(一部、修士を含む)を対象に、修了後のキャリアパスや移転可能スキルに関する意識調査を行いました。その結果、キャリアパスに関する不安については、回答者の属性(博士か修士か、日本人か留学生か、等)により、不安内容ごとの優先度(不安を感じる度合い)に違いがあることや、博士人材が広く社会で活躍するために必要な能力である移転可能スキルについては、3人に1人はプログラムとして学ぶ機会があるが、3人に1人は「自主努力」に任されているか、「学ぶ機会がない」こと等が分かりました。博士課程で身に着けたい能力としては、我が国では「専門性」や「語学力」が中心で「倫理」や「産学連携」等には関心が薄い等の特徴がみられました。対する意識調査も実施しています。(NISTEP)では、特許の発明内容を分析するための自然言語処理技術と統計数理手法に基づく新たな手法を提案し、日本の特許データを用いて提案手法の機能可能性評価を行いました。その結果、特許の発明内容の分布状況の可視化や類似特許の検索において提案手法が期待通りに機能することを確認しました。本提案手法により、日本では個人や大学等の特許は幅広い分野に分布している一方、企業特許は特定分野に集中的に出願されていることが分かりました。(NISTEP)では、大学と民間企業が連携するための種々な協働研究開発システムについて、研究領域と協働研究方法等の特徴から細分化し、個々の実態を大学視点で分析しました。教員個人による課題解決型の研究協力が多く、組織としての大学の位置づけが明確でない場合が典型的であることなど、大学全体の包括的な実態の分析では浮き彫りにされにくい個々の実態の詳細をまとめています。イノベーション政策に資する情報を幅広く掲載しています。詳細については、以下のリンクより御覧ください。(NISTEP)では、NISTEP定点調査から得られた定性データ、各種定量データを多角的な視点で見ることで、エビデンスベースの政策立案の前提となるデータの再確認を行い、今後の科学技術イノベーション政策の検討に向けた前提条件の共有を試みるワークショップを開催しました。具体的には、大学の研究開発費に注目し、NISTEP定点調査から得られた研究者・有識者の認識と研究開発統計の一致点・不一致点についての議論や、欧州における大学へのファンディングの状況を踏まえた、日本が取るべき今後のアクションの検討を行いました。約90名の参加者による議論を通じて、研究現場の閉塞感を打破するためのメッセージとして、以下の3点が得られました。現場研究者が実感できる形での基盤的経費の確保・充実が必要である。定量データや定性データには、それぞれ限界があることに留意しつつ、特定のデータだけに依存して施策や評価を行うことには危うさがあると認識すべきである。大学に対する投資の確保・充実の重要性を主張するために、研究教育活動の可視化を行う必要がある。詳細につきましては以下のリンクより御覧ください。No.4)の一部をweb先行公開(11月分)しました。今回は以下の記事を掲載しています。専任講師インタビュー-日本の陶芸を愛する若きAI研究者のチャレンジ-詳細については、以下のリンクより御覧ください。(NISTEP)では、我が国の研究活動の国際的影響の状況を把握するため、論文データベースを用いて、国際的被引用及び国際共著の状況について新たな指標の導入及びそれらを用いた地理的分析を実施しました。ある国・地域、つまり研究成果の普及・協力関係の構築において日本と関係が強い国・地域として特定されました。SDGs)に関わる基礎資料を作成することを目的とし、また、自然言語処理などの「AI(人工知能)関連技術」の適用の可能性を調査しました。各目標と膨大な数の研究テーマとの関連づけの作業において、ある程度実用に耐える可能性が示されました。単一基準で機械的に処理する場合は、例えば分野による精度の違いが伴う可能性があることなど、データを解釈する上で注意が必要であることも改めて確認しました。詳細は、以下を御覧ください。博士課程入学者数の推移を分析しました。区切った博士課程への入学者の集団は、それぞれ異なる規模や変動パターンを示していることが分かりました。理事長のインタビュー等、科学技術・イノベーション政策に資する情報を幅広く掲載しています。詳細については、以下のリンクより御覧ください。(NISTEP)では、奈良女子大学と共催の「博士のキャリアデザイン」をテーマとしたワークショップを開催しました。本ワークショップでは博士号を取得する価値の再認識をスタートとし、日常の研究生活で情報が不足しがちと思われるアカデミア外に広がる博士のキャリアを取り上げました。前半は、講師3名から、アカデミア外での博士の活躍はどのようなものか、仕事における博士の優位性や特徴、国際ビジネスでの博士の地位、社会に出たときの博士課程の経験の価値など、実例やデータを交えて紹介しました。後半は、パネルディスカッションの形で講師間及び会場との意見交換により議論を深めました。詳細は以下を御覧ください。(NISTEP)では、11回目となる科学技術予測調査を2017年から実施しており、これまでの検討結果を取りまとめた速報版を作成しました。本調査では、2040年をターゲットイヤーとして、社会の未来像と科学技術の未来像を検討し、それらを統合して科学技術の発展による社会の未来像を検討しました。1.社会の未来像検討では、50の未来像が描かれ、そこから重視すべき4つの価値(Humanity、Inclusion、Sustainability、Curiosity)が見いだされました。2.科学技術の未来像検討では、実現が期待される科学技術トピック702件に関するアンケートにより、重要度や実現見通し等に関する専門家の見解が得られました。3.科学技術トピック702件の分野の枠を超えたクラスタリングとエキスパートジャッジにより、推進すべき領域(横断8領域と特定8領域)が得られました。No.172を御覧ください。4.科学技術の発展による社会の未来像を検討では、4つの視点から未来像が描かれ、「人間性の再興・再考による柔軟な社会」とまとめられました。詳細については、以下のリンクより御覧ください。一環として、科学技術イノベーション政策の観点から大きく取り上げるべきクローズアップ科学技術領域の抽出を試みました。始めに、2018~2019年実施のデルファイ調査にて選定した702科学技術トピックに対して、AI関連技術を活用した自然言語処理(分散表現化)と階層的クラスタリング分析を行い、32の科学技術トピッククラスターをつくりました。次に、この科学技術トピッククラスターを目視で定量・定性分析しました。最後に、上記の分析結果と専門家会合でのエキスパートジャッジとを組み合わせることにより、分野横断・融合のポテンシャルが高い8領域と特定分野に軸足を置く8領域を抽出しました。