平成28年12月5日（月曜日）13時00分～15時00分
文部科学省 3階 3Ｆ2特別会議室
（委員） 髙井主査，伊藤委員，工藤委員，田中委員，辻委員，濱田委員，福山委員，藤井委員，山田委員，横山委員，吉田委員 （理化学研究所計算科学研究機構（AICS）） 平尾機構長，宇川副機構長，岡谷企画調整室長 （IDC） Earl C. Joseph （Program Vice President），Steve Conway （Research Vice President），西事業部長（HPCwire）
（文部科学省） 榎本参事官，工藤計算科学技術推進室長，澤田参事官補佐
（１） 海外動向及び波及効果について
IDCより資料1－1に基づき説明。質疑応答は以下の通り。
【濱田委員】 24ページのコストセービングについて伺いたいと思いますが，このグラフを見ますと，「京」コンピュータ，ポスト「京」コンピュータからのエフェクトが他の領域に比べて非常に高いというグラフになっておりますが，御説明では，これがいわゆる防災，自然災害軽減に関するというような御説明があったかと思うのですが，これは「京」コンピュータを使うことだけによるコストセービングなのか，御承知のように我が国では防災研究が非常に盛んに行われていますから，そういうものを含めてのコストセービングになっているのかどうか，「京」に特化したときにはどのぐらいコストセービングになったのかということを，どうなのでしょうか。
【Joseph】 So, in general, yes, it has an impact, but on the K computer I mentioned in the environment disaster are the impact is very large. But there are also other projects on the K computer that would have more impacts, what I would called, big picture long term impacts from industry. In the pharmaceutical area, for example, in the cancer cure area, matching the cure rate of the cancer medication to the type of the patients (where the drug actually works) has tremendous returns. But also in the area of manufacturing. Japan has done a very strong job linking large manufactures on to the K system to create large savings. So there are many categories also. But Japan has couple of things it has also a lot of natural disasters. But Japan also has taken in action to dress them. As far as the building codes changing building construction methods, and also how do protect its people in disasters has tremendous returns.
【西事業部長】 実はコストセービングで日本の「京」とポスト「京」が高い理由の御説明で，いわゆる自然災害とも申し上げたんですが，実はあと2つ要素がございまして，1つは製造業の方でもかなり大きなコストセービングの効果が出ております。それから，もう1つは医薬ですね，製薬の方で，いわゆるがんの研究，がんの特効薬の方でもかなり大きな成果が出ておりまして，これらが全てが今回のコストセービングが，日本の「京」が高くなっている大きな理由となっています。
【福山委員】 What the definition of cost saving? How do you define? How do you estimate?
【Joseph】 In cost saving we look at the results when you do the project in model something. Then how many dollars would be saved as if priority having that. So, in other words, let’s say if you have disasters in a harbor. And it costed 2 billion dollars before you did the modeling. You model how to the next disaster was you could reduce the save by 500 million that would be the saving. So, it is the modeling improvement you make (what we consider cost savings). Now, on the industrial side, it’ll be easier because if its new drug or new car tire that is how much you saved (from doing the simulation and analysis) or the money in sales revenue on in profits. The cancer example on the K computer was quite interesting, because one of those examples was optimizing use of cancer drug to the right patients. It turned out that this cancer drug was only good in certain cases. I think that is around a third of the time. So if you did not spend the money to give that drug to 2/3 of the people wouldn’t work. It was how much money was saved that was not giving people drugs that wouldn’t work. So, it was saving of the cost of that cost.
【福山委員】 If I understand correctly, developing drugs takes years. In the short time, how do you estimate that?
【Joseph】 In this case it wasn’t about developing another drug. It was finding out what would work right or would not work right. So the drug was already out there, but it has been prescribe every time that people had a certain type of cancer, they were given the drug. They used the K supercomputers to find out that only a third of the people with that cancer, the drug would work. So they needed to find out who you should give the drug to. It wasn’t the discovery of the drug. On the pharmaceutical side, you are right. For a new drug especially in US to go FDA you are talking fifteen years for a new drug. We are working to get the information but it’s too long period to have the model it use.
【Conway】 One important instance in the drug discovery area, is that it costs billions of dollars to develop a new drug and if you are a drug company, what you try to do is eliminate the bad candidates as early as possible in the process because that cost wastes a lot of money. So a lot of cost savings happened when they can say instead of testing 300 drug candidate they can test twelve.
【福山委員】 Another question, the number of ROI more than 500 dollars was amazing, impressive! I want to understand the detail behind. How did you find the top 5 or top 2 or 3 out of top in each field? It isn’t easy, right?
