S-Net自然史情報を構成する標本データとその背景文化

国立科学博物館植物研究部
福田 知子

目次
1. S-Net（サイエンスミュージアム ネット）とは？
2. S-Netのデータの実体
3. 「標本に基づくデータ」としての特徴
4. 今後の課題と方針目次
1. S-Net（サイエンスミュージアム ネット）とは？
2. S-Netのデータの実体
3. 「標本に基づくデータ」としての特徴
4. 今後の課題と方針サイエンスミュージアムネット(S-Net)
全国の博物館・研究機関の自然史標本情報を電子化・共有し、検索・活用できる形で掲載する。

国立科学博物館

研究機関・自然史博物館
からの標本情報

S-Net

GBIF
英語でも発信S-Netの概要●

平成18（2006）年より開始。全
国の自然史博物館・資料館の自然史資料電子化を目指す。
データ件数：393万件
提供館：76館（2015.12現在）
財源：NBRP (AMED)

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ほとんどが標本に基づくデータである。

標本データ
写真データ
観察データ

標本データ＝96％

目次
1. S-Net（サイエンスミュージアム ネット）とは？
2. S-Netのデータはどのようにつくられるか？
3. 「標本に基づくデータ」としての特徴
4. 今後の課題と方針

データの流れ

資料を収
集

情報を
電子化

統
一様式
で掲
載

デー
タの共有・
活用

資料の収集
採取

同定

ラベル作成

標本作成

配架

ラベル情報を電子化
いつ、どこで、何を採集したかを表に整理

情報電子化の実際
各館それぞれの形式がある。

A館

いつどこで何を年月日

採集場所

学名

2013年6月3日 茨城県つくば市筑波 筑波山

Skimmia japonica

年

B館
C館

月 日 採集場所

2013

6経度

3 筑波山

140.10203

緯度

科名

学名

36.22586 Rutaceae Skimmia japonica

年月日

採集県

採集場所

経度

緯度科名

学名

種小名

2013/6/30

茨城県

筑波山

140°6′7.3 36°13′33.1 Rutaceae Skimmia japonica

同じ標本についてのデータでも、さまざまな形式で書けてしまう。 → データ形式の統一が必要。

ダーウィンコア (DwC) 形式
基本的な生物多様性情報を記述するために提案された標準的なデータ項目。
＝電子化する際のフォーマット。
例）・ 緯度経度は十進法で書く。
・ 学名は属名、種小名、著者名などを別々の欄に書く。
S-Net, GBIFのデータはDwC形式で統一されている。

各館の電子情報の形式を統一⇒掲載
データ提供館

変換ツールS-Net
科
博
で
受 掲
取 載・
確
認

データの共有・活用
誰でも、パスワードなど無しで検索・ダウンロードできる。

キーワードにより検索。結果は1000件までダウンロード可。

目次
1. S-Net（サイエンスミュージアム ネット）とは？
2. S-Netのデータはどのようにつくられるか？
3. 「標本に基づくデータ」としての特徴
4. 今後の課題と方針

データが標本に基づくことの長所・短所
 実物に基づいていること＊いつでも標本に戻って確認できる。
＊形態・ＤＮＡ分析などにより、二次的データを得ることが可能である。
 手間・お金が掛かること＊標本作成～データ提供まで作業が多い。
＊標本をきちんと保管する必要がある。
（保管できる機関でないとデータを出せない）⇒ データ件数は観察データほど多くならない。

データが標本に基づく＝標本の偏りを反映している。
＊分類群の偏り＊採集地域・年代の偏り＊緯度経度情報の偏りは、どのぐらいあるだろうか？

S-Net標本データの内訳【2013年度までの3,482,752件（標本情報のみ）の内訳】• 菌類には地衣類・変形菌も含む• 節足動物の約85%が昆虫標本
維管束植物が約半数
次に昆虫が１/4弱。

「標本にしやすい」生物が標本データも多い傾向。

年代毎の標本数（植物・動物）
500000450000400000350000

PlantaeAnimalia

30000025000020000015000010000050000
0

データ件数は、植物は1980年代、動物は1990年代がピーク。

S-Netデータの県ごとの標本数

植物10000 未満
10000 ―
25000 ―
50000 ―
75000 以上

25000
50000
75000

S-Netデータの県ごとの標本数（動物）動物S-Netデータの県ごとの標本数（菌類）菌類
500 未満500 ―1000
1000 ―
3000
3000 ―
5000
5000 ― 以上

データの多少はあるが、データが無い県は無い。

緯度経度情報の分布

ピンク：昆虫分野ごとの緯度経度入力率：
植物 ： 56％
動物 ： 19％
菌類 ： 25％

青：魚類
ピンク：軟体動物

赤：鳥類
オレンジ：哺乳類
青：両生・爬虫類

赤：種子植物

緑：コケ植物
ピンク：藻類

オレンジ：シダ植物

赤：菌類
青：地衣類

データの偏り• 分類群としては維管束植物が約半数を占める。
• 年代は、1980-90年代に偏る。
• 県別の採集地データはかなりのばらつきがあるが、提供機関の無い県でもゼロではない。
• 緯度経度情報は、分野によって密度が異なるが、維管束植物、昆虫などでは全国的にカバーされている。

目次
1. S-Net（サイエンスミュージアム ネット）とは？
2. S-Netのデータはどのようにつくられるか？
3. 「標本に基づくデータ」としての特徴
4. 今後の課題と方針

①データの偏りを修正する
データの少ない地域は、どうしたら埋められるか？
 その地域の博物館・標本庫にデータ提供を依頼する
 その地域の標本を優先的に電子化する「データのギャップを埋めて良質なデータを提供する」
GBIFの次年度の戦略計画にも挙げられている。
適切なデータを提供する

データの質を上げる

データのギャップを埋める

S-Netでもデータのギャップを補う努力が必要。

②データの利用促進
一方、維管束植物、昆虫など、データが比較的そろっている分類群もある。
 データの内容の分析結果を紹介する
 可能な利用法を提案する、等、S-Netのデータの利用を促進するための工夫が必要である。

データ提供に関する別の問題• 館として標本作業・電子化に人員や時間を割けない博物館がある。
• 標本データ提供に対する博物館や館の経営機関の見解（肯定的意見ばかりではない）。
• 館としてデータ変換料を受け取れない場合がある。
自然史資料を持つ館から標本データを出しやすくするためにはどうすればよいかを考える。

まとめ
1. S-Netのデータは、標本に基づくため、標本の性質に影響をうける。
2. 標本によるデータの偏りを是正するとともに、現在のS-Netのデータを利用しやすくする工夫が必要である。
3. データの提供自体の問題にも引き続き取り組む。