DeSci：科学研究の未来への革命、それとも手の届かない夢か？

2025.03.04

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DeSci：科学研究の未来への革命、それとも手の届かない夢か？

DeSciは伝統的な学術体系を完全に覆すことはできないかもしれないが、研究資金の支援、学術誌の出版、データ共有などの分野で補完的な役割を果たす可能性がある。

2025.03.04 - 06:25:43

DeSci

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

執筆：@100y_eth

翻訳：白話ブロックチェーン

学術システムはもはやボロボロだが、DeSci（去中心化科学）が万能薬になるとは限らない。

本稿のフィードバックおよび査読にご協力いただいた @tarunchitra（Gauntlet）、@NateHindman（Bio）、Benji @benjileibo（Molecule）に深く感謝する。

私は最近化学工学博士号を取得し、学位取得期間中に第一著者として『Nature』サブジャーナルおよび『アメリカ化学会誌（JACS）』などトップレベルの学術誌に4編の論文を発表した。私の学術経験は大学院生としての期間に限られるが、独立研究者として積極的に活動してきたため、約6年に及ぶ学術生活を通じて、学術体制内部に存在する深刻な構造的問題を痛感している。

このような背景のもと、DeSci（Decentralized Science：去中心化科学）はブロックチェーン技術を用いて伝統的な学術システムの中央集権的弊害に挑戦しようとする非常に魅力的なコンセプトである。最近、DeSciは暗号資産市場で大きな注目を集め、科学研究の現行枠組みを一変させる可能性があると見なされている。

私もそのような変革を望んでいる。しかし、DeSciが伝統的な学術システムを完全に置き換える可能性は低いと考える。現実的な視点から見ると、DeSciはむしろ補完的な役割を果たし、学術システムにおけるいくつかの根本的課題を解決する手助けとなるだろう。

そこで本稿では、DeSciの急浮上という状況下、自身の学術経験を踏まえながら、伝統的学術体制に存在する構造的問題について考察し、ブロックチェーン技術が本当に有効な解決策を提供できるかを評価するとともに、DeSciが学術界にもたらしうる実際の影響についてさらに探求したい。

1. 突如として起こったDeSciのブーム

1）DeSci：ニッチな概念から台頭するムーブメントへ

学術界における長年の構造的問題は広く知られており、VOXの記事「270人の科学者が語る科学の7大難問」や『科学を解放せよ』といった作品でも詳細に取り上げられている。これらに対処する試みはこれまで何度も行われており、一部については後ほど言及する。

DeSci（Decentralized Science）という概念は、まさにこれらの問題をブロックチェーン技術で解決しようとするものであり、2020年頃からようやく注目され始めた。Coinbase CEOのBrian ArmstrongがResearchHubを通じて暗号コミュニティにDeSciを紹介し、ResearchCoin（RSC）によって科学研究のインセンティブ構造を再設計しようとした。

しかし、暗号市場の投機的性質ゆえに、DeSciは長らく広い注目を集めることがなく、少数の小さなコミュニティのみがその発展を推進していた。それがpump.scienceの登場によって大きく変わる。

2）pump.scienceが引き起こしたバタフライ効果

出典：pump.science

pump.scienceはSolanaエコシステム上のDeSciプロジェクトであり、有名なDeSciプラットフォームMoleculeが開発したものである。このプロジェクトは資金調達プラットフォームであると同時に、Wormbot技術を用いて長期実験をリアルタイムでストリーミングする機能も備えている。ユーザーは寿命延長につながると考える化合物を提案でき、またはそれに関連するトークンを購入することも可能だ。

特定のトークンの時価総額が所定の閾値を超えると、プロジェクト側はWormbot装置を使って、その化合物が実際に実験対象の寿命を延ばすかどうかを検証する。実験が成功すれば、トークン保有者はその化合物に関する権益を得ることができる。

ただし、一部のコミュニティメンバーはこのモデルに対して批判的であり、実験に十分な科学的厳密性が欠けていると指摘し、老化防止薬の開発への真の貢献にはなりにくいと主張している。Gwartは皮肉めいた発言で疑念を示しており、DeSciの支持者が唱える主張に対する慎重かつ批判的な立場の一派を代表している。

pump.scienceはBonding Curve（結合曲線）メカニズムを採用しており、これはMoleculeのモデルと同様に、購入ユーザーの増加とともにトークン価格が上昇していく仕組みである。

このプロジェクトが発行したRIF（リファンピシン対応）やURO（ウロアデニンA対応）などのトークンは、ちょうど暗号市場におけるmemeトークンブームと重なり、価格が急騰した。この相場高騰により、偶然にもDeSciが一般の注目を集める結果となった。皮肉なことに、DeSciが脚光を浴びたのはその科学的ビジョンではなく、トークン投機による価格上昇が直接的な要因であった。これが現在のDeSci人気の引き金となっている。

