内閣官房 — 未来投資戦略2017（概要） p.35

キーファクト

• 1045件: 東京大学の大企業との共同研究件数 (教育)
• 1633件: 東京大学の共同研究件数（全体） (教育)
• 3997681千円: 東京大学の大企業との共同研究受入額 (教育)
• 1371件: 東京大学の民間企業との共同研究件数 (教育)
• 50名以上: 東京大学の産学連携の実務担当者数（教職員、コーディネーター、URA等） (教育)
• 5066861千円: 東京大学の民間企業との共同研究受入額 (教育)
• 7180264千円: 東京大学の共同研究受入額（全体） (教育)
• 6565人: 東京大学の産学連携における研究者数 (教育)

抽出テキスト

Ⅱ-A-3 イノベーション・ベンチャーを生み出す好循環システム （2）今後の取組 1. 「学」の産学連携インセンティブと自己資金の獲得を促進 産業界からの投資：産学連携には積極的な大学、投資目的 に合致する強みを持った大学がわからず、どこに投資すべきかわからない。 本年度から、産業界が各大学の産学連携の取組を比較できるデータ（右図） を毎年公開。各大学の実績や強み等を比較でき、積極的かつ効果を出している大学への投資を拡大できる。 公的資金（運営費交付金）：大学の目標設定に対する国の評価が重点配分 に反映されたが、取組実績についてはこれから。また、評価結果は公表される ものの、網羅的で、産業界が活用しづらい。 来年度から大学の産学連携の実績に基づき運営費交付金を重点配分／結果の周知を強化。大学は取組を進めるほど、多くの運 営費交付金を取得でき、積極姿勢が社会に更に認知される。産業界・寄付者は、国の評価を、投資・寄付の判断に活用できる。 自己資金の獲得 学内の施設を高層集約するなど、大学の土地利用や、大学への土地・株式の寄付を活発化する方策を本年度中に検討。 大学がベンチャーを支援する際、新株予約権を取得できるケースを拡大。 新株予約権を行使して取得した株式も、一定期間保有できるようにす る。ベンチャーにとっても、株式公開直後の株価の乱高下が防止される。 2. 我が国が強い分野を支える拠点・人材への集中投資 例：AI×ものづくり（介護ロボット） 国内外のトップ研究者を集結した、 世界トップレベル研究拠点に資金・ 人材を集中投下。 全国 の国公私立大学等を結び、AI 開発やビッグデータ処理を加速する 情報通信インフラの強化を検討。企業 も活用可能に。 仲介機能センサー 「産学官共同研究におけるマッチング促進のための 大学ファクトブック」パイロット版（抜粋） 全国の国公私立大学を対象とし、産学連携体制や共同研 究実績、特許取得分野の分野等を掲載 国立 東京大学 産学連携の業務担当者数 (教職員、コーディネーター、URA等) 研究者数 50名以上 6,565 (人) 共同研究実績 (機関別) 全体 粋数 受入額 粋数 受入額 粋数 受入額 0名以上10名未満 10名以上20名未満 20名以上30名未満 30名以上50名未満 50名以上 2014年度 1,624 6,929,358 1,371 4,840,830 1,067 3,963,155 2015年度 1,633 7,180,264 1,371 5,066,861 1,045 3,997,681 単位 人数 国公私立 1位 国公私立 2位 国公私立 1位 国公私立 2位 国公私立 1位 国公私立 2位 国公私立 介助者にセンサーを装着。 体の支え方等の動作データ を収集・学習・実装し、 プロ介護士と同水準の動 きを実現。 →カギとなる技術 高精度のセンサー、 エッジ処理半導体 等 伸縮性センサー 3. ベンチャーの自発的・連続的な創出の加速 政府調達で研究開発型中小・ベンチャーの活用を 促進する試行的取組を本年度中に開始。 試行的取組のイメージ 国の技術ニーズ の特定 (性能要求等) 中小・ベンチャーの 掘り起し 主契約企業候補 (大企業) とマッチング 研究開発 成果の評価・課題検討 中小・ベンチャーの参画機会増大を図る手法としての実効性を検証 34