地球規模生物多様性
情報概況
意訳・拡大版

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

地球規模生物多様性
情報概況

寄稿者

編集協力

謝辞

Donald Hobern（代表執筆者）
Alberto Apostolico
Elizabeth Arnaud
Juan Carlos Bello
Dora Canhos
Gregoire Dubois
Dawn Field
Enrique Alonso García
Alex Hardisty
Jerry Harrison
Bryan Heidorn
Leonard Krishtalka
Erick Mata
Roderic Page
Cynthia Parr
Jeff Price
Selwyn Willoughby

Tim Hirsch
Sally Hinchcliffe
Samy Gaiji

規模生物多様性情報会議（GBIC）」の全ての参加者お濃密な議論により本稿の基盤を築いてくれた「地球よび関係者に感謝の意を表します（個別の名前は、36ページの付属文書に掲載）。また、草稿に対し、有益なコメントを寄せていただいた次の方々にも深く 感 謝 し ま す。Donat Agosti、Ana Casino、Walter
Berendsohn、Lee Belbin、Don Doering、Gregor
Hagedorn、Keping Ma、Michelle Price、Hugo vonLinstow、Zheping Xu.

各著者の所属については、
36ページに掲載。
また、地球規模生物多様性情報カンファレンスの開催および本冊子の作成にあたっては、以下から資金を提供していただきました。ここに記して感謝の意を表します。

情報化時代における生物多様性科学地球規模生物多様性情報概況「地球規模生物多様性情報概況（GBIO：Global Biodiversity Informatics Outlook）」は、地球上の全ての生物と、それらの生物に対して我々人間が及ぼす影響を、より深く理解するための礎となるものです。近年急速に発展してきた情報技術（IT）と、情報公開を促進するオープン
データという文化を大いに活用し、生物多様性に関する様々な証拠資料を集め、生物多様性の保全、利用、利益配分に対してより良き決定を下すための枠組みを提案します。
この文書は、GBIOウェブサイトwww.biodiversityinformatics.orgと連動しています。ウェブ
サイトでは、本文で紹介する4つのフォーカスエリアの各々の実現に向けた進展を随時掲載
し、この概況の目標達成をサポートするためのアイディアや、関連プロジェクトの立案と資金確保に向けた議論の場を提供しています。ぜひウェブサイトもご覧ください。

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

はじめに永きにわたる多くの生物学者の貢献により、自然界の複雑な生命現象に関する我々の理解は急速に進んでいます。我々はDNAに基づく生命活動の複雑さや、進化によってもたらされた多様な生命が、いかに複雑な相互作用を持っているかについて、日々新たな知見を得ています。これらの謎を解き明かすための方法は、基本的に20世紀以前から変わらず、
自然現象を一つ一つ観察し、記録することに基づいています。長い時をかけ、先人から受け継がれた知識を積み重ねることにより、我々はかつての生物学者たちが想像しえなかった水準の複雑さを目の当たりにしています。
現代において、我々はこの複雑なシステムの観測、記録、計測を手助けしてくれる多くのツールを手に入れました。我々はシークエンシング（塩基配列決定）技術や高解像度の画像および解析ツール、リモートセンシング技術、様々な観測を自動的に行なってくれる物
理・化学センサー、GPSのような位置情報取得ツール、様々なデータベース、インターネッ
トと高性能コンピュータなど、様々なツールを利用することができます。また、進化過程を深く理解した生物学者の研究推進力もあり、アマチュア観察者の技術・努力もあります。
さらに我々の社会も、自然界というシステムを理解し、利用し、それを未来に応用する重要性を認識しています。
本文書は、自然をとりまく全てを有効利用し、その恩恵を我々全員が受けるための礎となる枠組みを提案します。同時に我々は、提案した枠組みの発展に、読者が積極的に貢献してくれることも期待しています。
ドナルド ホバーン

Donald Hobern

地球規模生物多様性情報機構

事務局長

地球規模生物多様性情報概況

代表執筆者

2/3

目次
エグゼクティブサマリー

4

イントロダクション

5

愛知目標に対するGBIOの貢献

7

我々に何ができるか

8

次のステップは何か

10

GBIOの枠組み

11

フォーカスエリアA：文化

12

フォーカスエリアB：データ

18

フォーカスエリアC：証拠

24

フォーカスエリアD：理解

30

付属文書 ‒ 地球規模生物多様性情報会議

36

略号と頭字語

39

巻末注

40

改訳者あとがき

42

解説

43

用語集

44

地球規模生物多様性情報概況ができるまで
本書は、2012年7月にコペンハーゲンで開催された第１回地球規模生物多様性情報会議（GBIC: Global Biodiversity Information
Conference）1および関連コミュニティにおいて行なわれた議論をもとに作成したものです。会議2には、各国から生物多様性、情報科学の研究者、専門家、政策立案者など様々な立場の約100名が集合し、生物多様性に関する理解を深めるために情報技術（IT）と生物学の関係をより深耕する方法、ソーシャルネットワークを有効活用する方法等について、連日議論がなされました。会議内に設けられたワークショップの中で、論点の優先順位付けと、優先度の高い課題に応えるために必要なツールを特定し、それらの社会実装に必要なステップの大枠を策定しました。GBICでの議論の中で出されたアイディアと優先事項は、ワークショップリーダーおよび執筆チームに
よって要約され、本書にまとめられました。本書は、生物多様性情報の活用を担う研究者、政策立案者等様々な立場の方々に対し、基本となる道筋を示すことを目標としています。

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

エグゼクティブサマリー

GBIOでは、核となる4つの主要な重点領域（フォーカスエリア）が決定されました。これらが今後の取り組みと資金注入を調整する手助けになります。様々な専門領域を持つ共同執筆者全員が、これら4

地球上の生物多様性を保全していくために、まず我々はそれをよ

つのフォーカスエリアは生物多様性情報を公共の利益として活用すり深く理解しなくてはなりません。2010年に名古屋で行われた生物るためのグローバルな戦略に必要不可欠であるとしています。以下

多様性条約第10回締約国会議CBD COP10において、各国政府は「2010に、GBIOが提案する4つのフォーカスエリアおよび各領域において年までに生物多様性の損失速度を顕著に減少させる」という目標を達取るべき行動を要約します。

成できなかったことを認めました。その際、目標が達成できなかった主要な理由の一つとして、生物多様性に関する情報不足が挙げら

・ 専門的知見の共有、ゆるぎない共通のデータ規格、データのれました。例えば絶滅危惧種の生息域を保護するための適切な政策共有を促す政策とインセンティブをつくるための文化、そしを策定するために、我々はまず、どこに何が生息していて、各々のてデータの永続的保存とアーカイブ化（再利用可能な形で保種はその中でどのように相互作用していて、自然の、あるいは人為存すること）のためのシステムを創り出すこと。

的な変化と圧力に対し、どのように反応するかを理解しなくてはな
りません。愛知目標を含む「生物多様性新戦略計画2011年-2020年」の・ 利用できるあらゆるリソースから生物多様性データを集約し、採択とともに、各国政府は生物多様性の保存と復元、地球の生態系

迅速かつ日常的に利用できるようにすること。データの収集サービスを維持することの重要性を改めて確認しました。
生物多様性情報は、これらの目標を達成するための基礎であり、それなしで目標を達成することはありえません。

は一度だけに留める一方、データの利用は何度でも行なわれるべきである。これは過去の文献とコレクションから市民科
学者による観察に至るまで、また自動センサの読み取りから
微生物集団における固有遺伝子配列解析に至るまで、あらゆ

過去250年間にわたる生物多様性の研究により、豊富な知見が生みる形態でのデータを含むものである。

出されてきました。しかし、それに伴って生成されてきた豊富なデー
タの大部分は、鍵が掛けられた箱にしまい込まれており、誰もアク・ データの発掘を可能にすること、そしてデータを目に見える

セスできない状態にあります。さらに今日では、新たな技術と科学

形に体系化して背景と意味を与え、このことを通じてデータ的アプローチにより、新たに大量のデータが生成されています。たを証拠へ変換するツールを提供すること。これにはデータのだし、新たな技術によって生成されたデータは、その利用も新たな精度と研究や政策への用途適合性を向上させること、網羅的技術に依存する場合が多く、誰でも利用できる形式であるとは限りな分類学的情報を提供すること、そして種の形質と生物間相ません。新旧全ての生物多様性データを、構造化され、また標準化互作用に関する情報を体系化することを目的とした大規模なされた形、つまり「誰でも利用できる形式」で集約することは、その協力的取り組みが含まれる。

幅広い利用を実現するとともに、新たな研究のアイディアも生み出します。そして、それらによって得られる様々な知見は、生物多様性に関する政策決定に対し、確かな根拠を与えることでしょう。

・ 生物多様性と、我々がそれに与える影響を理解すること。そのためには、将来集めるべき不足データを特定し、優先順位を付けるための可視化ツールやモデルにおいて、上述の証拠

過去10年間、上述のような生物多様性情報の潜在能力を発揮させを活用することである。

るために様々な取り組みがなされ、その結果として「生物多様性情報学」という研究分野が登場し、大きな進展がもたらされました。しか資金提供者、政策立案者、研究者、IT専門家、教育者、一般市民、し、その進展は、実際に求められている内容と比べると、かすんでほか生物多様性に関わる全ての方々は、各章で示す枠組みの下、そしまうほど小規模なものです。

れぞれの活動に団結して取り組むことを切望します。みなさんの協
力は、宇宙や人間のゲノム、素粒子の理解に関する科学的協力と同

地球規模生物多様性情報概況（GBIO）は、世界の生物多様性をさらに深く理解するための枠組みを提供するとともに、その理解を通じて世界の生物多様性をより良く保全し、より持続的に利用するための方法を提案します。

じぐらいエキサイティングで高い価値を持つものです。

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イントロダクション

らゆる利用可能な生物多様性データを集約し、科学と社会に有用なものとすることで、我々の理解に存在するギャップが埋まる機
会がもたらされるでしょう。

「我々が説得力のある主張を展開できない最大の理由は、生物想像してみてください。ありとあらゆる野外の観察記録が、鳥多様性モニタリングが適切になされていないことにあると確信のさえずりが、標本の画像が、種に関する説明が、一般に同意さしています。政府が信頼性の高いデータを利用し、自らの政策がれた扱いやすい形式で、自由にアクセスすることができて、自由

生物多様性に対して何をもたらすかを理解できる状態になれば、に検索・利用可能な方法で永久に保存されていたとしたら、どう

きっと生物多様性の損失リスクを低減させる解決策を見いだせでしょうか。観測記録を拡充、検証、統合する研究者と専門家のることでしょう」――生物の多様性に関する条約（CBD）のBraulio

取り組みもまた自動的に取り込まれ、植物分類学の祖であるカー

Dias事務局長は、地球規模生物多様性情報会議（GBIC）に、このよ

ル・リンネから現在に至る、全ての生物多様性に関する文献情報

うにメッセージを寄せました。

とともに、透明性高くかつアクセス可能な形式で保存されていたとしたらどうでしょうか。

「生物多様性情報のプロジェクトは、生物多様性関連のデータ量の急増に対応するだけでなく、おそらく概念から異なるデータ

ありとあらゆるデータが、決して損なわれることなく、永続的の受け入れ体制も構築する必要があるでしょう」――Bob Robbinsに利用可能になったとしたら、生物多様性の研究者らは、新たな氏、同GBICへのコメント

知見を得ることに集中できることでしょう。巨大なデータからは、個別のデータを収集した段階では想像もしなかった知見が得られ地球上の生命の多様性を保全したいと考えると、我々は常にごることでしょう。そしてそれは、我々の生物多様性に対する理解

く基本的な課題に直面します。それは、生物多様性を保全するたを深め、生物多様性の損失スピードを軽減させる政策を立案する

めの最善の手法を得るためには、生物多様性についてより深く知ための一助になっていくことでしょう。

る必要があるということです。我々は、「2010年までに生物多様性の損失速度を顕著に減少させる」という目標を達成できません
でしたが、その理由の一つが情報不足です。つまり、その時点で2010年目標達成の失敗を受け、各国政府は2010年に名古屋で実施されたCBD COP10において、生物多様性戦略計画2011-2020お我々には地球上の生物多様性の状況についての明確な像を提示す

よび愛知目標に合意しました。愛知目標では新しくより詳細な個

るための指標がなく、人間の活動の影響を予見するための情報と別目標が定められました。この計画は、2020 年までに、生態系

ツールもなかったからです。

が回復能力を持ち、不可欠なサービスを提供し続けることを確実にするため、生物多様性の損失を止めることを目標としています

しかし、実は我々は既に生物多様性に関する豊富なデータを手（7ページを参照）3。その結果として、各国の政策立案者は今、地にしています―ただ、大部分のデータは博物館の引き出しや刊行

球上の生物の置かれている状況および傾向をモニタリングする方物の中に、ネットワークに接続されていない古いパソコンの中に、法、変化がもたらす影響をモデル化する方法、また地球の生物多もしくは極めてユニークな互換性のないデジタルフォーマット

様性の枯渇を遅らせ、究極的にはそれを止めるための適切な政策

で、あるいは言い伝えの中にしまい込まれているのです。幸運なを後押しする方法を緊急的に必要としています。生物多様性に関ことに、現代の我々は、情報の共有が容易で、相互にアクセスしする知識の向上、共有、活用は愛知目標19に明記されています（7やすいネットワーク社会に生きており、情報は共有された時に最ページを参照）が、実際には生物多様性情報が全ての愛知目標を

大の価値を発揮するということを理解しています。ソーシャルメ

達成する上での基礎となることに変わりはありません。

ディアによる新しい行動規範とセマンティック・ウェブの発展だ
けでなく、データの収集方法の発展や『ビッグデータ』のようなか

情報へのアクセスの向上は、新たに設立された「生物多様性

つてない巨大データの取扱における進歩によって、我々と情報と及び生態系サービスに関する政府間科学政策プラットフォームの付き合い方が変わりました。研究者間のコミュニケーションは（IPBES）4」のためにも重要です。IPBESは、生物多様性と生態系サーますます容易になり、モデル化と情報処理が進歩し、また生物多ビス、生物多様性の保存と持続可能な利用、そして長期的な人間様性コミュニティ自体もますます協力的に発展しています。これの福祉と持続可能な開発のため、科学分野と政策分野の連携の強らの発達が組み合わさって、過去、現在、そして将来にわたるあ化を目標としています5。情報へのアクセスの向上はIPBESが実施情報化時代における生物多様性科学の現状と展望すると見込まれるアセスメントにとって極めて重要なだけではあ

生物多様性情報の普及に向け、我々は国内活動と国際的な活動りません。この枠組みはIPBESがその力を発揮するために求められの両方を実施する必要があります。各国が、生物多様性に関連する重要な能力開発ニーズの一つでもあるととらえられています6。

る全ての情報をオープンにすることで、国内の地域のみならず、
国際的にそれらを共有できるインフラ強化を約束することが求め

GBIOとそれが提案する枠組みは、生態系および生態系サービられます。各国が生物多様性情報の提供を保証すれば、政策決定

スに関する我々の理解を深め、生物多様性の保全と管理に関わる者がそれらを活用する機会は飛躍的に増えるでしょう。本文書で政策をより効率的にすることで、様々な政策ニーズを本質的にサ示す提案を通して実現するツールを、生物多様性の危機に取り組ポートすることでしょう。

み、解決するために活用するためには、国による主導が必要不可
欠となるでしょう。

我々は、研究者と政策立案者が求めているような情報ツールを提供することは十分可能と考えています。しかしそのためには既に保有しているデータを集約し、また将来収集するデータを確実に目的に沿ったものとするために協力する必要があります。同時に、生物多様性に影響をおよぼす将来の研究と意思決定のために、中核となるインフラとデータ関連政策を導入し、持続可能で確かな基盤を築くために連携しなければなりません。

生物多様性情報学とともに研究者とITの専門家らによるコミュニティが生まれ、こ（バイオダイバーシティ・インフォマティックス）の分野で新しい能力を開拓してきた。これに伴い、インフォマティ

生物多様性研究は、種内および種間の変異、そしてそれらの地
理的、生態学的、時間的、人為的な要因との関係を理解しようとするものである。生物多様性研究は、人間との関係を含めた生物同士の相互作用、そして生物と環境の相互作用をも探索する。さらに、生物多様性が持つ共通の傾向の探索、それに変化をもたらす原動力の解析、そして将来予測の研究へと進む。全ての研究は、入手可能でベストな、それぞれの生物の観測記録に基づくデータに依存するものであり、各々のデータセットが持つ不確実性と偏りを理解することによって支えられている。
生物多様性情報学は、情報技術（IT）を利用してこれらのニーズを推進するものである。この知識は、個々の生物とそれによって形成される生態学的システムに関するものである。生物多様性情
報学は今後、ますます互いに接続されていくデジタルリソースを提供し、自然界についての科学的研究をサポートしていくことだろう。

2000年代最初の10年間は、生物多様性情報学への関心の高まり

クス（情報学）を通じ、生物多様性研究の目標へと向かう数多くの
国際的な取り組みも構築されてきた。例えば「Species 2000および
カタログ・オブ・ライフCatalogue of Life（CoL）7」、「生物多様性情
報標準策定ワーキンググループBiodiversity Information Standards
8（TDWG）」、「地球規模生物多様性情報機構（GBIF）9」、「エンサイクロペディア・オブ・ライフ Encyclopedia of Life（EOL）10」、「生命のバーコード・コンソーシアム Consortium for the Barcode of Life
11
（CBOL）」、「生物多様性遺産ライブラリー Biodiversity Heritage

Library（BHL）12」、「生物多様性観測ネットワーク Group on Earth
Observations Biodiversity Observation Network（GEO BON）13」等があげられる。

これらの取り組みのほか、グローバル～広域、あるいは国内の規模での多くの取り組みがなされているにもかかわらず、生物多様性情報学の全体像は依然として非常に断片的なものにとどまっている。GBIOの課題は、単にこれらの取り組みだけでなく、生物多様性研究に対するあらゆる貢献の統合を支えることである。