【Joseph】 The step that we go through is first with the researchers whu judge themselves. So that is the step 1. So the second step we got go through is to have the research committee validate the ratings and numbers. So if we look at page 40. So the page 40, this is what the committee has done. So the researchers’ is step 1, then in step 2 the committee then looks at the ranking and agree or don’t agree. Any time that they are not certain, we then call the larger committee -- that is the group of 721 in the special disciplines, for example, in the health science there is 350 people, and they are twelve sub categories. We also have this separate committee in Japan.. So the researchers make the judgements, then steering committee says yes or no agree or don’t agree, then that go through the larger committees. If the committee says the judgment was different by more than one point, in other words, that the committees change by one point out of the database. If the committees changes the score by two points it goes back to the researchers. And then we have discussions with the researchers. In the data structures right now over half of data examples we’ve got, received, we have refused to accept because the researchers ranking was more than two points difference than was the committees said. So we then reject them in the database if we cannot reach the agreement.
【福山委員】 Very impressive. In that process assessment does not depend on the publication style? They really look at the content?
【Joseph】 Right, they look deeply at the content of the submission. For the reviews, we use scientists in that same discipline. And so the scientist in that discipline has to know about it to be on the top 10 discoveries or 12 discoveries in this decade. All of the scientists in that area would know about that discovery. In some of those cases, the scientific experts give the same response, in other cases the reject the submission. We had more rejected than accepted in the study.
【福山委員】 Thank you very much.
【髙井主査】 19ページ，入力データの定義なのですけれども，「京」コンピュータの開発費がここには入っていないんですか。
【西事業部長】 私の方から申し上げます。「京」コンピュータの開発費は今回含んでおりません。
【髙井主査】 含んでいないということなのですね。つまり，ここの投資額というのは，開発費ではなくて研究予算であるという，そこを投資の入力というふうに考えているということですね。
【西事業部長】 今回の調査の方では各研究者に彼らが使った予算費経費と，それからCPU時間を伺っております。
【髙井主査】 分かりました。それはほかのケースも同じなんですか。
【西事業部長】 海外の場合の話も。
【髙井主査】 はい。
【Joseph】 It varies tremendously around the world and by different organizations. So some organization include some hardware costs, someone include overhead and everything, and many are in-between. Let me show a few examples. The US Department of Energy (DOE): If you were scientific researcher and you will publish your results, it’s pretty much free. It very cost free. If you were corporation, and you come you want for free, you have to publish the results, plus you have to with a contest. In other cases, DOE charges a full rate. If you are an industrial company, and you want to keep it is secret, then you pay everything. You have to pay the total cost of hardware, cooling, and people. But then by each country is different. Steve, you may want comment on the Netherlands, Germany, and some other countries.
【Conway】 There are general agreement globally on the charging approaches, with the exception in China, but there is general agreement on the government models on when payment happened from the companies and when it does not happened, and in most cases if a company wants to do for priority research that they keep the results themselves and don’t publish, they have to pay full cost generally including the allocation of the computers, personal time, building facilities costs, everything, and so forth. And the rule is generally that they must charge at least as much as companies’ in the marketplace with charge for the same thing.
【Joseph】 The exception that Steve mentioned was China, because the China frequently do it for free, I mean do China, right now, has more computers than people would use them. So there looking for people to use the computer. In fact, they have to come to us even they ask us to find them users. The other interesting one is in the Netherlands, their price is just lower than other one (Amazon web services) so people actually use the computer. And again that is unusual price mechanism. So there is a lot of variation. But in our research it's whatever the person has to pay for it -- in whatever your country or your organization, the input cost it is what it actually cost them. That’s why there is tremendous variation.
【西事業部長】 ちょっと補足させていただきますけれども，今回頂いた質問の議論はかなりやっておりまして，1つは，海外の方ではハードウェアのコストを含んでいるケースが非常に少ない理由の1つとして，今，Steveの方が申し上げましたように，海外では市場価格を下回る価格でユーザーに使わせてはならないという規則がございますので，ユーザーの方がまず使わない，高い金額になりますので。そういうことも併せまして，ハードウェアのコストを含んだ海外のデータがまず少ないということになります。
それから，無償の部分もかなりありますけれども，無償の部分になりますと，HPCのインベストメントがゼロになりますので，これ，ROIの計算ができませんので，そのデータは除いてあります。補足でございます。
【田中委員】 インタビューのプロセスについて聞きたいと思います。I have a question on the interview process. You interviewed with the specified groups’ actually too young organization and all researchers more than 60 maybe. So what is your selection criterion choosing criterion for organizations and researchers?
【西事業部長】 私の方で実際のインタビューを担当させていただきましたので，私の方から御回答申し上げますが，こちらの方にも書いてございますけれども，インタビューの前に各戦略プログラム，それから重点課題の研究課題責任者の方々に全てお会いしまして，その意味も含めまして，実は48名じゃなくて60名以上の方々にお会いしたというのはその意味でございまして，その方々に代表的な成果をピックアップしていただきまして，その方々に全てインタビューを行っております。そういう過程を経てインタビューの研究者を選定しております。
それからもう1つは，大きなのは，いわゆるプレスリリースが既にあった研究者，成果として，こちらは，研究責任者が選定した研究者と，それからプレスリリースがあった研究者，この2つのクライテリアを満たす研究者に対してインタビューしております。
【田中委員】 I have a more question. You showed the comparison between Europe and US and Japan impact. So did you use the same selection criteria when you interviewed to the researcher’s organization. Is that same or you got a fixed standard constant procedure or you may change time to time in case to case?
