Comments
Transcript
米国の世界トップクラス研究拠点調査 報告書 - NISTEP Repository
NISTEP REPORT No.102 平成１８年度科学技術振興調整費調査研究報告書 米国の世界トップクラス研究拠点調査 報告書 ２００７年３月 文部科学省 科学技術政策研究所 株式会社 日本総合研究所 Study on the world’s top class research centers in the U.S. March, 2007 National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP) The Japan Research Institute, Limited 本報告書は、文部科学省の科学技術振興調整費による業務として、科学技術政策研究所 が実施している「米国の世界トップクラス研究拠点調査」 （中核機関：科学技術政策研究所、 委託先：株式会社 日本総合研究所）の調査成果を取りまとめたものです。 従って、本報告書の複製、転載、引用等には科学技術政策研究所の承認手続きが必要で す。 目 サマリー 次 ……………………………………………………………………………………… Ⅰ 【本編】 第 1 章 調査の概要…………………………………………………………………………… １－１．調査の背景と目的 1 ……………………………………………………………… 1 １－２．調査の期間 ……………………………………………………………………… 1 １－３．調査の体制 ……………………………………………………………………… 1 １－４．調査の方法 ……………………………………………………………………… 2 １-４-１．現地調査対象拠点の選定と調査設計 ……………………………… 2 １-４-２．第１次現地調査の実施 ……………………………………………… 3 １-４-３．第２次現地調査／分野領域共通要件調査の実施 ………………… 3 １-４-４．米国トップ研究拠点調査のまとめ 3 ………………………………… １-４-５．定量的指標に基づく米国のトップクラス大学の概観 …………… 3 米国トップクラス研究拠点インタビュー調査結果……………………………… 5 ２－１．米国現地調査の設計と概要……………………………………………………… 5 ２－２．ライフサイエンス分野におけるトップ研究拠点の調査……………………… 8 ２-２-１．コールドスプリングハーバー研究所………………………………… 8 ２－３．環境・エネルギー分野におけるトップ研究拠点の調査……………………… 14 ２-３-１．MIT・グローバルチェンジサイエンスセンター …………………… 14 ２-３-２．スタンフォード大学 スクールオブアースサイエンス…………… 16 ２－４．情報通信技術分野におけるトップ研究拠点の調査…………………………… 20 ２-４-１．MIT・メディアラボ …………………………………………………… 20 ２-４-２．カーネギーメロン大学 ロボット研究所…………………………… 21 ２－５．ナノテクノロジー・材料分野におけるトップ研究拠点の調査……………… 29 ２-５-１．アリゾナ大学 カレッジオブオプティカルサイエンス…………… 29 ２-５-２．ボストン大学 ナノサイエンス＆ナノバイオテクノロジーセンター 32 ２－６．基礎科学（素粒子物理）領域におけるトップ研究拠点の調査……………… 35 ２-６-１．フェルミ国立加速器研究所…………………………………………… 35 ２-６-２．スタンフォードリニア加速器センター…………………………… 37 ２－７．研究拠点の全般的特徴に関する有識者調査…………………………………… 41 ２-７-１．TPI（ジョージ・ヒートン氏）……………………………………… 41 第２章 ２-７-２．TPI（パトリック･ウィンダム氏）…………………………………… 43 ２-７-３．スタンフォード大学（山本喜久教授）……………………………… 45 ２章まとめ① 米国トップクラス研究拠点第 1 次調査結果（その１） …………… 47～48 ２章まとめ② 米国トップクラス研究拠点第 1 次調査結果（その２） …………… 49～50 ２章まとめ③ 米国トップクラス研究拠点第 2 次調査結果 51～52 …………………… 第３章 米国のトップクラス研究拠点にみる研究拠点形成の要件……………………… 53 ３－１．世界トップクラスの研究拠点の要件…………………………………………… 53 ３-１-１．拠点形成におけるリーダーの存在…………………………………… 53 ３-１-２．研究スタッフ、支援スタッフ、設備、プログラムの充実………… 54 ３-１-３．その他…………………………………………………………………… 55 ３－２．米国のトップクラス研究拠点のマネジメント………………………………… 55 ３-２-１．人事評価におけるピア評価の重視…………………………………… 55 ３-２-２．外部資金獲得の重視…………………………………………………… 56 ３-２-３．リサーチトラックの採用／システムトラックの採用……………… 56 ３－３．人材の流動性と国際性…………………………………………………………… 56 ３-３-１．ジュニアレベルにおける流動性の高さ……………………………… 56 ３-３-２．研究人材の国際性……………………………………………………… 57 ３－４．今後の検討課題…………………………………………………………………… 57 補章 定量的指標による米国のトップクラス大学等の評価……………………………… 60 １．大学等の定量的分析の設計と概要…………………………………………………… 60 ２．研究費支出総額の推移データに基づく分析………………………………………… 62 ２-１．Biological Science …………………………………………………… 62 ２-２．Medical Science ………………………………………………………… 64 ２-３．Physics …………………………………………………………………… 66 ２-４．Chemistry ………………………………………………………………… 68 ２-５．Computer Sciences ……………………………………………………… 70 ２-６．Mathematical Sciences ………………………………………………… 72 ３．論文被引用数のデータに基づく分析………………………………………………… 74 ３-１．Biology & Biochemistry………………………………………………… 75 ３-２．Molecular Biology & Genetics………………………………………… 77 ３-３．Physics …………………………………………………………………… 79 ３-４．Chemistry ………………………………………………………………… 81 ３-５．Computer Science………………………………………………………… 83 ３-６．Mathematics ……………………………………………………………… 85 ４．国際的褒賞の受賞状況データに基づく分析………………………………………… 87 ４-１．ノーベル生理学医学賞…………………………………………………… 87 ４-２．ノーベル物理学賞………………………………………………………… 89 ４-３．ノーベル化学賞…………………………………………………………… 91 ５．評価結果小括…………………………………………………………………………… 93 【資料編】 資料１－１ 機関別の“Biological Sciences”分野の研究費支出額の推移／ 大学・大学院等を対象とした場合 …………………………………… 96～97 資料１－２ 機関別の“Medical Sciences”分野の研究費支出額の推移／ 大学・大学院等を対象とした場合……………………………………… 98～99 資料１－３ 機関別の“Physics”分野の研究費支出額の推移／ 大学・大学院等を対象とした場合……………………………………… 100～101 資料１－４ 機関別の“Chemistry”分野の研究費支出額の推移／ 大学・大学院等を対象とした場合………………………………………102～103 資料１－５ 機関別の“Computer Sciences”分野の研究費支出額の推移／ 大学・大学院等を対象とした場合…………………………………… 104～105 資料１－６ 機関別の“Mathematical Sciences”分野の研究費支出額の推移／ 大学・大学院等を対象とした場合…………………………………… 106～107 資料２－１ “Biology ＆ Biochemistry”分野の論文被引用数に基づく 機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合… 108～109 資料２－２ “Molecular Biology ＆ Genetics”分野の論文被引用数に基づく 機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合… 110～111 資料２－３ “Physics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／ 1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 ……………………… 112～113 資料２－４ “Chemistry”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／ 1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 ……………………… 114～115 資料２－５ “Computer Science”分野の論文被引用数に基づく 機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合… 116～117 資料２－６ “Mathematics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／ 1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 資料３ …………………… 118～119 委員名簿／本件に係る調査実施体制及び参加者一覧……………… 120 米国の世界トップクラス研究拠点調査 サマリー Ⅰ．調査概要 １．調査の目的と背景 第３期「科学技術基本計画」は、 「科学の発展と絶えざるイノベーションの創出」を目指す政 策の一環として、 「大学の競争力の強化」を掲げ、世界トップクラスとして位置付けられる研究 拠点が結果として３０拠点程度形成されることを目標としている。 この政策目標を達成するためには、我が国の研究拠点において研究資金、研究人材等の資源 を拡充することはもとより、創造的な研究開発システムを構築する諸施策の推進が不可欠であ る。 本調査研究は、このような背景的問題意識に基づき、創造的な研究開発システムの企画立案 と推進に資するため、世界トップクラスの研究拠点における競争力の源泉を、現地訪問調査に よって明らかにしようとするものである。 具体的には、我が国の研究拠点にとってベンチ・マーキングの対象となる欧米の世界トップ クラスの研究拠点につき、その研究開発システムが持つ競争力の源泉となる諸要件を明らかに することを目的として実施した。 ２．調査方法 以下の手順で米国のトップクラス研究拠点を選定し、現地インタビュー調査を実施した。 （１）現地調査対象拠点の選出 ①本調査研究では、まず、「科学技術基本計画」の定める重点推進４分野（ライフサイエンス、 情報通信、環境・エネルギー、ナノテクノロジー・材料） 、および基礎科学（素粒子物理）領 域につき、調査対象となる米国のトップクラス研究拠点を選定するために、科学技術政策研 究所内に「世界トップクラスの研究拠点調査検討委員会」を設置した。 ②当該検討委員会においては、 「比較的近年にめざましい活躍を始めた研究拠点」を中心に、分 野によっては「既に評価の確立した研究拠点であるが、マネジメント面などで参考にすべき ユニークな特徴をもつ拠点」を加える、という観点から、現地調査の対象となるトップクラ ス拠点の選定検討を行った。次にその議論に基づき、各分野を専門とする委員から個別に数 箇所の拠点推挙を受け、現地機関との具体的な交渉と調整を経て調査拠点を選定した。 ③数学の研究拠点に関しては、既に科学技術政策研究所において、トップクラスの研究拠点を、 現地調査を含めて詳細に研究した資料がある（「科学技術政策研究所 国の数学振興政策の考え方と数学研究拠点の状況」 調査資料 No.131 米 等）ことから、本調査では現地調査の 対象外としている。 （２）現地調査の実施方法 ①第１次現地調査として、選出された研究拠点の学部長やセンター長、またこれに準じる人物 を対象とし、各拠点における研究予算規模や人員構成、外部資金導入状況、リーダーシップ や研究マネジメントのあり方、実績評価のあり方、また拠点の形成と発展の経緯などの情報 I を把握した（実施日：2007 年 1 月 25 日～2 月 2 日） ②第２次現地調査として、１次調査の調査対象拠点とのさらなる調整に基づき、現場の研究者 レベルを対象とし、研究者に対するインセンティブ・システムや、研究者自身が経験した人 材流動の実態などの情報を収集した。（実施日：2007 年 3 月 12 日～3 月 16 日） ③研究拠点の特徴に関する調査として、特定の研究分野を超えた全般的な情報を得るために、 米国研究拠点で活躍する日本人研究者、および米国シンクタンクに対するインタビュー調査 を実施した（１次、２次調査にあわせて実施）。 （３）現地調査対象機関 本調査では次の研究拠点に対して現地調査を実施した。 【１次調査対象拠点】 ①ライフサイエンス分野：1 拠点 ・コールドスプリングハーバー研究所 リリアン・クラーク博士 ②環境・エネルギー分野：2 拠点 ・マサチューセッツ工科大学 グローバルチェンジサイエンスセンター ロナルド・プリン博士 ・スタンフォード大学 スクールオブアースサイエンス パメラ・メーソン博士 ③情報通信技術分野：2 拠点 ・マサチューセッツ工科大学 メディアラボ 石井裕 博士 ・カーネギーメロン大学 ロボット研究所 マチュー・メーソン博士 ④ナノテクノロジー・材料分野：2 拠点 ・アリゾナ大学 カレッジオブオプティカルサイエンス ジェームズ・ワイアント博士 ・ボストン大学 ナノサイエンス＆ナノバイオテクノロジーセンター マリオ・カボディ博士 ⑤基礎科学（素粒子物理）領域：2 拠点 ・フェルミ国立加速器研究所 ヤン・キー・キム博士 ・スタンフォードリニア加速器センター ステファン・ウィリアムズ博士 【２次調査対象拠点】 ・コールドスプリングハーバー研究所 ニコラス・トンクス教授 ・カーネギーメロン大学 ロボット研究所 クリストファー・アテクソン教授 ・カーネギーメロン大学 ロボット研究所 ジェームス・カファー助教 【研究拠点の全般的特徴に関する調査対象者】 ・テクノロジーポリシーインターナショナル ジョージ・ヒートン氏 ・テクノロジーポリシーインターナショナル パトリック・ウィンダム氏 ・スタンフォード大学 山本喜久 教授 II Ⅱ．調査結果 １．世界トップクラスの研究拠点の要件 米国の大学や公的研究機関は、世界トップクラスの研究拠点たるべき要件をどのように捉え、 そして実践してきているのか。この問いに対して、２度の現地調査の中で得られた回答は、 「世 界中からトップクラスの優れた人材を引きつけることのできる力を持っていること」である。 今回の現地調査の対象とした米国の研究拠点の中には、コールドスプリングハーバー研究所のように、 百年を超える長い歴史を持つものもあれば、MIT グローバルチェンジサイエンスセンターのように、設 立されてから十数年という新しい拠点もある。 また、スタンフォード大学スクール・オブ・アースサイエンスのように大学の一学部として位置づけ られるものがある一方、フェルミ国立加速器研究所のような独立した公的研究機関もある。 これら多様な特徴を持つ研究拠点の代表者クラスが異口同音に指摘したのは、世界トップクラスの研 究拠点とは、米国だけでなく世界中のトップクラスの優秀な人材（ひとり立ちした研究者だけでなく、 大学院生、技術者などを含む）がそこで研究をしたい、仕事をしたいと願うような魅力を備えている拠 点である、というメッセージであった。 ここで指摘された、「トップクラス研究拠点の世界トップクラスの人材を引きつける力」が、 具体的にどのような力であるかについては、大きく２つの指摘があった。 １-１．拠点形成におけるリーダーの存在 第 1 に、 「魅力的なリーダーの存在」である。研究拠点を世界トップクラスたらしめるリーダー の在り方には、さらに 2 つのステージがある。 研究拠点の形成という最初のステージで必要となるのは、研究拠点の創出のトリガーとなる、 明確で強いビジョンを示すリーダー、 「ビジョナリーリーダー」の存在である。ビジョナリーリー ダーが示したビジョンを、具体的な研究として展開していく次のステージで必要となるのは、優 れた研究者や学生をひきつけることのできる「研究リーダー」である。 今回ベンチマークした米国のトップ拠点の中には、ビジョナリーリーダーと研究リーダーがそれぞれ存 在したケースと、一人のリーダーが両者の役割を兼ね備えていたケースとがあった。ビジョナリーリー ダーと、研究リーダーを兼ねることができるリーダーの存在は米国でも稀なケースで、基本的には 2 段 階のリーダーシップが発揮され、研究拠点が世界トップクラスとなっていくのではないかと考えられる。 今回調査した中では、カーネギーメロン大学ロボット研究所や、アリゾナ大学カレッジ・オブ・オプテ ィカルサイエンスで、この２段階のステップが明確に示されていた。 他方で、ビジョンを実現するために、既存の研究領域の枠組みを超えた学際的な領域を形成すること が必要となる場合は、関連学部のキーパースンとの連携、ネットワーク形成を実現できる調整に長けた、 起業家型（アントレプレナー型）のリーダーシップが必要となる。MIT グローバルチェンジサイエンス センターやアリゾナ大学カレッジ・オブ・オプティカルサイエンスがこのケースであった。 また、２次調査の中では、カーネギーメロン大学ロボット研究所の現場の研究者のように、リーダー が示す大きなビジョンに引きつけられつつも、自分独自のビジョンを持っている、という意見があった。 １-２．研究スタッフ、支援スタッフ、設備、プログラムの充実 第 2 に、研究を進めるに際しての研究パートナーとなりうる「優れた同僚、研究者仲間が在籍 III していること」（２次調査では人材のクリティカル・マスと表現されていた）が指摘されていた。 優れた研究者の存在が、さらに広く優れた人材を引きつける好循環が生まれるには、この要件は 欠かすことができない。 加えて、 「優れた研究支援スタッフが在籍していること」も、人を引きつける要件として重要で ある。研究拠点の規模の大小にかかわらず、優れた支援スタッフや事務方の存在は、研究活動や これに付随する諸手続きを円滑に進める上で重要である。 また、 「そこにしかない優れた研究・実験設備」もまた、優れた研究者を引きつける大きな要因 である。特定の研究設備を必要としない分野領域の場合には、 「そこにしかない優れた研究プログ ラム」が、優れた人材を引きつける要因となっている。 １-３．その他 他に、優れた人材を引きつける要件として指摘されていたのは、研究推進上のリスクを取るチ ャンスを与えてくれる（特に若手の研究者に対してそうしたチャンスを与える）組織の文化、風 潮などである。一方で、一般論として高いサラリーを含めた待遇条件の面も重要である、との指 摘もあった。 ２．米国のトップクラス研究拠点のマネジメント ある分野の研究のために設置された研究拠点が、トップクラスとの評価を得るようになるには、 いかに優れた成果を生み出し、また産み出された成果をいかに適正に評価するか、そのマネジメ ントの方法が重要である。 本年度に調査した、米国の世界トップクラス研究拠点のマネジメントの特徴をまとめると次の ３点になる。 ２-１．人事評価におけるピア評価の重視 人事評価、特にテニュアトラックにある若手研究者を評価する場合に必要な視点として、米国 のトップ拠点の学部長クラスが一様に強調していたのが、ピア評価の重視である。 いくつかのトップ研究拠点では、論文数や論文の被引用数などの指標は、あくまで研究者の評価のベ ースラインを示すものとして捉え、その上でピアによる評価の結果を重視する、という総合的評価を導 入していた（citation を評価基準に用いる場合の問題点は、ひとつは新しい領域の評価が難しいという 点）。 具体的なピア評価の方法としては、審査対象者の同僚によるピアレビューに加えて、同分野の世界中 の一流の研究者にレビューレターを依頼する、という方法を取り入れている例、また、審査対象者のか つての指導教官やシニア研究者、学生によるレビューを行う拠点の例もあった。審査対象者の書いた論 文が、その分野に与えるインパクトを重視し、このインパクトが大きければ、数は問題ではない、との 評価を行う拠点もあった。 さらに、現場研究者レベルから、プレゼンテーションを通して、審査対象者の研究計画の戦略性や実 現性、将来性を評価する事例の情報も得られた。 ２-２．外部資金獲得の重視 研究者が外部資金の獲得を行うことを重視するという視点は、今回調査したどの研究拠点にも ほぼ共通している。ただし、研究拠点の特徴や資金獲得戦略、例えば外部からの寄付額の大小、 また独立研究拠点か大学付置機関か、等によって、個々の研究者が負うオブリゲーションには違 IV いがみられた。 まず、拠点に所属する研究者すべてが、外部研究資金の獲得の義務を負うケースとしては、アリゾナ大 学カレッジ・オブ・オプティカルサイエンスやボストン大学ナノサイエンス＆ナノテクノロジーセンター がある。他方、組織の中に部資金獲得の役割を担う研究者とこれが免除される研究者がおり、組織全体と しての外部資金獲得を行うケースとして、カーネギーメロン大学ロボット研究所や、MIT メディアラボが ある。 また、外部研究資金獲得の義務を負う研究者が、資金獲得が首尾よくいかない場合、段階的に拠点を追 われるようになるケースが多い一方で、インパクトのある研究成果を出していれば獲得額を問われないと するケースもあった。 ２-３．リサーチトラックの採用／システムトラックの採用 今回現地調査の対象とした研究拠点のすべてが、教育義務を課される通常のテニュアトラック だけではなく、教育義務を免除され研究に専念することが許される「リサーチトラックの導入」 を行っていた。 またカーネギーメロン大学ロボット研究所の「注目すべきロボットを創ることで評価する」シ ステムトラック制度などのように、特色あるトラックを設けて研究能力と対外競争力の向上に努 めているケースもあった。 ３．人材の流動性と国際性 米国の研究拠点における人材流動性の高さは、先にも触れた「世界中から優秀な人材を引きつ ける研究拠点の力」と、そうした優秀な人材を適切に評価できるシステムによって担保されてき ているという一面がある。 しかしながら、研究拠点の事情を細かく見ていくと、研究者の研究ステージや研究機関のマネ ジメントの特徴によって、若干の違いがあることがわかった。 ３-１．ジュニアレベルにおける流動性の高さ 今回現地調査を行った研究拠点に共通しているのは、テニュア獲得以前の研究者（ジュニアレ ベルの人材）の流動性が高いということである。 米国の大学の共通認識として、自分の出身大学でそのまま職に就くことは珍しいことであるし、決して 奨励されもしない。結果的に多くのジュニアクラスの研究者は、テニュアを獲得するまでに大学の学部、 大学院、PD 研究員期、テニュアトラックを、それぞれ異なる研究機関を渡り歩くことになる。ただし、カ ーネギーメロン大学ロボット研究所のように、若手研究者を優先的に採用し、しかもその採用時に厳しい スクリーニングをかけるという評価方法を採る拠点では、結果的に内部昇格者が多くなり、相対的な流動 性は低くなる。他にも、MIT が内部昇進率の高いことで知られている。 他方、テニュアを獲得したシニアレベルの研究者では、ジュニアレベルに比べて流動性は低く なる。特にトップクラスの研究拠点であるほど、他の研究拠点に移るためのインセンティブが小 さくなるために、安定性は高くなる。 ３-２．研究人材の国際性 調査の結果から、米国トップクラスの研究拠点は基本的に、最優秀の人材をスカウトし、採用 V し、また学生として受け入れるというスタンスをとっており、その結果として国際性が高くなっ ている。 また、フェルミ研究所や SLAC など、世界有数の研究設備をもつ研究拠点では、世界中からビジ ターとして訪れる研究者の割合が非常に大きくなっている。 他方、欧州等から米国の研究機関に移籍した研究者からは、米国の研究機関の魅力のひとつと して、研究者にとって自由な文化と環境があることが指摘されていた。 ４．結びに代えて 本調査の結果を端的に表現するなら、いずれのトップクラス研究拠点においても、必要な要 件は「人材」である。 この「人材」を集め、研究を展開し、また評価するために必要なマネジメントの在り方につい ては、研究拠点が、新たな研究拠点の創出、研究拠点の発展、そして拠点の世界トップのレベル の維持ののどのステージにあるかにより異なると考えられる。これは今後の調査研究の中で検討 すべき事項である。加えて、研究拠点の適正規模についても、拠点の分野、および発展ステージ によりいくつかのパターンがあると考えることができる。 また、研究拠点の競争優位の決定要因についても、欧州におけるトップ拠点の調査結果と合わ せてさらに踏み込んだ分析を行う必要がある。 VI 本 編 第 1 章 調査の概要 本章は、「世界トップクラスの研究拠点調査」の概要を記す。 １－１．調査の背景と目的 第 1 期、第 2 期の「科学技術基本計画」の推進により、科学技術振興に要する研究開発 資源は順調に拡充されてきたものの、分野別論文被引用件数等の各種評価指標からみる限 り、我が国で世界トップクラスと目される研究拠点の数は十分とはいえない現状にある。 研究開発資源を効果的に知的成果の産出に結びつけ、また絶えざるイノベーションの創出 に架橋するためには、システムとしての全体性を有する研究開発ないし科学技術活動の仕 組みを改革することが課題となる。 第３期「科学技術基本計画」は、「科学の発展と絶えざるイノベーションの創出」を目指 す政策の一環として「大学の競争力の強化」を掲げ、世界トップクラスとして位置付けら れる研究拠点が結果として３０拠点程度形成されることを目標としている。 この政策目標を達成するためには、我が国の研究拠点において研究資金、研究人材等の 資源を拡充することはもとより、創造的な研究開発システムを構築する諸施策の推進が不 可欠である。 本調査研究は、このような背景的問題意識に基づき、創造的な研究開発システムの企画 立案と推進に資するため、世界トップクラスの研究拠点における競争力の源泉を、システ ムとして捉える観点から明らかにしようとするものである。 具体的には、我が国の研究拠点にとってベンチ・マーキングの対象となる欧米の世界ト ップクラスの研究拠点につき、その研究開発システムが持つ競争力の源泉となる諸要件を 明らかにすることを目的として実施された。 １－２．調査の期間 期間：平成 18 年７月 1 日～平成 19 年 3 月 31 日 １－３．調査の体制 本調査研究は、科学技術政策研究所内に「世界トップクラスの研究拠点調査検討委員会」 （表 1-1 参照）を設置し、当該委員会における議論、および各委員の指導、協力の下に展開 した。具体的なトップ研究拠点に関するデータの収集、現地調査の実施については、外部 調査研究機関への委託に基づいて実施した。なお、米国トップ研究拠点調査に関しては、 一般競争入札の結果、株式会社日本総合研究所を主たる委託先として選定した。 1 表 1-1.世界トップクラスの研究拠点調査検討委員会 委員名簿（平成 19 年 3 月 1 日現在） 委員名（50 音順） 役 職 理事 北澤 宏一 独立行政法人科学技術振興機構 後藤 晃（座長） 政策研究大学院大学 小原 雄治 国立遺伝学研究所 角南 篤 政策研究大学院大学 土居 範久 中央大学理工学部情報工学科 戸塚 洋二 日本学術振興会 西岡 秀三 独立行政法人 山口 栄一 同志社大学大学院ビジネス研究科 客員教授 所長・教授 助教授 教授 学術システム研究センター 国立環境研究所 センター長 理事 教授 １－４．調査の方法 １－４－１．現地調査対象拠点の選定と調査設計 本調査研究では、まず、「科学技術基本計画」の定める重点推進４分野（ライフサイエン ス、情報通信、環境・エネルギー、ナノテクノロジー・材料）、および基礎科学（素粒子物 理）領域につき、調査対象となる米国のトップクラス研究拠点を選定するために、検討委 員会において検討を行い、その後、各分野を専門とする委員より事務局及び調査機関が個 別にレクチャーを受ける中で、具体的な拠点候補を選定した（注：調査検討委員会による 調査対象拠点の検討の場では、トップクラスの研究拠点選定について、各委員の経験と知 見に基づく評価からの意見が出された。最終的な調査対象研究拠点の選出については、委 員会の評価検討結果を受けて、各分野の専門の委員に一任されることとなった。なお、重 点推進 4 分野、および基礎科学（素粒子物理）の専門の委員による調査対象機関の選定は、 我が国の拠点育成プログラムのベンチマークを行うという本調査研究の目的に鑑み、 「比較 的近年にめざましい活躍を始めた研究拠点」を中心に行うこととし、分野によっては「既 に評価の確立した研究拠点であるが、マネジメント面などで参考にすべき特徴、またユニ ークな特徴をもつものとして押さえておくべき機関」を加えることとした。本調査研究に おける米国の世界トップクラス研究拠点は、以上のようなプロセスで検討され、選定され たが、さらに第２章に示すとおり、米国で現地拠点調査を進める中で、「今後何年かで世界 トップクラスになるであろうと予測される拠点」として、インタビュー対象者から調査す べき拠点を推挙されることが少なくなかった。こうした新たな情報については、スケジュ ールなどの問題もあり、本年度の現地調査に反映できたものは最小限にとどまっている）。 なお、数学の拠点に関しては、既に科学技術政策研究所において、トップクラスの研究 拠点を、現地調査を含めて詳細に研究した資料がある（「科学技術政策研究所 No.131 米国の数学振興政策の考え方と数学研究拠点の状況」 調査資料 等）ことから、本調査で は現地調査の対象外としている。 さらにトップ拠点の選定作業に平行して、実際に現地で行う拠点調査の設計を行った。 2 具体的な調査項目に関して、トップ研究拠点のどのセクションを調査するか、どのクラス の人間にインタビューを実施するか（例：ディーンクラス、研究チームリーダー＆研究課 題責任者クラス 等）、等を検討した。 １－４－２．第１次現地調査の実施 委員会検討および委員によるレクチャーの結果を反映しつつ選定された米国のトップ研 究拠点候補について、現地機関との間の諸交渉・調整を行った。その中で、現地調査の申 し込みを受理され、さらに調査スケジュールの調整がついた機関（各領域毎 ２機関程度） が第１次現地調査の対象拠点となった。 この調整結果を受け、第 1 次現地調査として研究拠点の概略を把握する、すなわち「幅広 く研究拠点の関連情報を吸い上げる」調査を実施した。具体的には、各拠点における研究 予算規模や人員構成、外部資金導入状況、リーダーシップや研究マネジメントのあり方、 実績評価のあり方、また拠点の形成と発展の経緯などの情報を把握した。こうした情報を 収集するために、第 1 次現地調査は、米国のトップクラス研究拠点の学部長やセンター長、 またこれに準じるクラスの研究者に対してインタビューを実施した。 １－４－３．第２次現地調査／分野領域共通要件調査の実施 第 1 次調査の結果の分析作業と平行して、１次調査の対象となったトップクラス研究拠 点に対して第２次現地インタビュー調査を申し込んだ。このうち申し込みを受理された拠 点に対してフィールドサーベイを行い、研究者に対するインセンティブ・システム、研究 者自身が経験した人材流動の実態などの情報を収集した。 なお第 2 次現地調査については、 現場研究者クラスに対してインタビューを実施した。 また、第 1 次調査、第 2 次調査の実施と平行して、研究拠点全般の特徴に関する情報を 把握を調査する目的で、日米の大学・研究所の研究開発システムに詳しい研究者・有識者 に対する現地インタビュー調査を実施した。 １－４－４．米国トップ研究拠点調査のまとめ 最後に、現地調査により得られたデータ群を分析し、そこから得られた事実関係を記述 するという方針に基づき本年度の成果報告としてまとめた。 １－４－５．定量的指標に基づく米国のトップクラス大学の概観 米国のトップクラス研究拠点選定作業の参考にすべく、定量的な指標に基づき米国のト ップクラス大学を概観した。なお、現地調査の対象となる研究拠点が「ラボラトリー規模」 の機関であるのに対して、定量的な指標で概観できるのは「大学規模」であり、拠点選出 の指標として用いることには無理がある。また、定量的な指標の基盤となるデータベース の分野分けが、科学技術基本計画の定める重点推進 4 分野、および基礎科学（素粒子物理） 3 領域と必ずしも一致整合するものではない、という点も考慮しなくてはならない。以上の 理由から、定量的指標に基づく大学の概観は、本調査においては補章として位置づけるこ ととした。 なお、補章としての定量的指標の検討では、具体的には、米国のトップクラス研究拠点 を概観するに際して、過去 10 年間の研究費総支出額、論文の発表数、同 際的褒賞（ノーベル賞）受賞者在籍数などをデータとして検討した。 4 被引用頻度、国 第２章 米国トップクラス研究拠点インタビュー調査結果 米国のトップクラス研究拠点について、個別機関を対象とする現地でのインタビュ ー調査を行い、 「トップ拠点としての要件と特徴」を分析した。 ２－１．米国現地調査の設計と概要 「世界トップクラスの研究拠点調査検討委員会」委員推薦の研究拠点のうち、アポ イントメントの可否、調査日程等を考慮した上で、最終的に米国現地調査の対象機関 を選定した。その上で、第１次現地調査、第２次現地調査、及びこれに平行して分野 領域共通の要件調査を行った。調査内容をまとめると、以下のようになる。 ａ．第１次現地調査 第１次現地調査では、 「トップ拠点の情報を幅広く収集・分析する」ことを主目的に 定め、 「トップ拠点としての発展経緯」や「組織・マネジメントの特徴」などを把握す るため、組織全体の動向を把握する立場にある Director、Dean、またはこれに準ずる リーダーを対象とするインタビューを行った。インタビュー機関及び対応者は、次の 通りである。 ①ライフサイエンス分野；1 拠点 ・Dr. Lilian Gann Clark, Dean, Watson School of Biological Sciences, Cold Spring Harbor Laboratory ②環境・エネルギー分野；2 拠点 ・Dr. Ronald G. Prinn, Professor, Director, Center for Global Change Science, Joint Program on the Science and Policy of Global Change, Massachusetts Institute of Technology ・Dr. Pamela Mason, Professor, Dean, School of Earth Sciences, Stanford University ③情報通信技術分野；2 拠点 ・Dr. Hiroshi Ishii, Associate Professor, Co-Director, Things That Think, Media Laboratory, Massachusetts Institute of Technology ・Dr. Matthew Mason, Professor, Director, Robotics Institute, Carnegie Mellon University ④ナノテクノロジー・材料分野；2 拠点 ・Dr. James C. Wyant, Professor, Dean, College of Optical Sciences, University of Arizona ・Dr. Mario Cabodi, Deputy Director, Center for Nanoscience and Nanobiotechnology, 5 Boston University ⑤基礎科学領域；2 拠点(前述の通り、数学については既に現地調査報告があるので、 ここでは異なる領域の拠点（素粒子物理）を現地調査した) ・Dr. Young-Kee Kim, Professor, Deputy Director, Fermi National Accelerator Laboratory 等 ・Dr. Stephan Williams, Deputy to the Director of PPA, Stanford Linear Accelerator Center 等 これらを対象とするインタビューを通じ、以下の事項などを把握した。 ・拠点としての発展経緯／拠点の概要 ・組織的特徴、活動環境／マネジメントの特徴（ビジョン、リーダーシップ 等） ｂ．第２次現地調査 第１次現地調査を行った拠点の中から２拠点を取り上げ、第２次現地調査を実施し た。 「研究者の活動実態に関わる情報を収集・分析する」ことを主目的に定め、現場の 実態を把握している faculty などを対象とするインタビューを行った。インタビュー 機関及び対応者は、次の通りである。 ①ライフサイエンス分野；1 拠点 ・Dr. Nicholas Tonks, Professor, Cold Spring Harbor Laboratory ②情報通信技術分野；1 拠点 ・ Dr. Christopher Atkeson, Professor, Robotics Institute, Carnegie Mellon University ・Dr. James Kuffner, Assistant Professor, Robotics Institute, Carnegie Mellon University これらを対象とするインタビューを通じ、以下の事項などを把握した。 ・研究者の採用システム ・業績評価、昇進制度 ｃ．全般的特徴に関する有識者調査 「現地調査で得られた結果を検証する」ことを主目的に定め、 「米国におけるトップ 拠点の発展経緯」や「トップ拠点の組織的特徴」などに詳しく、日本の大学事情にも 通じている研究者・有識者へのインタビューを行った。インタビュー対象者は、次の 6 通りである。 ・Mr. George Heaton, Managing Principal, Technology Policy International ・Mr. Patrick Windham, Principal, Technology Policy International ・Dr. Yoshihisa Yamamoto, Professor, Department of Electrical Engineering & Department of Applied Physics, Stanford University （※Technology Policy International の概要については 3-7-1 を参照） これらの研究者・有識者へのインタビューを通じ、以下の事項などを把握した。 ・第１次現地調査、第２次現地調査で得られた結果の妥当性 ・第１次現地調査、第２次現地調査で得られた結果の関連情報 現地調査結果の詳細を、以下にまとめる。 7 ２－２．ライフサイエンス分野におけるトップ研究拠点の調査 ラ イ フ サ イ エ ン ス 分 野 に つ い て は 、「 コ ー ル ド ス プ リ ン グ ハ ー バ ー 研 究 所 (ＣＳＨＬ；Cold Spring Harbor Laboratory)」を対象拠点として取り上げた。 ２－２－１．コールドスプリングハーバー研究所 ＣＳＨＬは、ニューヨーク州のコールドスプリングハーバー市に位置する。1890 年 に Brooklyn Institute of Arts and Science が創設した Biological Laboratory を前 身としており、2007 年が設立 118 年目に当たる。 「分子生物学の発祥・発展の地」であり、ライフサイエンス分野のトップ拠点の一 つとして位置付けられる。これまでに、DNA の二重螺旋構造を発見した James Watson, Francis Crick をはじめ、Barbara McClintock, Richard Roberts 等のノーベル賞受賞 者を輩出している。また、年間 8,000 人の研究者が訪れ、活発な議論を展開する等、 研究者のメッカ的性質を持っている。なお、我々が補章で行った定量的指標に基づく 評価でも、｢Molecular Biology & Genetic 分野｣の「一論文当たりの平均被引用頻度」 において「第１位」にランクされている。 ホームページに掲載された 2005 年度のデータに拠れば、予算総額は 9,870 万ドルと なっており、人員については、full-time employee が 721 名、part-time employee が 183 名、PhD 及び MD が 270 名、ポスドクが 172 名、などの構成となっている。 本機関を対象とし、第１次現地調査及び第２次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 Watson School of Biological Sciences の Dean である Dr. Lilian Clark へのイン タビューを行った。得られた結果をもとに「拠点としての発展経緯」 「組織的特徴、活 動環境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ＣＳＨＬがライフサイエンス分野における世界トップクラス研究拠点となっている最大の理由は、 「優れた研究者が、ＣＳＨＬの名声、過去の研究業績、現在取り組んでいる研究の先進性、所属 する人材の魅力に引き付けられ、集まってくる」ためである。 ・また、ＣＳＨＬが公的資金を用いて整備した「他では得られない設備や装置」も、優れた研究者 を引き付ける魅力となっている。 ・さらに、faculty としての採用以外の形でも、ＣＳＨＬが主催するシンポジウムやコンファレン スなどを通じ、世界トップクラスの研究者が集まり、科学について語り合い、最新データを開示 し合う場となっている。 「人遺伝子の研究プロジェクト」も、ここでの小さなミーティングを契機 として生み出された。 8 これらのコメントから、 「トップクラスの人材を集める力を持っていること」がトッ プ拠点としての重要な要件であるとの認識があることが示唆される。また、 「公的資金 を用いて整備した、他では得られない設備や装置」が、優れた人材を引き付ける魅力 をもたらしていることが確認できる。 そこで、 「優れた人材が集まるＣＳＨＬの魅力」についてさらに質問すると、以下の 回答が得られた。 ・採用された faculty には、5 年間のプロジェクト開発期間が与えられる。この間、資金援助も含 め、プロジェクト開発に対し、組織としての様々な支援が提供される。 ・すなわち、ＣＳＨＬは、優れた研究者に対し、 「単独では取り組むことが難しい未踏の研究領域に 挑戦し、そのために必要な“リスクを取るチャンス”を与える」場として機能している。 ・また、ＣＳＨＬの faculty の場合、他の機関とは異なり、大学院生等に対する教育義務が無いこ とも大きな特徴となっている。 ・ＣＳＨＬには、学部学生はいない。大学院生数に対する faculty 数の比率は非常に高く、0.5～1.5 程度の割合となっている。 これらのコメントから、ＣＳＨＬでは「未踏の研究に取り組める環境」や「研究に 集中できる環境」が重視されていることが読み取れる。 一方、 「資金面での特徴」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・資金構造の面から見ると、ライフサイエンス分野においても、ハーバード大学やロックフェラー 大学のように寄付金（endowment）が大きな割合を占める機関も存在するが、ＣＳＨＬを含む多く の機関の場合は「外部研究資金の獲得が中心となる“Soft-Money Institute”」としての特性を強 く持っている。 ・ＣＳＨＬに採用されると、faculty に対し数年間はサラリーが保証されるが、一定期間が経過し た後は、サラリーの原資となる外部資金獲得が求められるようになる。このため、資金が枯渇す ると、ＣＳＨＬを去らなければならない事態が生じ得る。他の機関も、類似の制度を取っている ケースが多い。 ・したがって、ＣＳＨＬには「テニュア」は存在しない。 ・テニュアの制度が無いので、faculty 数についても、特に制限はない。時々の研究状況に応じ、 柔軟に組織構造が変えられる。 ・ただし、「close talk（メンバー同士のコミュニケーション）」が非常に重要なので、faculty 数 が 60 以上にならにように配慮している。 ・予算規模の大きいプログラム・グラントなどを獲得し、 （数十人規模の）多くの研究者がコラボレ ーションする機会を創り出すことも重要である。 これらのコメントから、ＣＳＨＬの研究者は「優れた研究環境」を享受する一方で、 endowment の少なさを補うため「外部資金獲得に対する相応の責任」を負っている実 9 態が確認できる。 そこで、 「業績評価への外部資金獲得額の反映」について質問すると、以下の回答が 得られた。 ・faculty の業績は、獲得ファンドの額だけで評価されるわけではない。 ・評価には、「flat structure 型」の仕組みが用いられている。具体的には、月に一回、教授陣 (full-professor)が集まり、教授陣全体の議論を通じ、個々の候補者の昇進の適否が決定される。 また、「ＣＳＨＬにおける人材流動」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・一概には言えないが、テニュア制度がないＣＳＨＬの場合、faculty の在籍年数は 10 年程度が平 均的な値となっている。 ・世界トップクラスの研究拠点を作るには、集める人材の対象を世界に広げることが重要である。 また、人材流動性を高めることもポイントになり、優れた研究者が去っても、新たに優れた研究 者が次々とやってくる環境が求められる。 ・ＣＳＨＬの場合、マネジメント層も含めると、50％以上の人材が米国以外から集まって来ている。 なお、「ライフサイエンス分野における新たなトップ拠点」について質問すると、 「Stowers Institute for Medical Research（ミズーリ州カンサスシティー市） 」など の動向が注目されるとの回答があった。 ｂ．第２次現地調査 第１次現地調査の結果を踏まえ、「研究者の採用システム」「業績評価、昇進制度」 などに関する詳細な実態を把握するため、Professor である Dr. Nicholas Tonks への インタビューを行った。得られた結果をまとめると、次のようになる。 最初に、 「ＣＳＨＬに採用された契機」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・自分はオックスフォード大学で学士、スコットランドで PhD を取った後、この分野のパイオニア であったクラブズ博士の下で研究するため、シアトルの University of Washington に来た。ポス ドクで 3 年、junior faculty として 2 年過ごした。リサーチトラックに属していた。 ・その後、国際コンファレンスでの発表がきっかけとなり、ＣＳＨＬのハーロー教授からスカウト された。 これらのコメントから、 「外部発表を通じた自己アピール」が「ＣＳＨＬによる採用」 につながった事実が確認できる。 10 そこで、上記のスカウトを受け、 「ＣＳＨＬへの移籍を決断した経緯」について質問 すると、以下の回答が得られた。 ・University of Washington では、大学当局は新しい人を入れるために出て行くことを歓迎、一方 で、メンター（優れた指導者）はここにいてほしい、という状況だった。