文部科学省における情報科学技術政策の進展

文部科学省研究振興局 参事官（情報担当）付 専門官
栗原 潔

科学技術政策の主な動き

科学技術基本計画

1期

2期

3期

4期

（’96～’00）（’01～’05）（’06～’10）（’11～’15）

▽’02
▽’99
▽’13
▽’81年
▽’56年
▽’01 知的財産基本法
産業活力再生特
研究開発力
科学技術振興調整費
科学技術庁発足▽’08▽’95
別措置法（日本版 省庁再編 総合科学技強化法改正▽’59年
研究開発力強化法
術会議、文部科学省等
科学技術基本法
バイ・ドール条項）
科学技術会議発足
1960年代 1970年代 1980年代
1990年代2000年代2010年代1これまでの科学技術政策による成果○ 科学技術基本計画に基づき、改革が進展し、着実に成果を創出。
（サイエンス誌における論文数シェア、産学の共同研究数および大学発特許ライセンス数が着実に向上 等）■ 論文
サイエンス誌における我が国の論文数シェア（％）

ネイチャー誌における我が国の論文数シェア

（％）

12.0

12.0

10.0

10.0

Top10%補正論文数シェア

約4倍

8.0

Top10%補正論文数シェア

約2倍

8.0

(1989年比)(1989年比)
6.0

6.0

論文数シェア

4.0

論文数シェア4.0

科学技術基本計画

科学技術基本計画

2.0

2.0

第１期
0.0

第２期

第３期

第１期

第４期
0.0

198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012

第２期

第３期

198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012

出典：「科学技術のベンチマーキング2015」（科学省科学技術・学術政策研究所）を基に作成

出典：「科学技術のベンチマーキング2015」（科学省科学技術・学術政策研究所）を基に作成→トップ論文誌において我が国のシェアが大きく増加→トップ論文誌において我が国のシェアが大きく増加■ 産学連携（億円）

産学の共同研究（万件） 2.5（千件）
9600
私立大学等

2500

受入れ金額（国公私）

400
1.5

公立大学等
国立大学等

1300

約6倍

(1999年度比)約23倍(1989年度比)
200

受入れ金額（国立大学等）

第４期

（億円）

大学発特許のライセンス

20818716

ライセンス等件数

61410486

ライセンス等収入額

20.5
実施件数

第１期

科学技術基本計画
第２期
第３期

0100
第４期
0

※国立大学等と民間企業等との共同研究。

→産学の共同研究が大きく増加
ただし、一層の産学連携の深化が求められる

1約134倍

125

3約10倍(1989年度比)4
科学技術基本計画
第１期

第２期

第３期

第４期

020

※ライセンス等件数とは、国立大学等が実施許諾または譲渡した特許権（「特許を受ける権利」の段階のものも含む。）の数。

→大学発特許のライセンス収入が大幅に増加
ただし、質の向上も図りつつ継続的な取組が求められる※倍数については平成元年（1989年）比もしくは最古のデータとの比較

2

一般歳出における目的別項目割合（％）の推移○ 平成元年以降、一般歳出に占める社会保障関係費の割合は大きく伸びている一方、科学技術振興費の割合は、近年減少傾向にある。
（％）

注）各年度とも当初予算額である。
出典：財務省「財政金融統計月報」を基に文部科学省作成

3

4

我が国の論文数世界ランク（分野毎）の推移○多くの分野において、論文数及び注目度の高い論文数（Top10％、Top1％)における日本のランクが低下している 。

〈日本の論文数、注目度の高い論文数（Top10％、Top1％)の世界ランクの変動〉
日本

分数カウント(論文の生産への貢献度)

123456789101112131415

日本

整数カウント(論文の生産への関与度)

123456789101112131415全体
ALL

Top10 Top1

化学
ALL

Top10 Top1

材料科学
Top10 Top1

ALL

2001―2003のランク

Top10 Top1

ALL

2001―2003のランク

Top10 Top1

計算機科学・数学
ALL Top10 Top1

2011―2013のランク
化学

全体
ALL

物理学
ALL

Top10 Top1

材料科学
Top10 Top1

ALL

物理学
ALL

Top10 Top1

工学
ALL

Top10 Top1

ALL

Top10 Top1

ALL

環境・地球科学
Top10 Top1

ALL

臨床医学
Top10 Top1

ALL

環境・地球科学
Top10 Top1

ALL

基礎生命科学
Top10 Top1

臨床医学
Top10 Top1

ALL

20位

計算機科学・数学
ALL Top10 Top1

工学

ALL

基礎生命科学
Top10 Top1

2011―2013のランク
20位

注：ALL:論文数における世界ランク。Top10：被引用数が世界でTop10％に入るの注目度の高い論文における世界ランク。Top1：被引用数が世界でTop1％に入る特に注目度の高い論文における世界ランク 。矢印始点のランクは2001-2003年の状況を、矢印の先のランクは2011-2013年の状況を示している。

