社会基盤を支える第四の科学「データサイエンス」という未来〜データサイエンス共同利用基盤施設の紹介〜

大学共同利用機関法人

情報・システム研究機構

データサイエンス共同利用基盤施設
Joint Support-Center for Data Science Research情報・システム研究機構について■超高速学術情報ネットワーク（SINET5）■情報セキュリティ体制支援■オープンサイエンス推進基盤構築■南極観測事業による共同研究（昭和基地）■北極域における共同利用（ニーオルスン基地）■試料解析装置や試料の提供（アイスコア、隕石など）■遺伝子改変＆モデル生物資源（マウス、線虫、イネなど）■遺伝情報の解読・利用支援（DDBJ センター）■遺伝研スーパーコンピュータ■NOE（Network Of Excellence）形成事業■スーパーコンピュータ “AIC”■統計思考力育成（統計思考院）■データ共有支援■データ解析支援
■データサイエンスのための人材育成

施 設 長

P.3

運 営 会 議データサイエンス推進室（プロジェクト事業推進のマネージメントを担当）
データ共有支援
ライフサイエンス統合データベースセンター P.4
生命科学分野のオープンサイエンス推進、ライフサイエンス・データベース統合化のための研究開発を推進（JST/NBDC との共同研究事業）
極域環境データサイエンスセンター P.5

過去から現在に至る長大な時間軸を持った極域環境変動・地球システム変動に関する貴重なデータと、その分析・解析支援を提供する共同利用を推進

社会データ構造化センター P.6

大学研究者のための社会調査データ、公的統計ミクロデータ、ソーシャルビッグデータに関するデータベースを整備。
また、データ利用コミュニティを形成し、環境、治安、経済を含む各種の社会的課題の解決のための実証的研究を促進

人文学オープンデータ共同利用センター P.7

データサイエンスに基づく人文学（人文情報学）という新たな学問分野を創生するとともに、データを中心としたオープン化を推進することで、組織の枠を超えた研究拠点を形成・強化

データ解析支援
ゲノムデータ解析支援センター P.8

最先端のバイオインフォマティクス技術を駆使して大量のゲノム・トランスクリプトームデータから生物学的に重要な情報を得るためのデータ解析支援

データ融合計算支援プロジェクト P.9

データ融合計算技術による諸科学・産業界での課題解決

以降のページ（P.3〜）は、平成 29 年 2 月 20 日（月）に開催された機構シンポジウムの講演内容の要約です。

2

「データサイエンス共同利用基盤施設の取組み」
データサイエンス共同利用基盤施設／施設長

藤山 秋佐夫

データサイエンス共同利用基盤施設設置の目的それからもちろん大学の先生方からいろいろなアイデアをいただ

情報・システム研究機構には、国立情報学研究所があり、国立遺

きたいし、内部から上がってくるいろいろなアイデアも伸ばしたいと

伝学研究所があり、国立極地研究所があり、統計数理研究所があっ思いますので、戦略プログラムという形でいろいろなプログラムをて、世の中の通常の常識で考えると、一緒になっても何も起こらな

走らせていこうと、さまざまな計画を進めているところでございます。

いと思われる研究所の集まりなんですね。それらを集めて混ぜて、そ
こからさらに新しいものを作ろうとする努力が法人第一期、第二期に渡って行われ、いろいろと新しい成果も出てきたと思います。
現在の第三期では、データサイエンス推進という形で次のステップを目指している状況でございます。
じゃあ、こういう活動をして結局何ができたかというと、大学共同利用機関としての成熟度がかなり増大したということです。もともと

データサイエンス推進に向けて果たす役割
設立からちょうど一年たったところなんですが、当施設が狙っていることはこういうことになるかと思います。
一つは大量・大規模データを活用し、発見・予測・シミュレーショ
ンといったデータサイエンス推進のための研究基盤構築と研究支援を行うことです。

普通においておくとなかなか混ざりにくい4つの研究所を強引に混それからもう一つは、データということに落とし込みますと、かな

ぜて、いろいろなことをやった結果として、共同研究体制がかなりでりいろいろな横串を通せるようになると思っておりまして、そこからきあがってきたということです。

かなり新しい芽も出てくるのではないかと思っております。既存分野

特に第二期の後半あたりから、実際にわたくしが関係しているゲ
ノム科学の世界ですと、データの生産量というのは飛躍的に増大しを超えた知識移転や汎化から、異分野交流・新分野創成を推進した
いと考えております。

ましたので、データ駆動型サイエンス、データサイエンスというのをひとまずここは大学共同利用機関なので、アカデミック・ビッグ

生物学の世界でも実現できました。もちろん地球、物理、大気のデー

データの活用研究拠点として、データサイエンスの支援事業を進め

タ観測などでは、それ以前からビッグデータ時代に突入した科学がていくということでございます。

進んできたわけでございます。

我々がミッションとしてやらなければいけないことは、データサイ
エンスを自由自在に使えるような環境を大学などの先生方へ提供

大量・大規模データ共有のための仕組みを作る

し、実際に解析の支援などを行っていくことでございます。

データサイエンスを推進するためには、大規模なデータを生産す

やがて行きつく先はオープンサイエンスですが、その意味では機るということが必要です。一言に大規模データといっても、ただデカ構そのものに国立情報学研究所もございますので、オープンサイエ

ければいいというわけではなく、データのどこかを見れば必ず全部ンスを進めるための基盤を提供する仕組みはもうできあがっておりがわかるという網羅性が大事です。そういう網羅的なデータは各研ます。そういったところにまで持ち込んでいって、機構全体として究所で作っていただくとして、この施設では、そのデータをどうやっ

