中核機関群 活動・計画報告

研究データ基盤⾼度化チーム（NII）
国⽴情報学研究所
込⼭ 悠介
AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業© 2023 National Institute of Informatics

1

研究データ基盤⾼度化（NII）

2

研究データ基盤 NII Research Data Cloud
2017年から開発開始 ⇒ 2021年から運⽤• データ収集装置や解析⽤計算機ともアクセスコントロール
連携• 研究遂⾏中の研究データなどを共同 実験データ収集装置
研究者間やラボ内で共有・管理• 組織が提供するストレージに接続した利⽤が可能
データ管理基盤

直結

解析⽤
計算機
Hot
StorageHot
Storage

Cold
Storage

海外の研究データ公開基盤

Hot
Storage

Cold
Storage

Cold
Storage

Cold
Storage⻑期保存対応ストレージ領域

管理・保存

分野別
リポジトリ

Hot
Storageby
メタデータ集約・管理
知識ベースの構築

検索・利⽤

公開・蓄積

成果論⽂

研究データ

機関向け研究データ管理

データ検索基盤

データ公開基盤• 機関リポジトリ＋分野別リポジトリやデータリポジトリとも連携• 研究者や機関、研究プロジェクトの情報と関連付けた知識ベースを形成• 研究者による発⾒プロセスをサポート• データ管理基盤における簡便な操作で研究成果の公開が可能• 図書館員やデータキュレータによる、メタデータや公開レベル統計情報などの管理機能の提供

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DOI

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ISNI

3

研究データ基盤⾼度化チーム
研究データ基盤⾼度化チーム
研
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基
盤の機
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装

基
盤の
活⽤に係る
環
境
整備

データガバナンス機能
管理
計画に基づきデータ管理等を機械的に⽀援し、DMPをプロジェクト管理に不可⽋な仕組みへと変⾰

NII Research Data Cloudを7つの側⾯から機能拡張

活⽤

コード付帯機能

データ・プログラム・解析環境のパッケージ化と流通機能を提供し 、研究成果の再現性を⾶躍的に向上

信頼現⾏研究データ基盤

秘匿解析機能保護
秘密計算技術で機微な情報も安⼼して解析できる環境の提供で、新しいデータ駆動型研究の世界を開拓

データプロビナンス機能

データの来歴情報の管理から 利 ⽤
状 況 を 把 握 で き、データ公開へのインセンティブモデルを提供

蓄積

キュレーション機能流通
専⾨的なキュレーションを実践できるエコシステムを構築し、データ再利⽤の促進に寄与

データ検索基盤

データ公開基盤

データ管理基盤

セキュア蓄積環境

安全で強固なデータの保存・保護機能を有する超鉄壁ストレージを提供し、機微な情報も安⼼して保全

プラットフォーム連携チーム

リーダ機関• 機関内サービス等とNII RDCの連携機能の整理と設計• 計測機器等からの⼤量データを効果的に管理するための要件整理と機能開発• 管理対象となるメタデータの設計と実証• 関連する⾼度化機能との仕様調整と共同開発

セキ
ュア
蓄積
環境

⼈材育成
基盤

融合·活⽤開拓チーム

リーダ機関• 異なる分野間でのデータ活⽤やデータ連携に発展する取り組みを精査• 異なる分野間でのデータ活⽤やデータ連携に関する具体的なユースケースを創出• ユースケースをまとめたツー
ルキットの作成とそれを⽤いた広報活動

⼈材育成基盤育成
RDMに必要なスキルを学ぶ環境
を 提 供 し、全 て の 研 究 者 を 新 しい科学の実践者へと育成

ルール·ガイドライン整備チーム

リーダ機関

⼈材育成チーム

リーダ機関• 研究データの活⽤に適した機械可読データの統⼀的な記述
ルールの設計• ⼈材育成を主とした研究デー
タ管理体制の構築を推し進める学内組織構築の事例形成• 研究データの公開に必要な要項や作業フローの整備• 研究データ管理⼈材に求められる標準スキルに関する検討• 研究データを適切に取扱うための指針のまとめ• 学内整備のための事例形成• 研究データ管理⼈材育成のためのカリキュラムの作成、オンライン学習コースの整備

中核機関群の代表からなる運営委員会が全体を統括し研究データエコシステムの全国展開に向けて共同実施機関を随時拡⼤

4

事業終了時の到達⽬標およびロードマップ
事業全体「全国的に利⽤される研究データ基盤」を整備し「その基盤を急速に普及させ、かつ持続的に発展していける」状態にする

研究データ基盤⾼度化（NII）

機能を⾼度化した NII RDC を、先⾏導⼊した全国の学術機関や様々な学問分野からのフィードバックに基づいた改良を経て、全国的な利⽤・普及の拡⼤に耐える基盤システムとして運⽤できるようにする。

