未来へつながる
データサイエンス
データ中心科学 リサーチコモンズ研究紹介

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未来へつながるデータサイエンス

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樋

データ中心科学 リサーチコモンズ研究紹介
志Research View 2015 – 2016

智
山下

編集 :

淳
植竹

情報・システム研究機構 URA
（広報）
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p.24
p.28
p.32

会議
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3回「
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×第 行委員
宏
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丸山
p.40
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武田

取材・文：
池谷瑠絵

写真：
水谷 充、ERIC、北岡 稔章

地

大
持橋

ブックデザイン :彦

俊城石

畑 友理恵 ＋ 大崎奏矢

発行 :大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構

栗木

徳
澤洋

p.44
p.48
p.52

藤

哲・

Inter-University Research Institute Corporation
Research Organization of Information and Systems

介

紹
クト

ジェ

プロ

発行日 :

2016年 2 月22日

第1刷

2016年4月20日

第2刷

印刷 :
シナノ印刷株式会社

ISBN978-4-909638-05-2 C0040

介

紹
究者

研

後記

編集

池

絵
谷瑠

p.56
p.80
p.88

4

5

データサイエンスの時代を先導する役割を目指して
情報通信技術の飛躍的発展によって、研究分野やこのような認識に基づき、情報・システム研究機

社会において複雑・多様なデータが爆発的に増加

構では、これまで3年間にわたって「データ中心科

し、その有効活用が今後の研究発展や産業におけ学 リサーチコモンズ」事業を推進してまいりましるイノベーションの鍵となっています。産業革命た。この経験と実績を活かし、2016年度から始まが人間から多くの肉体労働を解放したのと同様

る法人第3期においては、データサイエンス共同に、ビッグデータの登場は人間の知的労働を大き

利用基盤施設を設立し、機構が強みを持つ生命科

く変えるものと予見されており、人類の社会はい学分野、地球環境分野、人間社会分野を中心にデー

ま、新たな歴史的転換点に直面しています。やがて、タ共有支援事業を発展させるとともに、ゲノムデー

データ中心の社会が出現し、すべての研究はデータ解析支援やデータ融合計算支援などのデータ解

タサイエンス化するといっても過言ではありません。

析支援事業を推進し、我が国全体のデータサイエ

ただし、それを実現するためには、研究基盤、科学

ンス化に貢献したいと考えています。

的方法論および人材育成のすべてについて格段の変革が必要です。

リサーチコモンズを発展させ組織化したこの施設
は、他の研究所と同様に運営会議による開かれた

実際、ビッグデータは、膨大である反面、一般にそ運営体制を持ち、人事評価も人事自体もデータサの価値密度は低く、複雑・多様なデータから重要な

イエンティストの仕事が正当に評価され、データ

情報や知識を取り出すことはそれほど簡単ではあサイエンティストがキャリアパスを形成できるよりません。この課題を解決するためには、科学的うな組織にする必要があります。データサイエン

方法論の観点から言えば、従来の実験科学と理論スの時代においては、データを中心に新たな研究

科学、さらには近年急速に発達したシミュレーショ

が過去の仕事や他の領域とつながり、そして人類ンを中心とする計算科学に加えて、大規模データの知識が発展していくことが想定されます。論文

からの知識獲得のための第4の科学 ─ すなわちの形ひとつをとっても、それが可能になるようなデータサイエンス ─ の確立が不可欠です。一方、形へと変わっていかなくてはなりません。リサー

研究基盤の観点からは、データと知識の共有・統合・

チコモンズの経験を活かしつつ、新たなる決意の活用による知識発展を目指すオープンサイエンス

もと、当機構はデータサイエンスの時代を先導すを視野に入れたデータ共有基盤、およびビッグデー

る役割を目指してまいります。

タからの知識獲得のためのデータ解析基盤の構築が欠かせません。そしてデータサイエンスを推進するためには、データサイエンティストの育成も大きな課題です。この新しい人材には、データ解析、
データ可視化、ビッグデータ処理技術などの要素
技術と領域分野に習熟するだけでなく、問題の本質を見抜いて課題解決する力や研究倫理やセキュ
リティの能力も求められます。

大学共同利用機関法人
情報・システム研究機構
機構長 北川 源四郎

Research View 2015 – 2016

凡例 このブックレットのみかた
記事の通し番号Research View 018

記事タイトル

データから新事実を探り出すための可視化。

この研究者が紹介します

統計数理研究所・教授
プロジェクトディレクター

松井知子
研究プロジェクト名または研究データベース名

Project

イメージデータ解析

同プロジェクトまたはデータベースに属する他の記事で、関連項目がある場合は、ページ番号を示します。2015年刊の冊子の該当ページを示したものもあります。

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9

INTRODUCTION

生物、人間社会、宇宙の大量のさまざまなデータが駆使できるようになった現在。しかしデータが増えれば増えるほど、また時間的、空間的に変化したり、いろいろな情報を合わせ持つようになればなるほど、それらの中から重要な情報を抽出する難しさと手間は増していきます。さまざまなデータから、人間がResearch View 018

データから新事実を探り出すための可視化。
統計数理研究所・教授
プロジェクトディレクター

松井知子
統計数理研究所・准教授

Research View
018

見て直感的に重要な情報を取り出せるようなかたちにしていこうという「イメージデータ解析」プロジェクト。いま世界中で活発な研究が進められているこの分野に取り組む、プロジェクトディレクターの松井知子教授とサブリーダを務める吉田准教授にお聞きしました。

可視化技術のノウハウを蓄積しよう

線虫の全中枢神経系の活動状態を可視化するとにかくいろいろなデータを使って複雑な現象の私が扱っているのはライフサイエンスデータで、具可視化するということが、私どものプロジェクトの

体的には線虫の神経回路です。線虫は分子生物学狙っているところです。このプロジェクトでは生物系、 において非常に重要なモデル生物で、神経系を構成
神経系、医療関係、それから人間社会というように、する神経細胞（ニューロン）
302個のつながりが解剖

異なる分野の研究者たちが集まっていますので、ま学的にすべて分かっています。記憶、学習、意思決ずはそれぞれ独自に可視化の技術を開発して、そこ定などを行う線虫の中枢神経系は、人間でいえば脳から互いに利用できるノウハウを蓄積しようと考えにあたります。私たちは、生きた線虫の全神経細胞ています。
「イメージデータ解析」の重要な役割のひの活動状態をリアルタイムで計測できるイメージン

とつは、大量のデータを人が理解できるようなかたグの技術を作り、現在、最大180個の神経細胞の情ちにして、そこから人の目で新しい事実やしくみを報が取れるようになりました。線虫に臭いなどの刺推測できるようにすることだと思います。つまり人激を与えると、線虫の中にあるニューロン間で情報が見て分からなければ、それをもとに新しいアイデのやりとりが起こります。この様子を、ニューロン

アを考え出すことは難しいと思います。
「イメージデーの核内に存在するカルシウムイオン濃度の変化を測

タ解析」は、このように新しい知見を発見しやすく

定して可視化し、同時に共焦点顕微鏡の立体動画でProject

して科学の進展に役立ちたいと思っているプロジェ

捉えます。そして画像に含まれる輝度情報を取得し、イメージデータ解析クトです。その具体例として、さっそく吉田准教授

個々のニューロンの動きをできるだけ見失うことなく、の研究をご紹介したいと思います。
（松井）

正確に追跡していきます。特に、線虫の頭部には多く

吉田 亮

10

11

のニューロンが密集しているため、これまで線虫が学のアイデアに基づき、密集する多数のニューロン

不規則に動くと正確な追跡が非常に困難になるといの動きを高い精度で追跡するトラッキング手法を開う問題点がありました。そこで私たちはベイズ統計

発しました。
（写真内、上段の解析結果）。この技術により、刺激に対する神経系のシステム応答を直接観察できるようになり、神経回路の動作原理について

バイオイメージインフォマティクスの革新
ライフサイエンスのイメージング技術は過去10年で急速に進歩しました。細胞や分子のイメージング
技術が発展し、生物や医学の研究において静止画や動画データの解析手法が欠かせないものとなり、機このイメージ解析プロジェクトは、JST のプログラム CRESTの研究課題『神経系まるごとの観測データに基づく神経回路の動作特性の抽出（代表者：飯野雄一（東京大学））』の一環と械学習やコンピュータビジョン、統計科学の先進技術が急速に導入されています。このような研究分野

して、東大・九大の計測グループ、神経回路のシミュレーショ

は、バイオイメージインフォマティクスと呼ばれ、デーン・モデルをつくる茨城大のグループと連携して行われていタサイエンスや機械学習の人たちがどんどんこのる。このうち吉田准教授が、データ解析とモデル統合を担当する。
「モデル統合では、モデルとデータを合わせて、データの見分野に参入している状況です。データから何ができえない部分にある状態を推定するという逆問題を解く課題にるかを考えるには、統計やデータサイエンスのセン取り組んでいます」という。

スが非常に重要な役割を担います。統計科学の独自

Research View018

いくつかの新しい事実が見つかってきました。
（吉田）の視点から問題に対するユニークな切り口を発見し、
ライフサイエンスの新しい方法論を提案していくことが私たちの仕事です。
（吉田）

隠れた情報としての気持ちを探るソフトウェア
目に見えないたくさんのデータを人間の目で分かる
かたちに変えることからもう一歩踏み込んで、今見えているデータを生み出すさらに元にある心理を探る技術にも注目しています。たとえば人間の動きには、気持ちが明るいとスキップしたり、気持ちが沈んでいれば静かに歩いたりというように、その裏に何らかの気持ちがあってそのような動きになっているとサブリーダを務める吉田准教授（写真 左）
が大学時代に在籍したのは、なんと経済学部。
「経済学部で統計をずっとやってきて、今はライフサイエンスです」という。一方、松井教授は情報科学から人工知能・機械学習へ。しかしその根本に、共通して「ある統計的な規則に従って学習してやれば、自動的に入力と出力の関係が出てくるのが面白い」という関心を持つ。この大量データから入出力の関係を自動推定する「モデル選択」技術は、コンピュータ

いうことが多いですよね？ そこで歩き方の特徴から、 の発達に伴ってますます高度化し、研究が活発化しているという。
いわば隠れた情報としての気持ちを統計的に推定し、より確実に動きを識別するようなソフトを作りました。今後、このソフトをいろいろな識別問題に適用して、それぞれのデータの背後にある隠れた情報をプロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/a01/▲

探っていきたいと考えています。
（松井）

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13

INTRODUCTION

人類が日々生み出すデータの多くは「テキスト」という形式で蓄積されています。機械が読む「プログラミング言語」に対して、私たち人間が使う言葉を「自然言語」といいますが、自然言語で書かれた例え
ば新聞記事や学術論文等のテキストから、その波及
効果や成果を客観的・定量的に把握する方法は、今Research View 019

人間のしわざには類型がある。
国立情報学研究所・准教授
プロジェクトディレクター

宮尾祐介
Project

メタ知識構造解析

Research View
019のところありません。そこで、私たちがやりとりする言語活動を一段掘り下げたところにある論理や因果関係といった「メタ知識構造」を探りだそうというのが「メタ知識構造解析」プロジェクト。語や文の連なりの関係性だけでなく論理的な構造を取り出して計算する、国立情報学研究所 宮尾祐介准教
授の「深い解析」を核に、解析手法を横断的に駆使する自然言語処理のプロジェクトをご紹介します。

人は勝手に文の間に因果関係を読む

このような目的・理由・原因・結果・手段のような関係

人は、同じ意味を伝えるにもいろいろな言い方をし

う整理し、どう解析すればいいかを明らかにしようます。例えば「大雨になる」と「強い雨が降る」は表というのが、このプロジェクトのきっかけです。

性は、自然言語の中に実は多く含まれているのですが、今まであまり研究されてきませんでした。これをど現は違うけれども同じ意味を表しています。このように言葉の表層は違っても意味は同じ／違うというさまざまな立場を持ち寄っての議論ことを機械に理解させる研究をずっとしていたとこ
ろ、それだけではうまく表せない意味があることに

私たちの研究は、実際のデータを見て、データが示気づいたんです。例えば「外へ出かけてごはんを食す現象を観察するところから始まります。言語学がべる」という場合、「ごはんを食べる」は「外へ出かけ

一般に、何らかのテーマに沿ってピックアップしたて」の目的です。ところが言葉の表面だけ見ても、目データを分析するのに対して、私たちの自然言語処的であることは直接書かれていません。
「ごはんを

理では、基本的に網羅的にデータを解析し、頻度の食べることを目的として」と書いてあるわけではない。 高い現象から始めて対象範囲を徐々に広げていく「雨が降って地面がぬれている」という表現も、文のアプローチをとります。プロジェクトの飯田龍主任

構造としては文が2つ並んでいるだけなのに、人間研究員（情報通信研究機構）
は、数千〜2万ぐらいのは勝手にその間に「雨が降って→地面がぬれている」

新聞の文章を対象に、その間にどういう表現があるという因果関係を読んでしまいます。文の間にあるとどういう関係になりやすいかを分析しています。

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15

戸次大介准教授（お茶の水女子大学）のグループは、情報科学の分野では、例えば手のひらに何かを映写

実例を1個1個見ながら、例えば原因ー結果といったしてデバイスとして使う新技術などのように、世の関係をどういう論理式に書くことができるかという中のさまざまな事物に、新しい使われ方や役割が与研究を進めています。この式は、表層的にはもちろんえられるケースが多いんですね。

言語によって異なりますが、関係性の意味を表現できればおそらく言語に依存しないため、
日本語での解素を一切排除して、基本的にはすべて統計的に解析

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できるという立場で研究を進めています。
「深い解析」という私の立場とは違いますが、月1回のミーティン

そこでやはりこの場合も、論文の中に目的・手段・結グでも、いろいろ議論すべきことがあります。ちなみ果といった関係性がどのように記述されているかをに戸次准教授と持橋准教授は、自然言語処理の方法

形式化するのが効果的なのです。そしてその関係性論としてまさに対極にあり、そんな2人が一緒に議論

は、文の構造解析で使われる、動詞句、名詞句などする「奇跡的」なプロジェクトだとも言えるでしょう。

に枝分かれしていく木構造よりも、むしろ一般的なグラフ構造になっています。つまり、文章というデー

ツリー構造からグラフ構造へ

タの背後にもうひとつの構造を予測し、そこにグラフ構造を発見するという問題になっていることがわ

このような解析をもとに、私のグループでは情報科

かってきました。データの分析を通じてどういうグ学の論文を対象に、「深い解析」によって内容を理解ラフになるかという問題を定義したら、いろいろなし、欲しい情報を獲得することに取り組んでいます。

手法を適用して繰り返し分析し、自動解析の精度を

Research View
019

析が進展したら英語などにも適用する予定です。また持橋大地准教授（統計数理研究所）
は、恣意的な要

言語の使用、中でも論理的な思考は、他の動物にはない人類だ

上げていきます。現在は、これを賢い論文検索などけが持つ最高の知であると、長い間考えられてきた。
「しかし」と宮尾准教授は言う。
「言語データをよく見ると、単に人間にのアプリケーションとして使おうという段階に入っ

とって便利な関係とそうでない関係があるだけかもしれませてきています。

ん。つまり手段、理由、原因などは人間が生きていくために必要な関係だからこそ重要だと考えられているのかもしれない。
もし宇宙のどこかにこのような情報が要らない世界があったら、人間の「論理的思考」には二通りある？

たぶん全く違う情報のやりとりのしかたがあるのではないか……。人間の言語処理はたまたま進化の過程で獲得したものであり、今私たちは、それを後から発見しようとしているのだ、と考えています」。

人間はよく「この文章は論理的だ」などと言いますが、何をもって「論理的」かは、実はまだ誰にもわかっていません。ふだんあまり意識されていませんが、この「論理的」は、数学の一部としての論理学とは全く別のものなのです。むしろ、今このプロジェクトで注目している理由・手段・原因・結果などがつながる
ことを、人は「論理的」だと考えている可能性があります。例えば「風が吹けば桶屋が儲かる」の論旨にはギャップがありますが、それを埋めるのは語の関▲

何ステップぐらい埋めているのか？ ─ このような研究は未開拓だと言えるでしょう。

プロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/a02/
研究室ホームページ
http://kmcs.nii.ac.jp/mylab/▲係性というよりも、「風が吹くと砂が舞うものだ」といった一般的知識のようなものです。人間はふだん

16

17

INTRODUCTION

当時最先端の京都大学 MU レーダーを手本に、その設計者や極地研のメンバーが集まって、核となるプランが一気に作り上げられたといいます。そして2002年には、朝日新聞の一面や科学雑誌『Nature』の取材記事として報道されるなど、世界的にも大きResearch View 020

データ中心科学の花ひらく冒険。
東京大学・教授
プログラムディレクター

佐藤 薫

Research View
020

な注目を集めました。しかし実際にプロジェクトが動き始めたのは、発案から約10年後。そして2011年、念願の初観測が実現しました。ところが、そのあと南極は記録的な大雪に見舞われます。しかも2011〜

12年、南極観測船「しらせ」は2年連続の接岸断念とPANSY レーダー

言う、東京大学の佐藤薫教授。佐藤教授こそ、2000「PANSY」という花の名前を冠した、南極昭和基地

年に新任助教授として PANSY プロジェクトを発案

大型大気レーダーのプロジェクト。そもそもは2000

し、2005年からはその代表として研究を推進してき年1月、極地研に着任してきたばかりの研究者が「南た、その人です。リサーチコモンズ「地球環境データ」

極でこんなデータが取れたら、きっと素晴らしい」

プロジェクト（2013年度〜）に関わる話題を中心に、と夢を語ったことから始まりました。同年5月には、佐藤教授にお聞きしました。

理論にたえる大量データを生み出すようになった観測機

高解像の観測・モデル・理論をむすぶデータ中心科学

地球物理学は、たとえば素粒子物理学などのように、 一方、大気の現象を解くためには「モデル」が使われ高度な数学を駆使して現象を理論的に突き詰め、非ます。大気物理学では、たとえば天気予報にもその常に緻密な実験によって理論を検証していく分野

ためのモデルがあって、スーパーコンピューターをとはかなり違います。かつては1、2回の観測から得使って大規模なシミュレーションが行われています。

られたごく少ない情報だけで議論が進められるこ

このようなシミュレーションのデータと、観測が生ともありました。しかし PANSY は、「理論にたえる

み出すデータは、どちらも大量なため直接比較する

データが出せる」観測機なんです。鉛直分解能150ことができません。さらに、このような高精度なデーメートル・時間分解能1分の高解像度を持ち、データ

タから解明が期待される現象には、その礎となる気を見ただけで「何だろう、これは？」と思わせるような、 象学的な理論自体も作らなければならない場合が大気の表情が浮かび上がってくる。仮定を置くこと