データドリブンのサイエンスを進めていきたいと思っております。

て大学の先生方に還元するかということを考えていきます。つまりデータ共有を進めるための仕組みを作りましょうということをまず掲げています。
それからもう一つ大事なことは、大規模データは通常のパソコンのレベルは超えてしまいますので、どうやって解析しようかということになります。そういう解析を支援するというユニットで、一つはこの機構の強みを生かしてゲノムデータのデータ解析支援ユニット、
それからデータ融合計算支援ユニットの、二つのユニットを作ってございます。
データサイエンス共同利用基盤施設は、データ駆動型サイエンス（データサイエンス）の観点から、大学などの多様な分野の研究者に対し、大規模データの共有およびデータ解析の支援事業と人材育成を行い、我が国の大学などの機能強化に貢献する。これが本施設の基本目標でございます。事業内容は、データ共有支援、データ解
析支援、
Ｔ型・Π型人材育成となっております。

3「ライフサイエンス統合データベースセンターの取組み」
ライフサイエンス統合データベースセンター／センター長

小原 雄治

データベース戦略、中核センター確立に向けてそれを探すときに使うのが、SPARQLという検索用の言語です。

そもそもライフサイエンスのデータベース（DB）は、たくさんの大SPARQLの文を書きますと、適切な関係のものがデータとして出て学・病院でそれぞれの研究所が作ったので、バラバラでどこに何があくるということです。例えばLODQAというシステムでは、自然文でるのかわからない、信頼性の高い注釈が付いていないから使いにく「アルツハイマー病に関連する遺伝子は何ですか？」と質問すると、

い、大型プロジェクトはあるがなかなかDBが公開されない、バラバラ

SPARQL検索を行い、関係する遺伝子のリストが出てくるというもに構築・管理されていて検索・解析・応用が困難、さらにこれをまとめのです。これをアカデミックなデータに全部適応できるようにしようる戦略や中核センターがない、という数々の問題がありました。

ということで頑張っております。

そのためにライフサイエンス統合データベースセンターを作って、統合DBプロジェクトが始まったわけです。DBの所在情報を明らか

RDFデータの利用促進と国際的標準化にするために、Integbioという1543件（うち国内1105件）のDBカタ

これまでJSTと一緒に、微生物ゲノム、タンパク質立体構造、遺伝ログができていますし、簡単な横断検索（キーワード検索）もできて子発現などさまざまな研究グループと協力をして、DBをRDF化しています。DBを作ったのはいいが、研究終了後のメンテナンスが非常いくということを進めてきました。私たちのセンターはそれをサポーに難しいという点に関しても受け入れ体制ができています。権利関トするということです。すでに10数件のDBがRDF化できましたの係に関してはクリアなもののみを受け入れていますので、自由に再で、これらの利用促進を進めたいと思います。

利用できるという形になっています。

DBの標準化は非常に重要でして、国際的なBioHackathon会議

こういうことを実現するために平成23年度以降、JSTのNBDCを通じて、ヨーロッパ、アメリカの方々と一緒になってRDFに関係す（バイオサイエンスデータベースセンター）と共同で統合DB事業をる標準化を進めてきた次第です。セマンティックウェブは平成13年

進めて参りました。DBの利用に必要な、整理する・探す・つなげる技に提唱され、その後だんだん広がってきています。ヨーロッパの術を開発し、データそのものにアクセスして、意味をちゃんとわかっ

UniProtというのが一番早かったですけれども、私たちも結構早くた上で利活用できるようにしましょうということです。

始めていまして、阪大のPDBjも割と早く始めています。最近ではア
メリカ、ヨーロッパのDBがどんどんRDF化を進めているという状況

RDFによるデータ統合とSPARQLによる検索
データにはどうやって取ったのかという説明が必要ですし、再利がるというメリットもあります。こうやってBioHackathonをやって用するためにはいわゆるメタデータが必要です。使っている用語に標準化を進めてまいりますと、日本、アメリカ、ヨーロッパ、たくさん関しても取り決めや辞書が必要です。次世代のデータドリブンサイのDBがつながっていくということになり、分野や国境を越えたDB

エンスのためのDB、統合DBを作るために、RDFというセマンティッ

統合が実現してくるのです。

クウェブの技術を使うことを考えてきました。データそのものはポー
タルもできていますし、どこに何があるかという情報もどんどん貯
まっていますが、それを統合的に利用する技術を開発しているということです。
RDFとは、Resource Description Framework の略です。データ
を主語＝モノのID、述語＝オントロジーで定義された属性、目的語＝別のモノのIDまたは値、この3つの組で表現するわけです。それぞれに、URIというユニークな番地を付けて管理するというものです。
たとえば遺伝子には名前がありますし、
塩基配列がありますし、たとえば薬だったら作用・副作用がありますし、構造もあります。遺伝
子が何かの薬剤に対して阻害されるとか、色々な関係も出てきます。
そういうものを重ね合わせていくと、どこかでつながってくることがあるわけですね。それをつなげて行きますと、2つのものの関係が見えてくる。これまでわからなかった関係が大量のデータの中から見えてくるということです。こういう情報を提供したい、これが統合DBの概念です。