出典：@KaitoAI

変動の激しい暗号市場において、DeSciは長い間ニッチな分野だった。しかし2024年11月、突如として最もホットなナラティブの一つとなった。pump.science関連のトークンが価格を急騰させるだけでなく、BNもDeSci助成プロトコルBioに投資を発表し、他の成熟したDeSciトークンも大幅に上昇した。こうした一連の出来事は、DeSciが重要な転換点を迎えたことを示している。

2. 伝統的科学（Traditional Science）の欠陥

過剰に聞こえるかもしれないが、学術界には大量の体系的かつ深刻な問題が存在する。学術キャリアの中で、私は常にこんなに不完全なシステムがどうやって維持されているのかと自問してきた。DeSciの可能性を議論する前に、まずは伝統的学術体制の弱点を確認しておこう。

1）体系的課題その1：研究資金

A. 研究助成の変遷

19世紀以前、科学者が研究資金を得る方法は現代とは大きく異なっていた。主に以下の2つの方式に依存していた：

パトロン制：ヨーロッパの君主や貴族が科学者を支援し、自身の名声を高めつつ科学進歩を促進した。例えば、ガリレオはメディチ家からの支援を受け、望遠鏡の改良と天文学研究を継続できた。また、中世には教会や神職者が天文学、数学、医学などの研究を支援したこともあった。

自己資金：多くの科学者は個人収入で研究を支えていた。彼らは大学教授、教師、作家、エンジニアなどとして職を持ち、その収入で科学探究を維持していた。

19世紀末から20世紀初頭にかけて、政府と企業主導の集中型研究助成制度が形成され始める。特に第一次・第二次世界大戦の時期、各国政府は戦争勝利のために多額の資金を国防研究に投入し、研究機関を設立した。

アメリカでは、第一次世界大戦中に国家航空諮問委員会（NACA）と国家研究評議会（NRC）が設立された。ドイツでは、ドイツ科学緊急基金（Notgemeinschaft der Deutschen Wissenschaft）が1920年に誕生し、後のDFG（ドイツ研究財団）の前身となった。一方、ベル研究所（Bell Labs）やGE研究所（GE Research）のような企業研究所の台頭も、企業が研究助成に積極的に参加し、政府とともにR&Dを推進するようになったことを示している。

このように政府と企業が主導する研究助成モデルは主流となり、今日まで続いている。各国政府と企業は毎年巨額の予算を研究者に投入している。例えば、2023年の米国連邦政府のR&D支出は1900億ドルに達し、2022年比13％の増加であり、科学研究における政府の中心的役割を浮き彫りにしている。

出典：ResearchHub

アメリカでは、連邦政府が予算の一部をR&D（研究開発）に割り当て、それを異なる機関に分配する形で研究資金が配分される。

主な研究助成機関は以下の通り：

国立衛生研究所（NIH）――世界最大の生物医学研究助成機関
国防総省（DoD）――国防関連研究に特化
国立科学財団（NSF）――科学・工学全般の研究を支援
エネルギー省（DOE）――再生可能エネルギーおよび核物理学分野を担当
NASA――宇宙・航空研究を支援

B. 集中型研究助成が科学を歪める仕組み

今日、大学教授が外部資金なしに独立して研究を行うことはほぼ不可能である。この高度に集中した研究助成制度こそが、現代学術界の多くの問題の根源の一つである。

まず、研究資金申請プロセスは極めて非効率的である。国や機関によって細部は異なるが、一般的にプロセスは冗長で、透明性が低く、効率も悪い。これは世界的な学術界の共通認識だ。

研究室が資金を得るには、大量の書類作成、繰り返しの申請、厳しい審査を経なければならず、通常は政府または企業の複数段階の承認が必要となる。知名度が高く、資源豊富なトップレベルの研究室であれば、一度に数百万〜数千万ドルの資金を得られ、頻繁に申請する必要はない。しかし、これは例外的なケースだ。

大多数の研究室にとって、一回の資金は数万ドル程度に過ぎず、研究者は繰り返し申請を行い、膨大な量の文書を作成し、継続的に審査を受ける必要がある。

他大学院生との交流からも、多くの学者や学生が研究に集中できないまま、資金申請や企業プロジェクトに多くの時間を取られていることがわかる。しかも、こうした企業との共同プロジェクトは、しばしば学生の卒業研究とほとんど関係がないことが多く、現在の研究助成制度の非効率さと問題点をさらによく浮き彫りにしている。