（出典） 科学研究のベンチマーキング2015, 科学技術・学術政策研究所, 調査資料-239, 2015年8月5日公表

5

NEDO報告書

6

NEDO報告書

7

NEDO報告書

8

NEDO報告書

9（出典） The 2013 Global Innovation 1000 Study, Booz & Company

10国内外の民間・政府投資規模（概括）
民間

国内【合計額】3,047億円
 日立：633億円（2014） 富士通：1,591億円（2014）
 NEC：832億円（2014）※IT関連事業を実施する主要企業のIT関連研究開発費を試算

政府【合計額】85～95億円
 情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所：50～60億円
 CREST「共生社会に向けた人間調和型情報技術の構築」：10億円
 CREST「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」、「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化」：10億円
 CREST「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」：5億円
 次世代ロボット中核技術開発：2億円（2015）
 産総研 人工知能研究センター：8億円（2015）【米国】55,900億円
 Amazon：93億＄=11,600億円（2014）
 Apple：45億＄=5,630億円（2013）
 Facebook：42億＄=5,250億円（2015）
 Google：98億＄=12,300億円（2014）
 IBM：55億＄=6,880億円（2014）
 Microsoft：114億＄=14,200億円（2014）【中国】2,140億円
 Baidu：109億元=2,140億円（2015）※全事業セグメントのR&D投資総額

海外※円換算：1＄＝125円、1元＝19.6円、1€＝138円【米国】250億円+DARPA・IARPA等のプロジェクト50億円以上＝300億円以上
 NSF CISE IIS：200.42M＄=250億円（2014）※コンピューターサイエンス分野の基礎研究への政府支援の89%はNSF経由※IIS (Division of Information and Intelligent Systems) の3つのコアプログラムの一つがRobust Intelligence）
 DARPA: Deep Exploration and Filtering of Text (DEFT, 2012-2017, 28M$) →深い言語理解・意味理解、
Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPS, 2008-2016, 103M$/5年) →脳型コンピュータ
 IARPA： Metaphor(2011-2015) 含意抽出を目指す、Aladdin video (2010-2015) →映像中のイベント解析、Foresight and Understanding from Scientific Exposition (Fuse,2011-2015, 10M$)→学術論文・特許からの技術動向抽出など【欧州】233億円
 Horizon 2020（Work Programme 2014-2015）
・Future and Emerging Technologies：15M€/2+50M€の内数=10億円+69億円（脳科学研究を含む）※FET Proactive: Knowing, doing, being: cognition beyond problem solving※FET Flagship: Human Brain・Leadership in Enabling and Industrial Technologies ：154M€/2=106億円※Robotics ICT23, ICT24
・Leadership in Enabling and Industrial Technologies ：68M€/2=47億円※Factories of the Future FoF1, FoF8, FoF9
【ドイツ】52億円
 ドイツ人工知能研究所（DFKI）：38M€=52億円（2013）
連邦教育研究省（BMBF）傘下の官民出資の非営利有限会社であり、人工知能ソフトウエアの欧州での主導的研究所。日本も含め数多くの国際的パートナーを有する

11（JST作成資料を基に改編作成）

人工知能技術等の発展
人工知能の進展

IoTの拡大○自然言語処理、音声認識、画像理解などの技術の進展○ネットワークにつながるモノの数は全世界で9億個（2009年）から260億（2020年）に急増（ガートナー）

Watson（IBM）

ロボティクスの発達ロボットは東大に入れるか（NII）○グローバル大手企業は人工知能分野への投資、研究開発を強力に推進

・IBM ： Watson Group（人工知能サービス）を立ち上げ、2,000人規模の事業部門を新設し10年間で100億ドルの売上目標（2014）
・Facebook : 人工知能ラボを設立（2013年）
・Baidu : Deep Learning等を研究する「シリコンバレーAIラボ」をカリフォルニア州に開設（2014年）

経済効果○人工知能による知識労働の自動化がもたらす経済的なインパクトは2025年時点で5兆ドルを超えると試算（マッキンゼー）

ガートナーの予想

Ciscoの予想

Ericssonの予想（図表は日本政策投資銀行作成）○スマートウォッチ、スマートグラス、健康管理機器等のウェアラブル端末
は全世界で2170万台（2013年）から1億7690万台（2018年）に増加（Cisco)（次世代産業用ロボット NEXTAGE）○ロボットを成長の鍵とした先進国、新興国の双方における動向
・米国 ：「国家ロボットイニシアティブ」（2011）で毎年数千万ドル規模の研究支援
・Google : 有望ロボット技術を有するベンチャー企業7社を相次いで買収
・中国 : 「智能製造装置産業発展計画」（2012）で産業用ロボットの国内売上げを2020年までに10倍にする目標

