研究データとオープンサイエンスフォーラム〜～RDA東京⼤大会における議論論を踏まえた研究データ共有の最新動向
主催：国⽴立立国会図書館／国⽴立立情報学研究所／科学技術振興機構

2016  17th  Mar

RDAの活動と議論論，⽇日本の課題解決への⽰示唆：⼈人材育成と法的枠組み

池内 　有為筑波⼤大学⼤大学院図書館情報メディア研究科
ikeuchi.ui@gmail.com  http://oui-‐‑‒oui.jp

Contents
1. ⾃自⼰己紹介
2. データサイエンスの⼈人材育成
3. 相互運⽤用のための法的枠組み

1) ⽇日本の課題【内閣府報告書】
2) RDAの活動・議論論【報告】3) 課題解決への⽰示唆【私⾒見見】
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1.  ⾃自⼰己紹介

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研究紹介
n 研究データ共有の実態分析– 分野別学術雑誌のポリシーの状況– 公開されたデータの再利利⽤用の状況

n 研究データ共有と学術情報流流通の変化– 研究データ共有のインセンティブn 海外の⼤大学図書館の研究データ管理理– インタビュー調査など

https://dx.doi.org/10.6084/m9.ﬁgshare.945108.v1

https://dx.doi.org/10.6084/m9.ﬁgshare.1304543.v1

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2.  データサイエンスの⼈人材育成 　IG  Education  and  Training  on  handling  of  research  data  (Working  Meeting  Session  1)
Joint  meeting  of  IG  Education  and  Training  on  handling  of  research  data,  WG  RDA/CODATA  Summer  Schools  in  Data  Science  and  Cloud  Computing  in  the  Developing  World  (Working  Meeting  Session  2)

5https://twitter.com/LM_̲HATII/status/704703958325956608

6⽇日本の課題n オープンサイエンスのためのスキル“⼤大部分の研究者にはオープンサイエンスを実現するために必要なスキルを開発するための訓練，教育が必要である。”n 技術的インフラ・⼈人材育成“⼤大学・研究機関等においては，技術職員，URA，⼤大学図書館職員等を中⼼心としたデータ管理理体制を整備できるように，データサイエンティストやデータキュレー
ターなどを研究新⼈人材として位置づけられるよう，包括的な育成システムを検討し，推進することが必要である。”

内閣府「国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会」報告書  “オープンサイエンスを推進する際の留留意点”  p.20-‐‑‒21  http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/index.html

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“Research  Data  Science”  サマースクールn 背景・課題– 研究者・サポートスタッフにデータスキルが必要– 今後10年年，データスキルを持つ⼈人材は欧州で500,000⼈人必要［Barend  Mons］– データを扱い，管理理し，分析するスキルがなければ公開されたデータが活⽤用されない

全分野を対象とした⼊入⾨門コース＋応⽤用コース

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“Research  Data  Science”  サマースクール
2016年年8⽉月1⽇日〜～12⽇日
申込締切切：4⽉月18⽇日
Trieste（イタリア）

データサイエンティスト，データエンジニア，
データアナリスト，データビジュアライザ，データキュレータ

http://indico.ictp.it/event/7658/
http://www.codata.org/working-‐‑‒groups/research-‐‑‒data-‐‑‒science-‐‑‒summer-‐‑‒schools

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“Research  Data  Science”  サマースクールn ⼊入⾨門編カリキュラム（全分野）– Open  Research  Data：データ出版，ライフサイク
ル，メタデータとアノテーション– Open  Science：共有・公開のインパクト– Data  Carpentry：SQLデータベース⼊入⾨門– Software  Carpentry：R,  Unix  shell,  Git
– Visualisation：ツール– Analysis：統計，機械学習– Computational  Infrastructure：クラウドコン
ピューティング，IaaSクラウド上に仮想マシン構築

10http://www.edison-‐‑‒project.eun アプローチ– “データサイエンス”能⼒力力のフレームワーク– コアな知識識の特定– モデルカリキュラムの構築

Horizon  20202015.9から2年年間

https://goo.gl/zwbuz4

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Data  Science  Competence  Groupsn 従来のデータサイエンス– データ分析・ビジネス分析・機械学習– エンジニアリング・プログラミング– 分野の専⾨門知識識n EDISON（追加）– データ管理理，キュレーション，保存– 科学・研究の⽅方法  and/vs.  ビジネスプロセス／オペ
レーション

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Data Science Competence Groups - Research
Data  Science  Competence  Groups：研究
Data Science Competence
includes 5 areas/groups•••••

Data Analytics
Data Science Engineering
Domain Expertise
Data Management
Scientific Methods (or BusinessProcess Management)

Scientific Methods••••••

Design Experiment
Collect DataAnalyse Data
Identify Patterns
Hypothesise Explanation
Test Hypothesis

Business Operations•••••

https://goo.gl/zwbuz4
IDCC2016 Wsh, Amsterdam

Data Science Competences & Skills

Operations Strategy
PlanDesign & Deploy
Monitor & Control
Improve & Re-design1310

Data  Science  Competence  Groups：ビジネス

https://goo.gl/zwbuz4

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ポイント
n 連携

– RDA-‐‑‒CODATA,  TWAS,  EDISON,  GEO,  DCC,  ICTP,  CERN,  DigCurV,…
– ニーズ調査の結果，モデル・フレームワーク，既存のコースや教材などを共有– 連携機関から講師を派遣

n 国際的な標準プログラムの構築を⽬目指す– クレジット／アクレディテーション– 中国，ブラジル，インド，南アフリカ他で実施

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⽇日本の課題と解決への⽰示唆
n 連携・活⽤用– （標準化された）カリキュラムの継続的調査ü “データサイエンス”にデータキュレーションや管理理，保存といったデータライブラリアンのコアな業務が含まれている– 参加者からのフィードバック・効果の検討n ⽇日本語教材の開発

