令和8年5月26日（火曜日）16時00分～17時05分
オンライン開催
佐伯部会長、合田部会長代理、有馬委員、加藤委員、小泉委員、小板橋委員、齊藤委員、品田委員、髙野委員、畑中委員、松尾委員
研究振興局基礎・基盤研究課 課長 澄川雄、研究振興局基礎・基盤研究課 融合領域研究推進官 臼井暁子、研究振興局基礎・基盤研究課 課長補佐 相川美紗、研究振興局 研究振興戦略官（人工知能活用担当） 参事官補佐 轟木誠一郎、研究振興局基礎・基盤研究課 専門職 金澤洋平
【佐伯部会長】 それでは、定刻となりましたので、ただいまより、第22回科学技術・学術審議会基礎研究振興部会を開催いたします。
本日の会議ですけれども、本部会運営規則に基づき、公開の扱いといたしますので、御承知おき願います。
まず、事務局より、本日の出席者と議題の説明などをお願いいたします。
【臼井推進官】 本部会の事務局を担当しております、文部科学省基礎・基盤研究課の臼井でございます。4月に着任いたしました。どうぞよろしくお願いいたします。
まず、本日の委員の出欠状況につきまして、現時点で14名中8名の委員に御出席いただいておりまして、定足数を満たしていることをお伝えいたします。なお、前田委員におかれましては、本日御欠席の御連絡をいただいております。
次に、配付資料の確認をさせていただきます。資料は、今投影されております議事次第の配付資料一覧にある資料を事前にメールにて配付しておりますが、欠落等ございましたら、画面越しに手を挙げて、お申し出ください。
よろしいでしょうか。
御確認、ありがとうございました。
続きまして、本日の議題について、説明させていただきます。
事務局の澄川から、よろしくお願いいたします。
【澄川課長】 澄川です。4月に基礎・基盤研究課長に着任いたしました。以後、よろしくお願いいたします。
本日、議題は3点ございます。1点目は、「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」ということで、本事業は、この4月から順次、公募を開始しているところでございます。これまで基礎研究振興部会で御検討・御議論いただきました、いわゆる、くじ引のファンディングですとか、AIの活用ですとか、少し新しい取組をした事業になってございますので、これについて、現状について、取組の御報告をさせていただければと思っております。
2点目は、AI・ロボット分野における取組ということで、こちらについては、今、政府全体の動きとしましては、3月末にAIロボティクス戦略というものの策定などをしておりまして、その戦略自体は、全体としては、いわゆる市場を取りにいくとか、これから伸びる産業ということでの取組をまとめたものではございますが、当然、これを支える要素として、研究開発といったものの取組も文科省として位置づけをさせていただいているところでして、今後伸びていくようなところに研究という面からどういった取組が考えられるかというところについては、御議論、御意見をいただきたいということで、二つ目の議題とさせていただいております。
3点目は、「世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）」の今後の展開ということでありまして、これにつきましては、前回から引き続きの議題ということで、前回いただいた御意見を踏まえつつ、本日も引き続きの御議論をいただきたいと思っております。次回もWPIの議論というものを続けさせていただきたいと思っておりますので、ぜひ、忌憚のない御意見を賜ればというふうに思っておりますので、よろしくお願いいたします。
大体20分掛ける3点ということで、本日はおおむね1時間を予定しておりますので、よろしくお願いいたします。
【臼井推進官】 よろしくお願いいたします。ありがとうございました。
事務局からの説明は、以上でございます。
【佐伯部会長】 ありがとうございました。
それでは、議事に入りたいと思います。まず、議題（1）「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム」についてでございます。議題（1）につきましては、研究振興局研究振興戦略官（人工知能活用担当）付の轟木補佐より、御発表をお願いいたします。発表後、委員の皆様より御意見を頂戴できればと思います。
それでは、よろしくお願いいたします。
【轟木補佐】 ありがとうございます。ただいま御紹介いただきました、文部科学省研究振興局でAI for Scienceを担当しています、轟木と申します。本日、私からは、資料1に基づきまして、文部科学省におけるAI for Scienceの取組について、御紹介をさせていただければと思ってございます。
AI for Scienceにつきましては、先日、閣議決定されました「第7期科学技術・イノベーション基本計画」においても、AI for Scienceによる科学研究の革新ということで、一つの重要な柱になってございます。さらには、海外でもAI for Scienceに関する国家戦略が定められるなど、民間投資も含め、大規模な投資がされているというふうに認識をしてございます。そのような背景も踏まえまして、文部科学省においては、今年の3月に「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」を定めたところでございます。本日は、その戦略方針について簡単な御紹介と、その戦略方針を具体化するための事業である、SPReAD、ARiSE、二つの事業を中心に御説明をさせていただければと思ってございます。
4ページ目でございます。
「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針（政策概要）」という資料を作成してございます。AI技術の進展に伴いまして、AIが研究プロセス全体を変革しているという中において、他国においてもAI for Scienceに関する国家戦略が策定されるなど、国際競争が急速に激化をしている状況だと、認識をしてございます。科学の再興を掲げる日本といたしましても、本戦略方針において、今後5年間を集中改革期間と位置づけまして、AI for Scienceによる科学の再興を目指すこととしてございます。
その際、資料上段の真ん中にございますとおり、日本の強みがどこにあるのかというところもこの戦略方針の検討の過程で整理をしてございまして、三つの基盤という形で整理をしてございます。一つ目、情報基盤というところで、全国をつなぐ学術情報ネットワーク（SINET）ですとか、NII RDCをはじめとする研究データ基盤、そして、富岳、富岳NEXTの開発ですとか、HPCIなど、計算基盤等が整備をされているということが、一つ目の基盤でございます。二つ目、研究基盤といたしまして、Nano Terasuですとか、SPring－8をはじめとする大型研究施設や研究装置群、そして、そこから創出される高品質なデータを日本が保有しているということ。三つ目、社会基盤として、製造・計測技術の現場における暗黙知、こういった存在があるのは日本の強みであるというふうに考えてございます。一方で、本資料の右側に示しているような課題も存在しているということを認識してございまして、日本の強みを生かしながら、AIが研究の自然な一部となる環境を実現し、研究者がAI for Scienceに新たにチャレンジできる環境をつくり、AI for Scienceをあらゆる分野に波及・振興させつつ、世界を先導する研究開発を両輪で進めることとして、オレンジ色で少し書かせていただいていますけれども、重要技術領域の先端研究成果の創出及び研究開発期間を10分の1にするというような、少しチャレンジングな目標もこの戦略方針で掲げさせていただいてございます。それにより、科学的発見の加速ですとか、新産業・ビジネスの創出を図っていくとともに、最終的には国民生活の質の向上にもつながっていくだろうということを考えているところでございます。