6/7

愛知目標に対する
GBIOの貢献フォーカスエリアC：証拠種やその分布、形質と相互作用について、ますます包括的になるデータへのアクセス向上は、侵略的外来種の特定と根絶を目指
す目標9、絶滅危惧種の絶滅･減少を防止する目標12の達成に必要

フォーカスエリアA：文化
GBIOが提案する枠組みは、特に愛知目標19に直接貢献すると不可欠となるでしょう。分布記録の統合は、持続可能な消費のための計画実行を謳った目標4、自然生息地の損失速度を半減させ期待されています。愛知目標19とは、生物多様性に関する基礎的るとする目標5、水産資源の持続的な管理を目指す目標6、そしてな知見を拡充することを目指すものです。これはGBIOにおけるとりわけ、保護地域の創出と拡張を謳う目標11の達成に重要な役

フォーカスエリアAに相当するものであると言えます。生物多様性割を果たすことでしょう。

情報に関する文化は、後述する全てのフォーカスエリアにおける目標への貢献を支える基盤となります。

フォーカスエリアD：理解フォーカスエリアB：データ的に影響するものであり、有害な奨励措置の廃止を謳った目標

このフォーカスエリアは意思決定と政策の有効性向上に直接

ますます増加するクラウドソーシングと、特に野外観測におけ3、持続可能な消費のための計画を実行する目標4、自然生息地のるボランティアの協働は、愛知目標1、すなわち人々に生物多様損失速度を半減させる目標5、水産資源の持続的な管理を目指す

性の価値を認識してもらうことを、非常に直接的かつ迅速な形で目標6、侵略的外来種の特定と根絶を目指す目標9、保護地域の創後押しするでしょう。この実現には地域社会の協働が必要となる出と拡張を謳う目標11、そして絶滅危惧種の絶滅･減少を防止す

ため、同時に「伝統的知識を尊重する」という愛知目標18の達成にる目標12の達成には不可欠です。重要な情報の可視化とコミュニも貢献するでしょう。さらに、野外観測データとリモートセンシ

ケーションの拡充は、生物多様性に対する人々の理解を変える力

ングデータを即座に利用可能とすることは侵略的外来種の特定ととなり、生物多様性の価値を認識させることを謳った目標1の土根絶を目指す目標9を達成する上で重要な鍵となるでしょう。遺台作り、ひいてはその他の目標を実現させる政治的意思へつなが伝的データをより適切に統合することは、遺伝的多様性の保全をるといえます。

謳う愛知目標13への取り組みに強く貢献するでしょう。

愛知目標の概要
愛知目標の長期目標（Vision）は、「2050年までに、生物多様性が評価され、保全され、回復され、そして賢明に利用され、それによって生態系サービスが保持され、健全な地球が維持され、全ての人々に不可欠な恩恵が与えられる」ことである。
これは20の個別目標を含む5つの戦略目標を通じて達成される。その目標は以下のとおりである。
戦略目標 A：各政府と各社会において生物多様性を主流化することにより、生物多様性の損失の根本原因に対処する。
戦略目標 B：生物多様性への直接的な圧力を減少させ、持続可能な利用を促進する。
戦略目標 C：生態系、種及び遺伝子の多様性を守ることにより、生物多様性の状況を改善する。
戦略目標 D：生物多様性及び生態系サービスから得られる全ての人のための恩恵を強化する。
戦略目標 E：参加型計画立案、知識管理と能力開発を通じて実施を強化する。
GBIOは個々の目標のうち、「2020 年までに、生物多様性、その価値や機能、その現状や傾向、その損失の結果に関連する知識、科学的基盤及び技術が向上し、広く共有され、移転され、適用される」とする目標19に合致した取り組みの礎を築いていく。

GBIOはまた、5つの戦略目標全体にわたって、他の複数の目標に対する重要なサポートを行なっていくものである。
出典：愛知生物多様性目標 https://www.cbd.int/sp/targets/
日本語サイト：http://www.env.go.jp/policy/hakusyo/zu/h24/html/hj12010404.html[訳注] 環境省生物多様性センターの下記ウェブサイトには関連情報が分かりやすくまとめられています。
http://www.biodic.go.jp/biodiversity/about/aichi_targets/index.html

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

我々に何ができるか
本書の目的は、GBIOで提案する枠組み全体および個別の構成要
素を概説することと、その実現に向けた道筋を示すことです。これまで関連分野において、どのような進展がなされたのか、さらにそれを前進させるために必要なステップ、優先すべき事項について、短期、中期、長期的それぞれの視点に立って紹介していきます。GBIOは動的で、双方向的であろうとするものであり、ウェ
ブサイト（www.biodiversityinformatics.org）では、関連コミュニ
ティから提供されたプロジェクトとアイディア、資金提供者の情報を掲載しており、これらは各項目の進展に伴って更新されます。
本書を手に取った方は、是非このウェブサイトも訪れ、あなたのアイディアと専門的知見を共有してください。

あなたが政策立案者ならあなたが地域で、国内で、または国を超えて生物多様性に関する組織を運営しているなら
あなたのミッションに、GBIOの提案を組み込み、進行中の活動においても、GBIOの構成要素を配慮してください。そして、あな
たが所有する関連コレクションを、どんな形であれ集約し、そしてそれを自由にかつオープンなものにしてください。

まず行なうべきことは、あなたが最も貢献できるGBIOのフォー
カスエリアを決め、既存の活動をGBIOの提案に沿ったものにする
方法を検討することです。もしあなたにGBIOの提案に合致した成功事例があるのなら、その事例はぜひ共有し、普及に努めてください。その一方で、他からの有望な新規なアプローチとベストプ
ラクティス（成功事例）を積極的に採用してください。データや事例の共有を阻害する要因は、それがいかなるものであれ、取り除
く努力をしてください。

関連法令に目を向け、データ共有の文化を支え、それに対する
適切なインセンティブを提供し、データ集約の取り組みに資金を提供するために必要な法改正に取り組んでください。同時に、研究者と協力して、保全政策に向けた意思決定を支援するツールの開発に取り組んでください。

まず行なうべきことは、生物多様性に関連するデータと解析のニーズについて情報交換をすること、デジタル化の取り組みに資金を提供すること、国または地域レベルでデータが安定して長期保存される場所を確保すること、そしてデータを適切かつ使いや
すい形で制限なく永続的に利用可能なものとすることを担保するための「オープン化」する法令を策定することです。

あなたが資金提供者であるならあなたが生物多様性データを所有、あるいは管理しているなら手元のデータリソースをオープン化し、永続的に、自由に再利用がなされるように活動してください。もし手元のデータリソー
スがまだデジタル化されていないのであれば、利用可能な奨励措
置と資金を活用し、それらのリソースはできるだけ早くデジタル化し、利用可能な形に再整備してください。

まず行なうべきことは、他のデータ所有者、管理者たちとデー
タの提供、アノテーション管理、さらに進んだデータ利用を意識した共有管理に関する考えを一致させ、共通した規格、ツール、
そしてライセンスを採用することです。またデータのデジタル化、
エラーの検出と修正、アノテーションシステム、クラウドソーシ

資金提供の基準を、ここに掲げた構成要素のいずれか、あるいングなどといった重要な領域でのベストプラクティスを他のデーは全てに合致するものとしてください。そして関連プロジェクト

タ提供者と協力して認識し、開発し、共有することも重要です。

に資金提供する際には、GBIOへの協力を資金提供の条件としてください。加えて、長期的なデータ集約と長期的な保管を支援する
方法をぜひ考えてください。

まず行なうべきことは、資金を提供する関連プロジェクトにおいて得られるであろうデータを、GBIOが提案する枠組みに従い、適切な使いやすい形で、永続的に利用可能にしてくれる方針を明
確に打ち出すことです。そしてここに概説するGBIOのフレームワー
クの中で取り組まれるプロジェクトに資金を提供することです。

あなたが生物多様性分野の研究者ならあなたが手掛ける研究プロジェクトが、GBIOのフォーカスエリ
アのいずれか、あるいは全てに貢献するにはどうすればよいか検討してください。そして、今後行なう全ての研究計画に組み入れてください。加えて、GBIOに関連する活動へ、できる限り貢献す
ること常に念頭に置いてください。可能であればデータの修正とアノテーションへの貢献も検討をお願いします。

8/9

まず行なうべきことは、生物多様性情報学が扱う知見とデー
タのギャップがどこにあるのかを明らかにし、どのようにそのギャップを橋渡しできるかを考えることです。あなたは最も有望なモデル化と可視化アプローチを作りたいと思い、それらを実現するために他者と協力して必要な要件（データ、規格、ワークフ
ロー、手法）の構築を手助けしたいと思うかもしれません。

あなたがIT、あるいは
生物多様性情報学の専門家ならGBIOにおける構成要素をサポートするためにはどのような規格や技術、そしてツールを提供できるかを検討し、またこの枠組みに関連した何らかの活動にあなたの技術的な専門知識を提供していただくことをお願いします。同時に、さらに生物多様性情報を一元化することで、どんな新しいツールや知見が得られるかについて検討してください。

まず行なうべきことは、研究者らと協働し、標準規格に存在する課題を特定すること、そして他の分野の基準と比較して重複を明らかにすることです。モデル化ツールと可視化ツールの開発と高度化も、極めて重要な取り組みとなるでしょう。

あなたがひとりの市民なら
生物多様性関連の科学プロジェクトへの参画を通じ、あなたの持つ生物多様性に関する知識と、それに対する情熱を共有する
チャンスを模索してください。そして政府やその他の組織に、生物多様性研究に対する支援を増加させること、制限のないオープ
ンなデータへのアクセスを奨励する政策を推進するよう働きかけてください。

まず行なうべきことは、リソースの開発を奨励することで、一般市民が生物多様性の記録に貢献しやすく、かつアクセス可能な形式の生物多様性データ・情報を見つけやすくすることです。

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

次のステップは何か

アとツールを交換したり、そこであがった成果のいくつかを紹介する場としても機能します。

GBIOの提案は、個人、組織、および各国に対し自身が取るべきGBIOワーキンググループのメンバーらはまた、生物多様性条約

行動を示すものです。各々のフォーカスエリアは、今後5 ～ 10年（CBD）や、「生物多様性及び生態系サービスに関する政府間科学政間にわたって、この枠組みが示す展望を実現するためには何をす

策プラットフォーム（IPBES）」などの重要なネットワークとプロセるべきかを、より詳しく示しています。GBIOのワーキンググルースに協力し、GBIOとその構成要素が今後数年のうちに重要な生物

プ は今後、各フォーカスエリアの範疇にあるプロジェクトと資金、多様性情報ニーズに確実に応えられるよう支援します。地球規模

アイディアを追跡し、それぞれのフォーカスエリアとその構成要

生物多様性情報会議の第2回が、本文書に示す枠組みをフォロー

素の進捗を見守るしくみをつくって、この文書をフォローアップ

アップする機会となるでしょう。詳細についてはウェブサイトをしていきます。GBIOのウェブサイト（www.biodiversityinformatics.

ご覧ください。

org）では、個人や組織がプロジェクトに登録し、特定の活動に対して支援することができます。このウェブサイトはまたアイディ10/11

GBIOの枠組み
GBIOで提案する枠組みは、4つのフォーカスエリアに体系化され、各々は5つタ」のフォーカスエリアが存在します。これはあらゆるリソースからのデーの構成要素よりなっています。4つのフォーカスエリアは相互に関連しており、タの集約、標本と文献上にある知見の発掘、データ品質の向上と取り込み、互いを強化する補完関係にあります。4つのフォーカスエリア全てが、生物多そして衛星からゲノムに至るあらゆるリソースからオンライン上での観察と様性情報がその力を発揮するための必須項目といえます。各フォーカスエリ

データ提供の加速を目指すものです。
「証拠」フォーカスエリアは、品質を向上

アと各々が持つ構成要素は、単独でも発展しうるものですが、それらは発展させるとともに、あらゆる種についての全ての既知の情報を分類学的体系のするにつれて互いに影響し、強化し合うようになるはずです。その結果とし中に整理するため、データの精度向上と構造化、質の評価に取り組むものでてGBIO全体に素晴らしい相乗効果がもたらされることになるでしょう。

す。最後の
「理解」
フォーカスエリアは、生態系全体の俯瞰、より良き政策決定、

GBIOの根幹にあるフォーカスエリアは、生物多様性情報を共有され、連携さ広い理解を可能とするものです。

どんな変化にも対応することを可能にするモデル化ツールを提供し、より幅れたリソースへと転換するために必要なことを整備する「文化」です。この中には安定かつ永続的な保存、専門的知見の蓄積、データの共有をサポートす下の図は、各々のフォーカスエリアがどのように相互につながっているか、る文化と政策、そして共通のデータ規格が含まれます。この基礎の上に、「デー

どのように校正要素に分類されるかを示したものです。

理解
証拠
データ

トレンド解析と
予測†

生物学的
システムの
モデル化†

可視化と
普及†

得るべき
新規データの優先順位付け用途適合性とアノテーション

分類学的体系

統合された
分布データ

集約された種の
形質データ

包括的な
知見への
アクセス

出版物

コレクションと
標本

野外調査と
観察

塩基配列と
ゲノム

自動センシング
およびリモート
センサによる観察†文化

オープンアクセスと再利用の文化

進歩のキー：†

マルチスケールの空間モデル化

標準データ規格顕著

永続的保存とアーカイブ†

一定の成果

緊急性の高い問題と考えられるが、これまでの進展は限定的なものにとどまっている。

政策によるインセンティブ†限定的

生物多様性に関する知見のネットワーク最小

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

フォーカスエリアA：文化
生物多様性データをオープンに広く共有し、自由に利用可能なリソースにするための基盤を者（機関だけでなく個人を含む）の適切な表示と認証の下で、データの標準化とオープン化を実現する。

・

相互運用性をサポートする柔軟な標準データ規格を定め確立する。
GBIOで提案する全ての項目は、安定した基盤なしに語ることはできません。多くの研究プロジェクトと個人による不断の努力なる。

・

ワークを構築するとともに、メタデータ、識別子、ライセ

理解をさらに深めることはできません。理想としては、生み出さ

ンス、ツール、およびサービスについて、一貫したルール

れた生物多様性に関する知見の断片は、例外なく全て地球規模でを提供する。

共通のリソースとして永久に保存され、誰でも自由に検索し、発ることができる世界を構築しなければなりません。
こ こ 数 十 年 の 間 に 起 こ っ た 情 報 通 信 技 術ICT（Information
Communication Technologies）の急速な発展により、様々な知見や情報は、研究者だけでなく、様々な主体、すなわち、専門機関、国、そして異なる文化に所属する人々によって生み出されるようになりました14。この傾向は、生物多様性分野にもあてはまります。
異なる主体が協働していくためには、コミュニケーションが極めて重要な役割を果たします。知見や情報を共有するには、研究者がこれまで行ってきたように論文として公表するだけでも15、得られたデータをそのままインターネット上で公開するだけでも充分とは言えません。データを長期的に保存し、管理し、人間も機
械も検索でき、利用性が高い形で提供され、他のシステムとも相互利用できるインフラが必要です。
「文化」のフォーカスエリアでは、以下の二つの取り組みについての指針を与えます。一つは、生物多様性に関するデータをオー
プンなものとし、共有や再利用を可能にするように、関連コミュ
ニティでの考え方や手続きを変えていくこと、もう一つは、それらのデータが永続的に維持されるために、社会的、法的、技術的な面から支援していくことです。同時に、研究者による協力を促進するため、研究者にとってのインフラの利活用によるメリットを提案します。このフォーカスエリアにおける最終目標は、世界中のあらゆるコミュニティが生物多様性情報インフラの整備と運用に参画してくれることです。これは、他分野において既に起こりつつある、「データ管理における文化の変革」の上に構築されることでしょう。
構成要素：
・

A1. オープンアクセスと再利用の文化：公的資金や様々なインセンティブを通じ、またデータの原典と作成者・管理A3. 永続的保存とアーカイブ：あらゆる形式の生物多様性
データの長期保存を可能にするリポジトリの分散ネット

しに―データの紛失や処分が防げない限り―生物多様性に関する見し、再利用し、そして作成者が思いもよらなかった形でつながA2. 標準データ規格：全ての生物多様性データの再利用と・A4. 政策によるインセンティブ（公的支援）：GBIOが目指している戦略を強化するために、様々なスケールの公共政策、
法令、資金提供イニシアティブの連携を実現する。

・ A5. 生物多様性に関する知見のネットワーク：専門家コミュ
ニティが持つ現時点で最良の知見と方法に基づき、データ管理全般をサポートする技術的インフラを構築する。その際に、データを将来の利用者がすぐに使える形で管理するとともに、データ提供者へのフィードバックを担保する。
進展状況：国単位で見ると、科学データのオープン化に向けて目覚ましい発展を遂げている国はあるものの、グローバルに見ると関連コミュニティの努力にも関わらず決して進んでいるとはいえません。ただし、標準データ規格化等、大きく発展している部分もあります。
優先事項と関連要素：このフォーカスエリアは、直接的ではな
く、むしろ他のあらゆる領域を実現するための基盤として機能するものです。ただし、他の要素の発展がこのフォーカスエリアに
フィードバックされることで、正の発展サイクルが構築されることが期待されています。例えば、多くのシステムは複数のデータ
ソースを組み合わせて構築されていることから、それらを発展させるためには基礎となる標準データ規格（A2）、データの永続的保存とアーカイブ（A3）が必要となります。これらが実現することで、より高性能なシステムが構築できるようになります。
「 文化」のフォーカスエリア内での最優先事項は、オープンアクセスと再利用の文化（A1）を推進する政策の策定です。なぜなら、データは利用されるだけでなく、その確実かつ適正な管理が行なわなければ、「自由に利用可能なリソースにする」という最終目標は達成できないからです。その実現には、適切な政策によるインセンティブ（公的支援）（A4）を設定する必要があるでしょう―少なくともデータ
公開によって生じる弊害を除去しなければなりません。これらは

