平成 28 年度募集 Q&A

さきがけ「理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した
先進的マテリアルズインフォマティクスのための基盤技術の構築」研究領域
平成 28 年度募集 Q&A
★提案内容について
Q1 昨年度は計算科学との融合に挑む研究提案を推奨していたと思いますが、今年度はそ
のようなサブテーマといったものはあるでしょうか
A 今年度は特に推奨テーマを設けるようなことはありません。幅広く募集します。
Q2
さきがけでは、年齢制限はありますか。
A 特に年齢制限は設けておりませんが、さきがけのプログラム趣旨として、若手研究者
の育成や、将来にわたって研究分野を牽引する人材の輩出等、若手研究者の活躍を期
待しています。
Q3
海外との共同研究は行ってもよろしいでしょうか
A さきがけは個人研究なので、共同研究者にさきがけ研究費を配分することはできませ
ん。個人研究として主体的な研究を行うことを前提に、共同研究、ディスカッション
等を行うことは、国内外に限らず推奨します。
Q4
この領域は、物性の予測がメインテーマでしょうか。それ以外のテーマはどうなので
しょうか。
A 本領域の目的は物性予測だけではなく、インフォマティクス的なアプローチによる未
知材料の探索や、材料をつくること等もとても大切なテーマです。昨年度採択された 1
期生では、つくる立場から参加されている方もおり、そのような方がいれば大歓迎で
す。ただし、インフォマティクス的な観点が重要です。
Q5
材料系の提案があるのですが、提案としては、その分野に絞ったほうがよいでしょう
か、それとももっと広く全体のことを提案したほうがいいでしょうか
A 一つの物性を持った材料を突き詰めることも重要なのですが、インフォマティクスの
領域なので、将来波及効果を持った研究が推奨されます。両方記載いただければと思
います。
Q6
実験が専門ですが、理論の人と共同で大規模計算をしてもらいたいと思っています。
そのときの費用等はどうしたらよいでしょうか。
A さきがけは個人研究であるので、大規模計算を一緒にやられる方に研究費を配分する
ことはできません。しかしながら、例えば、物性研の共同利用や、京コンピュータの
利用、HPCI という仕組みがあり、それらは、無料で大規模計算を公募していますので、
利用を検討してみるのが良いと思います。応募の際は、申請書類に「さきがけとの連
携」を想定しているなどと記載していただけると良いと思います。
Q7
データ科学の利用について、どの程度を想定すればよいですか
A 大量のデータを利用する、発生させて使う、どこかにあるものを使う、等いずれも OK
です。もちろん手段として AI、機械学習等を使って良いです。
Q8
昨年度は不採択者への連絡が遅く、科研費のエフォートが記入できず科研費に応募で
きませんでした。
A 昨年度は公募が第 2 期となってしまい、不採択者への返答が遅くなり誠に申し訳あり
ませんでした。今年度は第 1 期募集であり、昨年度より早いのでそのようなことはな
いと思います。
★連携提案について：
Q1
さきがけ 1 期生の採択者と連絡をとりあってもよろしいでしょうか
A さきがけ採択者であるからという理由で、連絡を制限することはありません。
Q2
2 人の連携提案で、１期では 1 人だけ採択されました。2 期の応募は同じ方と連携して
もよいでしょうか、それとも違う方と連携した方がよいでしょうか
A どちらでも構いません。
Q3
連携について議論した方のお名前をだしてもよろしいでしょうか。共同研究等の記載
はどうでしょうか
A お名前は、相手の方の了解が得られれば結構です。共同研究等の記載も結構です。た
だし、ご自身がさきがけで行う個人研究の内容についてしっかり記載した上で、連携
について記載して下さい。
また、連携相手にさきがけ予算を配分することはできません。ただし、それぞれで本
研究領域にご提案、ご申請いただく、ということは可能です。
Q4
実験科学が専門ですが、提案書の書き方は理論や計算がないとだめでしょうか。あま
り実験系の人は採択しないのでしょうか
A 実験科学の方も大歓迎です。ただし提案書には、インフォマティクスとしてデータ科
学等の記述が望まれます。採択後に連携内容を検討することも可能ですが、現時点で
の構想を記載していただけると良いと思います。
Q5
採択されてからデータ科学を勉強し、連携したいと考えていますが、そのような記載
をして考慮されるでしょうか。
A 現時点でデータ科学をどのように考え、連携していくか、ということをしっかり記載
してください。
Q6
昨年度採択された方たちは既に連携について実績がある人たちだったでしょうか
A 昨年度は、応募期間が短かったのですが、その間に全く知らなかった情報系の人達と
議論をして連携を考えたという人がほとんどで、既に連携をしていたという方はむし
ろ少数派でした。
Q7
提案書を書く際に異分野連携として議論した人の位置づけはなんでしょうか。アドバ
イザーでしょうか。
A 連携相手は研究上の興味を持った方と思われますので、共同研究者、アドバイザーな
どが考えられます。
Q8
連携は、理論、実験､計算、データ科学の 4 領域の連携がいいでしょうか、それとも独
立して一つでもいいでしょうか、あるいは、ある研究＋データ科学の組み合わせがよいで
しょうか
A インフォマティクスの領域なので、ある研究＋データ科学、ということがよろしいか
と思います。前回の不採択者は、研究はすばらしいのですが、データ科学的な検討が
十分でなかった、というのが多かったようです。
Ｑ9
データ科学とはアルゴリズム以外でどの程度のことまでを指すのでしょうか
Ａ
大量のデータを使う、発生させて使う、既存のものを使う、等、データの使い方を
データ科学的な手法で検討していれば含まれます。もちろん、ＡＩとか機械学習とか
を使うことも手段として入ります。データ科学の範囲は、かなり広く捉えています。
Q10
採択後に異分野間の連携やコラボレーションが始まるとのことですが、実際にどの
ように行われるのでしょうか、またそれにより研究計画や方向性が変わるといったことが
あるでしょうか。
A 領域会議や自主的な勉強会、といったことで行われます。また、領域会議での議論や
研究総括との相談で計画書の修正は十分ありえます。さらに連携によって、新しい芽
がでそうであるとか、大きな発展が見込めそうなものは歓迎です。大きな計画変更が
ある場合は当然ご相談いただく必要があります。

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