続きまして、5ページ目でございます。こちらは戦略方針の中身をより具体的にまとめたものでございまして、AI for Scienceの推進に当たって重要な要素として、下のほうにございます具体的な取組内容というところで書かせていただいていますけれども、研究力・人材、計算資源、データ、この大きく三つであるというふうに考えてございます。本戦略方針においても、この三つの観点で、それぞれ具体的に取り組むべき内容、AIの基礎研究をしっかりやっていくとか、AI for Scienceでしっかり人材育成をしていくとか、計算資源をしっかり戦略的に増強していくとか、高品質なデータの創出や、その一体的な運用といった形で、具体的な取組を整理しているところでございます。
また、本戦略方針の考え方につきましては、よく左下の三角形の図を用いて説明をさせていただいてございます。AI for Scienceによって世界を先導する研究成果を創出させる取組、すなわちトップを引き上げるという取組と、AI for Scienceをあらゆる分野に波及・振興させていって日本の科学研究力の底上げを図る取組、これをしっかり両輪で進めていく必要があるだろうと考えております。そして、その際重要になるのが、それを支える研究インフラの構築ということでございまして、AI for Science研究の駆動力となる計算資源ですとかデータ基盤、そして、データの創出の源である研究施設・機器などの開発・高度化をしっかり進めていきたいというふうな形で戦略方針をまとめさせていただいているものでございます。
続きまして、SPReADの事業についての御説明をさせていただければと思います。次のページをお願いいたします。
本事業は、戦略方針でも御説明をさせていただいた、AI for Scienceの波及・振興、下の裾野拡大のほうを主な目的としている事業でございまして、右側の三角形を御覧いただければと思いますけれども、マル3、マル4の、これからAI for Scienceを取り組もうとされている方を一つのターゲットとしてございます。一つの研究課題当たり予算規模は500万円以下、研究実施期間は半年と、小規模ではありますが、まずはあらゆる研究者にAI for Science研究を実施してもらうということで、年2回の公募、そして1,000の研究課題を採択するという事業を設計してございます。
次のページをお願いいたします。
本事業は、その目的達成に向けて、迅速な支援、AI導入に必要な伴走支援、独創的研究の芽出し支援の三つを柱としております。
次のページ、よろしくお願いします。
迅速な支援につきましては、AI分野は技術革新が極めて速く、従来の支援スキームでは、研究の着想から実際に実施するまで時間がかかってしまうという声も踏まえて、年2回の公募を行うということにしてございます。その際、効率的かつ適切な審査をするため、機動的かつ挑戦的な審査・採択スキームを導入することとしてございます。
次のページ、AI導入に必要な伴走支援についてでございます。AI for Scienceの実施に当たっては、計算資源の活用方法ですとか、AIに関するノウハウなどに相当な差が存在しており、これがAI導入の障壁となる場合があるということを認識してございます。本事業を通じて研究者がAI導入に必要な知見を随時適切に得ながら研究推進できるよう、コミュニティの形成ですとか、計算資源提供者からの説明会の実施など、そういった様々な伴走支援を本事業の中で実施をしていく予定にしてございます。
次のページ、お願いします。
独創的な芽出し支援につきましては、特にAI for Scienceの分野においては、分野横断的で探索性が高く、必ずしも将来の展開を見通しやすいものではなく、だからこそ多様な分野における自由で挑戦的な取組を支援して、将来につながる新たな可能性の芽を幅広く育んでいくことが重要であると考えてございます。研究者の挑戦的なアイデアをより拾いやすくする審査・採択スキームを導入することとしてございます。
次のページをお願いします。
こちらは第1回の公募の際の概要となってございます。第1回の公募につきましては、4月17日から実施をいたしまして、5月18日の正午に締切りをさせていただいてございます。第2回目の公募は、この後、6月上旬を予定しているところでございます。本事業の特徴といたしまして、応募資格としましては、ここに記載してある条件のみでございまして、大学に所属している研究者はもちろんのこと、民間企業に所属する研究者ですとか、大学の学部生・院生、高専生などの学生の応募も歓迎しているところでございます。また、本事業の対象経費につきましても、今回、補正予算という関係上、人件費は対象外になってしまうんですが、それ以外、AI for Science研究に関するものであれば、幅広く対象としているところでございます。また、公募の対象としても、今回、あらゆる分野にAI for Scienceを波及・振興させるというところで、人文学、社会科学から自然科学まで、あらゆる研究分野を対象としてございます。
次のページ、お願いいたします。
なお、本事業に申請いただく際に、申請者の方々にAI for Scienceの研究のある種イメージを持ってもらうという意味も込めて、申請していただく申請者自身の課題を大きく八つ、AI for Scienceのユースケースという形で我々は提示をしてございまして、そういった形で分類をして申請してもらうこととしてございます。
次のページ、お願いいたします。
御存じの方もいらっしゃるかもしれませんが、本事業においては、近年、挑戦的で分野横断的な研究課題ですとか、不確実性の高い研究課題について、従来型の審査手法のみではその価値や発展可能性を十分に見極めることが難しい場合があることですとか、申請者、審査していただく方の双方にかかる負担を適切に軽減して研究の挑戦性を後押ししていくことの重要性が指摘されていると、認識をしてございます。そういったことも踏まえまして、本事業の審査・採択スキームにおいては機動的かつ挑戦的な手法を導入するということとしてございまして、例えば、審査区分を決定する際の参考情報として、AIインタビューを申請者の方々にしていただいて、その内容を補足的に使うですとか、ピアレビューと無作為抽出、くじ引ファンディングのような形を組合せて、採択課題候補の選定を実施することとしてございます。
次のページ、お願いいたします。
今、このような形で御紹介もさせていただいてございますけれども、まさに本事業のスキームの検討に当たっては、基礎研究振興部会でも様々な議論をしていただいて、その積み重ねの上に本事業ができていると思ってございます。そのほか、16ページ、17ページ目、日本学術会議の提言ですとか、第7期基本計画においても、そのような方向性が示されているものというふうに認識をしてございます。
18ページ目でございます。第1回公募における審査の全体像を簡単に示したものでございます。審査の全体像というページでございます。本事業の審査は大きく二段階に分かれてございまして、第一段階として、応募書類の内容を踏まえて、研究領域ですとか、先ほど紹介した八つの想定されるユースケースに応じて、各研究課題について適切な審査を行うために、まず、審査区分を決定することとしてございます。その際に、AIインタビューを活用して、あくまで審査区分を決定する際の参考情報として使用しているところでございます。そして、第二段階として、第一段階で決定した審査区分ごとに、ピアレビューと無作為抽出を組み合わせて採択課題候補を選定して、最終的な採否につきましては、研究分野のバランス等を考慮して審査委員会において総合的に判断していただくという形になっておりまして、無作為抽出のみによって採択課題を決める仕組みということにはなってございませんので、その点、御留意いただければと思います。