12/13

Encyclopedia of Li

http://eol.org/

全て、正の発展サイクルの恩恵を受けることでしょう。つまり、知名度の高いプロジェクトにデータ提供の形で貢献することで、ソースは、より広く採用、使用され、ネットワーク効果によって一つのデータベースの中にあらゆる生物種の情報をまとめる取り組み。各生物種のデータにはオンラ
インポータルを介してアクセスする。EOLへのデータ提供
は個人的あるいは組織的に行われている。コンテンツの品
質向上のため、提供された情報はボランティアの管理者
コミュニティ
によるレビューを受ける。EOLは、各人の専門知識と経験
に基づいて、管理者に3つのレベルを設けている。各管理者の作業はプロファイ
ルページに表示され、コミュニティ
のメンバーはお互いの貢献を評価することが
できる。

文化

提供者が名声を得ることができれば、それは潜在的なデータ提供
への参加を促すと期待できます。同様に、データ利用者とデータ

fe (EOL)

その価値が上がるという用途適合性とアノーテーション（C1）を通じて、生物多様性に関する知見のネットワーク（A5）から様々な恩恵を受けるでしょう。

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Data Bank ofJapan（日本DNAデータ
バンク）(DDBJ) と欧州分子生
物学研究所 (EBI) の塩
基配列データベースとともに、
国際塩基配列データベース(INSDC) を構成している。
これら3つのデータベース間では毎日データの共有を行なっている。ほとん
どの学術雑誌は論文にDNA塩
基配列を引用する場合、GenBankなどの公的な塩基配列データベースに配列登録することを求めている。
列データベース。

データ

www.pangaea.

http://www.ncbi.nlm

Darwin Co

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証拠

生物多様性
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Canadensys nsys.net/
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された。

ここで取り上げたプロジェクトとイニシアティブはいくつかの例にすぎない。
GBIOの目的に貢献するさらに多くの取り組みがなされている。その活動は往々にして、アイコンが示すとおり複数のフォーカスエリアにまたがっている。（アイコンの意味については11ページを参照）。

理解

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生物多様性情報機術の影響について勢に関する科学技
国内および国際情。
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読なデータが政府オープンで機械可情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

A1. オープンアクセスと再利用の文化
データの共有ルールを策定する。
進展状況：ある程度の進展（問題点は理解されている。運用の実施が必要）
国レベルおよび組織レベルで、個別研究、プロジェクト研究に関係なく、得られたデータの共有を日常業務に組み込む必要があります。
一般に、研究者は論文等の数のみで評価され、いくらデータを公開し改善に努めても評価の対象になりません。そのため、研究者は論文を公表するまで研究データを公表しないのが一般的です。結果として、大半のデータは、各プロジェクトの関係者しかアクセスできず、公開範囲が著しく制限されることになります。また、予算が不十分である場合は、そのデータが関係者にとって大きな価値をもっているにも関わらず、データの共有に向けた努力が敬遠される傾向にあります。データが「誰でも自由に取得し再利用できる」ことは、GBIOの提案の基本骨格です。しかし、現在新たに公開されたデータであっても、公開範囲や利用に制限がついたものが多く見られます。これは緊急を要する課題であり、速やかに解決に向けた取り組みを始めなければなりません。

遺伝分野におけるGenBank16などの塩基配列データベースのように、分野によっては、研究の推進自体が、共有のデータ保管場所に保存され自由に利用できる基盤データに依存している場合があります。次のステップは、このデータ共有と再利用の仕組みを他の分野まで拡張することです。もし基盤データが永続的に、いつでも自由に利用可能でなければ、分野の継続すら危うくなるでしょう。

短期的な優先事項は、デジタルオブジェクト識別子（DOI）や標準データ規格（A2）を活用して、データを引用する仕組みを確立すること、データ所有者および管理者の評価を高めることです。これらの仕組みの確立には、政策によるインセンティブ（公的支援）（A4）が重要な役割をもちます。例えば、研究資金提供の際には、データ公開や共有体制の整備を原則とすることが考えられます。中期的には、データの公開や管理自体が、科学の発展に貢献する行為として高く評価されるようにするべきです。この考え方が定着すれば、データ公開、管理に携わる機関や個人に対するインセンティブとなるでしょう。長期的には、アーカイブや国立のリポジトリ等、永続的にデータを保管できる体制が確立され、データの共有そのものが、現在の論文引用やタイプ標本と同様に、科学における「当たり前」の手続きになるでしょう。

A2. 標準データ規格
データが、システムや分野の枠を超えて、理解され、使用されることを保証する。
進展状況：顕著（顕著な進展がみられる。完遂するために更なる投資が必要）
人間と機械の双方が、無数に存在する様々なデータを解釈して利用することを保証するためには、シンプルで明解な、しかし厳格な標準データ規格が必要です。データの収集を主眼としたフォーカスエリアBでは、性質を問わず得られたデータリソースのデジタル化を加速する取り組みを扱いますが、これらの取り組みを進めるためにも、デジタル化を開始する時点で適切な規格を備えておくことは、極めて重要です。データの集約、統合および発見（フォーカスエリアC）がうまく機能するかどうかは、共通のデータ構造と、共通の用語集（ボキャブラリー）の整備にかかっています。既存の規格間のギャップを埋め、頑強な標準規格を策定することは、緊急的課題と言えるでしょう。

14/15

共通のデータ構造の重要性は、生物多様性情報学関連のコミュニティにおいて以前から認識されており、生物多様性情報標準策定ワー

行の規格に欠けている重要な要素や、別分野の標準規格と重複している要素を特定し、共有化を図っていくことになるでしょう。

文化17
キンググループ（TDWG）
がリードして共通規格が提案されてきました。次のステップは、分野を超えた関連コミュニティと連携し、現短期的な優先事項は、GBIO全体をサポートする相互運用可能な規格、および共通の用語集（ボキャブラリ）を開発することとなるでしょう。中期的には、データソースの高度化に伴い、これらの規格も発展していくことでしょう。長期的には、それらはセマンティック化され、ありとあらゆる関連規格と総合運用できるような統合体となるでしょう。

*A3. 永続的保存とアーカイブ

進展状況：限定的（更なる発展が必要）

データ

データアーカイブのための安定したインフラを構築し、データの損失などが生じないことを保証する。

データのデジタル化と体系化には莫大な資金と労力を必要とするため、データが失われないように留意しつつ1回の作業にとどめることが重要です。多くのデータが、過去の遺産というべき古いシステム（レガシーシステム）や、プロジェクト専用のシステムで管理されています。そのため、プロジェクトが終了し、既にメンテナンスが行なわれていないことがよくあります。つまり、多くのデータは損失、あるいはアクセスが完全に遮断される危機に瀕しています。情報技術は急速に発展しており、現存するシステムは極めて短期間に陳腐化してしまいます。これはすなわち、ある特定のシステムに格納されたデータリソースは、極めて短期間のうちに参照し利用できなくなる可能性があることを意味しています。古い技術の上に構築されたシステムは信頼性が低く、維持するために莫大なコストが必要になります。フォーカスエリアBで収集したデータを保管し、またフォーカスエリアCとフォーカスエリアDで用いるツールやデータ集約

証拠システムの基盤となる、安定的かつ永続的に保管するデジタルアーカイブがなければ、全ての労力は無駄になってしまいます。GBIOの提案全体の重要な基盤として、安定したデータ保存場所を提供することは非常に緊急性の高い課題です。

生物多様性情報標準策定ワーキンググループ（TDWG）とGBIFは、既に生物多様性情報におけるデータ取得プロトコルの標準化や永続的識別子の使用に関するコンセンサス形成に取り組んできました18。こうした標準規格と識別子は、全てのユーザー、あるいはアプリ
ケーションが、特定のデータセットやデータそのものを正確に参照するために必須です。しかしこれらは、データが安定的に、かつ確
実にアクセスできる状態でウェブ上に存在していない限り、その利点を十分に発揮することができません。安定的なアクセスを保証し、関連コミュニティによってデータの品質管理や向上（例えばデータのピアレビュー）が望め、さらには将来的な技術革新にも対応できる、
永続的なデータリポジトリを確保するためには、大規模な計画と、莫大な投資が必要とされます。現状では、個人や組織のデータベー
ス内に保存されているデータセットにこのような安定性を保証することは不可能でしょう。

ることが必要です。組織や研究施設には、安定した識別子の提供を含め、長期的なアクセスと相互運用性を保証する保管場所の構築に向けた計画立案が求められます。中期的には、様々なデータを無料あるいは低コストで永続的に保存するため、国の予算によって公的なデータリポジトリを構築し提供するべきです。長期的には、全データのより安定的な維持を保証するため、あらゆるデータセットを複製して保管するように、国際的に協力していくべきです。

* 緊急性の高い問題と考えられるが、これまでの進展は限定的なものにとどまっている。

理解

短期的には、全ての研究者やプロジェクトに対し、将来の安定的なアーカイブ化を考慮したデータの体系化方法を、具体的に提示す情報化時代における生物多様性科学の現状と展望*A4. 政策によるインセンティブ（公的支援）
データの蓄積が進む中、生物多様性データの共有と再利用を奨励する政策フレームワークを構築する。
進展状況：限定的（更なる発展が必要）
科学は共有された知見の上に成り立っている一方、その研究活動をサポートしているインセンティブと資金提供メカニズムは、時としてオープンデータの文化と対立することがあります。政府は国益を保護するために尽力し、税金によって得られた知見を国民に還元しようとします。その一方で、個別機関の中では、自身が保有するデータセットを収入源として、または将来の研究資金獲得の基礎として囲い込むことがあります。オープンアクセスを推奨する政策下においても、進行している研究プロジェクト内のデータ管理はサポー
トされないのが普通です。資金提供機関は、データを公開するための公的データベースに対してさえ、管理に必要な日々のランニング
コストをほとんどサポートしてくれません。この構成要素は、オープンアクセスと再利用の文化（A1）の実現に不可欠であり、緊急課題として取り組むべきです。

既に多くの政府が、少なくとも政府が出資したデータを、オープンアクセスにする法令を備えています。例えば米国科学技術政策局(OSTP)19は、連邦政府内全ての研究機関に対し、オープンアクセスを増加させるための明確な方針を打ち出すことを命じました20。南ア
21
フリカの国家生物多様性研究所（SANBI：South African National Biodiversity Institute）
は、国内の生物多様性情報を体系化する法的な責務を負っています22。次のステップは、世界中の全ての政府が、これらの取り組みに続くことを奨励することです。
短期的な優先事項は、フォーカスエリアBが目指すように、データをオープン化するプロジェクトに関連資金を集中させることです。
中期的には、政府と資金提供機関は、オープンアクセスを支援する法的および実務的なガイドラインを打ち出すべきです。これは、永続的保存とアーカイブ（A3）を構築する取り組みと協調し、結果として得られたデータアーカイブの技術的および資金的な持続可能性を保証することで達成できるでしょう。政府と立法者は、オープンアクセスを推進し、生物多様性に関する知見を強化することを法的に担保するべきです。もちろん希少種データ等、機密性の高いデータについての扱いを考える必要はあります。長期的には、あらゆるプ
ロジェクトが、国内、国および世界レベルでの支援のもと、永続的なデータアクセスを確保するための計画を盛り込むようにするべきです。

* 緊急性の高い問題と考えられるが、これまでの進展は限定的なものにとどまっている。

16/17

A5. 生物多様性に関する知見のネットワーク
文化

地球上のあらゆるコミュニティの専門的知見から恩恵を受ける。
進展状況：限定的（更なる発展が必要）
生物多様性分野の研究者は、長年かけて構築してきたデータ管理の文化――標本の同定から、ダウンロードした全てのデータセットを修正し、整理をするまで――をもっています。これらの取り組みは、データの検証プロセスにおいて重要な部分を占めています。現
在最高の性能を持つ自動化ツールを利用しても、最終的にエラーの識別と修正には専門家の「人の目」による確認や修正が必要となります。しかし、必ずしも元々のデータ所有者が、これら修正を実施できるわけではありません。元々のデータ所有者がこの場にいたとしても、公開済みのデータに対し、修正を所有者自身で実施できる仕組みが存在していないかもしれません。この結果として、エラーが複製されてしまい、データを取得した人が、何度も繰り返し修正しなければならなくなっています。これは非常に大きな労力の無駄となっ

一般的に、巨大なデータ集約システムの管理者は、データ利用者に対し、誤り等を見つけた場合は報告するように依頼しています。

データています。しかも、研究者に対して、データの修正や追記を行なうインセンティブはほとんど存在していません。

いくつかのGBIFノードは、既にアマチュアらの力を借りてデータの品質管理を実施する（クラウドソーシング）データ管理システムを開発しています23。EU OpenUp! プロジェクト24は、GBIFデータのために、データ品質管理ツールキットを開発しています。Encyclopediaof Life25やFish Barcode of Life Initiative（FISH-BOL）26など、いくつかのプロジェクトでは、個別データではなく、既に集約されたデータを対象に、専門家らによるデータの品質管理が実施されています。しかし、多くのプロジェクトでは、各プロジェクト専用の修正システ
ムを使用しています。そのため、協力者が様々なウェブサイトの修正を行おうとする場合、往々にして余分な労力を求められます。加
えて、データの提供者や公開者は、インターネットを介して投稿された修正を信用していいかどうか判断できない場合が多々あります。
次のステップは、データ整理にかかる労力を認識してその評価を向上させた上で、データ整理に対するインセンティブの導入方法について、機関やプロジェクト間でコンセンサスを得ることです。これは、適切なデータ修正や追記が実施され、確実にデータ集約システ

データ修正や追記が公的なデータベースに統合されるのに必要なシステムを検討しますが、これと組み合わせることで、このステップは分散したデータの共通管理規格の策定に向けた第一歩となるでしょう。

証拠ムへフィードバックされるようにするために必要です。構成要素「用途適合性とアノテーション（C1）」では、クラウドソーシングによる短期的な優先事項は、協力者（専門家、市民を問わず）に対し、あらゆる管理システムをまたいで利用できる共通アカウントを提供することです。協力者は、どのプラットフォームにおいても共通アカウントと作業履歴を持つようになり、誰がどんな修正を行ない、どのように貢献したのかを常に把握することが可能となります。そのため、データセットを管理する立場にあるデータベース管理者、デー
タ公開者にとって特に重要です。中期的には、公的な共通データベース（例えばGBIFネットワークのような）において、オリジナルデー
タに加えられた変更履歴を追跡可能にして、協力者の貢献度を適切かつ自動的に評価できるような仕組みが必要です。長期的には、公開データの品質管理作業は標準的な作業に位置づけられ、データ管理は生物多様性コミュニティの中で共同責任の下で行なう「当たり前」の作業となるでしょう。

理解情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

フォーカスエリアB：データ
あらゆるリソースから生物多様性データを集約し、大規模な解析とモデル化がサポートできる形態で体系化する。
我々の生物多様性に関する知見は、何世紀にもわたる数百万も環境メタゲノム情報、遺伝学的変異とフルゲノムなど、全てのゲノム情報等、全ての塩基配列をデータ化する。

・B5. 自動センシングおよびリモートセンサによる観察：衛星画像から自動化された遺伝子シークエンス解明技術まで多岐にわたる情報源から、自動・半自動技術によって種、または個体群を記録・同定する可能性を探索する。

の観察や観測、あるいは論文の上に構築されてきました。これらには、既に電子化されたものも、未だ電子化されていないものも進展状況：このフォーカスエリアは、4つの中でおそらく最も進含まれます。これらのリソースは、研究課題等、ある特定の目的

展していると言えるでしょう。関連コミュニティは既に大規模なのもとに収集されたものですが、再利用することにより、他の分

デジタル化プロジェクトを進めており、新しいデータの多くがデ野で私たちの理解を深める新たな知見を生み出す可能性を持ってジタル形式で保持されています。課題は、将来的に自動化とアルいます。これらリソースの中には体系化され、標準化され、オン

ゴリズム技術をますます発展させる必要があるということでしょ

ライン上で自由にアクセスできるようになっているものもありまう。また、デジタル化されたあらゆる種類の情報は、自動的に処すが、大部分はそうなってはいません。つまり、その再利用は容理できるように標準化され、体系化される必要があります。この

易ではないと言えます。その結果として、それらを利用したいと作業の重要性を過小評価すべきではありません。

考える生物学者や、ますます増えつつある市民科学者は、その発見や再整備に多大な労力を取られ、その能力を最大限に発揮でき優先事項と関連要素：このフォーカスエリアの達成には、まず適切ていません。

な政策によるインセンティブ（公的支援）（A4）と政治的意思が必要とされます。政府と資金提供機関は、技術の発展に必要な資金を提「データ」のフォーカスエリアは、情報の収集を一度のみに留め、供しなければなりません。オープンアクセスと再利用の文化（A1）

得られたデータを何度でも再利用可能にするため、ツールと標準により、資金提供機関と著作権所有者は、得られた情報の共有が形式を提示します。これにはデータの収集、デジタル化を加速さ促されます。また永続的保存とアーカイブ（A3）は、デジタル化させる努力と、整備されたデータを可能な限り利用性が高い形式でれたデータを永続的に保管してくれる場所を提供してくれます。こ

公開するための方法が含まれます。

れらの取り組みを広域に展開するためには、専門家のみによる取り組みでは不十分です。関連プロジェクトはデータの収集とアノテー

構成要素：
・

B1. 出版物：現在出版物およびその他の中に埋もれているション（管理・利用）において、「市民科学者」の持つスキルと熱意を活用する必要があります。また、市民科学者がデータ収集や管理に