地球環境データ

ほとんどです。これは、大量データから法則を発見

なく理論と結び付き、新しい発見が生み出せるような、 するのとは違って、第一原理としての運動方程式か非常に大量なデータなんですね。

Database

いう非常事態に……それでも「PANSY は面白い」と

ら組み立てていく、いわば 紙とペンでつくる 新理論であり、それぞれのデータに適用することでその解析を大きく進展させることができます。この観測
データ、シミュレーション、新理論の3つが揃ってこそ、

19

高解像度観測時代のサイエンスは面白くなる。そし精度が格段に向上し、その重要性が広く知られるよて、この3つの中心にあって、データ解析を担うのがうになりました。私たちはこれをシミュレーション「データ中心科学」です。私たちの研究室では今、こデータの解析によって詳しく調べていたのですが、の発展を目指しています。

実は予想外の特徴も見えてきまして、この重力波の解明が待たれる
大気の小さな構造「重力波」

域、まさに昭和基地の真上に位置することがわかっ

伝播経路には集中する場所があり、それがなんと極ところで2006年4月頃、私たちは海洋研究開発機構の研究者とも共同でスパコン「地球シミュレーター」

たのです。

極域だけに見られる
美しい2つの雲のサイエンスを使って、PANSY の仕様に合わせた全球3年分のシミュレーションを始めました。計算には2年を要し観測に適した南緯69.0度、東経39.6度に建設されたましたが、鉛直の広がりが80キロメートル・鉛直解

PANSY は、2015年3月からは、1045本のアンテナに像度が300メートルの仮想大気空間で繰り広げられよるフルシステムで観測を行っています。省電力にResearch View
02018などがあります。雲の1つは、冬の成層圏約20km の

地球上にあるいくつかの大型大気レーダー拠点をつ

高さにできる「極成層圏雲」です。ピンクやオレンジ

ないで同時観測しよう、ということなんです。非常に色に輝く美しい雲ですが、その表面でフロン起源の小さな現象を捉えようというわけですから、局所的な物質を化学変化させオゾン層を破壊する恐ろしい作ものであって、同時観測しても意味がないのではな用があり、この雲の量がオゾンホールの大きさを決いか？……と最初は思っていました。しかし2006年

めています。もう1つは最も高い約90km の上空で夏に開発された私たちの全球モデルを土台にして、もに発生する「極中間圏雲（夜光雲）」です。1885年以前

しこれにリアルな地球の観測データをつなぎ、地上の記録がないことから「人間がつくった雲」と言われ、 から中間圏までの大気状態を再現したら、画期的な雲の生成量が敏感に温度に反応して気候変動を映しシミュレーションになることは間違いありません。ち出すことがわかっています。PANSY を中心に、昭和

なみに北極の成層圏で、数日で50度ぐらい気温が上基地にあるさまざまな光学・電波（中波、ミリ波、レー

がることのある「突然昇温」という現象が知られていザー等）
観測をつないで、たとえば重力波の持つ風とます。起きる頻度は3年に2回ぐらいですが、いったん温度、鉛直構造と水平構造をそれぞれ同時に捉える

起これば中緯度の状態も変わり、赤道も変わり、南極など、南極大気現象の多角的理解を進めています。

も変わります。このようなダイナミックな大気循環を
世界同時の高解像度観測によって捉え、地球規模の気候変動機構の解明に貢献したいと考えています。

2003年に南極昭和基地で行われた直径32m、薄さ6μ m の大気球によるオゾンホール観測。2種類の 測定器をつないで地上から高さ40km までのオゾン濃度を高解像度で測る。定期的に行われているゴム気球観測と比べると大がかりだが、より高い高度まで観測できて、オゾン層全体をとらえられるのが特徴だ。
（写真
右端が佐藤薫）「私たちは、南極の厳しさにすごく苦労したんですけれども、自然はすごく豊かで、逆に助けられてもいるんです。たとえば PANSY は、
フルシステムでなければ中間圏の観測はできない仕様です。しかし、しらせが2度も接岸せず、5分の1のシステムで観測しなければ北極と南極をつなぐ、観測機をモデルでつなぐならなかったため、何も受信できないのを承知でビームを向けた
ところ、なんとデータが取れたのです。極域では、太陽風の活動などによって高エネルギーの電子や陽子が降り込み、中間圏の大気が電離するため、これが原因ではないかと考えられます。もう15

南極における大気現象の解明は、グローバルな大気循環の出発点や終着点になっている点で重要である

ンは、少なくとも7〜8年間、世界一でした。中でも長期間にわたって取れるレーダーであることも、世

ことはもちろんですが、南極の研究で北極の大気が

私たちが知りたかったことのひとつに「重力波」と界的に際だった特徴のひとつです。PANSY を使っ呼ばれる、大気の中にある非常に小さな現象がありて解明を進める重要テーマには重力波の他、オゾンます。
「気象ノイズ」と呼ばれていたのですが、80年

ホール、南極特有のカタバ風、宇宙からのエネルギー

代の半ばにこの効果を計算に入れたら天気予報のや物質流入に関わるオーロラ、極域固有の2つの雲理解できることもあるばかりか、北極と南極の大気Re

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状態は連動していることなども徐々にわかってきて
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います。そこで今、取り組み始めている新しい夢は、
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データベース概要
http://rc.rois.ac.jp/database/d01/
プロジェクトウェブサイト
http://pansy.eps.s.u-tokyo.ac.jp/▲

徹してつくったため、連続した大規模観測データが▲る大気の様々な階層構造を再現したシミュレーショ

年も PANSY に取り組んでいますが、落ち込んだり、舞い上がった
りということの繰り返しで、本当に飽きないプロジェクトです。
」

20

21

INTRODUCTION

新領域融合研究センター発足当時から、現リサーチコモンズの「データ同化・シミュレーション支援技術」に連なるプロジェクトを牽引してきた樋口知之教授。
現在は統計数理研究所所長として、「確率に関する
数理及びその応用の研究」を担う日本で唯一の研究

Research View 021

すごいチーム作りをしくみで支えるために。
統計数理研究所・所長
前プロジェクトディレクター

Research View
021

拠点の絶えざる自己改革に取り組んでいます。その核心にある共同研究・共同利用の促進や、データサ
イエンティストなど人材育成の取り組みは、データ中心科学を推進するリサーチコモンズとも共通のもの。また近年は、最先端研究の 質 を支えるしくみづくりとして、統数研を拠点とした国際的な研究ネッ（Network Of Excellence）」も拡充
トワーク「NOE
しています。ますます「データ中心」がキーワードになるこれからの科学プロジェクトにおいて、研究機
関が持つどんなしくみが推進力になるのか？
─ お話は、樋口知之所長（統計数理研究所）です。

最先端研究を支えるチームワーク

合研究を振り返ると、当時4つの研究所が初めて一ビッグデータ時代といわれる現代のサイエンスの始まったと記憶しています。苦労もあった代わりに、緒になって、まったく手探りの状態から体制作りが進め方では、チームワークなしに最先端研究を行う

走り出してからのチームワークには手作り感もあっことはできません。今や、1人でやる最先端なんて、た。自分の研究力にどれだけの価値があるかはわか

ちょっとあり得ない。そのような時代には、「チーム

らないけれども、分野を越えるのが面白いからチャ作り」が最先端研究を推し進める、非常に重要な力レンジしてみようという人たちが集まって、頑張っになります。まとめる力、企画する力といったいろたんですね。このような融合研究のやり方を引き継んな役割を担う人材が必要であり、キャリアパスのいだリサーチコモンズ事業は、プロジェクト・マネジ

多様化も進めていかなければなりません。たとえばメント面でスムーズになった一方、反省点もあるよ

アメリカでは「サイエンティフィック・プログラマー」

うに思います。つまり次の第3期中期目標期間以降という職種があって、外部資金などによる研究プロ

は後継者を見つけてくるようなやり方ではなくて、

ジェクト単位で採用され、プロフェッショナルな優

やはり融合的な人材を生み出せる体制を、意識してれた仕事をしている。雇用の仕方の改善ひとつで、作っていかなければならないのです。

樋口知之

研究はすごく進むのだという一例ですね。

Project

属人的発展から組織的人材育成へ

統数研の役割をもっと明確に、
もっと高度に。

リサーチコモンズの前身にあたる第1期の新領域融しかも機構が設立された10年前とは異なり、わが国

データ同化・シミュレーション支援技術

22

23

うな工夫をしていく。2番目は、統計的に考えることができる人材を育てる「統計思考力育成事業」の強化。そして3番目は、統計数理をグローバルにネットワーク化していくことです。たとえばここ1、2年で、統数研 は 海外機関 と の MOU（Memorandum ofています。

変動し続ける対象を予測・解析・制御・最適化すると近隣諸国との摩擦は増す一方です。現代の複雑な統計学は現在、たとえば薬剤の有効性や安全性の基社会におけるさまざまな現象や問題と結び付いて、

準、ファイナンスのリスク判断、工場の品質管理な

われわれは統計的に予測し、リスクなどの数理的解

どさまざまな場面で、データ扱いの基礎にあって合析をする。さらに制御の方法を考えて、政策に役立

理的な判断の根拠を提供しています。しかし統計とてたり、最適化手法の改善によって限られたリソーは、それだけではありません。私の考える「データ同スを活かしていく。この役割をよりよく果たしてい化」のチャレンジのひとつは、フォワード（前向き）
推くために、統数研はいま3つの目標を掲げています。

論としてのシミュレーション計算とバックワード（後

1番目は公募型共同研究の機能強化です。チーム作ろ向き）推論としてのデータ解析をつなぐこと。もりの中に、あらかじめ結果が予想できないような面

う1つは、静止・固定した事象ではなく、常に変動し白いもの、もっとチャレンジなものを拾い上げるよ

続けるダイナミックな現象を対象として予測・解析・Research View
021

Understanding：学術交流の覚書）等を多数締結し「ポスドクという後進をどうするか……今、みなさん少しずつ変制御することです。現代の科学が対象とする複雑なえようとしているけれど、若い人たちを育てることを怠った分野は、必ずつぶれます」統計数理研究所にて。

現象には、必ず何らかの不確実性があり、これを避けることはできません。このような私の「統計」観か─ この4つの「I」こそが、現代のイノベーションをら展望すると、現在の機械学習には2つのタイプが生むもの、つまり「フォーアイ、フォーアイ（4Is for

あり、ひとつはベイズ推論を含め、人間の脳が行う」だということなんです。まず知性なり
Innovation）

情報処理に近づいていこうとするディープラーニン

頭脳（Intelligence）
があって、しかしブレークスルー

グを含む人工知能。もう1つは、極限まで数理に立を生み出すには、それらが個々バラバラにあって脚して、これまでの膨大なデータからはけっして生もだめで、強力に学際的（Interdisciplinary）に統合

み出せないようなひらめきを導く可能性のあるものしていかなければならない。最後のイ（Integration）

です。
「データ同化・シミュレーション支援技術」でも、 ンタラクション（Interaction）
も、非常に重要な視点
この両方に取り組んでいきたいと考えています。

だと思いますね。それは、人と人のインタラクショ
ンでもいいし、人とマシンのインタラクションでもデータ中心科学をイノベーションに活かす鍵いい。このようにここ10年間で明らかになってきたことを、意識的にしくみの中に組み込み、育成する。
データ中心科学から、より社会と結び付いた成果が先日、インペリアル・カレッジ・ロンドンのデータサイ

生まれてくる時代が始まっています。

エンス研究所所長である Guo 教授と会話する機会

付ける4つのキーワードがあると言ったんです。そand Interaction であると。私 は 膝を 打 ちました▲

れは Intelligence, Integration, Interdisciplinarity,

プロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/a03/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/math/▲がありました。その時彼が、データ中心科学を特徴

24

25

INTRODUCTION

リサーチコモンズの「社会コミュニケーション」と「人間・社会データ」にまたがる研究を推進する、統計数理研究所 リスク解析戦略研究センター長の山下智志教授。従来、企業の財務データだけに頼っていた
貸倒予測を、担保や保証などを統合的にデータベー

Research View 022

社会データが生む知見を、よりよい社会へ実装する。
統計数理研究所・教授

山下智志

Research View
022

ス化して、実際のリスク算出に役立てたり、さらに巨大財務データベース中の欠けた値を補完する手法の開発や、政府間融資のリスク（ソブリンデフォ
ルトリスク）の格付システム開発など、広範囲に収集した信頼度の高い金融データとその解析に多くの実績があります。プロジェクトでの取り組みについて、山下智志教授がご紹介します。

社会データを社会に活かす道筋

等のデータに加え、総務省の事業所統計を始めとした各種官公庁データも

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個人や法人の信頼性に関わるような金融データは、整った体制を、これからいっそう強化していく計

当然のことながら非常に厳しく管理されなければ

画です。

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なりません。研究者としては、データを集めるにしても、誰かにご提供いただくにしても、まず自分が賃貸不動産30年の収益を予測する

信頼されなければ何も始まらないんですね。いかに信頼されるか、いかによい人間関係を構築して銀行ローンの中に、アパートを建てる大家さんにおいくか ─ そんな課題を持つ研究に長く携わって金を貸す「アパートローン」という商品があります。

きました。金融機関の方にデータをいただくならば、銀行融資のうち10％という少なくない比率を占め研究者としてどう貢献できるのか。たとえば銀行るのですが、他の融資と異なり、リスク評価モデルなどでも昨今、かなり高度な統計に取り組んでいが全く存在しません。というのも、賃貸物件のどれますが、われわれはそれよりも圧倒的にいいものが空いていて、どれだけ収益が上がっているかといっができなければなりません。また、そのツールを活たことはなかなか調査できないため、客観的なデー用してコンサルティングの要請に応えてこそ、新たタが存在しないんですね。そこでわれわれのリサー

Database

な信頼関係を築くことができます。統数研に聞けば、チコモンズのプロジェクトでは、賃貸不動産のデー

人間・社会データ

どんなデータも揃うんだという認識を持っていたタベース作りから地道に取り組み、正確な賃貸住宅

だくことも重要です。金融機関やデータベンダーの収益予想を導く研究に取り組んでいます。

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27

る賃貸不動産の空室／占室情報を、平米数や間取りなどを含めて10日に1回入手し、蓄積します。膨大に集めることができる反面、ウェブに掲載されている情報は、実際の状況を正確に反映していない面もあります。そこでとても質の高いデータを、3カ月に1不動産を見に行き、エキスパート・ジャッジメントを下すという高精度な調査になっています。この2種類のデータから、空室が3カ月後に埋まる確率、部屋が3カ月後に空室になる確率をそれぞれ導く統計モデルを作ります ─ この3つのプロセスが、他には
統計数理研究所・国立情報学研究所、そしてデータ

真似の出来ない、われわれのプロジェクトの大きな

ベンダー・不動産鑑定事務所・銀行など5者の協力体特徴になっていると言ってよいでしょう。この手法

制で開発を進めています。

の開発をさらに進めて、20年後、30年後の空室予測につなげていきたいと考えています。

ウェブデータ×サーベイデータ×
解析手法
まずプロジェクトの一藤裕特任研究員（国立情報学研究所）が開発した手法で、ウェブに公開されてい

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Research View
022

回、別途収集します。これは不動産鑑定士が実際に「大学時代、高速道路に表示する〈○○まで○分〉という数字を計

データ提供者と利用者を結びつけるモデリング

算するのが、私の修士論文のテーマでした。道路を水路に見立て、水理学のモデルを使うことで、不慮の事故にも対応できる精度の高い予測ができました」という山下教授。それ以来、一貫して「世の中で使われない研究はしない」という。

僕が一番実現したいと思う研究のかたちは、このよ
うに非常に多くのデータ提供者・利用者がいて、それぞれのニーズとシーズをうまく融合するというものです。なぜなら、そのような研究は、必ず世の中にインパクトを与え、研究成果を社会還元できる。このことは僕の研究への強いインセンティブになっています。長い時間がかかりますけれどね。利用開始
後にフィードバックをもらって、改良バージョンを作るといったことにも取り組んでいます。工学的分
野では製品が動けばわかるし、医療分野なら治ればいいのかもしれない。しかしわれわれの分野では「従来モデルより10％精度アップしました」と言っても「都合のいいデータだけでやっているんじゃないか？」という人々の疑念を払えなければ、その技術が使われることはないでしょう。そういったところで、や
データベース概要
http://rc.rois.ac.jp/database/d03/▲

はり人間がキーなんですね。

28

29

INTRODUCTION

赤道直下の熱帯にも、氷河を頂く山々があります。
（タンザニア）、
標高5,895メートルのキリマンジャロ山

5,199メートルのケニア山（ケニア）、そしてウガンダとコンゴ民主共和国の国境に位置する標高5109メー
トルのルウェンゾリ山です。ルウェンゾリ山ではResearch View 023

赤道直下の氷河で見つかった新しい生態系。

Research View
023

1906年、初めての氷河観測が行われ、山頂付近で6.5
キロメートル平方の氷河が確認されました。しかし
この約100年の間に氷河は減り続け、2020年には消滅するだろうとの予測も発表されています。この消滅の危機に瀕する山頂の氷河で、コケ無性芽の集合体を発見し、その成果を2014年11月にプレスリリー
ス発表した植竹 淳特任研究員（新領域融合研究セ
ンター／国立極地研究所）。今回は、その最先端の観測と成果を紹介します。

氷河上一面に広がる
小さな黒いコケの塊ことになったのです。当初は顕微鏡で見たかたちがルウェンゾリ山は、アフリカの他の2山と比べて降うな緑藻かと考えていました。しかし遺伝子解析の水量が多く植生がとても豊かです。頂上までは徒結果、これらが実はコケであることがわかりました。

あることがわかり、日本に持ち帰って詳しく調べる

微生物のような単細胞であることから、マリモのよ

歩で約5日の行程で、登り始めは熱帯特有のジャン

微生物かと思っていた細胞は、コケのライフサイクグルだった植生が、登るにつれてコケと地衣類に覆ルの一部である『無性芽（gemmae）』と呼ばれる

われた雲霧林、アフリカの高山にしか生えない奇妙ステージにあたることから、この塊を「氷河コケ無なかたちをした植物へと変化していきます。標高が性芽集合体（glacial moss gemmae aggregation:

