オープンサイエンスを巡る世界の最新動向
村山泰啓（情報通信研究機構、ICSU-World Data System）

自己紹介
科学データマネジメント、科学と社会のありかた• EC欧州オープンサイエンスクラウドHigh Level Expert Group
欧州外委員

• 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」（H26）– 「オープンサイエンス推進に関するフォローアップ検討会」（H27）• 国立国会図書館科学技術情報整備審議会 委員• 日本学術会議（特任連携会員）– 情報学委員会、フューチャーアースの推進に関する委員会• 情報通信研究機構（NICT)– 統合ビッグデータ研究センター研究統括• 日本地球惑星科学連合– プログラム委員長（H22）、理事（H26-27）、情報システム委（H26－）• 国立極地研究所南極観測審議委員、重点研究観測専門部会長• 京都大学生存圏研究所客員教授（H25）／非常勤講師、
首都大学東京システムデザイン学部
地球科学、大気科学・超高層物理学、レーダーリモートセンシング

International Data Week 2016
• 参加組織– 国際アカデミー• ICSU-WDS Members’ Forum• CODATA General Assembly• SciDataCon 2016
(WDS+CODATA’s scientific conference)– RDA第8回総会– International Data Forum＝RDA+CODATA+WDS–その他• WDS科学委員会• ベルモントフォーラム会合．．．

• 所感– 参加者数：IDW約837名、SciDataCon>600名、WDSメン
バーフォーラム>100名（うち日本人参加：約34名?。）– RDAでのFunder（予算配分機関）によるパネル討論
RDAのサステナビリティが論点– 出資者（EC）担当者の交代：施策の曲り角– RDA協賛出資： IT企業・学会、GEO、学術会議、出版社、等［撮影：村山、RDA8th plenary、2016」

Research Data Alliance（RDA）関連する我が国の動向• マルチステークホルダー– 内閣府– 日本学術会議– G7科学技術大臣会合（2016年5月）:• G7オープンサイエンスWG設置準備– OECD/GSF＋アカデミー（CODATA、WDS)– 欧州委員会・欧州オープンサイエンスクラウド（EOSC）– DataCite– ORCID• RDA運営– RDA Council：関口（AIST）– Council’s Operation & Coordination Subcommittee: 村山（NICT)– 部会チェア、報告者等：込山（NII）、武田（NII）、．．．

• アジアへの波及– 韓国（KISTI）、台湾、中国

G8 2013 Science Ministers’
Agreement ofOpen Research Data

“Open Government Data”

5内閣府/CSTI：我が国の基本方針策定（H27.3.30報告書）
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」（’14/12～’15/3）
http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/「オープンサイエンスにかかる世界的議論の動向を的確に把握した上で、我が国としての基本姿勢を明らかにするととともに、早急に講ずべき施策及び中長期的観点から講ずべき施策等を検討する」

第5期科学技術基本計画へ書き込み。

Scienceとデータと社会または、「社会システムとしての『Science』」

疑問をもつ

仮説を立てる

実験・観察

結果の分析

結論を導出

従来の「科学」研究の方法論例
いつやるの？
誰が？義務？

「科学」研究の成果物・業績

データ

論文、文献、講演

一般社会・政治的意思決定に資する科学的知識・成果

科学者コミュニティの一定のコンセンサス

オープンな議論・批評、結果の再検証

研究者コミュニティにおける研究情報の共有

Science as a Social System (with “Print” Publication)
ResearchResearch Performing
BodiesPublishing/Preservation/Search of Scientific Information
Scholarly Information
Publishers
Management,
Infrastructure

Library, Repository,Search, Abstracting, …

Institutional Repositories

Data and Information Flows
Governments
Academies

G7 2016 Science & Technology Ministers’ Meeting(15-17 May 2016, Tsukuba, Ibaragi, Japan)
MINISTERS’ MEETING AGENDA:
1. Global Health - Health Care and Science and Technology
2. Gender and Human Resource Development for STI
3. The Future of the Seas and Oceans
4. Clean Energy - Developing Innovative Energy Technology
5. Inclusive Innovation - Mainstreaming Inclusiveness Among
Innovation Policies
6. Open Science - Entering into a New Era for Science
Agreed to establish a new G7 Open Science Working GroupG7科技大臣会合オープンサイエンスセッションでの話題提供講演（村山、林、2016年5月16日、つくば）

