第20号

研究費を多く使う韓国は、人材にどんな条件を提示するのか?

GDPに対するR&D支出と人材競争力は何が違うのでしょうか。フランスの研究者支援事業と中国のK査証を通じて、予算を実際の研究条件へとつなげる誘致方式を見ていきます。

AI・テック研究費を多く使う韓国は、人材にどんな条件を提示するのか?

研究費を多く使う国に人材も多く集まるのでしょうか

韓国は研究開発に多くの資源を投じている国です。OECDが発表した2023年基準のR&D支出はGDPの約5%で、OECD加盟国の中ではイスラエルに次いで高い水準でした。ところが、INSEADとポルトゥランス研究所によるグローバル人材競争力指数(GTCI)2025では、韓国の総合順位は31位でした。

二つの指標は異なるものを測定しています。R&D支出比率は研究開発にどれだけ投資しているかを、GTCIは人材の育成・誘致・維持の条件や能力などを合わせて見ています。順位の差だけをもって、韓国の研究費が無駄になっていると言うことはできません。ただ、私はこの差を見ながら、投資規模以外に研究者へどんな条件を提示しているのかを検討する必要を感じました。

アメリカの研究環境が不安定になる間、フランスは海外研究者向けの支援事業を立ち上げ、中国は科学技術人材向けの新しい査証を導入しました。この二つの事例で目を引いたのは、いくら支給するかだけでなく、研究者が移住を決める際に直面する困難をどう減らすかという点でした。

アメリカの査証費用と研究費の不確実性

H-1Bは、アメリカ企業などが専門職の外国人を雇用する際に用いる査証制度です。海外の人材を採用する経路であると同時に、アメリカ国内の雇用や賃金への影響をめぐって政治的な論争が続いてきました。

2025年9月、トランプ大統領は一部の新規H-1B申請に対して10万ドルの納付要件を導入しました。アメリカ国外にいる人材を採用する場合が主な適用対象で、例外も設けられています。すでに発給された査証や、施行前に受理された申請に遡って適用される措置ではありませんでした。既存の査証を更新するたびに10万ドルを支払わなければならないという内容でもありません。

この措置の意味は、法定の査証枠を一律に減らしたという点にあるのではありません。適用対象となる海外人材を新たに採用しようとする雇用主に、大きなコストが上乗せされたという点です。同じ研究者を雇用するにしても、以前とは異なる計算が必要になったわけです。

研究費も不確実性を増しました。トランプ政権による2026会計年度のNIH予算要求案は、比較可能な2025年確定予算より約39%少ない規模を提案しました。ここで、削減の要求案と議会が最終的に確定する予算は区別する必要があります。要求案が発表されたという事実を、予算削減がそのまま完了したという意味に読み替えてはいけません。

研究者にとっては、次のプロジェクトの財源と雇用が続くのかを予測できるかどうかが重要です。私は、こうした不確実性が大きくなるほど、他国が提示する研究条件を検討する理由も大きくなると考えています。

フランスが示した研究再開の条件

フランスは2025年4月18日、「Choose France for Science」プラットフォームを開設しました。海外の研究者がフランスの機関で研究を続けられるよう、受け入れ機関と支援プロジェクトを結びつける事業です。フランス政府は、学問の自由と研究基盤を誘致メッセージの前面に打ち出しました。

このプログラムの総予算は1億ユーロです。France 2030を通じて、国が選定プロジェクト費用の最大50%を共同負担し、研究者一人当たりの国の支援上限は250万ユーロです。ここに、受け入れ機関や地方政府などの支援を上乗せすることもできます。国家革新計画全体の予算を、この事業だけに割り当てられた金額として読んではいけません。

雇用条件は研究者と機関が協議して決めます。終身職の場合もあれば、最初は期間の定めのある契約になる場合もあります。すべての選定者に終身雇用を保証する制度ではありません。研究を始める2〜3年間の初期支援と、その後ヨーロッパなどの研究費公募へとつながる経路を合わせて示している点が重要です。

フランス政府が公開した2026年1月19日時点の最初の選定者は46人でした。このうち41人はアメリカの機関で活動していた研究者でした。彼らの国籍は10か国以上に及ぶため、41人全員がアメリカ人という意味ではありません。気候・環境から生命科学、宇宙研究まで、複数の分野が含まれています。

この事例だけをもって、アメリカを離れる研究者の大半がフランスへ向かうと結論づけることはできません。それでも、研究者が働く場所を移す際に必要となるポストと初期財源を合わせて用意した誘致方式として、注目に値します。

