社会的課題の解決に向けた数学と諸分野の協働

戦略目標

「社会における支配原理・法則が明確でない諸現象を数学的に記述・解明するモデルの構築」「分野を超えたビッグデータ利活用により新たな知識や洞察を得るための革新的な情報技術及びそれらを支える数理的手法の創出・高度化・体系化」

研究総括


國府 寛司 (京都大学 大学院理学研究科 教授)

概要

従来の科学技術の延長ではなかなか解決できない社会的課題に取り組み、ブレークスルーを起こすためには、現代の数学から幅広いアイディアや方法を取り入れた斬新な発想による解決が強く求められています。そのためには、代数、幾何、解析などの純粋数学や応用数学、統計数学、離散数学など、数学内の様々な分野において「社会的課題を数学的問題として取り上げる」ことが必要です。
本研究領域は、社会的課題の解決に向けて数学の力を最大限発揮するとともに、課題に取り組むプロセスの中で数学自体の発展をも目指すものです。研究推進においては、社会での様々な問題に対して研究者自らが現場に入り込んで課題を認識し、その解決に向けたアプローチを意識して基礎研究を推進することを重視します。数学分野の研究者が自然科学、情報科学、工学、生命科学の理論や実験の研究者と連携することや、諸分野の研究者が数学分野に参入し課題解決に取り組むことを期待します。研究領域の運営においては、研究者が相互に影響し合い、異分野横断・融合的な視点で問題解決に取り組む姿勢を重視します。これにより、新しい数理科学の分野の形成や牽引の担い手となる将来の世界レベルの若手研究リーダーの輩出を目指します。

本研究領域は、文部科学省の選定した戦略目標「社会における支配原理・法則が明確でない諸現象を数学的に記述・解明するモデルの構築」「分野を超えたビッグデータ利活用により新たな知識や洞察を得るための革新的な情報技術及びそれらを支える数理的手法の創出・高度化・体系化」のもとに、平成26年度に発足しました。

平成28年度募集・選考・研究領域運営にあたっての研究総括の方針

 近年の計測機器の発達、計算機性能の飛躍的向上等に伴い、生命現象や自然現象、社会現象などに関する多くの情報を得ることが可能となりましたが、これらの現象はその本質的な複雑さのために依然として完全な理解や制御が困難な状況にあります。こうした理解や制御を実現するためには、複雑な現象の「本質」部分を数理的に抽出し理解することが大変重要になっています。また、様々な現象から観測・収集される多様かつ膨大な情報(ビッグデータ)を統合・解析し、必要となる知識を効率的に取り出して社会における価値創造へと結びつけるためには、数理的な手法やアルゴリズム等の基盤技術の構築が不可欠です。このような状況においては、新たな数理的手法の構築はもとより、これまで応用が積極的になされたことのない現代数学の理論が手掛かりとなって画期的な成果につながることが期待されます。
 本研究領域では、従来の科学技術の延長ではなかなか解決できない社会的・人類的課題に対し、数学・数理科学のアイディアをもって取り組むことで、それらに新しいブレークスルーを起こすことが期待される提案を募集します。現在の数学・数理科学分野が果たす新しい科学的・技術的な貢献はもちろんのこと、その研究成果が現在の社会的課題に対し、どのような解決をもたらし得るのかという視点も重視します。研究課題については本領域の戦略目標の記述の中にも含まれていますが、それらにしばられず、様々な分野・現象に対し、応募者の自由な発想による以下のような観点での新しい提案を期待します:

極めて複雑、大規模、多様であるために通常の数理的取り扱い(解析や計算など)が困難であるものに対して、新しい数理的アイディア・手法を開拓すること
非常に重大な影響をもたらす現象であるが、局所的、一過性、再現困難、測定困難などの理由により、現象の発生や規模、影響が予測できないものに対して、数理的発想によりその予報・予知のための技術を進展させること
現象に対する従来の見方や方法に対して、斬新な数理的発想や方法により、その理解や記述を格段に進展させることで、新しい解析や制御の方法を与えること

