データに語らせる科学
データ中心科学 リサーチコモンズ研究紹介

データに語らせる科学
データ中心科学 リサーチコモンズ研究紹介

Research View 2014 – 2015
著者 :情報・システム研究機構 URA
（広報）
編

取材・文：
池谷瑠絵

写真：
水谷 充

ブックデザイン :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
Inter-University Research Institute Corporation
Research Organization of Information and Systems

発行日 :2015 年 3 月20日 第1刷
2016年 2月22日 第2刷
印刷所 :シナノ印刷株式会社

ISBN978-4-909638-04-5 C0040

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p.4
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凡例

丸山

p.6

p.8

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p.12

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小原

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本山

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曽根

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野純

p.16
p.20
p.24
p.28

中

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正
齋藤

子

聡
才田

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岡彩
村暁

p.32
p.36
p.40
p.44

木

子
藤寛

p.48

佐

智
伊村
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博
津田

p56
p.60

・山

俊明

片山

子
口敦

p.52

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村卓

p.64

中

計
椿広
潤
北野

p.68
p.72

介

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絵

後記

瑠
池谷

編集

介

研

紹
究者

p.76
p.82
p.83

4

「データ中心科学リサーチコモンズ」について

情報通信技術（ICT）の飛躍的発展に伴い、ユビキタ
ス化した情報空間に生きる私たちの生活からほとんど自動的に、時々刻々とデータが生みだされるよ
うになり、これまでとは比較にならないほど飛躍的に大量の情報が蓄積されるようになりました。このようなデータをいかに組み合わせ、目的に合わせて有効に活用できるかが、ビッグデータ時代の産業、行政、科学技術など私たちの社会のさまざまな場面において、成否の鍵を握っているといっても過言ではありません。

科学技術の世界でも、地球環境や宇宙等の自然界、大学や研究所等の実験室で獲得されるデータがますます大規模化し、このようなアカデミック・ビッグ
データの効果的利用がイノベーションの鍵となっています。このような背景から、これまでの理論科学・
実験科学・計算科学に続く第4の科学として、「デー
タ中心科学」が、学術・社会の課題を解決する研究戦略課題として、世界的に推進されています。

ところで、私たち大学共同利用機関法人情報・シス
テム研究機構は約10年前、「情報とシステム」の観点から諸問題の解明と解決を図ろうという理念のもと、
国立極地研究所、国立情報学研究所、統計数理研究所、国立遺伝学研究所という4つの研究所が集結して設立されました。設立以来、時代に先駆けて開拓・

5発展させてきた、さまざまな新領域融合研究を背景

そして、このような共同研究・共同利用のモデルケーに、この「データ中心」の考え方をまさに中心に据えスとして、全12の研究プロジェクト＆研究データベー

たプロジェクト「データ中心科学リサーチコモンズスを推進してきました。また2014（平成 26）
年4月か事業」を2013（平成25）
年度から推進しています。こらは、「データ中心科学リサーチコモンズ」ウェブサ

れは、「データ基盤整備」「モデリング・解析基盤整備」

イトを公開し、この最新研究成果を広く情報発信し「T 型・π型人材育成」を3つの柱として、情報化時代てきました。今回本書に収めたインタビュー記事は、を先導する先進的研究基盤と、オープンな国際共

このウェブサイト上で2014年度中に公開された連

同利用・共同研究の中核的拠点を形成しようという、

載記事「Research View」を集めたものです。

世界的にもユニークな研究事業と言うことができるでしょう。

大学・研究機関との連携を深めながら、生命科学、地球科学、人間・社会等それぞれの領域でいま拓かれ「データ基盤」では、まず地球環境、ライフサイエンス、 つつある新たな融合研究をご紹介し、情報・システ
人間・社会、学術情報、物理・化学などの科学的デー

ム研究機構の大学共同利用機関法人としての役割

タ等をビッグデータ的に活用するための基盤の維と貢献について広く知っていただく機会となれば幸持・整備を推進します。そして 読み解く知 としていです。

のモデリング・解析の手法を開発し、共同利用を促進するような「モデリング・解析基盤」を整備・提供
します。さらにこのような融合的な研究のプロセスの中に「人材育成」を組み込むことによって、持続的な研究発展のサイクルを築いていこうという計画です。2015（ 平成27）年3月現在、機構の 4つの研究所および2つの直轄センター「新領域融合研究センター」、「ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）」が一丸となって、わが国の研究力強化に

大学共同利用機関法人

波及効果を生み出せるような共同利用・共同研究を

情報・システム研究機構

進めています。

機構長

北川源四郎

凡例 このブックレットのみかた
記事の通し番号Research View 001

記事タイトル

科学として「想定外」にどう対応するのか？

この研究者が紹介します

統計数理研究所副所長・教授
プロジェクトディレクター

丸山宏

Project
研究プロジェクト名または研究データベース名システムズ・レジリエンス

同じ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。

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4 p
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Research View 2014 – 2015

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科学として「想定外」にどう対応するのか？
統計数理研究所副所長・教授
プロジェクトディレクター 丸山 宏

Project
システムズ・レジリエンス

Research View

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INTRODUCTION

ちょうど4年前の2011年3月11日に起こった「東日本大震災」。以来、災害復興のために ICT をどう役立て
るか、企業などでも対策が進んできました。
しかし過去の体験１つで、将来の「想定外」の事象

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p.73
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に対応することはできません。どうしたらこの問題に応えることができるのか、もっとサイエンスとして解明すべきだ、というのがプロジェクトのスター
トラインでした。お話は、プロジェクトディレクター

001の丸山宏教授（統計数理研究所）です。

レジリエンスの知恵を集大成する戦略としての適応性、冗長性、多様性「レジリエンス」とは、もともと心理学やエコロジー

プロジェクトも3年目を迎え、これまでの研究から、の分野で使われていた用語で、最近は社会システム

さまざまなシステムに共通のレジリエンスの戦略となどにもよく使われるようになってきました。社会、いうものが明らかになってきています。1つめは冗情報、金融、企業・組織、生態系など、さまざまなシ

長性で、システムにどれくらいの冗長性を入れて設

ステムに何らかの「擾乱」が起こった時、壊れにくく計すれば、どのくらいの擾乱に耐えられるかを測る（Resistance）、また万が一壊れた後に素早く回復ことができる。これは信頼性工学などの分野に研究できる（Recovery）性質を「レジリエンス」といいまの蓄積があります。2つめは適応性で、これは制御す。そこでまず、さまざまな分野から知見をたくさ

工学を使うと解明できます。ところが3つめの多様ん集めてきて、レジリエンスの知識の体系「Body of性（diversity）が、まだよくわからない。そして多様

Knowledge, BOK」を構築しようというのが、私た

性は、ものすごくコストが高いんですね。たとえば

ちの目標です。実践的なマニュアルのようなものがコンピュータ・ネットワークに多様なマシンを入れあれば、たとえば海岸の堤防をあと1メートル高くす

ると、すごく管理が大変です。また南極のようにシるほうがいいのか、それとも堤防を越える津波が来

ビアな環境下にある生態系は、最も適したものだけた時になるべく早く復旧できるよう予算を投じたほが生き残り、多様性はほとんどありません。一方でうが有効なのか、といった問題に答えることができ

最近は、企業の競争にとって、多様性は実は有利なます。このように科学の知識と理論によって礎をつのだという議論が『ハーバード ビジネス・レビュー』

くり、行政などに活用してもらおうと考えています。

などでもたいへん活発です。特にシステム開発の大きなトレンドである「アジャイル」と組み合わせます。
「収穫逓減」はもともと経済学の用語で、あるて考えると、ビジネス環境の変化が激しい時代には、 システムに投入量を増やしていくと、これに伴って多様性によって「想定外」の事象に対応できるケー

増える収益量が、ある点を境に低減していく現象をスが多いのです。

いいます。そこでサブテーマ1共同研究者の南和宏
特任准教授（統計数理研究所）
は、コンピュータ上に大量ゲノムで「収穫逓減の法則」との相関を探る

ロボットが住む仮想空間を作って、多様性や冗長性を組み合わせたさまざまなシミュレーションを行っています。またサブテーマ2共同研究者の明石裕教

このような多様性をうまく組み込んでレジリエンス

授（国立遺伝学研究所）
は、アフリカに住むショウジョなシステムをつくるためには、「収穫逓減法則」とのウバエの遺伝子という、当プロジェクトの中で最多関係がひとつのキーになるとわれわれは考えてい量のデータを駆使して、DNA の中で同じアミノ酸をResearch View

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生成する異なる塩基列に注目し、その遺伝子の状態

ンス・トライアングル（Michel Bruneau 他 2003）」

を世代的に調べることによって、多様性と収穫逓減という指標が使われてきましたが、井上教授の成法則の関連を追っています。明石教授の研究によっ

果は新たな指標・性質を加えており、名誉ある賞て、自然界でほんとうに収穫逓減の法則と多様性と（Challenges and Visions Papers Award, Thirdの間に相関があるのか、まさに解明されようとしてを受けています。
Prize(AAMAS2013)）

いるところです。

理論から設計して「レジリエンス」を定義する
さらに、われわれは「レジリエンスとはどういう性質なのか？」を理論的に定義するアプローチにも取り組んでいます。サブテーマ3共同研究者の井上克
巳教授（国立情報学研究所）は、システムの現在の状態とその環境を数理的に記述し、環境をシステ
ムに対する制約として捉えた「制約充足問題」とし丸山教授が示しているのは、レジリエンスの「タクソノミー（分類学）」。緊急時は必ず平時とは優先順位が変わる。レジリエンスを考えるには、時間的な局面を分類することも重要なポイントだ。

て解くことで「システムズレジリエンスモデル」をつくりました。システムに擾乱が起こった状態か
ら、どのようなパスを通って復旧できるのかをモデ
ル化し、これ以上破壊されたら修復不可能なポイン▲

ト、復旧までの計算のステップ数、システムの機能

http://rc.rois.ac.jp/research/b04/

低下の状態を測る指標などを定義しています。復旧▲までの過程については、これまでは主に「レジリエhttp://systemsresilience.org/

プロジェクト概要

プロジェクトウェブサイト

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Research View

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ゲノムが語る、
栽培イネはどこから来たのか。
国立遺伝学研究所・教授
プロジェクトディレクター 倉田 のり

Project
遺伝機能
（生命）
システム

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INTRODUCTION

自分の目で確かめ、根気のいる実験を日々積み重ねていく ─ そんなサイエンスの伝統的なスタイルが主流だった生物学。そこへ何桁も違う大量データを生みだす次世代シーケンサーが登場し、さらにビッ
グデータ時代が到来します。時代の要請に応えて、ゲノム科学と統計学が協働する「新領域融合」研究としてスタートした「遺伝機能（生命）システム」は、
すでにマウス、イネ、ショウジョウバエ、ゼブラフィッ
シュ等のモデル生物において、いくつかの重要な成果を挙げているプロジェクトです。今回は2013年の成果から、データ中心科学としてさらに発展しつ

002

つある「野性イネ」の研究をご紹介します。

生命の多様さとゲノムをいかにつなぐか？

を抽出する方法を探り出そうというのが、われわれ

われわれ研究者の前に、非常に多様な生物遺伝資

融合研究じゃなければ始まらない。

源が、とにかくどーんと大量にあります。この中にのプロジェクトです。

はまず、生物が持つ極めて多様な形態の情報があって、イネの場合なら花の形、実の大きさ、丈の高さ

海外の大学では、生物に限らずほとんどすべての学など、その生物を特徴づけている形態情報が大量

部に統計を扱う部門があり、また生物学では特に「バに蓄積されているんですね。そして一方には大量

イオインフォマティクス」と呼ばれる分野が、大きくのゲノム情報があります。ゲノムは単にアデニン（A）、 進展しています。たとえば、われわれのプロジェク
グアニン（G）、チミン（T）シトシン（C）の塩基配列トでも遺伝研と情報研の共同研究では、マウスの持（シークエンス）
だけではなく、その中にコードされ

つ顎の形のような形質の情報を、画像処理によってた遺伝子がいつどのように読まれて、発現するかと理解しようという課題に挑戦しています。この場合いう情報も含まれます。あるいは外からの刺激や環に難しいのは、なんといっても、生物学者の目には境等によって、生物がどう変化していくかという要明らかな形質の違いが、コンピュータの目にはなか素が入ってくることもあります。ところが、このようなか区別できるようにならないという点です。人間に多様な形態の 1つ 1つが、いったい膨大なゲノムはたぶん、全体の印象と細部の印象を複合的に認識の中のどの情報（遺伝子）に対応しているのかが、わできる点で、コンピュータより格段に優れているのからない。これらを結び付け、本当に有用な関係性だと思います。コンピュータに理解させるには、顎の角度を決めるのはこの要素、先端の形状を決める

約450系統の野性イネの形質データとゲノム配列を、のはこの要素というように、とにかく1つ1つの要素

アソシエーション解析という方法を使って、統計的に分解しなければなりません。ただいったん数値化に結びつける研究を進めています。たとえば丈が高できれば、要素を組み合わせたり再構築したりしてい系統から低い系統へ段階的に変化する形質デー

どんどん発展させることができるのが、大きな魅力

タに対して、ゲノムの配列で同じような推移を示しですね。

ているものはないか、と照らし合わせるような作業を行ったのです。

野性イネはなぜ解明できなかったのか？

いよいよデータ中心科学へ向けてイネの研究はこれまで、進化学をはじめとする遺伝

このようにして調べた形質とゲノムの関係に加え、学的な解析がほとんどで、また農業においては栽培

どの野性イネの系統が歴史的に先に出現したか、ま化というテーマなどに沿って進められてきました。

た地域的な分布に照らしてどのような関係があるか、栽培イネは遺伝的な継承が明らかで、また遺伝子とといった縦軸・横軸の関係性を提示したわれわれの形質の対応関係がある程度わかっているのですが、論文は、2012年に Nature 誌に掲載されました。遺野生の集団はバラバラで、多様な自然変異を蓄積

伝的データをより詳しく探求していくために必要なしています。また野性イネの系統は、現在のイネとステップとして、野性イネについて人間が持つ知識はかけ離れて進化してしまっているため、簡単にはを拡げたという意義が大きかったと思います。また交配させることができません。このような理由から、 いろんな意味で影響力があり、たとえば私が参加し野性イネは、これまでの遺伝学的な方法で扱うのはているナショナルバイオリソースプロジェクト（NBRP）

困難なのです。そこでわれわれは遺伝研が保有するへ、国内外の研究者から野性イネの種子を配布してResearch View

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ほしいという依頼が、これまでの2〜3倍に増えるといった反応もありました。しかし、実はこれからがいよいよ本当の研究なんです。たとえば統数研や東大との共同研究による解析方法の開発が、日々進展しつつあります。形質の特徴をどのような要素に分解するのか、どう統合するのかについても、まだまだ足りないものがある。もっともっと方法を洗練させたいと考えています。

少しでも触れるとぱらぱらと実が散ってしまうという形質的特徴を持つ、野性イネの1系統。収穫が難しいため、栽培に向かない
ことは明らかだ。栽培化に寄与する遺伝子が、ゲノムのどの領域にあるかも、すでに解明されている。

▲

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/

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国際標準化されたデータが、生命を語り始める。
国立遺伝学研究所・特任教授

DBCLS センター長 小原 雄治
Database
ライフサイエンスデータ（DBCLS）

Research View

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INTRODUCTION

ゲノムという膨大なデータで科学の進歩やイノベーションが見込まれるバイオ分野は、いち早くデータベース化に取り組んできました。アメリカでは NCBI
（ The National Center f or Biotechnology、ヨーロッパでは EBI（Part of theInformation）

European Molecular Biology Laboratory ,The European Bioinformatics Institute）そしてこれらの日本版であるDDBJ（DNA Data Bankof Japan）が、遺伝情報のデータベースの一元化に成功しています。これらとも連携して、日本の大学・研究機関・医療機関などが蔵する多種多様なライフサイエンスのデータベースの統合化を担うのが「ライフサイエンス統合データベースセンター（Database」です。プロジェ
Center for Life Science：DBCLS）

003

クトディレクターでありDBCLS センター長の小原雄
治教授（国立遺伝学研究所）に、その取り組みをご紹介いただきます。

統合データベースとは？

いよいよこれからというところなのです。

ゲノム情報、遺伝子発現の情報など、ライフサイエ

RDF という国際的な共通フォーマット

ンスのさまざまなデータが日々蓄積されています。
また過去の研究プロジェクトから生みだされたデー
タなどが研究所や大学のサーバーに大量に保管さ今、私たちが Google などの検索エンジンを使ってれていたり、場合によってはメンテナンスできずに得られる情報は、ウェブページという「文書」のかた