4です。データのメンテナンスが非常に楽になりますので、コストも下「極域環境データサイエンスセンターの取組み」
極域環境データサイエンスセンター／センター長

門倉 昭

4つのグループから多種多様なデータが集結

極域環境データサイエンスセンターの目的とするところは、国立極地研究所の所有するデータの公開と共同利用、有効利用を促進
し、極域科学のデータ活動の中心を担い、地球環境研究に貢献するということです。
「宙空圏」
「気水圏」
「地圏」
「生物圏」という、4つのグループがさま
ざまなデータを取っており、時間的に連続した時系列データと、大気や海のサンプルやアイスコアなどといった試料系データの2種類があります。
「宙空圏」では、IGY（1957-1958年）という昭和基地開設以来のオーロラデータがあり、昔の400ftのフィルムで記録されたデータもあります。南極、北極、多点の観測機を使ったオーロラデータも取得され、100Hzで取った最先端のデータなども蓄積されています。最近ではPANSYレーダーという最先端の大型大気レーダーが昭和基地に設置され、ここから大気の流れを観測するデータが生み出されています。また、北欧のEISCATという大型のレーダー組織の国際
プロジェクトに日本の代表として国立極地研究所が参加しており、電離圏の観測データといった最先端のデータもあります。
「気水圏」では長年、温室効果ガスを観測しており、二酸化炭素の増加、地球温暖化に関係するエアロゾルや雲の観測、人工衛星デー
タからの南極域の雲や海氷の観測データもあります。ドームふじ基
地では、地下3000mのアイスコアの分析から72万年前の歴史の解析が行われています。時系列データはせいぜい30年程度の蓄積ですが、試料系データは地球46億年という長いスパンの歴史を分析・解析できるデータになっております。
「地圏」では、岩石、隕石の試料が蓄積されています。時系列デー
タで、地震、重力を観測しており、地球の重力の変化、地震波形を使った地球内部のモニタリング観測なども行われています。東日本
大震災の影響は昭和基地まで及び、地震波、重力の大きな変化が観測されました。昭和基地とホバートの間の距離が年々離れているという測地データも蓄積されております。
「生物圏」では、ペンギン個体数の長期モニタリングや、最近ではペンギンあるいは大型動物の行動を解析する非常に先端的な研究がされています。陸上生物については、コケ類、種子類、さまざまな試料データが蓄積されデータベースが構築されています。
また、海洋生物から遺伝子解析をする設備やアイスコアラボラト
リー、隕石ラボラトリーといった非常に大きなラボラトリーもあり、各種試料の高次処理・解析データも蓄えられ、データベースも作られています。

究や連携で進みますので、データについても国際的な連携を意識した仕組みを作っております。
最近は北極域の観測が集中的に行われておりまして、GRENEあるいはArCSといった北極プロジェクトの関係のデータ・情報を扱うシステムとして、ADS（Arctic Data archive System)というものが開発されています。これは、メタデータを検索するのみではなく、実際極域で取れるいろいろな実データを検索・表示・オンライン可視化・解析もできるアプリケーションも備えた総合的なデータベー
スシステムになっています。
IUGONETというデータシステムもあり、大学間連携プロジェクトで作られた超高層大気関係のデータのメタデータシステムです。特に各機関が所有する超高層大気関係のデータを横断的に検索できるというものです。
ソフトウェアも開 発され 、アメリカの 同 様 のシステムである
SPEDASとも連携しています。
南極GISというシステムもあり、これは主に南極域の地形図、地質図、航空写真、衛星写真などの地理情報を検索し、地図上に表示するための地理情報システムで、南極観測隊活動支援としても利用されています。

極域環境データサイエンスセンターの目標

個別のデータベースや分野限定のデータベースはあるが、極域科
学全体を横断的に俯瞰出来る総合的な仕組みがないというのが現状です。データベース化や公開の進み方にもばらつきがあります。また、公開用データベースシステムは作られてきた目的や背景が異なり、それぞれに特化したシステムが並列する状態にあります。
当センターでは、極域データ全体を抱合し、検索・可視化、解析までできる総合的なシステムの設計や構築を一つの目標としております。
また、データを有効利用できるという意味では、国立極地研究所
が今年の1月19日に創刊した「Polar Data Journal」というデータ
ジャーナルを有効利用したデータ出版の積極的な促進も図っていきたいと思います。
国内・国際コミュニティとの積極的な連携やデータサイエンス・共同研究の推進を図り、極域科学のデータ活動の中心を担っていきたいと考えております。

多彩な公開用（汎用）データベースシステム

さまざまなデータを外側に公開する仕組みとして、学術データ
ベースがあります。これはメタデータベースで、いわばデータのカタログです。4つの研究分野のほぼすべての観測メタデータを見ることができるシステムも整備されてきています。
SCARという南極関係のコミュニティのデータ管理委員会と深く連携した形で開発していて、このメタデータをアメリカのGCMDに提供するために、GCMDのメタデータ形式に変換されて送られる仕組みもできています。南極観測や北極観測は常に国際的な共同研

5

「社会データ構造化センターの取組み」
社会データ構造化センター／センター長

吉野 諒三

社会データ構造化センターのミッションと目的
社会データ構造化センターのミッションは、大学共同利用機関と官民学連携研究拠点の構築」の中でもまた提言が出されています。

して、社会調査データ、公的ミクロデータ、ソーシャルビッグデータ

最近の状況を確認しますと、海外では立派なものがすでにあり、の収集や公開のための「人間・社会データ・コンプライアンス管理プ

日本でも頑張って造り始めているものもある。しかし、ごく近年の様

ラットフォーム」の構築、その利用性向上のためのデータ構造化を相としては、IT技術の発展で、一機関にデータを大量に集めてしまう

進める。これを展開するなかで、全国のオンサイト拠点などを構築というよりも、各データを収集したところがそれぞれのところでデーし、それを通じて、官民学のデータ利用コミュニティを形成し、環タ公開も実施する「分散型アーカイブ」のシステムへ移行しているよ