4,500メートルを超えると、次第に植生がまばらな」と名付けることになりました。しかし……
GMGA）岩場になり、ついにスタンレープラトーと呼ばれる

ちょうどチキンナゲットのようなかたちなので、個氷河が見えてきます。この氷河は長さ1キロメート

人的には「氷河ナゲット」と呼んでいます。
（笑）

新領域融合研究センター／
国立極地研究所・特任研究員

ル足らずで、氷河としてはかなり小さいものですが、植竹 淳

この山地では最大の規模です。実際に訪れてみると、氷河の上にはこれまでに見たこともない厚さ1セン

氷河上の生態系が緑の大地を準備する-20

チメートルほどの真っ黒な塊が一面に広がってお地球・環境システムり、その異様さに圧倒されました。手にとってみる

氷河ナゲットは、コケがと、これらが繊維状の細胞が絡み合っている構造で光合成をして有機物を作り、それを内部でいろいろ

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Project30

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トが取り残されて乾燥しており、その状態のまま数年を経た場所では、氷河ナゲットだったものの上に
他の種類のコケや草などが生えていました。つまり氷河の上で、氷河ナゲットによって高山の土壌の元になるような物質が作られていたことになります。

ウェンゾリ山だけでなく、北極域でも検証を進め始めているところです。

グリーンランドの海岸線を観測するな物質に変換したり、分解したりする微生物が共生する「集合体」で、氷河ナゲットのひとつひとつで1

北極圏にあるグリーンランドを衛星写真で見ると、つの生態系が完結しているといえます。また氷河ナ

その表面の多くが氷に覆われていることがわかりま

ゲットは、微生物が作り出す腐植などの物質によりす。この大きな氷床と陸地の境界線を実際に訪れて真っ黒い色をしています。黒い色は光をよく吸収す

みると、氷河ナゲットよりもさらに細かい、直径約1

るため、コケが繁殖すればするほど氷河の氷は溶けミリメートルの黒い粒に覆われていることがわかりていきます。観測の結果、氷河は年間約2〜3メートます。これらは「クリオコナイト粒」と呼ばれるもので、

ルずつ後退していることがわかりました。今まで氷極限環境でも多く見られるシアノバクテリアという河に覆われていた岩の上には、たくさんの氷河ナゲッ

微生物が絡まってできています。ここでも冷たいとResearch View023

このような氷河と氷河後退域の生態系について、ル「消滅する恐れのある高山の氷河の重要性については、いろんなころを好む 黒い 生物の集合体が、氷河の溶解を促見方があります。例えば生物多様性の側面からは、今のうちに氷河の上に住む微生物のアーカイブを作っておくべきです。生態

進しているのです。しかもこのような場所は、現在系があるということは、私たちの生活に役に立つものを作ってく

グリーンランド氷床の端で年々広がっており、そのれる生物がいるかもしれないことを示していて、それらは氷河を面積の大きさから溶けた水による海面上昇などへの影響も懸念されています。

持つ国の資源ともなりえます。また乾燥している地域（中国の乾燥地、ボリビア、チリ）では、生活・工業用水を氷河の雪解け水に頼っているため、水源として真剣に調査が進められています。
（」遺伝子解析室にて）大気の中に含まれる微生物をチェックするルウェンゾリ山でも、グリーンランドでも、氷河上のだ行われていないため、まずは研究所の屋上に機器

生態系を理解するだけでなく、そこに何が出入りしを設置して、テストを行っているところです。

ているのかを調べることも、今後重要なポイントになると考えています。その謎をとくひとつのキーワー
ドが風による微生物の移動です。人や動物が運ぶのと違って、風は面的かつ長距離に物質を運ぶことができるため、生態系に関する影響がとても大きいこにどのような微生物がどのくらいいるのか、遺伝子▲解析によって解明していく準備を進めています。この観測は極地だけでなく、東京などの都市部でもまプロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/b01/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/earth/▲とが予想されます。そこで大気を採取して、その中

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33

INTRODUCTION

改良が続けられてきました。現在 24 万以上の登録を数える日本の研究者総覧に成長し、去る2015
年 9 月 16 日には、一橋大学一橋講堂（東京都千代田区）にて、科学技術振興機構、情報・システム研
究機構主催、大学 IR コンソーシアム後援により、

Research View 024

人工知能は可読な
ビッグデータを待っている。
国立情報学研究所・教授
プロジェクトディレクター

新井紀子
Projecte - サイエンス基盤技術

Research View
024

researchmap シンポジウム「自らの強み・特色を知るために〜これからの大学の IR とは？〜」も開催されました。
「一人一人の研究者がいかにグロー
バルに活躍するかということだけでなく、日本の研究を国際的に競争力あるかたちでポジショニン
グしていくために必要なのが researchmap」と、情報・システム研究機構発足直後の融合研究で「サプロジェクトディレクターの新井紀子教授（国立

イエンス2.0」として研究開発が始まった research

情報学研究所）。その研究開発が、リサーチコモン

map。研究者の卵や研究支援者にも門戸を開き、ズ研究プロジェクト「e- サイエンス基盤技術」と共同研究を加速し、大学共同利用の基盤となるよ

して進められています。
（researchmap についてうなシステムとして2009 年に公開され、以降もはこちらから http://researchmap.jp/）

融合研究のためのプラットフォーム

世界に先駆けてこういうものを日本が作ったことは、

researchmap という企画を機構の融合研究として始めた時、最初に私に招待講演を依頼くださったのぜひ強調しておきたいと思います。

大学のリポジトリを「機械可読」にする

が「NSF Tokyo Regional Office（米国 The National」だったんでScience Foundation の東京オフィス）

どんな研究があるかを知るには、まず論文データです。ところが講演したところ、みんなホームページ

す。多くの大学や研究者は、論文のリストを提出すを持っているのに何でこういうものが必要なのかとることが重要だと思っていらっしゃる。しかし、そいったご意見が多く、全然理解されなかった。とこれは紙の時代の連想なんです。研究は論文の本数

ろが程なくオバマ政権になって科学技術政策のたで測るものでもないし、実際関心がある研究者が本めの科学という方針が打ち出され、NSF には政策の文をクリックして、その後に読むなり引用するなりための科学の大規模プロジェクトが作られました。

といった一連のアクションが伴わないと、その研究

そのディレクターだった Julia Lane 氏が来日したとは加速していきません。この意味で、リンクが張らきに、researchmap のデモをご覧になって、これがれていない「黒い」データはダメだ、と私は言ってい自分の欲しかったものだとおっしゃったんです。現ます。学術プラットフォームは、参照することによっ

在でもまだ国全体をカバーする規模の統一的な研て連想が広がるとか、ああ、これが自分が求めてい究者総覧が出せる researchmap のようなものを持った情報だな、というふうに誘導されていくようなているのは、本当に限られた国しかないと言えます。 「プッシュ型」のデータベースであるべきです。この点、

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科学技術政策・研究戦略策定のためのデータ基盤
researchmap は、日本が研究とイノベーションを推進する戦略に役立つ基盤データを提供していきたが本当によかったのか ─ たとえば交付金を減らして競争的資金を増やしたらどうなるのか？ また
このことによって期限付き雇用の若手研究者が増加していますが、この人材がどこへ行くのか？ この雇用を把握することによって、元の政策を評価す

researchmap は現在 JST さんが運用していますかるといったことです。現在はこのような評価の基にら、今後たとえば競争的資金に関する JST のデータなるデータがないんですね。あるいはこのようなベースとリンクする、といったことが実現できれば、データを大学にフィードバックし、各大学でさらに研究者が researchmap に自分の研究情報を蓄積す

教務のデータを加えることで、大学の強み・弱みをる大きな動機になるでしょう。

分析する。今大学が迫られている「体質改善」を、最も望ましいかたちで実現するといったことにも、ぜひ researchmap をご活用いただきたいと思います。
その際、人間が見て分析しやすいような情報の可視化技術にも、私たちは取り組んでいきたいと考えています。

Research View024

いと考えています。ある科学技術政策を行ってそれ「オープンサイエンスへ向けて、何よりも重要なのは、研究データ

進化する「プッシュ型」でいっそう使いやすくをどう共有していくかだと思います。しかしながら、データによって共有しようと思っても読めない、機械が情報を取得することができない、といったことはよくあるんですね。このように人にしかわからないビッグデータが大量にあっても、データ利用は進み

researchmap はこれまでも背後でデータベースをません。言い換えれば、人工知能は機械可読なビッグデータを待っているということです。ログインしたら、あなたはこういう情報駆使して、研究者の方が手間をかけずに論文や科研が要るでしょうとか、こういう研究者を欲しているでしょうとかいっ費情報などの業績を入力できるという便利な特徴たことが、人工知能の技術を使って、自然と推薦できる状態になを備えていました。このような使いごこちの背後にるといいなというふうに思っています。
」（researchmap シンポジウムの会場にて）ある研究開発を、サブリーダの武田先生、
相澤先生との協力体制の下で発展させています。これからは、たとえば共著論文を共著者の一人が入力

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したら「これはあなたの論文ではないですか？」と通知する機能や、同一人物・同一論文を同定する「名寄せ」などの機能強化を行います。機械が入力した

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ものは薄く、本人が入力したものは濃く表示して入力支援するようなイメージのインターフェースを、来年度ぐらいからご提供できるのではないかと考
プロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/a04/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/science3/▲

えています。

▲

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37

INTRODUCTION

本年度で4年間のプロジェクトを終える「システムズ・レジリエンス」。去る2015年11月21日には、現場の災害対応を考える人たちのコミュニティとの交流の機会として、第3回「IT ×災害」会議を共催しました。
主催の「IT ×災害」会議実行委員会も、当プロジェク

Research View 025

レジリエンスの知恵を役立てるために。
統計数理研究所・教授
プロジェクトディレクター

Research View
025

トと同様に、東日本大震災をきっかけに発足したコミュニティとのこと。
「レジリエンス」がまさに生きたテーマであることを、実感させる機会でもありました。今回はこのイベントの様子を交えながら、「シ
ステムズ・レジリエンス」プロジェクトを総括します。
お話は、プロジェクトリーダーの丸山宏教授（統計数理研究所）です。

防災減災を考えるには
人のネットワークが大切
今回のイベントでは、学術の立場からの提案として「システムズ・レジリエンス」プロジェクトの概要を

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スピーチ、ポスター、トークセッション等のいろいろなかたちでご紹介しました。また参加されたみなさんからもさまざまな立場からの報告や提言があって、その中でやはりよく話題にのぼったのが人的ネット
ワークの重要性だったと思うんです。それ、実は、僕らが考えているレジリエンスの本質にとても近いところにあって、多様性や利他性がうまく機能している一例として捉えることができると思います。今回の共催は、プロジェクトスタート当初の目標のひとつであったレジリエンスのタクソノミー（分類学）
を、 「IT ×災害」会議は、それぞれの仕事やバックグラウンドを持ち具体的な例に沿って検証する機会として大変有意義だったと考えています。

ながら、IT や災害対応を考える人たちのコミュニティ。2013年
秋に、アンカンファレンス形式による第1回を開催してから、いくつかのプロジェクトが派生し、成長してきたという。東日本
大震災後のボランティアをきっかけに、復興庁の非常勤を務め丸山 宏
×第3回「IT ×災害」会議実行委員会

世界のレジリエンス研究が集まった湘南会議

Project

一方、世界の研究者たちは、レジリエンスというテー

システムズ・レジリエンス

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01（

「現場に行くのる小和田香さんは、第1回から実行委員を務め、ではない支援がある」と、情報を集約するウェブサイト「減災インフォ」を運営する。
「平時も含めた、命を守るための情報発信に特化して活動しています。自治体・市民・地域メディアに一次情報の発信を呼びかけたうえで、情報の信頼度を高めるための発信方法やキュレーションのしかたを遠隔からサポートする。

マにどうアプローチしているのか？ ─ というと、そのために人的ネットワークと情報系の両方からアプローチしまず挙げられるのは、生態系や環境系のシステムを

ています。
」

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どうしてもできない ─ 言い換えると、ひとたび危

ステムの振る舞いを解析・モデル化するシステム・機が起こったらそれまで対象としていたシステムのダイナミクスの研究もさかんです。また地域別に見縁（バウンダリー）を変更しないといけない、というると、危機意識の高さなどを背景にシンガポールやことでした。たとえばもし地球規模の脅威があったら、フィンランドなどが比較的早くから取り組んでいる

太陽系もある程度一緒に救わなければ地球を救え

といった特徴も見えてきます。われわれはこのようない。このことを境界からの溢出効果という意味でなレジリエンスに関わる研究の世界的なネットワー「バウンダリー・リーケージ（Boundary Leakage）」

クを構築して、2015年2月にレジリエンスをテーマと呼んだりします。

にした湘南会議を開催しました。6日間にわたる議
論でさまざまな進展があり、中でも大きな「気づき」となったのは、脅威が現実になってあるシステムを

タイの洪水における口コミ効果を解明する

救おうという時、そのシステム「だけ」を救うことは「システムズ・レジリエンス」プロジェクトは、このよ研究者として、災害やリスクに強い社会を作るためのソーシャ

うな分類学に基づく帰納的アプローチと、システム

ルデータやオープンデータの分析等を手がける村上明子さんの数理モデルから出発する演繹的なアプローチとも、今回の実行委員のひとり。災害発生時にいち早く現場に入いう2つの方法を、同時進行させるデザインになっり情報支援を行う「先遣隊」である「IT DART（代表理事：及川卓也氏、他）」の立ち上げにも携わった。IT ×災害会議には第2ています。具体的な研究成果を2つ採り上げると、ま回から参加し、「今回のテーマは つながり×ひろげる 。学術

ず1つに、レジリエンスは人々のムードにかなり依存の世界でレジリエンスをテーマとしたこのプロジェクトはましているという現象を取り扱う、岡田仁志准教授（国

さにぴったりだと思い、共催を提案しました」。なおイベント
では「全日本芋煮会同好会」による炊き出し訓練も行われ、好天候の下「つながり」の輪が拡がった。

立情報学研究所）の研究です。人間社会には、人々

Research View025

対象としたレジリエンスの研究です。それから、シ

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丸山教授は「技術者・研究者と社会貢献」のセッションでも講演。

が大丈夫だと思えば比較的安定するし、逆に誰も信職業としての科学者はここ100年の歴史しかないことや、オー
プンサイエンスの新しい流れなどを紹介した。セッションをじないムードになってくるとどんどん事態が混乱す終えて「災害と言った途端にわれわれの頭の中には地震、津波、るといった傾向があります。そこでタイの洪水災害

台風といった災害が思い浮かぶけれども、パンデミックのほを例にムードが悪くなる傾向をモデル化し、みんな

うがはるかに大きな脅威かも知れない」と、丸山教授。

が信じられない等と言い始めた時期の特定などを、
今ツイッターのログ等から検証しているところです。

遺伝子からわかった
収穫逓減則と多様性の相関
もうひとつは、生物の進化において、収穫逓減則を世界に生きていますよね？ 収穫逓減則を利かせ入れるとシステムが多様になるという明石裕教授（国ることによって、有利な遺伝子を適度に備えた中間立遺伝学研究所）の研究成果です。収穫逓減則があ

層が多様に存在するようなシステムをつくることがるシステムでは、有利な構成要素を横軸に、その効できる ─ これはいま企業などが持続的発展のた用を縦軸にグラフを描くと、最初は右上がりに伸長

めに積極的に取り組んでいる人材の多様化施策にし、途中から横ばいに近くなるような軌道を描きます。 もヒントになる発見と言えるのではないでしょうか。
実際の遺伝学の研究では、個体に有利な突然変異を横軸に、環境への適合性を縦軸にとります。ある程度まで有利な条件が積み上がってくれば、それ以上か生き残らないのではなく、多様な生命にあふれる▲ウィンの法則に従って、私たちは100％最適な者しプロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/b04/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/resilience/▲

有利な条件が増えてもたいして違わない、というのが収穫逓減則の利いたシステムです。実際にも、ダー

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41

INTRODUCTION

ウェブ以前から人間の持つ知識に注目し、人類の巨大な知識をいかに機械が使えるようにするかに取り組んできた武田英明教授（国立情報学研究所）。まだ
人々を惹きつけることはなかった1990年代前半のウェブに大きな衝撃を受けて「未来の知識はここに

Research View 026

ウェブデータはオープンを目指す。
国立情報学研究所・教授

武田英明

Projecte - サイエンス基盤技術

Research View026ある」と、人工知能（AI）の研究からウェブによる知識獲得へ、いち早くテーマを移したといいます。約6年前に「学術世界の情報共有を進歩させよう」という新井紀子教授

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（国立情報学研究所）の講演に賛同し、セマンティッ
クウェブと呼ばれる技術を利用した学術情報流通基盤構築を提案したのが、リサーチコモンズ「e- サイエンス基盤技術」プロジェクトへの参加のきっかけでした。

人間の知識へ、
工学的なアプローチで近づきたい

ブレークスルーとなった「DBpedia」
ではこのようなウェブ上の知識がどういう形式でAI の分野は今、第3次ブームを迎えていますが、機記述されていれば、機械と人がともに利活用できる

械が学習するためにはやはりその前提として知識のでしょうか？ そこで、ウェブの生みの親であるが必要です。ところで知識とは何でしょうか？……

ティム・バーナーズ＝リーが提唱したのが、ネット上

仮にブリタニカ百科事典を人類の知識源の代表例の情報を再利用可な意味ネットワークにするためのとすれば、近所のレストラン情報や列車の運行表の技術「セマンティックウェブ」でした。これは主語・ような身近な知識もありますね。そもそも情報を集

述語・目的語からなるシンプルな構造化言語「RDF

めようがなかった時代には、そんな世界の隅々にわ（Resource Description Framework）」を 標 準 言たる些末な事柄まで知り得るとは誰も考えなかった。

語とし、この言語によって書かれたデータは「LOD

ちなみに近年話題になっている IBM の人工知能ワ（Linked Open Data）」と呼ばれます。その名の通り、トソンも、まさに巨大な知識ベースという昔からのネット上に「オープン」に置かれ、他のデータと「つ夢を実現したものだと言えるでしょう。しかし今や、ながる」ことができるのが LOD の大きな特徴です。

ある種の哲学的な知識よりも、むしろ生活の中にあたとえば「来月10日東京で行われるイベント」といっる些末な知識のほうが重要だろうと私は考えていた文に含まれる「いつ」「どこで」「何を」などの意味ます。ブログや SNS などを含めたこのような知識を機械が理解し、「来月のイベント情報」といった他に対して、工学的なアプローチで近づきたいというのデータベースともスムーズにつなぐことができるのが、私の研究です。