生物多様性データをマルチメディア形式で抽出し、それを積極的に貢献してくれるようなインフラを導入する必要があります

自由に利用可能で、標準化され体系化された情報として提（A5. 生物多様性に関する知見のネットワーク; C1. 用途適合性とアノ供する仕組みを開発する。

テーション）。散在したデータ収集と、データを利用可能にする取り組みが行き届けば、明確で相互運用可能な標準データ規格（A2）・B2. コレクションと標本：過去の標本コレクションのデジは必要不可欠なものとなります。これと並行して、包括的な分類学

タル化を加速する効果的な技術を開発し、それを共有する。

的体系
（C2）
、空間的、時間的に適切にタグ付けされた統合された分

B3. 野外調査と観察：音声や画像等、全ての生物多様性に

データ品質を大きく向上させてくれることでしょう。このフォーカ

布データ（C3）、集約された種の形質データ（C4）を開発することは、・関する観察情報をデータ化し、それが作成され次第、あるスエリアにおける構成要素は、ある程度お互いに依存しあっている

いはデータ化されてから一定期間内に利用できるようにすと言えます。つまり、コレクションと標本（B2）をデジタル化する取る。

り組みには、出版物（B1）において開発されたデータ抽出技術が役立つことでしょう。野外調査と観察（B3）のため改良された手法が、・B4. 塩基配列とゲノム：証拠とされる基準シークエンス、

自動センシングおよびリモートセンシング・ツール
（B5）
に恩恵をも
たらすことは疑いの余地がありません。

18/19Biodiversit

y Heritagewww.biodive

rsitylibrary.org/

Library

文化

参加機関が
保有するパ
ブリックド
メインの書
ジタル化に
籍や雑誌の
協力してい
デ
る、自然史
とボタニカ
のコンソー
ル
ライブラリ
シアム。BHー
Lはまた、著
作権で保護
ンツも利用
されたコン
できるよう
テ
、権利者に
許可を求め
行なってい
る取り組み
る。2013年も8月時点で、
BHLのポータ
を超えるタ
ルは60,000
イトルへ4100万ページ
のアクセス
を記録した
。

Atlas of Living Au

www.ala.org.australia

iNaturalistg/
www.inaturalist.or

バイルサイトを通
ムページまたはモ
iNaturalistのホー観測を共有するた
市民科学者が種のじ、自然史学者とティ。データレュニンラインコミめに設置されたオることができ、まと地理情報を含めコードには、画像ンが可能である。
よるアノテーショ
たコミュニティに
模生物多様性情報
データは、地球規同定を確認されたる。
てい
公開され機構（GBIF）を通じて

証拠

de project
Moorea Bioco
iocode.org/
http://mooreab

物以外の全
レア島の微生
リネシアモー
フランス領ポ
るための
す
築
構
を
リー
伝子ライブラての生物の遺ンアクセス。このオープディング調査DNAバーコー
で体系的
外
野
に、標本を
構築するためライブラリを
アプロジェ
レ
ー
モ
。
録する
伝子配列を記に収集し、遺目的とし脈動」の測定をの「生物学的な
クトは、地球である。
ワークの一部機関のネットたゲノム観測データ

ALAは、単一で使いやすいウェブサ
イトを介してアクセスできる、オーストラリアの全動
植物の国家的デー
タベースを目指している。
「ボランティア・ポ
ータル」な
ど数々の革新的技
術により、一般市民も関与している
ALAではユーザー。
が様々なオースト
ラリアの博物館の標本ラベル、フィールドノートや調
査シートに含まれる情報のデジタル化を支援している。ALAは、フィー
ルドデータを取得するためのソフト
ウェアツールも作成している。

Movebank

https://www.m
動物の追跡デovebank.org/

ータの共有、
管理、アーカ
イブ化を可能インデータベース。情報は、個体や集団が地域内で移動したり、海洋と大陸を横断したり、数千年を通じて進化する方法を理解するために有益である。データを提供する研究者は、それら
のデータへのアクセスのレベルを完全にコントロールできる所有権を持っている。またMovebankは基本的なデータを編集するためのツールを提供している。
にするオンラ理解

ここで取り上げたプロジェクトとイニシアティブはいくつかの例にすぎない。GBIOの目的に貢献するさらに多くの取り組みがなされている。その活動は往々にして、アイコンが示すとおり複数のフォーカスエリアにまたがっている。
（アイコンの意味については11ページを参照）。

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

B1. 出版物
データマイニングとセマンティックツールを使用して、まだ体系化されていない、
アクセスできないデータを情報へと転換する。
進展状況：ある程度の進展（問題点は理解されている。運用の実施が必要）
出版物（一義的には印刷された文献を指すが、ここでは画像や動画、音声その他のマルチメディア形態も含める）は、生物多様性の普及に有効な手法として機能してきました。それらはまた、コレクションと標本（B2）とともに、種に関する情報の記述方法として、分類学的研究
27
や種の同定にとっても不可欠な役割を果たしてきました。様々な研究機関とBiodiversity Heritage Library（BHL）
は、過去に収集された素材をデジタル化する作業に積極的に取り組み、大きな進展がありました。新規に作成される素材は、基本的に全てデジタル化されています。それにもかかわらず、これらのリソースに含まれる多くの情報は、未だに構造化されておらず、またスキャニングの過程で生じたエラー等により、自動処理ができるようになってはいません。多岐にわたるマルチメディア情報を適切に見つけ出せるようにするには、一貫したインデックス付けが必要となります。テキスト認識、適切なキーワード、インデックス付け、データマイニング技術、クラウドソーシング等の各種技術に統一規格を設定することで、マルチメディアデータへのアクセスは飛躍的に向上することでしょう。アクセス向上によって得られた情報、およびそれを創出するためのツール類はオープン化し、誰でも自由に利用できるようにしなければなりません。この構成要素は
近年大きく発展していますが、その作業規模と重要性から考えてさらに発展を加速し、合理化することが求められています。

この構成要素に関連する多くの技術やツールが、既に検討されています。具体的には自動画像抽出とクラウドソーシングによるタグ付け
28
29、データマイニング（EOL）、分類学的説明の半自動的タグ付け（GoldenGATE30）、自動タグ付け（MARTT [MARkupper for Taxonomic（BHL）

Treatments] 31、TaxonFinder 32、TaxonGrab 33、FAT [Find All Taxa] 34）、複数言語への対応（SciELO [Scientiﬁc Electronic Library Online]35）などが挙げられます。また、分類学に関する出版物の中では、構造化データも使用されています。次のステップは、体系化されていない生物多様36
性データ（TaxPub、TaxonX、taXMLit）の一覧を作成し、それがどのような形式なのかを明らかにすること、そしてそれが抱えている課題を理解すること、さらに、未来の出版においてデータがすぐに利用できるような標準形式に合意し、専門家による利用だけでなく、データを検索する人および自動処理にとっての使いやすさを検討することです。

短期的な優先事項は、既存の小規模な事例を参考に、いくつかクラウドソーシングと自動データマイニングのケーススタディを実施することでしょう。中期的な優先事項は、こうしたプロジェクトを支えるソフトウェアを、オープンソースで利用可能にすることです。これら
ソフトウェアが普及することにより、各国は国内の生物多様性に関する文献目録の作成を開始し、新規出版物はより高度に、セマンティッ
クで、極めて体系化された形37が多くなるでしょう。長期的には、こうした高度化されたデータ出版が標準となり、同様に高度化されたデー
タマイニングツールは、体系化されていない生物多様性データにも適用可能でしょう。その結果として、テーマごとにまとまったデータ、
あるいは地域的な情報がリンクされたデータは、完全なデータセットとして利用可能なものとなっていくことでしょう。

B2. コレクションと標本
過去の標本ベースのデータを発見してアクセス可能なものにできる率を向上する。
進展状況：顕著（顕著な進展がみられる。完遂するために更なる投資が必要）

20/21

過去250年間の生物多様性研究によって、世界中の博物館に数多くの標本が収集され、その数は今もなお増え続けています。これら標ます。これら標本に伴った標本情報のデジタル化は、種の分布や形態、個体群間の差、個体数変動等についての理解を大きく向上させてくれます。標本コレクションがその価値を十分に発揮するためには、出版物（B1）と同様、継続的かつ長期的な投資が必要になります。

文化

本コレクションは生物多様性に関して他に替えがたい知識の源となるだけでなく、将来のDNA解析のためのサンプルリソースにもなり

広範囲にわたる、効果的な手法を開発できれば、現在のデジタル化率を劇的に向上できます。さらにそれを継続的に改良することが喫緊の課題となります。
近年、多くの博物館や植物標本庫が、保有する標本とラベル、そして添付のフィールドノートに含まれるデータのデジタル化に着手
し、GBIFの各国ノードおよびデータパブリッシャーなどの公的データネットワーク、あるいは「Ocean Biogeographic Information System
38（OBIS）」などのテーマ別ネットワークを通じて公開を進めています。しかし、その作業には大きな労働力を必要とし、さらにその規模は要求されるものや期待に比べれば極めて小規模であると言わざるを得ません。自動化の可能性を求めて、効率的な手順を採用したり、ボランティアの協力を得るなど、デジタル化を加速するための取り組みが既にいくつかなされています。その他、標本画像をオンラインで39
利用可能なものとすることにクラウドソーシングの力をかりる可能性に取り組んだ例もあります。例えばAtlas of Living Australia（ALA）の好例になります。次のステップは、標本を保有する機関が最適なアプローチを選択する手助けとするため、現時点での成功事例を記録し、一元化して共有することです。研究機関は標本情報のデジタル化を優先化していく必要がありますし、資金提供機関と政府は、デジタル

データのBiodiversity Volunteer Portal（生物多様性ボランティアポータル）やパリの国立自然史博物館の「Herbonautes」イニシアティブ40などはそ化するための技術開発を支援し、充分な人員を配置しなくてはなりません。デジタル化の速度が進むにつれて、自動化ツール、あるいは
生物多様性に関する知見のネットワーク（A5）と用途適合性とアノテーション（C1）等を通じてフィードバックを受け、データ品質の向上も重要になっていくことでしょう。

短期的には、自然史コレクションは自然史資料のデジタル化に取り組めるようにするためのデジタル化技術を開発・文書化して、引き続き提供していくべきでしょう。それにはGBIFと各国ノードのような組織が小規模な機関での研修資料や研修プログラムとして利用することができます。中期的には、GBIFとデジタル化プロジェクトによって、適切な識別子の付与、クラウドソーシングの取り込み、
クリアリングハウスの創出等、グローバルなインフラ開発が進められるべきでしょう。長期的には、デジタル化の完全自動化により、大量処理（マス・デジタイゼーション）を実現させるための道が開かれ、存在しているボトルネックが解消されるでしょう。

証拠B3. 野外調査と観察
フィールドデータを収集した直後から、即座にアクセス可能かつ相互運用可能なものとする。
その収集に一般市民の参加を取り込む。
進展状況：顕著（顕著な進展がみられる。完遂するために更なる投資が必要）

中に閉じ込められています。市民による科学プロジェクトの多くによって収集された膨大なデータを他の生物多様性データと統合することができたら、それは生物多様性研究の発展に大いに貢献することでしょう。近年では位置情報を付与した画像と録音を収集しているプロジェクトが増加しており、モバイル機器の高度化により、フィールドから直接データベースに入力し、取得したデータを入力し、すぐにオンラインで利用可能にすることも実現しています。
Moorea Field Information Management System41やAtlas of Living Australiaにおいて開発されたFieldData ソフトウェア42など、いくつ理解

野外調査で収集された生物多様性データの多くは、データ収集後何年間もノートやネットワークに接続されていないデータベースの情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

かの小スケールのプロジェクトでは既にモバイルのフィールドデータ収集システムを試行しています。無数の参加者からデータを一元的に収集するシステムと、オンラインで種を同定してくれるツールも数百の市民科学プロジェクトで開発されています。次なるステッ
プは、既存のツールとアプローチをレビューし、とりわけ優れたものを抽出すること、そしてプロジェクトや個人ユーザーに対し、彼らの目的や活動に適した手法を助言することになります。英国自然環境会議（NERC：United Kingdom's Natural Environment Research
43
Council）の生態学・水文学研究所（CEH: Centre for Ecology and Hydrology）
では既に、既存の市民科学プロジェクトに関する詳細なレ

ビューと手法の解析、そして将来の活動への助言44を行ない、この取り組みに貴重な貢献をしています。

45
短期的な優先事項は、現行試行中のデータ収集ツールに対し、データにユニークな識別子（GUIDs）
が付与できる仕組みを統合すること、識別子を含め、それらのデータ形式、ID管理方法、データ追跡方法を共通にすることです。中期的には、フィールドデータの取得や種同定を支援できる、オープンソースのモバイルアプリケーションを開発し、広く利用できるようにするべきです。オープンソースを利用することで、ユーザのコミュニティごとに、最も興味が持たれる分野（例えば分類学的な、地域固有の、あるいは個別テーマごとの）に最適化する方向に発展していくことが期待できます。長期的には、リアルタイム化されたモバイル式データ収集システムによって集められたデータに基づくプロジェクトの成果は、活動資金の提供や各種許認可を行なう際の判断基準において、重要になるかもしれません。同時に、こういった方法で集められたデータがギャップを動的に埋めることがあると考えられます。

B4. 塩基配列とゲノム
ゲノムと遺伝子情報の探索から得られたデータを統合する。
進展状況：顕著（顕著な進展がみられる。完遂するために更なる投資が必要）
分子生物学（ゲノム情報の解析や生物多様性ゲノミクスを含む）は、種の進化についての我々の理解を深めてくれるとともに、ますます多くの環境中に存在する多くの生物を検知･モニタリングする方法も提供してくれます。環境DNAのサンプリングとシークエンシン
グにより、地域に存在する生物群集の構成に関するデータを得ることができます。特に微生物については、その地に存在する種を決定できる唯一の方法と言ってもよいかもしれません。遺伝子マッピングにより、個々の種の形質に関する重要な情報が得られると同時に、個体群を単位とした検討により、集団の総合的な健全性や、その生息地がどの程度孤立しているのか、あるいは他集団と相互にリンク
しているかについて知ることも可能です。

DNAバーコードなどのシークエンスのデータベースは、種とそれらの基準情報を結びつけることにより、より広い生物多様性情報の46
世界に遺伝的データをマッピングすることを可能にしてくれます。ゲノム標準コンソーシアム（GSC：Genomic Standards Consortium）などを通じた国際協力は、野外で取得したデータと既知の種を結びつけ、種同定を可能にしてくれます47。環境DNAのように場所に基づいたゲノム研究により、データ取得方法の標準化、解析手法の統一化、そして生物多様性の基礎をなすDNA情報の体系化など様々なアプローチが統合され、生物多様性に関する知識が大きく前進するまたとない機会が得られます。

48
49
ゲノム分野では、Genomic Observatories（GOs）
や GSCとGroup on Earth Observations Biodiversity Observation Network（GEO BON）の連携によるイニシアティブなど、関連コミュニティのネットワーク化に向けた取り組みが見られます。これは、優れた国際的な取り組みを一つにまとめ、進行中および新たな遺伝子・ゲノム情報の集積をより使いやすい形にする長期的な研究プログラムです。このコンソーシアムを主導するものとして、モーレア島（B3とプロジェクトプロフィールを参照）とWestern English Channelの「L4」調査サイ
トが挙げられます。これは1世紀以上続くサイトで、微生物コミュニティにおけるメタゲノム情報については、現在世界で最高の調査サ

22/23

イトの一つと言えます。

ことです。このためには、長期的な生態学的、進化学的、環境科学的な研究と、ゲノムレベルのデータ収集に関する研修資料と成功事
例ガイドラインの作成等があります。中期的には、各研究サイトが国際的な標準データ規格に従ってゲノム観察を実施するようになる

文化

短期的な優先事項はゲノム観測サイトのネットワークを、生物多様性に関するゲノム研究を統合した多彩な研究事例へと発展させることです。長期的には、ゲノムの観察によって、生物多様性や生態系サービスを、システムを基盤としたアプローチで研究できるようになるでしょう。なぜなら、ゲノムの観察によって、生態系内に存在する相互作用データと生態系全体に適用可能な生物多様性モデルを提供することができるからです。

*B5. 自動センシングおよびリモートセンサによる観察

伝統的な野外調査から残されたデータギャップを埋める。

データ

自動モニタリング技術をグローバルな調査を提供するために活用し、進展状況：限定的（更なる発展が必要）
野外調査には大きな労力を要するため、地球全体を詳細にサンプリング、またはモニタリングすることは絶対にできません。そのため、我々が構築するモデルと現実の間には大きなギャップがあります。 リモートセンシング技術の発展により、理論上はどんな場所でも、どんなに広大な領域でも、繰り返して情報が得られるようになりました。また、自動撮影カメラ（カメラトラップ）、音響センサとブイ（浮標）による自動観測により、非常に遠い場所からでもデータを得ることが可能になりました。衛星写真や無人機撮影を使えば、わずかな期間で非常に広大な面積をカバーした画像を取得することができ、莫大な数の高解像度の画像を生成することも可能です。さらに自動追跡装置によって、生物の大きさを問わず、生物の移動がリアルタイムで追跡できるようになりました。リモートセンシングでは、対ます。リモートセンシングの活用は、生物多様性研究の分野では始まったばかりです。しかし、今まで入手できなかった様々な情報の入手が可能であることから、優先的に投資すべき領域と考えられています。

証拠

象としている生物以外の環境（温度や湿度など）の観測も同時に取得できるため、生物と環境の相互作用についての理解がさらに深まり

50「ICA-RUS」イニシアティブ（International Cooperation in Animal Research using Space）
は小型生物の追跡に関するリモートセンシン

グプラットフォームの構築に取り組んでいます。MoveBank51は、生物の追跡データを共有するためのオンラインプラットフォームを提供しています。特に地球観測画像における技術を絶えず向上させ、そしてデータへのアクセスにかかるコストを削減することにより、利用可能なデータの量は劇的に増加するでしょう。ただし、一方で現在から今後しばらくの間は、音響モニタリングやカメラトラップなどで得られた生データの修正や追記を実施し、品質を向上させるためには、ある程度専門知識を持った人間の力が必要になるでしょう（例えば種の同定などの場合）。もちろん将来的にはクラウドソーシングの利用が期待されています。