 課題解決に用いる数学理論や方法には制約は一切なく、代数、幾何、解析などの純粋数学や応用数学、統計数学、離散数学など数学のあらゆる分野を対象とします。これまでどおり、数学以外の分野の研究者が数学・数理科学分野に参入し課題解決に取り組む提案も歓迎しますが、28年度は特に数学サイドからの意欲的な提案を期待します。例えばこれまでは幾何学の分野からの応募が少なかったので、(広い意味で)幾何学のアイディアを活用する提案を歓迎します。もちろんそれ以外の数学分野からの提案も歓迎します。
 研究推進においては、社会での様々な問題に対して提案者自らが対象となる分野の研究現場に入り込んで課題を認識し、その解決に向けたアプローチを意識して基礎研究を推進することを重視します。よって、特に社会とのつながりを意識し、その重要性を認識した上でそれを課題として取り上げ、解決の糸口を数学的に図る提案を検討して本領域に応募されることを期待します。数学分野の研究活動のみにとどまらず企業や諸分野の研究者との連携等の活動を積極的に行なう意思のある、次代を担う若手研究者の応募を強く期待します。
 数学サイドから研究提案をする場合に、これまで数学以外の分野の研究者との交流の経験がないことを不安に思われることがあるかもしれません。28年度の募集では、数学を活用する研究の現場とのつながりの経験や明確な方策がなくても、数学の研究の中の概念や方法がこれでにない斬新なかたちで人類的・社会的問題の解決に活用できるという発想による意欲的・挑戦的な研究提案であれば、それは大いに歓迎します。上述の、研究現場に入り込んで課題を認識して基礎研究を行うことを重視する方針は従来と変わりませんが、特に数学サイドからの斬新な提案については、課題の現場とつながる意欲さえ十分持っていただけるのであれば、対象とする社会的課題への取り組み方の詳細については採択後に検討することも可とします。
 領域の運営にあたっては、数学内の様々な分野の研究者間の連携や、対象とする課題に関わる様々な分野の研究者との連携が進められるよう、領域会議やワークショップなどを積極的に開催するとともに、関連するCREST、さきがけの研究領域とも連携していきます。さらには、数学関連のアウトリーチ活動や啓蒙活動等についても、本研究領域の研究者の協力を得つつ取り組んでいきます。
 本領域のさきがけ研究の活動を通じて、研究領域において研究者が相互に影響し合い、異分野横断・融合的な視点で問題解決に取り組む中で、科学技術のイノベーションの源泉となる研究成果を創出し、さらには新しい数理科学の分野の形成や牽引の担い手となるような、世界に通用する若手研究リーダーが輩出されることを目指します。

領域アドバイザー

石井 志保子 東京女子大学 現代教養学部 特任教授
大島 利雄 城西大学 理学部数学科 教授
楠岡 成雄 東京大学 名誉教授
坂上貴之 京都大学 大学院理学研究科 教授
高田 章 旭硝子株式会社 先端技術研究所 特任研究員
田崎 晴明 学習院大学 理学部 教授
土谷 隆 政策研究大学院大学 政策研究科 教授
長山 雅晴 北海道大学 電子科学研究所 教授
藤重 悟 京都大学 数理解析研究所 特任教授
宮岡 礼子 東北大学 教養教育院 総長特命教授

平成26年度採択分

都市・社会システム最適化のための離散的数学理論の深化

研究者(所属)

神山 直之 (九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 准教授)

時間遅れ多体系フロケ理論の構築と脳の持つ‘弱いリズム’の機能解明

研究者(所属)

小谷 潔 (東京大学 先端科学技術研究センター 准教授)

データ空間の幾何学的特徴を活用する解析手法と統計理論

研究者(所属)

小林 景 (慶應義塾大学 理工学部 准教授)

統合的統計モデリングの数理基盤 と方法論

研究者(所属)

鈴木 大慈 (東京工業大学 情報理工学院 准教授)

言語の計測可能な不変量の探求

研究者(所属)

田中(石井)久美子  (東京大学 先端科学技術研究センター 教授)

結晶学的位相問題の解を列挙する理論とソフトウェアの開発

研究者(所属)

富安(大石)亮子 (山形大学 理学部 准教授)

包括的な数学的手法による気象予測プロセスの確立

研究者(所属)

中野 直人 (科学技術振興機構 さきがけ研究者)

大規模ゲノム情報の安全な統合分析を実現する超高機能暗号

研究者(所属)

縫田 光司 (産業技術総合研究所 情報技術研究部門 主任研究員)

数理モデルでグラフェン合成の制御 -次世代の電子材料に向けて-

研究者(所属)

Daniel Packwood (京都大学 物質-細胞統合システム拠点(iCeMS) 講師)

平成27年度採択分

非疫学データによる感染症流行動態解析の新展開

研究者(所属)

大森 亮介 (北海道大学 人獣共通感染症リサーチセンター 助教)

関数空間上への機械学習理論の展開と高頻度金融データ解析

研究者(所属)

荻原 哲平 (情報・システム研究機構 統計数理研究所 助教)

フォノニック結晶における多相形状最適化

研究者(所属)

Elliott Ginder (北海道大学 電子科学研究所 助教)

増殖系に内在する変分構造とその増殖制御問題への応用

研究者(所属)

小林 徹也 (東京大学 生産技術研究所 准教授)

ハイブリッドシステムのための超準プログラミング言語理論を用いた形式手法

研究者(所属)

末永 幸平 (京都大学 大学院情報学研究科 准教授)

白血球走化性ダイナミクスの解明と個別化癌治療への応用

研究者(所属)

杉山 由恵 (九州大学 大学院数理学研究院 教授)

やわらかいデバイスのための力学系に基づいた新規情報処理技術の開発

研究者(所属)

中嶋 浩平 (京都大学 白眉センター 特定助教)

計算論的代数幾何学によるデータ駆動科学の発展

研究者(所属)

永田 賢二 (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 主任研究員)

函数論に基づく間接計測の数理基盤構築

研究者(所属)

奈良 高明 (東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授)

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