わけです。ウェブがこの新しい記述方法へ移行する
ひとつの契機が、ウィキペディアの RDF データである「DBpedia」だったと言えるでしょう。いったん機

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43

オープンでつながる
科学データのこれから

DBpedia Japanese
http://ja.dbpedia.org/

LODAC Museum / LODAC Species

研究データを作って、論文は投稿したけれども、その後データは共有されないままになっている……そRDF で知識を出力できるため、たとえばウィキペディ

キング」を構築して、利便性を向上させたりしていアの知識を自社のデータベース上でシームレスにます。また日本の美術館・博物館100館以上の収蔵活用するといったことが簡単に行えます。実は、人作品情報を集めて、LOD によるデータベースも作り類の知識をいかに集めるかという問題には、すでにました。専門家による同一作者の特定を行うなどし答えが出ているのです。

て、串刺し検索等ができる「LODAC Museum」というサイトを運用しています。さらに生物の分野でも、

つながるデータを作る
LODAC プロジェクト

分子生物学・生態学といった領域の違い、植物・動物・とはいえ LOD は、ウェブ全体のデータ量からみると

ブサイト「LODAC Species」を公開しました。また

1％にも満たないと言われています。そこでわれわ

日本特有の和名という問題も、世界の情報とつない

微生物という対象の違いなどによってばらばらの状態に置かれていたデータベースの統合を行い、ウェれの目的である学術情報の共有を実現するためにで最大の生物和名データベースを構築して同サイは、われわれの知識を共有するしくみを準備しなけ

ト上で提供しています。この際、苦労したのは種のればなりません。そこでまず DBpedia の日本語版

名称で、新しい科学的発見によって学名が変更にな「DBpedia Japanese」を、プロジェクトの中で運用ること等がわかったため、知識の変化を書くオント

しています。たとえばスポーツのカテゴリーに「相ロジーを作って学名の変遷がたどれるような仕組撲」がなかったのを加えるというようにオントロジー

みを提案しました。

の拡充を図ったり、検索などで入力される文字列とに拡がる問題であって、データ標準である LOD を使って、研究データを将来にわたって使えるように公開することの重要性は、世界的にも広く認識され、https://japanlinkcenter.org/top/

ORCiD
http://orcid.org/

プロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/a04/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/science3/▲

ウィキペディアの項目をつなぐ「エンティティ・リン

としています。実はこれ、生物学に限らず科学全般

ジャパンリンクセンター（JaLC）▲

械が理解できるデータが作られれば、人手を介さず

Research View
026

れじゃ駄目なんだ、と今、学術の 文化 が変わろう

http://lod.ac/about

研究データのオープン化を加速しています。ちなみに当リサーチコモンズの DBCLS の取り組みも、同じ方向にあると言えるでしょう。また個々の論文や研究者をウェブ上で一意に認識できるようにするための識別子として、データの置き場所が変わると変

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わってしまう「URI」に代わって、「DOI」を付与しよ

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うという活動も始まっています。さらに論文そのものも ─ ひょっとするとすでに大半の論文が、文章を書くのではなく、データを構造的な情報として提示すればよいのかも知れません。実際、多くの学術ソーシャルメディアのデータ等を調べていると、知識がどの分野で日々生まれる論文を人間が読み切れないたように出来てくるかというところに、すごく興味を引かれますね。

め、いかに適切な論文を探すかという課題が生じてその中には、後世ずっと残っていくような知識もきっと含まれている……。現実の知識を扱う研究としては、あまり大きな

います。LOD データであれば、誰もが、より欲しい

仮説よりも、むしろ今、目の前にある知識、情報なり、データな情報に的確にアクセスできるようになる ─ それ

りをしっかり見るのが重要だと思っています」。研究のかたわ

はみんなにとってよいことだと言えるでしょうね。

」
ら、DOI 識別子の登録機関「ジャパンリンクセンター（JaLC）の委員長、また学術論文の著者 ID を統合的に管理しようというプロジェクト「ORCiD」の理事も務める。

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45

INTRODUCTION

人と機械が共生する以上、人間が使う言葉を研究す
る「自然言語処理」という分野を欠かすことはできません。そもそも言語は、人間にとって思考の道具であり、他の動物にはない大きな特徴と捉えられてきました。その根幹にあるものは論理でありながら、Research View 027

統計的思考が自然言語処理を変えていく。
統計数理研究所・准教授

持橋大地

Research View
027

機械のためのプログラミング言語とは異なり、論理だけでは説明できない難しさを持っています。どうしたら人間が使う言葉の「意味」をモデル化できるのか？ ─ 学術における自然言語処理は、その背後で統計学、離散数学、最適化問題など、さまざまな数学を駆使しながら発達してきました。なかでも確率・統計の考え方に基づき、観測された言葉の集合だけから機械が学習する「教師なし学習」のアプローチで知られるのが、「メタ知識構造解析」

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プロジェクトの持橋大地准教授（統計数理研究所）。
今回は、その研究の最前線をご紹介します。

モデリングを担う統計解析

基礎研究ならではのコラボレーションの拡がり

僕は、単語それぞれがどのような確率を持って使われているかを一般的に説明できる、言語モデルにつ自然言語を解析するためのこうした統計的な方法は、いて研究しています。これまで人間が営々として記

実は言語以外にも、言語と共通性のある他のデータ述してきた知識を、実際に人がどのように使っていにも使うことのできる基礎的なものです。そこで現在、るかというデータから導きたい。この「使われ方か

自然言語処理だけでなく、他の分野への適用や応用ら導く」というのが、まさに統計的な方法というこ化などを含めた共同研究がいくつか同時進行してとなんですね。統計的自然言語処理の学者は、自然います。たとえば国立国語研究所との共同研究では、言語をモデル化する知見を持っているけれど、これ言語のもうひとつの重要な要素である「音声」に注は非常に新しい学問分野なので、何をすべきかにつ

目し、言語モデルの新たな基礎になるような研究をいては伝統のある言語学も参考にして、われわれは進めています。また言語処理で研究開発した「階層問題を解く方法を提案する。するとこれまで手作業

ベイズ言語モデル」や「隠れマルコフモデル」等と呼でやっていたアノテーションのような作業に「自動ばれる統計的手法を音楽や楽譜解析に応用した「音的にできるんじゃないの？」という方法が示せたり、

楽情報処理」、音響解析に活用した音響モデル、さら

Project

また言葉の論理性だけに頼っては解くことができなにロボットの動作を時系列に沿ってモデル化するロ

メタ知識構造解析

かった現象にも迫れたりします。

ボティクスへの応用研究なども進行中です。

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47

方法とは、おまけのようなものではなくて、新しい知見が生まれる土台のようなものだからです。最終
的にはやはり自分で両方できるようにすることを目指す、その第一歩になるのが共同研究だと思います。
というのも僕自身が、実は文系から理系へ進学した

たことのひとつは、「たたずまい」という言葉を論理は絶対に表現できないということでした。
「たたずまい」という言葉の意味を、その言葉自体の中へいくら深く追っていっても、意味を取り出すことはできません。意味はむしろ、この語が他の語とどのよ「たたずまい」という言葉を論理は表現できない

うな関係にあるのか、外からどう観察されるかを測ることによって定義されます。実際、統計・確率の方法を使えば「たたずまい」を表現できるのです。

共同研究においては、しかし、たとえば言語学者や社会科学者がまったく統計を知らないまま「データだけ送りますから、分析をお願いしますね」といったことでは意味がないだろう、と僕は考えています。

Research View027

経歴を持っているんです。院生時代、強く思ってい2016年2月刊行予定の『岩波データサイエンス』第2巻 自然言語

宮尾祐介プロジェクトディレクター
との出会い

処理特集では、オーガナイザーを務める。執筆陣には、宮尾准教
授の名前も。自然言語処理は近年、社会インフラとしての利用を見据えて、大学だけでなく企業等でも開発に取り組む研究者・技術者が増えつつある。
「自然言語処理に興味を持っている人々へ

リサーチコモンズの「メタ知識構造解析」でも、この向けて、学術的な研究の最前線でどんなことが行われているかをわかりやすく伝えようというのが狙いです」。

ような自分の確率の方法や知識が役立てられればと考え、宮尾准教授（国立情報学研究所）とプロジェ
クトとして初めて一緒に研究しています。つい最近
も「ところで」という語は、話題を切り替える力を持っていますが、その力を前後の言葉の分布を比較する
ことによって測ってはどうか？ といった提案をしたところです。宮尾准教授は、言葉の論理性の要である構文解析で知られる方ですが、論理といってもある種のメタ論理体系を構築することによって、集合とその下位集合のような論理的な包含関係を考えるなど、イノベーティブな取り扱い方に特徴があります。統計から見ると、このような集合論は表現しにくいので、とても興味のあるところですね。人の言語の使用をすべて統計モデルから導けるのか、
それともどこかに人手を介した方がよいのか、まさしていきたいと考えています。

プロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/a02/▲にそういった点をプロジェクトでいっそう明らかに

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49

INTRODUCTION

実験に理想的な遺伝的特質を持つことに加え、ショウジョウバエとならんで約100年もの歴史を持つ
実験用マウス「ムス・ムスクルス（Mus musculus）」。なかでも世界のラボで最も広く使われている

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Research View 028

データが語る 豆ぶち鼠の大いなる帰還。
国立遺伝学研究所 副所長・教授

城石俊彦

Project

遺伝機能システム

Research View
028のが、黒っぽい栗毛を持つ C57BL/6という00

9（系統です。この基準系統は、20世紀初頭のアメ

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リカで樹立されたもので、ヨーロッパ産のマウスに由来するとされながらも、実は日本産マウスのルーツを持っているらしい、と長い間考えられてきました。しかしヒトゲノムが解読された21世紀
初頭、バイオ分野だけでなく科学全体に大きな変化が訪れます。2002年12月、6カ国からなる国際研究チームによって、ヒトに次ぐ2番目の哺乳類としてマウス基準系統の全ゲノムが解読されると、そのルーツにも新たな光が当たることになりました。

30余年に及びこの問題に取り組んできた国立遺伝学研究所と、その一端を担うリサーチコモンズの「遺伝機能システム」プロジェクトの成果を、国立
遺伝学研究所 城石俊彦教授がご紹介します。

それはメンデルの法則から始まった

リスの文献などから、この愛玩用マウスを知ったイ
ギリス人の貿易商が横浜から持ち帰り、19世紀の後われわれが取り組む遺伝学という分野は、メンデル

半に本国の愛好家に渡ったことがわかっています。

の遺伝の法則に始まったと言ってよいでしょう。単当時の JF1マウスは、内耳の三半規管の異常のために子が親に似るというのではなく「何らかの単位化に方向感覚がなく、くるくると回ったため「ワルツをされた物質が親の性質を決めている」というまった

踊る鼠（Japanese waltzing mice）」と呼ばれていく新しい考え方は、1866年の論文発表当時すぐにはました。

認められず、1900年になってようやく3人の学者によって再発見されました。この時、メンデルの理論

デンマークから帰還した「豆ぶち」を検証するために行われた追試のひとつが、今回の話の主役である「豆ぶち」鼠ことファンシーマウスと、 ところが1987年のこと、デンマークの首都コペン
ヨーロッパ産マウスとの交配実験でした。ファンシー

ハーゲンのペットショップで、偶然にもこの「豆マウス「JF1」は小さな体に白黒のぶちという特徴をぶち」あるいはファンシーマウスが、実際に見つ持つ鼠で、日本の文献をひもとくと、江戸時代の天かったのです！ この時点では、まだ本当に日本

明年間に大阪で出版された『珍玩鼠育草（1787年）』

産マウスであるかどうかはわかりませんでしたの中に絵入りで紹介されています。また当時のイギが、国立遺伝学研究所の故・森脇和郎教授がこの

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子遺伝学が発展し、多くのゲノムプロジェクトが生まれました。特にヒトゲノム計画をきっかけに、ゲ
ノムプロジェクトで作成された塩基配列データは論文発表の前に全データを公開して研究者が自由に利用できるようにするという、研究コミュニティ

野では、大量の情報を解析して データに語らせる「データ中心」の方法が不可欠な時代に入ったと言ってよいでしょう。2002年に公開されたマウス基準系
統のゲノムデータからは、哺乳類の中でもマウスが遺伝的にヒトにとても近いことが明らかになり、特マウスを日本に持ち帰り、長年の努力の末に豆ぶに医療分野等における実験用マウスの重要性が改

ち鼠「JF1/Ms」系統を樹立することに成功しました。 めて認識されました。国立遺伝学研究所を中心とすまた研究所では同じ頃、日本各地の野生鼠の系統育る日本のチームは、2008年に系統樹立した日本産成にも取り組んでおり、そのうちのひとつ、三島産

マウス2系統の全ゲノムの解読を終了し、そのデーの「MSM/Ms」の系統樹立にも成功しました。

タを世界へ向けて公開しました。その後2011年には、
英国サンガー研究所から西欧産亜種「WSB/EiJ」の最先端研究を「データ中心」の解析で競う時代へ

全ゲノムも公開され、ヨーロッパ産と日本産のマウス系統の全ゲノム情報の比較解析から、実験用マウスのルーツを探ることが可能になったのです。

一方、1953年に発表された DNA 二重らせん構造と技術の進歩によって、20世紀末には分子生物学・分Research View
028の世界的な合意が形成されました。生命科学の分

国立遺伝学研究所にある野生マウスの標本室。世界各地から捕ムス・ムスクルス100年の旅路

獲して集められた剥製が、引きだしいっぱいに並ぶ。
「ここにある
標本は、すべてゲノム DNA が調整済み。毛色や形態の計測デー
タも揃っています」と城石俊彦教授。

「遺伝機能システム」プロジェクトでは、われわれは日本産マウス2系統とヨーロッパ産亜種の全ゲノムを、ベイズ推計という統計の手法を用いて基準系統と詳細に比較し、基準系統の遺伝的な起源を明らかにしました。まず基準系統には日本産マウス由来の遺伝子が6〜7％含まれており、これが基準系統に2種類のゲノムが混じった「モザイク構造」を与えていたことがわかりました。そして基準系統に混じっている日本産マウスの遺伝子は、三島産マウスよりもファンシーマウス JF1の特徴によく一致していました。これらの結果を総合して、われわれは ─ 日
本の愛好家に育てられていた「豆ぶち」が英国の愛データ公開サイト『国立遺伝学研究所マウスゲノムデータベース

好家に渡り、ヨーロッパ産マウスと混血し、この系』の運営を担う、国立遺伝学研究所の高田豊行助教。
（NIG_MoG）

統がアメリカへ渡って基準系統となったことはほぼエネルギー代謝に関連した遺伝子の探索と機能解析が専門だが、「ふだんラボで仕事をしている研究者が、なるべく直感的に使え間違いない ─という結論を得ました。この成果はるよう工夫しています。少しでも多くの研究に役立ててもらえれ2013年に Genome Res 誌に発表されています。

ば」と、日々改良に励む。たとえばトップページでは、染色体の図
表にカーソルを合わせるだけで、ゲノム番号と位置情報（座標）が表示され、希望するゲノム領域を探索できる。遺伝子の検索結▲果としては、塩基多型が一覧できるテーブルが表示され、テーブ▲

パク質やアミノ酸置換情報等も参照できる。
「現在、ゲノム多型

プロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/b02/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/life/

ル内のリンクからさらに他のデータベースへ飛び、関連するタン
情報と他の表現型情報をリンクさせる機能強化を進めています。
遺伝子機能の解明を加速できればと考えています」
。

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INTRODUCTION

2016年3月、3年間のリサーチコモンズ事業が終了します。そのプロジェクトのひとつである「遺伝機能システム」は、しかし、当機構設立以来の融合研究を継承し、併せて約10年にわたって発展してきました。
そこで去る1月25日、その成果を報告する研究集会

Research View 029

ゲノム×統計学のNEXT STEP。

Research View029

「遺伝学と統計学における数理とモデリング」が、東京・六本木にある政策研究大学院大学にて開催されました。ゲノムを中心とした遺伝学のデータを解析する統計学にとって、「遺伝機能システム」はどんなプロジェクトであり、今後どんな展開へとつながっていくのか──研究集会の開催について、開催責任者でもある統計数理研究所の栗木哲教授・藤澤洋徳
教授がご紹介します。

いま注目の「セレクティブ・インファレンス」
今回の研究集会はプロジェクトのまとめの報告会として開催するもので、プロジェクトに関わって2

きた仲間がこれまでに培ってきた統計的手法を、ゲノム解析に関わるコミュニティに紹介しようとい

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う趣旨です。そしてこの他にもうひとつ、この機会を活用して、この分野に関わる別の新しい動向をご紹介いただこうと、プロジェクト外の研究者にも声とは、実はこのような統計の性質をとても色濃く持をかけました。招待講演のテーマは、機械学習の中

つ手法のひとつなのです。
（藤澤）の新しい潮流である「セレクティブ・インファレンス」
です。私がかねてから専門としていた多重検定と数学が「難しすぎる」という統計的手法が別の文脈で展開され、しかも近年、 「簡単過ぎる」の狭間で非常に発展していると聞き、たいへん楽しみにして

統計数理研究所・教授

きました。
（栗木）

融合研究を始めた10年前は、新しい研究者ネット

栗木 哲（写真左）

セレクティブ・インファレンスについては、われわれワークが急に目の前に開け、すごく刺激的でした。

統計数理研究所・教授

統計の立場から見て、機械学習がここまでやるのか、 この人たちは何を知っているんだろうと、お互いに藤澤 洋徳（写真右）という驚きがありました。というのは、データマイ

触手を伸ばし合ったし、私もゲノムに接して、なんニングのように、データからの発見という志向を持というデータの宝庫だろうと魅力を感じました。一方、Project

つ機械学習に対して、統計は得られた結果に本当に最近ではみんなすっかり顔なじみになって、論文の遺伝機能システム

再現性があるのかという、方法が担うことができる

投稿やレフリーへの回答等に関する細かな相談を

信頼性をとても重視するからです。そして多重検定受けることが多いですね。
（栗木）

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生殖隔離を起こす
イネ遺伝子型の多重検定
本プロジェクトで私と藤澤教授、倉田のり教授（国立遺伝学研究所）、春島嘉章融合プロジェクト研を大量に集めたデータの多重検定問題があります。
イネの染色体は全部で12本あり、そのうちのある
特定の場所の遺伝子とまた別の特定の遺伝子の組
み合わせによって、なかなか生き残らないイネがあることが知られています。純粋種を掛け合わせ
研究自体は面白いのですが、一番困ったのは、論て樹立された系統を考え、このような個体が減数

文が通りにくいことでした。既存の研究分野には、 分裂の段階で「交差」したりするような現象を含それに対応した科学雑誌があるので、ある程度こめてモデリングしていくと、ある染色体とある染