そんな時、ＣＳＨＬか ら、「我々はあなたが必要だ」「あなたがここにくれば、素晴らしい仕事ができる」などの形で、 非常に熱意のある、ポジティブな誘いを受けた。 ・それ以前のクラブズ博士との活動は素晴らしく、University of Washington もシアトルも環境と しては申し分なかった。しかし自立するためには、クラブズ博士の下を離れて一人になる必要が あり、今がそのチャンスだと思った。 ・ＣＳＨＬの組織としてのフレキシビリティーに強い興味を覚え、自分のやりたい研究が自由にや れると感じたため、採用インタビューを受けに来た。 ・ここに来た第一の理由は、 「good science」があるから。他にもいろいろ理由はあるが、何と言っ ても「トップクラスの科学と向き合えること」 「取り組むことのできる科学の質の高さ」が一番の 理由である。 ・ＣＳＨＬには、 「若い人」 「自由と機会」 「高品質の研究」 「非常にアーリーステージの研究テーマ」 がある。 これらのコメントから、ＣＳＨＬへの移籍を決断した大きな理由が「取り組むこと ができる科学の質の高さ」 「研究活動における自由度」などにあることが分かる。 さらに、 「スカウトに際し提示された諸条件等」について質問すると、以下の回答が 得られた。 ・ＣＳＨＬには、自分の専門であるシグナルトランスダクション分野での実績が、まだあまりなか った。すなわち、自分にとって、新たな研究に取り組むための格好の環境であった。 ・リクルートに当たっては、その時取り組んでいた仕事を仕上げるために一年の猶予をくれた。ま た、その時に仕事をしていたポスドクも、一緒に採用すると言ってくれた。 ・つまり、 「我々はあなたが成功するために支援する」という大きなメッセージが伝わってきた。給 与などの詳細条件はその次の話である。「我々はあなたに成功してもらいたいのでスカウトする」 というアプローチは非常に重要だ。 ・その上で、ＣＳＨＬに入る前に、ＮＩＨへのグラントを申請することを依頼された。そして、申 請のために必要な様々な支援を提供してくれた。自分にとって、初めての独力での申請となった。 これらのコメントから、ＣＳＨＬが優れた人材をスカウトするために、 「一緒に働い ていたポスドクのポストも用意する」など、 「研究者の個別ニーズに応じた様々な条件 を提示している実態」が見て取れる。 その上で、ＣＳＨＬが用いている「人材を採用する仕組み」について質問すると、 以下の回答が得られた。 11 ・新しい人材を採用する仕組みとして、スカウトと公募の両方を用いている。論文、インタビュー、 コンファレンスなどの他に、ＣＳＨＬで開催される会合を通じ、優れた人材をたくさん見つける ことが出来る。 ・優秀な人材を発掘するのは大変難しいため、ここではリクルートの際に 1 時間の公式セミナーと 質疑を行う。さらに、30～45 分程度の個々の faculty とのミーティングや非公式のプレゼンを実 施する。白板を使って、コンセプトから始まって、それをどうやって、どういうスケジュールで 進めていくかなどを話し合う。こうした交流を通じ、その人物がスマートなだけではなく、リア リティーに基づく考察力を持っているかなども判断していく。 ・重要なのは一人で決めるのではなく、コミュニティで決めること。人材選考に当たっては、通常 6～7 人のグループを作り、シニア人材だけでなく、Associate Professor や Assistant Professor も入れる。 これらのコメントから、人材採用の際に、プレゼンテーションやディスカッション などの「オーラルコミュニケーションを通じた能力評価」を重視していることが確認 できる。 加えて、 「採用後の若手研究者の活動環境」について質問すると、以下の回答が得ら れた。 ・ＣＳＨＬの環境で最も良い点は、ハイアラーキーでないこと。 ・ここでは、若い研究者がハイリスクの研究に取り組むことを、シニア人材や組織が支援している。 ・ここは内部競争型ではなく、チームアップ型の機関である。 これらのコメントから、ＣＳＨＬの中に「若手研究者を組織全体で支援する風土」 が醸成されていることが見て取れる。 また、 「外部資金獲得の責務」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・資金は全て自分達で稼ぐ。サラリーは研究所から支払われる。その前提条件として、自分達で外 部資金を獲得しなければならない。外部資金の獲得額が計画より少ない場合は、President や Director と交渉しなければならなくなる。 ・外部資金の申請においてプロポーザルの内容に対し高い評価スコアが獲得できれば、仮に資金が 得られなくても、それなりの評価が得られる。つまり、ここでは、研究の質が何より重要である。 ・他にいくとしたら、ファンディング条件の良いところか。ここではグラントなどの外部資金を獲 得するために多くの時間を割かなければならない。ただし、移るとしても、あくまでも研究環境 とのバランスが合えばという話である。 これらのコメントから、ＣＳＨＬの場合、 「個々の研究者が外部資金獲得の責務を負 12 っている」ことが確認できる。 さらに、 「研究者の昇進」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ここでは、能力が優れている人材は全て昇進できるのが原則。しかし実際には人材流動があるの で、必ずしも全員がここで昇進していくわけではない。また、昇進するためには、極めて高い基 準をクリアする必要がある。 ・これまでは、昇進スピードは、人により様々だった。ガイドラインとしては、Assistant Professor が 5 年、Associate Professor が 3 年～5 年程度。 ・また、研究者自身が期待しているより少しだけ早く昇進させるなど、様々な工夫がこらされてい る。少し早く昇進させることで、組織が自分の仕事の価値を認めていることが伝わり、研究者の やる気が一層高まる。 これらのコメントから、ＣＳＨＬの場合、昇進に関する定員枠などは設けられてお らず、能力や実績に応じた昇進が可能となっていることが分かる。 以上にまとめたように、第２次現地調査で得られた結果は、前述の第１次現地調査 で示唆されたいくつかの拠点創出要件に関する、具体的な事例や研究現場の情報とな っている。 13 ２－３ 環境・エネルギー分野におけるトップ研究拠点の調査 環境・エネルギー分野については、 「マサチューセッツ工科大学のグローバルチェン ジサイエンスセンター(ＣＧＣＳ；Center for Global Change Science, Joint Program on the Science and Policy of Global Change, Massachusetts Institute of Technology)」 「スタンフォード大学のスクールオブアースサイエンス(ＳＥＳ；School of Earth Sciences, Stanford University)」を対象拠点として取り上げた。 ２－３－１．ＭＩＴ・グローバルチェンジサイエンスセンター ＣＧＣＳはマサチューセッツ州ケンブリッジ市に位置する。1990 年に創設され、 2007 年が設立 18 年目に当たる。 地球温暖化に関する研究の中核機関としての役割を担っており、Center for Energy and Environmental Policy Research と共に、 「Joint Program on the Science and Policy of Global Change」を構成している。環境・エネルギー分野のトップ拠点の一つとし て位置付けられる。補章の定量的指標に基づく評価において、母体であるマサチュー セッツ工科大学は、研究費支出総額の面で「Physics 分野では過去 10 年間連続」、 「Chemistry 分野では過去 10 年間の内、4 年間」にわたり、トップ 5 にランクされて いる。また、論文被引用数については、Molecular Biology & Genetics 分野で 3 位、 Physics 分野で 1 位、Chemistry 分野で 2 位、Computer Science 分野で 2 位、Mathematics 分野で 8 位にランクされている。さらに、一論文当たりの平均被引用頻度については、 Biology & Biochemistry 分野で 6 位、 Molecular Biology & Genetics 分野で 2 位、Physics 分野で 9 位、Chemistry 分野で 5 位、Computer Science 分野で 9 位にランクされてい る。環境・エネルギー分野の研究開発を支える「多分野にわたる強みに基づく“学際 的な活動環境” 」が備わっていることが分かる。 ホームページに掲載されたデータに拠れば、「Earth Atmospheric and Planetary Science 」「 Civil and Environmental Engineering 」「 Electrical Engineering and Computer Science」 「Chemistry」 「Biology」 「Chemical Engineering」の 6 つの連携部 門＆プログラムを基盤とする組織となっている。人員については、 「連携部門＆プログ ラムに所属するメンバー」と「ＣＧＣＳに直接所属するメンバー」の２つに区分され、 Director が 1 名、Associate Director が 1 名、Emeritus が 2 名、Faculty が 21 名、 Principal Research Scientist が 4 名、Research Scientist が 9 名、Postdoctoral Scientist が 6 名、Principal Research Engineer が 1 名、などの構成となっている。 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 Center for Global Change Science の Director である Prof. Ronald Prinn へのイ ンタビューを行った。得られた結果をもとに、 「拠点としての発展経緯」 「組織的特徴、 14 活動環境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ 「トップクラス研究拠点としての最も重要な要件は、トップクラスの人材を集める力を持っている こと」であるということができる。 ・研究拠点としてのマサチューセッツ工科大学の大きな特徴の一つは、世界中から優秀な大学院生 が集まってくることにある。現在、全体の約三分の一が、海外からの大学院生となっている。 ・また、インターナショナルなプロジェクト、大規模なプロジェクトも優秀な大学院生やポスドク を引き付ける力になる。 ・ＣＧＣＳは、マサチューセッツ工科大学の独立したセンターとして位置付けられている。ここで は、インターナショナルなプロジェクト、大規模なプロジェクトを動かしており、これらに惹か れ、多くの優秀な大学院生やポスドクが集まって来る。 これらのコメントから、トップ拠点としての重要な要件が「トップクラスの人材を 集める力」であると認識されていることが、ＣＧＣＳでも確認できる。また、faculty だけでなく、優秀な大学院生やポスドクを引き付けることが、トップ拠点としての力 を高めるポイントとなることが示唆される。 次に、新たなインタビュー項目として「トップ拠点としての発展経緯」について質 問すると、以下の回答が得られた。 ・ＣＧＣＳが生まれた経緯は、第一に「気候に関する個々の研究領域を統合した新たな学問領域の ビジョンを掲げた」 、第二に「掲げたビジョンを実現するために、関連学部のキーパーソンとの連 携を構築した」 、第三に「これらの結果として、学際的（inter-disciplinary）な研究領域を創出 した」ことに要約される。 ・マサチューセッツ工科大学には faculty 同士の連携を奨励する文化があり、学部という仕組みは faculty 同士が連携を構築する際に、全く障害とならない。faculty は自分の思い通りに連携を構 築できる。ＣＧＣＳを立ち上げる際には、スローンスクールのマネジメント専攻のキーパーソン、 経済学部のキーパーソン、エネルギー部門のキーパーソンなどに声をかけた。結果として、45 人 の研究者を要する大規模プロジェクトが立ち上がった。 ・マサチューセッツ工科大学は「社会問題（社会ニーズ）に根ざした先端研究を重視する大学(Problem Oriented University）」であり、自ら問題を見つけ、見つけた問題を解決するチームを構成する ための活動環境が整備されている。結果として、取り上げる研究テーマが異分野融合型 （multi-disciplinary）となるケースが多い。米国においてもユニークな大学組織と言える。 ・上記のような特性をある程度持っている大学として、スタンフォード大学が挙げられる。また、 ミシガン大学やジョージア工科大学は、マサチューセッツ工科大学型の組織となることを目指し、 組織作りを行っている。 ・環境分野の場合、他の分野と比較し、とりわけ、学際的なアプローチが効果を発揮する領域と言 える。 15 これらのコメントから、 「ビジョンの提示」と「組織の立上げ」がトップ拠点を生み 出す第一ステップとなることが確認できる。 そこで、こうして「提示したビジョンの下で立ち上げた組織」を「トップ拠点へと 発展させるリーダーとしての資質」などについて質問すると、以下の回答が得られた。 ・ＣＧＣＳなどの個々の組織を立ち上げたリーダーには、広範囲に渡る権限が認められる。ただし、 組織に人を集める力は、権限ではなく、エキサイティングなビジョンである。特に、最初の１～ ２年間は実績や名声も無いので、リーダーには、エキサイティングなビジョンを提示し、人を引 き付け、ビジョンを実現していく（具体的なプロジェクトや研究の成功につなげる） “起業家的な 力”が求められる。 ・また、高いサラリーは、優れた人材を引き付けるための必要条件である。 ・そのための原資となるマサチューセッツ工科大学全体の資金構成は、約 35％が外部研究資金、30％ が授業料、残りが寄付金（endowment、donation、gift など）となっている。 これらのコメントから、トップ拠点のリーダーには「エキサイティングなビジョン を提示し、人を引き付け、ビジョンを実現していく“起業家的な力” 」が求められるこ とが分かる。 さらに、 「研究者のポストや人材流動」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ドクターコースは通常 5 年間となっている。ポスドクのフェローシップも 2～4 年間が平均的であ る。ごくまれな例を除いて、いずれの場合も、終了後は、他の機関に移ることを奨励している。 ・一方、研究者としてのパーマネントなポジションも用意されている。段階として、大学院生、ポ ス ド ク の 次 の ス テ ッ プ と し て 位 置 付 け ら れ る 。 Research Scientist 、 Principal Research Scientist、Senior Research Scientist という職位があり、研究業績（研究成果や獲得資金など） に基づき、順次昇進していく。マサチューセッツ工科大学における研究のコアグループであり、 これらの職位では 100％研究に従事できる（教育の義務がない）。 なお、 「環境・エネルギー分野における新たなトップ拠点」について質問すると、 「エ ネルギー分野の活動に関連してスタンフォード大学の動向が注目される」 「ミシガン大 学は組織整備や人材獲得に取り組んでおり、５年以内にトップ拠点になる可能性があ る」との回答があった。 ２－３－２．スタンフォード大学・スクールオブアースサイエンス ＳＥＳはカリフォルニア州スタンフォード市に位置する。1947 年に創設され、2007 年が設立 61 年目に当る。 16 エネルギーなどの地球環境資源に関する研究の中核機関としての役割を担っており、 環境・エネルギー分野のトップ拠点の一つとして位置付けられる。補章の定量的指標 に基づく評価において、母体であるスタンフォード大学は、論文被引用数については Biology & Biochemistry 分野で 8 位、 Molecular Biology & Genetics 分野で 1 位、Physics 分野で 3 位、Chemistry 分野で 10 位、Computer Science 分野で 3 位、Mathematics 分 野で 3 位にランクされている。また、一論文当たりの平均被引用頻度については、 Biology & Biochemistry 分野で 4 位、 Molecular Biology & Genetics 分野で 6 位、Physics 分野で 4 位、Chemistry 分野で 8 位、Computer Science 分野で 8 位、Mathematics 分 野で 1 位にランクされている。環境・エネルギー分野の研究開発を支える「多分野に わたる強みに基づく“学際的な活動環境” 」が備わっていることが分かる。 ホ ー ム ペ ー ジ に 掲 載 さ れ た デ ー タ に 拠 れ ば 、「 Geophysics 」「 Geological and Environmental Sciences」 「Energy Resources Engineering」の３つの連携部門、 「Earth Systems Program」「Earth, Energy, & Environmental Sciences Graduate Program」 「Interdisciplinary Graduate Program in Environment & Resources」の３つの学際 プログラムを基盤とする組織となっている。人員については、Professor Emeritus が 5 名、Professor が 13 名、Associate Professor が 4 名、Assistant Professor が 3 名、 などの構成となっている。 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 School of Earth Sciences の Dean である Prof. Pamela Mason へのインタビューを 行った。得られた結果をもとに、拠点の創出、発展のために必要となる「ビジョナリ ーリーダーの資質」 「組織的特徴、活動環境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、トップ拠点としてのビジョンを生み出す「ビジョナリーリーダーの資質」 について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ジョン・ブラナーはスタンフォード大学創設時のビジョナリーリーダーの一人である。大学全体 のビジョン創出に貢献した。こうした人材には、科学の未来を洞察し、何が必要かを提示する力 が備わっている。 ・ 「ビジョナリーリーダー」と「トップマネジャー」の資質を合わせ持つ人材は、米国でもめったに いない。 これらのコメントから、 「ビジョナリーリーダーとしての資質に優れた人材を見出す こと」が、トップ拠点形成時の大きな要件となっていることが示唆される。 次に、トップ拠点として発展した後の「研究ビジョンの刷新」について質問すると、 以下の回答が得られた。 17 ・研究拠点としてのビジョンは、 “トップダウン”と“ボトムアップ”の双方から生まれたビジョン が融合することで刷新されていく。President のジョン・ヘネシーはビジョナリーリーダーだが、 ボトムアップで出されるビジョンもたくさんある。 ・トヨタ、エクソンモービル、ＧＥなどが参加している「Global Climate & Energy Project」の Director であるリン・オア教授のケースが典型である。このプロジェクトは、リン・オア教授の 掲げたビジョンに複数の faculty が共鳴することで立ち上がった。 ・良いビジョンは、トップダウンだけでも、ボトムアップだけでも生まれ難い。 これらのコメントから、トップ拠点としての発展を遂げた後も、トップダウンとボ トムアップの双方向の流れの中で、研究ビジョンの刷新が継続的に行われていること が分かる。 一方、 「昇進評価の仕組み」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・テニュアへの昇進評価には、定性と定量の２つの指標を使うが、定性的評価がより重要である。 「外部のトップ人材による評価（Recommendation Letter、Pier Opinion） 」 「flat structure 型の 選定システム（学部や組織全体で評価する） 」などが重要。 ・テニュアになると、外部資金を全く獲得しなくても、組織に所属し続けることが保証される。 ・これに対し、ワシントンＤＣの Carnegie Institute の場合は、外部資金を獲得しなくても組織に 所属し続けることはできるが、テニュア制度は設けていない。（適度な緊張を与えることで、）人 材をプロダクティブな状態に維持することが目的。 これらのコメントから、 「テニュアへの昇進に際し、定性的評価が重視されている」 「具体的には、外部のトップ人材による評価などが行われている」ことが確認できる。 さらに、 「組織構成や規模」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・人員は 350 名。この内、50 名が faculty。 ・年間予算は、約 4 千万ドル。 ・大学院生の半分が外国人。一方、faculty については、外国人は 5 名。 ・運営予算については、全体の三分の一をサラリーなどに充当。残りの三分の二が、研究資金に当 てられている。 ・ＳＥＳの研究資金は、三分の二が連邦政府から、三分の一が産業界からのものとなっている。 ・Faculty の場合、9 ヶ月分のサラリーは大学から支払われる。加えて、獲得した外部資金から、一 部を自分のサラリーに当てることもできる。 ・外部資金獲得の動きは、faculty をアクティブ、エネルギッシュ、クリエイティブな状態とする ために有効。 ・ＳＥＳでも、 「個人ではなく、チームを作って外部資金を獲得しようとする動き」が拡がっている。 18 学際的な研究ニーズが増えていることが、大きな背景となっている。 これらのコメントから、「外部資金を獲得する動きが研究者の活力を高めているこ と」 「研究者がチームを作り外部資金を獲得する動きが広がっていること」などの現状 が見て取れる。 また、「研究者の採用や人材流動」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・人材流動は「ポスドク」や「junior faculty」の間では高いが、 「シニア」になるとそれほど高く なくなる。スタンフォード大学全体で見ても、かなり安定している（流動性はそれほど高くない）。 ・ただし、組織としては、新たな人材が入ってこないと、新たなアイディアが生まれ難くなる。し たがって、短期間の滞在も含め、ビジター制度の活用などが重要。 ・また、組織の人材構成については、年齢層に適度の幅があることも重要。しかし、実際には、ト ップ拠点立ち上げ時に参画した人材が組織と共に一緒に高齢化していくケースがかなり見られる。 ・ＳＥＳにおける人材流動はそれほど高くない。エネルギー分野のトップ機関であり、同レベルの 機関が他にあまりないこと、組織としての faculty への支援、環境の良さなどが要因として挙げ られる。 ・若手研究者の採用には十分に手間と時間をかける。結果として、採用後は、多くの faculty が昇 進していく。 ・シニア人材を採用する場合は、過去の実績に基づきスクリーニングできるので、それほどリスク が高くない。これに対し、どんなに優秀であっても、若手研究者を採用する場合はリスクが高い。 19 ２－４ 情報通信技術分野におけるトップ研究拠点の調査 情報通信技術分野については、「マサチューセッツ工科大学のメディアラボ(ＭＬ； Media Laboratory, Massachusetts Institute of Technology)」 「カーネギーメロン大 学のロボット研究所(ＲＩ；Robotics Institute, Carnegie Mellon University)」を 対象拠点として取り上げた。 ２－４－１．ＭＩＴ・メディアラボ ＭＬはマサチューセッツ州ケンブリッジ市に位置する。1980 年に創設され、2007 年 が設立 28 年目に当たる。 「デジタル技術の社会における創造的活用」に取り組む独創的機関であり、情報通 信技術分野のトップ拠点の一つとして位置付けられる。補章の定量的指標に基づく評 価において、母体であるマサチューセッツ工科大学は、研究費支出総額について、 Physics 分野で過去 10 年間連続してトップ 5 にランクされている。また、論文被引用 数については、Physics 分野で 1 位、Computer Science 分野で 2 位、Mathematics 分 野で 8 位にランクされている。さらに、一論文当たりの平均被引用頻度については、 Physics 分野で 9 位、Computer Science 分野で 9 位にランクされている。情報通信技 術分野の研究開発を支える「関連領域における“最先端の科学基盤” 」が備わっている ことが分かる。 ホームページに掲載されたデータに拠れば、「Consortia and Other Programs(現在 は、7 区分)」 「Special Interest Groups(現在は、1 区分)」 「Research Groups(現在は、 31 区分)」の３つの仕組みを用い研究活動を推進している。人員については、Faculty、 Senior Research Staff、Visiting Scientist が 40 名以上、大学院生が約 130 名(博 士課程；50 名、修士課程；80 名)、研究支援スタッフが 70 名以上、などの構成となっ ている。 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第一次現地調査 Media Laboratory の Things That Think の Co-Director である Dr. Hiroshi Ishii へのインタビューを行った。得られた結果をもとに、「トップ拠点としての要件」「組 織的特徴、活動環境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ 「トップクラス研究拠点としての最も重要な要件は、トップクラスの人材を集める力を持っている こと」である。 20 ・ 「あのビジョンを掲げた組織に自分も参加したい」 「その組織にいる人と仕事をしたい」など、 “ビ ジョン”と“人”が優れた研究者を引き付ける。 ・そのためには、誰かがビジョナリーリーダーの役割を担わなければならない。 ・ 「優れた拠点」として存在することと、 「優れた個人」として存在することは違う。 「優れた個人が 集まった拠点」を創るには、そのためのカルチャーやインフラが必要になる。 このように、トップ拠点としての重要な要件が「トップクラスの人材を集める力」 であることが、ここでも指摘されている。また、 「組織が掲げるビジョン」や「組織で 活躍する人材」が、そのための求心力となっていることが示唆される。 一方、 「資金面での特徴」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ＭＬの場合、組織運営の全資金を、全体の約１割の人間が獲得し、Director の下に集約している。 その後、Director の裁量で、組織全体のために獲得資金を使う。 ・ＭＬの場合、 「個人で資金を獲得し、個人の裁量により、個人のために使う」という米国における 他の事例とは、根本的にアプローチが異なる。この意味で、米国でも稀有の存在と言える。 ・例えば、サラリーについても、基本的には、外部資金獲得額などによって左右されるわけではな い。ＭＬにおける価値観は、「今までに無かった新しい流れを作り出したか」「その新しい流れは 人類にとって意味を持つのか」の２つである。 ・組織としての運営ルールはあるが、上記２つの要件を満たせば、原則として、自分のやりたいこ とに何でも取り組むことができるのがＭＬである。 ・ＭＬの活動資金構成は、全体の 7～8 割が産業界からの研究資金となっている。 これらのコメントから、ＭＬの場合、 「自らの研究に必要となる資金を、個々の研究 者が獲得する」形ではなく、 「組織全体の研究に必要となる資金を、組織全体で獲得す る」方式を取っていることが分かる。また、 「研究資金の大半を産業界から獲得してい る」ことも大きな特徴となっている。 ２－４－２．カーネギーメロン大学・ロボット研究所 ＲＩはペンシルバニア州ピッツバーグ市に位置する。1979 年に創設され、2007 年が 設立 29 年目に当たる。 コンピュータ科学や人工知能の研究蓄積を活かし、ロボット研究の中核機関として の役割を担っており、情報通信技術分野のトップ拠点の一つとして位置付けられる。 補章の定量的指標に基づく評価において、母体であるカーネギーメロン大学は、研究 費支出総額について、Computer Science 分野で過去 10 年間連続してトップ 5 にラン クされている。また、論文被引用数については、Computer Science 分野で 6 位にラン クされている。さらに、一論文当たりの平均被引用頻度については、Mathematics 分 野で 7 位にランクされている。情報通信技術分野の研究開発を支える「関連領域にお 21 ける“最先端の科学基盤” 」が備わっていることが分かる。 ホームページに掲載されたデータに拠れば、多様なテーマを掲げた研究室＆研究グ ループ（現在は、36 テーマ） より構成される組織となっている。 人員については、Faculty が 47 名、Adjunct Faculty が 26 名、Postdoctoral Fellow が 13 名、Visitor が 41 名、 Research Staff が 182 名、Support Staff が 26 名、PhD が 105 名、などの構成となっ ている。 本機関を対象に、第１次現地調査及び第２次現地調査を実施した。 ａ．第一次現地調査 Robotics Institute の Director である Prof. Matthew Mason へのインタビューを 行った。得られた結果をもとに、「拠点としての発展経緯」「組織的特徴、活動環境」 などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点としての発展経緯」について質問したところ、以下の回答が得 られた。 ・カーネギーメロン大学はメディカルスクールやロースクールも持たず、他の大学と比較し、財政 基盤が豊かな大学ではない。このため、経営哲学として、戦略分野に資源を集中して投資する特 徴を持つ。 ・カーネーギーメロン大学が、世界トップクラス研究拠点としてのＲＩの創生に動いたのは、1979 年に大学が掲げた「カーネギーメロン大学の強みである“コンピュータ科学と人工知能に関する 研究レベルの高さ”を活かし、ロボット分野のトップクラス研究拠点を創る」というビジョンが きっかけだった。 ・トップクラス研究拠点を立ち上げるには、「ビジョンを掲げること（ビジョナリーリーダー）」と 「資金と人材を集めること」の２つの動きが必要になる。 ・実際に「ビジョナリーリーダ」の役割を果たしたのが、アラン・ニューウェルとハーバート・サ イモンという２人の faculty である。 ・この後、３人目の faculty としてラズ・レディーが組織の立上げに参画し、ＲＩの初代所長とし て、資金と人材を精力的に集めた。ラズ・レディーは“コンピュータ科学と人工知能に関する研 究レベルの高さ”という組織の強みを前面に押し出し、このことが、資金や人材の獲得に大きな 効果をもたらした。 ・上記の経緯で、ラズ・レディーがロボット分野のトップクラス研究者を集めた後は、これらの研 究者を慕って、他の優れた研究者が集まるようになり、 “人が人を次々に引き付ける好循環”が生 まれた。 ＲＩで得られたこれらのコメントでは、大学を母体にトップ拠点の創出を図る場合、 22 「大学の強みを基盤とするビジョンを掲げること」 「強みを持つ分野に集中して投資す ること」が重要となることが示唆されている。 また、その際、 「ビジョナリーリーダー(独自のビジョンを創り出す人)」や「研究リ ーダー(人と資金を集め、ビジョンを実現する人)」としての役割を果たす人材が必要 になることが分かる。 その上で、 「組織面での特徴」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ＲＩの faculty の多くは、テニュアトラックではなく、リサーチトラックに入る。リサーチトラ ックに入ると、昇進については、テニュアトラックと同じ基準が適用されるが、研究成果や獲得 資金が評価基準に満たない状況が続くと、組織を去らなければならない。したがって、厳密な意 味では、テニュアとは異なる。一方、教育の義務が無いなど、活動の自由度が高く、研究に専念 できる。 ・現在、約 30 人のリサーチトラック、10～15 人のテニュアトラックの faculty がいる。 ・通常、大学内の組織の場合、組織の予算は大学が決定し、サラリーも大学から支払われる。これ に対し、ＲＩの場合は、独自に予算を決定し、サラリーもＲＩが支払う。他ではあまり見られな いユニークなシステムとなっている。 ・ＲＩの年間の資金規模は、1981 年の立上げ当時が約 5 百万ドル、現在は約 6 千万ドルである。こ の内、約 70％が連邦政府からの資金になる。 これらのコメントから、ＲＩの場合、 「教育の義務がなく、研究に専念できる“リサ ーチトラックの人材”が主流を占める組織」となっていることが分かる。 また、 「業績評価や昇進」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ＲＩは、基本方針として、新規採用においては若い人材を優先している。その上で、新たな研究 領域を開拓する必要が生じた場合に、その分野のトップクラス研究者であるシニア人材の採用を 図る。 ・Faculty の業績評価において、定量的指標を特に重視するようなことはない。最終的には、所長 が総合的に判断しサラリーを決める。結果として、各年度のサラリーが急激に変動するような事 態は起こらない。つまり、その年の外部研究資金獲得額がサラリーと直接リンクするようなケー スは無い。ただし、外部資金獲得額についても、総合評価の中で相応に業績として反映される。 ・３年に一回、昇進のための評価が行われる。リサーチトラックの人材もテニュアトラックの人材 も、同じ土俵で評価される。具体的には、対象とする職位の上の職位を持つロボット研究所の faculty 全員が集まり、候補者を評価し、投票により昇進者を選ぶ。 ・ＲＩの場合、結果として、ほとんどの faculty が昇進していく。これは、採用時に十分な人材ス クリーニングを行っている結果である。多くの faculty が昇進していることも、他の機関と比較 し、ＲＩのユニークな特徴となっている。 ・したがって、ＲＩの場合、他の機関には移動せず、長期間活動を継続するケースが多い。ただし、 最近は、人材流動性が高まる傾向が見られる。 23 これらのコメントから、ＲＩの場合、 「採用時に十分な人材スクリーニングを行うこ と」 「定性指標を踏まえた総合的な業績評価を行うこと」が、 「採用後の昇進率の高さ」 「外部への人材流出率の低さ」につながっていることが示唆される。 ｂ．第２次現地調査 第一次現地調査の結果を踏まえ、「研究者の採用システム」「業績評価、昇進制度」 などに関する詳細な実態を把握するため、Professor である Dr. Christopher Atkeson へのインタビューを行った。得られた結果をまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点としての発展経緯」について質問したところ、以下の回答が得 られた。 ・ハーバード大学やマサチューセッツ工科大学は古い歴史を持ち、名声や政治力などが備わってい るので、他の大学と比較し、外部資金を獲得しやすいポジションにある。 ・一方、歴史の浅いカーネギーメロン大学の場合は、ＤＡＲＰＡ(Defense Advanced Research Project Agency)を巡る動きを契機に、現在の名声と地位を獲得するに至った。 ・すなわち、ＤＡＲＰＡの中に「コンピューターサイエンスを対象とするファンディングシステム」 が設けられ、 「カーネギーメロン大学などのコンピュータ科学の学部を持つ一部の大学」に集中的 な資金投入が行われた。 ・投入資金は相当額に達し、一方で、プロジェクト成果に対する規定が大まかなものだったため、 大学にとって「自由度の高い、使い勝手の良い多額の資金」が得られる形となった。 ・このＤＡＲＰＡからの資金投入がなければ、カーネギーメロン大学がコンピュータ科学をここま で強くすることは困難だったろうし、独自のビジョンを掲げロボット研究所などを生み出すもで きなかっただろう。 ・ただし、現状は、ＤＡＲＰＡからの資金による強い影響は受けていない。 これらのコメントから、ＲＩがトップ拠点としての発展を遂げた過程において、前 述の「ビジョン」や「人材」などに加え、 「活用面での自由度が高い研究資金」の存在 が大きな力を発揮したことが分かる。 一方、 「ＲＩに移籍した理由」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・トップ拠点のビジョンが優れた人材を引き付けるというのは本当だが、少し違った側面もある。 すなわち、自分の場合、ＲＩが掲げる「ロボットという“大きなビジョン” 」には引き付けられた が、一方で「ヒューマノイドロボットという“独自のビジョン”」を持っていた。 ・この分野の研究は、自分がＲＩに来るまでは目立った動きがなかった。トップクラスの研究者は、 独自のビジョンを持っていることが非常に重要だ。 ・ＲＩに来た大きな理由は、ここには「ロボット分野の研究に必要な“人材のクリティカル・マス” 」 が存在するからである。多くの優れた faculty や大学院生が集まっている。 24 ・マサチューセッツ工科大学と比較しても、カーネギーメロン大学の方が、人材が集積している。 マサチューセッツ工科大学の場合、関連する人材は多いが、ばらばらに活動している。ロボット 関連のコミュニティがうまく形成されておらず、関連する人材が一つになっていない。 ・最近の動きとして、ジョージア工科大学がロボティクスセンターを作り、人材を集めている。ま た、ユタ大学でもロボット関連の人材を集める動きが見られる。 これらのコメントから、 「同一分野の優れた人材によるコミュニティが形成されてい ること」が、トップ拠点としての魅力を高めるもう一つの側面となることが分かる。 上記結果は、第１次現地調査における Director や Dean のコメントと良い一致を示し ている。 加えて、第１次現地調査で把握した「ＲＩでは採用時に十分な人材スクリーニング を行われている」ことに関連し、 「ＲＩの人材採用方法の詳細」を質問すると、以下の 回答が得られた。 ・ＲＩに採用されるために必要となる条件は、faculty の場合は、 「特定領域において優れた能力を 持っている」こと。例えば、自分の場合は、現在、ロボットスキンに関心がある人材、メカニカ ルとセンシングの専門性に優れる人材を求めている。 ・人材の能力は、基本的には「話すこと」を通じて評価する。そのために、シンポジウムでの発表、 ロボット研究所内の同僚やシニアによる評価、スタンフォード大学やマサチューセッツ工科大学 などに属する外部シニアの評価コメントを活用する。論文数ではなく、成し遂げてきた成果がど う評価されているかが大切である。 これらのコメントから、ＲＩにおける人材採用では「オーラルコミュニケーション を通じた能力評価」が重視されていることが確認できる。このことは、 「コールドハー バースプリング研究所での第２次現地調査において得られた結果」と良い一致を示し ている。 その上で、 「ＲＩの昇進制度の詳細」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・昇進コースとしては、大きく分けて、 「テニュアトラック」 「リサーチトラック」 「システムトラッ ク」の３つが用意されている。 ・この内の「システムトラック」は、System Scientist、Senior System Scientist、Principal System Scientist という順番に昇進する。 「テニュアトラック」と「リサーチトラック」は評価項目がか なり類似しているが、 「システムトラック」は有名なロボットを作り出せばいい。論文などは関係 ない。 ・トップ拠点の多くは、「テニュアトラック」と「リサーチトラック」の２つのコースがある。 25 ・昇進のための業績評価は、３年、６年、９年を節目として行う。テニュアトラックの場合、３年 後の段階では「Internal Review」が行われる。この場合、外部発表などは重視されず、意味のあ ることを積み上げてきたかどうかがポイントとなる。 ・「Assistant Professor（第一段階）」 「Assistant Professor（第二段階） 」 「Associate Professor」 を経て、９年目に「Associate Professor with Tenure」になる。最終的に Full Professor にな るまでに１２年かかる。 ・６年後の段階では「External Review」、９年目の段階では「さらに高い評価基準に基づく External Review」が行われる。 ・カーネギーメロン大学の場合、faculty に採用された人のほとんどが、昇進していく。ただし、 このことは、昇進が困難な人は、多くの場合、解雇される前に自ら組織を去ることになり、結果 として昇進率が高くなっている面もある。 また、 「ＲＩの活動環境の詳細」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・米国の場合、若手研究者が非常に独立した活動を展開できる。これに対し、日本やヨーロッパは 違う。ＲＩには英国やドイツから来たポスドクが活動しているが、彼らは自国に帰りたがらない。 つまり、ハイアラーキーな組織に戻りたがらない。 ・十分な外部資金を獲得できなくても、業績面で高い評価を得ることは可能である。ただし、大学 からは９ヶ月分のサラリーが得られるが、残りは自ら外部資金を獲得して工面する必要がある。 また、学生一人の費用として年間 7 万５千ドルかかるので、外部資金を獲得できないと、十分な 研究活動が維持できない。 ・ＲＩは、ロボット分野では、他のどの機関よりも優れた支援を提供できる（例えば、どうやった ら外部資金を効率的に獲得できるかなど） 。 ・有名な機関に移籍した方が、外部資金を獲得しやすいというのは本当だ。 さらに、 「米国における人材流動の捉え方」について質問すると、以下の回答が得ら れた。 ・米国人はめったに国外に出ない。一方で、米国内においては、非常に高い人材流動が存在する。 移動して違った意見を知ることは、研究者の力を高めるために非常に重要である。 ・しかしながら、非常に優秀な大学院生を faculty として採用したい思いは当然生ずる。こうした 考えを「悪いこと」として弾ずる大学もある。実際には、スタンフォード大学、マサチューセッ ツ工科大学、カーネギーメロン大学でも、faculty として採用される例はある。実際に、自分の 場合は、マサチューセッツ工科大学の大学院生であり、faculty としても採用された。 ・ただし、こうした優秀な大学院生を囲い込もうとするようなアプローチは非常にリスキーであり、 簡単に、優秀な人材を潰してしまうケースが起こり得る。 26 ｃ．第２次現地調査 上記に加え、同様に第一次現地調査の結果を踏まえ、「研究者の採用システム」「業 績評価、昇進制度」などに関する詳細な実態を把握するため、Assistant Professor で ある Dr. James Kuffner へのインタビューを行った。得られた結果をまとめると、次 のようになる。 最初に、 「ＲＩに移籍した経緯」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・5 年間、ＲＩで過ごしてみて、優れた研究に取り組むための重要なファクターは学生、そして人 材であること分かった、ＲＩはロボット分野における最大の研究所なので、優れた人材を引き付 けることができる。 ・自分の場合は、ロボットの研究を行ないたいと考えており、ロボット分野で最大の研究所で名声 も高いこの研究所に魅力を感じていた。マサチューセッツ工科大学にいた時、2000 年に開催され たコンファレンスで発表し、これをきっかけに声をかけられた。電子メールで応募の誘いを受け た。その後、faculty の採用に応募し、合格した。 これらのコメントから、ＲＩのトップ拠点としての魅力を高める重要な要件のひと つが、「トップクラスの人材を集める力」であることが裏付けられる。また、「外部発 表を通じた自己アピール」がトップ拠点からの勧誘につながった事実も確認できる。 また、 「移籍後のＲＩの活動環境」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・母体であるカーネギーメロン大学は非常に自由な活動環境を提供しており、学部間の連携も極め て容易である。 ・ＲＩに入ると、優れた学生との関わり、良い活動環境が、研究者の力を一層引き出すようになる。 ・ＲＩの場合、仕事の質を高めるための競争は行うが、同僚との関係にひびが入るような競争はし ない。カーネギーメロン大学の場合は、期待通りの働きをすれば昇進できることを前提に採用す る。採用に際し、厳しいスクリーニングは行うが、その後は過度な競争を避ける。 ・これに対しマサチューセッツ工科大学は違う。マサチューセッツ工科大学は若手研究者間の競争 が激しいことで有名で、通常、一つのポジションに３人の若手研究者を雇い、相互に競わせる。 ６年後には、３人の中から一人だけが選ばれる（残りの２人は職を失う）システムとなっている。 ・結果として、マサチューセッツ工科大学の場合は、先端設備などの資源を共有することがなくな る。ＲＩでは、仲間の成功でカーネギーメロン大学がより有名になれば、所属する自分にも外部 資金を獲得するチャンスなどが広がる、と考えている。これに対し、同僚との競争に負けると職 を失うのであれば、誰も協力はしなくなる。米国の場合、カーネギーメロン大学タイプ（チーム アップ型）の方が、マサチューセッツ工科大学タイプ（内部競争型）よりも一般的である。 ・業績評価においては、定量と定性の２つの指標が用いられる。定性指標には、講義に対する学生 の評価、ポスドクによるアドバイザーへの評価などが含まれる。一方で、定量指標として、外部 資金獲得額も参考にされる。全く獲得額がないというのは、やはり非常に変である。 ・３年に１回の評価の際には、評価に約一年をかける。つまり３年目のほとんどを、評価に当てる。 27 これらのコメントから、ＲＩでは、「“仕事の質を高めるための競争”と“研究者同 士の連携を促進するための協調”をバランスした適度な競争環境」が、移籍した研究 者の力を一層引き出している状況が把握できる。 一方、採用における競争率などの「トップ拠点への移籍の難しさ」について質問す ると、以下の回答が得られた。 ・多くの機関は、毎年、一つの（faculty の）ポジションを空ける。そして、機関として弱い分野、 強くしたい分野を定め、その分野に合った人をスカウトする。知己のある優れた人材、シンポジ ウムやコンファレンスでの発表を通じて見つけた人材、優れた研究所からの卒業者などを候補者 とし、リクルート活動を展開する。 ・スケジュールとしては 11 月～12 月に応募が開始され、100 名程度からの書類が集まる。1 月末に 書類審査で 50 名程度に絞り込み、その後、全ての faculty がコメントを提出し、50 名の中から招 待する 10 名～15 名を選び出す。2 月～5 月にインタビュー等を行い、9 月に採用者を決定する。 ・こうした採用が 100 倍程度の競争率となることは良くある。 