中国は雇用主なしで申請できるK査証を導入しました

中国は2025年10月1日から、外国の若手科学技術人材向けのK査証を施行しました。中国国内に雇用主や招へい機関がなくても申請できるようにした点が特徴です。

中国外交部の案内では、国内外の主要大学・研究機関で科学・技術・工学・数学分野の学士以上の学位を持つ者、またはそれらの機関で関連する教育・研究に従事する若手の外国人材を対象としています。年齢や学歴・経歴に関する具体的な条件は、該当する公館の案内に従う必要があります。STEMの学士号を一つ持っているだけで誰もが自動的に資格を得るという意味ではありません。

この査証は、入国回数や有効期間、滞在期間などに便宜を提供し、教育・科学技術・文化交流や起業・事業活動などを行えるように設けられています。雇用契約を先に確保しなければならない負担を軽減する点で、人材誘致の方式に違いがあります。

税制優遇や住居支援、子どもの学校に関する特典は別に見る必要があります。地域の人材支援政策にそうした特典があったとしても、K査証を取得すれば全国どこでもすべて提供されるわけではありません。査証制度と各地域の支援事業は同じ制度ではないからです。

私はここで、誘致対象が中国に入国する前に片づけておかなければならない事柄を減らした点に注目しています。まず雇用主を探す手続きをなくせば、現地で協業や起業の機会を検討する余地が生まれます。実際にどれだけ多くの人材が定着し、活動を続けていくのかは、今後確認すべき成果です。

Oswarldの視点

私はGTM戦略家として働きながらこれらの事例を検討してみたのですが、フランスと中国には一つの共通点がありました。誘致しようとする相手に、どんな研究環境と滞在条件を提供できるのかを具体的に説明していたという点です。

フランスは研究を続けられる機関と初期支援を、中国は雇用主なしで申請できる入国経路を提示しました。研究者の立場からすれば、いくら受け取るかとあわせて、どこでどんな仕事を始められるのかが見えるわけです。私は、人材誘致でも相手が選ぶべき理由をはっきりと示す必要があると考えています。

韓国のGTCI 2025総合順位は31位で、ポルトガルの24位より低い結果でした。ただ、この指数は海外人材誘致の実績だけを測る順位ではありません。2025年には指標の構成や算出方法も変わっており、これまでの順位との差を、一つの政策の成否に帰することはできません。報告書は韓国を、投入に対する人材能力の成果が高い事例としても評価しています。

私が指摘したいのは、投じた資金が海外研究者にどのような具体的な選択条件として伝わっているのかという点です。研究費の総額を知らせることと、その研究者に韓国で働きたいと思わせることは、別の課題です。

海外の研究者が韓国を検討する際には、自分の研究を続けられるのか、どんなチームやプロジェクトに参加できるのか、契約が終わった後にはどんな経路があるのかが分かる必要があります。こうした条件が曖昧なままでは、大きな予算を発表しても、個人の移住の決断にはつながりにくいものです。

フランスと中国の事例をそのまま複製すべきだという話ではありません。両国についても、制度を開設したという事実と、長期的に人材をつなぎ止められた成果とは、別に評価する必要があります。ただ、韓国も予算を増やす議論とあわせて、その予算でどんなポストと研究機会を提供するのかを、より具体的に設計すべきだと私は考えています。

私であれば、人材誘致事業を検討する際、公告に記された支援総額の次に、応募者が実際に確認できる研究条件を見ます。誰と働けるのか、どんな資源を使えるのか、研究をどれだけ続けられるのか、といったことです。その答えが明確であってこそ、韓国を選ぶ理由も説得力を持つはずです。

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参考資料

筆者のアン・グァンソプ(安光涉)は世宗大学校経営学科教授であり、INLEVEL9のリードコンサルタントである。大学では経営データ管理、ビジネスアナリティクスなど統計およびデータ分析を教える一方、現場ではGTM戦略とAI戦略コンサルティングを率い、技術とビジネスの接点を設計している。AI対話システムの記憶アーキテクチャ(HEMA)研究で学術論文を発表したほか、毎日グローバルなAI論文をキュレーションするDaily Arxivプロジェクトを運営している。高麗大学校技術経営専門大学院の修士課程とKMBAを修了した。著書に『考えを任せる人々:ホモ・ブレインレス』がある。

アン・グァンソプ(Oswarld)のイラスト

著者 アン・グァンソプ(Oswarld) は世宗大学校 兼任教授、INLEVEL9 戦略コンサルタントです。経歴、研究、著書、最近の活動は著者紹介で更新しています。 最近の活動 · 2026年7月:HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。