現在、6月上旬の第2回公募開始に向けて鋭意準備をしているところでございますけれども、本事業で得られた審査・採択スキームに関するノウハウですとか課題については、しっかり我々のほうでも分析・検討を行って、今後の審査・資金配分手法ですとか、研究評価システムの改善、さらにAI for Science施策の検討などに活用していく予定というふうにしてございます。
最後、ARiSEについても、簡単に御紹介させていただければと思います。次のページ、お願いします。
ARiSEにつきましては、5月12日に公募を開始したところでございます。本事業の概要をこちらにまとめてございます。本事業は、JSTに3年間の基金という形で令和7年度補正予算320億円を措置している事業でございまして、本事業では、戦略方針で説明をしたトップを引き伸ばす研究ということで、世界を先導する科学研究成果の創出を目指す事業としてございます。我が国がAI for Scienceにおいて、技術的不可欠性と戦略的自律性を確立して、不可欠な国際研究パートナーとなり、日本がAI for Science先進国の地位を築くことを目的としているところでございます。
本事業は大きく戦略ターゲット型と国際・融合型の2種類のプログラムから構成されてございまして、戦略ターゲット型については、マテリアル、バイオ、大型研究施設・研究装置に関して、三つのターゲットを設けさせていただいてございます。それぞれ、予算規模、採択課題数を設定して、科学基盤モデル、AIエージェント、次世代AI駆動ラボシステムなどの開発を一体的に推進して、産学の共同により先駆的取組を早期実装・ビジネス化、イノベーション創出をするということを目的としてございます。また、戦略ターゲットにつきましては、基本方針において研究動向を勘案して、追加・改定することとしてございます。
続きまして、国際・融合型でございます。こちらは、ターゲットという形は設けずに、あくまで新興・融合分野のあらゆる分野を対象として、研究力の高い同志国等との戦略的な国際連携等によりチームを構築して、AI for Scienceに係る独創的な研究やツールの開発・高度化を推進するものですとか、もしくは、新たな勝ち筋の探求ですとか、国際的なチャレンジへの参画等を目指す取組を支援するものとしてございます。
本事業につきましては、共通事項といたしまして、AI for Science、AI研究者とドメイン、各分野の専門家の研究者のCO－PI体制が重要だというふうに考えてございまして、そういった体制であることですとか、データのオープン・アンド・クローズ戦略を踏まえたマネジメントプランの策定を求めているものでございます。また、本事業によって創出されたデータについては、各分野、ドメインの特性に応じたデータ基盤ですとか、NII RDCの利活用を推奨しているところでございます。
AI for Scienceにつきましては、今回御説明をした、SPReAD、ARiSE、そして、それを支える研究インフラの構築、これを一体的に進めていき、AI for Scienceによる科学の再興を実現すべく、引き続き取組を推進していきたいというふうに考えてございます。
私からの説明は、以上でございます。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございました。
以上の説明に関しまして、委員の先生方から御質問等ございましたら、よろしくお願いいたします。「挙手ボタン」を押して、御発言いただければと思います。
では、小泉委員、よろしくお願いいたします。
【小泉委員】 小泉です。AI for Science、こういった形でかなりチャレンジングな事業としてやられていることは、すごくいいなと思っております。特にSPReADのほうは、裾野を広げるという意味でいろいろされているのはいいと思っているんですが、応募した大学の理事として、二つ、e－Radの扱いとか、文科省、これはもう一回考え直してほしいという部分がありますので申し上げておくと、一つ目は、ロッタリー・ファンディングに関して、この基礎研究振興部会でもいろいろ議論をして、新たなやり方としてここでチャレンジするのはいいと思いますが、ロッタリー・ファンディングを入れるのであれば、ロッタリーの部分というのは透明性をもうちょっと高めてほしい。ロッタリーも使えますよって一言書いてあるだけで、どの部分で、どういう基準で、何のところにどのようにロッタリーを使うのかというところをかなり透明性を持って使わないと、単に一言、ロッタリー・ファンディングをやりますよと言ってもブラックボックスで、そこはさすがに、ちょっと許容しがたい。基礎研究振興部会でやっていたところというのは、ロッタリー・ファンディングをやるのであれば、そこはかなり透明性を保った上で、どういうところにロッタリーを使うのかという基準もしっかり示した上でロッタリーをやりますよって言わないと、かなり疑心暗鬼で、かなりブラックボックスで、これは単に皆さんからの不信感を生むだけになっていると思うので、そこは、第2回の公募がこれであると思うので、どこにどのように使うのか、ちゃんと改善をしてほしいと思います。これは許せないと思っています。
二つ目の許せないポイントとしては、学生の応募はいいんですけれども、e－Rad番号を粗末に扱っているのが本当に許せないところで、e－Rad番号というのは、単に応募の入り口になるだけではなくて、e－Rad番号によって研究者の数を管理したりとか、e－Rad番号によって研究者の業績をトラッキングしたり、e－Rad番号によって様々な、業績評価、研究者評価、大学の評価にも使われているわけです。ところが、今回のSPReADの第1回は、1人の研究者のe－Rad番号の下に何人も学生をぶら下げていいとか、学生にe－Rad番号をどんどん乱発していいとか、今までの研究評価とか大学の評価でe－Rad番号を厳密に使っていた形からすると、本当に逸脱している。e－Rad番号をこのように粗末に扱うのを文科省がやる、本当にここは許せないと思っていて、例えば、1人のe－Rad番号の下に何人も学生をぶら下げるというのは、その研究者の評価ってどこまでe－Rad番号でできるのかというのを完全に逸脱していると思っているので、第2回の公募が始まるときには、e－Rad番号の厳密な管理、そして、学生の応募に関しては別の仕組みをつくるとか、1人のe－Rad番号にみんなぶら下げていいですよなんていうのは、結局やりましたけど、e－Rad番号はこれだけのためじゃないので、考え直してほしい。
ロッタリー・ファンディングの件と、e－Rad番号を粗末に扱うなという件、この2点に関しては、6月の第2回のときにはぜひ改善をしてほしいと思っています。
以上です。
【佐伯部会長】 ありがとうございました。
文科省の方、何かございますでしょうか。
【轟木補佐】 ありがとうございます。まさに、今回、かなり挑戦的な取組でして、我々も、どういった形であれば受け入れていただけるかですとか、そういったことを考えながら進めてきたつもりではございますけれども、小泉先生がおっしゃっていただいたとおり、全てが最初からうまくいくというところではなかった。今御指摘いただいたところは、しっかり我々も検討させていただければというふうに思ってございます。
言い訳がましくなってしまうかもしれませんが、我々の制度設計の趣旨を少しだけ申し上げさせていただきますと、まさに、ロッタリー・ファンディングについてはしっかり透明性を持つというところは、我々も非常に重要視をしているところでございました。今回、1,000件を採択するというところですとか、かなり多くの申請があるだろうということを見込んだときに、無作為抽出をやるところと、一方で、無作為抽出だけで人の目を全く通さないというのは、我々としても制度設計としてよろしくないかなと思っておりまして、ある種、申請された課題を採択するプロセスにおいて無作為抽出もするんですけれども、無作為抽出された候補が最終的には人の目を通して正しい形になって、ある種、税金を使う、国費を使うわけですので、そこが一定程度担保されるかという仕組みを我々の中でも考えて、今、こういう仕組みになってございます。ですので、今、人の目が見る部分と無作為抽出が入る部分というのがある種入れ子になっている状況でございまして、それをすべからく開示をしてしまうと、これは我々もこれからしっかり検討していかなければならないと思っているんですが、ある種、ハッキングポイントではないですけれども、全てのプロセスをさらしてしまうことによって、ある意味、下心のある研究者がもし仮にいるとすれば、ここに応募すれば採択率が少し高くなるとか、そういったところもちょっと見えてしまうので、そういう意味では少しブラックボックスに近い形になってしまっているかもしれませんが、そういった制度設計をさせていただいたというところでございます。