ンなリポジトリに入力すること、それらを自動化するアルゴリズムを開発することでしょう。中期的な優先事項は、地球規模の生物多様性の全体像を複数の解像度で完成させるため、リモートセンシングを行なっている媒体やデータのネットワークを拡張することでしょう。長期的には、ネットワーク化されたデータセットから予期せぬ環境変化をいち早く察知し、変化の要因を明らかにするために集中的な野外調査を計画するという新規なデータの取得（D5）の実現に貢献することでしょう。

* 緊急性の高い問題と考えられるが、これまでの進展は限定的なものにとどまっている。

理解

短期的な優先事項は、既にある陸・海の自動センサーとリモートセンシングデータを標準的なフォーマットに変換し、それをオープ情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

フォーカスエリアC：証拠
地球上の全ての生物群のあらゆるリソースから、
生物多様性に関する様々なデータを探し出し利用するための包括的なツールを提供する。
自然界に関する私たちの理解は、究極的には、全てフォーカス

ブ上の情報、その他のリソースへインデックスを付け全ての情報をオンラインでアクセス可能なものとする。

進展状況：上述の構成要素の中には、既に順調に進行しているものもあります。しかし、全ての作業を完了するには更なる投資が必要となるでしょう。国際的な協力によって、分類学的体系の構築（C2）のための基盤は既に構築されています。また、統合されたエリアBで取り組むデータ収集に基づくものであると言えます。

分布データ（C3）集積への取り組みは既に成熟し、地球規模で運用

研究者は、使用データの情報源を探すことや、分類学上の異なるされています。用途適合性とアノテーション（C1）を実現する仕組見解に基づく違いを見分けること、データを使用目的に合わせてみについても試行が始まり、包括的な知見へのアクセス（C5）で再整備すること等に多大な労力をかけています。様々な情報源を求められる内容の一部はいくつかのプロジェクトにおいて試みら見つけだし、体系的にまとめ、容易にアクセスできるようなツーれてきましたが、未だ一つの一貫したフレームワークにまとめらルが切実に求められています。

れてはいません。種の形質や相互作用に関するデータのための標
準規格は提案されていますが、今のところこれらを一貫して扱え

このフォーカスエリアでは、関連する全てのリソースへのアク

る共通のインフラは整備されていません。

セス向上、詳細な種レベルのデータ（形質、相互作用と分布）を体系化するインフラ構築、そしてデータ品質を向上させる手段を提示します。これには手作業と自動化の両方を含みます。

優先事項と関連要素：分類学的体系（C2）の完成は、このフォーカ
スエリアに含まれる、その他のほぼ全ての要素の基盤となることでしょう。なぜなら、ほとんどの生物多様性データにおいて、名

構成要素：
・

C1. 用途適合性とアノテーション：アマチュアや専門家が前の付与は鍵となるからです。データの品質と用途適合性の向上を実現するためには、標準データ規格（A2）が広く採用されている

収集したデータでも、自動観測機器が収集したデータでも、ことが必要であり、そのためには生物多様性に関する知見のネッ

その由来に関わらず情報の品質と用途適合性を向上させ、トワーク（A5）と政策によるインセンティブ（A4）、オープンアクセ

必要なアノテーションを付与するための効果的な仕組みをスと再利用の文化（A1）が重要な役割を果たします。より多くの提供する。それに加え、これらの作業を、一回のみで済む

データがデジタル化され、体系化されること（フォーカスエリアB）ようにする。

で、このフォーカスエリアにおいても、豊富でより正確な情報が利用できるようになるでしょう。

・

C2. 分類学的体系：種名情報と分類および系統（進化的関係性）情報の全てを包括した種名カタログを専門家の手によって作成し、名前がついていない分類群であっても、種名カタログに組み込めるようにする。

・C3. 統合された分布データ：あらゆる時間、空間における情報源を集約し、既存の分布データを一つにまとめる。

・

C4. 集約された種の形質データ：種の形質と生物間相互作用に関するデータを一つにまとめ、それらを解析やモデリ
ングにおいて利用できるツールを提供する。

・C5. 包括的な知見へのアクセス：全ての生物多様性に関する公開情報、例えば文献、データ、マルチメディア、ウェ

24/25

Catalogue of

www.cataloguLifeeoflife.org/

文化

生物の名前、
系統関係、および分布などの種の記載情報を扱う国際的データベース。専門機関が管理している115のピアレ
ビュー済み分
類データベー
スからのデータを統合し、他の生物多様性に関するデータポータルに対して分類学的基盤を提供している。
2013年版の総合リストには140万以上の種が含まれている。

地球規模生物多様性
情報機構（GBIF）
www.gbif.org

obwww.morph

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の生物に関
像およびそ
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。
る
い
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仮想プラッ

RIA）が開発した
農業研究センター（Cブラジルの農牧省地域
する情報システ提供
スを録へのアクセ
生物多様性データの記録できるアノーザーがコメントを登ム。このシステムはユ
品質ツールを備含め、数多くのデータ
テーションシステムを
データのキュ
らはそれの特定については、
えている。例えば種
ザーのコン
ユー
来の
は将
それらの記録レーターに報告され、可能である。
サルティングにも利用

Ocean Bio
Informati geographic
on System
http://ww(OBIS)
w.iobis
.org/

海洋性生物

種の分布に

関するデー
コ「政府間
タベース。
海洋学審議
ユネス
会（IOD：
Intergover
Oceanogra
nmentalphic Commission）」
の国際海洋
換プログラ
データ情報
ムの下で現
交
在活動して
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データを統
中の研究
合するOBI
Sを用いて
は生物多様
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スポットや
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る生態パ
か、時間と
の分散の解
空間を通じ
析、ならび
た生物種
に温度、塩
に対する各
分濃度、お
種の分布状
よび水深
況をプロッ
トすること
ができる。

理解

ここで取り上げたプロジェクトとイニシアティブはいくつかの例にすぎない。GBIOの目的に貢献するさらに多くの取り組みがなされている。その活動は往々にして、アイコンが示すとおり複数のフォーカスエリアにまたがっている。
（アイコンの意味については11ページを参照）。

g.br/
http://splink.cria.or

証拠

nk
Morphoba ank.org/

SpeciesLink

データ

インターネットを経由した、生物多様性情報への自由で開かれたアクセスを提供することを目的として設立された国際機関。GBIFには、約500の機関が提供する10,000
件以上のデータセットが集積されていて、４億以上の生物多様性のレコードにアクセスできる単一のオンラインで利用可能なポータルを提供している。データには博物学黎明期の自然史探検
により収集された博物
館の標本か
ら、現在の
「市民科学者」
による観察記録や観測グループ
によるモニタリングに至る情報が含まれる。

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

C1. 用途適合性とアノテーション
生物多様性データを管理・維持するとともに、新規データを収集し、その品質向上に取り組む専門家ネットワークを構築する。
進展状況：ある程度の進展（問題点は理解されている。運用の実施が必要）
ここ何年かの間で、様々な情報源を利用して、様々な品質の、何百万件もの生物多様性データが作成されてきました。同時に研究の進展に従い、求められるデータの品質も大きく変容してきました。生物多様性に関する知見のネットワーク（A5）では、人々に自身の専門知識を活かし、これらデータの拡充に貢献することを求めています。その一方で、修正されたデータ類を即時的に利用可能にしたり、加工データを確実に元情報とリンクさせる機能を備えたシステムはほとんど整備されていません。このことにより、新たに作成されたデータと、元情報の間に矛盾が発生した場合（頻繁な事例として、データに予期せぬ変更が加えられる）、その原因を究明することが不可能になるという事態を招いています。これを防ぐために、きちんとしたアノテーションの付与と、それを確実に保持させる仕組みが必要となっています。

既に数多くのプロジェクトにおいて、アノテーションをどのように取り込み、または結合させるかについて検討が始まっています。
AnnoSys、Filtered Pushプロジェクトでは、生物多様性データに付与するアノテーションシステム52の開発を手掛けています。ブラジル
農牧省地域農業研究センター（CRIA）の SpeciesLinkネットワークでは、ユーザーは得られた検索結果から、地理的な不一致のフラグ、すなわち位置情報に矛盾が見られるレコードを除外することができます53。次ステップとして、生物多様性情報において、データにアノテーションを組み込むための標準規格とメカニズムの構築についてコンセンサスを得ることが必要になるでしょう。

短期的な優先事項は、アノテーションに関する簡便なツールとシステムを試作し、試行的に運用することです。中期的には、オンラインで共有できるデータクリーンアップツールが広範に普及し、アノテーションの付与や追記をはじめとしたデータ品質管理作業が、専門家とアマチュア双方によって幅広く実施されるようにすることが目標となります。長期的には、データ検索の際にデータ管理ステー
タス（例えば専門家によるチェックを受けたかどうか等）によってフィルターをかけることを可能とし、あらゆるデータの矛盾や不一致等の問題を解決する堅牢なアノテーションシステムを整備することを実現しなければなりません。

C2. 分類学的体系
包括的かつ安定した種のカタログを提供する。
進展状況：顕著（顕著な進展がみられる。完遂するために更なる投資が必要）
分類学は数世紀をかけて発達を遂げてきており、さらに将来にわたっても発達することで、進化の歴史についての我々の理解が深まり、新たな種が発見され、分類方法についても変化し続けることでしょう。しかし、分類学の発達は、現在の標本、観察または集団に付けられている名称が時間とともに変化すること、あるいは学説等によって異なりうることを意味します。その一方で、現在既に収集されている標本や観察情報の対象は、現在何らの正式名称を持たず、分類されてはいない種、つまり新種である可能性もあります。名称とは、情報を読み出し、分類する第一義的な手段の一つです。現在使用されている主要な分類スキームに基づいて、利用すべき名称（現在と過26/27

去で共有）と属する分類群の間の関係を表すことは、極めて重要なことです。この領域は進展はみられるものの、データの利用可能性を高めるために極めて重要な基礎領域であるため、緊急を要する問題として急いで完遂されるべきです。

em Informação Ambiental（CRIA）など、いくつかのプロジェクトでは、既に分類研究において優先すべき項目と、それに対する研究分

文化

研究者らはこれまで、包括的な分類学上の分類「Species 2000/ Catalogue of Life54」の作成に取り組んできました。Centro de Referência
野の間にあるギャップを特定しています55。いくつかの共同した取り組みでは、Global Names Architecture や最近のi4Lifeなどの、複数の分類体系を扱うだけでなく、非正式名や地域名をも使用可能な構造を提案しています。これらからGBIFのバックボーンや中核となる分類体系に情報が提供されています56。
短期的には、全ての既存の活動をよりしっかりすること、種の名称と分類に関する一連の基本的な情報にアクセスするための信頼性の高い、頑強な、オープンなツールを実現すること、それに向けた明確なロードマップを提示することが求められるでしょう。中期的には、基盤的なデータセットで不足している情報を埋めるため、また、国際自然保護連合（IUCN）
レッドリストや「絶滅の恐れのある野生57」などの重要な種のリストと承認済みの国内の種のリストをリンクさせる
動植物の種の国際取引に関する条約（ワシントン条約、CITES）

込まれるようにしなければなりません。

データ

ため、地球規模で分類学的知見を体系化しなくてはなりません。長期的には、全ての新種の名称と種の記載情報は、この枠組みに取りC3. 統合された分布データ
あらゆる既知の生物について、時間と場所が記録された全てのデータにアクセスできるようにする。
進展状況：顕著（顕著な進展がみられる。完遂するために更なる投資が必要）

種の分布記録となりうるものです。しかし全ての分布記録の重要な要素を、効率良い情報の発見と利用のために、よりアクセスと利用証拠

種の分布の記録は、生物多様性「天候観測」と比喩されることがあります。分布記録は、あらゆるモデリングにおいて、生物多様性のパターンとトレンドを把握するための基本的な土台となるものです。フォーカスエリアBにおいて概説された情報源は全て、潜在的にはしやすいように１つにまとめていく必要があります。

58
Ocean Biogeographic Information System（OBIS）、VertNet 59 などによる精力的な取り組みにより、既に膨大な量の標本と生物多様性

観察情報が集約されています。Darwin Core（DwC）やAccess to Biological Collection Data（ABCD）スキーマ 60といった成熟した標準規格のおかげで、GBIFは様々なリソースから得た生物多様性データのインデックス付けや体系化を行なうことができました。GBIFデータポー
タルからは、2013年時点で4億を超える種の分布記録へアクセスすることが可能となっています61。
短期的には、種の分布記録を取り扱っている全てのコミュニティが、保有するデータをグローバルなネットワークにリンクさせる取種の個体数や採集方法も扱えるようにするなど、用途適合性を高める努力をする必要があります。同時に、ネットワークにデータを提供するという活動の重要性を広くアピールし、提供者に対するフィードバックも担保しなければなりません。中期的には、グローバルネッ
トワークに出版物（B1）、塩基配列とゲノム（B4）とリモートセンシング（B5）等を情報源とする情報も統合していくべきです。長期的には、
グローバルネットワークは生物多様性に関する全ての新規情報を、継続的かつ自動的に収集し、利用可能に処理できるようにするべきです。

理解

り組みを始めるべきです。GBIFなどのグローバルな活動は、その活動を支援するとともに、種が存在しているというデータだけでなく、

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

C4. 集約された種の形質データ
あらゆる種について、その形質および生物間相互作用に関する情報を収集できるフレームワークを提供する。
進展状況：限定的（更なる発展が必要）
研究者は種の特性や生物間相互作用に関する定量的なデータを求めています。こうしたデータを収集し、インデックスを付け、継続的に管理し、それらを研究で利用することが可能になれば、生物多様性という巨大システムの研究に変革をもたらすでしょう。研究者は、様々な生物が時間や環境の変動下でどのような行動をとるかについて、より正確に予測できるようになるとともに、種の特性を利用した新世代の同定ツールを創出できるかもしれません。

関連コミュニティは、既に大規模なデータリポジトリを開発しています。種の形質を扱うものとしては：TraitNet、TRY、LEDA、MorphoBank、Animal Diversity Web、Phenoscape Knowledgebase、Encyclopedia of Lifeなどが既に存在し、モデル生物（例えばシロイ
ヌナズナ）や農業用リソース（例えばイネ）に関しては、さらに多くのデータベースが存在しています62。生物間相互作用を扱うものとしては、Interaction Web Database（IWDB）、Semantic Web Informatics for Species In Space and Time（SWISST）とEncyclopedia of Life63が情報を収集しています。Structured Descriptive Data
（SDD）、
Plinian Core、
Phenotypic Quality OntologyとAnimal Natural History ontologyなどは、種の形質データを取り扱うだけでなく、生物間相互作用をも含んだ標準規格です64。次なる課題としては、これら既存データやシステムを横断して語彙の標準化をはかること、記録された情報が、その生物の形質と遺伝的基盤、環境との間の複雑な関係性を確実に反映できること、データに形質を介した複雑な相互作用を含めること、形質と相互作用のデータ集約と解析を複数のスケールで行なえることが必要です。

短期的な優先事項は、生物の相互作用に関する要約を、より一般的：例えば捕食者／被食者関係、寄生者／宿主関係や送粉関係、外来種などのような形で形成し、どのような関係であるかを調べるツールの開発および精度向上を継続して行なうこととなるでしょう。
中期的な優先事項は、いくつかのモデル生物について、多くの形質データを提供できるように体系化し、大規模な形質データを収集できる技術をフォーカスエリアBに構築することでしょう。長期的な優先事項は、高品質な形質および種間相互作用データを多くの分類群、
広大な地理的スケールにおいて収集し、次世代シーケンサーのような大量処理技術で扱えるようにすることでしょう。

28/29C5. 包括的な知見へのアクセス
文化公開された生物多様性に関する全ての知見へのアクセスを実現する。
進展状況：ある程度の進展（問題点は理解されている。運用の実施が必要）
このフォーカスエリア内の他の要素は、モデリングや解析に直接利用できるような特定の体系化されたデータ類に強く関係しています。しかし、世の中に存在する生物多様性データは、もっと多種多様です。例えば映像記録から同定可能なツール、保全に向けたアセ
スメント結果等、極めて多岐にわたります。種に関する全ての情報、あるいは所定の地域における生物多様性を検索するためには、それが体系化されたものであるかどうかを問わず、根底にある全ての情報リソースへのシームレスなアクセスが必要です。またユーザーは、場合によっては、自分が慣れた方法や使用する言語など、規定とは異なる方法での情報へアクセスを望むこともあります。

るいはコンテンツの一部として生物種のページをウェブコンテンツの形で構築しています。エンサイクロペディア・オブ・ライフ（EOL）
は、国際的な協力のもと、マルチメディアを含む66信頼性の高い種の記載情報へのオープンアクセスを提供し、EUBrazilOpenBioはデー

データ

国としての活動、テーマごとの活動に加えて、WikipediaとWikispecies 65などのウェブコミュニティは、オンラインデータベース、あタ、ツールとサービスを含むオープンアクセスリソースを単一の「電子インフラ」へ統合することを目指しています67。国際自然保護連合（IUCN）のレッドリストや国連環境計画の世界自然保全モニタリングセンター（UNEP-WCMC: United Nations Environment Programme
World Conservation Monitoring Centre）の保護地域に関する世界データベース68をはじめ、専門家によって整理されたデータセットを管理している団体も存在しています。ユーザーはこれらの全てのリソースを発見し、アクセスし、統合するための利用しやすい仕組みを求めています。

短期的には、ユーザーが理解できる言語で種に関する様々な形式のデータを共有し、検索できる仕組みの実現を支援するため、標準デー
タ規格（A2）と分類学的体系（C2）が広く採用される必要があります。中期的には、種に関する説明、画像、識別子など全ての情報へ容易
一のデジタルナレッジベースとして維持、管理されるようになるべきです。

