tjrrtj1：ななしさん 2023/11/20(月) 16:12:25.54
【コラム】ノーベル賞受賞研究は一日で出てくるものではない＝韓国

１０年ほど前、ある企業の役員陣と技術チャンピオン企業になるためのいくつかの戦略について議論したことがあった。興味深い議論をしながら、その企業の未来に希望と期待を抱くことになった。雰囲気が突然変わったのは、景気が悪化して新しい最高経営責任者が就任してからだった。コスト削減と効率性が最優先目標となり、真っ先に手をつけたところが技術開発に関連する組織だった。お金がかかるがすぐに役立たないという理由ですぐにリストラ対象となり、予算は実際に削減された。

役員陣と進めていた議論も当然中断した。景気が良くなって新しく登場した最高経営責任者は改めて技術中心企業を宣言し、研究開発投資をすると明らかにしたが、成果は伴わなかった。これでは企業の技術力蓄積は不可能だと直感した。



◆投資総量より投資持続性が重要

直感は良い研究問題の種になる。すぐに該当分野の世界１０００以上の企業に関する、グローバル金融危機前後の数年間の成果データを集めた。質問は単純だった。危機後にまた回復する企業はどんな企業だろうか。まず考えたのは、危機以前に技術開発に多く投資した企業が危機後にもうまく回復するのではという点だった。

しかし統計分析の結果は期待とは違い、技術開発投資総量と危機脱出は関係がなかった。隠れた秘密は技術開発投資の総量ではなく投資の持続性にあった。例えて言えば、その気になって大金を投資したものの翌年は全く投資しない企業より、少ない金額でも粘り強く投資した企業が結果的に技術力もさらに高まり、危機後にもうまく回復した。機械は売買すれば生産量が増減するが、人と組織の記憶として体化する技術力量の蓄積はそうではないからだ。

上の事実は毎日３０分間でも継続してピアノを練習する子どもと、やる気がある日だけ数時間練習して気が向かない時は見向きもしない２人の子どもの実力がどうかを考えてみると容易に理解できる。新しい技術は短期間で誕生するのではなく、少しずつ試行錯誤を重ねながら蓄積されていく。研究員らが装備を購入して試行錯誤を繰り返しながら新しい試みをする中、突然半分に減らせば半分の研究ができるのではなく、研究の流れ自体が瓦解したり方向を変えなければならないケースがほとんどだ。

その後また研究員を雇用するため投資を増やしても問題はある。蓄積されたレベルまで回復するだけでも歳月がかかる。結論的に技術開発では投資の変動性が大きくなれば、技術は蓄積されるのではなく、むしろ築いた基盤までも消失するという点が重要だ。遠くを眺めることもなく、来年度の国家研究開発予算が突然、大幅削減されたケースを考えればよい。この急激な変化は研究開発投資の変動性を高め、予測の可能性を落とすという側面で、今後の数年間、韓国革新生態系の蓄積基盤を脆弱にする可能性が高い。

◆２０１５年にノーベル生理学賞を受賞した中国人

中でも長期的な基礎研究とこれを遂行する人に対する投資が減ったのは痛恨の部分だ。生涯にわたりクソニンジンの研究をした結果、２０１５年にノーベル生理学・医学賞を受賞した中国のト・ユウユウ氏は博士学位も海外留学経験もなかった。さらに科学院や工程院の院士でもない「３無」研究者だった。しかし少ない月給を受けながらも研究を続けることができた。

ｍＲＮＡ研究で今年ノーベル生理学・医学賞を受賞したカリコー・カタリン教授も希望のない研究という批判を受けて教授職から追い出されたが、研究員の席を維持しながら研究を続け、その結果、人類を救った新型コロナワクチン技術の先駆者になった。基礎研究に身を置く人たちが挑戦的な疑問を捨てず蓄積を継続できるよう後押しした国家的な投資がなかったとすれば、ノーベル賞を受賞していたかは分からない。

いま国家的に戦略技術に対する戦略が話題だが、先進国レベルに達する韓国が望む戦略技術は長期的な基礎研究の基盤なしには達成不可能なものがほとんどだ。長期的な観点の基礎研究、そしてこれを遂行する人、特に未来の世代に対する投資なしには国家戦略技術も土台のない砂の城にすぎない。

◆短期的相対評価の危険性

もう一つ致命的な部分は、相対評価で成果のない課題を周期的に構造調整するという政策方向だ。マシンラーニングの創始者と呼ばれるジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオは２００４年、カナダ高等研究院（ＣＩＦＡＲ）から研究を１０年間支援するという約束を受けた。人工知能の冬であり、誰が見ても短期的な成果を期待するのが難しかった。予想された通り数年間は目立った成果はなかった。しかし２０１２年にイメージ認識コンテストでディープラーニング技術を活用して圧倒的な成果を見せ、人工知能の新たな春を開いた。

半面、韓国は短期的な成果に執着してきた過去の慣行のように、人工知能先進国に追いつくための戦略をつくるのに今も忙しい。その間、政府の研究開発投資に関連して過度な課題細分化、戦略性不足、不正使用、倫理問題などいくつかの問題が指摘された。これを改善するための制度的革新と科学技術界内部の自浄努力はさらに激しく進行されなければいけない。

しかし投資総量の急激な変動、基礎技術と人に対する投資縮小、相対評価の導入は別の問題だ。これらが韓国の革新生態系の蓄積を崩壊させ、また追撃時代に退行させるマイナスの効果をもたらさないか心配だ。

https://news.yahoo.co.jp/articles/fa9a2302b2dcd546cbaf75c0023eec5ccb6af4e8

55：ななしさん
>>1
毎年恒例ノーベル症