出典：NSF

多大な時間を費やしても、資金獲得は決して容易ではない。

NSF（米国国立科学財団）のデータによれば、2023年と2024年の助成通過率はそれぞれ29％および26％であり、単一プロジェクトの年間中央値助成額はわずか15万ドルと限定的である。NIH（米国国立衛生研究所）の助成成功率は通常15～30％の範囲にある。個別の助成額では多くの研究者のニーズを満たせないため、研究継続のため複数のプロジェクトに繰り返し申請せざるを得ない。

しかし、課題はそれだけにとどまらない。人的ネットワークは資金獲得において決定的な役割を果たす。助成獲得率を高めるため、教授たちは単独申請よりも同僚との共同申請を好む傾向がある。また、教授が非公式に助成機関と接触し、企業資金を獲得するためにロビイングを行うことも珍しくない。このような人脈への依存と資金配分の不透明性は、若手研究者が学術界に参入するハードルを高めている。

C. 集中型研究助成のもう一つの問題：長期的研究へのインセンティブ不足

5年以上の長期的研究助成は極めてまれである。NSFのデータによると、大多数の研究資金は1〜5年間の助成期間であり、他の政府機関も同様のパターンを示している。企業のR&Dプロジェクトは通常1〜3年の資金提供であり、企業やプロジェクトの性質によって期間が異なる。

政府助成は政治的要因の影響を受けやすい。例えば、トランプ政権下では国防R&D資金が大幅に増加したが、民主党政権下では環境研究が重点的に助成された。政府の政策優先順位は政治日程に応じて変化するため、長期的研究プロジェクトは非常に稀になる。

企業助成も同様の制約を持つ。2022年のS&P500企業CEOの平均在任期間は4.8年であり、他の幹部も同程度である。企業は業界や技術の変化に迅速に対応する必要があり、資金配分を主導する幹部たちの短期志向が、研究プロジェクトの長期化を妨げている。

D. 短期志向が研究品質を低下させる

集中型研究助成制度は、短期間で定量的成果を出せるプロジェクトを選ぶことを研究者に促す。資金途切れを防ぐために、研究者は5年以内に成果を出すことが求められ、短期間で完了可能なテーマに偏る傾向がある。この結果、学術界には短期主義の循環が生まれ、5年以上の長期的研究に取り組むチームや機関はごく少数に限られている。

さらに、集中型助成制度は研究者の論文数重視、質軽視の風潮を助長する。短期的な成果が助成評価と直結するため、研究内容は漸進的研究（既存知識の小幅改善）と画期的研究（新分野の開拓）に分けられるが、現在の助成制度は前者を自然に優遇する。トップジャーナル以外の大多数の論文は、既存研究の微小な補足にすぎず、破壊的イノベーションではない。

現代科学の高度専門化自体が画期的研究を困難にしているが、集中型助成制度はこれをさらに悪化させ、創造的・革新的研究を抑制している。このシステム全体が漸進的研究を好む傾向は、科学革命的飛躍の新たな障壁となっている。

出典：Nature

一部の研究者はデータ操作や誇張報告を行っている。現在の研究助成制度は極めて短期間での成果提出を要求するため、学術不正行為を助長する側面がある。大学院生時代、他の研究室の学生がデータを改ざんしていたという話をよく耳にした。『Nature』は、学術会議や学術誌での撤回論文の比率が近年急激に上昇していると報じており、問題の深刻さを示している。

E. 誤解しないで：集中型研究助成は避けられない必然

ここで明確にしておくべきだが、集中型研究助成自体が全くの悪ではない。確かに多くの負の影響をもたらしているが、現代科学の発展には不可欠な柱でもある。

過去とは異なり、現代の科学研究は非常に複雑かつ精密であり、普通の大学院生のプロジェクトでもコストは数千ドルから数十万ドルに及ぶ。ましてや国防、宇宙、基礎物理などの大規模研究プロジェクトでは、必要な資源は指数関数的に増大する。

そのため、集中型助成制度は依然として必要不可欠だが、その副次的問題をどう解決するかが鍵となる。

2）体系的課題その2：学術ジャーナル

A. 学術ジャーナルのビジネス運営

暗号資産業界では、Tether、Circle（ステーブルコイン発行企業）、BN、Coinbase（中心化取引所）が市場の主導者と見なされる。同様に、学術界においても学術ジャーナルが最も影響力のある権力センターであり、その代表例は以下の通り：

Elsevier
Springer Nature
Wiley
アメリカ化学会（ACS）
IEEE（電気電子学会）

Elsevierの場合、2022年の売上高は36.7億ドル、純利益は25.5億ドル、利益率は約70％に達し、多くのテック大手を上回る。例えば、2024年のNVIDIAの利益率は約55～57％であるが、学術出版社の利益率はそれより高い。