経済効果

経済効果

○IoTは全世界で1兆9千億ドル（約194兆円）の経済効果を生むと予測（ガートナー）○英オックスフォード大教授はICTのインテリジェント化により、今後47％の職種がコンピュータに置き換わる可能性を指摘○ロボット産業の将来市場（国内生産量）は、2035年に9.7兆円に成長すると予測（IDC Japan 国内市場規模予測）○国内では2013年のIoT市場（11.1兆円）は2018年には倍増（21.1兆円）すると予測 （IDC Japan）（出典）総務省 インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会（第1回）資料より○本年２月には、日本経済再生本部にて、ロボット新戦略を決定。2020年には製造業で市場規模を２倍（6000億円→1.2兆円）、非製造業で20倍（600億円→1.2兆円）とするとともに、労働生産性の伸びを２％以上とすることを目指す。

○日本が直面する社会的課題（少子高齢化、労働人口の減少等）の解決へ期待
自動運転の車イス

12ＨＡＬ政府の関係文書の記載＜「科学技術基本計画について」に対する答申＞ （平成27年12月18日 総合科学技術・イノベーション会議）
第２章 未来の産業創造と社会変革に向けた新たな価値創出の取組（２）世界に先駆けた「超スマート社会」の実現② 実現に必要となる取組
国は、産学官・関係府省連携の下で、超スマート社会の実現に向けてＩｏＴを有効活用した共通のプラットフォーム（「超スマート社会サービスプラットフォーム」）の構築に必要となる取組を推進する。
（３）「超スマート社会」の競争力向上と基盤技術の強化① 競争力の向上に必要となる取組
あわせて、超スマート社会サービスプラットフォームを活用し、新しい価値やサービスを生み出す事業の創出や、新しい事業モデルを構築できる人材、データ解析やプログラミング等の基本的知識を持ちつつビッグデータやＡＩ等の基盤技術を新しい課題の発見・解決に活用できる人材などの強化を図る。
② 基盤技術の戦略的強化ⅰ）超スマート社会サービスプラットフォームの構築に必要となる基盤技術
このため、国は、特に以下の基盤技術について速やかな強化を図る。
・設計から廃棄までのライフサイクルが長いといったＩｏＴの特徴も踏まえた、安全な情報通信を支える「サイバーセキュリティ技術」
・ハードウェアとソフトウェアのコンポーネント化や大規模システムの構築・運用等を実現する「ＩｏＴシステム構築技術」
・非構造データを含む多種多様で大規模なデータから知識・価値を導出する「ビッグデータ解析技術」
・ＩｏＴやビッグデータ解析、高度なコミュニケーションを支える「ＡＩ技術」
ⅲ）基盤技術の強化の在り方
その中で、技術の社会実装が円滑に進むよう、産学官が協働して研究開発を進めていく仕組みを構築することが重要である。特に、基礎研究から社会実装に向けた開発まで、研究開発をリニアモデルで進めるのではなく、社会実装に向けた開発と基礎研究とが双方刺激し合いスパイラル的に研究開発することにより、新たな科学の創出と革新的技術の実現、実用化・事業化を同時並行的に進めることのできる環境を整備することが重要である。
加えて、世界中から優れた人材、知識、資金を取り入れて研究開発及び人材育成を進めるとともに、ＡＩ技術やセキュリティ技術の領域などでは、人文社会科学及び自然科学の研究者が積極的に連携・融合した研究開発を行い、技術の進展がもたらす社会への影響や人間及び社会の在り方に対する洞察を深めることも重要である。また、こうした研究開発環境の実現に向けて、優れたリーダーの下、国内外から優れた人材を結集し、研究開発プロジェクトを柔軟に運営できる体制の構築も重要である。
＜「日本再興戦略」 改訂2015＞ （平成27年6月30日 閣議決定）
1.産業の新陳代謝の促進 (3)新たに講ずべき具体的施策
V）IoT・ビッグデータ・人工知能等による産業構造・就業構造の変革 ④未来社会を見据えた技術基盤等の強化
人工知能や情報処理技術、高性能デバイス、ネットワーク技術、電波利用技術等については、世界最先端の技術・知見を我が国に集積するためのコアテクノロジーの確立及び社会実装を推進する。
IoT、ビッグデータ、人工知能に関し、分野を超えて融合・活用するために次世代プラットフォームの整備に必要となる技術の研究開発や制度整備改革等を行う＜科学技術イノベーション総合戦略2015＞ （平成27年6月19日 閣議決定）
第1部 第1章 大変革時代における未来の産業創造・社会変革に向けた挑戦 2.重点的に取り組むべき課題「システム化」が進むとともに、より大量なデータをリアルタイムで取得し、高度かつ大規模なデータ処理等を行うことが求められる。このため、将来を見据え、IoT（Internet ofThings）、ビッグデータ解析、数理科学、計算科学技術、AI（Artificial Intelligence）、サイバーセキュリティ等の先導的な基盤技術の強化が必須である。
第2部 第2章 経済・社会的課題の解決に向けた重要な取組
統合的なシステムを支えるIoT、ビッグデータ解析、AI、サイバーセキュリティ等の基盤技術について、各政策課題の解決に横断的に活用できる観点も踏まえて研究開発を推進する。

