文科省が推進する「研究開発ＤＸ」に山積みする課題
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産業革命が革命だったのは、それまで人の手で行うしかなかった紡績機が自動化されたことにより、資本を投入して自動化の装置を導入すればするほど生産性が加速度的に高まるようになったことです。
多少の工夫によってどんな作業も効率を上げる事はできますが、自動化は、それまで人間が○○人必要だった作業が、機械に置き換わるという点で、単純な改善とは次元の異なる成果を上げるように思います。
この考え方は、情報革命やAI革命にも通じるもので、しかも投入した資本に対して圧倒的なリターンが見込めます。
さらに、いちどシステムが確立されてしまえば、様々なものに応用が効くという点も重要でしょう。
自動化が目的になっているという批判もありますが、
全ての人間の能力を機械が置き換えられるわけではないので、重要なのは、自動化できるフィールドを選んで自動化するということですし、機械に合わせて実験のデザイン自体を変えていくということも重要です。
これは、靴に合わせて足を削るような行為でもあり、
細かいカスタマイズが好きな日本人が苦手とする考え方のようにも思います。
自動化とデータの共有化はどこかが音頭をとっていかなければなかなか実現しにくいものでもあるので、頑張ってほしいです。
そして同様に、教育業界にも自動化とデータ共有の波が押し寄せてほしいです。研究開発のデータ連携に関する踏み込んだ好記事。データ連携やAI利用の有用性は理解が進んだが、組織の壁をどう崩すかという人的・制度的難問が立ちはだかる。文科省予算だけでは困難。デジタル庁も加勢してほしい。
文部科学省は研究のＤＸの予算を増やし、各分野で蓄積したデータを掛け合わせ、異分野融合の新しい研究体制を構築する狙いがあるとのことですが、実際には問題が山積みとのことです。
引用：日本では産業界のデータに大学がアクセスするのは至難の業。投資効果を吟味した研究者の間では、異分野融合は難しいという意見が根強い。