Springer Natureは2024年前9ヶ月間だけで売上高14.4億ドルを記録しており、学術出版業界の巨大な規模がうかがえる。

学術ジャーナルの主な収入源は以下：

購読料：ジャーナルの論文にアクセスするには通常、定期購読または単発購入が必要。
論文処理料（APC）：多くの論文はペイウォール内にあるが、著者は公開アクセス（Open Access）を実現するために費用を支払える。
著作権ライセンスおよび論文再印刷：ほとんどの場合、論文が掲載されると著者は著作権をジャーナルに譲渡。出版社は教育機関や企業にライセンスを販売することで利益を得る。

B. ジャーナル：学術界におけるインセンティブ不一致の中心

ここで疑問が生じるかもしれない。「なぜジャーナルが学術界を支配できるのか？彼らのビジネスモデルは他の業界の出版社と変わらないのではないか？」

答えはノーだ。学術ジャーナルのビジネスモデルは、学術界におけるインセンティブ不一致（misaligned incentives）の典型的な例なのである。

従来の出版業界やオンラインプラットフォームでは、出版社はクリエイターの作品を広く届けることで収益を共有しようとする。しかし、学術ジャーナルのモデルは出版社自身に有利に傾いており、研究者や読者にとってはほとんどメリットがない。

ジャーナルは研究成果の普及に重要な役割を果たしているが、その収益モデルは出版社の利益を最大化するものであり、研究者や読者の利益は大きく損なわれている。

読者が特定ジャーナルの論文を読むには、購読料または単発購入費を支払わなければならない。一方、著者が論文をオープンアクセスで発表したい場合、高額の論文処理料（APC）をジャーナルに支払い、収益の分配は一切受けられない。

さらに不公平なのは、研究者は出版後の収益を共有できないだけでなく、ほとんどの場合、論文発表時に著作権が自動的にジャーナルに移転されるため、ジャーナルは論文コンテンツから完全に自主的に利益を得ることができることだ。このシステムは研究者を極度に搾取しており、根本的に見て研究者にとって極めて不公正である。

学術ジャーナルのビジネスモデルは深刻な搾取問題があるだけでなく、その利益規模も驚異的である。『Nature Communications』（自然科学分野で最も著名なフルオープンアクセスジャーナルの一つ）では、著者が1論文発表するごとに6,790ドルものAPCを支払う必要がある。つまり、著者が自腹でお金を払って『Nature Communications』に投稿する必要があるのだ。この料金は文字通り天文学的である。

出典：ACS

学術ジャーナルの購読料も信じられないほど高い。機関購読料はジャーナルの分野やタイプによって異なるが、アメリカ化学会（ACS）の各ジャーナルの平均年間購読料は4,908ドルに達する。ある機関がACSの全ジャーナルを購読する場合、年間費用は17万ドルにもなる。

Springer Natureのジャーナルは単体で平均年間約1万ドル、全セット購読では約63万ドルかかる。ほとんどの研究機関は複数のジャーナルを購読するため、研究者のアクセスコストは極めて高くなる。

C. 最大の問題：研究者はジャーナルに依存させられ、資金の多くは政府・企業由来

より深刻なのは、研究者は学術ジャーナルシステムに「人質」のように拘束されており、学術的地位を築くためにジャーナルに論文を発表しなければならないことだ。そしてこのシステムの大部分の資金は、実際には政府や企業の研究助成から来ている。

具体的には、学術ジャーナルの搾取モデルは次のように機能している：

研究者は学術的成果を積み重ね、さらなる研究資金や職業的発展を得るために、絶えず論文を発表する必要がある。
論文の研究資金は主に政府や企業の研究助成から来ており、研究者が自腹を切っているわけではない。
オープンアクセス論文の発表料（APC）も、研究者が個人で支払うのではなく、研究助成金から賄われる。
研究機関が支払うジャーナル購読料も、大半が政府や企業からの研究助成金から出ている。

研究者がほとんどの場合外部資金を使っている以上、彼らはこうした高額な費用に対して抵抗感を持ちにくい。学術ジャーナルはこの点を巧みに利用し、「著者からも読者からも料金を取り、さらに著作権を独占する」という極めて搾取的なビジネスモデルを成立させている。

D. 不適切なピアレビュー・プロセス

学術ジャーナルの問題は収益モデルだけにとどまらず、出版プロセスの非効率性と不透明性も見逃せない。6年間の学術生活で4編の論文を発表した経験から、特に非効率な投稿プロセスと運に左右されやすいピアレビュー制度に多くの問題を感じてきた。

