はもう少しそこは連続的、シーズとニーズの間、その双方向という意味も連続的になっている必要があると思いますし、それから、その優秀な数学者は、例えば何かアイデアがあったときに、それを実際にプログラミングして試さないといけないわけですよね。そうすると、以前はそのプログラミングする支援人材という話もありましたし、支援という意味もありますし、それが第一線の研究ということもあるので、そこをもう少し、ニーズとシーズの間をうまくつなぐようなリッチなものを考えた方がいいんじゃないかなというふうに思います。
【粟辻推進官】
その間をつなぐ人材の何か資質のようなものですか。あるいはこの……。
【高木委員】
だから、今はコーディネーターという人しかいないんですけど、そうじゃなくて。
【粟辻推進官】
ほかの人が必要じゃないかと。
【高木委員】
ええ。もう少しいろいろ。
【グレーヴァ委員】
そこはライブラリなんですよ。
【高木委員】
それはライブラリももちろんありますし。
【中川委員】
それと、数学者の発想をアルゴリズム化して、コンピューターに実装するということも大事ですね。
【グレーヴァ委員】
そういうのも面白い。いろんなものが、数学者と他の人たちの間にいっぱいあるといいです。
【粟辻推進官】
でも、プログラミングする人材みたいなものというのは、今の大学なんかにはそもそも余りいないですか。そういう数学的なアイデアをうまくプログラミングしてやって、少し試してみるというようなことは、数学者にはなかなかできないと思うんですけれども、それを少し手伝ってくれるような人というのは。
【森委員】
普通の数学教室だとないですね。
【國府委員】
私のさきがけ領域の研究者で、自分のアイデアをプログラム化するときに外注している人がいます。その研究者が自分で仕様書を書いて、そういう開発をする企業に外注しているという事例があります。でも、それはその人が自分で明確にアルゴリズムを書けて、仕様書も書けるのでやれていることで、一方で、数学のアイデアがまだ茫漠としているときに、それをプログラミングしながら、その過程で見えてきた困難をまた数学的なアイデアによって解決してというふうにやろうとすると、研究者と開発者がもっとインタラクティブにやらないといけなくなって、アウトソースするだけでは進まない。そのような両方の可能性があって、アウトソースできるのならやればいいと思いますし、それはお金があれば今のシステムで十分できると思うのですが、そうでない方がもっと、重要なところかなと思うので、それをうまくやれるような仕組みは確かに必要だと思います。
【粟辻推進官】
そういう人がいなきゃいけないということなんですか。
【國府委員】
そうですね。
【若山主査】
ですから、例えば自分が具体的に知っているところ、IMIの中では、そういう人たちは必ずしも数学のさきがけとかCRESTではなくて、情報系の方で取ってきて、結局最初から本当に真の意味でチームで研究するという形をとっていますね。だから、そういう意味では、プログラミングしても、ここはというときはまた戻ってというのを繰り返しながら、最後まで行くという。それはちょっと普通のクラシカルな数学教室ではそういうことは望めないですよね。
【若山主査】
時間が参りましたので、最後に今井先生、何か一言。
【今井委員】
純粋数学を真剣にやりたい人はそれをやっていただける環境がもちろん必要で、今ここはそこではなくて、もう少し普通の人が，数学が大事と思える環境を作ろうとしているのではないかと思っています。小学校からの教育が大事であると思います。いろいろなところで数学が使われているということが，小さい頃から日本では余り認識されていないのが非常に残念で、どこでも数学が使われているということをもっと小さい頃から植え付けてもらえれば、ここまで来て、数学が使われて役に立っているということをわざわざ言わなくても済むようになるのではないかと思っています。小学校からプログラムを始めるという話もありますが、プログラムをすることに限らず、すべての科学技術は数学を基礎としているのだということが分かってもらえれば、文系の人も含め数学は大事と思ってもらえるのではないかと思っています。
【若山主査】
どうもありがとうございました。
それでは、これできょうは終了したいと思います。どうもありがとうございました。
―― 了 ――
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