境、治安、経済を含む各種の社会的課題の解決のための実証的研うです。データ活用の需要と供給のバランスを考えながら、現実にふ究を促進させるということになっております。

さわしいあり方を求めている印象です。

目的としては、一つ目に社会調査データ、公的ミクロデータ、ソー
シャルビッグデータを連携・統合したアーカイブを整備するというこ

人間・社会データ・コンプライアンスの重要性とがあります。二つ目はこれらを展開するなかで、新たな調査データ

公的ミクロデータというのは、政府が集めているデータで、多くの収集システムと解析システムの開発をしていこうということです。三場合、内閣府の大臣広報室で管理し、各省庁の調査を取り仕切ってつ目は結果として実証的データに基づく人文社会科学の発展と政ることが多いのですが、そういうデータが総務庁系の独立行政法人

策立案の実現のための研究基盤の発展です。

の統計情報研究開発センターを中心として二次収集されています。

三つのタイプのデータに対応しそれぞれの事業がありますが、そそれは順次公開されていて、特に日本全国にオンサイト拠点と称す

れらは相互に連絡を取り合いながら連携したシステムを作っていく

るものを置き、一般公開はできないようなレベルのデータでも扱えという共通課題もございます。

るようにしていくということになっております。我々のセンターは、こ

社会調査データから見える日本人の国民性

れをサポートするとともに、「アジア人材育成事業」などを含めて海外との連携も進めようとしています。

社会調査データに関して、ご説明いたします。先日のアメリカ大統

もう一つ、ソーシャルビッグデータの観点です。駅の改札での乗領選挙で世論調査に基づく選挙予測が大外れしました。またイギリ客の移動や観光客の移動、コンビニで何歳の男性がどんなものを買スではEU離脱の国民投票の予測が外れたという出来事もありましうとか、ビッグデータの活用についていろいろ報道されています。

た。それと比較すると、日本では住民基本台帳や選挙人名簿が整っ

我々は、そういう情報を二次収集して、各地方自治体などと連携協ていて、理想的な統計的標本抽出調査が遂行でき、それに基づく調力して観光や産業を支援することなどを考えております。

査は比較的信頼できて、大間違いには至っていません。

ここまでいろいろなタイプのデータについて申しましたが、一つそのような統計的標本抽出調査の基盤として、統計数理研究所

一つは公開しても問題ないデータでも、さらなる活用のために各が1953年から5年ごとに実施している「日本人の国民性調査」といデータを連携・統合しようとなると、個人情報の問題を含めていろい

うものがあります。一例をあげますと、50年以上前に一度聞いた質ろな問題が上がってくることに注意しなければなりません。我々のセ問に「あの世を信じますか」という項目がありました。数年前にまたンターでは、「 人間・社会データ・コンプライアンス」---個人情報保聞いてみると、50年以上前も今も、女性の方があの世の存在を信じ護の問題を含め、コンプライアンスを管理するプラットフォーム---をる人が多い。それは一貫しています。けれども年齢層で比べてみる

構築して、将来的にはそのシステム自体をいろいろな大学や自治体と、50年以上前、年寄は信じているが若い人は合理的でそんなことに提供するというようなことを考えています。

は信じていなかった。ところが今はそれが逆になっている。若い人の方がむしろ信じていると。それはいったいなぜか。老若の感性が変わったのか。50年以上前、今の年寄は若者だったわけです。昭和10年代に生まれた人たちは、それよりも年上の人たちと比べても、ある
いはそれよりも年下の人たちと比べても特別の意識を持っているコ
ホート（特異な集団）をなす人たちが多い。つまり戦争が終わって価値観が急変した時代を経験した世代で、いろいろなことを簡単には信じない。そういう意味での「合理派」の世代が今は年寄りになった
ためなのか、それとも時代の効果で年寄と若者が変わったのか、それは断定できませんが、今後研究してみる価値はありそうです。
さて、「データ・アーカイブ構想」というものに関しては、戦後の比較的早い時代から各国で社会調査データアーカイブが構築されてきて、日本もそういうのを造らなければいけないという議論が長い間続いていました。近年では日本学術会議２０１４年５月社会統計6

アーカイブ分科会の提言「社会調査基盤のリノベーションに向けた

「人文学オープンデータ共同利用センターの取組み」
人文学オープンデータ共同利用センター／センター長

北本 朝展

オープンデータの3つの価値と3つの関係者

使えば機械が学習して文字を認識するということも可能になります。

オープンデータの価値にはさまざまな側面があり、「利用」が促進

たとえば、「 あ」という文字には、我々が読める「あ」と別の形のできる、「透明性」が確保できる、みんなが「参加」できるという基準「あ」があります。これは変体仮名と言いまして、元となる漢字が異ながあります。我々のセンターは、この「参加」という側面を重視したいる「あ」なんですね。江戸時代は「あ」が何種類もあったのですが、今と思っております。

は一つの「あ」しか残っていません。

「本は図書館に行って読めばいい」とも言われますが、実際そうはい

機械が学習するデータとして、現在86,176文字のデータがあり、かないという側面もあります。例えば、図書館が1000㎞離れた場所に今年度末には40万文字以上になる見込みです。座標情報が入ってあったらどうするのか。人文学の本は一点物が多く、1000㎞移動しないますので、この画像のどこに何の文字があるかという認識もでき

いと読めない場合も多々あります。また、例えば米国の研究者が東アます。このようなデータを使って学習すると、文字認識のプログラム

ジアの本を研究したいと思ったら海を渡って来ないと読めません。そが作れます。ただ、この40万文字というのは実は全然十分ではないのとき、例えば日本と中国を比較して中国のデータの方がオープン化と考えていまして、もう2桁ぐらい多い文字数がないとなかなか全部されていたら、そちらの方が研究しやすいので研究対象に選ばれやすは読めないのかなとも思っています。

