第5章
国内農学知 的 支 援 リ ソ ー ス
We b 調 査 結 果 報 告名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」

第5章

国内農学知的支援リソース Web 調査結果報告

5-1 記述統計
5-1-1 有効回答数
国内リソースについては 87 件の新規回答が得られた。以降の分析では、別に記述が無い
限りこの 87 件の回答について分析を行う。昨年度のリソース調査実数（330 件）と併せると、現有リソース情報数は 457 件となった。
5-1-2 回答者内訳
国内リソース調査への回答が得られた研究者の所属する大学は第 7 表に示すとおりであった。
第7表

本年度の回答機関一覧

大学/機関名酪農学園大学
岩手大学
東北大学
独立行政法人国際農林水産業研究セン タ ー
筑波大学
東京農業大学
東京海洋大学
東海大学
日本大学
新潟大学
石川県立大学
信州大学
中部大学
名古屋大学
三重大学
京都大学
京都府立大学
神戸大学
岡山大学
鳥取大学
島根大学
香川大学
九州大学
宮崎大学
鹿児島大学
N

- 35 -

ｎ
1
1
1
2
18
2
1
3
5
1
1
1
1
23
1
3
1
1
2
1
1
2
7
4
3
87

「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

5-2 国内リソース調査
昨年度に引き続き実施した国内リソース調査についての結果概要を示す。
5-2-1 リソースの種別
本調査への回答が得られたリソースの種類についての内訳を図 13 に示す。全体として現在実施中のもの（34 件、40%）、将来的な実施に意欲を示しているもの（19 件、22%）が多く、これまでの実績についての回答は 33 件（38%）であった。
将来、 国際協力に活用し たい知的リ ソ ース
n = 19, 22%

現在実施中の国際協力活動知的リ ソ ース
n= 34, 40%

リ ソ ース種別
N= 87

過去に国際協力活動に活用し た知的リ ソ ース
n = 33, 38%

第 13 図
回答の対象となったリソースの種別
5-2-2 リソース活用に対する意欲有するリソースを国際協力に活用する意欲について尋ねた質問項目の記述統計を図 14 に示す。すぐに活用したいという極めて積極的な姿勢を示した回答者が 27 名（31%）であった。他、機会があれば活用したいという積極的な姿勢を示した回答者が 55 名（63%）、当面活用できないという回答が 5 件（6%）であった。リソースを有していても、必ずしも本務との兼ね合いが容易ではない実情を反映した結果であると考えられるが、その中でも 31％の回答者がすぐにでも活動を実施したいと回答した。このことは、国際協力活動に対する関心が、大学・研究機関の中で決して低くはないことを証明するものであろう。

5-2-3 活動計画の種別
どのような形の活動に、リソースを活用したいと考えているかについて尋ねた質問項目への回答の記述統計を図 15 に示す。もっとも多数の回答を得た項目は海外における実証試
験/調査/研究であり（25 件、29%）次いで学術交流/連携教育研究（16 件、19%）、海外における普及/技術の現地適用（13 件、15%）であった。留学生の受け入れ（学位取得型・研究生問わず）は、昨今の留学生政策の流動を考慮すると上位に入ると想定されたが、想定と反する実情がうかがえた。また、教育的な色合いが強いものよりも、技術普及や試験/調査/
研究の色合いが強い項目が好まれる傾向が確認された。

- 36 -

名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」

当面活用で き ない
n = 5, 6%

すぐ に活用し たい
n = 27, 31%

リ ソ ースの活用に対する 意欲N= 87

機会があれば活用し たい
n = 55, 63%

第 14 図
回答の対象となったリソースの活用に対する意欲
国内における 実証試験／調査／研究
n= 2, 2%
国外における 体系化さ れた集団研修コ ース
n = 3, 3%
留学生受け入れ（ 研究生）
n= 3, 3%

国内における オーダーメ ード 型技術指導／OJT
n= 1, 1%

国外における オーダーメ ード 型技術指導／OJT
n= 6, 7%
国外における 実証試験／調査／研究
n= 25, 29%
留学生受け入れ（ 学位取得型）
n= 7, 8%