あと、e－Radについても、御指摘、ありがとうございます。我々も、AI for Science、特にAIを使うことに対して、学生の方々も、かなり研究というか、そういった能力が高まっていると、様々なところから御意見いただいていまして、今回のSPReADでまさに多様なアイデアをチャレンジしてもらうということを、ある種、第一の目的にしてございましたので、そこをいかに取り入れるかというところで、少し過去の事業も参考にさせていただきながら、かつ、学生さんということになりますと、指導教員といいますか、それを管理・監督していただく方の存在というのも必要不可欠だろうというところで、今、このような形にさせていただいているんですけれども、おっしゃるとおり、そういったコメントも踏まえて、6月上旬のところにどこまで反映できるかというところはありますが、今回、試行的な取組ですので、引き続き、まさに今回のノウハウを踏まえて、できるところ、できないところ、取り入れるべきところ、取り入れられないところを、しっかり検討していきたいと思います。ありがとうございます。
【小泉委員】 チャレンジングだということは分かっているので、今回の経験を基に改善点が出てくればいいなと思っています。
以上です。ありがとうございます。
【佐伯部会長】 ありがとうございました。
では、続きまして、髙野委員、よろしくお願いします。
【髙野委員】 斬新な公募を考えていただき、本当にありがとうございます。すごく面白いです。これがどういう結果になるかということが、すごく興味深いです。
ちょっとお聞きしたいんですが、もうSPReADの公募は終わったということなんですけども、どのぐらいの応募が来たのでしょうか。それと、PIは学生さんなのか、教授なのか、そこら辺のスタティスティクスをシェアしていただけないでしょうか。ちょっと面白いなと思って、それを見ることによって、どうやって公募を変えていく、改善していくということを考えることもできるんじゃないかなと思いました。それが1点です。
もう1点は、さっきお話がありましたように、ロッタリー・ファンディングをする、しかも、人の目が入らないと困るから人の目も入れるという話があったんですけど、人の目を入れるのを、どこで入れるのか。ロッタリー・ファンディングをしてから人の目を入れるのか、人の目を入れてからロッタリー・ファンディングやるかというのはすごく重要だと、私は思うんですよ。私はどっちかというと、詳しくじゃないですけども、人の目を入れて、それからロッタリー・ファンディングのほうが適切なんじゃないかなという気がします。それはいろいろと理由はあるんですけど、ここではあまり時間を取りたくないので、別途にディスカッションができれば面白いと思います。
以上です。
【佐伯部会長】 ありがとうございます。
文科省の方、もし、前半に関して何かございましたら、お願いいたします。
【轟木補佐】 ありがとうございます。今まさに、申請件数ですとか、そういった分析も含めて調査をしているところでございまして、公開できるタイミングになったら、またお知らせさせていただければと思います。つかみといたしまして、相当程度、数倍の申請件数があったというところは、このタイミングでお伝えできればと思います。
ありがとうございます。
【佐伯部会長】 ありがとうございました。
では、続きまして、畑中委員、お願いいたします。
【畑中委員】 今回、学生さんからの応募も可という形にして、私も自分のe－Radに自分の学生をぶら下げて、これはどういうことなんだろうかと思いながら応募したのですが、学生の範囲を、この資料の中で見つけられなかったんですけど、かなり広く定義されていましたよね。高専生とか学部生も大丈夫でしたよね。
【轟木補佐】 はい。
【畑中委員】 それを見て、私は慶應なんですけども、慶応の学生たちは、学部生、1年生から3年生の研究室に属してない子たちも出せると、期待を抱いちゃったんですよ。期待を抱いた後、私はぺいぺいなのでどういう経緯でそうなったか分からないんですが、慶應の上のほうの人たちが博士以上の学生しか出せませんというふうに決定して、若い学生からまあまあ結構なブーイングが出たみたいなことがあって、私は、決定したのでそれでいきますって、ごり押しで進めたんですけども、例えば、事務発注とかという単語を一、二年生が知っているとは思えないじゃないですか。研究室にひもづいていない学生が500万のお金を手にしたときに、分からずに発注して、あなた、これを発注しちゃったけど、駄目ですよとなったときに、誰が責任取るの？ 責任取れないでしょう。だから、システム上、さすがに研究室にひもづいてない子は出せないですよという話をして、一応、なだめすかしたんですよ。だけど、さっき文科省の皆様のお話の中で、学生というときに研究室の指導教員がいることを前提に想像されていたと思うんですけど、実際に学校にいる側として見ると、例えば、1年生から大学院生までがAIの使い方をお互いに教えながら学ぶという期間とかを設定しちゃったりしているので、学部2年生とか3年生が衝撃的にできたりするんですよ。そういうところに企業からの寄附もどんどん入っているので、企業さんが学生向けにAIのコンペをやると、上に上がってくる学生は必ずしも上級生というわけじゃないんです。そういう子たちも対象にするんだよとなったら、いままでどおり500万をポーンと出すとなると何が起こるか分かったもんじゃないので、本当に若い学生さんも対象にするのだったら、お金の出し方というのが先生たちと同じだとちょっと危ないんじゃないかな。何かの仕組みは必要だろうなというふうに感じました。
以上です。
【佐伯部会長】 御意見、どうもありがとうございます。議題もいろいろ詰まってございますので、コメントをいただいたということでよろしいでしょうか。
では、続きまして、小板橋委員、よろしくお願いいたします。
【小板橋委員】 ありがとうございます。非常に新しい形なのがよく分かりました。ありがとうございます。せっかくこういう新しい形になってきている中、用語の使い方が非常に昭和チックな気がしてならないです。国際競争力とか、先進国であるとか、地位であるとか、勝ち負けの話ばかり書かれているように思いました。21世紀の今、勝ち負けの時代なのでしょうか。価値観も変わってくる時代に来ているように思うんですよね。どちらかというと共存共栄を目指すべきではないかと思います。サステーナビリティーという単語が企業の中で非常に浸透しているように、どうやってサステナブルに回していくのか。そのために必要な成長というのはあるけれどもという段階の中で、サイエンスばかり勝ち負けにこだわっているような印象を受けたので、もう少し共存共栄な感じの言葉にしていただいてもいいのかなと思います。コメントです。
以上です。
【佐伯部会長】 コメント、ありがとうございました。
では、続きまして、合田委員、お願いいたします。
【合田委員】 新しい企画を御説明いただいて、ありがとうございます。SPReADについてですけれども、ロッタリー制度を議論した際には、迅速に早く効率的な審査の一つでしたけれども、バイアスをなくすためという議論もあったかと思います。特にダイバーシティーなどの考慮についてです。その点、どのような形で直していかれるのか。手を加えるというところが先ほどから御指摘されているブラックボックスなのですが、どのようにバランスよくしていかれるのか、御検討いただければと思います。