取組内容○NII RDC 高度化・実装等
・NII RDCの新機能開発・実装

１年度目（令和４年度）

２年度目（令和５年度）

３年度目（令和６年度）

設計（１年

４年度目（令和７年度）

開発・評価（２年間）

５年度目（令和８年度）

実装・普及（２年間）

間）〇各機関・各分野のリポジトリやデータプラットフォームとの連携・接続設計（１．５年間）○AI やデータ駆動型研究などを含むシーズ・ユースケースの創出準備検討（１年間）

開発（１．５年間）

実装・普及（１．５年間）

コミュニティの構築（２年間）

コミュニティの拡大実施（２年間）

ユースケースの創出（２年間）

ユースケースの拡大（２年間）

・異分野融合コミュニティの構築と拡大
・シーズ・ユースケースの具体的な創出

データ整備・事例研究（１年間）○研究データの取扱に関するルール・ガイドライン等の整備

基礎設計（半年）

整備・公開（２年間）

普及（２年間）○研究データマネジメント人材に求められる要件の整理、人材育成プログラムの構築

人材育成の環境整備（半年）

大阪大学内における研究データ管理体制の構築（２年

国内研究機関への展開（２年間）○運営委員会間）
キックオフ

R4 年報告R5 年次計画

R5 中間報告

R5 年報告R6 年次計画

R6 中間報告

R6 年報告R7 年次計画

R7 中間報告

R7 年報告R8 年次計画

R8 中間報告 最終報告

研究データ基盤⾼度化（NII）
２０２３年度Q1-Q2︓新機能群の設計完成と機能要件の確定、フェーズ2に向けた準備
Q3-Q4︓NII RDCの新機能群の開発開始、共同実施機関での初期機能検証開始
02

フェーズ1
（NII RDCの⾼度化に向けたヒアリングと設計）
フェーズ2（NII RDCの⾼度化に向けた開発と評価）

04

Q1-Q2︓⾼度化版NII RDCの共同実施機関での実装開始、早期フィードバックの収集
Q3-Q4︓全国の学術機関や様々な学問分野への展開開始、フィードバックの収集と解析

Q1-Q2︓新機能群の設計完成と機能要件の確定、フェーズ2に向けた準備
Q3-Q4︓NII RDCの新機能群の開発開始、共同実施機関での初期機能検証開始

01

フェーズ1
（NII RDCの⾼度化に向けたヒアリングと設計）

03

フェーズ2
（NII RDCの⾼度化に向けた開発と評価）

05

フェーズ3
（⾼度化版NII RDCの実装と普及）
Q1-Q4︓システムの最適化と拡張実装、利⽤・普及の拡⼤、フィードバックの収集と解析、今後の改善のための戦略検討

Q1-Q2︓共同実施機関での機能検証とシステム評価続⾏
Q3-Q4︓機能開発の完了、全⾯的な機能検証と評価の実施、フィードバックと改善のループ

Q3︓NII RDC⾼度化に向けた共同実施機関の研究現場ヒアリング開始、必要な新機能群のヒアリング開始
Q4︓ヒアリング結果の分析と新機能群の設計開始

00

フェーズ3
（⾼度化版NII RDCの実装と普及）

採択
2022年7⽉

Q1Q22022年度

Q3Q4Q1

2023年
度

Q2Q3Q4

Q1

2024年度Q2Q3Q4Q1

2025年度Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q42026年度

6

研究データ基盤⾼度化（NII）
ー先⾏開発機能群ー
1. データガバナンス機能（管理）••実証実験版の開発
機能評価版（2022年度開発）の運⽤・改善

2. コード付帯機能（活⽤）••GakuNin RDMプロジェクトのパッケージ化機能開発
公開⽤RO-Crateメタデータスキーマの設計

3. 秘匿解析機能（保護）••

お試し利⽤・実証実験（トライアル実施中）
基盤サービス化に向けた要件検討

4. ⼈材育成基盤（育成）•••

学認LMSに関する機能改修及び新機能開発
教材の修正及び新規開発
学認LMS利⽤機関の開拓
71.) データガバナンス機能

データガバナンス機能の概要
課題l 省庁や助成機関が要求する DMPを作成すことが必要。しかしそれを研究サイクルに活かすことが難しい。
ü 計画に沿った研究データ管理は研究者の裁量に…
ü 研究管理部⾨も計画通りに研究データ管理がなされているか確認するのは⼿間…
ü DMP が管理⽂書として蓄積される以外の使い道がない…
No。