いという状況も生じています。いろいろな人が参入できないと、研究分野自体が盛り上がらないという状況があり、そういう点からもオー
プンデータ化を進めていくことが重要な課題となっています。

江戸料理レシピデータセットに未来を感じる⁉

江戸時代の料理の本に冷やし卵羊羹というレシピが載っていまオープン化にあたって、3つの関係者について考えています。一つ

すが、これを読んで作れる人はほとんどいません。しかし、それを「江は「研究者」です。ここでは、データをより深く読み、分析して新しい戸料理レシピデータセット」として、現代の人が料理できるような形知見を得ていくという方向性が重要になります。

にすれば、使えるようになるわけです。

一方、大量の情報を高速に処理するためには機械の力が不可欠

デジタル化しただけでは十分とはいえません。くずし字を翻刻すですから、いかに「機械」が使いやすいデータに整えるかということ

ればいわゆる古文の状態になりますが、古文も読めない。そこで現も重要な課題になってきます。

代語訳し、さらにレシピ化すると、そのまま使えるようになります。さまた人文学データは非常に多様ですので、定型化されたデータをらにこれをクックパッドで公開します。センターのウェブサイトで公自動的に処理するだけでは済まない場合も結構あります。そこには開するだけではなく、クックパッドのような一般の人が使うプラット「市民」の協力が必要ですし、また市民自体が学習して賢くなっていく

フォームに乗せることによって、データをファインダブル（可視化）にということも、オープンサイエンスの重要な側面だと考えております。

することに意義があります。これには、非常に大きな反応がありまし情報学と人文学の協働で歴史的典籍活用を推進

人間文化研究機構の国文学研究資料館との共同研究についてごて、国立情報学研究所のTwitterアカウント史上最大の反応がありましたし、「江戸料理＋クックパッド」に未来を感じるというツイートもありました。
関心が非常に高いデータ公開だったと言えます。

紹介します。これは我々の人文学オープンデータ共同利用センター

近代の本もOCRが難しく自動解読できていません。統計数理研と統計数理研究所、国立情報学研究所の研究者が一緒になって取究所と国立国語研究所との共同プロジェクトとして、今後取り組ん

り組んでいるものです。国文学研究資料館では、日本の歴史的典籍

でいきたいと思っております。

30万点をデジタル化し、国際共同研究を推進する大型プロジェクト

このような課題を、我々はディープアクセス技術と呼びたいと考を進めています。そこでまず、研究者のためのオープンデータとし

えております。メタデータにアクセスするというのではなく、データて、「日本古典籍データセット」を公開しました。ここで公開した古典の中身、コンテンツの中身にまでアクセスできる技術が必要です。

籍は、くずし字で書かれていまして、江戸時代のくずし字を読めればこのデータも活用できます。最終的に30万点をデジタル化する計画
ですが、現在はまだ700点の公開に留まっていますので、今後どんどん増やしていくことが重要です。なお、翻刻テキストは一部の古典籍のみで、基本的には画像ファイルに書誌のメタデータなどを同梱したオープンデータとなっています。こうした画像公開によって、本を見ることは可能となりましたが、データを活用できるのはくずし字が読める研究者だけです。くずし字をスラスラ読める人は日本に数千人程度しかいないと言われており、これだけだと日本人でもほとんど活用できないことになります。
そこで、機械が使えるデータにしないといけません。では機械が使えるデータとは何か？ それはどこに何の文字が書かれているかということを機械に教えるための、いわゆる教師付き学習データというものです。
「日本古典籍字形データセット」はそのためのもので、これを7

「ゲノムデータ解析支援センターの取組み」
ゲノムデータ解析支援センター／センター長

野口 英樹

次世代シーケンサーがゲノム解析を変えた

うのは生物の基盤の情報になりますので、使えるのなら使いたいと

我々のセンターは、大学などいろいろな研究機関の研究者がお持いうことで、いろいろな分野の先生方がゲノムデータを取得するよ

ちのゲノムデータをバイオインフォマティクスの技術を用いて解析うになってきました。ただ、これまで配列を扱ってこなかった先生

し、そのための解析技術を提供するセンターになります。

が、いきなり１ファイル50 Gbとか60 Gbになるようなデータを数十ではゲノムデータというのはどういうデータなのかということです

億本とか扱わなければいけないということになってもなかなか対応が、動物、植物、微生物までどんな生物種であっても、細胞の中にゲができないわけです。ですから、解析されずに眠っているデータもた

ノムDNAを遺伝情報として持っています。DNA以外にもそこから転くさん出てくるという状況になっているわけです。

写された転写産物（RNA）なども存在していまして、これを計測した
データがゲノムデータということになります。
計測機器にはいろいろなものがあり、例えばDNAマイクロアレイ

我々のセンターでは、最先端のバイオインフォマティクスの解析とか、最近ですとアイリスとかいろいろ装置がありますが、現在メイ技術を用いてこれらのデータを解析し、共同研究という形で研究をンで使われているのはDNAシーケンサーです。DNAの情報、ACGT

回したり、あるいはその研究者が求めるような結果の解析を行うたの配列を直接読み取るという装置を使って出てきた塩基配列デー

めにはどういうデータを用意して、どういう解析手法をとるのかといタが、当センターで主に取り扱うデータということです。

う技術的なアドバイスなどをしていくことで、ゲノムデータ駆動型のただ問題はこれらのデータというのは基本的にはどれもこれも研究の推進に貢献することを目的としております。