これらのコメントから、 「トップ拠点の場合、人材採用の競争率が百倍を超えること が良くある」ことが確認できる。 さらに、 「トップ拠点による人材採用プロセス」について質問すると、以下の回答が 得られた。 ・応募書類には、履歴書、2～3 のキーとなる論文、Research Statement などがあるが、特に重要な ものは Recommendation Latter である。 ・３人の Recommendation Latter が求められる。通常、一人は PhD 時のアドバイザー、もう一人は 出身大学の faculty、さらに他大学の faculty の推薦を受けるケースが多い。 ・このため、若手研究者はいろいろな場で発表することで、自分をアピールしようとする。 ・一つのポジションに 100 名を超える応募がある。対象者を絞り込むために、採用時期になると、 毎週のように「招待講義」が開催される。10 名～15 名が選ばれ、faculty や学生の前で講義をす る。さらに、2 日以上をかけて個々の faculty と 45 分から 1 時間、研究内容、将来計画、それを 如何に実行するか、将来のビジョンなどについてインタビューを受ける。こうした評価を経て 2 ～3 名に絞り込まれ、最終的に合格者が決まる。一週間後くらいに評価結果が通知される。 ・プレゼンテーション、レクチャー、インタビュー、ディスカッションなどが特に重要な評価ステ ップとなる。 ・大学院生も同様のプロセスにより、400 名 → 250 名 → 45 名 → 25 名と絞り込んでいく。 ・米国のトップクラスのほとんどの大学は、大学院の卒業生を直接、faculty として雇ったりしな い。ただし、例外として、マサチューセッツ工科大学はかなり採用する。 これらのコメントから、人材採用の際に、プレゼンテーションやディスカションな どの「オーラルコミュニケーションを通じた能力評価」を重視していることが、ここ でも確認できる。 28 ２－５．ナノテクノロジー・材料分野におけるトップ研究拠点の調査 ナノテクノロジー・材料分野については、 「アリゾナ大学のカレッジオブオプティカ ルサイエンス(ＣＯＳ；College of Optical Sciences, University of Arizona)」 「ボ ストン大学のナノサイエンス＆ナノバイオテクノロジーセンター(ＣＮＮ；Center for Nanoscience and Nanobiotechnology, Boston University)」を対象拠点として取り上 げた。 ２－５－１．アリゾナ大学・カレッジオブオブティカルサイエンス ＣＯＳはアリゾナ州ツーソン市に位置する。1969 年に創設され、2007 年が設立 39 年目に当たる。 フォトニクス研究の中核機関としての役割を担っており、ナノテクノロジー・材料 分野のトップ拠点の一つとして位置付けられる。当研究所は、設立以来一貫してフォ トニクス分野のトップ拠点化に取り組んできた。優秀なプランナーの引き抜きやノーベ ル賞級の研究者を集めることにより、現在では人・設備・規模の面で世界有数のフォトニ クス分野の研究拠点となっている。 ホームページに掲載されたデータに拠れば、「Fiber Optics」 「Lasers and Advanced Optical Materials」 「Medical Optics and Image Science」 「Nanotechnology」 「Optical Data Storage」 「Optical Engineering and Testing」 「Optical Design and Fabrication」 「 Optoelectronic Devices 」「 Quantum Nano-Optics of Semiconductors 」「 Quantum Optics」 「Remote Sensing」「Semiconductor Optical Physics」 「Telecommunications」 「Thin Film」の 14 分野を重点とした活動を展開している。人員については、Professor Emeritus が 19 名、Professor が 33 名、Associate Professor が 11 名、Assistant Professor が 10 名。また、リサーチトラックとして、Research Professor Emeritus が 2 名、 Research Professor が 12 名、Associate Research Professor が 4 名、Assistant Research Professor が 8 名、などの構成となっている。 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 College of Optical Sciences の Dean である Prof. James Wyant へのインタビュ ーを行った。得られた結果をもとに、「拠点としての発展経緯」「組織的特徴、活動環 境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点としての発展経緯」について質問したところ、以下の回答が得 られた。 29 ・アリゾナ大学が、世界トップクラス研究拠点としての「光科学部門(College of Optical Sciences)」 の創生に動いたのは、1964 年に faculty のマイネル・エイトンが「オプティクスの研究を専門に 行う大学が必要だ」というビジョンを掲げたことがきっかけだった。 ・当時は、オプティクス専門の研究プログラムを持っていたのは、ニューヨークのロチェスター大 学だけだった。こうした状況を背景に、エイトンは米国政府にアプローチし、光科学部門の活動 拠点となるビルを建設する資金を獲得した。エイトンはスパイ衛星の研究におけるパイオニアの 一人であり、政府関係の多くの仕事に関与した実績を持っていた。 ・1969 年にビルがオープンし、光科学部門の活動がスタートした。しかし、エイトンは組織運営に は長けていなかったので、1973 年に、光科学部門のヘッドとしてミシガン大学からピーターフラ ンケンを引き抜いた。 ・フランケンは良い学部を作るための経験・ノウハウを持っていたため、外部から優秀な faculty をスカウトするなど、光科学部門の組織確立に優れた手腕を発揮した。現在の学部長のワイアン トも、その際にスカウトされた一人に当たる。 ・トップクラス研究拠点を創るには「ビジョナリーリーダー」と「トップクラスの研究リーダー」 が必要になる。アリゾナ大学のケースでは、エイトンがビジョナリーリーダー、フランケンが研 究リーダーの役割をそれぞれ果たした。 これらのコメントから、ＣＯＳの事例では、 「ビジョンの提示が、拠点創出のトリガ ーとなったこと」 「拠点創出には、ビジョナリーリーダーと研究リーダーが必要になる こと」が確認できる。このことは、 「ロボット研究所での第１次現地調査において得ら れた結果」と良い一致を示している。 次に、 「人材のスカウト」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・1974 年に、現在の学部長のワイアントがスカウトされた頃は、光科学部門の資金状況は悪く、エ イトンが政府から獲得した資金を使いきった時期だった。このため、新たな資金源の獲得を必要 としていた。 ・ワイアントがアリゾナ大学に来ることを決断した最大の理由は、フランケンが同時期にスカウト した他のメンバー、優れた仲間と一緒に仕事がしたかったためである。 「優れた研究者をスカウト することが、次の優れた研究者のスカウトにつながる」 、これがフランケンにより組織確立に向け 取られた戦略だった。このような戦略は、トップ拠点を構築する際によく用いられるものである。 ・こうして、 「優れた人材」と「エキサイティングな場所」を求めて集まった（フランケンによりス カウトされた）新しいメンバーは、既にプロジェクト資金を自力で獲得するための十分な実績と ネットワークを持っていたので、当時の資金状況悪化を克服する資金はすぐに集まった（中には、 資金付きの研究プロジェクトを持って移ってきたメンバーもいた）。 これらのコメントから、ＣＯＳの研究拠点としての発展途上で、 「そこにいる優れた 人材と一緒に仕事をすること」が大きな魅力となり、新たな人材が次々と集まってき 30 た構造が見て取れる。こうして、優れた人材が集積すると、拠点としての資金獲得力 も高まるため、結果として、研究資金環境が好転するようになる。 その上で、 「組織の資金構成」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・光科学部門の年間予算額は、2,500 万ドル～2,600 万ドル程度。300 万ドル弱が州政府からの資金、 残りが連邦政府と企業からの資金となっている（連邦政府からの資金が 75％、企業からの資金が 25％）。これらは 200 程度に及ぶ沢山のグラントやコントラクトから構成される。企業からのコン トラクトの場合、期間が 1 年～2 年であり、短期的な成果を求められるケースが多い。これに対し、 政府からのコントラクトの場合は、相対的に期間が長い。この意味で、トップクラス研究拠点の 運営には、政府からの研究資金獲得が重要となる。 ・すなわち、長期的な研究資金がトップクラス研究拠点の運営には必要である。例えば、陸軍と空 軍のジョイント･コントラクトでは、5 年単位の資金提供がトータルで 20 年間受けられる可能性が あるので、非常に有効な資金源となっている。短期的なファンドの割合が高くなりすぎると、組 織がカオス状態に陥ってしまう。 ・一方、資金の集め方については、15 年前は個々の研究者が独力で資金を集めていたが、今は少し 状況が異なっている。具体的には、学部内、学部間、大学間の連携をもとに大きなグループを作 り、研究資金を獲得する動きが目立ってきた。 これらのコメントから、 「トップ拠点の維持・運営には、長期的に安定した資金源の 存在が重要になること」が分かる。また、最近の傾向として「研究者単独ではなく、 グループで研究資金を獲得する動きが拡大している」ことが確認できる。 さらに、 「組織の人員構成」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・毎年、2～3 人の新しい faculty を採用するようにしている。その際、外部資金を獲得する能力は、 重要な評価指標となる。また、外部資金獲得に対する熱意が高いことも求められる。さらに、ト ップクラス研究拠点にとって、優れた大学院生を集めることも非常に重要である。 ・現在、光科学部門には、32 人のテニュアとテニュアトラックの faculty、30 人の research faculty が所属している。この他に、他学部をホームとする多くの faculty が関与している。大学院生は 225 人、学部学生は 185 人となっている。 ・多くのテニュアの場合、サラリーは大学から支払われているわけではない。grant や contract か ら支出している。したがって、外部資金を獲得できなければ、組織にいることはできても、サラ リーを捻出することができない。research faculty の場合は、資金が得られなければ、組織を去 ることになる。 これらのコメントから、ＣＯＳに所属するトップ拠点の人材に求められる資質とし て、 「外部資金を獲得する能力」が大きな比重を占めていることが確認できる。 また、 「産業界との関係」について質問すると、以下の回答が得られた。 31 ・アリゾナ大学の周辺地域にオプティクス関連の企業が集積した理由は、大きく二つ挙げられる。 一つは、多くのスピンオフ企業が生まれたこと。もう一つは、アリゾナ大学の優秀な大学院生に 対する雇用活動を行うステーションとしての役割を兼ねて、大企業が基礎工学や研究開発を担う 現地拠点を構築したためである。 ・アリゾナ大学の場合、企業からの寄付金（endowment、gift など）はまだ少ない。このため、3 年 前から専門の担当者を雇い、企業からの寄付金獲得を強化した。現在の寄付金額は約 200 万ドル であり、年々増加を続けている。獲得した寄付金を用い、学生向けのスカラーシップなどもスタ ートさせた。これらに加え、毎年、数百万ドル規模の研究装置の寄付がある。こうした寄付は、 企業にとって税制上の特典をもたらす。 なお、「光科学分野における新たなトップ拠点」について質問すると、「デューク大 学のフォトニクスセンター」などの今後の発展が期待されるとの回答があった。 ２－５－２．ボストン大学・ナノサイエンス＆ナノバイオテクノロジーセンター ＣＮＮはマサチューセッツ州ボストン市に位置する。設立後の経過年数が 10 年に満 たない新しい組織である。 ボストン大学は近年ナノテクノロジー分野の研究でトップクラスに迫りつつあると の評価を受けており、この分野のトップ拠点予備軍の一つとして位置付けられる。Ｃ ＮＮがこれらの研究の中核を担っている。ただし、我々が行った補章での定量的指標 に基づく評価の範囲では、特筆される事項はない。むしろ、トップ拠点に肉薄しつつ ある大学として、そのマネジメント戦略などに注目すべき点があると考えられる。 ホームページに掲載されたデータに拠れば、「Molecular and Cellular Biology」 「Biophysics」「Microfluidics」 「MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)」などへ のナノテクノロジーの展開に重点を置いている。 人員については、Professor が 11 名、 Associate Professor が 4 名、Assistant Professor が 7 名、などの構成となっている。 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 Center for Nanoscience and Nanobiotechnology の Deputy Director である Dr. Mario Cabodi へのインタビューを行った。得られた結果をもとに、「拠点としてのビ ジョンとマネジメント方法」 「組織的特徴、活動環境」などをまとめると、次のように なる。 最初に、 「組織のビジョン」について質問したところ、以下の回答が得られた。 32 ・前学長のジョン･シウバが、ボストン大学のビジョンに与えた影響は大きい。 ・現在の学長のロバート・ブラウンは、 「ナノサイエンス」と「バイオメディカル」の研究をトップ・ プライオリティーとして掲げている。この学長が掲げたビジョン実現に向け、各学部やセンター 間の連携が進められている。これらの分野は学際的なので、教授同士の連携も活発である。 ・ただし、学長が掲げるビジョンは“大きなビジョン”であり、faculty が掲げる“個々のビジョ ン”とは異なったものである。 ・ボストン大学では、トップダウン型のマネジメント体制が取られている。資金や人材などの資源 が限られているので、トップダウンによる目標を絞り込んだ取り組みが必要になる。 ・ボストン大学の場合、組織としての意思決定をするまでに、いくつかの階層において了解を取る 形となっている。 ・学長や学部長は、選択的に特定分野への資金援助を行うことで、これらの分野における影響力を 行使する。 これらのコメントから、ボストン大学のケースでは、 「学長が掲げたビジョン」の下 で「特定研究への資金や人材の集中的な投資」が行われ、こうした取り組みの結果と して「ナノテクノロジー分野のトップ拠点」が生まれたことが分かる。 次に、 「組織の活動環境」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・大学にとって、一人の faculty をスカウトすると、資金、場所、施設などの初期投資だけで 1～2 百万ドルが必要になる。したがって、大学にとっても、スカウトした faculty に成功してもらう 必要がある。 ・前学長のジョン・シウバは学内での競争を奨励し、結果として、学内に「非常に競争的な環境」 が醸成された。現学長のロバート・ブラウンの時代になり、コラボレーションを奨励する傾向が 強まり、学内の競争は軽減されたが、外部との競争環境の厳しさは変わっていない。すなわち、 endowment が少ない大学の場合、 「非常に競争的環境である」ことが多いのではないか。 ・大学による faculty の業績評価では、通常、 「外部資金獲得額」 「対象分野での認知度」 「著書・論 文等」が主要指標として用いられる。中でも、 「外部資金獲得額」が極めて重要な指標となる。こ のため、個々の faculty の「外部資金獲得額」や「連携実績」のトラックが、Office of Sponsor Program により、記録として保管されている。 ・ハーバード大学のように endowment が多い大学は別格だが、ボストン大学のように endowment が 少ない大学の場合、 「外部資金獲得額」を重視する業績評価システムが必要なのではないか。 これらのコメントから、ボストン大学のケースでは、 「学内に非常に競争的な環境が 醸成」されており、「外部資金獲得額を重視した業績評価システム」を基盤に、「研究 拠点としての実績を蓄積するため活発な研究活動」が展開されていることが確認でき る。 その上で、 「ＣＮＮの位置付け」について質問すると、以下の回答が得られた。 33 ・ＣＮＮは faculty の業績評価や昇進に直接関与していない。全ての faculty は大学に所属してお り、センターでの研究成果を参考に、大学が個々の faculty の業績を評価している。 ・個々の faculty がＣＮＮに参加する大きなインセンティブとして、 「ここに来ると、外部資金を獲 得するための連携構築が容易になること」 「研究に必要な最新施設が使えるようになること」など が挙げられる。 ・ＣＮＮには 22 名の faculty が所属している。この内、11 名が外国人であり、faculty 全体で年間 7 百万ドルの外部資金を獲得している。外部資金は、全て連邦政府からのものである。 34 ２－６．基礎科学（素粒子物理）領域におけるトップ拠点の調査 基礎科学（素粒子物理）領域については、「フェルミ国立加速器研究所(ＦＮＡＬ； Fermi National Accelerator Laboratory)」 「スタンフォードリニア加速器センター(Ｓ ＬＡＣ；Stanford Linear Accelerator Center)」を対象拠点として取り上げた。 ２－６－１．フェルミ国立加速器研究所 ＦＮＡＬは、イリノイ州バタビア市に位置する。1967 年に創設され、2007 年が設立 41 年目に当たる。 素粒子物理学研究に特化した米国最大の機関であり、基礎科学領域におけるトップ 拠点の一つとして位置付けられる。これまでに、ボトムクォーク、トップクォークの発 見が行われており、タウニュートリノを最初に観測するなど、当該分野における研究の先 導的役割を担ってきた。 ホームページに掲載された 2004 年度のデータに拠れば、予算総額は 3 億 1,600 万ド ル、人員については、ＦＮＡＬに所属する研究者が 1,995 名（ポスドク等の学生も含 む） 、外部からの研究者が 2,300 名、などの構成となっている。プロジェクト構成は、 「Project/R&D」 「Accelerator Experiments」 「Astrophysics Experiments/Projects」 「Collider Experiments」 「Fixed Target Experiments」 「Neutrino Experiments」 「Quark Flavor Experiments」「Theory」の 8 領域に区分されている。 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 Fermi National Accelerator Laboratory の Deputy Director で あ る Prof. Young-Kee Kim 等へのインタビューを行った。得られた結果をもとに、 「拠点としての ＦＮＡＬの特徴」「組織的特徴、活動環境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・世界トップクラス研究拠点としての最大の求心力は、 「ＦＮＡＬが取り組んでいる“最先端の科学” 」 である。 ・つまり、ＦＮＡＬにしかない魅力的な研究開発プログラム（scientific program）に参加するた めに、優れた研究者が集まってくる。 ・合わせて、独創的なアイディアを思いついた研究者が、思いついたアイディアを具体的な研究プ ログラムに結びつけるためにＦＮＡＬに集まってくる。つまり、ＦＮＡＬは「アイディアを実現 するための“リスクを取るチャンス”を与える」場として機能している。 ・優れた研究者を引き付けるもう一つの求心力として、 「ＦＮＡＬにしかない最先端施設」の存在が 挙げられる。外部研究者であっても、施設や場所を無料で使用することができる。一方、外部研 35 究者側からＦＮＡＬに対し、研究に必要となる装置などが無償で提供されるケースも多い。 ・結果として、ＦＮＡＬの多くの研究は、外部からの研究者（visiting scientist 等）の関与によ り進められている。 ・約 2,300 名の外部研究者の内、半数が、米国内からでなく、アジアやヨーロッパから来た研究者 となっている。こうした事実が、トップ拠点としての名声をさらに高めることにつながっている。 これらのコメントから、 「最先端の科学」 「最先端の施設」 「魅力的な研究開発プログ ラム」 「リスクの高い先端研究に取り組むチャンス」を求め、優れた人材がトップ拠点 たるＦＮＡＬに集まってくることが分かる。 次に、 「研究予算の推移」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ＦＮＡＬの年間予算については、大きな変化はない。これは、全体の予算規模が大きく、その内 の相当部分を「人件費」と「電力代」が占めていることによる。一つの研究に 10 年以上を要する 基礎科学の分野では、 「安定した予算源を確保する」ことはトップクラス研究拠点にとって重要で ある。 ・ただし、個々の研究開発プログラムに投じられる予算額に着目すると、年度による変動が見られ る。全体に占める割合は小さいが、こうした変動が各年度の研究パフォーマンスに影響をもたら す。研究開発プログラム予算の内、5～10％程度がＲ＆Ｄプロジェクトに投入されている。未来の 研究テーマや新たな研究領域の探索を目的としている。 ・新たな研究ビジョンについては、所長一人で決定するのではなく、多くの科学者が参加する中で 決定していく。ボトムアップで議論を深め、最後に所長が決める方式を取る。プロジェクトのア イディアもボトムアップで生まれ、インプリケーションはトップダウンで進める。 これらのコメントから、「長期的に安定した予算源を確保する」ことが、「優れた人 材に、リスクの高い先端研究に取り組むチャンスを与える」などのトップ拠点として の魅力や特徴につながっていることが示唆される。 また、 「人材の流動性」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・他の機関と比較し、人材流動性は決して高くない。全ての従業員を対象とした場合、年間離職率 は 1～5％程度である。科学者のみを対象とした場合は、ポスドクなどの任期付雇用者が含まれる ため、値がもう少し高くなる。代わりに、毎年、数％の新しい人材が採用される。科学者以外の テクニシャンやエンジニアなどの支援スタッフについても、人材流動性は決して高くない。その 理由は、サラリーが他より高いからではなく、ＦＮＡＬがファミリーのような組織としての特性 を持っているため、組織へのロイヤリティーが高いことによる。 ・ＦＮＡＬは「ＧＯＣＯ(Government-Owned Contractor-Operated)型」の運営組織なので、 「ＧＯＧ Ｏ(Government-Owned Government-Operated)型」に比べ、人材採用条件に対する自由度が高い。 結果として、優秀な人材をスカウトする際に、大学との競争に勝つことが可能になる。ＧＯＣＯ の場合、運営方式としてのフレィシビリティが高い。 36 ・厳密な意味でのテニュアのポジションはないが、研究所が存続している限りは「実質的なテニュ アのポジション」がある。このテニュアの割合は一定しているが、結果としてそうなっているだ けで、組織運営のポリシーとして定めているわけではない。テニュア選考の際には、過去の業績、 現在の能力に加え、将来のポテンシャルについても考慮する。選定方式は、大学のシステムと類 似している。 これらのコメントから、 「基礎科学（素粒子物理）領域におけるトップ拠点の一つで あるＦＮＡＬの場合、人材流動性はあまり高くない」ことが確認できる。 さらに、 「組織の運営形態」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・ＦＮＡＬの運営は、昨年までは、90 の大学より成る「ＵＲＡ（University Research Association） という組織（日本の早稲田大学、イタリアの大学も参加）」が担当していた。「沢山の大学とのア クセスを確保し、これらの大学がＦＮＡＬという公的機関がもたらすメリットを共有できるよう にした」ことが大きな特徴となっている。 ・上記方式の場合、素粒子物理という専門性の高い科学分野の動向を熟知している大学が主体とな ることで、研究開発や組織運営の効率は向上したが、一方で、90 の大学が集まった結果、責任の 所在が不明確になるという弊害ももたらした。 ・こうした弊害を解消するため、今年の 1 月から、 「ＦＲＡ（Fermi Research Alliance）と言う新 しい仕組み」が導入された。この仕組みは、組織の運営に対し、シカゴ大学が 50％、ＵＲＡが 50％、 それぞれ関与するもので「シカゴ大学が組織運営の先頭に立つことで、責任の所在を明確化する」 ことを目的としている。 ２－６－２．スタンフォードリニア加速器センター ＳＬＡＣは、カリフォルニア州メンロパーク市に位置する。1962 年に創設され、2007 年が設立 46 年目に当たる。 新たな素粒子物理学の開拓を担う中核機関であり、基礎科学領域におけるトップ拠 点の一つとして位置付けられる。補章での定量的評価では、上位に位置していない。 しかし、国内外の大学、研究機関、産業などから 3,000 名を超える客員科学者によっ て研究の充実を図っている。また、最先端の実験施設をデザイン・建設・オペレーシ ョンする事を研究機関の使命として掲げている。 ホームページに掲載されたデータに拠れば、研究開発プログラムは「Photon Science Programs」 「Particle and Astroparticle Science Programs: Accelerators」 「Particle and Astroparticle Science Programs: Experiments」「Particle and Astroparticle Science Programs: Theory」の４つに区分されている。 37 本機関を対象とし、第１次現地調査を実施した。 ａ．第１次現地調査 Stanford Linear Accelerator Center の Deputy to the Director of PPA である Dr. Stephan Williams 等へのインタビューを行った。得られた結果をもとに、 「トッ プ拠点としての要件」「組織的特徴、活動環境」などをまとめると、次のようになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・トップ拠点であるためには、まず優秀で創造的な人材（科学者）が重要である。 ・こうした世界的人材に加えて、「科学研究を持続できるリソース」「次のことにトライすること」 「何が新しい科学となるか、何が新しい可能性であるかを見極めること」が重要である。ＳＬＡ Ｃにはこれがある。 ・ＳＬＡＣがトップクラスの研究者を引き付けるのは、「優秀なエンジニア」「巨大な最新の実験施 設」「大学とのユニークな関係」など、他では見られない特徴があるためである。 ・短期間でトップクラスの研究拠点になるためには、傑出した施設が必要である。 ・「研究大学であるスタンフォード大学とＳＬＡＣの密接な関係」は、ＦＮＡＬ、ＫＥＫ(高エネル ギー加速器研究機構)、ＣＥＲＮ(欧州原子核研究機構)などの他の独立した公的研究機関と比較し て、ユニークである。 ・トップを何十年にも渡り維持するためには、 「長期ビジョン」と「変化を厭わない気風」が重要で ある。 ･「長期的な科学のビジョン」 「エキサイティングなプログラム」 「ベスト・サイエンティストがいる こと」 「大学(スタッフ、新しいアイデア)との密接な関係」などが、トップ拠点としてのＳＬＡＣ の魅力になっている。 ･長期のビジョンは、Laboratory Director が決定する。ただし、オープンなコミュニティが形成さ れているため、そのためのシナリオは faculty の議論、協力の下で作成される。 ・ＳＬＡＣでの研究シナリオの決め方は、オープンでフラットである。 ・ＳＬＡＣ設立においては、 「ピーフ・パノフスキー（Wolfgang Kurt Hermann Panofsky：マンハッ タン計画にも関与、1961 年から 1984 年までＳＬＡＣ初代ディレクター、1984 年より名誉ディレ クター＆名誉教授） 」が強力なビジョナリーリーダーの役割を果たした。 ・パノフスキーは物理学のビジョンを描き、その中でＳＬＡＣが果たすべきミッションを見定め、 強力なパーソナリティーでＳＬＡＣを牽引した（ＳＬＡＣの“ロッキー・マルシアーノ” ）。 ・現ディレクターのジョナサンは 1999 年から現職にあるが、ＳＬＡＣに来た初期（1976 年）から particle astrophysics が基礎物理学の中でメジャーになるとの科学的ビジョンを持っていた。 これらのコメントから、 「ビジョン」 「所属する人材」 「研究開発プログラム」などが トップ拠点としての魅力や求心力をもたらすことが確認できる。また、ＳＬＡＣの場 合、これらに加え、 「研究大学であるスタンフォード大学との密接な連携」がトップ拠 点としてのもう一つの魅力に結びついていることが分かる。 38 次に、 「予算と人員構成」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・予算は、エネルギー省とのコントラクトによる政府からの資金。 ・約 2 年前に組織を再編し、研究部門と技術部門を統合した 4 つの研究開発プログラムを設置。 ・ＳＬＡＣの faculty（約 60 名）は大学に所属し、博士課程の学生を多く持っている。研究者以外 にエンジニア、支援スタッフなど含めて 1,600 名が雇用されている。 ・外国人研究者の割合は、faculty については 40%以上。また、世界中から年間約 3,000 人の研究者 が研究のためにＳＬＡＣを訪れる（トップクラスの研究設備、装置、研究支援スタッフが魅力）。 ・現在までに、ノーベル物理学賞受賞者を 3 名、ノーベル化学賞受賞者を 1 名輩出。 ・人材流動性については、ＳＬＡＣの場合、senior faculty の流動性は低い。一方、テニュアを獲 得できない人は外に出るため、結果的に、ポスドクなどの若手の流動性は高くなっている。 これらのコメントから、 「ＳＬＡＣには、世界中から優れた人材が集って来ること」 「若手の人材流動性は高く、シニアの流動性は低いこと」などの特徴が見て取れる。 また、 「組織の運営」について質問すると、以下の回答が得られた。 ・人事評価システムにおいて、論文被引用数などの定量的基準は、科学者コミュニティが既に確立 成熟している同一領域内の研究者を比較する場合は有効である。一方、新たな領域、あるいは異 なる領域の研究者を比較する場合には役に立たない。この場合は、その分野のトップ研究者を含 む多くの人間の pier opinion を聞くことが、人材を評価する最良かつ最も有効な方法である。 ・外部資金獲得については、大学では個々の研究者、研究マネージャーが個別にファンディングを 受ける。これに対してＳＬＡＣでは、一人のマネージャーが統括して資金を獲得し、これを受け る。マネージャー、ＰＩ(Principal INvestigator)が組織全体の資金を獲得するというラボラト リーモデルは、どのような分野にも当てはまるというわけではない。巨大施設を必要とする分野、 一部の国研に当てはまるやり方である。 これらのコメントから、研究業績を評価する際の「定量的基準と定性的基準の位置 づけや用い方」 「トップ研究者による評価コメントの重要性」などが確認できる。 さらに、 「組織の風土」について質問すると、欧州の機関との比較に基づく以下の回 答が得られた。 ・ＣＥＲＮからＳＬＡＣに移籍してきた Dr. Neil Calder の評価に拠れば、強固なハイアラーキー を持つＣＥＲＮの制度、システムに比べて、自由な雰囲気のＳＬＡＣは若い知的欲求を満たして くれる場として機能している(例えば、ＳＬＡＣではスタッフは Director も含めてファーストネ ームで呼び合うが、ＣＥＲＮでは Director は 5 年ごとに外部からやってきて、特別待遇を受け、 “神のように支配する”)。 ・ＳＬＡＣには、欧州とは異なる知的クイックネスがある。リスクテイクを進んで行う風土がある。 39 これは、ＳＬＡＣやスタンフォード大学が“ベンチャーロード”に隣接しているという地理的な 条件も多いに関係している。 40 ２－７．研究拠点の全般的特徴に関する有識者調査 「ライフサイエンス分野」 「環境・エネルギー分野」 「情報通信技術分野」 「ナノテク ノロジー・材料分野」 「基礎科学（素粒子物理）領域」のトップ拠点について、第１次 及び第２次の２回の現地調査で得られた結果を検証するため、日米の研究開発システ ムに詳しい研究者・有識者へのインタビュー調査を行った。 ２－７－１．ＴＰＩ（ジョージ・ヒートン氏） 第一に、米国の科学技術政策に関する有識者集団である「ＴＰＩ(Technology Policy International)」から、関連コメントを聴取した。 ＴＰＩは、科学技術に関する調査研究や施策提言などに取り組む 4 名の専門家から 構成されており、各種委員会や関連学会においても様々な活動を展開している。ここ では、4 名の内、マサチューセッツ州に在住する Mr. George Heaton に対するインタ ビューを実施した。Mr. Heaton はマサチューセッツ州登録の弁護士であり、マサチュ ーセッツ工科大学や Worcester Polytechnic Institute などにおける faculty として の活動実績を有する。また、日本でも、埼玉大学における visiting professor などと しての活動実績を有する。 Mr. Heaton から得られたコメントをもとに、「第１次及び第２次現地調査で得られ た結果の妥当性」 「第１次及び第２次現地調査の関連情報」などをまとめると、次のよ うになる。 最初に、研究拠点で実施したインタビューの結果に基づき、 「トップ拠点の要件」に ついて質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ 「トップクラスの研究拠点としての最も重要な要件は、トップクラスの人材を集める力を持ってい ること」という認識は正しい。 ・トップクラスの研究者を特定の研究拠点に引き付けるには、 「ビジョン、同僚、研究や施設に投入 できる資金、組織でのパワー(権限など)、prestige」をパッケージとして提示することが重要。 ・トップクラスの研究者は、多くの場合、独自のビジョンを持っている。そして、自らのビジョン を実現するための場所や組織を求めている。自らのビジョンの下で、研究組織を率いていきたい と思っている。このため、独立して活動できる魅力的な場所に引き付けられる。 これらのコメントから、 「トップ拠点としての重要な要件」が「トップクラスの人材 を集める力を持っていること」であることが裏付けられる。 また、「人材を引き付ける魅力」が、「ビジョン」「所属する人材」「施設」などから 生まれてくることも確認できる。 上記に加え、関連情報として、 「トップ拠点の特徴」について、ボストン大学とマサ チューセッツ工科大学を比較事例とする以下のコメントが示された。 41 ・ 「優れた人材を集め、集めた人材の力を引き出す仕組み」にはいくつかのパターンがあるが、ボス トン大学とマサチューセッツ工科大学のアプローチは対照的である。 ・ボストン大学の場合、トップクラス研究拠点として発展するようになったのは、1969 年にジョン・ シウバが学長に就任したことをきっかけだった。 ・ジョン・シウバは独自のビジョンを持つ人物で、そのビジョンを掲げ、大学の成長と改善に向け、 大変エネルギッシュな活動を展開した。 ・具体的には、様々な場所に出向いては、「優秀な研究者でかつ起業家精神を持つ人材(アカデミッ ク・アントレプレナー)」を見つけ、学内にポストを用意し、次々とスカウトした。 ・そのために、学内の人材や組織に対し、必要な指示を与え、干渉することに躊躇しなかった。結 果として、ボストン大学は急速にトップクラス研究拠点として認知されていった。 ・このように、大学の経営層に強いリーダーが存在すると、組織は急速に変わっていく。一方で、 こうした独裁的なトップを嫌悪し反発する人材も増えてくる。したがって、今後もボストン大学 がトップクラス研究拠点としての地位を維持できるかどうかについては、疑問を呈する人もいる。 ・これに対し、マサチューセッツ工科大学の総長は、基本的には、学内の個々の活動に対し干渉す るようなことはしない。優れた研究者が自由に活動し、研究者同士が自由に連携できる環境を提 供している。 ・マサチューセッツ工科大学の場合、優れた人材を集めた後は基本的には何もしない、すなわち「ア カデミック・アントレプレナーの“ホールディングカンパニー”」のような仕組みとなっている。 さらに、 「トップ拠点の運営」について、以下のコメントが示された。 ・大学が faculty に対し 9 ヶ月分のサラリーを支払うケースが一般的である。個別契約により、12 ヶ月分を保証するケースもある。したがって、テニュアになると原則として 9 ヶ月分のサラリー が保証されることになる。 ・優秀な faculty であれば、30 万ドル規模のサラリーは一般的。民間企業のコンサルティングなど を行うと、さらに高額の報酬を得ることができる。 ・しかし、こうしたケースは、米国の中でもトップクラスの一部の限られた大学、限られた人材に おいて見られるものである。 ・大学からのサラリーは、外部資金の獲得額などにより、極端に変化することはない。 ・ボストン大学は、一部の研究分野ではトップクラスだが、全体として見ると、まだセカンドクラ スに属する。ただし、サラリーはハーバード大学より高く、積極的に優秀な人材をスカウトして いる。 ・マサチューセッツ工科大学は、昇進段階に達した faculty に対し、候補者の内、半数を採用する 方式を取っている。 ・ただし、全体として見ると、米国のトップクラスの大学においても、faculty として採用された 後は、多くの人が昇進していくケースの方が一般的である。カーネギーメロン大学などは、この タイプに属する。 42 ・制度上は、faculty の昇進については President と Provost が決める形を取っている。ただし、 通常は、「flat structure 型」の仕組みにより学部が決めた案をそのまま認可するケースが多い。 ・ただし、そうではないケースもある。ボストン大学の前学長であったジョン・シウバの場合、全 ての学部におけるテニュアへの昇進について決定権限を握っていた。 ２－７－２．ＴＰＩ（パトリック･ウィンダム氏） 第二に、ＴＰＩの 4 名の専門家の内、カリフォルニア州に在住する Mr. Patrick Windham に対するインタビューを実施した。Mr. Windham は科学技術分野のコンサルタ ント活動を主務としており、スタンフォード大学における faculty としての活動実績 を有する。また、米国上院における科学技術分野のシニアスタッフとしての活動実績 を有する。 Mr. Windham から得られたコメントをもとに、 「第１次及び第２次現地調査で得られ た結果の妥当性」 「第１次及び第２次現地調査の関連情報」などをまとめると、次のよ うになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ 「トップクラスの研究拠点としての最も重要な要件は、トップクラスの人材を集める力を持ってい ること」という認識は正しい。 ・したがって、新たなトップクラスの研究拠点を形成する場合、 「既にトップクラスの研究者が存在 する機関や場所」を対象に、拠点形成の動きを起こした方が、成功確率が高くなる。 ・これに対し、辺鄙な場所に位置しており、現時点ではトップクラスの研究者が存在しない機関の 場合、拠点形成のトリガーとなるトップクラスの研究者のスカウトから始めなければならない。 ・地方の大学で、トップクラスの研究者が存在しない場合、大学として取るべき戦略として、以下 のポイントが指摘できる。第一に、対象分野を出来る限り絞りこむこと。特定領域に資源を集中 して投入することが重要である。その上で、第二に、必要な資源を投じ、地域のスターとなるト ップクラスの研究者をスカウトすることになる。 ・トップクラスの研究者が求める環境は「一番良い仕事ができる場所」であることはもちろんだが、 居住環境などを含め、総合的な条件を提示することがポイントになる。 ・例えば、研究者をスカウトする条件として、 「配偶者のポジションを合わせて提示する」ケースな ども見られる。 ・すなわち、スカウトの条件として、 「トップクラスの研究者の多様なニーズに応えたトータル・パ ッケージ」を示すことが有効に働く。 ・こうしたアプローチを経て、トップクラスの研究拠点が形成された代表的ケースとして、テキサ ス大学の成功などが挙げられる。 ・トップクラスの研究拠点において「ビジョナリーリーダー」と「研究リーダー」が同一人物では なく、２人がチームを組んで取り組むケースは、米国でも珍しくない。 43 これらのコメントから、 「トップ拠点としての重要な要件」である「トップクラスの 人材を集める力を持っていること」を満たすためには、拠点の特性を生かした方策が 必要であることがわかる また、「人材をスカウトするプロセス」について、「トータル・パッケージとしての 条件の提示」などの具体事例が把握できる。 上記に加え、関連情報として、 「トップ拠点の資金」について、以下のコメントが示 された。 ・トップクラスの研究拠点の活動資金としては、一般的に、産業界からの資金よりも、連邦政府か らの資金の方が多い。 ・外部から獲得する研究資金については、基礎研究の場合、特に連邦政府資金が占める割合が高い。 ・ただし、応用研究については、最近、ＢＰが、カリフォルニア大学バークレー校、ローレンスバ ークレー国立研究所、イリノイ大学（化学工学やとバイオロジーに強い）に５億ドルの資金を拠 出し、バイオ燃料の研究を進めている例なども見られる。 ・資金獲得の仕組みが｢組織として獲得するタイプ｣と「個人として獲得するタイプ」の２つの分か れるという認識は正しい。 ・例えば、バイメディカルに関する研究の場合、必要資金や人材の規模が極めて大きいので、 「外部 資金を獲得する人」と「研究に専念する人」が共存している。 ・バイオＸの場合、設立時に、ジム・クラーク氏からのギフトとして、8,000 万ドル（当初の約束 額は 12,500 万ドル）を得ている。その後の研究資金のほとんどは、連邦政府からのものとなって いるのではないか。 ・米国の税制が、富裕層への大学に対する資金援助を促進している面がある。 また、 「トップ拠点の運営」について、以下のコメントが示された。 ・大学の faculty のサラリーは、基本的にスタンフォード大学が支払っている。このため、junior faculty の時代（通常、７年間）に十分な外部ファンドを獲得できないと、テニュアになれないケ ースが多い。 ・マサチューセッツ工科大学やスタンフォードなどのトップクラスの研究大学では、外部資金の十 分な獲得実績を持たずに、テニュアになるケースはほとんど見られない。 ・テニュアの場合、外部資金を獲得できなくても、組織を去る必要はない。ただし、研究に必要な スペース、施設、学生を確保できなくなる。 ・ハードマネーは、主としてから大学から直接支払われるサラリーなどのこと。ソフトマネーは、 連邦政府などから獲得する外部研究資金のこと。大学院生やポスドクは、主としてソフトマネー で暮らしている。したがって、教育専門の faculty はハードマネーだけで暮らしていけるが、研 究関連の faculty はソフトマネーと関わらざるを得ない。 ・業績評価や昇進において定量よりも定性評価が重視されるが、こうした評価を行うためには「目 利きになれるシニア人材」が相当数存在することが必要。つまり、 「pier review system を支え ることのできる優れたシニア人材」が必要。 44 ・この意味で、プログラムマネジャーの多くが優れたサイエンティストであることが、米国の競争 的研究資金システムをうまく動かしている大きな理由となっている。 さらに、 「トップ拠点の人材流動」について、以下のコメントが示された。 ・米国において人材流動性が高い理由の一つとして、「研究拠点による人材獲得競争が活発である」 ことが挙げられる。かつて、テキサス大学がトップ拠点になることを目指した時、石油産業から のハードマネーを使い、ハーバード大学からノーベル賞受賞者のスティーブ・ワインバーガーを スカウトしたのが典型例。 ・人材流動の変化を昇進プロセスに基づき整理すると、大学院を経て faculty として採用されるま での段階では流動性が非常に高く、faculty として採用された後、Assistant Professor からテニ ュアを得るまでの段階では、流動性は相対的に低くなり、テニュアを得た後は、再び人材流動性 が高くなる傾向が見られるのではないか。 ・ただし、ハーバード大学のように、百人に一人程度しか内部の Assistant Professor がテニュア を獲得できない環境下では、Assistant Professor からテニュアを得るまでの段階においても、人 材流動性が非常に高くなる。 ２－７－３．スタンフォード大学（山本喜久教授） 第 三 に 、 Stanford University の Department of Electrical Engineering & Department of Applied Physics の Professor である Dr. Yoshihisa Yamamoto へのイ ンタビューを実施した。Dr. Yamamoto は、日本での研究生活の後、スタンフォード大 学にテニュアとして招聘されたという経歴を持ち、日米両国の研究拠点の状況に通じ ている。 Prof. Yamamoto から得られたコメントをもとに、「第１次及び第２次現地調査で得 られた結果の妥当性」 「第１次及び第２次現地調査の関連情報」などをまとめると、次 のようになる。 最初に、 「トップ拠点の要件」について質問したところ、以下の回答が得られた。 ・ 「トップクラス研究拠点としての最も重要な要件は、トップクラスの人材を集める力を持っている こと」という認識は正しい。優れた研究者がいる場所に、優れた研究者と仕事をするために、優 れた研究者が集まってくる。 ・トップクラス研究拠点としての上記モデルは、研究者の高い人材流動性を基本としている。した がって、米国における「他の国では見られない“極めて高い人材流動性” 」がトップクラス研究拠 点の形成にもたらしている影響について、十分考慮する必要がある。 ・米国の場合、海外から非常に多くの優れた研究者が集まってくる。そして、海外からやって来た これらの研究者の中には、 「自分の力を発揮できるならば、これまであまり知られていなかった機 関でも、ブランドなど気にせず、積極的に参加する優れた研究者」が非常に多く含まれている。 45 ・つまり、米国において、地方都市も含め、様々な地域において次々と新たなトップクラス研究拠 点が誕生するダイナミズムは、 「海外から集まってくる非常に多くの優れた研究者」の存在がもた らしている面が強い。 これらのコメントから、 「トップ拠点としての重要な要件」が「トップクラスの人材 を集める力を持っていること」であることが裏付けられる。 