眠ったままになったりしていることもある。つまり、ちをしています。その後は人間がその文章を読んでどこに何があるかまったく分からないんです。そこ

意味を理解して取捨選択し、レポートを書いたりする。

でばらばらに存在しているそれらのデータベースを、 ウェブは今、このような Web of document に代わっ
一か所に集めなくても、みんなが使えるようにしまて、Web of data へと進化しようとしています。たしょうというのが、統合データベースという考え方

とえばウィキペディアの次世代版である「DBpedia」

です。使えるようにするには、データの形を標準化

では、機械がいろんな情報を組み合わせて、別の情報、する必要があります。たとえば現在公開中の検索

つまりこれまでのレポートに近いものまでつくるこサービスでは、国内すべてのライフサイエンスのデーとができるんです。このようなセマンティックウェ

タベースを全部探してきて、串刺し検索ができるよブを実現するために最適な情報のフォーマットとして、うにしています。ただそれだけでは Google で検索

今「RDF（Resource Description Framework）」がするのとほぼ同じですね？ 実は、われわれの開発は、世界標準となりつつあります。RDF はデータを、主18

語（英 : subject）
述語（predicate）
目的語（object、述を「ハッカソン」といい、非常に生産性が高いため、語の値）が一義的に定義できるような形で書き、こ今 IT 業界などでも盛んに採り入れられている手法です。 「バイオハッカソン」

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トリプルで揃えることで、意味を含めた高度な検索では、今第一線で活躍しているデータベース、オンやグラフ化など、データの使い途が飛躍的に広がり

トロジー、アプリ開発など現役の技術開発者たちます。また同じ言葉でも分野が変われば意味が違うが集まって、通常ならば 1カ月以上もかかるような

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ため、
「辞書セット」とも言える各分野の意味の地図

課題を、わずか1週間で解決してしまう。さらにこにあたる「オントロジー」を整備し、検索結果のさらのイベントを通じて知り得た最新の知識やノウハ

なる精度向上が世界的に目指されています。

ウを普及するために開催する、国内版のイベントも、4回目を数えます。まさに継続は力なり、と言えま

データベースの国際標準化を担う「バイオハッカソン」
そこで片山俊明 特任助教（DBCLS）たちが中心とすね。

自然な文章でたずねれば、
高度な検索結果が返ってくる

なって、このようなデータベース開発の将来的なビジョンや仕様のディテールを巡り、協働作業と議論

このような技術的な課題のなかでも、データベース

を通じて国際的な標準をつくっていこうというワーにどのように問い合わせれば、うまく情報を引き出

クショップ「バイオハッカソン（BioHackathon）」をせるかという「Q and A」は、最も先端的なもののひ毎年開催しています（DBCLS と NBDC の共同開催）。 とつです。金進東 特任准教授（DBCLS）の最近の研
短期の合宿形式で集まって、今抱えている問題を解

究では、英文で「○○病にかかわる遺伝子は何か？」

決してしまおう、そんなワークショップのスタイルといった自然文を入力することで、RDF データへの

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Research View

れを「トリプル（triple）」と呼んでいます。データを

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標準の問い合わせ言語である SPARQL（SPARQL
を自動生成
Protocol and RDF Query Language）
し、「○○病」や該当する遺伝子に関わる文献情報、ゲノム情報、分子構造など、意味的に正しく関連づけられた情報を一元的に表示する技術を開発しています。難しいと言われる SPARQL をライフサイ
エンスの科学者などが広く使いこなせることができ、一方、医療の現場などでも役に立つための性能評価の基準づくりも進めています。この他、動画の整備も始まっており、細胞の動きの解析結果を見て晴れた日には富士山が一望できる、三島市の国立遺伝学研究所
にて。DBCLS は2014年春、東京大学（本郷）から、センター本隊
は千葉県柏市へ、一部は国立遺伝学研究所へ移転した。

生物学者が意味を発見するといった「データ中心科学」の実現も期待されます。まさにそんな将来へ向
けて、継続的な努力を続けていきます。

▲

プロジェクト概要

http://rc.rois.ac.jp/database/d02/▲

DBCLS ウェブサイト

http://dbcls.rois.ac.jp/

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南極に積もる雪から、太古の生命と環境を削り出す。
国立極地研究所・教授
プロジェクトディレクター 本山 秀明

Project
地球・環境システム

Research View

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INTRODUCTION「氷床コア」と呼ばれる稀少な氷柱を削り出す場所は、
標高 3,810m、年間平均気温マイナス54 ℃という南極ドームふじ基地。すべての水が凍り、液体の水が存在しないため、その氷上には生命活動がないといいます。人だけでなく多くの生命にとってもサバイ
バルが厳しい極地の環境下では、生物の多様性が極端に少ないこと、ウィルスがいないので風邪をひかないこと……等々、ふつうの生活からは想像できな
いさまざまな特色があります。そして降り積もる雪の下に封じ込められた氷は、なんと70万年から現在に至る私たちの地球環境や生命を、今、いきいきと語り始めているのだそうです。お話は、プロジェクト

004

ディレクターの本山秀明教授（国立極地研究所）です。

氷床コアとコケ坊主、
ふたつのターゲット

り、今よりも地球平均で5 〜 6 ℃低く、極地ではさらに寒かったことなどが分かっています。大きな気候
変動は、海底の堆積物からも知ることができますが、われわれのプロジェクトには、大きく氷床コアとコ

時間あたりの堆積量が少ないため、雪がたくさん降

ケ坊主という2つの対象があります。極地研が標本る南極のほうがはるかに時間分解能が高く、年代をを獲得し、極地研や遺伝研の研究者が遺伝子情報を詳細に特定できる優位性があります。また過去の大導出し、その解析に統数研・情報研の研究者にも参気がそのまま残っている点も、氷河や氷床ならでは加してもらうというバランスのいい融合研究を、10の貴重なデータなんですね。

年近く推進してきました。そのうち、私自身は雪や氷を専門に研究しています。雪はどんどん降り積もりますから、上の方が新しい雪で下の方が古い雪で氷床コアのなかの太古の微生物を解析する

すね。南極の大陸を覆っているたいへん大きな氷の塊を「南極氷床」といいますが、この氷床をわれわ

氷床コアの分析は地球の気候や環境の復元だけでれはずっと3,000m 下まで掘って、70万年前にあたなく、その中に非常に微量の微生物が含まれており、る氷を掘削・採取しています。この氷から過去の地

氷床コアの中の大きな気候変動とともに、生物がど

球の気温や、二酸化炭素・メタンといった大気の成う対応し、どう進化し、またその遺伝子がどうなっ分などが分かります。たとえば過去70 〜 80万年前ているか、といったことが突き止められる可能性がから地球は寒い時代が7〜8万年、暖かい時代が1〜あります。しかしながら氷上に生命活動がないた

3万年という10万年周期で大きな気候変動をしておめ、微生物が予想以上に少なく、解析が非常に困難

であることがわかってきました。ところが、実は氷上に、年代が古いため DNA がちぎれていて、なかの塊である南極氷床も、地球内部から伝わる地熱になか長いひと連なりの配列を拾えないことです。もよって氷が融けているところが多くあります。われうひとつには「コンタミネーション」と呼ばれる技術

われの採掘では岩盤直下まで到達していて、深部は的な精度にかかわる問題で、本当にその時代の氷か

雪や氷の重みによる圧力で融点が下がり、マイナス

ら取れたものなのかどうかを証明しなければならない、

2℃の3,000m 下には水脈のようなものがあるんでということなんです。

す。そこで今、採掘してきたその水に集中して、解析作業を進めています。

世界で一番難しい
ゲノムのサンプル !?

コケ坊主が与えてくれる示唆を活かして研究の進展につれ、最も興味深いのは、このような氷床コアの地球変動や微生物の研究と、伊村智教授

この分析は、瀬川高弘 特任助教
（国立極地研究所、 （国立極地研究所）が進めているもう一つの対象で新領域融合研究センター、写真中央）がサンプルかあるコケ坊主が、地球生命システムという1つのテー

らゲノム情報を取り出し、近藤伸二 特任准教授（国マの中でどのように関わり、何を明らかにしてくれ

立極地研究所・新領域融合研究センター、写真右）がるのかという点です。
「コケ坊主」というのは、南極情報解析するというチームワークで進めています。

昭和基地の周辺地域に点在する湖沼底に棲息する、

たとえば光合成をするシアノバクテリアという生物大きいもので直径 30cm、高さ60cm ほどの微生物の断片が見つかると、現在地上にある似通った種のの共生体です。極地では陸上よりも水の中のほうが遺伝子配列と比較します。すると一致する度合いが比較的穏やかな環境と言えますが、地球上のあらゆ

低い、つまり未知のものが多く含まれているんですね。 るデータベースと照合すると、コケ坊主の中にいる
一方、難しい点は、まずサンプル数が非常に少ないのと同じ菌類の仲間が、北極や中緯度にもいること

Research View

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23

がわかってきたんです。すると、同じ種類の生物が、寒い場所と暖かい場所に生育しており、そこにどのような遺伝子の違いがあるのか、解明できる可能性があります。また氷床コアのほうでは、生物相の変化や遺伝子を年代順に追っていくことで、寒い時代には寒い耐性を持つ遺伝子が入っているとか、逆に間氷期の微生物を見ることで暖かい気候に適した遺伝子はどれかなどを導出できる可能性があります。地球環境の危機が叫ばれる現代、いかにサ
スティナブルな社会を形成し、人間が絶滅を逃

直径10cm の円柱状で長さ約4m 毎に削り出される氷床コア。

3,000m の深さだと3 時間以上を要する作業だそうだ。引き上げられたコアは、深さ決めや初期解析を終えた後、日本へ送られ、「上向き」を示す矢印表示とともに袋詰めされてマイナス50度で厳重に冷凍保管されている。

れることができるのかに示唆を与えられればと考えています。
▲

プロジェクト概要

http://rc.rois.ac.jp/research/b01/▲

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プロジェクトウェブサイト

http://tric.rois.ac.jp/earth/
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イノベーションに役立つ
データ中心 政策 科学を。
国立情報学研究所・教授
プロジェクトディレクター 曽根原 登

Project
社会コミュニケーション

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INTRODUCTION

データ中心科学 リサーチコモンズで、データベース「人間・社会データ」

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と、プロジェクト「社会コミュニケーション（コミュ
ニケーション情報学）」という2つのプロジェクトディ
レクターを務め、一体化させた研究を推進する曽根原登教授。人間と社会のリアル＆サイバー空間に関わる研究を礎に、ビッグデータ時代の情報利活用技術を、地域再生やイノベーションを牽引す
る教育、医療・健康、防災、観光・農業分野へ活かす

005

研究を進めています。

経験や勘から
データ中心の意思決定へ

傾斜地の自殺はなぜ多い？

政策決定や意思決定の立場から考えると、今まではいます。高齢者の自殺も多いし、線路への飛び込み

人間・社会に関する合理的な判定を行うのは、なかで通勤電車もよく止まります。科学が何かできな

なか難しかったと言えるでしょう。つまり部分的ないだろうか。そこでこの問題を扱っているサブテー

データや不完全な知識で、経験や勘に基づいた主

マでは、いろんな公的統計データを駆使したり、調たとえば、日本では毎年約 3 万もの人々が自殺して観的な判断をしなければならなかったと思うんで査したり、また SNS やツイッターで自殺をほのめす。でも現代の日本社会は、ネットワーク環境やセ

かすつぶやきにアラートを出すというように多角ンシング環境が急速に整い、スマートフォンやウェ的にアプローチしています。たとえばこれらのデー

ブから集めることのできるビッグデータがあります

タから、15度以上の傾斜地に住む人の自殺率がとね。ならば、科学的データに基づいて価格を決めたり、ても高いことがわかっています。なぜでしょう？

さまざまな政策決定を行うことで、大いに経済再生─ 出不精になるからなのだそうです。家にこもっやイノベーションにつなげていけると思うのです。

て悩みを抱えてしまう。社会問題の原因をこのように物理的な条件で特定し、「こころの問題」にしてしまわないことが重要です。これを応用すれば、津波対策として検討されている高台への高齢者の移住にも、重要な示唆を与え得ることがわかるでしょう。

26

地域再生の肝「観光」に
IT のパワーをつつあります。さらにこれを不動産情報に応用した分譲、賃貸、リフォームにかかわる意思決定を支援するシステムの開発も進めています。どんな物件が観光政策も、IT 化による経済効果が見込まれる領域

売れ残るリスクを持っているのか、リフォームではです。日本全国に約1,720の地方自治体があり、それ

どこに資金を投じたらいいのか……
すべてデータに基づいて判断査を行っています。また100メートルしか離れていを下せるようになるでしょう。

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3 p
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ない観光地でも、もし市町村の境を越えたら調査や施策の対象外であるといった現状があるんですね。
そこで一藤裕 特任研究員（新領域融合研究センター）

参加型アプリで、
防災・減災対策支援ツール開発が開発した「Web データ駆動の観光予報システム」
では、さまざまなウェブサイトで公開されている膨また非常用システムは、緊急時に特化したシステム

大で多様な宿泊施設関連データを横断的に収集・蓄よりも平時に稼動しているものがそのまま活かせる

積・分析することで、行政区の枠組みを越えて観光システムのほうが役立つことが知られています。そ

地域の宿泊状況や料金を予測することができます。

こで「Web データ駆動の観光予報システム」は、実また2013年3月11日はどうだったかというように過は平常時と同じ使い方で、災害発生時の帰宅難民対去のデータも確認でき、京都市観光 MICE 推進室と策等にも利用できるんです。また2013年に開催しの調査研究協力によりデータの信頼性も検証しま

た産学連携による「スマートフォンアプリ開発 全国した。他の地域でも活用できるシステムになってい学生コンテスト」からは、帰宅途中などの生徒児童るので、富士山の世界遺産登録で海外観光客の増加が今いる地点からどこへ逃げたらいいかをナビゲーが予測される山梨でも、ペンションなどの小規模宿トしてくれるアプリケーション「てんでんこラリー（東

泊施設を対象としてこのシステムの応用化が始まり

北工業大学）」が生まれました。地域の子どもたちがResearch View

ぞれが別個に観光案内したり、人手による統計や調

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大学生と一緒に町を回りながら避難地などを記録▲し、これを統合してハザードマップを作成し、防災

http://rc.rois.ac.jp/research/b03/に備えるツールです。こちらも今後さまざまな地域で、

▲

005

27

活用が拡がっていくでしょう。

http://tric.rois.ac.jp/human/

Web データ駆動の観光予報システム」と一藤裕特任研究員。
京都の約400の宿泊施設のウェブ上にある予約システムから日々の稼働率、料金、駅からの距離などの特徴、サービスのオプションなどのデータを取得・整備し、実際のデータと付き合わせて精度を上げていく。マップやグラフで視覚化された画面では、空室
状況や月ごとの稼動状況などがひと目でわかる。

プロジェクト概要

プロジェクトウェブサイト

Research View 006

データを使ってモデルをリアルに近づける。
統計数理研究所・教授
プロジェクトディレクター 中野 純司

Project
データ同化・シミュレーション支援技術

Research View

28

29

INTRODUCTION

今回ご紹介するのは、データ中心科学「リサーチコモンズ」の3つの基盤整備事業のうち「モデリング・解析」
を担う、「データ同化・シミュレーション
支援技術」のプロジェクトです。
「データ同化」

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p.46
010

とは、
ひとことで言えば、シミュレーション・モデルとデータ解析を結び付ける統計手法。この手法は物理系か
ら生物系、マーケティングなどの経済系まで、およそあらゆる分野で役に立つ応用範囲の広さを、大きな特徴とします。また本プロジェクトを通じて統計学を学び、大量データの取り扱いやプログラミングに親しむことで、まさにビッグデータ時代に要請される人材が巣立っています。プロジェクトディレクターの中野

006

純司教授
（統計数理研究所）がご紹介します。

現象の奥にひそむ本質的な動き

2種類のシミュレーション Res

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本プロジェクトは、もともと統数研樋口所長が始め現象が数式でほぼ記述できる分野では、昔からシミュたもので、われわれはこれを引き継ぎ、研究所にあレーション・モデルづくりが行われてきました。よくる「データ同化研究開発センター」を中心に、国立行われているのは1個のモデルを決め、これに必要

