平成 29 年度産業技術調査事業 （海外公的研究機関における地域イノベーション創出のための活動状況等に関する調査）

報告書

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所

2

目次

略語一覧 .................................................................................................................... 4

第 1 章 背景・目的 .................................................................................................. 7

第 2 章 事業の概要 ................................................................................................ 8

2-1 実施内容 ....................................................................................................... 8

2-2 実施体制 ....................................................................................................... 9

本調査の実施体制は以下の通りである。 ...................................................... 9

実施スケジュール ..................................................................................... 10

第 3 章 諸外国における公的研究機関の位置づけとその役割の概観調査 .................. 11

3-1 アメリカ ........................................................................................................ 12

公的研究機関の役割 ................................................................................ 12

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 .............................. 17

高度研究人材 .......................................................................................... 18

3-2 ドイツ........................................................................................................... 20

公的研究機関の役割 ................................................................................ 20

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 .............................. 26

3-3 フランス ....................................................................................................... 29

公的研究機関の役割 ................................................................................ 29

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 .............................. 34

3-4 イギリス ....................................................................................................... 38

公的研究機関の役割 ................................................................................ 38

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 .............................. 43

3-5 欧州における高度研究人材の流れ ................................................................ 47

第 4 章 橋渡し研究機関に関する調査 .................................................................... 53

4-1 アメリカ・ブルックヘブン国立研究所（BNL） ..................................................... 54

アメリカにおける科学技術政策と公的研究機関の評価制度 .......................... 54

BNL の組織概要と研究推進体制 .............................................................. 60

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス................................. 61

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等............................. 63

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策 ............................ 65

研究者等の雇用・キャリアパス ................................................................... 67

小括 ........................................................................................................ 68

4-2 ドイツ・フラウンホーファー研究協会（FhG） ...................................................... 69

ドイツにおける科学技術政策 ..................................................................... 69

フラウンホーファー研究協会（FhG）の組織概要と研究推進体制 ................... 70

3

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス................................. 72

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等............................. 73

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策 ............................ 75

研究者等の雇用・キャリアパス ................................................................... 76

小括 ........................................................................................................ 77

4-3 フランス・フランス国立情報学自動制御研究所（INRIA）................................... 78

フランスにおける科学技術政策と公的研究機関の評価制度 ......................... 78

INRIA の組織概要と研究推進体制 ........................................................... 86

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス................................. 89

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等............................. 92

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策 ............................ 96

研究者等の雇用・キャリアパス ................................................................... 97

小括 ........................................................................................................ 97

4-4 イギリス・セル・アンド・ジーン・セラピー・カタパルトセンター（CGT） .................... 99

イギリスにおける科学技術政策と公的研究機関の評価制度 ......................... 99

セル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）の組織概要と研究推進体制 . 103

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス............................... 106

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等........................... 107

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策 ...........................110

研究者等の雇用・キャリアパス .................................................................. 111

小括 .......................................................................................................112

第 5 章 まとめ・考察 ............................................................................................ 113

5-1 欧米主要国および日本における研究開発と公的研究機関.............................. 114

5-2 欧米主要国における公的研究機関による橋渡し機能 ..................................... 121

参考文献 ................................................................................................................ 124

4

略語一覧 (1) 米国 AAAS: American Association for the Advancement of Science（アメリカ科学振興協会） ACT：Agreements for Commercializing Technology（技術商用化合意） ARPA-E：Advanced Research Projects Agency-Energy（エネルギー高等研究計画局） BHSO：Brookhaven Site Office（ブルックヘブン研究所サテライトオフィス） BNL：Brookhaven National Laboratory（ブルックヘブン国立研究所） BSA：Brookhaven Science Associates（ブルックヘブン科学協会） CAC：Community Advisory Council（コミュニティアドバイザリーカウンシル） CRADA：Cooperative Research and Development Agreement（共同研究開発契約） DOE: Department of Energy (アメリカ合衆国エネルギー省) DOD：Department of Defense（アメリカ国防総省） DARP：Defense Advanced Research Projects Agency（国防高等研究計画局） FFRDC：Federally Funded Research and Development Centers（連邦資金研究開発セ

ンター） GOCO: Government Owned Contractor Operated（政府所有・民間運営方式） GOGO：Government Owned Government Operated（政府所有・運営方式） HHS：Department of Health and Human Services（アメリカ合衆国保健福祉省） LANS：Los Alamos National Security（LLC ロスアラモス国家安全） NAS：National Academy of Sciences（米国科学アカデミー） NASA：National Aeronautics and Space Administration（アメリカ航空宇宙局） NIH：National Institutes of Health（アメリカ国立衛生研究所） NIST: National Institute of Standards and Technology (アメリカ国立標準技術研究所) NRC：Nuclear Regulatory Commission（原子力規制委員会） OMB：Office of Management and Budget（アメリカ合衆国行政管理予算局） OSTP：Office of Science and Technology Policy（アメリカ合衆国科学技術政策局） PCAST：President's Council of Advisors on Science and Technology（大統領科学技術

諮問委員会） PEMP：Performance Evaluation and Measurement Plan（実績評価・測量計画） QASP：Quality Assurance/Surveillance Plan（質保証・監視プラン） SBIR: Small Business Innovation Research（中小企業イノベーション研究プログラム） SPP：Strategic Partnership Project（戦略的パートナーシッププロジェクト） STEM：Science、Technology、Engineering、Math（科学・技術・工学・数学） STTR：Small Business Technology Transfer（中小企業イノベーション研究プログラム） (2) ドイツ AGF: Arbeitsgemeinschaftder Grossen Forschungszentren（大規模研究機関共同体）

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BMBF: Bundesministerium für Bildung und Forschung（連邦教育 MESRI） FhG: Fraunhofer-Gesellschaft（フラウンホーファー協会） GWK: Gemeinsame Wissenschaffskonferenz（合同科学会議） HGF: Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren（ヘルムホルツ協会） MPG: Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften e. V. （マックスプ

ランク協会） WGL: Wissenschaftsgemeinschaft Gottfried Wilhelm Leibniz（ゴットフリー・ヴィルヘ

ム・ライプニッツ協会） (3) フランス AAI: Autorite Administratives Independantes（独立行政機関） AERES: Agence d’évaluation de la recherche et de l’enseignement supérieur（研究・

高等教育評価庁） ANR : Agence Nationale de la Recherche（国立研究機構） CNE: Comité national d'évaluation（大学評価委員会） CNRS: Centre national de la recherche scientifique（フランス国立科学研究センター） EV: Evaluation Committee（評価委員会） EP: Etablissements Publics（公設法人） EPCA: Établissement public à caractère administratif en France（行政的性格の公施

設法人） EPIC: Établissement public à caractère industriel et commercial（経済的性格の公施

設法人） EPST: Établissement public à caractère scientifique et technologique（科学、技術的

性格の公施設法人） HCERES: Haut Conseil de l'évaluation de la recherche et de l'enseignement supérieur（研究・高等教育評価高等審議会） INRIA: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique（フランス

国立情報学自動制御研究所） MESRI: Ministère de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation（高等教育・研究・イノベーション省） OPECST: Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques（議会科学技術評価局） UMR: Unités Mixtes de Recherche（混成研究室） (4) イギリス BIS: Department for Business, Innovation & Skills（ビジネス・イノベーション・技能省） BEIS: Department for Business, Energy & Industrial Strategy（ビジネス・エネルギ

ー・産業戦略省）

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CGT: Cell and Gene Therapy Catapult Center（セル・アンド・ジーン・セラピーカタパルト

センター） CLG: Company limited by guarantee（保証有限責任会社） CST: Council for Science and Technology（科学技術会議） GCSA: Government Chief Scientific Adviser（政府主席科学顧問） GO-Science: Government Office for Science（政府科学局） NDPB: Non-Departmental Public Bodies（省庁でない公共団体） RCs: Research Councils（研究会議） (5) その他 KPI: Key Performance Indicator（重要容積評価指標） TRL: Technology Readiness Level

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第1章 背景・目的 平成 26 年 12 月に閣議決定された「まち・ひと・しごと創生総合戦略」において、新事業・新

産業と雇用を生み出す地域イノベーションを推進するため、公設試験研究機関（公設試）と産

業技術総合研究所（産総研）の連携による全国レベルでの橋渡し機能の強化の実現や、両

機関が中堅・中小企業の研究機能を担うことにより中堅・中小企業が先端技術活用による製

品や生産方法の革新等を実現する仕組みを構築することが求められた。また、大企業におい

ても近年基礎研究から応用研究・開発、事業化の全てを自前で対応することが一層難しくな

ってきていることから、「日本再興戦略改訂 2014」等において、産総研が革新的な技術シー

ズを迅速に事業化につなげていくため「橋渡し」機能の強化に先行的に取り組むこととされた。 これらを受けて、産総研では平成 27 年度からの「第４期中長期計画（～31 年度）」におい

て、地域イノベーションの推進を含む全国レベルでの橋渡し機能の抜本的強化を最優先の目

標に設定して取組を進めている。加えて平成 28 年 10 月、産総研は理化学研究所、物質・材

料研究機構とともに「特定国立研究開発法人」に指定され、世界最高水準の研究成果を創出

するとともに、制度改革等に先駆的に取組み、他の国立研究開発法人等への波及・展開を

先導すること等が改めて求められた。 このため、我が国のイノベーション・ナショナルシステムにおける公的研究機関、中でも産

総研の役割を引き続き検討する参考とすべく、アメリカ合衆国（以下、「アメリカ」とする。）、ド

イツ、フランス、イギリスそれぞれの公的研究機関の位置づけとその役割を整理し、地域イノ

ベーション創出のための活動状況及び橋渡しの現状について検討する。また、日本では独立

行政法人通則法等に基づき業績評価を行っているが、上記 4 カ国において公的研究機関の

運営における政府との関係、具体的には目標設定と評価のシステム等をどのように整備して

いるかについても調査し、その特徴を明らかにする。以上によって、今後の特定研究開発法

人としての研究機関のあり方の指針策定に資するものとする。

8

第2章 事業の概要 2-1 実施内容

本調査では以下の 2 つの調査を実施する。 諸外国における公的研究機関の位置づけとその役割の概観調査 アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスそれぞれの国における公的研究機関の種類とイノベ

ーション創出における各々の役割について整理する。調査は、インターネット、出版物及び

公表資料等の文献調査を通じて実施し、公的研究機関が担う研究機関の役割分担、、国

や地方自治体、大学、企業等との関係に加え、必要に応じ人材や資金の流れ等の観点も

考慮しつつ特徴を明確化し、各国における代表的な公的研究機関の位置づけ等を、図表

を含めて整理することとする。

橋渡し研究機関に関する調査 アメリカ、ドイツ、フランス、イギリスにおいて中堅・中小企業や地域企業を対象とした代

表的な公的研究機関、もしくは大企業への技術の橋渡しを担う代表的な公的研究機関を

各国ごとに１機関選定し、インターネット、出版物及び公表資料等の文献調査及び海外現

地調査を通じて以下の項目について詳細調査を行う。 ＜調査項目＞ ①研究機関基礎情報（機関名、立地、規模、活動の概要、予算とその内訳、国や地方自治体

との関係等） ②研究機関の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス ③研究機関の評価（項目や指標）とその策定・実施プロセス、活用等 ④研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策 ⑤研究者等の雇用・キャリアパス（形態と平均勤続年数、外国人研究者の扱い） ⑥その他（人材育成、効率化やマネジメント等での特徴ある取組、共同利用施設の有無及び

その運営など）

9

2-2 実施体制 本調査の実施体制は以下の通りである。

10

実施スケジュール 本調査の実施スケジュールは以下の通りである。

大項目 中項目 小項目 上旬 中旬 下旬 上旬 中旬 下旬 上旬 中旬 下旬

国内文献調査

経済産業省様と打合せを含め、プレ調査で実施て

いる文献調査の内容を深堀する（適宜、有識者の

見解を貰いながら、実施する）。

海外事例先の選定経済産業省様と打合せを含め、海外調査対象機

関先を選定する。

必要に応じて国内機関等へ

のヒアリング

海外検討対象機関の駐日事務所がある場合は適

宜ヒアリングを行う。また、海外検討対象機関との

比較の観点から、必要に応じ国内研究機関にヒア

リングを行う。

必要に応じて電話会議等海外検討対象機関の中で電話会議等を場合に

よって実施する

ヒアリング項目の調整経済産業省様との打ち合わせを行い、ヒアリング

項目を調整する。

アポイント取り付け等米国における調査対象機関担当者のアポイントを

取り付ける。

米国調査米国における海外検討対象機関及び監督省庁の

調査を行う。

アポイント取り付け等ドイツ・フランス、英国における検討対象帰還のア

ポイントの取り付け

欧州（ドイツ、フランス、英

国）調査

ドイツ・フランス・英国における海外検討対象機関

及び監督省庁の調査を行う。

調査内容の統合分析と取り

まとめ

全調査結果を統合、分析を行い最終版の作成をす

る

校正 校正体制での文章のチェックを行う

最終版のご報告 最終版のを作成し、ご報告を行う ★

４．調査報告書の作成 最終報告

1月

３．（２）

橋渡し研究機関に関す

る調査

海外現地調査

2月

３．（1）

諸外国における公的研

究機関の位置づけとそ

の役割の概観調査

文献調査（国内ヒアリン

グ含）の実施

12月項目内容

11

第3章 諸外国における公的研究機関の位置づけとその役割の概観調査 本章においては、アメリカ、ドイツ、フランス、イギリス、4カ国の公的研究機関における研究

機能の役割分担、特に橋渡し機能に関する公的研究機関と国や地方自治体、企業との関係、

そして高度研究人材の流動性等について整理する。 どの国も公的研究機関を複数有し、研究段階と研究分野によってその役割分担を行いな

がら各研究機関かつ／または特定のプログラムにより研究シーズの産業界への橋渡しを行

っている。研究分野については自然科学や社会科学といった大きな分類の場合もあれば、応

用数学や生命科学、農学といったより細かい分類の場合や輸送技術や再生可能エネルギー

といった対応する産業による分類の場合もあり、各国の公的研究機関やプログラムによって

特色がある。 研究段階については TRL（Technology Readiness Level）という分類がしばしば用いられ、

TRL とは新技術の成熟度を測るために用いられる指標で、体系的な分析に基づいて新技

術の開発のレベルを評価するために使用する 9 段階のスケールである。1 が最も基礎研究

に近く 9 が最も商業化に近い。宇宙技術の評価のために NASA が 1988 年に開発したが、

欧州では Horizon2020 における研究プロジェクトの評価基準に適用されるなどしているた

め、学術段階のシーズを産業化する橋渡しの議論をする際には TRL による分類が一般化さ

れつつある。具体的なレベルは表 3-1 の通り。

表 3-1 TRL 指標と対応する研究段階

TRL 指標 研究段階 レベル

TRL1 基礎研究 基本原理・現象の発見

TRL2 原理・現象の定式化

TRL3 技術コンセプトの実験的な証明

TRL4 応用研究・開発 研究室レベルでの技術実証

TRL5 想定使用環境下での技術実証

TRL6 実証 実証・デモンストレーション

TRL7 トップユーザーテスト

TRL8 事業化 システムの完成および検証

TRL9 大量生産

出所）CRDS(2016)

14

いるためと考えられる。アメリカにおける各研究実施機関の位置づけをまとめたのが図 3－3である。前述の通り、企業が研究開発費の実施主体として約 71％を占めており、TRL でいう

ところの実装部分に位置する。一方、大学と公的機関は基礎研究等が多くしめるため、TRLの初期段階である。

図 3-3 アメリカにおける各研究実施機関の位置づけ

出所）NSF “National Patterns of R&D Resources”等の資料を基に当社作成。

アメリカにおいて約 11％の研究開発使用部門である公的研究機関（国立研究所）は、国の

研究開発の戦略と実行の責任を担っている。代表的な研究所としては、国立標準技術研究

所（NIST）、国立衛生研究所（NIH）、ロスアラモス国立研究所、フェルミ国立加速器研究所

等が挙げられる。また、ハイリスク・ハイリターンな研究開発への資金分配を目的とする機関

も存在し、DARPA や DOE のエネルギー高等研究計画局（ARPA-E）が一例である 2。 国立研究所は管理・運営システムが政府所有・運営研究機関（GOGO）と政府所有・契約

者運営研究機関（GOCO）の 2 つに分類される。前者は我が国の国立研究所と同じ立ち位

置だが、後者はアメリカ特有の形態であり、契約者運営連邦研究所（FFRDC）とも言われ

る。GOCO の所有形態は 1967 年の連邦科学技術審議会で認められており、1984 年の連

邦政府調達政策の修正では、国立研究所の契約運営者に民間企業も加えられている。特に

GOCO システムでは、国立研究所の建物等は政府に所属し、研究者は政府職員ではなく委

託運営会社に所属する。後述するが、この人事システムが研究者の人事制度の柔軟性につ

ながり GOCO システムのメリットとして機能している。GOCO システムが正式に認められた

のは 1960 年代だが、実はアメリカでは古くから民間による国立研究所運用は普及してきた。

例えば、DOE 傘下のロスアラモス国立研究所は UCLA や UC バークレーを所帯にもつカリ

フォルニア大学（UC）が 60 年以上にわたり運営を行ってきた。2006 年からは UC に加え、

2 2018 年度の予算案のなかでは ARPA-E（年間 3 億ドル）は廃止の方針が打ち出されている。

15

ニューメキシコ大学、ベクテル社（Bechtel National）などが加わった Los Alamos

National Security (LANS) という連合部隊に運営が変わった。直近での LANS の構成組

織はカリフォルニア大学（UC）、ベクテル社、BWXT Government Group、AECOM 社の 4者の共同体となっている。

イノベーションエコシステムの観点から見ると、アメリカの国立研究所はトップクラスの大学

等と並んで先端技術の中枢的役割を果たしている。研究所は莫大な予算のもとアメリカなら

ず世界中から優秀な研究者を受け入れ、様々な先端科学領域でトップレベルの研究を実施し

ており、ノーベル賞受賞者等の科学技術系の受賞件数も多い。また、安全保障のための軍

事・機密研究の中枢拠点としての国立研究所の役割も大きく、防衛技術に対する社会的認識

が高いために当該技術への予算規模にも現れている。インターネット、ロボット、防護服など

の技術に関しては、元々は防衛研究からうまれたものであり、アメリカでは防衛関連技術の

民生化（コマーシャリゼーション）に対する寛容度が高い。いわゆる「民軍両用（デュアルユー

ス）」については近年日本でも盛んに議論されているが、アメリカでは国立研究所がデュアル

ユースの中枢的な役割を果たしている。特に、アメリカでは DARPA 等の連邦機関からのス

ピンオフが注視されている。実際のところ、2017 年度におけるアメリカの科学技術に関する

予算は DOD が 48％、HHS が 22%、DOE が 11%、NASA が 8%と、防衛関係に関する科

学技術予算が多い。防衛関連技術に関する政府投資が極めて大きいことがうかがえる。 アメリカの代表的な国立研究所として、DOE 傘下のロスアラモス国立研究所、ローレンス・

リバモア国立研究所、サンディア国立研究所、HHS 傘下の NIH、DOC 傘下でありながら非

監督連邦機関である国立標準規格技術研究所（NIST）などが挙げられる。表 3-2 に DOE参加の主要な研究所 5 つをあげる。特に、ニューメキシコ州ロスアラモスに立地するロスアラ

モス国立研究所は、原子爆弾開発を目的とした「マンハッタン計画」のもとに 1943 年に設立

されたアメリカ初めての国立研究所である。世界で最も偉大な研究所を自負しており、ロスア

ラモスには有名な「Where Discoveries are Made!（発見が創られる場所）」という石碑も存

在し、観光名所にもなっている。、DOE 傘下の研究所のおいては、エネルギー関連の基礎

科学研究や安全保障に関する技術開発を中心に研究が行われており、DOE が配分する研

究費以外にも、原子力規制委員会（NRC）から安全規制にかかる研究資金が支出されるケ

ースがある。参考までに、2017 年発表の 2018 年度予算を見ると、DOD は前年度から

10％増の 5,740 億ドル（約 60 兆円）であり、軒並み減少した他省庁の予算を大きく引き離し

ている 3。DOD の予算のなかには「科学技術研究プログラム」という研究助成も組まれてお

り、予算額としては 125 億ドル（約 1 兆 3000 億円）であり、今後も当該領域において国立研

究所への受託研究も増加すると推察される。

3科学技術振興機構、「米国：2018 年度大統領予算案骨子における研究開発関連予算の概要」（2017 年 3 月）

16

表 3-2 DOE 傘下の主要な研究所

出所）各研究所のホームページを参考に当社作成

また、上記理由によりアメリカの国立研究所の情報管理体制は大変厳しく、情報漏えいな

どが事前におこらないように様々な工夫がこなされている。一般公開できるエリアも限られて

おり、訪問者は事前に登録しなければならず、アメリカ人以外だと事前審査が必要となる。最

近では外国人研究者に対するビザ発行も厳しくなっており、一定の国からの研究者受入れに

研究所

名

ロスアラモス

国立研究所

ブルックヘブン国

立研究所

サンディア国立

研究所

オークリッジ

国立研究所

ローレンス・

バークレー

国立研究所

略称 LANL BNL SNL ORNL LBNL

場所 ニューメキシコ

州ロスアラモス

ニューヨーク州

ブルックヘブン

メキシコ州

アルバカーキ

テネシー州

オークリッジ

カリフォルニア州

バークレー

運営方

式

GOCO GOCO GOCO GOCO GOCO

運営会

社

カリフォルニア

大学システム、

ニューメキシコ

大学、ニューメ

キシコ州立大

学、ベクテル社

ニューヨーク州立

大学、パテル研

サンディア・ソリ

ューションズ、

ハネウェル

テネシー大学、

バテル研

カリフォルニア大学

予算 22 億ドル 5.7 億ドル 24 億ドル 13 億ドル 8 億ドル

職員数

（研究者

含む総数）

10,199 人 2,618 人 10,652 人 4,983 人 3,302 人

主要な

研究分

野

生命科学、ナノ

テクノロジー、コ

ンピュータ科

学、情報通信、

環境、レーザ

ー、材料工学、

加速器科学、高

エネルギー物

理、中性子科学

物理、生体医学、

環境、エネルギ

ー、国家安全保

障

軍事科学、安全

保障

エネルギー、自

然環境、安全保

障

物理、化学、生命

科学、コンピュータ・

サイエンス、エネル

ギー工学、ナノテク

ノロジー、環境工学

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関しては厳しいバックグラウンドチェックを行われるなど事前の技術流出防止などが意識され

ている。

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 アメリカの国立研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係は他国と比べても大変

ユニークである。まず、国である連邦政府との関係に関しては、予算編成や評価の部分で直

接的に関わってくる。また、GOGO システムの場合は連邦政府が直接的に管理・運営に関与

するが、GOCO システムの場合も運営委託会社の選定等はすべて管轄の省庁が実施する。

ただし、各研究所ともに連邦政府からの研究資金が最も多い。1986 年の連邦技術移転法

（FTTA）を起点として共同研究開発契約（Cooperative Research and Development Agreement、以下 CRADA）等の様々な技術移転を促進する施策が連邦政府から近年打ち

出されているが、図 3－2 でも示されているように、民間からの資金流入割合は連邦政府から

の投資に比べると低い。理由としては、連邦政府からの委託研究の需要の高さがあると考え

られる。特に、原子力エネルギーやバイオセキュリティといった領域は安全保障の側面が強く、

連邦政府主導で国立研究所に莫大な予算が配分されていく。 一方で、国立研究所と地方自治体（主に州政府）、大学との関わりは、国立研究所の運営

方式次第で決まる。国立研究所が GOGO のような直接的な運営スタイルを採用している場

合、州政府は管理等には関与しないことが一般的である。ただ不動産に関しては州政府が管

理するケースもある。特に大きな連邦プロジェクトを実施する場合は国立研究所が直接的に

政府とやり取りをしており、我が国と類似している。一方、GOCO のような運営業務委託スタ

イルを採用している場合、連邦政府ではなく州政府との関わりが深くなる傾向にある。例えば、

国立研究所における運営組織は州立大学（特にマンモス級の州立大学）が多い。カリフォル

ニア大学やニューヨーク州立大学はその例である。カリフォルニア大学もニューヨーク州立大

学も州に 10 以上のキャンパスを運用している大規模な大学システム群であり、国立研究所

もその中の 1 つといったポジションとして相乗的な役割を果たしている。 カリフォルニア大学やニューヨーク州立大学の予算は州政府から捻出されており、キャンパ

スにおける優先分野等も州のカラーを反映することが多い。例えば、ニューヨーク州立大学オ

ルバニー校では州政府主導で半導体・ナノテクに関する研究開発コンソーシアムが設立され、

同大学が事務局となり周辺のセミコンダクター拠点を活性化させている。そのような大規模大

学が管理・運営する国立研究所では連邦政府からの開発ニーズに加えて、周辺産業や大学

等の地域ニーズに答えている。実際に、DOE 傘下のブルックヘブン国立研究所（BNL）では、

同じニューヨーク州ストーニーブルックに立地するニューヨーク州立大学ストーニーブルック校

が得意とするコンピューターサイエンス等の分野での研究に力をいれている。後述するが

BNL の運営組織にはニューヨーク州立大学から派遣された経営層もステークホルダーとして

入っているために、ニューヨーク州政府は国立研究所である BNL との資本関係も強く、マネ

ジメントにも関わっている。

18

このように国立研究所が連邦政府、州政府、州立大学の全てと強く繋がっている形態は

「国全体のイノベーションエコシステムの活性化」という観点からは重要であり、我が国への

示唆もある。マネジメントレベルの観点から見ると、国立研究所には連邦政府からの派遣は

極めて少ない。特に GOCO システムを採用している国立研究所においては、運用組織であ

る大学・企業等や、運用組織が運営している大学からのマネジメント人材が抜擢されて、完全

に第 3 者の立場から管理・運用をしている。 最後に、国立研究所と企業との繋がりは近年の技術移転の促進とともに益々深化している。

各研究所のホームページには「Business」や「Partnership」というページが存在し、企業と

の様々な形態での連携を推奨している。例えば研究所が保有する特許等の知的財産を企業

が活用し実用化・量産まで繋げていく取組みも見られる。

図 3-4 アメリカの国立研究開発機関

出所）CRDS(2017)

高度研究人材

前述したように、アメリカの国立研究所は国内外からトップレベルの高度研究人材を集め

ており、アメリカが科学技術におけるイノベーションハブとなることに寄与している。特に各研

究所ともにポスドク制度は充実しており、NIH や NIST には日本からも数多くの研究者が招

聘研究員等として 2～3 年程度の研究を行っている。 最近の国立研究所や大学等における高度研究人材の獲得背景には、「STEM 職種法案」

の存在が極めて大きい。アメリカの大学で STEM（Science、Technology、Engineering、Math）の分野で学位を取得した留学生は他分野に比べて、より寛容的な措置が取られてい

る。例えば、国立研究所や大学等で研究するために F ビザで入国した留学生は卒業後に専

19

門領域の実習制度（OPT）を活用し 1 年間アメリカに就業滞在が可能であるが、STEM 留学

生に関しては最大で 2 年まで OPT 延長が可能となっている。テロ後に厳しくなっている就業

ビザ（H1）の発行数が少なくなってきているため、理工数系の研究者にとっては魅力的な制

度である。理工数系の高度研究人材がアメリカの大学や国立研究所に残ることによって、ア

メリカの研究機関からの研究成果が益々増え、アメリカ発のイノベーションが更に加速される

エコシステムになっている。 一方、世界各地のイノベーションエコシステムを高めていくには、高度な STEM 学位を有

する研究者が世界中の研究機関と行き来できるシステムの構築が必要である。その意味で

は、大型研究施設の国際共同利用等は高度研究人材の流動化を促進させる取り組みだとう

かがえる。アメリカの国立研究所においても、アイダホ国立研究所が NSUF （原子力科学ユ

ーザー施設）をピアレビューによる審査プロセスを通じて、原子力・物理系の世界中の研究者

に無償で提供し研究成果の国際化に貢献している。今後、各国の公的研究機関で研究施設

の共同利用が進めば先端研究を実施している国研の研究者にとって、他国の研究設備を活

用し国際共同研究ができるという相乗効果を産むことができる。結果的に各国の国立研究所

間の研究者の人事交流など国際的流動性も高まると思われる。

22

図 3-7 ドイツの 4 研究団体の特徴（論文と特許）

出所）永野（2016）p.138

図 3-8 ドイツにおける各研究実施機関の位置づけ

出所）各種資料を基に当社作成。

上記の 4協会は法人格という観点から MPG・FhG と HGF・WGL の 2 グループに分ける

ことができる。前者の MPG と FhG については本部がひとつの法人格を有しているという共

23

通しているのに対し、後者の HGF と WGL については、所属する研究所がそれぞれ独立し

た法人格を有しているという点で異なる。これは所属する各研究所の出自とドイツ再統一の

歴史的事情が反映している。以下、それぞれの研究協会の特徴を見ていくこととしたい。 MPG は世界で最も有名な基礎研究を担う研究機関のひとつであるが、設立当初は必ずし

も基礎研究に注力していたというわけではなく、第二次世界大戦後、基礎研究が国の発展の

礎になるといういわゆる「リニア理論」の影響を受け、徐々に基礎研究への傾向を強めていっ

た。MPG の前身であるカイザー・ヴィルヘム協会 4は、第二次世界大戦後解体され、西ドイツ

では資本主義陣営により MPG となり、東ドイツではその一部が旧ソ連の進駐軍によって東ド

イツ科学アカデミーに吸収された。 現在の MPG の研究領域は①生物・医学、②化学・物理

学・工学、③精神科学・社会学・人間科学の 3 分野に大別される。 FhG については 4-2 にて詳しく触れるが、応用指向の基礎研究を行っており、その研究分

野は、①情報通信技術、②ライフサイエンス、③光・表面技術、④マイクロエレクトロニクス、

⑤生産技術、⑥材料・部材、⑦イノベーション研究、⑧防衛安全保障、の 8 分野に大別される。

FhG は元来、バイエルン州の産業研究所として 1949 年に発足し、1951 年にはマーシャル

プランからの財源を確保し、1955 年以降の高度経済成長の際に発展した。1956 年からはド

イツ連邦国防省との契約が始まり、一時は研究資金の半分を国防研究費が占めるなど、そ

の研究財源については紆余曲折を経て現在のビジネスモデルを確立した。FhG はしばしば

解散の危機に追い込まれるなど、厳しい経営環境が続くなかでそのビジネスモデルについて

連邦政府も含めた検討が進められ、1973 年、現在まで続く政府からの運営費交付金、企業

からの委託研究、公的競争資金とで財源を分割するという現行のフラウンホーファー・モデル

（詳しくは 4-2-4 参照）が閣議決定された。そして東西ドイツの再統一時において、旧東側の

学術的傾向の強い研究所については MPG が、産業的傾向が強い研究所については FhGが吸収することで、両協会とも規模を拡大させることとなった。 ドイツの科学技術政策について議論される際に MPG と FhG はしばしば基礎研究を行う

研究所と応用研究を行う研究所として比較されることが多い。確かに MPG が基礎研究を重

視しているということに間違いはないが、MPG は基礎研究以外にも産業に近い分野の研究

やスタートアップの支援も行っており、1990 年以来、2017 年までに MPG から 130 社のスタ

ートアップ企業が誕生し、年間約 2,000 万ユーロ（約 26 億円）程度のライセンス収入を得て

いる。逆にFhGについてもそのミッションは先述の通り応用指向の基礎研究であり、必ずしも

研究内容や方法、橋渡しについて明確な区分があるわけではない。 HGF に属する各研究所は元来、旧西ドイツの大規模な研究所であって、原子力や航空宇

宙、電子電気、極地・海洋、がん等の研究を行っていた。1991 年以降、東西ドイツ再統一に

際し、旧東ドイツ再建のための巨額な予算を捻出するため科学技術予算が大幅に削られ、

MPG や FhG が旧東ドイツの研究所を吸収することでむしろ予算が増加したのに対し、HGFに所属していた各研究所の予算は大幅に削減されることとなった。そこで各研究所は、元来、

4 1909 年設立研究協会。

24

大規模研究機関共同体（AGF: Arbeitsgemeinschaftder Grossen Forschungszentren）という緩やかな情報交換のための機関を形成していたが、AGF を強化する形で HGF を設立

し、18 の大規模研究機関それぞれがその予算を①エネルギー、②地球・環境、③健康、④キ

ーテクノロジー、⑤材料構造、⑥航空・宇宙・交通という研究領域に対するものに組み換え、

政府への予算要求を一本化することとした。HGF自体は公益法人であるが、そこに所属する

各研究所は会社組織であったり、NPO 法人や公益法人であったり従来の経緯を踏まえた法

人格を維持し、所長の選任等、予算以外の研究所の運営について他の協会よりも相当程度

高い独立性を現在に至るまで保っている。 WGL についても各研究所が個別の法人格を有しているという点では HGF と同様である

が、各研究所が元来、HGF を形成した研究所ほど大規模なものではなく、小規模な研究所

が集積してひとつの研究協会を設立するに至ったという点で異なる。第二次世界大戦後、連

合国側はドイツに文化、教育、科学について強い主権を有する州により構成される連邦制度

を導入することにしたため高等教育機関や公的研究機関の運営は各州が担うこととなってい

た。ただし、州によっては公的研究機関の運営を行う財政的余裕が乏しくなることも想定され

たため、1949 年 5 月にドイツ連邦共和国が成立する直前の同年 3 月に各州はケーニッヒシ

ュタイン協定を締結し、公的研究所の運営が１つの州では財源的に厳しくなった場合には各

州が協力することとなった。そのため、後に HGF を形成することになった西ドイツの恵まれた

一部の大規模研究所を除くと、地方分権的政治体制によりドイツでは各州に小さな研究所が

乱立することとなった。そして次項で詳述するが、1969 年にドイツ基本法第 91 条 b が追記さ

れると中央政府が研究施設の財政支援を法的に行えるようになり、財政支援を実施する研

究機関の検討が始められた。これらの機関を掲載したリストは政府の青色の用紙が用いられ

ていたことから「ブルーリスト機関」と呼ばれていたが、1991 年のドイツ再統一時にブルーリ

スト機関の相互協力機関として「ブルーリスト共同体」が設立された。当初、ブルーリスト機関

は旧西側の 33 研究機関のみであったが、そこに旧東ドイツの 30 研究機関も参加することに

なり、所属機関数も人員数も倍増した。ブルーリスト機関のこのような急激な拡大を踏まえ、

科学審議会はブルーリスト共同体の組織的な強化を提言し、それに基づき公益団体として

「ブルーリスト科学協会」が設立され、1997 年、同協会はゴットフリー・ヴィルヘム・ライプニッ

ツ協会に改称された。こうした経緯を反映し、WGL 自身が「秩序だった分散」を目標としてい

るとおり WGLに属する研究所の扱う分野は自然科学や産業技術のみならず、環境学、経済

学、社会学、政治学、精神科学等と非常に広範なのが特徴である。研究所の規模的なばらつ

きも大きく、平均の職員数は 207 人、予算は 2,180 万ユーロであり、最大の研究所でも職員

数 832 人、予算は 8,270 万ユーロ、最小の研究所となると職員数 32人、予算 307万ユーロ

となる。HGF の研究所の平均職員数が 2,249 人であることを考えると、その規模感の違い

が明確となる。このように WGL は研究所の規模が小さく、また、研究対象も多岐にわたるた

め、WGL 内の研究機関よりも WGL 外の研究機関の親和性が高い場合も多く、各研究所は

WGL 内の連携にとどまらずドイツ内外の研究機関や大学、企業等との連携も盛んである。

25

その一方、WGL としての結束を高めるとともに、研究と知識移転双方の質を高めるという観

点から、共同で科学研究に必要なインフラを維持し、研究インフラの使用サービスも提供して

いる。評価については、WGL 本部が実施し、各研究所は少なくとも 7 年に一度、WGL 本部

からの評価を受けることになる。各協会の基本情報をまとめると以下の通りとなる。

表 3-3 ドイツの 4 協会の基本情報

マックスプランク協

会（MPG）

フラウンホーファ

ー協会（FhG）

ヘルムホルツ協

会（HGF）

ライプニッツ協会

（WGL）

役割 基礎科学研究 応用指向の基礎

研究

大型研究施設を

使用した研究

小規模研究所の

秩序だった分散

法人格 法人格は本部の

み

法人格は本部の

み

本部で法人格を

有するも各研究

所も別法人

本部で法人格を

有するも各研究

所も別法人

ミッション・戦略 既存の研究領域

のみならず、重要

かつ将来性のある

新領域や複合領

域において学術的

研究を遂行する。

応用研究機関と

して、研究シーズ

をイノベーション

につなげ、それに

よってドイツと欧

州の発展に貢献

する。

最先端の研究に

より未来を形成す

ることで人類の生

活の基礎を構築

または維持する。

各研究所が科学

的、学術的な目

的を追求する一

方で、法的・経済

的な自立を維持

するため、相互に

協力し、評価を行

う。

予算構成

（単位は 100 万ユ

ーロ、カッコ内は

構成割合）

総予算

2,331.7

運営費交付金

1,728.0 （81.3%）

競争資金

233.7 (11.0%)

自己収入

140.6 (6.6%)

その他

23.1 (1.1)

総予算

2,123.4

運営費交付金

671.5（31.6%）

競争資金

717.2（33.8%）

委託研究

680.6（32.0%）

自己収入

46.2（2.1%）

その他

7.9（0.4%）

総予算

4,038.9

運営費交付金等

2595.8（64.3%）

委託研究

1427.5（35.3%）

総予算

1,830

運営費交付金

1,076.2（58.8%）

委託研究

384.2（21%）

その他

369.6（20.2%）

橋渡し移転 補助金、ベンチャ

ーキャピタル用資

金として 2016 年

ベンチャーキャピ

タルへの出資機

能を有する。

バリデーションフ

ァンド、イノベーシ

ョンラボ、イノベー

WGL として橋渡

し部局を有し、ビ

ジネス経験を有

26

は 4,130 万ユーロ

を支出。

2016 年時点で

84 社に出資。

2016 年のみで

41 のスピンオフ

企業が誕生。

ションファンドを設

置し HGF 内の

研究者のスピン

オフと産業界から

の要望の双方を

支援。

するマネージャー

が常駐。産業部

門とのマッチング

や研究者の支援

を実施。

「研究とイノベーションに関する協定」により、各研究所が共同研究を行う際の研

究資金が政府および地方自治体から支出される。

研究対象 ①生物・医学分

野、②化学・物理

学・工学分野、③

精神科学・社会

学・人間科学分野

①情報通信技

術、②ライフサイ

エンス、③光・表

面技術、④マイク

ロエレクトロニク

ス、⑤生産技術、

⑥材料・部材、⑦

防衛安全保障

①エネルギー、②

地球・環境、③健

康、④キーテクノ

ロジー、⑤材料構

造、⑥航空・宇

宙・交通

①人文科学・教育

学、②経済学・社

会学・地理学、③

生命科学、④数

学・自然科学、工

学、⑤環境学

研究所数 83 72 18 88

職員数 （注 1） 19,381 人 24,458 人 38,237 人 18,668 人

うち研究員数 6,488 17,332 人（注 2） 約 15,000 人 9,485 人

注）MPG、FhG、WGL については 2016 年、HGF については 2014 年の数値。 注 1）雇用関係にある職員。PhD 学生や外部資金により雇用されている人材は含まない。 注 2）研究者、技術者、アドミスタッフ等の専門スタッフの合計。研究者のみの人数は公開していない。 出所）各協会のアニュアルレポート等を参考に当社作成。

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 研究協会と国、地方自治体との関係 前項にて一部検討した通り、ドイツの公的研究機関と国（連邦政府）、地方自治体（州政

府）との関係を検討する際には連邦制ドイツの特殊な政治体制を考慮に入れる必要があ

る。連邦制を採用するドイツでは地方分権が相当程度進んでおり、連邦政府と地方との役

割分担が非常に注意深く進められてきた。特に基本法 5の制定にあたっては、連邦と各州

の権限の分配について議論がなされ、教育は州の主権とされ、科学研究に対する支援に

ついても連邦政府と州政府の立法権限の競合分野とされたが、歴史的経緯もあり地方の

権限が強い。しかし、こうした基本的な枠組みがある程度決まった後で国全体の財政、税

制システムが決まり、教育、研究に対して州政府単独の財政だけでは運用することができ

5 ドイツ連邦の憲法にあたる。

27

なくなってしまい、1950 年代に連邦政府がマックスプランク研究協会の支援を開始したの

であるが、厳密には中央政府が研究機関を支援する法的な根拠が曖昧であったとされる。 1969 年の基本法改正時に第 91 条 b に「連邦および各州は、協定に基づいて、教育計

画について、ならびに超地域的意義を有する科学研究の施設および企画の促進について

協力することができる。費用の分担は、協定で定める。」という条文が追加され、これによ

り、協定があれば中央政府が州政府と合同で教育プログラムを実施するとともに、財政的

支援を行うことの法的安定性が担保された。そのため、このような合意を形成する場と機

関が必要となり、1975 年に合同科学会議の前身である「教育計画・研究支援に関する連

邦・州委員会」が設置された。そして 2004 年の基本法改正により中央政府の教育に対す

る関与が大幅に削られた際に、委員会の名称から教育計画が削除され、現在の合同科

学会議（GWK: Gemeinsame Wissenschaffskonferenz）という名称にされた。GWK で

議論されるのは、連邦政府と州政府との合意により予算の規模とその分担割合決める必

要のある事項に限られ、政策提言や評価などが求められる場合には科学審議会という別

組織が担うことになる。研究と教育に関する連邦と州の共通事項で財政が関与するもの

は全て GWK で決定される。そのため、GWK には教育や研究の担当大臣のみならず、

各州の財務大臣も参加することとなる。決議に際しては研究促進に関する議論では 80%の賛成が必要で、より重要なテーマの場合には100%の合意が必要となる。このGWKに

よって合意された協定によって各協会の予算のうち、連邦政府による支出と州による支出

の割合が決定され、そのそれぞれの割合は表 3-3 に記載の通りである。 特に公的研究機関の橋渡しという観点からは、上記のとおり連邦政府及び州政府から

各協会に資金が振り分けられ、その予算構成に関し、MPG を除く 3 協会については委託

研究が行われることが前提とされることから、予算制度自体が橋渡しを行うメカニズムをと

なっているが、それをさらに促進するため、2005 年に「研究とイノベーションに関する協定」

が締結され、新たなメカニズムが導入された。それは先の4協会をまたいだ共同研究に対

して公的資金（連邦政府と州政府双方の双方が支出）から研究費用としてベース資金を

追加的に支給するというものである。その予算規模について 2015 年までは毎年 5%ずつ

引き上げられ、2016 年から 2020 年までは毎年 3%ずつ引き上げられることとなっており、

これまで 39 億ユーロの研究資金がこのスキームによって支出された。研究とイノベーショ

ンに関する協定により研究予算が定期的に増やされることで、研究所・研究者にとっては

研究予算の予測性が高まることになり、さらに協会をまたぐ研究によって予算を消化する

必要性から、協会を越えた研究所・研究者の情報交換や交流、共同研究がより活発化す

ることとなった。 その成果の具体的な例としては、MPG のコロイド・インターフェース研究所（Institute

of Colloids and Interfaces）と FhG の太陽エネルギーシステム研究所（Institute of Solar Energy Systems）による樹木由来成分の精製研究が挙げられる。同研究において

はバイオマスを燃焼させたときに発生するリグニンから水素を用いて化学物質を抽出する

28

というものであるが、抽出された化学物質は化学産業で直接利用できるほか、触媒に用

いる水素と炭化水素は燃料として用いることができる。MPGの基礎研究の専門性と FhGの産業化の専門性が活かされ、イノベーションへとつながる潜在性を秘めた研究といえる。

図 3-9 ドイツの公立開発研究機関

出所）CRDS(2017)

公的研究機関と大学、企業との関係 ドイツには現在に至るまで全国各地に特色がありかつ競争力のある産業が存在してい

る。これらの地域に根ざした産業の活性化に使われている施策がクラスター政策である。

ドイツには数百にのぼる特定の技術をベースとしたクラスターがあるといわれているが、

連邦政府も地域クラスターの振興に力を入れている。現在の先端クラスター事業はハイテ

ク戦略に基づき 2008 年にスタートし、5 箇所ずつ 3 回にわたり選定されたので、現在 15の先端クラスター事業が進行中である。ドイツの各地において総額約 4,000 万ユーロ（約

56 億円）の公的支援が行われ、地域の大学、企業、公的研究機関がクラスターのなかで

有機的に研究と社会実装を行い、先端がん研究、マイクロナノテクノロジー、太陽光発電、

航空技術研究、ソフトウェア開発等を進めている。 公的研究機関にとっては民間企業から個別に委託研究を受けるということが重要なミッ

ションであり、3-2-1 で指摘した通り公的研究機関における企業からの委託研究の割合が

大きいのがドイツの特徴であるが、こうしたクラスターに参加し、競争的資金を得ることも

重要なミッションのひとつと考えられている。

31

図 3-12 フランスにおける各研究実施機関の位置づけ

出所）各種資料を基に当社作成。

フランスにおいて研究開発の実施主体となるのは、公的研究機関、高等教育機関（グラン

ゼコール、大学）、そして民間企業であり、公的研究機関については高等教育・研究・イノベー

ション省（MESRI: Ministère de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation）が単独、もしくは他の省庁と共同で所管している。公的研究機関の類型につ

いては 4-3-1 にて詳述するが、研究所の形態としては、①科学、技術的性格の公施設法人

（EPST: Établissement public à caractère scientifique et technologique）、②経済的性

格の公施設法人（EPIC: Établissement public à caractère industriel et commercial）、③行政的性格の公施設法人（EPCA: Établissement public à caractère administratif en France）、④公益団体グループ、⑤財団の 5 形態があり、フランスの公的研究機関は 36 機

関が存在する。EPST は学術的な研究を主たる目的とした機関であり、EPIC は商業ベース

のサービスまで提供する機関であり、業務の一部として研究機能を有している機関が存在す

る。例えば、フランス全土で TGV を含めた鉄道サービスを運営するフランス国有鉄道

（SNCF: Société Nationale des Chemins de fer Français）もEPICである。EPSTとEPICで公的研究機関の予算の約 6 割程度を占める。EPCA は、研究活動も実施するが、雇用セ

ンターや大学センターといった行政サービスも供与する研究機関である。その他に公的資金

による支援も受ける民間団体として公益団体グループと財団とがある。この中で EPST と

EPCA の職員は公務員であるが、EPIC と財団の職員は民間人である。 4-3 で詳述するフランス国立情報学自動制御研究所（INRIA: Institut National de

Recherche en Informatique et en Automatique）も EPST であるが、全ての EPST は共

同管轄も含めて MESRI が所管しており、フランス最大の分野横断的な公的研究機関である

32

フランス国立科学研究センター（CNRS: Centre national de la recherche scientifique）を含めて全部で 8 機関存在する。各 EPST の対象分野や年間予算、所管省庁等は以下の通

りである。

33

表 3-4MESRI 傘下の科学技術的性格の公施設法人（EPST）

機関名 設立年 分野 年間予算 （百万€）

職員数 （研究者数）

所管省庁

国立科学研究セ

ンター（CNRS） 1939年

数学、物理学、工学、

人文社会科学等、複

合領域

3,309.1 31,944 人

（11,106 人） MESRI

運輸・整備・ネット

ワーク科学技術

研究所

（IFSTTAR)

2011年

運輸、空間設計、整

備・ネットワーク 104 600 人 MESRI、環

境、エネル

ギー、海洋

省

国立人口学研究

所（INED） 1945年

人口問題 20.4 250 人 （52 人）

MESRI、社会問題・厚

生省

国立農学研究所

（INRA） 1946年

持続的生産，食餌&栄

養， 食品安全，環境関連

事項，地域開発と国土

整備

881.6 2,616 人

（1,815 人） MESRI、農業・食品産

業・森林省

国立保険医学研

究機構

（INSERM）

1964年

医学生物学と健康に

関する研究 908 5,147 人

（2,149 人） MESRI、社会問題・厚

生省

国立情報学自動

制御研究所

（INRIA）※

1967年

ICT、応用数学に関す

る研究 231

2,400 人 （1608 人）

MESRI、経済・財務省

開発研究所

（IRD） 1998年

開発途上国に焦点を

当てた学際的研究 230 2,019 人

（805 人） MESRI、外務・国際開

発省

国立環境・農業

科学技術研究所

（IRSTEA）※

2011年

持続可能な国土開発

整備、特に農業、自然

環境・資源の管理に関

する科学技術研究

109.5 1,533 人 （1,129 人）

MESRI、農業・食品産

業・森林省

注）※で示した INRIA と IRSTEA はカルノー機関。予算及び職員数については全て 2016 年のもの。 出所）各機関のアニュアルレポート、ホームページを基に当社作成。