また、「トップ拠点の形成」において、「米国の高い人材流動性」がもたらしている 影響を把握できる。 上記に加え、関連情報として、 「日本のトップクラス研究拠点創出のモデルのあり方」 について、以下のコメントが示された。 ・海外からの優れた研究者の人材流動について、日本と米国の間に見られる違いを考えると、日本 において、米国のように 「多くの地方都市で、次々とトップクラス研究拠点が生まれるモデル」 を想定することは無理があるのではないか。 ・したがって、トップクラス研究拠点の創生や強化を図るには、拠点の数や地域を限定した上で、 これらの拠点に対し支援方策を導入することが効果を発揮するのではないか。 ・この意味で、ドイツのように 「“同じようなレベル”の“複数の拠点（ただし、対象とする地域 数はあまり多くしない）”を構築する」、あるいはフランスのように 「あらゆるものを一つの地域 （具体的にはパリ）に集中する」 など、ヨーロッパ型のトップクラス研究拠点モデルについても、 十分に方策検討の参考とする必要があるのではないか。 さらに、 「米国における大学院生の位置づけ」について、以下のコメントが示された。 ・また、米国の場合、大学院生を採用した教授等が給与、授業料、福利厚生費に見合った費用を支 払う。スタンフォード大学の場合は約 1 千万円／人・年の費用が必要になり、大学院生一人を採 用することは、教授等にとって、その後の 5 年間で 5 千万円の費用を捻出する責任を負うことを 意味する。 ・こうして大学院生による研究開発活動をプロフェッショナルの仕事として認知し、相応の報酬を 持って報いることが、米国において優れた研究者を育成・輩出する面で大きな役割を果たしてい ることも、考慮すべき重要なポイントになるのではないか。 46 ２章まとめ① 米国トップクラス研究拠点第1次調査結果（その１） 第1次調査対処拠点 コールドスプリングハーバー 研究所 対象拠点の分野 ＭＩＴ・グローバルチェンジ サイエンスセンター ライフサイエンス スタンフォード大学 スクール・オブ・アース サイエンス ＭＩＴ・メディアラボ カーネギーメロン大学・ロボット研究所 環境・エネルギー 情報通信技術 情報通信技術 環境・エネルギー Associate Prof. Hiroshi Ishii（Co-Director, Prof. Matthew Mason（Director） Things That Think） インタビュー対象者 Dr. Lilian Clark（Dean） Prof. Ronald G. Prinn（Director） Prof. Pamela Mason （Dean） 調査項目 ①組織・資金 2005年：9,870万ドル 人員：約1,500名（院生含む） 人員：フィァカルティ49名 2006年：4,000万ドル 人員：350名（50名 研究スタッフ：40名余、研究支援スタッフ： がファカルティ） 70名余、大学院生：約130名 2004年：4,000万ドル 人 員：463名（ファカルティ:47, ポスドク:13, リ サーチスタッフ:182 等） ②設立年 1890年 1990年 1947年 1985年 1981年 名声／過去の研究業績／現在取り組んで インターナショナルなプロジェクト／大規模 ③トップクラス研究拠点の要件：人材 いる研究の先進性／所属する人材の魅力 なプロジェクト／高いサラリー／エキサン 人的リソース／高い評価 が集まる理由 ／他では得られない設備や装置／リスクを ティングなビジョン とるチャンスを与える場 組織のビジョン／所属する人材 ビジョン（1979年に大学が掲げた「CMUに ロボット分野のトップクラス研究拠点を創 る」）／特定分野の研究レベルの高さ／優 れた研究者 ④拠点創出のトリガーとなったビジョ ナリーリーダーの存在 チャールズ・ダベンポート プリン教授 他 ニコラス・ネグロポンテ ＆ ジェロム・ウィー スナー（1980年にメディアラボのアウトライ ンを作成） アラン・ニューウェル ＆ ハーバート・サイモン ⑤拠点発展の牽引力となったトップク ラスの研究リーダーの存在 ジム・ワトソンのチームが中興の祖 プリン教授 他 － ラズ・レディ（ロボット分野のトップ研究者を 次々と集め、「人が人を次々に引き付ける」 好循環を生む） ⑥主要な外部資金源 資金源は寄付金に大きく依存（連邦政府資 金は約30％） － ⑦外部資金を獲得する仕組み 採用後5年間はサラリー保証、この後は 組織全体として外部資金を獲得する（外部 組織全体として外部資金を獲得する（外部 原則として全てのファカルティーが外部資 ほとんどのファカルティが外部資金獲得に ファカルティーが外部資金獲得の役割を担 資金獲得の役割を担うファカルティーと担 資金獲得の役割を担うファカルティーと担 金獲得の役割を担う コミットする う わないファカルティーが共存する） わないファカルティーが共存する） ⑧マネジメントの特徴（特筆事項） MITは社会ニーズに根ざした先端研究を重 組織運営のための資金を全体の約１割の 大学院生に対する教育義務が無い／コ 視する大学（Problem Oriented University） トップダウンのエンゲージメントとボトムアッ 人間が獲得しディレクターの下に集約／そ 財政基盤が豊かではないCMUにおける「レ ミュニケーション重視のためにファカルティ /「環境」は特に学際的なアプローチが効果 プのエンゲージメントのバランス の後ディレクターの裁量で組織全体のため インメーカー」の存在の重要性 数は60名前後に抑える を発揮する領域 に使う ⑨人材の流動性・国際性 マネジメント層を含め50%以上が外国人 の人材 大学院生の約1/3が米国外出身（修了後 は他機関に移ることを奨励） ビジョナリーリーダー：J.C.ブラナー ミドルリーダー（前学長）：リン・オーア 連邦政府資金66％、企業資金33％ DoD(DARPA,Air Force, Army, Marines 産業界からの資金が約8割、70以上のスポ etc.), NASA, NSF etc. ンサー 連邦政府資金：総額の約70％ 院生は約半数が外国人／ジュニアレベル 他の機関に移動せず長期間ロボット研究 既存の学部の枠に入らない研究者たちが は流動性が高いがシニアレベルの研究者 所で活動を継続するケースが多い／最近 集まってくる は安定性が高い は流動性が高まる傾向あり ⑩テニュア制度の有無 なし、平均在籍期間は約１０年 あり あり あり ⑪リサーチトラックの有無 あり、基本的には全てが該当 あり あり あり、基本的には全てが該当 － 定性的な評価を重視（分野に対するインパ クトの有無など） 定性的な総合評価 － フラット型に近い／学内・学外のメンバー からなる評価チーム／ピアを重視 ⑫業績評価における定量指標の位置 獲得ファンドの額だけで評価されるわけで 付け はない ⑬昇進者を選定する仕組み ⑭その他特記事項 フラットストラクチャー型（昇進候補者の上 位の職位を持つファカルティー全員の協議 により決定） あり（現在10～15人のテニュアトラックが在 籍） ファカルティの多くがリサーチトラック ファカルティの業績評価で定量的な指標が 特に重視されるということは無い 学内のテニュアコミッティが査定対象者を 3年に1度、昇進のための評価が行われる 世界中の誰に審査してもらうかを決め、手 ／採用時にレターによるレビューを含めた 紙を書いて評価を依頼+fund raising能力 十分なスクリーニングを行っている メディアラボにおける価値観は「今までに ロボット研究所はCMU本体とは別に独自に 無い新しい流れを作り出したか」「その新し 予算を決定し、サラリーもロボット研究所が い流れは人類にとって意味を持つのか」の 払う ２つ／これがテニュアの条件 47～48 ２章まとめ② 米国トップクラス研究拠点第1次調査結果（その２） 第1次調査対処拠点 アリゾナ大学・カレッジオブオプティカル サイエンス 対象拠点の分野 ナノテクノロジー・材料 ボストン大学・ナノサイエンス＆ナノテクノロジーセン ター スタンフォード リニア加速器センター ナノテクノロジー・材料 インタビュー対象者 Prof. James C. Wyant（Dean） Dr. Mario Cabodi (Deputy Director) 調査項目 ①組織・資金 2006年：約2,600万ドル 2006年：約700万ドル 人員構成：111名（ファカルティ73名）／他に院生、学生 人員：ファカルティ22名 ②設立年 1969年 基礎科学（素粒子物理） Dr. Stephen Williams (Deputy Director) and 3 professors フェルミ国立加速器研究所 基礎科学（素粒子物理） Prof. Young-Kee Kim（Deputy Director） 2006年34、540万ドル 2004年：31,800万ドル 人員：所属研究者数1,995名 人員：ファカルティ60余名（エンジニア、支援スタッフ含 （ポスドク含む）／外来研究者数2,300名（半数が外国） め1,600名） － 1962年 1967年設立／1974年に現在の名称に改名 エキサイティングなプログラム／長期的な科学のビジョ 最先端の科学／魅力的な研究開発プログラム／アイ ビジョン（1964年エイトン：オプティクスの研究を専門に 研究に必要な最新の施設／外部資金を獲得するため ③トップクラス研究拠点の要件：人材 ン／大学との密接な関係（優秀な専門スタッフ）／リー ディアを実現するためのリスクを取るチャンスを与える 行う大学が必要）／優れた仲間／エキサイティングな の連携構築が容易 が集まる理由 場／他にはない最先端施設 ダーシップを持つ最良の科学者 場所 ④拠点創出のトリガーとなったビジョ ナリーリーダーの存在 マイネル・エイトン（1969年スタート） ⑤拠点発展の牽引力となったトップク ピーター・フランケン（1973年ミシガン大より引き抜き） ラスの研究リーダーの存在 前学長 ジョン・シウバ／ 現学長 ロバート・ブラウン － 「ピーフ」パノフスキー（1984年まで初代ディレクター、 現在名誉ディレクター） ロバート R. ウィルソン ジョナサン・ドーファン － ⑥主要な外部資金源 連邦政府資金66％、州政府資金12％、企業資金22％ （200余のグラント、コントラクト） ⑦外部資金を獲得する仕組み 原則として全てのファカルティーが外部資金獲得の役 原則として全てのファカルティーが外部資金獲得の役 基本的にただ一人のマネージャーが統括して、組織全 組織全体として外部資金を獲得する 割を担う 割を担う 体の資金を獲得する（分野特性による） ⑧マネジメントの特徴（特筆事項） 学部内、学部間、大学間の連携に基づきグループを形 学長の強いリーダーシップによるトップダウンの運営 成、研究資金を獲得する動きが顕著 （選択的に特定分野への資金援助を行う） スタンフォード大学の1部門であり、人事面、リソース面 （GOCOなので採用条件に自由度があり、大学との競 を含めて大学と密接な関係を維持している点がユニー 争に勝って優秀な人材が集められる） ク ⑨人材の流動性・国際性 （毎年２～３名の新しいファカルティを採用） プロパー研究者、研究補助職ともに組織へのロイヤリ 研究者の40％以上が米国以外の市民権を持つ／シニ ティが高く人材流動性は決して高くない／外来研究者 アファカルティ以上は流動性が低い は世界中から集まる 連邦政府 22名の研究者中11名が外国人 DOEとの契約による政府予算 ⑩テニュア制度の有無 あり あり あり／スタンフォード大学と同様 ⑪リサーチトラックの有無 あり あり あり／スタンフォード大学と同様 ⑫業績評価における定量指標の位置 外部資金を獲得する能力と熱意は重要な評価指標 付け （ファンドがないと組織を去ることになる） 主要指標は対象分野での認知度、論文数、外部資金 定量的評価も重要だが、決め手は同じ専門分野の多く 獲得額（特に重要） の研究者の意見 ⑬昇進者を選定する仕組み センターとしては研究者の評価、昇進に直接関与しな い（大学が上記指標により業績評価を行う） ⑭その他特記事項 － 大学と同様 中長期的な外部資金枠の確保（企業からのコントラクト この分野で短期間にトップクラスになるには傑出した は1，2年の短期、政府系は相対的に長く、例えば軍の エンダウメントが少ない大学として、非常に競争的な環 ファシリティが必要／トップを永く維持するためには長 コントラクトは5年単位の資金提供がトータルで20年間 境（外部との競争）にある 期ビジョンと「変化を厭わない気風」が重要 受けられる可能性あり／短期的ファンドの割合が高く なりすぎると組織がカオス化） 連邦政府 なし、ただし研究所が存続している限りは実質的には テニュア制度 あり、基本的には全てが該当 定性／定量を合わせた総合評価 過去の業績、現在の能力に加え将来のポテンシャルを 総合的に評価 基礎科学領域はひとつの研究に10年以上を要する／ 安定した予算源を確保することが重要 49～50 ２章まとめ③ 米国トップクラス研究拠点第2次調査結果 第２次調査対処拠点 コールドスプリングハーバー 研究所 カーネギーメロン大学・ロボット研究所 カーネギーメロン大学・ロボット研究所 対象拠点の分野 ライフサイエンス 情報通信技術 情報通信技術 インタビュー対象者 Dr. Nicholas Tonks (Professor) Dr. Christopher Atkeson (Professor) Dr. James Kuffner (Assistant Proffesor) ①当該拠点への応募理由（と契機） ●ロボット分野で最大で名声もある研究所に魅力を感じていた ●CSHLには「グッドサイエンス」があり、トップクラスの科学に取り ●ロボット分野の研究に必要な「人材のクリティカル・マス」（ロボッ ●学会発表後に声をかけられたことを契機としてファカルティ採用 組むことができる ト関連の研究者・技術者のコミュニティ形成）がある に応募した ●国際学会が契機となり非常に熱意あるスカウトを受けた ②トップ拠点での自らの研究ビジョン ●世界クラスの研究者は、リーダーの描く大きなビジョンに呼応す ●CSHLに自分の専門分野であるシグナルトランスダクション研究 るとともに、「独自のビジョン」（例：ヒューマノイドロボット）を持つこ を確立すること（従来CSHLでは実績が少ない分野だった） とが重要 － ●若い人材、フレキシビリティの高さと機会の多さ、萌芽段階の研 ●優れた研究に取り組むための重要なファクターは人材と学生 ●一般に有名な機関のほうが外部資金を獲得しやすい 究テーマがあること ●ロボット研究所はこの分野では他の組織より優れた研究支援を ●非常に自由な活動環境であり、分野間の連携も活発 ③トップ拠点の組織特性として指摘できる点 ●組織が階層的でない ●過競争ではなく同僚との関係、コラボレーションを重視する環境 提供できる（例：外部資金の効率的な獲得の仕方） ●若手研究者がハイリスク研究に取り組むことを組織的に支援 ④採用方法、基準 ●新しい人材はスカウトと公募の両方の方法で行う ●論文、インタビュー、発表などの評価の他にCSHで開催される 各種会合が優れた人材の発掘の場となっている／リクルートの際 は公式、非公式のセミナーやプレゼンを行い、候補者の研究戦略 のリアリティなどを判断する ●人材採用に際しては論文数ではなく、成果がどう評価されてい るかを重視する ●内外での発表の評価、同僚やシニアによる評価コメントを重視 する ⑤昇進 ●昇進には極めて高い基準をクリアすることが求められるが、クリ アできれば原則として全員が昇進できる ●昇進に必要な時間は、アシスタントプロフェッサー５年、アソシエ イトプロフェッサーが３年～５年程度 ●昇進のための業績評価は３年毎に行う ●３年目はインターナルレビュー、６年目はエクスターナルレ ●採用時に厳しいスクリーニングをかけた後は、昇進時の過度の ビュー、９年目はさらに厳しい基準でのエクスターナルレビューが 競争を避けている 行われる ●３年に１回の評価に際しては評価に約１年をかける ●ロボット研究所の場合、内部昇進率が高いのは、昇進が困難な 研究者が自ら組織を去るからでもある ⑥業績評価 ●業績評価には定性と定量の２つの指標を用いる ●研究の量よりも質を重視する／外部資金の獲得において、プロ ●十分に外部資金が獲得できなくともある程度は評価されうる ポーザルの内容に高いスコアが獲得できれば、仮に資金が得ら ●但し外部資金がないと院生の費用が賄えず、十分な研究活動 ●外部資金獲得額も参考とされる（資金獲得が全くないのは不自 然） が維持できなくなる れなくても研究所からは評価される ⑦その他のマネジメントの特徴 ●研究者が期待しているより少し早く昇進させることでインセン ティブを上げるなどの工夫をしている ●ロボット研究所では昇進コースとしてテニュアトラック、リサーチ ●同僚は競争相手ではなく、研究の仲間／仲間が成功して研究 トラックの他にシステムトラックがある 所全体としての名声が上がれば、所属する自分にも外部資金獲 ●システムトラックの評価基準は論文ではなく「優れたロボットを 得などのチャンスが広がる、と考える 作る」こと ⑧特記事項 ●CSHLは内部競争型ではなく、チームアップ型の機関 ●比較的歴史の浅いカーネギーメロン大学が、この分野でトップ 拠点となる契機としては、DARPAからのコンピュータサイエンスに 対する集中的資金投入があった ●採用対象者の「招待講義」を開催し、さらに研究計画やビジョン に関する詳細インタビュー、ディスカッションを実施して合格者を決 める ●ひとつのポジションの倍率は１００倍以上になる場合もある － 51～52 第３章 米国のトップクラス研究拠点に見る研究拠点形成の要件 本年度の 2 度にわたる米国現地調査の結果、世界トップクラスの研究拠点として備える べき要件がいくつか明らかになってきた。 これらの要件が普遍的なものであるか否か、さらに我が国の研究拠点形成に際してどの ように適用すべきかについては、今後別途に実施する、欧州の世界トップクラス研究拠点 調査の結果を踏まえて検討しなければならない。 本年度の調査研究のまとめとしては、米国でその実績が近年着目されてきているいくつ かの研究拠点、および長期間にわたって高い評価を受けてきている研究拠点が備えている、 世界トップクラスの研究拠点の要件を再掲する。 ３－１．世界トップクラスの研究拠点の要件 米国の大学や公的研究機関は、世界トップクラスの研究拠点たるべき要件をどのように 捉え、そして実践してきているのか。この問いに対する答えは、既に第２章の現地調査結 果でみてきたように、端的にいえば「世界中からトップクラスの優れた人材をひきつける ことのできる力を持っていること」となる。 今回の現地調査の対象とした米国の研究拠点の中には、コールドスプリングハーバー研 究所のように、百年を超える長い歴史を持つものもあれば、MIT グローバルチェンジサイ エンスセンターのように、設立されてから十数年という新しい拠点もある。また、スタン フォード大学スクール・オブ・アースサイエンスのように大学の一学部として位置づけら れるものがある一方、フェルミ国立加速器研究所のような独立した公的研究機関もある。 これら多様な特徴を持つ研究拠点の代表者クラスが異口同音に指摘したのは、世界トップ クラスの研究拠点とは、米国だけでなく世界中のトップクラスの優秀な人材（ひとり立ち した研究者だけでなく、大学院生、技術者などを含む）がそこで研究をしたい、仕事をし たいと願うような魅力を備えている拠点である、というメッセージであった。 それでは、トップクラス研究拠点の世界トップクラスの人材を引きつける力とは、具体 的にはどのような力なのだろうか。これについては、大きく 2 つの指摘があった。 ３-１-１．拠点形成におけるリーダーの存在 第 1 に、 「魅力的なリーダーの存在」である。研究拠点を世界トップクラスたらしめるリ ーダーの在り方には、さらに 2 つのステージがある。最初のステージで必要となるのは、 研究拠点の創出のトリガーとなる、明確で強いビジョンを示すリーダー、「ビジョナリーリ ーダー」の存在である。ビジョナリーリーダーが示したビジョンを、具体的な研究として 展開していく次のステージで必要となるのは、優れた研究者や学生をひきつけることので きる「研究リーダー」である。 53 今回ベンチマークした米国のトップ拠点の中には、ビジョナリーリーダーと研究リーダ ーがそれぞれ存在したケースと、一人のリーダーが両者の役割を兼ね備えていたケースと があった。リーダーの在り方に二つのケースが現れるのには、次のような仮説が考えられ る。例えば、研究拠点の発展段階の特徴によるのではないか、すなわち研究拠点が創出さ れてから、世界トップクラスへと上り始めるまでに長い時間の経緯がある場合、ビジョナ リーリーダーと研究リーダーが個別に存在するのではないかという仮説。また、ビジョナ リーリーダーと、研究リーダーを兼ねることができるリーダーの存在は米国でも稀なケー スで、基本的には 2 段階のリーダーシップが発揮され、研究拠点が世界トップクラスとな っていくのではないかという仮説などである。後者については、カーネギーメロン大学ロ ボット研究所や、アリゾナ大学カレッジ・オブ・オプティカルサイエンスのインタビュー の中で、このステップが明確に示されていた。これらの仮説の妥当性については、次年度 に調査する欧州の研究拠点のケースも含めて、更なる検討が必要である。 なお、今回調査した中では、スタンフォードリニア加速器センター（SLAC）の初代ディ レクターだった“ピーフ”パノフスキーや、MIT メディアラボのニコラス・ネグロポンテ が、拠点の形成と発展にカリスマ的な指導力を発揮したリーダーとして指摘されていた。 他方で、ビジョンを実現するために、既存の研究領域の枠組みを超えた学際的な領域を 形成することが必要となる場合は、関連学部のキーパースンとの連携、ネットワーク形成 を実現できる調整に長けた、起業家型（アントレプレナー型）のリーダーシップが必要と なる。MIT グローバルチェンジサイエンスセンターやアリゾナ大学カレッジ・オブ・オプ ティカルサイエンスがこのケースである。 ３-１-２．研究スタッフ、支援スタッフ、設備、プログラムの充実 第 2 に、研究を進めるに際しての研究パートナーとなりうる「優れた同僚、研究者仲間 が在籍していること」、が指摘されていた。この点は、先の研究リーダーの在り方とも関 連が深いが、 「優れた研究者の存在が、さらに広く優れた人材を引きつける好循環」が生ま れるには、この要件は欠かすことができない。 加えて、「優れた研究支援スタッフが在籍していること」も、人を引きつける要件として 重要である。ある研究拠点の研究者に対して、技術スタッフや研究支援スタッフがどれく らい必要となるかについては、研究分野により異なる。例えば、大型実験設備が必要な分 野では、研究・実験支援スタッフの数も多く必要になる。他方、相対的に支援スタッフの 規模が小さい中で、優れた成果をあげる分野もある。しかしながら、規模の大小にかかわ らず、優れた支援スタッフや事務方の存在は、研究活動やこれに付随する諸手続きを円滑 に進める上で重要である。 また、「そこにしかない優れた研究・実験設備」もまた、優れた研究者を引きつける大き な要因である。特定の研究設備を必要としない分野領域の場合には、 「そこにしかない優れ た研究プログラム」が、優れた人材を引きつける要因となっている。 54 ３-１-３．その他 上記の２つの要件の他に、優れた人材を引きつける用件として指摘されていたのは、研 究推進上のリスクを取るチャンスを与えてくれる（特に若手の研究者に対してそうしたチ ャンスを与える）組織の文化、風潮などである。一方で、一般論として高いサラリーを含 めた待遇条件の面も重要である、との指摘もあった。 ３－２.米国のトップクラス研究拠点のマネジメント ある分野の研究のために設置された研究拠点が、トップクラスとの評価を得るようにな るには、３－１．で指摘したような要件を満たすことに加えて、いかに優れた成果を生み 出し、また産み出された成果をいかに適正に評価するか、そのマネジメントの方法が重要 である。 本調査研究で調査した、米国の世界トップクラス研究拠点には、このようなマネジメン トの方法にもいくつかの特徴があった。それらマネジメントの特徴を大きくまとめると、 次の３点になる。 ３-２-１．人事評価におけるピア評価の重視 世界中から優秀な人材が集まってくる魅力を持つのがトップクラスの研究拠点であると すると、そうして集まってくる人材をどのように評価するかは、トップ研究拠点としての 力を維持するためにも極めて重要な課題である。 人事評価、特にテニュアトラックにある若手研究者を評価する場合に必要な視点として、 本調査でベンチマークした米国のトップクラス研究拠点のトップマネジメントが一様に強 調していたのが、ピア評価の重視である。 いくつかのトップ研究拠点では、論文数や論文の被引用数などの定量的な指標は、あく まで研究者の評価のベースラインを示すものとして捉え、その上でピアによる評価の結果 を重視する、という総合的評価を導入していた（citation を評価基準に用いる場合の問題点 は、ひとつは新しい領域の評価が難しいという点である） 。 具体的な定性的評価の方法としては、審査対象者の同僚によるピアレビューに加えて、 同分野の世界中の一流の研究者にレビューレターを依頼する、という方法を取り入れてい る例、また、審査対象者のかつての指導教官やシニア研究者、学生によるレビューを行う 拠点の例もあった。審査対象者の書いた論文が、その分野に与えるインパクトを重視し、 このインパクトが大きければ、数は問題ではない、との評価を行う拠点もあった。 さらに、プレゼンテーションを通して、審査対象者の研究計画の戦略性や実現性、将来 性を評価する、とするケースもあった。 55 ３-２-２．外部資金獲得の重視 研究者が外部資金の獲得を行うことを重視するという視点は、今回調査したどの研究拠 点にもほぼ共通している。ただし、研究拠点の特徴や資金獲得戦略、例えば外部からの寄 付額の大小、また独立研究拠点か大学付置機関か、等によって、個々の研究者が負うオブ リゲーションには違いがみられた。 まず、拠点に所属する研究者すべてが、外部研究資金の獲得の義務を負うケースとして は、アリゾナ大学カレッジ・オブ・オプティカルサイエンスやボストン大学ナノサイエン ス＆ナノテクノロジーセンターがある。他方、組織の中に部資金獲得の役割を担う研究者 とこれが免除される研究者がおり、組織全体としての外部資金獲得を行うケースとして、 カーネギーメロン大学ロボット研究所や、MIT メディアラボがある。 また、外部研究資金獲得の義務を負う研究者が、資金獲得が首尾よくいかない場合、段 階的に拠点を追われるようになるケースが多い一方で、インパクトのある研究成果を出し ていれば獲得額を問われないとするケースもあった。 ３-２-３．リサーチトラックの採用／システムトラックの採用 今回現地調査の対象とした研究拠点のすべてが、教育義務を課される通常のテニュアト ラックだけではなく、教育義務を免除され研究に専念することが許される「リサーチトラ ックの導入」を行っていた。通常のテニュアトラックとリサーチトラックで、昇進の評価 などに差が設けられるということはない。 研究拠点の分野によっては、カーネギーメロン大学ロボット研究所のシステムトラック 制度などのように、さらに特色あるトラックを設けて、研究能力と対外競争力の向上に努 めているケースもあった。 ３－３.人材の流動性と国際性 米国の研究拠点における人材流動性の高さは、先にも触れた「世界中から優秀な人材を 引きつける研究拠点の力」と、そうした優秀な人材を適切に評価できるシステムによって 担保されてきているという一面がある。 しかしながら、研究拠点の事情を細かく見ていくと、研究者の研究ステージや研究機関 のマネジメントの特徴によって、若干の違いがあることがわかった。 ３-３-１．ジュニアレベルにおける流動性の高さ 今回現地調査を行った研究拠点に共通しているのは、テニュア獲得以前の研究者（ジュ ニアレベルの人材）の流動性が高いということである。米国の大学の共通認識として、自 分の出身大学でそのまま職に就くことは珍しいことであるし、決して奨励されもしない。 結果的に多くのジュニアクラスの研究者は、テニュアを獲得するまでに大学の学部、大学 院、PD研究員期、テニュアトラックを、それぞれ異なる研究機関を渡り歩くことになる。 56 ただし、カーネギーメロン大学ロボット研究所のように、若手研究者を優先的に採用し、 しかもその採用時に厳しいスクリーニングをかけるという評価方法を採る拠点では、結果 的に内部昇格者が多くなり、相対的な流動性は低くなる。他にも、MITが内部昇進率の高 いことで知られている。 他方、テニュアを獲得したシニアレベルの研究者では、ジュニアレベルに比べて流動性 は低くなる。特にトップクラスの研究拠点であるほど、他の研究拠点に移るためのインセ ンティブが小さくなるために、安定性は高くなる。例外としては、テニュア制度を持たず、 研究者の平均在籍期間が 10 年程度となっているコールドスプリングハーバー研究所のケー スがある。 ３-３-２．研究人材の国際性 今回調査した研究拠点は、全般に人材（研究者および学生）の国際性が高かったが、中 にはスタンフォード大学スクール・オブ・アースサイエンス等のように、研究者に占める 米国以外の市民権を持つ者の割合が低い拠点の例もあった。 調査の結果明らかとなった米国トップクラスの研究拠点のスタンスは、基本的に最優秀 の人材をスカウトし、採用し、また学生として受け入れた結果、国際性が高くなったので あり、特に外国人の比率を意識してはいない、というものである。 また、フェルミ研究所や SLAC など、世界でそこにしかない、という装置をもつ研究拠 点では、世界中からビジターとして訪れる研究者の割合が非常に大きくなっている。 他方、欧州等から米国の研究機関に移籍した研究者からは、米国の研究機関の魅力のひ とつとして、研究者にとって自由な文化と環境があることが指摘されていた。 ３－４．今後の検討課題 以上、米国で実施した世界トップクラスの研究拠点調査結果に基づき、世界トップクラ スの研究拠点たる要件と、これを維持し、あるいは促進するマネジメントの特徴、そして 我が国で大きな関心事となっている研究人材の流動性と国際性の特徴について概観した。 米国調査に基づく発見事実を端的に要約するなら、新たな研究拠点の創出、研究拠点の 発展、そして拠点の世界トップレベルの維持のいずれのステージにおいても、必要な要件 は「人」であると言うことができる。しかしながら、この「人材」を集め、研究を展開し、 また評価するために必要なマネジメントの在り方については、研究拠点がどのステージに あるかにより異なるであろう。加えて、研究拠点の適正規模についても、拠点の分野、お よび発展ステージによりいくつかのパターンがあると考えることができる。また、研究拠 点の競争優位の決定要因に関する知見を一般化するためには、今回調査で対象とした米国 とは異なったイノベーション・システムを有する地域、例えば欧州におけるトップ拠点の 実態を調査することにより、地域間の比較分析を行う必要がある。これらは、今後に残さ れた検討課題である。 57 本報告書では、米国調査の結果得られた知見を整理するにとどめ、我が国のトップクラ ス研究拠点形成に対する政策的インプリケーションなどについては、今後、上記のような 課題に関する検討を踏まえて総合的に導出することを期している。われわれは発見事実の 整理に当たって、多くのトップクラス研究拠点に共通してみられる特徴を主に取り上げて きた。一方、政策的インプリケーションの導出にかかる今後の作業においては、拠点間の 差異に配慮した検討が重要になると考えられる。研究拠点に対する効果的な形成支援のあ り方は、それぞれの拠点が関与している研究ドメインの特質によって異なるものと想定さ れるからである。そこで最後に、今回の調査結果を踏まえ、研究ドメインの特質に起因す る拠点間の差異を理解するための予備的な考察を加えておくことにしたい。 一つの試みとして、研究ドメインの特質を、その目的志向性（Science 志向／問題解決志 向）と、制度的な特徴（基盤的／プロジェクト的）ないし時間志向性（長期的／短期的） という２軸によって分類した上で、今回調査の対象拠点のポジションを定義してみる。こ こでは、Science 志向で基盤的・長期的性格を有するドメインに「基礎科学」領域、Science 志向でプロジェクト的・短期的性格を有するドメインに「先端科学」領域、問題解決志向 で基盤的・長期的性格を有するドメインに「公共技術」領域、問題解決志向でプロジェク ト的・短期的性格を有するドメインに「産業技術」領域というラベルを与えておこう（な お、ここで言う「基礎科学」とは、上記のように定義されたドメインのラベルであって、 今回の調査対象分野に含まれる分野分類上の「基礎科学」とは異なる点に注意を要する）。 このように研究ドメインを定義すると、今回の調査対象拠点のポジションは表３－１のよ うに整理できるであろう。 表３－１.米国におけるトップクラス研究拠点のドメイン 基盤的（研究の特徴） 長期的（研究のスパン） 基礎科学 Science志向 問題解決志向 ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ的（研究の特徴） 短期的（研究のスパン） 先端科学 →アリゾナ大学スクール・オブ・オプ →フェルミ研究所、コールドスプリング ティカルサイエンス、カーネギーメロン ハーバー研究所、SLAC 大学ロボット研究所、ボストン大学ナノ サイエンス＆ナノテクノロジーセンター 公共技術 産業技術 →MITグローバルチェンジサイエンス センター、スタンフォード大学スクー →MITメディアラボ ル・オブ・アースサイエンス 今回調査では、対象拠点の抽出を重点推進 4 分野と素粒子物理に限定して行っているた め、上記のように位置づけられた研究拠点の特徴は、必ずしも各ドメインの全般的な特徴 を代表するものではない。しかし、このような分類軸を導入することによって、各ドメイ ンに位置づけられた拠点の共通性、ないし他のドメインに位置づけられた拠点との差異を、 以下のように記述することができるであろう。 58 まず、今回調査の対象拠点のうち基礎科学領域に位置づけられたトップクラス研究拠点 の特徴としては、その規模が、資金面、人員面のいずれにおいても、他のドメインに位置 づけられた研究拠点に比して際立って大きいという点が指摘できる。この点は、基礎科学 領域の中には世界トップクラスの研究活動を推進する上で、相当の資源集積が重要となる 分野が存在することを示唆している。 先端科学領域に位置づけられたトップクラス研究拠点の特徴として指摘できる点は、そ れらの拠点がいずれも資金獲得における強い競争圧力を受けているということである。先 端科学領域には、資金面での競争的な環境が、世界トップクラスのパフォーマンスの決定 要因となる分野が存在することが窺える。 公共技術領域に位置づけられた研究拠点は、いずれも環境分野に関与している拠点であ る。このような一義的な対応関係は、今回の調査対象分野の中でも、とりわけ環境分野が 上記ドメイン定義上の公共性を強く有していることを示している。 産業技術領域に位置づけられた唯一の研究拠点にみられる顕著な特徴は、資金面におけ る産業部門からの取得割合が、他のドメインの拠点に比して明らかに高いという点である。 言い換えれば、資金面での公的支援は、産業技術領域以外のドメインを主たる対象として いる。今回の調査対象分野に限ってみると、産業技術領域で世界トップクラスの拠点を実 現するための施策は、資金面以外にフォーカスを当てるべきであることが示唆されている と言えよう。 以上のようなドメイン分類のフレームワークが、拠点形成要因のバラエティを整合的に 理解する上で有用であるならば、我々は各ドメインに適合的な拠点形成支援の要件を体系 的に抽出することもできるであろう。また、このような研究拠点を分析単位としたドメイ ン分類は、一国全体の科学技術ポートフォリオを表すものとしてみることができるため、 研究拠点形成に向けた選択的な資源配分に資する分析フレームワークとして応用できるで あろう。 今後の研究においては、本フレームワークの有用性に関する検証を踏まえて、拠点形成 支援にかかる政策的インプリケーションを検討することとしたい。 59 補章 定量的指標による米国のトップクラス大学等の評価 補章では、トップレベル研究拠点選定作業の参考にすべく行った、定量的指標に基 づく全米上位研究拠点の比較調査結果を報告する。 １．大学等の定量的分析の設計と概要 研究拠点としての能力や実績を評価する基準として、「“資金力の強さ”については “研究費支出額”」を、「“研究成果の高さ”については“論文被引用数”」を、「“人材 能力の高さ”については“国際的褒章受賞者の在籍数” 」をそれぞれ採用し、これらの 指標を用い、分野別、機関別の比較分析を行った。 ａ．分野別の研究費支出額 National Science Foundation のデータに基づき、 「機関別の研究費支出額」の推移 を分析した。具体的には、「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions」をデータとして使用した。本データを用いることで、全米の大学を対 象とした場合の「研究費の年間総支出額（政府や民間などからの資金を用いた研究費 支出を全て合計した額）に基づく順位」を定めることができる。 期間は 1995 年～2004 年の 10 年間とした。 分野は、本調査の対象である「ライフサイエンス」「環境・エネルギー」「情報通信 技術」「ナノテクノロジー・材料」「基礎科学領域」との対応を考慮し、「Biological Science」 「Medical Science」 「Physics」 「Chemistry」 「Computer Science」 「Mathematical Science」の 6 分野とした。 その上で、 「米国における研究費支出額の上位 15 大学」を抽出した。 ｂ．分野別の論文被引用数 Thomson Scientific のデータに基づき、「機関別の論文被引用数」 「一論文当たりの 平均被引用頻度」を分析した。具体的には、「ISI Essential Science Indicators」を データとして使用した。 期間は 1996 年 1 月より 2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月とし、 期間内の集計値を算出した。 分野は、本調査の対象である「ライフサイエンス」「環境・エネルギー」「情報通信 技術」「ナノテクノロジー・材料」「基礎科学領域」との対応を考慮し、「Biology & Biochemistry」「Molecular Biology & Genetics」「Physics」「Chemistry」「Material Science」「Computer Science」「Mathematics」の 6 分野とした。 その上で、 「世界における論文被引用数（上記対象期間の集計値）の上位 50 機関」 を抽出した。 さらに、関連分野として、 「Microbiology」 「Neuroscience & Behavior」 「Immunology」 「Material Science」の 4 分野における動向も分析した。 60 ｃ．ノーベル賞受賞者の在籍実績人数 日外アソシエーツ「ノーベル賞受賞者業績辞典」及びウェブ上に公開された「ノー ベル賞受賞者の履歴」などに基づき、 「ノーベル賞受賞者が“受賞前” “受賞時” “受賞 後”に在籍した全ての機関」を調査した。 その上で、調査結果から「機関毎の在籍実績人数」を求め、得られた値をもとに「在 籍実績人数に基づく順位」を定めた。 「機関毎の在籍実績人数」の算出には、以下の方 法を用いた。 ①第一に、 「生理学医学賞」 「物理学賞」 「化学賞」のそれぞれについて、1901 年～2002 年のノーベル賞受賞者を特定した。 ②第二に、上記受賞者の中から「米国で博士号を取得し、かつ、米国国籍を有する人」 を抽出した。 ③第三に、抽出したノーベル賞受賞者が「博士号を取得した機関、及び博士号取得後、 2002 年までに在籍した機関」を調査した。 ④すなわち、ノーベル賞の「受賞前」「受賞時」「受賞後」の全ての期間を対象に、ノ ーベル賞受賞者が「博士号を取得した機関、及び博士号取得後、2002 年までに在籍 した機関」を調査した。 ⑤第四に、上記調査結果をもとに「機関毎の在籍実績人数」を算出し、得られた値を 「ノーベル賞受賞者の在籍実績人数」とした。 ⑥同一人物が同一機関に複数回在籍している場合、例えば「博士号をＡ大学で取得し た後、Ｂ大学にポスドクとして移り、その後、教授としてＡ大学に戻ったケース」 については、在籍回数に拠らず、 「Ａ大学の在籍実績人数としては 1 名」とカウント した。 ⑦上記で求めた「ノーベル賞受賞者の在籍実績人数」から、「対象分野（生理学医学、 物理学、化学）のノーベル賞受賞者の内の何名が、当該機関に在籍した実績を有す るか」が分かることになる。 ⑧「ノーベル賞受賞者の在籍実績人数」が高い機関ほど、 「ノーベル賞受賞者が、受賞 前の若手研究者時代を過ごした」 「ノーベル賞受賞者が、受賞後の研究リーダー時代 を過ごした」などのケースが多いことになる。 ⑨したがって、「ノーベル賞受賞者の在籍実績人数」を定量指標として用いることで、 「人材面で注目すべきトップ拠点」を想定することが可能になる。 61 ２．研究費支出総額の推移データに基づく分析 分野別の研究費支出額に基づき各年度の上位 15 大学を抽出した結果を、巻末に添付 する。本データを用いることで、研究費支出総額を指標とした場合のトップクラス研 究拠点の候補を想定することができる。 例えば、1995 年～2004 年の 10 年間を対象に、研究費支出総額が５位以内に入った 累計年数を求め、上位にランクされる機関を分野毎にまとめると、以下のような結果 が得られる。 ２－１．Biological Sciences 「Biological Sciences」分野の場合、トップ 5 にランクされた累計年数の多い機関 は、次のようになる。 ・Baylor College of Medicine ；10 年間 ・Washington University in St. Louis ；10 年間 ・Rockefeller University ； 9 年間 ・University of Pennsylvania ； 7 年間 ・University of Wisconsin-Madison ； 6 年間 ・Harvard University ； 5 年間 ・Johns Hopkins University ； 1 年間 ・University of Washington ； 1 年間 ベイラー医科大学、ワシントン大学セント・ルイス校は、10 年間連続してトップ 5 にランクされている。 62 図表１ 機関別の“Biological Sciences”分野の研究費支出額の推移 ／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ラ ン ク 年 度 1995 Baylor C. of Medicine 1 1996 Rockefeller U. 1997 1998 Washington U. St. Louis Baylor C. of Medicine 91,170 Harvard University 2 95,757 Harvard University 84,081 3 77,278 Texas A&M University 4 97,090 Baylor C. of Medicine 75,727 102,569 U of Pennsylvania 121,658 U of Pennsylvania 98,883 Harvard University 90,128 U. WI Madison 134,205 Washington U. St. Louis 90,293 81,179 1999 Baylor C. of Medicine 102,767 Rockefeller U. Washington U. St. Louis Harvard University U of Washington 5 Rockefeller U. 85,229 76,878 U of Washington 100,405 85,984 Washington U. St. Louis Baylor C. of Medicine ラ ン ク 下段：研究費支出額（千ドル） 116,607 Rockefeller U. 98,793 110,870 Washington U. St. Louis Harvard University 80,653 82,079 95,844 108,751 年 度 2000 Baylor C. of Medicine 1 2001 Baylor C. of Medicine 161,269 2002 Baylor C. of Medicine 206,458 2003 Baylor C. of Medicine 217,202 2004 Baylor C. of Medicine 237,343 237,838 Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis 2 152,562 U of Pennsylvania 3 U of Pennsylvania 133,269 U. WI Madison 4 119,722 U of Pennsylvania 191,076 Rockefeller U. 155,680 Rockefeller U. 131,770 U. WI Madison 112,967 161,833 139,556 Rockefeller U. Rockefeller U. 5 172,778 172,060 150,571 127,460 U of Pennsylvania U of Pennsylvania U. WI Madison 162,352 U. WI Madison 135,056 178,256 170,081 Rockefeller U. 169,753 Johns Hopkins Univ 145,163 158,490 (出典)National Science Foundation「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions 」に基づき日本総合研究所 が編集 63 ２－２．Medical Sciences 「Medical Sciences」分野の場合、トップ 5 にランクされた累計年数の多い機関は、 次のようになる。 ・University of California, San Francisco ；10 年間 ・University of California, Los Angeles ；10 年間 ・Johns Hopkins University ；10 年間 ・University of Washington ； 8 年間 ・University of Pittsburgh ； 4 年間 ・Duke University ； 3 年間 ・Stanford University ； 3 年間 ・University of California, San Diego ； 2 年間 カリフォルニア大学サンフランシスコ校、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、ジ ョンズ・ホプキンス大学は、10 年間連続してトップ 5 にランクされている。 