活動種別
N= 87

国内における 体系化さ れた集団研修コ ース
n= 10, 12%
学術交流／連携教育究
n= 16, 19%

国外における 普及／技術の現地適用
n= 13, 15%

第 15 図
回答の対象となった活動の種別
5-2-4 活動計画の対象地域
どのような地域の活動に、リソースを活用したいと考えているかについて尋ねた質問項
目への回答を第 16 図に示す。もっとも多数回答であったのがアジア（50 件、57%）、次いでアフリカ（22 件、25%）、途上国全体（9 件、10%）と続いた。アジア圏に対する関心の多さが伺える結果となった。また、途上国以外（e.g.、 北米）での活動も回答の中には含まれており、多様な形での国際協力活動が計画されていることがうかがえる。
次いで、より具体的に、どの国での活動にリソースを活用したいと考えているかについて尋ねた質問項目への回答を第 17 図に示す。もっとも多くの回答を集めたのはケニア（13件、15%）とタイ（13 件、15%）であった。次いで中国（11 件、13%）、インドネシア（7件、8%）と続いた。地域単位での分析同様に、必ずしも途上国のみを対象とした国際協力にとどまらず、より先進の技術開発などを視野にいれた活動が計画されていることが伺える。

- 37 -

「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

北米
n = 1, 1%

欧州
n = 1, 1%
ラ テ ン・ ア メ リ カ
n = 2, 2%

中東
n = 1, 1%
環太平洋
n = 1, 1%

途上国全体
n = 9, 10%

対象地域
N= 87
アジア
n = 50, 57%

アフ リ カn = 22, 25%

第 16 図
回答の対象となったリソースの活用を希望する地域

ニジ ェ ール
n= 1, 1%ラ オス
n= 1, 1%
フ ラ ンスn = 1, 1%

エジプト
n = 1, 1%
オースト ラ リ ア
n = 1, 1%
ア ルゼン チンn= 1, 1%

ザン ビ アn = 1, 1%

ケニア
n= 13, 15%

ア フ ガニスタ ン
n= 1, 1%フ ィ リ ピンn= 2, 2%
タ ン ザニア
n= 2, 2%モンゴル
n= 2, 2%
マ レ ーシ ア
n = 2, 2%ガーナ
カ ン ボジ ア
n= 2, 2%ミ ャ ンマーn= 1, 1%ナイ ジ ェ リ ア
n = 1, 1%
パキス タ ンn= 1, 1%
韓国
ウガン ダ
ア メ リ カ 合衆国
n= 1, 1%n= 1, 1%n= 1, 1%

タイ
n = 13, 15%
対象国（ 第一候補）N= 87

n= 2, 2%

ブ ルキナフ ァ ソ
n= 2, 2%
チュ ニジ アn= 3, 3%中国
n= 11, 13%

ブラ ジル
n= 3, 3%

イ ン ド ネシ ア
n= 7, 8%ベト ナム
n= 5, 6%
バン グラ ディ ッ シ ュn= 4, 5%

第 17 図
回答の対象となったリソースの活用を希望する国- 38 -

名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」

5-2-5 オーガナイザー・スポンサーとの連携状況
オーガナイザー・スポンサーとの連携状況についてたずねた項目の集計を第 8 表ならびに第 9 表に示す。

第8表

オーガナイザー・スポンサーと連携を結んだ活動の対象地域

所属機関の基金・ 予算
国際協力銀行
国際協力機構日本学術振興会
地方自治体
農林水産省
文部科学省
その他の公的機関
その他
未定
N

アフ リ カ
2
1
8
3
0
4
3
0
0
1
22

アジ ア
3
2
10
7
0
3
10
1
2
12
50

途上国全般
0
1
5
0
0
0
3
0
0
0
9

ヨ ーロ ッ パ
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1

ラ テ ン アメ リ カ
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
2

中東
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1

北米
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1

環太平洋
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
1

N
5
4
24
10
1
8
16
1
2
16
87

オーガナイザー・スポンサーとの連携状況のうち、活動の対象地域別に分けたものが第 8
表、活動種別別に分けたものが第 9 表である。単純集計で最も多数の連携を獲得しているのはアジアを対象とした活動であるが、活動総数に占める割合に換算すると、アフリカとアジアとの間では、連携件数に有意な差はない。
第9表