ACGTの配列なんですけれども、生物種が違ったり、実験条件が実際にどういうデータ解析を行っているかということですが、新違ったりすると、その意味することというのは大きく変わってくるわ

規にゲノムを決定する「De novoゲノムシーケンス」、まだゲノム配列

けで、当然解析方法も変わってきます。そういう意味で多様であるが決まっていない生物種のゲノムを決定する、あるいはもうすでにということと、もう一つの大きな問題はデータが大量に出てくるとい

決まっている別の個体とか変異系のものや変異仮想を調べる「ゲノうところです。

ムリシーケンス」、あるいは発現している遺伝子の解析をする「トラこれによって、なかなか解析が困難だという状況がございます。
そういう大量のデータが出てくるようになった背景に、この次世代シーケンサーと呼ばれる新しいシーケンサーの登場があります。
国立遺伝学研究所の先端ゲノミクス推進センターに置いてある
シーケンサーには、Illumina HiSeq2500とPacBioRSⅡというもの

ンスクリプトーム解析」、さらに「メタゲノム解析」と幅広いデータ解析を行っております。
今年度は、11課題で支援依頼がありまして、生物種としてもかなり幅広く哺乳類、昆虫、魚類、植物、あるいは原核生物と、非常にさまざ
まな種類の生物種の解析依頼が来ております。

があります。ゲノムのDNAというのは、例えば人の場合、3Ｇ、30億塩

また、この解析支援を続けていく上で、効率化のためのパイプラ

基対あるわけですけれども、このシーケンサーはその30億塩基対をインの構築、高速・省メモリな解析アルゴリズムの開発、解析講習会

端から端までずらっと連続で読み取れるというものではありませなどの人材育成などに取り組んでいきたいと思います。

ん。ゲノムの非常に短い断片を読むことしかできないのです。その一個一個の断片を配列リードと呼んでいますが、そのリードの長さは、Illumina HiSeq2500で最大250 bp、PacBioRSⅡの場合、若干長
いのですけれども、それでも平均15 Kbp塩基対しか読めない。非常に短い配列しか出て来ないということです。
ただ数の方は大量で、Illumina HiSeq2500で一連あたり、最小単位で約2.5億本くらい出てくる。つまり掛け算して約60 Gbのデー
タというものが一度に得られるわけです。PacBioRSⅡの場合、若干数として少ないのですが、それでも前世代のシーケンサーが96本とか384本でしたので、それに比べると、100倍以上のデータが一度に得られるようになってきています。
シーケンシングに係るコストも、次世代シーケンサーの登場した
2007年以降、非常に速いスピードで低下してきています。コストが下がってくると、
皆さん使いたくなってくるわけです。
ゲノム情報とい8

多様なゲノムデータの情報解析で研究を支援「データ融合計算支援プロジェクトの取組み」
データ融合計算支援プロジェクト

中野 慎也

シミュレーションと観測を融合した研究手法

シミュレーションのデータ同化と呼ばれる手法を使って、シミュレー

データ融合計算というのは一般的な用語ではないかもしれませ

ションに食べさせてやります。さらにそのシミュレーションの振る舞

んが、シミュレーションとデータサイエンスを融合した、この研究手いを模倣するようなモデルを作れば、どういったところのデータを法のアプローチをいろいろな分野に紹介していくことが、このプロ取ればシステムの改善ができるかといった判断ができますので、そジェクトの概要です。

こからまたデータを取り、解析するというサイクルになります。

すでに研究相談の受付を開始しておりまして、共同研究の実施をこれによって、システム設計やアウトプットの定量的予測、不確実

通して他分野に展開しており、さらに随時共同研究を受付中といっ性の評価などの実現を進めていけるような方法論を呈示していきた

たところです。

いと考えているところです。

データ融合計算に関するノウハウや手法、ソフトウエア化したものを整備し、
今後の公開に向けての準備も進めております。

現在、我々は方法を研究しているところがございまして、具体的なテーマは外からいただきたいという立場にありますので、相談の窓

また来年度以降、セミナーやハンズオンの活動を通じて、我々の口を開きましてメールなどで受付をしております。我々の持っている研究手法をいろいろなところに紹介していこうと考えております。

ノウハウの提供で解決できる問題もあると思いますが、新しい方法

具体的には、シミュレーションと観測を統合した研究手法という論を開発しないといけないようなテーマの場合は、共同研究としてものに取り組もうとしております。

実施させていただくといったことを考えています。

シミュレーションというのは、第3の科学と言われて、ひとつ前の

もちろん、ノウハウの提供で解決しそうな問題の場合でも、統計世代の研究手法かもしれませんけれども、今でもスパコンなどいろ的な考えに詳しくない方もいらっしゃると思いますので、そういったいろな分野で高精度なシミュレーションが展開されています。

場合には共同研究として実施させていただいて、より密な情報交換

ただ、スパコンの性能が上がるとともに計算量がどんどん増大しをしながら進めていくといった出口も用意しております。

たこと、インプットを与えないと結果が出て来ないという問題がシミュレーションにはあります。

データ融合計算プロジェクトの実績

一方、観測データですが、最近はいろいろな種類のデータが取ら

これまでの実績としましては、細胞質シミュレーションのパラメー

れていますけれども、そのデータから意味のある情報や知識をどう

タ推定(国立遺伝学研究所との共同研究)、南極氷床コア年代推定

抽出するかが問題で、本質的な情報が見えにくくなっているという手法の開発(国立極地研究所との共同研究)、マルチモデルによる将現状もあります。

来気候変動予測(防災科学技術研究所との共同研究)、人の動きとそこで我々は、シミュレーションと観測を融合させ、第3の科学のデータのシミュレーションから人の動きを推定するといった人流シアプローチと第4の科学のアプローチを融合させたような手法を提ミュレーションの状態推定(東京大学生産技術研究所との共同研案させていただき、
いま展開しているところであります。