【佐伯部会長】 コメント、ありがとうございました。
まだ手が挙がっておりますので、加藤委員、お願いいたします。
【加藤委員】 加藤でございます。大変すばらしい提案をありがとうございます。
私からは簡単な質問なんですが、審査区分をAIインタビューによって決めるということなんですけれども、最終的には審査委員会で決めるので、どのくらいの数の審査区分になるのか。例えば、大区分、中区分、小区分みたいな、カテゴリーがありますけれども、その数とか、そういうものは全く予想していないのか、それとも、出てきたところ勝負なのかというのがちょっと気になりました。
以上です。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございました。
文科省の方はよろしいでしょうか。
【轟木補佐】 ありがとうございます。いろいろな意見をいただいたかと思ってございます。畑中先生からは、若い学生を対象にするのであれば、お金の出し方は考える必要というところで、一方で若い学生はかなり力を持っているということも今のお話で分かりましたので、どういった形でそういった方々を救うといいますか、活躍いただけるか、そういったところも含めて考えていきたいと思っております。
あと、合田先生からは、ロッタリーの議論をした際、バイアスをなくすというお話もあったということ。我々、それは認識していまして、AI for Scienceはこれからの分野で、まだ確立されてないところもありますので、そういった意味においても、バイアスをなくす、多様性を確保するというところは、ある種、AI for Scienceと非常に相性がいいのかなというふうに思ったところでございます。
加藤先生から、審査区分についてありました。AIインタビューにおいては、例えば、AIの活用度を測ったりとか、それこそ研究領域ごとでどういった分野があるのかですとか、先ほど申し上げたユースケースごとですとか、そういったところを分類しながら、今回はAI for Scienceで多様な取組を支援するというところを持っておりますので、そういった審査区分を設けながら、ある意味、バランスよくといいますか、できるようにというふうに、今、申請いただいたところを審査・分析しているところでございます。
ありがとうございます。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございました。
では、この議題につきましては、以上をもちまして終わりにさせていただきます。
それでは、引き続きまして、議題（2）「AI・ロボット分野における異分野連携・融合と研究環境強化の必要性について」に移りたいと思います。議題（2）につきましては、事務局より御発表をお願いいたします。発表後、委員の皆様より御意見を頂戴できればと思います。
では、よろしくお願いいたします。
【金澤専門職】 本部会の事務局を担当しております、基礎・基盤研究課の金澤です。資料2を用いまして、AI・ロボット分野における異分野連携・融合と研究環境強化の必要性について、御説明させていただきます。
2枚目をお願いいたします。昨今、フィジカルAIという言葉をよく耳にしておりますが、特に、米国、中国において、AIとロボットの融合が加速して、実社会で使っている動きが加速しております。歴史的に見ると、我が国では、ニューラルネットワーク関連のAI研究や人型二足歩行関連のロボットをはじめ、先駆的なAI・ロボットの基礎・基盤的な研究を創出しまして、AI・ロボット分野におけるイノベーションの源泉を担ってきた歴史がございます。本日は、最近のAI・ロボット関連の動きや、各国のAI・ロボット研究の環境面等での簡単な御説明をしまして、今後のAI・ロボット研究に必要な点について御議論させていただければと思います。
3枚目は、基礎研究振興部会でのこれまでのAI・ロボットに関する議論を参考までに再整理したものです。本日は個別の議論内容については割愛させていただきますが、4枚目にありますとおり、本部会においては、フィジカルAIシステムの発展の方向性・シナリオとしまして、多様な実世界環境で稼働するフィジカルAIシステム、多様な実世界タスクをこなすフィジカルAIシステム、実世界で人間と協働・共進化するフィジカルAIシステムなどを示したところです。
5枚目です。その後、AI・ロボットはスケーリング予測に基づいた機械学習の大規模化・大容量化とともに、実世界で実際にタスクをこなし始めております。右上の例は、洗濯物の折り畳み、テーブルの掃除、箱の組立てなど、様々なタスクをこなす事例でございます。他方で機械学習を効率化・省計算化するような取組もございまして、右下の研究例のように、AI・ロボットへの適用も見込まれているところです。
6枚目です。続いて、我が国の最近の動向でございますが、AIロボティクス戦略の策定に向けた検討体制ということで、令和8年1月から関係省庁が継続的にAIロボティクス戦略というものを議論してございます。この会議は、関係省庁の局長級、課長級の二つの会議体と、有識者の会議体、計三つの会議体を連動させる形で議論が進んでおります。
7枚目をお願いします。構成員についてはこちらに記載のとおりでして、文科省においても、研究振興局長及び基礎・基盤研究課長が構成員として参加してきております。
8枚目に有識者の名簿がございますけど、大学・国研等、もしくは産業界の有識者が名を連ねる形となってございます。
9枚目はAIロボティック戦略の全体像になりまして、この戦略では、我が国のロボット産業の国際競争力の強化ということで、米中に並ぶ第三極として世界シェア3割超の獲得を通じて、2040年に20兆円の市場を獲得していくこと、潜在的ロボット導入需要を顕在化させて、AIロボティクスにおいて先行して社会実装を実現していくこと、我が国の持続的な経済成長と社会課題解決を目標としております。
10枚目をお願いします。文部科学省においては、こちらの、取組を掲げてございます。1点目は、持続的な成長力の確保に向けて、中長期的な観点から産学官が連携しながら研究開発や人材育成を推進していく。
2点目として、大学・国研等において、AIと機械工学を中心に幅広い分野との連携を通じた知能と身体機能の融合を進める研究開発や、実環境に適応し能動的に学習する知能システム、先ほど説明がありましたが、AI for ScienceにおけるAIロボティクスを活用したラボオートメーション等の開発を進めていく。これらの取組を通じまして、多様な学問領域の研究者や開発者をAIロボティクス分野に呼び込んで、次世代の人材育成を推進していくこととしております。
3点目としては、AIと機械工学を中心に、幅広い分野との連携による研究を通じまして、トップ研究者間の異分野連携・ネットワークを形成しまして、若手研究者の育成や活躍の場の拡大を図っていくといった内容になっております。
11枚目をお願いします。こちらは、文科省におけるAI・ロボット関連の研究開発に関する主な取組例です。一番上にございますのは、内閣府の下、関係省庁が連携するムーンショット型研究開発制度の目標1と3を実施中ということで示しております。
2点目は、戦略的創造研究推進事業（新技術シーズ創出）ということで、自律駆動による研究革新や、実環境に柔軟に対応できる知能システムに関する研究開発の戦略目標を掲げてございまして、国が定めた戦略目標の下、組織・分野の枠を超えた時限的な研究体制を構築しまして、イノベーションの源泉となる基礎研究を戦略的に推進しているところでございます。
3点目は、理研のAIPセンターでは、現在のAIでは対応できない課題解決に向けて、信頼性の低いデータから頑健性のある学習・推論を行うことをはじめとした、次世代の基盤技術の実現に向けた研究を推進しております。
4点目については、先ほど議題がございました、AI for Scienceによる事例を掲げてございます。
