💬インタビューレポート
大学研究者
大学で研究に携わる研究者として、研究費の申請・配分設計（間接経費、上限設定、審査・削減プロセス）に現場の課題意識を持っている。
💬主な意見
🎤すべての会話ログ
本日はありがとうございます。「AIや半導体など国が重要であると考えている技術の研究を支援するための法案」について、お話を伺います。 この法案との関わり方として、あなたに最も近いものはどれですか？
大学研究者
ありがとうございます。今回の法案について、現時点でどの程度ご存知ですか？
聞いたことはある
承知しました。今回の法案は、AI・半導体など6分野を重点技術に指定し、認められた研究計画には税額控除（共同研究だと控除率が高い）などで支援を厚くする、という内容です。 この法案を全体として、どう評価しますか？
どちらかといえば良い
前向きに評価されているのですね。そう思う理由として、どのあたりが大きいですか？
日本の産業のベースになる
日本の産業の土台になる、という期待が大きいのですね。 その「産業のベースになる」という点で、特にこの法案のどの仕組み（重点6分野の指定、税額控除、大学等の認定、規制サンドボックスの使いやすさ）が効いてくると感じていますか？
研究費の補助金は賛成です。予算配分に予算枠、間接経費、インセンティブ設計とマッチング理論を導入して、税金を効率的に配分できるようにすることで、同じ予算額で、重点領域全体の全体最適を目指して欲しいです。
ご意見ありがとうございます。税金を「効率的に配分して全体最適を狙う」という発想が強いのですね。 今のお話の中でいう「全体最適」が達成できているかどうかは、どんな指標や状態で判断するのがよいと思いますか？
機関申請の場合、パーセントで間接経費が補助されるので、申請額が、内容ではなく、補助金の上限に貼り付く傾向にあります。文科省の予算もあるので、全額使いたいという事情もあります。また、実際の補助額が削減される場合もあります。この申請制度が、マッチングとして、優れていないと思います
なるほど、間接経費が「率」で付く設計だと、内容よりも上限に申請額が貼り付いてしまい、結果としてマッチング（資金配分）の質が上がりにくい、という問題意識なのですね。 その「マッチングとして優れていない」という点は、具体的には申請側の行動がどう歪む（例：研究内容の組み立て、予算の積み方、共同研究相手の選び方など）と感じていますか？
歪んでいるかどうかもわからない、ということです。間接経費の用途を透明化し、報告を義務付けるだけでも。インセンティブが変わります。
ありがとうございます。「歪みがあるかどうかも見えないので、まず間接経費の使途を透明化して報告を義務付けるだけでもインセンティブが変わる」という点、とても重要な示唆だと感じました。 今までの研究開発税制は、どう評価していますか？
評価しない
承知しました。評価しないと感じられるのですね。 そう判断される背景として、研究開発税制のどんな点（使いにくさ、効果の出方、対象の偏り、手続きの負担など）が大きいですか？
同一予算内でのマッチング理論による最適化が行われておらず、相場感に基づいた、かさまし申請が増え、それを削る作業が必要になる、という悪循環。とにかく、無駄が多いので、もう少しスタートアップの意識が必要。
おっしゃる悪循環（かさまし申請→削る作業→無駄が増える）は、制度設計上のインセンティブの問題として受け止めました。 その「スタートアップの意識が必要」というのは、この法案の支援設計でいうと、どんな振る舞い（例：短い検証サイクル、成果に応じた資金配分、撤退のしやすさ等）を組み込みたいイメージですか？
短い検証サイクル、成果に応じた資金配分、撤退のしやすさ等を含め、エビデンスベースで間接経費でできることも多くあると思う。
ありがとうございます。短い検証サイクルや成果連動、撤退のしやすさを含めて、エビデンスベースで設計し直せる余地があり、間接経費の使い方でも改善できる、というお考えなのですね。 今回の改正によって、新たな研究投資は進むと思いますか？
進むと思う
前向きに進むと見ていらっしゃるのですね。 そう感じる根拠として、今回の改正のどの点（重点6分野の指定、認定を受けた研究計画への税額控除の上乗せ、大学等の認定、規制サンドボックスの使いやすさなど）が特に効くと思いますか？
最初に、エビデンスを作るための予算を短期少額で出して、aiでそれを分析して見積もりを出せば？
ありがとうございます。まず短期・少額で「エビデンスを作るための予算」を出して、AIで分析して見積り（妥当な相場観）を作る、という流れをイメージされているのですね。 その「最初の短期少額の予算」で集めるべきエビデンスは、具体的にどんなデータや情報だと思いますか？
基本、スタートアップ投資と同じなので、申請額に上限ではなく、ダイナミックプライシングのような、個別の最適額を設けるのもいいかも。マッチング理論で。
なるほど、申請上限で一律に縛るより、マッチング理論を使って案件ごとに「最適額」を動的に決める発想なのですね（スタートアップ投資に近い）。 その「個別の最適額」を決めるとき、評価側が最低限見たい情報は何になると思いますか？
エビデンスの成果じゃない？最低額でエビデンスが出せる環境を使って。
ありがとうございます。「最小コストでエビデンスを出し、その成果で次の資金配分を決める」という設計思想が中心なのですね。 大学と企業との共同研究を促進する上で、どのようなインセンティブが必要だと思いますか？
逆にエビデンスを出す環境、資金は、誰でも使えるようにする。
ありがとうございます。共同研究そのものへの補助を厚くするより、「誰でも使えて、低コストでエビデンスを出せる環境」を共通インフラとして整えるのが効く、ということですね。 その「誰でも使えるエビデンスを出す環境」は、具体的にはどんな設備・データ・人材（例：共用計算基盤、評価用データセット、プロトタイピング設備、法務/知財支援など）を指していますか？
研究アプリを作って、そこでエビデンス作れるようにすれば
ありがとうございます。「研究アプリ」のような共通の仕組みを作り、そこで誰でもエビデンスを作れるようにする、というアイデアなのですね。 その研究アプリでは、具体的にどんな機能があると「エビデンスが作れる」と感じますか？
特許とか基礎研究とかエビデンス作成環境を束ねた感じかな。ゲームみたいに、成果が出たら、予算をゲットできるとかにすれば？研究のゲーミフィケーション
面白い発想ですね。成果に応じて次の資金が出る形にして、研究の進め方自体を変えていくイメージだと理解しました。 今回の法案で、あなたが特に気になっている点は何ですか？
資金配分のやり方を変えないと、研究費が効率的に使われない。逆にマッチングがうまくいけば、成果を無限に出せる可能性がある。
問題意識がはっきりしていますね。資金配分の設計次第で、研究費の効率も成果の出方も大きく変わる、ということだと受け止めました。 その「マッチングがうまくいっている状態」って、現場感としてはどんな状態だと思いますか？
インタビューを終了する
承知しました。ここまで伺った内容をもとに、これまでの内容をまとめ、レポートを作成します。
本日はお時間をいただき、ありがとうございました。伺った内容をもとにレポート案をまとめました。ご確認ください。
ai研究環境が進めば、研究はゲームに変わる。
本日はお時間をいただき、ありがとうございました。以下、伺った内容のレポート案です。内容に問題ないかご確認ください。
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