1

データ名

データの説明管理者〇〇実証におい〇〇実証においてセンサより撮〇〇てセンサより撮像したデータで研究所像したデータ及あり、道路の画び関連データ
像データ

分類

公開
レベル

秘匿
理由

レベル４
委託者指（広範な提 秘匿
定供・利活 しないデータ⽤）

それで終わりü DMP から⽣成されたリサーチフローで研究データ管理品質が担保される。
ü DMP に沿った研究データ管理がなされていることをモニタリングにより継続的に検証し、研究データ管理品質が担保される。

DMP

機械処理可能化

変換

リ
サ#
チ
フロ
#を利⽤

リサーチフロー
モニタリング
研究データ管理環境構築⽀援
計算機環境構築⽀援・・・ ・・・

提出

解決案
l DMP をもとに半⾃動で適切な研究データ管理環境を⽣成。

研究成果公開⽀援

モニタ
リ
ン
グで検証
8

現⾏のデータガバナンス機能
リサーチフロー︓RDM 要件に沿う RDM を実現する実⾏可能な⼿順書
研究データ
管理環境
構築

計算機環境
構築

キュレート

研究成果
公開

研究成果
登録

⽣成

計算機処理できる形で表現

フィードバックRDM 実施
研究データ

研究データの管理状態

検証

ライブラリ・yml

スキーマ
定義機能

NII-DG ライブラリ

パッケージ
ング機能

メタデータを収集

検証機能

モニタリング︓ガバナンスシートに記
載の RDM 要件を RDM 状態が⾒たいしているかどうか⾃動検証
9機能評価試験版サービス
ボタンクリック＋簡便な⼊⼒により、リサーチフローを利⽤する研究および研究データ管理状態の検証が可能。
研究実⾏環境⽤の⼿順書（notebook）

実験実⾏環境⽤の⼿順書
メタデータ検証⽤の⼿順書

102.) コード付帯機能

コード付帯機能の概要
検索基盤

Findable

Reusable
管理基盤

研究データと合わせて、解析コードと実⾏環境を再現・再利⽤可能 (FAIR)にする計算再現パッケージ機能

Interoperable
解析機能

公開基盤

Accessible11

管理基盤のデータ解析機能として

1

コード付帯機能は管理基盤と連携し、データ解析環境を簡単に構築可能
分析環境を選んで作成ボタンを押す

2

3

分析サーバー上で、そのファイルを読み込むプログラムを書いて実⾏する

ファイルが分析サーバーにコピーされる分析結果を管理基盤に書き戻す

412

計算再現パッケージ機能
公開基盤と連携し先⾏研究のデータ分析環境を再現、実⾏可能に
管理基盤•

管理基盤で解析したデータセットと計算環境をパッケージとして公開基盤で公開。

•

先⾏研究のパッケージを管理基盤に取り込み再現実験する事も可能に。

公開基盤

13

3.) 秘匿解析機能

秘匿解析機能の概要
秘匿解析機能とは• データを秘匿（暗号化）したまま解析する機能
狙い• データ駆動型研究では、幅広いデータが利⽤可能であるべき• 個⼈のプライバシーや企業のビジネスに関わるデータは公開が難しい• これらデータも安全・安⼼に活⽤できる環境を提供したい
⽬標 2027年までにRDCのサービスとして提供する
⽬標達成のためのアプローチ• コア技術は⺠間の秘密計算技術等を評価・導⼊• 実証を進めて価値を浸透• 基盤サービス化の要件明確化

144.) ⼈材育成基盤

⼈材育成基盤の概要
学認LMS（https://lms.nii.ac.jp）●開講コース

情報基盤スタッフ向けの研究データマネジメント

情報基盤スタッフにどのようなRDM⽀援活動が求められるか、またそのために必要な知識、技術について解説します。（学習時間の⽬安︓約1.9時間）

研究者のための研究データマネジメント[2022年度版]

研究⽀援者としての⽬線から、⼤学や研究機関等に所属する研究者の⽅に向けて作成された教材です。研究データ管理の場⾯に応じた12のテーマ別に分かれており、研究者⾃⾝が本教材によって必要な知識を得ることを想定しています。（学習時間の⽬安︓約4時間）

研究データ管理サービスの設計と実践[2022年度版]

研究データには、どのように⽣成され、保存され最終的に再利⽤されていくのかといったライフサイクルがあります。この講座では、研究データのライフサイクルに沿った形で、サービス設計や研究前の⽀援、研究中の⽀援、研究後の⽀援、そして⽇常的な⽀援について学びます。（学習時間の⽬安︓約4.5時間）