12枚目をお願いします。これまでの基礎研究振興部会では主にAI・ロボットの研究開発の動向について議論をしてまいりましたが、今回は、焦点を、角度を変えまして、AI・ロボット分野における研究環境面に着目してみました。12枚目の一覧表は、非常に見にくくて申し訳ありませんが、各国でAI研究とロボット研究の両方を組織的に研究している例を便宜的に抽出したものでございます。詳細については次のページ以降で御説明いたしますが、各国では、現状としては、組織的に・大規模に・学際的にAI・ロボット研究を進めており、特に米国や欧州では多数の学生を擁する大学も見られておりまして、研究と人材育成の好循環が形成されつつあるのではないかというところです。日本も学際性や人数規模感としては劣っていませんが、教員・研究者のみでの活動や、小さなスペースでの研究活動も見られております。
13枚目をお願いします。こちらは、具体的な例の一つとして、米国のスタンフォード大学の例でございます。こちらはあくまでも机上調査であることを申し添えます。フィールド、家庭用、医療用、労働の未来、教育・文化という五つの研究分野を掲げておりまして、六つの研究施設などが設けられております。学際性について着目すると非常にバラエティーに富んでおりまして、体制としましても、ディレクター、委員会、サポートチームなどが配置されるなど、組織的な体制が組まれていることが分かります。
下の段は、ドイツのミュンヘン工科大学の例です。こちらも三つの柱が立っており、四つの研究環境分野を掲げており、施設については、細かな17の分類でスペースが設けられている状況でございます。こちらも学際性についてはバラエティーに富んでいる状況で、体制については、161人と大規模な人数でして、ディレクター、リサーチアソシエイト、ITエンジニア、産業連携など、組織的な体制が組まれていることが見てとれます。
14枚目をお願いします。続いて、英国のオックスフォード大学の例です。八つの研究領域がございまして、H・B・アレン・センターという慈善団体の財政的支援によって設立された、学生用寝室、図書館、研究センターなどが一体となった施設を間借りして、研究が進められているような状況でございます。こちらも学際性は富んでおりまして、管理チームやエンジニアも配置されるなど、組織的な体制が構築されていることが分かります。
下の段は、隣国、中国の事例でございます。こちらは中国科学院香港イノベーション研究所の例でございますが、AI・ロボット×医療に特化した特徴的な研究を進めており、これらの分野で異分野連携を進めているところのようでございます。
15枚目をお願いします。こちらは韓国と日本の例でございまして、韓国ではKAISTと産業界が連携するテストベッドが構築されております。
日本では、欧州、米国、中国に匹敵する規模感で体制が組まれており、学際性も他国に引けを取らないほど多様な連携体制も見てとれますが、主には教員・研究者が中心の構成となっていることが見てとれます。
16枚目をお願いします。最後に、最近の動きとしまして、米国のカーネギーメロン大学と大手の日本企業が組みまして、フィジカルAIの産学連携体制を構築しております。こちらについては倫理や社会的受容の部分も含めた学際性や産学連携が重視されておりまして、詳細は不明でございますが、異分野連携体制も構築されている状況です。象徴的なのは大規模な施設でして、こちらも財団からの財政支援によって設置されたようですが、このような非常に大規模な施設を構えており、今後の研究開発がより一層加速していくことが予想されます。
17枚目をお願いします。最後に、まとめてございます。AI・ロボット分野の研究開発については、AI・ロボットが引き起こす予想外の行動など、社会受容性の観点からも多様な学問の結集が必要でして、生物学や人文・社会科学も含めた学際性ある異分野連携・融合が必要と考えます。これら異分野連携・融合によってそれぞれの学問の相補的な発展も見込めまして、AI・ロボット分野における研究開発は、学術としての価値も見込まれる領域と考えられます。また、我が国においては、歴史的に見ても深層学習の源泉となる成果が創出されてきているほか、産業用ロボットにおいてもこれまで強みとしてきているところですが、昨今のAI・ロボット分野の状況としては、米中を追随する状況になってきております。この状況を打破していくためには、単純に基礎・基盤的な研究開発を強化していくのみならず、国際的な認知度やネットワークを強化しつつ、既にある我が国の強みを世界に見える形で届けていくことも重要と考えます。また、産業界とも連携して研究環境も強化していき、将来の我が国の強みとなる成果を創出していくことが重要であるということを強調しまして、本日の御説明を終わりたいと思います。
以上です。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございました。
では、以上の説明に関しまして、委員の先生方から、御質問等ございますでしょうか。
いかがでしょうか。
では、松尾委員、お願いいたします。
【松尾委員】 どうもありがとうございます。まさに最後のスライドに関連するところなのですが、AIとロボティクスという領域はいろんなドメインに関わってくるというふうなところがあります。私が見ている分野で、髙野先生からお話しいただいたほうがいいのかもしれないのですけれども、バイオとAIとロボティクスについては、AIで大規模言語のモデルがどんどんできているところに、バイオロジカルなAIのツールが掛け合わさって、タンパク質構造とかの予測が容易になったり、ゲノムの設計が容易になったりしており、さらにロボティクスが掛け合わさって、実験が自動化されていってフルオートメーションになっていく。そういったコンバージェングテック、融合技術がどんどん加速していくことによって科学技術の発展がさらに加速していくというふうなところが、本当に目覚ましく進展しているのを体感しているところです。そうしたときに、社会的なインパクトというものをきちんと捉えてやっていくことが非常に重要となってきますし、ＡＩが、科学とか技術とかの研究の在り方だったり、教育の在り方だったりというのを根本的に変えていくような、今、そういうところに来ているのではないかというふうなことも、すごく感じているところです。
そうしたときに、ここのスライドにも書いてありますけれども、ELSIとか、責任あるイノベーション（RRI）、そういったところをきちんと捉えていく必要があると思います。かつ、ドメインごとにスペシフィックで必要となってくるようなELSI/RRI的なものもあると思うのですね。バイオの場合ですと、バイオとAIが重なり合うことで、バイオセキュリティ的な要素というものも非常に重要となってくると思います。こうしたことも含め、様々な社会的なインパクト、ELSI、RRI、そういったところを検討していってほしいというふうに思っております。
先ほど、一つ前のところで時間がないかなと思って発言しなかったのですけれども、SPReADのように多様なＡＩにかかわる人たちにいろいろと周知できるようなタイミングで、その公募の説明の中に、ELSI/RRIが大事だとか、社会的インパクトが大事だとか、そういったことも盛り込んでおいていただけると、研究者の卵といいますか、そういったところにも浸透していくのではないかというふうに思いますので、ぜひ、全方位的にやっていってほしいというふうに思っております。こういう要素を、最後に突然持ちだすのではなく、プロジェクトの中にきちんと位置づけ、浸透させていってほしいというふうに思っております。
以上となります。
【佐伯部会長】 コメント、ありがとうございました。
続きまして、品田委員、お願いいたします。
