〇データサイエンス人材を育成するのに必要な経費を算出し、制度として整える必要。
〇なお、アカデミア内で、これからは多様な人材のチームをつくってどんどん結果を出していく
ことをするのは当たり前とする意識の醸成が必要。

＜その他＞
〇若手研究者及び研究時間の確保のため、多すぎる学会のスリム化、研究費の報告書
の簡素化、経費の使途制限に伴う負担の軽減を図ることが重要。
○研究費については、研究期間内の計画変更が認められにくかったり、手続きが煩雑で
ある課題がある。ライフサイエンス研究の進展も日進月歩であり、研究の進展等により
新たな知見や価値が生じることなどもあることから、研究費の採択時以降の計画の変更
が柔軟に認められることも重要ではないか。
〇研究政策と高等教育・初中教育政策とつながりを持って、どういう人材を育てるべきかと
いう議論が必要。トップレベルの海外の大学院に入れる人材を日本で輩出し続けるため
に、若手をどう育成するか注力すべき。リベラルアーツ教育やダブルディグリーなど、大
学教育段階で分野横断的な人材を育成する取組も重要。併せて、小中高校生を通じて
研究者になる芽を育てる必要。
③ 研究基盤
〇共通のファシリティーとして最先端の機器を導入し、その機器の取扱いに習熟した研究
員が動かし、質の高いデータを出せるような仕組みが必要。その際、機器の空き状況を
全国規模ワンストップで予約できる、連携したシステムが必要。保守費も出る形にすること
も検討すべきでないか。

〇Wet・Dry 解析機器のコアファシリティ化による、最新解析技術の積極導入・人材確保を
すべきでないか。
〇導入後の解析機器を器用に使いこなすノウハウは長けている日本の強みも活かすべき。
他方、計測・解析機器について、我が国発の機器開発が十分にできておらず、海外で開
発された機器の導入が大半となっていることは課題。
〇データ駆動型研究が進展する中、データシェアリングが遅れると Disruptive（破壊的）な
研究への展開も困難に。
〇リライアブルな、最先端のライフ系データベース基盤を日本として提供していくことが重
要。
〇大規模なヒトデータを用いた研究を行うため、国レベルで全国の病院の患者さんのデー
タを統合するデータベースをつくっていく必要。また、臨床データ・臨床検体解析の質保
証や収集のスピードも重要。
〇併せて、データ利活用のアプローチの際、データの標準化と共有ならびにセキュリティも
大事。
〇バイオリソースや生物資源は、日本の誇る貴重な資源であり、経済安全保障上の観点
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