データライブラリアンやキュレータに＋– 特定されたニーズ・スキル・フレームワークの活⽤用– CCライセンスで公開された教材の活⽤用

n キャリアパス（アップ）の検討– データ管理理の論論⽂文化＝共有＋業績化？
雑誌の例例：“International  Journal  of  Digital  Curation”,  “Digital  Scholarship  in  the  Humanities”
⽇日本のデータライブラリアンやキュレータにとって魅⼒力力的？

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3.  相互運⽤用のための法的枠組み：原則とガイドラインの作成
IG  RDA/CODATA  Legal  Interoperability:  Testing  the  ʻ‘Principlesʼ’  and  ʻ‘Implementation  Guidelinesʼ’  for  the  Legal  Interoperability  of  Research  Data  (Working  Meeting  Session  5)
https://rd-‐‑‒alliance.org/ig-‐‑‒rdacodata-‐‑‒legal-‐‑‒interoperability.html

17⽇日本の課題n 論論⽂文，研究データの公開・共有化に係る検討“共有すべきデータは，知的財産戦略略を含め，総合的に検討を⾏行行う必要”

n 研究データの保存に係る検討“公開されたデータや情報の権利利関係（ライセンス）を明確にし，また…”

内閣府「国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会」報告書  “今後の検討課題等”  p.  21
http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/index.html
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IG  RDA/CODATA  Legal  Interoperabilityn 「原則」と「ガイドライン」を作成中
前⽂文
1.  研究データへの合法的アクセスと再利利⽤用の促進  2.  データの権利利と責任の決定
3.  法的利利益のバランスを取る
4.  透明性と明確性のある権利利の明⽰示
5.  研究データの権利利の調和化の推進
6.  データの創作者と権利利者への適切切な帰属の提供原則（6条）

ガイドライン（8章）

https://rd-‐‑‒alliance.org/groups/rdacodata-‐‑‒legal-‐‑‒interoperability-‐‑‒ig.html

19IG  RDA/CODATA  Legal  Interoperabilityn 3-‐‑‒4⽉月：「原則」と「ガイドライン」案を作成
n 4-‐‑‒7⽉月：テスト・レビューn 9⽉月：「原則」と「ガイドライン」完成（第8回RDA総会）

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テスト・レビュー機関（案）n 研究データコンソーシアム／プログラム／NGO– Group  on  Earth  Observations– Global  Biodiversity  Information  Facility– Consultative  Group  for  International  Agricultural  Research– CERN– GenBank– COMPARE  (infectious  disease  data)– Creative  Commons– Task  Group  on  Preservation  and  Access  of  S&T  Data  for  Development– CLARIN  (linguistic  research)– iMarine– OpenAIRE

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テスト・レビュー機関（案）n 政府機関– 欧州委員会– OECD– GRC  (Global  Research  Council)– G8– UNESCO– UNEP– WHO– WIPO22

テスト・レビュー機関（案）n 各国の政府・研究機関– ⽶米国  (OSTP,  NSF,  NIST,  NIH,  DOE,  NOAA,  NASA,  他?)
– 英国  (RCUK,  他?)
– EU諸国の研究省省庁– 中国科学技術部（MOST）,  中国科学院（CAS）– ⽇日本学術会議– インド  (?)
– 豪州  CSIRO,  ANDS
– 南アフリカ  NRF,  CSIR
– チリ国家科学技術研究委員会（CONICYT）– ブラジル(?)

23⽇日本の課題と解決への⽰示唆
n ⽇日本の法制度度との齟齬・問題点の検討→WGへ報告– フェアユース，孤児著作物の規定なし

n ⽇日本のガイドラインの検討

1) 内閣府「国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会」報告書  (p.  18)  “関係機関におけるオープンサイエンス実施⽅方針等のあり⽅方”
2) ⽂文部科学省省  第8期学術情報委員会（第7回）「学術情報のオープン化の推進について（審議まとめ案）」(p.  13)  “研究成果の利利活⽤用”  http://goo.gl/bTtfKa※次⾴頁に本⽂文抜粋

24参考1) デジタル化された研究データへのアクセス“研究データは著作物ではないため，CC0を採⽤用することが望ましい。また，データの集積・整理理や品質管理理などの点で専⾨門的研究者の労⼒力力や⾼高度度なノウハウが⼊入ったデータベースなど，知的⽣生産物として著作権が発⽣生する場合にはCC-‐‑‒BYを採⽤用することが望ましい。”

2) （注記）“研究データは著作物でないのが通例例であるため，（略略）CC0を採⽤用することが想定される。⼀一⽅方，研究データ作成への研究者のインセンティブを確保する観点から，利利活⽤用の際にデータ作成者の表⽰示を求めることが望ましい。（略略）⽅方法
としては，CC-‐‑‒BYライセンスを利利⽤用することや，研究コミュニティのルールにより表⽰示することが考えられる。”

25まとめn RDAへの参加– コミュニティに参加し続ける→連携・効率率率化，貢献– ⽇日本の状況を世界に伝える→合意形成に参画n ⼈人材育成– “データサイエンス”＋“データキュレーション”– 研究＝論論⽂文執筆＋データ公開が全分野の標準スキルにn 相互運⽤用のための法的枠組み– 原則とガイドラインが急速に形成されつつある– ⽇日本に不不都合な点はないか？

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英国のコンピュータサイエンス専攻
卒業⽣生の失業率率率が⾼高い

基本的なスキル（fundamental  skills）の習得が重要

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https://www.timeshighereducation.com/news/what-‐‑‒should-‐‑‒computer-‐‑‒science-‐‑‒degree-‐‑‒students-‐‑‒learn