【品田委員】 ありがとうございます。説明を聞いた感想なんですが、短時間ですからしようがないのかもしれないけど、総花的な印象を受けたんですね。あと、米中に次ぐ3位を目指すみたいな言葉もあって、それもちょっとどうなのかなというふうに思いまして、日本の勝てる分野というか、日本の得意な分野、あと、どこの国と組むとかいう話も発想的に陳腐かもしれないんですけれども大事かと。先ほどの議題のときにも御意見が出たように、ある分野では国単位で優劣を競うというのも必要だと思うんですが、そういう発想じゃない組立て方が必要なんじゃないかな。じゃあどうすればいいのかと言われると、私に解はないんですけれども。逆に、日本は基礎的なところでは結構進んでいたんですけれども、現状は厳しい状況にあるというお話もありましたが、何でそういうことになってしまったのかというところの分析とか、これから日本は、どういう形で伸ばしていくのか、どこと組むのか、どの分野で頑張るのかというのは、もう少し濃淡があるといいなという印象を受けました。
以上です。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございます。
私のほうから、今のお話に関連してですが、私も品田委員がおっしゃったことに非常に同感します。最後の17ページにも書いてありますが、基礎・基盤的な研究開発をするというのも確かに一つの手ではありますが、全てを満遍なくやっていこうとすると、なかなか日本の強みが出せないと思います。ですので、日本の強みは一体何なのか、この分野で日本が世界に貢献できることは一体どこにあるのかといったことを、もう少し真剣に考えたほうがいいのではないかと思います。国を挙げてやっていこうという方針そのものには賛意を表したいと思いますけれども、ただ、それを何となくやっていくだけではもちろん駄目ですので、例えば、日本というのは昔から、細かい製品とか、精密な製品とか、そういったものは非常にうまくやってきたところもあると思うんです。もちろん海外でもそういうことをやっているわけですけれども、日本がなかなか強いというところもございます。そういったところとAI・ロボット分野で何か掛け合わせてうまくいく、そういったところが必ずあると思うんですね。ですので、そういったところをしっかりと国を挙げて探していく、そういった方策もこれから必要になるのではないかと思いました。
それでは、髙野委員、お願いいたします。
【髙野委員】 いろいろと説明していただいて、どうもありがとうございました。しかも、ほかの国の比較等、すごく面白く見せていただきました。
一つ、コメントなんですけど、中国の場合、もちろんこれは基礎的な研究を見ているだけなのかもしれませんが、どう言っても、中国は、フィジカルAIロボットは、抜群に、世界中と比較して、物すごい先進を行っている。それは基礎をやっているからというんじゃなくて、これは私が聞いた話なんですけど、AIのロボットを何に応用しようかと考えたときに、たまたま、こういうものがある。じゃあ、そのデータを使って、AIに持っていこうと。国としての戦略が、応用、どうやってアプリケーションするかというのがすごくうまくできたということを聞いています。それと同じで、日本も昔からロボットはやっていたんですよね。AIがなくても、ロボットはやっていた。じゃあ、今となって、何をしたらいいのか。先ほどもかなりいろいろな意見が出ていると思うんですけど、研究の分野として日本は何が一番得意なのか。プラス、そこにAIをどううまく入れていくか。それで、その応用、いかに世界以上に行けるか、使えるかというのが重要なんじゃないでしょうか。例えば、iPS細胞とかは、日本は抜群にそれがうまくできている。じゃあ、それを手助けすることをAIはできないかと、そういうふうな考えで考えてみました。どうもありがとうございます。
【佐伯部会長】 どうも、いろいろとコメント等、ありがとうございました。
まだ手が挙がっておられる方もございますが、だんだん時間がなくなってまいりましたので、大変申し訳ございませんが、もし、質問等ございましたら、メールで文科省の方にお問合せいただければと思います。
では、すみませんが、議題（2）のほうは、これで終わりにさせていただきたいと思います。
続きまして、議題（3）、「世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）」の今後の展開についてに移ります。議題（3）につきましては、事務局より御発表をお願いいたします。発表後、委員の皆様より御意見を頂戴できればと思います。
では、よろしくお願いいたします。
【相川課長補佐】 ありがとうございます。事務局、基礎・基盤研究課の相川でございます。前回の御議論に引き続き、「世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）」について、御議論をいただきたいと思います。
資料1枚めくっていただいて、こちらは前回のおさらいになりますが、時間も押しているので、本日、ここは割愛させていただきたいと思います。
前回いただいた主なコメントを踏まえまして、次のページに行きますが、最近の動向の御紹介という形でございます。そもそも基礎研究というところではございますけれども、昨年11月の総合科学技術・イノベーション会議において、高市総理のほうから基礎研究への投資の大幅な拡充について政府のほうに指示があり、今年に入って2月の第221回特別国会における施政方針演説でも、新技術立国を目指すに当たり、基礎研究を含めた科学技術研究の基盤を強化するということが示されており、前回、そもそもの基礎研究という話題に関してここの部分は触れさせていただいたところではございますが、施政方針演説で基礎研究について触れられたのは数年ぶりというような形で、最近、基礎研究というのは政府の中でも重要視されてきているところでございます。
また、令和8年3月に閣議決定されました「第7期科学技術・イノベーション基本計画」、こちらは政府の科学技術に関する5か年の基本計画ですけれども、こちらにおいても基礎研究力の強化というのが大きな柱として打ち出されているとともに、今回の議論のところですが、WPIはそのうちの国際性の強化において具体的に事業名が挙げられているなどという状況でございます。
下の囲ってあるところは、基本計画の中でどのように記載されているかというところの御紹介です。また、御参考ではございますけども、令和8年、今年5月の経団連による高市総理への提言手交の際にも、総理のほうから、基礎研究力というものは国力に直結するものということで、基礎研究力の大切さというのは政府でも重々承知している段階でございます。
次のページは、そのような動向ですとか、前回いただいた御意見も踏まえまして、基礎研究力の増強が重要視されていることも踏まえ、以下のような考え方でWPIの今後の展開を考えていく必要があるのではないかということでまとめております。WPI事業を以下のような考え方で成長・発展させることで、WPI事業だけではなく、我が国の基礎研究力の飛躍的な向上を図るシステムを構築していくという観点で考えております。
四角の中を御説明させていただきますが、まず、前提としまして、科学技術の急速な進展の中、我が国の研究力を恒常的に高めるためには、将来の知的跳躍を生み得る基礎研究という部分を育てて、卓越した基礎研究拠点を持続的に創出し続ける必要があると考えております。一度つくったら終わりではなくて、科学というのが進展していく中で、どんどん新たに生まれていくものというふうに考えております。
2点目ですけれども、我が国の研究力向上に当たっては、World Premier Statusと呼んでおりますが、世界トップレベルという称号を外部有識者による評価をもって獲得し、卓越した研究力を維持しているアカデミー拠点を我が国の研究力強化にぜひ活用していくべきではないかというふうに考えております。
加えて、WPI拠点のさらなる発展、ひいては我が国の基礎研究力強化を目指して、アカデミー拠点の成果や取組をさらにブーストするとともに、全拠点が共通して実施可能なスケールメリットを生かした取組を行うことで、WPI全体での効果を最大化する必要があるのではないかと。
