今回の本題は別の内容なのですが 冒頭に高畑勲さんの訃報をお伺いして、心からの哀悼を記したいと思います。

 ある件でご連絡を差し上げていたのですが、ご返信が滞りがちで心配していた矢先のことでした。本当に残念です。

 高畑さんとの思い出や、彼の人生航路から考えることなど、追悼記事を準備したいと思っています。

 さて、今回のトピックスですが、大学は新年度を迎え、予算のことなど雑務に追われているのですが、とみに基礎科学研究がやりにくい時代になっているのを痛感します。

 私が学生だった30年ほど前には、大学の細々とした研究を大きく凌駕して、企業がR&D(研究開発)を牽引していたものです。

 企業にも様々なプライドがあり、例えばソニーは江崎ダイオードでノーベル賞を出したとか、キヤノンは光技術では世界トップを牽引とか、そういった企業風土がありました。

 いま上に名を挙げた会社がどうこう言うつもりはありません。一般論として昨今は、企業が基礎からR&Dを牽引しにくい時代になっている。

 大学の立場からは、何とかそれをサポートし、またサポートしていただく面もある、産学が真の意味で協力しながら創造的に展開する「産学協創」を進めたいと考えています。

 しかし本稿ではそのような応用に近い面ではなく、もっと基礎的な学術について、本質的な研究を進めることの意味を考えてみたいと思います。

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軍事研究が科学を指導した時期

 ここ10年間ほど、毎年10月頃になると、ノーベル賞関連のコラムを書いています。ここでは賞などというものはしょせん一過性のもので、取っても取らなくても本質的な仕事をしていればそれが一番、というのが基本的なスタンスになっている。

 アインシュタインやシュレーディンガーの仕事は本当にすばらしい。

 しかし、エンジニアであるエジソンやテスラ、基礎科学に貢献がある人であればフォン・ノイマンでもフリーマンダイソンでもノーベル賞には縁がないながら、人類の発展に圧倒的に貢献した大科学者、大技術者たちがいます。

 (ここに名を挙げた人は、1923年生まれのダイソンのみ、90代の高齢でいまだ存命ですからもらう可能性がゼロではありません)

 ロバート・オッペンハイマー、エドワード・テラーといった原水爆の開発に責任を持った科学者たちも、ノーベル賞を受賞することなく生涯を閉じています。

 オッペンハイマーには量子力学の基礎的な応用であるボルン・オッペンハイマー近似とか、ブラックホール物理への初期の貢献、テラーには分子の非線形な歪みに関する基本的なヤーン・テラー効果など、科学史への第一級の貢献があるサイエンティストであるのも間違いありません。

 彼らやダイソンの場合、政治情勢とりわけ冷戦期における核軍備との関係が、ノーベル賞との距離を作った面があると言えるでしょう。また、そうした科学者の軍事研究参画に私は日頃好意的ではありません。

 しかし業績は業績です。その人の政治的な振る舞いとか個人の思想信条とは別に、サイエンスはサイエンスとして認められるべきもの。

 とりわけ20世紀中葉、軍事目的の基礎研究がイノベーションを予言的に牽引し、戦後、それが巡り巡って宇宙の構造や生命の本質、あるいは脳や知性の根本的な問題へのアプローチに役立てられるような経緯がありました。

 核兵器の基礎研究として素粒子・高エネルギー物理が推進されたのは露骨な例ですが、私たちが日常的に使用しているコンピューター、ノイマン式の電子計算機も、元をたどれば核弾頭を搭載した弾道ミサイルの軌道計算や制御をもとに、資金と技術を集中して実現したものでした。

 またナチス・ドイツの暗号「エニグマ」の解読など、戦時中の情報戦に投入された様々な数理戦略の手法が、戦後は経営向けのOR(オペレーションズ・リサーチ)などにとどまらず、冷戦終了後のヒトゲノム解析など、生命現象の本質を解き明かす道具にまで進化発展しました。

 また、それらの延長にニューラルネットワークに代表される今日の機械学習やAIの技術、ビッグデータ解析、あるいは暗号通貨によるデジタル経済といった、全く異なる展開が可能になっています。

 敵が攻めてくる、国を守らなければならないという、多くの人が反対しにくい理由を旗印に、資金や知的資源を集中する「軍事研究」が、おおまかに言って世界恐慌の起きた(また量子力学が建設された)1930年前後から、冷戦末期の膠着状態でどうにもならなくなった1980年代半ばまで続いていた。

 これは善し悪しとは別に、間違いのない事実と言わねばなりません。逆に言うと、1990年代以降の基礎研究では、必ずしも冷戦時代のような潤沢な軍事予算が、基礎科学を牽引してきたわけではないことをも意味します。

 例えば冷戦が終わると早々に、1つには予算上の制約から、米国の軍事情報ネットワークであったARPAネットが民生に開放され、インターネットの情報網に立脚する「IT革命」が派手に喧伝されることになった。分かりやすい例と言えるでしょう。

 もはや軍事が科学を牽引する、という資金的・経済的な背景をあてにするような時代ではない。でも、先端を牽引する分野というのは、いつの時代にも存在するものです。

 では、いま私たちが生きている2010年代は、どのようなR&D構造になっているのでしょう?