GakuNin RDM利⽤⽀援コース（公開準備中）

これからGakuNinRDMを使い始める⽅や、もっと活⽤したい⽅のためのコース。
トピックを選んで学習します。

オープンサイエンス時代の研究データ管理
⼊⾨編••コース修了判定条件を満たすと、修了バッジ発⾏。
国⽴情報学研究所教育研修事業研究データ管理
セルフラーニング教材の修了証書を取得可能。

●教材構成
マイクロコンテンツ教材（合成⾳声）＋確認テスト●機関管理者機能

利⽤機関ごとに受講者の受講履歴を管理する機能を提供。

●その他のオプション機能（テスト運⽤）

••
•
•
•
•

受講履歴取得API
⾃機関限定コース作成機能
機関限定コースの共有機能
ラーニングアナリティクス機能
マイクロコンテンツ教材作成機能
⾃機関LMSとのLTI連携

15

研究データ基盤⾼度化（NII）
ー後発開発機能群ー
5. キュレーション機能（流通）••プロトタイプシステムの開発
10⽉からの機能評価実施に向け、共同実施機関を開拓

6. データプロビナンス機能（信頼）•要件抽出のためのヒアリング

7. セキュア蓄積環境（蓄積）••

セキュアストレージシステムの調達・構築
セキュリティ要件適合に向け、要件定義

165.) キュレーション機能

キュレーション機能の概要
Level 3. 概念的な理解と再利⽤

データ
ガバナンス

Level 1. 基礎的な標準に準拠
Level 0. 登録データの流通(1) NII RDCプロファイル(2)

分野別テンプレート

データ
利⽤者

研究責任者

Level 2.論理・技術⾯での検証

助成情報
DMP
イベント情報CiNii R
データ標準
スキーマ

データキュレーション

関連性情報

再利⽤性の⾼い研究データの情報パッケージを作成するための
Data
Data
Data
PID情報
Appraisal
Processing
Evaluation
Publishing
各種インターフェースを開発、提供
リポジトリ情報

Ingest

データ
キュレータ

基礎情報
プロジェクト情報
機関情報
研究者情報

GRDM

データ
スチュワード(3) コミュニティ⽀援機能

コード／ソフトウェア
ドキュメント分野メタデータ
アノテーション
オントロジー

解析分野DB／データセット

データ
解析者

データ
キュレータ

PID情報
リポジトリ情報
コレクション情報

WEKO3リポジトリ
管理者

FAIR原則に準拠した再利⽤性の⾼い情報パッケージ6.) データプロビナンス機能

データプロビナンス機能
主機能

研究データプロビナンス(来歴)情報の適切な管理実施内容

来歴情報に関するメタデータの適切な収集・保存
データ原本、実験⼿順、分析・解析の記録
成果に対する正当性検証結果の保持再利⽤・編集・加⼯

研究データ

研究データ

データ追跡

データ追跡

• 要件抽出のためのヒアリング 4機関(JAXA, 極地研, 核融合研究所, NIMS)• ヒアリングを受けて要件抽出中• 既存のRDC基盤との連携のための調整中
研究データの真正性・来歴・出所を保証し利⽤をモニタリング
187.) セキュア蓄積環境

セキュア蓄積環境の概要
⾼セキュリティのオブジェクトストレージとサーバをセットで提供するクラウドサービスを実現
⾼セキュリティ要件のポイント• ⽇本国内プロバイダ企業が運営する物理セキュリティの⾼い国内データセンタに設置• サーバおよびストレージの物理資源に関してはNII専⽤(当⾯NII資産)• SINET6 L2VPN環境に閉じたアクセスのみを提供

利⽤機関・プロジェクト（テナント）

本研究所 設備
SINET

ブロック
ストレージ

L2VPN

オブジェクトストレージ

Internet
GW/FW等

利⽤機関・利⽤プロジェクト（テナント）で専有することのできるベアメタルノード
Gateway ないし In Situ 処理に⽤いる

サーバ︓
PowerEdge R650

テナント毎に、アクセス経路分離
ないし認証・認可分離したストレージ

オブジェクトストレージ︓
ActiveScale P200

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他機関への展開等の波及効果につながる取組み• 機能改善要望への対応• NII RDC各基盤（機能）における、ヒアリング、機能評価試験、実証実験のフィードバックを受けた機能追加・改修• 融合・活⽤開拓チームと連携した、ユースケース課
題公募事業の採択者からの、リクエストへの対応した分野対応• プラットフォーム連携チームと協働した、先端分野（⽣命科学、放射光科学等）向け機能の拡張• ルール・ガイドラインチームのポリシー整備と歩調を合わせたデータガバナンス機能の追加・拡張• ⼈材育成チームや地域コンソーシアムと連携した、分野データの集積⽅法の⼿法の検討
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rcos-ext@nii.ac.jp

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