34

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 公的研究機関と国との関係 フランスの科学技術政策については大統領を頂点とし、その配下にある首相が政策全

般を所掌している。首相の諮問機関として研究戦略会議があり、国の研究戦略を立案し

ている。科学技術・イノベーションの主要所管省は MESRI であり、高等教育及び研究に

関する政策、予算等を所管する。同省の他、経済・財務省、国防省、環境・エネルギー・海

洋省等が、その傘下機関の活動を含め、科学技術・イノベーションに関わっている。 研究開発の主な推進主体は前項で検討した各研究機関と大学やグランゼコールであ

る。歴史的にみて、大学やグランゼコールでの研究開発活動は相対的に活発ではなかっ

たが、現在では混成研究室（UMR: Unités Mixtes de Recherche）と呼ばれる、複数の

機関からの出身者から成る研究室を設置することが一般的であり、この UMR を通じて

国立研究機関と大学・グランゼコールの間での共同研究が進められている。このUMRが

3-3-1 で確認した高等教育機関によって研究開発が多く実施されている背景になっている

と考えられる。競争的資金を配分する機関として、国立研究機構（ANR : Agence Nationale de la Recherche）と公共投資銀行（Bpifrance）を挙げることができ、ANR は、

4-3 にて詳述するが、個人に対する研究助成からカルノープログラムと呼ばれる技術移転

プログラムまで、幅広く研究開発資金配分をしている。公共投資銀行は、主に中小企業に

よるイノベーション創出活動を中心に資金配分を行っている。さらに、研究機関や高等教

育機関を評価する独立の機関として、研究・高等教育評価高等審議会（HCERES: Haut Conseil de l'évaluation de la recherche et de l'enseignement supérieur）がある。 また、議会には議長、筆頭副議長、6 名の副議長、国民議会（下院相当）および元老院

（上院相当）双方から 14 名ずつのメンバーで構成される議会科学技術評価局

（ OPECST: Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques）が設置されており、OPECST は、議会での適正な意思決定に資するた

め、科学技術に関する選択肢情報を議会に提供することを目的としている。そして

OPECST の下に科学技術界から選任された 24 名で構成される科学委員会が設置され、

OPECST の活動をサポートする。 2012 年以降は、政権交代の影響を受け、教育・研究行政にも大きな改革が行われた。

それまで科学技術高等評議会及び研究・技術高等審議会という二つの諮問機関が首相

直下に置かれていたが、それらが廃止され、新たに研究戦略会議（ConseilStratégie Recherche）が設置された。これは、首相直属の戦略策定機関である。学術界・財界代表

による 26 名の合議体であり、年に1～2 回開催される。研究戦略会議の下にはさらに二

層の戦略策定システムがある。研究機関や大学等から成る 5 つのテーマ別研究機関連

盟 が最下層を担い、研究戦略立案に資する情報を国民教育・高等教育・MESRI 内設置

の運営委員会に提供する。テーマ別研究機関連盟は、環境、エネルギー、ライフサイエン

ス・医療、情報科学技術、人文・社会科学という区分に応じ、それらに関連する研究機関

35

をバーチャルなシンクタンクとする仕組みである。その上の層には運営委員会がある。運

営委員会は国民教育・高等教育・MESRI の研究イノベーション総局内に設置される、テ

ーマ別研究連合の長、CNRS 等の研究機関の長など 12～16 人の合議体である。テー

マ別研究機関連盟から提供された情報は運営委員会による検討を経て研究戦略会議に

提示され、そこで意思決定が図られる。次に、高等教育・研究機関の評価機関の改革も行

われた。これまでの研究・高等教育評価庁（AERES: Agence d’évaluation de la recherche et de l’enseignement supérieur）に代わり、HCERES が設立され、主な改

革点は、評価機関による評価に加え、各高等教育・研究機関の自己評価手法に対し評価

機関が認証を与える仕組みが加えられたことである。各機関による自己評価は、①大学

や研究機関等の組織内に評価委員会がつくられ、②その評価委員会が策定した評価プ

ロセスが HCERES により諮られ、③HCERES の承認に基づいて自己評価が行われる

ことになる。これにより、これまで各機関によってその程度や頻度も千差万別であった各

機関の自己評価が他機関によって確認されることで最低限の水準が確保されるとともに、

透明性が高まることとなった。

図 3-13 フランスの国立開発研究機関

出所）CRDS(2017)

公的研究機関と企業との関係 公的研究機関と企業の関係においては、公的研究機関が企業との協力関係の強化を

促す 2 つの政策が挙げられる。第一にカルノー機関の認定があり、4-3 にて深堀をする

36

INRIA も含め 2018 年現在 38 の研究所がカルノー機関として認定されている。カルノー

プログラムは2006年に導入された制度であって、企業との共同研究を積極的に進めてい

る公的研究機関や高等教育機関に対して法的なステータスとは別にカルノーラベルという

認証を与え、企業との共同研究や委託研究の受入額に応じ、翌年にANRからのファンデ

ィングを増加させるというものである。具体的には前年の企業等の共同研究にかかる直接

契約額の 20％（共同研究企業が中小企業である場合は 30％）に当たる金額に、カルノー

機関としての活動から生じた知財権の評価額の 20％に当たる金額を追加予算として

ANRから配分する 6もので、カルノー機関はその資金を共同研究室の設置や技術の成熟

プロジェクト、マーケティング、研究所独自の基礎研究、他の研究機関との共同研究室の

設置、外部の研究者・学生の受け入れ、研究所全体のマネジメント、法的支援体制の拡

充、納期管理体制の改善等に用いることができ、不動産投資や共同研究における企業が

支出すべき部分の一部または全部を負担することなど、支出が禁止されている活動を除

き、広範な用途に用いることができる。 先述の通りフランスでは公的研究機関や高等教育機関に対する企業からの委託研究

がドイツ等に比べて少なく、この点を解消ないし緩和するために公的研究機関および高等

教育機関に産学官連携のインセンティブを付与することがカルノープログラムの目的とい

える。その成果としても 2006 年の同プログラム導入時におけるカルノー機関と企業との

直接契約は 1 億 8,600 万ユーロであったのに対し、2016 年には 7 億 1,000 万ユーロま

で増加した。これまでのカルノー機関からのスピンオフも 65 社、知財についても 1,050 の

特許を取得し、特許収入も毎年 4,500 万ユーロに達する。こうした点からもカルノープログ

ラムは一定の評価が為されているものの、フランスにおける公的研究機関に対する営利

企業からの委託研究はほぼカルノープログラムによるものに限定され、金額規模につい

てもドイツの 3 分の 1 程度であることを考えると、同プログラムの予算を拡充するか、他の

橋渡しプログラムを平行して導入するといった政策の検討余地があるといえる。 カルノープログラムは民間企業からの委託研究を受ける際のインセンティブを付与する

ことで各研究所に民間との共同研究・委託研究の実施を促すという仕組みであり、ドイツ

のフラウンホーファー・モデルに着想を得たものであるされる。ただし法人格、知財の扱い、

予算規模、民間との研究規模に対する公的資金の割合等、カルノープログラムとフラウン

ホーファー・モデルの間には相違点も見られる。法人格に関しては、FhG が協会としてひ

とつの法人格を有しているのに対し、カルノー機関は既存の EP や大学、財団等に対して

カルノーラベルという認証を付与しているに過ぎないため、カルノー研究機関と呼ばれは

するものの、法的なステータスについては認定前となんら変わるものではない。そのため、

知財の扱い等についても FhG が統一的に行いえるのに対してカルノー機関は、Ai Carnot というカルノー機関の事務局組織が決定する知財のガイドライン（参考資料 1）は

6 年間の予算上限が 6000 万ユーロと決まっており、各機関の活動実績により予算上限に達した場合は、各機関

の評価額に応じて按分分配されることになる。

37

あるものの、それぞれの研究所が個別に締結する。予算規模については、間接費用も含

む FhG の予算と単純に比較することはできないが、2016 年における FhG に対する公的

資金が約 7 億ユーロであるのに対して、カルノー機関の予算は 6,000 万ユーロであり、こ

の点は少ない予算で成果を挙げられている点として評価することもできるが、予算として

は FhG の 10％程度にとどまっている。また、公的資金と民間資金との割合に関しても、

FhG では全体の 30%にする必要があり、後述の通りそれができない研究所については

閉鎖の可能性といったペナルティがあるのに対し、カルノープログラムではインセンティブ

のみでペナルティは無いという点が異なっている。 橋渡しを促すもうひとつの政策が競争力拠点（Pôles de compétitivité）の設定であり、

競争力拠点とは、企業を中心組織とし、公的研究機関や大学とともに形成される産業クラ

スターである。2005 年の予算法では、「同一の地域にある企業、高等教育機関、官民の

研究機関を結集させたもので、イノベーションに向けたプロジェクトに対し、シナジーを引き

出し取り組む目的をもったもの」であると定義されている。フランスの経済競争力を高め、

地域に根ざしつつ高いレベルの技術開発を行い、国際的に目立つことでフランスの魅力を

増し、成長と雇用をもたらすことを目的としている。多くの場合、競争力拠点の管理組織は、

1901 年法のアソシアシオン（非営利団体）としての法人格をもつ。2004 年に最初の公募

が開始され、現在はフランス全土に 71 の拠点がある。Bpifrance の前身組織である

OSÉO が 2007 年以降にこの公募を担当し、引き続き 2010 年の「将来への投資」政策

に組み込まれたプログラムに関する公募を担当した。これらの拠点は、ICT、医療、バイ

オ、エネルギー、環境などの産業育成に向けた研究開発を推進している。競争力拠点の

中心的なミッションは、企業と研究機関・大学等からなる研究チームの結成を促進し、それ

らに対し認証を与えることである。この認証を受けたチームのみが応募可能な競争的資

金があり、そのような競争的資金へのプレセレクションの役割を担っている。

40

図 3-16 イギリスにおける各研究実施機関の位置づけ

出所）各種資料を基に当社作成。

詳しくは4-4にて改めて検討するが、イギリスの公的研究機関は政府直轄のエグゼクテ

ィブ・エージェンシーと日本の独立行政法人のような形態である省庁でない公共団体

（NDPB: Non-Departmental Public Bodies）の 2 形態があり、ビジネス・エネルギー・

産業戦略省（BEIS: Department for Business, Energy & Industrial Strategy）の傘

下にある 7つの分野別研究会議に紐付く形で 17 の研究所が設置され、また、BEIS以外

にも環境食糧農村地域省、国際通商省、国防省、国際開発省といった各省の下に約 20程度の研究所が設置されている。 イギリスは伝統的に大学についても公的研究機関についても、その学術的な水準の高

さは評価されてきたが、その成果が必ずしも営利企業に適切に移転されておらず、その点

が課題とされてきた。そこで導入されたのがカタパルトプログラムであり、4-4にて掘り下げ

る橋渡し研究拠点もカタパルトプログラムの一環で設置されたセル・アンド・ジーン・セラピ

ーカタパルトセンター（CGT: Cell and Gene Therapy Catapult Center）である。本項に

おいては、橋渡し研究プログラムとしてのカタパルトプログラムについて、特に CGT 以外

のセンターについて検討する。 カタパルトプログラムの詳細については 4-4 にて改めて検討するが、特定の技術分野

において英国が世界をリードする技術・イノベーションの拠点構築を目指して 2011 年に

BEIS 傘下の NDPB である Innovate UK によって導入されたプログラムである。これら

の拠点を産学連携の場として、企業やエンジニア、科学者が協力して最終段階に向けた

研究開発を行い、イノベーション創出および研究成果の実用化を実現し、経済成長を推進

することが意図されている。

41

カタパルトプログラムでは 10 の技術分野に特化した拠点としてカタパルトセンターが設

置されているが、カタパルトセンターとは、産業界が技術的課題を解決できるような世界ト

ップレベルの技術力を生み出す場であると同時に、企業間の協力あるいは企業が解決で

きない部分に関しては大学等の知見を活用して英国で新しい製品やサービスが提供でき

るように長期的な投資を実現するプラットフォームである。 同プログラムでは研究成果の実用化に向けた主たる担い手は産業界であることが想定

されており、産業界からの積極的なイニシアティブを通じた研究開発の促進が目指されて

いる。カタパルトプログラムにおける産学官の橋渡しの仕組みは①既存の研究インフラを

活用した持続可能な拠点整備、②研究開発の早い段階から産学官連携が実現できる産

業界主導の研究開発推進、③イギリスの中小企業の取り込みとその科学技術力の強化、

④地方の研究開発力の強化、の 4 点である。 プログラム実施のための初期（2011-2014 年度の 4 年間）の公的投資は、約 5 億

2,800 億ポンドである。2016 年度の成果としては全カタパルトセンターで 636 の大学と

2,851 の中小企業との間で研究シーズの橋渡しに関する協力が行われ、民間企業からの

投資は 2,473 件、8 億 7,200 万ポンドとなり、官民合わせた初期の投資総額は約 14 億ポンドとなるとされる。 カタパルトプログラムが導入されてからまだ数年ということもあり、アメリカ、ドイツ、フラ

ンス等と比べて橋渡しの件数も限定的であり、プログラムの情報公開も必ずしも十分に進

んでいない部分もある。各カタパルトセンターの基礎情報については表 3-5 の通りである。

衛星応用や洋上再生可能エネルギーといった特定分野別にセンターが設置されているこ

とが分かる。

42

表 3-5 各カタパルトセンターの基礎情報

カタパルトセンター 設立年 分野・ミッション 年間予算（百万ポンド） 職員数

高価値製造業 2011 年 組立、製造、サプライチェーン等に関

する知見の共有。

総予算 217.8

運営費交付金

72.9（33%）

競争資金

67.3（31%）

自己収入

77.6（35.6%）

2,114

細胞遺伝子治療 2012 年 再生医療医薬品の開発 総予算 18.0

運営費交付金

14.1（78.3%）

共同研究費用

2.3（12.7%）

商業収入

1.6（8.7%）

130

（プロフ

ェッショ

ナルス

タッフの

み）

衛星応用 2012 年 あらゆる規模の企業が活用して、宇宙

科学や衛星技術を利用して収益を高

めることを目的とする。

総予算 22.73

運営費交付金

9.9（43.6%）

競争資金等

12.8（56.3%）

NA

洋上再生可能エネルギー 2013 年 洋上再生エネルギーの生産コスト効率

化等の支援

NA NA

デジタル 2013 年 人工知能、IOT 等のデジタル技術を

通した生産性の拡大支援

NA NA

未来都市 2013 年 都市イノベーションを加速し、イギリス

企業の成長促進

NA NA

輸送システム 2013 年 クリーンで安全かつ効率的な輸送シス

テムの構築支援

NA NA

エネルギーシステム 2015 年 効率的なエネルギーシステムへの移

行支援

NA NA

薬剤発見 建設中 医薬品の開発 NA NA

化合物半導体応用 建設中 化合物半導体を利用した製品開発施

設の提供と研究開発

NA NA

注）数値については全て 2016 年のもの。NA は Not Available

出所）各カタパルトセンターのホームページおよびアニュアルレポートを基に当社作成。

43

図 3-17 カタパルトセンターの所在地

出所）CRDS(2015)

公的研究機関と国、地方自治体、大学、企業等との関係 公的研究機関と国との関係 イギリスにおける科学技術イノベーションの主要所管省である BEIS は、2016 年 6 月

の EU 離脱を問う国民投票で離脱派が過半数を占めたことを受け退陣したキャメロン内

閣に代わって翌 7 月に発足したメイ新内閣の下で新設された。BEIS は、これまで科学

技術・イノベーションを担ってきたビジネス・イノベーション・技能省（BIS: Department for Business, Innovation & Skills）から高等教育部門が教育省に移管される一方で、エネ

ルギー・気候変動省と合併する形で新たに組織された省である。従来は BIS が、科学とイ

ノベーション及び高等教育のすべてを所掌していたが、今後は、科学とイノベーションは

BEIS が、高等教育は教育省が所管することになる。BEIS の他、保健省、環境・食糧・

農村地域省、国際開発省、文化・メディア・スポーツ省などが科学技術イノベーション政策

に関わり直属の研究所を有している。また、メイ新内閣の下で新設された国際通商省も、

諸外国との貿易に関連してテクノロジーやイノベーション分野を扱うことになるといわれて

いる。 首相と内閣に対し科学技術分野の助言を行っているのが政府主席科学顧問（GCSA:

Government Chief Scientific Adviser）である。GCSA は多様な意見や主張をエビデン

44

スに基づき「ワン・ボイス」にまとめて首相に伝える重要な役割を担う。BEIS 内に GCSA が長官を務める政府科学局（GO-Science: Government Office for Science）が置かれて

おり、GCSA の支援や省庁横断のグローバル科学イノベーションフォーラム事務局として

の機能を担っているほか、傘下にフォーサイト部門等を有し、科学技術政策全般の調査・

推進活動を行っている。GO-Science は BEIS の中にはあるがそれは行政手続き上の

措置であり、全く独立した組織である。各省には主席科学顧問が設置され、各省における

科学に関する活動への助言を行っている。GO-Science は、GCSA と主席科学顧問が

定期的に開催している主席科学顧問会議の事務局としての役割も担っている。 政府省庁を横断する科学技術イノベーションに関係した戦略事項の助言を首相に対し

て行っている組織として、科学技術会議（CST: Council for Science and Technology）がある。2 人のCST 共同議長のうち 1 人をGCSA が務めている。CST は学術界や産業

界のメンバーを加えた正規メンバー19 人およびオブザーバー2 人により構成されている。 英国議会下院には科学技術委員会が設置されており、同委員会は、政府に対する審

問を行い、その結果を発表するなどして、政府による科学技術イノベーションに関する政

策を精査する活動を行っている。また、議会の組織内情報源として、国会議員が科学技術

に関する問題を効率的に調査することを支援するために、議会科学技術局（POST）が設

置されている。 研究資金助成機関としては、BEIS を所管省として、主に基礎・応用研究にプロジェクト

ベースで助成を行っている研究会議（RCs: Research Councils）、高等教育機関へのブ

ロックグラントを助成している高等教育資金会議、そして主に企業の研究開発を助成対象

とした Innovate UK がある。また、保健省を所管省として保健関係の研究資金助成を行

う国立衛生研究所がある。RCs は分野別に 7 つ存在し、傘下の研究所等を通じて研究

開発を実施すると同時に高等教育機関等に対しても研究資金助成を行うものや、研究資

金助成だけを行うもの、また研究資金助成に加えて研究施設を管理・運営するものがある。

さらに、それら RCs を取りまとめる協同組合のような組織である英国研究会議協議会が

ある。 英国における主要な研究開発実施機関は高等教育機関であるが、国立物理学研究所

や、RCs の一つであるバイオテクノロジー・生物科学研究会議傘下にあるジョンイネスセ

ンター等の公的研究機関においても研究開発は行われている。こうした公的研究所にお

ける研究と産業界とを結びつけるプログラムとして Innovate UK の元でカタパルトプログ

ラムが導入された。 英国の政策立案プロセスにおける特徴的なシステムとして、インディペンデントレビュー

（政策評価・提言）という仕組みがあり、そのレビュー結果に基づいて政策の改革が推進さ

れることが多い。このプロセスでは、政府に委託された議長を中心とする審議会が特定の

案件ごとに包括的な調査や評価を行い、提言を示すために報告書を発表するが、カタパ

ルトプログラムもこのインディペンデントレビューにより設置されたプログラムである。イギ

45

リスでは長い間、産業界と公的研究機関および高等教育機関とが分離しており、産業分

野、研究分野双方においてイギリスのプレゼンスは高かったものの、その両者を結びつけ

る橋渡し的な機関やプログラムが無く、その点を緩和・解決するためのプログラムとして導

入された。

図 3-18 イギリスの公立研究開発機関

出所）CRDS(2017)

公的研究機関と企業との関係

2000 年頃より科学研究の成果が十分に活用されずイノベーション創出につながってい

ないとの反省から、イギリス政府は研究成果の実用化に資するようなイノベーション推進

策について頻繁に検討するようになり、イノベーションの推進策として注目されたのが産学

連携の強化である。産学連携に関する最も基本的な政策文書としては、2003 年 12 月に発表された「ランバート・レビュー」が挙げられる。本レビューで、英国の強固な科学基盤

と産業コミュニティの間をスムーズにつなぐための提言がなされた。提言の骨子は、産業

界からの研究ニーズの増加、知識移転の促進、知的財産・技術移転に係る諸問題、地方

における企業と大学の関係構築の活発化、大学助成のあり方の再検討、企業が求める

技能と人材の育成といった点にある。その後、2015 年 7 月には「ダウリング・レビュー」

が発表され、英国の大学における世界トップクラスの研究成果と企業と連携を促進・強化

するための施策について提言がなされた。そのうちのひとつがカタパルトプログラムであり、

各カタパルトセンターは大学と企業とのマッチングや企業からの委託研究の受け入れ、研

究施設の貸与といった活動を行っている。

46

その他に Innovate UK によるイノベーション・バウチャー（Innovation Vaouchers）が挙げられる。 イノベーション・バウチャーは Innovate UK が実施しているプログラムで、

企業が新たな知識を独自のネットワーク外に模索することができるよう、大学や公的研究

機関などと中小企業による産学連携・技術移転を促進するためのバウチャー制度である。

中小企業やスタートアップ企業は、最大 5,000 ポンドのバウチャーを、自身が希望する大

学や公的研究機関の専門家から知識や技術移転を受けるための支払いに利用すること

ができる。バウチャーを利用することができるのは、これまで Innovate UK からイノベー

ション・バウチャーを助成されたことのない企業で、当該企業にとっての課題解決のために

必要なアイデアを専門家から得ることが可能となる。このアイデアが Innovate UK が指

定するテーマの一つに当てはまるという条件も重要である。Innovate UK は 3 か月ごと

にテーマを特定した募集を行い、応募者の中から約 100 件が選定されることになってい

る。

49

図 3-19 欧州域内における高度研究人材の移住先

出所）IDEA Consultant (2013) p.103

図 3-20 は、欧州から欧州域外への移住行動について示した図であるが、アメリカへの移

住が多いのはわかるが、東アジアでは中国への移住はまとまったものがあるものの、日本へ

の移住が少ないことが分かる。特にシニアクラスでの高度研究人材の移住の動機は研究資

金や卓越研究者の存在、研究設備や研究資金である（表 3-8）ことから、こういった点で日本

はまだまだ改善の余地があるということを示しているといえよう。

50

図 3-20 欧州内から欧州域外への高度研究人材の移住先

出所）IDEA Consultant (2013) p.104

図 3-21 高度研究人材の移住先での勤務先のシェア

出所）IDEA Consultant (2013) p.109

53

第4章 橋渡し研究機関に関する調査 第 4 章においては、対象国各国の具体的な公的研究機関に焦点を当て、各機関の橋渡し

を有効に機能させるための目標設定方法や内部及び外部からの評価方法について検討す

る。具体的な対象機関として、アメリカについてはアメリカエネルギー省（DOE）所管のブルッ

クヘブン研究所（BNL）、ドイツについては著名な橋渡し研究機関であるフラウンホーファー

協会（FhG）、フランスについては高等教育・研究・イノベーション省（MESRI）と経済・財務省

の共同管轄であるフランス国立情報学自動制御研究所（INRIA）、イギリスについてはカタパ

ルトセンターに指定されているセルアンドジーンセラピーカタパルトセンター（CGT）とし、それ

ぞれを、①当該国における科学技術政策と公的研究機関の評価制度、②当該研究機関の組

織概要と研究推進体制、③研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス、④研究

所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス研究所の評価（項目や指標）とその実施プ

ロセス、活用等、⑤研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス 研究成果の活用

についての考え方と企業への橋渡し方策、⑥研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定

プロセス研究者等の雇用・キャリアパス、の点で検討する。

54

4-1 アメリカ・ブルックヘブン国立研究所（BNL） アメリカにおける科学技術政策と公的研究機関の評価制度 アメリカの科学技術政策

アメリカの科学技術政策は、各省庁の科学技術関連の施策をとりまとめる大統領府の 科学技術政策局（OSTP）が中枢的役割を果たしており、通常はOSTP局長が科学技術担当

大統領補佐官（APST）を兼務し、大統領に対して科学技術政策の助言等を行っている 7。ま

た、大統領の科学技術関係の諮問機関として大統領科学技術諮問会議（PCAST）が存在し、

毎年、科学技術政策に基づくレポートをホームページ等で公表しており、次年度の科学技術

関連の予算編成の参考になっている。科学技術関連の予算は、行政管理予算局（OMB）がOSTP と共同で各省庁（DOD、DOE、HHS 等）の予算要求に基づき予算教書としてまとめ、

議会に提出する仕組みになっている。議会にて科学技術関連予算が承認されたあとに、各省

庁が各研究開発戦略について戦略を策定していく。また、全米科学アカデミー（NAS）やアメ

リカ科学振興協会（AAAS）などの学術団体も科学技術政策立案に大きな影響を与えており、

様々な提言ペーパーの発行や政策ディスカッションを実施している。特に、アメリカにおいて

は、国立研究所の方針等についても、学術団体や非営利団体（NPO）など政策形成における

コミュニティが幅広いことが特徴的である。

図 4-1 アメリカの科学技術政策に関係する組織図

出所）各種資料を基に当社作成。

近年のアメリカの科学技術政策を語るにあたり重要な施策として（１）イノベーション・競争

力法（旧・米国競争力法）と（２）アメリカイノベーション戦略が挙げられる。イノベーション・競争

力法は 2006 年ブッシュ大統領下の「米国競争力イニシアティブ」が基本概念となっており、科

7 参考：科学技術振興機構、「研究開発の俯瞰報告書：主要国の研究開発戦略（２０１７年）」

55

学・数学・工学教育（STEM）の充実、基礎研究の強化、研究インフラ整備等を通じて、アメリ

カの科学技術力を向上させ、更なる経済成長の伸張が目的とされている。また、アメリカイノ

ベーション戦略では科学技術の進歩からのイノベーションをドライビングフォースとして、アメリ

カの経済繁栄の更なる強化が狙いである。そのために、科学技術イノベーションに対する公

的研究資金の投資額を増やすことが記載された。両者とも、研究開発からのイノベーション強

化が重要施策であり、結果的に、公的研究機関や大学等への研究予算の増大に繋がった。

アメリカの公的研究機関の評価制度 アメリカの公的研究機関である政府所有・運営研究機関（GOGO）と政府所有・契約者運

営研究機関（GOCO）は運用形態が異なるが、両者とも連邦政府との契約に基づいて評価が

行われ、前者は研究機関に直接行うのに対して、後者は運用委託会社に対して行う。本調査

では、アメリカエネルギー省（DOE）傘下の国立研究所の管理・運営に焦点をあてるため、

DOE 方式として一般的な後者（GOCO）について議論していく。 まず、運用委託会社は委託元の省庁のオープン入札方式によって決定される。複数年契

約（約 5 年）が一般的であり、更新に関しては 2017 年のローレンス・バークレー国立研究所

におけるカリフォルニア大学のケースのように 10 年更新といった場合もある。年度内予算で

研究所の管理・運営を行うが、DOE と委託運営会社との契約は中長期で安定的であること

が特徴である。一般的に、国立研究所の運営にかかる入札は、他の国立研究所の運営に携

わった経験などが問われるために、大規模総合大学や大規模な民間企業や非営利団体の

み参加できる。 DOE 傘下の研究所は National Energy Technology Laboratory を除き、GOCO システ

ムを活用した運営を大学あるいは民間、または大学と民間の連合組織に委ねている。最近で

は大学・民間の連合体（Joint-LLP）での形態が盛んであり、例えば、カリフォルニア大学

（UC）、ニューメキシコ大学、ベクタル社らの連合が運営していたロスアラモス国立研究所や、

テネシー大学とバテル研（後述）が共同運営するオークリッジ国立研究所が例である。 DOE では、科学局（Office of Science）内に設置されている研究所政策室（Office of

Laboratory Policy）という部署が国立研究所の管理・評価等を担当している。科学局は科学

担当次官室に配属し、アメリカのエネルギーおよび国家安全保障の目標を支援し強化する基

礎科学研究を促進させるための施策立案を担う。科学局は 7 つの部署が存在し、それぞれ

の部署がプログラムを有している。とりわけ、教師および科学者の労働者開発プログラムは、

アメリカにおける科学技術および数学に関連する教師および学生に継続的に理数工教育の

機会を提供することを目的としており、理数工系人材育成の促進を担っている。DOE の

STEM 教育に対する取組みの一環であるといえる。

56

図 4-2 DOE 組織図

出所）DOE ホームページ。

表 4-1 DOE 科学部の 7 つのセクション

出所）DOE ホームページ。

DOE は委託運営会社と管理・運営に関わる契約を締結するが、その概要については、一

部を除いて原則として DOE のホームページで公開されており、研究所のミッションや該当年

度のミッションが含まれている。ただ、各研究所の具体的な KPI（例：目標特許数、論文数）な

どはホームページ等では公表されていない。DOE と研究所の契約は通常 5 年間であり、パ

フォーマンスについては毎年評価され、その達成状況に応じて研究所への予算配分が左右

される場合もある。GOCO システムのもとでは、研究所の年間予算は「管理委託費」として委

託会社の管理におかれる。そして、全体の予算の 10～15％程度が運営企業の利益として設

定されているが、特にパフォーマンスが良かった場合には利益を増額するといったインセンテ

ィブも別途に設定されている。また、逆にパフォーマンスが著しく悪い場合には契約の途中で

も解約できるが、大きなアクシデントが起こらない限り、契約期間中の委託組織の変更がなさ

れることはない。 他省庁と比べてもDOEは技術移転に関する施策やプログラムを最大限活用し、傘下の研

究所に関する運営の合理化および民間への技術移転を推進している。特に、共同研究開発

協定（CRADA、後述する）を例年積極的に利用しており、知的財産マネジメントについても強

化・推進している。DOE 傘下の国立研究所は CRADA を最大限に活用している公的研究機

関として広く浸透されるようになり、研究所運営と合わせて GOCO システムを用いた国立研

57

究所運営のグッドプラクティスだと言える。CRADA の普及は国際競争力強化のために防衛

関係の最先端技術を民政転用、商業化させて社会のために使ってもらう「デュアルユース」の

考えも関連している。特にインターネットやロボットなど元々は安全保障のために開発された

技術が効果的に民生技術に転用されたケースが多く、技術移転により新たな研究資金の調

達に繋がっている。スピンオフ技術の最近の例として、2015 年 8 月にロスアラモス国立研究

所で画像処理をしていた研究者グループがディープラーニングによる画像分析を行うスタート

アップ企業（Descrates Labs）として研究所からスピンオフした。 DOE は管轄する国立研究所の評価手法・プロセスを透明化しており、評価手法に関して

は、DOE は連邦政府が定める質保証・監視プラン（Quality Assurance/Surveillance Plan：以下 QASP）を準拠させ、実行手法である実績評価・測量計画（Performance Evaluation and Measurement Plan：以下 PEMP） を用いて、各研究所の評価を研究所

の運営委託先に対して毎年実施している。参考までに、QASP は連邦政府の業務委託会社

に対してパフォーマンス評価や業務モニターを行うために策定されたガイドラインであり、委

託先の質保証をすることを目的としており、政府と委託会社間で契約時に共有される。 QASP ガイドラインに沿って策定された PEMP は 8 つの目標（Goal）を個別に評価する。

総合評価点は出さず、項目毎の評価がつく。具体的には、各項目について A＋から F の評

価がつき、評価結果は DOE ホームページ上の研究所評価アウトプット（Laboratory Appraisal Outputs）のレポートカード（Report Card）8として公表される。表 4－3 を見てわ

かるように、研究所運営の妥当な評価は B＋以上だとうがかえる。B 以下だと、DOE が期待

するパフォーマンスに満たなかったり、委託組織の運営が研究所のミッションをサポートでき

ていなかったりすることになる。PEMP による評価は各研究所の次年度予算や運営委託先と

の契約更新の際に影響を与える。新政権のもとでは DOE 予算は削減されているため、

PEMP の高評価は研究所の予算増という形では反映されず、委託運営会社の更新時の評

価として考慮される。参考までに、2017年度の DOE がPEMPを用いて評価した 10つの研

究所のうち、ローレンス・バークレー国立研究所、パシフィック・ノースウェスト・ナショナル・ラ

ボラトリーだけが研究成果の部分（Mission Accomplishments）で A を獲得している。また、

Report Card での評価は運営会社の契約解除にもかかわってくる。2015 年にはロスアラモ

ス国立研究所の委託会社であったロスアラモス国家安全 LLC（Los Alamos National Security、以下 LANS）が安全保障面でのプロジェクトマネジメントに欠陥があるとして契約

を解除された。そして、入札の結果、新規のメンバー組織を取り入れ新体制となったLANSと

再び契約した。 続いて、PEMP の 8つの評価項目（表 4－2）につい検討する。まず、「1. ミッション達成度」

を測るうえでは、研究所のリサーチプランやピアレビュー体制のような定性的な項目から、「ノ

ーベル賞」、「アメリカR&D100」のような科学技術に関する受賞歴、講演回数、被引用数、論

8 https://science.energy.gov/lp/laboratory-appraisal-process/fy-2017/

58

文数など研究パフォーマンスを図る定量的項目まで存在し、研究所の研究成果を直接的に

計る指標となっている。 「2. 研究施設等の施設・運営」に関しては、①迅速で効率的な予算運用や研究開発に適

切な研究機器の企画・調達をしているか、②研究機器における効率的な運営オペレーション

を実施しているか、③研究インフラのライフサイクルを考えた建設計画などを設置しているか

が評価される。こちらは研究成果というより研究マネジメントが問われる。 「3. 科学技術プロジェクトマネジメント」では、研究所のプロジェクトが DOE のミッションと

一致しているかや、プログラムを持続的に続けているための工夫について問われる。研究マ

ネジメントというより、研究所全体にかかるマネジメントが主体となる。 「4. リーダーシップ・責任・管理能力」に関しては、研究所の中長期の未来をしっかりと設計

しているかや地域社会との関わりについて評価される。国立研究所の地域との接点が重要

であり、例えば、地域において公開セミナーを何回実施しているか等が問われる。 「5. 環境・安全・衛生」に関しては、研究所に所属する研究者、研究支援者、事務職員等

の従業員の健康状態や安全な職場体制などが評価される。仕事がやりやすい環境づくりが

念頭におかれている。 「6. ビジネス制度」に関しては、研究所運営に係る効果･効率的なマネジメント制度が問わ

れ、主に委託運営会社の経理、調達、人事等にかかる実績が問われる。「7. 施設の維持・イ

ンフラ」に関しては、施設のライフサイクル評価などを通じて持続可能なインフラになっている

かが評価される。杜撰な研究施設管理をふせぐための方策である。最後に、「8. 安全保障・

非常事態マネジメント」については、非常事態に備えたBCPなどの事業継続計画が策定され

ているか、またサイバーセキュリティ等への取組みが評価される。 最後に、8 つ全ての評価が終わった後は、標準化会議（Normalization meeting）9を行い、

研究所間の評価のばらつきを標準化する。 このように、DOE による国立研究機関の評価プロセスがここまで明文化され明瞭にされた

理由として、2006 年に制定されたエネルギー・水資源開発歳出法案（Energy and Water Development Appropriations Bill、HR-109-86)）が存在する。当法令では DOE に対して、

所管する国立研究所のうち発見科学（Discovery Science）に関連する研究所の 10 ヵ年事業

計画（Ten-Year-Plan）をまとめ、連邦政府に提出することになっている。2017 年度に関して

は、DOE が 11 つの研究所の事業計画を「FY 2017 Annual Laboratory Plans for the Office of Science National Laboratories」としてまとめている 10。10 ヵ年計画は毎年冬に

更新されていき、研究所計画（Laboratory Plan）とも言われる。研究所計画は、以下の 8 つ

の項目から構成される。

9 https://science.energy.gov/lp/laboratory-appraisal-process/ 10 https://science.energy.gov/~/media/lp/pdf/laboratory-planning-process/SC_Consolidated_Laboratory_Plans.pdf

59

1. ミッション・概要（Mission/Overview） 2. 研究所の資産等概要（Lab-at-a-Glance） 3. 研究所の専門領域（Laboratory Core Capabilities） 4. 将来のための科学戦略（Science Strategy for the Future Initiatives） 5. 戦略的パートナーシッププロジェクト（Strategic Partnership Projects（SPP）） 6. インフラ整備（Infrastructure/Mission Readiness） 7. 人材（Human Resources） 8. コスト管理（Cost of Doing Business）

表 4-2 PEMP の評価項目

出所）DOE ホームページ（https://science.energy.gov/lp/laboratory-appraisal-process/）

表 4-3 PEMP による評価定義

出所）DOE ホームページ（https://science.energy.gov/lp/laboratory-appraisal-process/

1 Mission Accomplishments (Quality and Productivity of R&D) ミッション達成度（R&Dの質・生産性）2 Construction and Operation of Research Facilities 研究施設等の建設・運営3 S&T Project/Program Management 科学技術プロジェクトマネジメント4 Contractor Leadership/Stewardship リーダーシップ・責任・管理能力5 Environment, Safety and Health 環境・安全・衛生6 Business Systems ビジネス制度7 Facilities Maintenance and Infrastructure 施設の維持・インフラ8 Security and Emergency Management 安全保障・非常事態マネジメント

PEMP項目

60

BNL の組織概要と研究推進体制 BNL の組織概要

BNL はエネルギー技術を始め、物理、生医学、環境科学の研究を進める DOE が管轄す

る国立研究所で、1947 年に創設された。大学、産業界、政府関係の科学者が利用できる大

きな施設を建設し、運営している。その例として、ナノ機能材料センター（国立シンクロトロンラ

イトソース）や相対論的重イオン衝突型加速器がある。特に、素粒子物理学、原子核物理学、

加速器、分子科学等の領域に強みを有し、過去に 7 人、BNL の研究者がノーベル賞を受賞

している。日米科学技術協力事業(高エネルギー物理学)のアメリカ側の対象機関でもある。

また、理研との間に「理研 BNL 研究センター」が 1997 年に設立され、計算科学を主に行っ

ている。2016 年度の BNL の予算は 576 百万ドル（約 600 億円）であり、内訳は図 4-3 の

通りであり、その内、DOE と NNSA(国家核安全保障局)からの予算が 550 億円であり、残り

の約 50 億円（約 8％）は民間企業等からである。 図 4-3 BNL の予算（2016 年度）

出所）DOE ホームページ。

BNL の研究推進体制

BNLの研究推進体制は以下の通りである。研究部門は4つのセクションに分かれており、

その下に多くの研究ユニットが存在する。また、4 つの管理部署も存在する。

NP Nuclear Physics 原子核物理学HEP High Energy Physics 高エネルギー物理学BER Biological and Environmental Research 生物学・環境研究BES Basic Energy Sciences 基礎エネルギー科学ASCR Advanced Scientific Computing Research 先端計算科学研究

DHS Department of Homeland Security 国土安全保障局※

SPP Strategic Partnership Projects 戦略的パートナーシップNNSA National Nuclear Security Administration 国家核安全保障局NE Nuclear Energy 原子力エネルギーEERE Energy Efficiency and Renewable Energy エネルギー効率・再生可能エネルギー部EM Environmental Management 環境マネジメントSC Office of Science 科学局

※以外はDOE部署

61

図 4-4 BNL の研究体制

出所）DOE

また、2016 年度の BNL の人的資源の統計としては以下の通りである。

表 4-4 BNL の研究者人数

出所）DOE（https://science.energy.gov/lp/laboratory-planning-process/

特記すべきは、研究施設利用者数と招聘研究者数である。民間との共同研究を推進して

いく中で共同研究先の企業等からの派遣で共同インフラの活用が進んでいるためであると推

察される。特に、DOE では、科学ユーザー施設（Scientific user-facility）という制度があり、

DOE 参加の研究所以外の研究者に研究施設を開放する取り組みが見られるなど、積極的

な研究インフラの共同利用が進められている。DOE のホームページによると、2015 年度は

世界中の約 32,000 人の研究者が DOE の所管する研究施設を利用した。

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス BNL における目標等に関する策定・決定プロセスに関しては DOE（科学部）が直接的に

関与している。前述したように、DOE は傘下の研究所の目標等が記載された年度計画

（Annual Laboratory Plans for the Office of Science National Laboratories）をまとめて

出版する方針となっている 11。大枠の策定・決定プロセスを議論するにあたっては、DOE の

予算編成スケジュールを理解する必要がある。DOE は前々年度の 6～8月に当該年度の予

算案を決め、9月にOMBに正式な予算案として提出する。その後、OMBと調整したうえで、

11https://energy.gov/sites/prod/files/2017/02/f34/DOE%20State%20of%20the%20National%20Labs%20Report%2002132017.pdf

62

10 月から 12 月に OMB が DOE や OSTP と調整し、翌年度 8～9 月に議会を通過し、大統

領承認を受けた後に正式に DOE 予算が決まる。 一方、研究所年度計画策定に関しては、前年度の 1～2 月に DOE は各研究機関に対す

る「期待する計画（Planning Expectation）」を策定する。「期待する計画」に関しては、連邦

政府の科学技術政策、エネルギー政策、安全保障政策などDOE に関わりを持つ施策が強く

反映されたものになる。また、DOE は傘下国立研究所における研究所プラン（Laboratory Plan）を策定しており、そのなかで今後 10 年における各研究所の指針を打ち出している。

DOE が「期待する計画」を策定すると、同年 3～4 月に DOE 内で各研究所における戦略

領域やアサイメントに対するレビューを行う。その後に DOE から各研究所に対して年度計画

にかかる「ガイドライン」が提出される。5～7月に各研究所はDOEガイダンスに沿って、年度

計画のドラフトを作成し、7～8 月に DOE が再度レビューした上で最終的な研究所の計画が

会計年度の始まりである 10 月に策定される。

図 4-5 連邦政府の予算策定と DOE 研究所の年度計画策定プロセス

出所）各種資料を基に当社作成。

2017 年度の BNL の戦略的領域としては応用材料工学や物性物理・材料科学などの 14

の研究領域が設定されている。研究領域における論文数や特許出願数などの研究成果に関

する KPI は公表されていないが、14 領域での研究計画概要はホームページにて公表されて

いる 12。 研究所の評価に関しては、BNL の運営契約機関であるニューヨーク州立大学と

Battelle（以下バテル研）の合弁有限会社 Brookhaven Science Associates（以下 BSA）が主体的に実施する。ここでは、バテル研および BSA の概要を検討する。

まず、バテル研はゴードン・バテル氏の遺産をもとに 1929 年に発足した世界最大規模の

非営利研究機関であり、長年に渡り、DODやDOE等の政府系機関及び民間企業向けに研

12 https://science.energy.gov/~/media/lp/pdf/laboratory-planning-process/SC Consolidated Laboratory Plans.pdf

63

究開発サービスを行っている。アメリカ政府や民間企業からの受託研究と国立研究所の受託

運営を実施しており、SRI International と並び、連邦政府からの数多くの受託研究を行って

いる。複合機や CD の基礎技術を開発したことでも知られる。所属研究者は 1 万人以上であ

り、主な研究領域は、エネルギー、スマートグリッド、燃料電池、新素材、ライフサイエンス、医

療機器、原子力など多岐に渡る。BNL以外にも DOE 傘下ではアイダホ国立研究所、パシフ

ィックノースウェスト国立研究所、オークリッジ国立研究所、再生可能エネルギー国立研究所

などの受託運営も行っており、基礎から応用までエネルギー関連の開発運営を担っている。

また、バテル研はアメリカ以外にも英国等の国立研究所の運営実績も有する。最近では、

STEM（科学・技術・工学・数学に関する教育プログラム）のサポートも行っている。 続いて、BNL の委託運営母体であるBSAはニューヨーク州立大学（ストーニーブルック校）

とバテル研が他メンバー機関（コロンビア大学など）とともに有限責任会社（LLC）を形成して

いる。バテル研は古くから大型の研究所運営（Lab Management）に強みを有するために、

BNL が立地するニューヨーク州立大学（ストーニーブルック校）の地域性と素粒子物理学等

の専門性を評価したうえで、BNL の共同運営という形を採用している。同大学はニューヨー

ク州に 64 のキャンパスを有し、その中でもストーニーブルック校はバッファロー、ビンガムトン、

オルバニー校とならび大型研究キャンパスであり、技術移転も進んでいる。このため隣接す

る BNL との共同研究等での相乗効果を産んでいる。 BSA のボードメンバーは、バテル研から 5 名、ニューヨーク州立大学から 5 名、コロンビア

大学、コーネル大学、ハーバード大学、MIT、プリンストン大学、イエール大学から 1 名ずつ

の計16名で構成され、トップ（Board Chair）はバテル研のRonald D. Townsend氏である。

ボードメンバーは、研究所のポリシー・方針を決めたり、受託契約に関する年度レビューを実

施したり、研究リーダーや管理スタッフに対してマネジメント等に関する助言を行う。ここで重

要なのは、バテル研の影響力が極めて強いといことである。Ronald D. Townsend 氏はバテ

ル研では、Global Laboratory Operations の副プレジデントであり、数多くの大型研究所の

管理・運営に携わった経験を持つ。

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等 BNL への評価としては、（１）DOE による外部評価、（２）BSA による内部評価、（３）地域

コミュニティによる外部評価の 3 レイヤーが存在する（表 4-5）。ここでは各レイヤーについて

説明する。 （1） DOE による評価 DOE では傘下の国立研究所を年に 1 回評価するシステムとなっており、前述したように

DOE 科学局が主導となり、QASP に準じた実績評価・測量計画（PEMP） を用いて、8 つの

目標項目（Goal）を個別に毎年評価を行う（8 つの項目に関しては、表 4-2 参照）。BNL も同

様に評価が行われ、参考までに 2017 年度の評価は既に DOE のウェブ上でレポートカード

として公開されており、「3.0 科学技術プロジェクトマネジメント」以外の項目では A または A

64

－の高評価になっている（評価の説明に関しては、表 4-3 参照）。前年度の評価は多数の項

目が B＋だったので、そのパフォーマンスの改善が評価されたといえる。前述したとおり、

BNL の評価は高いものの DOE 予算削減の影響もあり予算面での大幅な増強は実施され

なかったが、BSA の次期更新の際には考慮される見通しである。年度計画に対する評価公

表（オープン化）は研究所の透明性（Transparency）を高めるうえで非常に大切で、企業等

からの研究費投資や世界中からトップ研究者を招聘するうえで大変有益となる。 また、DOE は BNL 内に Brookhaven Site Office（BHSO）というサテライトオフィスを設

け、ほとんどがDOEから派遣された約 30人のスタッフが在籍している。そして日々のオペレ

ーション等を現場レベルで監督している。 BNL（BSA）による評価

BNL では、バテル研の職員、BNL の研究員、DOE 職員等によって構成される委員会

（The BSA Board）によってマネジメントが実施される。なお、バテル研の職員とはバテル研

本社から主にマネジメントを担当するために派遣されてきた職員を指す。同様にBNLの研究

員は、BNL 採用の研究者である。同委員会の他に、ニューヨーク州立大学等の大学研究者

や産業界の代表によって構成されるステアリング・カウンシルもあり、これは研究面での評価

に併せて、地元への貢献といった点からの評価指標を設定している。 BNL は科学的評価が重要であるという考え方が根強いため、内部評価については、経済

的な側面ではなく、技術的・科学的側面が中心となる。それは発表された論文数に加えてど

の雑誌に掲載されたか、受賞があったか、科学コミュニティからどのように評価されているか

といった点が委員会により総合的に評価される。その一方で、前研究所長の頃より技術移転

が重要視されるようになり、研究者として社会にどのような貢献ができているかが評価対象に

なってきた。2011年には所長直轄の技術移転室が設置され、それに伴いスピンオフやベンチ

ャー設立への貢献、ライセンス収入の獲得等の評価が高められることとなった。 なお、ライセンス収入があった場合、それは KPI のひとつとして、DOE から評価され、結

果としてインセンティブを得られる可能性はあるが、ライセンス収入それ自体はバテルの収入

にはならずに、研究所、収入の元になった研究を行ったラボ、研究員に分配される。 また、橋渡しという観点からは、BNLの研究者が技術移転する際は BSA との合意が必要