【Joseph】 The selection process is the same everywhere. The only exception is on the Post-K is about future projects. All the other data we have around the worlds was the projects that everyone is completed. So the normal criteria for the core data structure is the work has to be completed on the project. That is why we mentioned the revenues and cost saving that you could obtain if you actually have completed something. So with the Post-K computer it's more about having researchers predict the value will be in the future. We do plan to start cto inorporate that into the main model in about two years. To see potential future value. E. All the rest was the same questionnaires and same approach and same selection.
【田中委員】 Okay then we can use the world’s comparison of rating. It is very interesting.
【Joseph】 In the results of worldwide one was 100% public, and we can send you the web site, the basic web site called http://hpcuserforum/roi and you can actually download whole data file as a spreadsheet file. And anyone can change the calculation approach. We make whole database available to the world, so people can make modeling different economic model whatever you want you wish to do it. DOE required that this was 100% transparent. In that’s why it is published completely.
【山田委員】 この委員会はポスト「京」に関してはメインミッションじゃないと理解していたんですが，ポスト「京」に関しての未来予測が非常に興味深いのでちょっと質問させていただきたいんですが，ポスト「京」の将来の波及効果が予測できるということが，「京」コンピュータのエイジングエフェクトというか，これからずっと続けていったときに一体どういうふうに変わっていくだろうかという，そういう未来予測もできると考えてよろしいんでしょうか。
【Joseph】 Step 1 was to ask the researchers on the project that they were working on how much is the value could be. Then we took it through the same process to the review committees but in this case we asked the review committees do they numbers make sense? And we had to go back and redo the survey with some of them to find additional information. But it is the basically what the researchers said is the project potential "I’m thinking running on Post-K if it successful, this is the results that would come from that". So then we asked the steering committees or larger review committees if that made sense.
【西事業部長】 補足させていただきますと，最終的にはそのように将来の投資に対してどのようなものをやった方がいいかというのを，意思決定のためのモデルを作りたいというのは最終的なゴールではあるんですが，今はそういうことができなくて，今回ポスト「京」で集めたデータというのは，単純に研究者の方々がどれくらいの効果があるかというのをお答えいただいて，私どもの方で予測した数値ではございません。研究者の方々が予測した数値になります。
【髙井主査】 ほかに何か質問ございますか。
【工藤委員】 About the ROI and ROR on Table 1, in page 22, you showed the figures, the numbers revenues and savings but there is no such kind number of computers in US and China. I understand every data is on the web page but is it easy for you to show the same kind of the table for computers in US or China or other countries?