証拠にアクセスし、再利用できる総合的なカタログを作成するべきでしょう。長期的には、種に関する全ての情報が、相互に接続された単理解

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

フォーカスエリアD：理解成と長期的な資金の確保が不可欠です。

様々なリソースを統合した生物多様性情報を利活

構成要素:用して新しい知見を得て、その結果を政策立案者

・

D1. マルチスケールの空間モデル化：種の分布を可能な限り正確に描き出すため、収集されたあらゆるデータを統や意思決定者に提示する。さらに、地球上の生物

合し、さらにそれらをリモートセンシング、地理情報シ

多様性という資源を管理し、有効利用を促進する

ステム (GIS)といった様々な地理空間データセットと統合ための普及教育を支援する。

する。

我々の社会は、あらゆる時点の、あらゆる地域における、あらゆるスケールでの種の多様さ、種の分布域、また人間の活動や決・D2. トレンド解析と予測：過去から現在に至る時系列デー
タ、時間とともに生じた変化データ全てを統合した予測モ

定に左右されるであろう生物多様性の将来について、正確に予測できるシステムを必要としています。そのために我々は、異なる

デリングツールを作成し、意思決定を支援する。生物多様

種同士がどのように相互作用しているか、生物群集と生態系がど性の評価を作成し、地球上のある地点に起こった変化の潜のように機能しているかについて、可能な限り理解を深めていく

在的影響を予測する。

必要があります。とはいえ、フォーカスエリアA、B、Cによって我々が手にすることができるであろうデータのみでは、現在の生・D3. 生物学的システムのモデル化：分子レベルから生態系全体までを対象とした包括的モデルを構築し、生物学的シ

物多様性の全体像の断片的な部分しか見られません。ましてや過去に至っては、部分像を垣間見ることすらできません。全ての生

ステムの理解を向上させる。さらに、これまで得られた知

物多様性情報は、それらが政策立案者と一般市民に対して説得力識をモデルに取り入れる。

を持ち、かつ理解しやすい形で提示されない限り、愛知目標を達成するための助けにはならないということを認識しなければなり・D4. 可視化と普及：一般市民と政策立案者の両方について、
生物多様性リテラシーを向上させ、生物多様性情報が利用ません。

でき理解できるようにするためのツールを提供する。
このフォーカスエリアは、上述の課題に対応するため、全ての生物多様性情報を統合し、全ての関係分野－地質学から経済学に・

D5. 得るべき新規データの優先順位付け：これまで蓄積さ至る－と協働し、全ての専門的知識を注ぎ込み、既存の生物多様れてきたデータを使って、新しいデータを得る機会を特性のパターンとそれらが人間の活動に対して示すであろう反応を定して優先順位を付け、生物多様性パターンの変化に即予測するため、現時点で可能な最高のモデル構築：モデリングに応する。

取り組むものです。可視化ツールや双方向的（インタラクティブ）なツールを通して、モデリング結果を即時的に、かつ直観的に理進展状況：このフォーカスエリアは、4つのフォーカスエリアの解できるようにする方法に取り組むほか、政策立案者を支援する

中で最も進捗が遅れています。特に生物学的システムのモデル化ために何が必要か、現行の政策の有効性をどうやって監視するか、（D3）は、未だ概念の域を出ていません。生物多様性情報学のコミュ

生物多様性の重大な変化を、手遅れになる前に感知し、警告する

ニティは、他分野の知識－気候モデリングから社会経済学、ゲー

方法についても検討していきます。

ム開発とウェブデザインに至るまで－を積極的に取り込んでいく必要があります。

新たな知識を得ること、新たなツールを開発すること、そして新たな疑問を解き明かしていくことで、複数のデータソース－

優先事項と関連要素：このフォーカスエリアの達成は、高品質な

ローカルからグローバルまで、そして異なる領域から得られる情データ（フォーカスエリアB）－現存する生物多様性の観察情報、報－の統合を実現することに近づけます。本フォーカスエリアの

文献情報、標本コレクションに基づく過去の記録の集約－にか

進捗には、継続的かつ大胆な実践計画の立案とその評価、様々なかっています。新たな知識を築き上げるには、量的にも質的にも立場の人による相互協力の実現、さらには適切なガバナンスの形

十分なデータの集約が必要です。そしてデータの集約には、標準

30/31関係を持つと言えます。3つのモデリング構成要素（D1、D2、D3）

示させ、利用する新しい手法の実現には、基盤となるデータプラッは、相互リンクしたデータやツールに基づく連結モデルの枠組み

トフォームが必要とされ、それにはオープンアクセスと再利用のを提供しているため、同時に機能することが必要です。可視化と文化（A1）および永続的保存とアーカイブ（A3）が求められます。政普及（D4）と得るべき新規データの優先順位付け（D5）は、精度の策立案者と一般市民に対して生物多様性の理解を促進できるツー高いモデルが構築できるかどうかにかかっています。これら全て

ルを開発するためには、地域固有の名称も扱える強固な分類学的が完成しなければ、このフォーカスエリアを達成することはでき

体系（C2）、形質データと分布情報（C4、C3）の統合が必要不可欠

ません。

文化

データ規格（A2）の作成が不可欠です。リアルタイムでデータを表です。このフォーカスエリアの構成要素は、最も密接な相互依存

EU-Brazil OpenBio

生物多様性科学とオープンアクセスという文化を組み合わせ、研究者が使用するためのデータやツール、サービス等を統合した電子インフラプロジェ
クト。

EUとブラジルそれぞれの既存インフラとリソースを統合し、生物多様性科学における様々な要求に答えるための総合プラットフォームにすること
を目指

している。

Map of Life e.org
lif

www.mapping

ベース。種のルなナレッジするグローバ種の分布に関インで実現す解析をオンラニタリング、：地
分布地図、モ
監［ 訳者補足備された。
フラとして整るためのイン
タの閲覧
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録され
ぶと、現在登80万
域や種名を選
年12月現在で可能で、2013
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およびダウ
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ものは4.7万種に確認できた種（うち科学的能］。
ド弱が利用可データ

www.eubrazilopenbio.eu

証拠

frica
Vital Signs A.org/
ns
http://vitalsig

dopa.jrc.ec.e

uropa.eu/

一連の「極めて重要な生物

多様性インフォマティクス
た。公園管理者、意思決定者、研究者に対し、保護区域の状態とそれにかかる圧力を地球規模で評価・モニ
タリングし、
場合によっては予測する。DOPAはGE
OBON (Group on Earath
Observations
Biodiversity
Observation
Network)をサポートしている。
インフラ」として考案され

ここで取り上げたプロジェクトとイニシアティブはいくつかの例にすぎない。GBIOの目的に貢献するさらに多くの取り組みがなされている。
その活動は往々にして、アイコンが示すとおり複数のフォーカスエリアにまたがっている。
（アイコンの意味については11ページを参照）。

理解

タと診断ツー
オープンデー
近いレベルで
に
ム
けま
イ
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ル
リア
ルから家庭向ル（グローバ
複数のスケー連す関に動活ルを提供し、
農業
はじめとした、食料生産を訳者補足：
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Digital Obse
Protected A rvatory forreas
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情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

D1. マルチスケールの空間モデル化
現在利用可能な証拠から 生物多様性パターンを予測する。
進展状況：ある程度の進展（一定程度の進展、問題は理解されている。運用の実施が必要）
生物多様性の研究、保全、管理に対する課題を解決できるかどうかは、群集における種の分布特性、分布範囲と地域ごとの種多様性、
群集構造といったそれぞれ個別の課題を、どれほど理解しているかによって決まります。これらの個別の課題は、地球全体を対象とした巨大なスケールから個別の調査プロットスケールまで、各スケール段階に存在するものです。全ての課題の根底には、対象とする地域で発見される種の分布特性と種の多様性、機能の多様性、生物間相互作用を明らかにしたいという科学的な欲求があります。これに対し、フォーカスエリアBが、この疑問を解決するために必要な基盤データを集約し、フォーカスエリアCの構成要素3（分布記録の統合）
がこれらのデータを体系化し、実際に自然界に存在する生物多様性パターンの証拠へと昇華させます。しかし、個別的に得られる根拠
それぞれ単独では、地球上全ての生物多様性の包括的な説明はできません。例えば、ある一カ国において取得されたデータだけを利用しても、発見された種の非常に粗い分布パターンしか予測できないでしょう。様々な地域に生息する様々な種について、分布や、それらの優占度等を高い精度で推定するためには、全ての利用可能なデータを適切に利用できるモデルを構築しなければなりません。適切な手続きによって構築されたモデルは、一次データのエラーを補正すると同時に、情報が不足している種に関するモデルを補助し、その分布を予測するなど、我々の知識の不足を埋める働きをすることも期待できます。

個々の種についての予測モデル構築に関しては、Maxent69やOpenModeller70、をはじめ、対象種の分布と環境の関係から潜在的な分布範囲等を地図化してくれる手法やツールがオンラインで入手あるいは利用可能となっています。Map of Life71は、多岐にわたる空間的な生物多様性データリソースを統合し、種の分布マップ作成のための知見を統合するプラットフォームの開発を目指しています。その72
他、一般化非類似性モデリング（Generalized GDM）などのアプローチは、生物群集を対象としたパターンの探索を可能にしてくれます。

次のステップは、入手可能な全ての生物的、あるいは非生物的なリソース（例：温度や降雨量などの物理環境データ）といった基礎情報を利用するためにこれらの基礎を改善し、研究や意思決定に役立つより優れた空間モデルを構築することです。構築するモデル自体も、今後の研究の発展のために、標準化された形式で利用できるようにし、フォーカスエリアAで書かれたインフラや文化によって共有されなければなりません。

短期的な優先事項は、精度にばらつきのある全てのデータを結合し、利用可能にするために最適な手法を開発することです。併せて、
空間モデリングを実施するために必要な各種環境データセットへのアクセスを体系化することも必要となります。中期的には、モデルそのものと、モデル化に利用したデータを安定的に、かつ再利用可能な形式で保存するリポジトリの維持が必要となります。長期的には、生物学的システムのモデル化（D3）で得られるであろう知見とモデルから、構築する空間モデルの現実への適合性を向上させなければなりません。

32/33*D2. トレンド解析と予測
文化

状況と傾向、起こりうる変化の影響を評価するために予測モデルを利用する。
進展状況：限定的（更なる発展が必要）
様々な条件下（ある特定の政策や気候変動の結果など）における生物多様性の将来変化をモデルによって予測することは、政策決定にとって極めて重要です。フォーカスエリアBにより、文献や博物館の収蔵庫から発掘される過去のデータと既存の長期的な生態学的モニ
タリングデータは、空間的モデルから得られるであろう証拠に時間軸を付与してくれることでしょう。これら全てのデータを集約することで、現在の生物多様性パターンについてのマルチスケールの空間モデリング（D1）が可能となるだけでなく、少なくともある分類群や地域によっては、過去に起きたことを推定するモデルの構築も可能になります。これらのモデルは、我々が過去に起こった傾向を分析し、またその背後にある重要な原動力を探索し、将来起こりうる変化に対する反応を予測する一助になることでしょう。優れた予測ツー

Wallace Initiative、ClimaScope、eHabitat、Ermitage projectをはじめ、既に数多くのプロジェクトにおいて、環境の変化が生物多様データ

ルを持つことは、生物多様性を適切に管理する上で重要であり、その発展には高い優先順位を置くべきです。

性に与える影響が研究されています73。他方、Digital Observatory for Protected Areas（DOPA）では、生物多様性についての相互運用可能なモデリング手法の構築に注力しています74。次のステップは、生物多様性分野においても、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）における「影響と解析についてのデータ及びシナリオ支援に関するタスクグループ（TGICA）」75に相当する専門家グループを設置し、必要とされる基本的なデータと手法、ワークフローを構築し、それを永続的に保管できる場所を構築することです。

短期的には、一連の過去の分布を推定するモデルの開発を支援すること、またフォーカスエリアA、フォーカスエリアBの取り組みのためのガイドラインを策定し、安定的に集約データを保管し、モデルの精度を最大化できるような仕組みを構築することが求められます。
中期的には、モデルの可視化およびアルゴリズムに取り組みを集中し、生物多様性の変化を背後で操る主要な駆動因（ドライバー）を探測をモデル化するツールの開発のサポートへと結びつくでしょう。

証拠索するべきです。長期的には、これらの理解が気候変動や土地利用の変化、侵略的外来種等の人為的な圧力に対する生物多様性変化予*D3. 生物学的システムのモデル化
分子から生態系に至る仮想モデルを構築する。
進展情報：最小（更なる研究が必要）と言えます。しかし、残念ながら、こういったモデル、すなわち基本的に種の分布と環境データの関係性から得られる知見のみでは、多様な生態系の複雑性を全て表現することはできません。実際の生物分布は、環境との関係だけでなく、種が持つ生理的な特徴や行動、対象種が食物連鎖の中で占める位置、他種との競争、相互作用といった様々な要因によって決定されています。集約された種の形質デー
タ（C4）を組み込むことで、現状のモデルは大きく改良されることでしょう。例えば海洋、淡水、陸地のように、どんな環境に、どんな* 緊急性の高い問題と考えられるが、これまでの進展は限定的なものにとどまっている。

理解

生物多様性は、分子から生物圏全体に至るまで、様々な強い相互作用によって形成される複雑なシステムであると言えます。マルチスケールの空間モデル化（D1）とトレンド解析と予測（D2）は、それら複雑なシステムを理解しようとする現在の解決策（ソリューション）情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

分類群が生息しているのか理解することは、それらの分布を予測するための基礎情報となります。対象種の繁殖戦略、メタ個体群特性、分散、移動戦略、餌資源の選好性、その他種特性に関する様々な知見は、より綿密なモデリングの実現をサポートしてくれることでしょう。種特性や群集の持つ特性は、生態系システムの挙動に関する、より高度なシミュレーションもサポートしてくれることでしょう。
系統発生に基づく予測モデルによって、形質についての知見がない種についても、可能性の高い推定ができるようになるかもしれません。
この構成要素は、的確な意思決定をするために重要であり、またGBIOの枠組み全体において、必ず実現しなければならない最重要項目の一つであると言えます。これは、緊急を要する重要課題なのです。

これらはそれぞれ極めて複雑な要素です。シンプルな形質データを分布データの検証のために利用した例として、Interim Register ofMarine and Non-marine Genera（IRMNG）が、属レベルの分布を推定するために使用する指標76を挙げます。モデル生物とモデル群集について、これまで多数のモデルが開発されてきました。開発されたモデルのうち有用なものは、利用ガイドライン77を使用して再利用、あるいは統合することも可能となっています。

短期的には、鍵となる種の形質と相互作用を利用して、統合された分布データ（C3）を検証し、またマルチスケールの空間モデル（D1）の結果を評価・改良することができるでしょう。中期的には、統合モデルに組み込まれるであろう形質要因と生物学的モデルを共有し、再利用するための標準形式が必要になるでしょう。長期的には、種ごとのモデルと群集モデルを、双方を改良するために相互的に使用するべきでしょう。

*D4. 可視化と普及
一般市民から研究者、政策決定者に至る全ての人々が、生物多様性情報へアクセスできるようにする。
進展状況：限定的（更なる発展が必要）
何らかの情報を提示する時、その表現方法は時として、情報本体に負けず劣らず重要なものとなります。近年の表現技法の発展は、デー
タの使い方に変革をもたらしました。プロセッサーやソフトウェアの急速な発展によって、情報を視覚的に表現できるようになりました。
それら視覚化手法の多くは、わずか2､3年前には不可能だったものです。我々はゲーム開発者やウェブデザイナー、コミュニケーションの専門家ら、および政策立案者と共同し、生物多様性情報を使ってどのように意思決定支援を行なうか、市民と対話を行なうため、生物多様性情報をどのように提示するかについて真剣に議論する必要があります。全てのリソースを統合し、さらにフォーカスエリアCとも連携し、全ての人がどこにいても生物多様性情報に触れること、生物多様性情報に関する理解を深めること、これらに伴い、生物多様性自体が持つ価値を向上させることの実現を目指す必要があります。生物多様性に対する理解を深めることは、それを保全すべきという政治的意思の形成にとって重要であり、緊急的な課題であるといえます。

既に多くの既存プロジェクトにおいて、双方向的（インタラクティブ）で美しいデジタル地図の表示手法、グラフ化手法、系統樹の描画等が活用され、人々の生物多様性に対する理解を助けています。次のステップは、より多分野におけるアプローチや知見、例えば環境科学や気候分野、社会学などのデータと組み合わせ、生物多様性情報をより美しく、より包括的に表現する方法を検討することです。
分かりやすい図や表は、全ての人に対し、生物多様性情報が持つ重要性や意義、それがもたらす利益を理解するための一助となることでしょう。

短期的には、生物多様性の専門家、ユーザーは情報科学の専門家やデザイナーらと共同していくことが必要となります。この取り組* 緊急性の高い課題だが、進展は限定的なものにとどまっている。

34/35みは中期的に、情報を最も適切かつ効率的な形で提供するというフォーカスエリアCにも貢献していくことでしょう。この実現には、可視化ツールを有効利用していくための新たな規格が必要となることでしょう。長期的には、こうしたツールとアプリケーションが複雑

文化

な自然現象を直感的に理解できる仕組みへと繋がり、研究や政策ニーズ、市民の理解を後押ししてくれることでしょう。

D5. 得るべき新規データの優先順位付け
限られた資源を最大限に活用するために、変化が著しく、不確実性を伴う領域に労力を集中する。
進展状況：限定的（更なる発展が必要）
生態系の変化に対して効果的に対応するためには、変化に迅速に気づき、原因を特定し、適切に行動する必要があります。それを実期待される成果が確実にもたらされているかどうかを監視するため、政治的な介入も必要になります。金銭的、人的に限られた資源を効率的に活用するためには、所有者や機関に捉われることなく、全ての情報ソースを共有し、活用しなければなりません。