13

平成２８年度 科学技術予算 概算要求における主な施策
文部科学省の科学技術予算として１兆1,445億円 （対前年度比 1,765億円増 （18.2%増）） を要求・要望。
■大変革時代における未来社会への挑戦
革新的な人工知能技術を中核とし、ビッグデータ・IoT・サイバーセキュリティについて、世界最先端の人材が集まる研究開発拠点を構築。
文部科学省や関係機関の保有するビッグデータを人工知能を活用して解析し、新たな科学的発見を達成するとともに社会・経済価値を創造する多数の応用領域でのイノベーション創出に貢献（医療・ヘルスケア分野、都市システム等）。
○AIP：人工知能/ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ/IoT/ｻｲﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ統合ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ
100億円（ 新 規■国家的・社会的重要課題への対応
自然災害に対する強靱な社会、クリーンで経済的なエネルギーシステム、国際社会の先駆けとなる健康長寿社会の実現に向けた研究開発等を推進し、重要課題解決に貢献。
○地震・火山・防災分野の研究開発の推進 155億円（ 47億円増 ）○省ｴﾈﾙｷﾞｰ社会の実現に資する次世代半導体研究開発
15億円（ 新 規 ）○医療分野の研究開発の総合的な推進
704億円（105億円増 ））■イノベーションの連鎖を生み出す研究基盤の強化
基礎研究力の強化、研究者の育成・確保、最先端大型研究施設の整備・共用、イノベーション・システムの構築等により、科学技術イノベーションを連鎖的に生み出すための研究基盤を整備・強化。
○科学研究費助成事業(科研費)2,420億円（147億円増）○戦略的創造研究推進事業(新技術シーズ) 514億円（ 47億円増）○科学技術イノベーション人材の育成・確保
39億円（ 21億円増）○研究設備・機器の共用化の促進
21億円（ 新 規 ）○地方創生に資する科学技術イノベーションの推進及び産学連携の加速53億円（ 新 規 ）○ポスト「京」の開発77億円（ 37億円増 ）■国家安全保障・基幹技術の強化
宇宙基本計画を踏まえたH3ロケットや次期技術試験衛星等の技術開発、海洋・地球科学分野の調査観測及び研究開発、原子力基盤技術や人材育成等を推進することにより、人類のフロンティア開拓及び国家安全保障・基盤技術の強化につなげる。
○宇宙航空分野の研究開発の推進

1,907億円（366億円増）※（※宇宙航空研究開発機構(ＪＡＸＡ)における要求･要望）○海洋資源調査等の戦略的推進
215億円（46億円増）○原子力分野の研究開発・人材育成の推進
・「東京電力(株)福島第一原子力発電所の廃止措置等研究開発の加速プラン」
57億円（19億円増）
14

第１の矢：希望を生み出す強い経済・GDP600兆円の実現 ・生産性革命 ・投資や人材の日本への呼び込み 等

科学技術・文化・スポーツにより新市場を創出し、高い成長率を実現○スポーツGDP拡大構想（スポーツベンチャーによ○革新的価値を生む「知」と「技術」の創出

・人工知能、ビッグデータ、IoTを活用した新たなプラットフォーム
・知を支える技術基盤の強化（スパコンや革新的新材料等）
・更なる挑戦を促す基礎研究力強化
・再生医療の実現、画期的な医薬品・医療機器の開発○総合安全保障など国家の基幹となる技術の確立
・省エネルギー、海洋資源、ロケット・衛星、防災力等○文化GDP拡大構想 （文化を生かしたビジネス展
開、人と地域の活力創出、日本の美・文化の海外発信）○対日直接投資拡大に貢献する「スポーツ・文化・ワールド・フォーラム」開催

生産性革命の実現（生産性革命を支える）

ソフトインフラの強化・充実○新産業創出を促す「知」の結集

・産学共創によるｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ環境の構築
・特定研究大学(仮称)及び特定国立研究開発法人の創設○大学や研究機関を原動力とした地域活性化（これらを支える教育研究基盤の強化を含む）○地域コミュニティの核としての学校づくり・開放（学校施設の老朽化・耐震化対策の推進 等）（注） ★ ：平成29年度以降に予算措置を検討するもの（以下、同じ）る新事業の創出などスポーツ関連産業の拡大、スポーツ環境の整備）（生産性革命を支える）