極地研究所や国立遺伝学研究所のグループと連携な初期値を与えて未来の状態を生成するような「物して研究を進めています。そもそも統計とは、理論

理シミュレーション」です。これに対して「統計シミュだけではあり得ません。データを使うことによっレーション」では、モデルづくりのプロセスにおけるて、その確率的な現象の奥にひそむ本質的な動き「不確定性」が大きな役割を果たします。大量のデーを捉えたいという大きな目的を持っています。遺伝タがあったとき、それを説明する式をひとつには決3
p.3

学者でもあったロナルド・フィッシャー
（Sir Ronald

めにくい、という場合にどれが一番いいかを推定する。

Aylmer Fisher, 1890 –1962）は、10、20といった少このためには、まずなんからの量を与えて、実際のない数の実験データから、いかにその背後にひそむ現象との「ずれ」を計算します。データを全体として

しくみ
（モデル）
を見つけ出すかを考えるなかで、現見たときに最も「ずれ」が小さくなるようなモデル

代に連なる統計学を確立しました。今あるデータで、を選び出し（パラメータを推定し）、そのパラメータ

まだ手にしていないデータについて考えたり、予測の近辺でもう一度探すという作業を繰り返していきしたりすることができるのは、やはりモデリングのます。ちなみにランダムに発生する事象のデータを力だと言えるでしょう。

作成するには乱数が有効であり、またデータにフィッ30

トするモデルを探すには「粒子フィルター」と呼ばれるベイズ推定のアルゴリズムを活用しています。

「データ同化」とは何か？

コラボレーションから筋のいい手法 を探り出す
われわれのプロジェクトは「数理・計算」「モデリン

このように乱数を使って作り出したデータを元にれ統数研、極地研、遺伝研が中心になって推進して計算を積み重ねていったシミュレーション・モデル

います。とはいえ、そもそも統計学はデータを見なを、実際のデータと比べて見ると、やはり違うとこ

がら、あるいはデータをつくりながら、これが知りろがあります。そこで実際のデータを使って、そのたいという目的に応じて手法をつくってきた学問

結果をなぞるようにモデルをフィットさせていけですから、研究所間の交流も盛んですね。たとえば

ばどんどん精度が上がり、本物に近づいていくはこの実験ではある「違い」を絶対に区別することは

実はこの手法こそが、「データ同化」

できないとか、なるべく少ない実験で言いたいこです。人間社会の現象には、どうしても制御しきれとをはっきり示すにはどんな実験が必要かといっないところがある。物質にしても、そもそも不確定たことを、まさに統計学が提案できるのです。例えなのだということを量子力学は示しています。誤ばデータデザインチームでは、このような共同研

差だけでなく、データの欠けなども避けることが究を遺伝研・統数研のメンバーで進めています。そできません。そういった事象をうまく扱えるのがしてその際、われわれ統計学者は、なるべく汎用性

統計学であり、データ同化である ─ つまり、よりの高いモデルをつくろう、と挑戦しています。なぜ現実的なのですね。

なら筋のいい手法は、幅広い分野で使い回しが利ずですね？

き、長く使われていくからなんですね。さらにいろ
いろな場面でデータ同化を使いやすくするために、適切な環境を提供することも重要です。そのためResearch View

グ」
「データデザイン」の3チームから成り、それぞWeb 上でのシステムの構築、統計ソフトウェア「R」▲

への移植作業なども進めています。2014年度には、

http://rc.rois.ac.jp/research/a03/

プロジェクト概要

統数研が大学や研究コミュニティに提供するスパ

▲

006

31

コン利用の新サービスもスタートし、「データ同化」

http://tric.rois.ac.jp/math/の活用とサポートがいっそう拡充されます。

統計数理研究所のデータ同化スーパーコンピュータシステムの前で。本システムは世界最大規模の共有メモリー型スーパーコ
ンピュータであり、大規模なデータ同化並列計算を行うことができる。

プロジェクトウェブサイト

Research View 007

感染症は都市でどう拡がるだろうか。
統計数理研究所・特任助教
齋藤 正也

Project
データ同化・シミュレーション支援技術

Research View

32

33

INTRODUCTION「データ同化・シミュレーション支援技術」のプロジェ
クトで活躍する齋藤正也特任助教（統計数理研究所）。
インフルエンザなどの感染症が都市部でどう拡がるのか、「データ同化」という手法を使って、その予想に取り組んでいます。
最新の統計手法のひとつと言える「データ同化」

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p.30

を、感染症の拡大という具体的なテーマに応用すると、私たちの生活にどのように役立つのか、またどんな難しさがあるのか？ ─ 日々進化を遂げつつある

007

研究開発の現況をご紹介します。

データ同化でパンデミックに備える

自治体個別の対策ではなく、共同で取り組む必要性を示唆できます。そこでこのための感染予測シミュ
レーションをつくったのが、本研究のきっかけでした。

2009年に起こった新型インフルエンザの大流行を、ご記憶の方もきっと多いことでしょう。同年6月には世界保健機関（WHO）から「世界的流行病」宣言

2 つの不確定性により推定に時間がかかるが発表され、日本でも「パンデミック」という言葉が一気に広まりました。われわれはこの問題に何か対感染症データの難しさは、まず実験によって現象を策できないだろうかと考え、当時から交流のあった再現することができず、情報が極めて限られている

東京大学医科学研究所のグループと議論を始めた点です。そして人が接触したからといって、必ずしんです。この新型インフルエンザウイルスは、日本も感染や発病が起こるわけではないという不確定ではまず関西地方で流行し、その後東京で感染者がさがあります。このような 2 種類の不確定性がある

見つかる、という経過を辿っていました。このようことから、いろいろな場合を想定した複数のシナリなウイルス拡大への介入策として、当時は、たとえオをシミュレーション計算に加える必要があり、すば大阪ー東京間の電車の全面運休もやむを得ない

るとスパコンを1日以上駆動してやっと予測できるのか？ といった議論もありました。そこでわれわ

ような計算量になります。データ同化という手法は、

れは、電車を止めずに、ワクチンをうまく活用してこのように取得できる情報量が限られていたり、複拡大を緩和する可能性を探ることにしました。また、数の可能性を並行して追っていかなければならなもし都市から都市へ感染することが予測できれば、いような場合に、威力を発揮してくれます。

34

実データを使ってより具体的な予測を実現する

一方、設定をごく簡単にして、鉄道でつながっていこのような予測ができるようになってきたものの、る3つの町に、それぞれ会社・学校・家庭・公園などがこのシミュレーションにはまだ、実際の感染者に関ある場合を考え、通勤・通学などで人がゆききしな

する調査結果が反映されていません。そこで実デー

がら、感染がどう拡がっていくかを可視化した動画

タにぴったりと合わせるデータ同化の手法を、現在も作成しました。このようなシミュレーションでは、模索しています。またこの際、会社や家庭といった

一人一人の動きを逐一記述せず、たとえば電車が混

項目よりもやや抽象度の高いモデルを使うことによんでいる状態とか、週に約2回公園へ行くといったり、予報に使えるようなシステムが組めるのではな

おおよその動きを、乱数を使って再現します。感染

いかと考えています。そして最終的なゴールとして、についても、人が接触しても感染したりしなかった

たとえば東京ー大阪間を行き来する感染者数などりするけれども、全体としてみれば一定の確率で感のデータに基づき、たとえば来週どれだけ感染者が染しているので、同様に乱数を使って感染拡大の様増えるかといった予想につなげていきたい。2009

子を構成しています。このシミュレーションを使って、 年にはいわゆる水際防衛という政策が採られまし
たとえば会社員全員にあるタイミングでワクチン接たが、感染には潜伏期間の問題があり、のちに感染種したら、いかに効果的に感染緩和できるかといっ症の専門家が、最悪の場合で感染者の9割が防衛をた予測も行っています。

すり抜けてしまうという研究結果を出しました。このような場合、統計が活躍したはずであり、今後は、

Research View

「適当にどこか」を再現するには乱数が利く

政策決定やひいては人々の生活に使える道具をつ▲くるために、がんばっていきたいと考えています。

http://rc.rois.ac.jp/research/a03/
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007

35

プロジェクト概要

プロジェクトウェブサイト

http://tric.rois.ac.jp/math/

統計に関する書籍を広範に集め、広く一般に供している統計数
理研究所図書館にて。大学・研究者の閲覧はもちろん、一般の方々にも公開している。

Research View 008

オーロラはどこに降る？
統計数理研究所・特任研究員
才田 聡子

Project
データ同化・シミュレーション支援技術

Research View

36

37

INTRODUCTION

天体の動きが高精度に予測できる現代、オーロラという現象は、たとえば天気予報のように予測できるのでしょうか？ また南極や北極などの高緯度な地域で、しかも夜だけに見られるオーロラは、私たちの生活にいったいどんな関係があるのでしょう？ ─ 今回採り上げるのは「データ同化」

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p.3

の手法を採り入れ、オーロラ現象解明と同時に、生活に役立つ知見を目指す研究です。
「データ同化・シ
ミュレーション支援技術」プロジェクトの第 3 回目は、
国立極地研究所との人材交流から生まれた、才田聡子特任研究員（統計数理研究所）の研究をご紹介し

008

ます。

オーロラという現象を計算で再現する

マは磁力線を横切ることができない性質を持っているため、地球を直撃することなく、はね返されているのです。

上の写真は、地球の磁気圏を磁気流体力学方程式で解いたシミュレーションを表しています。地球と太太陽からのプラズマが降り込む夜陽の重力が釣り合う「ラグランジュ点」を周回する衛星が、太陽風のプラズマの密度等を観測しており、 ところで地球の磁場は、南から出て北へ向かってい
これを入力してコンピュータに計算させるとこのよます。太陽風の磁場も同じ方向を向いているときはうな図を描くことができます。太陽から地球へ、「太

よいのですが、もし逆向きになって太陽風の磁力線

陽風」と呼ばれる高エネルギーで高速のプラズマがと地球の磁力線が接近すると磁場の拡散が起こり、押し寄せています。緑〜赤色で表されている帯状の2つの磁力線がつながる「磁気リコネクション」といものは、このプラズマがどのくらいの強さで地球のう現象が起こります。すると地球の磁力線は太陽磁気圏に当たっているかの圧力を示しており、たく風と一緒に流されて、夜側にひっぱられてしまいまさんの線で描かれているのは、地球がつくる磁場のす。夜側に引っ張られた南半球から出る磁力線と北様子です。地球は、その内部にある核が自転の影響半球に入る磁力線はお互いに逆の方向を向いていを受けながら熱対流することにより、コイルに電流るので、ここでもう一度「磁気リコネクション」が起を流したときのように磁場がつくられます。プラズ

こります。すると太陽風の中にあったプラズマが地球の磁力線に乗り、磁力線に沿ってそのまま南極や野は「超高層物理学」と呼ばれ、物理学的なモデル

北極に降り込んでくるのです。この時、プラズマとづくりが行われていますが、必ずしも現実を反映し衝突した大気中の原子や分子が「励起状態」になり、きれない面がある。というのも、地球物理のデータ

酸素なら緑色や赤色、窒素ならピンク色というよう

は場所も時間も、非常に限られたものなんですね。

に特定の色を帯びながら、「電離層」と呼ばれる地上

人工衛星が観測できるのは、この広大な宇宙の空間から100キロメートルぐらいの領域で光るのがオー

的にも時間的にも、ある1点に過ぎません。そこで統ロラです。オーロラの発生しやすい領域は地球の磁計的な手法を使うと、限りあるデータから全体を考極を囲むように楕円形になっていて、オーロラオー

える、大きな手掛かりになるんですね。今までの私バルと呼ばれています。

の研究では、その時点その場所での現象についてし地球データはピンポイントデータ

きている現象についても議論ができるようになるのか言えなかったことが、データのない別の場所で起です。
私は統数研に来る前は極地研に所属しており、実は南極で磁気測定のための観測器を設置した経験があります。オーロラを研究するようになったのは

地上の暮らしに役立つシミュレーションを2007年頃からですが、この現象には太陽と地球の関係すべてが含まれているといってもよく、オーロ

しかもオーロラの位置は地上から観測することがでラをみることは、宇宙環境の変動をみることでもあきるので、シミュレーションの値を現実に近づけるります。このような超高層域の大気を対象とした分ことができます。たとえば2011年には、オーロラがResearch View

38

008

39

経度方向に大きく移動する様子をシミュレーション
によって再現し、南極の昭和基地とアイスランドで観測されたオーロラの形の違いを説明することができました。現在は特に、磁気圏と電離圏の境界の計算をもっと正確に行うために、電離圏の観測デー
タをシミュレーションに合わせるデータ同化を進めています。ただ、オーロラがどこに出るかがわかっただけではまだまだ、です。せっかくデータ同化を使うならば、磁気圏と電離圏の間でどんなふうに物理量が交わされていて、どんな過程を経て、どんな関係式が成り立つのか、リアルに近づけて描きたい。
実際、太陽風は生命に有害であるだけでなく、人工スクリーン左の赤い半球が、地球の「昼」側。地球の磁場によっていったん遠ざけられた太陽風が、手で示しているあたりで「磁気リコネクション」によって、ふたたび地球の「夜」側へ降り込んでくる。

衛星を破壊することもあるため、日常的に使っている通信が途絶えたり、大規模な電力会社の変圧計が故障したりといった悪影響も十分考えられます。どのくらいの強さの電流がどう電離層に流れているのか、もっと定量的に見積もって、影響が論じられる▲ところまで到達したいと考えています。

http://rc.rois.ac.jp/research/a03/

プロジェクト概要▲

プロジェクトウェブサイト

http://tric.rois.ac.jp/math/Research View 009

どんなしくみで「種」が分かれるのだろう。
新領域融合研究センター・特任研究員
岡 彩子

Project
遺伝機能
（生命）
システム

Research View

40

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INTRODUCTION

雄のロバと雌のウマの掛け合わせである「ラバ」は、繁殖力を持たないために子孫を残すことはできません。このように2つの種を掛け合わせた時に、生殖や生存に障害が起こる現象を「生殖隔離」といい、長い間、生物学者の関心を集めてきました。どんなしくみで「種」が成立するのか……このような難問に挑
むには、系の純度が高く、精密な遺伝解析と遺伝子操作が行える「近交系」というバイオリソースの存在が欠かせません。国立遺伝学研究所ではさまざまな実験用「モデル動物」の系統維持を行っていますが、なかでも近交系間で染色体を交換した「コンソミッ
ク系統」というマウスを用いて、2014 年 4 月、「生殖隔離」という積年の謎に光を当てる研究成果が生ま
れました。
「遺伝機能
（生命）
システム」プロジェクト

009

から、岡彩子特任研究員（新領域融合研究センター）の研究をご紹介します。

まずマウス系統の世界分布を俯瞰する

離れてしまった2つの亜種が生殖隔離を起こすことが知られています。ではそれらのゲノムを比べたら、いったい何が起こっているのでしょうか？

パンダのような柄をした写真のネズミは「JF1（ジャパ
ニーズファンシーマウスの略）」といって、デンマークのペットショップで見つかった個体を起源とする系統「ドブジャンスキー・ミュラー」
モデルとは？

です。しかし、そもそもは日本で育てられていたもので、江戸時代には趣味人の愛玩用として『珍翫鼠育草』とこの問題に答えるのが、有名な「ドブジャンスキー・いう書物に記録が残されており、幕末にヨーロッパにモデル」です。仮にミュラー（Dobzhansky-Muller）

伝えられました。現在、世界に分布するマウス亜種には、 「AABB」という遺伝子を持つ共通祖先から分化しアフリカからアメリカや西ヨーロッパへ渡った「ドメス

た集団 A に、新しい遺伝子型「a」が出現して「aaBB」

ティカス」、ユーラシア大陸から東ヨーロッパにかけてが定着し、一方、集団 B には「AAbb」が定着したとの広い範囲に分布する「ムスクルス」という大きく2つします。その後集団 AとB が出会い、遺伝子型 aと bの亜種があります。この2つの亜種は、今から50〜100が不適合である場合に生殖隔離が起こるのだ……

万年ほど前に共通の祖先から生まれ、長い間に突然変というわけです。これを説明するには、おそらく異を蓄積して、数千年前にドイツからギリシア東端へ

AABB という遺伝子によってつくられるタンパク質

円弧を描くラインで出会ったといいます。これを「ハイが原因だろうと考えられ、これまでさまざまな研究

ブリットゾーン」といい、この領域では、遺伝的にかけが行われてきました。しかしながら哺乳類で種分化を説明する遺伝子は、実はまだほとんど見つかって異常になることが既に確かめられています。このよいません。マウスでは2009年に一例だけ、Prdm9とうな異常は、マウス亜種が持っている19対の常染色いう原因遺伝子が報告されましたが、その具体的な体や性染色体の Y 染色体を導入したコンソミック