ういうものを書けば通るという暗黙の理解があり

色体の組み合わせの個体数というものが計算できます。ところが新しい研究には専門のジャーナル

ます。ところが実際に実験を行うと「ずれ」があるがないし、しかも融合研究ではたとえば遺伝系の─ これが、遺伝子が不適合な場合に生殖隔離を雑誌に出せば数学が難し過ぎると言われ、統計の起こすという有名な「ドブジャンスキー・ミュラー

雑誌に出すと数学が簡単過ぎると言われます（笑）。 （Dobzhansky-Muller）モデル」で、この原因遺伝
ちょうど中間にあたるバイオインフォマティクス

子を特定することが遺伝学的に重要だというのが、系の雑誌にも投稿しましたが、それでも苦労しま

そもそもの問題でした。そこで私たちはチューブ

した。
（藤澤）

法を用いて、1,000個掛ける1,000個の遺伝子型のResearch View029

究員とが行った解析のひとつに、イネの遺伝子型

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組み合わせで理論値と実測値を比較する、全55万ションが湧いてきます。それからプロジェクトを通じて、欠けのある生々しい科学データに接したことも、大きな動機づけになりました。このよう個の検定を行いました。それぞれの組み合わせのな刺激こそ、新しい研究の源ではないでしょうか。

ピークを算出し、それが有意なピークであるかど（藤澤）

うかの判定に関する論文を発表しました。
（栗木）

統計学者に、もっと刺激を！
ゲノムデータは、非常に巨大であり、それまでの統計的手法では対応しにくいことも多く、また統計学に大きな意識の変化を要求しました。このことは私自身がこれまで関心を持ってきた、データの中心から著しく外れているため通常は除外する「外れ値」と、観測データの欠損である「欠測値」についても同様でした。テクノロジーが進化すれば

写真左から城石俊彦副所長、高田豊行助教、プロジェクトディ
レクターの倉田のり教授（以上、国立遺伝学研究所）、土谷隆教
授（政策研究大学院大学、共同開催責任者）、栗木哲教授、藤澤洋徳教授（以上、統計数理研究所）。

精度が上がり「外れ値」はあまり出て来なくなる

安定な部分を持っており、むしろ外れ値は増えた

たり、新しい統計的手法をつくり出そうとモチベー▲

りすることも多いのです。するとやはり自動化しプロジェクト概要
http://rc.rois.ac.jp/research/b02/
プロジェクトウェブサイト
http://tric.rois.ac.jp/life/▲

だろうと思っていたのですが、新しいものこそ不

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Project

動と蛍光ライブイメージングデータの各ピクセルを行うできる研究開発を行いました。2014年、これイメージデータ解析に対応する時系列に時間依存相互相関解析を施しをソフトウェア「Monte Carlo Dynamic Classifier,て得られる相関マップ、そして「Red Fluorescent

MCDC」として公開しました。

Protein, RFP」の強度マップにより、アストロサイト

複雑な現象のイメージデータを高度に解析する技術をつくります。

Project directorと吸息性のニューロンを区別する方法を開発しまし

MCDCは、ガウス過程状態空間モデルに基づいて構

松井 知子〔統計数理研究所〕

た。これらの解析方法の開発によって、大脳の賦活

成されています。公開後も、複数サンプルからの学習、部位の推定の信頼度が向上することが期待されます。 学習時に潜在的因子の情報が利用できる場合への生物、人間社会、宇宙などの大量のデータを対応、潜在的因子モデルが利用できる場合への対応、さまざまに組み合わせて利用できるように人間・社会の視覚情報データ解析（サブテーマ3）

いろいろなノイズモデルの利用、アリゴリズムの高なったビッグデータ時代 ─「イメージデー

人間・社会に関わるサブテーマ3では、ケアを必要と速化について検討し、汎用的ツールとして拡張・整タ解析」プロジェクトは、現代の複雑な現象する人の増加や老人の孤立化などの社会問題に応備しました。モーションキャプチャーのデータ（CMU

から生みだされる膨大なデータから、人間がえるような研究テーマとして、人や物の外的な特徴

Graphics Lab Motion Capture Database）を 用い

重要な情報を直感的に取り出せるようにしよである映像データをトラッキングすることで、潜在て識別性能を評価する実験を行い、妥当な推定結果うという挑戦であり、世界的にも活発な研究

的に重要な
（動的）
因子を推定し、イベント検出・予測が得られることを確認しています。

分野だと言えるでしょう。

本プロジェクトは、生物・医療関係、人間社会にまた具体的な成果として、4D ライブセルイメージング

がる3つの異なる分野の研究者たちが集まって、そのデータを対象とした細胞検出、セルトラッキング、

れぞれサブテーマを持って活動してきました。まずイメージレジストレーションという3つのアルゴリ

は各分野で実際に生み出されたイメージデータをズムを開発し、ソフトウェア「SPF-CellTracker」とし取り扱い、独自にデータを高度に解析する可視化のて公開しました。また線虫 C エレガンスの中枢神経技術を開発します。さらにその成果を汎用的なイメー

系のカルシウムイオンイメージに開発手法を適用し、ジデータ解析ツールとして公開し、他の基礎分野の神経回路の動作特性に関する研究を発展させました。

さまざまな問題に適用したり、応用分野に適用してさまざまな意思決定支援に役立てたりできるような基盤技術を確立します。

オプティカルイメージングデータを用いた脳の動作原理の解明（サブテーマ2）
脳の動作原理の解明には、脳に蛍光色素を導入して、バイオイメージング・インフォマティクス

その流れの軌跡を画像で辿るといった画像解析が（サブテーマ1）

欠かせません。しかしこれまでは、たとえばカルシ

バイオイメージ・インフォマティクスとは、近年バイウムイメージングデータ画像を獲得しようとしても、

オインフォマティクスの新しい分野として急速に活蛍光色素が不均一に拡散するために適切な画像が発化している研究分野です。バイオイメージ・インフォ得られないなど、数多くの問題点がありました。

マティクスは応用分野が広く、分子生物学の基礎研究から、医療における創薬・診断・治療まで多岐にわ

サブテーマ2では、カルシウム指示薬である「Oragon

たります。サブテーマ1ではこのうち、バイオイメー

green BAPTA-1」を利用した蛍光ライブイメージンジの特徴抽出、分画、レジストレーション、分類、可

グデータの各ピクセルに対応する時系列の分散値

視化等の統計的な方法論構築に取り組んできました。 のマップ、局所細胞外電位として計測される呼吸活

サブテーマ1より「SPF-CellTracker」

サブテーマ3より「Monte Carlo Dynamic Classifier, MCDC」

https://github.com/ohirose/spf

http://www.ismvideo.org/NDE0UP/MCDCtool/en/index.html

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Project

300件を分析し、これに基づいてメタ知識構造を形

統計的手法の開発と検索プロトタイプシステム

メタ知識構造解析

式的に表現するための枠組みを構築し、コーパスの

次に、言語的手がかりに基づく手法と統計的特徴にアノテーション方法（スキーマ）
を策定しました。な基づく手法を統合した「構造予測モデル」を用いて、人が生み出すテキストからまとまった意味のある知識を自動獲得します。

お本プロジェクトでは、メタ知識構造が明確な学術

メタ構造の自動抽出を行いました。構造を自動認

Project director

論文や特許文書などのテキストを対象としてスター識できる精度は、100アブストラクトを用いた10分

宮尾 祐介〔国立情報学研究所〕

トしていますが、将来的にはより一般的なテキスト

割交差検定によって行いました。またこのような機

データを対象とすることを視野に入れています。

私たちの社会的な活動のさまざまな成果は、能を提供するアプリケーションとして「検索プロト
タイプシステム」をウェブ上で公開しました。このそのほとんどがテキストデータというかたち

言語理論に基づくアノテーションスキーマの策定

プロトタイプシステムでは、「目的」や「結果」といっで大量に蓄積されています。特に知識を生み策定したスキーマに従ってアノテーションコーパス

た関係を区別して、論文を検索することができます。

だす分野である学術の世界では、多様な研究を構築する一方、言語的手がかりに基づく自動抽出

例えば、同じ「機械学習」に関する研究でも、「機械の成果が学術論文や特許として、日々大量に「機械学習を改良した研究」
手法の開発の一環として、SDRT 理論を参考にした、 学習を応用した研究」と、公開されています。しかしながら、これらの談話関係に対して形式的意味記述を与えるアノテー

成果やその波及効果を客観的かつ定量的に把ション方法を構築しました。実験を行ったところア

握・活用する方法は、今のところ存在しません。

ノテータ間の一致度が低いことから、今後スキーマ

しかしながら、たとえば並列して述べられている2の再検討を行う予定です。

つの記述が因果関係を持つような文章では、因果関を区別することができます。

係があるにもかかわらず、その関係がテキスト上に本プロジェクトでは、テキストの中で明示的・非明示

インとして、以下のような研究開発項目を挙げるこ

明示されません。このような非明示的な関係や、係的に表現された因果関係、理由、目的などの「メタ知とができます。

り受けのあいまい性などは、メタ知識構造を記述するに際して、残る課題と言うことができるでしょう。

識構造」に注目し、これに基づいて構造化された知識を自然言語テキストから自動抽出する手法につい• メタ知識構造の定式化て研究を行っています。言語学、自然言語処理、コー• 学習・評価データとしてアノテーションコーパス

パスアノテーション、統計学と専門分野の異なる共の構築

同研究者が集まり、分野ごとに責任を持って研究開• 言語的手がかりに基づく自動抽出手法の開発

発を進め、定期的なミーティングにおいて情報交換• 統計的特徴に基づく自動抽出手法の開発と議論をしながら推進してきました。

• 言語的・統計的手法を統合した自動抽出手法の開発

メタ知識構造の研究開発項目

アノテーションコーパスの構築

開発にあたり、われわれはメタ知識構造の2つの性

学術論文を解析すると、原因、結果、手段、目的、理由、質に着目しました。1つは言語的な性質で、ある関係

状態変化……といったメタ知識構造が、文章の至る（例えば理由）
を示す明示的な言語表現（手がかり表ところに現れることがわかります。これらは知識を現）を利用します。もう1つは統計的特徴で、ある概記述する際に用いられる汎用的関係性であり、知識念（例えば理由になりやすい概念）や概念間関係（因という情報の根幹を成すといっても過言ではない

果関係になりやすい2つの概念）の統計的・確率的分でしょう。われわれはまず、関連する研究の調査を布が、テキストを横断して共通することを利用します。

行いつつ、次年度以降の研究に必要不可欠なリソー

これら2つの性質はそれぞれ不十分かつ相補的であスとなる理論やデータの整備を進めました。

るため、最終的にはこれらを統合して、自動抽出手

まず、実際に公開されている情報処理学会論文誌ア法を開発します。そこで本プロジェクトのアウトラ

ブストラクト230件、ACM, ACL のアブストラクト「メタ知識構造」を形式的に表現するアノテーションコーパス

検索プロトタイプシステム

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Project

ポテンシャル分布の経験値モデルとの比較検証を

ンパク質の分解と生成に関わるパラメータを推定し、データ同化・シミュレーション支援技術行いました。

さらにRipply2の野生型と変異型のパラメータ推定
から実際の観察データと数理モデルの同化に挑戦

データを用いた高南極大型大気レーダー（PANSY）

シミュレーションと大量データ解析を高度に一体化します。

Project director

次情報処理手法の構築：PANSY を含む世界の主要

中野 純司〔統計数理研究所〕

なレーダーから送られてくる観測データと推定値をしています。

生殖細胞分化における RNA 制御モデルの構築と蓄積し、この統計・解析を通じて理論の妥当性や推パラメータ推定：RNA-seq と RIP-seq の統合によビッグデータ時代のデータ解析は、単純にデー定手法の精度検証等に取り組みました。物理量の大り、Nanos2の標的 RNA の候補を導出し、生殖巣でタ量が増加しただけでなく、多くの異なるタ

気乱流強度とエネルギー消散率の正確な推定、直接の実際の発現の有無を調べます。また Nanos2のイプの発生プロセスからのデータを扱わなく測定データのグローバルモデルへの同化スキーム

転写から翻訳・分解までの過程を微分方程式でモてはならない点に大きな特徴があります。複のアップデート、GPGPU 計算機を用いたレーダーデル化し、Nanos2の標的 mRNA を推定します。そ雑な大規模数値シミュレーションと大容量観測シミュレーションによる小型プロファイラーのして、推定された標的遺伝子について RNA-seq の観測データを融合させる計算基盤技術とし推定バイアス問題の検証など。

データを参照し、Nanos2の標的に特徴的な遺伝子て、主に気象学などで目覚ましい発展を遂げ構造があるのか否か、隠れマルコフモデルを援用た「データ同化」は、ひとことで言えば、シミュ

データデザインチーム

して探索しました。

レーションモデルとデータ解析を結び付ける

マウスの体節形成現象のモデル化とパラメータ

その他：細胞核内の染色体の動きから染色体物性を統計手法。ビッグデータに有効な方法として、

推定：分節形成に関与するタンパク質である Tbx6、推定する「線虫の染色体構造」、「線虫の細胞質流動」

近年注目を集めているもののひとつです。

Ripply2、Mesp2を免疫蛍光染色で検出し、これらのほか。またデータデザインチームでは、発生・細胞生

蛍光画像を簡便かつnon-arbitrary に定量化する方物学分野においてこのような課題を持つ国内外のを確立しました。Tbx6の分解が分節境
法（GBIQ 法）研究者に、問題解決する統計手法の普及、実験生物

全かつ持続的な利用のために、その対策が欠かせま界の確立に必須であり、Ripply2あるいは Mesp2の学と最先端の統計学を結びつける共同研究の拡大、般化し、地球科学や生命科学などに応用・拡大して、 せん。これにはまず、宇宙における爆発や衝突など

どちらが実際にこの分解に関わっているのかを一般

および人材育成を行いました。

化加法モデルで明らかにしました。これらを元にタ本プロジェクトは、この手法をいっそう高度化・一

具体的な問題解決に貢献しています。分野を超えの破砕イベントによって発生するメカニズムの正した共同研究を推進する「数理・計算」「モデリング」

い理解が重要です。既存の NASA 標準破砕モデル「データデザイン」の3チームから、主な研究成果をから一歩踏み込み、破片の放出方向まで一致するよ

ご紹介します。

り正確なモデルの開発に取り組んでいます。

数理・計算チーム

その他：逐次ベイズモデルに基づく南極氷床コアのインフルエンザ定点観測に基づく感染症予測の開発：

年代推定、内部磁気圏統合モデルへのデータ同化シ

感染症の拡大はどのように起こり、どうしたら緩和・

ステムの開発、国際宇宙ステーションの共鳴散乱光

阻止することができるのか？

確率的に変動する

結合定数を通じて地区間相互作用を取り入れた「連画像データに基づくプラズマ圏プラズマ密度分布の推定ほか。

細胞内顆粒の流動立体像を捉えた高速3次元撮影

結 SIR モデル」に、47都道府県における週ごとのイ
ンフルエンザ定点当感染者数をデータ同化しました。

モデリングチームグローバル磁気流体力学（MHD）シミュレーション

破砕イベントで発生する破片デブリのモデリング：

モデル：SuperDARNレーダーネットワークから得年々増加し続けている宇宙空間中の不要な人工物

られる電離圏プラズマ対流速度データについてモであるスペースデブリ（宇宙ごみ）
は、宇宙空間の安

デルパラメータ感受性を検証し、さらに電離圏電場

染色体細胞内顆粒を捉えた多色タイムラプス撮影

62

63

Project

る関係性に関わるデータマインングや関係性そのもベースとしての意義と役割を担うようになってきまe - サイエンス基盤技術のの可視化も重要な課題であり、このような作業をした。Researchmap のデータベースには数百に及通じて、データのいっそうの活用促進を図っています。

ぶ項目で分類された、数千万に及ぶアイテムが格納

異分野の知と人を共有し、共同研究促進の基盤を構築します。

さらに国立極地研究所や DBLCS とも連携を深めてされており、このような情報基盤から知的探索を行

Project director

データ基盤を拡充し、またリサーチコモンズ「地球うことは、研究者自身や科学の進むべき方針策定に

新井紀子〔国立情報学研究所〕

環境データ」との連携により、科学データにおけるメ

あたっても有意義であることは間違いありません。

タデータの LOD 化とその活用にも取り組みました。

爆発的な勢いで増加しつつある研究資源と研そこでこのような知的検索を支援する技術として、
この上でサブテーマ1・2の要素技術に基づき、名寄せ・

究情報……これを研究者が理解し、分野固有

融合研究を加速するためのの文化や空間的制約に妨げられることなく分

情報共有クラウドサービスの確立（サブテーマ3）

野横断的な研究が促進されるよう機械が支援

現在運用中の Researchmap は、日本の研究者24万する「サイエンス3.0基盤」構築プロジェクト

人の登録を集めた、世界最大級の研究者データー

探索・推薦を柔軟に行うための実証研究を行いました。

です。より具体的には研究資源・研究情報を機械可読化するために、大規模データマイニン
グ技術・検索技術、既存学術データベースと連携するためのセマンティックウェブ技術、異種データベースをつなぐ情報リンケージ技術、
オントロジー技術等の研究開発を推進します。

本研究の実施にあたっては、プロジェクトを以下の構築した日英が混在する意味空間を用いて、言語横

3つのサブテーマに分け、これらの要素技術を統合

断論文推薦機能を実現し、最新の国際会議論文を対した上で、データ構造の可視化・探索支援技術を盛象にデモシステムを立ち上げて有効性を検証しましり込み、研究者にサービスするための基盤の研究開た。また、深層学習や機械翻訳による関連情報の検発を行って、実際に大学・国内主要研究グループ・学

索手法の開発にも取り組み、きめの細かな情報推薦会等に提供しながら、実証的に研究を推進しました。

を可能としています。さらに、関連研究者の研究支

なお本研究の実施に先立って、日本全国の研究者を援のために、2013年度に公開した XML 文書の解析対象とした研究者向けサイエンス2.0基盤サービス

ツール PlaneText の改良および機能拡張も行いま「researchmap」を公開。平成23年度には ReaD とのした。

サイエンス2.0基盤サービス「researchmap」

Linked Open Data（LOD）の代表例である「DBpedia」概念図（サブテーマ2）

統合を果たし、24万人の研究者が参加する世界最大級の研究者コミュニティへと飛躍的に成長しています。

LOD 技術による学術データの共有・再利用の促

研究者の情報探索を支援するための基盤技術（サ

学術データをより容易かつ高度に共有・再利用する

進（サブテーマ2）

ブテーマ1）

ための基盤として、Linked Open Data (LOD) 技術

本サブプロジェクトの目的は、分野や言語を横断しを用いたデータハブ構築を行いました。DBpediaて論文を推薦するシステムの実現手法について引きJapanese といった一般的な概念に関するハブと、続き検討を進め、実証的なシステムを構築すること