優れた人材の創出・呼込み○社会や子供の変化に対応する新たな学校教育の実現
・アクティブラーニングの視点やＩＣＴの活用による授業改善○生産性革命のための高等教育改革
・大学改革による教育研究機能強化、高大接続改革
・実践的な職業教育を行う新たな高等教育機関の制度化、専門職大学院・高等専門学校の機能強化、社会人の学び直し○次世代を支える科学技術人材育成

・イノベーションの担い手となる多様な人材の育成○海外留学促進、外国人留学生の戦略的受入れ

15

第２の矢：夢をつむぐ子育て支援
・希望出生率1.8の実現 ・家庭の経済事情等に左右されない教育機会（幼児教育無償化、奨学金拡充、多子世帯への重点的支援） 等※財源論についても、教育再生実行会議第八次提言等を踏まえて検討○少子化の最大の要因である教育費負担の軽減

出生率向上・貧困連鎖防止のための教育費負担の軽減

・幼児教育無償化の更なる拡大
・就学援助の充実
・高校生・大学生等への奨学金の充実・大学等における授業料減免の充実＜理想の子供数を持てない理由＞
・理想の子供数を持てない最大の理由は「子育て・教育にお金がかかりすぎること」
1 子育てや教育にお金がかかりすぎる
2 高年齢で生むのはいやだ
3 欲しいけれどもできない

60.4％
35.1％
19.3％

出典：国立社会保障・人口問題研究所「第14回出生動向基本調査 結婚と出産に関する全国調査」(H22)

全ての人が可能性を開花できる社会の実現
社会で活躍する人材を育てる教育環境の提供～「No One Left Behind」～○安心して教育を受けられるための教職員定数の戦略的充実・個々に応じた重点的な学習指導や分かる授業の充実
・ｽｸｰﾙｶｳﾝｾﾗｰ等の学校を支える専門人材の配置拡充
・障害、問題行動、外国人等に対応した特別な支援の充実○自信をもって学べる教育環境の整備

・フリースクール等で学ぶ子供への支援
・夜間中学の設置促進
・再チャレンジ・キャリアアップのための学びの支援
・外国人子弟の就学支援
・あらゆる子供への文化芸術機会の提供

学校を核とした
地域活性化の実現○学校・家庭・地域の連携・協働の充実

・チーム学校やコミュニティ・スクールの推進
・学校を核とした地域力強化プラン（地域未来塾、放課後 子ども総合プランの実施、訪問型家庭教育支援、図書館・博物館等との連携等）○高齢者など多彩な人材の積極的活用○地域コミュニティの核としての学校づくり・開放

・安全・安心な学校づくりを推進し、学校を福祉、文化芸術、スポーツ等の様々な拠点に活用できるよう支援（学校施設の老朽化・耐震化対策の推進 等）

16

第３の矢：安心につながる社会保障
・介護離職ゼロ ・生涯現役社会の構築 ・予防に重点化した医療制度の改革
・高齢者への多様な就労機会の提供 等

技術革新による介護負担の軽減○人工知能、IoT、ロボット技術等を活用した介護支援改革2020で例示した
アシストスーツ

・ロボットスーツ・見守りロボット
・介護代替ロボット 等

INNOPHYS CO. ,LTD.のHPより

生き活き社会の実現
会話ロボット Parlo

平均寿命＝健康寿命社会の実現

スポーツや文化活動による生涯現役社会の実現○スポーツや文化芸術を通じた一億総生き活き 生活の実現○スポーツ・学習を通じた健康の増進○スポーツ、文化、技術による共生社会の推進○未病段階での先制医療のための研究の推進・大学病院の基盤整備○再生医療の実現、がんや認知症を克服する
画期的な医薬品・医療機器の開発

・障害者のスポーツ・文化芸術活動の支援
・文化芸術活動を通じた社会参画促進プログラム
・ストレスフリーな義手・義足

３Dプリンターにより造型した
陸上競技用下腿義足（東大山中研究室）○学びを通じたコミュニティ活動への参画
・高齢者福祉と連携した学びの支援

17

18

AIP: Advanced Integrated Intelligence Platform Project

平成２８年度要求・要望額

人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト（補助金うち優先課題推進枠要望額：10,000百万円（新規）：10,000百万円： 9,000百万円

