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- 科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化
ICTの社会浸透や、実世界から情報収集するセンサーや計測・観測機器の高度化と普及に伴い、様々な分野で得られるデータは指数関数的に増大し、多様化し続けています。これらのビッグデータの高度な統合利活用により、新しい科学的発見による知的価値の創造や、それらの知識の発展による社会的・経済的価値の創造やサービスの向上・最適化などにつながる科学技術イノベーションが期待されています。
本研究領域では、情報科学・数理科学分野とビッグデータの利活用により大きな社会的インパクトを生むような様々な研究分野(アプリケーション分野)との協働により研究を進め、科学的発見および社会的・経済的な挑戦的課題の解決や革新的価値創造のために、個々の研究者や組織のみでは集積することが困難な大規模かつ多様な関連データを相互に関連付けて高度な統合的分析処理を行うことにより、これらのビッグデータに隠されている革新的知見や価値を抽出し創成することを実証的に研究開発します。そのために必要な次世代アプリケーション技術を実証的に創出・高度化することを目指します。
具体的には、生命、物質材料、健康・医療、社会・経済、都市基盤システム、防災・減災、農林水産業、宇宙地球環境などにおける様々な科学的発見および社会的・経済的な挑戦的課題の解決や革新的価値創造を、ビッグデータを高度統合利活用する革新的技術によって実証的に実現します。単に、既知の基盤技術の適用による知見や価値の創造を目指すのではなく、目的達成に必要な次世代アプリケーション技術を新たに実証的に創出・高度化し、適用分野の特性に応じた総合的かつ統合的なビッグデータ解析システム技術を確立することを目指します。
本研究領域は、文部科学省の選定した戦略目標「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25年度に発足しました。。
戦略的創造研究推進事業・CRESTにおける事後評価の目的、方法、評価項目及び基準に沿って実施した。
(1)大浪 修一(理化学研究所 生命機能科学研究センター チームリーダー)
データ駆動型解析による多細胞生物の発生メカニズムの解明
(2)平藤 雅之(東京大学 大学院農学生命科学研究科 特任教授)
フィールドセンシング時系列データを主体とした農業ビッグデータの構築と新知見の発見
(1)角田 達彦 (東京大学 大学院理学系研究科 教授)
医学・医療における臨床・全ゲノム・オミックスのビッグデータの解析に基づく疾患の原因探索・亜病態分類とリスク予測
(1)西浦 博 (京都大学 大学院医学研究科 教授)
大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策策定
※2020年度1年追加支援課題であるが、研究代表者が国の新型コロナウイルス感染症の対応のため、当該支援期間の研究の実施が困難となったことから、新型コロナウイルスの影響に対して1年間の研究期間の延長を行い、2021年度に当初の1年追加支援も含め評価を実施した。
2021年11月24日(水曜日)オンラインでの事後評価会 (西浦教授課題)
2021年12月 各研究者からの研究報告書に基づき研究総括による事後評価 (その他の課題)
田中 譲 | 北海道大学 名誉教授 |
天野 肇 | ITS Japan 理事 |
柴崎 亮介 | 東京大学 空間情報科学研究センター 教授 |
下田 正文 | 未病社会の診断技術研究会 監事 |
武田 浩一 | 名古屋大学 大学院情報学研究科 教授 |
西浦 廉政 | 北海道大学 電子科学研究所 名誉教授 |
松井 知子 | 情報・システム研究機構 統計数理研究所モデリング研究系 教授 |
Norbert Graf | Saarland University Hospital Professor・Doctor・Director |
Nicolas Spyratos | University of Paris-Saclay Professor Emeritus |
Randolph Goebel | University of Alberta Professor |
※所属・役職は研究終了時点のものです。