Photos provided by Cabinet Office of Japan, Ibaragi
Prefectural Government, and Tsukuba City Government9[G7 茨城・つくば科学技術大臣会合 16-17 May 2016]

Research Data Allianceについて•

研究データの共有を加速し、技術・基盤・プラクティス等を実現していくコンソーシアム。

欧州委員会ICT部門、全米科学財団（NSF）
サイバーインフラ部
門、が中心– 2013年3月発足。
– 米、欧、豪が少額ながら資金を出しているとのこと。
– G8・GSO (Group of Senior Officials) 下のデータWG議論が契機– 研究のオープン・データと、オープン・ガバメントは枠組みが異なるとの理解（ECのWG担当者による）。

• IETF＊の組織モデルを、研究データに適用。
＊）Internet Engineering Task Force

ロバート・カーン（TCP/IP開発者、インターネットの父)も参加– 実質的な国際標準・国際相互結合体制の形成を目指す。
– 研究者・技術者・専門家等によるボランティアベースでの合意形成– ICSU、WDS、 CODATA、社会科学分野などとも協力。
国際的な人材基盤・ノウハウ基盤を他組織と共有して推進。
国際テクニカルな＋社会システム上の問題解決のための一種のプラットフォームとして機能しはじめている［恒松・村山、2014]を改変
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RDAの組織構成、ガバナンス（オレンジ色は村山加筆）

理事会

技術

運営面

関係する機関コミュニティ

RDAをリソース面でサポート[Mark Parsons/RDA-US, 2013]

研究データの共有、アクセス、利用を支える「基盤（Infrastructure）」のために、世界的な活動が行われている

科学、人文学、美術
コミュニティ

Eインフラ、情報基盤、データ解析、データセンタースタッフ[注：日本語は村山]図書館、公文書館、リポジトリ、博物館／
美術館

データ・サイエンティスト[Kathleen Fontaine, 2015から修正]http://www.slideshare.net/ResearchDataAlliance/monthly-statistics-of-the-rda-community-march-2016

WG:ミッション遂行（18か月）

IG:テーマ提案・検討など

RDA Interest (IG) & Working Groups (WG) by
Focus (1)
BoF （Bird o fFeather): IGを作るための検討
Domain Science - focused

RDA/CODATA Materials Data Infrastructure andInteroperability IG

Toxicogenomics Interoperability IG

Research Data Needs of the Photon and Neutron
Science Community IG

Structural Biology IG
Biodiversity Data Integration IG

Defining Urban Data Exchange for Science IG

Agricultural Data Interoperability IG
Wheat Data Interoperability WG
Digital Practices in History and Ethnography IG
Geospatial IG

The BioSharing Registry: Connecting data policies,
standards and databases in the life sciences WG
Urban Quality of Life Indicators IG

Marine Data Harmonization IG

Metabolomics Data Interoperability IG
Community Needs - focused
Community Capability Model IG

Development of Cloud Computing Capacity andEducation in Developing World Research IG

Engagement IG

Data for Development IG

RDA/CODATA Summer Schools in Data Science and Education and Training on handling of researchdata IG
Cloud Computing in the Developing World IG

https://rd-alliance.org/groups

http://www.slideshare.net/ResearchDataAlliance/monthly-statistics-of-the-rda-community-march-2016

WG:ミッション遂行（18か月）

IG:テーマ提案・検討など

RDA Interest (IG) & Working Groups (WG) by
Focus (2)
BoF （Bird o fFeather): IGを作るための検討
Reference and Sharing - focused•

Data Citation WG•Standardization of Data Cat. and Codes WG•RDA/CODATA Legal Interoperability IG

Data Stewardship and Services – focused•

Research Data Provenance IG•

Preservation e-infrastructure IG•

RDA / WDS Publishing Data Services WG•RDA / WDS Publishing Data Workflows WG•Long-tail of Research Data IG•

RDA/WDS Publishing Data IG•

RDA/WDS Repository Audit and Certification DSA-Base Infrastructure - focused
•••
•
•
•

Data Foundation and Terminology WG
Metadata Standards Directory WG
Practical Policy WG
PID Information Types WG
Data Type Registries WG
Data in Context IG•

Reproducibility IG•

Data Description Registry Interoperability WorkingGroup•RDA / WDS Publishing Data Bibliometrics WG
WDS Partnership WG•

Domain Repositories Interest Group•Brokering Interest Group•ELIXIR Bridging Force IG•