JSTの運営費交付金中の推計額： 1,000百万円）

人工知能

ビッグデータ／IoT

サイバーセキュリティ【情報技術の急速な進展】○ 各分野でのビッグデータの集積、センサーの量的・質的拡大（IoT: Internet of Things）○ 人工知能に50年来の大きな技術的ブレークスルー（自ら特徴を捉え進化する人工知能が視野）○ 一方、高度化する脅威に対するサイバーセキュリティの確保 （ますます巧妙化しており、人材育成が必須）【戦略的な対応の必要性（国家的社会的課題への対応）】○ こうした情報科学技術は、かつてのインターネット同様に、その登場時には誰も予想し得ない活用がなされ、社会システムや産業・経済構造に想像を超える大変革をもたらす。
○ 適切な活用を通じて、我が国が直面する労働力の減少、高齢化社会における医療・介護、エネルギー・資源制約等の様々な課題への抜本的な解決をもたらす。

統合的な研究開発拠点の整備が急務「オールジャパン」を超越したグローバルな体制により、革新的な人工知能等の統合研究開発拠点を整備「AIPセンター」（理化学研究所） 9,000百万円○

革新的な人工知能技術を中核とした研究や実証・実用化のための次世代の基盤技術を大学等と連携し、研究開発。
○ 様々な人工知能･機械学習･ビッグデータ解析等の技術を組み合わせ、革新的で高度な「統合プラットフォーム」を実現。
○ 様々な応用分野と緊密に連携し、科学技術の振興と社会の発展に具体的に貢献。

「新領域開拓者支援」（科学技術振興機構）
1,000百万円○ 情報科学技術分野の新しいアイデアの可能性を模索し新たなイノベーションを切り開く独創的な研究者等を支援（100課題を採択）。

19

AIPにおいて取り組む課題として想定されるもの
新たな統合的な研究開発拠点（ＡＩＰセンター）では、革新的な人工知能技術を中核として、ビッグデータ解析、IoT、セキュリティ技術を統合して扱うことができ、科学技術研究を革新し実証・実用化を加速する次世代の統合プラットフォームを構築。 「京」・ポスト「京」も活用し、外部の研究機関や産業界と連携した研究開発を実施。
大胆かつシャープなビジョンを設定し、社会・経済に豊富な価値を提供して国家と国民に具体的に貢献するため、以下の５点を実現。

Ⅰ．我が国が優位性を持つ脳科学と認知科学等の成果を活用し、50年来のブレークスルーとされる現在の深層学習APにおいて取り組む課題（ディープラーニング）を遥かに凌駕する、10年後そしてその先に世界を変えることが可能な人間の知的活動の原理に学んだ新たな革新的人工知能の基盤技術を開発する。

10-15年後に世界をリードする革新的な基盤技術を生み出す。

Ⅱ．革新的人工知能による、新たな第５の科学領域（AI駆動科学）を世界に先駆けて開拓。
文部科学省及び関係機関が強みを持つ大量のデータも活用し、我が国発の革新的人工知能による科学的発見を行い、サイエンスの飛躍的発達を推進する。

様々なサイエンス領域においてノーベル賞級の卓越した研究成果を継続的に量産する。

Ⅲ．文部科学省及び関係機関が強みを持つ大量のデータ等の解析により、応用分野を先導。
具体的な社会・経済価値を創造する多数の応用領域におけるイノベーション創出に貢献する。

多数の応用領域における具体的な社会実装を後押しする。

Ⅳ．人工知能等が浸透する社会での、倫理的・社会的課題等に対応するための仕組みを実現。
人文社会科学を含む融合により、新たな技術による変革に適応した社会システムを提案する。

人工知能技術等が広く社会的に普及する時代に向けた環境づくりがなされる。

Ⅴ．人工知能技術の発展と各分野への応用を支える最新技術に精通した人工知能技術者、データサイエンスを実際の課題解決に活用することの出来る棟梁レベルのデータサイエンティスト、高度なセキュリティ知識と管理能力を併せ持つサイバーセキュリティ人材 を大規模に育成する。

新たな時代の要請に応える人材を継続的に育成し、中長期的な視野から研究開発の進展と応用分野の発展を下支えする。
20

文部科学省が、何故 今 人工知能・ビッグデータ解析等の研究を実施するのか(1) 産業界による研究開発と別に、基礎研究に立ち戻った新たな技術開発（目標「Ⅰ」）が求められている。10-15年後に世界をリードすべく、新たな人工知能・ビッグデータ解析の基盤技術を生み出すことは、関係省庁・民間企業からも求められている。
(2) こうした情報科学の活用により、ライフサイエンスやナノテクノロジー材料分野等の研究を飛躍的に発展させる可能性が高まっている。世界に先駆けて、「第５の科学領域（AI駆動科学）」を開拓（目標「Ⅱ」）することは、科学技術・学術の総合的な振興を担う文部科学省が最も効果的に実施できる。
(3) 様々な応用領域に関しては、文部科学省が社会実装そのものを直接に担うのではなく、文部科学省と関係機関の強みである基礎研究の成果や、その保有しているビッグデータも活用して、関係省庁・民間企業等の取組を後押し（目標「Ⅲ」）する。
(4) 倫理的・社会的課題等に対応する人文社会科学分野からの研究（目標「Ⅳ」）やデータサイエンティスト等の新たな要請に応える人材育成（目標「Ⅴ」）は、学術の振興を担う文科省の役割。
研究動向/技術動向の調査結果
年(目安)