ほとんどのジャーナルの標準的なピアレビュー・プロセスは次の通り：

研究者が研究成果をまとめ、論文を執筆し、目標ジャーナルに投稿する。

ジャーナル編集者が論文がジャーナルの範囲や基本基準に合致するかを評価。適切であれば、2〜3名のピアレビュアーに査読を依頼する。

ピアレビュアーが論文を評価し、コメントや質問を提供し、以下の4つの判断のいずれかを下す：

受理（Accept）：修正不要で掲載可
小修正（Minor Revisions）：ほぼ合格だが小幅修正が必要
大修正（Major Revisions）：重大な修正が必要。修正後に再審査
拒否（Reject）：掲載不可

研究者がレビュアーの意見に基づき論文を修正し、編集者が最終判断を下す。

一見合理的に見えるが、実際には非効率で不整合が多く、主観的な判断に大きく依存しており、査読制度の質と公平性を損なう可能性がある。

問題1：査読の非効率性

学問分野によって査読時間は異なるが、自然科学・工学分野では、投稿から最終決定までの概ねの期間は次の通り：

編集拒否（Desk Reject）：1週間〜2か月
査読フィードバック受領：3週間〜4か月
最終決定受領：3か月〜1年

ジャーナルや査読者が遅れたり、論文が複数回の査読を要したりすれば、発表サイクルは1年を超えることもある。

私の場合、編集者が論文を3名の査読者に送ったが、1名が反応しなかったため、新しい査読者を探す必要があり、査読時間が追加で4か月延びてしまった。

さらに悪いのは、長期間の査読の末に拒否された場合、別のジャーナルに再投稿しなければならず、プロセスが最初からやり直しになり、時間が少なくとも倍になる。

このような非効率な発表プロセスは研究者にとって極めて不利であり、待機中に他のチームが類似研究を発表してしまうと、論文の新規性（novelty）が失われ、研究者のキャリアに深刻な打撃を与える。

問題2：査読者不足による結果のランダム性

前述の通り、各論文は通常2〜3名の査読者によって評価され、論文の受理可否はこの少数の意見に大きく左右される。

査読者はその分野の専門家であることが多いが、それでも結果には運の要素が含まれる。

私の体験：

あるトップジャーナルAに投稿したところ、「大修正」2件、「小修正」1件の意見を受けたが、最終的に却下された。

その後、やや格下のジャーナルBに投稿したが、結果はさらに酷かった――査読者1人が「拒否」、もう1人が「大修正」を出した。

皮肉なことに、ジャーナルBの学術的影響力はジャーナルAよりも低かったが、査読意見はより厳しかった。

これは、論文の評価が少数の査読者の主観に大きく依存しており、ジャーナル編集者が査読者の選定を完全に握っていることを露呈している。

言い換えれば、論文が通るかどうかは一定程度「運」に左右される：

査読者が寛容であれば、論文は比較的簡単に通る
査読者が厳しければ、論文は却下される

極端な場合、同じ論文が3人の寛容な査読者に審査されれば受理されるが、3人の厳しい査読者に審査されれば却下されることもあり得る。

査読者数を増やして公平性を高めるのは現実的ではない。なぜなら、査読者が多いほどコミュニケーションコストと査読時間が増大し、ジャーナルの運営目的に反するからだ。

問題3：査読にインセンティブがなく、質が低下

査読プロセスにはインセンティブがなく、査読コメントの質はまちまちになる。査読者によっては、論文内容を深く理解し、価値あるコメントを提供する人もいれば、論文を真剣に読んでおらず、すでに論文中で回答済みの質問をしたり、無関係な批評をしたりして、最終的に「大修正」や「却下」を勧める人もいる。

これは非常に一般的な現象であり、多くの研究者が経験しており、自分の努力が不当に否定されたと感じることが多い。

この問題の根本原因は、査読に実質的なインセンティブがないため、品質管理が極めて困難であることだ。

現在、ジャーナルは論文投稿を受け取ると、通常大学教授や関連分野の研究者に査読を依頼する。しかし、彼らが時間をかけて読み、分析し、査読意見を書いても、何の報酬も得られない。

教授や大学院生の立場から見れば、査読は無償の余計な負担にすぎず、インセンティブの欠如により、多くの査読者がいい加減に対応したり、そもそも真剣に査読しようとしない傾向がある。

問題4：査読の不透明性が偏見を招く

査読は匿名制度を採用しており、公正性を保つ意図がある。しかし問題は、査読者は著者の情報を知ることができるが、著者は査読者の身元を知ることができない点にある。

この情報の非対称性は査読バイアスを引き起こす可能性がある。例えば：

「人情査読」――著者が査読者の知人や学術パートナーであれば、論文の質が普通でも寛容な意見を与えられ、受理される可能性が高い。

「悪意の妨害」――著者が競合チームに属していれば、査読者は意図的に否定的な評価を下し、あるいは査読を遅らせることで、競争相手が論文発表のチャンスを逃すように仕向けられる。