究)など、いろいろな応用分野で研究を進めております。

シミュレーションというのは、入力変数と入力パラメータを与えて出力を何か返すというものです。大体出力というのは部分的には観また、民間企業との共同研究も受け付けておりますし、現在進行中のものもございます。

測できるものになっています。シミュレーションを実行するときの計
算量がすごく重いという状況の下で、何を入力したのか、どういうパ
ラメータ設定で実行したのかということを推定するという方法として「データ同化」と呼ばれる手法があります。
もう一つは、データサイエンスのアプローチを使って、シミュレー
ションを模倣するモデルを作るという手法があります。シミュレー
ションは計算時間がすごくかかるものですから、これを簡単なモデルで、ある程度ローコストで予測を行う「エミュレータ」というものを作るという手法です。この2つがシミュレーションと観測の融合の主な手法です。

システム設計と検証の作業を一体化
観測データからいろいろなデータを組み合わせて解析し、それを9

「情報・システム研究機構の新時代に向けて」
大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構／機構長

藤井 良一

研究所のミッション遂行と機構の果たす役割
情報・システム研究機構のミッションは、生命、地球、環境、社会な
どの複雑な問題を、物質とエネルギーの観点に替って「情報とシス

グデータやAIは人間が制御できる範囲を既に超えているのではな
いかという不安に陥るほどでございます。

テム」という立場から捉えるための方法の研究、研究基盤の整備お国立極地研究所が共同運営しております、欧州にある超高層大

よび融合研究による新分野の開拓を行なうということでございます。

気観測所の大型レーダーEISCAT（アイスキャット）では、数年後の機構を構成する４研究所は、国立極地研究所と国立遺伝学研究2020年過ぎに新しいレーダーを建設して観測を開始する予定です

所という分野型の研究所と、国立情報学研究所と統計数理研究所

が、最速サンプリングでのデータ量は1.6 Tbit/秒(生データ）でござという分野によらない基盤的な科学を行う研究所から成っておりまいます。リアルタイム処 理で1/3 0に減らしますが、それでも5 4す。各研究所の歴史は、2004年の機構の設立より十分に早くて、

Gbit/秒、3.2 Tbit/分、4.7 Pbit/日、1.7 Ebit/年という巨大な量に各々のコミュニティからの付託を受けて、先端的な学術研究、共同なります。もちろん連続運転は不可能でございますけれども、いかに利用、人材育成を行うことをミッションとしてきております。

インテリジェントに有用なデータを引き出すか、数年後には情報・シ

これらの研究所は各学術領域でCOEであることが求められております。これは大学共同利用機関として、最も優先度が高い大学共ステム研究機構として対応が迫られるチャレンジングな課題となっております。

同利用、共同研究事業を行うための前提条件になるものと考えてお

今後データベースがすべての学問と産業の基本となることが予想ります。世界をリードする技術レベルを持って初めて、全国の大学なされ、それに呼応して第4の科学としての「データサイエンス」時代がどの研究機関や企業の方々が共同研究をしたいと思っていただけ、到来して、データ共有を通じて研究主体が個人からグループ中心へ

かつ大学などの機能強化に貢献できると考えるからでございます。

変化すると言えます。

機構は研究所による最先端研究と科学の発展、それを支える基

また研究対象も生命、地球、環境、人間社会の複雑な現象と解決盤を支援することが役割と考えております。研究所と機構の共同にすべき諸問題が重要課題となって、さらに社会の課題に応える分野

より、社会や大学などと連携して基盤的な環境を提供し、基礎的そ融合研究、新学術創成が求められているということであります。

して応用的な成果を社会に還元することが求められていると自覚しております。
2016年に法人第三期に入りまして、それまでの事業の成果を踏
まえ、研究所の力を結集して、今後訪れるオープンサイエンス時代に向けて、機構本部の機能をより高めようとしております。

すなわち社会的要請の変化によりまして、課題解決型研究への移行、科学技術イノベーションの牽引・推進、超スマート社会への貢献が求められ、これらの基礎となるオープンサイエンス化の推進が強く求められているということであります。
ビッグデータには膨大な知識や価値が埋もれておりますけれど

一つは、本部に戦略企画本部を立ち上げ、各研究所の執行部からも、現在の方法・技術では必ずしも十分な有効活用はなされていな参加をいただき、機構全体の研究戦略や将来計画、そしてガバナン

いと言えます。新たな科学的な手法によりまして、知識発見や価値ス施策などの提案を行う組織を立ち上げました。

創造を行うことが必要だということで、それが正に第４の科学と呼また、データサイエンス共同利用基盤施設を立ち上げまして、研究所が作り出すデータのデータベース統合を行い、オープンデー
タ、オープンサイエンス推進の加速を目指しております。これにより大学の共同利用の拡大とともに、統合された異分野データから新分
野創成につながることを期待しております。

社会と学術のデータサイエンスへの要請
情報やそれに関連するテクノロジーは現在非常に急激に発展を見せております。急激なICＴ化と多種多様なビッグデータの出現、それに呼応しようとする計算能力の成長は、社会を変容させ、研究環境を大きく変化させております。機械学習は発達し、社会での応用は拡大しつつあるということです。人間の能力は、例えば2500年前の孔子の時代からあまり変わっていない、進歩していないように見10