1950年

1970年

政府投資による基礎研究

1956年“ArtificialIntelligence“の登場
Dartmouth会議（米）1952年“HodgkinHuxley
方程式”
A.Hodgkin,
A.Huxley（英）1956年
世界初のチェスシステムの開発
ロスアラモス研究所（米）1958年"パーセプトロン"の提唱
F.Rosenblatt
（米）

1967年
バックプロパゲーションによる学習手法を確立
甘利俊一（日）1980年
1982年-92年"第5世代プロジェクト"の開始
通商産業省
（日）

1972年
世界初のエキスパートシス
テム“MYCIN”の開発
T.Shortliffe（米）1962年
人工神経の計算モデル(FitzHugh-Nagumo方程式)
南雲仁一(日)産業界による研究開発

1967年
世界初の手書き
郵便番号自動読取区分機開発
東芝(日)

1982年
“隠れ層”による重層化の提案
J.J.Hopfield（米）1970中
視覚パーセプトロンでの“primalsketch”を実践
David Marr(米)1979年
ネオコグニトロン提唱
福島邦彦(日)1993年“オントロジー”の提唱
Tom Gruber
（米）

1982年
バックプロパゲーションア
ルゴリズムの一般化
David E.
Rumelhart（米）1981年
動画像における解析抽出手法
金出武雄(日)1990年
ニューラルネットワークを光学文字認識や音声認識で応用

2015年

2010年

1990年

2025年

2006年
“Deep Learning”の提唱
Geffrey Hinton（米）1986年
並列分散処理という新たな研究領域
David E.
Rumelhart（米）2000年
オントロジーの実践
溝口理一郎
（日）

2008年
脳型チップ開発「適応性、可塑性、拡張性を備えた神経形態学的電子工学システム」
プロジェクト開始
DARPA（米）ここで、革新的な基盤技術を生み出す（文科省が実施）
・仮説生成/検証の自動化・創造性の実現
・脳や認知に学んだ機構 等

1990中
脳型コンピュータ研究松本元(日)

1997年
DeepBlueがチェスチャンピオンに勝利
IBM（米）

2011年
Deep Learning技術で優勝
Geffrey Hintonら（米）2010年
Watsonがクイズチャンピオンに勝利
IBM（米）

2014年
脳型チップ 「SyNAPSE」 発表
IBM（米）

2011年
Google Xプロジェクト内で、Google Brain研究の開始
Google（米）2012年「猫」の概念の獲得を発表
Google（米）2015年
Deep Q-Network
DeepMind（米/英）

次の産業分野につなげる（経産省・総務省と連携）
・ 様々な応用領域で活用可能な次世代プラットフォーム（JST作成資料を基に改編作成）

21

次世代の人工知能技術の研究開発における３省連携体制

総務省・文部科学省・経済産業省(1) 各分野でのビッグデータの集積、センサーの量的・質的拡大（IoT: Internet of Things）。
(2) 人工知能の50年来の大きな技術的ブレークスルー（自ら特徴を捉え進化する人工知能を視野）。
(3) ３省連携による研究開発成果を関係省庁にも提供し、政府全体として更なる新産業・イノベーション創出や国際競争力強化を牽引。
インフラ・運輸