となる。BSA が当該技術の事業計画、目標設定などのデューデリジェンス（DD）を実施し承

認された研究が事業化へのステップに進む。 地域コミュニティによる評価

BNL では地域のステークホルダーとの関係を重視しており、1998 年からコミュニティアド

バイザリーカウンシル（Community Advisory Council、以下 CAC）という一般参加型のタ

ウンミーティング的な組織を形成している。 カウンシルメンバーは地元の科学技術関連の非

営利団体（NPOs）、BNL の名誉教授、地元高校の職員、元 BNL の研究者、一般市民まで

多岐にわたる。2018 年 2 月の段階で 25 名のカウンシルメンバーが在籍している。BNL は

CAC 事務局として機能している。BNL に対する公式な評価とはいえないが、毎月第 2 木曜

65

日に BNL の会議室（Berker Hall）でカウンシルは開催され、事前に登録すれば傍聴可能で

ある。特に、地元住民は歓迎される。 カウンシルでは、特に研究所周辺の安全性や環境面での議論が中心となり、DOE や

BNLの管理メンバー（マネージャークラス）に対して直接的に意見・提案などをしていく。BNL周辺の環境アセスメントに対する議論が主となり、CAC は月に 1度の割合で BNLの取組み

を非公式に評価し、定例会議で報告している。以上、3 つの評価観点をまとめた図が以下で

ある。

表 4-5 BNL の評価レイヤー

出所）DOE、BNL 資料を基に当社作成。

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策

BNL の橋渡し機能としては以下の 3 つのチャネルが整備されている。 （1）共同研究開発協定（CRADA）

CRADAは政府機関の研究施設や知財等のインフラを活用することを目的とした共同研究

契約の形態であり、民間企業、大学等が国立研究所と共同研究を円滑に実施することを技

術移転の面で可能にした。連邦政府は共同研究にかかる研究資金をださないという点がユ

ニークである。研究資金を出さない一方で共同研究成果にかかる取り決めに対しては企業側

に独占的ライセンスを供与するなどメリットが大きい。CRADA を活用した共同研究で雇われ

る研究員等の給与も共同研究先である企業等から充当される。CRADA を用いた研究成果

の取扱いは各契約によって異なるが、基本的には成果を創出した参加企業、大学等に帰属

する。成果についても 5 年まで非公開とすることが可能であり、国立研究所の有する先端技

術の権利や事業化に対して企業側がイニシアティブを取ることができる。参考までにCRADAの運営は各省庁の技術移転局が担当している。とりわけ、DOE の傘下研究所による

CRADA 実績は多く、エネルギーや防衛技術を含め、民間企業にどんどん技術移転をしてい

こうという取組みが見える一方で、研究資金を企業側から研究所に流入させようとする循環

にもつながる。

66

CRADA を用いた BNL の技術移転の一例として、超電導エネルギー貯蔵システム

（Superconducting Magnet Energy Storage）の開発が挙げられる。BNL は約 400 強のラ

イセンス契約を外部と結んでおり、そのうち 80 の事例が事業化されている 13。 また、CRADA は国立研究所と企業間の人材流動性も促進させた。クロスアポイントメント

等の人材交流については、連邦技術移転法（1986 年）に基づいた CRADA によって、BNL等の国立研究所の研究員が民間企業に出向研究が可能となり、民間への技術移転と商業

化が効率的に進むようになった。このように、アメリカの橋渡し方策としての CRADA の役割

は大きい。ただしアメリカでは、他国のように橋渡し機能を果たす公的機関そのものは多く無

く、企業から企業への橋渡しが主流である。 （2）戦略的パートナーシッププロジェクト(SPP) 戦略的パートナーシッププロジェクト（Strategic Partnership Project、以下 SPP）は受託

研究に似た共同研究形態である。BNLで実施される多数の研究プロジェクトはDOEの資金

によるものだが、DOD 等の他省庁や民間企業からの研究資金を BNL にも持ち込む際に活

用される。DOE や BNL のミッションに合致することが前提だが、研究者に幅広い資金源を

模索してもらい、多様な研究が可能となる。SPP と CRADA の違いは、それぞれ受託研究と

共同研究の違いにある。SPP はパートナー企業からの研究資金供与のみで共同研究の形

態は取らない。SPP は BNL では「他人のために働く契約」（Work-for-Others (WFO) Agreement）とも言われる。研究成果の知財等の取扱いに関しては、基本的にはプロジェク

ト毎の契約ベースで決まるが、一般的には CRADA と同様に研究資金の出資先である企業

側が主導的になるケースが多い。そのため、企業にとっては SPP を用いて BNL と連携し事

業化していくパスも存在する。 （3）中小企業イノベーション研究プログラム（SBIR）、中小企業技術移転（STTR）

SBIR（中小企業イノベーション研究プログラム）はアメリカの中小企業の研究開発を促進

する補助制度で、特に研究開発型ベンチャー企業等の中小企業のイノベーションを促進する

ために作られたプログラムである。STTR（中小企業技術移転）は研究開発型ベンチャー等の

中小企業が国立研究所や大学等と共同研究を行う際の共同研究費を補助するプログラムで

ある。BNL はスピンアウトの事例が少ないため、SBIR よりSTTRを活用していると考えられ

る。例えば、CRADA を用いて中小企業が BNL と共同研究を行う際に、中小企業が研究資

金を補充できない場合は、STTR を通じて資金調達することが十分に考えられる。 また、DOE 傘下の国立研究所の研究成果の橋渡しに資する連邦政府の取組みとしては、

2011年に制定した DOE傘下の研究所と民間企業等との共同研究の推進のための「技術商

用化合意（Agreements for Commercializing Technology、ACT）」が挙げられる。アメリカ

発の科学技術による国際競争力向上と雇用創出を目的とした「米国競争力法」の一環として

導入されたプログラムで、ポイントとしては民間企業が BNL のような国立研究所の研究・施

13 Brookhaven National Laboratory, Translating Discoveries to Market Deployment, October 2012.

67

設などのインフラを利用できる点である。これにより、民間企業等が先端の研究設備等を共

同研究成果の事業化の目的のために無料で利用できるようになった。 前述の DOE が実施する民間への技術移転促進の施策としては、各研究所が所有してい

る研究施設の民間への利用の開放（Scientific user-facility）制度がある。研究施設の共同

利用希望者が BNL 等の各研究所に提案書を提出し、それが採択されれば、成果の公開を

前提として、大学等の非営利団体や企業であっても基礎研究の場合には施設の利用料は徴

収されない。社会実装に近い段階のものについては、使用料を徴収することになるが、その

金額は利用する施設、維持費等によって異なっている。 また、GOCO システムの導入により、BNL 等の国立研究所の保有する技術が民間に速

やかに流れ、地域内の活性化に繋がっている。そのため、CRADA の活用を通じて、特許等

の知的財産のライセンス利用は広く浸透されている。基本的には、委託会社がライセンス管

理等を行う。GOCO システムを活用する上でのメリットは①優秀な研究者の確保、②プロジェ

クトマネジメントが挙げられる。 研究者等の雇用形態は運営委託先である BSA が決定する。そのために、GOGO で運用

される国立研究所のような連邦政府職員に準じる人事規程が適用されず、（委託元である省

庁からのオーソライズの元で）運営委託組織が独自の人事規程を設定できるために、国家公

務員規程にとらわれない人事規則（特に給与面）の設定が可能となり、世界中からトップクラ

スの研究者の招聘が可能となる。また、民間でのプロジェクトマネジメント方式をBNL等の国

立研究所に効果的に取り入れることが可能となる。行政官や研究者のマネジメントスタイルに

比べて、民間でのプロジェクトマネジメント手法は進捗管理やコスト管理に有効的であり、研

究成果の事業化がより促進される。また、行政のマネジメントに比べて、民間のリーダーシッ

プは人事異動に縛られないため、安定的な研究所経営が可能となる。

研究者等の雇用・キャリアパス BNL の研究者は 1 から 6 のレベルに分かれており、1 年経つと次のランクへの昇進対象

となり、直属の上司を含めたより上級の研究員が昇進可否を評価することになる。レベル 1が PhD 未取得の研究者やポスドクであり、レベル 2 が自分で研究を進められる研究者、レ

ベル 3 が自分で課題を設定できる研究者、これ以上の研究員が 1 人前の研究員とみなされ

る。なお、レベル 3までは同じポストに 3年以上在籍することができない。このため、3 年経過

後も昇進できない場合、雇用契約を更新することができず、キャリアパスを再考する必要があ

る。3 年次の更新の際には、論文数（インパクトファクターの比率等）、特許数、学会発表、競

争的資金獲得、地域への貢献度などが考慮される。レベル 4 の研究員から研究の提案が可

能となり、自分のラボを持つことができる。レベル 4 以上の研究員は学術界等において認め

られている必要があり、また、収益についても評価の対象となる。レベル 5 からマネージャー

となり、レベル 6 は前述の BSA Board に参加できるマネージャーとされる。シニアレベルの

マネージャーは運営委員会に対して成果を報告し、他の運営委員会のメンバーとともに、

68

DOE から主に資金の使途について説明を求められる。なお、DOE からの評価は、細かい研

究の内容というよりは、主に未来の計画、資金の使途、施設の運営方法等が中心となる。 また、研究者の雇用に関しては、GOCO システムの導入により、一定のレベル（レベル 4）

に達した研究員は安定的に研究に没頭できる環境が整備されている。ただ、人事制度は民

間運用を採用しているため、無期雇用という形態ではあるもののキャリパスは安定的ではな

く、研究成果が挙がらなければすぐに職を追われるケースもある。ただ、BNL のような国立

研究所の研究者の転職先としては、大学や他の国立研究所以外に、民間企業へのパスが幅

広く存在する。その際、共同研究先への転職は（国家公務員法にとらわれない）GOCO シス

テムならではの恩恵といえる。また、BNLの研究者のキャリアパスは様々だが、BNL内で研

究マネージャーを目指すパスや、マネジメントクラスを経て DOE に移るというパスも存在する。

例えば、過去に DOE の長官にローレンス・バークレー国立研究所の所長（研究者）が任命さ

れるなど、研究者が行政官になるというキャリアパスが積極的に推進されている。大学も同様

で、大学の研究者が政権に入るという話はよく聞かれる。政権での任期が終わると研究者に

戻るのが一般的であるが、アメリカにおける国立研究所の研究者の垣根をこえた流動性や研

究者のキャリアパスの多様化は卓越している。それは、元国立研究所の研究者が連邦政府

行政のフロントや大企業のマネジメントクラス等で活躍しているところからもうかがえる。 小括

本節においてはアメリカの橋渡し研究機関について、DOE および BNL の目標の設定方

法や評価方法等を検討した。他国と異なる点は、国立研究所の多くが政府所有・民間運営で

ある GOCO システムを採用しているところにある。GOCO システムでは研究者は研究成果

の取り決めや雇用条件等を運営会社と契約することになり、通常の公的研究機関とは違った

ルールが適用される。一定のガイドラインは存在するが、運営会社が研究者の KPI を独自

に設定し、業績に沿った人事制度を設計することができる。そのことが国立研究所の効率的

な運営につながっているとうかがえる。結果的に、国内外から優秀な研究者がアメリカの国立

研究所に集まることになり、基礎研究から応用研究まで数々の研究業績が産み出されている。 また、CRADA、SPP、SBIR のような助成制度も国立研究所の技術移転を効率的に促進

している。アメリカの公的研究機関の研究者 CRADA のような制度を利用し、自らの研究シ

ーズを企業に売り込むことなどで、共同研究数の増加に繋げている。

69

4-2 ドイツ・フラウンホーファー研究協会（FhG） ドイツにおける科学技術政策

ドイツにおける科学・イノベーションの主要所管省は連邦教育研究省（BMBF: Bundesministerium für Bildung und Forschung）である。BMBF は連邦政府の研究開

発関連予算の約 60％を管理し、また様々な研究開発戦略を立案している。BMBF はその

組織内にも研究開発戦略を調整・調査・立案する部署を設けているが、BMBF単体で決定す

るのではなく外部の機関からの助言や協力を得ながら各種の戦略を立案している。 ドイツには科学技術基本法や基本計画に当たるものはないが、ドイツの科学技術政策は、

2006 年、メルケル政権（当時）が発表した科学技術イノベーションに関する基本政策と政権

の科学技術政策指針をまとめた第一弾「ハイテク戦略」 に端を発し、現在は 2014 年に発表

された第三弾の「新ハイテク戦略」に基づいている。ドイツの公立大学は 1 校の例外を除き

全て州立大学であり、教育と大学における研究政策の権限は州にある。2014 年の基本法

改正前まで、連邦政府は大学に対して、施設建設と期間が限定されたプロジェクトファンディ

ングのみ助成可能であったが、改正後は州政府の同意があれば運営費交付金の交付も可

能になった。これはドイツの科学技術政策において大変革になると見られており、基本法改

正後間もないこともあって、これまでに連邦政府が州立大学に直接運営費交付金を拠出した

例はないが、今後の動向が注目されている。 先述のハイテク戦略は省庁横断型の戦略であり、ファンディングから研究開発システムに

至るまで、幅広い施策や戦略が網羅されている。これは、公的資金をより効率的に利用する

ことを目指したもので、知識の創出や普及によって、雇用や経済成長を促進することを目的と

している。同時に、欧州連合各国共通で合意された「研究開発費を GDP 比 3%に高める」と

いう目標を達成するための政府の取り組みの一つでもある。2010 年には従来のハイテク戦

略を更新する「ハイテク戦略 2020」が発表され、社会的な課題解決を達成させるためのさま

ざまな施策が盛り込まれた。その中で示された重点分野は、「気候・エネルギー」、「健康・栄

養」、「交通・輸送」、「安全」、「コミュニケーション技術」である。ただし、ハイテク戦略 2020 に

は、各分野別の予算配分額は具体的には示されておらず、毎年の予算決定過程でどの分野

にいくら配分するかが決定されることとなる。 「新ハイテク戦略」は、順調に研究開発投資が増加し、景況感も悪くないことなどから、過去

8 年間のハイテク戦略を引き継ぐ形で、よりイノベーション創出に軸足を置いた政策となって

いる。新ハイテク戦略では、既にイノベーションの推進力が大きい分野が見込まれており、①

デジタル化への対応、②持続可能なエネルギーの生産・消費、③イノベーションを生み出す

労働、④健康、⑤スマートな交通・輸送、⑥民間安全保障の確保、の 6 分野を特定し優先的

に研究を実施する。 今回、橋渡し研究機関として掘り下げることになる FhG は 72 の研究機関を有し、上記 6

点の優先課題全てに取り組んでいる。

70

フラウンホーファー研究協会（FhG）の組織概要と研究推進体制 フラウンホーファー研究協会（FhG）の組織概要

3-1-1 で検討したとおり、FhG は、ドイツ南部バイエルン州のミュンヘンに本部を置き、

この本部のみが法人格を有している。連邦政府における所管省は BMBF であり、州政府

はそれぞれの教育文化省が所管している。 FhG の理事会は会長のほか、それぞれ財務・IT、人事・法務担当の理事が 1 名ずつ

の計 3 名によって構成され、防衛を除く 7 つの研究領域グループのリーダーとともにプレ

ジデンシャル・カウンシルを構成し、それが執行機関となっている。総会は、1,145 名から

なり、メンバーは連邦・州議会議員、連邦・州の教育研究関連省事務次官、大学教授、各

研究所長などである。総会では、理事会から出される年次報告の承認、評議委員、理事

の退任の承認、会則の変更承認などを行う。評議会は、企業の代表や FhG の前会長、

政治家などからなり、研究領域や研究所の統廃合、中長期財政計画の策定、総会メンバ

ーの承認を担う。科学技術審議会は、145 名の構成員のうち、80 名が FhG 研究所長、

65 名が技術職である。科学技術審議会はその他、科学技術に関わる案件について助言

を行う組織になっている。 ミュンヘンの本部は、研究所の所長人事と財務管理の権限および協会全体の戦略立

案の権限を有する。さらに 2012 年、効率的なライセンシングを目的としてこれまで研究所

単位で管理されてきた知財を本部で集中的に管理するシステムに変更した。

71

図 4-6 フラウンホーファー協会の組織図

出所）フラウンホーファー協会のホームページを基に当社作成。

フラウンホーファー研究協会（FhG）の研究推進体制

72 の研究所は全てが同格／並列に位置づけられており、各研究所のマネジメントに本

部の直接関与はなく、所長に一任される分散型統治の仕組みが徹底している。所長の権

限は大きく、研究テーマの選定や競争的資金への申請、職員の人事など、研究所運営に

関わるほぼ全てを自律的にマネジメントしている。 研究領域は大きく分けて先述の 7 分野に安全保障関連研究を入れた 8 分野であり、最

も古い生産技術のグループは FhG の設立当初から存在している。領域ごとに研究所が

グループ分けされ、それぞれのグループで各所長が定期的に会合を行うシステムになっ

ている。定期会合の場では、重複しすぎた研究課題がないかや、マーケットのトレンドをど

う把握しているかなどの情報交換が主に行われるが、ある程度の研究所間での競争はむ

しろ歓迎されている。 ほぼ全ての研究所が、大学の敷地内もしくは隣接した地域に立地しており各研究所の

ほぼ全てにおいて研究所長が大学の教授を兼務している。ただし、大学と FhG での勤務

時間を予め配分する方法の他、既に退官し名誉教授となっている場合や、大学から研究

のためにサバティカルを許可されている場合などさまざまなケースがある。単に物理的な

近さだけではなく、所長を兼任する教授の下で学ぶ修士や博士課程の学生が FhG で任

期付きの職員として就労する機会が増え、実際に FhG の戦力となっている。なお、研究

所長と大学教授の兼任は前提であるが、部門長などは大学との兼任は前提ではない。

72

研究の内訳は企業からの委託研究と、州・連邦および EU レベルの競争資金からのプ

ロジェクトファンディング、および自発的な研究から成り立っている。自発的な研究を行う

理由は、FhG の使命として常に最先端の技術を社会に還元、移転していくために、委託

研究だけでなく、産業応用前の前競争的領域を積極的に研究し、産業界が必要としたとき

には直ぐに提供できるレベルの技術力を培うためであるとされる。なお、研究費の内訳を

見ると、委託研究が 36％、競争的資金が 38％、運営費交付金が 26％となっている。 2016 年の総予算は 20 億 600 万ユーロ（約 2,987 億円）で、そのうち総研究開発費が

17 億ユーロ超となる。軍事防衛関連研究は先述の通り 1954 年に開始されたが、その

経費は他の研究予算と別立てになっていて、現在も 100％連邦政府からの資金で運営さ

れている。2014 年の防衛関連経費の額は 1 億 1,800 万ユーロであり、全体予算の 5％程度である。

総研究開発費の供給源であるが、運営費交付金が 4.4 億ユーロ、企業からの研究委

託費が 6.2 億ユーロ、プロジェクトファンディングとその他の収入を合わせて 6.5 億ユー

ロと、3 つの柱からなっている。総研究開発費の約 3 割にあたる運営費交付金について

は連邦政府 90％、州政府 10%の拠出割合となっている。2006 年から実施されている連

邦政府の研究イノベーション協定に基づく政策により、この 10 年間、毎年 3％（2006 年

～2010 年）および 5％（2011 年～2015 年）運営費交付金が増加している。結果として、

職員数は 2002 年から約 2 倍に増加した。 委託研究は年に約 9,000 件であり、このうち件数ベースでは約 6 割が、金額ベースで

は約 4 割が中小企業によるものである。FhG 本部および各研究所には企業向けに営業

を担当する部署や人材はなく、企業からの研究委託は後述の人材流動性の結果を含め

た人脈によるところが大きい。各研究所の自治が大幅に認められていることから、民間か

らの研究開発受託、競争資金によるプロジェクトファンディングへの申請、研究所内の独

自研究の進捗管理、年間のプロジェクト数、人員の配分などは、全て研究所ごと部門ごと

にマネジメントが異なる。

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス 目標の設定に関しては、政府と FhG との対話により非公式に決定されるが、それをどのよ

うに達成するかについては FhG 自身が決定して遂行することになる。政府との対話によって

設定される目標は主として 4 点からなる。それは第一に経済的要素であり、特許数、新規ベ

ンチャー起業数等である。第二に社会的要素であり、大学とのネットワークや女性の職員数

等である。第三に受賞数であり、ドイツ国内や EU レベルにおける学術的表彰の受賞数であ

る。そして第四にコンプライアンスであり、例えば研究施設の建設や調達において適切な調

達基準を遵守することである。なお、この政府による評価については公表されていない。 先述のとおり、FhG は各研究所に大きく権限を委譲している点が特徴であり、強みでもあ

って、各研究所の自治が大幅に認められていることから、目標やビジョンに関してもトップダウ

73

ンで指定されるということはないが、全研究所長が年に 1 度一堂に会する機会があり、そこで

政府と FhG 本部との非公式な目標は各研究所長にも共有され、同目標が各研究所レベル

で設定される目標の参考値になるとされる。研究所の体制自体もさまざまであるが、各研究

所には諮問機関（advisory board）が設置されることが多く、学識者や地元産業界の有識者

がメンバーになっている他、より広く地元企業等を招聘した会議が各研究所によって頻繁に

行われている。そうしたなかで各研究所が内部用（非公表）に具体的な将来ビジョンや目標の

立案を行っている。ただし、FhG 本部には各研究所に分配するベース資金に加えて、各研究

所が応募できる競争的な資金もあり、そうした内部の競争的資金は FhG の優先分野に重点

的に割り振られるため、そうした制度を通して、FhG 本部は間接的に各研究所の目標を誘導

することは可能となる。

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等 FhG の評価の仕組みとしては FhG 本部によるものと FhG 研究所にて行われるものの 2

通りがあり、以下、個別に検討する。 FhG 本部による評価

FhG 本部による各研究所の評価は、原則として予算に関する評価であり、FhG本部が

各研究所に対して質的な評価を実施することはなく、その評価は外部からの委託研究費

用の割合と研究所全体の採算性に関するものである。委託研究費用の評価については、

その割合に応じて運営費交付金が変動するシステムが採用されている。いわゆるフラウ

ンホーファー・モデルといわれるこの制度は、1973 年に閣議決定 14されて以来、原則とし

て変わらず運用されており、重要な点は委託研究が多ければ多いほど運営費交付金が

単純に増えるということではなく、委託研究が増加し過ぎればむしろ運営費交付金の割合

が減らされる場合もある。FhG 本部から各研究所に対する運営費交付金算出は、以下の

4 つのプロセスによって成り立っている。 ① 全ての研究所に均等配分として 60 万ユーロ（約 8,000 万円） ②前年度の研究予算全体の 12％ ③企業からの委託研究収入に応じた加算分 ④EU からの競争資金の受託金額の 15％。

ここで大変興味深いのが、③の委託研究収入に応じた加算分であり、前年の委託研究

収入が研究予算の 25％を下回る場合はその 10％が加算分とされ、25％から 55%の間

に位置する場合には加算分は 40%となり、増額されるが、委託研究収入が 55％を上回っ

た場合には、再びその加算率は 10%となり、その割合が限定される。

14 永野（2016）に詳しい。

74

図 4-7 産業界との契約に基づく運営費交付金の算定方法（フラウンホーファー・モデル）

出所）永野（2016）p.86

つまり、委託研究費の割合が少な過ぎれば企業や国のニーズにこたえられていないこ

とを意味し、委託研究費の割合が多すぎれば FhG 研究所として独自の科学的貢献が乏

しいことを意味するため、委託研究と独自研究のバランスを保つことを促すインセンティブ

が設計されていると考えることができる。 採算性からの評価については、各研究所は独立採算により運営されることとなっており、

その採算度合いに応じて採算性の高い研究所、収支バランスがとれている研究所、赤字

の研究所の 3 種のゾーンに分けられている。インタビュー調査によると、研究所が赤字に

なった場合には、まずは各研究所の留保金が充当され、留保金がなくなった場合、FhG本部の留保金が充当される。本部の留保金が充当されている状況が一定期間継続する

と、当該研究所は解体され、そこで勤務していた研究者やエンジニア、事務スタッフ等は

近隣の研究所に吸収されることになる。 本部からの各研究所の評価は原則として委託研究費の割合と採算性の 2 点による評

価であるため、本部からの評価といってもむしろ市場による評価もしくは市場を通した評価

ということができよう。 FhG 研究所による内部評価

FhG の各研究所には極めて大きな裁量が与えられており、民間からの研究開発受託、

競争資金によるプロジェクトファンディングへの申請、研究所内の独自研究の進捗管理、

年間のプロジェクト数、人員の配分などは全て研究所ごと部門ごとにマネジメント方法が

異なっている。そのため、評価方法も異なるのであるが、多くの場合、研究所長の下に複

75

数の部門があり、さらにその下に通常のラボに当たるチームがある場合が多い。研究所

長は部門長を通して各チームをモニターし、チーム毎に目標を設定し、細かな進捗管理、

納期管理、予算管理（Controlling）を実施し、その目標の達成度に応じて評価を実施す

る。各チームリーダーに特に求められるのは、プロジェクトの内容、利益率（産業界からの

委託）のバランスを取ることである。それは、本項(2)で検討した通り、各研究所には産業

界からの外部委託研究を 10%以上 55%とすることが期待され、そうすることのインセンテ

ィブが与えられているが、各研究所のチームリーダーにも多くの場合、それと連動してチー

ム毎のポートフォリオを同様の水準とすることが求められる。つまり、産業界からの委託研

究が多過ぎれば、より多くの独自研究を行うよう指導を受け、逆に産業界からの委託研究

が少ないと営業を行うよう指導を受けることになる。そのため、チームの下に配置されるプ

ロジェクトリーダーには、詳細なプロジェクト計画を立て、マイルストーンの設置や具体的

な成果目標の作成、それを管理し遂行する資質が求められる。なお、FhG では多くの研

究員が任期付き研究員であり、自身で契約を取り、自分のポストを維持していくという雇用

モデルになっているため、FhG には組織的に営業を行う部署は原則として存在しないが、

そうした任期付き研究員は、外部の競争資金獲得のために企画を立案したり、地元企業

に対して委託研究の提案をしたりといった営業努力が発揮される体制となっている。 なお、インタビュー調査によると昇任や昇給を決める評価項目としては、その職階や研

究員かアドミニストレーション部門の職員か等によってその中身は異なるが、どの職員で

も共通の以下 8 点の項目（Work result、Work method、Work quantity、Profitability / cost sensitiveness、Customer orientation、Team work / collaboration）による人事

評価を受けることになる。

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策 上記に示したFhGの予算システムや人事システムが企業からの委託研究獲得のインセン

ティブとなり、橋渡し研究を促すものであるが、それらに加えて知財の扱いについても工夫が

なされている。FhG の法人格は先述の通りひとつであるため契約行為は FhG が主体となる。

それは委託研究契約や労働契約についても当てはまり、そのため知財についても統一的な

運用が行われている。例えば、Horizon2020 のような競争資金に応募する資金の出し手の

規則に従わなければならないが、企業からの委託研究に際して何らかの知財が発生した場

合、その知財の所有権は全て FhG が持つこととなる。委託企業はその知財を用いて事業を

行う場合の使用権の独占/非独占やその範囲、期間等については契約の際に交渉の余地は

あるものの、所有権は FhG が保有し、その知財に基づいて事業化を行う際に企業はライセ

ンス料を支払う必要がある。 委託企業にとってそれは不利な条件にも見えるが、この方針によって FhG は実施した研

究を他の研究に使用できないという状況を回避することが可能となり、FhG の研究能力を高

められ、それが企業にとってもFhGに研究を委託する魅力となっている。また、FhGにとって

76

も研究から発生した知財からライセンス収入を得られることで財政的自律性が高まることにな

る。

研究者等の雇用・キャリアパス 予算の管理に加えて、人材の循環による技術移転のシステムについてもフラウンホーファ

ー・モデルと称されることがあるが、この人材の流動性が研究に市場原理を導入する効率性

を高めているといえ、この点もFhGに特徴的である。具体的には、若い優秀な研究者をFhGに任期付きで雇用し、同人が経験と人脈を培った後で産業界に転出する。そして、産業界に

転出した研究者が、また顧客となって FhG に研究開発を委託するという循環モデルが同研

究所の基本的な仕組みとなっている。 これを可能にしている一つ目の要因として研究所の所長のほぼ全てが大学教授を兼任し

ており、若い優秀な学生を指導する機会が多いことがあげられる。実際に当該教授の研究室

に所属する修士、博士課程の学生で、FhG で給与を得て研究したいという者が雇用契約を

結ぶケースが多い。 二つ目の要因として、若手研究者のFhGでの研究実績の積み重ねが挙げられる。研究者

はFhGに平均して 5 年～7 年の任期で在席する。1年目、2 年目はプロジェクトの一部や、

全体のプロジェクトの一課題などを任されて、一つ一つ達成して研究者としての経験を積み、

徐々にプロジェクト全体を見渡せるポジションに昇格する。3 年目ともなると小さなプロジェク

トを任され、納期管理や顧客とのコミュニケーション、損益計算などができるよう期待される。

最後は 2 つぐらいの大きなプロジェクトのリーダーとして、統括的な立場となり、マネジメント

を実践的に学ぶ。こうして学識だけではなく、産業界のトレンドをいち早く捉え、マネージャー

としての経験を積むことが可能となる。また、FhG の多忙な研究活動をこなしつつ博士論文

を仕上げた学生も、就職する際にその価値が労働市場で高く評される。 このように FhG で経験を積んだ研究者が、委託研究や FhG の独自研究等を通じて産業

界とコネクションができ、そうした企業へポストを見つけ転出していくことも多い。これは産業界

側にとっても、実際のプロジェクトで能力と人柄を既に知る研究者を雇用できることは、リクル

ーティングでのリスクを押さえることができるメリットがあるし、FhG としてもそうした元FhG 研

究員が将来の顧客となり、さらには一定数の研究員が定期的に外部へと出ることによって組

織が硬直化せず、常に新規の若い優秀な研究員を迎え入れることが可能となる。こうしたキ

ャリアプランは学生にとっても魅力的であるため、FhG の就職先としての魅力を高め、学生に

とっての魅力からまた若い研究者が集まるという好循環が生まれている。 さらには人材の流動は若い研究者のみではなく、部門長や所長レベルの人材が産業界へ

転身する場合もある。ドイツでは州によって多少の差はあるが、工学部教授の採用にあたっ

ては、5 年以上の産業界でのキャリアを条件としているところがほとんどで、もともと民間で

の就業経験がある教授も多い。人材移動が盛んであるという背景もあり、こうした転出はポジ

77

ティブに受け止められている。いったん企業に転出した研究者が、今度は研究開発担当部長

などの立場で再び FhG に研究を発注する循環システムになっている。 FhG の研究員として一般的なキャリアパスとしては、① 内部での昇進（研究員からグルー

プ長、部門長と進んでいく）、②若手の研究員から企業への転職、③中堅以上の研究員から

大学の研究職への転進、④起業、といったものがあり、そのいずれであっても FhG とのつな

がり、何らかの形でのFhG との繋がりを続けることが可能であり、こうした循環が技術移転を

加速するとともに、産官学の強固な人的ネットワークを形成することになる。

小括 本節においては世界中から橋渡し研究機関としての機能を注目される FhG による橋渡し

機能と同研究所の目標の設定方法や評価方法を検討した。他の公的研究機関と比較して興

味深い点は、通常研究機関というのは研究自体が主たる目的であり、その最終目標は科学

的な貢献に置かれることが多く、そのため、研究者や研究機関を評価する項目として大なり

小なり論文の出版数や引用数等が含まれるものであるが、FhG はそういった指標からは評

価を行わない点である。さらにいうと研究所単位ではより上級の研究者が上司として部下た

る研究者を評価することはあるものの、FhG として研究所や研究者の質的側面を評価する

制度はなく、いわば市場によって評価されることに重きを置いている。これは、FhG が MPGをはじめ他の機関との関係から何度か研究所閉鎖の危機に直面する中で試行錯誤し、ドイ

ツの複雑な歴史や文化のなかでその存在意義を模索するなかで完成したモデルということが

できよう。フラウンホーファー・モデルの要諦は、研究開発に市場原理を導入していることであ

るが、それを他国に応用する際にはその国にあった方法を注意深く検討する必要がある。と

いうのも、市場原理を導入するということは競争が働くことであり、競争が働くということはそこ

から淘汰される人材が発生することになるからである。その点をFhG は巧みに産業界との間

でエコシステムが成立する形態を作り上げている。つまり、FhG 出身者がアカデミアでも産業

界でも評価が高く、それを前提に若い研究者からの人気が高く、そうした若い研究者を内部

で育てて輩出することで、さらに産業界との人的繋がりが深まっていく。こうした循環を背景に

してはじめて、研究開発に市場原理を持ち込むこむことの効率性が機能するのであって、単

に研究開発に市場原理を持ち込むだけであれば、研究者の雇用が不安定となり、そうした高

度な研究人材の流出に繋がることになる。

78

4-3 フランス・フランス国立情報学自動制御研究所（INRIA） フランスにおける科学技術政策と公的研究機関の評価制度 フランスの科学技術政策 フランスにおける現行の科学技術政策は、2009 年にサルコジ元大統領が示した問題

意識が現行制度の根底にあり、それに応じた政策が続けられている。サルコジ元大統領

は 2009 年 1 月に行った演説の中で政府が多額の研究開発費を投じている割に学術論

文数といった成果が特にドイツやイギリスと比較して少ないこと、技術移転や企業による

研究開発が低調であることに苦言を呈しつつ、国としての科学技術政策を制定し、それに

沿って積極的に改革を推進することの重要性を訴えた。そうしたサルコジ元大統領の問題

意識を反映して、2009 年にはフランス初となる国家レベルでの研究・イノベーション戦略と

して「国の研究・イノベーション戦略」が発表された。同戦略はライフ・バイオ、環境、ICT・ナノといった各技術分野に応じた優先項目を示すものであった。そしてオランド政権への

交代後、2013 年には同戦略を進展させる形で「研究・技術移転・イノベーションのための

戦略的アジェンダ France Europe 2020（以下、France Europe 2020 とする）」が発表さ

れた。この戦略的アジェンダでは、9 点の社会的課題に基づいた研究の方向性が示され

るとともに、国の研究・イノベーション戦略の意思決定機関として研究戦略会議の新設や

既存の研究評価機関である ANERE を拡充する形での HCERES（後述）の新設、研究

拠点の強化などの制度改革の方向性が示された。 そして現在有効な国家レベルの研究・イノベーション戦略は 2015 年に発表された

「SNR France Europe 2020」であり、その内容としては France Europe 2020 を踏襲す

るものの戦略的アジェンダを追加し、分野横断的な課題も設定されるなど拡充されている。

SNR France Europe 2020 は、国立研究機関等で構成される分野別の研究連盟を中心

に、社会的課題に基づいた研究の優先事項を抽出するための議論が行われた。そこでの

議論を元に素案が作成され、パブリックコンサルテーションを経て産業界や学術界、政界

等の代表 26 名からなる研究戦略会議によって設定された。SNR France Europe 2020が掲げる優先事項は以下の通りである。

79

表 4-6 SNR France Europe 2020 による優先的社会課題とそれに対する研究の方向性

社会的課題 研究の方向性

1. 資源管理および気候変動

への対応

気候変動に対する知識を構築するとともに、原材料のサプライチェーン全体

にわたった研究・イノベーションを推進する。

2. クリーンで安全で効率的な

エネルギー

エネルギー源の移行に取り組む。海洋資源・風力・バイオマスといった再生

可能資源に関連する評価・予測を改善する。太陽電池などの技術開発に取

り組む。

3. 産業の復興 工場の電子情報化、人を中心とした柔軟な製造工程、新材料の設計、セン

サーと機器などの課題に取り組む。

4. 健康と社会福祉 生命体の多様性と進化に関するマルチスケール会席、生物学的データの処

理・収集、研究と治療のための中核的研究拠点・全国ネットワークなどの課

題に取り組む。

5. 食料安全保障と人口移動 健康的で持続可能な栄養摂取、生産システム統合化のアプローチ、バイオ

マスの生産から利用の多様化等の課題に取り組む。

6. 持続可能な輸送と都市シス

テム

都市観測施設の展開、新たな移動手段の考察、持続可能な都市に役立つ

手段・技術、都市の基盤構造・ネットワークの統合と復などの課題に取り組

む。

7. 情報通信社会 第 5 世代ネットワーク基盤構造、IOT、大量データの活用、ヒトとロボットの

協働などの課題に取り組む。

8. 革新的、包括的かつ適応

力のある社会

イノベーション能力の新たな指標、データの利用可能性と知識の抽出、社会

的・教育的・文化的イノベーションなどの課題に取り組む。

9. 欧州のための宇宙 地球観測における一連のサービス、データ通信・ナビゲーション分野の競争

力、重要部品、大宇宙の観測・探査技術、国防と国土安全保障などの課題

に取り組む。

10. 欧州市民社会の自由と安

全

リスクや脅威の防止・予測、危機管理の統合的アプローチ、セキュリティシス

テムの回復力などの課題に取り組む。

出所） SNR France Europe 2020 を基に作成。

優先課題という観点からは他の先進国が掲げるそれと相当程度共通するものの、宇宙

開発や知識の抽出といった社会･文化的側面が含まれている点がフランスの研究・イノベ

ーション政策の特徴といえる。 3-3-1 で検討した通り、フランスの公的研究機関は MESRI の管轄もしくは同省と他省

との共同管轄の公設法人（EP: Etablissements Publics）であり、各公的研究機関と政

府は SNR France Europe 2020 を基本原則として各機関の目標となる後述の「目標とパ

フォーマンスに関する契約」を締結することとなる。本調査において橋渡し研究機関として

掘り下げるINRIAは、情報技術と応用数学に特化した研究機関であるためSNR France

80

Europe 2020 で指定されている 10の社会課題のなかでは、7の情報通信が最もそのミッ

ションに合致するが、3.の産業の復興、4.健康と福祉、6．持続可能な輸送と都市システム

をはじめほとんどの分野においてその研究成果の応用・橋渡しが期待される。 フランスの公的研究機関の評価制度 法人格を有するフランスの公的機関としては中央政府と地方政府のほかに特定の機能

に関する公的活動を おこなう先述の EP と独立行政機関（ AAI: Autorite Administratives Independantes）の2つの形態があり、日本の独立行政法人や公益法

人等に相当する。EPは特定の省による所管を受けるが、AAIは省庁から独立している点

が大きく異なる。そのため、INRIA をはじめ実在数としては各省庁の所管を受ける EP の

ほうが圧倒的に多い。本調査のテーマである公的研究機関の評価の文脈でいえば、

HCERES は AAI であり、それは学問・研究の自由を担保するめ、特定の省庁の所管を

受ける組織ではなく、AAI の地位を与えられているものと解することができる 15。 主なEPのカテゴリーとしては、「科学、技術的性格の公施設法人（EPST）」（1982年制

定）、「科学、文化、専門的性格の公施設法人」（1984 年制定）、「経済的公施設法人」

（1994 年制定）、「文化協力公施設法人」（2002 年制定）等がある。 EP と政府との関係に関しては、可能な限り政府による事前のコントロールを少なくし、

事後のコントロールに移行するという考え方のもとに、EP は所管省庁との間で、「目標と

パフォーマンスに関する契約」を締結している。現状大多数の EP には所管省庁の意思の

確認と反映並びに所管省庁との共同による戦略計画の策定プロセスが存在している。そ

のプロセスを経て、EP は所管省庁との間で上記契約を締結し、目標に関する合意を共有

する。 「目標とパフォーマンスに関する契約」は、活動の基本的な軸・方向性・オリエンテーショ

ンを示す内容であり、その期間は省庁によっても異なるが 3－4 年程度である。その契約

に含まれる目標のうち、全てに共通する目標としてはパートナーシップの促進、人的資源

管理、財務管理、高い品質のサービスの提供等が挙げられる。その他に、それぞれのセ

クター、EP 毎に与えられる目標が存在する。 「目標とパフォーマンスに関する契約」の中には、提供する便益、サービス、資源のより

よい管理等に関するコミットメントが含まれ、契約事項が実施されたか否かを判断するた

めの Performance Indicator も含まれる。EP の業績評価という観点では、これらの指標

の達成度を所管省庁が評価を行う。「目標とパフォーマンスに関する契約」について、目標

自体はその契約で決定され明記されるが、どのように目標を達成するかという戦略につい

ては明記されておらず、EP の裁量に任されている。ただし、当該契約を策定する過程で

政府側と EP 側が共同で作業グループを組成し、そのグループで合議して決めるというプ

15 HECES の前身である大学評価委員会は、1985 年に高等教育法（サバリ法）によって設立された時点では独

立行政機関（AAI）ではなかったが、1989 年に制定された教育基本法（ジョスパン法）第 27 条によって AAI の地

位が付与された。

81

ロセスを経ることが通常であるため、目標達成の方法について政府の意見が全く反映さ

れないというわけではない。 また、研究開発を担う EP に関しては設定した目標の達成度を評価する仕組みとは別

に科学的な事業内容に関する評価として、2013 年に設定された HCERES により 4 から

5 年毎に評価を受けることになる。フランスの研究に対する評価は、高等教育・研究政策

の転換の中で大きく変わりつつあり、HCERES の前身は研究・高等教育評価機関

（AERES ）である。さらにその前身は大学評価委員会（CNE: Comité national d'évaluation）と研究評価委員会（CNER）である。2006 年に公的研究の国際競争力向

上を目指す研究計画法が制定され、翌 2007 年に教育・研究条件の改善に向けた各大学

の取組を促進するために大学自治の強化を図る大学責任・自由法が制定され、それに伴

い CNE と CNER が統合される形で AERES が設立され、2013 年には AERES は先述

の通り HCERES に再編された。 フランスにおける公的な研究に対する評価は長い間、高等教育政策の一環として行わ

れる評価と研究政策の枠組みのなかで行われる評価との二つからなる二元的な制度によ

って行われてきた。CNE は 1984 年に高等教育法（サバリ法）の規定に基づき設置された

高等教育機関の評価機関であり、CNER は 1989 年研究技術開発法に基づき、設置され

た公的研究機関の評価機関である。1982 年、研究技術開発基本計画化法により、公的

研究機関は「基礎研究」、「応用完成研究」、「技術開発」、「動員プログラム」という 4 種の

研究活動を実施することができるものと定められているが、そのいずれかに該当する研究

活動は、「客観的な基準に基づく評価」の対象となることが研究技術開発法第 14条によっ

て定められ、同時に公的研究機関は定期的な評価の対象となるべきことを定めている（同

法第 15 条）。研究技術開発法第 14 条と第 15 条の実施を担保するために創設されたの

が CNER といえる。そのため、本調査の対象となりえる CNRS や INRIA といった公的

研究機関は CNER による評価の対象であった。 CNE と CNER という別組織によって高等教育機関と公的研究機関がそれぞれ別個に

評価されるという状況が長く続いていたが、研究の質に関する評価は本来高等教育機関

であっても、公的研究機関であっても同一の視点で行われるべきことであるから、並行的

な評価システムが「不調和で不均質」との指摘を受け、先述の通り 2007 年に AERES を

創設することでその問題の解消をはかることとなった。AERES は特定の省の管轄をうけ

ない独立行政機関であり、立法段階におけるその設立趣旨は「21 世紀初頭においてフラ

ンスにおける研究活動に新たな飛躍をもたらし、フランスにおける研究活動が、国内レベ

ル、欧州レベル及び国際レベルにおいて、今日の現実に適応し、かつ、将来の学術的、経

済的及び社会的な挑戦に答えられるようにすること」とされ、その手段として「統一的で首

尾一貫しており透明度の高い研究評価制度を築く」こととされた。 AERES の役割としては、①研究機関及び研究組織、高等教育研究機関、学術協力機

関及び学術協力財団並びに後述の国立研究機構（ANR）に対する、それらの使命及び活

82

動の全体を考慮した評価、②各機関・組織の研究ユニットによる研究活動に対する直接

又は間接の評価（間接評価とは、当該機関・組織による評価によるもの）、③高等教育機

関における教育及び学位に対する評価、④各機関・組織の人事評価の手続の認証及び

その手続の実施条件に対する意見の表明、とされている。また、外国の高等教育・研究組

織や国際的な高等教育・研究組織に対する評価も必要に応じて行うこととされた。また、

その評価方法としては、各機関・組織レベルでの研究評価においては、「研究への価値付

加（valorisation de la recherche）」の領域での成果を考慮することとされている。この点

については、例えば、EU 居住の従業員の数が 250 名以下の企業が AERES による評

価対象となる研究機関・組織の研究成果に基づく開発を行った場合など、価値付加活動

に関連する情報提供を AERES に対して行うことと定められている。 HCERES は、基本的には AERES の方針を踏襲するものの、これまでの第三者評価

の形から、各機関による自己評価を第三者が認証する方向性を強化している。その特徴

として、科学的な専門性と国際水準の倫理観により高等教育・研究全般の評価を実施す

ること、研究主体の国際的で一貫した評価基準を採用すること、 研究機関等の自己評価

を行うための手法を開発し、各主体の活動の質向上に貢献することが挙げられる。

83

図 4-8 フランスにおける教育・研究機関の変遷

出所）各種資料を基に当社作成。

また、HCERESは欧州高等教育質保証協会（ENQA）に加盟しているが、ENQAは正

会員資格のある質保証機関に対し、5 年以内に一度、欧州高等教育圏における質保証の

基準とガイドライン（ESG）に示される基準に基づく、ENQA が任命する国際評価委員に

よる外部レビューを受けることを義務づけており、HCERES は ENQA による定期的な評

価を受けている。直近では、2016 年 7 月にレビューを受け、その結果は「おおむね満たし

ている（Substantially compliant）」との判定を受け、ENQA の正会員資格は 5 年間保

持されることとなった。この点は、フランスにおける重層的な評価システムが欧州基準と間

接的に一貫性が保たれる仕組みとなっており興味深い。フランス及び欧州において研究

の質的評価にどのような点が重視されているかが明確になるため、ENQA による

HCERES のレビュー結果概要を以下に示す。

84

表 4-7 各 ESG 項目に対する ENQA による判定

ESG 項目 判定 質保証機関に関する基準 3-1. 質保証の活動、方針及びプロセス Fully compliant 3-2. 公的地位 Fully compliant 3-3. 独立性 Fully compliant 3-4. 活動の分析 Substantially compliant 3-5. 資源 Fully compliant 3-6. 内部質保証と専門性 Substantially compliant 3-7. 質保証機関に対する周期的な外部の評価 Fully compliant 外部質保証に関する基準 2-1. 内部質保証の考慮 Substantially compliant 2-2. 目的に沿った方法論の設計 Fully compliant 2-3. 実施プロセス Partially compliant 2-4. ピアレビューの専門家 Partially compliant 2-5. 成果に対する基準 Partially compliant 2-6. 報告 Fully compliant 2-7. 苦情と不服申立 Partially compliant

出所）ENQA による評価レポートを基に当社作成。

85

表 4-8 Partially compliant 判定を受けた項目に対する ENQA からの提言

ESG 項目 ENQA からの提言

2-3. 実施プロセス ・被評価機関に向けた評価者委員会の提言に対するフォローアップの項目を

外部評価報告書に設けることで、評価後の体制を整えるべき。

・被評価機関が作成する自己評価報告書は、各主体が各自の方式に基づき

自由に作成できることとなっているが、公表される外部評価報告書の比較可能

性及び一貫性を保つため、現在の方法について検討すべき。

2-4. ピアレビューの専門家 ・評価委員の選考や指名の基準・方針について、ウェブ上で公表すべき。

・外国人評価委員の一貫性のある選考方法を開発・実施し、評価者委員会に

おける外国人評価委員の積極的な関与を検討すべき。

・評価者委員会に学生や雇用者代表を含めると共に、評価者としての役割を

強化し、評価活動に関する定期的な訓練を実施すべき。

2-5. 成果に対する基準 ・評価手順の一貫性を確保するため、各評価の成果基準を再定義すべき。

2-7. 苦情と不服申立 ・不服申立の一貫性を確保するため、アクレディテーション及び契約を行う省

庁と共に当該手続きについて見直しを行うべき。

・妥当性・有効性を考慮し、新たな不服申立委員会をできるだけ早急に準備す

べき。

出所）ENQA による評価レポートを基に当社作成。

HCERES は首相直轄の機関として、自立性を保つ一方で、ENQA による審査とその

結果を公表することで評価システムの質を維持していることが分かる。 また、公的研究機関は研究資金の配分という観点から ANR による評価も受けることに

なる。ANR は 2005 年に公益団体として設立されたが、2007 年に MESRI 管轄の EP と

なった。ANR は公私を問わず科学・学術のあらゆる分野の研究者（団体）から研究課題

に関わる研究プロジェクトを募り、第三者による審査を経て短期間（18～48 ヶ月）資金を

供与する。また、3-3-2 で検討したとおり、カルノー機関に対しては ANR を通して資金が

配分され、ANR 経由による研究費はフランス全体の科学研究費の 8％を占めるに至って

いる。ANR のミッションは、「基礎研究・応用研究・イノベーションの発展、および公共部

門と民間部門のパートナーシップを支援し、公的な研究の成果の経済界への移転に貢献

すること、これを特に科学的・技術的な卓越という基準によって選抜したプロジェクトへの

融資によって行うこと」である。ANR の予算は理事会で決まるが、ANR の予算の 50%は先述の SNR FRANCE EUROPE2020 においてフランスが決めたプライオリティに準