Libraries for Research Data IG*RDA / WDS Certificationof Digital Repositories IG•

RDA / WDS Publishing Data Cost Recovery for DataCentres IG•
••
•
•
•
•

Big Data Analytics IGBrokering Governance WG
Federated Identity Management IG
Metadata IG
PID Interest Group
Service Management IG
Data Fabric IG

https://rd-alliance.org/groups

研究情報流通のメディア今昔～数百年の印刷文化の基礎支えと、成長途中のデジタル・サイエンス/社会Public library (paper media) ：8c
Printing press/Gutenberg: 1445
First scientific journal: 1665
Intl. Assoc. Academies: 1899
ICSU established: 1931

印刷媒体

69 years

350 years

World Data Center system : 1957

ENIAC, von Neumann: 1946
Hard Disk Drive: 1956
TCP/IP, dial-up (64kbps): 1982
WWW (CERN): 1991
Broadband internet(>1Mbps)：～2000
電子媒体

New global data initiatives: ICSU-WDS, RDA etc.：2008～201316

電子情報システム上での新たな方法論、技術基盤、社会システムを模索

欧州委員会の欧州横断型データ基盤施策例
EUDAT計画
欧州オープンサイエンス
クラウド計画（EOSC)（2011年～、10億円以上）
Daan Broeder (2013)• デジタル単一市場戦略（2015年5月発表）下施策として、オープンサイエンス＋オープンイノベーション ➔デジタル経済活性化を目指す• ホライゾン2020予算>2000億円規模• 現在有識者会合で枠組みの検討中• 国際的な研究データインフラ、インフラ間相互接続・利用を目指す（2016年～予定）

[J.C.Burgelman, 2016]

European Open Science Cloud
ガバナンス層

データ/サービス層

基盤層

国際的な学術情報ネットワークの議論の例：「メタデータ・ナレッジネットワーク」というアイデア
WDS Knowledge Network: the Fabric of Science [Wim Hugo(2015)を村山が改変]
科研費番号，researchmapなどもあるが．．．日本は国際ネット
ワークとの接続をどうするか？

TDRs(WDS, DSA,DataCite*)
People(ORCID)

Scholarly
Publications(CrossRefetc)

RDI
Outputs/Online
Resources

Coverage(Temporal,Spatial,Topic)
Data
Citations(DataCite)

Institutions
Projects

Use, Caveats,
Lineage, Methods

Networks

Initiatives

Licenses(CoDATA,CreativeCommons)* Including re3data, DataBib

Funders
TDRs: “Trusted Data Repositories”
RDI: “Research Data Infrastructures”

ExistsStartedNot
Now

WDS

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問い

• 「オープンサイエンス」はどのようにイノベーションを生むのか？
– サイエンスは研究実施、評価、配信、蓄積、再利用がそろってはじめてサステ
ナブル– そもそもイノベーションは狙ってとれるものなのか？

• 基盤投資と競争力強化– 欧米は世界のルールをつくり、勝ちを得てきた• 例えば図書館、出版、等「プラットホーム事業」– 印刷vs.電子：
図書館・博物館 vs. ディジタルリポジトリ
長期保存性 vs. 高速処理
低コストな保存 vs. 高コストな保守・機器更新• 将来像：
先進国の少子高齢化（実質生産力減少）、資源枯渇傾向、低経済成長。
– 科学技術／学術基盤がいまのままでは競争に負ける・人類社会が衰退する– （デジタル化、共有化を通じて）どれだけ人類社会全体を高効率化できるかにかかっている（という認識）– デジタル投資は社会全体からみて割にあう「賭け」なのか?：今後評価が必要。

https://rd-alliance.org/plenary-meetings/rda-ninth-plenary-meeting.html
WWW.RD-ALLIANCE.ORG@RESDATALL

オープンサイエンスに対する立場•

オープンサイエンスの重要な側面の一つは、データに永続的識別子を付与することにより可能になる「データ出版・データ引用」である。

•

データの作成、データベースの維持管理、データ処理による2次的価値の付与など、これまでデータ提供者・データセンターが行ってきた労力を明らかにできる。
(研究者にとっての出版論文数と同様の意義)•

データ引用により、データ提供者・データセンターの寄与を客観的に評価できる。
評価に見合った対価を得ることができる。
(研究者にとっての被引用論文数と同様の意義)
DOI

DOI

[能勢、2016]

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