オーガナイザー・スポンサーと連携を結んだ活動の活動種別

所属機関の基金・ 予算
国際協力銀行
国際協力機構日本学術振興会
地方自治体
農林水産省
文部科学省
その他の公的機関
その他
未定
N

学術交流/連携教育

普及／技術の
現地適用

1
0
0
5
0
0
6
0
1
3
16

0
0
9
0
0
0
0
0
0
4
13

オーダーメ ード 型技
術指導／OJT(Onthe-Job Training )
1
0
3
0
0
2
0
0
1
0
7

留学生受け入れ（ 研究生）

集団研修コ ース

留学生受け入れ（ 学位取得型）

実証試験／調査／
研究

N

0
0
1
0
1
0
0
0
0
1
3

1
2
7
0
0
1
1
1
0
1
14

0
1
1
0
0
0
3
0
0
2
7

2
1
3
5
0
5
6
0
0
5
27

5
4
24
10
1
8
16
1
2
16
87

第 9 表に示すとおり、実証試験/調査/研究に対する連携が最も多い。学術交流/連携教育については、大学・文部科学省・学術振興会などとの連携のみとなっている。人材育成のための教育連携は、広い視野で捉えると、次の世代へ国際教育のバトンを渡す営みであり、他の機関による積極的な介入が期待されるところであるが、制度・財政・活動内容など、様々な要因が関係して、実現困難である可能性が想定される。普及技術の現地適用は、支援対象国の自立性を育む活動であり、特に国際協力機構（JICA）との連携数が際立った。
集団研修コースについても、JICA との連携数は際立ったものとなっているが、実証試験/
調査/研究などは文部科学省との連携も目立つ。連携事業の内容と、それぞれの機関の特徴との関連性がうかがえる。

- 39 -

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- 40 -

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- 42 -

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「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

第 18 図バイオサイエンス領域のキーワードプロット図
5-3-2 環境領域における知的支援リソースの特徴
リソースの領域として、環境を最も近い領域であると選択した回答者のデータを用いて分析を実施した結果を第 19 図に示す。環境領域では非常に多くのキーワードが選択されたことが一つの特徴としてあげられる。その学際的な特徴と、常に発見の現場適用の機会がある科学領域の特徴を表した結果であると考えられる。
キーワードのプロットであるが、まず A 極方向（縦軸＋方向）には「生物機能開発」「資源循環」「節水栽培」「不耕地栽培」「水質保全」などのキーワードが確認された。いずれのキーワードも、環境要因を活用した農業や、環境保護のための技術に関連するものであっ- 44 -

名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」

た。これらのキーワードの特徴から、A 極を「環境保護」の極であると解釈した。反対に B
極方向（縦軸－方向）には「動物由来感染症」「外来生物」「環境アセスメント」「気候変動・
温暖化」などのキーワードが確認された。キーワードの特徴から、B 極を「環境リスク対策」の極であると判断した。
次いで C 極方向（横軸－方向）には、「経営管理」「森林保全」「農村計画」「植林・緑化」などのキーワードが確認された。C 極方向のキーワードの多くは、環境管理に関わる技術に関連するものである。貧困削減や、農家生産構造などのキーワードも確認されたが、これらのキーワードから、環境問題と農民生活あるいは貧困との関係の強さや、関心の高さがうかがえる。よって C 極は「環境管理」の極であると判断した。D 極方向には、「生物活性物質」「保全農業」「土壌保全」「土地改良」「砂漠化」などが確認された。これらのキーワ
ードは、自然環境を利用して農業を営むことに関連したものである。そのような特徴を考慮し、D 極は「環境利用」の極であると判断した。
環境領域におけるキーワード選択傾向は非常に多彩であるが、リソースを活用した展開が計画される（あるいは既に実施された）活動の種別もまた豊富であり、全 11 種類の活動
種別の中から 7 種類の活動が環境領域の中で選択されている。そのような環境領域には、「環境保護」と「環境リスク対策」からなる縦軸と、「環境管理」「環境利用」の極からなる横軸によって特徴づけることができる。バイオサイエンス領域の分析同様に、環境領域においても、そもそもキーワード委員会の想定では環境領域に含まれない、他領域のキーワー
ドも多く確認することができる。たとえば「IT」や「作物活性物質」などは、そもそも環境
領域のキーワードではないが、これらのキーワードもまた、環境領域の研究や、国際協力
活動において重要なものであることが確認された。本年度の調査方法の妥当性を表す結果
であると同時に、科学技術（特に現場適応を行う場合）が示す学際的な特徴を強く反映しているものであると考えた。