じて支出し、残りの50%は「ブルースカイ」と呼ばれ、全く自由な領域に使用されている。そ

の際の競争的資金の配分については、プロジェクト単位では年間6,300 件程度の応募が

あり、そのうち ANR が資金供与をするのが 1,300 件程度であるため、応募のあったな

86

かから選別をして最も評価の高い研究プロジェクトチームに資金を配分することになる。こ

のプロジェクトを選抜するための評価は、専門家によるピアレビューであり、ANR がプロ

ジェクトを選ぶのではなく、選抜するプロセスの透明性を保証するという役割を担っている。

プロジェクトの分類やランク付けは非常にハイレベルの ANR の専門家委員会が行うこと

になる。 これらをまとめると、フランスにおいて公的研究機関は所管省庁と共同で目標を策定し、

その達成状況につき定期的なレビューを受けると共に、機関の方針と研究内容について

HCERES からの評価を受ける。また、競争的資金の配分を受ける際には個別プロジェク

ト毎もしくはカルノー機関の場合はその資金的配分を受ける際に研究計画について質的

な側面からの評価を受けることになる。

INRIA の組織概要と研究推進体制 フランス国立情報学自動制御研究所（INRIA）の組織概要 フランスの情報・制御分野の中心となる研究機関であり、MESRI と経済・財務省の共

同管轄 EPST として、1967 年に設立された。フランス国内に 8 ヶ所の研究センター（アキ

テーヌ、ブルターニュ、ロレーヌ、フランシュ＝コンテ、イル＝ド＝フランス、ノール＝パ・ド・

カレー、コート・ダジュール、ラングドック＝ルシヨン、ローヌ＝アルプ）を有し、3,000 人以

上の職員を抱える。 研究分野は ICT と応用数学に特化しているが、ネットワークシステム、画像情報処理、

自動制御からシミュレーション、バーチャルリアリティまで多岐にわたる。 研究成果の技

術移転を積極的に行っており、年間予算（1 億 6 千万ユーロ）の 20％は自身の研究成果

から得られた収益でまかなわれている。 その主な顧客は民間企業であり、提携企業には

フランス国外の企業も多い。 研究成果を利用したベンチャー企業の設立支援にも積極的

であり、標準化、規格化がグローバルマーケットでのシェア獲得にとって重要であることか

ら、IETF、ISO、World Wide Web Consortium といった標準化団体とも組織的に強い

関係を持っている。World Wide Web Consortium は、World Wide Web で使用される

各種技術の標準化を推進する為に設立された標準化団体であり、本来は欧州原子核研

究機構が欧州支部の事務局となることが期待されていたが、辞退したため 1995 年から

INRIA が欧州の事務局となっている。なお、日本では慶應義塾大学 SFC 研究所がアジ

アにおける事務局を担っている。INRIA の組織としては、図 4-9 に示したとおりでありで

あるが、標準化については技術移転及びパートナーシップ部、国際連携部と研究者が共

同で担当している。

87

図 4-9 INIRIA の組織図

出所）INRIA のホームページを基に当社作成。

表 4-9 2016 年における INRIA の予算構成

総収入 231.1

ANR からの資金 42.0（18.2%）

ANR 以外の公的資金 70.9（30.7%）

欧州委員会からの資金 81.6（35.3%）

営利企業からの資金 36.5（15.8%）

出所）INRIA のアニュアルレポートを基に当社作成。

フランス国立情報学自動制御研究所（INRIA）の研究推進体制

INRIA には 2 箇所の本部機能を有する拠点と 8 の研究センターがあり、その研究は

原則として研究プロジェクトチームを単位として実施される。全ての研究プロジェクトチーム

はいずれかの研究センターに所属することになり、そこに上下関係はなく全て同列の位置

づけとなる。 研究プロジェクトチームは 2018 年 2 月現在、183 個存在しており、各研究プロジェクト

チームには 10－30 名が所属している。研究リーダーは常に研究者であるが、研究プロジ

ェクトの中には研究アシスタント、技術者、PhD 学生、ポスドク学生、外部研究者等も所属

している。任期なし研究者、任期付研究者、研究アシスタント、技術者以外は INRIA から

の予算ではなく、例えば大学からの予算や外部競争資金、企業からの委託資金等により

雇用される。なお、研究リーダーは INRIA から直接雇用されていない場合もあり、例えば

近隣大学の教授等が研究リーダーを務める場合もある。研究プロジェクトチーム以外の研

88

究単位としては、「チーム」、「ラボ」という単位が存在するものの、研究プロジェクトチーム

が基本的な単位となって INRIA における研究を進めている。 研究プロジェクトチームの研究内容の評価について詳しくは後述するものの、4 年毎に

行われ、設置から 4 年後に 1 回目、8 年後に 2 回目の評価が行われることになる。なお、

研究プロジェクトのライフスパンは最長 12 年と決まっており、設置から 12年経過した研究

プロジェクトは解散せざるを得ず、同じメンバーであったとしても改めて研究プロジェクトチ

ームを設置する作業を最初から行う必要がある。INRIA の行っている研究分野は研究テ

ーマの変化のスピードが速く、12 年間同じアジェンダで研究することは想定できないため、

このようなライフスパンが設定されており、これは INRIA 設立当初からの制度である。 研究プロジェクトチームの設置方法については、研究プロジェクトを設置したいと考える

研究者が 5 ページ以内の提案書を作成し、いずれかの研究センターの長に提出する。研

究プロジェクトチームの設置に関する提案書を受領すると、研究センターの長は INRIA内部の 2 名のシニア・リサーチャーを選定し、ピアレビューを求める。ピアレビューの結果

を勘案し、研究センター長が研究プロジェクトチームの設置が妥当であると考えた場合、

研究センターの長は本部の理事会にプロジェクトチームの設置を提案する。この段階にお

ける本部の許可が下りると、外部の研究者や産業界の代表および INRIA の評価委員会

（EV: Evaluation Committee・後述）によって構成されるワーキンググループが設置され、

研究内容、研究リーダーのマネジメント能力・過去の業績・経験、陣容、施設、外部とのパ

ートナーシップ等の観点から検討を行うことになる。ワーキンググループの許可が下りると、

研究者は 20 ページ以内の提案書を作成し、次の段階としてそれを外部の国際的な研究

者ら 3 名が査読し、意見の表明や提案を行う。それに対する申請者の対応方法をワーキ

ンググループが確認し、研究プロジェクトチームの設置に対する意見書を本部の理事会に

提出し、最終的にはその理事会で研究プロジェクトチームの設置可否が決定される。通常、

この作業に 1 年から 2 年を要する。 研究プロジェクトチームは財政的にも研究的にも活動的にも自律した組織であり、財政

については、INRIA の総予算が決定すると研究プロジェクトチームのメンバー数等に応じ

て原則公平に予算が配分される。そのなかでの資金の使途は原則として研究リーダーが

決定し、ベース資金以外の資金についても例えば外部競争資金への申請や企業からの

委託研究の受託有無についても研究リーダーの裁量に任されている。また、研究の内容

や方法についても原則として研究リーダーが決定し、研究センター長が助言や提案を行う

ことはあっても指示を行うことはない。こうした点において、活動的にも研究的にも自律的

であるとされる。 研究プロジェクトチーム以外の研究単位である「チーム」はいくつか類型があるものの、

研究プロジェクトチームよりも新設と評価が簡易であり、同時に継続期間が短いという特

徴がある。研究プロジェクトを申請中の研究者もこのチームに属することが多く、また、研

究プロジェクトチームを申請したが、認められなかった場合もチームとして活動を続けるこ

89

とになる。その場合は研究のアジェンダやリーダーを変え、再度研究プロジェクトチーム設

置の申請を行うことが通常である。ラボについては例えば企業や外国政府、大学等から

の寄付といった外部資金によって設置されることがほとんどである。ラボは毎年の簡易な

評価と 3 年経過後のセミナーの開催が求められる。また、一度に限り 3 年間の延長が認

められる。 なお、日本との関係でいえば、日本学術振興会による資金支援により2010年から日本

とフランスの研究者を募集するスキームがあり、これまで3つのラボ・プロジェクトが申請さ

れた。

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス INRIA は、MESRI と経済・財務省が管轄する EP であり、原則として 5 年毎に「目標とパ

フォーマンスに関する契約」を両省と締結する（参考資料2）が、その際には後述のHCERESによる評価を参考にして決定される。「目標とパフォーマンスに関する契約」は相当程度具体

的な内容が記載されており、2018 年現在有効なものは 2015 年にマクロン大統領が当時の

経済・財務相のときに締結された 2019 年までのもので、①重要な挑戦とのインタラクションに

より一つの科学分野を発展させる、②移転とスタートアップの設立に重点を置く、③Horizon 2020 に参加し、国際舞台で脚光を浴びる、④地域レベルの優先的協力関係を発展させる、

⑤研究・技術移転活動のために人材・資金を動員する、⑥意欲的な人的資源政策を推進す

る、の 6 項目から構成されている。各項目の具体的な KPI は表 4-10 に示す通りであるが、

2014 年の初期値に対して詳細な目標値が設定されていることが分かる。

表 4-10 INRIA の目標とパフォーマンスに関する契約の KPI

目標 1：重要な挑戦とのインタラクションにより一つの科学分野を発展させる

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年）

目標値

1-「白書」数 － 平均 3／年

戦略と政策：学際的アプロー

チ

2-学際性を高めるための他の情報処理や数

学の専門家の受け入れ

－

平均 3／年

3-研究テーマ更新支援のための特別活動数

－

平均 3／年

4-活動中の Inria Project Lab 数 5 10

科学的成果

5-参考文献（Hal Inria に提出） 4500／年 4500／年

6-外国研究機関との共同出版率 40％ 40％

目標 2：移転とスタートアップの設立に重点を置く

90

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年）

目標値

パートナーシップによる研究

7-フランスからのパートナー募集（ANR、

FUI、PIA 等）を通じてフローで資金供給され

る共同プロジェクト数

130

同一

研究成果の移転と活用

8-譲渡又は利用権が与えられた資産を基とし

て設立されたスタートアップ数

5 年間で 24 の設立

平均 10／年

9- 産業財産権収入の金額（投資者への再分

配前）

524k€／年 契約期間中

＋35%

10-産業財産権所有者の収入と産業財産権

に関わる出費（＝保護費）の比率

1.3

1.3

11-企業と間に締結された双務契約から得た

資金の年間金額

11-a 総額

11-b 内、カルノー

11-c 内、カルノー中小企業

7.1 M€

5.1 M€

1.4 M€

契約期間中

それぞれに

＋40%

12- Inria Inovation Labs 数 2／年 平均 5／年

目標 3：Horizon 2020 に参加し、国際舞台で脚光を浴びる

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年）

目標値

Horizon 2020 での存在感

を高める

13-H2020 フレームワークプログラムへの参

加者募集

13-ａ年間財政的リターン

13- b ERC での成功率

13- c LEIT での ICT 参加者募集の

成功率

15.7 M€

12.3%

16.7%

15 M€

少なくとも欧州平均

を 20%上回る

国際的パートナーシップを発

展させる

14-年度中に設立された連携チーム数

27

25

15-Inria の研究者の外国におけるサバティ

カルイヤーでの滞在

15

15

目標 4：地域レベルの優先的協力関係を発展させる

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年）

目標値

16-活動中の研究サイト委員会数（ComUE）

／導入サイト数

6（14 カ所中）

100%

91

地域に根を下ろす

17-州との間に締結された契約数（イル・ド・フ

ランスを除く）

2（6 州中）

イル・ド・フランス以外

のセンター毎に 1

18-締結された UMR 協定数／3 つ以上の共

同プロジェクトチームを有する UMR 数

6（18UMR 中）

100%

目標 5： 研究・技術移転活動のために人材・資金を動員する

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年）

目標値

サポート部門の縮小

19-Inria 全体にサポート部門が占める割合

17.8%*

15%～16%程度

20-毎年実現された資材購入における節約率

1%

2%

21-公的及び民間の研究契約（OIP を除く）か

ら得られた資金額／全資金額

23%

20%～25%程度

Inria の第 3 集計の比率の

削減

22-第 3 集計の比重

CNRS と同一の規

則を適用して正確

な数字が出される

5 年間で 10％の削

減

支払期日を最適化する 23-請求額支払期日 56 日 <30 日

24-任務関連費用払戻期日 42 日 <30 日

目標 6：意欲的な人的資源政策を推進する

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年）

目標値

外国人研究者を招聘する

25-採用外国人研究者の比率

25-a 研究員

25-b 上級研究職及び新人研究職

25-c ポストドクター

25-d 博士課程研究者

37%

73%

69%

53%

30%以上

50%以上

50%以上

50%以上

女性研究者の比率を増加さ

せる

26-研究者中の女性の比率

26-a 研究員

26-b 研究職

16.9%

5%

25%以上

10%以上

92

研修を充実させる 27-年間に 1 回以上研修を受けた Inria 職員

数

1,348 人 10%以上の増加

出所）INRIA の「目標とパフォーマンスに関する契約」を基に当社作成。

「目標とパフォーマンスに関する契約」を達成するための戦略については、主に本部の理

事会が中心となって、アドホックに作成し、公表はされていない。ただし、INRIA は研究プロ

ジェクトチームの自律性が尊重されるため、本部の方針であっても必ずしも強制力の高いも

のではない。また、所管省庁による評価に関し、進捗管理等を目的とした中間評価は行われ

ず、事後的な評価が行われることになる。所管省庁による事後評価の結果次第では、5 年に

1 度の評価年に、所管省庁は理事の交代や予算の削減、または増加等の手段をとることが

できる。 それとは別に、INRIA のミッションを達成するための戦略として INRIAは 5 年毎に戦略プ

ランを作成し、公表している。現在の戦略プラン 16の対象機関が 2013 年から 2017 年である

ことからも、2015 年から 2019 年の契約である「目標とパフォーマンスに関する契約」とは別

物であることが分かる。INRIA が独自に進める戦略プランについては、主に学術的観点とそ

の社会的インパクトから 10 から 20 程度の分野における課題と INRIA による貢献の方法等

についてまとめたものであり、同目標では 20 程度の応用数学、情報分野の学術的テーマの

なかの課題と INRIA の貢献方法が検討され、戦略というよりは INRIA の研究に対する哲

学的な目標がまとめられている。インタビュー調査によると 2018 年 2 月現在、2022 年まで

の戦略プランを作成中であり、2018 年 10 月に公開を予定している。

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等 INRIA における評価は、INRIA 独自の内部機関による評価と他の EP、公的研究機関に

共通の外部機関による評価とに分けることができる。また、内部の評価については研究プロ

ジェクトチーム等の単位で行われるものと、昇給や昇格の判断基準となる個人単位で行われ

るものとに分けることができる。また、外部機関によるものについて一部は既に触れたが所管

省庁であるMESRIと経済・財務省によって設定される「目標とパフォーマンスに関する契約」

に対する達成状況に対して評価を行うものと、HCERES による研究成果やマネジメント体制

に対する評価を行うもの、競争的資金やカルノー資金を獲得するために ANR から行われる

ものとに分けることができる。以下、それぞれの評価の特徴について検討し、それぞれの関

係について分析する。 INRIA における内部評価 （研究プロジェクトチームの評価）

INRIA では研究分野を大きく応用数学領域、ソフトウェアプログラミング領域、ネットワ

ーク領域、認知科学領域、生物学領域の 5 領域に分け、さらにそれぞれが細かく 4 から 5

16 INRIA のホームページで公表されている（https://www.inria.fr/en/content/.../5/.../inria-ps13.17-web_eng.pdf）。

93

分野のサブグループに分けられている。各研究プロジェクトチームは、そのいずれかに分

類されることになる。研究プロジェクトチームに対する内部評価は 3 月と 10 月に全ての研

究者が参加する大規模な評価セミナーを開催する形で、研究分野毎に行われる。各回で

3 分野に対し、外部の有識者 9 名ずつで構成されるパネルが設置され、その内の 3 名が

ひとつの研究プロジェクトチームの主査として、残りの 6 名のパネルメンバーは副査として

同分野に分類されている研究プロジェクトチームを評価する。この評価セミナーは年に 2回ずつ 2 日間の日程で行われるが、1 回の評価セミナーで 3 分野が対象となり、先述の

通り INRIA の研究プロジェクトチームは 25 弱の分野に分類されているため、4 年で全て

の分野が 1 順することになる。このサイクルにより 4年毎に全ての研究プロジェクトチーム

が評価されることになる。 評価セミナーの初日は、原則として全ての INRIA の研究者、パネルメンバー等が参加

するなかで、対象となる各研究プロジェクトチームが発表25分、質疑応答 5分ずつのプレ

ゼンテーションを実施する。2日目はパネルメンバーの内の 3 名の担当者が研究リーダー

等に対して事前に提出を依頼した資料等に基づいてインタビューを行う。 この際、外部の評価パネルに求められることは、専門的な助言、独立性、研究プロジェ

クトチーム間での研究テーマの重複の探索等であり、批判的意見や強い提言も歓迎され

る。また、特に独立性については利益相反の観点から注意深く検討される。評価の基準と

しては、①科学的な観点（質的観点：これまでの研究の達成度、独創性、将来性、研究ス

トラクチャー、技術的新規性、量的観点：論文の本数とインパクトファクターおよび掲載され

た雑誌、ライセンス収入、外部資金の獲得状況、スタートアップ企業への貢献等）、②

INRIA での研究の相当性（INRIA の戦略にどの程度貢献しているか、他の主体とのパ

ートナーシップはどの程度締結できているか等）、③イノベーションと技術移転（研究ソフト

ウェアの開発、研究の外部移転、パートナーの形成、スタートアップ企業設立への貢献、

教育活動への貢献、博士課程学生に対する博士号取得への貢献等）、④人的資源への

貢献（チームマネージャーとしての魅力、セミナーの実施件数、国際的な評価、チームメン

バーの外部大学へのテニュア教員としての採用、新規採用数、博士課程学生の人数、ジ

ェンダーバランス等）の 4 点から評価される。 興味深い点は、チームメンバーが他の大学等でテニュアポストを獲得することが評価の

対象となっている点であり、これは人材流出とも考えられるが、インタビュー調査によれば

INRIA としては人材が流出することよりも、現在のプロジェクトメンバーが将来の顧客や

パートナーになったり、また INRIA の知名度を高めたり、国際的な評価を高めたりするこ

とを期待することから、こうした評価を入れているとのことであった。また、博士課程学生が

博士号をどれだけ取得したかについても評価の項目に入っており、そのため博士課程の

指導や審査ができるようフランスで学位を得た研究者はフランスでの教授資格の取得が

慫慂されている。この点は、後述のシニア・リサーチャーの任用資格とも重複する点である。

94

外部評価パネルによる評価結果は理事会にレポートとして提出され、その結果に応じ

て理事会は研究プロジェクトチームの継続、解散、その他（リーダーの変更、アジェンダの

変更、縮小、拡大等さまざま）を判断する。そのため、4 年に 1 度のこの評価は研究プロジ

ェクトチームにとって非常に大きなイベントとなる。参考までに 2012 年に実際に行われた

プロジェクトチームの評価の結果を参考資料 3 として添付する。

INRIA における内部評価 （個別研究者の評価・任用） 外部評価パネルは研究プロジェクトチームの評価を行うが、それに加えて任用・昇格の

観点から研究者個人の評価もあり、昇格については主として 40 名によって構成される評

価委員会（EV: Evaluation Committee）が行い、任用については EV を含めた任用に関

する機関が実施する。EV のうち 20 名は INRIA の CEO によって任命され、うち 10 名

は科学委員会の議長からの推薦を含む。また、20 名は INRIA 内部からの選挙によって

選出される。なお、委員の半数は外部より採用され、委員長は科学委員会の議長からの

推薦を元に INRIA の理事長によって任命される。 INRIA の任期なし研究員は大きく、ジュニア・リサーチャー（JR）とシニア･リサーチャー

（SR）の２つに分けられ、さらに JR は普通階級（normal grade）と特級（exceptional grade）に、SR は 2 級と 1 級とに分けられる。当然のことながら JR の普通階級から SRの特級に至るまで、給与と責任が徐々に高まることになる。昇進を希望する研究員は EVに承認申請を提出する必要があり、EV は毎年申請があった研究者をこれまでの業績や

マネジメントの観点から評価を行い、申請のあった全ての研究者に対して昇進の適格性を

5 段階で評価したリストを理事会に提出する。それを元にボードは昇進可否をそれぞれ決

定する。なお、毎年どのクラスの研究者を何人以内とするか等については所管省庁との

契約のなかで決められている（後述）ため、EV によって昇進・昇格が適当と判断された申

請者であっても必ずしも昇進・昇格するというわけではない。 ここで重要なのは、JR 及び SR 内の昇進については EV のみで審査を行うが、JR か

ら SR への昇格は厳密には内部昇進ではなく、外部から応募のあった研究者と同様の基

準で行われるため、むしろ新規採用と整理されている点である。採用に関しては、年に 1度 Jury d’amissbilities と Jury d’admission が組織され、審査員を変えて 2 回の審査

が行われる。Jury d’amissbilities は EVから数名と理事会メンバー、外部評価者によっ

て構成され、JR への応募があった研究者と SR への応募があった研究者を評価する。次

に同委員会の評価を通った研究者は Jury d’admissiblities に参加したのとは別の EVメンバー、同様にJury d’admissiblities に参加していない外部有識者、INRIA の CEOもしくはその代理者によって構成される Jury d’admission からの審査を受け、最終的に

採用が決定する。なお、SR には INRIA からの外部枠として常に10％程度以上が設けら

れている。また、このように SR は外部からの応募者と同様の基準で審査されるため、SRとして任用、昇格するためには、特にフランスで学位を得た研究者は博士号のみならずフ

95

ランスでの教授資格も事実上必要とされる。なお、INRIA では JR としての勤務を開始し

て概して 7－8 年程度で教授資格を取得するように促される。 また、技術者とアドミニストレーションの人材は全く別のプロセスで評価を受け、EV はそ

こに関与しない。そうした人材はより細かい職階に分かれていて、通常は 1 年に 1 階級ず

つ職階が上がっていく。しかし、上司の評価が高く、特別優秀と評価された場合には例外

的に複数階級上がることができる制度となっている。つまり、技術者とアドミニストレーショ

ンの人材については一部修正された年功序列・年功賃金によって評価されていることとな

る。INRIA では研究成果の移転に関して力を入れていて、ひとつの部局として研究移転

に関する部局と国際協力の部署が理事会の下に 8 研究センターと並列に設置されており、

そこの部門長には研究リーダー経験者等の研究者がアサインされる。また、各研究プロジ

ェクトチームの中にも移転に関し担当する人材が置かれることが多く、そうした人材が研

究行政官のような機能を果たしている。

表 4-11 INRIA における内部評価

研究プロジェクトチームの評価 個人評価

実施主体 外部有識者 評価委員会＋外部委員

役割 外部から見た研究プロジェクトチームの評価 研究者個人の能力の評価

目的 外部有識者による評価を受け、提言を受ける

こと、被評価チームの存続等を検討するため

の材料にする。

各研究者の昇進可否の判断材料とする

頻度 4 年に 1 度 昇進の申請時（年に一度）

評価項目 ①科学的な観点

②INRIA での研究の相当性

③イノベーションと技術移転

④人的資源への貢献

研究とマネジメント、外部への知識移転等

に対するこれまでの実績

出所）各種資料を基に当社作成。

INRIA に対する外部評価

INRIA を評価する外部の組織は所管省庁である MESRI と経済・財務省であり、事前

に設定した「目標とパフォーマンスに関する契約」に基づいて評価を行う。「目標とパフォー

マンスに関する契約」は広範な KPI であり、例えば、特許の出願数と取得数、収益、新規

スタートアップの数、女性の雇用者数、学術的インパクト、新規雇用者数等、質的なものの

みでなく、量的なものも多分に含まれる（表 4-10）。MESRI と経済・財務省はその目標の

評価結果に応じて、ボードメンバーの交代や予算の削減、または増加等の手段をとること

ができる。また、全ての高等教育機関と公的研究機関等は HCERES による評価を受け

ることとなっており、MESRI と経済・財務省は HCERES の評価を参考に「目標とパフォ

96

ーマンスに関する契約」を作成する。HCERESは直接の評価を行わずHCERES外の研

究者等によって構成される評価ミッションが 5 年に 1 度程度 INRIA の機関評価を行って

いる。同ミッションは 2 日間の日程で職場環境、研究遂行体制、マネジメント体制、研究内

容、INIRIA のミッションとその達成方法と達成状況等について、研究者、研究センター長

やマネージメントボード、エンジニア等に対してインタビューを行い、評価者からの提言を

まとめる。直近では INRIA 傘下の情報学・ランダムシステム研究所に対する評価が行わ

れており、参考までに添付する（参考資料 4）。 ANR は競争的資金とカルノー資金の配分機関であるため、INRIA の機関評価ではな

く、競争資金を申請した研究チームの研究評価及び企業からの委託研究費用等を評価す

る。そのため、「目標とパフォーマンスに関する契約」を設定するために直接影響はしない

が、外部資金の獲得状況も KPI に含まれるため、間接的な影響は有するといえる。

表 4-12 INRIA に対する外部評価の概要

評価機関 所管省 HCERES ANR

目的 目標とパフォーマンスに

関する契約における

KPI の達成度合いの確

認

研究水準の維持 ①競争的研究資金の配

分

②カルノー資金の配分

対象 INRIA 全体 INRIA 全体 ①申請があった研究チー

ム

②INRIA 全体

内容 INRIA の機関評価 INRIA の研究水準、マ

ネジメント体制の評価

①研究内容の必要性、

妥当性、将来性等

②民間企業との委託研

究費用

時期 5 年に一度 5 年に 1 度程度 ①、②共に年 1 回。

出所）各種資料およびインタビュー結果を基に当社作成。

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策

INRIA では研究成果の外部へのアウトリーチを重視しており、ここでも研究者の自律性を

重視する観点からその実施については研究プロジェクトチームや研究リーダーに任されては

いるものの、先述の通り内部評価の 4 項目のうちのひとつ（イノベーションと技術移転）とされ、

大学での講義、学会発表、企業からの委託研究、パートナー企業への説明、技術相談、プロ

ジェクトメンバーの企業や大学への転職等に関して評価される仕組みとなっている。また、

INRIA は 2011 年からカルノー機関に認定されており、カルノー機関とは 2006 年に導入さ

れた制度で、企業との共同研究を推進する公的研究機関や高等教育機関に対し、カルノーラ

97

ベルという公的認証を与え、特別な経済的支援を行うプログラムである。企業との共同研究

を積極的に推進しようとする機関を ANR が公募し、一定の要件を満たした研究機関等に対

して 4 年ごとの更新制となるカルノーラベルという認証を与え、認証を受けた機関は ANR からのファンディングを受けるが、その配分額は前年度の企業との直接契約額に応じて変化

する。すなわち、企業との共同研究の規模を拡大すると、翌年の ANR の予算 17のうちより多

くの資金が配分されることとなる。なお、企業との委託研究や共同研究はラボの形で行われ

ることになる。 2016 年の実績としては、Amticiti、Antescofo、iExec、Inalve、Lybero、Matrix Lead、

Opensquare、Pollen Robotics、Redant、Situ8ed の 10 社が新規のスタートアップとして

INRIA の研究を通して設立され、INRIA の研究を通して設立されたスタートアップは 1984年以来 140 社に達する。また、同年 INRIA はサムスン社、サフラン社、Oberthur Technologies 社と包括パートナーシップ契約を締結した。

研究者等の雇用・キャリアパス

研究者の雇用とキャリアパスについては前述の通りであるが、INRIA 内でのキャリアだけ

ではなく、外部のポストに応募することも積極的に奨励され、研究プロジェクトメンバーが外部

のテニュアポストを獲得した場合、上司である研究プロジェクトリーダーが評価されることにな

る。また、このように研究員が外部へのポストを応募することを奨励されているため、その後

の関係を維持・強化するために INRIA 出身の OB/OG の会が設置され、レポートの配信や

定期的な会合等の積極的な運営を行っている 18。

小括 本節においては INRIA の橋渡し機能とその目標設定及び評価方法について検討した。

INRIA はカルノー機関のひとつであり、フラウンホーファー・モデルを参考にしたものとされる。

4-2-7 でも指摘したが、フラウンホーファー・モデルの要諦は研究開発に市場原理を導入する

ことであるが、単に市場原理を導入するだけではそれが適切に機能することを期待できない。

フランスの公的研究機関のうち特に科学的研究をそのミッションとしているのは EPST である

が、EPSTのなかでカルノー認定を受けたのは INRIA を含めて 2 機関のみである。これは、

研究開発に市場原理を導入することが困難であることの証左ともいえよう。 INRIA は、その KPI や自己評価の点においても研究シーズの橋渡しに相当程度熱心に

取り組んでおり、スタートアップの数や委託研究・共同研究の数からみると成功していると評

価できるが、このような公的研究機関はフランスではむしろ例外的と考えるべきである。3-3で

も検討したが、フランスの 2014 年の公的研究機関による研究開発のうち民間企業を財源と

したものは約 5 億 6,600 万ドルであるが、カルノー機関全体における研究開発のうち民間企

17 2015 年におけるカルノー機関の配分額は 6,000 万ユーロ。 18 INRIA alumni ホームページ（http://www.inria-alumni.fr/en/）。

98

業を財源としているものは約 5 億 9,000 万ドルである。為替の関係で計算結果は多少変わる

が、それでもフランスにおける民間企業からの委託研究・共同研究は 9 割以上がカルノー機

関で行われており、それ以外の機関の割合は極めて小さい。EPST に限定した場合、その割

合はより一層限定的となる。 ただ、INRIA の事例研究とカルノー機関および他の EPST を検討したことで分かることは、

研究開発に市場原理を導入することは難しいものの、適切に行うことができれば少ない予算

であっても民間への橋渡し強化を行うことは可能ということである。CNRS や INRA といった

他の EPST がなぜカルノー機関に認定されないのかやカルノープログラムがそこまで成功し

たというのであれば、なぜ上限の予算を増やさないのかといった点は今後の興味深いリサー

チ課題になるだろう。 これまで見てきたように INRIA の目的設定や評価方法は FhG のように橋渡しに特化し

たものではなく、他の EPST と同様に研究の質を重視した目標設定、評価システムのなかで

橋渡しを一部導入しようというものである。今後、橋渡しに特化していくのであれば HCERESによる評価や評価委員会による任官方法等は変えていくべきであろうし、現在のように研究と

橋渡しの両方を任務にするとしてもより効率的な目標設定方法や評価方法があるかもしれな

い。少なくとも目的を異にしている他の EPST と横並びの制度よりも効率的な方法はあり得

よう。今後、フランスがどのような方向に公的研究機関とイノベーションの関係についてどの

ように舵を取り、そのときにどのように制度を変えるかは非常に興味深い課題となろう。

99

4-4 イギリス・セル・アンド・ジーン・セラピー・カタパルトセンター（CGT） イギリスにおける科学技術政策と公的研究機関の評価制度 イギリスの科学技術政策

イギリスには科学技術基本法や基本計画に当たるものはないが、2004 年に財務省、教

育技能省（当時）および貿易産業省（当時）が共同で発表した「科学イノベーション投資フレー

ムワーク 2004-2014」が発表され、それを基本計画としてイノベーション政策が推進されてき

た。同文書には、科学基盤の充実や産学連携の強化等、基本的な取り組みや強化事項が示

されており、官民合わせた総研究開発費の対 GDP 比を 2014 年までに 1.9%から 2.5%（政府 0.8％、民間 1.7％）に引き上げる等の具体的数値目標や、大学から産業界への知識

移転を目的とした高等教育イノベーションファンドを増強するために 1 億 7,800 万ポンドが措

置されるなど、具体的投資額も明示されていた。 上記文書の見直しと改善のため、2006 年 3 月には「科学イノベーション投資フレームワ

ーク 2004-2014：次への取り組み」が上記 3 省と保健省によって発表され、RCs の見直し

や医療研究の支援、科学技術人材の増強などさらなる取り組みや強化事項が示された。ま

た、2008 年 3 月には、上記「科学イノベーション投資フレームワーク 2004-2014」やインデ

ィペンデント・レビューの「セインズベリー・レビュー」等をもとにして作成された白書「イノベー

ション・ネーション」が、イノベーション・大学・技能省（当時）から発表された。同白書では、英

国をイノベーション国家とするべく、公共調達を利用したイノベーションの促進や、中小企業と

大学等の連携機会の提供など、他省庁との協力を含む包括的なイノベーション政策が示され

た。 そしてリーマンショック後の金融危機を経て、2011 年 12 月に BIS（当時）から発表され

た「成長のためのイノベーション・研究戦略」には、投資と協力を促すことでイノベーションと研

究を国の経済成長の中心に押し上げる旨明記されている。同戦略は、英国が強みをもつ分

野において産業界の研究開発を支援することに重点を置いており、研究成果の商業化や産

学連携、また新興国を始めとする海外諸国との国際協力の重要性、そして特に中小企業の

研究開発を支援するための施策を示す内容となっている。 2013 年 1 月にはウィレッツ大学・科学担当の閣外大臣（当時）により、英国の経済成長

を支援するため今後戦略的に投資すべき技術分野として、①ビッグデータ（発表時の初期投

資額は 1 億 8,900 万ポンド）、②衛星（2,500 万ポンド）、③ロボティクス・自律システム

（3,500 万ポンド）、④合成生物学（8,800 万ポンド）、⑤再生医療（2,000 万ポンド）、⑥農業

科学（3,000 万ポンド）、⑦先端材料（7,300 万ポンド）、⑧エネルギー貯蔵（3,000 万ポン

ド）の 8 点が発表された。 上記 8 分野にはトップダウンで戦略的に重要な優先分野を設定し、統合的・体系的に支

援していくことに特徴がある。最新の科学技術イノベーションに関する戦略は、2014 年 12 月に発表された「成長計画：科学とイノベーション」である。

100

この新戦略では、英国がサイエンスとビジネスにおいて世界で最も適した国になるために

①優先分野の決定、②優れた人材の育成、③科学インフラへの投資、④科学研究に対する

支援、⑤イノベーションの促進、⑥グローバルレベルでの科学・イノベーション活動への参加、

の 6 点を柱として挙げている。また、今後の科学技術の研究開発に関する 5 つの重要原則

として、①専門性（excellence）、②機動性（agility）、③協力（collaboration）、④（人や組織

が集積し、研究開発を行う）場（place）、⑤透明性（openness）、を提示している 19。 同新戦略では、科学インフラへの拡充投資を重要課題の一つとして取り上げ、今後 5 年

間（2016-2020 年度）で科学インフラに 59 億ポンドの大型の政府投資を行うことにコミットし

た。

イギリスの公的研究機関の評価制度 イギリスの橋渡しに関する公的研究機関としては 3-4 で検討したカタパルトセンターのひ

とつであるセル・アンド・ジーン・セラピーカタパルトセンターを検討する。しかし、CGT は予算

規模的にも活動内容的にも FhG や INRIA と比較するとそれらの一研究所に相当するとも

考えられるため、その統括機能を有している Innovate UK についてもある程度詳細に検討

することとしたい。 イギリスでは政府機関に地方自治体、日本の独立行政法人や公益法人に当たる組織を

総じて「公共機関(public agency)」と定義しており、その具体的な形態としては①省庁

（Ministries） 、②執行機関（Executive Agencies） 、③省庁でない公共団体(NDPB: Non-Departmental Public Bodies)、④国営産業とその他の公企業（National Industries and other Public Corporations ） 、⑤ 地方政府団体（ Local Government Bodies）、⑥国営医療サービス（National Health Services）が存在する。カタパルトセンターを管轄する

Innovate UK は BEIS の傘下にある NDPB であり、各カタパルトセンターは Innovate UK によって設立され、それぞれ異なる法人格を有した保証有限責任会社（CLG: Company limited by guarantee）である。

NDPB は「国の政策の過程において役割を持ちつつも政府の省やその一部ではなく、そ

れゆえにある程度大臣から距離をおいて活動する団体」であり、大臣から独立して活動する

機関であるが、その活動の最終的な責任は所管省庁の大臣が負う。そのため主務大臣は、

当該 NDPB の独立性の程度、政策を達成する手段としての有用性、政策遂行に関する総

合的な有効性と効率性について議会に説明する責任があり、同責任を担保するため NDPBについても必要に応じて議会から直接の説明責任を要求される。

NDPB は、所管省庁の諮問機関的なそれと政策遂行型のそれとに分けることができ、特

に政策遂行型の NDPB は政府に代わって専門技術的な業務に係る広義の執行機能を果た

す機関である。NDPB は主として専門性の観点から省庁の一部としてではなく、大臣から一

19 https://www.gov.uk/government/news/government-unveils-6-billion-package-for-uk-science-and-innovation

101

定程度距離を置いて業務を行うことを前提に設立され、Innovative UK も政策遂行型の

NDPB である。したがって、政府団体（Crown Body）でなく、政府（Crown）の地位も持た

ず、職員は原則として公務員ではない。そして独立した法人格を有すると同時に、その業績

や存続に関する最終責任は主務大臣が負い、その設立には立法が必要となる。また、その

役員は通常主務大臣によって任命され、執行長（chief executive）は、当該 NDPB に配分

された予算についての会計責任者（accounting officer）となる。ほぼ全ての政策遂行型

NDPB は当該機関の運営に対して多額の運営費交付金（grant-in-aid）を受領し、運営費

交付金を用いて、その一部または全部の業務を行う。 つまり、NDPB は法的には省庁の一部ではなく、Crown の地位を有するものではない

が、概念的には Government の外にあるのではなく、その一部であるから、その意味で

Arm’s-length Body と呼ばれる。 NDPB の設置法においては、NDPB が可能となる業務範囲に加えて主務大臣による関

与が可能な範囲が規定されており、裁量を持って意思決定が可能な独立の法人という意味

において日本の独立行政法人 20に近い存在ということができよう。政策遂行型 NDPB は、

主務省庁が設定した FrameworkDocument の範囲内で業務を行わなければならず、ま

た、主務省庁と政策ターゲットについて合意をし、中期計画や年次計画を準備し、年次報告

書及び財務諸表を作成することになっている。加えて、公共団体に対する国による統制のあ

り方として、実務的には大きく分けて、人的統制と予算的統制の 2 種類の関与が行われる。 人的統制としてはいわゆる NDPB の理事会に相当する「執行機関」とその長である執行

長の人事権を主務大臣が有し、執行機関に対して戦略的な助言を行う固有の諮問機関を設

置することで執行機関に対する国の統制が図られている。 予算的な統制としては、政策遂行型 NDPB においては基本的に予算の支出サイクルを

通じて、NDPB の活動と政府の政策との整合性が確保されている。NDPB の予算は先述

の中期計画と同期した期間で承認されるが、まず、NDPB 側がどのように予算を使うかに関

して政府に提案し、その提案を政府が優先順位に照らして精査し、NDPB と政府の交渉を経

て最終的に Delivery plan21と呼ばれる支出計画に反映される。Delivery Plan は、NDPB が何を行うかを明らかにしているものであり、政府との議論を経ているものであることから、政

府の優先順位とも整合するものとなっている。なお、NDPB の予算執行の裁量の程度につい

ては、運営費（実際に組織を運営する経費）と業務費との間で温度差があり、Innovative UK のように資金供給業務（funding）を主たる業務内容とする NDPB においては、機関の

運営に要する費用については厳しくコントロールされている一方で、どの機関に資金援助す

るかなどの業務費については団体側に比較的大きな裁量が与えられていることが多い。この

点は、ファンディング機関としての業務的専門性に配慮したものであると解され、逆にこの点

20 ただし、日本の独立行政法人の一般職員は国家公務員法や地方公務員法上の公務員ではないものの、刑法

の公務員職権濫用罪や特別公務員暴行陵虐罪といった身分犯を構成できることから、狭義の公務員ではない

が、広義の公務員ということができ、必ずしも公務員と非公務員を明確に分離することはできない。 21 Innovate UK については、Delivery Plan のみインターネット上に公開されている。

102

での裁量権がなければ、後述の Innovate UK による各カタパルトセンターに対する評価は

次期の予算への反映が限定的となり、有効なチェック機能が果たせなくなる。 Innovate UK はファンディング機関として各センターを評価すると同時に、ひとつの NDP

B として所管省である BEIS からもその設定した目標の達成度について評価を受けることに

なる。通常 NDPB の主要目標は、年次報告書、corporate plan、business plan 及び

delivery plan に記載されており、各機関が共通目標として、①よりよいパフォーマンスの促

進（promote better performance）、②顧客要望への注力（focus on what the customer requires）、③さらなる効率性の向上（encourage greater efficiency）、④サービスの質の

向上（improve service quality）、⑤金額に見合う価値創出の促進（promote value for money）、⑥透明性とアカウンタビリティの向上（increase transparency and accountability）の 6 点に加えて、固有の目標を設定する。Innovate UK の場合は

delivery plan のなかで、そのビジョンを「イギリス企業を支援し、活力を与えることで未来の

職と産業を生み出すイノベーションの力を高め、もってイギリス経済を成長させること」として

おり、”Our 5-point plan”とする 5 つの目標を提示している。 Our 5-point plan ① 研究コミュニティ及び政府と協力し、科学的専門知識を経済効果へとつなげ、そ

の結果を、イノベーションを通して普及させる。 ② 重要な市場において高い成長の潜在性を有する中小企業を支援することでイギ

リスの経済成長を加速し、そうした中小企業が高い生産性と輸出力を持った、よ

り大きな企業になるよう促す。 ③ イギリスが強みを持つエリアに優先的に投資することで、イギリス中にイノベーシ

ョンを普及させる。 ④ 画期的な技術へのアクセスの機会を提供し、国内投資を活性化させ、既存の企

業における技術革新を可能にするべく、イギリス国内のイノベーションネットワー

クのなかにおけるカタパルトセンターを整備する。 ⑤ イギリス企業が適切な時期に適切な形態の投資にアクセスできることを確実に

するとともに、公的資金の効果を拡大する新たなファンディングスキームを見出

す。

これに対する BEIS の評価は公表されていないものの、毎年の業務予算が増加している

こと、現在 7 施設あるカタパルトセンターを 10 施設に増設するという Innovate UK の提案

が承認されていることを考慮すると達成度については相当程度評価されているものと考えら

れる。 なお、先述のとおり各カタパルトセンターは CLG として Innovate UK が設置するもので

あり、センター毎に異なる法人格を有しているが、全て CLG として設立されているという点は

103

共通である。CLG とは、約款に特定の目的を記載した企業体であり、約款に記載をすれば

営利活動も可能であるが、営利活動を行うには株式会社等の形態の自由度が高いため、民

間で CLG を設立する場合はチャリティを目的とした団体であることが多い。また、株式会社

と異なり利益の配当は行わず、収益は企業の運営と約款に定められた目的のために用いら

れる。また商法上の社員である出資者 22によって出資分を限度とした有限保証責任を負う

が、解散・倒産する場合も保有資産の分配は行われず、会社の約款に記載された目的もしく

は社会的・公的目的に使用される必要がある。その運営は理事会によって行われるが、理事

は全て出資者によって任命され、理事会は会社の利益に沿って活動する義務を負う。つまり

Innovate UK とは異なり、カタパルトセンターは NDPB ではないため、法的に担保された政

府による目標やチェック機能は、民間の CLG と同程度にしか存在せず（収益や監査報告、

理事・事務局員の変更等に関する情報公開が必要）、Innovate UK が出資者としてそれを

行うことになる。

セル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）の組織概要と研究推進体制 セル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）の組織概要 ① カタパルトプログラム概要

1990 年代後半以降、イギリスの高等教育機関の研究水準は高く、学術論文の出版数は

質、量共に世界トップクラスであるにもかかわらず、科学研究の成果が十分に社会実装に活

用されておらずイノベーション創出につながっていないとの反省から、研究成果の実用化に

資するようなイノベーション推進策が必要であるという認識が高まった。具体的には、企業主

導による技術イノベーション拠点（Technology and Innovation Centres: TICs）の構築を目

的に、公的資金が投入されてきたが、単年度予算のため長期的な公的資金のコミットメントが

不十分であり、また、類似の研究拠点が複数分散されて設置されていたこともあり、産業界か

らの追加的な資金投入が十分確保できず、国全体のイノベーションシステムを効果的に促進

するというまでには至らなかった。 こうした状況を打開し、イギリスにおける研究をイノベーションにつなげるため、2010 年、

イギリス政府はハーマン・ハウザー（Hermann Hauser）博士に対しインディペンデント・レビ

ューの作成を依頼し、同年「The Current and Future Role of Technology & Innovation Centres in the UK」がに発表された。インディペンデント・レビューとは、先述のとおりイギリ

ス政府が特定の案件毎に審議会を立ち上げ、当該案件について包括的な調査・評価を行う

とともに改善点などについての提言が示される報告書であり、インディペンデント・レビューが

作成された場合、イギリスの各省はそこで示された提言に従う義務はないものの、従わない

場合はその理由を明確にする必要があるなど、重要視されている。当該審議会は省庁の外

に置かれ、調査は独立性を保って行われるためインディペンデント・レビューと呼ばれる。ハ

ウザー博士のレビューにより、研究開発のいわゆる「死の谷（Valley of Death）」を克服する

22 カタパルトセンターの場合は、Innovate UK が唯一の出資者。

104

ためには国の長期的な関与が不可欠であり、公的資金の投入とそれを呼び水に産業界から

さらなる投資を入れることで、初期段階の基礎研究の成果を出口に近い研究開発の段階に

までつなげる拠点を構築することの必要性が指摘されるとともに、この拠点形成により、新技

術の開発等が促され最終的にはイギリスの経済成長が促進され得ると指摘された。 同レビューの委託が行われたのはブラウン労働党政権時代（2007～2010 年）であった

が、2010 年 5 月に発足したキャメロン連立政権も同提言内容を支持し、イギリスには研究

をイノベーションにつなげ、それによりイギリス経済を成長ないし強化する政策プログラムが

欠如しているという認識を前政権と共有した。 その結果、2010 年 9 月、英国政府は拠点形成のために大型の長期にわたる政府投資

を行うことを発表するとともに、この拠点形成プログラムの名称公募し、「カタパルト

（Catapult）」が選定された。カタパルトは、航空母艦から艦載機を発進させる射出機のよう

に「勢いよく何かを前に押し出す」ということを意味しており、研究シーズをイノベーションにつ

なげ、イギリスの経済成長を促すという意味がこめられているものと解される。 カタパルトプログラムは、特定の技術分野においてイギリスが世界をリードする技術イノベ

ーションの拠点を構築することを目的としており、そうした拠点をカタパルトセンターとして先述

の法人格を付与する形で設立し、そこを産学連携の場として、企業やエンジニア、科学者が

協力して最終段階に向けた研究開発を行い、イノベーション創出および研究成果の実用化を

実現し、経済成長を推進することが意図されている。 同プログラムの下で、当初 7 の技術分野（現在は 10 分野）が指定され、技術分野（現在

は 11 分野）ごとの拠点としてカタパルトセンターが設置される。カタパルトプログラムは、研

究成果の実用化に向けた主たる担い手を産業界と想定しており、産業界からの積極的なイニ

シアティブを通じた研究開発の促進を目指している。そのため各カタパルトセンターは、ベー

ス資金として全体予算の 3 分の 1 程度を Innovate UK からの運営費交付金によって賄う

が、3 分の 1 程度は産業界から、残りの 3 分の 1 を外部の競争資金から賄うことを期待され

ている。カタパルトプログラムの制度を策定するに当たり、イギリス政府は近隣欧米諸国や日

本、イスラエル、韓国といった世界の国における研究・イノベーション政策を検討しており、特

にこの予算構成についてはドイツの FhG を参考にしたといわれている。なお、2017 年度の

Innovate UK からの運営費交付金はで約 2 億 1,500 万ポンド（約 320 億円、前年比

17.8％増）であり、運営費交付金については長期的な資金獲得見通しが立てやすいよう 5 か年計画に基づいた資金協定（grant funding agreement for public funding）が締結さ

れ、5 年毎のカタパルトセンターの評価に応じて決定される。

② セル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）の組織概要 セル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）は、科学研究と商業化との間の橋渡しをす

ることで、英国の細胞・遺伝子療法産業を前進させるため、カタパルトプログラムの開始年で

ある 2012 年に他の 6 箇所のセンターとともに設置された。ロンドンのギース病院内に細胞・

105

遺伝子療法技術に従事する 130 人以上の専門スタッフと 1200m2 もの幹細胞製造施設を

擁する CGT は、学界と産業界の提携先と協働し、世界各国の医療機関での使用に耐えうる

ような再生医療医薬品の開発を任務とする。同組織は、最先端の能力・技術・革新成果を提

供することで、各企業が製品を臨床試験に取り入れることができるようにするとともに、臨床、

プロセス開発、製造、規制関連、医療経済、市場アクセスに関する専門知識を提供すること

で、イギリス内外の提携先がこれらの治療製品を開発・商業化する上で、イギリスを最も魅力

的で合理的な選択肢となることを目標としている。

表 4-13 2016 年におけるセル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）の基本情報

年間総予算（2017 年度） ￡18,025,000 運営費交付金 ￡14,116,000 共同研究費用 ￡2,336,000 商業収入 ￡1,573,000 従業員数 NA プロフェッショナルスタッフ数 130 人 先端医療医薬品開発企業設置数 64 社（22 社） 臨床治験実施数 59 件（21 件） GMP 対応医薬品製造施設 22 施設