64 図表２ 機関別の“Medical Sciences”分野の研究費支出額の推移 ／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ラ ン ク 年 度 1995 U. CA, San Francisco 1 2 U. CA, Los Angeles U. CA, Los Angeles Johns Hopkins U 4 5 149,869 280,259 228,317 173,628 159,294 U. CA, Los Angeles Johns Hopkins U U of Washington Stanford University 417,095 262,859 221,924 163,576 U. CA, San Diego U. CA, Los Angeles Johns Hopkins U U of Washington 1999 U. CA, San Francisco 379,970 235,899 203,375 161,354 U. CA, San Diego U. CA, Los Angeles Johns Hopkins U U of Washington 1998 U. CA, San Francisco 334,206 219,548 16,620 U of Washington 1997 U. CA, San Francisco 320,757 168,965 3 242,613 Duke University 184,673 Stanford University 164,997 227,513 U of Washington 184,049 208,752 年 度 2000 U. CA, San Francisco 1 2001 U. CA, San Francisco 369,884 U. CA, Los Angeles 2 3 U. CA, Los Angeles 258,324 4 239,350 430,141 U of Washington 366,539 U of Pittsburgh 299,704 542,745 383,945 321,572 279,027 U. CA, Los Angeles Johns Hopkins U Duke University Duke University 655,164 581,024 347,468 279,251 U of Washington U. CA, San Francisco Johns Hopkins U U of Pittsburgh 2004 U. CA, San Francisco 583,167 505,703 298,656 240,992 U of Washington U. CA, San Francisco Johns Hopkins U U of Pittsburgh 2003 U. CA, Los Angeles 537,772 462,136 Johns Hopkins U Stanford University 2002 U. CA, Los Angeles 486,729 312,078 Johns Hopkins U 5 1996 U. CA, San Francisco 329,742 Johns Hopkins U ラ ン ク 下段：研究費支出額（千ドル） 374,135 U of Pittsburgh 332,214 372,068 (出典)National Science Foundation「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions 」に基づき日本総合研究所 が編集 65 ２－３．Physics 「Physics」分野の場合、トップ 5 にランクされた累計年数の多い機関は、次のよう になる。 ・California Institute of Technology ；10 年間 ・University of California, Berkeley ；10 年間 ・Massachusetts Institute of Technology ；10 年間 ・Johns Hopkins University ；10 年間 ・Cornell University ； 5 年間 ・University of Texas at Austin ； 4 年間 ・University of Maryland at College Park ； 1 年間 カリフォルニア工科大学、カリフォルニア大学バークレー校、マサチューセッツ工 科大学は、10 年間連続してトップ 5 にランクされている。 66 図表３ 機関別の“Physics”分野の研究費支出額の推移 ／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ラ ン ク 下段：研究費支出額（千ドル） 年 度 1995 MA Institute of Tech 1 1996 MA Institute of Tech 77,461 Johns Hopkins U 2 1997 MA Institute of Tech 74,821 Johns Hopkins U 74,694 1998 MA Institute of Tech 90,357 Johns Hopkins U 74,032 1999 Johns Hopkins U 83,416 Johns Hopkins U 71,693 65,247 MA Institute of Tech 74,433 55,054 California Inst of Tech California Inst of Tech California Inst of Tech California Inst of Tech U CA Berkeley 3 39,435 U CA Berkeley 4 U CA Berkeley 35,132 Cornell University 5 ラ ン ク U CA Berkeley U MD College Park 57,992 U CA Berkeley 44,069 Cornell University 31,259 53,113 California Inst of Tech 37,263 Cornell University 34,248 45,343 U TX at Austin 36,255 44,967 年 度 2000 2001 2002 California Inst of Tech California Inst of Tech MA Institute of Tech 61,070 MA Institute of Tech 2 58,873 MA Institute of Tech 56,131 Johns Hopkins U 3 50,215 Cornell University 37,188 59,403 52,412 49,397 58,531 58,558 48,272 47,182 37,520 MA Institute of Tech 58,656 Johns Hopkins U 47,923 U. TX Austin 38,683 61,480 56,334 U CA Berkeley U. TX Austin 110,465 U CA Berkeley MA Institute of Tech U. CA Berkeley U TX at Austin 101,601 California Inst of Tech Johns Hopkins U Johns Hopkins U U CA Berkeley 2003 2004 California Inst of Tech California Inst of Tech 60,509 58,449 Johns Hopkins U U CA Berkeley 5 56,972 38,998 27,008 1 4 50,553 55,548 Cornell U. all campuses 38,079 39,675 (出典)National Science Foundation「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions 」に基づき日本総合研究所 が編集 67 ２－４．Chemistry 「Chemistry」分野の場合、トップ 5 にランクされた累計年数の多い機関は、次のよ うになる。 ・University of California, Berkeley ；10 年間 ・University of Illinois at Urbana-Champaign ； 8 年間 ・Pennsylvania State University ； 6 年間 ・California Institute of Technology ； 5 年間 ・Massachusetts Institute of Technology ； 4 年間 ・University of California, San Francisco ； 3 年間 ・Harvard University ； 3 年間 ・University of Texas at Austin ； 3 年間 ・Texas A&M University ； 2 年間 ・Johns Hopkins University ； 2 年間 ・Cornell University ； 1 年間 ・Purdue University ； 1 年間 ・University of Wisconsin-Madison ； 1 年間 ・University of Colorado ； 1 年間 カリフォルニア大学バークレー校は、10 年間連続してトップ 5 にランクされている。 68 図表４ 機関別の“Chemistry”分野の研究費支出額の推移 ／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ラ ン ク 年 度 1995 U CA Berkeley 1 1996 1997 California Inst of Tech U CA Berkeley 15,634 15,599 California Inst of Tech MA Institute of Tech 2 14,903 3 13,977 Pennsylvania State U 4 Harvard University 5 1 13,112 2001 U CA Berkeley 21,471 18,756 U.IL Urbana-Champaign 3 17,667 Harvard University 4 16,957 Pennsylvania State U 5 12,910 19,426 California Inst of Tech Johns Hopkins U 17,760 Pennsylvania State U 12,883 Purdue University U.IL Urbana-Champaign 18,297 Texas A&M University 16,075 U of Illinois Urbana 12,254 17,576 MA Institute of Tech 13,760 17,050 年 度 2000 U CA Berkeley MA Institute of Tech 2 Pennsylvania State U 21,071 18,541 13,606 12,956 U WI Madison 20,638 17,600 U of Illinois Urbana U of Illinois Urbana 1999 U CA Berkeley California Inst of Tech Johns Hopkins U 14,277 13,213 1998 U CA Berkeley 18,845 14,856 University of Colorado U CA Berkeley ラ ン ク 下段：研究費支出額（千ドル） 16,075 2002 U.CA,San Francisco 21,399 U.IL Urbana-Champaign 27,256 U. TX Austin 20,091 MA Institute of Tech 29,609 U. CA, Berkeley 24,907 U. TX Austin 21,787 25,984 U. TX Austin 23,382 24,154 U. IL Urbana-Champaign U. IL Urbana-Champaign California Inst of Tech 18,042 Harvard University U. CA, Berkeley U. CA Berkeley 2004 U.CA,San Francisco 28,798 22,782 18,063 Pennsylvania State U 2003 U.CA,San Francisco 20,962 20,949 22,968 TX A&M U. all campuses Cornell U. all campuses PA State U. all campuses 17,446 18,587 20,804 22,330 (出典)National Science Foundation「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions 」に基づき日本総合研究所 が編集 69 ２－５．Computer Sciences 「Computer Sciences」 分野の場合、 トップ 5 にランクされた累計年数の多い機関は、 次のようになる。 ・Carnegie Mellon University ；10 年間 ・University of Southern California ；10 年間 ・Johns Hopkins University ；10 年間 ・University of Illinois at Urbana-Champaign ； 7 年間 ・University of California, San Diego ； 6 年間 ・Georgia Institute of Technology ； 4 年間 ・Cornell University ； 3 年間 カーネギーメロン大学、南カルフォルニア大学、ジョンズ・ホプキンス大学は、10 年間連続してトップ 5 にランクされている。 70 図表５ 機関別の“Computer Sciences”分野の研究費支出額の推移 ／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ラ ン ク 年 度 1995 Johns Hopkins Univ 1 1996 Johns Hopkins Univ 74,575 Carnegie Mellon U 2 4 Institute of Georgia Tech Institute 24,590 42,063 Cornell University Institute 26,551 Carnegie Mellon U 58,795 U. Southern CA 58,744 U. Southern CA 28,976 of Georgia Tech 65,804 49,893 of Georgia Tech Institute 27,597 56,745 of U. CA, San Diego 29,329 36,657 年 度 2000 Johns Hopkins Univ 1 2001 Johns Hopkins Univ 70,525 2 61,032 Carnegie Mellon U 3 U. CA, San Diego 75,064 U. Southern CA 60,368 U. CA, San Diego 50,745 86,623 74,061 Johns Hopkins Univ 59,965 70,528 55,729 100,324 U. Southern CA 86,600 U. CA, San Diego 85,367 U. CA, San Diego 68,996 Johns Hopkins Univ 56,729 113,320 Carnegie Mellon U U. Southern CA U. IL Urbana-Champaign U. CA, San Diego 50,199 111,009 U. IL Urbana-Champaign Carnegie Mellon U Carnegie Mellon U U. Southern CA 2003 2004 U. IL Urbana-Champaign U. IL Urbana-Champaign 100,132 64,269 54,838 4 2002 Carnegie Mellon U 70,155 U. IL Urbana-Champaign U. Southern CA 5 66,779 Carnegie Mellon U 28,418 71,050 U. IL Urbana-Champaign U. IL Urbana-Champaign U. Southern CA Cornell University 1999 Johns Hopkins Univ 72,991 61,763 36,158 34,490 Georgia Tech 79,097 61,615 41,487 1998 Johns Hopkins Univ Carnegie Mellon U U. Southern CA U. Southern CA ラ ン ク 78,243 57,529 3 1997 Johns Hopkins Univ Carnegie Mellon U Cornell University 5 下段：研究費支出額（千ドル） 66,160 85,259 Johns Hopkins Univ 73,123 (出典)National Science Foundation「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions 」に基づき日本総合研究所 が編集 71 ２－６．Mathematical Sciences 「Mathematical Sciences」分野の場合、トップ 5 にランクされた累計年数の多い機 関は、次のようになる。 ・Johns Hopkins University ；10 年間 ・George Washington University ；10 年間 ・University of Texas at Austin ； 8 年間 ・North Carolina State University ； 7 年間 ・Boston College ； 5 年間 ・Rutgers University ； 5 年間 ・University of Texas, MD Anderson Cancer Center ； 2 年間 ・University of Minnesota ； 2 年間 ・University of South Carolina ； 1 年間 ジョンズ・ホプキンス大学、ジョージ・ワシントン大学は 10 年間連続してトップ 5 にランクされている。 72 図表６ 機関別の“Mathematical Sciences”分野の研究費支出額の推移 ／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 下段：研究費支出額（千ドル） ラ ン ク 年 度 1995 Johns Hopkins U 1 1996 Johns Hopkins U 37,420 1997 Johns Hopkins U 38,508 Rutgers the State U NJ George Washington U 2 7,294 Boston College 3 34,207 George Washington U 7,205 U of South Carolina 6,354 1998 Johns Hopkins U 7,088 6,158 George Washington U 5 ラ ン ク 13,911 George Washington U 13,910 Rutgers the State U NJ Rutgers the State U NJ 10,335 University of Minnesota Rutgers the State U NJ NC State University 7,048 9,748 Boston College 9,088 9,562 年 度 2000 Johns Hopkins U 2001 Johns Hopkins U 24,195 George Washington U 2 U TX at Austin 2002 Johns Hopkins U 23,901 U TX at Austin 16,276 3 NC State University 10,839 George Washington U George Washington U 14,712 Boston C. 14,514 NC State University 28,727 George Washington U. 17,960 U. TX Austin 25,499 U TX MD Anderson Cncr Ctr 15,386 14,950 U TX MD Anderson Cncr NC State University Ctr 13,639 NC State University 11,795 2004 Johns Hopkins U 26,304 16,782 14,654 Boston College 12,077 25,826 16,304 15,011 2003 Johns Hopkins U U. TX Austin George Washington U Boston College 5 U TX at Austin 13,477 7,242 6,676 24,302 15,683 7,454 6,803 6,080 1 4 U TX Austin George Washington U University of Minnesota Rutgers the State U NJ U TX Austin 4 29,293 10,272 NC State U Raleigh 1999 Johns Hopkins U 10,816 14,720 NC State University 12,545 14,649 U. TX Austin 14,454 (出典)National Science Foundation「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions 」に基づき日本総合研究所 が編集 73 ３．論文被引用数のデータに基づく分析 分野別の論文被引用数に基づき上位 50 機関を抽出した結果を、巻末に添付する。本 データを用いることで、論文被引用数を指標とした場合のトップクラス研究拠点の候 補を想定することができる。 例えば、「論文被引用数のランキング」「一論文当たりの平均被引用頻度のサブラン キング（論文被引用数の上位 50 機関の中での平均被引用頻度に基づく順位） 」を指標 とし、各指標において 10 位以内にランクされる機関を分野毎にまとめると、以下のよ うな結果が得られる。 なお、論文被引用数に基づき抽出した上位 50 機関は、 「世界の大学、公的研究機関、 企業、その他の機関」を含んでいる。そこで、 「米国の大学、公的研究機関の中からト ップ拠点の候補を抽出する」ことを目的とする本ランキングでは、下記機関は対象外 とした。 ・米国以外に所在する機関 ・米国に所在する企業 ・米国に所在するその他の機関（ライフサイエンス分野で上位にランクされている 病院など） 74 ３－１．Biology & Biochemistry 「Biology & Biochemistry」分野の場合、各指標においてトップ 10 にランクされる 機関は、次のようになる。 ａ．論文被引用数 ①Harvard University ②University of Texas ③University of California, San Francisco ④University of California, San Diego ⑤Johns Hopkins University ⑥University of Washington ⑦Yale University ⑧Stanford University ⑨University of Pennsylvania ⑩University of California, Los Angeles ｂ．一論文当たりの平均被引用頻度 ①Rockefeller University ②Harvard University ③Scripps Research Institute ④Stanford University ⑤University of California, San Francisco ⑥Massachusetts Institute of Technology ⑦University of California, San Diego ⑧Duke University ⑨Yale University ⑩University of Virginia ハーバード大学、カリフォルニア大学サンフランシスコ校は、「論文被引用数」「一 論文当たりの平均被引用頻度」のいずれにおいても、トップ 5 にランクされている。 一方、ロックフェラー大学、スクリプス研究所は、 「論文被引用数」ではランク外と なるが、 「一論文当たりの平均被引用頻度」ではトップ 5 にランクされている。 75 図表７ “Biology ＆ Biochemistry”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング ／1996 年 1 月～2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月を対象とした場合 「論文被引用数」に基づくランキング結果 ラ ン ク 機関名 「一論文当りの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 ラ ン ク 論文引用数 機関名 引用頻度 303125 49.00 1 HARVARD UNIV 1 EUROPEAN MOLEC BIOL LAB 227261 42.78 2 UNIV TEXAS 2 ROCKEFELLER UNIV 134040 38.36 3 Max Planck Society 3 BRIGHAM & WOMENS HOSP 121020 35.18 4 UNIV CALIF SAN FRANCISCO 4 HARVARD UNIV 114374 32.52 5 UNIV TOKYO 5 SCRIPPS RES INST 111395 31.01 6 UNIV CALIF SAN DIEGO 6 STANFORD UNIV 102039 30.72 7 JOHNS HOPKINS UNIV 7 MRC 99063 30.67 8 UNIV WASHINGTON 8 UNIV CALIF SAN FRANCISCO 97475 30.35 9 YALE UNIV 9 MIT 95229 30.18 10 STANFORD UNIV 10 UNIV CALIF SAN DIEGO 95031 30.15 11 UNIV PENN 11 DUKE UNIV 92570 29.62 12 UNIV CALIF LOS ANGELES 12 YALE UNIV 92542 29.32 13 WASHINGTON UNIV 13 UNIV VIRGINIA 89955 28.40 14 NCI 14 NIDDK 88762 28.38 15 DUKE UNIV 15 WASHINGTON UNIV 85607 27.20 16 UNIV MICHIGAN 16 UNIV WASHINGTON 83287 26.81 17 UNIV OXFORD 17 NCI 80946 26.55 18 UNIV CALIF BERKELEY 18 BAYLOR COLL MED 80670 26.16 19 UNIV TORONTO 19 JOHNS HOPKINS UNIV 79602 26.13 20 UNIV ILLINOIS 20 PENN STATE UNIV 79368 25.88 21 UNIV CAMBRIDGE 21 UNIV CALIF BERKELEY 79348 25.87 22 UNIV WISCONSIN 22 UNIV PENN 78398 25.79 23 CNRS 23 UNIV TEXAS 77666 25.57 24 SCRIPPS RES INST 24 COLUMBIA UNIV 77364 25.25 25 KYOTO UNIV 25 YESHIVA UNIV 72758 25.13 26 UNIV CALIF LOS ANGELES 26 CORNELL UNIV 71562 24.71 27 OSAKA UNIV 27 UNIV MICHIGAN 69842 24.33 28 KAROLINSKA INST 28 UNIV CHICAGO 65239 24.26 29 UNIV COLL LONDON 29 Max Planck Society 62811 23.51 30 COLUMBIA UNIV 30 UNIV OXFORD 62715 23.22 31 EUROPEAN MOLEC BIOL LAB 31 UNIV N CAROLINA 62308 23.05 32 UNIV N CAROLINA 32 CORNELL UNIV 60665 23.01 33 VANDERBILT UNIV 33 UNIV CAMBRIDGE 59358 22.49 34 MIT 34 VANDERBILT UNIV 58884 22.47 35 UNIV VIRGINIA 35 KAROLINSKA INST 58505 22.36 36 PENN STATE UNIV 36 UNIV COLL LONDON 57968 21.88 37 MCGILL UNIV 37 UNIV ILLINOIS 57556 21.73 38 BAYLOR COLL MED 38 UNIV WISCONSIN 52787 21.62 39 ROCKEFELLER UNIV 39 MCGILL UNIV 52730 21.14 40 UNIV COLORADO 40 VET ADM MED CTR 50859 20.87 41 NIDDK 41 UNIV BRITISH COLUMBIA 46698 20.84 42 UNIV CHICAGO 42 UNIV TORONTO 46648 20.39 43 BRIGHAM & WOMENS HOSP 43 UNIV COLORADO 46159 17.64 44 UNIV BRITISH COLUMBIA 44 UNIV MARYLAND 46155 17.41 45 UNIV MARYLAND 45 UNIV TOKYO 44868 16.88 46 VET ADM MED CTR 46 CNRS 44299 16.58 47 MRC 47 OSAKA UNIV 43744 16.57 48 RUSSIAN ACAD SCI 48 KYOTO UNIV 43421 15.86 49 UNIV MINNESOTA 49 UNIV MINNESOTA 43361 6.52 50 YESHIVA UNIV 50 RUSSIAN ACAD SCI (出典) Essential Science Indicators データベース(1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomason Scientific 提供)に基づき 日本総合研究所が編集 76 ３－２．Molecular Biology & Genetics 「Molecular Biology & Genetics」分野の場合、各指標においてトップ 10 にランク される機関は、次のようになる。 ａ．論文被引用数 ①Stanford University ②Johns Hopkins University ③Massachusetts Institute of Technology ④University of California, San Diego ⑤Yale University ⑥Washington University ⑦University of Pennsylvania ⑧Columbia University ⑨Baylor College of Medicine ⑩University of Washington ｂ．一論文当たりの平均被引用頻度 ①Cold Spring Harbor Laboratory ②Massachusetts Institute of Technology ③Salk Institute for Biology Studies ④Memorial Sloan-Kettering Cancer Center ⑤Rockefeller University ⑥Stanford University ⑦Scripps Research Institute ⑧University of California, San Diego ⑨Fred Hutchinson Cancer Research Center ⑩University of California, Berkeley マサチューセッツ工科大学は、「論文被引用数」「一論文当たりの平均被引用頻度」 のいずれにおいても、トップ 5 にランクされている。 一方、コールドスプリングハーバー研究所、ソーク生物学研究所、メモリアルスロ ーンケタリング癌センター、ロックフェラー大学は、 「論文被引用数」ではランク外と なるが、 「一論文当たりの平均被引用頻度」ではトップ 5 にランクされている。 77 図表８ “Molecular Biology ＆ Genetics”分野の論文被引用数に基づく機関 ランキング／1996 年 1 月～2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月を対象とした場合 「一論文当りの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 「論文被引用数」に基づくランキング結果 ラ ン ク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 機関名 Max Planck Society STANFORD UNIV JOHNS HOPKINS UNIV MIT UNIV CALIF SAN DIEGO YALE UNIV NCI WASHINGTON UNIV UNIV PENN COLUMBIA UNIV BAYLOR COLL MED UNIV WASHINGTON UNIV CALIF BERKELEY EUROPEAN MOLEC BIOL LAB UNIV CAMBRIDGE UNIV TOKYO UNIV OXFORD UNIV TORONTO MASSACHUSETTS GEN HOSP ROCKEFELLER UNIV CNRS MEM SLOAN KETTERING CANC CTR UNIV CALIF LOS ANGELES KYOTO UNIV UNIV COLL LONDON UNIV MICHIGAN SCRIPPS RES INST UNIV N CAROLINA UNIV CHICAGO DUKE UNIV MCGILL UNIV OSAKA UNIV CHILDRENS HOSP Cancer Res UK CORNELL UNIV NEW YORK UNIV COLD SPRING HARBOR LAB NICHD UNIV WISCONSIN UNIV MASSACHUSETTS MRC SALK INST BIOL STUDIES UNIV UTAH FRED HUTCHINSON CANC RES CTR CASE WESTERN RESERVE UNIV INST PASTEUR VANDERBILT UNIV ラ ン ク 論文引用数 161135 147209 130965 128242 124387 118248 112581 110169 107003 106445 106286 105825 104735 95763 91359 89619 85978 85346 76800 75181 74916 74882 74579 73378 72338 70363 68883 68225 64691 64664 63405 62409 62099 61554 61239 60298 59379 58996 57983 56538 54258 52277 51969 51753 50507 48655 48150 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 機関名 COLD SPRING HARBOR LAB MIT SALK INST BIOL STUDIES MEM SLOAN KETTERING CANC CTR EUROPEAN MOLEC BIOL LAB Cancer Res UK ROCKEFELLER UNIV MASSACHUSETTS GEN HOSP STANFORD UNIV NICHD SCRIPPS RES INST UNIV CALIF SAN DIEGO FRED HUTCHINSON CANC RES CTR UNIV CALIF BERKELEY WASHINGTON UNIV CHILDRENS HOSP COLUMBIA UNIV YALE UNIV UNIV CHICAGO BAYLOR COLL MED JOHNS HOPKINS UNIV NEW YORK UNIV UNIV OXFORD UNIV WASHINGTON UNIV MASSACHUSETTS MRC UNIV N CAROLINA NCI DUKE UNIV UNIV PENN Max Planck Society UNIV COLL LONDON UNIV CAMBRIDGE UNIV TORONTO UNIV UTAH VANDERBILT UNIV CASE WESTERN RESERVE UNIV MCGILL UNIV UNIV MICHIGAN KYOTO UNIV CORNELL UNIV UNIV CALIF LOS ANGELES INST PASTEUR CNRS OSAKA UNIV UNIV WISCONSIN UNIV TOKYO 引用頻度 86.56 72.05 71.51 70.25 62.06 59.53 56.96 55.98 53.61 51.52 50.87 49.26 48.37 47.63 47.45 46.97 46.71 46.61 43.04 42.79 42.04 40.39 40.12 40.07 39.73 39.37 38.59 37.46 36.82 36.62 36.34 36.33 35.88 35.62 35.45 34.94 34.38 34.18 34.06 33.20 32.40 31.99 31.88 30.79 30.55 30.47 25.66 (出典) Essential Science Indicators データベース(1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomason Scientific 提供)に基づき 日本総合研究所が編集 78 ３－３．Physics 「Physics」分野の場合、各指標においてトップ 10 にランクされる機関は、次のよ うになる。 ａ．論文被引用数 ①Massachusetts Institute of Technology ②University of California, Berkeley ③Stanford University ④Princeton University ⑤University of California, Santa Barbara ⑥Los Alamos National Laboratory ⑦University of Illinois ⑧Argonne National Laboratory ⑨Harvard University ⑩California Institute of Technology ｂ．一論文当たりの平均被引用頻度 ①University of Pennsylvania ②University of California, Santa Barbara ③Boston University ④Stanford University ⑤Harvard University ⑥Princeton University ⑦University of Washington ⑧Brookhaven National Laboratory ⑨Massachusetts Institute of Technology ⑩California Institute of Technology カリフォルニア大学サンタ・バーバラ校、スタンフォード大学は、 「論文被引用数」 「一論文当たりの平均被引用頻度」のいずれにおいても、トップ 5 にランクされてい る。 一方、ペンシルバニア大学、ボストン大学は、 「論文被引用数」ではランク外となる が、 「一論文当たりの平均被引用頻度」ではトップ 5 にランクされている。 79 図表９ “Physics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング ／1996 年 1 月～2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月を対象とした場合 「論文被引用数」に基づくランキング結果 ラ ン ク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 Max Planck Society UNIV TOKYO MIT IST NAZL FIS NUCL RUSSIAN ACAD SCI UNIV CALIF BERKELEY CERN STANFORD UNIV TOHOKU UNIV PRINCETON UNIV UNIV CALIF SANTA BARBARA LOS ALAMOS NATL LAB UNIV CAMBRIDGE CEA CHINESE ACAD SCI UNIV ILLINOIS CNRS ARGONNE NATL LAB HARVARD UNIV CALTECH UNIV MARYLAND BROOKHAVEN NATL LAB OSAKA UNIV UNIV PARIS 11 UNIV OXFORD UNIV CALIF SAN DIEGO KYOTO UNIV IBM CORP NATL INST STAND & TECHNOL UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T UNIV WASHINGTON ETH ZURICH TOKYO INST TECHNOL AT&T UNIV WISCONSIN CORNELL UNIV LAWRENCE LIVERMORE NATL LAB OAK RIDGE NATL LAB UNIV MICHIGAN BOSTON UNIV UNIV TEXAS RUTGERS STATE UNIV UNIV PENN OHIO STATE UNIV AIST UNIV PARIS 6 UNIV MINNESOTA UNIV ROMA LA SAPIENZA PENN STATE UNIV 「一論文当りの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 ラ ン ク 論文引用数 217927 160736 145829 144082 139219 125916 114768 113981 103262 102887 102741 102711 99618 98410 94005 89163 83198 82321 81322 80128 77307 77307 76759 76248 74012 68613 67732 65154 62952 62757 62607 61397 60333 60095 59857 58720 58618 57587 56403 53722 53105 52932 52662 52131 51121 50825 50743 50633 50137 49882 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 UNIV PENN AT&T IBM CORP UNIV CALIF SANTA BARBARA BOSTON UNIV STANFORD UNIV HARVARD UNIV PRINCETON UNIV UNIV WASHINGTON BROOKHAVEN NATL LAB MIT CALTECH CORNELL UNIV UNIV MINNESOTA RUTGERS STATE UNIV CERN UNIV CALIF BERKELEY UNIV CALIF SAN DIEGO OHIO STATE UNIV NATL INST STAND & TECHNOL ARGONNE NATL LAB UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV ILLINOIS LAWRENCE LIVERMORE NATL LAB UNIV MARYLAND LOS ALAMOS NATL LAB ETH ZURICH UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV CAMBRIDGE Max Planck Society UNIV OXFORD OAK RIDGE NATL LAB UNIV MICHIGAN UNIV WISCONSIN PENN STATE UNIV UNIV PARIS 11 UNIV TEXAS UNIV TOKYO IST NAZL FIS NUCL UNIV ROMA LA SAPIENZA CEA TOHOKU UNIV TOKYO INST TECHNOL UNIV PARIS 6 KYOTO UNIV AIST OSAKA UNIV CNRS RUSSIAN ACAD SCI CHINESE ACAD SCI 引用頻度 23.38 23.29 22.77 21.90 21.57 21.50 21.34 20.39 19.72 19.50 19.15 19.04 18.13 18.11 17.86 17.17 17.12 16.27 16.11 15.76 15.64 15.25 14.57 14.53 14.39 14.20 14.03 13.63 13.56 13.30 13.18 13.11 13.08 12.89 12.34 11.32 10.98 10.94 10.84 10.50 10.45 9.77 9.72 9.39 8.65 8.53 8.21 8.07 4.44 4.29 (出典) Essential Science Indicators データベース(1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomason Scientific 提供)に基づき 日本総合研究所が編集 80 ３－４．Chemistry 「Chemistry」分野の場合、各指標においてトップ 10 にランクされる機関は、次の ようになる。 ａ．論文被引用数 ①University of California, Berkeley ②Massachusetts Institute of Technology ③Harvard University ④California Institute of Technology ⑤University of Illinois ⑥University of Texas ⑦University of Minnesota ⑧Northwestern University ⑨Scripps Research Institute ⑩Stanford University ｂ．一論文当たりの平均被引用頻度 ①California Institute of Technology ②Harvard University ③Scripps Research Institute ④Yale University ⑤Massachusetts Institute of Technology ⑥University of California, Berkeley ⑦Northwestern University ⑧Stanford University ⑨University of California, Santa Barbara ⑩University of California, San Diego カリフォルニア工科大学、ハーバード大学、マサチューセッツ工科大学は、 「論文被 引用数」 「一論文当たりの平均被引用頻度」のいずれにおいても、トップ 5 にランクさ れている。 一方、エール大学は、「論文被引用数」ではランク外となるが、「一論文当たりの平 均被引用頻度」ではトップ 5 にランクされている。 