このような学術界の「黒箱操作」は、想像以上に広く存在している。

E. インパクトファクターの幻想

ジャーナルシステムの最後の核心的問題は、引用回数（Citation Count）である。

研究者の学術的成果や専門能力をどう評価すべきか？研究者それぞれの強みは異なる：

実験設計に長けた者
有望な研究方向を見つけるのが得意な者
見過ごされがちな詳細を掘り下げる能力を持つ者

しかし、一人ひとりを定性的に包括的に評価するのは事実上不可能である。そのため、学術界では普遍的に定量化指標が用いられ、研究者の学術的影響力を一つの数字で測ろうとする。主に引用回数（Citation Count）とH指数（H-index）に集約される。

学術界では、H指数や引用回数が高い研究者が一般的に成功者と見なされる。

H指数（H-index）は研究者の学術的生産性と影響力を測る指標である。例えば：

H指数が10の研究者は、少なくとも10本の論文がそれぞれ10回以上引用されている。

H指数は研究影響力を測る一般的な指標だが、最終的には引用回数が最も重要な評価基準となる。

研究者はどのようにして引用回数を増やすのか？

高品質な論文を発表することに加え、適切な研究テーマを選ぶことも極めて重要である。研究分野の人気度や研究者の人数は、論文の引用量に大きな影響を与える――研究者が多いほど、論文が引用される可能性が高まり、自然と引用回数も増える。

出典：Clarivate

上記の表はClarivateが発表した2024年のジャーナルインパクトファクター（Journal Impact Factor, IF）ランキングを示している。インパクトファクター（IF）は、あるジャーナル内の論文が年間で平均何回引用されたかを示す。例えば、IFが10のジャーナルに掲載された論文は、年間平均10回引用されていることになる。

ランキングを見てみると、高インパクトファクターのジャーナルはがん、医学、材料、エネルギー、機械学習など特定の分野に集中している。より広い学問分野の中でも、化学においてはバッテリー、環境エネルギーなどのサブフィールドの方が、従来の有機化学より引用率が高い。

これは、学術界が引用回数を主要評価基準として過度に依存することで、研究者が特定の人気分野に集中し、研究の多様性が損なわれる可能性を示唆している。

また、引用回数やインパクトファクターが研究者やジャーナルの質を測る普遍的基準ではないことも明らかにする。例えば、ACS（アメリカ化学会）傘下のジャーナル同士でも：

ACS Energy LettersのIFは19だが、JACS（アメリカ化学会誌）のIFは14.4に過ぎない。しかしJACSは長年にわたり、化学分野で最も権威あるジャーナルの一つとされている。

Natureは研究者が最も掲載を望むジャーナルの一つだが、幅広い研究分野をカバーするためIFは50.5である。一方、医学分野に特化した子刊Nature MedicineのIFは58.7とさらに高い。

F. 発表か死か（Publish or Perish）

成功は失敗から生まれる。あらゆる分野の進歩は、失敗を土台としている。現代の科学研究で発表される成果は、通常、無数の実験と失敗の累積である。

しかし、現代の科学研究では、論文はほぼすべて「成功」した実験の結果だけを報告しており、成功に至る過程での失敗の試みは発表されず、無視されがちである。

競争の激しい学術環境では、研究者は失敗した実験を報告するインセンティブを持たず、それはキャリア発展に何の役にも立たないどころか、時間の浪費と見なされる可能性さえある。

3）体系的課題その3：コラボレーション（Collaboration）

コンピュータソフトウェア分野では、オープンソースプロジェクト（Open-Source Projects）がソフトウェア開発のあり方を一変させ、コードを誰でもアクセス可能にし、世界中の開発者が共同で貢献することで、より効率的かつ高品質なソフトウェア製品を生み出してきた。

しかし、科学界の発展の軌跡は正反対である。

アイザック・ニュートンからロバート・フック宛ての手紙

17世紀などの初期科学発展期には、科学者たちは「自然哲学」を基盤に、知識の共有を優先し、開放的かつ協力的な態度を示しながら、硬直した権威体系との距離を保っていた。例えば、アイザック・ニュートン（Isaac Newton）とロバート・フック（Robert Hooke）は学術的競争関係にあったが、書簡を通じて研究成果を共有し、互いに批判し合いながら科学の進歩を推進した。

一方、現代の科学研究環境はより閉鎖的である。研究者は激しい競争の中で研究資金を獲得し、高インパクトファクター（Impact Factor）のジャーナルに論文を発表しようと努力しなければならない。未発表の研究は厳密に秘匿され、外部との共有は強く制限される。そのため、同じ分野の研究室同士は競合関係と見なされ、お互いの研究進捗を把握する手段もない。