生物種名に関するハブといった特定分野におけるハにあります。具体的には、トピックモデルに基づきブの両方の構築に取り組んでいます。また LOD によ

名寄せ・探索・推薦を柔軟に行うための実証研究から（サブテーマ3）64

65

Project

次世代シーケンサを用いて解析することで、種内多極限生物の環境適応メカニズムと進化

地球・環境システム型の検出に成功しました。

（サブテーマ3）
コケ坊主生物圏を対象に、生物の極限環境への適応

極限環境における生物多様性とそのパターン

歴史を蔵する極地の稀少なデータから、地球生命システムを解明します。

Project director

本山 秀明〔国立極地研究所〕（サブテーマ2）メカニズムの解明を目指しました。コケ坊主共在生
物相については、コケ坊主本体及びその直下、周辺

南極沿岸域の氷床、氷河、湖沼生態系から見た地球の藻類堆積物についても解析を進め、南極湖沼底の環境の変遷と、そこに見られる極限生物の多様性や

コケ坊主生態系の全容解明を行いました。このメタ

地球環境は地球上の気水圏、地圏、生物圏、そ分布パターンの解明を目指して研究を進めてきましゲノム情報を詳細に解析することで、物質生産・物

して、人間圏の相互のバランスの上で形成さた。南極の極貧栄養湖に繁茂するコケ坊主について

質循環に関与する機能遺伝子群を同定したほか、コ

れてきました。南極から採取する氷床コアをは、コケ坊主生態系における物質循環構造の全貌解ケの内生菌として分離した細菌および真菌の機能

読み取ることにより、復元できる古環境の歴明へ向けて、既着手の16S/18S rRNA 遺伝子解析に遺伝子の解析も実施しました。またコケ坊主から分史の長さは約100万年、ちょうど直立猿人か加え、物質生産・物質循環に関与する遺伝子群の大離した細菌の12株についてはゲノム完全配列を決ら現代までをカバーするスケールに当たりま

規模解析を行いました。また南極産地衣類に共在す

定し、生育至適温度とGC 組成の対応等の解析から、す。過去を知ることは、現在の環境、さらにはる微生物相を16SrRNA を用いて解析し、多様な共細菌の種分化と適応進化過程を明らかにしました。

将来の地球環境がどうなっていくのかを予測

在細菌相を検出しました。

同時に系統的に離れた細菌種間での大規模な遺伝する際に不可欠な情報を与えてくれます。氷子の水平伝播が明らかになりました。

床コアに含まれる環境変動史を読み取り、微一方、沿岸域の氷床末端・氷床上・氷床下などの境界生物やコケ類などの生物変遷史を加えること

領域を、氷床を取り巻く自由水環境と位置づけ、そ

南極線虫を対象とした大規模 RNA 解析、および全で、人類の時代における地球生命システム理こに存在する生物圏を探索しました。南極ばかりでゲノム解析を行い、乾燥・凍結耐性遺伝子やトレハ

解への道を拓こうとするプロジェクトです。

なく、アフリカ、ウガンダの高山山頂付近に見られ

ロース代謝遺伝子などのストレス耐性遺伝子の同本プロジェクトは、情報・システム研究機構の4研究うというテーマで研究が進められてきました。具体所に加え、北海道大学、筑波大学、千葉大、東京大学、 的な成果としては、氷床中のカルシウムイオン濃度る熱帯氷河上という特殊な環境下に生育する生物定に成功しました。また南極クマムシのゲノム解析

集塊に注目し、これらが蘚類ヤネノウエノアカゴケを進めています。

の仮根と無性芽からなる、まったく新しい氷河上の生物現象であることを明らかにしました。

日本海洋技術研究機構（JAMSTEC）、東京工業大学、 の高精度測定により、氷期開始期などにおける二酸
玉川大学、京都大学、京都府立大学、広島大学等、国化炭素濃度の減少と気温の低下のメカニズムがいっ

内外の研究機関との連携体制の下で進められましそう明らかになりました。また古い氷床コア試料かた。また国立極地研究所は、ドームふじ氷床コア・コらメタゲノムライブラリーを構築し、微生物群の系

ンソーシアム（ICC）、南極昭和基地、北極スバールバ

統推定、遺伝子群の機能解析を目的としたパイプラ

ル、日本ニーオルスン基地の利用等について、北海インの構築等を行いました。これらを南極氷床下の道大学低温科学研究所、北見工業大学、JAMSTEC、試料に適応して解読したところ、シアノバクテリア

アラスカ大学国際北極研究センター等と、共同研究

およびアーキアなどが検出され、ドームふじ基地かのMOUを交わしています。

ら得られた南極氷床下試料には、多様な微生物群が存在していることが明らかになりました。

氷河、氷床コアに見る地球環境の変遷と生物のまた、全ゲノム増幅法の改良による氷河中の花粉一変動、人間圏との関わり（サブテーマ1）粒ずつの DNA 分析法の検討を重ね、100年前のサ氷河や氷床のコア解析によって、氷に閉じ込められンプルからでも種同定可能なレベルの解析手法をてきた過去100万年間の地球生命史を明らかにしよほぼ確立しました。さらに、増幅されたDNA 断片を南極の極貧栄養湖に繁茂するコケ坊主

コケ坊主内の真核生物多様性

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67

Project

遺伝的相関構造描出の統計手法の開発と最適化

ゲノム機能と遺伝的ネットワーク抽出

遺伝機能システム（サブテーマ2）（サブテーマ3）

表現型と遺伝的ネットワークの相関を解く新手法を目指します。

遺伝子型および表現型ゲノムデータの解析におけ

マウス、イネ、ゼブラフィッシュ、ショウジョウバエ

る多重比較、検定、モデル選択といった統計的推測などの多様な遺伝資源研究素材を用いて、サブテー

Project director

問題について、解析手法の開発とその有効性の検マ1が生みだす大量データを活用し、サブテーマ2に倉田 のり〔国立遺伝学研究所〕

証を行なうとともに、具体的な問題を解決しました。

よる統計的な検証を経て、生命・遺伝現象に関する

また適宜Ｒなどのツールとして公開しました。たメカニズムの新たな手法での解明を進めました。たヒトゲノム解読計画以来、生命科学は大量のとえばコンソミックマウスの QTL 解析においては、

とえばマウスでは、複数のマウス実験および交配系

ゲノム情報を基盤とするデータ駆動型へとパ

Lasso 型の回帰分析を用いて QTL の存在範囲を推統を用いて収集・解析した多様な形質と多様な系統

ラダイムシフトし、近年の超並列大規模シー定する方法を開発しました。また複数の形質を同時の遺伝子型のデータをカタログ化し、データベース

ケンサの登場は世界的にもその勢いを加速さに比較する多重検定問題においては、見せかけの相を作成し、表現型差に関連した遺伝子群の発現差とせています。そこで本プロジェクトでは、最関を局外パラメータの推定量に用いて多重性を調

その発現調節エレメントとの関連性の解明を進めま

新のゲノムテクノロジーを駆使して系統的に整する手法を確立し、その数理的特性を明らかにしした。また野生由来近交系マウス8系統を基に、高いゲノム・遺伝子関連情報の大規模生産を行うて最適な疑似相関の用い方を模索するなどの成果

遺伝的分解能を持つ野生由来ヘテロジニアスストッ

一方、多元的な表現型データを系統的に収集を挙げています。

クを独自に作製し、この集団を用いたゲノムと表現

し、統計学に基づくその解析方法の研究開発

型の相関解析を行う手法を確立しました。

を通じて、多数の遺伝因子の高次連関から形さらに遺伝データ解析でしばしば用いられている成される生物多様性をシステムとして理解す

主成分分析を、スパース推定の枠組みで定式化しま

野生イネを用いた研究では、表現型と遺伝型との相ることを目指しました。

した。この手法は通常別々に行われる、高次元説明

関解析のための多様な形質（表現型や代謝産物）の変数の次元圧縮と予測式の構築を、一段階で効率的反復調査と、e-QTL 解析のための実験交配による固に行なうこと、連続変数だけでなく離散変数への拡定化集団の作成を終了し、アソシエーション解析手

張も可能にします。この他、コンソミックマウスの法の改良を行い、遺伝型対表現型の相関の高効率抽本プロジェクトでは遺伝学と統計科学者それぞれ

統的に生産する研究開発に取り組みました。データの研究コミュニティが邂逅し、3つのサブテーマを処理をクラウド型で行う解析パイプライン開発を進行動状態の自動推定アルゴリズムの精度向上と攻出を行いました。一方ゼブラフィッシュでは、網羅設けて、データ中心科学ならではの新しい原理や解め、ユーザの解析系統と DNAPod の登録系統を統撃行動の推定、コンソミックマウス成長曲線の同時的な遺伝子機能情報・表現型情報の抽出を基に、国釈を提案できるよう融合研究を推進してきました。

合しオルソログ遺伝子領域で多型差を計算する系

信頼区間と多重比較による解析、マウス超音波発声

立情報学研究所との共同研究により特定の神経活

統間多型比較ツール「OrthologAln」を作成。またデータの解析などにおいて、生命現象の解明に役立動を可視化するイメージングシステムを開発し、神• 次世代シーケンサによるゲノム関連情報の大規模

系統間多型のデータベースの生物種数を拡大し、既つ新たな統計手法を提案しました。

生産とその情報解析手法の開発

存イネ約 700 系統に加えてトウモロコシ 404 系統

い遺伝子破壊法を用いて、ターゲット遺伝子を欠失• 大量ゲノム関連データと多元的な生物表現型多様とソルガム 66 系統の一塩基多型と挿入・欠失多型させたヌル変異体を体系的に作出しました。

性データの統合による遺伝的相関構造描出のための注釈データベースを構築しました。さらに重要なの統計手法の開発と最適化

細胞機能であるゲノム分配メカニズム解析につい• 大量で多元的なデータの情報・統計手法を適用しては、セントロメアができるために必要なヒストンたゲノム機能と遺伝的ネットワーク抽出

修飾（H4K20me1）を明らかにしました。平行して、

経ネットワーク解析を行ないました。この他、新しゲノム機能調節メカニズムであるメチル化とトラン
次世代シーケンサによるゲノム情報生産と解析

スポゾン転移機構解析について、シロイヌナズナを（サブテーマ1）

研究材料に全ゲノムマッピングおよび DNA メチル

最新のゲノムテクノロジーを駆使して年あたりペタ

化プロファイリングを進め、セントロメア近傍にトバイト級の超大容量ゲノム・遺伝子関連データを系

ランスポゾンが集積する原因を解明しました。

SNP 情報に基づいたアレル発現バイアス解析プラットホーム

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69

Project

言うまでもありません。しかし従来型の社会調査では、 ンなど、学習改善に資する情報を抽出する方法を確

社会コミュニケーション

実時間の制御ができないことや、近年の個人情報保立します。さらに認知診断テストと学習ライフログ

護意識の高まりから調査協力が得にくいなどの問の両方から得られる結果を融合させることで、学習現代の複雑なシステムの問題を見据え、人間・社会科学と融合した新手法を創成します。

題が生じていました。そこでウェブの中にある社会者個々人のニーズ、学習特性、学習状況に合わせてProject director

データを収集・分析し、必要な情報を市民に配信し、最適化した学習支援の方法を確立しました。

曽根原 登〔国立情報学研究所〕

平時・災害時を問わず持続的運用可能なモデル開発を行いました。

政策科学・経営科学に資する
意思決定・コミュニケーションプロセス

ICTの発達によりあらゆる情報機器・端末がネッ

具体的には宿泊設備や交通システムなど Web ソー

トワークへ接続されて流通し、いつでも、誰もが、

シャル・ビッグデータをオンラインで収集・分析し、報循環の高度化実践：リサーチコモンズ「人間・社会

どこからでも情報にアクセスできるようになり

スマートフォンなどを用いて、市民・社会に実時間データ」で検討する「意思決定・コミュニケーション

ました。この結果、情報空間と実世界が統合しでフィードバックする Web データ駆動 ICT 政策決プロセスに関わる情報循環の高度化と標準化」の研た「サイバー・フィジカル融合社会」が形成され定支援システムを研究開発し、大学参加型による自究成果を、人間行動の不確定性を配慮した政策、投つつあります。このような社会では、情報やデー

治体と企業が連携した実証実験を通して社会に実資、スポーツ・ビジネスゲームなどの効率的かつ頑タの力によって社会問題の解決や新たな価値装しました。

健なシナリオ決定プロセスに応用しました。

意思決定・コミュニケーションプロセスに関わる情創成を行うことが期待されています。このためには、人間・社会の挙動を感知して、人やモノを学習ライフログデータ駆動型学習支援システム

自殺予防対策等に関する独自統計整備と予防政策
支援：国立精神・神経医療研究センターと共に、引き制御する情報・サービスを合成し、迅速かつタイ

教育分野はこれまで基本的に集団を対象としてきムリーにフィードバックする技術的・社会的仕ましたが、ICT 技術やネット社会の進展に伴い、電子続き内閣府の次期自殺統計作成に協力し、関連して組みが求められていると言えるでしょう。そこ

教科書の導入、MOOCs をはじめとするオンライン

自殺統計データのモデリングに関する共同研究をで本プロジェクトは、観光・地方創生、防災・減災、

教育や e ラーニングによる学習、反転授業など新し推進しました。さまざまな分野の自殺研究者を横断

医療・健康、教育・ネット学習等、人間・社会のさい教育パラダイムが学習環境を大きく変えつつあする国内外の共同研究集会を主催し、また内閣府自

まざまな課題に関わる、合理的な政策決定や意ります。学習者の学習活動に関する多様な学習・教殺予防センターの立案する政策・評価に資するわが思決定を支援できるような新しい学問領域「デー育データが、大量かつ容易に蓄積され、利用可能に

国自殺要因の可視化作業などを推進しました。

タ中心政策科学」の創成を目指しました。

情報空間と実世界が統合した「サイバー・フィジカル融合社会」

なっていく中で、学習者の学習関連データをもとに教育者や学習者に対して、どう教育・学習支援を行安全規準など策定のための数理的方法整備とそのうかを明らかにすることは、非常に重要な課題だと

食品安全分野などへの実装：食品安全基準、環境基しました。このような産官学協働研究の成果は、情言えるでしょう。そこで学習者に適合した個人化教準の策定の基礎となる数理的リスク管理技術を整合する融合社会のソーシャル・データに注目し、デー

報通信研究機構（NICT）の公募型研究開発「ソーシャ育（personalized learning）へ向けて、学習・教育活

備するとともに、特性値の測定の不確かさ、特性値

タベース「人間・社会データ」との有機的連携により

ル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発」の受動によって生成される「学習ライフログ・ビッグデーの重篤なエンドポイントへの量反応関係を勘案した
俯瞰的リスク管理政策決定様式についての研究を

本プロジェクトは、サイバー空間とリアル空間が統研究を推進してきました。観光・地方創生、防災・減災、 託や、第13回ドコモ・モバイル・サイエンス賞の先端タ」を活用した、個々の学習者に最適な学習支援の医療・健康、教育・ネット学習等の政策課題に取り組

技術部門優秀賞、社会科学部門奨励賞の受賞など、方策を解明する研究を推進しました。

む自治体（京都市、山梨県、長野県、高知県、大崎市、

高い評価を得ています。
具体的には、Web テストで得られた学習・評価デー

長崎県、長崎市、仙台市、横浜市、松本市）
を情報・シ行い、また食品・環境分野の社会実装へ向けて活動しました。

ステムの側面から支援し、また大学（高知大学、山梨

観光・地域経済活性化及びタを認知診断モデルにもとづいて分析し、個々人の大学、和歌山大学、信州大学、同志社大学、岡山大学、

防災・減災政策決定支援システム

学習プロセス・成果を推定します。同時にデータマ

長崎大学、福岡工業大学、宮崎大学）
や民間事業者と地域自治体などの公共サービスは、科学的根拠デー

イニング・可視化手法等を駆使して、学習者の特性連携してデータ駆動政策決定システム科学を推進

タに基づいた合理的な政策決定が望ましいことはや学習スタイル、進度、学習者間コミュニケーショ

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71

Project

キイロショウジョウバエの近縁種を用いてデータ収

社会システム・コミュニティにおけるシステムズ・レジリエンス

集を行いました。

レジリエンス
レジリエントな社会制度枠組みを設計するための、

レジリエンスの計算モデル「レジリエンスなシステムをつくる」
知の体系化を目指します。

ケーススタディや計量的手法を用いた研究を行い

Project director

レジリエンスの計算モデルを定義し、レジリエントました。トップダウンな法規制に着目する従来の法丸山 宏〔統計数理研究所〕

なシステムの理論的性質を解明する研究を行いま制度研究と比して、ICT 社会における災害時等に有した。中でもシステムの現在の状態とその環境を数

効な、当事者の自律的なルール形成に着目したアプレジリエンスとは、環境の大きな変化に対して、理的に記述し、環境をシステムに対する制約としてローチを採り、この共同規制の概念に基づいて、グ

一時的に機能を失ったとしても柔軟に回復で捉えた「制約充足問題」として解く、新規性の高い「シローバルに流通する分散型仮想通貨をはじめとしきる能力を指す言葉です。これは私たちの社

ステムズレジリエンス（SR）モデル」を構築することた新たな経済活動におけるルール形成のあり方、社会が持続可能になるために重要な考え方であができました。さらにこの SR モデルを元に、システ会における緊急災害時の個人情報共有についてのり、2011年の東日本大震災では、そのようなムが満たすべきさまざまな評価尺度に対して多目

制度的ルール形成のあり方という2つの事象についシステムを設計・運用するための知識体系の的最適化による手法について研究し、さらにダイナて研究を行いました。また、タイにおける2011年の必要性が改めて認識されました。
「システム

ミックシステムに関する推論・学習方式について検洪水を例に、市民というステークホルダが災害をど

ズ・レジリエンス」は、科学者のネットワーク

討しました。

を通して、これに答えるプロジェクトです。

のように認識しているのか、Twitter データの解析
によって分析しました。

レジリエンスの概念は、生態学や心理学などで知らの時間的局面において考えることが重要なポイント

れ、その後計算機システムや工学、社会学などでもであることも知られています。具体例な成果として注目されるものとなっています。このため、本プロジェ

われわれは、ステークホルダーから見て、レジリエ

クトにおいては、情報・システム研究機構の新領域

ントなシステムがどのように認知されるかを定量的

融合センターの仕組みを最大限活用した、真に領域に評価する進化型マルチエージェントモデルを開横断的な研究を行ってきました。
「レジリエンス」と発しました。また緊急時における戦略の1つであるいうテーマを通じた海外研究者との交流も積極的