えますけれども、テクノロジーの進展は凄まじくて、素人目にはビッ

ばれているデータサイエンスに他なりません。

ビッグデータの利用には、レーダーの例で申しましたけれども、大人材育成であります。情報・システム研究機構の各研究所はデータ量の散在するデータをリアルタイム処理する技術、大規模なデータや情報に関するさまざまな人材育成を行ってきております。統計数

処理技術、それから膨大な高次元データや計算結果を人間が把握

理科学人材の育成、それから情報科学人材の育成、そしてバイオイ可能にするデータ可視化、そしてビッグデータから意味ある知識獲

ンフォマティクスの育成と、大変精力的に行われてきておりまして、得のための方法、データ解析手法が必須となります。

ほかにも多くのプログラムが計画されているとお聞きしております。
機構としては、こういうものの見える化を図り、支援していきたいと分野融合・新分野創成のための機構の施策思っております。

情報・システム研究機構では、中期的対応としまして、データサイ

一つの課題として挙げたいのは、社会が必要としている人材数とエンス、オープンサイエンスを推進して、その結果として分野融合研

研究所が育成できる人材数との関係です。統計数理研究所では棟究や新分野創成を行うために、データサイエンス共同利用基盤施設

梁レベルの人が毎年500人は必要と言われております。統計数理研

をフラッグシップとして、データ共有支援、データ解析支援を行い、究所はその主要な部分を育成することを期待されていると思います

オープンサイエンスを推進していきたいと考えております。

が、これは大変なことだと思います。人材育成制度の整備と拡大がまた、学術動向や社会の要請の変化に対応するためには、従来の急務であると機構でも考えております。社会や大学などのニーズに、縦型の教員配置に加えまして、横断型の教員配置を作りまして、ス質だけでなく量的にも応えることができるように、機構として支援を

ピーディーに対応していくことが重要で、これは各研究所で実施さしていきたいと考えております。

れつつあります。

もう一つ重要なのは、人の交流、循環です。共同研究のレベルを

このデータサイエンス共同利用基盤施設は、機構の研究所の所

超えて、研究者の相互の循環は両者の活力を高めて、大学の機能強有する、または他機構との融合で得られる、今までは個々に利用さ化とともに、我々研究所・機構の発展、双方に貢献すると信じます。

れてきた生命、遺伝子、地球環境、人間社会、人文学に関するデータ機構では、研究者交流プログラムがありますが、今後さらにクロスア

ベースにメタデータやRDF化などを行いまして、データ共有の支援

ポイントメント制度などを用いた双方向の人材循環を支援していきをし、統合データベース化します。さらにデータ同化などのデータ解たいと考えております。

析支援を行うことにより、データベースを相互に利用することを可

一方、大学院生の教育は、機構の最も重要なミッションの一つで能にして、データ利活用を格段に高めようとするものでございます。

ございます。機構は、総合研究大学院大学の一員として、大学院生

その結果、データサイエンスが推進されて、異分野融合が進むことを受け入れております。研究所で最先端の研究に接して、また野外で、新分野創成が可能になると期待しております。

のフィールドで生の自然の神秘に接して感動するということは、学統合されたデータは、大学などのすべての研究者が利用可能にな生にとって得難い経験でありまして、学術研究に進む人材だけでなるというものであります。また、国立情報学研究所は全国の大学のく、社会において指導的な立場に立つ総合的能力を持つ人材を輩ために、オープンサイエンス研究のデータ基盤の準備を進めており出することを可能にすると思います。

ます。さまざまなデータベースを管理・公開するための基盤で、デーできるだけ多くの学生たちにこの教育研究環境を経験してもら

タサイエンス共同利用基盤施設のデータベース、これも将来、このうために、総合研究大学院大学を中心に、連携大学院や特別共同基盤の上に乗ることになると考えられます。

利用研究員制度、インターンシップなどを十分活用できるように機

一方、大学や研究機関などの学術界や、国や自治体、それから企構として支援していきたいと思います。

業と産業界など社会にはさまざまなデータがあります。データサイ

各研究所の学理をもとに学術基盤の充実を図って、データサイエ

エンス共同利用基盤施設での統合データベース構築のためのデー

ンス、オープンサイエンスを推進して、今まで以上に大学などの機能

タ共有支援やデータ解析支援を横展開することによりまして、学術強化や社会のイノベーションに機構一丸となって貢献していきたい

界、社会全体のデータベースの統合と相互利活用への道が拓かれと思っております。

て、
オープンサイエンス実現への貢献ができると考えております。
これによって、全体のデータが統合されるということと、大学の機能強化や異分野融合、新分野創成の促進にもつながると考えております。共同利用はいくつかのパターンがございますけれども、全研究者のための基盤の提供は大学共同利用機関の大きな役割であると考えております。全国に張り巡らされたSINET５、セキュリティ、クラウドそれからさまざまなCiNiiとかJAIROなどの学術情報の提供などがこの基盤にあたると考えます。

時代が求める研究者・高度技術者を
社会・大学などに輩出
また、データサイエンス共同利用基盤施設も全国に提供される基盤施設の一つでございます。共同利用機関の大きな役割の一つは11

大学共同利用機関法人

情報・システム研究機構

データサイエンス
共同利用基盤施設

立川市役所 立川
バス停 市役所
立川学術プラザ
バス停

国立極地研究所
統計数理研究所
東京地方裁判所
立川支部

データサイエンス
共同利用基盤施設

高松駅

陸上自衛隊
立川駐屯地

東京電力
立川警察署

昭和記念公園

災害医療センター

多摩都市モノレール〒190-0014
東京都立川市緑町 10-3
TEL:042-512-9254
https://ds.rois.ac.jp/

データサイエンス棟

立飛駅