セキュリティ
技術研究
ネットワーク技術研究
コミュニ
ケーション
技術

医療・介護 エネルギー

デバイス
技術研究

情報通信

製造業・サービス

科学
技術

学習

…

AIを核としたIoTの社会・ビジネスへの実装に向けた研究開発・実証

データ工学

…

○３省合同のシンポジウムを開催。
○合同ポータルサイトを設置。
○研究開発戦略・進捗状況について３省で一体的に情報発信。

○３省合同での事業推進委員会を設置し、一体的に事業を推進。

農林漁業○計算機資源・ソフトウェアモ
ジュール、ネットワーク基盤、研究開発成果等のリアルタイムでの共有、他省庁への提供

ロボット
工学
コンピュータ・ストレージ技術
センシング
技術研究

総務省

文部科学省

経済産業省

（例）
○脳情報通信
○音声認識、多言語音声翻訳○社会知解析
○革新的ネットワーク …

（例）
○基礎研究
○革新的な科学技術成果の創出○次世代の萌芽的な基盤技術の創出○大型計算機資源、人材育成 …

（例）○応用研究、実用化・社会への適用○標準的評価手法等の共通基盤技術の整備○標準化○大規模目的研究 …
産業技術 基礎研究を社会実装につなげるセンター

情報通信技術の統合的なプラット
フォームの構築

情報通信研究機構

卓越した科学技術研究を
活 用 す る た めの プ ラ ッ ト
フォームの構築

理化学
研究所

…

総合研究所

AI駆動経済・社会システム基盤研究開発事業(仮)22

３省共同事業で検討を進める主な項目

１

協力フレームワークの設定や、会議関係の一体運用・相互乗り入れ等

２

マネジメントレベルを含むクロスアポイントメントの推進や、相互の連携ラボ・オフィスの設置 等

３

科学技術上の研究インフラ（計算機資源）、人材育成、萌芽的な基礎研究

４

海外の人材・技術へのアウトリーチ

５

知財戦略・標準化

６

事業化支援

７

市場ニーズ発掘・市場探索

８

その他等

23

経済産業省「新産業構造部会」

24

内閣府CSTI基盤技術の推進の在り方に関する検討会（抜粋）25行政改革推進会議
第３回独立行政法人改革等に関する分科会（研究開発法人について）26

戦略的創造研究推進事業

ＡＩＰ：人工知能／ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ／IoT／ｻｲﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ統合ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ 新領域開拓者支援

平成28年度要求・要望額：1,000百万円（新規）
うち優先課題推進枠要望額：1,000百万円※運営費交付金中の推計額

新規取組のポイント■ 人工知能／ビックデータ／IoT／サイバーセキュリティを中心とした情報科学技術による先端的な技術を模索し深化させるため新規領域を開拓する挑戦的な課題を支援する■ AIP事業と連携し、ビジョンを踏まえた一定の範囲で公募採択■ PDはAIP統合研究開発拠点の拠点長が兼務し新領域を開拓する研究者の発掘、育成を行う

新領域開拓プログラム
ガバニング
委員会によるビジョンの提示

PD、PO制度によるバーチャルネットワーク方式で推進

ビジョンを踏まえた新領域開拓を目指す課題を募集

FS課題採択数
分野
個人型タイプ
チーム型タイプ※ビジョンに資することを提案要件
AI、Big
分野横断
その他
Data関連

40

20

10

5

可能性のある課題をFSで広く採択し､小規模に支援評価/必要に応じたテーマ変更(定期的に実施)

FS
半年～１年程度

研究開発(最長3年)

個人型 (FS:半年～1年 800万円､研究開発:最大3年1千万円/年)
個人の有する独創的な発想により、全く新しい応用展開が期待出来る基盤技術シーズの創出を目指す。応募対象を研究者に加えて大学院生にも対象を広げることで、より常識に囚われない、斬新なアイデアが生まれることを期待する。
また、PDは、AIPセンターで活躍する逸材発掘も行う
なお、分野横断型、その他分野においては、専門の異なる者が2人程度のメンバーで共同提案することも認める。

チーム型 (FS:半年～1年 18千万円､研究開発:最大3年5千万円/年)
基礎研究成果を基に、新領域開拓に繋がる新基盤技術の創出を目指す。
個人型､チーム型共に､FS.･研究開発終了課題でAIPセンターへの取り込み･共同研究を行うことを前提に、必要に応じて、最大2年間の加速を行う。

優れた課題に重点投資

一部はAIPセンターに加速(最長2年)※支援期間は、課題毎に柔軟に設定

合計

20個人型 80課題
チーム型
520課題

支援タイプ別概要

ステージゲート

17課題

17課題

７課題

７課題

一部をAIPセンターに取り込み／共同研究開発

10課題程度

実施体制（案）
科学技術振興機構
推進委員会
プログラム統括（PD）（委員長）※AIPセンター長が兼任
運営統括(PO)、委員

AIPセンター(特定国立研究開発法人理化学研究所)

評 価
ステージゲートによる絞り込み／加速／テーマ変更(定期的に実施)

研究開発課題（チーム型）
研究開発グループ
研究開発代表者

支援グループ
主たる共同研究者

新技術/領域取り込み共同研究開発研究開発課題（個人型）
研究開発者※博士課程在学中他の学生も可

拠点メンター
メンター支援27

補足（御参考情報）
100.0

350
93.1

90.0
300

81.5 82.1
80.0
70.7

250

65.7 66.7

70.0

60.6
60.0
200

52.4
48.1
42.2 42.9

150

54.4
50.0

44.4
四年次学生数40.0

28.3 29.4
100

比率(%)

31.7 32.3
30.0

23.7
19.0

50
6.8
5.0 5.80

うち女子数

9.1 9.6

20.9
20.0

10.0

0.0

28

補足（御参考情報）

29

Thank you for your kind attention !!

30