データ

現するには、生態系観測の労力を、変化の兆候が表れた場所に集中するよう再配分する必要があります。加えて、対策を講じた後には、

現在、生物多様性と環境変化をモニタリングしている数多くの機関・プロジェクトが存在しています。具体的には、GEOBON、Vital
Signs Africa、ICIMOD：International Centre for Integrated Mountain Development、長期生態学研究ネットワーク (LTER Network：Long
Term Ecological Research Network)、Global Observation Research Initiative in Alpine Environments (GLORIA)、Eye on Global Network of
Networksなどがその代表です78。次なるステップは、観測された変化に迅速に気づき、即座に情報を意思決定者に送信し、迅速な対応が図れる体制を実現することです。既存のモニタリング機関には、他の組織と積極的に協働していけるような柔軟性が求められます。
IPBESの下、既存のギャップを特定し、同時にそれを埋めていける仕組みを構築していく必要があります。

追加データをどう得ればいいかが分かり、データが十分な所ではモニタリングを実施すべき場所を特定できることになるでしょう。長証拠

短期的には、既存のデータがカバーできている範囲、そのギャップや完成度を理解し、それぞれの種や分類群に対する異なったスケー
ルの課題に対して、これらのデータが適切かどうかを見極めることが優先事項になります。中期的には、ギャップが明らかになったら期的には、研究と市民活動がともに同じ焦点、すなわち生物多様性に関する理解を深めることに重点を置くことができるようになるでしょう。地域から全地球規模にわたる様々な共同ネットワークができれば、生態系の変化と、それを脅かす脅威が迅速に発見され、最適な対応を選ぶ意思決定のサポートにつながることでしょう。

理解情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

付属文書 – 地球規模生物多様性情報会議
Annex – The Global Biodiversity Informatics Conference
Organizing committee
Donald Hobern		
Leonard Krishtalka 		
Wouter Los 		
Norman MacLeod		
Erick Mata			
David Schindel		

Executive Secretary, Global Biodiversity Information Facility
Chair, GBIF Science Committee
CReATIVE-B (LifeWatch)
Natural History Museum, London
Encyclopedia of Life (EOL)
Consortium for the Barcode of Life (CBOL)

Workshop leads and the GBIO drafting team
Enrique Alonso García
Consejo de Estado, Spain
Alberto Apostolico		
College of Computing, Georgia Institute of Technology
Elizabeth Arnaud 		
Bioversity International
Juan Carlos Bello 		
Alexander von Humboldt Institute for Research on Biological Resources, Colombia
Dora Canhos 		Centro de Referência em Informação Ambiental (CRIA), Brazil
Gregoire Dubois 		European Commission - Joint Research Centre
Dawn Field 		
Molecular Evolution and Bioinformatics Group, NERC Centre for Ecology and Hydrology,					United Kingdom
Alex Hardisty		
CReATIVE-B (Cardiff University)
Jerry Harrison 		
UNEP-WCMC
Bryan Heidorn 		
JRS Foundation & University of Arizona
Roderic Page 		
Institute of Biodiversity, Animal Health and Comparative Medicine, University of Glasgow,					United Kingdom
Cynthia Parr 		Encyclopedia of Life (EOL)
Jeff Price 			The Wallace Initiative, ClimaScope and University of East Anglia
Selwyn Willoughby 		South African National Biodiversity Institute

Facilitators
Natasha Walker
Bart Slob
Niels Ferdinand

GBIF Secretariat support staff
Sampreethi Aipanjiguly
Olaf Bánki
Vishwas Chavan
Samy Gaiji
Alberto González-Talaván
Andrea Hahn
Tim Hirsch
Anne Mette Nielsen
Éamonn Ó TuamaDavid Remsen
Tim Robertson
Susanne Lønstrup Sheldon
Ciprian Vizitiu
Hugo von Linstow
Katja Wolfhechel Christensen

36/37

Participants
Agosti, Donat
Allen, Paul
Alonso García, Enrique
Ariño, Arturo H.
Baadsvik, Karl
Balslev, Henrik
Belbin, Lee
Berendsohn, Walter
Blum, Stan
Canhos, Vanderlei
Cao, Mingchang
Chenin, Eric
Chettri, Nakul
Cochrane, Guy
Costello, Mark
Dalcin, Eduardo
Daly, Joanne
Davies, Neil
Dulloo, Ehsan
Faith, Daniel P.
Ferrier, Simon
Flemons, Paul
Ganglo, Jean Cossi
Gärdenfors, Ulf
Gray, William Alex
Guala, Gerald Stinger
Guralnick , RobertHammond, Thomas
Hanner, Robert
Hardisty, Alex
Häuser, Christoph
Herrera Bachiller, Alfonso
Hilton-Taylor, Craig
Höft, Robert
Hugo, Wim
Jimenez Rosenberg, Raul
Johansson, Anna Maria
Kelly-Quinn, Mary
Koleff Osorio, Patricia
Kovaleva, Olga
La Salle, John
Llosent de Nárdiz, Maria
Loarie, Scott R.
Lund, Mette
Ma, Juncai
MacDevette, Monika

Plazi
Cornell University
Consejo de Estado
University of Navarra
Norwegian Biodiversity Information Centre
Aarhus University
Atlas of Living Australia
Botanischer Garten und Botanisches Museum Berlin-Dahlem
California Academy of Sciences
Centro de Referência em Informação Ambiental (CRIA)
Nanjing Inst. of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection
GBIF-France/Institut de Recherche pour le Développement
International Centre for Integrated Mountain Development
European Bioinformatics Institute
University of Auckland
Instituto de Pesquisas, Jardim Botânico do Rio de Janeiro
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO)
Moorea Biocode Project
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)
Australian Museum
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
The Australian Museum
Université d’Abomey-Calavi
Swedish Species Information Centre
Cardiff University
U.S. Geological Survey
University of Colorado
UNEP-GEF Scientific and Technical Advisory PanelInternational Barcode of Life (IBOL)
Cardiff University
Museum für Naturkunde
University of Alcalá
IUCN UK Office
CBD Secretariat
South African Environmental Observation Network (SAEON)
Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad
European Commission - DG Research
School of Biology and Environmental Science, University College Dublin
Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad
N.I. Vavilov Research Institute of Plant Industry (VIR)
Atlas of Living Australia
University of Alcalá
Carnegie Institution for Science
European Environment Agency
Institute of Microbiology, Chinese Academy of Sciences
UNEP, Division of Early Warning & Assessment

Iran
United States
Spain
Spain
NorwayDenmark
Australia
Germany
United States
BrazilChina
France
Nepal
United Kingdom
New ZealandBrazilAustralia
French Polynesia
Italy
Australia
Australia
Australia
Benin
SwedenUnited Kingdom
United States
United States
United States
CanadaUnited Kingdom
Germany
Spain
United Kingdom
CanadaSouth Africa
MexicoBelgium
Ireland
MexicoRussian Federation
Australia
Spain
United States
Denmark
China
Kenya

情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

Annex – The Global Biodiversity Informatics Conference – continued
Participants
Mizrachi, Ilene
National Center for Biotechnology Information
Moat, Justin
Royal Botanic Gardens, Kew
Mora, Maria Auxiliadora
Instituto Nacional de Biodiversidad (INBio)
Moritz, Tom		
Nicholls, Miles
Atlas of Living Australia
Owens, Ian
Natural History Museum-London
Pagano, Pasquale
CNR-ISTI
Pando, Francisco
Real Jardín Botánico de Madrid (CSIC)
Roberts, Dave
Natural History Museum-London
Saarenmaa, Hannu
Digitarium - Digitisation Centre of the Finnish Museum of Natural
History and University of Eastern Finland
Saraiva, Antonio
University of São Paulo
Schalk, PeterETI Bioinformatics
Scholes, Bob
Council for Scientific and Industrial Research
Seberg, Ole
Botanic Garden & Museum
Segers, Hendrik
Royal Belgian Institute of Natural Sciences
Seltmann, Katja
American Museum of Natural History
Simiyu, Stella		
Soberón Mainero, Jorge
University of Kansas
Suárez-Mayorga, Ángela
Alexander von Humboldt Biological Research InstituteSvenning, Jens-Christian
Aarhus University
Thuveson, Maria
Swedish Research Council
Turner, Woody
NASA
Ulate, William
Biodiversity Heritage Library
Valland, Nils
Norwegian Biodiversity Information Centre, Artsdatabanken
Vicario, Saverio		
Vieglais, David A.
University of Kansas
Vogel, Johannes
Museum für Naturkunde
Walters, Michelle
Group on Earth Observations Biodiversity Observation Network (GEO BON)
Wang, Yu-Huang
Taiwan Forestry Research Institute
Wieczorek, John
Museum of Vertebrate Zoology
Wilson, Nathan
Encyclopedia of Life
Yang, Xiangyun
Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences

United States
United Kingdom
Costa Rica
United States
Australia
United Kingdom
Italy
Spain
United Kingdom
Finland
BrazilNetherlands
South Africa
Denmark
Belgium
United States
Kenya
United States
Colombia
Denmark
SwedenUnited States
United States
NorwayItaly
United States
GermanySouth Africa
Chinese Taipei
United States
United States
China38/39

略号と頭字語
Acronyms and abbreviations
ABCD
ALA
BDRS
BHL
CBD
CBOL
CEH
CITES
CoL
CRIA
DOPA
EOL
FAT
FISH-BOL
GDM
GEO BONGBIF
GBIO
GLORIAGSC
GUID
ICIMOD
IPBES
IPCC
IUCN
IRMNG
IWDB
LTER
MARTT
NERC
OBIS
OSTP
SANBI
SciELOSDD
SWISST
TDWG
TGICA
UNEP
WCMC
WDPA

Access to Biological Collection Data
Atlas of Living Australia
Biological Data Recording System
Biodiversity Heritage Library
Convention on Biological Diversity
Consortium for the Barcode of Life
Centre for Ecology & Hydrology
Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and FloraSpecies 2000 Catalogue of Life
Centro de Referência em Informação Ambiental
Digital Observatory for Protected Areas
Encyclopedia of Life
Find All Taxa
Fish Barcode of Life Initiative
Generalized Dissimilarity ModellingGroup on Earth Observations Biodiversity Observation Network
Global Biodiversity Information Facility
Global Biodiversity Informatics Outlook
Global Observation Research Initiative in Alpine Environments
Genomic Standards Consortium
Globally Unique IdentifiersInternational Centre for Integrated Mountain Development
Intergovernmental Platform on Biodiversity and Ecosystem Services
Intergovernmental Panel on Climate ChangeInternational Union for Conservation of Nature
Interim Register of Marine and Non-Marine Genera
Interaction Web DataBase
Long Term Ecological Research Network
MARkuper for Taxonomic Treatments
Natural Environment Research Council
Ocean Biogeographic Information System
United States Office of Science and Technology Policy
South African National Biodiversity InstituteScientific Electronic Library Online
Structured Descriptive Data
Semantic Web Informatics for Species in Space and Time
Biodiversity Information Standards
Task Group on Data and Scenario Support for Impacts and Climate Analysis
United Nations Environment Programme
World Conservation Monitoring Centre
World Database on Protected Areas情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

巻末注
Endnotes
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.

37.
38.
39.
40.
41.
42.

For more information about the Global Biodiversity Informatics Conference, see http://www.gbic2012.org/
For a full list of participants, workshop leads and organizers of the conference, see Annex on page 36
Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020, including Aichi Biodiversity Targets – https://www.cbd.int/sp/
http://www.ipbes.net/
Appendix I (Functions, operating principles and institutional arrangements of the Platform) of UNEP/IPBES.MI/2/9,
accessible from http://ipbes.net/plenary/ipbes-1.html
Section B of IPBES/1/INF/10, accessible from http://ipbes.net/plenary/ipbes-1.html#three
Species 2000 – http://www.sp2000.org/; Catalogue of Life – http://www.catalogueoflife.org/
Biodiversity Information Standards (TDWG) – http://www.tdwg.org/
Global Biodiversity Information Facility – http://www.gbif.org/
Encyclopedia of Life – http://eol.org/
Consortium for the Barcode of Life – http://www.barcodeoflife.org/
Biodiversity Heritage Library – http://www.biodiversitylibrary.org/
Group on Earth Observations Biodiversity Observation Network – http://www.earthobservations.org/geobon.shtml
Gibbons et al. 1994
Schofield et al. 2010
GenBank – http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
Biodiversity Information Standards (TDWG) – http://www.tdwg.org/
See for example the GUID and Life Sciences Identifiers Applicability Statement,
accessible from http://www.tdwg.org/standards/150
United States Office of Science and Technology Policy – http://www.whitehouse.gov/administration/eop/ostp
See the Memorandum for the heads of executive departments and agencies, Feb 22, 2013. Available at:
http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/ostp_public_access_memo_2013.pdf
SANBI – http://www.sanbi.org/
See the National Environmental Management: Biodiversity Act 2004, Republic of South Africa Government Gazette,
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情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

改訳者あとがき
本書は2012年に出版されたGBIO（Global Biodiversity Iinformaticsとして扱われている。以上のように本書の中ではデータから最終

Outlook）『生物多様性情報概況』の意訳版である。GBIOは、2012

的な活用に至るまでの階層的な構造が描かれている。しかしデー

年7月2日～ 4日に、デンマークのコペンハーゲンにおいて開催

タを活用するためには、データの規格が揃っていて相互利用が可された、地球規模生物多様性情報会議GBIC (Global Biodiversity

能で、恒久的に利用されるような環境が整えられるとともに、互Informatics Conference)の成果である。本会議には、70人を超えいにデータを利用しあうようなオープンな考え方や、データを集る生物多様性情報の研究者が集合して開催されたが、残念ながらめて公開することを促進するような、政策的なインセンティブが日本人の参加はなかった。

必要である。このような取り組みや姿勢を、本書ではフォーカス

本書の翻訳は2014年3月に出版された。これは株式会社ゼニス

エリアA「文化」と考え、この「文化」が全フォーカスエリアを通じによって逐語訳されたものであったが、翻訳が極めて正確に原ての基盤とされている。以上のような形で、今日の生物多様性情

文に即していたため、逆に日本語としては若干読みにくい部分も報を取り巻く現況が分析され、将来の方向性が提示されている。

あった。そこでGBIF日本ノード（JBIF）のメンバーが改訳し、さら各構成要素の解説では、具体的なプロジェクトなども引用されて、に読みやすいと思われる形に編集したものが本書である。

具体的な取り組みがイメージできるように配慮されている。

編集にあたっては、以下の点に心がけた。1）著者の意図をくみ

各フォーカスエリアは、一定の書式で記述されている。まず、取り、必ずしも、正確に同じ表現を使った翻訳でなくても、よりそれぞれのフォーカスエリアがどのようなものなのかが簡単に記

読みやすく意図が伝わるように配慮した。2）飾ったり格調を高く述され、背景となる情報が提供される。次に、各フォーカスエリ

するための表現が見られた。これらは除き、よりストレートに意アの構成要素が紹介され、フォーカスエリアの進展状況が続く。

図が伝わるように配慮した。3）わかりにくい用語や日本語として次に「優先事項と関連要素」として、そのフォーカスエリアの構成

あまり馴染みがない単語については解説・用語集（巻末）を付ける

要素が他のフォーカスエリアの構成要素とどのように関連していことによって、より理解が促進されるように配慮した。4）その他

るかが議論される。生物情報学のフォーカスエリアの各要素が単のスタイルについては、おおむね原文に即するようにした。

独で進歩するものではなく、互いに依存しあって進歩することが編集にあたっての訳の見直しは神保宇嗣（国立科学博物館）・細

理解できるだろう。

矢剛（国立科学博物館）・伊藤元己（東京大学）・大澤剛士（農業環

次に紹介されるのは、各フォーカスエリアを実践している実境技術研究所）がそれぞれ、「A：文化」
・「イントロ、B：データ」
・

際のプロジェクトの例である。これらはURLを伴っているので、「C：証拠」・「D：理解」のフォーカスエリアを担当した。

興味のある読者はそれぞれのプロジェクトをチェックされるとさて、本書は生物多様性情報をより活用するために、現状がどよい。

のようになっているかについて評価し、その将来展望を占うもの

次に、それぞれの構成要素について個別に議論される。まず、である。現在のBiodiversity Informatics（生物多様性情報学）を構成

各構成要素の進展状況が再度評価され、その後に各構成要素の現する分野全体を「理解」・「証拠」・「データ」・「文化」という4つの状と展望が議論される。その最終段落では、優先事項が短期・中期・

フォーカスエリアに分け、各フォーカスエリアを5つの中核とな

長期に区別されながら紹介されている。

る構成要素に分析し、そのそれぞれについての現状（進展状況）と

読者においては上記のような構成を念頭において、本書をお読

今後の展望を述べる形になっている。最終的な目標は最後に出てみになり、自分たちの立場・環境から、オープンな生物多様性情

くるフォーカスエリアD「理解」（生物多様性情報を様々な応用分野

報の利用にどのような形で貢献できるのか考えていただければ幸に活用すること）に設定されているが、これを支えるのがフォーいである。また、原文および原訳版もご一読いただければ幸いでカスエリアC「証拠」である。ただし、ここで言う証拠とは、一般ある。

に日本語で言う「証拠」－物的証拠＝標本や個別のデータ－ではな

本書をまとめるにあたり、GBIOの元データを提供してくれた

く、個別のデータや物的証拠をデジタル化し、構造化してまとめ

GBIF事務局に感謝する。また正確な原訳を提供してくれた株式会

た、ある程度のまとまりを指している。この「証拠」を下支えして社ゼニスに感謝する。

いるのは、生物標本のデータや観察情報、塩基配列、文献情報に他ならない。これらが本書の中ではフォーカスエリアB「データ」

改訳者一同42/43

解説1

オープン化、オープンデータ open data
データ公開に関する考え方の一つで、一般に「あるデータやコン

データを「オープンデータ」として公開する際には、わかりやすい

テンツを無償かつ、再利用、再配布可能な形で公開すること」を形で、そのデータがオープンであることを宣言する必要（データポ

意味し、それに従って公開されたデータを「オープンデータ」と呼リシー表示）があり、多くの場合、クリエイティブ・コモンズ・ラ

ぶ。より具体的に示すと、1) 利用できる、そしてアクセスできる、

イセンスCreative Commons License（CC）が利用される（クリエイ2) 再利用と再配布ができる、3) 誰でも使える、という3点を全てティブ・コモンズ・ジャパン, 2014）。なお、生物多様性情報に関満たすことが「オープン化」の要件とされている（Open Knowledge