81 図表１０ “Chemistry”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング ／1996 年 1 月～2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月を対象とした場合 「論文被引用数」に基づくランキング結果 ラ ン ク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 Max Planck Society CHINESE ACAD SCI UNIV CALIF BERKELEY KYOTO UNIV UNIV TOKYO RUSSIAN ACAD SCI MIT CNRS HARVARD UNIV ETH ZURICH OSAKA UNIV CALTECH UNIV ILLINOIS UNIV CAMBRIDGE UNIV TEXAS UNIV MINNESOTA NORTHWESTERN UNIV UNIV STRASBOURG 1 TOKYO INST TECHNOL TOHOKU UNIV SCRIPPS RES INST CNR CSIC STANFORD UNIV AIST UNIV WISCONSIN UNIV OXFORD TECH UNIV MUNICH YALE UNIV UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T KYUSHU UNIV TEXAS A&M UNIV UNIV PARIS 6 UNIV N CAROLINA HOKKAIDO UNIV PENN STATE UNIV UNIV CALIF SANTA BARBARA NAGOYA UNIV UNIV LUND UNIV UTRECHT UNIV CALIF LOS ANGELES JST ACAD SCI CZECH REPUBL UNIV BOLOGNA CORNELL UNIV UNIV MICHIGAN UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV PARIS 11 UNIV PENN UNIV UTAH 「一論文当りの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 ラ ン ク 論文引用数 157274 119082 116220 97808 95670 85433 84520 76704 76480 71055 69346 67183 67068 66251 63961 63035 62168 61647 60698 60274 60231 59704 57990 55873 53181 51605 51533 49210 47769 47133 46271 45287 44825 44434 43561 43283 43125 42132 41550 41474 40964 40933 40203 40150 39943 38736 37692 37658 37594 37594 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 CALTECH HARVARD UNIV SCRIPPS RES INST YALE UNIV MIT UNIV CALIF BERKELEY NORTHWESTERN UNIV STANFORD UNIV UNIV CALIF SANTA BARBARA UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV N CAROLINA UNIV STRASBOURG 1 UNIV MINNESOTA UNIV PENN UNIV UTRECHT CORNELL UNIV UNIV UTAH UNIV ILLINOIS UNIV WISCONSIN ETH ZURICH UNIV MICHIGAN PENN STATE UNIV UNIV TEXAS TECH UNIV MUNICH TEXAS A&M UNIV UNIV CAMBRIDGE Max Planck Society UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T UNIV LUND UNIV OXFORD JST UNIV BOLOGNA UNIV TOKYO NAGOYA UNIV KYOTO UNIV UNIV PARIS 11 UNIV PARIS 6 CNRS TOHOKU UNIV HOKKAIDO UNIV KYUSHU UNIV OSAKA UNIV CNR AIST CSIC TOKYO INST TECHNOL ACAD SCI CZECH REPUBL CHINESE ACAD SCI RUSSIAN ACAD SCI 引用頻度 31.50 29.64 29.04 28.50 24.83 23.27 22.96 22.02 21.09 20.29 19.30 19.05 18.45 17.82 17.57 17.15 17.05 16.13 15.83 15.67 15.65 15.27 14.91 14.51 14.25 14.20 14.07 13.99 13.93 13.61 12.73 12.05 11.94 11.83 11.04 11.04 11.02 10.59 10.00 9.87 9.86 9.81 9.79 9.37 8.69 8.63 8.49 7.89 4.70 2.84 (出典) Essential Science Indicators データベース(1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomason Scientific 提供)に基づき 日本総合研究所が編集 82 ３－５．Computer Science 「Computer Science」分野の場合、 各指標においてトップ 10 にランクされる機関は、 次のようになる。 ａ．論文被引用数 ①University of California, Berkeley ②Massachusetts Institute of Technology ③Stanford University ④University of Illinois ⑤University of Texas ⑥Carnegie Mellon University ⑦University of California, San Diego ⑧University of Maryland ⑨Pennsylvania State University ⑩Georgia Institute of Technology ｂ．一論文当たりの平均被引用頻度 ①Brigham Young University ②University of California, Santa Cruz ③Arizona State University ④University of California, Berkeley ⑤Pennsylvania State University ⑥Princeton University ⑦California Institute of Technology ⑧Stanford University ⑨Massachusetts Institute of Technology ⑩Cornell University カリフォルニア大学バークレー校は、「論文被引用数」「一論文当たりの平均被引用 頻度」のいずれにおいても、トップ 5 にランクされている。 一方、ブリガム・ヤング大学、カリフォルニア大学サンタクルーズ校、アリゾナ州 立大学は、 「論文被引用数」ではランク外となるが、 「一論文当たりの平均被引用頻度」 ではトップ 5 にランクされている。 83 図表１１ “Computer Science”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング ／1996 年 1 月～2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月を対象とした場合 「一論文当りの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 「論文被引用数」に基づくランキング結果 ラ ン ク 機関名 ラ ン ク 論文引用数 機関名 引用頻度 21280 27.22 1 AT&T 1 BRIGHAM YOUNG UNIV 18792 10.19 2 IBM CORP 2 UNIV CALIF SANTA CRUZ 13242 9.78 3 UNIV CALIF BERKELEY 3 UNIV UPPSALA 12889 9.42 4 MIT 4 AT&T 12009 8.93 5 STANFORD UNIV 5 UNIV OXFORD 10307 8.72 6 UNIV ILLINOIS 6 ARIZONA STATE UNIV 8767 8.04 7 UNIV TEXAS 7 UNIV CALIF BERKELEY 7190 7.22 8 ETH ZURICH 8 PENN STATE UNIV 6844 7.20 9 CARNEGIE MELLON UNIV 9 PRINCETON UNIV 6134 7.15 10 UNIV CALIF SAN DIEGO 10 CALTECH 5862 7.14 11 UNIV MARYLAND 11 STANFORD UNIV 5782 7.10 12 INRIA 12 WEIZMANN INST SCI 5471 6.75 13 PENN STATE UNIV 13 ETH ZURICH 5399 6.35 14 TECHNION ISRAEL INST TECHNOL 14 MIT 5348 6.05 15 GEORGIA INST TECHNOL 15 CORNELL UNIV 5128 6.05 16 UNIV OXFORD 16 COLUMBIA UNIV 5011 5.92 17 PRINCETON UNIV 17 UNIV WASHINGTON 4863 5.85 18 UNIV MINNESOTA 18 UNIV MINNESOTA 4863 5.77 19 UNIV WASHINGTON 19 IBM CORP 4856 5.77 20 UNIV SO CALIF 20 UNIV COLORADO 4739 5.76 21 TEL AVIV UNIV 21 UNIV CALIF DAVIS 4702 5.61 22 CORNELL UNIV 22 UNIV CALIF SAN DIEGO 4614 5.33 23 UNIV CALIF LOS ANGELES 23 UNIV ILLINOIS 4430 5.04 24 UNIV MICHIGAN 24 OHIO STATE UNIV 4397 4.93 25 ARIZONA STATE UNIV 25 UNIV CAMBRIDGE 4382 4.89 26 BRIGHAM YOUNG UNIV 26 UNIV SO CALIF 4329 4.89 27 COLUMBIA UNIV 27 HARVARD UNIV 4107 4.88 28 UNIV UPPSALA 28 LUCENT TECHNOL 4033 4.82 29 UNIV COLORADO 29 UNIV CALIF IRVINE 3935 4.72 30 UNIV TORONTO 30 UNIV MICHIGAN 3903 4.71 31 UNIV CAMBRIDGE 31 UNIV CALIF LOS ANGELES 3779 4.63 32 PURDUE UNIV 32 UNIV PENN 3671 4.34 33 OHIO STATE UNIV 33 Max Planck Society 3621 4.30 34 WEIZMANN INST SCI 34 TEL AVIV UNIV 3577 4.30 35 UNIV CALIF DAVIS 35 TECHNION ISRAEL INST TECHNOL 3528 4.27 36 NATL UNIV SINGAPORE 36 UNIV MARYLAND 3525 4.18 37 CALTECH 37 GEORGIA INST TECHNOL 3478 4.16 38 Max Planck Society 38 UNIV TEXAS 3342 4.13 39 RUTGERS STATE UNIV 39 CARNEGIE MELLON UNIV 3330 4.08 40 MICROSOFT CORP 40 RUTGERS STATE UNIV 3320 3.97 41 ECOLE POLYTECH FED LAUSANNE 41 UNIV WISCONSIN 3243 3.97 42 UNIV CALIF IRVINE 42 UNIV TORONTO 3233 3.93 43 UNIV PENN 43 MICROSOFT CORP 3233 3.62 44 UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T 44 ECOLE POLYTECH FED LAUSANNE 3223 3.58 45 UNIV WISCONSIN 45 PURDUE UNIV 3186 3.56 46 HARVARD UNIV 46 INRIA 3179 3.34 47 LUCENT TECHNOL 47 UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T 3172 3.31 48 UNIV WATERLOO 48 CNRS 3097 2.97 49 UNIV CALIF SANTA CRUZ 49 UNIV WATERLOO 3095 2.27 50 CNRS 50 NATL UNIV SINGAPORE (出典) Essential Science Indicators データベース(1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomason Scientific 提供)に基づき 日本総合研究所が編集 84 ３－６．Mathematics 「Mathematics」分野の場合、各指標においてトップ 10 にランクされる機関は、次 のようになる。 ａ．論文被引用数 ①University of California, Berkeley ②Harvard University ③Stanford University ④University of Michigan ⑤University of Minnesota ⑥University of Wisconsin ⑦University of Washington ⑧Massachusetts Institute of Technology ⑨Cornell University ⑩Rutgers University ｂ．一論文当たりの平均被引用頻度 ①Stanford University ②Johns Hopkins University ③Harvard University ④New York University ⑤University of Washington ⑥Cornell University ⑦Carnegie Mellon University ⑧University of California, Berkeley ⑨University of California, Los Angeles ⑩Columbia University スタンフォード大学、ハーバード大学は、「論文被引用数」「一論文当たりの平均被 引用頻度」のいずれにおいても、トップ 5 にランクされている。 一方、ジョンズ・ホプキンス大学、ニューヨーク大学は、 「論文被引用数」ではラン ク外となるが、 「一論文当たりの平均被引用頻度」ではトップ 5 にランクされている。 85 図表１２ “Mathematics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング ／1996 年 1 月～2006 年 6 月の 10 年 6 ヶ月を対象とした場合 「一論文当りの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 「論文被引用数」に基づくランキング結果 ラ ン ク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 UNIV PARIS 6 UNIV CALIF BERKELEY HARVARD UNIV STANFORD UNIV UNIV MICHIGAN UNIV MINNESOTA UNIV WISCONSIN UNIV WASHINGTON MIT CORNELL UNIV RUTGERS STATE UNIV UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV PARIS 11 NEW YORK UNIV UNIV ILLINOIS UNIV TEXAS PRINCETON UNIV UNIV CHICAGO CHINESE ACAD SCI TEXAS A&M UNIV RUSSIAN ACAD SCI TEL AVIV UNIV CNRS PENN STATE UNIV PURDUE UNIV COLUMBIA UNIV UNIV WATERLOO UNIV TORONTO GEORGIA INST TECHNOL OHIO STATE UNIV MOSCOW MV LOMONOSOV STATE UNIV JOHNS HOPKINS UNIV UNIV N CAROLINA UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T NATL UNIV SINGAPORE UNIV TOULOUSE 3 ECOLE POLYTECH N CAROLINA STATE UNIV HEBREW UNIV JERUSALEM UNIV CAMBRIDGE CALTECH UNIV MARYLAND UNIV OXFORD AT&T TECHNION ISRAEL INST TECHNOL AUSTRALIAN NATL UNIV UNIV NEW S WALES CARNEGIE MELLON UNIV UNIV MISSOURI UNIV FLORIDA ラ ン ク 論文引用数 9544 9398 8699 8456 7320 7311 6876 6575 6377 6222 6180 6071 5901 5535 5518 5221 4953 4917 4774 4744 4521 4518 4295 4202 4155 4117 4077 3986 3966 3932 3838 3812 3768 3746 3668 3650 3556 3496 3457 3455 3394 3367 3365 3359 3357 3297 3284 3234 3188 3186 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 AT&T STANFORD UNIV JOHNS HOPKINS UNIV HARVARD UNIV NEW YORK UNIV UNIV WASHINGTON CORNELL UNIV CARNEGIE MELLON UNIV UNIV CALIF BERKELEY UNIV CALIF LOS ANGELES COLUMBIA UNIV UNIV MINNESOTA UNIV CHICAGO CALTECH UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI T MIT UNIV OXFORD PRINCETON UNIV N CAROLINA STATE UNIV UNIV MICHIGAN UNIV CAMBRIDGE GEORGIA INST TECHNOL UNIV NEW S WALES TEXAS A&M UNIV ECOLE POLYTECH PURDUE UNIV AUSTRALIAN NATL UNIV RUTGERS STATE UNIV UNIV WISCONSIN UNIV PARIS 11 TEL AVIV UNIV UNIV PARIS 6 UNIV FLORIDA UNIV TORONTO UNIV N CAROLINA UNIV TEXAS UNIV WATERLOO UNIV MARYLAND PENN STATE UNIV UNIV MISSOURI OHIO STATE UNIV CNRS NATL UNIV SINGAPORE HEBREW UNIV JERUSALEM UNIV TOULOUSE 3 TECHNION ISRAEL INST TECHNOL UNIV ILLINOIS CHINESE ACAD SCI RUSSIAN ACAD SCI MOSCOW MV LOMONOSOV STATE UNIV 引用頻度 9.30 8.80 7.76 7.65 6.94 6.82 6.39 6.22 5.97 5.97 5.81 5.80 5.74 5.62 5.46 5.44 5.38 5.35 4.89 4.88 4.87 4.57 4.49 4.33 4.23 4.21 4.18 4.16 4.14 4.12 4.09 4.05 4.04 3.99 3.94 3.86 3.83 3.80 3.65 3.59 3.58 3.53 3.40 3.37 3.32 3.18 3.06 2.21 1.62 1.15 (出典) Essential Science Indicators データベース(1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomason Scientific 提供)に基づき 日本総合研究所が編集 86 ４．国際的褒賞の受賞者データに基づく分析 生理学医学賞、物理学賞、化学賞を対象とした場合の「ノーベル賞受賞者の在籍実 績人数」及び「在籍実績人数に基づく機関ランキング」の結果を、それぞれ図表 13、 図表 14、図表 15 にまとめて示した。本データを用いることで、国際的褒賞に着目し た場合の「人材面で注目すべきトップ拠点候補」を想定することが可能になる。 例えば、生理学医学賞、物理学賞、化学賞を対象とした場合の「ノーベル賞受賞者 の在籍実績人数」を指標に用い、各賞について「在籍実績人数が 6 名以上の機関」を リストアップすると、以下のような結果が得られる。 ４－１．ノーベル生理学医学賞 「ノーベル生理学医学賞」を対象とした場合、 「在籍実績人数が 6 名以上の機関」は、 次のようになる。 ・Harvard University ；22 名 ・National Institutes of Health ；17 名 ・Columbia University ；10 名 ・Johns Hopkins University ；10 名 ・California Institute of Technology ； 9 名 ・Washington University ； 9名 ・University of Texas ； 7名 ・Rockefeller University ； 6名 生理学医学の分野では、ハーバード大学とＮＩＨが傑出した存在となっていること が分かる。 87 図表１３ ノーベル生理学医学賞受賞者の在籍実績人数に基づく機関ランキング／ 1901 年～2002 年の受賞者で、米国で博士号を取得し、米国国籍を有する 人を対象にした場合 ( 機関名 ランク )内は 2002 年時点の在籍人数 在籍実績人数 1 Harvard University 22 (3) 2 National Institutes of Health 17 (3) 3 Columbia University 10 (0) 3 Johns Hopkins University 10 (1) 5 California Institute of Technology 9 (1) 5 Washington University 9 (0) 7 University of Texas 7 (2) 8 Rockefeller University 6 (3) 9 Cornell University 5 (0) 9 University of Michigan 5 (0) 9 University of Washington 5 (0) 9 Stanford University 5 (1) 9 Yale University 5 (1) 14 Massachusetts General Hospital 4 (0) 14 New York University 4 (0) 14 University of Chicago 4 (0) 14 University of Illinois 4 (0) 14 University of Pennsylvania 4 (0) 14 University of Wisconsin 4 (0) 14 Massachusetts Institute of Technology 4 (1) 14 University of California, San Francisco 4 (1) (出典)日外アソシエイツ「ノーベル賞受賞者業績事典」及びウェブ上に公開された「ノーベル賞受賞者の履歴」 などに基づき日本総合研究所が編集 88 ４－２．ノーベル物理学賞 「ノーベル物理学賞」を対象とした場合、 「在籍実績人数が 6 名以上の機関」は、次 のようになる。 ・Massachusetts Institutes of Technology ；19 名 ・Columbia University ；19 名 ・Princeton University ；14 名 ・University of Chicago ；13 名 ・University of California, Berkeley ；12 名 ・Stanford University ；12 名 ・Harvard University ；12 名 ・Bell Telephone Laboratory ；12 名 ・California Institute of Technology ；10 名 ・University of Minnesota ； 9名 ・Brookhaven National Laboratory ； 8名 物理学の分野では、マサチューセッツ工科大学、コロンビア大学が傑出した存在と なっていることが分かる。 89 図表１４ ノーベル物理学賞受賞者の在籍実績人数に基づく機関ランキング／ 1901 年～2002 年の受賞者で、米国で博士号を取得し、米国国籍を 有する人を対象にした場合 ( ランク 機関名 )内は 2002 年時点の在籍人数 在籍実績人数 1 Massachusetts Institute of Technology 19 (1) 1 Columbia University 19 (1) 3 Princeton University 14 (6) 4 University of Chicago 13 (0) 5 University of California, Berkeley 12 (3) 5 Stanford University 12 (5) 5 Harvard University 12 (1) 5 Bell Laboratories 12 (1) 9 California Institute of Technology 10 (0) 10 University of Minnesota 9 (0) 11 Brookhaven National Laboratory 8 (3) 12 Cornell University 5 (3) 13 Institute for Advanced Study 4 (0) 13 Los Alamos National Laboratory 4 (0) 13 University of Illinois 4 (0) 13 Yale University 4 (0) (出典)日外アソシエイツ「ノーベル賞受賞者業績事典」及びウェブ上に公開された「ノーベル賞受賞者の履歴」 などに基づき日本総合研究所が編集 90 ４－３．ノーベル化学賞 「ノーベル化学賞」を対象とした場合、 「在籍実績人数が 6 名以上の機関」は、次の ようになる。 ・University of California, Berkeley ；16 名 ・Harvard University ；13 名 ・University of Chicago ； 9名 化学の分野では、カリフォルニア大学バークレー校、ハーバード大学が傑出した存 在となっていることが分かる。 91 図表１５ ノーベル化学賞受賞者の在籍実績人数に基づく機関ランキング／ 1901 年～2002 年の受賞者で、米国で博士号を取得し、米国国籍を 有する人を対象にした場合 ( ランク 機関名 1 University of California, 2 Haravard University 3 )内は 2002 年時点の在籍人数 在籍実績人数 Berkeley 16 (0) 13 (2) University of Chicago 9 (0) 4 Cornell University 5 (1) 4 Columbia University 5 (0) 4 Stanford University 5 (2) 4 Massachusetts Institute of Technology 5 (1) 4 Rockefeller University 5 (1) 9 Princeton University 4 (0) (出典)日外アソシエイツ「ノーベル賞受賞者業績事典」及びウェブ上に公開された「ノーベル賞受賞者の履歴」 などに基づき日本総合研究所が編集 92 ５．評価結果小括 米国のトップクラス研究拠点の選定に資するべく、定量的指標に基づく比較分析を 行った。 前項までの検討結果から、研究拠点としての能力や実績を評価する基準として以下 の指標を活用することで、様々なトップ拠点候補が浮かび上がってくる。 ａ．分野別の研究費支出額 National Science Foundation のデータに基づき、 「機関別の研究費支出額」の推移 を分析する。具体的には、「Total and federally financed R&D expenditures in each field at universities and colleges, ranked by each fiscal year for the first 100 institutions」を用い、 「分野別の研究費支出額に基づく順位」を求める。 本指標を用いることで、例えば、 「ライフサイエンス分野において“資金力の強さ” が顕著なトップ拠点候補」として、「ベイラー医科大学」「ワシントン大学・セントル イス校」「カリフォルニア大学・サンフランシスコ校」「カルフォルニア大学・ロサン ゼルス校」 「ジョンズ・ホプキンス大学」などが浮かび上がる。 ｂ．分野別の論文被引用数 Thomson Scientific のデータに基づき、「機関別の論文被引用数」 「一論文当たりの 平均被引用頻度」を分析する。具体的には、「ISI Essential Science Indicators」を 用い、「分野別の論文被引用数等に基づく順位」を求める。 本指標を用いることで、例えば、 「ライフサイエンス分野において“研究成果の高さ” が顕著なトップ拠点候補」として、「ハーバード大学」「カリフォルニア大学・サンフ ランシスコ校」 「マサチューセッツ工科大学」 「ロックフェラー大学」 「スクリプス研究 所」 「コールドスプリングハーバー研究所」 「ソーク生物学研究所」 「メモリアルスロー ンケタリング癌センター」などが浮かび上がる。 ｃ．ノーベル賞受賞者の在籍実績人数 日外アソシエーツ「ノーベル賞受賞者業績辞典」及びウェブ上に公開された「ノー ベル賞受賞者の履歴」などに基づき、 「ノーベル賞受賞者が“受賞前” “受賞時” “受賞 後”に在籍した全ての機関」を調査する。その上で、 「ノーベル賞受賞者の在籍実績人 数に基づく順位」を求める。 本指標を用いることで、例えば、 「ライフサイエンス分野において“人材能力の高さ” が顕著なトップ拠点候補」として、 「ハーバード大学」 「ＮＩＨ」などが浮かび上がる。 さらに、上記の指標を組み合わせることで、対象機関の能力や実績を多様な視点か ら評価することが可能になる。 例えば、環境・エネルギー分野などにおいて「多分野にわたる能力や実績に基づく “学際的な活動環境”」が必要となる場合、複数の指標を用いた定量的評価を横串に並 べて比較することが効果を発揮する可能性がある。 93 参考として、図表 16 に、 「6 分野を対象とした研究費支出額に基づく機関ランキン グ一覧」をまとめて示した。ジョンズ・ホプキンス大学の場合、 「Physics」 「Computer Sciences」 「Mathematical Sciences」の 3 分野において“顕著な資金の強み”が認め られることから、 「これらの分野を融合した先端研究を支えるための“強固な科学基盤” が備わっている可能性」が浮かび上がる。 94 図表１６ 6 分野を対象とした研究費支出額に基づく機関ランキング一覧 Biological Sciences Medical Sciences トップ５にラン クされた累計年 機関名 機関名 トップ５にラン クされた累計年 Baylor College of Medicine 10年間 University of California, San Francisco 10年間 Washington University in St. Louis 10年間 University of California, Los Angeles 10年間 Rockefeller University 9年間 Johns Hopkins University 10年間 University of Pennsylvania 7年間 University of Washington 8年間 University of Wisconsin-Madison 6年間 University of Pittsburgh 4年間 Harvard University 5年間 Duke University 3年間 Johns Hopkins University 1年間 Stanford University 3年間 University of Washington 1年間 University of California, San Diego 2年間 Physics 機関名 Chemistry トップ５にラン クされた累計年 機関名 トップ５にラン クされた累計年 California Institute of Technology 10年間 University of California, Berkeley 10年間 University of California, Berkeley 10年間 University of Illinois at Urbana-Champaign 8年間 Massachusetts Institute of Technology 10年間 Pennsylvania State University 6年間 Johns Hopkins University 10年間 California Institute of Technology 5年間 Cornell University 5年間 Massachusetts Institute of Technology 4年間 University of Texas at Austin 4年間 University of California, San Francisco 3年間 University of Maryland at College Park 1年間 Harvard University 3年間 University of Texas at Austin 3年間 - - Computer Sciences 機関名 Mathematical Sciences トップ５にラン クされた累計年 機関名 トップ５にラン クされた累計年 Carnegie Mellon University 10年間 Johns Hopkins University 10年間 University of Southern California 10年間 George Washington University 10年間 Johns Hopkins University 10年間 University of Texas at Austin 8年間 University of Illinois at Urbana-Champaign 7年間 North Carolina State University 7年間 University of California, San Diego 6年間 Boston College 5年間 Georgia Institute of Technology 4年間 Rutgers University 5年間 Cornell University 3年間 University of Texas, MD Anderson Cancer Center 2年間 University of Minnesota 2年間 - - 95 資 料 編 資料１－１ 機関別の“Biological Sciences”分野の研究費支出額の推移／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ランキング 年 1995 1996 Baylor C. of Medicine 1997 Rockefeller U. 1998 Washington U. St. Louis 度 1999 Baylor C. of Medicine 下段：研究費支出額（千ドル） 2000 Baylor C. of Medicine 2001 Baylor C. of Medicine 2002 Baylor C. of Medicine 2003 Baylor C. of Medicine Baylor C. of Medicine 2004 Baylor C. of Medicine １ 91,170 Harvard University 95,757 Harvard University 100,405 Rockefeller U. 102,767 Rockefeller U. 134,205 161,269 206,458 217,202 237,343 237,838 Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis Washington U. St. Louis 121,658 152,562 172,778 161,833 191,076 178,256 2 84,081 Washington U. St. Louis 85,984 Baylor C. of Medicine 97,090 Baylor C. of Medicine 102,569 U of Pennsylvania U of Pennsylvania U of Pennsylvania U of Pennsylvania U of Pennsylvania Rockefeller U. U of Pennsylvania 3 77,278 Texas A&M University 85,229 Washington U. St. Louis 90,293 Harvard University 98,883 Harvard University 116,607 Rockefeller U. 133,269 U. WI Madison 139,556 Rockefeller U. 155,680 Rockefeller U. 172,060 U of Pennsylvania 170,081 Rockefeller U. 4 76,878 U of Washington 81,179 U of Washington 90,128 U. WI Madison 98,793 Washington U. St. Louis 110,870 Harvard University 119,722 Rockefeller U. 131,770 U. WI Madison 150,571 U. WI Madison 162,352 U. WI Madison 169,753 Johns Hopkins Univ 5 75,727 University of Michigan 80,653 U of Pennsylvania 82,079 U of Pennsylvania 95,844 Texas A&M University 108,751 U of Washington 112,967 U of Washington 127,460 U. CA, Davis 135,056 Johns Hopkins Univ 145,163 Johns Hopkins Univ 158,490 U. WI Madison 6 72,862 U. WI Madison 74,468 Texas A&M University 81,693 U of Washington 88,641 U. WI Madison 98,301 U. WI Madison 111,425 U CA Berkeley 119,269 Johns Hopkins Univ 120,338 U. CA, Davis 138,572 U TX MD Anderson Cncr Ct 155,682 U. NC Chapel Hill 7 69,826 U. NC Chapel Hill 73,982 U. WI Madison 79,935 Texas A&M University 86,299 U of Washington 91,009 Johns Hopkins Univ 105,170 Johns Hopkins Univ 111,540 U of Washington 118,477 U TX SW Med Ctr at Dallas 133,393 U. NC Chapel Hill 143,891 U TX MD Anderson Cncr Ct 8 67,242 U of Pennsylvania 71,681 Yale Universi 75,452 Johns Hopkins Univ 83,666 University of Michigan 89,017 Texas A&M University 98,701 Harvard University 102,824 U TX SW Med Ctr at Dallas 118,025 U of Washington 129,799 U of Washington 142,326 U TX SW Med Ctr at Dallas 9 67,228 Rockefeller U. 71,417 Johns Hopkins Univ 74,819 U. NC Chapel Hill 81,606 Johns Hopkins Univ 87,757 U CA Berkeley 90,740 U TX SW Med Ctr at Dallas 102,724 U. NC Chapel Hill 112,566 U. NC Chapel Hill 124,234 University of Michigan 135,239 U. CA, Davis 10 66,968 Yale Universi 69,186 University of Michigan 73,124 Yale Universi 79,603 U. NC Chapel Hill 84,488 U. NC Chapel Hill 87,243 U. NC Chapel Hill 96,387 Harvard University 109,958 Yale Universi 122,533 U TX SW Med Ctr at Dallas 125,408 Columbia University 11 66,494 Johns Hopkins Univ 68,429 U. NC Chapel Hill 72,801 University of Michigan 77,094 Yale Universi 80,602 Yale Universi 87,196 Yale Universi 92,150 Yale Universi 101,912 Columbia University 122,035 U. CA, Davis 123,468 Vanderbilt U. 12 65,692 67,728 Case Western Reserve U Case Western Reserve U 63,720 65,334 67,366 University of Georgia 73,251 78,469 U TX SW Med Ctr at Dallas University of Michigan 70,310 77,403 86,408 90,292 101,784 University of Michigan University of Michigan 84,997 90,204 101,593 University of Michigan U TX MD Anderson Cncr Ctr 83,497 84,749 U. CA, Davis 119,074 Columbia University 120,991 Yale Universi 13 University of Georgia Columbia University 66,483 U TX SW Med Ctr at Dallas Columbia University Columbia University U TX MD Anderson Cncr Ct 114,788 Yale Universi 120,311 University of Michigan 14 58,459 Columbia University 58,347 U TX SW Med Ctr at Dallas 65,159 Columbia University 67,051 Tufts University 75,186 U TX SW Med Ctr at Dallas Columbia University Columbia University 98,147 U. GA 110,697 Vanderbilt U. 115,929 MA Institute of Technology 15 58,032 57,223 62,300 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 65,091 73,654 78,329 84,359 84,603 107,375 106,095 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 96～97 資料１－２ 機関別の“Medical Sciences”分野の研究費支出額の推移／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ランキング 年 1995 U. CA, San Francisco １ Johns Hopkins U U. CA, Los Angeles U of Washington U. CA, San Diego U of Pittsburgh University of Minnesota U. CA, Los Angeles U of Washington 159,294 Duke University Johns Hopkins U Duke University 184,673 184,049 U. CA, San Diego 176,274 148,581 University of Michigan University of Minnesota 136,096 141,957 159,996 172,822 University of Michigan University of Minnesota University of Michigan 141,748 157,561 169,739 Duke University 9 135,568 Stanford University 10 135,495 U. WI Madison U. WI Madison U of Pennsylvania 128,453 Yale University 122,663 U of Southern California U of Pittsburgh University of Michigan 139,136 U of Pennsylvania 134,111 162,202 U of Pennsylvania 137,670 Yale University 131,024 Yale University 126,001 U of Southern California 105,546 