【Joseph】 I believe that is in the main report you have a copy it is on the table. In the main report page 30 and 31, if one adds table 11 and table 12 together you would have those totals we could easily generate the table for the data. Oh! there is an average, sorry. So you want the Ground total. We can create the table, but its not an apples-to-apples comparison. . That is the whole in the research we did we have that. We can create for you that table, but it isn't apples-to-apples.
「京」の開発による経済波及効果の報告について，資料1-2に基づき理化学研究所より説明。質疑応答は以下の通り。
【辻委員】 1点確認をさせていただきたいんですけれども，（1）の方はよく分かったんですけれども，波及効果の方で，右側に吹き出しで書いております例えば「製造工場の電力，エアコン，水，製品の流通サービスなど」という注釈がございますけれども，こちらの意味するところがちょっと分かりかねたので，御説明いただけますと幸いです。
【岡谷企画調整室長】 材料を作るために必要となってくるものでこういうものも検討に入れているということでございます。なので，1次波及効果を計算するときに，材料や部品を作っていくときに必要となってくるようなエアコン，水，製品の流通サービス，そういう流通業みたいなものもここのカウントに入れているということであります。
【髙井主査】 今，波及効果の説明，数字を挙げていただいたんですが，この数値というのはどのくらいの精度と理解したらよろしいですか。この数字，4桁ありますが，4桁の精度があるという理解でいいですか。
【岡谷企画調整室長】 4桁の精度があるかと言われてしまうと，そこは自信がないと思います。産業連関表でございますから，産業連関表の計算というものが4桁の精度を持っているかというと，私はそこまで，じゃあ，1億違っていたらどうなのという話で，そこまで精度があるものとは思っておりませんが，ただ，この程度の大体こういう額の規模であるということはあるのかなと思います。
ちなみに，これ，「京」だけやっております理由は，ポスト「京」はまだマシーンが出来ていないということと，あと，マシーンの情報を開示することができないので調査することができないということで，ポスト「京」に関してはやっておりません。「京」のみにやっています。
【髙井主査】 どうもありがとうございました。よく分かりました。ほかに何か質問ございますか。
【山田委員】 2030年までというのが示されているんですが，「京」の開発技術の成果そのものは，ずっと2030年まで続いているという仮定のもとにやっておられるんですか。
【岡谷企画調整室長】 はい，そのとおりです。2030年ぐらいまでは影響があると。「京」で開発した技術が何らかの寄与度を持っているというふうに考えて，そういう前提でやっております。
【山田委員】 例えば開発技術そのものは2020年ぐらいでもう終わっているんだけど，この後の波及効果が2030年ぐらいまで続くというふうに考えて出していらっしゃるんですか。
【岡谷企画調整室長】 はい，そういうことです。
（２） ｢京｣の総合的な中間検証について
事務局より資料2に基づき説明。質疑応答は以下の通り。
【髙井主査】 どうもありがとうございました。ただいま事務局から御説明いただきました案につきまして，皆様の御意見を頂きたいと思います。いかがでしょうか。本日前半の方で行われました調査の結果も中に盛り込むような形で案を作らせていただいておりますけれども，質疑応答の内容等の結果も踏まえて，更に修正が必要な箇所もあろうかと思いますので，何か御意見ございましたら，お願いいたします。
【濱田委員】 11ページですけれども，大規模シミュレーションを実施したと。これ，下から何行目でしょうかね，「地盤と建物の揺れ及びこれによる建物被害を統合した詳細な大規模シミュレーション」，それから，集中豪雨シミュレーションを「した」と書いてありますが，シミュレーションをしたというだけでいいのかと。シミュレーションをした結果，例えば防災にどういう貢献をしたのかということを書かなくていいんでしょうかね。防災を専門としている者としては，甚だ何ていうか，シミュレーションをしたというだけではちょっと済まない気がするんですけれども，いかがでしょうかね，その辺はまず。要するに，何か新しい発見があったはずですよね。これは各分科会でもそういうふうに申し上げたんですが，「京」を使うことによって一体何が分かったのかというふうなことを前面に出さないと，大規模シミュレーションができたというだけではやっぱり説得性はないんじゃないかと思いますが，いかがでしょうか。