その3点を考え方として、それを踏まえて、矢印のところでございますけれども、WPIを使って新たな学理と卓越した研究成果を我が国から生み出し続けるシステムを今後も堅持していく必要があると考えております。すなわち、今、WPIは18拠点ございますが、さらに、新陳代謝も含めてですけれども、新たな学理を生み出すような拠点を生み出す必要があるのではないかという観点でございます。
二つ目の矢印で、アカデミー拠点も含めたWPI拠点全体の一層の発展を創出する体制の整備も必要ではないかというふうに考えております。具体例のところで記載しておりますけれども、戦略的マネジメントというところで、WPI拠点は、アカデミー拠点も含めてですけど、毎年、外部評価、外部の有識者による評価を実施させていただいておりまして、それぞれ各拠点の卓越した活動というのは続けつつも、それら全体を戦略性を持って見て、WPI全体としての動きをしていくための旗振り役というのが必要ではないかですとか、それらをまとめてスケールメリットを生かした取組、例えば、WPI全体の広報をまとめて効果的に行ったりですとか、それも踏まえて寄附ですとか外部資金の獲得などを考えていくという方法があるのではないかというのが2点目です。
最後の矢印ですけれども、その上でWPIを基礎研究推進の新しい形に向けた、言い方はあれかもしれないですが、テストベッドのような形で活用していけないかというふうに考えております。具体的には、拠点の取組の中に、先ほどの戦略マネジメントという旗振り役も含めたところでございますけども、サイエンスコミュニケーターなどを取り入れた、一般の方への基礎研究というところの魅力ですとか特徴、すぐに芽が出るものではないものの、すごく夢があるといいますか、今後、10年後、100年後を変えていくというような基礎研究の特徴の認知ですとか共感を醸成していくこと。また、先端的な研究を行っているWPIの環境ですとか、卓越した研究者による、次世代だけでなく、次々世代、アンダーグラデュエートですとか、さらにその下の中高生といった人材ヘのアウトリーチ活動もこのような形で、テストベッドといいますか、先行事例としてやっていくことができないか。さらには、社会からの理解というのを踏まえた上で、寄附ですとか外部資金など、国プロ以外のファンドレイジングによる基礎研究の新たな支援方策といいますか、応援していただく方法、推進の仕方というのをWPIを起点に考えていくことができないかというところで、今後の展開について、改めてこの四角の枠のような形で考えを進めているところでございます。それを、事務局で検討しているところでして、こういう考え方について、今回、また御意見などをいただければなというふうに考えております。
駆け足になってしまって恐縮ですけれども、以上になります。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございます。
【澄川課長】 澄川です。私からも少しだけ補足させていただいてよろしいでしょうか。
【佐伯部会長】 お願いいたします。
【澄川課長】 ありがとうございます。すみません、時間がないところで。
私は、4月に着任したと申し上げましたが、役所の悪いところかもしれないですけど、担当がどんどん代わるということもありつつ、この4月、5月、WPIの各拠点ですとか、いろいろ勉強させていただきまして、自分なりのWPIとはというところの認知をだんだん上げてきたというところで、逆に新しい目で見ることもできるというふうに思っております。WPIというのはいわゆる拠点形成事業ですので、10年かけて拠点を世界トップレベルの拠点に育てていくと。実際、それが育った後は、World Premierという認定を行って、育った拠点、ある意味、10年したところがスタートだと思うんですけれども、その後は、この施策時点が今19年目ということなので、一番初期の拠点で言えば、拠点を形成して、10年かけて世界トップレベルになったと認定を受けたところが、さらに10年ぐらいの時間がたったというところであります。実際に育ったところの拠点が、昨年もノーベル賞が拠点の関係では2件出たりとか、事業として非常に成功しているというか、うまくいっているものであるというふうに思っています。一方で、今後も、さらに10年、20年、30年を考えたときに、これでいいのかと考えたときに、いわゆる今のアカデミー拠点というところで、我々が育てた後はある程度自走していただくというデザインになっているわけですけれども、そこのところの成果というか、力というものをもっと発揮していただくようなことができるんじゃないのかなというようなことを少し考えてみますと、そうしたときに何ができるのかというのが、今御説明させていただきました一つ目の話というのが、特にアカデミーなっているところの成果を政策的にもっとブーストできないかなと思うのが一つと、それをやるとしたときに少し考えているのは、これまでの議論でもあったところですけど、各拠点が勝手に頑張れではなくて、WPIとして何かサポートできないか。もう少し言えば、WPIとしての認知度とか、ブランド確立みたいな話かもしれませんが、そういったWPIとしての動きができないのかなと。そういったものがうまくアウトリーチとか認知を獲得することができれば、例えば、寄附ですとか、そういったものにもつながっていく。そういったものがまた次を活性化させていく。今までもうまくいった事業だとは思っているんですけれども、これをさらにブーストできるような、もう一段よくできないかなということを模索したいというふうに、私としては、今、着任をして考えているところですので、また、次回の議論にも、この点、引き続きの議論をお願いしたいと思っておりまして、まずは忌憚のない御意見をいただければと思います。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございました。
では、委員の先生方から、御質問等ございましたら、挙手の上、御発言をお願いいたします。
では、小泉委員、お願いいたします。
【小泉委員】 時間もないので、一言だけ。
今後の展開の中で、WPI、世界に対してどういうふうにやっていくかというところを、例えば最後のところは「サイエンスコミュニケーター等を取り入れた一般の方への」って書いてありますが、一般の方へのアウトリーチは、もちろん、WPIが先導的にやるというのは重要ですけれども、そこは各大学でもやっていることなので、WPIですから、世界に向けて日本の研究を発信していく。そういったものの先頭を切っていく。世界に向けての広報、アウトリーチ、ブランディングといったところも、ぜひ今後の展開の中に入れていただければと思います。
以上です。
【佐伯部会長】 どうもありがとうございます。私もそれに近い形を考えておりまして、アウトリーチも大事ですけれども、それよりも、上のほうというか、コミュニティの中で突出しているんだということをもっと世界の方々に知っていただくことが重要だと思います。せっかく、WPI、それぞれの拠点が頑張っていますから、全体的に、これだけ頑張っているんだという、例えば、WPIという名前にしても、多分、世界的にあまり知られていないと思います。非常にもったいないと思いますね。ですので、その辺りはもう少し、広報関係を頑張ればいいということだけではないとは思いますけれども、何かうまい方法があるのではないかと、私も個人的には考えております。
時間が過ぎておりますが、御意見等ございます方は、挙手をお願いいたします。
よろしいでしょうか。
では、本件に関しましては、次回以降も引き続き御議論いただくということになっておりますので、本日は、この議題については、これにて終了したいと思います。
よろしいでしょうか。
では、本日の議題は以上となります。
基礎研究振興部会運営規則第7条に基づきまして、本部会の議事録を作成し、資料と共に公表することとなっております。本日の議事録につきましては、後日、メールにてお送りいたしますので、御確認のほど、よろしくお願いいたします。
それでは、以上をもちまして、第22回基礎研究振興部会を閉会いたします。本日は、どうもありがとうございました。
―― 了 ――
研究振興局基礎・基盤研究課