121,104 U of Alabama Birmingham U of Alabama Birmingham 102,167 111,179 U of Alabama Birmingham 126,832 Washington University 126,331 Duke University U of Pennsylvania 260,328 Duke University U of Washington 239,127 U. CA, San Diego U of Pennsylvania University of Minnesota University of Minnesota 159,844 183,043 200,593 231,995 156,104 U. WI Madison U. WI Madison U. WI Madison 179,773 U. MD Baltimor 148,478 150,941 173,794 Washington University 150,302 University of Minnesota 148,885 Baylor Col of Medicine 172,906 Yale University 169,786 U. WI Madison 198,242 U. MD Baltimor 191,206 Yale University 187,848 Harvard University 186,454 University of Michigan 186,148 Duke University U of Pittsburgh Harvard University 224,969 U. MD Baltimor Stanford University U of Washington 430,141 U of Washington 374,135 U of Pittsburgh 372,068 Duke University 355,060 Stanford University 311,786 U of Pennsylvania 352,967 U. CA, San Diego 276,221 U. CA, San Diego 297,330 U of Pennsylvania 271,570 U. WI Madison 296,842 Harvard University 254,759 244,181 Harvard University 242,559 U. MD Baltimore 237,817 University of Michigan University of Minnesota 205,213 235,350 205,172 Johns Hopkins U 314,088 213,458 Washington University 542,745 332,214 University of Michigan 228,724 U. CA, Los Angeles 366,539 253,871 U. CA, San Diego 655,164 383,945 284,686 235,301 U of Pennsylvania Johns Hopkins U 286,805 University of Michigan University of Minnesota 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson Stanford University U. CA, San Francisco 581,024 299,704 University of Michigan U of Alabama Birmingham 134,460 Duke University 241,406 University of Minnesota Washington University Stanford University U. CA, San Francisco 321,572 230,791 179,477 146,515 U of Pittsburgh 2004 583,167 347,468 279,027 213,430 155,109 U. WI Madison U of Washington 230,670 U. CA, San Diego Johns Hopkins U 279,251 237,966 150,571 134,944 U of Pittsburgh U. CA, Los Angeles 505,703 298,656 239,350 U of Pittsburgh U. CA, San Francisco 462,136 Johns Hopkins U 2003 537,772 199,489 Yale University U of Alabama Birmingham U of Washington U. CA, Los Angeles 176,630 150,623 136,212 U. WI Madison U of Pennsylvania U. CA, Los Angeles 240,992 179,946 160,236 Yale University Stanford University 2002 486,729 258,324 202,368 U. CA, San Diego U of Pennsylvania 151,075 135,127 Stanford University 175,432 U of Pittsburgh Johns Hopkins U 202,810 U of Pittsburgh U. CA, San Francisco 312,078 208,752 Stanford University Duke University U. CA, Los Angeles 227,513 U of Washington 2001 369,884 242,613 Duke University Stanford University U. CA, San Francisco 280,259 228,317 163,325 U. CA, San Diego U. CA, Los Angeles Johns Hopkins U U of Washington 2000 417,095 262,859 164,997 158,088 U of Pittsburgh U. CA, Los Angeles 173,628 Stanford University U. CA, San Francisco 379,970 221,924 163,576 U. CA, San Diego U. CA, San Francisco 235,899 Johns Hopkins U 度 1999 136,409 8 15 U of Washington 1998 334,206 203,375 143,240 7 14 Johns Hopkins U 149,869 6 U. CA, San Francisco 219,548 161,354 5 13 U. CA, Los Angeles 16,620 4 1997 320,757 168,965 3 12 U. CA, San Francisco 329,742 2 11 1996 下段：研究費支出額（千ドル） Washington University 230,511 287,594 U. WI Madison 272,640 Washington University 261,722 U. MD Baltimore 253,834 University of Michigan 248,080 Yale University 245,106 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 98～99 資料１－３ 機関別の“Physics”分野の研究費支出額の推移／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ランキング 年 1995 1996 MA Institute of Tech １ 2 MA Institute of Tech 90,357 Johns Hopkins U Johns Hopkins U California Inst of Tech California Inst of Tech California Inst of Tech California Inst of Tech 39,435 50,553 56,972 57,992 35,132 Cornell University 5 38,998 U MD College Park 27,008 U MD College Park 6 Cornell University Michigan State U. 18,412 U TX Austin 8 Indiana University Indiana University University of Arizona 14,953 Georgia Institute of Tech 12 14,636 Florida State U 13 Princeton University 12,237 U TX Austin 14,075 U CA Los Angeles 12,892 U CA San Diego 15,120 U of Pennsylvania 14,553 U of Pennsylvania 11,623 14,427 Indiana University 14,002 U. U CA Los Angeles 15,542 U TX Austin 17,694 U of Illinois Urbana 13,264 University of Michigan 13,187 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 17,050 U of Alaska Fairbanks 16,548 Pennsylvania State U 15,964 58,531 38,079 U. U. CA Los Angeles 37,110 Cornell U. all campuses Cornell U. all campuses 34,326 36,036 Florida State U 33,259 35,502 U. IL Urbana-Champaign University of Minnesota PA State U. all campuses PA State U. all campuses 24,871 24,214 24,027 27,865 24,791 U of WI-Madison 22,952 Pennsylvania State U 21,817 U of Alaska Fairbanks 19,096 Pennsylvania State U 18,668 Indiana University 18,017 21,380 U. IL Urbana-Champaign 21,004 Indiana University 19,987 U of MD at College Park 18,202 U. WI Madison U. IL Urbana-Champaign 22,052 U. IL Urbana-Champaign 19,699 U. MD College Park 18,175 SUNY Stony Brook all 17,539 Michigan State U. MD College Park U. TX Austin 38,484 U. CA Los Angeles 37,827 Florida State U 36,949 U. MD College Park 35,540 IN U. all campuses 34,893 PA State U. all campuses 21,363 U. WI Madison U. 39,043 22,969 21,795 IN U. all campuses 39,675 37,123 30,696 U MD at College Park 55,548 Cornell U. all campuses Michigan State U. 58,656 47,923 35,062 Michigan State MA Institute of Tech Johns Hopkins U U. TX Austin U. CA Los Angeles 61,480 56,334 35,655 32,337 Florida State U U CA Berkeley U CA Berkeley Florida State U 34,050 U CA Los Angeles Johns Hopkins U 27,683 U WI-Madison Indiana University 15,293 U CA Los Angeles 23,569 U WI-Madison U. 28,702 25,023 U. IL Urbana-Champaign Princeton University Michigan State 110,465 38,683 34,944 Cornell University 31,797 25,606 16,078 15,020 Florida State U Michigan State SUNY Stony Brook 36,507 101,601 47,182 37,520 U. California Inst of Tech 58,558 U. TX Austin Michigan State California Inst of Tech MA Institute of Tech U. CA Berkeley U TX at Austin 2004 59,403 48,272 37,188 U TX at Austin California Inst of Tech Johns Hopkins U U CA Berkeley 2003 60,509 52,412 49,397 26,869 16,192 Johns Hopkins U U CA Berkeley MA Institute of Tech 58,449 50,215 31,861 16,504 19,238 Princeton University Florida State U 2002 MA Institute of Tech 56,131 38,721 20,943 U CA San Diego MA Institute of Tech 44,967 U MD at College Park U WI Madison SUNY Stony Brook 12,008 U CA Los Angeles 20,525 U WI Madison 13,867 14,413 U WI Madison University of Arizona 14,545 U WI Madison U. 58,873 Cornell University Cornell University U. 61,070 Johns Hopkins U U TX at Austin 24,636 22,882 16,362 SUNY Stony Brook Michigan State California Inst of Tech 45,343 27,699 22,921 16,666 15,351 11 U CA Los Angeles Michigan State University of Arizona U MD College Park California Inst of Tech 53,113 36,255 28,617 19,636 15,546 10 U. U CA San Diego SUNY Stony Brook U MD College Park U CA Berkeley California Inst of Tech Cornell University 2001 55,054 37,263 34,248 21,864 16,119 9 Cornell University 30,405 Michigan State U CA Berkeley 44,069 31,259 24,359 7 U CA Berkeley 2000 65,247 MA Institute of Tech 74,433 U CA Berkeley Johns Hopkins U 83,416 71,693 U CA Berkeley 度 1999 74,032 4 15 MA Institute of Tech 74,821 Johns Hopkins U 1998 74,694 3 14 MA Institute of Tech 77,461 Johns Hopkins U 1997 下段：研究費支出額（千ドル） 27,247 U. Central FL 20,733 IN U. all campuses 25,579 U. IL Urbana-Champaign 18,847 U. CO all campuses 18,623 24,998 U. WI Madison 21,969 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 100～101 資料１－４ 機関別の“Chemistry”分野の研究費支出額の推移／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ランキング 年 1995 1996 U CA Berkeley １ California Inst of Tech 15,634 California Inst of Tech 2 14,903 University of Colorado 3 Pennsylvania State U Harvard University U CA Los Angeles U MD College Park Purdue University Stanford University MA Institute of Tech U TX Austin University of Colorado 11,131 U WI Madison Pennsylvania State U U of Pennsylvania 10,846 Cornell University 10,807 U CA Berkeley 18,845 California Inst of Tech Texas A&M University Pennsylvania State U U WI Madison 10,927 10,859 MA Institute of Tech 16,957 Pennsylvania State U 16,310 15,538 Purdue University Pennsylvania State U 12,548 Cornell University Cornell University 14,132 Harvard University 12,031 14,112 U CA Los Angeles 12,011 U CA Los Angeles University of Florida 11,675 U of Pennsylvania 11,669 U TX Austin Harvard University 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 11,185 15,385 U WI-Madison 12,383 Purdue University 12,021 University of Colorado 11,889 2002 14,758 Cornell University 14,002 U CA Los Angeles 13,564 13,141 U of Pennsylvania 12,886 Stanford University 12,859 Johns Hopkins U 11,835 12,616 Rutgers the State U NJ University of Oklahoma 11,543 12,512 2003 U.CA,San Francisco 21,399 U.IL Urbana-Champaign U. TX Austin MA Institute of Tech Pennsylvania State U California Inst of Tech 20,962 20,949 22,968 TX A&M U. all campuses Cornell U. all campuses PA State U. all campuses 18,587 20,804 22,330 MA Institute of Tech Stanford U. PA State U. all campuses 16,891 18,214 U of WI-Madison 12,935 California Inst of Tech 15,623 Stanford U. 14,593 U. CA, Los Angeles 20,453 U. CA, San Diego 19,638 19,475 U. WA 17,530 U. WA U. CA San Diego 20,600 18,097 15,549 15,214 20,926 TX A&M U. all campuses U. CA, San Diego U. WI Madison MA Institute of Tech 18,099 15,590 Harvard U. 21,217 Cornell U. all campuses PA State U. all campuses 13,733 13,190 Harvard U. Rutgers the State U NJ California Inst of Tech U.IL Urbana-Champaign 19,607 19,456 13,845 Rutgers the State U NJ U. CA, Los Angeles 17,070 U. CO all campuses 22,135 19,703 17,758 14,229 Northwestern U. TX A&M U. all campuses U. CA Los Angeles Harvard U. 20,184 17,856 14,316 U CA San Francisco MA Institute of Tech 18,352 15,071 University of Colorado U. TX Austin U. IL Urbana-Champaign 15,357 Indiana University U. TX Austin 25,984 U. IL Urbana-Champaign 15,752 U CA Los Angeles 24,907 24,154 17,206 Stanford University U. CA, Berkeley 23,382 17,446 Texas A&M University 29,609 21,787 18,042 Harvard University U. CA, Berkeley U. CA Berkeley U.CA,San Francisco 28,798 22,782 18,063 2004 U.CA,San Francisco 27,256 20,091 California Inst of Tech Ohio State University Stanford University 11,397 10,650 13,158 U WI-Madison 11,769 Texas A&M University 15,962 12,306 10,816 U MA Amherst 17,576 12,948 10,889 Georgia Institute of Tech Harvard University California Inst of Tech 11,026 11,362 Texas A&M University 17,667 California Inst of Tech 11,133 Indiana University 18,297 University of Colorado 11,328 11,393 U.IL Urbana-Champaign 16,075 U WI Madison Texas A&M University 18,756 17,050 11,380 U TX Austin MA Institute of Tech 13,760 11,437 University of Colorado U CA Los Angeles U of Illinois Urbana Stanford University Cornell University Johns Hopkins U 16,075 11,579 11,712 Purdue University Pennsylvania State U 21,471 19,426 17,760 12,199 U of Pennsylvania U.IL Urbana-Champaign California Inst of Tech 12,254 Stanford University 21,071 18,541 12,883 12,253 U TX Austin Johns Hopkins U 13,606 12,478 Stanford University 20,638 17,600 12,670 Harvard University 10,948 U CA Berkeley 12,701 Cornell University Ohio State University U CA Berkeley 12,855 11,252 12 U CA Berkeley Purdue University U of Pennsylvania 11,489 11 U CA Berkeley 12,910 11,549 10 15 U WI Madison 11,665 9 2001 12,956 11,997 8 2000 U of Illinois Urbana U of Illinois Urbana 12,523 7 1999 14,277 13,112 6 14 U CA Berkeley 13,213 5 1998 14,856 13,977 4 13 MA Institute of Tech 度 1997 15,599 下段：研究費支出額（千ドル） 19,354 Stanford U. 16,947 Northwestern U. 16,108 18,863 U. MA Amherst 18,074 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 102～103 資料１－５ 機関別の“Computer Sciences”分野の研究費支出額の推移／大学・大学院等を対象とした場合 ランキング 年 1995 1996 Johns Hopkins Univ １ Johns Hopkins Univ 74,575 Carnegie Mellon U 2 Carnegie Mellon U Cornell University 41,487 U. Southern CA 4 Carnegie Mellon U U. Southern CA 36,158 Cornell University U. IL Urbana-Champaign U. IL Urbana-Champaign U. IL Urbana-Champaign 66,779 65,804 61,032 42,063 Carnegie Mellon U 58,795 U. Southern CA 28,976 49,893 Georgia Institute of Tech Georgia Institute of Tech Georgia Institute of Tech Georgia Institute of Tech 24,590 26,551 27,597 29,329 U. MD College Park Stanford University 21,762 University of Michigan 7 21,123 U. MD College Park 15,981 Stanford University 8 MA Institute of Tech MA Institute of Tech University of Minnesota Ohio State University U. CA, San Diego U of Tennessee System MA Institute of Tech 16,979 U. TX Austin Rice University Ohio State University 14,779 California Inst of Tech 10,208 California Inst of Tech U. MD College Park Cornell University 11,060 U. TX Austin U. CA, San Diego MA Institute of Tech 18,390 MA Institute of Tech 14,590 Ohio State University 13,761 University of Utah MA Institute of Tech 34,384 Georgia Institute of Tech Georgia Institute of Tech 31,259 34,339 18,910 23,521 U. TX Austin U. TX Austin Cornell University 17,683 Stanford University 17,449 Ohio State University Georgia Institute of Tech Georgia Institute of Tech Cornell University U of Alaska Fairbanks Johns Hopkins Univ 85,259 Johns Hopkins Univ 73,123 Georgia Institute of Tech Georgia Institute of Tech 51,608 54,756 MA Institute of Tech MA Institute of Tech 45,413 U. MD College Park 44,543 PA State U. all campuses 31,902 U. TX Austin 31,575 U. TX Austin 28,749 Cornell University 29,259 U. MD College Park 26,525 Ohio State University 23,403 University of Utah U. CA, San Diego 66,160 27,376 17,187 85,367 68,996 29,173 Cornell University 100,324 U. Southern CA U. CA, San Diego 32,233 U. TX Austin Carnegie Mellon U 86,600 38,892 Ohio State University 113,320 86,623 41,283 21,229 16,474 Stanford University MA Institute of Tech U. MD College Park U. MD College Park Carnegie Mellon U 56,729 22,758 19,617 Cornell University U. CA, San Diego 23,502 21,050 111,009 70,528 34,618 Ohio State University U. IL Urbana-Champaign U. Southern CA Johns Hopkins Univ 35,925 MA Institute of Tech U. IL Urbana-Champaign 74,061 55,729 24,350 U. MD College Park U. Southern CA 59,965 U. IL Urbana-Champaign 2004 75,064 60,368 U. TX Austin Ohio State University 18,109 U. IL Urbana-Champaign Carnegie Mellon U 2003 100,132 64,269 50,199 34,061 U. MD College Park U. Southern CA U. CA, San Diego U. CA, San Diego Carnegie Mellon U 70,155 50,745 36,657 19,309 U. CA, San Diego U. Southern CA 2002 Johns Hopkins Univ 54,838 56,745 19,868 Stanford University 15,187 10,560 11,044 U of Tennessee System 18,160 11,068 12,665 11 Stanford University 15,714 14,491 10 18,478 19,359 15,658 9 U. MD College Park Carnegie Mellon U 58,744 U. Southern CA 28,418 6 Johns Hopkins Univ 70,525 34,490 5 Johns Hopkins Univ 2001 71,050 Carnegie Mellon U Cornell University 2000 72,991 61,763 下段：研究費支出額（千ドル） 度 1999 Johns Hopkins Univ 79,097 61,615 U. Southern CA 1998 Johns Hopkins Univ 78,243 57,529 3 1997 上段：機関名 27,990 Cornell University 26,274 OR Health & Science U. 27,124 Ohio State University 12 10,567 Rutgers the State U NJ 13 10,526 U. TX Austin 14 U. MA Amherst 10,190 10,105 9,718 11,181 California Inst of Tech 10,053 Syracuse University 10,052 University of Michigan 9,700 10,084 Rice University Syracuse University Rice University 15 10,175 9,909 U. MA Amherst 11,000 Syracuse University 10,823 Rice University 9,852 Syracuse University 11,495 University of Utah 11,441 U of Alaska Fairbanks 10,275 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 17,249 11,178 13,637 University of Utah 16,159 University of Utah 13,614 U of Alaska Fairbanks 11,445 Stanford University 16,007 Stanford University 12,899 Syracuse University 19,660 15,166 U. MA Amherst 15,459 U. MA Amherst U. HI Manoa 14,291 19,430 17,869 PA State U. all campuses 11,517 23,397 Stanford University U. CA, Los Angeles U. WI Madison 11,800 20,207 17,294 18,579 U. HI Manoa 15,143 OR Health & Science U. 17,805 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 104～105 資料１－６ 機関別の“Mathematical Sciences”分野の研究費支出額の推移／大学・大学院等を対象とした場合 上段：機関名 ランキング 年 1995 1996 Johns Hopkins U １ Johns Hopkins U 37,420 Rutgers the State U NJ 2 Boston College Rutgers the State U NJ 6,158 6,803 7,242 University of Minnesota Rutgers the State U NJ 6,676 7,048 6,080 Brown University U of South Carolina U MD College Park Iowa State University Brown University NC State U Raleigh 4,962 NC State U Raleigh 4,431 SUNY Stony Brook 4,150 U CA Los Angeles 4,059 University of Arizona 3,818 Princeton University 3,760 4,155 SUNY Stony Brook 4,119 US Naval Postgrad School 3,882 MA Institute of Tech 3,880 Purdue University 3,788 Rutgers the State U NJ 10,335 9,748 9,088 U of South Carolina 8,501 7,951 Brown University University of Minnesota 5,997 5,965 New York University U CA Berkele 5,828 Iowa State University 5,194 SUNY Stony Brook 5,771 University of Florida 5,165 University of Georgia 4,676 U CA Berkeley 4,464 Georgia Institute of Tech 4,602 SUNY Stony Brook 4,014 Purdue University Georgia Institute of Tech 3,626 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson NC State University 4,403 Boston College 7,885 10,347 12,409 Rutgers the State U NJ U TX MD Anderson Cncr Ctr Rutgers the State U NJ Rutgers the State U NJ 8,728 7,341 8,211 9,520 7,439 Iowa State University Georgia Institute of Tech Rutgers the State U NJ 5,829 6,733 Iowa State University 5,730 New York University 5,071 5,555 University of Minnesota U TX MD Anderson Cncr Ctr 5,069 5,142 4,778 U CA Los Angeles 4,748 New York University 6,780 U CA Berkeley Stanford University 5,111 MA Institute of Tech 5,097 IA State U 6,807 6,907 5,652 SUNY at Stony Brook NC State University 9,911 Brown University University of Florida 5,711 Boston C. 14,454 Boston C. 12,409 Rutgers the State U NJ 9,787 TX A&M U. all campuses Georgia Institute of Tech OH State U. all campuses 7,563 8,518 8,754 Georgia Institute of Tech PA State U. all campuses 7,653 8,348 U. CA Berkeley 7,474 TX A&M U. all campuses New York University 7,229 PA State U. all campuses IA State U. U. FL 7,208 6,827 U. CA, Berkeley 6,874 6,636 6,275 New York University OH State U. all campuses PA State U. all campuses New York University IA State U. 7,194 6,802 Brown U. 9,180 7,392 7,061 5,988 5,881 U. TX Austin 9,393 6,070 Pennsylvania State U 14,649 12,545 TX A&M U. all campuses SUNY Stony Brook U CA Los Angeles NC State University 7,620 6,276 U CA Berkeley 14,950 14,720 U TX MD Anderson Cncr Ctr 6,272 5,138 13,639 Georgia Institute of Tech Brown University 25,499 15,386 10,816 U of South Carolina George Washington U. U TX MD Anderson Cncr Ctr 11,795 7,308 MA Institute of Tech U. TX Austin U TX MD Anderson Cncr Ctr NC State University 28,727 17,960 14,712 Boston C. NC State University 10,839 George Washington U George Washington U 14,514 Johns Hopkins U 26,304 16,782 14,654 12,077 7,546 New York University 25,826 16,304 2004 Johns Hopkins U U. TX Austin George Washington U Boston College 8,995 Iowa State University U TX at Austin 15,011 9,562 University of Georgia 4,575 U TX at Austin 2003 Johns Hopkins U 23,901 16,276 NC State University Brown University University of Minnesota 5,885 Boston College U of South Carolina 7,499 4,832 Georgia Institute of Tech Rutgers the State U NJ 6,703 Iowa State University George Washington U 13,910 NC State University 24,195 13,911 2002 Johns Hopkins U George Washington U 13,477 Boston College Brown University 5,798 U CA Berkeley George Washington U 6,776 6,033 5,203 U CA Berkeley Boston College 24,302 15,683 2001 Johns Hopkins U U TX at Austin 7,047 6,469 5,592 9 U TX Austin U of South Carolina Iowa State University U TX Austin 7,454 6,675 5,842 8 15 Boston College 6,033 7 14 NC State U Raleigh 2000 Johns Hopkins U 29,293 10,272 University of Minnesota 6 13 7,205 U of South Carolina George Washington U 12 George Washington U 7,088 5 11 George Washington U 34,207 度 1999 Johns Hopkins U 6,354 4 10 1998 Johns Hopkins U 38,508 7,294 3 1997 下段：研究費支出額（千ドル） 6,580 U. CA, Berkeley 6,731 Brown U. 6,520 Georgia Institute of Tech 6,417 6,250 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 106～107 資料２－１ “Biology ＆ Biochemistry”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 「論文数」でサブ・ランキングした場合 8811 8617 6711 6569 5525 4668 4645 4317 3946 3901 3870 3691 3683 3673 3651 3642 3638 3542 3465 3449 3355 3291 3261 3156 3128 3108 3071 2944 2918 2738 2697 2683 2681 2616 2586 2456 2388 2239 2212 2168 2122 2008 1956 1919 1791 1717 1442 1280 1234 1216 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 HARVARD UNIV UNIV TEXAS Max Planck Society UNIV CALIF SAN FRANCISCO UNIV TOKYO UNIV CALIF SAN DIEGO JOHNS HOPKINS UNIV UNIV WASHINGTON YALE UNIV STANFORD UNIV UNIV PENN UNIV CALIF LOS ANGELES WASHINGTON UNIV NCI DUKE UNIV UNIV MICHIGAN UNIV OXFORD UNIV CALIF BERKELEY UNIV TORONTO UNIV ILLINOIS UNIV CAMBRIDGE UNIV WISCONSIN CNRS SCRIPPS RES INST KYOTO UNIV CORNELL UNIV OSAKA UNIV KAROLINSKA INST UNIV COLL LONDON COLUMBIA UNIV EUROPEAN MOLEC BIOL LAB UNIV N CAROLINA VANDERBILT UNIV MIT UNIV VIRGINIA PENN STATE UNIV MCGILL UNIV BAYLOR COLL MED ROCKEFELLER UNIV UNIV COLORADO NIDDK UNIV CHICAGO BRIGHAM & WOMENS HOSP UNIV BRITISH COLUMBIA UNIV MARYLAND VET ADM MED CTR MRC RUSSIAN ACAD SCI UNIV MINNESOTA YESHIVA UNIV 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 「一論文当たりの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 