【工藤計算科学技術推進室長】 濱田先生のおっしゃるところ，非常にごもっともです。各分野，宇宙でもものづくりでも同じような効果が当然あって，大規模シミュレーションによって，そこから，きょうも波及効果のお話をずっとされてきたんですけれども，当然それぞれの分野において非常に大きなゲインがあったというのが，これまで議論されてきたところではあるんですが，ただ，今，先生に御指摘いただいたところの箇所に関して申し上げると，ここはどちらかといえば，それぞれの分野で広がった学術的価値というよりも，シミュレーションそのもので何ができたかということです。つまり，ここで書かれていることは，「京」以前との比較をちょっと強調した書き方をしています。「京」以前において，余り大きなノード，大規模並列計算ができなかった時点においては，ここで書かせていただいているように地盤と建物の揺れを統合するということがそもそもできなかったという理解を我々はしていた，そういうふうに伺っておりますので，ここではあくまでもそういう形をできたことを書いたというところでございますので，実はこの報告書全般から申し上げると，戦略プログラムの部分において，そういった過去の「京」において行われことによってどういった効果が出たかというのをちょっと切り離して評価をされた箇所がございます。その中にはそういったことも記載してあるんですけれども，全般の入り口のところは，あくまでもシミュレーションが他の分野一般に対してどういうことが行われたかというのを書いているところでございます。
【濱田委員】 分かりました。もう1点，30ページから今後の課題と書いてございますが，大規模シミュレーションをするためには，特に防災分野ですが，データベースの整備，これは例えばインフラであるとか，ライフラインであるとか，そういうようなことを併せてこれから進めていく必要があるというようなことをやはり書いていただいた方がいいんじゃないかと思うんですが，それは計算だけできるということじゃなくて，それを支えるデータの整備が重要であるというようなことを付け加えるわけにはいかないでしょうかね。
【澤田参事官補佐】 波及効果のところでなくてもよろしいということでしょうか。
【濱田委員】 30ページの今後の課題とか推進方策というのが書いてありますが，「京」があって，それから，シミュレーション技術が出来て，だけど，それだけでは進まないわけですよね。やっぱりもととなるデータ，特に防災分野でいえば，いろんなデータがあるわけですね。そういうものをデータベース化というか，それをコンピュータの中に取り入れられるようにしていかなければ，計算技術そのものの活用がどうなるかというふうに思うんですけど。ちょっとこれは意見ですから，将来，「京」をもっと有効に使っていくというために，そういうデータの整備，シミュレーションをするためのデータの整備というものを，どこか力点を強調していただければと思いますけれども。
【工藤計算科学技術推進室長】 そういう意味ですと，データに直接言及したところはなかなかこの中にはなかったんですけれども，例えばですが，27ページ以降，「計算機科学と計算科学の双方に精通する人材の育成」といったところや，その前のページ，26ページに「他の大型研究施設等との連携」といったことを書かせていただいております。これはまさに計算機が計算機単独でサイエンスとして成り立っているわけではなくて，他の分野も取り込んだ上で，よりそれを発展させて科学を導いていくということを書いているところでございますので，このあたりにそういった先生の御意見として，データを取り込んだ整備をしていって，それによって計算科学を発展させていくというような一言を入れさせていただければと思います。
【濱田委員】 はい，分かりました。
【福山委員】 今のことと関係するんだろうと思うんですけれども，前段として，さっきのROI，1ドルの投資で500ドル以上の収益があると，本当かなと思うぐらいびっくりしたんですけれども，ああいう数字が出てきたということは，「京」があっただけじゃだめで，それをいかにうまく使うか。研究推進体制がどう機能したかという，その評価にも関わってくる。そういう観点で，今回の中間評価結果，この評価委員会の位置づけの確認にもなるんですけれども，これは局長の私的な諮問委員会で，こういう文書は最終的にどこに出て，どう使われるか，そこを確認したいです。それに関連して，さっきのようなすばらしいことが記述されているときに，そのクレジットが最終的にどこに帰属するかという，そういう観点でこの文書を見たときに，その枠組みが見えません。全体の枠組みを理解したいです。
【工藤計算科学技術推進室長】 こちらの特定高速電子計算機施設（スーパーコンピュータ「京」）に係る評価委員会につきましては，今福山委員から御指摘ございましたように，局長の私的諮問委員会になっております。この結果につきましては，この後に御紹介，この議題に入っております議題の3の中で，中間評価結果の方をまず科学技術・学術審議会の情報科学技術委員会の方にコンサイズにしたものを御報告差し上げて，その後同じく科学技術・学術審議会の計画評価分科会，こちらの方に御報告いたします。これはあくまでも評価結果の方を御報告し，またそれぞれの委員会の場でどういった評価であったのかというのを確認作業を行います。まずこれについては，まずそこが1つ。
他方，この報告書の全体のことですけれども，これ自体は局長の私的懇談会という，局長がこの評価を受けて，今後こういうふうに政策を進めていってはいいのではないかと御提言いただいているわけですね。これにつきましては，あくまで我々事務局としての考え方なんですが，こうした委員の先生方から頂いた提言は，次に引き続く「京」の運用，それから一部これはポスト「京」の開発・運用も先取りした内容を頂いております。これらの政策を考えるに当たって，貴重な御意見として承って，次に生かしていくと。そういう意味で，2つのエグジットというものが考えられてございます。