第 19 図環境領域のキーワードプロット図- 45 -

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名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」

第 20 図農業・農村インフラ領域のキーワードプロット図5-4 農学知的支援ネットワーク参加大学の分析事例
Web 調査で集められた情報は、農学知的支援ネットワーク事務局が管理するデータベースに格納され、リソースとニーズのマッチング分析に基づいた提言や提案を行うための資料となる。本節では、データベースを使用した情報提供例の一例として、農学知的支援ネットワーク参加大学の中から 4 機関（日本大学、筑波大学、名古屋大学、九州大学）を選出し、それぞれの大学が有するリソースについての分析例を報告する。
本節の分析の目的は、それぞれの大学（農学知的支援ネットワーク構成大学）が有するリソースの特徴を例示することにある。分析結果の解釈をより簡易なものとするために、
本報告書で記載する分析結果は、各大学が有するキーワードの分布状況のみに限定する。
キーワードを用いた分析は、領域単位で分析すればほぼ共通の理解・解釈の下に議論を展開することが可能である。しかし、国際協力の現場などでは、往々にして非常に柔軟な知
識・体験の適用や、学際的な知識の運用が求められる。そのような状況下では、たとえ同じ領域や、同じキーワードであっても、各大学が得意とする領域や重点的に研究を推進している領域によってその解釈のあり方が変わってくることが想定される。そのような背景を考慮すると、将来的にニーズとリソースのマッチングを行う際にも、単にキーワードの
特徴のみによる分析ではなく、各大学固有の「色」や、「文脈」を配慮した分析が重要となる。
そこで本節では、上述の 4 大学における知的リソースの特徴について、キーワードのプロットを基にしながらそれぞれの大学のリソース特徴や、キーワードの解釈の可変性について理解するためのサンプル分析例をまとめる。また、各大学のリソースについての解釈- 47 -

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名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」

注）家畜衛生などのキーワードを除外して分析を行うと、赤枠内の分布はより大きなものとなるが、家畜衛生などは日本大学が有する貴重なリソースであると判断したため、位置図で全体像を提示する方法をとった。

第 21 図日本大学のリソースプロット図
5-4-2 モデル分析 2「筑波大学が保有するリソース」
筑波大学は、4 つの領域において非常にバランスのとれたリソースを保有していることが、第 22 図からみてとれる。まず、「土地問題」「経営管理」「農村構造」など社会経済学的な特色を有するキーワードが第 2 象限に集まっている。また、第 1 象限には「リモートセン
シング（GIS）」「不耕地栽培」「森林経済」「農水畜産物流通・教育」など、社会経済と環境、あるいは林業に関連したキーワードが混在するようになる。第 4 象限には「節水栽培」「水質保全」「有機栽培」など、自然を活用した農法に関連するキーワードが多く、第 3 象限には「遺伝資源」「食品保蔵」「生物機能開発」など、食の安全に関連するようなキーワードのほか、「ポストハーベスト」「食品加工」など、農作物の用途開発に関連するキーワードが多い。これらのキーワードのまとまりを、他の分析と同様に解釈することを試みた。
まず A 極方向には、「農水畜産物流通・貿易」「リモートセンシング」「農民組織化」「食品の安全」などのキーワードがみとめられた。上述のとおり、第 4 象限と第 1 象限はそれ
ぞれ、社会経済的な特徴と、環境・林業の特徴をもつキーワードによって構成される。それらが合わさって、A 極は食品安全への「制度的取り組み」の極であると解釈した。また、- 49 -