論文引用数 303125 227261 134040 121020 114374 111395 102039 99063 97475 95229 95031 92570 92542 89955 88762 85607 83287 80946 80670 79602 79368 79348 78398 77666 77364 72758 71562 69842 65239 62811 62715 62308 60665 59358 58884 58505 57968 57556 52787 52730 50859 46698 46648 46159 46155 44868 44299 43744 43421 43361 ランク UNIV TEXAS HARVARD UNIV RUSSIAN ACAD SCI UNIV TOKYO Max Planck Society KYOTO UNIV CNRS OSAKA UNIV UNIV CALIF SAN FRANCISCO JOHNS HOPKINS UNIV UNIV TORONTO UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV PENN UNIV WISCONSIN UNIV WASHINGTON UNIV ILLINOIS UNIV OXFORD UNIV MICHIGAN UNIV CAMBRIDGE NCI YALE UNIV WASHINGTON UNIV CORNELL UNIV UNIV CALIF BERKELEY KAROLINSKA INST STANFORD UNIV DUKE UNIV UNIV COLL LONDON UNIV MINNESOTA VANDERBILT UNIV UNIV N CAROLINA MCGILL UNIV UNIV MARYLAND UNIV COLORADO COLUMBIA UNIV SCRIPPS RES INST PENN STATE UNIV UNIV BRITISH COLUMBIA BAYLOR COLL MED VET ADM MED CTR UNIV VIRGINIA MIT UNIV CHICAGO NIDDK YESHIVA UNIV MRC EUROPEAN MOLEC BIOL LAB ROCKEFELLER UNIV BRIGHAM & WOMENS HOSP 論文数 ランク ランク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「論文被引用数」に基づくランキング結果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 EUROPEAN MOLEC BIOL LAB ROCKEFELLER UNIV BRIGHAM & WOMENS HOSP HARVARD UNIV SCRIPPS RES INST STANFORD UNIV MRC UNIV CALIF SAN FRANCISCO MIT UNIV CALIF SAN DIEGO DUKE UNIV YALE UNIV UNIV VIRGINIA NIDDK WASHINGTON UNIV UNIV WASHINGTON NCI BAYLOR COLL MED JOHNS HOPKINS UNIV PENN STATE UNIV UNIV CALIF BERKELEY UNIV PENN UNIV TEXAS COLUMBIA UNIV YESHIVA UNIV UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV MICHIGAN UNIV CHICAGO Max Planck Society UNIV OXFORD UNIV N CAROLINA CORNELL UNIV UNIV CAMBRIDGE VANDERBILT UNIV KAROLINSKA INST UNIV COLL LONDON UNIV ILLINOIS UNIV WISCONSIN MCGILL UNIV VET ADM MED CTR UNIV BRITISH COLUMBIA UNIV TORONTO UNIV COLORADO UNIV MARYLAND UNIV TOKYO CNRS OSAKA UNIV KYOTO UNIV UNIV MINNESOTA RUSSIAN ACAD SCI 引用頻度 49.00 42.78 38.36 35.18 32.52 31.01 30.72 30.67 30.35 30.18 30.15 29.62 29.32 28.40 28.38 27.20 26.81 26.55 26.16 26.13 25.88 25.87 25.79 25.57 25.25 25.13 24.71 24.33 24.26 23.51 23.22 23.05 23.01 22.49 22.47 22.36 21.88 21.73 21.62 21.14 20.87 20.84 20.39 17.64 17.41 16.88 16.58 16.57 15.86 6.52 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 108～109 資料２－２ “Molecular Biology ＆ Genetics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 「論文数」でサブ・ランキングした場合 4434 3493 3115 3005 2922 2746 2641 2546 2537 2525 2484 2433 2396 2331 2322 2279 2210 2199 2143 2066 2043 1991 1903 1890 1855 1780 1768 1756 1543 1526 1503 1493 1469 1466 1423 1378 1378 1372 1354 1322 1320 1145 1070 1066 1034 731 686 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 機関名 「一論文当たりの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 論文引用数 Max Planck Society STANFORD UNIV JOHNS HOPKINS UNIV MIT UNIV CALIF SAN DIEGO YALE UNIV NCI WASHINGTON UNIV UNIV PENN COLUMBIA UNIV BAYLOR COLL MED UNIV WASHINGTON UNIV CALIF BERKELEY EUROPEAN MOLEC BIOL LAB UNIV CAMBRIDGE UNIV TOKYO UNIV OXFORD UNIV TORONTO MASSACHUSETTS GEN HOSP ROCKEFELLER UNIV CNRS MEM SLOAN KETTERING CANC CTR UNIV CALIF LOS ANGELES KYOTO UNIV UNIV COLL LONDON UNIV MICHIGAN SCRIPPS RES INST UNIV N CAROLINA UNIV CHICAGO DUKE UNIV MCGILL UNIV OSAKA UNIV CHILDRENS HOSP Cancer Res UK CORNELL UNIV NEW YORK UNIV COLD SPRING HARBOR LAB NICHD UNIV WISCONSIN UNIV MASSACHUSETTS MRC SALK INST BIOL STUDIES UNIV UTAH FRED HUTCHINSON CANC RES CTR CASE WESTERN RESERVE UNIV INST PASTEUR VANDERBILT UNIV 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 161135 147209 130965 128242 124387 118248 112581 110169 107003 106445 106286 105825 104735 95763 91359 89619 85978 85346 76800 75181 74916 74882 74579 73378 72338 70363 68883 68225 64691 64664 63405 62409 62099 61554 61239 60298 59379 58996 57983 56538 54258 52277 51969 51753 50507 48655 48150 ランク Max Planck Society UNIV TOKYO JOHNS HOPKINS UNIV NCI UNIV PENN STANFORD UNIV UNIV WASHINGTON UNIV CAMBRIDGE YALE UNIV UNIV CALIF SAN DIEGO BAYLOR COLL MED CNRS UNIV TORONTO UNIV CALIF LOS ANGELES WASHINGTON UNIV COLUMBIA UNIV KYOTO UNIV UNIV CALIF BERKELEY UNIV OXFORD UNIV MICHIGAN OSAKA UNIV UNIV COLL LONDON UNIV WISCONSIN CORNELL UNIV MCGILL UNIV MIT UNIV N CAROLINA DUKE UNIV EUROPEAN MOLEC BIOL LAB INST PASTEUR UNIV CHICAGO NEW YORK UNIV CASE WESTERN RESERVE UNIV UNIV UTAH UNIV MASSACHUSETTS MRC VANDERBILT UNIV MASSACHUSETTS GEN HOSP SCRIPPS RES INST CHILDRENS HOSP ROCKEFELLER UNIV NICHD FRED HUTCHINSON CANC RES CTR MEM SLOAN KETTERING CANC CTR Cancer Res UK SALK INST BIOL STUDIES COLD SPRING HARBOR LAB 論文数 ランク ランク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 機関名 「論文被引用数」に基づくランキング結果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 機関名 COLD SPRING HARBOR LAB MIT SALK INST BIOL STUDIES MEM SLOAN KETTERING CANC CTR EUROPEAN MOLEC BIOL LAB Cancer Res UK ROCKEFELLER UNIV MASSACHUSETTS GEN HOSP STANFORD UNIV NICHD SCRIPPS RES INST UNIV CALIF SAN DIEGO FRED HUTCHINSON CANC RES CTR UNIV CALIF BERKELEY WASHINGTON UNIV CHILDRENS HOSP COLUMBIA UNIV YALE UNIV UNIV CHICAGO BAYLOR COLL MED JOHNS HOPKINS UNIV NEW YORK UNIV UNIV OXFORD UNIV WASHINGTON UNIV MASSACHUSETTS MRC UNIV N CAROLINA NCI DUKE UNIV UNIV PENN Max Planck Society UNIV COLL LONDON UNIV CAMBRIDGE UNIV TORONTO UNIV UTAH VANDERBILT UNIV CASE WESTERN RESERVE UNIV MCGILL UNIV UNIV MICHIGAN KYOTO UNIV CORNELL UNIV UNIV CALIF LOS ANGELES INST PASTEUR CNRS OSAKA UNIV UNIV WISCONSIN UNIV TOKYO 引用頻度 86.56 72.05 71.51 70.25 62.06 59.53 56.96 55.98 53.61 51.52 50.87 49.26 48.37 47.63 47.45 46.97 46.71 46.61 43.04 42.79 42.04 40.39 40.12 40.07 39.73 39.37 38.59 37.46 36.82 36.62 36.34 36.33 35.88 35.62 35.45 34.94 34.38 34.18 34.06 33.20 32.40 31.99 31.88 30.79 30.55 30.47 25.66 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 110～111 資料２－３ “Physics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 「論文数」でサブ・ランキングした場合 31354 21905 16384 14697 13292 10574 10311 9415 9351 7832 7617 7354 7344 7234 6738 6686 6185 6119 5958 5617 5406 5373 5301 5264 5045 4822 4775 4691 4593 4557 4303 4299 4217 4209 4115 4108 4042 3995 3965 3963 3811 3234 3173 3114 2948 2861 2796 2570 2462 2230 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「一論文当たりの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 論文引用数 Max Planck Society UNIV TOKYO MIT IST NAZL FIS NUCL RUSSIAN ACAD SCI UNIV CALIF BERKELEY CERN STANFORD UNIV TOHOKU UNIV PRINCETON UNIV UNIV CALIF SANTA BARBARA LOS ALAMOS NATL LAB UNIV CAMBRIDGE CEA CHINESE ACAD SCI UNIV ILLINOIS CNRS ARGONNE NATL LAB HARVARD UNIV CALTECH UNIV MARYLAND BROOKHAVEN NATL LAB OSAKA UNIV UNIV PARIS 11 UNIV OXFORD UNIV CALIF SAN DIEGO KYOTO UNIV IBM CORP NATL INST STAND & TECHNOL UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV WASHINGTON ETH ZURICH TOKYO INST TECHNOL AT&T UNIV WISCONSIN CORNELL UNIV LAWRENCE LIVERMORE NATL LAB OAK RIDGE NATL LAB UNIV MICHIGAN BOSTON UNIV UNIV TEXAS RUTGERS STATE UNIV UNIV PENN OHIO STATE UNIV AIST UNIV PARIS 6 UNIV MINNESOTA UNIV ROMA LA SAPIENZA PENN STATE UNIV 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 217927 160736 145829 144082 139219 125916 114768 113981 103262 102887 102741 102711 99618 98410 94005 89163 83198 82321 81322 80128 77307 77307 76759 76248 74012 68613 67732 65154 62952 62757 62607 61397 60333 60095 59857 58720 58618 57587 56403 53722 53105 52932 52662 52131 51121 50825 50743 50633 50137 49882 ランク RUSSIAN ACAD SCI CHINESE ACAD SCI Max Planck Society UNIV TOKYO IST NAZL FIS NUCL TOHOKU UNIV CNRS CEA OSAKA UNIV KYOTO UNIV MIT UNIV CALIF BERKELEY UNIV CAMBRIDGE LOS ALAMOS NATL LAB UNIV PARIS 11 CERN TOKYO INST TECHNOL UNIV ILLINOIS AIST UNIV OXFORD UNIV PARIS 6 UNIV MARYLAND STANFORD UNIV ARGONNE NATL LAB PRINCETON UNIV UNIV TEXAS UNIV ROMA LA SAPIENZA UNIV CALIF SANTA BARBARA UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV WISCONSIN OAK RIDGE NATL LAB ETH ZURICH UNIV CALIF SAN DIEGO CALTECH UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV MICHIGAN PENN STATE UNIV NATL INST STAND & TECHNOL BROOKHAVEN NATL LAB LAWRENCE LIVERMORE NATL LAB HARVARD UNIV CORNELL UNIV OHIO STATE UNIV UNIV WASHINGTON RUTGERS STATE UNIV IBM CORP UNIV MINNESOTA AT&T BOSTON UNIV UNIV PENN 論文数 ランク ランク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「論文被引用数」に基づくランキング結果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 UNIV PENN AT&T IBM CORP UNIV CALIF SANTA BARBARA BOSTON UNIV STANFORD UNIV HARVARD UNIV PRINCETON UNIV UNIV WASHINGTON BROOKHAVEN NATL LAB MIT CALTECH CORNELL UNIV UNIV MINNESOTA RUTGERS STATE UNIV CERN UNIV CALIF BERKELEY UNIV CALIF SAN DIEGO OHIO STATE UNIV NATL INST STAND & TECHNOL ARGONNE NATL LAB UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV ILLINOIS LAWRENCE LIVERMORE NATL LAB UNIV MARYLAND LOS ALAMOS NATL LAB ETH ZURICH UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV CAMBRIDGE Max Planck Society UNIV OXFORD OAK RIDGE NATL LAB UNIV MICHIGAN UNIV WISCONSIN PENN STATE UNIV UNIV PARIS 11 UNIV TEXAS UNIV TOKYO IST NAZL FIS NUCL UNIV ROMA LA SAPIENZA CEA TOHOKU UNIV TOKYO INST TECHNOL UNIV PARIS 6 KYOTO UNIV AIST OSAKA UNIV CNRS RUSSIAN ACAD SCI CHINESE ACAD SCI 引用頻度 23.38 23.29 22.77 21.90 21.57 21.50 21.34 20.39 19.72 19.50 19.15 19.04 18.13 18.11 17.86 17.17 17.12 16.27 16.11 15.76 15.64 15.25 14.57 14.53 14.39 14.20 14.03 13.63 13.56 13.30 13.18 13.11 13.08 12.89 12.34 11.32 10.98 10.94 10.84 10.50 10.45 9.77 9.72 9.39 8.65 8.53 8.21 8.07 4.44 4.29 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 112～113 資料２－４ “Chemistry”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 「論文数」でサブ・ランキングした場合 30106 25333 11244 8857 8090 7671 7150 7086 6717 6371 6119 6107 5098 4995 4719 4708 4540 4418 4409 4237 4231 4048 3815 3538 3454 3417 3404 3396 3383 3362 3341 3293 3190 3052 2902 2708 2580 2537 2536 2419 2343 2333 2330 2140 2133 2123 2074 2045 1858 1676 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「一論文当たりの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 論文引用数 Max Planck Society CHINESE ACAD SCI UNIV CALIF BERKELEY KYOTO UNIV UNIV TOKYO RUSSIAN ACAD SCI MIT CNRS HARVARD UNIV ETH ZURICH OSAKA UNIV CALTECH UNIV ILLINOIS UNIV CAMBRIDGE UNIV TEXAS UNIV MINNESOTA NORTHWESTERN UNIV UNIV STRASBOURG 1 TOKYO INST TECHNOL TOHOKU UNIV SCRIPPS RES INST CNR CSIC STANFORD UNIV AIST UNIV WISCONSIN UNIV OXFORD TECH UNIV MUNICH YALE UNIV UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED KYUSHU UNIV TEXAS A&M UNIV UNIV PARIS 6 UNIV N CAROLINA HOKKAIDO UNIV PENN STATE UNIV UNIV CALIF SANTA BARBARA NAGOYA UNIV UNIV LUND UNIV UTRECHT UNIV CALIF LOS ANGELES JST ACAD SCI CZECH REPUBL UNIV BOLOGNA CORNELL UNIV UNIV MICHIGAN UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV PARIS 11 UNIV PENN UNIV UTAH 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 157274 119082 116220 97808 95670 85433 84520 76704 76480 71055 69346 67183 67068 66251 63961 63035 62168 61647 60698 60274 60231 59704 57990 55873 53181 51605 51533 49210 47769 47133 46271 45287 44825 44434 43561 43283 43125 42132 41550 41474 40964 40933 40203 40150 39943 38736 37692 37658 37594 37594 ランク RUSSIAN ACAD SCI CHINESE ACAD SCI Max Planck Society KYOTO UNIV UNIV TOKYO CNRS TOKYO INST TECHNOL OSAKA UNIV CSIC CNR AIST TOHOKU UNIV ACAD SCI CZECH REPUBL UNIV CALIF BERKELEY KYUSHU UNIV UNIV CAMBRIDGE ETH ZURICH HOKKAIDO UNIV UNIV TEXAS UNIV ILLINOIS UNIV PARIS 6 UNIV OXFORD NAGOYA UNIV UNIV MINNESOTA TECH UNIV MUNICH UNIV PARIS 11 MIT JST UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV BOLOGNA UNIV STRASBOURG 1 UNIV WISCONSIN TEXAS A&M UNIV UNIV LUND PENN STATE UNIV NORTHWESTERN UNIV HARVARD UNIV STANFORD UNIV UNIV MICHIGAN UNIV UTRECHT CORNELL UNIV UNIV N CAROLINA UNIV UTAH UNIV PENN CALTECH UNIV CALIF LOS ANGELES SCRIPPS RES INST UNIV CALIF SANTA BARBARA UNIV CALIF SAN DIEGO YALE UNIV 論文数 ランク ランク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「論文被引用数」に基づくランキング結果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 CALTECH HARVARD UNIV SCRIPPS RES INST YALE UNIV MIT UNIV CALIF BERKELEY NORTHWESTERN UNIV STANFORD UNIV UNIV CALIF SANTA BARBARA UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV N CAROLINA UNIV STRASBOURG 1 UNIV MINNESOTA UNIV PENN UNIV UTRECHT CORNELL UNIV UNIV UTAH UNIV ILLINOIS UNIV WISCONSIN ETH ZURICH UNIV MICHIGAN PENN STATE UNIV UNIV TEXAS TECH UNIV MUNICH TEXAS A&M UNIV UNIV CAMBRIDGE Max Planck Society UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV LUND UNIV OXFORD JST UNIV BOLOGNA UNIV TOKYO NAGOYA UNIV KYOTO UNIV UNIV PARIS 11 UNIV PARIS 6 CNRS TOHOKU UNIV HOKKAIDO UNIV KYUSHU UNIV OSAKA UNIV CNR AIST CSIC TOKYO INST TECHNOL ACAD SCI CZECH REPUBL CHINESE ACAD SCI RUSSIAN ACAD SCI 引用頻度 31.50 29.64 29.04 28.50 24.83 23.27 22.96 22.02 21.09 20.29 19.30 19.05 18.45 17.82 17.57 17.15 17.05 16.13 15.83 15.67 15.65 15.27 14.91 14.51 14.25 14.20 14.07 13.99 13.93 13.61 12.73 12.05 11.94 11.83 11.04 11.04 11.02 10.59 10.00 9.87 9.86 9.81 9.79 9.37 8.69 8.63 8.49 7.89 4.70 2.84 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 114～115 資料２－５ “Computer Science”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 「論文数」でサブ・ランキングした場合 3255 2259 2108 2031 1933 1681 1656 1648 1624 1554 1372 1278 1256 1102 1093 1067 1065 1055 993 992 979 969 938 934 917 848 831 822 820 811 802 792 777 758 729 716 699 699 696 673 652 652 621 574 510 504 493 420 304 161 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「一論文当たりの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 論文引用数 AT&T IBM CORP UNIV CALIF BERKELEY MIT STANFORD UNIV UNIV ILLINOIS UNIV TEXAS ETH ZURICH CARNEGIE MELLON UNIV UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV MARYLAND INRIA PENN STATE UNIV TECHNION ISRAEL INST TECHNOL GEORGIA INST TECHNOL UNIV OXFORD PRINCETON UNIV UNIV MINNESOTA UNIV WASHINGTON UNIV SO CALIF TEL AVIV UNIV CORNELL UNIV UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV MICHIGAN ARIZONA STATE UNIV BRIGHAM YOUNG UNIV COLUMBIA UNIV UNIV UPPSALA UNIV COLORADO UNIV TORONTO UNIV CAMBRIDGE PURDUE UNIV OHIO STATE UNIV WEIZMANN INST SCI UNIV CALIF DAVIS NATL UNIV SINGAPORE CALTECH Max Planck Society RUTGERS STATE UNIV MICROSOFT CORP ECOLE POLYTECH FED LAUSANNE UNIV CALIF IRVINE UNIV PENN UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV WISCONSIN HARVARD UNIV LUCENT TECHNOL UNIV WATERLOO UNIV CALIF SANTA CRUZ CNRS 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 21280 18792 13242 12889 12009 10307 8767 7190 6844 6134 5862 5782 5471 5399 5348 5128 5011 4863 4863 4856 4739 4702 4614 4430 4397 4382 4329 4107 4033 3935 3903 3779 3671 3621 3577 3528 3525 3478 3342 3330 3320 3243 3233 3233 3223 3186 3179 3172 3097 3095 ランク IBM CORP AT&T UNIV TEXAS MIT UNIV ILLINOIS STANFORD UNIV CARNEGIE MELLON UNIV UNIV CALIF BERKELEY INRIA NATL UNIV SINGAPORE UNIV MARYLAND GEORGIA INST TECHNOL TECHNION ISRAEL INST TECHNOL TEL AVIV UNIV UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV WATERLOO ETH ZURICH PURDUE UNIV UNIV SO CALIF UNIV TORONTO UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV MICHIGAN CNRS ECOLE POLYTECH FED LAUSANNE MICROSOFT CORP UNIV MINNESOTA UNIV WASHINGTON RUTGERS STATE UNIV UNIV WISCONSIN Max Planck Society UNIV CAMBRIDGE CORNELL UNIV PENN STATE UNIV OHIO STATE UNIV COLUMBIA UNIV UNIV COLORADO UNIV PENN PRINCETON UNIV UNIV CALIF IRVINE HARVARD UNIV LUCENT TECHNOL UNIV CALIF DAVIS UNIV OXFORD WEIZMANN INST SCI ARIZONA STATE UNIV CALTECH UNIV UPPSALA UNIV CALIF SANTA CRUZ BRIGHAM YOUNG UNIV 論文数 ランク ランク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「論文被引用数」に基づくランキング結果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 BRIGHAM YOUNG UNIV UNIV CALIF SANTA CRUZ UNIV UPPSALA AT&T UNIV OXFORD ARIZONA STATE UNIV UNIV CALIF BERKELEY PENN STATE UNIV PRINCETON UNIV CALTECH STANFORD UNIV WEIZMANN INST SCI ETH ZURICH MIT CORNELL UNIV COLUMBIA UNIV UNIV WASHINGTON UNIV MINNESOTA IBM CORP UNIV COLORADO UNIV CALIF DAVIS UNIV CALIF SAN DIEGO UNIV ILLINOIS OHIO STATE UNIV UNIV CAMBRIDGE UNIV SO CALIF HARVARD UNIV LUCENT TECHNOL UNIV CALIF IRVINE UNIV MICHIGAN UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV PENN Max Planck Society TEL AVIV UNIV TECHNION ISRAEL INST TECHNOL UNIV MARYLAND GEORGIA INST TECHNOL UNIV TEXAS CARNEGIE MELLON UNIV RUTGERS STATE UNIV UNIV WISCONSIN UNIV TORONTO MICROSOFT CORP ECOLE POLYTECH FED LAUSANNE PURDUE UNIV INRIA UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED CNRS UNIV WATERLOO NATL UNIV SINGAPORE 引用頻度 27.22 10.19 9.78 9.42 8.93 8.72 8.04 7.22 7.20 7.15 7.14 7.10 6.75 6.35 6.05 6.05 5.92 5.85 5.77 5.77 5.76 5.61 5.33 5.04 4.93 4.89 4.89 4.88 4.82 4.72 4.71 4.63 4.34 4.30 4.30 4.27 4.18 4.16 4.13 4.08 3.97 3.97 3.93 3.62 3.58 3.56 3.34 3.31 2.97 2.27 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 116～117 資料２－６ “Mathematics”分野の論文被引用数に基づく機関ランキング／1995 年～2004 年の 10 年間を対象とした場合 「論文数」でサブ・ランキングした場合 3343 2785 2357 2158 1804 1661 1574 1500 1486 1433 1351 1261 1216 1172 1150 1137 1105 1098 1097 1096 1079 1064 1055 1027 1017 1000 986 973 964 961 957 926 888 886 867 856 840 797 789 788 731 715 709 708 686 625 604 520 491 361 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「一論文当たりの平均被引用頻度」でサブ・ランキングした場合 論文引用数 UNIV PARIS 6 UNIV CALIF BERKELEY HARVARD UNIV STANFORD UNIV UNIV MICHIGAN UNIV MINNESOTA UNIV WISCONSIN UNIV WASHINGTON MIT CORNELL UNIV RUTGERS STATE UNIV UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV PARIS 11 NEW YORK UNIV UNIV ILLINOIS UNIV TEXAS PRINCETON UNIV UNIV CHICAGO CHINESE ACAD SCI TEXAS A&M UNIV RUSSIAN ACAD SCI TEL AVIV UNIV CNRS PENN STATE UNIV PURDUE UNIV COLUMBIA UNIV UNIV WATERLOO UNIV TORONTO GEORGIA INST TECHNOL OHIO STATE UNIV MOSCOW MV LOMONOSOV STATE UNIV JOHNS HOPKINS UNIV UNIV N CAROLINA UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED NATL UNIV SINGAPORE UNIV TOULOUSE 3 ECOLE POLYTECH N CAROLINA STATE UNIV HEBREW UNIV JERUSALEM UNIV CAMBRIDGE CALTECH UNIV MARYLAND UNIV OXFORD AT&T TECHNION ISRAEL INST TECHNOL AUSTRALIAN NATL UNIV UNIV NEW S WALES CARNEGIE MELLON UNIV UNIV MISSOURI UNIV FLORIDA 出典：Essential Science Indicators データベース（1996 年 1 月～2006 年 6 月分、Thomson 9544 9398 8699 8456 7320 7311 6876 6575 6377 6222 6180 6071 5901 5535 5518 5221 4953 4917 4774 4744 4521 4518 4295 4202 4155 4117 4077 3986 3966 3932 3838 3812 3768 3746 3668 3650 3556 3496 3457 3455 3394 3367 3365 3359 3357 3297 3284 3234 3188 3186 ランク MOSCOW MV LOMONOSOV STATE UNIV RUSSIAN ACAD SCI UNIV PARIS 6 CHINESE ACAD SCI UNIV ILLINOIS UNIV WISCONSIN UNIV CALIF BERKELEY UNIV MICHIGAN RUTGERS STATE UNIV UNIV PARIS 11 UNIV TEXAS UNIV MINNESOTA CNRS MIT PENN STATE UNIV HARVARD UNIV TEL AVIV UNIV UNIV TOULOUSE 3 OHIO STATE UNIV TEXAS A&M UNIV NATL UNIV SINGAPORE UNIV WATERLOO TECHNION ISRAEL INST TECHNOL HEBREW UNIV JERUSALEM UNIV CALIF LOS ANGELES UNIV TORONTO PURDUE UNIV CORNELL UNIV UNIV WASHINGTON STANFORD UNIV UNIV N CAROLINA PRINCETON UNIV UNIV MISSOURI UNIV MARYLAND GEORGIA INST TECHNOL UNIV CHICAGO ECOLE POLYTECH NEW YORK UNIV UNIV FLORIDA AUSTRALIAN NATL UNIV UNIV NEW S WALES N CAROLINA STATE UNIV UNIV CAMBRIDGE COLUMBIA UNIV UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED UNIV OXFORD CALTECH CARNEGIE MELLON UNIV JOHNS HOPKINS UNIV AT&T 論文数 ランク ランク 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 「論文被引用数」に基づくランキング結果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 機関名 AT&T STANFORD UNIV JOHNS HOPKINS UNIV HARVARD UNIV NEW YORK UNIV UNIV WASHINGTON CORNELL UNIV CARNEGIE MELLON UNIV UNIV CALIF BERKELEY UNIV CALIF LOS ANGELES COLUMBIA UNIV UNIV MINNESOTA UNIV CHICAGO CALTECH UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI TECHNOL & MED MIT UNIV OXFORD PRINCETON UNIV N CAROLINA STATE UNIV UNIV MICHIGAN UNIV CAMBRIDGE GEORGIA INST TECHNOL UNIV NEW S WALES TEXAS A&M UNIV ECOLE POLYTECH PURDUE UNIV AUSTRALIAN NATL UNIV RUTGERS STATE UNIV UNIV WISCONSIN UNIV PARIS 11 TEL AVIV UNIV UNIV PARIS 6 UNIV FLORIDA UNIV TORONTO UNIV N CAROLINA UNIV TEXAS UNIV WATERLOO UNIV MARYLAND PENN STATE UNIV UNIV MISSOURI OHIO STATE UNIV CNRS NATL UNIV SINGAPORE HEBREW UNIV JERUSALEM UNIV TOULOUSE 3 TECHNION ISRAEL INST TECHNOL UNIV ILLINOIS CHINESE ACAD SCI RUSSIAN ACAD SCI MOSCOW MV LOMONOSOV STATE UNIV 引用頻度 9.30 8.80 7.76 7.65 6.94 6.82 6.39 6.22 5.97 5.97 5.81 5.80 5.74 5.62 5.46 5.44 5.38 5.35 4.89 4.88 4.87 4.57 4.49 4.33 4.23 4.21 4.18 4.16 4.14 4.12 4.09 4.05 4.04 3.99 3.94 3.86 3.83 3.80 3.65 3.59 3.58 3.53 3.40 3.37 3.32 3.18 3.06 2.21 1.62 1.15 Scientific 提供）に基づき日本総合研究所が編集 118～119 資料３ 委員名簿（敬称略） 「世界トップクラスの研究拠点調査」検討委員会 座長 後藤 晃 政策研究大学院大学 客員教授 北澤 宏一 科学技術振興機構 角南 篤 政策研究大学院大学 小原 雄治 国立遺伝学研究所 所長・教授 土居 範久 中央大学理工学部 情報工学科教授 戸塚 洋二 日本学術振興会学術システム研究センター長 理事 （ナノテクノロジー・材料分野） 助教授 （イノベーション全般） （ライフサイエンス分野） （情報通信技術分野） （基礎科学／素粒子 物理） 西岡 秀三 独立行政法人 山口 栄一 同志社大学大学院ビジネス研究科教授 （なお第２回検討委員会は、西川 国立環境研究所 公一郎 理事 （環境分野） （イノベーション全般） 高エネルギー加速器研究機構 員の代理として検討委員会に出席） 120 教授が戸塚委 本件に係る調査実施体制及び参加者一覧 本報告書は、平成 18 年度に実施した「米国における世界トップクラスの研究拠点調査」 の調査結果を取りまとめたものである。 調査の全体的な運営については科学技術政策研究所が担当し、米国調査業務に関しては 科学技術政策研究所、及び委託先である株式会社 日本総合研究所が実施した。なお、調 査にあたっては、多くの有識者の方々の御協力を得ている。ここに、ご協力を頂いた方々 に対して、厚く御礼申し上げる。本調査の実施体制は以下のとおりである。 （平成 19 年 3 月 31 日現在） 科学技術政策研究所 永田 晃也 第 2 研究グループ客員総括主任研究官 上野 彰 第 2 研究グループ主任研究官 上野 泉 第 2 研究グループ研究員 （現地調査／分析） 大西 宏一郎 第 2 研究グループ研究員 （現地調査／分析） 金間 大介 科学技術動向研究センター研究員 篠﨑 香織 第 2 研究グループ客員研究官 （現地調査／分析） 第 2 研究グループ客員研究官 （現地調査／分析） 長谷川 光一 （全体統括） （現地調査／取りまとめ） （現地調査／分析） 福島 真人 第 2 研究グループ客員研究官 （分析） 細野 光章 第 2 研究グループ客員研究官 （現地調査／分析） 矢﨑 敬人 第 2 研究グループ客員研究官 （現地調査／分析） 清水 佳代子 第 2 研究グループ事務補助員 （調査補助） 121 株式会社 日本総合研究所 金子 直哉 創発戦略センター上席主任研究員 槌屋 詩野 創発戦略センター 研究員 122