7000m2 出所）Cell and Gene Therapy Catapult Annual Review 2017 等を基に当社作成。 注）カッコ内は前年実績。

セル・アンド・ジーンセラピー・カタパルト（CGT）の研究推進体制

カタパルトプログラムの目標は、先述のとおり研究成果の橋渡しであり、特に基礎研究を

進めることは必ずしも目的としておらず、むしろパートナー関係にある大学における研究シー

ズを量産ベースに近づけるための研究や市場ニーズの研究等を主たる任務としている。

CGT に所属する 130 人のプロフェッショナルスタッフは産業化（industrialization）、規制

（regulatory）、非臨床試験（non clinical safety）、健康経済および市場へのアクセス

（health economics and market access）、クリニカルオペレーション（clinical operation）の 6 分野に分かれ、特に CGT 内の主要な研究室としては、最先端研究室（state-of-the-art lab）とウィルスベクター研究室（viral vector lab）とがある。最先端研究室については、

ロンドンのギース病院内にあり、GMP（Good Manufacturing Practice）23基準を満たし臨

床試験段階の医薬品を効率的に製造する方法を研究する研究室であり、ウィルスベクター研

究室は 2016 年の 6 月に完成した新しい研究室であって、既存もしくは新規のウィルスベクタ

ーを利用した医薬品に関して、製造コストをどのように低下させるかを目的に研究を進めてい

23 医薬品を製造する際に遵守すべき手順。WTO や各国の医薬品規制当局によって設定される。

106

る。また、CGT は製造センターも有しており、そこでは新たな医薬品の製造技術に関する研

究が行われている。

研究所の目標（項目や指標）とその策定・決定プロセス 先述のとおり、各カタパルトセンターは Innovate UK からの運営費交付金を年間予算の

3 分の 1 程度とし、残りを外部からの競争資金と企業からの委託研究費用等で賄うことが期

待されているが、表 4-13 にあるように CGT においては予算の大半を運営費交付金に依存

しており、また、Innovate UK は CGT の出資者でもあるため、施設の運営という点でも存続

という点でも Innovate UK による評価が非常に重要となる。評価方法については次項で詳

述するが、Innovate UK による評価は①過去 4 年の実績、②次の 5 年の戦略、③経済的イ

ンパクトの観点から評価されることになるため、その評価を満たせるよう CTG の各部門の研

究者と市場調査部門が共同で目標と戦略を設定する。Innovate UK による評価と目標の設

定に関しては、5 年毎であるが、各センターでは 5 年後のレビューに対応できるよう通常定期

的に目標の達成度の管理を行っている。その際には外部有識者を含んだ諮問機関

（advisory panel）からの助言を受けると共に、コンサルティングファームであるアーネストヤ

ング社（以下、「EY 社」とする）に依頼し、データの収集や分析を行っている。なお、後述のと

おり EY 社は 2017 年に BEIS の委託を受け、カタパルトプログラム全体の評価を実施した。 CGT 設立時に設定された最終的なミッションとしては、①イギリスの再生医療の市場を

100 億ポンドにすること、②知財に基づく生産活動とそのサプライチェーンにより持続可能な

雇用創出すること、③イギリスにおける再生医療に関する治験の数を増やすこと、④再生医

療に関する投資の信頼性を高めること、⑤再生医療に関するイギリスの優位性を高めるこ

と、の 5 点とされている 24。ただし、詳細な KPI については Innovate UK によって設定され

はするものの非公表である。これらは先述のとおり研究員と市場調査部の職員が主体となっ

てボトムアップで作成し、ビジネスプランの中に記載されることで 2012 年の設立時に

Innovate UK による承認を受けた。また、次項で詳述するが、5 年目の定期評価の際にビ

ジネスプランとして改めて Innovate UK による承認を受けた。 また、毎年の目標や支出計画等については法人として Innovate UK に報告する法的義

務はなく 25、一般には公表もされていないものの、Innovate UK により任命された理事によ

って承認されるため、理事会での承認プロセスを通して毎年間接的に Innovate UK からの

チェックを受けることになる。

24 CGT アニュアルレポートより

（https://ct.catapult.org.uk/sites/default/files/25901_CellTheraphy_AnnualReview16_WEB.pdf）。 25 他国の公的研究機関のように法制度としての報告義務が設定されていないという意味。Innovate UK はカタ

パルトセンターの 100％出資者であるため、出資者に対する法的義務は有する。

107

研究所の評価（項目や指標）とその実施プロセス、活用等 CGT に対する評価は、全てのカタパルトセンターに共通である Innovate UK による外部

評価と先述のコンサルティングファームである EY 社による評価、そして CGT が独自に行っ

ている内部評価の 3 つの評価がある。以下、個別に検討する。 Innovate UK による外部評価

Innovate UK 内にはカタパルト局という部署があり、その部門長であるカタパルト局長を

トップとする「カタパルトプログラム（Catapult Programme）」が Innovate UK 内に「執行機

関」として置かれており、プログラム運営全般を決定すると同時に各センターの日々の運営に

関するモニタリング機能も担っている。また、同じく Innovate UK 内に「イノベーション・プロ

グラム（Innovation Programme）」が「諮問委員会」として設置され、新たにセンターを設立

すべき分野等に関する助言などを行っている。さらに、Innovate UK 内には独立監査機関と

してカタパルト・レビュー委員会（CRC: Catapult Review Committee）が設置され、同委員

会はアカデミアや産業界の有識者と Innovate UK の代表等から構成される組織であり、各

カタパルトセンターのビジネスプランを承認するためのレビューを行う権限を有している。

CRC の前身は 2014 年の 4 月に設置されたカタパルト委員会（Catapults Committee）であり、2017 年 1 月、カタパルト委員会の権限を強化する形で CRC が発足した。それに伴

い、ビジネスプランの承認プロセスに関し、以前はカタパルト委員会、Innovate UK、BEIS、イギリス大蔵省のそれぞれが別個にビジネスプランの承認を行っていたが、2017 年以降、ビ

ジネスプランの承認プロセスが一元化された。 CRC と執行機関であるカタパルトプログラムの関係については、CRC が行った評価を参

考に執行機関であるカタパルトプログラムが各カタパルトセンターに対する次期の予算配分

に関する提案を作成し、Innovate UK の理事会がそれを承認し、BEIS とイギリス大蔵省に

提出のうえ承認を受ける。 CRC はカタパルトセンターの研究者等からボトムアップで挙げられたデータを元に 4 年で

何を達成したかのレビューを実施し、次期の目標や計画の立案に助言を行う。レビューの方

法はデータの検証とクライアント、研究者双方のインタビュー等により、常に産業界とアカデミ

アのニーズ、イギリスへの経済的な便益が念頭に置かれ、ガバナンスと研究内容、成果の双

方に関するレビューが行われる。評価結果については、被評価者に開示されディスカッション

の機会も設けられることになる。CGT については 2017 年にこのレビューが実施され、インタ

ビュー調査によるとその調査結果において、大学とのパートナーシップを強化すべきとされた

が、その点も含め、概ね評価方法と評価結果の双方に対して満足しているとの感想がインタ

ビュー調査によって得られた。他方、研究成果の橋渡しを 4 年間という短い期間で計られるこ

とについては非常に厳しいとの意見も聴取された。なお、同評価の結果、CGT の新たなプロ

グラムが承認され、2018 年以降も資金供与が継続されることが決定された。

108

BEIS（コンサルティングファーム）による評価 2017 年 11 月、CRC による評価に先立ち、BEIS から委託を受けてコンサルティングファ

ーム EY 社によりカタパルトプログラム全体の評価と提言が行われた。その際に EY 社から

は①戦略と将来計画、②ガバナンス、③パフォーマンス管理、④ファンディング、⑤経済効

果、⑥カタパルト運営モデル、の 6 点に関し重要所見が示された（表 4-14）。

109

表 4-14 コンサルティングファームによる評価の概要

主な内容

戦略と将来計画 カタパルトプログラムの目的に関する公表が不十分。

エビデンスに基づいた戦略の欠如。

カタパルトセンターの目標は高いが、そこに至るまでのロードマップや参るストーンが

示されていない。

予算構成の目的を達成するための計画が十分に示されていない。

ガバナンス カタパルトの運営がうまくいっていない場合の政府による指導の不足。

一貫性のあるデータ公表の不足。

Innovate UK による財政マネジメント、モニタリング、分析の不足。

産業分野で経験の豊富な代表のいるカタパルトセンターはより成功している傾向に

ある。イギリスのイノベーション政策の変更が議論されており、その結果次第ではカタパル

トセンターに大きな影響を与えうる。

パフォーマンス管

理

BEIS と Innovate UK が提案している KPI は必ずしもカタパルトセンターの目的を

遂行するうえで妥当ではない。

結果として、その KPI が使われていない。

目的達成に向けて順調に推移していないセンターがある。

ファンディング 財源の目標については、カタパルトプログラムに照らして適切ではあるが、センター

の成熟度合い等を考慮に入れるため、より柔軟性を持たせるべきである。

十分な財源にアクセスできていないセンターがある。

経済効果 カタパルトプログラムはイギリスのイノベーション機能を促進することを目的としてい

るが、研究開発がイノベーションにつながるには時間がかかる。

さらにはカタパルトセンターの経済効果を測定することは技術的に困難である。

現在、得られるデータからでは十分な経済効果の測定は困難であるが、現在のとこ

ろその経済効果は顕著なものとはなっていない。

カタパルト運営モ

デル

長期的にはカタパルトプログラム成功する可能性は十分にあるが、明確な戦略、そ

の遂行計画、適切かつ選りすぐられた KPI の設定、アカデミア、産業、政府およびカタパ

ルトセンター間の強固な協力、経営陣のリーダーシップ、強いガバナンスが不可欠。

イギリス国立物理学研究所のガバナンスのように他の公的研究機関のガバナンス

で参考になるものがある。

出所）EY(2017)を基に当社作成。

この評価をみると辛らつなものも多く、カタパルトプログラムが手放しで成功しているプログ

ラムと評価することはできないことがわかる。他方、政府による委託調査でこのように批判的

な内容が公表されるという点では、イギリス政府のレビューの透明性の高さがうかがえる。

110

内部評価 昇進や昇格およびボーナス・昇給査定の観点から、内部評価として個人成果の評価を

CGT では行っている。個人の評価には複数のレベルがあるが、いずれにおいても産業とア

カデミアの間に立ち、産業のニーズを把握したうえで何を提供できたかが中心に評価されて

いる。また、研究者のレビューについては、直接産業に結びついていないものであっても研究

の質を中心に行う評価もある。主として Input（Funding, Heads, IP）、Output（Projects, Activities）、Outcome（産業界への影響）・Economic Impact（英国への経済的便益）の４

つの観点から評価する。 マネジメント部門の職員については何が Outcome として導出されたかを重視して評価す

る。その結果については、雇用の継続、給与、ボーナスにも反映される。ただ、ひとつの基準

によって評価するのではなく、複数の基準からなる非公表のマトリックスがあり、それを元に

判定することになる。インタビュー調査によると、カタパルトセンターにおいて個人の評価の総

体が、組織のガバナンス評価やカタパルトセンター全体の経済的効果と結びつくようなものに

なるよう、評価システムを検討しているとのことではあるが、現状ではそこまで関連付けて評

価を行うということまではいっていないとのことである。また、もう一点難しい点は研究成果の

経済的影響を 4 年という短い期間で評価することにある。

表 4-15 CGT に対する評価の類型

BEIS による評価 Innovate UK による評価 内部評価

実施者 コンサルティングファーム

（EY）

カタパルト評価委員会

（CRC）

上司・執行機関

目的 カタパルトプログラムの効果

の評価

カタパルトセンターの存続可

否の決定

個人の査定、カタパルトセン

ターの存続

頻度 アドホック 5 年に 1 度 毎年

役割 カタパルトプログラムの橋渡

し効果の確認と改善

カタパルトセンターのガバナ

ンスの強化

カタパルトセンターの目的に

対する進捗の管理

出所）各種資料を基に当社作成。

研究成果の活用についての考え方と企業への橋渡し方策

カタパルトプログラムの目的それ自体が研究成果の橋渡しであり、各センターで行う研究

についても研究シーズと商業化をつなぐいわゆる「死の谷」を埋める部分に注力しているとい

う特徴がある。CGT については、再生医療・医薬品分野のカタパルトセンターであるため、

「死の谷」を埋めるためには、大学の研究者に対する市場情報の提供や民間企業に対する

研究シーズ情報の提供やマッチングといった他の分野とも共通する課題に加えて、医薬品製

造の効率性や安全性の向上、臨床前治験や臨床治験に関する研究および委託サービスを

実施している。それに加えて、医薬品製造業者に対する効率の拡大やサプライチェーンに対

111

する新たな技術の提案、コンサルティングサービスの供与を行っていることが特徴的である。

その一方で、今回対象としている他の公的研究機関が供与しているようなベンチャーキャピタ

ルの支援や育成、中小企業に対する資金援助といった支援は行っておらず、それは

Innovate UK がカタパルトプログラムとは別の予算により支援している。

研究者等の雇用・キャリアパス 先述のとおりカタパルトセンターはそれぞれが CLG としての法人格を有するため、各カタ

パルトセンターは独自に人材の募集を行っている。また、インタビュー調査によると、カタパル

トセンターが特に「死の谷」を埋める橋渡し機関であることから、アカデミア出身の研究者より

も、運営企画、戦略立案、プログラム・マネージャー等の職員が多数在籍している傾向が強

く、産業界出身者の割合が圧倒的に多い。また、企業から長期あるいは短期の出向という形

でセンターに勤務していたり、大学からのインターンを受け入れたりしている場合もある。特に

企業との契約による場合、こうした多様なバックグラウンドを有した職員が公式・非公式な形

で企業や大学関係者と検討を重ね、プロジェクトの選定を行い、それらを実行に移している。

なお、当然のことながら競争的資金による場合は、各資金のルールに則ってプロジェクトは進

められることになる。 また、カタパルトセンターの中には、人材育成のためのトレーニングセンターを特別に設け

ているものもある。例えば、先進製造業研究センターは、先進製造業パーク（Advanced Manufacturing Park）内に設置されているが、同じ敷地内に AMRC トレーニングセンター

を擁し、人材の育成にも励取り組んでいる。同トレーニングセンターの取り組みの一つは、工

学とビジネス・サービスに関する研修コースの実施である。公募による申請手続きを経て、当

該コースに参加することができる。同じ敷地内にある原子力先進製造業研究センター

（Nuclear AMRC）も、人材育成に関しては AMRC トレーニングセンターを利用して行って

いる。 CGT についてはギース病院の中に設置されているため、医師、臨床検査技師、リエゾン、

治験コーディネーターといった病院でも必要な人材については病院との兼務として採用される

ことが多い。他方、プロセス開発や分析開発の研究員、医薬品の品質管理専門家等につい

ては、専任となる場合が多く、そうした人材は多くの場合、専門分野での博士号取得後、製薬

企業の研究所等での勤務実績がある人材が多く採用されている。カタパルト出身者の次のス

テップについては、カタパルトプログラムが開始してからまだ 5 年ということもあり、十分な情

報は蓄積されていない。 カタパルトセンター内でのキャリアパスとしては、Innovate UK による所管という観点から

先述のとおり理事をはじめとした執行役員は Innovate UK により任命されるため、内部での

キャリアパスについても限界があるといえる。

112

小括 カタパルトプログラムについてもカルノープログラムと同様にフラウンホーファー・モデルを

参考に設計されたと指摘されるが、異なる点も多い。第一に法人格であり、FhG はひとつの

法人格の下に 72 の研究所がそれぞれの裁量のもとに活動している。カタパルトセンターの

出資者は全て Innovate UK であるものの、全て異なる法人格を有して運営されている。第

二に研究段階であり、FhG は MPG と比較のなかで MPG が基礎研究、FhG が応用研究と

されるが、FhG が自分たちのミッションを「応用指向の基礎研究」としている通り、TRL2－4程度に相当する基礎研究と応用研究の双方について研究しているのに対し、カタパルトセン

ターは TRL4 以降のまさに橋渡し分野に特化している。これらは、イギリスが科学技術研究

と産業の双方の発展度合いが高い一方で、橋渡しプログラムが欠落しているとの反省から、

カタパルトプログラムが導入されたために生じた意図的な差異であるといえよう。そして、カタ

パルトプログラムが 2011 年に始まったばかりのプログラムであり、全体の予算規模やその

成果等に関しても情報公開が進んでいない点が多く、成功の有無を判断するには時期尚早

といえよう。 しかし、4-2-7 でも指摘したが、フラウンホーファー・モデルの要諦は研究開発に市場原理

を導入することであり、それが機能するためには産業界の受け皿といった適切なエコシステ

ムが不可欠となる。そのため、カタパルトプログラムが研究開発における市場原理が効果的

に機能するための受け皿となるようなエコシステムをどのように構築していけるかが重要とな

る。それは既存の大学がその役割を果たすのか、あるいは企業の研究所がそうした役割を

果たしえるのかもしれない。もしくは、さらなる追加的な政策を行う必要が出てくるのかもしれ

ない。イギリスの EU 脱退の影響と併せてそうした点は今後の検討課題となろう。

113

第5章 まとめ・考察 本調査においては第 3 章において欧米 4 カ国（アメリカ、ドイツ、フランス、イギリス）での

研究開発における公的研究機関と国や地方自治体、企業との関係を各国別に整理した。第

4 章においては、第 3 章と同様の対象国のなかから特定の公的研究機関に焦点を当て、特

にその目標設定や評価方法に注目して、研究シーズを産業界にどのように橋渡ししようとし

ているかを機関別に検討した。本章においては、5-1 にて第 3 章で検討した内容について、

日本を含めた国際比較した場合、それぞれの国がどのような特徴を有しているかを検討す

る。そして次に 5-2 において第 4 章で検討した各機関の制度を比較し、どのような特徴があ

るかを検討する。

114

5-1 欧米主要国および日本における研究開発と公的研究機関 各国の研究開発について予算の観点から検討すると、アメリカの研究開発費が 4,458 億

5,400 万ドルと突出していることが分かる（図 5-1）。つまり、日本の 1,592 億ドル、ドイツの

986 億ドル、フランスの 543 億ドル、イギリスの 407 億ドルと続くが、4 カ国の合計を軽く凌駕

する莫大な研究開発費といえる。その財源についても営利企業による研究開発が最大のシェ

アである点は他国と同様であるが、公的資金財源とした研究が 33.3%と比較的多いのも特

徴である。ちなみに公的資金による研究開発の割合は日本で 22.3%、ドイツで 29.2%、フラ

ンスで 36.3%、イギリスで 34.3%である。アメリカは公的研究機関による研究活動も盛んで、

公的研究機関による研究開発費の総額は 500 億ドルを超え、それだけでイギリス全体の研

究開発予算を 100 億ドル近く上回ることになる（図 5-2）。

115

図 5-1 2014 年における本調査対象国および日本の財源別研究開発費

注）単位は百万 USD。ドイツについては高等教育機関は負担源として想定されていない。 出所）OECD.STAT を基に当社作成。

117

図 5-3 日本の研究実施機関の役割

出所）各種資料を元に当社作成

日本の特徴は、大学や公立研究機関の研究開発費における民間資金の割合は限定的で

あるが、企業の研究開発がより基礎的な分野にまで広く、基礎研究を行っている大学との間

を公的研究機関がつないでいる点といえる。

118

図 5-4 アメリカの研究実施機関の位置づけ（再掲）

アメリカのシステムは、公的研究機関の研究開発費に民間資金がほとんど入らないという

点で日本に近いが、高等教育機関の研究開発費に入る民間資金は比較的多く、基礎研究ま

で公的研究機関が実施している点で、日本とは異なる。

図 5-5 ドイツの研究実施機関の位置づけ（再掲）

今回の対象国のなかでドイツの橋渡しシステムはフランスやイギリスから参考にされる通

りバランスが取れたものといえる。公的研究機関や大学も民間資金と公的資金の双方を財源

119

として研究開発を進め、それを産業界へフィードバックすることにも成功している。これは何度

も指摘している通り、研究開発に市場原理を導入することによって成り立っているシステムで

あるが、それが機能するように大学、企業との連携が効果的に行われている。ただし、注意

すべきはそうしたいわば研究のエコシステムとも言うべき枠組みは、ドイツが当初からイノベ

ーションを目指して形成したというよりも、分断的な政治システムのなかでどのように統合を

行い、研究所としても生き残りを図れるかとおいう政治的な動機により試行錯誤した結果とし

て形成されたという点である。

図 5-6 フランスの研究実施機関の位置づけ（再掲）

フランスにおいては、研究と企業活動との連携が近年まで希薄であったといえる。鉄道や

エネルギー、資源といった公共的要素をもつサービスについては EPIC が研究と社会実装、

サービス提供まで行っている点も特徴として挙げられる。カルノープログラムの導入により、

その状況は一部で変わりつつあるが、それでもやはり研究を主たるミッションとするような

EPST でカルノー認定を受けている機関は限られることから、それは今後の課題といえるだ

ろう。

120

図 5-7 イギリスの研究実施機関の位置づけ（再掲）

イギリスについてはフランスと状況がよく似ている。大学や公的研究機関における研究開

発は伝統的に盛んであるが、それらが企業活動とはあまり結びついておらず、そもそも国の

規模に比して研究開発の予算が少ない。そうした特長を打開するためにカタパルトプログラ

ムを導入し、一部で成果は出つつあるものの、まだ大きな成果を出すまでには至っておらず、

制度そのもの仕組みを見直すことも含めて、検討が必要であろう。 このように各国の研究開発の予算と研究実施機関の活動をみると、それぞれの特徴が見

えてくる。官民それぞれが莫大な資金を投じて独自に研究開発を行い、その成果を共有する

という形態をとるアメリカと、一部歴史的、政治的背景によって形成されたドイツの研究エコシ

ステムの成果の導入を指向するフランスとイギリス、という形で分類できよう。日本は研究予

算的にも公的研究機関の形態としても、産学官連携を進めようとしている政策的にもその中

間にあるといえる。今後、アメリカ型か欧州型かどちらの方向に舵を切っていくかは注意深く

検討していく必要がある。今回の調査は特に公的研究機関の評価制度を中心に見たが、もう

ひとつのアクターである民間側の意思決定方法や基準等の調査が次ぎの課題となるといえ

る。

121

5-2 欧米主要国における公的研究機関による橋渡し機能 本調査において掘り下げた橋渡し機関を横並びで比較すると表 5-1 のようになる。前節

でも指摘したが、各橋渡し機関を分類すると BNL とそれ以外とに分けることができ、BNL は

莫大な予算を用いて自らの研究を行い、橋渡しについては取得した知財のライセンスを民間

に開放する形で進めている。FhG は、それを委託研究という形で行い、その収入を見越して

予算設計を行っており、その総予算の 3 分の 1 を民間からの委託研究として受注することを

目標としている。それがうまくいかず、収支を合わせられない場合は予算のカットや最悪の場

合研究所の解体というペナルティもある。FhG の法人格がひとつであるためにそうしたペナ

ルティを含めた制度の効率的な運用を行うことができる。 INRIA はカルノープログラムを通して、CGT はカタパルトプログラムを通して、一部フラウ

ンホーファー・モデルを参考に研究機関の運営を図っている。ただし、カルノープログラムにつ

いては委託研究の受注に対するインセンティブのみでペナルティは無く、CGT はまだ試行錯

誤の段階であり、今後の変更の可能性もあるが、インセンティブもペナルティもない。また、

FhG と INRIA が研究を主たるミッションとしているのに対して、CGT は橋渡しをミッションと

している点で異なる。またミッションがいずれも研究である FhG と INRIA でも前者は論文数

等の科学的な観点からの評価がなされないのに対して、INRIA は科学的観点もミッションも

強く評価されるという点で異なる。

122

表 5-1 調査対象研究所の比較

ブルックヘブン研究

所（BNL）

フラウンホーファー協

会（FhG）

情報学自動制御研

究所（INRIA）

セル・アンド・ジーン・

セラピーカタパルトセ

ンター（CGT）

設立年 1947 年 1949 年 1957 年 2011 年

ミッション 科学研究 応用指向の基礎研

究

科学研究と橋渡し 橋渡し

研究分野 物理学、生医学、環

境化学他

生産技術や安全保

障をはじめ 8 分野

情報技術と応用数学 生命科学

傘下の研究

所数

1 72 8 1

法人格 政府所有・民間運営 非営利法人 科学・技術的公設法

人（EPST）

保証有限責任会社

（CLG）

所管官庁・機

関

DOE BMBF MESRI Innovate UK

予算構成 約 600 億円

うち、92%が運営費

交付金。

約 2,760 億円

約 300 億円 約 36 億円

予算構成上

の目標

民間資金の獲得目

標は特段なし。

総予算の 3 分の 1

を民間からの委託調

査で獲得することを

前提に予算を設計。

独立採算できない場

合は、研究所解体の

ペナルティあり。

カルノー機関として

民間企業からの委託

研究が取れた場合

は機関助成を増やす

インセンティブあり。

総予算の 3 分の 1

を民間からの委託調

査で獲得することを

目標とするが、イン

センティブもペナルテ

ィもなし。

職員数 3,000 人 24,458 人 2,600 人 130 人

目標の設定

方法

DOE との契約により

決定。

委託研究、外部資金

獲得の予算的な目

標が中心

所管省との契約にお

いて KPI の設定

理事会により設定

外部評価 DOE との契約の履

行状況を確認され、

インセンティブとペナ

ルティが設定される。

原則としてなし ・所管省による KPI

の達成状況に関する

調査

・HECERES による

研究の質的評価

・Innovate UK によ

る 5 年毎の評価

・BEIS によるアドホ

ックな評価

123

・ANR による研究資

金供与のための審

査

内部評価 上司による研究者個

人の評価

・独立採算できない

場合、研究所閉鎖

・上司研究者による

評価

・外部委員会による

研究プロジェクト評価

・任用時、昇進時の

評価委員会による評

価

・毎年の自己評価

橋渡し方法の

ための工夫

CRADA や特許ライ

センスの民間への開

放

・任期を定めた研究

者の任用、育成

・公的資金と民間資

金とに分けた予算シ

ステム

・所管省による外部

評価、外部委員会に

よる内部評価にて橋

渡しを評価

出所）各種資料を基に当社作成。

いずれの機関も研究シーズの産業界への橋渡しということを考慮していながらも、政治的

背景であったり、歴史的背景であったり、あるいは研究所の科学的ミッションの重視であった

りといった点から法人格や予算、評価システムであったり、所管省庁の関わり具合等の全て

が 4 機関とも異なっている。日本の公的研究機関がどのような方向性を目指すか次第でど

の形態がもっとも合理的か変わってこよう。

124

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する調査研究（教育・文化・スポーツ・科学技術を担う公的機関等の評価指標等に

関する国際動向調査）報告書』 宮田由紀夫（2011）『アメリカのイノベーション政策―科学技術への公共投資から知的財産化

へ』昭和堂 山川出版社 文部科学省（2016）『科学技術要覧』 山口栄一（2015）『イノベーション政策の科学: SBIR の評価と未来産業の創造』東京大学出

版会

128

AiCarnot/2009-05 – The Carnot institutes’ code of best practices for IP and KTT – page 1

The Carnot institutes’ code of best practices for Intellectual Property and Knowledge & Technology Transfers

In our current knowledge economy, economic competitiveness is largely based on innovation. Innovation involves an organised dissemination of the results of partner-based public research to ensure the optimal use of such results.

This code of best practices mainly concerns the strategic management of intellectual property1 (IP) and knowledge & technology transfers (KTT) and its objective is to define the conditions of a lasting partnership between Carnot institutes and socio-economic actors.

Preamble

The partner-based research conducted by industrials and Carnot institutes through collaborative programmes is carried out for the socio-economic interests of the French regions, France and Europe to promote employment and economic competitiveness. Carnot institutes take into account the aims, interests and investments of each actor involved (manufacturers, other socio-economic entities, Carnot institutes), as well as the mutual interests of the various partners. As such, in carrying out their missions, Carnot institutes endeavour to:

− organise collaborative work with professionalism aiming at a lasting partnership (joint researchlaboratories, short or long-term bilateral research programmes, joint responses to calls fortender, etc.),

− disseminate and provide access to research results,

− transfer these results making the best use of all forms of KTT: licences, assignment of results,spin-offs, business creation, participation in standardisation bodies, etc.

Intellectual Property Policy (IP Policy)

Carnot institutes take care of:

1. Defining an IP policy as a part of their long-term strategy and communicating the elements ofthis policy internally and externally, while indicating the contact details of the key people incharge of IP and KTT issues.

2. In accordance with this strategy, promoting the identification, protection, management andtransfer of any element of IP which is of industrial, economic and social interest, andimplementing the necessary tools for tracking research results.

3. To this end, developing IP and KTT awareness actions at all levels of their staff and, ifapplicable, with students.

4. Monitoring the implementation of this policy at all the levels involved: research functions,research support functions, administration. To this end, Carnot institutes will not onlyimplement incentive mechanisms intended to develop partner-based research and theprotection, promotion and transfer of results, but will also endeavour to integrate thecontribution to partner-based R&D and the transfer of its results into employee appraisals.

1 Intellectual property: any intellectual creation (inventions, software, data bases, etc.) protected or not by formal IP rights as described in the following memo. The majority of the research results can be considered as elements of intellectual property.

参考資料１

AiCarnot/2009-05 – The Carnot institutes’ code of best practices for IP and KTT – page 2

on:

5. Communicating clear rules to employees engaged in research dealing with publications,disclosure of new ideas that are potentially of industrial and/or commercial interest, property ofresearch results, promotion of organisations’ IP assets, record keeping, responsibility andmanagement of conflicts of interest, and commitment with third parties.

6. Creating and managing coherent portfolios of IP2 rights, e.g. by developing the necessarytransfer partnerships for the creation of clusters or pools of results (patent pools, technologicalclusters), including with third parties. This will favour the creation of a critical mass of R&Dresults which will facilitate their use.

7. Adopting the organisation required to implement the necessary means to protect IP, in thecontext of the defined establishment strategy.

Knowledge and Technology Transfer Policy (KTT Policy)

Carnot institutes take care of:

8. Ensuring the widest possible dissemination of the results of their research in order to optimizetheir socio-economic impact.

9. Using all possible mechanisms of KTT so that the industrial and socio-economic actorsinvolved have the capacity to exploit, directly or indirectly, the results of research3, with nolimit

− the possible methods of use,

− the possible socio-economic partners of the transfer: public organisations and localauthorities, other public research organisations and Carnot institutes in particular, largecompanies and SMEs, spin-offs, agencies and intermediaries active in the field ofinnovation, etc.,

10. Having access to professional expertise in support of KTT, such as legal, IP, financial andsales supports.

11. Specifying a clear licence policy, in order to harmonise internal practices within each Carnotinstitute and, in particular, the conditions of exclusive or non-exclusive grants of licenses onresults acquired in bilateral collaborative research or consortium research and financed byprivate or public resources (in the frame of research projects funded by international, nationalor regional research agencies): fields covered, duration, etc.

12. Encouraging and defining a clear spin off policy within each Carnot institute, in conformity withthe provisions in force, and explaining the conditions of collaboration between the Carnotinstitute and the spin-offs regarding hosting and follow-on (incubation), on the one hand, andscientific and technological partnership, on the other.

13. Establishing clear rules concerning the sharing of financial returns coming from KTT revenuesbetween the Carnot institute, the inventor(s) and the other parties involved.

14. Communicating on their intellectual property rights protection and KTT activities, subject to theconfidentiality of certain operations. Subject to the same reserves also, Carnot institutes alsotry to ensure as rapid access as possible to the technologies they have developed, informingpotential users by any appropriate marketing and communication action.

2 IP rights: term used to describe the legal instruments that can be used to protect intellectual property, such as patents (and utility models in certain countries), copyrights protecting software, data base rights, industrial designs, integrated circuit designs (topography rights of semi-conductors), trademarks, secrecy protecting business secrets and know-how. 3 Via partnership research agreements, in all their forms, or specific transfer agreements, with or without accompaniment.

AiCarnot/2009-05 – The Carnot institutes’ code of best practices for IP and KTT – page 3

Principles concerning collaboration and research contracts

Aware of their mission of contributing to innovation, Carnot institutes are very favourable to the development of responsible research partnerships with all socio-economic actors. These partnerships may take various forms, notably:

− research contracts, including expression of needs and technical specifications specified withthe socio-economic partner, and R&D effort funding by the partner,

− collaborative research partnerships, including a split of R&D tasks between partners and ajoint financing.

Practically, these partnerships may be performed within the frame of short or long-term bilateral relationships (R&D, framework agreements, strategic partnership agreements) or within the frame of multi-lateral research programmes funded by international, national or regional research agencies (CIFRE thesis, European Commission programmes, French National Research Agency – ANR.).

Within the frame of these partnerships, Carnot institutes take care of the following principles:

15. The costs of research projects are posted at their full cost.

16. Each party is proprietary of the R&D results (foreground) it has developed alone during thecollaboration, except in case of specific negotiated agreement.The parties involved jointly own the results they have developed together. The conditions ofexercising the rights related to this property are defined according to specified and negotiatedterms, for example, in proportion with their contributions in terms of invention and funding.

17. To promote the pursuit of innovation, a free right of use of the partnership research’s results isgranted to the Carnot institutes involved, strictly for the purposes of subsequent research.

18. The transfer of property of results held by a Carnot institute can only be considered on a caseby case basis and must in any case be accompanied with an appropriate compensation.

19. Each research party is proprietary of its background (prior knowledge) and theownership/access rights of this background cannot be modified by the collaboration, unlessspecifically negotiated. The background must be identified before entering any collaboration,with an indication of its public or private status, and be specified as far as possible in eachcontract.

20. Free access to background is granted to the partners of the research project for the solepurposes of their joint research: its use for other purposes shall be subject to a specificagreement.

21. The conditions of access to background and foreground for direct or indirect use must bespecified as soon as possible and include, for example, the sharing of revenues, the possibilityof sub-licensing the results or not, etc. In the mutual interests of the parties, failing a specificnegotiated agreement, the research parties will grant exclusive or non-exclusive licences tothe socio-economic partners best placed to ensure an exploitation of the results. Licenceagreements will be negotiated taking account not only of industrial and economic constraints,but also of the interest and missions of Carnot institutes.

22. As a principle, licenses for direct and indirect use of background and of foreground mustinvolve an appropriate and negotiated compensation. These licences will be limited to adefinite period and to specific fields and territories.

23. Research partners agree on the added value their collaboration offers for the common goodand, more generally, on the contribution this collaboration makes to innovation and society.They therefore negotiate the partnerships and their related contracts in this spirit and in goodfaith, in accordance with their mission to create innovation and value.

1

inria デジタル世界の創案者

目標・成果契約

参考資料２

2

国家－INRIA 2015 年～2019 年 目標・成果契約

於パリ、2016 年 3 月 10 日

国民教育・高等教育・研究大臣 経済・産業・デジタル大臣

ナジャ・ヴァロー＝ベルカセム エマニュエル・マクロン

（署名） （署名）

国民教育・高等教育・研究大臣付 経済・産業・デジタル大臣付

高等教育・研究担当大臣 デジタル担当大臣

チエリ・マンドン アクセル・ラメール

（署名） （署名）

INRIA（フランス国立情報学自動制御研究所）運営委員会会長

アトワーヌ・プティ

（署名）

3

目次

3 前文

5 学際的で社会的な重要な挑戦とのインタラクションにより一つの科学分野を発展 させる。

8 移転とスタートアップの設立に重点を置く。

12 Horizon 2020 に参加し、国際舞台で脚光を浴びる。

15 地域レベルの優先的協力関係を発展させる。

19 研究・技術移転活動のために人材・資金を動員する。

20 意欲的な人的資源政策を推進する。

25 用語集

26 付属資料 ComUE（大学・高等教育機関共同体）における Inria の位置

27 指標

4

前文

世界はデジタル化している

フランスは、その情報工学・数学専門学院（複数）の世界的に認められた類まれな高

いクオリティにより、この新しい世界において、旗手としての役割を果すための素晴

らしいチャンスを得た。フランスは、工業や経済のすべての分野のみならず、科学の

あらゆる分野において進行しつつあるデジタル・トランスフォーメーションを機に、

その専門知識を強化すると共に影響力を増し、テクノロジー・イノベーションを発展

させ、フランスが必要とする雇用と価値を生み出さなければならない。

これに鑑み、デジタル科学の情報工学・数学分野に特化した機関 Inria（フランス国立

情報学自動制御研究所）は、主導的役割を果さなければならない。Inria は、その歴史

と業績に基づき、技術移転と社会貢献を中心とする科学的卓越性政策を継続、強化し

なければならない。Inria は、選択を行うと共に、その特徴であるフットワークの軽さ

と反応性を維持しなければならない。Inria は、その活動がもたらす多大な影響を念頭

に置いた上で、参加するさまざまなエコシステムに真の付加価値を与えるように留意

しなければならない。Inria は、純粋に科学のみに関わる分野、並びに、技術移転及び

経済界との関係との領域において、独自の方法で新たな道を開拓する偵察艦の役割を

果さなければならない。これを行なうに際しては、ComUE（大学・高等教育機関共同

体）、大学、学校、その他の研究所や研究機関、大企業グループ、中小企業／中堅企

業、スタートアップ、そして、「市民社会」のアイデア実験室（訳注：シンクタンク

のフランス語での表現）をパートナーとする多様なパートナーシップに基づく政策が

基盤となる。

Inria は、戦略計画「Inria 2020 年目標」に基づき、かつ、その活動の国家研究戦略及

び新産業フランスのさまざまな計画との整合性の維持に留意しつつ、本 5 カ年契約の

期間、つまり 2015 年から 2019 年までの期間中、以下の 6 つの柱を中心に活動を展開

する予定である。

・学際的で社会的な重要な挑戦とのインタラクションにより科学を発展させる。

・移転とスタートアップの設立に重点を置く。

・ Horizon 2020 に参加し、国際舞台で脚光を浴びる。

・国内における優先的協力関係を発展させる。

・研究・技術移転活動のために人材・資金を動員する。

・意欲的な人的資源政策を推進する。

目標・成果契約の遂行に伴い、毎年、Inria により、質的及び量的な総括を記録した報

告書が作成される。同報告書は管轄省により内容が検討された後、公共施設運営委員

会に提出される。同報告書は、目標指標及び契約推進の質的標識に関する進捗状況、

及び複数年にわたる傾向を提示するものである。又、目標 5 に記載されるサポート部

門行動計画の追跡調査に関する付属資料が作成される。

4 /// Inria－2015 年～2019 年目標・成果計画（訳注：以下、左側のフッターは省略）

5

1

学際的で社会的な重要な挑戦とのインタラクションにより

一つの科学分野を発展させる

1.1. インタラクションにより一つの科学を発展させる

今日、Inria はデジタル科学の重要な国際的アクターとして認められている。Inria のク

オリティの高い研究は、科学的成功にとどまらず技術移転能力及び産業界との関係の

基盤ともなっている。そのため、Inria は、重要な学際的挑戦、重要な工業的課題及び

重要な社会的問題とのインタラクションにより科学を発展させつつ、デジタル科学研

究の最前線に毅然として立たなければならないのである。Inria は、いかなる場合も、

その研究テーマの選択において、厳しく、かつ、野心的な判別を行い、リスクを伴う

と共に強い影響力を有する研究を推進するとの意欲を持たなければならない。又、

「Inria 2020 年目標」に記述される、幅広い応用性や強い社会的影響力を有するデジタ

ル科学の中心に位置する重要な問題に取り組まなければならない。加えて、今日、多

くの科学分野から提起されているデジタル科学に関わる重要な挑戦に寄与しなければ

ならない。これは、これらの科学分野の専門家、そして、情報工学専門家、数学者と

の本格的な協力関係を通じて行なわれるのである。Inria は、これらのテーマ全てにつ

いて、国際的に最高レベルにあると認められる科学的知見を蓄積し、これを発表し続

けると共に、その科学的野心との整合性を維持しつつ、積極的なソフトウェア開発政

策を継続するとの意欲を持たなければならない。

これらの研究は、最近作成された、デジタル科学とその他の科学とのインタラクショ

ンの重要性を必要に応えて裏付けた国家研究戦略（SNR）の一環をなすものとなるだ

ろう。Inria には、新世代ネットワーク、モノのインターネット、マスデータの利用、

マン・マシン・コラボレーション等により、挑戦 7「情報と通信の社会」に重要な貢

献をするとの使命がある。ただし、デジタル・トランスフォーメーションにより新た

な課題がもたらされると同時にデジタル科学自体の新たな進歩も要求される他のほと

んどの挑戦（主にモデル化、シミュレーション、データ生成及び使用、サイバーフィ

ジカルシステムによる）にも貢献しなければならない。

契約期間中に Inria が行なう研究は、SNR の 5 つの行動プログラム中の 4 つの推

進に関与するものとなる。

・「ビッグデータ」：データ分析の汎用ソリューション及び特定の課題（他の科

学分野、環境問題又は社会問題）に合わせたソリューションを開発する。

・「アースシステム」：観測データ分析及びこの分析の先端的シミュレーション

ツールとの組み合わせ、又は、大規模センサーネットワークの展開のためのソ

リューションを開発する。

・「システムバイオロジー」及び「ヒトと文化」：これらの大量のデータを生成

し、かつ、使用する分野における学際的研究を発展させる。

重要な挑戦とのインタラクションにより科学を発展させる/// 5 （訳注：右側のフッターは章のタイトルを記したものです。以下、省略）

6

Inria は、基本的に、その能力を補完するアクターとの多様なパートナーシップに基づ

く政策を基盤として、軽快なフットワークと反応性を武器に、独自の方法で、新たな

道を開拓することにより、偵察艦の役割を果さなければならない。

Inria は、新たな分野への投資を可能とする科学的迅速性を維持すると共に、経済界及

び社会のデジタル移行における期待に応えられなければならない。そのために、Inria自体及び Inria の活動分野全体における強み、変化及び傾向を分析できることが重要で

ある。Inria は、科学理事会、内部科学委員会及び評価委員会を中心とする、科学プロ

ジェクトの判定、発表、活性化を行なうために、活動の内部分析機関を設置する。そ

の目的は、まず、Inria の強みとこれに必要な投資の正確な把握に基づく科学政策の方

向付けの支援であり、そして、科学、経済及び社会の分野における他のアクターとの

パートナーシップの締結との課題に最善の形で取り組むことである。これらの分析に

基づき、戦略的方針と公的ポジションが決定され、「白書」が発表される。白書の目

的は、管轄省や政策決定者、さらには、一般大衆に対して、最新の、又は未来のテー

マに関する Inria の見解を示すことである。この明確な姿勢の決定は、パートナーシッ

プや研究サイト政策の推進に際しての強固な基盤となり、又、これにより提携に関す

る戦略や国家研究戦略に関する考察がより深まるだろう。

1.2. プロジェクトチームを基盤とする

その目的がデジタル科学のデリケートなテーマに関する研究の発展であろうと、各科

学分野の間に横たわる垣根の打破であろうと、プロジェクトチームモデルは、最適で

あると思われる。このモデルは Inria の DNA に組み込まれたもので、実績があり、Inriaのさまざまな「visiting comitees（視察委員会）」の報告書においても称賛されてい

る。これは正確に把握され、範囲が規定された特定の問題を中心として、互いに補完

し合う種々の能力を一定期間、集結させるための適切な方法であり、又、Inria のパー

トナーであるより恒常的な形態を取る組織（県、UMR－混合研究ユニット等）を拡

大、強化する。プロジェクトチーム数（現在、160）は、現在のレベルを維持しなけれ

ばならない。Inria の強みは、特に、その人的・資金的リソースを特定の機構に集中す

ることから生まれるのである。

Inria は、補足的な形ではあるが、効果的な支援を行なうためのアドホック方式によ

り、戦略的と判断するより規模の大きい活動にも参加しなければならない。この方式

は、各活動の実際のスタートをより迅速化するために、調整、修正されることがあ

る。複数のプロジェクトチームからの互いに補完し合う能力の集結や、Inria 外のパー

トナーや研究分野への協力要請が可能な「Inria Project Lab」といった横断的プロジェク

トがこのアドホック方式の例である。プロジェクトチームの研究テーマの本格的な刷

新のために、重要な科学的イノベーションを探求する、又は、これをもたらすために

特に有力であると思われる活動への支援が行なわれる。

デジタル研究のインフラストラクチャを発展させなければならない。高性能計算、マ

スデータ視覚化、自己組織化型組み込みシステム、ロボット工学といった諸セクター

における先端的研究を支援するために必要なのである。これに関しては、Inria が分散

型実験プラットフォーム（Grid 5000 等）の運営において得た経験は、今後活かすべき

切り札である。

7

1.3. 学際的活動を強化する

科学的取り組みの非常に上流の段階から、すべての科学分野におけるデジタルトラン

スフォーメーションの支援を目的として、学際的活動の発展のために特別の努力が払

われる。このために、Inria は、長期間にわたるプロジェクトを立ち上げるとの目的の

下に、科学分野におけるもっとも適切なアクターとのパートナーシップを今後も追求

し続けるだろう。これは、特に、プロジェクトチームの柔軟性を利用し、他の科学分

野に跨がるデジタルトランスフォーメーションを中心として、互いに補完し合う背景

を有する研究者を集結させる新たな共同プロジェクトチームの設立により行なわれ

る。異なる文化を有する科学者を、一定期間、明確に規定された、１つの共同プロジ

ェクトの下に集結させることを可能とする、複数の異なる科学分野の UMR に跨がる

プロジェクトチームの設立が奨励される。ただし、この際、科学者はそれぞれの科学

ベースから切り離されるわけではない。同様に、より柔軟な結びつきのために、又は

応用分野を限定した上での連携を可能とするために、いくつかの「Inria Project Lab」も

利用される。

Inria には、その中心的科学分野外の研究者を恒常的な研究メンバーとして受け入れる

との使命はない。こうした研究者に十分なキャリアを積むことを保証することはでき

ないのである。反対に、「post docs（博士研究者）」、「Peseach Positions（研究

職）」、「委託」、「出向」といった形での研究者採用に、学際的にこれを行なうと

の目標を加えることにより、さまざまな領域のさまざまな文化を有する科学者のプロ

ジェクトチームへの招聘を容易にする予定である。

1.4. 科学的成果の仲介と発表

Inria は、研究成果の流布に関して、社会におけるデジタル文化の普及と、デジタル科

学教育の発展のためにすでに行なわれている取り組みを支援するとの特別の目的の下

に、科学的仲介者としての役割を継続する。特に、フランスデジタル大学の一環とし

て、教育とソフトウェア普及（Mooc タイプのオンライン講義）のための革新的な方法

を開発する。又、主に、開放的オンラインアーカイビング・プラットフォームとこの

アーカイブを基に作成することができるオーバーレイジャーナルの発展を通じての、

新たな発表形態「open-accses（オープンアクセス）」の普及のために投資する。

フランスにおけるデジタル文化の普及は不十分である。フランスとフランス企業は、

デジタル科学の分野において、より多くの研究者やエンジニアを必要としていること

は間違いない。しかし、教育問題は、修士課程や博士課程といったレベルの専門教育

に留まるものではない。国民の一人ひとりに、彼らが生きるデジタル世界の鍵を与え

るべきである。デジタル科学教育の抱える問題は、小学校、さらには幼稚園から始ま

っている。Inria の使命は、まず、地域レベルの取り組みを奨励し、又、その中でもも

っとも高いレバレッジ効果を有するものを支援すること、そしてベストプラクティス

を流布し、これを模範とさせ、最良のデジタル科学教育カリキュラムに関する交流へ

の参加を促すことである。

8

2

技術移転とスタートアップの設立に重点を置く

2.1. 課題

Inria の基本的特徴の１つは、卓越した研究、技術開発、ソフトウェアの製作及び産業

界及び社会への技術移転の間に完全な連続性を確実に持たせることである。この好循

環の社会経済的影響をさらに拡大することを Inria の主要目標としなければならない。

技術移転及び産業パートナーシップ総局における、技術開発と技術移転の結合によ

り、技術開発の形での研究支援活動と技術移転活動の間にすでに存在する連続性を具

体化し、経済にイノベーションをもたらすことが可能となる。

・Inria の技術移転という特別の問題に関する優先課題は、以下の通りである。

・スタートアップの設立と発展を促進する。研究者及びエンジニアに起業文化を

浸透させることにより、新たな企業の設立を支援することができる。

・双務的パートナーシップによる研究を拡大する。パートナーシップによる研

究活動の発展は、特に、中小企業及び中堅企業を中心として進められるだろう。

ただし、大企業を無視するわけではない。

・製作されたソフトウェアの認知度とその成熟度を向上させる。Inriaは、非常

に多くのソフトウェアを製作しているが、これらソフトウェアの科学界や産業界

への持続的な流布が重要である。

・能力の移転。Inria が雇用する女性及び男性の研究者を基盤とした能力移転と

いうロジックの中でその社会的影響力を強化しなければならない。

・デジタル資産を保存する。Inria の経験とノウハウにより、世界各国で製作さ

れるソフトウェアから構成される総合資産全体の維持が保証されなければならな

い。

Inria は、それが適切である時には必ず、技術移転活動を欧州及び世界との視点の中で

考えるように努める。公的研究（特に、CVT－テーマ別研究成果活用コンソーシャム、

SATT－技術移転促進会社、IRT－技術研究所）の技術移転活動の共同推進政策に同調す

る努力を継続する。

2.2. スタートアップの設立と発展を促進する

技術移転及びアントレプレナーシップに関する Inria の協力者のスキルアップは、2015年に開始された取り組みであり、今後 5 年間も継続、強化される予定である。その目