「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

B 極方向には「アレルギー」「応用微生物学」「作物生理」「環境ストレス」「遺伝資源」などのキーワードがみとめられる。第 2 象限と第 3 象限はそれぞれ自然と食の安全という特徴を持つキーワードによって構成される傾向は、上で述べたとおりである。そこで B 極は、食の安全に対する「自然環境からの取り組み」を表す極であると解釈した。食の安全に対して社会経済的な視点からのアプローチと、自然環境的なアプローチの双方についてのリソースが備わっている傾向がこれらの解釈からうかがえる。
また、C 極方向には「整理活性物質」「遺伝子工学」「ポストハーベスト」「土地問題」「経営管理」などのキーワードがみとめられる。食の安全の中でも特にバイオサイエンス的なアプローチや、農作物加工の視点からのアプローチを表すキーワードが多く確認される。
このようなキーワードのプロットから、C 極は安全な食品を生産するための「加工」という特徴を表す極であると判断した。反対に、D 極方向には「種苗生産」「土壌保全」「エネルギ
ー作物」「有機農業」などのキーワードのほか、「節水栽培」「植林・緑化」といったキーワ
ードがみとめられた。これらのキーワードの多くは、自然環境や農作物を有効利用した農業を表すものである。そこで、C 極が「加工」であったのに対して D 極は「利用」の極であると判断した。
まとめると、筑波大学は上述のように非常にバランスが取れたキーワード分布を示しているほか、食品の安全に向けた社会制度、あるいは、バイオサイエンスなどの基礎研究を活かした食品安全の追求に強い傾向が示唆された。また、環境関係のキーワードも多く確認され、農業に関連する環境・社会・作物利用の次元で非常に豊富なリソースを有していると考えられる。

第 22 図筑波大学のキーワードプロット図- 50 -

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「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

第 23 図名古屋大学のキーワードプロット図
5-4-4 モデル分析 4「九州大学が保有するリソース」
九州大学が保有する農学分野の知的支援リソースの分布は第 24 図に示すとおりとなった。
九州大学の特徴として、バイオサイエンスに強いことのほか、特に林業に関連するリソースが豊富である点が挙げられる。九州大学が保有するリソースも、広範な特徴を示しているが、これまでに概観した日本大学、筑波大学、名古屋大学と大きく異なる点として、林業というフィールドに特化したリソースが全面的に強調された内容となっている点が挙げられる。
その具体的な内容であるが、A 極方向には「有用樹種」「材木育種」「熱帯林」「バイオマス」など、林業関連のキーワードがみとめられた。これらのキーワードの特徴が林業であり、また林業の中でも特に、その資源の有効活用を目的としたキーワードが多いことから、
A 極は林業の中でも特に資源の「資源活用」の極であると解釈した。反対に B 極方向には、「家畜管理」「水・土壌管理」「環境ストレス」「農業生産構造」「節水栽培」などのキーワードがみとめられた。これらのキーワードの指す内容は様々に解釈可能であるが、その他- 52 -

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「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

第 24 図九州大学のキーワードプロット図
5-5 まとめ
本章でまとめた分析結果から、我が国の知的支援リソースについて、新規に追加れた回答の特徴を明らかにすることができた。また、農学知的支援ネットワークを構成する大学の特徴についても、一部の大学ではあるが、昨年に続きまとめて報告した。総じて、知的リソースは昨年同様に非常に豊かであることが確認された。
大学単位での分析を行うことや、その結果を要求に応じて開示することは、リソース調査に対する協力へのインセンティブとしてもとらえられる。このような情報を有する機関
は、学会や学術振興会などの機関でも希であり、保有していたとしても、より小規模なものである。むろん、このような情報がそれぞれの領域における研究の価値や方向性を定義するものではないが、それぞれの研究者による戦略的な活用方法は様々なものが想定される。また、大学運営の視点から考えても、大学が保有する知的リソースの特徴を把握した
り、全国の研究動向を把握したりすることは、重要な情報分析となろう。したがって、単- 54 -

名古屋大学「農学知的支援ネットワーク」に国際協力のリソースを示す情報としてではなく、我が国における農学（そして国際協力という理念でつながった）近隣諸科学のリソースを示した本節でまとめたような情報は、取り方一つで如何様にも有効活用することができる情報であろう。
上のような付加価値に加えて、そのそもそもの目的である、国際協力におけるリソース
分布を調べるための情報としての価値についても一考しておきたい。
また、それぞれの研究機関独特の強みや個性の現れたリソース保有の現状が確認された。
このような調査・分析は、農学知的支援ネットワークを陰で支える情報を構築する重要なものである。また、我が国における専門的な知識の所在やその特徴をしるための情報としても活用可能であろう。次章では、リソースと海外のニーズを併せて行った分析の結果について報告する。

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