【福山委員】 分かりました。そうであれば，今回，この委員会でのいろいろな意見，取りまとめ，こういう書類になったときに，その活動，評価の活動をいろいろ御紹介いただいた，そもそもそういう活動がどういう研究推進体制のもとで進められてきて，責任者が誰であって，どういう委員会で，委員会か何か知りませんけど，要するに研究戦略が何かあって，それを実行するということでここに来ているはずで，そのしかるべき責任ある委員会の方の枠組みとお名前ぐらいきちっと残しておいて，さっきの話，五百何ドル云々，ともかくいいことがあれば，そのマネジメントしたところにクレジットがちゃんと行くようにお願いします。一方，場合によっては改良すべき点がある，今までやってきて全部良かったはずも大体なかろうと。工夫するところもあるんじゃないか。そういう研究推進マネジメントの体制のことがこの文章にはどこにも見えない。それは書かないんですか。
【工藤計算科学技術推進室長】 恐らく今福山委員がおっしゃっているのは，この報告書の前段の方の30ページ以降が「今後の課題及び推進方策」というパートになってございまして，最後のページまで行っていただくと35ページが「おわりに」になっています。その一歩手前の33ページは「今後の重点課題等」という形で，先ほど福山委員からいみじくも御説明あったように，この委員会がこれまで「京」の運用と「京」の開発・運用をやってきたところ，それからアプリケーションの開発も同時に御評価いただきましたけれども，これに対して一度政策の棚卸しをしていただいて，それをもう一遍リフレーミングをかけて，次のHPCI計画推進委員会という，要は「京」を含めたハイパフォーマンスコンピューティングを推進する推進側の機関がございます。こちらの方の議論に生かしていただきたいというのがもともとこの委員会の趣旨として考えられたこととしてお話しさせていただいたかと思うんですけれども，確かに報告書本体にはそこまで明示的にどの委員会等ということまでは書いておりません。最終的な出口として，「おわりに」，今後この開発が進められて，「明らかになった課題等について適切に活かしていくことが重要である」ということや，「内外の動向を踏まえつつ，『京』運用停止後に」，「報告書での指摘事項や課題等について，事後評価で確認することが適当である」ということは，2つとも当たり前のことですけれども，述べられていますが，もし先生方の御意思があるということであれば，ここに「京」，ポスト「京」の運用，それから開発・推進体制に対して，ここの評価で提言された事項が真摯に踏まえられて検討されていくことを望むとか，そういったことを付け加えさせていただくのは可能かと存じます。
【福山委員】 きっと局長が書類を受け取られたときも，そもそも先ほどのような波及効果云々が議論されるような段階まで来たこの活動全体が，どういう行政側の責任とアカデミアの責任，役割分担，で進んできて，どなたが責任者であったか，そういうことをやはりどこかこういう文書に入っていた方が，後，その書類の位置付けがはっきりするんじゃないかなと思うんですけど。
そういう点で，前にもちょっと議論したかもしれませんけど，資料3，この中間評価結果の方，まだ議論しちゃいけないのかな。レジュメ資料3の7ページのこの図を見たときに，大きなこの研究活動全体をどこがマネージしているかが全然やっぱり分からない。これ見ると，大きな研究者の固まりがいて，その活動の結果としてさっきのような大きなすごい波及効果があったと。これは研究者全員の貢献ですよね。それをいかにマネージしたか，どういう組織がマネージしたか，そもそもそういう仕組みを誰が作ったか。それがどこかにパッと見えるようになっていた方がいんじゃないかと思います。ポスト「京」の研究推進体制まで既に何かある程度方向性が出ていることもあって，それが一体どこで誰がどう決めたか，これからどうなるのか，無縁ではないと思います。そこら辺，明確にされた方が，お互いに，行政側もアカデミアもすっきりするんじゃないかなという印象を持ちます。
【髙井主査】 今，資料3に対する言及があったんですけど，これまた後で資料3の扱いは議論したいんですけれども，先に資料2の方でまとめておきましょうか。
【横山委員】 恐れ入ります。いろんな分野を拝見しておりますと，「京」もポスト「京」も宇宙開発とよく似ている印象を受けます。要するに自国で開発し，国際社会において非常にレベルの高いスパコンを持つということのインパクトがあらゆる形で波及していると感じます。国の科学力のベンチマークになるプロジェクトであると感じます。そうしたところの意義も少しお書きいただけると，中間評価ということはございますが，これだけを見る者にとっても大変ありがたいかなという印象を持ってございます。
以上です。
【吉田委員】 よろしいでしょうか。ちょっと細かい話で申し訳ないですけれども，21ページ，きょう，先ほどROIとかのIDCのレポート，それから説明を聞いて，興味深く思ったんですが，我々，ROIって日常的に使っているので，アセットが入っているROIって生まれて初めて見ました。これ，どこかで使えないかなと思っていますけれども，多分会社では叱られるだろうなと思っています。
で，21ページの調査結果の分析のところと，こちらのIDCの翻訳のところ，どうも僕が説明をさっき受けていたのと違うんじゃないかと思っていまして，21ページの調査結果の分析の上の方，上段のポツ1がROIのことを書いているんですが，これ，英文見てもらうと分かるんですけど，実はすごく重要なのは，フォーカス・オブ・ラージというところの一節なんですよ。なぜ効果として節減額が大きくなったかというと，もちろん重要な国家プロジェクトを扱っているからというのが付いてくるんですけど，だからこそスケールがでかくて，その結果効果もでかくなっている。ROIの計算でいうとそういう話なんですよね。下の方になぜかRORの方に大規模の計算を用いたからなんだみたいなことが書いてあるんですけれども，これも先ほど説明や英文を読むと，規模感の問題ではなくて，連携やその分野での重要性の高い研究が対象になっているから，それに使ったからという話なんですよ。