分子メカニズムは解明されていません。私自身もずっ系統では起こりませんでした。そして X 染色体コンと原因遺伝子を探す仕事をしてきたのですが、遺伝

ソミック系統の精巣の遺伝子の発現を調べたところ、子を限定していけばいくほど、生殖隔離という現象

X 染色体の遺伝子の15％に発現低下、5％に発現増が消えてしまう。原因遺伝子が存在するという前提

加が起こり、とてもばらついていたんですね。そこ自体が間違っているのかもしれないという疑問から、 で私たちは、遺伝子の近くにあって発現量をコント
現在の研究に至ったんです。

ロールするシス制御因子に注目してさらに統計解析を行い、発現低下は〈X 染色体上にある MSM 系統

実験室で生殖隔離を精密に再現するのシス制御配列〉と〈常染色体上にある B6系統の転ハイブリッドゾーンで起きているような現象は、実幹細胞」で機能していることを突き止めました。常験室の中で再現することができます。現在、実験でに厳しい生存競争にさらされている生物は、生殖関最も標準的なB6系統は、詳しく言うと9割がヨーロッ連遺伝子の進化が速いと考えられています。今回の写調節因子〉の遺伝的不適合が原因であり、また発現低下していた遺伝子の多くが生殖に関わる「生殖パ、1割が日本由来という遺伝的な背景を持ってい

発見は、そのような遺伝子発現をさかのぼって、そますが、ドメスティカスとして取り扱うことが可能の起点となる転写調節因子が速く進化したことによです。この B6系統に、ムスクルスと遺伝的に近い「モり、分化の途中にある亜種間に起こる生殖隔離を説

ロシヌス」亜種にあたる MSM 系統の X 染色体を導明し得たことに意味があると言えるでしょう。

入した「コンソミック系統」を調べると、精子形成がResearch View

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人間の目だけでなく統計解析で現象を確認する
振り返ると、発現データの分布をグラフで見たときに、もしかしたらこのゆらぎが生殖隔離の根本原因なのではないか、つまり生殖隔離の原因は、これまで想定されてきたような特定のタンパク分子の亜種間差とは別のところにあるのではないかと直感したんですね。というのも、人間の目で見ても明らかに飼育による系統維持の一方で、冷凍保存によってマウス亜種の多系統を維持する、国立遺伝学研究所の一室。人工授精による発
生初期の胚細胞を冷凍保存し、使うときは保存された胚を融解

X 染色体のばらつきは幅広いわけです。では、このしてマウスの子宮に移植する。２つの亜種の正式名は「ムス・ムス

ばらつきは単に確率的なものではなく、「有意差」とクルス・ムスクルス」と「ムス・ムスクルス・ドメスティカス」。

いわれる統計的に意味のある違いなのか？ そこで、
「遺伝機能
（生命）
システム」プロジェクトの一貫として統計数理研究所の藤澤洋徳先生との共同研究で、この問題を解決していただきました。今回提案したモデルは、統計学的にも難しいと言われる藤澤先生の「分散の有意差検定」が大きな根拠の一つとなっています。私たちは現在、さらに大規模な RNA-seq
による発現データを蓄積しており、今後は国立極地▲研究所の近藤伸二先生（新領域融合研究センター）

http://rc.rois.ac.jp/research/b02/▲との共同研究で、このデータから、いっそう詳細な

プロジェクト概要

プロジェクトウェブサイト

生殖隔離の分子メカニズムを解明していく予定です。 http://tric.rois.ac.jp/life/

Research View 010「建築」という視点で細胞を解明する。
国立遺伝学研究所・准教授
木村 暁

Project
データ同化・シミュレーション支援技術

Research View

44

45

INTRODUCTION

統数研が中心となって進めている、リサーチコモン
ズ「データ同化・シミュレーション支援技術」に参加
する、木村暁准教授（国立遺伝学研究所）。
「数理に強いというわけじゃない」という ラボ育ち 。大学院生
時代に、いち早くヒストン修飾の研究を手がけながら、一方で「折りたたまれた染色体の ここからここまでをどう区別するのか？ 本当にこれでいいのか？」と、歯がゆい思いも持っていたといいます。
「計算できれば正しいかどうかがわかる。間違っていれば次の発見にもつながる」。そういう研究ができる場をと選んだ現在の環境で「データ中心科学」を推進し、今、その手法を他の研究室へも展開しています。最も得010

意とするモデル動物は、写真の線虫です。

なぜ細胞生物学が統計数理とつながるのか？

らモデルを探っていく「データ中心科学」の方法論に行きつきます。今話題のビッグデータが、細胞生物学の世界でも非常に大事になってきているんですね。

われわれは細胞の研究をしています。細胞は生命の最小単位であり、生きているものとそうでないものの境

昔ながらの解釈を復活させる目とも考えることができる。生き物の中で一番単純で、 「細胞建築学」
しかもいろいろ動きのある様子を研究したいというのが、私の生物学的な関心です。では細胞をどう理解す今から約100年前に顕微鏡が発明されて以来、細胞生るのか？ もし自らの手で作ることができれば大きな物学の分野では細胞を押したり、つぶしたりして、
スケッ

理解につながるとは思うのですが、作れないので、せチを描きながら丹念に観察するという時代が続きまし

めてコンピュータ上で「シミュレーション」として作ろた。しかし約50年前にいわゆる分子生物学が勃興して、う、という研究をしてきました。細胞の中で核などの細研究者がみんなそっちへ行ってしまった。でも、取り胞内小器官が動いている様子を解析して、そのような残された分子生物学以前の研究が、今や僕には新鮮とダイナミックな動きを実現するには、そこにどのよういうか、
もし当時の科学者たちが今のツールを使ったら、な物理的な力が働いているのか、建築家が構造計算をたぶんもっとおもしろいことをしているんじゃないかするように調べてみよう。シミュレーションモデルをと思うんです（笑）
。より小さなスケールで見ていこう

つくるためには、
まず顕微鏡撮影をするのですが、そこという方向性ではなく、少し大きな塊で見たり、解釈にから三次元的な位置情報、時間的推移といった膨大なよってちょっと単純化したりすることがすごく大事な量のデータが出てきます。するとコンピュータサイエのではないか。そこで僕はスピリットはなるべく昔のンスや情報科学の問題にもつながってきて、データか人のまま、新しいツールを駆使して挑みたい、
これを「細

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正確に測ることはできないので、力を未知の値として取り扱い、まず細胞内の流れをシミュレーショ

解という道はありません。登山計画みたいに、どんなンで再現します。一方、顕微鏡で撮った画像から流道を行くのかという戦略を立て、コースのデザインを

動の速度を算出し、シミュレーション結果とつき十分吟味することで、自分にしかできない研究を目指あわせて、両者が一致するまで力の値を修
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しています。

正します。このような「データ同化」

データ同化で「細胞質流動」を解剖する

トルぐらいのスケールで、生き生きとした細胞内

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の手法により、画面の1ピクセル＝0.1マイクロメーの動きを対象としながら、定量的な確かな土俵に立つことで、細胞質流動という現象をいっそう具

「データ同化・シミュレーション支援技術」プロジェ

体的に解明することができました。

クトでの最近の成果のひとつが、線虫を使った細胞質流動の研究です。細胞が分裂する際、通常は2つとも同じ細胞ができるのですが、稀に性質の異獲得した手法を他大学の遺伝子研究に応用するなる細胞がつくられることがあります。線虫のような動物においては、このような分裂の際、細胞質

このようなリサーチコモンズでの成果を基に、他の生の中で流動が起き、中心に近い部分にある物質が物系の研究室と連携して、データ同化の手法を適用すある方向にびゅっと押し出されるような動きが起る、
いわば布教活動のようなものにも取り組んでいます。

こります。ではこの動きは、どこに、どれだけの力

たとえばある遺伝子の役割を知るためには、該当するをかければ再現できるのでしょうか？ 力を直接、遺伝子を除いた細胞を作製して、正常な細胞との差を

06

0
p.3

Research View

胞建築学」と呼んでいます。しかし、このような中間的な視点の研究はまだ確立されていないため、これが正

010

47

調べるという方法が一般的ですが、この作業は結局、「どこが違うか」を人間がまず見込みを立てるところからスタートしています。でもわれわれが推定するのではなく、まずデータがあって、コンピュータがその現象に内在するメカニズムやパラメータを探る ─ 余計な
おせっかいかもしれないけど、データ中心科学で遺伝子研究のやり方を変えるような共同研究を、少しずつ増やしています。実際、きちんとしたデータさえ集まれば、
比較的短期間でできる醍醐味もあり、いろんな生物種に幅広く挑戦できる利点もあります。共同研究によって、統計的にも正しくて、実験的にもできるラインを探し出す……そういった研究の進め方も併せて、他の分野の研究者に伝えて行ければいいなと思っています。

「細胞は、環境に応じてある量以上には増えなかったり、 空気を読む 的な部分もあったりして、 足るを知る ように見えます。線
虫はこんなふうに生きている ─ といった理解から、生物学者
は、生物の本質を指摘するような役割を担うべきだと考えています。たとえばたくさん分子が集まれば細胞ができるというわけではない……と僕はずっと思っているのですが、今でも答えられない。
ただ、心の琴線に触れた疑問は持ち続けて、少しでもヒントらしきものを発見できればと思っています。

▲

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/Research View 011

未探索の新物質をデスクトップで発掘しよう。
国立情報学研究所・准教授
プロジェクトディレクター 佐藤 寛子

Database
データ中心ケミストリ

Research View

48

49

INTRODUCTION

化学でおなじみの分子模型を使って最初に作ってみるもののひとつに、炭素6個、水素6個が対称に」があります。
「では炭素並ぶ「ベンゼン環（C6H6）

6個＋水素6個で作ることができる分子は、全部でいくつあると思いますか？」─ 原子間のトポロ
ジカルな結合関係に基づいて分子構造を数え上げると、答えは217種になるそうです。ところが「量子化学計算で探索していくと、安定な構造だけで6,000以上」にものぼるとのこと。
「データ中心ケミ
ストリ」が推進する「埋蔵分子発掘プロジェクト」は、新しい計算方法が可能にした膨大な物質の可能性の中から、目的に合った「新規物質」が効率的に発見できる高精度なデータベースを目指しています。
科学的な発見にとどまらず、創薬、バイオ、材料科

011

学にもつながるなど、基礎研究ならではの応用範
囲の幅広さも大きな特徴です。研究を率いる佐藤寛子准教授（国立情報学研究所）がご紹介します。

ビッグデータから新しい物質を探り出す
私たちの世界にある化合物は、人工化合物も含めてくれるようなシステムを構築しているところです。

化学反応シミュレーションに不可欠な量子化学計算

約7,000万種類あり、毎年数10万〜100万ぐらいずつ増え続けています。ところが、量子化学計算によっ分子構造を計算よって求める理論的な方法には大きくて理論的に存在可能な分子を探索していくと、それ2つあり、その1つは、分子や原子の間に働く力学をパをはるかに凌駕する数の物質が存在することがだ

ラメータ化した「分子力学計算」です。計算量が比較的んだん分かってきました。ベンゼン環の部品だけで少ないため、タンパク質などの大きな分子構造の構造も何千種類以上もあるのですから、まさにビッグデー

解析によく使われています。もう1つは、量子力学をベータになるんですね。化学の分野では、これまで物質

スに電子の動きまで考慮できる「量子化学計算」です。

の沸点・融点などの基本的な物性や、質量分析、結化学反応は電子の移動によって起こるため、化学反応

晶構造解析などの分光学により得られる分子構造のシミュレーションには、量子化学計算が不可欠なん

に関するデータ、化学反応の情報など、主に実験にですね。ただし計算に時間がかかるため、大きな系によって集められた実験データが扱われてきています。

適用する際には、一般的に、2つの計算方法を組み合わ

今、私たちが進めているのは、もう一つのデータ、つせるなどの工夫がされることが多いです。量子化学理

まりコンピュータを使って計算によって得られるデー論に基づいて化学反応経路を探索する具体的なソフタです。しかも、いったん式を与えればコンピュー

トウェアとしては、10年ほど前から当時東北大学の大タが自動的に探索して、どんどんデータを蓄積して

野公一先生と前田理先生が「GRRM (Global Reaction

Route Map) 法」の開発を始められ、従来法では4原子い、つまり反応が起こりにくいと言えます。そして実際までしか扱えなかったのが、これによって理論的にはには2次元ではなく多次元的な拡がりを持っており、宇無限に大きな系でも計算可能になりました。
「データ

宙にもたとえられる広大な「ポテンシャル曲面」を構

中心ケミストリ」ではこの GRRM 法を用いて、化学成しているのです。この曲面を越えるどんなルートが反応経路データベースを構築し、ケモインフォマティ

あるのか、いわば ハイキングトレイル を自動的に探クスやデータマイニングによる新規物質や化学反応

索し「化学反応経路マップ」を描き出すのが GRRM 法の発見や設計を行うことを目指しています。また可です。さらにこのようなトレイルに特徴づけを行い、幾視化や化学反応経路解析ツールの提供によって広く重にも描くことによって、道しるべ になるような、よ

量子化学の研究者・技術者にデータベースを利用可

り詳細な化学反応の特徴の発見も目指しています。こ能にする計画です。

のような「ケモインフォマティクス」に加え、データからの発掘を目指す「データマイニング」による新規物質

化学反応の広大な探索空間のトレイルマップを描き出す
私たちは、分子構造を数え上げるもうひとつの方法「トポロジカル法」と対峙させて、GRRM 法を別名「ポテン等の発見・設計、さらに GRRM の分散化・高速化の研究も進めています。

化学反応経路マップの解析ツール「RMapViewer」公開へ

シャル法」とも呼んでいます。ポテンシャルエネルギーの谷にいるとき分子は安定であり、分子構造が変化す2014年7月にはその最初の成果として化学反応経るにはエネルギーの壁を越えなければなりません。例

路マップの解析ツールである「RMapViewer」をえば Aという物質からBという物質ができる場合には、ウェブ上に公開しました。これを使って、たとえば

このエネルギーの山を超えることによって結合の状態「CH2O2」という単純な組成式についての化学反応に変化が起こっているのです。山は高いほど越えにく

経路マップを選択すると、ネットワーク状のマップ

Research View

50

51

が画面に現れます。マップでは、分子と分子がどのような関係で結ばれているか、それらの分子がどの程度安定か、また、分子間のポテンシャルエネルギー

011の山の高さなどが可視化されています。最もエネル
ギーの低い 2 種の分子を分子モデルで表示すると、ギ酸の回転異性体であることがわかります。仮に２つの分子を選んで、一方を「反応物」、もう一方を「生成物」にしてやると、反応物から生成物に至る、可能上の写真は「RMapViewer」の画面。今回のバージョンでは、まな「経路」がすべて算出され、エネルギー的に起こりだ本格的な解析機能は盛り込まれていないものの、化学反応経やすい順に表示されます。この中のひとつの経路を選択して「ムービー」を指定すると、化学反応による分子構造の変化が分子モデルのムービーで表示さ路マップがどのようなものかを体験することができる。2014年
度中に、GRRM からの出力ファイルを RMapViewer の入力ファイルに変換するプログラムや、新しい解析機能を搭載したバー
ジョンなど、段階的に公開を行い、2015年春にはオープンソー
ス化まで進める予定という。
「化学ではビジュアルや分子模型れます。GRRM 法は、これまでに、逆合成解析や反はとても重要。 電子が移動して反応する という電子の動きを応中間体解析、クラスター構造の解析や触媒機構の矢印で記す、教科書にあるような化学反応機構の図と合わせて、解析などに適用されてきていますが、「RMapViewer」

理論的に計算された分子構造の変化をムービーで追うことができればやはりインパクトが違う」と、今後は化学反応経路マップ

が提供する化学反応経路マップの解析ツールにより、から得られる特徴的な化学反応のムービー等を抽出して、ムー応用研究が加速され、また、応用研究の幅も広げら

ビーのみをダウンロードできるようにもする予定。
「化学の研究れていくことを期待しています。化学反応経路マッ者だけでなく、教育的な目的にもぜひ利用して欲しいですね」。

プには、理論的に存在可能な、様々な骨格の分子構造が「埋蔵」されていますので、例えば、ここから創薬のデザインのモチーフを探したり、あるいは既存の実験データも参照しながら、欲しい性質を持った新材料を創り出したりと、さまざまな可能性を拓くことが期待されます。