的は、常任であるか否かを問わず、できる限り多数の研究者の起業設立及びその発展

への意識の向上である。この意識向上は、Inria で数年間働いた後に民間企業に戻るす

べての若年研究者やエンジニアにとって、特に重要である。こうした研究者は、他の

国においては、往々にして、スタートアップを設立している。

「Inria 勤務後のスタートアップ設立」、又は単純にスタートアップへの参加を、これ

らの若年研究者の可能性の範囲の中に入れなければならない。

9

これに加えて、Inria は、研究者が整合性があり一貫した技術移転プロジェクトを立ち

上げられるよう支援するために、起業家ネットワークとの関係を発展させる意向であ

る。その目的は、スタートアップの設立の正当性を裏付ける市場の展望を考慮しつ

つ、イノベーションを評価し、製品－チームとのカップリングの台頭に適した条件を

作り出すために、Inria のプロジェクトチームに存在するイノベーションをよりシステ

マティックに発見できるようにすることである。又、これらの起業家は、Inria の研究

者に、彼らが潜在的市場を見出した、Inria の主要業務に対応する研究プロジェクトや

ソフトウェア開発プロジェクトを提案することもできる。

2.3. パートナーシップによる研究を発展させる

デジタルの、デジタルによるイノベーションの主要アクターとなるとの Inria の野心に

は、諸競争力拠点の積極的な協力が必要である。これらの競争力拠点は、Inria にとっ

て、産業パートナーシップ（特に、中小企業との）の育成の場となる真の革新的エコ

システムである。さらに、Inria は、フランスのみならず、米国やチリ等、国際レベル

で French Tech 活動に非常に積極的に参加している。

> 提供可能な製品と重要技術の提示

Inria は、実証可能な成熟技術を数を限定して選択し、提供可能な「ソフトウェア製

品」カタログを作成する。このカタログの目的は、すべてを網羅することではなく、

関心を呼び起こすことにより、産業パートナーシップの早急な決断を奨励することで

ある。このカタログの初版は 2016 年に発表される予定であるが、これにより、

InriaSoft（infra 参照）が作成したソフトウェアカタログが補完され、Inria が製造する

一連の製品に明確で理解し易いイメージが与えられる。

> 双方向パートナーシップによる研究

カルノー－Inria 研究所の活動の一環として行なわれる長期的双務的パートナーシップ

による研究は、Inria の目的の１つである。この研究は、共同ラボ（Inria Inovation Labsや中小企業との Labcom、大企業との Inria Joint Labs）の設立により、また、これによ

り Inria で企業との研究契約に基づくリソースの全体量が漸進的に増大することによ

り、実現されるはずである。

企業との契約においては、産業パートナーシップにより生まれた製品ラインへの Inria技術の移転作業に、往々にして、エンジニアの協力が必要となる。Inria は、この技術

移転の支援のために 、2015 年 9 月に、ノール・バ・ドカレ州の財政的協力の下、リー

ルにおいて、InriaTech と名付けられた技術移転プラットフォームでの実験を開始す

る。このプラットフォームは、企業との研究・技術移転契約が締結されると同時に動

員可能なそれぞれ数人の技術移転－イノベーションエンジニア及びプロジェクトマネ

ージャーから構成される。このような形で技術移転やソフトウェアの共同製作に即時

対応可能なエンジニアを配置することにより、産業界からの要請に非常に迅速に応え

ることができる。対象となるのは、デジタル分野のみであるが、これにより、他の既

存システムを補完することができる。6 カ年プログラムの最初の具体的成果が 18 カ月

後に得られる見込みである。

10

Inria は、このノール・バ・ドカレ州での実験段階後、その結果に応じて、他の地方自

治体にも、Inria の諸研究センターが活動する同様のエコシステムに関する取り組みを

提案できよう。この取り組みを各地で行なうことにより、国内産業全体への技術移転

を最良の条件の下で行なうことができるだろう。

> パートナーシップの形での共同研究

共同研究に関しては、Inria は、その設立時点から参加してきた競争力拠点の支援もあ

り、かなり以前から、一貫して、フランス及び欧州のさまざまな大規模計画における

重要な存在である。こうした共同研究を技術移転や契約研究に「結びつける」ことの

困難性はよく知られている。共同プロジェクトから技術移転契約に至る確率は非常に

低い。

Inria は、企業が参加する共同研究から得られる収入の比率を維持すると同時に、特

に、これらのプロジェクトを技術移転にまで至らせ、又、これらの研究の経済界への

影響力を拡大するとの意欲を持っている。企業との共同研究により、Inria の研究者

は、問題や現実的な応用をより良く把握し、契約研究に結びつく関係を築くことがで

きるのである。パートナーシップの形での共同研究を、企業との契約の奨励のための

ツールとすることを、Inria の優先課題の１つとしなければならない。

Inria は、これに加えて、IRT や ITE1を中心とする一定数の共同活動にも参加している。

新たな形態での活動の導入に伴ういくつかの問題はあるものの、これらの活動によ

り、共同研究、オープン・イノベーション、エコシステム形成、ひいては、パートナ

ーシップによる活動の増大が促進されるはずである。

2.4. ソフトウェア製品の認知度とその成熟度を上げる

Inria の戦略方針において特別に重要な点は、Inria において開発された一定数のソフト

ウェアに関するオープンソースコミュニティへの姿勢である。Inria は旗艦ソフトウェ

アのためのコンソーシャムの設立を奨励しており、その一環として、特に認知度の高

い 5 つのソフトウェア、PHARO、SOFA、MUMPS、Coq、Open BIBE2を中心とした実験

を開始した。このアプローチにより、必要と感じられた時に、オープンソースの流布

と所有者によるライセンス供与を伴う技術移転の提案の可能性との間の適切な妥協点

を見出すこともできる。

・この実験は、以下の 3 つの主要な課題に応えることを使命とする InriaSoft プロジェクトの全体的構造を大まかに示すものである。

・Inria が製作し、企業が使用するソフトウェアの持続性

・技術開発により生まれたソフトウェアの成熟度

・研究者が製作したソフトウェアの保守と進化

これらの課題に対する回答は、各ソフトウェアについて、ソフトウェアの使用や開発

に興味を示す企業や研究者をパートナーとして迎えることを使命とするコンソーシャ

ムの設立に繋がる。このコンソーシャムは、共同のロードマップを規定し、技術成熟

度（TRL－Technology Readiness Level）を 6 又は 7 に引き上げるための努力を各参加者

11

に協力して行なわせることを目的としている。各コンソーシャムは、各参加メンバー

の投資による資金面での独立を目指さなければならない。

2.5. 能力の移転

Inria は、毎年、1,300 人を有期契約に基づき受け入れており（博士課程研究者、ポスト

ドクター、エンジニア）、Inria の活動への積極的参加を得ている。こうした人々は、2年間から 6 年間を Inria で過ごした後、Inria 外でさらにキャリアを積んでいく。彼らは

Inria にいる間に、非公式な形で、研究を通じて、研究及び／又はイノベーションに関

する教育を受けるのである。

Inria は、InriaAcademy プロジェクトにより教育活動を公式化し、すべての非常勤の

人々に関し、Inria での経歴を公認している。これにより、Inria は、単独で、もしくは

高等教育機関とのパートナーシップに基づき、これらの人々の移動を通じて、能力の

移転をより良い形で行なうことができるだろう。

又、この移動は、将来の産業パートナーにおける窓口となり得る人間のコミュニティ

を設立するための方法でもある。Inria 勤務を経た人々の企業による採用については、

Inria の人的資源部により、詳細な追跡調査が行なわれる。

──────────────── （訳注：脚注の部分は判読不能です）

2.6. デジタル資産を保存する

Inria は、フランスにおけるデジタルに特化した唯一の研究機関である。このポジショ

ンは、Inria がデジタル科学に関係するすべての分野における考察を先導すると共に、

調査活動を実施することの根拠となっている。Inria は、この考えの下に、これまで

WWW コンソーシャム（World Wide Web Consortium）に積極的に参加してきたし、

又、現在も参加し続けているのである。

現在、Inria は、Software heritage（SWH：ソフトウェア遺産）プロジェクトを通じて、

ソフトウェアに関わる無形資産の保存と理解に関する独自のイニシアティブを開始し

ている。その目的は、すべてのソフトウェアのソースコードを対象とする世界レベル

での総合的アーカイブの設立作業をスタートさせることである。最初はフリーソフト

ウェアが対象となる。このイニシアティブの持続性、特に、財政的な持続性は、例え

ば、民間基金といった外部機関との繋がりによる担保が模索されることになる。

2.7. 注意点

この意欲的な取り組みが効果を発揮するためには、使用されるツールや手段に総合的

な整合性が必要である。カルノー－Inria 研究所において開始されたクオリティの恒常

的改善の努力は、恐らく、この整合性の確立の最高の保証となるだろう。

スタートアップ設立プロジェクト支援や技術成熟化といった Inria の一部の活動は、し

ばしば SATT（技術移転促進会社）のそれと類似しており、互いの連携を強化しなけれ

12

ばならない。プロジェクト毎の最良のソリューションの探求のために、Inria と SATT の

間の協調メカニズムに特別の注意を払うべきである。

Inria は、パートナーシップの形で、地方自治体とも密接な関係を築き、産業エコシス

テムのデジタル移行を支援している。諸地方のそれぞれの政策により、時として複数

の現場で重複する活動が推進されることがある。ここでも、Inria は、全国的な政策に

より、その活動の総合的整合性の維持に留意しなければならない。

最後に、Inria は、すべての公的研究機関と同様、その推進する事業の価値が、フラン

ス及び外国において認知されるよう努めなければならない。この価値は、パートナー

シップによる研究活動の正当な報酬の支払といった形で示されるべきである。全国の

すべてのカルノー研究所と同様、Inria は契約研究活動の報酬に関する野心的な価格政

策を決定した。この政策は、パートナー企業が望む研究成果の活用条件に応じて、費

用の 70～120%をカバーすることを目指している。この基本方針を、契約締結及び財政

条件の交渉の際に、全国レベルで、すべての大企業に受容させるよう努めることは非

常に重要である。さもなければ、契約研究活動は、外国企業のみをパートナーとして

展開されることになるだろう。

13

3

Horizon 2020 に参加し、国際舞台で脚光を浴びる

他に類を見ない部局である、Inria の欧州及び全世界における活動を指揮する欧州・国

際パートナーシップ局の設立を機に、Inria が国際レベルでますます幅広く活躍するた

めの、研究の欧州の構築への積極的参加を目指した活動と世界レベルでのパートナー

シップの締結との間に最高のシナジー効果を生み出さなければならない。このために

は、例えば、欧州委員会の資金、特に研究者の国際的移動に充てられた資金や欧州連

合と世界各国との間の国際協力を支援するための資金を最善の形で利用することであ

る。

3.1. 研究の欧州の構築に積極的に協力する

Inria は、研究の欧州の構築に際して、デジタル科学分野で重要な役割を果すとの確固

たる野心を持っている。この野心は、多様なフレームワークプログラムを中心とす

る、欧州委員会が資金供与するさまざまなイニシアティブへの多数の Inria の研究者の

参加により実現される。たとえば、Inria は、前回のフレームワークプログラム（第 7次 PCRDT－研究開発フレームワークプログラム）では、デジタル科学の分野におい

て、ERC（European Research Council：欧州研究会議）よりもっとも多額の資金供与／

奨励金支給を受けた研究所であった。Inria のプロジェクトチームの半数以上が、少な

くとも１つの第 7 次 PCRDT のプロジェクトに参加した。

Inria は、その努力を継続すると共に、新たなフレームワークプログラム「Horizon 2020」の 3 本の柱へのさらなる積極的な参加を目指さなければならない：もともと科

学的卓越性、産業的優越性、社会的挑戦は、Inria の戦略計画「Inria 2020 年目標」に

照応するものである。

ERC において更なる成果を得ることは恐らく難しいと思われる。しかし、Inria は、そ

の野心を衰えさせることなく、ERC への参加を望む研究者を、それぞれに合わせた援

助を行なうことにより、支援し続けなければならない。又、Inria は、最高の研究が長

期的にはイノベーションに生まれ変わるように、ERC 助成金の受給者が「Proof of Concept（概念実証）」への参加募集に応え、企画書を提出するよう奨励する。研究者

の企画書の準備の援助のために、特別支援制度が設置される予定である。

欧州技術プラットフォーム(EPT)と官民パートナーシップ(PPP)3は、協力プロジェクト

の計画作成と資金調達において不可欠な要素となっている。Inria は、これに関与し、

研究・イノベーション戦略アジェンダの決定に協力する。Inria は、これら EPT 及び

PPP により設立された団体の大半に参加し、管理と運営を行なっている。Inria は、特

に、官民パートナーシップ(PPP)ビッグデータにおいて、Inria の研究者数を増加させる

ことにより、存在感を増さなければならない。Inria は、産業界及び欧州委員会のその

他あらゆるアクターの、特に情報セキュリティの分野における他のイニシアティブに

も特別の注意を払う。

────────────────

14

（訳注：脚注の部分は判読不能です）

Inria は、協力プロジェクトに関する企画を推進したいと考える研究者への企画書提出

からプロジェクト推進までのすべての段階における支援を強化する。欧州プロジェク

トの運営は、研究者の経歴評価において考慮され、又、博士課程・研究指導奨励金

（PEDR）制度を利用して、 2015 年に、プロジェクト運営者である研究者を対象とす

る個別奨励金制度が設置されている。

上記に鑑み、各プロジェクトチームは、Horizon 2020 の 7 年間（2014～2020）の期間

中に、同プログラムの欧州プロジェクトの少なくとも１つに関与するとの野心を持た

なければならない。最後に、イノベーションと技術移転が Horizon 2020 において重要

な位置を占めることから、Inria はこれを利用し、その技術移転活動と企業とのパート

ナーシップ活動をできれば欧州レベルにまで拡大しなければならない。特に、2009 年

末に、欧州イノベーション工科大学院（EIT：European Institute of Innovation andTechnology）がデジタル科学分野におけるイノベーションの促進を目的として選んだ

最初の 3 つの知見・イノベーション共同体（CCI）の１つである EIT Digital の活動への

さらなる参加を行わなければならない。Inria は、この CCI の設立者であり、又、パリ

ノットの「ホスト」の役割を果すことにより、フランスのパートナーシップの運営に

おいて重要な地位を担っている。又、Inria は、健康分野における新たな CCI の設立計

画の作成への積極的な参加を目指して活動している。この「健康」CCI 設立計画は、

2014 年末に、EIT により採択された。デジタル技術が、健康に生き、活動的に老いる

という重要な社会的課題の解決に貢献できるよう、Inria は主導的役割を果さなければ

ならない。

3.2. パートナーシップに的を絞りつつ、国際レベルで輝きを放つ

Inria は、Horison 2020 への積極的な参加に加えて、欧州及び世界のデジタル分野の特

定の重要研究所との優先的協力政策を継続しなければならない。その目的は、当然な

がら、科学分野における協力関係の促進である。まず、若年研究者（博士課程研究

者、ポストドクター）と「客員研究者」の交流を図り、技術移転活動を発展させると

共に、Inria から生まれたスタートアップを初めとするフランス企業の新たなマーケッ

トの制覇とパートナーシップ締結を支援する。又、この戦略は、優れた研究者をプロ

ジェクトチームに招き、そこで推進される活動の卓越性を認知させることも目的とし

ている。

この戦略は、パートナーシップを支援するためのいくつかの制度に基づき推進され

る。この制度とは、「連携チーム」と、一般的には、連携チームに続くものである科

学協力ラベル「Inria International Partners」である。連携チームは、Inria のプロジェク

トチームと世界各国のレベルの高い研究チームとの協力を拡大するもので、Inria の科

学分野における潜在能力の強化に貢献する。連携チームは、その影響力の確認のため

に、定期的に評価される。又、Inria は、世界の特定の地域における Inria の活動に形を

与え、体系化するために、Inria の研究チームと外国の単一又は複数の科学界のパート

ナーとを結ぶ「International Labs」制度を設置した。パートナーシップは、クリティカ

ルマスに達した協力関係とこの協力関係が対象とする科学テーマの存在に基づく Inriaの戦略的決定に則り締結される。Inria の目的は、先進国においてその課題が認知され

ている、又は近年経済が発展しつつある国において明確に把握されている特定のテー

15

マを中心とする少数の International Labs を持つことである。International Labs は、連携

チーム及び研究者の移動（サバティカルイヤープログラム）という形で、資金・人員

の供与の対象となる。

現在、6 つの International Labs がある。内 3 つは、最近の組織再編により生まれたもの

で、米国（Inria＠Sillicon Valley）、チリ（Inria Chili）、そして、より最近には、欧

州（ローザンヌ連邦理工科学校との協力協定）において活動を開始している。他の 3つは、以前から存在する協力関係の一環として活動している： 米国の JLESC（joint Laboratory on Extreme-Scale Computing）、中国の LIAMA（フランス・中国情報・自動シ

ステム・応用数学研究所）及びアフリカの LIRIMA（国際情報工学・応用数学研究

所）。

Inria は、既存の International Labs をより強固にすると共に、欧州研究領域における

Inria の存在を際立たせるために欧州において、そして Inria の連携チームの半数以上が

活動する米国において、新たな International Labs の設立を検討する予定である。現在

及び将来のパートナーシップ活動において取り上げられる主要テーマは、HPC（ハ

イ・パフォーマンス・コンピューティング）及びモデリング、ビッグデータ、スマー

トシティ、モノのインターネット、e インフラストラクチャ及びｅサービス、サイバ

ーセキュリティである。Inria は、状況が許す限り、International Labs が技術移転活動

を発展させ、そして、この技術移転活動がパートナーシップを結ぶ双方の国又は地域

に利益をもたらすよう努める。

Inria は、学生や研究者の国際的交流を拡大するため、及び、優れた学生や研究者をプ

ロジェクトチームに招くために、Inria 内のさまざまな移動奨励制度を利用する。その

制度とは、たとえば、若年研究者や実績のある研究者が外国の研究チームで活動する

ことを可能とする「開拓者」プログラム及び「サバティカルイヤー」プログラムであ

る。又、Inria のプロジェクトチームへの外国の優秀な研究者の招聘に関しては、

「Inria International Chair」プログラムが強化される予定である。そして、このタイプ

の受け入れに関する新たな法規を踏まえて、学生の受け入れを目的とする「InriaInternship」プログラムも検討される予定である。

16

4

地域レベルの優先的協力関係を発展させる

Inria の強みの一つは、その諸研究センターにおいて、1 つの同一の政策が実施される

国立研究所であり、自立した 8 箇所の研究センターの集りではないことである。この

政策は、当然ながら、学界、経済界、産業界、そして、地方自治体といったすべての

関連アクターとのパートナーシップ及び共同研究サイト戦略というロジックにも反映

されている。Inria は、そのプロジェクトチームモデルによる軽快なフットワークと反

応性を武器に、Inria の能力を補完するアクターとの多様なパートナーシップ政策を基

盤として、独自の方法で、新たな道を開拓する偵察艦の役割を果さなければならな

い。こうした地域への強いコミットメントの成功の鍵となる要素の 1 つは、Inria にお

ける各研究センター所長（DCR）の地位である。これらの所長は Inria 運営委員会のメ

ンバーであり、運営委員会会長に直接報告し、又これに代わることができる。

たとえば、Inria は、「Inria 2020 年戦略計画」において各研究サイトについて規定さ

れた科学に関する優先的課題に基づき、8 箇所の研究センター（CRI）と本部を通じ

て、7 大地域で活動を行なっている。すべての研究センターには、リールを除き、そ

れぞれ規模の異なる主研究サイトと第 2 研究サイトがある。

地域

・イル・ド・フランス（パリ、ロックアンクール、サクレー）：CRI パリ、CRIサクレー－イル・ド・フランス、本部

・南西部（ボルドー、ポー）：CRI ボルドー－南西部

・ローヌ・アルプ・グルノーブル・リヨン：CRI グルノーブル－ローヌ・アル

プ

・北ヨーロッパ（リール）：CRI リール－北ヨーロッパ（リール）

・グラン・テスト（ナンシー、ストラスブルグ）：CRI ナンシー－グランテス

ト

・ブルターニュ・アトランティック（レンヌ、ナント、ラニオン）：CRI レン

ヌ－ブルターニュ・アトランティック

・地中海（ソフィア／ニース、モンペリエ）：CRI ソフィア・アンチポリス－

地中海

さらに、一部の研究センターでは、外国研究機関との共同プロジェクトチームを設立

するといった強力なクロスボーダー・パートナーシップを展開している（現在のとこ

ろ、アムステルダム、ブリュッセル、ザールブリュッケン、ボローニャ）。

Inria は、本契約期間においては、上記の地域のほとんどについて、大幅な見直しは予

定していない。ただし、2015 年 12 月 1 日に完了が予定されるパリ－ロックアンクー

ル研究センターのパリへの移転は順調に行なわれるはずであり、又、フランス・ドメ

ーヌ（公共財政総局の部局）と共同で、Inria 本部の将来に関する問題が検討される予

定である。Inria は、レンヌ－ブルターニュ・アトランティック研究センターに関して

17

は、その規模が同地域の潜在的経済力に比して小さいことに鑑み、ナントへの拡張の

機会を十分に活かしたいと考えている。又、ナンシー－グランテスト研究センターを

通じて、ストラスブルグでの活動を強化する。そして、グルノーブルにおいては、グ

ラント近くの半島に所在する支部を拡張する予定である。これらの拡張は、必ず、

Inria が既存のエコシステムにもたらす影響と付加価値を考慮し、地域のパートナー、

地方自治体、大学、学校、企業との密接な協力の下に行われる。

4.1. 研究サイト政策に積極的に参加する

Inria の 80%以上のプロジェクトチームは、高等教育・研究機関（ES&R）とのパートナ

ーシップに基づく共同チームである。約 1,800 人の他の研究機関の教員－研究者及び

研究者が、共同プロジェクトチームのメンバーとなり、Inria の活動に参加している。

フランスの高等教育・研究機関とのパートナーシップのクオリティは Inria の成功の重

要な要素であり、同時に、Inria はその研究センターが所在する地域の ES&R のエコシ

ステムの成功のための大きな力となっている。

フランスの高等教育・研究機関の状況は、前回の 4 カ年契約以降、大きく変わってい

る。ESR に関する 2013 年 7 月

法は、地域を 25 の研究サイトに区分して管理する ComUE4を規定し、Avenir（未来）

投資プログラムに基づき、Idex、I－site、Labex、Equipex、IHU（大学病院研究所）、

IRT、ITE、SAT を初めとして、非常に多数の機関が設立された。Inria は、その影響力と

投資リターンを優先し、又、力を分散せず、選択を行い、自立性と整合性のある総合

政策を保つことに留意しつつ、これらの多様な機関との強力なパートナーシップ政策

に確固として取り組んだ。パートナーシップへの参加状況を把握するために地図が作

成される。Inria は、政府の既存機関の合理化と新たな機関の制限という努力に協力す

る。

たとえば、Inria は、その研究センターが所在し、デジタルに関する研究が重要な位置

を占め、そして、当然ながら、地域のパートナーがこれを推奨する時には、地域にお

ける ComUE のメンバー又はパートナーとなっている。さらに、Inria は、過去そして現

在も、レンヌ／ナント、ボルドー、ポー、モンペリエ、ニース／ ソフィア－アンチポ

リス、リヨン、グルノーブル、ナンシー、リール、サクレー、パリ（Inria はパリ人文

科学大学、ソルボンヌ大学、ソルボンヌ・パリ・シテ大学のメンバーである）の Idexや I－site のプロジェクトにおいて、大学や学校を支援している。

大学や学校とのパートナーシップは、すでに第 1 セクションにおいて述べたように、

ほとんどの場合に CNRS（フランス国立科学研究センター）をパートナーとする共同プ

ロジェクトチームの概念を基盤としている。このプロジェクトチームは、その目的の

継続期間は限定されているものの（最大 12 年、平均約 8 年）、Inria のパートナーであ

るより恒常的な形態を取る組織（県、UMR－混合研究ユニット等）を補完するもので

ある。期間が限定され、明確に規定された共通のプロジェクトの下に異なる文化を持

つ科学者を集結させながら、科学者がそれぞれの科学的ベースから切り離されないよ

うな、異なる領域のいくつかの UMR に跨がるプロジェクトチームの設立が奨励され

る。

18

この共同プロジェクトチームに加えて、Inria は、 大学／学校－Inria ポスト又は Inria－大学／学校ポスト（主要雇用主に応じて）というシステムにより、研究者や教育研究

者のダブルポジション（同時に 2 つのポストに就くこと）の拡大を推奨したいと考え

ている。これにより、一定期間、多くは 5 年であるが、教員研究者は、研究により多

くの時間を割くことができ、又、反対に Inria の研究者は、連携教授もしくはこれに等

しい肩書の下での教育への参加が認知され、公式化される。このメカニズムにより、

移動が奨励されると共に、このポストについた者への手当や報奨金の支給により、教

員／研究者や研究者との職業の魅力が増大するだろう。

大学の研究サイトがデジタル分野において整合性のある本格的な政策の展開を望むの

であれば、各研究サイトにおいて、CNRS（フランス国立科学研究センター）、CdEFI（フランス技師学校長会議）及び CPU（フランス大学長会議）との間に締結された協

定に基づき、研究サイトデジタル委員会を設置しなければならない。Inria は、研究サ

イト委員会が設置されている場所におけるこれら委員会の順調な運営に注意すると共

に、他の研究サイトにおける同委員会の設立に努める。加えて、Inria は、国立研究機

関（プロヴァンス－アルプス−コートダジュールの Corpaca、ブルターニュの COREB、ローヌ・アルプの CEPRA、ローレーヌの CCOSL 等）の地域会議にも積極的に参加す

る。

──────────────── （訳注：脚注の部分は判読不能です）

Inria は、これらの高等教育・研究機関との関係に形を与えるために、Inria が協力関係

を有する主要な教育機関－大学、学校又はこれらの連盟、他の研究機関－とのフレー

ムワーク協定政策を今後も継続する。又、それが一般的に求められていることである

場合は、共同プロジェクトチームを受け入れる UMR（又は、少なくとも共同プロジェ

クトチームを多く擁する UMR）のパートナー又は後援機関となるとの使命もある。こ

の場合、各 UMR について、各共同プロジェクトチームが所属する機関、及び、特に、

ガバナンス、情報共有化並びに知的財産権に関する権利と義務を明記した協定が締結

されることとなる。

4.2. 地方自治体とのパートナーシップを拡大する

州議会を初めとする地方自治体は、常に、Inria の研究センターの発展における主要パ

ートナーであり、そして、ややレベルは下がるものの、これら研究センターの運営に

も関与していた。たとえば、Inria は、過去において、そして現在も、州のデジタル関

連イノベーション、デジタル分野における研究の発展、デジタルを含む学際的プロジ

ェクトに関する政策の策定において重要な役割をしばしば果たしている。Inria がもた

らす付加価値は、Inria は、リスクを伴う又は強い影響力を有する明確に規定されたテ

ーマやイニシアティブに人員や資金を投下又は集中しながらも、所定の問題に関する

全国的、さらには国際的なビジョンを与えられるところにある。

すでに一部の研究センターにおいて行なわれているごとく、Inria は、それが適切であ

ると思われる時は、その研究サイトが所在する地域の州議会に対して、多年度州－

Inria 契約の締結を提案する。この契約のそれぞれの内容は、当然ながら、各州の政策

及び優先課題に応じて異なり、又、欧州構造基金のためのプログラム作成を考慮した

19

ものとなる。先行する一部の州に倣い、又、Inria の経験と投資の共有化を図りつつ、

これらの契約に、InriaTech イニシアティブ（第 2 セクション参照）モデルの普及、ス

タートアップ設立支援、 外国人研究者受け入れ制度、さらには、科学分野における仲

介作業やデジタル教育を盛り込むことができるだろう。

4.3. 企業や地域の技術移転アクターとのパートナーシップを促進する

Inria の技術移転政策－能力移転、スタートアップ設立、企業との関係－が実際に推進

され、、Inria が価値と雇用創出に寄与しなければならないのは、その研究サイトが所

在する各地域においてである。

Inria は、その設立時より、競争力拠点、特に、当然ながら、デジタル科学の中心に位

置する競争力拠点（レンヌ研究センターは画像とネットワーク、ボルドーの研究セン

ターはアエロスペースヴァレー、ソフィアはセキュリティ保護接続ソリューション、

グルノーブルはミナロジック、イル・ド・フランスは、システマティック及びキャッ

プ・デジタル）や、デジタル移行が重要な役割を果すテーマを扱う競争力拠点（主な

もののみ上げると、グルノーブル研究センターはリヨンビオポール、リールは

PICOM、イル・ド・フランスの諸研究センターはアドヴァンシティ、モヴェオ、ITE[エネルギー移行研究所]、VEDECOM）の重要なパートナーであった。これらの投資は、イ

ンタラクションのクオリティを優先し、又、Inria の規模とその活動能力を踏まえた選

択に基づき、今後も継続される。

Inria は、この競争力拠点との関係の延長として、研究サイトを有するいくつかの都市

の「French Tech」ラベル取得において重要な役割を果たした。又、そのスタートアッ

プや Innovation Labs、そして Labcoms（第 2 セクション参照）を地域のダイナミクスに

関与させることにより、この分野における努力を今後も継続する。これに際して、若

い小企業に優先的に能力移転を行い、これらの成長、発展、そして、より良い形での

イノベーションを支援する。

パートナーシップによる研究（第 2 セクション参照）の発展は、IRT（技術研究所）、

IHU（大学病院研究所）及び ITE（エネルギー移行研究所）との関係もまたその基盤と

している。Inria は、デジタル分野での技術移転における経験とノウハウを踏まえて、

それが適切であると思われる時は、さまざまなツールを進化させるための提案を行な

わなければならない。

Inria は、彼我のポジションを明確にし、共同知的財産権の問題を正しく扱い、そし

て、整合性のある企業への技術移転戦略を策定するために、SATT（技術移転促進会

社）との協定の作成に取りかかる予定である。これは、共同プロジェクトチームの技

術移転活動の調和ある効率的な推進のための重要な要素である。

Inria は、関係をより密にし、各地域の経済に関する研究にアクセスし、企業とのパー

トナーシップを奨励するために、これまで同様、BPI フランス（公共投資銀行）等の機

関の支援を受けて、DIRECCTE（地域圏企業・競争・消費・労働・雇用局）といった国

の州出先機関との関係を強化する。

20

5

研究・技術移転活動のために内部において人材・資金を動員する。

Inria にはいまだに定年退職者がほとんどいない若い研究所であるとの特徴があり、そ

して、この状況は 2020 年まで続くだろう。たとえば、GTV（職員の高齢化に伴う賃金

上昇）や Inria が負担する民間年金の掛金総額の上昇のために、職員数を一定数とした

場合でも、Inria の職員数限定賃金総額が、毎年顕著に増加している。又、新たな常任

研究者の採用のための資金確保は絶対に必要である。さもなければ、中長期的に大い

なる幻滅を味わう恐れがある。研究者採用中止は、すべての経済・産業分野において

デジタルがますます存在感を増し、又、他のほとんどすべての科学分野の発展にとっ

て重要要素である現在においては、それに逆行するものである。

職員数限定賃金総額が、過剰に大きな割合で増大すれば、Inria は、新たな研究・技術

移転活動を開始、推進し、第 1 セクション及び第 2 セクションにおいて説明された活

動を実施するために絶対に必要な手段を失うことになる。又、その情報処理システム

の更新、並びに、科学的（たとえば、CPER[地域国家計画契約]のプロジェクトを通じ

て）及び資産的な視点から見て必要な複数年投資も困難となるだろう。

Inria は、Inria 内についてはその予算の柔軟性を活かし、同時に、フランス及び欧州に

おける、官民さまざまな資金源からの補足的資金を求めることにより、本格的な科

学・技術移転政策の推進のための資金を確保しなければならない。ただし、その政策

が、何らかの提案募集の成否に左右される形で推進されないようにするための注意が

必要である。

Inria は、職員数限定賃金総額を制御しつつ、毎年、新たな科学者を採用するために、

以下の 4 つの目標を中心とする非常に意欲的な政策を実施する。

・複数年予測を行なうためのツールと方法を強化すること、及びまず科学部門、

次に支援部門を優先して Inria より給料を支払われている職員数を再配分するこ

とを基盤とした、雇用の厳格な管理。

・EPST（科学技術的性格公施設法人）間における予算構成の比較作業を考慮した

上での、支援部門及びサポート部門を優先的に対象とした運営費の抑制。両部門

は、本契約期間中、出費抑制の経緯が把握され、検査される。

・管理用情報処理システムの最新化（これは、支援部門及びサポート部門の能率

の改善の鍵である）。

・クオリティ・リスク管理政策の推進。

5.1. 職員数限定賃金総額の厳格な管理

Inria の組織形態は特有のものであり、その特徴は以下の 3 つの重要要素によく表れて

いる：マトリクス型の組織、国立研究所としての位置づけ（8 箇所の研究センターの

集合体ではない）、そして、並列型の指揮系統。

Inria は組織形態の基本線は守りたいと考えている。ただし、最近のいくつかの報告書

や調査 5により、一定の範囲の修正の可能性が指摘されており、Inria もこれを適切と

21

判断している。すでに Inria は、3 つの総局の設置を特徴とする新たなガバナンスを導

入している。この内の 1 つは運営総局（DGD-A）であり、上位機関として、総務・財

務局、人的資源局、情報処理システム局を監督する。今こそ Inria は、他の EPST（科学

技術的性格公施設法人）の経験と研究センターと本部の間の効率性の強化を踏まえた

上で、研究部門と支援部門の強化を図りつつ、サポート部門（主として財務、人的資

源、情報処理）の合理化を推進しなければならない。

このサポート部門の最適化は、主な内部プロセスの検討及び情報処理システムの改革

（上記参照）の継続により行なわれる。又、必要に応じて、業務プラットフォームや

共同管理センターを設置すると共にさらなるプロセスの電子化を図りつつ行なわれ

る、至近性の必要性が認められない一部の管理業務の内部共同化が検討される。少な

い費用で同レベル以上の質のサービスを受けられる場合は、計算装置やデータ保存装

置の収容といった一部の作業の外部委託も視野に入れられるだろう。他の施設とのグ

ッドプラクティスに関する公式の交流や、さらには、協力関係も、合理化の努力及び

効率や質の高い新たな業務の開発に有益であるはずである。

部局別の各活動の内容の詳細は、改定されたサポート部門最適化行動計画書に記述さ

れる予定である。前回のサポート部門最適化行動計画は、期待された効果をもたらさ

なかった。作成中の今回の計画書は、2016 年上半期に運営委員会に提出され、その

後、その実施が、毎年、運営委員会において検討される。同計画により、サポート部

門の能率の具体的で顕著な改善を確認することができる。

5.2. 運営費、特に、支援部門とサポート部門の運営費の抑制

内容を一新した諸研究センターとの監督のための対話が 2015 年に開始された（中間予

算会議、各業務部門の共通目標、運営局と研究センターの間の目標・人材・資金ミー

ティング等）。この対話は、事務部門でも実施されなければならない。毎年、9 月

に、目標・人材・資金をテーマとするミーティングと並行して、来年度の要求予算額

の分析のための一連の予算会議が開催される。その後、前年度予算の執行が行政事

業・財務・資産局により検査された後、その結果が本年第一四半期中に発表され、関

係部局と討議される。

使途別の配分、特に第 3 集計に関する出費金額については、徹底した分析が行なわれ

る。最初の段階では、他の EPST において、第 3 集計の範囲について、Inria が振り分け

た出費が現行の規則及び使途を遵守しているかを確認するための検討が行われる。次

に、本文書に記述されているサポート部門の最適化により節約された出費（上記参

照）が判定、数値化、追跡される。

──────────────── （訳注：脚注の部分は判読不能です）

GBCP（予算管理と公会計）に関するデクレに基づく措置が、2016 年より適用される。

これに合わせて、特に、効率、柔軟性及び信頼性の向上のためのプロセスの簡易化と

最新化により、Inria の財務管理の最適化が行なわれる。必要があれば、各研究センタ

22

ーにおいて試験的にこの最適化が実施される。これにより、たとえば、請求書処理係

が設置されることになる。

加えて、政府が政府調達局を通じて決定した方針に合わせた資材購入政策の合理化も

継続すべきである。これに際しては、集中処理（一括発注制度導入や集中購入部設

置）を目指すと共に、費用、一括購入による価格抑制、納期、期待されるサービスや

機能性、社会的及び環境的責任に関するより高いパフォーマンスを実現する。又、

Inria の各業務部門に関しては、資材購入政策は、当然ながら、「革新企業からの購

入」を優先するものでなければならない。革新的企業に新たなマーケットへのアクセ

スを与え、又、品質に関する定評を獲得させることにより、その成長への公的支援政

策に協力するのである。

又、Inria は、監査や分析に備えるための作業を踏まえて、資産・ロジスティクス部門

の新たな形での管理に取り組まなければならない。特に、同部門は、以下により、資

産に関わる出費を徹底的に抑制し、又、この出費を確認しなければならないのであ

る。

・研究センターに置かれた実務部局の任務の規定。

・契約の共有化、実務やプロセスの平準化等の活動の実施。

・投資、改修工事、メンテナンス、運営に要する費用の複数年計画の作成。

・エネルギー移行政策の支援。

5.3. 管理用情報処理システムの最新化

Inria は、刷新されたガバナンスと新たな基本方針の採択に基づき、本契約期間を通じ

て、より高性能な情報処理システムを備えることになる。この基本方針は、連続した

5 年間を期間とする情報処理システム・プロジェクト、その日程、費用を規定するも

ので、2015 年第４四半期に最終的に決定される。

Inria のすべての活動は、デジタルの使用の加速化と普及にも関係している。情報処理

システムを都市部に置かなければならない。これにより、使用とメンテナンスが容易

となり、複雑性が低減され、ひいては、効率、クオリティ、信頼性が改善される。特

に、共有化の手段と相互運用性を強化するべきである。他の研究機関や高等教育機関

のパートナーとの共有化の手段の模索はすでに開始されているが、この模索をより徹

底的又システマティックに行なわなければならない。上記を基本として、情報処理シ

ステムの改革の主な目的は、以下の通りである。

・Inria 内部のコミュニケーション及び外部とのコミュニケーション（研究パー

トナー、企業、行政機関、下請企業との）の電子化を進める。

・情報処理システムのセキュリティの監視も今後数年間の主要課題の一つであ

る。これに関しては、特に、国家情報処理システム・セキュリティ政策

（PSSIE）を考慮しなければならない。

・インフラストラクチャの合理化を継続する。インフラストラクチャについて

は、共有化された専用の場所に設置され、セキュリティ対策が取られ、制御され

た内部又は外部のデータセンターにまだ合理化の余地があり、その使用を統合す

ることができる。

23

・刷新され、信頼性が高く、共有されるアプリケーションを備える。その目的

は、信頼性が高く、共有され、整合性のあるデータに基づく、Inria のすべての

レベルにおける活動の指揮を可能とする、整合性があり又欠けるところのない意

志決定システムの構築である。

・特に、出費プロセスの電子化のためにインプリメンテーションし、管理コント

ロールモジュールを拡大するために、すでに開始されている財務部門の管理用情

報処理システム（SAFin）のレベルアップを継続する。

・Inria が能力とその変化の管理、研修計画の管理、信頼性の高い情報の提供を

可能とするツールを保有するための人的資源部の管理システムを最新化する。

・資産に関する情報の性質の把握、統合、蓄積を行なうための資産管理用情報処

理システムを開発する。

・Inria が契約のフォローアップのためのツールを備え、電子署名を一般化す

る。

・科学者にその活動に必要なツールを提供する。

5.4. 本格的なクオリティ・リスク管理政策を推進する

この横断的テーマは、Inria の内部機能の最適化に関する重要な課題であり、以下の 4つの活動を中心として構成されている。

・ より組織化されたクオリティ政策を目指した活動を継続する。AERES（研究・高

等教育評価庁）が、Inria 評価報告書（2014 年）において指摘したごとく、「ク

オリティツールの開発により、職員に強い集団的活力が生み出され、Inria の総

合的能率が向上する」のである。そのために、Inria は、2016 年より、全体的な

クオリティの向上に役立つ、より統合的なアプローチにより、活動・任務・監

査室監視部、プロセス地図、内部満足度調査等のすでに設置されている機関や

制度をより効率的に利用する。カルノー－Inria 研究室（第 3 セクション参照）

において得られた経験を活さなければならない。

・ 強力な監査・内部検査機関の活動の継続により、特に、会計・財務リスク制御

政策を強化する。2016 年の年初に策定された計画に基づく同活動の漸進的な推

進により、職員による取り組みの適切な処理に必要な時間を考慮しても長期的

には Inria のすべての事業がその対象となり、既存の制度や機関の間の区切りを

取り除き、これらを調和させることができるだろう（内部検査、会計の承認、

内部監査等）。

・ 法的リスクを効果的に制御することにより（2015 年の法務問題委員会の設立に

より強化された）、Inria のパートナーに対する約束に最大限の安全性を保証す

る。そのために、Inria の法務部は、効率の改善、能力の共有化、並びに意志決

定への助言及び支援業務の比率の増加を可能とするツールを保有しなければな

らない。

・ 健康、衛生、安全、労働条件に関するリスク予防計画を採択する。健康と労働

安全は Inria のすべての業務の横断的テーマである。

24

そして、Inria は、管理ツールの改善と関係部局のプロセス管理の軽減への努力による

研究支援業務の能率の向上を目的として、研究所内部の運営方法と機能を変更する

が、これは、現在以上の複雑性を生み出すものではなく、むしろ、プロセスの簡素化

努力を伴うものでなければならない。これに関して、Inria の職員は、企業ソーシャ

ル・ネットワーク（RSE）において、この問題に関する意見を発表するように定期的に

要請されている。この試みは継続、さらには拡大されるだろう。

25

6

意欲的な人的資源政策を推進する

Inria のパフォーマンスは、何よりもまず、その所属（研究部門、支援部門、サポート

部門）を問わず、職員のクオリティがその源泉である。人的資源政策の課題は、激し

さを増す国際的競争の中で、すべての職員のために、受け入れと支援に関する条件を

保証することである。

Inria は、その業務の多様性から、毎年、800 人のさまざまな身分・就労形態（公務

員、出向、無期雇用、有期雇用等）の人間を採用する。彼らは研究者、博士課程研究

者もしくはエンジニアになるか、研究の支援又はサポートの職務に就く。Inria は、彼

らの Inria への溶け込みに配慮し、又、数年のみ Inria に勤務するすべての人間が、能

力とノウハウを向上させ、キャリアを継続するために、フランスや外国の科学分野又

は産業分野においてできる限り良いポジションを得ることができるように努める。

InriaAcademy プログラム（セクション 2.5）は、これを強力にバックアップするための

ものである。

研究者に関しては、最高の研究者を迎えるための競争が世界レベルで繰り広げられて

おり、Inria は、この競争に参加し続け、偉大な才能を招聘できなければならない。

Inria の研究者の約半数は、外国国籍であり、これは Inria の魅力を示している。Inriaは、特に若年研究者に対して、世界各国の最高の研究所に匹敵する労働条件を提供

し、又、諸関係省との対話を活発に行なうことにより、この魅力を今後も維持しなけ

ればならない。プロジェクトチームのために、新たな常任研究者を毎年採用するため

の手段の確保は重要である。多数の職員が定年退職を迎えるのが、2020 年以降である

ことに鑑み、まず、科学部門、次に、支援部門を優先した、意欲的な職員の再配置政

策が必要となる。

Inria は、これらの常任研究者と並んで、彼らの任務遂行の支援のために、数年間を

Inria で過ごす、若年研究者、博士課程研究者、ポストドクター、エンジニア、さらに

は科学分野又は産業分野ですでに実績のある研究者を、さまざまな柔軟で開放的な方

式に基づき招聘するための政策を展開しなければならない。この点については、国内

研究員及び国際研究員、委託研究者、出向研究者、さらには、「リサーチ・ポジショ

ン」といった身分は、今後も持続させるべきツールである。これにより、Inria の魅力

とその戦略遂行能力が向上するはずである Inria は、特に、そのプロジェクトチームへ

のさまざまな国のさまざまな文化の研究者の招聘を容易にするために、これらのツー

ルを利用する。

さらに、Inria は、2015 年に設置された公正・公平委員会の支援の下に、迎え入れる女

性研究者数を増加させ、研究者採用及び Inria 内での責任付与においてさらなる男性／

女性の平等性を目指さなければならない。

基本的に、研究部門人的資源政策には、特別の注意が払われる。科学領域毎の採用研

究者数と年齢ピラミッドの変化、及び、研究のさまざまな側面（統率、学際性、開

発、技術移転等）において払われる努力が分析され、追跡調査される。この点に関し

26

て、Inria は、特に、2016 年より、欧州委員会の人的資源基準（HRS4R）に近づくよう

努力し、本契約期間終了後の同基準の準拠を可能とするための特別行動計画を発表す

る予定である。

Inria は、研究支援に携わる職員（支援部門とサポート部門）に関しては、本格的な雇

用・能力予測管理を今後も継続して実施しなければならない。この管理法により、業

務の変化、Inria に対して行なわれたさまざまな監査、そして、必要とされる支援部

門、サポート部門及び研究部門の間のバランスの再調整（上記参照）を踏まえた、今

後の現実的な雇用状況の動向への対応が可能となる。これに関して、Inria は、まず、

賃金総額の制御に関する知識を強化し、又、所属する業務部門が変更されるすべての

職員を支援しなければならない。Inria は、最終的に人員削減の対象となる業務部門の

職員の支援に特別の努力を払い、職員研修政策のクオリティを向上させる。そのため

に、人的資源部門は、すべての職員に最善の形で対応するために、人事に関する能力

を今以上に向上させなければならない。Inria は、教育活動により、職員の専門性を高

め、キャリアに焦点を当て（研究者との面談、経営学校、研修プログラム）、又、

Inria の魅力を増大させつつ、職員の能力を維持、増大させるようにさらに強力に取り

組まなければならない。博士課程研究者、ポストドクター、エンジニアに関しては、

この支援政策の成果は、その職業生活開始後のよりシステマティックな研究の実施に

より把握することができる。

この野心的な人的資源政策には、労使間の対話の強化が必要である。この対話を、

Inria が必要とする変化の重要な原動力としなければならない。労働における満足感

は、科学的成果の卓越性と支援・サポート部門の活動のパフォーマンスを保証するた

めの重要要素である。例えば、2015 年に開始された社会バロメーターは、労働におけ

るクオリティ・オブ・ライフの改善を目指す活動の内容を規定する際の基盤となるだ

ろう。

27

A BCD

用語集

ComUE 大学・高等教育機関共同体

CVT テーマ別研究成果活用コンソーシャム

IRT 技術研究所

ITE エネルギー移行研究所

MODC マッシブオープンオンラインコース（大規模公開オンライン授業）

UMR 混合研究ユニット

SATT 技術移転促進会社

28

付属資料

付属資料 1

ComUE における Inria の位置

Inria は以下の ComUE のメンバーである。

・ブルターニュ・ロワール大学

・コート・ダジュール大学

・グルノーブル・アルプ大学

・フランス・北リール大学

・パリ・サクレー大学

・パリ科学・文学大学

・ソルボンヌ大学

・ソルボンヌ・パリ・シテ大学

Inria は以下の ComUE のパートナーである。

・アキテーヌ大学

・ラングドック－ロシヨン大学

・リヨン・サンテチエンヌ大学（条件付き）

又、Inria はローレーヌ大学のパートナーである。

29

付属資料 2

指標

目標 1：重要な挑戦とのインタラクションにより一つの科学分野を発展させる 測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年） 目標値

1-「白書」数 － 平均 3／年

戦略と政策：学際

的アプローチ

2-学際性を高めるための他の

情報処理や数学の専門家の受

け入れ －

平均 3／年

3-研究テーマ更新支援のため

の特別活動数 －平均 3／年

4-活動中の Inria Project Lab 数 5 10

科学的成果5-参考文献（Hal Inria に提

出）

4500／年 4500／年

6-外国研究機関との共同出版

率

40％ 40％

目標 2：移転とスタートアップの設立に重点を置く 測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年） 目標値

パートナーシップ

による研究

7-フランスからのパートナー

募集（ANR、FUI、PIA 等）を

通じてフローで資金供給され

る共同プロジェクト数

130 同一

研究成果の移転と

活用

8-譲渡又は利用権が与えられ

た資産を基として設立された

スタートアップ数

5 年間で 24 の

設立

平均 10／年

9- 産業財産権収入の金額（投

資者への再分配前）

524k€／年 契約期間中

＋35% 10-産業財産権所有者の収入

と産業財産権に関わる出費

（＝保護費）の比率

1.3 1.3

11-企業と間に締結された双

務契約から得た資金の年間金

額

11-a 総額

11-b 内、カルノー

11-c 内、カルノー中小企業

7.1 M€ 5.1 M€ 1.4 M€

契約期間中

それぞれに

＋40%

12- Inria Inovation Labs 数 2／年 平均 5／年

目標 3：Horizon 2020 に参加し、国際舞台で脚光を浴びる

30

測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年） 目標値

Horizon 2020 での存

在感を高める

13-H2020 フレームワークプ

ログラムへの参加者募集

13-ａ年間財政的リターン

13- b ERC での成功率

13- c LEIT での ICT 参加者募

集の成功率

15.7 M€ 12.3% 16.7%

15 M€ 少なくとも欧

州平均を 20%上回る

国際的パートナー

シップを発展させ

る

14-年度中に設立された連携

チーム数 27 25

15-Inria の研究者の外国にお

けるサバティカルイヤーでの

滞在

15 15

目標 4：地域レベルの優先的協力関係を発展させる 測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年） 目標値

地域に根を下ろす

16-活動中の研究サイト委員

会数（ComUE）／導入サイト

数

6（14 カ所

中）

100%

17-州との間に締結された契

約数（イル・ド・フランスを

除く）

2（6 州中） イル・ド・フラ

ンス以外のセン

ター毎に 118-締結された UMR 協定数／

3 つ以上の共同プロジェクト

チームを有する UMR 数

6（18UMR中）

100%

31

目標 5： 研究・技術移転活動のために人材・資金を動員する 測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年） 目標値

サポート部門の縮

小

19-Inria 全体にサポート部門

が占める割合 17.8%* 15%～16%程度 20-毎年実現された資材購入

における節約率 1% 2%

21-公的及び民間の研究契約

（OIP を除く）から得られた

資金額／全資金額

23% 20%～25%程度

Inria の第 3 集計の

比率の削減 22-第 3 集計の比重

CNRS と同一の

規則を適用し

て正確な数字

が出される

5 年間で 10%の削減

支払期日を最適化

する

23-請求額支払期日 56 日 <30 日 24-任務関連費用払戻期日 42 日 <30 日

*この率は 2014 年年初の IGAENR の監査により出されたものである。

目標 6：意欲的な人的資源政策を推進する 測定可能な目標 指標 初期値

（2014 年） 目標値

外国人研究者を招

聘する

25-採用外国人研究者の比率

25-a 研究員

25-b 上級研究職及び新人

研究職

25-c ポストドクター

25-d 博士課程研究者

37% 73%

69% 53%

30%以上 50%以上

50%以上 50%以上

女性研究者の比率

を増加させる

26-研究者中の女性の比率

26-a 研究員

26-b 研究職

16.9% 5%

25%以上 10%以上

研修を充実させる 27-年間に 1 回以上研修を受

けた Inria 職員数

1,348 人 10%以上の増

加

INRIA, Evaluation of Theme Architecture and Compiling

Project-team Compsys

Evaluation: March 21-22, 2012

Project-team title: Compsys

Scientific leader: Alain Darte

Research center: Inria Rhone-Alpes

Common project-team with: LIP, ENS-Lyon, CNRS, UCBL

1 Team members

Team members (Previous evaluation: April 25-26, 2007)

Insa Inria CNRS ENS-Lyon Total

DR1 / Professors Risset Darte Feautrier 3

CR2 / Assistant Professor Fraboulet Rastello 2

Permanent Engineers3

Temporary Engineer4

PhD Students 1 4 5

Post-Doc. 3 3

Total 2 4 2 5 13

External Collaborators

Visitors (> 1 month)

1 “Senior Research Scientist (Directeur de Recherche)”2 “Junior Research Scientist (Charge de Recherche)”3 “Civil servant (CNRS, INRIA, ...)”4 “Associated with a contract (Ingenieur Expert or Ingenieur Associe)”

Team members (Evaluation: March 21-22, 2012)

Misc. INRIA CNRS ENS-Lyon Total

DR / Professors Darte Feautrier 2

CR / Assistant Professor Alias, Rastello 2

Permanent Engineer

Temporary Engineer

PhD Students Colombet Iooss 2

Post-Doc.

