三島海雲記念財団では、「食の科学」に関する研究助成を行っています。個人研究は一件あたり150万円、共同研究は一件当たり500万円を上限として研究助成を行っています。
自然科学と人文科学の学術研究において、将来の発展が期待できる優れた研究を支援することを目的としています。また、若手研究者及び女性研究者の積極的応募を期待します。
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採択件数
(A)個人研究奨励金:37件程度 総額 5,600万円程度 ※2025年度実績 3,900万円
(女性研究者と大学院博士後期課程在籍者で採択件数の30%以上を目標とします。)
(B)共同研究奨励金 :8件程度 総額 4,000万円程度 ※2025年度実績 4,000万円
研究開発の補助金・助成金・支援金の一覧
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年々激化する気候変動危機のなか、脱炭素社会の実現は喫緊の課題です。世界では2050年カーボンニュートラルを前倒し達成する国さえ現われ始めているいっぽうで、化石燃料業界の巻き返しも懸念されており、日本では「グリーントランスフォーメーション(GX)」の名のもとに、原子力発電依存や石炭火力発電の温存へと脱線しつつあります。いのちや環境と共存できるエネルギーで成り立つ社会をめざしたい――そのために、いまできるエネルギーシフトのステップを着実に積み重ねる企画を、本助成は応援します。長期に及ぶ福島原発事故の処理を監視することや、増え続ける核のゴミをどうするか真剣に考えることも大きな宿題です。現に存在する放射能の影響に細心の注意を払い続け、そのリスクから子どもたちや次世代を守る手立ても欠かせません。
そのような観点から、エネルギーシフト助成は「エネルギー転換」、「放射線影響調査」、「被ばく防護」、「政策提言」に取り組む市民活動や調査・研究を後押しします。
お米から果物など幅広い農産物に用いられ、シロアリ駆除剤や家庭用殺虫剤として身近な暮らしにも入り込んでいる浸透性殺虫剤(ネオニコチノイドおよび類似の作用を持つ化学物質)――。近年の急速な研究の進展により、環境中での持続的な慢性曝露による無脊椎動物への時間累積的毒性や、食物連鎖を通じた漁業への脅威などが明らかになりつつあります。世界の科学者コミュニティからは、生態系と生物多様性全体を脅かすことへの警鐘が鳴らされるだけでなく、ヒトの母体から胎児への移行や発達神経毒性を示す研究成果も蓄積されつつあります。
本助成は、予防原則を踏まえて、製薬メーカーの意向や現行の行政判断に左右されない独立の立場から浸透性殺虫剤の生物や生態系への影響を検証する「調査・研究」活動、浸透性殺虫剤の問題点や最新の研究成果を広く共有する「広報・社会訴求」活動、浸透性殺虫剤を使わないサプライチェーンの確立をめざす「市場“緑化”」活動、国や地方の立法・行政機関に汚染実態調査や規制強化を促す「政策提言」活動を支援します。国の農薬再評価とオーガニック推進が進むいま、確実な規制強化へつながる成果を期待しています。
国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)では、令和8年度「ゲノム創薬基盤利活用推進研究事業」に係る研究開発課題を以下のとおり公募します。本公募は「若手枠」及び「一般枠」となります。 詳細については公募要領をご覧ください。
D領域:全ゲノム解析等実行計画に係る情報基盤等を利活用し、創薬推進等に資する研究
全ゲノム解析等実行計画に基づいて集積されている検体や臨床情報と全ゲノム情報、マルチオミックスデータ、画像データ、その他のリアルワールドエビデンス等の情報、及び既存のバイオバンク等の情報基盤を利活用し、また、既存の情報基盤の利活用を推進するための技術開発を通じて、創薬等を見据えた出口戦略に基づき、わが国における個別化医療の実用化に向けた情報基盤の整備に資する研究を行います。
※領域1及び2については、今回限りの公募となり、2次公募では実施しません。
新規採択課題予定数
1:利活用
個別化医療に向けた国内情報基盤に係るデータ利活用【若手枠】:0~4課題程度
2:技術開発
個別化医療に向けた国内情報基盤の整備に係る技術開発【一般枠】0~2課題程度
本事業は、脱炭素社会の実現に向けて、課題の解決に資する技術シーズを発掘し、必要な場合には海外の研究機関等とも連携しつつ先導研究を実施することで、産業技術に発展させていくための要素技術を発掘・育成することを目的とします。これにより、国家プロジェクトを含む産学連携体制による共同研究等につなげていくことを目指します。
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研究開発テーマは、革新性及び独創性が高いものであって、研究開発フェーズとしては取組の初期の段階であり、社会実装までの確実な見通しをつけることが現時点では困難であるが、研究開発に成功した場合、産業へインパクトを与えると期待できるものであること、すなわち、ハイリスクではあっても、ハイリターンが期待できることを重視します。本公募の対象となる研究開発テーマは、資料欄にある「公募要領」の【別添1】に掲載した研究開発課題に該当する研究開発テーマとしますので、必ず【別添1】の研究開発課題を確認した上で、ご応募ください。