▲

プロジェクト概要

http://rc.rois.ac.jp/database/d04/

Research View 012

極限環境に生きる「コケ坊主」のすべて。
国立極地研究所・教授
伊村 智

Project
地球・環境システム

Research View

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53

INTRODUCTION

昭和基地近くの池の中へ潜ったところ、ちょうど陸の「アリ塚」にも似た、山のかたちをした緑の物体が見つかったのは、およそ20年前のこと。発見者の伊村智教授（国立極地研究所）
が名付けたこの「コケ坊主」は、その後の研究から、コケ類を中心に藻類、バ
クテリア、クマムシなどから成る集合体であり、約1000年かけて60cm ぐらいの高さまで成長することなどがわかってきました。コケ坊主が世界的にも注目される大きな理由は、極地という極限の環境下で生きるモデル生物として、まさに理想的な特徴を備えていること。現在「地球・環境システム」プロジェ
クトの、氷床コアと並ぶもうひとつの柱として、遺伝子解析を含めた データ中心 によるコケ坊主の012

全貌解明が進められています。

世界で3カ所しか棲息していない生命体

直接結ぶ大気の流れのようなものを想定する必要があります。一方、南極の池の底を掘削して、地球の古環境を復元しようという研究も広く行われていコケ坊主を構成しているコケの仲間が正式に報告ます。この堆積物データから、湖底のコケ類はほんされているのは、昭和基地周辺の池、南極大陸の半の2000 〜3000年前に入ってきたことがわかってい

島部の火山噴気孔、そして南米と、世界で計3カ所します。現在とさほど気候も変わらないため、大気のかありません。南極大陸はオーストラリア大陸のほ流れをモデリングによって再現し、コケ類の胞子のぼ2倍に当たる広い面積を持つ大陸で、たくさんの飛来を解明する方法も模索中です。

池があり、また30以上の国々が観測基地を持っていて、多くの国が湖沼研究を行っています。ところがこの20年来、南極の池に新たにコケ坊主が「見つかっコケとクマムシ、
極地に生きる2つの戦略た」という報告がない。南極の池は、地上よりむしろ
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1
p.2

穏やかな環境であり、水温は1年を通じて3〜8度く

本山教授の説明らい。水面に氷が張っていても光が差し込むので十にあるように、私たちの地球はおよそ10万年単位で、

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分光合成が行えるし、天敵となる魚や大きな昆虫も寒く長い時期と暖かく短い時期という周期を繰り返いないので、コケ類にとっては増え放題です。にもしていたのでしたね？ 私たちは今、その暖かい時かかわらず「とびとび」にしか分布しないのはなぜ

期のおしまいのほうにいて、コケもこの暖かい期間なのか？ 何らかの大気のかく乱があってたまたまにどこかから侵入してきた。ところが氷期を生き延胞子が飛来したとすれば、半島部と昭和基地周辺をびてきた生物もいるらしい……地衣類やクマムシな54

どの微小動物がそうだと考えられています。氷期には地表も海面も氷河で覆われてしまうため、現在コ

極限の環境下では有性生殖なんか要らない

では、生き残れるはずがありません。そこで南極大私の研究テーマは、究極的には、極限環境での生物

陸は氷期にどこまで氷河に覆われていたかというのあり方だと言えます。これだけ厳しい環境ですから、研究と合わせると、どうも高い山に避難していたの飛んできた胞子がどうやって定着して、どう世代をではないかと考えられるのです。最近注目されてい回していけるのか、ギリギリのとこにいるだろうと。

るのは、なかでも地熱の高い火山です。南極にもいたとえばクマムシは、厳しい時期を生き延びるとき

くつか火山があり、実際、その周辺には多くの種類だけ有性生殖すると考えられる生き物のひとつでの地衣類やクマムシが豊富に分布しています。する

す。個体数を増やすには、効率の悪い有性生殖よりも、と南極には、コケのように暖かい時期に侵入してき雌だけで効率よくクローンを再生産していく手段をては氷河に流される「一時的な滞在者」と、クマムシとるわけですね。この例だけでなく、極限を生き抜のように氷期も世代を継いで生き延びる「定着者」

く彼らのやり方の中にサバイバルの基本原理が見の2タイプの生物がいる。このような生物の多様性えるのではないか ─ この意味で南極は、まさにやパターンを詳細に解明していくことで、コケ坊主

ここにしかない実験場と言えるでしょう。またそのの起源地の特定を狙っています。

ような環境下で、コケ坊主はそれ自体がひとつの森、Research View

ケ類などが棲息している海岸近くの地表にいたの

55

012

あるいは社会のような生態系と考えることができます。 います。環境が単純で、余計なパラメータを考慮する
どんな生き物が住み込んでいるのか、未知の生命を必要がない南極では、このようなモデル計算の精度含めて洗いざらい遺伝子を読み、中にいる生物たちが期待できるし、計算結果と実物を照らし合わせるがどんなネットワークを構成しているのかを、国立こともできます。ああ、コケ坊主ってこんなシステム

遺伝学研究所、そして広島大学との融合研究によっになっていたのか、とわかる成果を目指しています。

て分析しています。例えば窒素をアンモニアに固定するバクテリアがおり、別のバクテリアがこれを亜硝酸、そして硝酸に変換し、コケがこれを吸収して利用した後、バクテリアがこれを分解してふたたび窒素へ戻していく循環なども、わかってきました。

データ＆シミュレーションが紡ぐ
証拠立て
ところでコケ坊主はそもそもなぜこんな特徴的な形をしているのか？ またなぜ表面と中身が層状の構

最近は、コケ坊主を広く伝えるためのぬいぐるみ「こけ坊」も完成。
研究室では、生命の多様性とパターン解明へ向けて、コケ坊主の全貌解明へ向けた取り組みが進行中だ。コケ坊主を主役に、南極造をしているのか、考えてみれば不思議ですよね？

観測で生み出されるさまざまな地球環境データを組み合わせ、さ

そこで今、総合研究大学院大学を中心とした共同研らに構成物の全遺伝子解析というゲノムのビッグデータに挑む。

究によって、たとえば採光に最適化しているとしたらどういう形に成長していくのかなどを、コンピューター
上のシミュレーションによって解析しています。また、藻類の場合には強すぎる紫外線をブロックする色素▲を表面に作り、内部で光合成を行いますが、この2層

http://rc.rois.ac.jp/research/b01/がどのようなバランスをとることで厚い藻類のマッ▲トが成長しているのかなども、計算によって確かめて

http://tric.rois.ac.jp/earth/

プロジェクト概要

プロジェクトウェブサイト

Research View 013

オープンデータ×
金融のチャレンジ
同志社大学・教授
津田 博史

Project
社会コミュニケーション

Research View

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INTRODUCTION

金融工学のひとつの最先端であるウォールストリー
トでは、
トレーディングの主役はとっくにロボット（プログラム）だと言われます。人が売買する取引とは違ってアルゴリズム取引と呼ばれるプログラムによ「買る取引は、100万分の1秒を競って行き交う世界。
い」か「売り」か ─ その意思決定を行うプログラムの背後にあるのが、ビッグデータです。世の中に生起する現象をどう数値化し、どのように組み合わせて解析したら、経済を先読みすることのできる情報へと結びつくのか。リサーチコモンズの「社会コミュニケーション」プロジェクトに加わり、「金融」という視点から観光というテーマに取り組む、同志社

013

大学の津田博史教授に聞きました。

金融ほど数字でできた世界はない。

一方、観光は産業としてこれからますます重要になります。これまで主流だった団体旅行に対して、イ銀行の窓口では人と人とが対面していますけれども、 ンターネット経由で個々人がホテルを予約し、旅を
それ以外はすべてと言っていいほど「数字の世界」

デザインする個人旅行（Free Independent Travel）

なんですね
（笑）
。金融機関というのはデータの固まが伸びているのですが、この実態はまだよく把握さりであり、実際にお金の流れは全部数字でできている。 れていません。そこで、ウェブ上にあるデータを日々
しかも、数字がちょっとでも狂うと大変なことにな

大規模に集めて個人旅行者の嗜好やニーズからどりますね。だからこのようなデータを解析することんなホテルプランが選ばれているかを把握し、によって、さまざまな評価へとつなげることができ

この行動が見えるようにしようと ─ます。たとえば銀行が企業に資金を融資する時には、 この世界的にも新たな試み
金融工学や統計ファイナンスによるデータ解析にとして曽根原先生、

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4
p.2

基づいて倒産リスクを推計していますし、日本の公研究員の一藤さんがデータベース化した情報を、使的年金運用では、2014年の4 月から従来の株式指数

わせていただき、研究してきました。

よりもより高いリターンやより低いリスクなどの何らかの付加価値をもった スマート な株式指数をベースとした運用を積極的に取り入れる姿勢が示

宿泊プランの人気度への影響を分析する「ロジットモデル」

され、株式市場でスマートベータ運用の動向が注目されています。しかし、このような日本の金融機関

データベースは京都市にある約200の宿泊施設のの動きは、実は世界的に見るとやや立ち後れています。 ウェブ予約システムから取得されたもので、時間とともにだんだん空室が減っていく様子を見ることが働率の季節変動や、曜日効果などのデイリーな動きできます。ところが、このようなシステムでは、たとも把握できます。また客室規模や駅からの距離なえば実際は100しかない部屋数に対して宿泊プラン

ど、いろいろ切り口で稼働率の平均値を推定するこが提示する部屋数の合計が200であるように提示さともできます。さらにこのデータを、京都市が発表れていることがほとんどです。そこで同じ部屋に対する主なホテル稼働率の月別集計と照合し、「空室してどのプランが重なっているかを見破って、実際あり」の場合の実際の空き部屋数の推定などにも役の稼働率を推定していきます。次にプランに付いて立てています。さてこのようにして精度アップした

いるさまざまなオプションをカテゴリー分けし、「ロ

稼働率に、素泊まり／朝食付きプランの価格をベー

ジットモデル」を使ってどの要因が販売スピードにスに算出した基準価格を掛けると、売上高が推定で影響を与えているのかを調べます。
「ロジットモデル」

きますね？ ─ すると、これは実際に銀行がホテル

は、金融工学では会社の倒産リスク、医学の世界で経営のリスク管理に、あるいは投資会社がホテルのは薬効の判別などによく用いられるモデルで、生起

収益還元価値評価に使えるようなデータになって確率を導いてくれるため、事象を把握しやすいのがきます。そこで今度は、ホテルだけに投資している大きな特徴です。たとえばツインの部屋では「ドリ一部上場リート（会社型投資信託会社）が投資家向ンク付き」が効いていたり、売れたプランの中でもけに公開している IR 情報と、組み合わせてみましょう。

特に「女性向けお土産」に人気があったりします。こリートが公開しているホテルの稼働率・売上高・収益のモデルを用いて人気の理由を個々の要因まで掘率などの実績値とわれわれの推定とを比較して、そり下げて分析できます。

の誤差を小さくすれば、実際の決算に先んじて決算情報を知ることができるわけです。これは二重の意

公開された IR 情報を使って客室稼働率から売上高推定へ味で画期的なことであり、まずホテルやリートが発表するより前に、決算状況を知ることができるということ。もう一つは、以前なら機関投資家だけが知またデータベースは3年分蓄積されているため、稼り得るような高品質な情報でありながら、使っていResearch View

58

59

013

るのは誰にでもアクセスできるオープンデータです。

ています。そして、トレーディングの主役がプログ
ラムにとって代わったように、今は企業訪問による新たに出現する巨大データをいかに金融の分野に活かすか

調査など人海戦術で行っている企業の収益予想な
どの分析業務も、データ収集から推定まで一貫して自動化できる可能性があります。結局のところ、そホテルの稼働率の推定にウェブデータを利用した

れがいろんなサービス向上につながっていくはずだ、のと同様に、ウェブ上の不動産情報は、商業用不動と考えています。

産の収益還元価値評価モデルや、今や銀行の主力商品の1つであるアパートローンの信用リスクの評価などにも応用可能です。実際に現在、沖縄の那覇を中心に地域の賃貸マンション、アパートのような
商業用不動産全体の家賃収入等の推計を試験的に進めているところです。また京都だけでなく日本全国のホテルについて同様に稼働率や売上高の推定を行えば、日本の景気動向の指標の1つとして、より大きな経済動向を知ることができるでしょう。ところで、人工衛星が日本のほぼ上空を通る準天頂衛星
システム「みちびき」の4機体制の運用が2018年に始まり、cm 級測位の精度の測定が可能となる見込

所属する同志社大学がちょうど京都にあることも、プロジェクト
参加の理由のひとつだったという。2014年8月に立ち上がった京都市の「未来交通イノベーション研究機構」でもデータ解析を担当する予定。

みです。このような高精細で新しいデータが利用可▲

http://rc.rois.ac.jp/research/b03/

災害の事前の把握と、また、被害の経済損失のシミュ▲

プロジェクト概要

能な将来には、高精度の土地の隆起・沈下の度合いの把握が可能になるなど地震や地滑りなどの自然

レーションシステムの実現にも大きな可能性を感じ

http://tric.rois.ac.jp/human/

プロジェクトウェブサイト

Research View 014

バイオハッカソン 2014、データ統合への道のり。
DBCLS・特任助教
片山 俊明

DBCLS・特任准教授
山口 敦子

Database
ライフサイエンスデータ（DBCLS）

Research View

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61

INTRODUCTION

ハッカソン とは、一言でいえば気鋭のプログラマーたちが集まって、短期間ながら凝集性の高い交流を通じて開発に取り組み、課題解決を目指すコーディ
ング・イベント。バイオハッカソンは2008年にこの形式を採り入れ、以来ライフサイエンス分野のデー
タベースを扱う世界トップレベルの研究者や技術者を集めて、毎年開催しています（NBDC、DBCLS
主催）。近年は、Web 3.0時代のセマンティック・ウェ（Resource
ブにおいて標準とされるデータ形式「RDF」化を推進しており、世Description Framework）
界的にも、データの統合化と標準化を担う重要な機会として定着してきました。第7回目の2014年は11
月9日〜14日、東北大学 東北メディカル・メガバンク
機構との共催により仙台・松島で開催され、10ヶ国

014

から78名が参加。今回はこのイベントについて、オーガナイザーの片山俊明特任助教（DBCLS）、山口敦がご紹介します。
子特任准教授（DBCLS）

バイオハッカソンだからできた7年間

うな解決の1つ1つによって、バイオインフォマティ
クスを非常に効率よく進展させることができるんですね。さらにこれを毎年継続していく中から、海そもそもは海外で開催されたあるハッカソンに招外との共同研究もたくさん生まれています。
（片山）

待されて、すごく生産性が高い方法であることを知ったのがきっかけなんです。研究は人間の営みですから、人が会って一緒に作業するのが一番効

日本人のゲノム情報を医療に役立てるために率がいいわけですね。今や、研究発表や講演のようなものならネットでも視聴できる。学会でも、むし

今回は、地域の人々の世代間にわたるゲノム情報をろ質疑応答やコーヒーブレーク時のディスカッショ集めている東北メディカル・メガバンク機構と連携

ンのような部分が有意義なんですね。ならば、そのして、これまであまり扱ってこなかった個人ゲノム

良いところだけ集中してやろうよというのが、ハッ情報やメディカルデータにもフォーカスしています。

カソン。世界中の主要なデータベースを作っていというのも、個人ゲノムのようなデータはプライバる人たちに集まってもらって、まずは問題を洗い出シーの問題等もあって、セマンティック・ウェブが担すところから始めます。それらの課題に対して、僕うオープンデータの思想になかなか馴染みません。

らがちょっとプログラムを書くことで、面倒な作業

そこでこれらのデータをライフサイエンスデータにが1クリックで済むようになったり、検索やデータ統合していくための仕様策定や、医療系アプリケー

整備が100倍早く進むようになったりする。そのよ

ション等の登場に備えたデータの整備といった技

62

術開発を、今回の課題のひとつに挙げました。ちなすることを可能にし、多くのデータを意味的に連関みにデータの「標準化」はバイオハッカソンの大事を持たせてつなぐことができる形式として、現在最なミッションの1つであり、過去にもすでに複数のも代表的なものです。ところが分散化され
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国際標準を提案しています。遺伝子の特徴と日本人

たさまざまな RDF データを対象にの病気傾向をつなぐデータが公共的に蓄積され、こ処理を行おうとすると、現状では現実的な時間内で

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p.17

診断や治療に役立てる ─ そんな将来的なビジョ

でどこにどういうデータがあるかという目次を標準ンを共有しながら、いま出来る開発を進めています。

化したり、メタデータを自動生成したり、個々のサー（片山）

バにあまり負担をかけることなくデータを自動収集したり……といった基礎技術を、今回もさらにブラッRDF を実用的に使いこなすための「縁の下」このような標準化・統合化を進めるためには、デー