重力波の検出は「オーバースペック」か?

 昨年のノーベル物理学賞を得た「重力波の検出」は、明らかに人類史的な基礎科学の大発見と言えます。

 アインシュタインの一般相対論はかくも精緻に成立するものかという観点と同時に、あまり強調されませんが、物理を学んだ人はみな知るとおり、一般相対論自体は古典論で、改めてニュートンの物理学体系が宇宙規模で確認されたという意味でも、とても感慨深い発見でした。

 30年前、物理学科の学部生だった頃、重力波の研究室は建物の中庭地下にあたる場所に、言ってはなんですが、掘っ立て小屋のような(当時、重力波研究で世界の先端を牽引していた一つである東京大学理学部物理学科・坪野研究室の)研究スペースがありました。

 私の友人が何人もその道に進みましたが、私たちが生きている間に重力波検出など、まずあり得ないと思っていました。

 「地球と太陽の間の距離が、水素原子約1個分だけの伸び縮みする」といった時空の極微のゆがみを検出する技術、民生で言えばオーバースペックで、およそお金の儲かるような話ではない。企業ベースでは絶対に手がつかない話です。

 このような研究は、国家規模、超国家規模で厳密な準備の議論を経て、思い切った財政の出動もあって初めて可能になるものです。

 そこからノーベル賞などが出て、それらの基礎研究支出が実を結んだことをきちんとフィードバックするのも、コンプライアンス的に重要な意味があると思います。

 ちなみに、「国家戦略で科学技術を推進する」というのは、本来このような対象を言うわけで、ローカルに地元の悲願をどうこう、といった話は、明らかに筋が違っています。ここでは別論といたしましょう。

 企業がオーバースペックになる超先端技術を開発するのは、昨今難しい面があるかと思います。

 でも逆に、太陽と地球の間の距離を水素原子1つの精度で測定できる技術があれば、それをスペックダウンすることで、中間領域にある様々な応用に結びつけることは可能でしょう。

 かつてはその先端を軍事研究が担っていた。でも、今日では、もっと違うサイエンスが、その旗振り役を務めるようになりました。

宇宙の技術でガン退治

 3月26日、東京大学のカブリ数物連携宇宙研究機構と、国立研究開発法人である宇宙航空研究開発機構(JAXA)は、宇宙観測に用いられる超高精度センサーを用いて、従来では不可能だった精度で体内のガン細胞を特定する技術の共同開発を発表しました。

 ガンは私たちの体を作っている細胞自体が、主の言うことを聞かず反乱を起こすという、困った病気です。

 ガン細胞は臓器の秩序と無関係に増殖、また体内を転移してあちこちで無秩序に増え、私たちの正常な体の機能を奪い、死に至らしめることも少なくない。

 整序された有機的な構造をもたず、肉腫として増殖するガン細胞は、その元になる「ガン幹細胞」が大本となって、そこから増えていくという説が、この20年ほどの間に有力視されるようになっています。

 いわば「がんの芽」に相当するものがある、という仮説で、様々なレベルでの検証が進んでいる、最先端の医療領域と言えるでしょう。

 現在の臨床で用いられている放射線療法や薬物療法は、増えてしまったガンを小さくして退治する戦略を取っていますが、増えていく大元である「がん幹細胞」をたたくことにはあまりなっていないのではないか――。

 このような疑問が提出され、先端医療の基礎研究課題となっているようです。

 この「ガン幹細胞」と放射性同位元素を特異的に結びつける医療技術が開発され、「ガンの芽」だけをマーキングすることができるようになった。これが前段階の基礎医療イノベーションになっていました。

 さらに、そのようにしてマーキングされた「ガンの芽」が、私たちの体内で、どのような場所にどのように分布しているか、現在の診断装置の限界を超え、精密にチェックすることができれば、この難病の治療に画期的な進展がもたらされるはずです。

 そのような発想を共有して「異なる分野の研究者が手を結んだ」というのが今回の発表です。

 X線天文衛星「ひとみ」に搭載された、超高精度観測センサーの技術を用いて、体内の微小ながん幹細胞を確実にマーキングしスキャンする装置を開発しようという計画が進み始めた・・・。

 いまだ企業との協力には時間的な隔たりがあるかもしれませんが、2020年代以降のイノベーションを考えるうえで、非常に示唆的なケースといっていいと思います。

 21世紀に入って、様々な分野で爆発的に高度な「分野研究」が進んでいます。しかし、新知識の量が膨大すぎて、私たちは必ずしもその全貌を知っているわけではありません。

 また、AIにお任せすれば、何か解決してもらえるというような話でも全くない。本質的な創意工夫を決断していくのは、どこまで行っても人間の仕事です。

 産学協創の新しい可能性、社会の様々な持ち場から、大学や国立研究機関の積極活用法リクエストとしても、ぜひ検討してみていただきたいと思っています。

筆者:伊東 乾