だから，ちょっとここのROIとRORの捉え方がおかしいんじゃないかと思っています。先ほど説明してもらったように，こちらの英文文書を読むと，非常に理解しやすいんですけど，この日本語の翻訳とこの報告を読むと全く違う，ちゃんと理解されてないんじゃないかと思うんですが，いかがでしょうか。
【工藤計算科学技術推進室長】 翻訳文の方は，済みません，そういう意味で委員のみに配らせていただいた仮訳的なものなので，大変恐縮なんですけれども，多分な間違いが含まれている部分がございます。また，我々の方で作成させていただいた文書の中に，実は，きょう話しているだけではなくて，過去にもきょう来ていただいたMr. Earl Josephとは何度もディスカッションしていて，この場でお話しするのが適切かどうか分からないんですけれども，アメリカのマシーン，特にDOEのマシーンが比較的小さいジョブの小さい計算が多いという話をされていたんですね。他方，「京」というのは，これ，我々が今まで公表している数字の中に，大規模な計算が大体2割ぐらい，中間が6割ぐらい，小さいのが2割ぐらいというような構成になっていて，この構成というのがちょっと特殊だという話があって，なぜ特殊かと申し上げると，DOEのものではどちらかというと小さいジョブを積み上げていくのが多いし，産業利用も含めるとそういうものが多くなると。他方，アメリカの中にでもブルーウォーターズ，NSFが持っている学術計算をやるようなマシーンは実は「京」と非常に近いプロポーションなんですね。そういう話があったときに，じゃあ，どうしてこうなるのかという話をすると，やっぱり我々が，これは戦略プログラムの際にお話しさせていただいたんですけれども，大規模並列計算を大きな課題を持って行うことによって得られるものが価値があるということを立てて投資をしてきたというのがあって，その流れの中で，彼らもそれはそうだなという話が出ていたので，ちょっとその辺の流れが，済みません，我々の合意というか，少なくともIDCさんとの打ち合わせの中で出てきたものが少し出てきてしまってはいるんですけれども，ここで書かせていただいている彼らのスライドや本文だけだと，そこまで見えないのかもしれません。
【吉田委員】 いや，そうじゃなくて，その辺は分かったつもりで今言っているんですが，ここの捉え方ってすごい重要で，今までみたいにワンパターンで，産業波及効果が少なければ科学的研究に対する投資は云々かんぬん言われるとかというところを打ち破っていくためにも非常に重要なところなんですね。この指標がいいか悪いかというのはいろいろ意見が分かれると思うんですが，せっかくROIとRORの他国比較で，日本の「京」の優勢だったり特徴だったりするところの分析は，もう少しきちんと書かないと，これだけ読むと，とにかく大規模であればいいとか，国家的重要だからいいという，非常に情緒的な文章に読めちゃうので，彼はそんな情緒的な分析，さっきしていなかったので，そこはちゃんと，そちらの書く側の分析力の問題だと思っているので。先ほど説明してくれたことは，十分さっきしゃべっていられたので分かっていますけど。ということです。
【工藤計算科学技術推進室長】 そういう意味だと，この報告書前段の方に，それから全般に書かれているんですけれども，「京」がもたらした大規模シミュレーションの価値というものがまずあるわけですね。
【吉田委員】 そうじゃなくて，ROIとRORの違いをよく分かって，ここに書き込んでくださいと言ってくださいねということですよ。
【工藤計算科学技術推進室長】 それはもちろん分かっています。
【髙井主査】 私からも1点なんですが，21ページのところで今御指摘のあったように，ROIの定義の中にアセットメントが入っていなくて，開発費が入っていないROIになっているので，だから，この報告書の字面だけ見ると，すごいリターンが出て，驚いてしまいます。だから，この報告書，パッとここだけ見たときに，投資額というものには何が含まれていて何が含まれていないかというのが，括弧書きでも構わないので，投資額とはこれこれで，「京」システムそのものの開発費は入っていないということ。それを投資と呼んでいる。そういう言葉の定義でやっているということをここに書いておいた方が多分大きな誤解がないと思います。
【吉田委員】 言い方変えると，これ，実は，「京」側のROIじゃないんですね。これを使う研究者側というか，大学側のROIとしては正解なのかもしれない。そこははっきり書いておいた方がいいですね。
【髙井主査】 おっしゃるとおり。ほか，よろしいでしょうかね。
【藤井委員】 多分吉田委員が言われたのは，ROIについてはこれこれ，RORについてはこれこれと書いてあるんですけど，先ほどの説明は，こうじゃなかっただろうと。最後の結論のところは実は両方の効果も入っているし，そういうことをきちっと書き直してほしいということだと思うんですけど。何となくこれだけがROIで，これだけがRORという，そういう表記になっちゃってしまっているというのが問題じゃないかと。
それから，もともとここの21ページが問題になっていたので，一言申し上げると，このような分析の仕方をすると，多分トップダウンのものが多い方がいいみたいな，そういう傾向になりがちだと思うんですね。ただ，そうなると，非常に限られた人が継続的に使うようになったり，それから将来に対する新しい芽をなかなか生み出せないような事態も起こるので，ここに書いてあることは正しいんですけれども，一方で，一般課題のような，新しいアプリケーションをたくさん集めるようなことも大事であるということを少し付け加えていただけるといいかなと思います。どこかほかには書いてあるんだと思いますけど，ちょっとここを余り強調されてしまうと，全部トップダウン，例えば80％をプロジェクトでやって，一般課題は残りの10％使えばいいやみたいな，そういう方向に行ってしまうとよくないと思うので，そこは漏れないように補足していただきたいと思います。