総務省は、革新的情報通信技術(Beyond 5G(6G))基金事業を実施するため、令和5年3月に、NICTに情報通信研究開発基金を造成し、令和5年度より運用を開始しています。
今般、NICTにおいて、革新的情報通信技術(Beyond 5G(6G))基金事業のうち、電波法第103条の2第4項第3号に規定する技術※の確立を目指し、電波の有効利用に資する研究開発を実施する電波有効利用研究開発プログラムの令和8年度研究開発プロジェクトの公募を実施します。
総務省は、革新的情報通信技術(Beyond 5G(6G))基金事業を実施するため、令和5年3月に、NICTに情報通信研究開発基金を造成し、令和5年度より運用を開始しています。
今般、NICTにおいて、革新的情報通信技術(Beyond 5G(6G))基金事業のうち、電波法第103条の2第4項第3号に規定する技術※の確立を目指し、電波の有効利用に資する研究開発を実施する電波有効利用研究開発プログラムの令和8年度研究開発プロジェクトの公募を実施します。
第4世代移動通信システム(4G)と比べてより高度な第5世代移動通信システム(5G)は、現在各国で商用サービスが始まっていますが、さらに超低遅延や多数同時接続といった機能が強化された5G(以下、「ポスト5G」)は、今後、工場や自動車といった多様な産業用途への活用が見込まれており、我が国の競争力の核となり得る技術と期待されています。
NEDOは、本事業を通じて、ポスト5Gに対応した情報通信システム(以下、「ポスト5G情報通信システム」)の中核となる技術を開発し、我が国のポスト5G情報通信システムの開発・製造基盤強化を目指します。
なお、今回の公募においては、以下の研究開発内容に関する募集を行う予定です。
経済・産業活動のデジタル化が進展する中、データは生産性向上やイノベーション創出の基盤となる重要な資源となっている。一方、これまでAIの性能向上を支えてきたウェブ上の公開データは学習が進みつつあり、今後は企業や組織が保有する実データの活用が一層重要となっている。
しかし、企業内に蓄積されたデータの多くは、部門や用途ごとに分断されて管理されており、データの意味や相互の関係性が十分に整理されていない場合が多い。このため、AIによる探索・分析・利活用が困難となり、データの潜在的な価値が十分に引き出されていないという課題がある。また、機密性やノウハウ性の高いデータを多く含むことから、データ整備や管理の方法について、実践的な手法や設計指針が必ずしも確立されていない。
このため、本テーマでは、対象とする手法をあらかじめ限定することなく、製造業データ等を対象として、AIが利活用可能な状態(AI-Ready化)とするための課題およびその解決に資する手法を広く募集した上で、支援対象を絞り込む形で研究開発に取り組むものとする。
また、研究開発の有用性を実証するため、企業や組織が実際の業務・現場で保有・利用している製造業データ等を用いた実証・評価を行うとともに、AI-Ready化されたデータの有用性について、共通的な知見として整理し、広く公表することとする。
AI-Ready化とは、分かりやすい構造(構造化・モデリング)、適切なサイズ(チャンキング)、適切な意味づけ(ベクトル化・ラベリング)、高い品質(誤り・偏りの少ないデータ)、統一された管理(ガバナンス・セキュリティ)、継続的な改善(モニタリング&フィードバック)等を指す。
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(以下、「NEDO」という。)は、下記事業の実施者を広く一般に募集します。本公募について応募を希望する方は、下記に基づきご応募ください。
応募状況等により、公募期間を延長する場合があります。
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第4世代移動通信システム(4G)と比べてより高度な第5世代移動通信システム(5G)は、現在各国で商用サービスが始まっていますが、さらに超低遅延や多数同時接続といった機能が強化された5G(以下、「ポスト5G」)は、今後、工場や自動車といった多様な産業用途への活用が見込まれており、我が国の競争力の核となり得る技術と期待されています。
NEDOは、本事業を通じて、ポスト5Gに対応した情報通信システム(以下、「ポスト5G情報通信システム」)の中核となる技術を開発し、我が国のポスト5G情報通信システムの開発・製造基盤強化を目指します。
なお、今回の公募においては、以下の研究開発内容に関する募集を実施します。
〔1〕ポスト5G情報通信システムの開発(委託、助成)
(g)計算可能領域拡大のための計算基盤技術開発(委託)
(g7)データの秘匿性を考慮した効率的なAI学習手法の開発
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