シュアップしています。
（山口）

データベースは統合された知識を編み出す仕事

タベースの基盤的な技術開発も不可欠です。そのひとつが、分散して置かれたオープンなデータベース

ところで、生物学のラボでは多くの人材が実験を担っと、手元にあるデータをシームレスにつなぎ、欲していますが、かつて行っていたような個別研究から、い情報が取得できるようにするための技術開発です。

次世代シーケンサーの登場によって一気に、大量にこれにはデータが RDF 化されていることが前提とデータが生み出せるようになりました。実験手法になります。RDF は、データの持つ意味を機械が取得おいても、細胞内の量的変動を計測する等のさまざ

Research View

れを医療の現場で一人一人のゲノム情報と照合して、 処理できるほどには技術が成熟していません。そこ

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63

まな技術革新があり、このこともデータの増加に寄与しています。このような大量データを分類して再利用できるようにして、さらにその中からエッセンスをまとめることができれば、生物学として全体を成すような知識を編み出すことができるはずです。
データベースというのは、本質的に図書館にとても近い事業なんですね。ライフサイエンスのすべての分野を俯瞰できて、しかも詳細が分かるようなデー
タベースを作れば、それは教科書のようなものにな

開催初日のシンポジウムの風景から。
「地球には何百万通りものるはずだというのがデータ統合のひとつの考え方です。

多様な環境があり、そのなだらかなランドスケープのそれぞれにしかもそのようなモデルをデータから「発見」する

適応した生物がいる。そして地球上のすべての生命が、他の生物と共通の遺伝子を持って生きている」と片山特任助教。
「データのは、人間ではなくコンピュータかもしれない ─

ベースから得た知識と理論で、工学的に生物を合成し、そこに何

データ統合の道のりは、きっとそんな未来にもつなかの刺激を与えたら、それが生命としてポッと生き始める可能性がっています。
（片山）もあるわけです。またこのことは、生と死のスイッチを理解することにもつながりますね」▲

データベース概要

http://rc.rois.ac.jp/database/d02/▲

DBCLS ウェブサイト

http://rc.rois.ac.jp/database/d02/▲

BioHackathon ウェブサイト

http://www.biohackathon.org/

Research View 015

南極上空の風をアーカイブする。
国立極地研究所副所長・教授
部門責任者

中村 卓司

Database
地球環境データ

Research View

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65

INTRODUCTION

たくさんのアンテナを並べて一括制御する技術「アクティブ・フェーズドアレイ方式」による「PANSY ー
南極昭和基地大型大気レーダー（Program of the」は、2012年から
Antarctic Syowa MST/ IS radar）
本格観測を行っています。フル稼働時には1,045本のアンテナを使って、南極上空の真上方向の風の成分を高精度に捉えるという、他にはない大きな特徴を持つ PANSY。ところがレーダーから得られるのは一般に電磁波の受信記録であるため、生データそのものから温度や速度のような意味ある物理量を知ることはできません。そこでリサーチコモンズ「地球環境データ」部門では、東京大学、京都大学との連携で、PANSY の観測データを適切に解析処理し、5年、10年という長期にわたってアーカイブする仕015

事に取り組んでいます。地球温暖化をはじめ、特に地球全体の気候変動予測の研究に欠かせない貴重な観測データとして、いっそうの共同利用の推進が期待されるデータベースです。

レーダーで大気の三次元的な構造を捉えるトルごとの細密さで見ることができます。高度500

身近なレーダーといえば、スピード違反の取締に使

以下の大気の動きを見るために最適化された大気

われるスピードガンかもしれません。電波を発信す

レーダーと言えるでしょう。

キロ（メートル）の超高層大気までをカバーしますが、
特に気候変動などと直結している地表から100キロ

ると、車に当たって跳ね返ってきます。動いている物体に当たった電波は周波数が少し変化している
ため、ドップラー効果により車の速度が検出できる

地球の大気は薄っぺらい層状になっているという仕掛けです。PANSY も原理的には同じで、電波を発信し、大気に当たって返ってきた電波を受信

地球の直径は約1万2,700キロ、大気の主要な部分します。自分から出した電波ですから、近くほど早く、 はせいぜい数百キロの薄い層です。そこではほんの遠くほど遅く返ってくる。さらに電波を出す向きを

1キロ、2キロ上へ行くだけで、刻々と温度が変化し、少し振ることで、異なる角度から測定して、大気の環境が変わっていきます。つまり、地球の上空にあ

三次元的な構造を知ることもできます。電波望遠鏡

る大気はすごく薄い層の重なりでできているんです

や光の望遠鏡と違って、奥行き方向に高精細に観測ね。そこで PANSY も、地上から上空までずっと連できる点が、レーダーによる計測の大きな特徴です。 続的に詳しく見ていく、言わば観測ロケットを数分

PANSY の場合は47メガヘルツという VHF（超短波）

ごとに一日何百発も上げるような観測を行っていまの電波を使って、南極の上空を最大約75 〜150メー

す。太陽のエネルギーが地球に届くと、大気の一部

66

す。地球全体の大気の流れは、何千、何万キロスケー
ルの構造を持ちますが、大気波動は10キロ程度の大ど軽くなっているため、風は基本的には重力に逆らきさであったり、上下方向の波長が3キロ程度だっ

わず、地表に対して水平に移動する場合がほとんどたりというように、天気図などにくらべると比較的です。ところが積乱雲、雷雲、前線の活動などによっ

小さな現象にあたります。こういったものは、衛星て上昇気流が起こったり、ヒマラヤ山脈のような高からでは観察できないし、気候予測モデルが扱う空い山に沿って空気が持ち上げられたりする現象も気の塊よりもかなり小さくて、分解能が足りません。

至るところに発生しています。実はそれらが、気象PANSY は、そういった大気の細かい構造を、南極上の変動や大気の循環の解明の鍵を握っています。こ空で捉える役割も担っているんです。

のような鉛直方向の動きを測る手段は、レーダーをおいて他にはないのです。

大気の中の小さな波「大気波動」を捉える

地上から流れ星や宇宙線をキャッチするレーダーによる観測では、原理的にはいくらでも詳
しく奥行き方向を調べることができますが、一方で、このような上昇気流の中から出て来るとても小さな

そのデータ量は莫大になってしまいます。つまりレー波「大気波動」が、地球全体の大気の流れを駆動す

ダーは、常にその時代その時代の記憶容量との戦いる働きがあることがおよそ30年前にわかり、注目をなんです。たとえば PANSY が、大気層の幅に合わ

集めてきました。たとえば赤道付近では積乱雲を伴せておよそ1マイクロ秒ごとに違う値を取得したとうような上昇気流で大気波動が発生して遥か上方すると、1日は8万秒ですから、1日のデータ数は80ギに伝わり、上空で潰れて大気の流れを作っていますし、 ガ点にものぼります。そこでデータ中心科学の時代
南極でもこの波がたいへん強いことがわかっていまにふさわしく、このようなビッグデータから、価値あResearch View

が温まって、大気の動きが起こりますね？ ─ これが風となります。大気は下の方ほど重く、上の方ほ

015

67

る情報を掘り起こす「マイニング」にも挑戦しています。たとえば人工衛星の追跡や、地球へ降ってく2014年3月から東京・立川にある国立極地研究所で一般公開されている「リアルタイム観測データ表示システム」のモニター。地
球温暖化と関連して、大気の温度の自然による変動と人為的なる宇宙線の観測など、大気レーダーの建設当初には変動の区別や、オゾン層の変化などを説明する数値モデルに、決想定していなかった新しい使い方もいろいろ見つかっめ手となるような観測データを提供する。また国立極地研究所ています。われわれはこのようなデータ処理や解析では、現在北欧で建設が進められている、より上空のプラズマを観測する新しいレーダー「EISCAT_3D」のプロジェクトにも参加。

手法の開発に加え、衛星回線の限られた容量を駆使

将来的には、EISCAT_3D とのデータ連携により、グローバルなして送られてくる南極からの観測データを遅延なく

気候変動の様子が、いっそう詳しく解明されるはずだ。

配信するシステムを継続的に改良しています。現在の公開データに加え、対象データの拡大や、時間的によりきめ細かいデータ等の公開へ向けて、地道な準備を進めています。

▲

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://tric.rois.ac.jp/math/geo_pansy/

Research View 016

統計データを社会に生かす未来像。
統計数理研究所 副所長・教授
椿 広計

Database
人間・社会データ

Research View

68

69

INTRODUCTION

1947（昭和22）
年に公布された統計法が、2009（平成21）
年4月、およそ60年ぶりに大改正されました。
「統計」を意味する「Statistics」は、まさに国「State」の状態、すなわち国勢を知ることによって国を動かす
指針にする「国勢学」がその語源です。リサーチコモ
ンズの研究データベース「人間・社会データ」は、その応用研究としての「社会コミュニケーション」と一体化しながら、研究コミュニティに役立つデータ
基盤を整備・提供し、さらに社会科学等における統計手法の共有・発展を支えていくためのプロジェクト。
サブプロジェクトのリーダーを務める椿広計教授（統

016

計数理研究所）がご紹介します。

科学による政策と、
公的統計データの「2次利用」

研究利用の基盤をつくり、
モデリングを支援する

統計学は16 〜17世紀、「 歴史は動く統計である」となかでも情報・システム研究機構は、データ提供だも言われ、その重要性が認識されてドイツを中心にけでなく、社会科学等の研究者に解析・モデリング

広まりました。データを集めて科学として利用する、 を支援する役目があると考えています。たとえば社
今日のようなエビデンスに基づく政策決定が始まる

会科学的分析に用いられるモデリング手法がほんのは、19世紀末頃からです。日本では1881（明治14）

とうに妥当なのか、われわれのところにログなどの年、大隈重信によって統計の整備が進められ、大正

かたちで記録が残るようにすれば、社会科学で今こ時代に国勢調査が始まりました。このように国が収んな手法が使われているという生きた情報をアー集するデータは、これまでもっぱら政策という「1次カイブしていくことができます。そしてその中から、利用」に限られてきましたが、データは国民全体のどんなものが問題解決や社会への提言につながる知的財産であるという考え方から「2次利用」を推進のか、よいもの・ダメなものを選ぶというプロセスもして、もっと研究に活用したり、その研究成果を国重要です。さらに、このように草の根的に集めた「モ民にフィードバックしたりしようというのが、統計

デリングの知」からある程度汎用的なモデルを生成

法改正のポイントです。そこでわれわれは、研究利

したり、研究者が共有・再利用したりできるようにす

用を含む2次利用を統括する独立行政法人統計センることを目指しています。

ターと連携協定を結び、一橋大学など他の大学とともに、実際の研究利用をお手伝いしています。

公的統計がサイバー空間の情報と結びつく強み
私の専門は応用統計なので、統計の新しい応用分野を拓くのが役目であり、それによってもう一方の柱70である数理統計も伸ばしていければと考えていま組んでいる自殺対策、食品安全というテーマは、ま

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5
p.2

時点における国勢調査と携帯電話の情報をうまく連携させてモデリングすることができれば、国勢調査

さに融合研究から生まれたものであり、今や主力分が行われている間の人口移動を推定できます。この野に成長したと言ってよいでしょう。また私が専門ように一方の統計が持つ偏りを他方が補正するしとする統計データはどちらかというと クラシックなくみを工夫していくと、すごい力になると思いますね。

統計であり、データの中から対象が持つ特徴を探り、モデル化する作業が中心になります。一方、世の中には収集するだけで価値を生み出せるデータも多く、ビッグデータからの発見が問題解決を加速する

プロジェクトディレクターの曽根原登教授・一藤裕
研究員（国立情報学研究所）が取り組むサイバース

統計の考え方の基本に「Plan・Do・Check」というサ

ペース・データはその代表例です。2つのデータはまイクルがあります。これに「Action」が加わったもさに一長一短で、たとえば伝統的な人口統計であるのを「PDCA」と言い、1960 〜1990年代前半の日本

国勢調査は5年に1回ですが、今や携帯電話を使えばの自動車工場がこれを品質管理手法として採用して、

リアルタイムに人の移動を把握できます。人口調査

世界をリードしたことでも知られています。サイクと移動端末数とではまったく別物ですが、もしある

ルのうち、最近の統計が活躍するのはチェックのと

公的統計データをセキュアな環境で利用するため、監視カメラ

省2次利用研究会で検討を重ね、応用統計学会を通じて学術会議を備えるなど、高い審査基準をクリアした統計数理研究所の「オマスタープランに提言したところ、2013年に採択された。全国のンサイト室」。2010年から匿名化された公的データの提供を開始

大学などが公的統計データを活用できるこの有効な方法は、内し、2次利用が進められている。同研究所の宿泊施設「赤池ゲスト

閣府統計委員会の基本計画に盛り込まれ、2014年3月閣議決定さハウス」を活用して、遠方からの研究者を受け入れる準備もある。

れた。また統計センターには、将来的には総務省だけでなく全省

一方、個人情報保護に対応した匿名データは情報量が少なく、社庁のデータが集まる方針も固まり、今後いっそうの大学共同利用

会科学にとっては大規模なモデリングが行えない。そこで総務が期待される。

Research View

す。
「社会コミュニケーション」プロジェクトで取り

ch
e ar

016

71

ころ ─ 実際のデータ（実測）とモデルによって期待されるデータ（予測）を見て、どのずれが解消されなければならないかという問題を発見するのが最近の統計の役割です。たとえば現在、日本全体としては自殺数が減ってきていますが、年齢や地域によっては依然として増えているところがある。このような地域によってばらつきが存在することが問題だと考えるわけです。そして原因と思われるデータと結果のデータを集め、モデリングを行います。これを使って効いている原因をコントロールしたり、環「原因と結果の相関グラフを描くだけでも重要なトレーニング。
統計のサイクルをきちっと回せれば、小学生だっていろんなことができる」という。データサイエンティストの育成にも関連して、小・境因子がどう影響を与えているかを評価したりして、 中学生を対象とした 統計による問題解決 の教育・普及啓蒙にもさらに分析を進めていきます。この辺は検証的で古奔走する。

典的な統計モデリングが依然として重要です。ただ、このような問題解決プロセスの中で近年大きく進歩したのは、ビッグデータから要因を発見するような統計だと申し上げたい。機械学習、データマイニング、
人工知能など、問題のありかや原因候補を探索する▲

さまざまな方法が登場し、統計のサイクルを活性化

http://rc.rois.ac.jp/database/d03/

させていると言えるでしょう。

▲

データベース概要

オンサイト利用

http://www.rois.ac.jp/tric/micro/

Research View 017

多様なる野外生物たちの戦略と進化。
国立遺伝学研究所・特任准教授
北野 潤

Project
システムズ・レジリエンス

Research View

72

73

INTRODUCTION2011（ 平成23）年の東日本大震災では、巨大な津波が東北地方を襲いました。以前から北海道から東北にかけての冷たい水域に住む魚「イトヨ（写真左）」を研究してきた北野潤特任准教授は、この時、自分の研究する魚の生息地が津波で襲われたことで、魚にどういう変化があったのか、実際のフィールドへの強い関心を持って「システムズ・レジリエンス」プ
ロジェクトに参加したといいます。野外生物たちの持つ形態や行動の多様さに魅せられ、その進化の過程を次世代シーケンサーを用いたゲノム解析などによって明らかにしようという研究の現場から、そ017の最新の成果をご紹介します。

ここにヘンテコリンな生き物がいる！

津波という環境変化とイトヨの進化世の中には、ちょっと信じられないような派手な形

釜石の北、海岸沿いに大槌という、井上ひさしの長をした生き物や、ものすごく精巧にできた生き物な編小説『吉里吉里人』と関連して知られる地域があどがいて、その形態や行動は実に多様です。例えばり、大槌川と小槌川というふたつの川が流れていま

アズマヤドリという鳥は、木の枝などを集めてきてす。この大槌川を遡ったところにイトヨが
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001

大きなオブジェを作るのですが、巣として使うため生息していたのですが、津波でではなく、単にメスを呼び込むためだけのものなん

ものすごい瓦礫に覆われた。絶滅したのではないです。ところが立派に作ると本当にもてる（笑）
。なかと思われたんですが、結局、生きていたんです

んでこんなにヘンテコリンな生き物がいるのか、とね。ボランティアの人たちや自衛隊によって比較的

Re s

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いうのが僕の最初の疑問で、それがどのように進化

早く瓦礫が取り除かれたことに加えて、湧き水の出してきたのかを知りたいと考えています。そこでトる地域であるため、湧水口に入り込んで急場をしのゲウオ科に属するイトヨという魚を対象に選び、行いだのではないかと考えられます。また、湧き水に動や形態の違いを生み出しているゲノム構造を調よって新しい池ができたところがあって、そこには9p.0