多くの研究は先行研究を基盤に段階的に進められるため、異なる研究室がほぼ同時期に同じテーマを研究する可能性が高い。しかし、研究プロセスの共有がなければ、同じ研究が複数の研究室で並行して進められることになる。これは極めて非効率的であり、「勝者総取り（winner-takes-all）」の学術環境を生み出す――最初に研究結果を発表した研究室がすべての学術的評価を得るのである。

研究者がよく遭遇するのは、研究を終盤に控えて他研究室がすでに類似研究を発表していたことが判明し、膨大な努力が水の泡になることだ。

最悪の場合、同一研究室内でも研究者が実験データや研究成果を隠し、内部競争を生むことがある。

今日、オープンソース文化（Open Source）はコンピュータ科学分野の基盤となっている。現代科学界も、より開放的で協力的な文化にシフトし、より広範な公共の利益を促進する必要がある。

3. 伝統的科学（TradSci）をどう修復するか？

1）多くの人々が既に改善を試みている

学術界の研究者たちは、現在のシステムに問題があることを十分に理解している。しかし、これらの問題は表面的ではなく、構造的なものであり、個人の力で簡単に解決できるものではない。それでも、長年にわたり、現状を改善するためのさまざまな試みが行われてきた。

A. 集中型研究助成の修復

Fast Grants：COVID-19パンデミック時、Stripe CEOのPatrick Collisonは伝統的な研究助成プロセスの非効率性に気づき、Fast Grantsプログラムを立ち上げ、5000万ドルを調達して数百の研究プロジェクトを支援した。このプログラムは14日以内に助成決定を行い、1万〜50万ドルの資金を提供し、研究者に比較的まとまった支援を提供した。

Renaissance Philanthropy（ルネサンス・フィランソロピー）：クリントン政権およびオバマ政権で科学技術政策顧問を務めたTom Kalilが創設。これは、資金提供者と高インパクトの科学技術プロジェクトをつなぐ非営利コンサルティング機関であり、EricおよびWendy Schmidt夫妻が支援している。そのモデルは、かつて欧州の科学者が依存していたパトロン制度（Patronage System）に類似している。

HHMI（ハワード・ヒューズ医学研究所）：従来のプロジェクト助成型とは異なり、HHMIは独自のモデルを採用し、特定の研究プロジェクトではなく、研究者個人を直接支援する。この長期助成モデルにより、研究者は短期的成果のプレッシャーから解放され、持続的な科学的探究に集中できる。

experiment.com：研究者が自身の研究を一般に紹介し、個人からの寄付で必要な資金を調達できるクラウドファンディング・プラットフォーム。分散型の研究助成の新しい形を提供している。

B. 学術ジャーナルの改善

PLOS ONE：PLOS ONEは誰でも無料で論文を閲覧・ダウンロード・共有できるオープンアクセス（Open Access）の科学ジャーナルである。影響力（impact）ではなく、科学的妥当性（scientific validity）を評価基準とし、否定的・無効・結論の出ない研究結果も受け入れ、学術界で高い評価を得ている。また、簡素化された出版プロセスにより、研究者が研究成果を迅速に発信できる。ただし、研究者に1,000〜5,000ドルの論文処理料（APC）を請求する点は依然としてハードルである。

arXiv、bioRxiv、medRxiv、PsyArXiv、SocArXiv：これらのプレプリントサーバー（preprint servers）は、正式発表前に論文草案を共有できるようにし、研究成果の迅速な発信、研究優先権の宣言、コミュニティからのフィードバックやコラボレーションの機会を提供する。また、読者に無料で公開することで、学術アクセスのハードルを大幅に下げている。

Sci-Hub：カザフスタンのプログラマーAlexandra Asanovna Elbakyanが創設。ジャーナルのペイウォールを回避し、無料で論文にアクセスできるようにすることを目指している。多くの法域で違法とされ、Elsevierなど出版社からの訴訟も繰り返されているが、学術のオープンアクセス促進の功績により称賛され、同時に法違反のため物議を醸している。

C. 学術コラボレーションの改善

ResearchGate：研究者向けの専門SNSで、論文共有、学術QA、研究コラボレーションの機会を提供し、世界的な学術交流を促進する。

CERN（欧州原子核研究機構）：素粒子物理学研究の非営利組織として、単一の研究室では実施困難な大規模実験を多数組織している。複数国の研究者を統合し、加盟国のGDPに応じた資金拠出を行うことで、国際的かつ協力的な研究モデルを実現している。

2）DeSci：新たな変革の波

前述の試みは現代科学の課題改善に一定の進展をもたらしたが、学術システムを根本から変えるほどの破壊的インパクトを生んでいない。

近年、ブロックチェーン技術の台頭とともに、「去中心化科学（Decentralized Science, DeSci）」という新しいコンセプトが注目され始め、これらの構造的問題を解決する潜在的手段として期待されている。