分離（isolation）
に関して、電力網という具体的な対に展開し、2014年11月には沖縄において X-Center

象を想定して効率的な電力網の分離を行うアルゴ

Global Network 国際ワークショップに参加し、リズムを構築しました。

タイ・バンコクにおける洪水マップ (2011)

横浜市における電力需給。災害時の最適な分離の計算に利用する

2015年2月には6日間にわたる国際ワークショップ「湘南会議」を開催しました。またドイツ・フライブルグ
大学との連携協定も締結しました。

生物・生態系におけるレジリエンス
集団遺伝学、生態系、生物学における強靱（robust）
性とは何か、そのメカニズムについて多様性とレジレジリエンスの統合戦略
ささまざまな文脈で用いられるレジリエントなシスリエンスの指標を定義し、それらの間の関係を支配する法則を導く研究を行いました。具体的には集団

テムに共通な性質として「レジリエンスの戦略」を遺伝学における Weak Selection の理論を中心に、統合し、科学的意思決定に結びつけるための理論のどのようなメカニズムが遺伝子の多様性と種の保構築を行いました。レジリエンスの基本戦略は、主存に有利に働くかを検討し、凹型適応関数によってに冗長性、多様性、適応性の3つであり、それぞれに理論的に説明できることを示しました。またこれをコストがかかります。また平時・非常時・回復期など検証するために祖先型配列の正確な推定法を開発し、我々のアルゴリズムによって分離された電力網

72

73

Project

PANSY データを活かす

データ利用・データサイエンスを促進する

地球環境データ「地球環境データ基盤整備」「科学データの公開と共有」

PANSY レーダーの貴重な観測データを解析・配信する
共同利用を確立します。

PANSY データ解析センターとして、南極にある

PANSY のシステムを南極初の大型大気レーダー

PANSY レーダーの運用を国内からサポートしていデータを所望していた研究者だけでなく、データ・

Project director

ます。定常観測に加え、2015年度には PANSY 主導

サイエンティストや天文・気象等の隣接分野研究

データベース事業・部門責任者

で12カ国が参加する国際共同観測キャンペーンも者・市民が幅広く利用できるオープン・サイエンス

中村卓司〔国立極地研究所〕

実施しました。またレーダー本体を制御する「リア基盤へと拡充していく努力が地球環境データ部門

ルタイムデータ解析ソフトウェア」の機能を向上して、 （PANSY データ解析センター）で行われています。

南極昭和基地に建設され、その上空の運動と

PANSY の55群のアクティブアレイを活かした多チャ

プラズマパラメータを地上から高度500km

ンネル観測を稼動させました。データ同化の手法を

風速データを蓄積したデータベースを公開し、国内まで高精度で観測する、南極昭和基地大型大用いた解析により、風速高精度推定および将来的に外からのアクセスを得てきました。また時間・高度

気レーダー（PANSY）
は、2011年に定常観測がは乱流強度高精度推定等が行えます。この他、不要断面データの追加や、国内研究者用ミラーサーバー

開始され、2014年度からは全群フルシステム

電波の除去による高品質化、流星など新たな観測にの設置などの改良も行いました。

で稼動しています（PANSY プロジェクト代表：

応える高機能化など、さまざまなシステム拡充も図東京大学・佐藤薫教授）。極域観測で得られたりました。さらに地形・地表や海氷との相互作用が南極で大量に取得される地球環境のビックデータ

貴重な地球環境データを、人類の資産として注目される、高度1500メートル以下の地上付近の連を効率よく国内に転送し、ユーザーに展開していく

アーカイブし、利用に供するという大きな責

続観測システムの開発にも着手しました。

仕事は、地道ながら数々の技術チャレンジを克服したとえば2014年より地上〜下部成層圏の6時間値の務に向けて、レーダー操作およびデータ解析・てのみ可能なやりがいのある仕事です。今後もデー配信を担うプロジェクトです。

タで人類の資産を形成するというような大きな視点で取り組んで行きたいと考えています。

PANSY から送られてくるデータは、衛星などから

国際研究集会等を通じて交流を図り、併せて若手育は得られない大気の実際の状態を、高度域を含む広成に取り組んでいます。なお PANSY プロジェクトは、

いエリアにわたって観測した高精細データであり、その開発の功績に対して2014年度文部科学大臣表

全球大気モデル発展の基礎になるものとして、学術彰を、2015年には海洋立国推進功労者表彰（内閣総コミュニティから待望されています。そこで本プロ

理大臣賞）を授与されました。

ジェクトは国立極地研究所・東京大学・京都大学が中心となって推進し、国内外の大学・研究機関と連携

南極昭和基地大型大気レーダー（PANSY）のした共同利用・共同研究を展開しています。北海道

主な特徴：

大学、東北大学、電気通信大学、信州大学、名古屋大• 1,045基のアクティブ・フェーズド・アレイ・アンテナ

学、九州大学、琉球大学、気象研究所、国立環境研究• 対流圏・成層圏・中間層の風、電離圏のプラズマ精所、海洋研究開発機構、宇宙航空研究開発機構、情密観測

報通信研究機構等に加え、国際科学会議 (ICSU) の• 現象の3次元構造を捕捉可能グローバルなエネル

下 の SCAR（Scientific Committee on Antarctic

ギー収支の定量化や大気結合の解明、SCOSTEP（Scientific Committee on
Research）• 内外学術コミュニティとの連携による気候変動・、COSPAR（Committee
Solar-Terrestrial Physics）

温暖化の将来予測モデルの高精化

on Space Research）、WCPR（World Climate
Research Programme）等の国際コミュニティとも

南極昭和基地大型大気レーダー

対流圏・成層圏エコー強度の時間・高度断面のクイックルック画像（2016/（Program of the Antarctic Syowa MST/IS(PANSY) radar）

02/01の24時間）。クイックルックシステムではリアルタイムでのエコー
強度プロットのほか、過去の観測日時を選択して、観測高度（対流圏・成層圏と中間圏）、観測量（エコー強度と風速）などについて日／週／月ごとの時間高度断面を表示することが可能。

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75

るものが多い現状にあります。DBCLS では設立のProject

ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）
ライフサイエンスデータの統合化＆国際標準化に取り組みます。

究者 に 引き 継 ぎ、RDF 関連技術 の 普及と向上 を

早期から RDF 化によるデータベース統合とその技促すために、定期的に「国内版 BioHackathon」や術開発を推進してきましたが、データベースの RDF「SPARQLthon」を行うなど、国内外の生命科学分化ガイドライン作成を経て、2015年には RDF 形式

野 RDF データの開発コミュニティ運営に主導的なによる生命科学分野データベースを1ヶ所に集約し役割を果たしてきました。

Project director

た日本初のポータルサイト「NBDC RDF ポータル」

小原雄治

を構築、NBDC から公開しました。収載 RDF データ〔DBCLS〕

セットは随時追加していく予定です。近年、世界のデータベースを RDF 化する努力と並行して、既存

主要な生命科学研究拠点である欧州バイオインフォのリレーショナル DB に蓄積されたデータを、RDF

1990年代後半から急速に進展したゲノム科

RDF データ利用へ向けた研究開発

学により、生命科学に関わる情報がさまざま、米国立生物工学情報セン
マティクス研究所（EBI）と同様に検索できる「D2RQ Mapper」を開発しまな形式で大量に生成・蓄積されるようになり

ター（NCBI）、スイスバイオインフォマティクス研究した。利用者はリレーショナル DB へも、RDF の問ました。全国の大学、研究機関などにばらば

所（SIB）、スタンフォード大学等から、さまざまなデー

い合わせ言語である SPARQL を用いてシームレス

らに存在するデータベースの保全と共有化を

タベースが、相互参照や連結が容易な RDF 形式でに問い合わせることができるようになります。ま通じて生命科学分野の知識をまるごと有効活配布される潮流がありますが、DBCLS の活動は次

た、RDF データを利用したアプリケーション開発の用するためのデータベース統合化の最新技に記す国際標準化の動きとともに、この潮流の先端ための開発者向けフレームワーク「TogoStanza」も術・研究開発とサービス提供を行う専門機関のひとつとなっています。

として、2007年にライフサイエンス統合デー

提供しました。これを視覚化ライブラリが利用でき
る JavaScript による開発が行えるように改造した

タベースセンター（Database Center for Life

国際的 RDF 仕様を策定する「BioHackathon」

Science, DBCLS）が設立されました。
「統合

世界的 な 生命科学分野 の デ ー タ ベ ー ス 開発 コ

公開などを進めるなど、開発環境を向上させました。

データベース」に関する将来的なビジョンを

ミュニティにおいて、国際標準となる仕様を 検

さらに RDF データで実装されたゲノムデータベー

国際的な研究コミュニティと共有し、その標討・策定するハッカソンスタイルの会議「国際版ス「TogoGenome」は、2015年度には新規に125の準化に深く関わりながら、基盤技術の開発を

BioHackathon」を年1回開催してきました。また真核生物のゲノム情報を追加し、RDF データ数16.8

継続的に行っています。

この成果を国内の現場のデータベース開発者・研億トリプルへ拡張しました。

DBCLS は、科学技術振興機構（JST「）ライフサイエり、利用を促すポータルサイト「togostanza.org」の• インターネットを活用した高度な検索を可能に

ンスデータベース統合推進事業」（2011年度より）をする技術の開発実施する JST のバイオサイエンスデータベースセ• ハイスループットシーケンスを中心とする大規

ンター（NBDC）と共同し、また理化学研究所、産業模データの利用技術開発

技術総合研究所、京都大学化学研究所、東京大学を• アノテーション、キュレーションの支援技術開発

はじめとする多くの機関と連携して、生命科学分野• 国際開発者会議「BioHackathon」の開催のデータ統合化に必要な基盤技術を中心とした研• 生命科学分野の研究者を対象にした日本語によ究開発を行っています。

る情報提供

ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）

RDF データの流通を促進するの主な事業内容：

RDF ポータルの構築• データベース統合化のための基盤技術開発（RDF

わが国では数多くのデータベースが存在している化の推進）

ものの、独自の形式や語彙で記述され、孤立してい「NBDC RDFポータル」

統合のためにDBCLSが提供するサービス概念図

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Project

ンなど、学習改善に資する情報を抽出する方法を検

人間・社会データ収集・利用加速の基盤整備

人間・社会データ

討しました。また Web 上の認知診断テストから個々

高品質な政府公的統計が利用できる、2011年度統計

人の学習プロセス・成果を推定し、この2つの方法をセンター認可の政府公的統計「オンサイト解析室」

融合させることで、個人に最適化した学習支援の方を整備しています。また産学官の共同研究に資する法の確立にも取り組んでいます。

人間・社会データベースとして、まず一般社団法人

政策にも活かせるサイバーフィジカル
融合社会のデータベースを構築します。

Project director

曽根原 登〔国立情報学研究所〕

CRD 協会の保有する企業財務データを基に「中小オープンなソーシャル・ビックデータ連携基盤

企業財務データベース」の構築を行っています。次人間・社会の複雑な状況や行動などを反映す

災害時に特定の地域に対して、被災者のプライバシーに産官学における情報管理・利用・検索のためのデー

る多種多様なデータが時々刻々と集積される、情報を積極的に開示するなど、時間軸・空間軸を制

タベースを考え、一般社団法人日本規格協会の協ビッグデータ時代。国勢調査などの公的統計

限した人間・社会データのプライバシー情報保護活力の下、この産学研究コミュニティの活性化を促す

データ、自治体オープンデータ、宿泊施設など用基盤を構築しています。具体的には、利用者が個

SNS システム「VCP-NET（Value Creation Process-Web ソーシャル・データ、無線アクセスのロ

人情報の取り扱いを条件付きで事前承諾するような」の運用を開始しました。さらに島根大学
Network）

ケーション・データ、ネット教育における学習仕組みとしての「ID データコモンズ」の考え方や、個と共同で、レセプト等からなる健康科学データに関ライフログ・データ等を収集し、学術・研究・教人・民間・行政の保有する個人情報を連携させて危わる情報基盤構築を目指しています。一方、人間行

育目的で利用可能な「リアルタイム人間・社会

機に強い人間・社会データ基盤を実現を目指す点に動の不確定性を配慮した政策・投資・スポーツなどのデータ共同利用基盤」基盤を整備します。

特徴があります。

シナリオ決定プロセスや、集団間コミュニケーションに関わる決定理論等の共同研究を推進し、国際規格 ISO TC69 SC8における意思決定支援プロセスの本データベース基盤整備は、ソーシャル・ビッグデー

Web/SNS データ駆動政策科学のための高度人

タ基盤の構築とデータ駆動の政策決定支援システ

間・社会データ基盤の整備

ムの研究開発へ向けて、プロジェクト「社会コミュニ

観光など地域経済活性化や防災・減災政策などの社

ケーション」との有機的連携により推進しています。

会問題解決に役立ち、科学的意思決定を支援するよ国立情報学研究所と統計数理研究所を中核拠点とうなデータとして、Web/SNS/ モバイル空間のソーして、大学群（一橋大学、京都大学、広島大学、北海

シャル・ビッグデータを対象としたデータ基盤を構

標準化を進めています。

道大学、山梨大学、信州大学、同志社大学、大阪大学、 築してきました。このデータの利活用として、発信
東北大学、九州大学、広島大学、岡山大学、福岡工業者としての市民に注目し、Facebook など SNS の行大学、長崎大学、島根大学、山口大学医学部、高知大

動履歴・行動分析するための SNS アプリケーショ

学医学部、宮崎大学医学部等）と独立行政法人統計

ン基盤の構築や、観光・防災政策決定支援に必要なセンター、自治体、産業界と連携しています。 そし

データの抽出方法を検討しました。また自治体等のてこの共同利用基盤を利活用し、山梨県 情報産業

ステイクホルダーとしての市民から、質の高い意見

振興、長野県 松本市商工部、京都市 産業観光局観を収集するオンライン・リアルタイムデータ収集シ

光 MICE 推進、大崎市 ICT 街づくり、高知県 高知医ステム開発にも取り組みました。

新たなリアルタイム観光・宿泊統計（京都市）。1ヶ月単位で測定する宿泊旅行統計調査報告（オレンジ線）と、30日間平均を日ごとに表示する推定稼働率（青線）

療再生機構、仙台市 総務企画局情報政策部、高知県
健康政策部医療政策・へき地医療支援、広島市 経済

データ駆動型教育システムのための学習ライフ

観光局雇用推進、長崎県・長崎市 観光政策等の自治

ログデータ収集基盤

体・産業界と連携し、大学参加型の「データ駆動社会

情報空間上に大量に蓄積される学習ライフログから、イノベーション」を推進しています。

データマイニング・可視化手法等によって、学習者の特性や学習スタイル・進度・学習者間コミュニケーショ

ソーシャル・ビッグデータによる宿泊・交通システムのレジリエンス可視化（仙台市）。本研究は、2015年度モバイル・サイエンス賞（社会科学）
を受賞した

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Project

埋蔵分子発掘ツール「RMapViewer」のデータ中心ケミストリ

公開と拡張

未知の化学反応を創発する
データケミストリをデザインします。

応用研究で相次ぐ「埋蔵分子発見！」
グローバル反応マップデータの解析をきっかけに、

このグローバル化学反応経路マップから人が埋蔵埋蔵分子と呼んでよいと思われる超原子価分子の分子・反応を発掘するためのツール「RMapViewer」

候補構造が発掘され、また新規炭素クラスターファ

Project director

を、2014年7月に無償公開し、随時改良を行ってきま

ミリーの存在が理論的に予測されました。また応佐藤寛子〔国立情報学研究所〕した。最新バージョンには反応マップのグラフィカ

用研究として、RMapViewer の経路検索機能を用

ル表示、分子構造や化学反応経路の可視化、マップ

いて糖の立体配座探索を行ったところ、2種類の現在までに存在が確認されている化学物質

内の最適経路の探索をはじめグローバル化学反応

椅子型配座の最安定構造間に複数の最小エネル

は1億種類を超え、年間数10万〜100万種オー

経路マップの解析のために必要な基本機能が搭載

ギー経路の存在が発見されるなど、埋蔵分子・埋ダーで加速度的に増え続けています。しかしされています。さらに探索計算高速化のための分散化、

蔵反応経路の発掘に関する新しい成果が相次いで理論的には存在し得るものの、いまだ人類が入力ファイル生成から探索計算、データ蓄積までのいます。

手にしていない化学物質種の数は、これをはプロセスの自動化についても検討を進めています。

るかに凌駕することが明らかになりつつあり

これらの研究を継続するとともに新規分子系・反ます。そこで本プロジェクトでは、まずこのまた2015年度には、より汎用的な言語である SCALA

応系にも着手し、また実験化学者との協働により、革新をもたらす物質を「埋蔵分子」と名付け、に移植を行い、並行して機能強化も実施しました。

理論的に存在が予測される分子合成の実証実験に

埋蔵分子とこれらの供給方法である化学反応

これをオープンソースとして公開後、さらに分子構ついても検討を始めています。なおグローバル反経路を量子化学の理論に基づいて自動的に探造による検索やタブレットによる描画入力などの

応マップデータは、これらの応用研究によっても索・発掘し、データケミストリの視点から研機能の開発と実装の作業を進める計画です。なお蓄積されるほか、系統的な分子式リストに沿って究基盤の整備へ向けて研究を進めています。

RMapViewer 活用促進のため、本ソフトウェアを利順次追加するなどして、継続的にデータ基盤拡充

用して作成したさまざまな化学反応アニメーションを図っています。

を、YouTube を通じて公開しました。
本プロジェクトは国立情報学研究所、統計数理研究に基づき、分子のポテンシャル曲面を自動探索する所、東北大学、量子化学探索研究所、京都大学、東京

画期的な手法を用いて得られるグローバル化学反大学、京都産業大学、スイス連邦工科大学に所属す

応経路マップのデータを蓄積し、有用な化学物質をる研究者と共同で行ってきました。データベース構創ることを目的とする化学研究において重要なプロ築を進めるとともに、データの可視化と解析のためセスである「分子設計」と「合成・反応経路設計」に資のソフトウェアの開発、化学への応用研究、ならびにする理論的データ基盤を構築します。

データ構築の高速・自動化も、プロジェクトの重要な柱です。応用研究では、まだ実験的には発見されてグローバル反応マップは、ポテンシャル曲面の極小

いないが、理論的には存在することが予測される「埋点に位置する安定に存在する構造（平衡構造）、鞍点

蔵分子」や「埋蔵反応経路」の発掘、グローバル反応に位置する反応が起こる際に経由する最もエネル

マップデータのデータマイニングによる理論的な化

ギーの高い構造（遷移状態）、結合が解離した状態（解

学反応の分類と体系化などを目指しています。

離チャネル）のそれぞれの構造が化学反応経路によっ「埋蔵分子」発見！

C2H2O2の反応マップ：全体マップ図（左）と、エネルギープロファイル図（右）てネットワークのように連結されたもので、ポテンシャ「データ中心ケミストリ」というデータ基盤
量子力学をベースに電子の動きまで考慮できる「量子化学計算」は、化学反応過程も含む物質の精密な構造と電子的性質を予測することができます。これ