【髙井主査】 ありがとうございます。よろしいでしょうかね。頂いた意見，特に本日のIDCのレポートに対する書き込みのところ，原文の本来の意味を正しく酌み取った形で是非まとめていただきたいということ。それから，この報告書の最終的な出口がどういうところなのかということもよく踏まえた上で最後のまとめのところの書き方とかいうことも，我々，相当な時間をかけてこのレポートを作ってきてまいっておりますので，そのことが少しでも実になるような形でまとめられればと思いますので，そのような修正を加えさせていただきたいと思います。
その上で，最終的な中間報告書としては主査一任とさせていただきたいと思いますけれども，それでよろしいでしょうか。
はい，ありがとうございます。では，そのようにさせていただきます。
その上で，この報告書は，波及効果の最終報告書，これを更に参考資料に加えるような形にさせていただきたいと思います。ありがとうございました。
（３）｢京｣の運営に係る中間評価について
事務局より資料3に基づき説明。質疑応答は以下の通り。
【工藤計算科学技術推進室長】先ほど福山委員の方から，前段の方の6ページ，7ページの各スライドの体制図の中に，どういった体制で，評価ではなくて，どういった推進体制でこのスーパーコンピュータ，HPC，ハイパフォーマンス・コンピューティングというもが推進されてきているかという図がないというふうに御指摘いただいておりますので，こちらも，我々の方で，たまたま今回付けさせていただいておりませんけれども，既にどういう体制で，この議論，HPCIを進めていくかという体制図の方がございますので，それはお示しさせていただければと思います。
【髙井主査】 全体の推進体制図が，ちょうどこの7ページの下半分が空いていますよね。このスペースが活用できるかもしれません。そういう形で，見やすい形でまとめられると思います。
【横山委員】 12ページの理解増進活動のところでございますが，「京」プロジェクト，HPCI含めて，全て広報活動，非常に活発で，大規模プロジェクトの中でも非常に目立って活躍されていると思います。その成果として，恐らくAICSの方で，知名度が7割に匹敵するというような数字をお持ちなのではないかと思います。非常に高い特徴的な数字だと思いますので，是非入れていただけるとよろしいかと思いました。
【福山委員】 さっき最後に工藤さんが言われたことと，それから最初に議論になった，きょうの波及効果の説明で非常に印象的だったROI，RORのお話を，どうしてああいうレイシオ，高いレイシオが出てきたか，その背後にある活動が何だったか，個々の研究じゃなくて，研究推進体制がどうであったかがアピールできるような図があると，これはこれからこういう大きな国家的な活動をするときに，どういう推進体制があればプラスが多いか，研究者にとっても，それからそれを支える行政の方に，それからインダストリー等々のそれぞれがメリットが生まれるような仕組みはどうあるべきかということの方向性，ヒントが提示できるんじゃないかと思います。それはやっぱり結局最後の研究推進体制がどうであったかということの振り返りと，これから更によくするためにどういう工夫をしたらいいかという，それがきっと見えるような図が描けるんじゃないかと期待します。繰り返しで済みません。
【髙井主査】 宿題を頂きました。
ほかに御質問。
【工藤委員】 細かい話なんですけれども，8ページの最初のシミュレーションの必要性の1ポツ目の日本語が非常に難解で，すっと入ってこないのですけれども，これ，一番最初の文章なので，もう少し見直した方がいいのではないかなと思うんですが，「対象となる現象」という言葉が1つ，定義語なのかとは思うんですけれども，やはりどう読んでもこの文章がすっと入ってこないのではないかと思います。
【平尾機構長】 非常に細かいことなんですが，9ページの一番最後のところの利用者視点での共用促進とありますが，そのすぐ上の文章で，アドバイザリー・カウンシルのことが書いてありますが，ここでは「設置が準備されており」とありますが，これ，既にもう設置されて，8月の末にアドバイザリー・カウンシルのミーティングが実施されておりますので，「設置されており，マネジメントの強化が図られている」という形に訂正ください。
【工藤計算科学技術推進室長】 時点修正がかかっておりません。申し訳ございません。
【髙井主査】 ありがとうございます。ほかに細かい点でも結構ですけれども。
【藤井委員】 10ページの利用者の拡大の3番目，産業利用のところで，「また，利用報告書のダウンロード数は産業利用課題が最も多く」とあって，これは全然間違っていない，事実なんですけど，研究的な課題はやっぱり論文の方で参照することが多いので，これだとほかの課題が全然興味持たれていないみたいな印象を受けるので，事実ではあるんですけど，「産業利用課題のダウンロード数は非常に多く」とか，そういう言い方に直していただいた方が公平ではないかと，こんなふうに思います。特にこう書きたいのであれば否定はしませんが，こうなることは想像に難くないので。
【髙井主査】 12ページの「京」の波及効果の調査結果については，きょう御報告いただいたこと，その後ディスカッションしたことを反映した形で，ROI，RORのすぐれた成果について加筆するという形でまとめさせていただきたいと思います。
さて，それでは，以上，頂いたコメント，修正点等を加えた形で最終的な中間評価案とさせていただきますけれども，その後，主査一任という形でよろしいでしょうか。
はい，ありがとうございます。では，そのようにさせていただきまして，その後これを情報科学技術委員会にて審議していただくということにいたします。
（４）その他
今後のスケジュール等について事務局から説明。
髙井主査より閉会を宣言。
電話番号：03-6734-4275
メールアドレス：hpci-con@mext.go.jp