べることにしました。イトヨ属は、ゲノム塩基数がイトヨが侵入してきていて、これの遺伝子を調べる

ヒトの約7分の1程度とかなり少ないことも、イトヨと、上流にいる回遊しないイトヨと海にいる回遊すを選んだ理由のひとつです。

るイトヨの雑種が形成されていることもわかりました。
生物が実際に移動して起こる進化の過程を、リアル

74

タイムで見ることができたわけです。

いる魚たちなんですね。したがって、種が分岐する過程を研究するために格好のモデル系であると考

ところで、極めて多様な生物がいるなかで、そのど
こからどこまでがひとつの種なのかというと、そのインドネシアのメダカに見る
性染色体

境は連続的であろうと僕は考えています。一般的には、ランダムに交配する集団を一つの種といい、ライトヨのゲノムを解析してわかったことは、日本海

ンダム交配する似た集団とは生殖隔離によって隔のイトヨだけに、オスの Y 染色体の一部と9 番の常

てられているというのが種の定義です。ところが生染色体がくっついて性染色体の一部になった「ネオ殖隔離は必ずしも100％ではなく、完全に隔離されY 染色体」が見られることです。さらに常染色体 9番ているものもあれば、ごく少数交配するものもあって、 の残りの部分も、性に関わる「ネオ X 染色体」として明確な線を引くことができません。日本海のイトヨ

進化していました。ちなみに性染色体はメスが XX、と太平洋のイトヨは、一見しただけではほとんど違

オスが XY ですから、Y 染色体にはオスに有利な遺いがわからないのですが、DNA がまったく違います。

伝子が溜まっていくという理論があるんです。これ

日本海のメスと太平洋のオスを掛け合わせると、オらを考え合わせると、性染色体の進化が種分化に関スが精子を作れなくなる生殖隔離が起こりますが、わっているのではないかという仮説が生まれます。

その他の組み合わせでは問題が起こらない。つまり、 そこで今度はこの仮説を検証するために、メダカの別種として分岐するかしないかの、ちょうど中間に研究を始めました（写真右）。哺乳類では性染色体にResearch View

「種」の違いは連続的である

えています。

017

75

のっている遺伝子は、ヒトでもチンパンジーでも基本的にほぼ同じですが、メダカやイトヨでは、オスという性を決める Y 染色体の組成が、種によってまっ
たく違います。インドネシアのメダカの場合、性染色体はほぼすべて XX、XY という構造ですが、そこにのっている遺伝子がまったく違うのです。性染色体にのっている、特にオスの形態の派手さのような性差の進化が、種分化を生み出しているのではないか？ ─ 今、この疑問を解き明かそうと、フィールドと実験室内での実験の双方を駆使して検証しているところです。

「地球上で、生命はいかに生まれたか？──それは神ではないと言ったのは進化論ですが、真実はわからないという状況は今も変わっていません」。しかしながら「答えはあるはず」だという。
「サ
イエンスとは、ある疑問に対する答えの与え方の一文化。ある仮説の立て方、証明のしかたをずっと積み上げて、一つの知識体系として綿々とつながっている」。一方、科学が弱い点もある。
「科
学としては1回きりのイベントを証明するのはかなり難しいんです。
たとえば震災や原発等の環境変動によって突然変異率が高まったという仮説があっても、偶然の誤差よりも確実に高いということを証明するのはかなりハードルが高い。レジリエンス解明の難
しさのひとつは、そこにあります」。

▲

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/

76

プロジェクト紹介

イメージデータ解析

プロジェクトディレクター
松井知子〔統計数理研究所〕

生物 では、近年 の 細胞・分子イ

ケアを必要とする人が急増してメージング技術の発展を受け、います。また、温暖化などに伴うバイオインフォマティクスの新環境変動が深刻な問題となって

2. オプティカルイメージングデータをしい分野として、バイオイメージ・います。本プロジェクトでは、医用いた脳の動作原理の解明（医療・生インフォマティクスの研究が急

療・生物や人間・社会に関する4つ

速に活発化しています。̶ 医の分野で実際に生み出されたイ

療では、医用画像処理はたいへ

メージデータを取り扱い、これら

んニーズの高い技術でありながら、 を高度解析する技術を研究開発
統計数理の手法が十分に浸透しします。さらにその成果を、さまていない現状があります。̶

ざまな問題に適用できる汎用的

人間・社会に目を向ければ、近年、なイメージデータ解析ツールと社会の個人化・孤立化が進み、経して公開し、各研究分野の学術

済不況が続くなか、一人暮らしの的発展にも貢献していきます。

1. バイオイメージング・インフォーマティ
クス（医療・生物関連）

物関連）

3. 医用画像処理における統計的手法に関する研究（医療・生物関連）

4. 人間・社会の視覚情報データ解析（人間・社会関連）老人やストレスを抱える人々など、

プロジェクトディレクター

メタ知識構造解析宮尾祐介〔国立情報学研究所〕

現在、社会活動の様々な成果がストから自動抽出する手法につ

テキストデータという形で蓄積いて研究を行います。当面は、メされています。例えば、学術分野

タ知識構造が明確な学術論文やでは、多様な研究の成果が学術

特許文書などのテキストを対象

論文や特許として、日々大量にとし、将来的にはより一般的なテ公開されています。しかしながら、 キストデータを対象とすること
これらの成果や波及効果を客観的かつ定量的に把握・活用する方法は、今のところ存在しません。
そこで、テキストの中で明示的・非明示的に表現された因果関係、理由、目的といったメタ知識構造
を自動認識し、それに基づき構造化された知識を自然言語テキを検討しています。

・ メタ知識構造の定式化
・ 学習・評価データとしてアノテーショ
ンコーパスの構築
・ 言語的手がかりに基づく自動抽出手法の開発
・ 統計的特徴に基づく自動抽出手法の開発
・ 言語的・統計的手法を統合した自動抽出手法の開発77

データ同化・シミュレーション支援技術

プロジェクトディレクター
中野純司〔統計数理研究所〕「ビッグデータ」時代においては、

ミュレーションモデルと観測デーことを目指します。本プロジェク

データ量の単なる増加のみなら

タの同化実験を行い、オーロラのトは以下の3つのチーム編成によず、まったく異なるタイプのデー再現に挑戦します。南極大型大り、相互に連携し合いながら、研タを扱わなくてはならない点も気レーダー（略称：PANSY）プロ究を推進します。

特徴的です。本プロジェクトでジェクトのデータ処理を題材とは、シミュレーションとデータ解

して、観測現場でリアルタイムに析の作業を一体化する手法の高得られる高速、高分解能、多次元

度化と一般化を目標に、地球科

データの問題について研究しま

学と生命科学における具体的なす。生命科学においては、データ問題解決に向けた共同研究を通同化手法を発生細胞生物学分野

して、データ同化手法のさまざまの問題（ほ乳類の体節形成、精子な分野への適用拡大を図ります。

形成および動物細胞の分裂、細地球科学においては、地球の磁胞質流動）に適用し、同分野にお気圏と呼ばれる領域において、シける有力な手法として確立する

e -サイエンス基盤技術
爆発的な勢いで増加しつつある

ケージ技術、オントロジー技術等

・ 数理・計算チーム
・ モデリングチーム
・ データデザインチーム

プロジェクトディレクター
新井紀子〔国立情報学研究所〕「researchmap」を公開しており、研究資源 および 研究情報を 研の研究開発を推進します。本研究平成 23 年度には ReaD との統合

究者が理解し、分野固有の文化の実施にあたっては、プロジェクを果たし、24 万人の研究者が参加や空間的制約に妨げられること

トを以下の 3つのサブテーマに分する世界最大級の研究者コミュニなく分野横断的 な 研究 が 促進

け、これらの要素技術を統合した

ティへと飛躍的に成長しました。

されるよう機械が支援する「サ上で、データ構造の可視化・探索支

イエンス3.0 基盤」構築を目指し

援技術を盛り込み、研究者にサーます。より具体的には研究資源・ビスするための基盤の研究開発を

研究情報 を 機械可読化 するた行って、実際に大学・国内主要研究

めに、大規模データマイニング

グループ・学会等に提供しながら、技術・検索技術、既存学術デ ー

実証的に研究を推進します。なお

タベ ースと連携 するためのセ本研究の実施に先立って、日本全

マンティックウェブ技術、異種国の研究者を対象とした研究者

データベースをつなぐ情報リン

向けサイエンス2.0 基盤サービス

サブテーマ紹介

1. 研究資源に関する情報推薦基盤の構築

2. 学術リソースのためのオープン・ソー
シャル・セマンティック Web 基盤の構築

3. 融合研究を加速するための情報共有
クラウドサービスの確立

78

地球・環境システム
氷床コアからの古環境復元は、は将来の地球環境がどうなって地球の過去・現在・未来を知るた

ゆくのかを予測します。機構4 研

めの鍵であると言われています。

究所のほかに、北海道大学、筑波

氷床コアから復元可能な歴史の大学、千葉大学、東京大学、日本

長さは約100万年。ちょうど直立

海洋技術研究機構（JAMSTEC）、

猿人から現代までをカバーする

東京工業大学、玉川大学、京都大

スケールに当たることから、氷床学、京都府立大学、広島大学等とコアに含まれる微生物の変遷を連携して研究を行っています。

プロジェクトディレクター
本山秀明〔国立極地研究所〕

サブプロジェクト紹介：

1. 氷河、氷床コアに見る地球環境の変遷と生物の変動、人間圏との関わり

2. 極限環境における生物多様性とそのパターン

3. 極限生物の環境適応メカニズムと進化

読み取ることで、人類の時代における地球生命システムを理解する道を拓くことを目指すプロ
ジェクトです。環境変動史に生物変遷史を加えることで、現在の環境を正確に理解し、さらに遺伝機能（生命）システム
ヒトゲノム解読計画以来、生命科

プロジェクトディレクター
倉田のり〔国立遺伝学研究所〕

さらに、これらのデータを統合し、 心科学ならではの新規な原理と学の研究スタイルは、大量のゲノ

遺伝的相関構造の描出を行うた

解釈を提案できるよう研究を推

ム情報を基盤とするデータ駆動

めの統計学的手法を開発し、モ進します。

型へとパラダイムシフトし、近年

デル生物の大量のゲノム情報との超並列大規模シーケンサの登

表現型データに適用してブラッ場は世界的にもその勢いを加速

シュアップし、汎用的にゲノム機させています。そこで本プロジェ

能と遺伝的ネットワークの抽出

クトでは、最新のゲノムテクノロを行います。これにより、多数のジーを駆使し、系統的にゲノム・遺伝因子の高次連関から形成さ遺伝子関連情報の大規模生産をれる生物多様性を、システムとし行う一方、多元的な表現型デーて理解することを目指します。3

タを系統的に収集し、それぞれつのサブテーマが相互にその情の情報を統計学的に解析する手報を交換しながら生命現象の新法の開発を目指します。

たな方法論を見つけ、データ中

1. 次世代シーケンサによるゲノム関連情報の大規模生産とその情報解析手法の開発

2. 大量ゲノム関連データと多元的な生物表現型多様性データの統合による遺伝的相関構造描出のための統計手法の開発と最適化

3. 大量で多元的なデータの情報・統計手法を適用したゲノム機能と遺伝的ネッ
トワーク抽出79

社会コミュニケーション

プロジェクトディレクター
曽根原登〔国立情報学研究所〕

ビッグデータ時代を迎え、これまで融合させた、新しい学問領域の科を生み出だす人間・社会の知の循とは桁違いに多様で大規模なデー学的研究手法の創成を目指してい環基盤を実現します。なお、
データ

タ、
テキスト、
音声、画像、映像などます。現実の物理的社会（Real）とベース「人間・社会データ」との有機の Web 情報を集積することがで爆発的に増加するWeb 情報空間的連携により推進します。

きるようになりました。その一方で（Cyber）
が 融合した社会におい今世界は、地球環境の保護（CO2て、現実社会のありとあらゆるモノ

削減）やウイルスへの脅威、医療・が投影された Web 空間から、現健康、持続的発展可能な社会経

実社会を制御する「Cyber-Real-済、食料・エネルギー、安全・安心

Control 技 術 」を 研究開発しまな 社会など、さまざまな問題に直す。さらに、現実社会を Web 空間

面しています。そこで本プロジェク

でシミュレーションするだけでなく、

トは、これらの複雑なシステムの問

Web 空間から人やモノの操作を題を見据え、
データを活かす情報

行い、現実社会にフィードバックすシステム技術と、人間・社会科学をることで、今までにない新たな価値システムズ・レジリエンス

サブテーマ紹介 :1. Web/SNS データ駆動の観光・防災政策科学の研究2. データ駆動型学習支援：個に最適化した学習支援サイバー学習空間の研究

3. 意思決定・コミュニケーションプロセスに関わる情報循環の高度化と標準化

4. 自殺予防対策等に関する独自統計整
備と予防政策支援

5. 安全規準など策定のための数理的方法
整備とその食品安全分野などへの実装

プロジェクトディレクター
丸山 宏〔統計数理研究所〕

レジリエンスとは、環境の大きなの事象に対応してきました。ま

分野にまたがる研究者のネット変化に対して、一時的に機能をた生物に限らず、インターネット

ワークを通して、これらの問いに失ったとしても柔軟に回復できなどの人工物、経済や金融など

答えていきます。

る能力を指す言葉です。私たちの社会システム、あるいは企業・の社会が持続可能なものとなる組織なども、外界の様々な擾乱

ためには、様々な外界の事象にに柔軟に対応し、その活動を維

柔軟に対応していかなければな

持しています。

りません。その際、システムが壊

これらレジリエントなシステム

れないことに注力するだけでなく、 に共通な性質はあるのでしょうか。
壊れた後いかに素早く回復する

そのような性質、あるいは科学的かも重要な考えとなってきます。

な原理から、レジリエントなシスレジリエンスなシステムにはさテムを設計し運用するための知

まざまな種類があります。地球識の体系を構築することができの長い歴史の中で、生物は多くるでしょうか。私たちは、多くのサブテーマ紹介 :1. レジリエンスの統合戦略
2. 生物におけるレジリエンス
3. 社会システムにおけるレジリエンス
4. レジリエンスの計算モデル

80

データ基盤整備・部門責任者

地球環境データ

中村卓司〔国立極地研究所〕

南極昭和基地上空 の 運動 と プ

い大気の実際の状態を、高度域を開へ向けて、地道な準備を進めて

ラズマパラメータを地上から高含む広いエリアにわたって観測います。

度 500km まで 高精度 で 観測 すすることができます。気候現象をる、南極昭和基地大型大気レーはじめ全球大気のモデル形成に

ダ ー（PANSY, Program of the

大きな決め手となることから、そ。 のデータの解析・整備は、内外のAntarctic Syowa MST/IS radar）
ここから送られてくる、極地域な

学術コミュニティに待望されていらではの貴重な観測データの解るデータということができるでしょ析・配信を担うプロジェクトです。

う。2014年3月から東京・立川にあ国立極地研究所・東京大学・京都

る国立極地研究所で「リアルタイ

大学はじめ大学や研究機関が共ム観測データ表示システム」を一同で推進しています（代表：東京般公開中。現在の公開データに加大学・佐藤薫教授）。PANSY レー

え、対象データの拡大や、時間的

ダーは、衛星などからは得られなによりきめ細かいデータ等の公

ライフサイエンス統合
データベースセンター（DBCLS）

するさまざまなデータベースを合化に必要な基盤技術を中心と一元的に利活用可能にする、ライした研究開発を行っています。

合化の研究開発を推進していま

将来的なビジョンを国際的な研究コミュニティと共有し、その標準化に深く関わりながら、基盤技術の構築を継続的に行っています。
科学技術振興機構 バ イ オ サ イ
エンスデ ータベースセンター（NBDC）、理化学研究所、産業技術総合研究所、京都大学化学研究

レイ・アンテナ・ 対流圏・成層圏・中間層の風、電離圏のプラズマ精密観測・ 現象の3次元構造を捕捉可能グローバ
ルなエネルギー収支の定量化や大気結合の解明
・ 内外学術コミュニティとの連携による気候変動・温暖化の将来予測モデルの高精化