Total 3 1 2 6

External Collaborators Gonnord Plesco 2

Visitors (> 1 month)

+ Laetitia Lecot: administrative assistant.

1

参考資料３

Changes in staff (since 2007)

DR / Professors Misc. INRIA CNRS ENS-Lyon totalCR / Assistant Professors

Arrival 1 1

Leaving 2 2

Comments: As was announced at the end of Compsys I (period 2004-2007), AntoineFraboulet and Tanguy Risset, who moved at Insa-Lyon, left the team, so as to exploreresearch areas closer to the activities at Insa-Lyon (namely sensors and software radio).Compsys II (2007-2012) thus started with 3 permanent researchers (A. Darte, P. Feautrier,F. Rastello). In January 2009, Christophe Alias integrated Compsys as an Inria researchscientist (after a post-doc in Compsys, then another post-doc in the USA). Paul Feautrier,who had the possibility to retire, obtained an Emeritus status to continue in Compsys IIand will continue, if the project is renewed, in Compsys III (2012-2016). Laure Gonnord,after a post-doctoral year in Compsys in 2008-2009, is now assistant professor in Lille butpart-time in Compsys as external collaborator. Compsys remains a small team, with stillthe same difficulties at hiring good collaborators in program analysis, in compilation, andeven harder in high-level synthesis.

Current composition of the project-team: March 2012

Permanent members

• Christophe Alias, Inria junior research scientist.

• Alain Darte, CNRS senior research scientist.

• Paul Feautrier, ENS-Lyon professor.

• Fabrice Rastello, Inria junior research scientist.

External collaborators

• Laure Gonnord, Lille University assistant professor.

• Alexandru Plesco, Inria engineer transfer and innovation, Zettice start-up.

PhD student

• Quentin Colombet, Mediacom project.

• Guillaume Iooss, joint PhD with Colorado State University (S. Rajopadhye).

Current position of former project-team members (including PhD stu-dents) during the 2007-2012 period:

Post-doctoral fellows

Christophe Alias post-doc in Compsys from February 2006 to December 2007,now in Compsys as Inria junior research scientist.

Sebastian Hack post-doc in Compsys from December 2006 to December 2007, nowfull professor of computer science at Saarland University, Germany.

Ouassila Labbani post-doc in Compsys from December 2006 to September 2008,now assistant professor in University of Bourgogne, Dijon, France.

2

Laure Gonnord ATER (non-permanent research/teaching position) from Septem-ber 2008 to June 2009, now assistant professor at Lille University, France.

Florian Brandner post-doc in Compsys from December 2009 to October 2011,now post-doc in Danmarks Tekniske Universitet, Kongens Lyngby, Denmark.

PhD students

Nicolas Fournel PhD student (Ministry of Research grant) from 2004 to 2007graduated in November 2007 (“Estimation and Optimization of Time and En-ergy Performances for the Design of Embedded Systems” [p4]), now assistantprofessor at Universite Joseph Fourier, TimA, Grenoble.

Philippe Grosse PhD student (CEA-Leti grant) from 2004 to 2007, graduated inDecember 2007 (“Dynamic Task Management in an Integrated Micro-Archi-tecture Targeting Low Power” [p5]), now research engineer at the FraunhoferInstitute, Erlangen, Germany.

Florent Bouchez PhD student (ENS-Lyon grant) from 2005 to 2008, graduated inMay 2009 (“A Study of Spilling and Coalescing in Register Allocation as TwoSeparate Phases” [p2]), now research engineer at Kalray, Grenoble.

Clement Quinson PhD student (CNRS/STMicroelectronics grant) from 2005 to2008. Did not graduate. Now engineer at Lumeneo, Ecquevilly, France.

Alexandru Plesco PhD student (Ministry of Research grant) from 2006 to 2010,graduated in September 2010 (“Program Transformations and Memory Archi-tecture Optimizations for High-Level Synthesis of Hardware Accelerators” [p6]),now Inria ITI (engineer transfer & innovation), Zettice start-up incubation.

Benoit Boissinot PhD student (ENS-Lyon grant) from 2006 to 2010, graduated inSeptember 2010 (“Towards an SSA-based Compiler Back-end: Some InterestingProperties of SSA and Its Extensions” [p1]), now engineer at Google, Zurich.

Engineers

Quentin Colombet Engineer within Minalogic Sceptre contract from 2007 to 2009,now PhD student in Compsys.

Last INRIA enlistments

• Christophe Alias was hired at CR2 junior research assistant in 2008 and took hisposition in January 2009, after he finished his post-doc at Ohio State University(P. Sadayappan). He was promoted CR1 at the end of 2011.

2 Work progress

2.1 Keywords

Embedded systems, DSP, VLIW, FPGA, hardware accelerators, compilation, code & mem-ory optimization, program analysis, high-level synthesis, parallelism, scheduling, polyhe-dra, graphs, regular computations.

3

2.2 Context and overall goal of the project

Before its creation, all members of Compsys have been working, more or less, in the fieldof automatic parallelization and high-level program transformations. Paul Feautrier wasthe initiator of the polytope model for program transformations in the 90s and, beforecoming to Lyon, started to be more interested in programming models and optimiza-tions for embedded applications, in particular through collaborations with Philips. AlainDarte worked on mathematical tools and algorithmic issues for parallelism extraction inprograms. He became interested in the automatic generation of hardware accelerators,thanks to his stay at HP Labs in the PiCo project in Spring 2001. Antoine Fraboulet dida PhD on code and memory optimizations for embedded applications. Fabrice Rastellodid a PhD on tiling transformations for parallel machines, then was hired by STMicro-electronics where he worked on assembly code optimizations for embedded processors 1.Tanguy Risset worked for a long time on the synthesis of systolic arrays, being the mainarchitect of the HLS tool MMAlpha. Finally, Christophe Alias, who joined Compsys witha permanent position in 2009, brought his expertise on source-to-source program analysisand optimizations as well as software development.

At this time – end of the 90s – most researchers in France working on high-performancecomputing (automatic parallelization, languages, operating systems, networks) moved togrid computing. On the contrary, we all thought that applications, industrial needs, andresearch problems were more important in the design of embedded platforms. Also, wewere convinced that our expertise on high-level code transformations could be more usefulin this field. We fully shared and still share the vision of compilation and architecturegiven by Bob Rau and his colleagues (IEEE Computer, sept. 2002):

“Engineering disciplines tend to go through fairly predictable phases: ad hoc, formaland rigorous, and automation. When the discipline is in its infancy and designers donot yet fully understand its potential problems and solutions, a rich diversity of poorlyunderstood design techniques tends to flourish. As understanding grows, designerssacrifice the flexibility of wild and woolly design for more stylized and restrictivemethodologies that have underpinnings in formalism and rigorous theory. Once theformalism and theory mature, the designers can automate the design process. Thislife cycle has played itself out in disciplines as diverse as PC board and chip layoutand routing, machine language parsing, and logic synthesis. We believe that thecomputer architecture discipline is ready to enter the automation phase. Althoughthe gratification of inventing brave new architectures will always tempt us, for themost part the focus will shift to the automatic and speedy design of highly customizedcomputer systems using well-understood architecture and compiler technologies.”

With this view in mind, we were convinced of two complementary facts:• The mathematical tools developed in the past for manipulating programs in auto-

matic parallelization were lacking in high-level synthesis and embedded computingoptimizations. Even more, they started to be rediscovered frequently under less ma-ture forms. But they also needed to be extended to become more robust, more gen-eral, and to address new challenges. Similarly, back-end code optimizations neededto be revisited in the light of embedded processors features and objectives.

• Before being able to really use these techniques in HLS and embedded programoptimizations, we needed to learn from the application, the electrical engineering,and the embedded architecture sides. We did in Compsys I – with work on trafficgenerators, SoC simulation, power issues [c33, c34, j11] – but failed to hire students

1This stay at STMicroelectronics is also one of the reasons why back-end code optimizations became amajor research direction of Compsys, while the initial goal was more focused on high-level synthesis.

4

or researchers with strong electrical engineering background. With the departure ofT. Risset and A. Fraboulet, who were the main SoC experts in Compsys, this pushedus to a stronger focus again on compiler optimizations and “fundamental” research.

Compsys specificity remains to tackle combinatorial optimization problems (graphs, lin-ear programming, polyhedra) arising from actual compilation problems (register alloca-tion, cache optimization, memory allocation, scheduling, consumption, generation of soft-ware/hardware interfaces, etc.) and to validate these developments in compiler tools. Toaddress relevant problems and to have more impact, we believe our research efforts shouldbe combined with strong industrial collaborations. Our work is at the frontier betweenlanguages and architectures, trying to identify the concepts and techniques that make theautomation, from codes to machines, possible by compilation techniques.

2.3 Objectives for the evaluation period

Compsys I (the initial proposal) had four research directions, centered on compilationmethods for embedded applications, both for software and accelerators design:

• code optimization for specific processors (mainly DSP and VLIW processors);• platform-independent loop transformations (including memory optimization);• silicon compilation and hardware/software codesign;• development of polyhedral (but not only) optimization tools.

These research activities were supported by a marked investment in solid mathematicaland algorithmic studies, with the aim of constructing operational software tools, not justtheoretical results. Hence the 4th research theme, centered on the development of thesetools. In Compsys II, these four objectives were recentered into the following 3 objectives:

• back-end code optimization for both aggressive and just-in-time (JIT) compilation;• program analysis and transformations for high-level synthesis (HLS);• development of polyhedral tools.

2.4 Objective 1: aggressive and JIT back-end code optimizations

2.4.1 Staff

Permanent researchers Alain Darte, Fabrice Rastello.PhD students Benoit Boissinot, Florent Bouchez, Quentin Colombet.Post-docs Florian Brandner, Sebastian Hack.

2.4.2 Project-team positioning

Compilation for embedded processors is either aggressive or just in time (JIT). Aggressivecompilation consists in allowing more time to implement costly solutions (so, looking forcomplete, even expensive, studies is mandatory): the executable code is loaded in perma-nent memory and the compilation time to obtain it is not so significant. In particular,for embedded systems, where code size and energy consumption usually have a criticalimpact on the cost and the quality of the final product, the application is cross-compiled,i.e., compiled on a powerful platform distinct from the target processor. JIT compilation,on the other hand, corresponds to compiling bytecode on demand on the target processor.The code can be uploaded or sold separately on a flash memory. Compilation is performedat load time or even dynamically during execution. The heuristics, constrained by timeand limited resources, cannot be too aggressive: they must be fast enough.

In this context, our goal was to contribute to the understanding of combinatorialproblems that arise in compilation for embedded processors (e.g., in opcode selection,SSA conversion, register allocation, code placement in the instruction cache) to derive

5

both aggressive heuristics and JIT techniques. A first specificity of our work is that wealways aim at adding a theoretical value on the problems we address (using graph theory,NP-completeness), even for problems that can appear “old” (such as register allocation).The second specificity is that, thanks to the collaboration with STMicroelectronics (andmore recently with Kalray), we can implement and test our techniques directly within anindustrial compiler. After clarifying, debunking, understanding the key issues that makethe addressed problem hard, we first develop potentially-costly solutions (e.g., using integerlinear programing) for aggressive compilation. This process allows us to confront thetheory with the practice and provides a basis for designing and evaluating JIT solutions.

In Compsys II, all our activities were centered on the development of SSA-based codeoptimizations. Static single assignment (SSA) is an intermediate code representation orcode property where each scalar variable is defined, textually, only once. It is becom-ing more and more popular in retargetable compilers as it leads to simpler analysis andoptimization algorithms, easier to design, debug, and maintain (a feature increasinglyimportant in compilers), and is more suitable to JIT techniques, without compromisingperformances too much. In Compsys I, we were the first to point out that the interferencegraph of variables in SSA is chordal and to advocate, based on this property, a decou-pled register allocator that first spills (assignment to memory, optimizing load/stores),then colors (allocation to registers with coalescing to reduce register-to-register copies),and finally repairs (lowering using available instructions, that possibly inserts shuffle codeand basic blocks). Compsys II was devoted to a deeper understanding of such a registerallocation strategy and, more generally, of properties of SSA (and related intermediaterepresentations) linked to dominance, out-of-SSA conversion, liveness analysis, etc.

2.4.3 Scientific achievements

Going out of SSA In SSA, multiplexers (called φ functions) are used to merge valuesat a “join” point in the control flow graph. To generate machine code, φ functions have tobe replaced, at the end of the process, by register-to-register copy instructions on controlflow edges. Naive methods for destructing SSA, when correct, generate many uselesscopies (live-range splitting), but also relies on the ability of disambiguating indirect jumpsfor splitting edges. We addressed three issues: correctness, code quality (elimination ofuseless copies), algorithm efficiency (speed and memory footprint). Our method, bestpaper at CGO’09 [c8], separates the issues of correctness and optimization, which makesit conceptually simpler and more robust than previous approaches that were often based on“patches”. This correctness issue was, for a long time, a slowing factor to the developmentof SSA (e.g., bugs in GCC and Jikes). Also, by exploiting SSA properties (in particularwith a liveness check algorithm, see hereafter), our algorithm outperforms the speed of thebest algorithm so far (Sreedhar) by 2x and reduces the memory footprint by 10x.

Liveness analysis in SSA One important source of error of prior out-of-SSA imple-mentations is a bad understanding of the liveness of φ-related variables. We proposed atCGO’08 [c9] (also best paper) a method to check the liveness of a variable at a given pro-gram point. Our method is specialized to SSA and survives all program transformationsother than changes of the control-flow graph structure. As a bonus, it is less memoryconsuming and, depending on the client, usually faster. The SSA properties we identifiedfor this liveness check allowed us to revisit the problem of computing liveness sets, too. Byexploiting the dominance property of (strict) SSA form and the concept of loop-nestingforest, we designed a two-phase data-flow algorithm. Compared to traditional iterativedata-flow approaches, which perform updates until a fixed point is reached, our algorithm,presented at APLAS’11 [c7], is twice faster on average than the fastest algorithm (Cooper).

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Structure of interferences in SSA & SSI As previously mentioned, one of the im-portant properties of SSA is that graph coloring under SSA is polynomial because thecorresponding interference graph is chordal. What first attracted our curiosity to SSI(static single information, a variant of SSA with bi-directional properties) was the claimthat the interference graph in SSI is an interval graph. Our debunking paper [o5, j1] clari-fies a number of mistakes on SSI and provides a proof (much harder than the initial proof,which was completely wrong) for this interval graph property. We also revisited SSI for itstheoretical ability to perform both forward and backward sparse data flow analysis. Thiswork, still under review, aims at organizing the zoo of existing program representations(SSA, SSI, e-SSA, SSU, etc.) that exploit live-range splitting (e.g., with φ and σ functions)to enforce a static single information property (i.e., valid on a whole live-range).

Spilling The fact that the interference graph in SSA is chordal enables the design of adecoupled allocator: the spilling phase that stores variables to memory to lower the registerpressure can be done before the coloring phase that assigns the other variables to registers.This decoupling opened the door for new spilling strategies. We first made an exhaustivestudy on how SSA impacts the complexity of “spill everywhere” (i.e., the whole live-rangeof a spilled variable is in memory). Contrarily to our initial hopes, most problems remainNP-complete [c12]. However, the fact they are polynomial for a fixed number of registerssuggested spill-everywhere heuristics that incrementally solve, in “polynomial” time, theallocation problem with few registers, then “stack” the solutions. We applied this princi-ple for split compilation [c26] (with Alchemy team): an ahead-of-time stacking algorithmdrives, through portable bytecode annotations, the decisions of a light online JIT algo-rithm that adapts the allocation to the right target. We are also currently designing apurely JIT “stacking” solution. In parallel, to better understand spilling in its generality(not just spill everywhere), we developed an integer linear programming formulation, moreaccurate and expressive than previous approaches, that exploits the decoupling betweenspilling and coalescing (CASES’11 [c21]). The experimental comparison, in the STMicro-electronics compiler, of various heuristics to this “optimal” solution draws, among others,the following conclusions: a) significant savings can still be obtained in terms of static spillcosts, cache misses, and dynamic instruction counts; b) rematerialization is extremely im-portant and SSA can pay off here; c) SSA complicates the formulation of optimal spilling,because of memory coalescing of interfering variables; c) micro-architectural features aresignificant and thus should be accounted for in the model (but it is never the case). Thisdeep study is still the first step for designing new aggressive and JIT spilling strategies.

Coalescing The effectiveness of the decoupled approach depends on the ability to copeefficiently, during the coloring phase (coalescing), with the shuffle code (register-to-registercopies, edge splitting) introduced by the repairing phase (φ-functions replacement, registerconstraints handling, etc.). Our first results (best paper at CGO’07 [c11]) were devotedto the complexity of coalescing problems (aggressive, conservative, incremental, and opti-mistic), discussing also on the structure of the interference graph (arbitrary, chordal, ork-colorable in a greedy fashion). This study was extremely useful to point out where thecomplexity comes from. In [c13] – a more practical paper – we improved the de-coalescingphase of an optimistic approach and designed an advanced incremental conservative ap-proach, which, contradicting the common belief, turned out to be simple to implement andclose to optimal. A good context to stress its performances was to apply it in the contextof register aliasing, which we address in [c46] with the introduction of a “semi-elementaryform”, generalizing the “puzzle” approach of Pereira and Palsberg. With the democrati-zation of SIMD instruction set architectures, handling register aliasing will become critical

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even though current compilers are not mature enough to fully expose it. The last steptowards the design of a practical SSA-based “coloring” algorithm – generalization of linearscan – was the efficient handling of register constraints [c20]. Thanks to the concept ofpost-repairing of violated register constraint, the spirit of decoupled register allocationcan be kept, i.e., with spilling and coloring as simple as possible, without tricky patchesto handle special cases of the instruction set architecture. The cost of repairing (as forregister-to-register copies used to get rid of φ-functions) is encapsulated in the coloringobjective function, through affinities and dislikes (negative weight affinities). We appliedthis method to develop both a graph-based approach (extension of conservative coalescingto handle register dislikes) and a scan-based decoupled approach (new tree scan coalescer).

Parallel copies All decoupled approaches, and even out-of-SSA translation, rely onshuffle code represented as parallel copies (involving registers but also memory slots) inbasic blocks and also, implicitly, on critical edges, i.e., edges that flow from a block withseveral successors to a block with several predecessors. To optimize such copies, we pro-posed a new back-end optimization called parallel copy motion [c10]. The technique isto move copy instructions in a register-allocated code from a program point, possibly anedge, to another. In contrast with traditional schedulers that must preserve data depen-dences, our copy motion can permute register assignments so that a copy can “traverse”all instructions of a basic block, except those with conflicting register constraints. As theinterplay of this optimization with the scheduler is high, we pushed this idea further toperform code motion (of copies) on register-allocated data dependence graphs. This tech-nique [c15] can eliminate useless copies and reorder instructions, while preserving a validregister assignment. It is a step forward the design of register-pressure aware schedulers.

2.4.4 Collaborations

Our work on back-end code optimizations were done in tight collaboration with colleaguesfrom STMicroelectronics (Benoıt Dupont de Dinechin, Christophe Guillon, Francois deFerriere). After we proposed SSA-based decoupled register allocation, Sebastian Hack(Karlsruhe) got the same idea independently and became a close collaborator. Then, JensPalsberg, Fernando Pereira, Philip Brisk (UCLA) started to explore this area too andbecame partners on many aspects (students, tutorials, PhD defenses, joint papers, etc.).The work on split compilation, one of the topics of the Mediacom project, was the outcomeof a collaboration with the Alchemy Inria team (Albert Cohen, Boubacar Diouf).

2.4.5 External support

• SCEPTRE project, collaboration with STMicroelectronics (compilation team).• MEDIACOM project, collaboration with STMicroelectronics (compilation team)

and Alchemy Inria team (A. Cohen).• FAPEMIG-INRIA (Brazil-France funding mechanism), collaboration with Federal

University of Minas Gerais, Brazil (F. Pereira).• PROCOPE (Germany-France funding mechanism), collaboration with Saarland Uni-

versity (S. Hack).

2.4.6 Self assessment

Our activities with STMicroelectronics were a huge success for us, not only for the con-tracts we get. Being able to work within a complete industrial compiler made our studymore relevant and more than just theoretical. Based, among others, on this success story,Inria and STMicroelectronics established a general agreement for joint research projects

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(Alain Darte was part of the corresponding committee). Also, through this activity, Comp-sys succeeded to attract young researchers: two PhD students from ENS-Lyon (FlorentBouchez [p2] and Benoit Boissinot [p1]), two top-level post-docs (Sebastian Hack and Flo-rian Brandner), one engineer from STMicroelectronics (Quentin Colombet) join Compsysfor a PhD, a past student (Cedric Vincent) was hired by STMicroelectronics.

As for scientific results, the comments we got from other researchers were very encour-aging. For example, Keith Cooper (specialist of register allocation since he advised PrestonBriggs PhD thesis) concluded his analysis of the PhD manuscript of Florent Bouchez by“Taken together, the chapters of Florent Bouchez’s Ph.D. thesis form the most completeexploration of the theory of register allocation that I have seen”. We received three consec-utive best paper awards at CGO, a conference with mainly practical contributions, whichwas also, for us, a sign that many researchers think that tightening theory and practiceis fundamental. We were also asked to give tutorials (CASES’08 [o13], CGO’09 [o12],LCPC’09 [o7]) on the new view we proposed on register allocation. This recognitionhelped us organizing the very first international workshop on SSA (see hereafter).

This topic is not yet finished, but low-hanging fruits are rare. Beating 30 years ofheuristics, even if we improved the theoretical understanding, is not obvious. In 2010-2011, Fabrice Rastello left Compsys for a sabbatical, renewing his centers of interest, allNano2012 projects were cancelled, and manpower on back-end code optimizations hasbeen reduced at STMicroelectronics (due to strategic options). For all these reasons, thisactivity will now slow down, unless Compsys can hire new researchers on this topic.

2.5 Objective 2: program analysis and transformations for HLS

2.5.1 Staff

Permanent researchers Christophe Alias, Alain Darte, Paul Feautrier.PhD students Hadda Cherroun, Alexandru Plesco, Clement Quinson.Post-docs Ouassila Labbani.

2.5.2 Project-team positioning

With the advent of parallelism in supercomputers, the bulk of research in code transfor-mation resulted in (semi-)automatic parallelization, with many techniques based on thedescription and manipulation of nested loops with polyhedra. Embedded systems gener-ated new problems in high-level code optimization, especially for loops, both for optimizingembedded applications and transforming programs for high-level synthesis (HLS) (whereloop unrolling and basic block scheduling of the loop body have been, for a long time,the only loop optimizations). Everything that has to do with data storage is of primeimportance as it impacts power consumption, performance, and chip area.

On the application side, multimedia applications often make intensive use of multi-dimensional arrays, in sequences of (nested) loops, which make them good targets forstatic program analysis. In practice, the applications are rewritten several times, by thecompiler or developer, to go from a high-level algorithmic description down to an optimizedand customized version. But for memory optimizations, the high-level description is wherethe largest gain can be obtained because global program analysis and transformations canbe done: analyzing multimedia applications at the source level is thus important. On thearchitecture side, the hardware, in particular memories, can be customized. When design-ing/optimizing a programmable embedded system, adequate parameters can be selectedfor cache and scratch-pad memories to achieve the smallest cost for the right performancefor a given application or set of applications. In HLS, memories (size, topology, connectionsbetween processing elements) can even be fully customized for a given application.

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Embedded systems are thus good targets for memory optimizations. But powerfulcompile-time program and memory analysis are needed to (semi-)automatically generatea fully-customized and optimized circuit from a high-level C-like description. Also, newspecification languages or compilation directives are needed to express communicatingprocesses and their communication media: processes communicating through FIFOs orshared memories are a good target. Our objective in this topic was to adapt and ex-tend high-level transformations, previously developed for automatic parallelization, to thecontext of HLS and embedded computing optimizations. Such techniques started to berediscovered under various forms and we thought our previous expertise could be usefulboth for the dissemination of already-known techniques and the development of new ones.

2.5.3 Scientific achievements

Static memory allocation and reduction When designing hardware accelerators,one has to solve both scheduling (when is a computation done?) and memory allocation(where is the result stored?). This is important to exploit pipelines between functionalunits, or between external memories and hardware accelerators, and save memory space.An example is image processing, for which it is preferable to store only a few lines and notthe entire frame, data being consumed quickly after being produced. Reducing memorysize can be done by re-mapping each array so that it reuses its memory locations when theycontain a dead value (intra-array reuse). In Compsys I, in a collaboration with HP Labs(Rob Schreiber, PiCo project), we showed that all previous approaches are particular casesof a general technique based on the construction of admissible lattices (see patent [o15]).A stand-alone tool was developed for generating such a lattice and a corresponding linearmapping with modulo (see the software tool Cl@k and Section 2.6.3).

After the theory, we developed the algorithms needed to implement these memory reusestrategies, i.e., the interface with programs and the required program analysis (analysis ofthe lifetimes of individual array elements). The resulting tool Bee was implemented thanksto the source-to-source transformer ROSE, developed by D. Quinlan (Livermore). Thetechnique was demonstrated on benchmarks borrowed from IMEC, thanks to P. Clauss,S. Verdoolaege, and F. Balasa [o1, c1]. The combination Cl@k+Bee was the first imple-mentation for array contraction based on modular mappings. As a side effect, this providesthe most aggressive algorithm for converting arrays into scalars. This technique was alsoused in Chuba (see hereafter in this section) for defining the local memory required byits underlying “double-buffering”-like execution. Nevertheless, more work remains to bedone for deriving faster and better heuristics, for speeding-up the program analysis, andfor coupling scheduling, memory reuse, and memory size constraints.

First studies in high-level synthesis At the end of Compsys I and beginning of Comp-sys II, our preliminary activities on HLS focused on identifying how compiler techniques –back-end scheduling and high-level transformations – could be integrated in existing HLStools. This research thus also required an important effort in analyzing these tools.

The thesis of Hadda Cherroun [p3] focused on scheduling iterations of loops, extractedfrom multi-dimensional techniques, taking into account resource constraints. The ideawas a two-levels scheduling, in which the “fronts” generated by the first-level schedule arerefined using combinatorial optimization methods. Several branch-and-bound algorithms,incorporating reweighting techniques similar in spirit to Johnson’s algorithm, were de-signed [j2] as well as scheduling techniques using graph coloring [c19].

As part of the PhD work of Clement Quinson, we analyzed the instruction schedulingapproach used in UGH, the HLS tool developed at LIP6. To guide the synthesis, the userconstrains the scheduler with a pre-allocation (draft data path) of some scalar variables

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to physical registers. To increase its freedom, the scheduler relaxes output dependencesbetween different writes and adds anti dependences on the fly to preserve the programsemantics. We proved that deciding if a deadlock will appear with this strategy is NP-complete, which implies a need for backtracking or register duplication [c24]. These issuesare related to Bernstein’s conditions [j7], the scheduling of register-allocated codes, andthe phase-ordering problem (for register allocation & scheduling) in standard compilers.

Finally, in the PhD work of Clement Quinson and Alexandru Plesco, we studied theimpact of high-level transformations, applied at source level before HLS tools (namelyCatapult-C, Pico, and C2H). These studies [c27, c43], hard to “sell” by publications,were nevertheless the starting point on our more advanced work on communication opti-mizations for HLS (see hereafter in this section) and on the analysis of while loops (seeSection 2.6.3), for termination and iterations counting.

Program analysis for Array-OL Array-OL is a formalism that combines the stream-ing paradigm with template programming. It was introduced to ease the implementationof data-intensive signal processing as found in sonar and radar software. Based on thework of Alain Demeure at Thales in the 1980s, it has been developed both by Thales’ TRTand the University of Lille LIFL. Array-OL is not a programming language, but a devel-opment tool in which a design is specified by annotations on a graphic interface. In thecontext of the Martes ITEA project (see Section 3.3), Ouassila Labbani and Paul Feautrierdeveloped a tool for the extraction of Array-OL specifications from legacy C code [c39].The tool reused part of the Syntol scheduler for parsing and semantic analysis as well asnew program analysis to make data movements explicit, as required in Array-OL [o16].

Program analysis and communication optimization for HLS Today, HLS toolsare clearly becoming more mature for generating hardware accelerators with an optimizedinternal structure, thanks to efficient instruction scheduling techniques, resource sharing,and finite-state machines generation. However, interfacing them with the outside world,i.e., integrating the automatically-generated hardware accelerators within the completedesign, with optimized communications, so that they achieve the best throughput, re-mains a very hard task, reserved to expert designers. In a previous work [j10] (at the endof Compsys I), we focused on how to feed non-programmable accelerators – systolic arraysgenerated by the HLS tool MMAlpha – with external data, thanks to a customized com-munication module. Following our preliminary study on source-to-source transformationsfor HLS, our goal in Compsys II was to improve the design of these interfaces, trying toconsider the HLS tool as a back-end for more advanced front-end transformations.

Using the C2H HLS tool from Altera, which can synthesize hardware acceleratorscommunicating to an external DDR-SDRAM memory, we showed that it is possible torestructure the application code, to generate adequate communication processes entirelyin C, and to compile all of them with C2H, so that the resulting application makes full us-age of the memory bandwidth [c3]. These transformations and optimizations combine, inan interleaved manner, techniques such as double buffering, array contraction, loop tiling,software pipelining, among others. We showed how to perform the required analysis andoptimizations automatically using polyhedral techniques [c4, c5]. A unique feature is thatwe can pipeline tiles, exploit inter-tile data reuse, and space locality to improve DDR ac-cesses, and even cope with approximations [o2, o3]. These techniques were incorporated inan automatic source-to-source transformation tool, called Chuba (see Section 3.2), whichis the core of Alexandru Plesco PhD [p6]. This study shows that HLS tools can indeed beused as back-end optimizers for front-end optimizations, as in standard compilation wherehigh-level transformations can be developed on top of assembly-code optimizers.

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High-level synthesis with pipelined arithmetic In HLS, the target circuit must notonly be efficient, but also produce quality results, thanks to specific arithmetic operators.Producing such operators is the specialty of the Arenaire Inria project, which developsFloPoCo, an open-source FPGA-specific generator that converts functional descriptionsinto pipelined floating-point arithmetic operators. These pipelined operators need a fineoptimization of the data and control paths to deliver performances. As current HLS toolsusually provide an abstraction that hides the back-end details, a purely source-to-sourceapproach was not enough in this case. We developed an algorithm to generate, from a Cprogram, an hardware accelerator that efficiently uses these pipelined operators, reschedul-ing the initial program execution to keep the operator’s pipeline as busy as possible, whileminimizing the memory accesses. This new schedule is then used to generate the VHDLcode of finite state machines (FSM) controlling the data-flow through the arithmetic op-erator [c6]. We also addressed the problem of generating control FSMs of multiple parallelcomputing cores accelerating the same application [o4]. A startup, Zettice, is currentlyin incubation around the technologies developed in this section and the previous one.

2.5.4 Collaborations

Our research activities on HLS involved collaborations and informal contacts with the Inriaproject Cairn (S. Derrien), the Inria project Arenaire (F. Dupont de Dinechin, B. Pasca),STMicroelectronics (HLS team), Thales (through the Martes project), colleagues from thefrench HLS community (in particular F. Petrot at TimA and A. Greiner at LIP6).

2.5.5 External support

• PhD support CNRS/STMicroelectronics.• S2S4HLS project, with STMicro (HLS team) and Cairn Inria team (S. Derrien).

2.5.6 Self assessment

On the positive side, we think that we made slow but strong progress on program analysisand transformations for HLS. In particular, the automation of optimized communicationswith inter-tile reuse and automated “double-buffering”-like execution, which generalizessome work on scratch-pad memory optimizations and kernel offloading for GPUs, offersinteresting perspectives, beyond HLS. But, before getting any fundamental results, suchresearch requires a lot of efforts and time due to the interaction with HLS tools and FPGAplatforms (tough developments and use).

On the negative side, except for Alexandru Plesco, we never succeeded to find studentsand hire researchers with a strong architecture/synthesis background and who can, at thesame time, understand mathematics and computer science. In 2010 and 2011, all actors ofthe french HLS community tried to structure their efforts through two ANR proposals but,despite the coordinating and writing efforts, these proposals were rejected. It seems inretrospect that the HLS community has yet to find a clearer balance between new researchand industrial development. The same is true for our unfruitful collaboration with theHLS team of STMicroelectronics. Finally, we also regret to have missed the opportunityto participate in the network of excellence ArtistDesign. We were affiliate members at itsstart (in 2007) but, at this time, we were more involved in back-end code optimizationswith STMicroelectronics. It is only at the end of Compsys II that our activities startedto be connected to the topics addressed in ArtistDesign. Also, the small size of Compsysunfortunately does not allow us to be everywhere.

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2.6 Objective 3: development of polyhedral tools

2.6.1 Staff

Research staff Christophe Alias, Alain Darte, Paul Feautrier, Laure GonnordPhD students Alexandru PlescoPost-docs Fabrice Baray (in Compsys I).

2.6.2 Project-team positioning

Since the times of Pip and of the Polylib, Compsys has been active in the implementationof basic mathematical tools for program analysis and synthesis. Pip is still developed byPaul Feautrier and Cedric Bastoul, while the Polylib is now taken care of by the InriaCamus project, which introduced Ehrhart polynomials. These tools are still in use world-wide, but it is interesting to observe that they have been reimplemented many timeswith (sometimes slight) improvements: consider for instance the Parma Polylib, SvenVerdoolaege’s ISL and barvinok libraries, or the Jollylib of Reservoir Labs. More recently,other groups also made a lot of efforts towards the democratization of the use of polyhedraltechniques, in particular the Alchemy Inria project, with the development of Graphite inGCC, and Sadayappan’s group in the USA, with the development of Pluto.

Compsys II has continued in its tradition, focusing on the introduction of new conceptsand techniques to extend the polytope model, with a shift toward tools that may preparethe future of parallel computing. For instance, PoCo and c2fsm are able to parse generalprograms, not just SCoPs (static control programs), while the efficient handling of Booleanaffine formulas is a prerequisite for the construction of non-convex approximations. Cl@kis the first step towards memory optimization in stream languages and may be useful inall kind of situations. Our work on Chuba introduces new analysis related to the lifetimesof array elements and the possibility of handling approximations. Finally, our work onthe analysis of while loops is both an extension of the polytope model itself (i.e., beyondSCoPs) and of its applications (interest in program termination and possibly WCET tools).

2.6.3 Scientific achievements

Critical and admissible lattices At the end of Compsys I, as a result of our formal-ization, in a common model, of all intra-array reuse techniques, we developed Cl@k, astand-alone combinatorial optimization tool that computes or approximates the criticallattice for a given 0-symmetric polytope. (An admissible lattice is a lattice whose inter-section with the polytope is reduced to 0; a critical lattice has minimal determinant.) Italso computes the successive minima of such polytopes. Cl@k completes the Polylibsuite, enabling yet another kind of optimizations on polyhedra, with modulo operations.Its initial application was the automatic derivation, in a sequential program, of array map-pings that enable memory reuse thanks to modulo operations. In Compsys II, we usedit with no change for designing memory mappings for our “double-buffering”-style kerneloffloading in Chuba. Other applications are foreseen, which will require some extensions.

Polyhedral compilation framework Usually, implementing a polyhedral analysis is along, difficult, and bug-prone task. The programmer must be familiar with many differentlibraries (Polylib/ISL, Piplib, Cloog to quote a few), each with its own format and API,which complicates the programming and lengthens the development time. There is a needfor a common interface to these tools as well as for an higher level of abstraction. PoCoprovides such an interface and enables the manipulation of high-level objects (e.g. polyhe-dra, operations, schedules), rather than vectors and matrices. These features, which can

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seem simple at first glance, allow the programmer to quickly prototype polyhedral tools.PoCo, developed by Christophe Alias, is the result of a systematic effort to restructurethe code into reusable functions and objects along 6 years of development. The tools Bee,Rank, and Chuba were built thanks to PoCo’s high level interface, which made theirdevelopment more robust and stable.

Analysis of while loops: towards irregular programs The polyhedral model isinherently limited to programs with static control: only DO loops, no while loops, tests onloop counters only. The only data structures are scalars and arrays, and the index functionsmust be affine in the surrounding loop counters. Many computational kernels fail to fit inthis model by a small margin: see for instance Gaussian elimination with pivoting, or theSingular Value Decomposition, which uses the break statement. There is a time-honoredapproach for handling irregular problems, which dates back to the pioneering work ofFloyd and Manna. The program is first converted into an affine interpreted automaton –combination of a finite state machine (FSM) and a list of variables – whose behavior isa superset of the program behavior. A transition can be fired only if an affine constrainton the variables is satisfied, and its effect is an affine assignment of new values to thevariables (or more generally an affine relation between input and output variables). Onecan compute invariants for each state, i.e., constraints on the variables that are satisfiedwhenever the control reaches this state. In general, the invariant cannot be computedexactly and must be over-approximated, using techniques from abstract interpretation.

In program termination, a ranking function is a function to a well-founded set thatdecreases at each transition. By establishing a strong link – exposed in the survey pa-pers [c23, j4] – between the work of Karp, Miller, and Winograd on recurrence equations,the multi-dimensional scheduling techniques we invented in the 1990s for loops, and theconcept of ranking functions, we have been able to bring to the program terminationcommunity many results developed for the detection of parallel loops. Our technique forgenerating multi-dimensional affine ranking functions subsumes several algorithms pro-posed by this community. In addition, coupled with counting methods in polytopes, itcan provide upper bounds on the number of iterations, which can be of interest for theWCET (worst-case execution time) community. This work was presented at SAS’10 [c2].A complete software suite was developed, which first uses c2fsm to convert the C sourceinto an interpreted automaton. Aspic, developed by Laure Gonnord, is then responsiblefor computing invariants as polyhedral approximations. Finally, Rank builds a ranking (ifany) using Pip and computes upper bounds on the number of iterations using the Ehrhartpolynomial module of the Polylib. The first two stages of this tool chain (c2fsm andAspic) were presented at TAPAS’10 [c29].

Simplification of Boolean affine formulas Up to now, in the polyhedral model, onehas only considered conjunctions of affine inequalities, or, equivalently, convex polyhedra.The expressive power of these formulas is enough to handle simple abstractions like DOloop iteration domains or elementary dependences. However, as soon as one wants tohandle more complex objects, like value-based dependences or conditionals in loop nests,one must consider unions of polyhedra or even formulas using the full range of Booleanoperators, including negations and disjunctions. Algorithms on such formulas have atendency of generating highly redundant formulas of exponentially increasing size. PaulFeautrier developed an algorithm and a tool for the elimination of redundancies [o18],which has already found a use in the simplification of FSMs for high-level synthesis.

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Transitive closure of Boolean affine relations Since the seminal paper of Bill Pughet al., it has been noticed that the transitive closure operator (a.k.a. Kleene star) is animportant tool for program analysis. For instance, to analyze and summarize the effectof an inner loop in a set of nested loops, one needs to compute the transitive closureof the inner loop body. Since the transitive closure of a Boolean affine relation is notnecessarily affine, one must resort to over- or under- approximations, depending on thecontext. All known algorithms, for instance by Bill Pugh, by Francois Irigoin, or bySriram Sankaranarayanam, reduce to the construction and summation of the distancepolyhedron of the given relation. Paul Feautrier has proposed a new algorithm, based onthe decomposition of a preorder into an equivalence relation and a partial order, whichreduces to Pugh and Irigoin algorithms in simple cases, but can be extended to morecomplex formulations. This work in progress has been presented at IMPACT’12 [c28].

2.6.4 Collaborations

The development of our software tools (excluding those related to back-end code opti-mizations and developed in STMicroelectronics compilers) is not supported by any formalcollaboration. However, we have regular discussions with colleagues from the Inria teamsAlchemy (A. Cohen, C. Bastoul, S. Verdoolaege), Cairn (S. Derrien), Camus (V. Loechner,P. Clauss), the PIPS group (F. Irigoin, B. Creusillet, R. Keryell), people at Reservoir Labs(B. Meister, N. Vasilache), the Pluto group (Sadayappan, Ramanujam, U. Bondhugula),the team of S. Rajopadhye, etc.

2.6.5 External support

No specific support.

2.6.6 Self assessment

We believe that our effort to convert abstract theorems and algorithms into practical soft-ware is worthwhile and on the whole successful. A crucial point is that while abstractcomplexity results are important, they should not deter us to attack NP-complete prob-lems, which may have feasible solutions in practical cases. The recent success of SAT andSMT solvers, due to improved algorithms and processors, is a case in point.

In its developments, Compsys is using a wide choice of languages, including OCaml,C++, and Java. This is both an advantage and a drawback. When associating tools, itforces communication through files (or Unix pipes), at some cost in performance. On theother hand, having independent tools simplifies maintenance and evolution. Having ourtools converge to a common language would be a major effort, which cannot be consideredunless additional manpower is made available, possibly by INRIA.

All our tools are “free software”, but Compsys has no fixed policy on distribution andlicensing. This is a point that should be settled in the near future.

3 Knowledge dissemination

3.1 Publications

The following table summarizes all international conferences with a selection process, butwith no distinction between top conferences and smaller workshops. See details in thebibliography section. We point out that publication in journals is usually not the targetfor us, unless we want to publish results with a more theoretical depth, with all details, andwhen speed of publication is not an issue. We therefore in general submit to conferences,

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targeting top conferences first. However, recently, we experienced a surprising change inthe review process: acceptance is much more random, with very arguable reviews, whilereviews for journals are more balanced and even often less demanding.

2007 2008 2009 2010 2011 2012 Total

PhD Thesis 3 1 2 6

Journal 3 1 1 1 1 7

Conference (*) 13 4 4 9 12 4 46

Book chapter 1 5 6

Book (edited) 1 1

Patent 1 1

Technical report 5 1 6 12

Deliverable 2 2 3 2 1 10

Major journals for our field include ACM TECS, TOPLAS & TODAES, IEEE Trans-actions on Computers, the International Journal of Parallel Programming (IJPP), theJournal of VLSI Signal Processing, operation research journals (e.g., RAIRO-OR):

• IEEE Transactions on Embedded Computing Systems: 1• RAIRO Operations Research: 1• Journal of VLSI Signal Processing: 1• ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems: 1

Major conferences in the field are CGO, CASES, DATE, DAC, ASAP, SAS, CC, CODES,LCTES, plus some conferences on parallelism such as PACT, PPoPP, IPDPS.

• ASAP, International Conference on Application-Specific Systems, Architectures, andProcessors: 4 (including one short paper).

• CGO, International Symposium on Code Generation and Optimization: 3 (and threeconsecutive best paper awards in 2007, 2008, 2009).

• LCTES, Languages, Compilers, and Tools for Embedded Systems: 3.• CASES, International Conference on Compilers, Architecture, and Synthesis of Em-

bedded Systems: 3.• PPoPP, Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming: 1 (short

paper/poster).• PACT, International Conf. on Parallel Architectures and Compilation Techniques: 1.• SAS, Static Analysis Symposium: 2.• CC, Compiler Construction: 1 (best paper award for S. Hack, post-doc in Compsys).

3.2 Software

We develop three kinds of software tools (see also our 2011 activity report).• Compiler-like research tools that are used internally to implement, validate, and

improve ideas presented in our papers. These tools are usually intended to be pro-gressively extended (e.g., Syntol, PoCo, Chuba).

• Stand-alone software tools that solve particular polyhedral problems and whose goalis to contribute to the polyhedral community (e.g., Pip, Cl@k, Simplifiers).