ルエネルギーや電子状態に関する物理化学パラメー
タのデータも包含されています。
化学反応経路に沿ったムービー表示：
ベンゼンからフルベンへの最小エネル
ギー経路

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研究者紹介 2016 年 2 月現在

Research View 018

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Research View 020

北川 源四郎

松井 知子

吉田 亮

宮尾 祐介

佐藤 薫

樋口 知之

新領域融合研究センター センター長

イメージデータ解析 PD

イメージデータ解析

メタ知識構造解析 PD

地球環境データ

データ同化・シミュレーション支援技術

Research View 021

大学共同利用機関法人 情報・シ

統計数理研究所 モデリング研究

統計数理研究所 モデリング研究

国立情報学研究所 コンテンツ科

東京大学 大学院理学系研究科

統 計 数 理 研 究 所 所 長・教 授。

ステム研究機構 機構長。1971年

系 統計的機械学習研究センター

系・データ同化研究開発センター

学研究系准教授。博士。東京大学

地球惑星科学専攻教授。専門は1984 年東京大学 理学部地球物

東京大学理学部数学科卒、1974教授。博士（工学、東工大）。専門准教授。総合研究大学院大学 複

大学院情報学環助手、情報理工

大気力学、
中層大気科学。1986年理学科卒、1989年理学博士。1989

年、
東京大学博士課程から統計数

は統計的機械学習、音声・画像情合科学研究科 統計科学専攻 博

学系研究科助教等を経て、2010

東京大学大学院理学系研究科修

年統計数理研究所助手、2002年

理研究所研究員となる。同研究所

報処理。1986年東京工業大学卒、 士課程修了、2004年博士（統計科

年4月から現職。専門は自然言語士課程修了、1991年理学博士（京同教授、2004年同副所長を経て、助教授、教授を経て、2002〜20111988 年同大学院修士課程修了。

学）。データサイエンスを方法論

処理、中でも文法理論に基づく

都大学）。京都大学助手等を経て、 2011年より現職。専門はベイジア

年統計数理研究所長。理学博士

同年 NTT（株）に入社し、音声研

面の駆動力とし、生命科学や物

深い構文解析の研究で知られる。

1999 年国立極地研究所助教授、

ンモデリング。フォワード（前向き）。専門は時系列（1983九州大学）

究に従事。1998年より ATR 研究

質・材料科学の分野で研究活動

言語の構造の言語学的・数理的モ

2005年より現職。高分解能観測・推論としてのシミュレーション計

解析、
情報量統計学、
計算統計学。

所に出向。2003年より統計数理を展開。国立研究開発法人 物質

デルを追究する一方、それを実用

高精度モデル・理論を同時かつ密算とバックワード（後ろ向き）
推論

1996年の逐次モンテカルロ法に研究所准教授、2008年より同教

材料研究機構招聘研究員、総合

アプリケーションで実証する研接に取り扱い、
データ解析を主軸としてのデータ解析をつなぎ、常に変動する現象の予測・解析・制代表される理論研究に加え、統計授。2010 年 に は 同副所長、2011

研究大学院大学 複合科学研究究にも取り組む。大規模テキストとしたデータ中心科学に取り組的手法を駆使した地震波の自動〜2014年には同研究主幹を務め

科 統計科学専攻准教授を兼任。

を利用して文法を獲得する、高速む。極地研と共同して、対流圏か御を目指す。データサイエンティ

処理、
船舶のオートパイロット、経

る。2001年1〜6月米ルーセント・

JST-CREST 生命動態領域「神経かつ高精度な構文解析器「Enju」

ら電離圏までをカバーする大型スト育成に加え、現代科学が対象とする複雑な現象の不確実性に

済時系列の季節調整法、列車安

テクノロジー社ベル研究所客員

系まるごとの観測データに基づ他。2012年文部科学大臣表彰若大気レーダー「PANSY」の建設と全のための強風予測法の開発な研究員他、海外の最先端的研究

く神経回路の動作特性の解明」、

手科学者賞、2015 年日本学術振観測を推進。2005年から PANSY

挑むものとしての
「統計」
観に立ち、

どにも携わった。2011年より現職。

拠点で 研鑽を積 む。IEEE、電子JST イノベーションハブ構築支

2014年6月情報処理学会
興会賞、

プロジェクト代表、
リサーチコモ「データ同化」手法の他分野への日本学術会議会員、
総合研究大学

情報通信学会、日本音響学会、日援事業「情報統合型物質・材料開長尾真記念特別賞他受賞多数。

ンズ「地球環境データ」プロジェ

普及啓発活動にも取り組む。

院大学名誉教授。

本統計学会各会員。

発イニシアティブ」に参画。

クト プログラムディレクター。

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Research View 023

Research View 024

山下 智志

植竹 淳

データ同化・シミュレーション支援技術

地球・環境システム

Research View 022

Research View 025

Research View 026

新井 紀子

丸山 宏

武田 英明

持橋 大地

e- サイエンス基盤技術 PD

システムズ・レジリエンス PD

e- サイエンス基盤技術

メタ知識構造解析

Research View 027

統計数理研究所 データ科学研

情報・システム研究機構 新領域

国立情報学研究所 社会共有知研

統計数理研究所 モデリング研究

国立情報学研究所 情報学 プリ

統計数理研究所数理・推論研究究系教授。1987年京都大学 工学

融合研究センター 融合プロジェ

究センター センター長・教授。一系 サービス科学研究センター セ

ンシプル研究系教授。総合研究系准教授。1993年東京大学入学、部交通土木工学科卒、1989 年同クト特任研究員。理学博士。専門

橋大学法学部およびイリノイ大ンター長・教授。1981年東京工業大学院大学複合科学研究科情報1998 年奈良先端科学技術大学

大学院工学系研究科応用システ

は雪氷微生物学、環境動態解析。

学卒業、イリノイ大学大学院数学

大学理学部情報科学科卒、博士

学専攻教授。1991年東京大学工院大学 情報科学研究科 博士課

ム専攻。博士
（工学、
京都大学）
。

2010年から現職。2014年にアフ科修了。博士（理学）。専門は数理（工学、京都大学）。専門分野は自学系研究科修了。工学博士。ノル

程へ進学。2005年同大学院修了、安田信託銀行 投資研究部、熊本

リカ・ウガンダの高山、ルウェン

論理学
（証明論）
・知識共有・協調

然言語処理 , XML, Web サービス ,ウェー工科大学、
奈良先端科学技

博士（ 理学 ）。ATR 音声言語 コ

大学 工学部助手を経て、1994年

ゾリ山頂付近の熱帯氷河におい学習・数学教育。2001年より、教情報セキュリティ。1983年日本ア術大学院大学を経て、2006年よミュニケーション研究所、NTT

統計数理研究所助手、1997年同て雪氷生物試料の採取と観測を育機関・公共機関向けの情報共

イ・ビー・エム（株）入社、2009年まり現職。2005〜2008年東京大学

コミュニケーション科学基礎研

助教授、その後助教授・准教授を行い、世界で初めて氷河上に蘚

有基盤システム NetCommonsでの26年間在籍し、東京基礎研究

客員教授、2006 〜 2010 年国立情究所を経て、2011年より統計数

経 て、2011 年同教授。2013 年統類の無性芽からなる集合体を発を開発。2009年より学術研究情所長や執行役員を務める。巨大な報学研究所 学術コンテンツサー

理研究所准教授。専門 は、統計計数理研究所 リスク解析戦略

見。熱帯高山、
南極、
グリーンラン報の循環型情報活用基盤システ

グローバル企業で、コンピューター

ビス研究開発センター センター

的自然言語処理、特にベイズ統

研究センター センター長。1998

ド等の世界中の極限環境を舞台

ム Researchmap 開発に携わる。

言語 XML の研究・開発と標準化人工知能、長。専門は Web 情報学、計に基づく生成モデルと意味的

年マサチューセッツ工科大学 客に数々のフィールド調査を重ね2011年より人工知能プロジェクなど最先端の研究・開発に携わっ設計学。ジャパンリンクセンター

処理、および連続系との接続に

員准教授、2001〜2011年金融庁

つつ、培養株を用いた生理生態学

ト「ロボットは東大に入れるか」た。1997〜2000年、東京工業大学(JaLC) 共同運営委員会委員長、取り組む。2015年 日本学術振興

金融研究研修センター特別研究

的実験や分子系統解析を行ってプロジェクトディレクターを務

情報理工学研究科 客員教授等を

ORCiD（Open Researcher and会 グローバル学術情報センター

官を併任。

いる。

める。著書多数。

経て、2011年から現職。

Contributor ID）の 理事、NPO 法

分析研究員、2015年 産業技術総人リンクト・オープン・データ・イニ合研究所 人工知能研究センター

シアティブ理事長も務める。

客員研究員他を兼務。

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Research View 028

Research View 029

Research View 029

城石 俊彦

栗木 哲

藤澤 洋徳

中野 純司

本山 秀明

倉田 のり

遺伝機能システム

遺伝機能システム

遺伝機能システム

シミュレーション支援技術 PD

地球・環境システム PD

遺伝機能システム PD

国立遺伝学研究所副所長・教授。

統計数理研究所 数理・推論研究

統計数理研究所 数理・推論研究

統計数理研究所 モデリング研究

国立極地研究所教授、気水圏研

国立遺伝学研究所 系統生物研究

1981年東北大学大学院理学研究系研究主幹・教授。専門は 統計科系教授。博士（理学）。東京工業系研究主幹・教授。理学博士（東究グループ長、先進プロジェク

センター センター長・教授。九州科博士課程修了（理博）。1984年

学・統計数学。1984年東京大学大大学大学院 情報理工学研究科助

京工業大学 1988）。日本統計学ト研究グループ長。理学博士（北大学理学部より農学研究科へ（農

国立遺伝学研究所助手、1998年同

学院工学系研究科卒。日本電気

手、統計数理研究所助教授を経て、。専会理事長（2015-2016 年度 ）海道大学 1988）。第 31 次日本南学博士）
。専門は、植物生殖機構、教授。1999年同研究所系統生物

株式会社、東京大学助手、信州大

2013年より現職。外れ値に強い統門は計算機統計学、時系列解析。

極地域観測隊員以来、南極観測

ゲノム多様性、植物育種遺伝学。
三菱生命科学研究所、藤田保健衛

研究センター センター長、2013

学助教授を経て、1995年より統計手法、中でも外れ値の割合が大

特にインターネット、並列計算、隊への参加は11回に及ぶ。1998

年より現職。専門は哺乳類遺伝

計数理研究所助教授、2005年同きい場合でも潜在バイアスを小対話的グラフィックスなどを利

年同研究所助教授、2006年教授。 生大学助手・講師を経て、1991年学。マウスの形態形成機構やエ教授。総合研究大学院大学教授

さくする手法で知られる。2008

用する統計解析システム、大規

氷床コアを軸にした地球環境変

ネルギー代謝などの遺伝制御を併任。多重比較法、チューブ法等〜2015年『Annals of the Institute

模データ解析に取り組む。1978

動研究 や 雪氷圏 で の 水循環 な

研究官、1996 年国立遺伝学研究

テーマに、ゲノム解析や遺伝解析の統計手法で知られる。
『Annalsof Statistical Mathematics

年東京大学工学部 計数工学科

どに独自の研究成果がある。南所助教授、2003 年同教授、2009を用いた研究を推進する。1999

of the Institute of Statistical(AISM)』の Co-Editor。2014 年 か卒、1980年同大学修士課程修了。

極大陸ドームふじ基地では降雪〜2013年副所長。イネの染色体〜2008年、理研ゲノム科学総合（統数研編集、 ら応用統計学会理事。2015年かMathematic, AISM

1980 年徳島大学工業短期大学

や積雪の通年観測を実施したり研究から始まり、酵母、ショウジョ

研究センターのプロジェクトディ

Springer 刊）
General Section のら文部科学省委託事業「数学・数部 生産機械工学科助手、1989年

3035m 深の氷床コア掘削に成

ウバエ、ヒト、マウスなど様々な

より農水省生物資源研究所主任

レクターを兼任し、大規模マウス

編集主幹を務めるなど、数理・統

理科学と諸科学・産業との協働に

埼玉大学大学院政策科学研究科功した。北極での氷河調査も多種を対象に分子・細胞生物学研究

突然変異開発プロジェクトを統括。

計を通じた国際的な研究者とのよるイノベーション創出のため

講師、1992年一橋大学経済学部

い。これらを基に、現在から過に携わる。1991年からイネゲノム

またリサーチコモンズでは「遺伝交流に加え、分野を超えた学際の研究促進プログラム」実施担当。

助教授を経て、1998年統計数理

去数十万年までの気候・環境変研究に戻り、以後多様性・進化・発機能システム」の初代プロジェク的な研究にも力を注ぐ。

動の復元や、その変動機構につ生の複合的研究を展開し、Oryza

いての研究を進めている。

属23種の解明に挑む。

トディレクターを務めた。

研究所教授。

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曽根原 登

中村 卓司

小原 雄治

佐藤 寛子

人間・社会データ PD

地球環境データ データベース事業・

ライフサイエンス統合データベース

データ中心ケミストリ PD

部門責任者

センター
（DBCLS）
PD

国立極地研究所副所長、宙空圏

DBCLS センター長、国立遺伝学

融合研究センター特任准教授。博士（理学、お茶の水女子大学）。基

国立情報学研究所 情報社会相関研究系研究主幹・教授。工学博士

情報・システム研究機構 新領域（信州大学1994）。専門は情報流研究グループ教授。1984年京都研究所特任教授。専門はゲノム通システム工学、デジタルメディ

大学工学部卒、博士（工学、京都科学。1951年京都生まれ。1974年

礎学問としての化学へ情報学的ア工学。特に近年はサイバー空大学1992）。南極昭和基地大型大京都大学理学部生物物理卒業後、にアプローチするケモインフォ

間とリアル空間が統合する融合

気レーダー（PANSY）
をはじめと大学院は名古屋大学理学部分子マティクス、計算化学、データケ

社会のソーシャル・データに注目するレーダーを用いた観測を専

生物・岡崎令治教授の元へ進学しミストリが専門。1996〜1998年

した研究開発を展開する。1978

門とし、極域中層・超高層大気のた。1980 年名古屋大学理学部分

理化学研究所 基礎科学特別研年日本電信電話公社入社。国際

構造・変動および諸現象の解明を

子生物助手、1985 年頃から大腸究員等を経て、2000年国立情報電気通信基礎技術研究所、ATR

推進する一方、レーダーから得菌ゲノムの物理地図作成に取り学研究所助手、2002〜2015年准視聴覚機構研究所、NTT ヒュー

られた貴重な極域大気データの組む。1988年から2年間、英国ケ教授。2015年7月より現職。2007

マンインタフェース研究所、NTT

解析・共同利用を推進する。1989

ンブリッジ MRC 分子生物学研究〜 2008 年 ス イ ス 連邦工科大学

サイバーソリューション研究所〜1998年京都大学超高層電波研

所で客員研究員として、モデル生（ETH）客 員 教 授、2010 年 よ りを経て、2002〜2004年東京工業究センター助手、2003年米国コ

物「線虫（C.elegans）」に親しむ。

チューリッヒ大学ゲストサイエン

大学大学院理工学研究科 連携講

ロラド大学航空宇宙工学科客員

国立遺伝学研究所遺伝情報研究

ティスト。1998年より理化学研究座教授、2004年より現職。

教授等を経て、2009年より同研センター助教授を経て、1996年教所客員研究員、2013年より量子化授。2004〜2012年国立遺伝学研

学探索研究所理事を兼務。

究所教授、2012年より現職。

究所第8代所長を務めた。

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編集後記

「データ中心科学 リサーチコモンズ事業」は、デー

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(201

)p.4
015

タサイエンスの確立へ向けて、ビックデータ時代
における学術の研究基盤となるデータ基盤整備、

本冊子の制作にあたりましては、北川源四郎機構

モデリング解析基盤整備、人材育成を3つの柱と長をはじめ、樋口知之統計数理研究所所長、城石

して、大学共同利用機関法人情報・システム研究

俊彦国立遺伝学研究所副所長にご尽力いただきま機構が推進してきた研究事業です（2013 〜 2015

したことを、御礼申し上げます。またわれわれの年度）。プロジェクトディレクターを中心に、8つ

取材にご協力くださいましたイベント開催関係者のプロジェクトと4つのデータベースプロジェクの皆様、そして調査中の隊員に代わってご対応いトの計12の研究が推進されており、その多くが、ただいた国立極地研究所 伊村智教授、武田先生の2004年の設立以来の融合研究を継承・発展させた

インタビューの折、撮影にご協力いただいた国立ものとなっています。

情報学研究所の皆様、そして誠にお忙しい中ご協力賜りました東京大学佐藤薫先生ならびに全プロ

さて、この研究成果を発信する「リサーチコモン

ジェクトディレクターの先生方に、改めて御礼申

ズ ウェブサイト（http://rc.rois.ac.jp/）」を、約2年

し上げます。

前に公開し、運営を担当してきました。なかでも「Research View」という、インタビュー記事の形

なお今回も、池谷が原稿を書き起こして先生方に式を借りて研究成果を発信する連載枠を設け、ほチェックいただく共著のスタイルでまとめてまいぼ月1回の頻度で記事を公開してきました。2014

りました。個人的にはこの連載を通じて、これか

年4月〜2015年3月掲載分を、昨年度『データに語らの、英語圏を含むより多様な記者・一般読者がらせる科学』の冊子にまとめ、このたび、ここに想定される学術広報へ向けて、これまで書いてき2015 年 4 月〜 2016 年 2 月掲載および 3 月掲載予定

た日本語の文体を大きく変える契機となったこと分を1冊に収載しました。ちなみに、本ページにもを記しておきます。

2016年2月

参照ページを記す紙の上の「リンク」を記載していますが、本冊子の記事が前年の記事と関連があgu

る場合には、その参照ページも記すことにしました。

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6

またタイトルの『未来へつながるデータサイエンス』には、3年前と比べ、「データサイエンティスト」の存在や、育成の必要性などからいっそう身近になった「データサイエンス」という言葉を用いて、その未来への展望を込めました。

大学共同利用機関法人
情報・システム研究機構 URA（広報）

池谷瑠絵