するオープンデータについては、大澤ら（2014）に詳しいので、そFoundation 2012）。オープン化されたデータ、コンテンツは、個ちらも参照されたい。

別的な利用許諾を取ることなく、データの加工、他の情報と組み合わせての再配布等を商用利用を含めて自由に行うことができる。

（大澤 剛士）引用Open Knowledge Foundation（2012）Open Data Handbook Documentation, Release 1.0.0. http://opendatahandbook.org/
大澤 剛士・神保 宇嗣・岩崎 亘典(2014)「オープンデータ」という考え方と、生物多様性分野への適用に向けた課題, 日本生態学会誌 64：153 - 162 .
クリエイティブ・コモンズ・ジャパン（2014年8月アクセス） http://creativecommons.jp/licenses/

解説2

セマンティック・ウェブ semantic web
セマンティック・ウェブは、様々なデータをコンピューターなど

それぞれ書くことができる。機械は、述語の「以下の標本番号を持の機械が理解可能な形でウェブ上に記述する標準的な方法を提供

つ」「以下の年に採集された」の違いによって、同じ目的語の2014ですることで、データのグローバルな検索・発見や利用を容易にす

あっても違う事象を表していることを認識できる。別の標本Bの標る仕組みである。

本番号が3000であることは、主語「標本A」述語「以下の標本番号を持つ」
目的語「3000」で表され、この述語「以下の標本番号を持つ」
を様々な情報共有は、インターネットを介して行われることが多い。

共通で持つことによって、標本Aの2014と標本Bの3000が同じ項目

その根幹技術の一つが、インターネットを介して文章を読んだり、を表していると認識できる。

リンクをたどって別の文章へ移動できる「ワールド・ワイド・ウェブ（WWW: World Wide Web、「ウェブ」と略される）」という仕組み

セマンティック・ウェブを実現するために、様々な概念や仕様がである。ウェブは、文章あるいは文章上に書かれている情報を人提唱されている。具体的には、各用語をネット上で区別するため

間が読むことが目的であり、多くの場合、表であっても文書としのID（URI: Uniform Resource Identiﬁer）、主語・述語・目的語を記て書かれている。すなわち、ウェブページの内容は、人間が見て述する方法（RDF: Resource Description Framework）とその検索言理解はできるが、機械がその情報が何であるかを理解し処理する語（SPARQL: SPARQL Protocol and RDF Query Language）、用語とことはできない。

用語の関係を体系化して記述する方法（ontology オントロジ）などがある。実際にセマンティック・ウェブの技術を用いてウェブ上

一方で、インターネット上に多くの情報が蓄積し、技術の発展ににデータを公開する方法を取り決めた技術としてlinked dataリンよって多量の情報が処理できるようになった現在では、ウェブ上

クトデータがある。

の多量の情報の中から、意味のある情報をいかに取り出すかが重要になる。しかし、機械はウェブ上の文字列や数字を解釈できな

セマンティック・ウェブ技術を用いてウェブ上に情報を公開する

いため、現在の仕組みでは限界がある。例えば、2014という数字ことで、データの様々な活用が可能になる。これまでの「文書のウェ

があった時、人間は「記録年：2014年」と書いてあれば年号として、

ブ」の検索エンジンでは、文章中に「2014」という数字だけで出てく「標高：2014m」であれば標高として解釈できるが、機械にはそれる年を検索することはできない。ところが、「データのウェブ」
では、ができない。また、検索ができても、公開されている各データベー

述語によって2014という年号そのものを検索することが可能にな

スに限られており、あらゆるデータをまとめて検索することもでる。また、ある分野のある項目を別の分野で同じ項目を記述する

きない。それを可能にするのが「ウェブ」の概念を作ったティム・のに使うようにすれば、分野を超えたデータレベルでの連携が可

バーナーズ・リーによって考案されたセマンティック・ウェブで能になる。例えば、「種名を持つ」という概念は、標本や観察記録ある。そのため、従来のウェブを「文章のウェブ」、セマンティック・

だけで無く、分子情報、保全情報、あるいは食品や薬品の材料まで、ウェブが提供する仕組みを「データのウェブ」ということがある。

様々なもので用いられる可能性がある。以上の利点を生かし、同じ述語を用いてデータを公開できれば、様々な情報を関連づけてセマンティック・ウェブの世界の基本は、現在のウェブを拡張し、検索することができるだろう。実際、様々な情報を誰でも利用可

ウェブ内の記述されているデータを構造化することで、機械が認能にすることを目的としたオープンデータ活動においては、リン識可能な注釈を付けることである。具体的には、データを「主語・クトデータが標準的かつ奨励される公開方法とされており、リン

述語・目的語」の3つの要素で表現する。例えば、ある標本Aの標本

クトデータで記述されたオープンデータはリンクトオープンデー

番号が2014番であることは、主語「標本A」述語「以下の標本番号を

タ（LOD : linked open data）といわれる。

持つ」目的語「2014」の3語で、同じ標本の採集年が2014年であるこ
とは、
「標本A」
「以下の年に採集された」「2014」という3つの要素で、（神保 宇嗣）情報化時代における生物多様性科学の現状と展望

用語集

Identiﬁer)、文書をはじめネット上のリソースに対する永続識別子DOI (Digital

ABCDスキーマ(ABCD schema)

る URN (Uniform Resource Name) などがある。

Object Identiﬁer)、
ライフサイエンスに関して用いられる永続識別子 LSID (Life
Science Identiﬁer)、セマンティック・ウェブ等で用いられ場所の形で表現す

Access to Biological Collection Data (ABCD) Schema。様々な標本や観察デー
タのデータベースの形式を統一させるために作成された標準形式。主にヨー
ロッパで用いられている。Darwin Coreよりも項目数が多く（1000項目以上）
様々な用途に利用可能だが、逆に複雑すぎるという意見もある。

GPS
グローバル・ポジショニング・システム（Global Positioning System, 全地球測位網）。アメリカ合衆国によって運用される衛星測位システムの一般名称で、現在位置の座標を取得することができるシステム。日本では2010年9月

オープンアクセス(open access)ある情報について、自由な入手と利用を可能とすること。特に、論文誌などの学術情報をインターネットを通じて誰でも利用できるようにすること。

可視化（見える化）(visualization)
直感的には理解することが難しい現象や概念を、データによって、より直感的に理解できるように示すこと。特に、データを整理しグラフ・模式図・地図へのプロットなどで図解すること。

に実用試験機「みちびき」が打ち上げられ、国産システムの運用体制確立が進ギャップ(gap)

められている。

理想の状態と現実の状態との間の差異。二つの状態における差異。

ICT(Information and Communication Technology)

駆動因(driver)

情報通信技術。かつて日本では情報技術（IT）と省略されていたが、国際的にある事象を起こす背後に存在する重要因子。直接要因（圧力：Pressure）とはは単に情報を扱うだけではなく、それを共有し、さらに発展的な利用に供す区別する。生物多様性においては、例えば「人口増加」という駆動因によってるための共有・通信技術も含めた技術として理解されている。最近、本邦で「都市開発」という圧力がかかり、生息場が破壊されるというように使う。

も、かつてのITはICTと呼ばれ、理解されるようになった。

クラウドコンピューティング(cloud computing)アーカイブ(archive)

インターネットを介して提供される様々な機能やサービス。利用者はソフト

1) 書庫、文書館から転じて、情報の長期保管を目的とした倉庫およびそのシウェアのインストール作業やサーバー運用の手間無く様々な機能をすぐに使ステム。 2) データとデータに関する情報（メタデータ）をまとめて保存する

うことができる。データ保存サービスやグループウェア（社内情報共有シスこと。該当する複数のファイルをまとめて一つにしたファイルをアーカイブ

テム）など、様々な商用サービスがある。

ファイルという。

愛知目標(Aichi Target)

クラウドソーシング(crowdsourcing)
不特定の協力者によって必要な処理を行うこと。例えば、生態写真の種同定

2010年名古屋で開催された第10回生物多様性条約締約国会議（COP10）におや、標本ラベル写真からのデータ読み取りなどを、多数のボランティアの力いて採択された、生物多様性保全のための目標のこと。2020年までに「生物を借りて行うようなことを指す。

多様性の損失を止めるために効果的かつ緊急な行動を実施する」ための20の個別目標からなり、長期的には2050年までに「自然と共生する世界」を実現することを謳っている。

クリアリングハウス(clearing house)
もともとは手形の交換所の意味で、情報処理の用語としては、様々な形にデータを変換するための拠点として機能する場所。様々な情報を集積し、利用者

アノテーション(annotation)が一元的に検索するための情報システムを指すこともある（例：生物多様性

GBIOにおいては、データに紐づけられる形で追記された注釈データ。標本デー

クリアリングハウスメカニズム）。

タであれば、「該当データは下記の種の誤同定である」といった同定に関する注釈が、塩基配列データであれば、その配列が表す遺伝子発現や作り出されるタンパク質に関する注釈などがある。

構造化データ(structured data)
データベース等で処理が行えるように、情報を項目ごとに厳密に定義し、それに沿って分解・整理された情報。例えば標本・観察データであれば、いつ、

インセンティブ(incentive)

どこで、のように分解することで構造化データとして記述できる。知識や経仕事をする上での「やる気」を起こさせる材料。ごほうび。

験などのデータは、構造化がしにくく、非構造化データとよばれることがある。

インデックス付け(indexed)

ストレージ(storage)

データベース等に含まれる情報に素早くアクセスするためには、どのようなデータの永続的な保存装置。ハードディスクやフラッシュメモリのようなも情報がどこにあるかをあらかじめ整理しておく必要がある。インデックス付のから、サーバーなどの大型のものまでを指す。

けとは、検索対象となる情報を抽出し、その格納場所とともに一定のルールに従って整理する事である。

ウェブポータル→ポータルサイト

永続的識別子 (persistent identiﬁer)
ネットワーク上で個物を特定するための固有のID（識別子）。ネットワーク
上のどこから公開されても不変（永続的）のため、複数の個物の同一性が保証 で き る。 永 続 的 識 別 子 の 例 と し て は、Open Software Foundationに よる永続識別子標準仕様である UUID(Universally Unique Identiﬁer)、UUIDの実装の一つでGBIFで個物のIDとして利用されている GUID (Global Unique

成功事例(best practice)→ベスト・プラクティス

相互運用性(interoperability)
データ形式などが異なる複数の情報処理システムの間でデータのやり取りを可能にし、交換したデータを利用できるようにするためのしくみ。

ソーシャルメディア(social media)
インターネットなどのネットワークを通じて、個人が発信した情報コンテン
ツを伝え共有することを目的としたシステム。情報交換を行う掲示板システ
ム (BBS) 、画像・ウェブサイト情報などの共有システム、様々なサービスを介して交流を行うソーシャル・ネットワーキング・サービス (SNS) などがある。

44/45ダーウィンコア(Darwin Core)

ベストプラクティス（成功事例）(best practice)

基本的な生物多様性情報を記述するために提案された標準的なデータ項目。

経験によって明らかになった、最善の運用例や効率的な作業方法など。

もともとはアメリカで使われてきたが、その後TDWGによって標準として策定され、GBIFの標本・観察情報および種名チェックリストのデータ項目として採用されている。現行バージョンでは、個々のレコードは、学名や地名、日時など、100を超えるフィールドからなる。

タグ付け(tagged)
ファイルや情報に短い単語やフレーズ（タグ）を付けて、情報の整理すること。
おもに検索や一覧を行う際の手がかりとする目的で用いられる。アノテー
ションもタグの１種である。

ポータルサイト(portal site)
ウェブ上に存在する様々な情報へのアクセスの入り口となるウェブページあるいはウェブサイトのこと。GoogleやYahoo!などの検索エンジンは汎用のポータルサイトであり、GBIFは世界の生物多様性情報のポータルサイトである。ウェブポータルとも言う。

ボキャブラリ (vocabulary)
用語集、語彙。情報学的では、機械的に処理ができるように、ネットワーク
上でグローバルなIDに紐づけられる形で区別され、かつ厳密に定義された用ツール(tool)

語の集まりを指す。生物多様性情報分野でよく使われるものとしては、コン

単機能あるいは比較的目的を限定したソフトウェア（プログラム）のこと。例

テンツの作者やタイトル・作成日といった書誌的な情報（メタデータ）を記

えば、学名を自動的に属名と種小名に区切る、というようなプログラムを指述するDublin Core、生物多様性情報分野の基本的な項目を記述するDarwin

す。他のソフトウェアの補助的な役割のことが多い。

Coreなどがある。

データパブリッシャー (data publisher)

メタデータ(metadata)

GBIFへデータを提供している個人・研究機関・団体・ノードなどの集団。デー

各データに関するデータ。例えば、データの作成者、知的財産権表記など広タ提供者（data provider）。

く用いられる情報から、本や論文の書誌情報（本のタイトル・サマリー・雑データフォーマット（データ形式）(data format)
データを記述・保存するための形式。1) ファイル形式（例：カンマ区切りテ
キスト、エクセル形式、JPG・TIFFなどの画像形式等）2) 各項目名とその型（文
字・数値等）などのデータ書式、などを指す。

データマイニング(data mining)
ビッグデータの解析を通し、小サイズのデータからは得られない新たな知見を得ること。例えば、コンビニで紙おむつを買う男性は、ビールも買うことが多い、というような、予想しがたい関係を大量のデータを処理することによって発見すること。

ドライバー (driver)

誌名など）のように各分野に特化したものまで様々である。データそのものを正しく利用したり、メタデータのデータベースを通じてデータの存在を発見できるなどの効果がある。

メタ個体群特性(meta population characteristics)
局所的集団（局所個体群）が複数集まり、それぞれの局所個体群は生成と消滅を繰り返しながらも全体では存続しているという個体群モデルのことである。交流がある複数の局所個体群をまとめてメタ個体群と呼ぶ。

モデリング（モデル化）(modeling)
本分野においては、複雑な生物現象を単純化し、定量可能な数式等で表現す
ること。

→駆動因

モデル化(modeling)

ナレッジベース(knowledge base)→モデリング

知識ベースともいう。既存の知識を集約し、あらたな知見を得るための枠組

用途適合性(ﬁtness-for-use)

み。人間が検索して参照する知識情報の保管庫から、データマイニングをは使用するニーズや目的にあったデータが提供されること。

じめとした解析手法、自然言語解析技術を利用した情報処理システムまでその形態は様々である。

リソース(resource)
1) データ処理に用いられる情報処理装置の様々な資源（CPU、メモリ等）。 2)

ビッグデータ(big data)

データベースなどで公開されている具体的なデータのまとまり。 3) セマン

明確な定義があるわけではないが、一般に「旧来の技術では扱うことができない

ティック・ウェブにおいては、識別子によって区別されるおのおのの情報。

巨大データ」のことを指す。例えば、一般に使われるリレーショナル・データベー
スでは処理しきれない程度のデータは、ビッグデータと呼ばれる場合が多い。

リポジトリ(repository)
様々な情報の倉庫およびそのシステムを指す。ソフトウェア開発においてはプラットフォーム

開発に関する全ての情報の一元的な保存場所を指すが、大学や研究所の情報

情報システムを動作させるための基盤となる環境。必要なソフトウェアを動を集積して公開する「機関リポジトリ」などの例もあり、アーカイブとの区別作させるためのハードウェア、基盤ソフトウェア、ネットワーク環境、必要は曖昧である。

なネットワーク上のサービスなどが含まれる。また、政策分野などでは、不特定多数が利用する情報システムの構築と維持に必要な基盤環境全体という意味でも用いられる。

リモートセンシングデータ(remote sensed observation)
人工衛星や飛行機などの離れた場所から、様々な環境の情報を測定されて（リモートセンシング）、得られたデータ。飛行機画像、自動撮影カメラ画像など、

フレームワーク(framework)

人間の手によらない機械処理によって得られたデータを指すことが多い。ま枠組み。データベースにおけるデータの形式や情報処理の目的などは多様だ

た、一時期に大量のデータが得られることが多い。

が、その多様性の自由度を規定するもの。ICTにおいては、データ処理等を行う基盤設備を指すことが多い。

プロトコル(protocol)
外交儀礼や礼儀作法といった意味から転じて、コンピューターの通信・接続する上でのきまり。通信の手順や、コンピューターどうしでやりとりされる
データ形式などが含まれる。

リンクトデータ(linked data)
セマンティック・ウェブ技術を利用して情報をウェブサイトから公開するために定められた方法に従って作成されたデータ（解説２を参照）。

https://www.facebook.com/biodiversityinformatics

地球規模生物多様性
情報概況@biodiversityinf
info@biodiversityinformatics.org

原

訳：株式会社改訳：伊藤

意訳・拡大版

ゼニス

元己（東京大学）［Focus Area C, 用語集］

大澤剛士（農業環境技術研究所）［Focus Area D, 用語集, 解説］

Design: Hoogs design

神保宇嗣（国立科学博物館）［Focus Area A, 用語集, 解説］細矢剛（国立科学博物館）［Introduction, Focus Area B, 用語集］

Printing: 佐藤印刷株式会社

改訳調整：戸津福田

久美子（国立環境研究所）
知子（国立科学博物館）

Production coordination: GBIF Secretariat
Printed according to Nordic Ecolabel
sustainability standards

ISBN: 978-4-87803-039-0