だが、DeSciとは一体何か？本当に現代科学システムを一変させることができるのか？

4. DeSciの登場

1）DeSci概要

DeSci（Decentralized Science、去中心化科学）は、科学知識を公共財にし、研究助成、研究プロセス、ピアレビュー、研究成果共有の仕組みを改善することで、より効率的、公平、透明、開放的な科学システムを構築することを目指す。

この目標の実現において、ブロックチェーン技術は中心的な役割を果たす。その主な特性は以下の通り：

透明性（Transparency）：プライバシー保護チェーンを除き、ブロックチェーンは本質的に公開透明であり、誰でもトランザクションを確認できる。これにより、研究助成、ピアレビューなどのプロセスの透明性が高まり、裏取引や不公平な扱いが減少する。
所有権（Ownership）：ブロックチェーン資産は秘密鍵で保護され、研究者がデータ所有権を簡単に主張でき、研究成果の貨幣化や研究助成に関連する知的財産（IP）の権利確定が可能になる。
インセンティブ設計（Incentive Scheme）：インセンティブはブロックチェーンネットワークの核心。トークン報酬により、DeSciは研究者に研究、査読、データ共有への積極的参加を促し、コラボレーション意欲を高める。
スマートコントラクト（Smart Contracts）：分散型ネットワーク上で動作し、コードに従って自動実行される。これにより、研究コラボレーションの管理が透明・公正に行え、研究助成、データ共有、研究インセンティブなどの相互作用を自動化できる。

2）DeSciの潜在的応用

名前の通り、DeSciは科学研究のさまざまな分野に応用できる。ResearchHubはDeSciの潜在的応用を以下の5分野に分類している：

研究DAO（Research DAOs）：特定の研究テーマに焦点を当て、ブロックチェーン技術を用いて研究計画、資金配分、ガバナンス投票、プロジェクト運営を透明に管理する分散型自治組織（DAO）。

出版（Publishing）：ブロックチェーンで学術出版を分散化し、従来の出版モデルを一新。研究論文、データ、コードをブロックチェーン上に永続保存することで信頼性を確保し、誰でも無料でアクセス可能に。また、トークン報酬でピアレビューを促進し、査読の質と透明性を向上。

研究助成と知的財産（Funding & IP）：研究者がブロックチェーンネットワークを通じて世界中から資金を調達可能。研究プロジェクトをトークン化し、トークン保有者が研究方針の意思決定に参加したり、将来の知的財産（IP）収益を共有したりできる。

データ（Data）：ブロックチェーンは安全で透明な保管・管理メカニズムを提供し、研究データの共有と検証を支援し、学術不正やデータ改ざんを抑制。

インフラ（Infrastructure）：ガバナンスツール、ストレージソリューション、コミュニティプラットフォーム、本人確認システムなどは、DeSciプロジェクトに直接統合され、分散型科学研究エコシステムの発展を支える。

DeSciを真に理解するには、DeSciエコシステムの具体的なプロジェクトを深く調べ、現代科学システムの構造的問題をどう解決しようとしているかを見るのが最良の方法だ。次に、DeSciエコシステムの代表的プロジェクトに焦点を当てる。

5. DeSciエコシステム

出典：ResearchHub

1）なぜイーサリアムエコシステムがDeSciに最適なのか

DeFi、ゲーム、人工知能（AI）などと異なり、DeSciプロジェクトは主にイーサリアム（Ethereum）エコシステムに集中している。この傾向の主な理由は以下の通り：

信頼できる中立性（Credible Neutrality）：すべてのスマートコントラクトプラットフォームの中で、イーサリアムが最も中立的である。DeSci分野では研究助成など大量の資金が動くため、分散化、公平性、検閲耐性、信頼性が極めて重要となる。そのため、DeSciプロジェクト構築に最適なネットワークと見なされている。

ネットワーク効果（Network Effect）：イーサリアムはユーザー数と流動性が最大のスマートコントラクトネットワークである。他の分野と比べ、DeSciはまだニッチな分野であり、プロジェクトが複数の異なるパブリックチェーンに分散すると、流動性とエコシステムの断片化が生じ、プロジェクトの発展を妨げる。そのため、多くのDeSciプロジェクトはイーサリアム上に構築し、強力なネットワーク効果を活用する。

DeSciインフラ（DeSci Infrastructure）：完全ゼロから構築するDeSciプロジェクトは少なく、多くは既存のDeSciインフラ（例：Molecule）を活用して開発を加速している。現在、多くのDeSciインフラツールがイーサリアムベースであるため、エコシステムのプロジェクトも自然とイーサリアム中心になる。

これらの理由から、本稿で紹介するDeSciプロジェクトは主にイーサリアムエコシステムに属する。次に、DeSci分野の代表的プロジェクトを詳しく探る。