• Developments in external tools (e.g., LAO, Open64, UGH) to incorporate specificalgorithms designed by Compsys (e.g., register allocation, liveness analysis).

PIP Tool for parametric integer programming (www.piplib.org), developed by PaulFeautrier, then slightly improved in collaboration with Cedric Bastoul and SvenVerdoolaege. Freely available under the GPL and widely used (worldwide) in thepolyhedral community.

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Syntol Research tool developed by Paul Feautrier, Hadda Cherroun, Ouassila Labbani,for studying communicating regular processes (CRP) and their scheduling in a mod-ular fashion. Not distributed. Used in the Martes project [o16, c39].

Cl@k Stand-alone tool, developed within Compsys I by Fabrice Baray and Alain Dartefor computing an admissible lattice (with reduced determinant) for a 0-symmetricpolytope. Used to derive array mappings (linear mappings plus modulo operations)that enable the reuse of array cells (kind of sliding windows). Available on demand(see also http://www.ens-lyon.fr/LIP/COMPSYS/clak/).

PoCo Polyhedral compilation framework, used by Bee, Chuba, and Rank, that providesmany features to quickly prototype polyhedral analysis and optimizations. Front-end based on EDG (via Rose). Roughly 20000 lines of C++. Registration at APP(“agence de protection des programmes”) in progress (since May 2011).

Bee Source-to-source optimizer for array contraction, with analysis of the lifetime of arrayelements and memory mapping based on Cl@k. Roughly 2500 lines of C++. Binaryof Bee+Cl@k [c1] made available for the Cairn HLS toolbox Gecos, through theS2S4HLS project. APP registration in progress (May 2011).

Chuba Source-level optimizer that offloads a C kernel onto FPGA, with optimized com-munications to an external DDR memory [p6, c4]. Currently designed to be used as afront-end to the Altera HLS tool C2H. Roughly 1000 lines of C++. APP registrationin progress (May 2011). Software at the heart of the Zettice start-up initiative.

C2fsm Extraction, from a C program, of an interpreted automaton. Not distributed yet.Used to interface C programs with the abstract interpretation tool Aspic [c29] (seedetails on Aspic at http://laure.gonnord.org/pro/aspic).

RanK Stand-alone tool to decide (when possible) the termination of an interpreted au-tomaton. Connected to 2fsm and Aspic to handle C while loops and to give an upperbound on their number of iterations (kind of WCET) [c2]. Roughly 3000 lines ofC++. See http://www.ens-lyon.fr/LIP/COMPSYS/Tools/Ranking/.

Simplifiers Stand-alone tool for the simplification of affine Boolean expressions [o18],in particular Quasts (quasi affine selection trees) extensively used in the polyhe-dral community. Not yet distributed. See also http://www.ens-lyon.fr//LIP/

COMPSYS/Tools/Simple/.

Developments in LAO and Open64 All our aggressive and JIT code optimizationsare implemented within the compiler toolchain Open64/LAO of STMicroelectronics(mainly in the research branch, some are then rewritten in the industrial branch).These algorithms concern SSA construction and destruction, liveness analysis, in-struction cache optimizations, register allocation (coalescing, spilling, register con-straints). This enables experimental studies, evaluation of algorithms, comparisonof different approaches, and bug tracking as our techniques push the STMicroelec-tronics compiler beyond its limits.

MinIR MinIR (minimalist intermediate representation) is a new intermediate represen-tation, designed to ease the interconnection of compilers, static analyzers, codegenerators, and other tools [c40]. In addition to its specification, generic coretools have been developed to offer a basic toolkit and to help the connection ofclient tools. See details at http://www.assembla.com/spaces/minir-dev/wiki

and https://compilation.ens-lyon.fr/.

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3.3 Industrial contracts and technology transfer

In 2004, we started a tight collaboration with the compilation team of STMicroelectronics(Christian Bertin, Benoıt Dupont de Dinechin, Christophe Guillon, Francois de Ferriere).From 2006 to 2012, this joint research effort was funded through larger governmentalcontracts, Sceptre (2006-2009) and Mediacom (2009-2012), see also Section 4.

Sceptre project (2006-2009) Sceptre was funded by the “pole de competitivite” Mi-nalogic (http://www.minalogic.org/). This project, led by STMicroelectronics,and with many partners mainly from Rhone-Alpes, aimed at the development of atoolkit to ease the implementation of multimedia algorithms and the generation ofoptimized codes for a multiprocessor reconfigurable platform. Our specific task wasto work on combinatorial optimization problems coming from back-end optimization,in particular the removal of static single assignment (SSA), register allocation, andcode placement for instruction cache optimization. This project was acknowledgedin 2009 by the government as a great success and as the first Minalogic project thatended on time and smoothly.

Mediacom project (2009-2012) This contract started in September 2009 as part ofthe R&D funding mechanism Nano2012 and as the continuation of Sceptre. Media-com focused on both aggressive optimizations and the application of the previously-developed techniques to just-in-time (JIT) compilation and implied four Inria teams:Alf, Alchemy, Arenaire, and Compsys. Unfortunately, due to a unilateral decisionof the government, all fundings related to Nano2012 were cancelled, or at leastfrozen, in 2011 and 2012. Inria guaranteed the salary of PhD students and of someengineers/post-docs already in place, but all other salaries and the travelling budgetwere cut. Our activities continued but in a less ambitious format.

This long-term collaboration with the compilation team of STMicroelectronics was a realsuccess, with a gain for both parties. This gives us access to real industrial compila-tion problems, to a set of representative benchmarks, to the ST assembly code optimizerin which we develop (LAO and Open64), and to an industrial expertise in compilersand processor architecture. Conversely, we help them develop new strategies, understandpreviously-published approaches that need accurate readings for a correct implementation,and our development activities contribute to debug their compiler.

In terms of scientific results, our joint efforts led to important contributions in in-struction cache optimization, register allocation, and static single assignment (SSA). Inparticular, Compsys was the first group to push the use of SSA for register allocation andto completely deconstruct the classic view on register allocation. With our colleagues fromSTMicroelectronics, we are now well-identified internationally for this contribution. In ad-dition to our results and publications (see also Section 2.4), this research created a lot of ac-tivity in seminars, tutorials [o13, o12, o7], organization of workshops (for example, we orga-nized the first seminar on SSA in Autrans (http://www.cdl.uni-saarland.de/ssasem/)and we were involved in the organization of CGO’11), research proposals, hiring of youngresearchers (in both directions), PhDs [p2, p1], etc. This success also contributed to thesignature of a R&D national agreement between Inria and STMicroelectronics (to whichAlain Darte participated) and the activation of several other Nano2012 projects.

To support our second research axis (high-level loop transformations and high-levelsynthesis (HLS)), we established a second activity with STMicroelectronics, but with theHLS team (Pascal Urard, Roberto Guizzetti, Thierry Michel, Michel Favre). It was firstsupported by a CNRS/STMicroelectronics PhD funding (Clement Quinson), then as partof a second Nano2012 contract, S2S4HLS.

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S2S4HLS project (2009-2011) S2S4HLS (source to source transformations for high-level synthesis) started in January 2009. The goal of this project, initiated by theCairn Inria team, was the study and development of source-to-source program trans-formations, in particular loop transformations, that are worth applying on top ofHLS tools. This includes restructuring transformations, program analysis, memoryoptimizations and array reshaping, etc. Our activities on the HLS tool UGH [c24],on the optimization of DDR communications with the HLS tool C2H [c3], and on theanalysis of while loops [c2] arose in this context but we did not really succeed to finda good match between our activities and STMicroelectronics interests. Nevertheless,some of our tools (Cl@k and Bee) were integrated to Cairn’s toolbox. Finally, wewere about to hire a post-doc on this topic when all Nano2012 projects were frozen.These successive difficulties pushed us to quit the project in Spring 2011.

Until 2008, Compsys was also involved in the Martes ITEA project (http://www.martes-itea.org/public/news.php focusing on a model-driven approach to real-timeembedded systems development, using UML and SystemC.

Martes project (2006-2008) This project was completed in September 2008. Thefrench partners of the project have focused their work on the interoperability oftheir respective tools using a common UML meta-model. A post-doc (Ouassila Lab-bani) was hired through Martes to focus on the interaction between Syntol (see Sec-tion 3.2) and the parallel design environment SPEAR of Thales Research [c39, o16].A gateway, partially based on the Eclipse framework, was implemented and hasbeen successfully demonstrated at several review meetings. The Martes project wona Silver Award at the 2008 ITEA Symposium.

Finally, to compensate the funding difficulties of Nano2012 projects and to preparethe future of the team, Compsys is now involved in a new industrial project led byKalray (http://www.kalray.eu/).

ManyCoreLabs project (2012-2016) Kalray is a french start-up, partly arising fromCEA and STMicroelectronics, whose activity is to develop new manycore processorsfor embedded computing. The ManyCoreLabs project, funded by the BGLE pro-gram (“briques generiques du logiciel embarque”, see http://www.industrie.gouv.fr/fsn/logiciel-embarque), is led by Kalray and involves many many partners,both academics and from industry (mainly potential customers for Kalray MPPAarchitecture). The role of Compsys in this project, in line with the objectives ofCompsys III, is to explore compilation techniques for streaming-like languages forthis platform. The kick-off meeting will be held in March 2012.

3.4 Teaching

No Compsys member has teaching duties (except Paul Feautrier until 2009). However,Compsys tries to be in charge of compilation courses at ENS-Lyon and/or UCBL.

“Compilation” Master 1, ENS-Lyon This 36 hours course, which presents all thebasics of compilation (from parsing to code generation), was done by Paul Feautrier(2008, 2009), then by Christophe Alias (2010, 2011).

“Advanced code optimizations” Master 2, ENS-Lyon This 24 hours course cov-ers advanced code optimizations in connection with Compsys activities: softwarepipelining, intermediate code representations, SSA, register allocation, polyhedraloptimizations, high-level synthesis, etc. It was shared by Alain Darte (2007, 2009,2010, 2011), Fabrice Rastello (2007, 2009), and Paul Feautrier (2008, 2011).

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Here are some other activities directly linked to teaching and education:• Paul Feautrier was in charge of the L3 “compilation project” in 2008-2009 and gave

a M1 course on “operational research” in 2007-2008.• Christophe Alias gave a L3-level “introduction to compilation” course at ENSI

Bourges (2010, 2011) and a L2-level lab on “computer architecture” at UCBL in2011. He belongs to the teaching council of the Computer Science Department ofENS-Lyon and organized two Winter Master School for students: “Beyond the PC.Application-specific systems: design and implementation” (in 2010) and “Verifica-tion and certification of software” (in 2012).

• Alain Darte was the vice-president of the admission exam to ENS-Lyon, responsiblefor computer science, from 2001 to 2010. He was also author of the 2008 exam [j3].

Other activities, such as participation to hiring committees, to PhD or habilitation (HDR)jurys, are to be found in Compsys annual reports.

3.5 General audience actions

None.

3.6 Visibility

Prizes and awards Compsys received 5 paper awards since 2007: at AICCSA’07 [c19],at CC’07 [c38] (work finalized by S. Hack while post-doc in Compsys), and three consecu-tive best paper awards at CGO (CGO’07, CGO’08, CGO’09), which is the best or one ofthe best conferences in compilation/code optimization. These three papers concerned thecomplexity of register coalescing [c11], a fast liveness check algorithm in SSA [c9], and anefficient technique to go out of SSA [c8].

Paul Feautrier received from the Euro-Par Steering Committee an award “in recog-nition of his outstanding contributions to parallel processing” (2009). He was also thespecial guest of a “Paul Feautrier evening” organized during CGO’11, with all his pastand present international colleagues.

Editorial boards Compsys participates to the editorial boards of the following journals:

• ACM Transactions on Embedded Computing Systems (ACM TECS): Alain Darte.

• Parallel Computing: Paul Feautrier.

• International Journal of Parallel Programming: Paul Feautrier.

Program committees Compsys participates to the following program committees:

ACCA International workshop “analyze to compile, compile to analyze”, Laure Gonnord(2011 – organizer).

CASES ACM International Conference on Compilers, Architecture, and Synthesis forEmbedded Systems, Alain Darte (2009, 2011), Fabrice Rastello (2008).

CC International Conference on Compiler Construction, Alain Darte (2008, 2011, 2012),Paul Feautrier (2009).

CGO ACM/IEEE International Symposium on Code Generation and Optimization, Fab-rice Rastello (2009, 2011 – local chair).

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CPC International Workshop on Compilers for Parallel Computing, Alain Darte (steeringcommittee, 2013 – organizer).

DATE International Conference on Design, Automation, and Test in Europe, AlainDarte (2007, 2011, 2012).

EUROPAR International Conference on Parallel Computing, Alain Darte (2009).

IMPACT International workshop on polyhedral compilation techniques, Christophe Alias(steering committee, 2011 – organizer, 2012), Paul Feautrier (2012).

LCTES ACM Conference on Languages, Compilers and Tools for Embedded Systems,Alain Darte (2012).

NPC IFIP International Conf. on Network and Parallel Computing, Alain Darte (2007).

PARCO International Conference on Parallel Computing, Paul Feautrier (2011).

PLDI ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementa-tion, Alain Darte (2008, 2009 – first “fun ideas and thoughts” (FIT) session).

SCOPES International Workshop on Software and Compilers for Embedded Systems,Alain Darte (2009, 2010).

Tutorials, keynote talks, contributions to books Following our research on SSAand register allocation, Fabrice Rastello, Florent Bouchez, and Alain Darte, in collab-oration with Sebastian Hack, Fernando Pereira, Jens Palsberg, and Philip Brisk, orga-nized three successive tutorials on “SSA-based register allocation” at CASES’08 [o13],CGO’09 [o12], and LCPC’09 [o7].

Alain Darte gave a keynote talk at MEMOCODE’10 on “understanding loops: theinfluence of the decomposition of Karp, Miller, and Winograd” [c23] and at IMPACT’11on “approximations in the polyhedral model” [o14]. Paul Feautrier gave a keynote talk atLCPC’09 on “the polytope model, past, present, future” [o17].

Paul Feautrier has been an active participant in the elaboration of the Encyclopediaof Parallel Programming, (David Padua ed.), recently published by Springer 2. Hehas been a member of the scientific committee and has contributed four entries, on arraylayout for parallel computing [j6], Bernstein’s conditions [j7], dependences [j8], and thepolyhedral model (with Christian Lengauer) [j9]. Alain Darte also contributed a chapteron the parallelism detection in loops [j4]. Following the workshop he organized in 2009(see hereafter), Fabrice Rastello coordinated a book “SSA-based compiler design” [b1], tobe published by Springer 3 and dedicated to static single assignment (SSA),

Organization of scientific events

SSA In 2009, Fabrice Rastello and Sebastian Hack, with the help of Compsys mem-bers, organized the very first international workshop entirely focused on static singleassignment (SSA), although SSA was introduced in the late 80s. It regrouped 55people during 4 days (see http://www.prog.uni-saarland.de/ssasem/), includingpersonalities involved in the very first developments of SSA. This unique initiativegave rise to a book, coordinated by Fabrice Rastello, covering all aspects of SSA(semantics, analysis, optimizations, tools), that should be ready by the end of 2012.

2http://www.springer.com/computer/swe/book/978-0-387-09765-73http://www.springer.com/engineering/circuits&systems/book/978-1-4419-6201-0

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French compilation days Until 2010, the french compiler community had no officialnational meetings. Fabrice Rastello, with the help of Laure Gonnord, decided tomotivate the different french actors to meet regularly. All groups whose activities arerelated to compilation were contacted and the first “compilation day” was organizedin September 2010 in Lyon. The next sessions took place in Aussois (2010), Dinard(2011), and Saint-Hippolyte (2011). This effort is a success: the community isnow well identified and such an event occurs at least once a year (see http://

compilation.gforge.inria.fr/).

CGO In 2011, for the very first time, CGO was organized outside the USA (see http:

//www.cgo.org/cgo2011/). Its organization involved members from the Alchemyand Compsys teams. Fabrice Rastello was responsible for the local organization inChamonix, including the definition of new satellite workshops such as IMPACT’11(co-organized by Christophe Alias), WIR’11 (co-organized by Florent Bouchez),ACCA’11 (co-organized by Laure Gonnord).

IMPACT Christophe Alias was the main organizer of IMPACT’11 (international work-shop on polyhedral compilation techniques). This workshop was the very first in-ternational event on this topic, although it was introduced by Paul Feautrier in thelate 80s. After its first very successful edition, IMPACT continued: IMPACT’12 wasrecently held as part of HIPEAC in Paris, IMPACT’13 will take place in Berlin.

Thematic quarter The Labex MILYON (http://milyon.universite-lyon.fr/) wascreated to fund the organization of 3-months period on specific topics in mathematicsand computer science in Lyon. Compsys proposed to organize, in 2013, a thematicquarter centered on compilation, in connection with languages and architectures,with invited researchers and several events (CPC’13, HIPEAC meetings, summerschools, french compilation days, etc.). MILYON should fund around 75-100 Keuros.

4 External funding

For a description of the Martes European project, and the industrial contracts Sceptre,Mediacom, and S2S4HLS, see Section 3.3. The table provided Page 23 indicates the budgetallocated to our project-team in Keuros, with two columns: the budget excluding salariesand the budget for salaries. Other salaries, not covered by these contracts are out of thebudget of the team, and only the number of such scholarships is provided.

5 Objectives for the next four years

Compsys has always focused on the development of fundamental concepts or techniqueswhose applicability should go beyond a particular architectural or language trend. Forinstance, the core of our work on back-end optimizations was based on the mathematicalproperties of the SSA form. We also explored new techniques related to the polyhedralmodel (scheduling, memory mapping, simplification) as well as new applications (programtermination, high-level synthesis). We will continue this type of research: we will try topush the theory beyond current knowledge, as independently as possible of technologicaltrends (but aware of them of course) and we will develop small stand-alone tools – eitheras proofs of concepts or to be used as basic blocks in larger tools/compilers developedby others – and our own experimental prototypes. In particular, we will try to pushpolyhedral techniques beyond their present limits, using approximation techniques, anddynamic or runtime optimizations.

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(Keuros) 2007 2008 2009 2010 2011 2012

European projects

ITEA MARTES 4 39.65 4 37.75

Industrial contracts

STMicro1 9 4

Hewlett Packard2 7 68

SCEPTRE 10 24.66 10 39.56 10 36.76

S2S4HLS 5 7 73 20.73 73 20.73

MEDIACOM 12 84.46,7 93 80.26,7 93 41.16

ManycoreLABS 8 24.3

Other funding

Inria dotation 15 15 15 10 12 12

ENS-Lyon dotation 5 1 4 3 3 2

CNRS dotation 3 1 1 5 2 1

Rhone-Alpes 64

Total 53 64.2 31 83.2 39 36.7 37 90.4 17 80.2 23 65.4

Scholarships (number of) between year-1 and year, excluding those supported by the above projects

Post-doc 29,10 111

PhD 64,8,12,13,14,15 44,8,14,15 24,15 24,15 116

ITI Inria 14

1 left-over of a direct contract with STMicroelectronics (Compsys I)2 left-over due to patents with HP in 2002 3 cancelled, due to Nano2012 problems4 Alexandru Plesco 5 Ouassila Labbani 6 Quentin Colombet 7 Florian Brandner8 Clement Quinson 9 Sebastian Hack 10 Christophe Alias 11 Laure Gonnord 12 Nicolas Fournel13 Philippe Grosse 14 Florent Bouchez 15 Benoit Boissinot 16 Guillaume Iooss

The polyhedral model is neither a programming language nor an execution model; itsstatus is rather that of a compiler intermediate representation (IR), albeit very differentfrom usual IRs, like abstract syntax trees (AST) or control flow graphs (CFG). As such,it can be generated from several sequential high-level languages, like C and Fortran, orstreaming languages like CRP (communicating regular processes, an extension of Kahnprocess networks), or equational languages like Alpha. While the structure of the modelis the same in all three cases, it may enjoy different properties: for instance, the existenceof a schedule is guaranteed for sequential programs, but it has to be checked in the othertwo cases. The import of the polyhedral model is that many questions relative to aprogram behavior and performances, and the applicability of many transformations, canbe answered precisely and efficiently by applying well-known mathematical results to themodel. The price to pay is that the expressive power of polyhedral programs is severelylimited: they cannot handle either dynamic data structures or dynamic control.

Meanwhile, the evolution of the technology landscape has led to the introduction ofmassively parallel architectures at all levels of the performance spectrum, from embeddedappliances to high-performance computers. Processor counts of a thousand up to a billionare now contemplated. Parallel applications, parallel compilers, and parallel languagesmust scale up to these figures. It is no longer possible to restrict oneself to the studyof small regular kernels. Several research groups are attempting to trade predictabilityfor expressiveness, in the form of parallel libraries whose behavior is completely datadependent and cannot be analyzed at compile time, see for instance the Galois system(Keshav Pingali) or the Concurrent Collections (Intel, Kathleen Knobe). One shouldnote, however, that these groups are wondering how to detect and take advantage ofregular program parts (SCoPs) in order to improve the performance of their systems.

The feeling at Compsys is that there is a continuum of approaches for parallel program-ing, with the polyhedral model at one of the extremities, and purely dynamical low-level

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approaches at the other one. Most research teams start from one of these extremities andtry to move, step by step, in the other direction. The work on parallel libraries is anattempt to alleviate the well-known difficulties of thread programming. The objective ofCompsys will be to move in the opposite direction, i.e., to enlarge the applicability of thepolyhedral model in a controlled and manageable way. But, instead of being driven by ar-chitecture issues or by languages features, we want to be driven by compiler issues, i.e., bywhat we know can be automated. We will also extend the polyhedral model itself, whichhas still many unsolved problems, mainly related to resources and memory constraints,especially in the context of hardware synthesis.

5.1 Inside the polyhedral model

This part of Compsys activity is mostly directed by the needs of hardware synthesis. Thesteps of the design of an accelerator circuit for streaming applications are (1) scheduling,(ii) sizing the local memories and specifying the communications inside the acceleratorchip, (iii) specifying the communications with the external memory and the host processor,and (iv) generating the VHDL description of the chip. All these steps are interdependent,and cannot be solved in one pass due, in part, to the lack of a precise formal model,and also to the emergence of non linear problems. Compsys will attempt to improve thissituation. Some possible optimization problems are sketched below. For that, polyhedraltools must be extended to handle problems beyond the reach of direct linear programmingmethods, such as scheduling under resource constraints or memory management. A stepin this direction has been our work on array contraction with modulos or the introductionof sophisticated polyhedral optimizations to cope with tiling, pipelining, and data reusesimultaneously. All these extensions stress the polyhedral model and require new objectivefunctions, new optimizations techniques, and a better control of complexity and scalability.

5.1.1 Communication with the external memory

Since the bandwidth to the external memory is limited, this is the most important perfor-mance optimization. Our solution consists in maximizing data reuse along the executionof the kernel, by identifying first reads and last writes for each array cell. The problemhas been fully solved in the context of Alexandru Plesco PhD thesis, for the case of aperfect loop nest, optimized with loop tiling but run sequentially. It remains to extendit to more general kernels and to address parallel execution. Besides, this approach mayneed excessive amounts of local memory. This can be alleviated either by spilling to anexternal memory (live-range splitting), by not exploiting full data reuse, by multi-leveltiling, or by slowing down the schedule.

5.1.2 Scheduling

When scheduling communicating processes, the obvious solution is firstly to computelocal schedules for each process, then to compute inter-process schedules. As the CRPexperience has shown, this is not the best way, as the processor schedules cannot beadjusted in order to simplify communications. Another drawback is that resource andmemory constraints are not taken into account: for instance, it is not possible to constructpipelined schedules, except in an ad hoc and restricted way. Much progress is needed inthis direction, in particular in the light of streaming specification or execution.

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5.1.3 Access to local memories

Modern FPGAs have multiple local memory banks, which are easier to build than multi-port memories. The problem is how to partition the data set of the application in such away that access to far-away memories is minimized. The schedule must also be adaptedto the limited parallelism allowed by the number of available memory banks.

5.1.4 Control generation

The last step is the actual generation of the FPGA code. In hardware, control is theresponsibility of a finite state machine (FSM), instead of a program counter as for software.The main question here is: how many FSMs for a given application? The constructionof only one global FSM is possible and easy from the compiler point of view, but posesdifficult problems for the clock signal distribution, and limits the amount of parallelism.One FSM per process or even more seems more attractive, as faster clocks can be used,but synchronization hardware is needed when two processes must exchange data.

5.2 Beyond the polyhedral model

As explained previously, we want to be able to go beyond the standard static control parts(SCoPs), to deal with a larger class of kernels. This can be done in several ways that needto be explored. Each extension requires to rethink the model that underlies the standardpolyhedral techniques and poses complexity and scalability issues.

5.2.1 Incremental extensions

A proposal is to start from an existing purely polyhedral tool, e.g., Syntol, and to enlargeit by progressively introducing control in it. Syntol deals with regular process networks,which have a computational part and a communication part. Introducing conditionalsin the computational part is easy: the method of “if conversion” offers a ready madesolution. Introducing while loops is more difficult; using speculation may be a solution.The last step would be the introduction of conditional writes, which may necessitate majormodifications in the communication protocol.

5.2.2 Dealing with approximations

The basic idea is to construct a polyhedral over-approximation of an irregular program, i.e.,a program which has more operations, a larger memory footprint, and more dependencesthan the original. One can then parallelize the approximated program using polyhedraltools, and then return to the original, either by introducing guards, or by insuring thatapproximations are harmless. This technique is the standard way of dealing with ap-proximated dependences. We also studied the impact of approximations in our work onChuba, for optimizing remote communications. It is clear however that this method willapply only to mildly non-polyhedral programs. The restriction to arrays as the only datastructure is still present. Its advantage is that it subsumes in a coherent framework manydisparate tricks: the extraction of SCoPs, induction variable detection, the omission ofnon-affine subscripts, or the conversion of control dependences into data dependences. Thelink with the techniques developed in the PIPS compiler (based on array region analysis)is strong and will have to be explored.

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5.2.3 Inductive compilation

There have been many attempts to trace the execution of a sequential program and toinfer properties to be used in optimization and/or parallelization: the inspector/executormethod, speculative parallelization for instance. Our proposal here is to apply sophisti-cated pattern matching techniques (one may say, polyhedral pattern matching techniques)to trace analysis. The inferred properties (regular access patterns, linear evolution of vari-ables, absence of dependences) will be fed back to the compiler to be used to advantagein the generation of the target code. However, since no amount of experimentation canprove a theorem, the compiler will have to prepare two versions of the code, to be selectedat run time depending on the truth or falsehood of the inference. This approach is one ofthe few methods that can be applied to machine or assembly code. Collaborations withthe Camus Inria team already exist on this topic.

5.2.4 Regular programs in general

A program is called regular if its behavior can be predicted at compile time, and is relativelyindependent of its data. There probably exist many families of regular programs, but theonly one that has been extensively studied is the family of static control programs, i.e., ofprograms that fit in the polyhedral model. To design other regular models, one needs tocreate new “parallel” data structures (i.e., data structures in which accessing a randomelement does not depend “too much” on the size of the structure), new control structures(e.g., natural enumerators) and new accessor functions (functions relating a position inthe execution domain to an element of a data structure). Optimization and parallelizationmay rely on ad hoc transformations, specially adapted to the selected data and controlstructures, or use the universal concept of dependence, which must be adapted and whosedecidability must be checked. This is a radical departure from the current concepts inparallel programming, and is a subject for long term research.

6 Bibliography of the project-team

The following references are those published during the evaluation period, i.e., 2007-2012.Most of them are directly related to the core topics of Compsys II. A few of them reflect re-search started earlier, in the context of Compsys I or research performed by non-permanentmembers (typically post-doc), but during their stay in Compsys II. Earlier references canbe found on Compsys web site http://www.ens-lyon.fr/LIP/COMPSYS if needed.

Doctoral dissertations and “Habilitation” theses

[p1] Benoit Boissinot. Towards an SSA-Based Compiler Back-End: Some InterestingProperties of SSA and Its Extensions. PhD thesis, Ecole normale superieure de Lyon,September 2010.

[p2] Florent Bouchez. A Study of Spilling and Coalescing in Register Allocation as TwoSeparate Phases. PhD thesis, Ecole normale superieure de Lyon, April 2009.

[p3] Hadda Cherroun. Scheduling for High-Level Synthesis. PhD thesis, Universite desSciences et de la Technologie Houari Boumediene, Alger, December 2007.

[p4] Nicolas Fournel. Estimation et optimisation de performances temporelles etenergetiques pour la conception de logiciels embarques. PhD thesis, Ecole normalesuperieure de Lyon, November 2007.

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[p5] Philippe Grosse. Gestion dynamique des taches dans une architecture mi-croelectronique integree a des fins de basse consommation. PhD thesis, Ecole normalesuperieure de Lyon, December 2007.

[p6] Alexandru Plesco. Program Transformations and Memory Architecture Optimiza-tions for High-Level Synthesis of Hardware Accelerators. PhD thesis, Ecole normalesuperieure de Lyon, September 2010.

Edition of books

[b1] Fabrice Rastello, editor. SSA-Based Compiler Design. Springer, 2012.

Articles in referred journals and book chapters

[j1] Benoit Boissinot, Philip Brisk, Alain Darte, and Fabrice Rastello. SSI propertiesrevisited. ACM Transactions on Embedded Computing Systems, 2010. Special Issueon Software and Compilers for Embedded Systems, to appear.

[j2] Hadda Cherroun, Alain Darte, and Paul Feautrier. Reservation table scheduling:Branch-and-bound based optimization vs. integer linear programming techniques.RAIRO-OR, 41(4):427–454, December 2007.

[j3] Alain Darte. Quelques proprietes mathematiques et algorithmiques des ensemblesconvexes. Enonce et corrige de l’epreuve de mathematiques et informatique, concoursd’entree aux ENS de Cachan, Lyon et Ulm, session 2008. Revue de MathematiquesSpeciales, 119(1), 2008.

[j4] Alain Darte. Optimal parallelism detection in nested loops. In David Padua, editor,Encyclopedia of Parallel Programming. Springer, 2011.

[j5] Paul Feautrier. Les compilateurs. In Jean-Eric Pin, editor, Encyclopedie del’Informatique. Vuibert, 2007.

[j6] Paul Feautrier. Array layout for parallel processing. In David Padua, editor, Ency-clopedia of Parallel Programming. Springer, 2011.

[j7] Paul Feautrier. Bernstein’s conditions. In David Padua, editor, Encyclopedia ofParallel Programming. Springer, 2011.

[j8] Paul Feautrier. Dependences. In David Padua, editor, Encyclopedia of Parallel Pro-gramming. Springer, 2011.

[j9] Paul Feautrier and Christian Lengauer. The polyhedron model. In David Padua,editor, Encyclopedia of Parallel Programming. Springer, 2011.

[j10] Antoine Fraboulet and Tanguy Risset. Master interface for on-chip hardware accel-erator burst communications. Journal of VLSI Signal Processing, 2(1):73–85, 2007.

[j11] Philippe Grosse, Yves Durand, and Paul Feautrier. Methods for power optimiza-tion in SOC-based data flow systems. ACM Transactions on Design Automation ofElectronic Systems, 14(3):1–20, 2009.

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[j12] Marie Rastello, Fabrice Rastello, Herve Bellot, Frederic Ousset, Francois Dufour,and Lorenz Meier. Size of snow particles in a powder-snow avalanche. Journal ofGlaciology, 57(201):151–156, March 2011.

[j13] Antoine Scherrer, Nicolas Larrieu, Pierre Borgnat, Philippe Owezarski, and PatriceAbry. Non Gaussian and long memory statistical characterisations for internet trafficwith anomalies. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (TDSC),4(1):56–70, 2007.

Publications in conferences and workshops

[c1] Christophe Alias, Fabrice Baray, and Alain Darte. Bee+Cl@k: An implementationof lattice-based array contraction in the source-to-source translator ROSE. In ACMSIGPLAN/SIGBED Conference on Languages, Compilers, and Tools for EmbeddedSystems (LCTES’07), volume 42-7, pages 73–82, San Diego, USA, June 2007. ACMPress.

[c2] Christophe Alias, Alain Darte, Paul Feautrier, and Laure Gonnord. Multi-dimensionalrankings, program termination, and complexity bounds of flowchart programs. In17th International Static Analysis Symposium (SAS’10), pages 117–133, Perpignan,France, September 2010. ACM press.

[c3] Christophe Alias, Alain Darte, and Alexandru Plesco. Optimizing DDR-SDRAMcommunications at C-level for automatically-generated hardware accelerators. An ex-perience with the Altera C2H HLS tool. In 21st IEEE International Conference onApplication-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP’10), pages 329–332, Rennes, France, July 2010. IEEE Computer Society.

[c4] Christophe Alias, Alain Darte, and Alexandru Plesco. Optimizing remote accesses foroffloaded kernels: Application to high-level synthesis for FPGA. In 17th ACM SIG-PLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (PPoPP’12),New Orleans, USA, February 2012. IEEE Computer Society. Short paper.

[c5] Christophe Alias, Alain Darte, and Alexandru Plesco. Optimizing remote accesses foroffloaded kernels: Application to high-level synthesis for FPGA. In 2nd InternationalWorkshop on Polyhedral Compilation Techniques (IMPACT’12), Paris, January 2012.

[c6] Christophe Alias, Bogdan Pasca, and Alexandru Plesco. Automatic generation ofFPGA-specific pipelined accelerators. In 7th International Symposium on AppliedReconfigurable Computing (ARC’11), pages 53–66, Belfast, UK, March 2011. SpringerVerlag.

[c7] Benoit Boissinot, Florian Brandner, Alain Darte, Benoit Dupont de Dinechin, andFabrice Rastello. A non-iterative data-flow algorithm for computing liveness setsin strict SSA programs. In 9th Asian Symposium on Programming Languages andSystems (APLAS’11). Springer Verlag, December 2011.

[c8] Benoit Boissinot, Alain Darte, Benoıt Dupont de Dinechin, Christophe Guillon, andFabrice Rastello. Revisiting out-of-SSA translation for correctness, code quality,and efficiency. In International Symposium on Code Generation and Optimization(CGO’09), pages 114–125. IEEE Computer, March 2009. Best paper award.

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[c9] Benoit Boissinot, Sebastian Hack, Daniel Grund, Benoıt Dupont de Dinechin, andFabrice Rastello. Fast liveness checking for SSA-form programs. In Sixth An-nual IEEE/ACM International Symposium on Code Generation and Optimization(CGO’08), pages 35–44, Boston, USA, April 2008. ACM Press. Best paper award.

[c10] Florent Bouchez, Quentin Colombet, Alain Darte, Christophe Guillon, and FabriceRastello. Parallel copy motion. In 13th International Workshop on Software & Com-pilers for Embedded Systems (SCOPES’10), pages 1–10, St. Goar, Germany, June2010. ACM Press.

[c11] Florent Bouchez, Alain Darte, and Fabrice Rastello. On the complexity of regis-ter coalescing. In International Symposium on Code Generation and Optimization(CGO’07), pages 102–114. IEEE Computer, March 2007. Best paper award.

[c12] Florent Bouchez, Alain Darte, and Fabrice Rastello. On the complexity of spilleverywhere under SSA form. In ACM SIGPLAN/SIGBED Conference on Languages,Compilers, and Tools for Embedded Systems (LCTES’07), volume 42-7, pages 103–112, San Diego, USA, June 2007. ACM Press.

[c13] Florent Bouchez, Alain Darte, and Fabrice Rastello. Advanced conservative and op-timistic register coalescing. In International Conference on Compilers, Architecturesand Synthesis for Embedded Systems (CASES’08), pages 147–156, Atlanta, GA, USA,October 2008. ACM Press.

[c14] Florian Brandner. Completeness of automatically generated instruction selectors.In 21st International Conference on Application-specific Systems Architectures andProcessors (ASAP’10), pages 175–182, Rennes, France, July 2010. IEEE ComputerSociety.

[c15] Florian Brandner and Quentin Colombet. Copy elimination on data dependencegraphs. In Symposium on Applied Computing (SAC’12), Trento, Italy, March 2012.ACM Press.

[c16] Florian Brandner and Alain Darte. Compiler-driven optimization of the worst-caseexecution time. In Laure Gonnord and David Monniaux, editors, Workshop “Analyseto Compile, Compile to Analyse” (ACCA’11), held with CGO’11, Chamonix, April2011.

[c17] Florian Brandner, Viktor Pavlu, and Andreas Krall. Execution models for processorsand instructions. In 28th Norchip Conference (NORCHIP’10), November 2010.

[c18] G. Chelius, A. Fraboulet, and E. Fleury. Worldsens: A fast and accurate develop-ment framework for sensor network applications. In 22nd Annual ACM Symposiumon Applied Computing (SAC’07), Seoul, Korea, March 2007. ACM.

[c19] Hadda Cherroun and Paul Feautrier. An exact resource constrained-scheduler usinggraph coloring technique. In 5th ACS/IEEE International Conference on ComputerSystems and Applications (AICCSA’07), pages 554–561. IEEE Computer Society,May 2007. Best paper award.

[c20] Quentin Colombet, Benoit Boissinot, Philip Brisk, Sebastian Hack, and FabriceRastello. Graph coloring and treescan register allocation using repairing. In Interna-tional Conference on Compilers, Architectures, and Synthesis of Embedded Systems(CASES’11), Taipei, Taiwan, October 2011. IEEE Computer Society.

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[c21] Quentin Colombet, Florian Brandner, and Alain Darte. Studying optimal spillingin the light of SSA. In International Conference on Compilers, Architectures, andSynthesis of Embedded Systems (CASES’11), Taipei, Taiwan, October 2011. IEEEComputer Society.

[c22] Benoit Combemale, Laure Gonnord, and Vlad Rusu. A generic tool for tracingexecutions back to a DSML’s operational semantics. In 7th European Conferenceon Modelling Foundations and Applications (ECMFA’11), volume 6698 of LectureNotes in Computer Science, pages 35–51, Birmingham, United Kingdom, June 2011.Springer Verlag.

[c23] Alain Darte. Understanding loops: The influence of the decomposition of Karp,Miller, and Winograd. In 8th ACM/IEEE International Conference on Formal Meth-ods and Models for Codesign (MEMOCODE’10), pages 139–148, Grenoble, France,July 2010. IEEE Computer Society. Invited paper.

[c24] Alain Darte and Clement Quinson. Scheduling register-allocated codes in user-guidedhigh-level synthesis. In 18th IEEE International Conference on Application-specificSystems, Architectures and Processors (ASAP’07), pages 554–561. IEEE ComputerSociety, July 2007.

[c25] Florent de Dinechin, Jean-Michel Muller, Bogdan Pasca, and Alexandru Plesco. AnFPGA architecture for solving the table maker’s dilemma. In 22nd IEEE InternationalConference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP’11),Santa Monica, CA, September 2011. IEEE Computer Society.

[c26] Boubacar Diouf, Albert Cohen, Fabrice Rastello, and John Cavazos. Split registerallocation: Linear complexity without the performance penalty. In International Con-ference on High-Performance Embedded Architectures and Compilers (HiPEAC’10),volume 5952 of Lecture Notes in Computer Science, pages 66–80. Springer Verlag,January 2010.

[c27] Nicolas Farrugia, Michel Paindavoine, and Clement Quinson. On the need for semi-automated source-to-source transformations in the user-guided high-level synthesistool. In High-Level Synthesis: Back to the Future (DAC’08 workshop), June 2008.Poster.

[c28] Paul Feautrier. Approximating the transitive closure of a boolean-affine relation. In2nd International Workshop on Polyhedral Compilation Techniques (IMPACT’12),Paris, January 2012.

[c29] Paul Feautrier and Laure Gonnord. Accelerated invariant generation for C pro-grams with Aspic and C2fsm. In Workshop on Tools for Automatic Program Analy-sis (TAPAS’10), volume 267-2 of Electronic Notes in Theoretical Computer Science,pages 3–13, September 2010.

[c30] N. Fournel, M. Minier, and S. Ubeda. Survey and benchmark of stream ciphers forwireless sensor networks. In Workshop in Information Security Theory and Practices(WISTP’07), Heraklion, Crete, Greece, May 2007.

[c31] Nicolas Fournel, Antoine Fraboulet, Guillaume Chelius, Eric Fleury, Bruno Allard,and Olivier Brevet. Worldsens: Embedded sensor network application developmentand deployment. In 26th Annual IEEE Conference on Computer Communications(INFOCOM’07), Anchorage, Alaska, USA, May 2007. IEEE.

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[c32] Nicolas Fournel, Antoine Fraboulet, Guillaume Chelius, Eric Fleury, Bruno Allard,and Olivier Brevet. Worldsens: From lab to sensor network application developmentand deployment. In International Conference on Information Processing in SensorNetworks (IPSN’07), demo session, Cambridge, MA, USA., April 2007. ACM.

[c33] Nicolas Fournel, Antoine Fraboulet, and Paul Feautrier. eSimu: A fast and accurateenergy consumption simulator for embedded systems. In IEEE International Work-shop: From Theory to Practice in Wireless Sensor Networks, Helsinki, Finland, June2007.

[c34] Nicolas Fournel, Antoine Fraboulet, and Paul Feautrier. Fast and instruction ac-curate embedded systems energy characterization using non-intrusive measurements.In PATMOS Workshop - International Workshop on Power And Timing Modeling,Optimization and Simulation, Goteborg, Sweden, September 2007.

[c35] Antoine Fraboulet, Guillaume Chelius, and Eric Fleury. Worldsens: Developmentand prototyping tools for application specific wireless sensors networks. In IPSN Trackon Sensor Platforms, Tools and Design Methods (SPOTS’07), Cambridge, MA, USA.,April 2007. ACM.

[c36] Abdoulaye Gamatie and Laure Gonnord. Static analysis of synchronous programsin Signal for efficient design of multi-clocked embedded systems. In ACM SIG-PLAN/SIGBED Conference on Languages, Compilers, and Tools for Embedded Sys-tems (LCTES’11), pages 71–80, New York, NY, USA, 2011. ACM.

[c37] L. Gonnord and J.-P. Babau. Quantity of resource properties expression and run-time assurance for embedded systems. In ACS/IEEE International Conference onComputer Systems and Applications (AICCSA’09), pages 428–435, Rabat, Morocco,May 2009.

[c38] Daniel Grund and Sebastian Hack. A fast cutting-plane algorithm for optimal coa-lescing. In Shriram Krishnamurthi and Martin Odersky, editors, Compiler Construc-tion (CC’07), volume 4420 of Lecture Notes In Computer Science, pages 111–125,Braga, Portugal, March 2007. Springer. Best paper award.

[c39] Ouassila Labbani, Paul Feautrier, Eric Lenormand, and Michel Barreteau. Elemen-tary transformation analyses for Array-OL. In ACS/IEEE International Conferenceon Computer Systems and Applications (AICCSA’09), pages 362–367, Rabat, Mo-rocco, May 2009.

[c40] Julien Le Guen, Christophe Guillon, and Fabrice Rastello. MinIR, a minimalisticintermediate representation. In Florent Bouchez, Sebastian Hack, and Eelco Visser,editors, Workshop on Intermediate Representations (WIR’11), held with CGO’11,pages 5–12, Chamonix, April 2011.

[c41] Qingda Lu, Christophe Alias, Uday Bondhugula, Sriram Krishnamoorthy, J. Ra-manujam, Atanas Rountev, P. Sadayappan, Yongjian Chen, Haibo Lin, and Tinfook Ngai. Data layout transformation for enhancing locality on NUCA chip mul-tiprocessors. In International ACM/IEEE Conference on Parallel Architectures andCompilation Techniques (PACT’09), pages 348–357. ACM Press, September 2009.

[c42] David Monniaux and Laure Gonnord. Using bounded model checking to focus fix-point iterations. In Eran Yahav, editor, Static analysis (SAS’11), volume 6887 ofLecture Notes in Computer Science, pages 369–385. Springer Verlag, 2011.

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[c43] Alexandru Plesco and Tanguy Risset. Coupling loop transformations and high-level synthesis. In SYMPosium en Architectures nouvelles de machines (SYMPA’08),February 2008.

[c44] Marie Rastello, Fabrice Rastello, Herve Bellot, Frederic Ousset, and Francois Dufour.Size of snow particles in a powder-snow avalanche. In ASME Fluids EngineeringDivision Summer Meeting 2009 (FEDSM’09), August 2009.

[c45] Martin Schoeberl, Pascal Schleuniger, Wolfgang Puffitsch, Florian Brandner, Chris-tian W. Probst, Sven Karlsson, and Tommy Thorn. Towards a time-predictabledual-issue microprocessor: The Patmos approach. In Bringing Theory to Practice:Predictability and Performance in Embedded Systems, DATE Workshop PPES’11,volume 18, pages 11–21, Grenoble, France, March 2011.

[c46] Andre Tavares, Quentin Colombet, Mariza Bigonha, Christophe Guillon, FernandoPereira, and Fabrice Rastello. Decoupled graph-coloring register allocation with hi-erarchical aliasing. In 14th International Workshop on Software & Compilers forEmbedded Systems (SCOPES’11), pages 1–10, St. Goar, Germany, June 2011. ACMPress.

Other: research reports, patents, tutorials, keynotes, etc.

[o1] Christophe Alias, Fabrice Baray, and Alain Darte. Lattice-based array contraction:From theory to practice. Research Report 2007-44, INRIA, November 2007.

[o2] Christophe Alias, Alain Darte, and Alexandru Plesco. Kernel offloading with opti-mized remote accesses. Research Report RR-7697, INRIA, July 2011.

[o3] Christophe Alias, Alain Darte, and Alexandru Plesco. Program analysis and source-level communication optimizations for high-level synthesis. Research Report RR-7648,INRIA, June 2011.

[o4] Christophe Alias, Bogdan Pasca, and Alexandru Plesco. FPGA-specific synthesis ofloop-nests with pipelined computational cores. Research Report RR-7674, INRIA,July 2011.

[o5] Benoit Boissinot, Philip Brisk, Alain Darte, and Fabrice Rastello. SSI revisited.Research Report RR2009-24, LIP, July 2009.

[o6] Benoit Boissinot, Sebastian Hack, Daniel Grund, Benoıt Dupont de Dinechin, andFabrice Rastello. Fast liveness checking for SSA-form programs. Research ReportRR2007-45, LIP, ENS-Lyon, France, September 2007.

[o7] Florent Bouchez, Philip Brisk, Sebastian Hack, Jens Palsberg, and Fabrice Rastello.SSA-based register allocation. In 22nd International Workshop on Languages andCompilers for Parallel Computers (LCPC’09), Newark, October 2009. Tutorial.

[o8] Florent Bouchez, Alain Darte, and Fabrice Rastello. Improvements to conservativeand optimistic register coalescing. Research Report RR2007-41, LIP, ENS-Lyon,France, March 2007.

[o9] Florent Bouchez, Alain Darte, and Fabrice Rastello. On the complexity of spill every-where under SSA form. Research Report RR2007-42, LIP, ENS-Lyon, France, March2007.

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[o10] Florian Brandner, Benoit Boissinot, Alain Darte, Benoıt Dupont de Dinechin, andFabrice Rastello. Computing liveness sets for SSA-form programs. Research ReportRR-7503, INRIA, April 2011.

[o11] Florian Brandner and Quentin Colombet. Parallel copy elimination on data depen-dence graphs. Research Report RR-7735, INRIA, September 2011.

[o12] Philip Brisk, Alain Darte, Jens Palsberg, and Fabrice Rastello. SSA-based regis-ter allocation. In International Symposium on Code Generation and Optimization(CGO’09), Seattle, March 2009. Tutorial.

[o13] Philip Brisk, Sebastian Hack, Jens Palsberg, Fernando Pereira, and Fabrice Rastello.SSA-based register allocation. In International Conference on Compilers, Architec-ture, and Synthesis for Embedded Systems(CASES’08, part of ESWEEK’08), Atlanta,October 2008. Tutorial.

[o14] Alain Darte. Approximations in the polyhedral model. In 1st International Work-shop on Polyhedral Compilation Techniques (IMPACT’11), CGO’11 Workshop, Cha-monix, April 2011. Keynote talk.

[o15] Alain Darte and Rob Schreiber. System and method of optimizing memory usagewith data lifetimes. US patent number 7363459, April 2008.

[o16] Paul Feautrier. Elementary transformation analysis for Array-OL. Research Report6193, INRIA, May 2007.

[o17] Paul Feautrier. The polytope model, past, present, future. In 22nd InternationalWorkshop on Languages and Compilers for Parallel Computers (LCPC’09), Newark,October 2009. Keynote talk.

[o18] Paul Feautrier. Simplification of Boolean affine formulas. Research Report RR-7689,INRIA, July 2011.

[o19] Sebastian Hack. Register allocation for programs in SSA form. DATE’07 PhD ForumPoster, April 2007.

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