〇分野横断的な新しいアイデアを出せる若手研究者の人材育成が必要。そうした試みを
するためにも、時間的な余裕の確保もふくめた研究環境の整備が必要。
〇女性及び若手研究者を増やすため、長時間労働是正とともに、日本の無意識の偏見
（アンコンシャスバイアス）を変えていく必要があるのではないか。
〇特に医学系において研究者の流動性が不足。データサイエンス等との異分野連携が求
められる中、多様な職場で多様な他者と接する経験が重要であり、研究者の流動性を
向上させるべきではないか。
〇制度・財政面の両面から若手研究者の海外留学（ポスドク・博士課程）を積極的に奨励
していくべきでないか。
〇最先端のライフ人材や数理科学、情報科学、統計学分野の専門家へアピールし、ライフ
サイエンス分野に呼び込むために、待遇面の改善も含めた支援策も必要でないか（さも
なければ、海外に優秀な人材が流出する懸念）。
〇 さきがけ/ACT-X/PRIME/など一部の競争的予算では、 組織の壁を超えて、アドバイ

ザーや有識者が、多様な視点から助言し、トップサイエンスを核としたコミュニティーが形
成されつつある。こうした取組を加速しつつ、ライフサイエンスの特性に合わせて支援を
充実・拡充させるべきでないか。
〇研究費支援に当たり、メンターによる支援と組み合わせる観点が重要であり、異分野と
の連携や出口を意識した研究を推進する上でも有益ではないか。
〇人材育成とヒューマンリソース確保の両面から、大学院生の活用は重要であり、併せて
大学院生への経済的支援や待遇の改善、ライフイベントとの両立支援等が重要ではな
いか。
＜研究支援人材＞
〇研究を効率的に進めるために必要な支援人材（機器メンテナンス、ビジネスサポート等）
を継続的に確保するシステムが必要。
〇その際、Wet・Dry 解析機器のコアファシリティ化による、最新解析技術の積極導入、共
同研究ではなく業務としてのオミクス解析・知財出願のサポート、関連人材のキャリア形
成といった観点も重要。
〇人事、法務、労務まで研究者が対応しているのは課題でないか。
＜データサイエンス、数理、AI 人材＞
〇今後基礎も臨床も IT が必要になる。若手の、特に数学が強そうなバイオの人材をどの
ように育てるか戦略的に考えて行う必要があるのではないか。
〇過去のライフサイエンス研究者の「天才」にも、異なるバックグラウンドの持ち主（ワトソ
ン・クリックのクリックは物理学者、エリックランダー氏は物理学者、フィッシャー氏は数学
者）が多くいたことから、100 年先を見通せるような横断的に活躍できる人材も必要でな
いか。
〇データサイエンス人材を育成するのに必要な経費を算出し、制度として整える必要。
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