小原雄治〔DBCLS・国立遺伝学研究所〕

所、東京大学、との連携により、統す。
「統合データベース」に関する

・ 1,045基のアクティブ・フェーズド・ア

DBCLS センター長

全国の大学、研究機関などに存在

フサイエンスデータベースの統

南極昭和基地大型大気レーダー（PANSY）の主な特徴：

ライフサイエンス統合データベースの主な事業内容：
センター（DBCLS）
・ データベース統合化のための基盤技
術開発（RDF 化の推進）
・ インターネットを活用した高度な検索を可能にする技術の開発
・ ハイスループットシーケンスを中心とする大規模データの利用技術開発
・ アノテーション、キュレーションの支援技術開発・ 開発者向けの国際開発者会議「BioHackathon」の開催
・ ライフサイエンス分野の研究者を対象にした日本語による情報提供

81

プロジェクトディレクター

人間・社会データ

曽根原 登〔国立情報学研究所〕

本データベースは、人間・社会における合理的な意思決定や判断をデータに基づいて支援するため、急速に普及するスマートフォン
や SNS、多様なセンサから収集される多種多量なビッグデータの収集、保管、共有、分析・合成を可能とする人間・社会データ基盤

研究開発の概要：

1. 人間・社会データプライバシー保護利活用基盤

2. 人間・社会コミュニケーションデータ
収集基盤

3. 人間・社会データ分析サービス合成
基盤

4. 政府公的統計のオンサイト拠点形成と全国展開計画の整備、オンサイト拠
点データのアジアデータへの拡張の構築を目指しています。プロ

5. 産官も活用可能なデータベース構築

ジェクト「社会コミュニケーショとその利用を前提にした共同研究のン」との有機的連携により推進します。

企画

6. 産業環境情報のアジアでの収集と還元プラットフォームの実効化

データ中心ケミストリ
現在までに存在が確認されていベース化します。そして研究・教る 化学物質 は 約 7,000 万種類 で育機関や一般から利用可能なウェあり、年間数10万〜100万種オーブシステムを構築します。

ダーで増え続けています。しかし

データケミストリの視点から、自理論的には存在し得るものの、い己発展型の異分野融合研究資源

まだ人類が手にしていない化学を創出し、物質科学に関する種々物質種の数は、これをはるかに凌の問題解決のための情報資源を駕することが明らかになりつつあ

整備したいと考えています。

ります。そこで本プロジェクトでは、
まずこの革新をもたらす「埋蔵分子」を理論的に探索・発掘し、これらを供給する化学反応経路を、エネルギーや電子状態に関する物
理化学パラメータとともにデータ

プロジェクトディレクター
佐藤寛子〔国立情報学研究所〕

共同研究者の所属研究機関：
国立情報学研究所、統計数理研究所、東北大学、量子化学探索研究所、京都大学、
東京大学、京都産業大学、スイス連邦工
科大学

82

編集後記

「データ中心科学リサーチコモンズ」とは何か？ ─（ライフサイエン
システム）、DBCLS 小原雄治先生

この大きな問いをシリーズの全体テーマとして、2014

スデータ）、国立極地研究所 本山秀明先生（地球・環

年の4月1日〜2015年3月16日にかけて「リサーチコモ境システム）、国立情報学研究所 曽根原登先生（社（http://rc.rois.ac.jp/）」に掲載しンズ ウェブサイト

会コミュニケーション）には、まだウェブサイトも存てきた計17本のインタビュー記事を、手軽に読める

在しないなか、この「Research View」という連載に一冊のブックレットにまとめました。

ついてご理解いただき、多大なるご協力をいただきました。また、北川源四郎機構長、ならびに城石俊

このウェブサイトは、「データ中心科学リサーチコモ

彦先生、樋口知之先生、そして各プロジェクトディ

ンズ」という研究事業の推進を 広報的 に支援するレクターの先生方には、インタビュー先のご紹介を目的で運営しています。しかし、分野を越えた「融合はじめさまざまな面でご教示いただいたことを、併研究」に先駆的に取り組み、「データ中心科学」といせて、この場を借りて御礼申し上げます。

う今日的な学術課題を担ったプロジェクトの中身をわかりやすく紹介し、その意義を伝えるのは、なか

取材を通じ、研究そのものへの情熱はもちろんのこ

なか容易ではありません。

と、プロジェクト内の若手研究者の育成に対する先生方の熱意が、とりわけ印象に残っています。読者

そこで、文字通りお忙しい研究の合間を縫って、プの方々には、本書を通じていま改めて、さらに一歩

ロジェクトを推進する多くの先生方にご協力いただ

先の「融合研究」とは何だろうか、「データ中心科学」

き、その研究がどのような「融合」であり、どのようはどこへ向かっているのか、と問いかけてくるプロ

な「データ」を生み出し、それが大学・研究機関にいジェクトの現在を、感じとっていただければ幸いです。

かに役立っているのかを、ひとつひとつおうかがいすることにしました。写真を信頼できる水谷充氏に2015年3月

お願いし、記事は、お話を池谷が原稿のかたちに書き起こし、これを先生方にチェックいただく共著のスタイルで、まとめていきました。

なかでもウェブサイト公開当初にご登場いただいた

大学共同利用機関法人

統計数理研究所 丸山宏先生（システムズ・レジリエ（広報）
情報・システム研究機構 URA

ンス）、国立遺伝学研究所 倉田のり先生
（遺伝機能

池谷瑠絵

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研究者紹介

2015 年 3 月現在

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丸山 宏

倉田 のり

小原 雄治

統計数理研究所副所長、モデリ

国立遺伝学研究所系統生物研究2004〜2012年、国立遺伝学研究

ング研究系／サービス科学研究センター長、教授。九州大学理学所第 8 代所長、現在 DBCLS セン

センター長、教授。1981年東京工部より農学研究科へ（農学博士）。

ター長、
国立遺伝学研究所特任教

業大学理学部情報科学科卒、博専門は、植物生殖機構、ゲノム多授。専門はゲノム科学。1951年京士（工学、京都大学）。専門分野は様性、植物育種遺伝学。三菱生命

都生まれ。1974年京都大学理学部

自然言語処理 , XML, Web サー科学研究所 PD、藤田保健衛生大生物物理卒業後、大学院は名古屋

ビス , 情報セキュリティ。1983年

学助手・講師を経て、1991年より

大学理学部分子生物・岡崎令治教

2009
日本アイ・ビー・エム入社、農水省生物資源研究所主任研究授の元へ進学した。1980年名古屋

年までの26年間在籍し、東京基官、1996 年より国立遺伝学研究

大学理学部分子生物助手、1985年頃から大腸菌ゲノムの物理地図

礎研究所長 や 執行役員 を 務 め所助教授、2003年より教授、2009る。巨大なグローバル企業で、
コ〜2013年副所長。イネの染色体作成に取り組む。1988年から2年

ンピューター言語 XML の研究・研究から始まり、
酵母、
ショウジョ

間、英国ケンブリッジ MRC 分子

開発と標準化など最先端の研究・

ウバエ、
ヒト、マウスなど様々な生物学研究所で客員研究員とし開発に携わった。1997〜2000年、種を対象に分子・細胞生物学研

て、
モデル生物
「線虫
（C.elegans）」

東京工業大学 情報理工学研究科

究を展開。1991年からイネゲノに親しむ。国立遺伝学研究所遺伝客員教授等を経て、2011年、統計ム研究に戻り、
以後多様性、
進化、情報研究センター助教授を経て、数理研究所教授。

発生の複合的研究を展開。野生1996年教授。

イネ遺伝資源を用いた、
Oryza 属23種の解明に挑む。

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本山 秀明

曽根原 登

中野 純司

国立極地研究所教授、気水圏研

国立情報学研究所情報社会相関

統計数理研究所モデリング研究

究グループ長、
先進プロジェクト

研究系 教授。工学博士（信州大学

系複雑構造モデリンググループ

研究グループ長。理学博士
（北海

1994）
。専門は情報流通システム

教授、統計科学技術センター セ

道大学1988）。第31次日本南極地工学、
デジタルメディア工学。特ンター長。理学博士（東京工業大域観測隊員以来、南極観測隊へのに近年はサイバー空間とリアル

学1988）。専門は計算機統計学、

参加は11回に及ぶ。1998年同研

空間が融合する、
ビッグデータ時

時系列解析。特にインターネット、

究所助教授、2006年教授。氷床コ代のライフログに注目した研究

並列計算、対話的グラフィックス

アを軸にした地球環境変動研究開発を展開する。1978年日本電などを利用する統計解析システ

や雪氷圏での水循環などに独自

信電話公社入社。国際電気通信

ム、
大規模データ解析に取り組む。

の研究成果がある。南極大陸ドー

基礎技術研究所、ATR 視聴覚機

1978年東京大学工学部計数工学

ムふじ基地では降雪や積雪の通NTT ヒューマンインタ
構研究所、

1980 年同大学修士課程修科卒、年観測を実施したり3035m 深のフェース研究所、NTT サイバーソ了。1980 年徳島大学工業短期大

氷床コア掘削に成功した。北極リューション研究所を経て、
2002

学部生産機械工学科助手、
1989

での氷河調査も多い。これらを基〜2004年東京工業大学大学院理年埼玉大学大学院政策科学研究に、現在から過去数十万年までの工学研究科 連携講座教授、
2004

科講師、
1992 年一橋大学経済学

気候・環境変動の復元や、その変年より現職。

部助教授を経て、1998年統計数

動機構についての研究を進めている。

理研究所教授。2007年より現職。

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齋藤 正也

才田 聡子

岡 彩子

統計数理研究所データ同化セン

北九州工業高等専門学校 准教

新領域融合研究センター 融合プ

ター 特任助教。博士
（理学）
（総

。専
授、
理学博士
（九州大学2005）

ロジェクト特任研究員。博士（理合研究大学院大学2005年3月）。

門は超高層物理学。特に近年は学）。専門はマウス遺伝学、生殖専門は力学系およびデータ同化「データ同化・シミュレーション

隔離、ゲノム多様性・進化。国立を用いた感染症数理モデリング。

支援技術」
プロジェクトのもとで遺伝学研究所系統生物研究セン

2005 年総合研究大学院大学数

地球磁気圏と呼ばれる地球のまターで維持されている様々な野

物科学研究科天文科学専攻博士

わりの宇宙の電磁場を数値シミュ

生マウス系統のゲノム情報など

後期課程修了。同年産業技術総レーションで再現し、観測データを利用しながら、ゲノム多型に合研究所システム検証研究センと比較することで、現在のシミュ

よって遺伝子発現制御の違いがターテクニカルスタッフ。2006

レーションに使われている地球

生み出され最終的に表現型の違

年同センター特別研究員。2008

磁気圏のモデ ル の 検証と改良いが形成されるまでの遺伝的メ

年科学技術振興機構 CREST 研に取り組んでいる。2005年国立

カニズムの解明に取り組んでいる。

究 員。2009 年 統 計 数 理 研 究 所

極地研究所プロジェクト研究員、

データ同化センター特任研究員。

2008年新領域融合研究センター

2012年より現職。

融合プロジェクト特任研究員を経て、2013年情報システム研究

2015
機構特任研究員（掲載時）、
年より現職。

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木村 暁

佐藤 寛子

伊村 智

国立遺伝学研究所細胞建築研

国立情報学研究所情報学プリンシ

国立極地研究所生物圏研究 グ

究室 准教授。生命の最小単位でプル研究系 准教授。総合研究大ループ教授。広島大学卒、博士（理ある「細胞」が構築されているし学院大学複合科学研究科 准教授。

学、広島大学）。専門は南極陸上

くみの理解を目指して、細胞の博士（理学 , お茶の水女子大学）。

生態学、南極湖沼生態学。南極湖

顕微鏡観察と数理モデル化を組基礎学問としての化学へ情報学

沼中の大規模なコケ群落である

み合わせた研究を展開している。

的にアプローチするケモインフォ「コケ坊主」をはじめ、蘚苔類（コ

1997年東京大学理学部卒、2002

マティクス、
計算化学、
データケミ

ケ）
を扱う。1994年同研究所助手、年同大学院博士課程修了。博士

ストリが専門。1996 〜1998年理2002 年同研究所助教授、2011年（理学）。2002年 ERATO 堀越プロ

化学研究所基礎科学特別研究員、同研究所教授。第36次越冬隊、42

ジェクト研究員、同年慶應義塾大1998 〜2001年 JST さきがけ研究

次夏隊、45 次越冬隊、49 次夏隊

学大学院特別研究助手、2006 年21「 情報と知」、
2000年国立情報（総隊長）、イタリア隊、アメリカ隊、

日本学術振興会特別研究員を経学研究所助手、2002年より現職。

ベルギー隊に参加。豊富な越冬経て、2006年より現職。

2007〜2008 年 スイス連邦工科

験を活かした南極・北極観測の普客員教授、2010年より
大学（ETH）

及啓蒙活動にも務める。

チューリッヒ大学 客員教授、
1998
年より理化学研究所 客員研究員、2013年より量子化学探索研究所
理事を兼務。

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津田 博史

片山 俊明

山口 敦子

同志社大学理工学部数理システム

ライフサイエンス統合データベー

ライフサイエンス統合データベー学科教授。1983年京都大学工学

スセンター（DBCLS）
特任助教。京スセンター（DBCLS）特任准教授。

部卒業、1985年東京大学大学院

都大学大学院理学研究科卒業。専博士（情報学、京都大学）。ライフ

工学研究科修士課程修了、1999

門分野はバイオインフォマティク

サイエンスのデータにグラフ理論

年総合研究大学院大学数物科学

ス。生命科学データベースの相互やアルゴリズムを適用することを研究科統計科学専攻博士課程修

運用性を向上させるため、情報処専門とし、近年はセマンティック

了。博士
（学術）
。専門は、金融工理推進機構の IPA 未踏プロジェク

ウェブ技術を用いたデータベース

学、コーポレート・ファイナンス、トにも採択された BioRuby など

統合のための技術開発を進めてい統計科学、時系列解析。1980年代

オープンソース・ソフトウェアのる。1993年（株）日立製作所基礎研に米国 Wall Street で金融工学の開発を進めるとともに、2008年よ

究所入社。
（株）
生物分子工学研究

研究に着手し、以後約30年にわり国際開発者会議 BioHackathon

所、京都大学化学研究所等を経て、たり金融商品・企業のリスク評価、を主催し、セマンティック・ウェブ

2007年より現職。

価値評価、資産価格変動の研究にによる次世代のデータ統合とア従事。最近はビッグデータを利用

プリケーション開発を国際協力のした観光科学の研究に取り組む。

元に推進している。

情報・システム研究機構統計数理研究所客員教授を兼任。

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中村 卓司

椿 広計

北野 潤

国立極地研究所副所長、宙空圏

統計数理研究所副所長、データ科

国立遺伝学研究所特任准教授。

1996年京都大学医学部卒、医学研究グループ教授。1984年京都学研究系教授。工学博士（東京大大学工学部卒、博士（工学、京都

学）。科学の文法としての統計的博士（京都大学大学院医学研究科

大学1992）。南極昭和基地大型大方法を、品質管理、医薬品許認可、2002）。特に野外生物における表

をはじめと
気レーダー
（PANSY）

環境計測、ビジネス科学、公的統

現型多様化の分子機構に注目しするレーダーを用いた観測を専計などの諸領域に適用する応用

た生物多様性・分類を専門とする。

門とし、極域中層・超高層大気の統計を専門とし、その普及啓発に

2000〜2003年京都大学大学院生

構造・変動および諸現象の解明をも努める。1982年東京大学工学

命科学研究科 研修員・助手、2003

推進する一方、レーダーから得ら

部計数工学科助手、1987年慶應〜2009年フレッドハッチンソン

れた貴重な極域大気データの解義塾大学理工学部数理科学科専

癌研究所（ケイティー・パイケル

析・共同利用を推進する。1989 〜

任講師、1997年筑波大学社会工研究室）研究員、2009〜2011年東1998年京都大学超高層電波研究

学系助教授、2000年同大学教授

北大学大学院生命科学研究科 助教を経て、2011年より現職。目下、センター助手、2003年米国コロ等を経て、2005年統計数理研究

ラド大学航空宇宙工学科客員教

所リスク解析戦略研究センター長、 トゲウオ科やメダカ科の魚類を授等を経て、2009年より同研究

2007年より統計数理研究所教授。 用いて、種分化の遺伝機構解明に

所教授、2012年より現職。

名古屋大学客員教授、筑波大学客員教授（名誉教授）
を兼任。

取り組む。