e-研究インフラの海外動向―これからの科学技術の国際競争の分け目か？
船守 美穂
国立情報学研究所 情報社会相関研究系
funamori@nii.ac.jp

The World-wide Trend towards e-Research Infrastructure—Will it be the key
factor for S&T international competitiveness?
Miho Funamori
Information and Society Research Division, National Institute of Informatics
概要
研究者の研究活動が ICT と常時連動するようになったのに伴い、欧米を中心に世界では、物理的な研究インフラを補完する「e-研究インフラ」を整備することに力を入れ始めている。たとえば計測機器から出力された実験データが半自動的にこうした e-研究インフラに吸い上げられ、データを保存・共有・公開したり、当該インフラ上で提供される解析ツールにより解析したりすることができるようになる。あらゆる分野の研究者が大量のデータを扱う必要のある「データ集中科学」の時代において、こうした e-研究インフラの整備は科学技術における国際競争の分け目となると認識されている。
他方、日本においてこのような認識はなされていない。このため物理的な研究インフラを補完するデータベースや解析プラットフォームが併設されても、それは物理的研究インフラの全体予算の範囲内で行われ、手薄である。人員が十分に配置されず、担当者が疲弊している場合も多い。しかしこのような状況では日本の科学技術における国際競争力弱くなる一方である。
本小論は、世界における e-研究インフラへの取り組みの動向を紹介することを通じて、日本における e-研究インフラに対する認識を高めることを目的とする。
当該研究データを利用・生成している研究者自身

1

はじめに―研究データ管理への流れが、たとえばバージョン管理やデータの所在、共世界では学術研究活動の過程で生成される「研同研究者とのアクセス権の管理等で混乱せずに、究データ」を管理しようとするイニシアティブが自身の研究データを把握・管理できている状態を多層において始動している。

指す。しかし次の段階としては、研究の透明性や「研究データ」とは極めて広い概念であるが、説明責任の観点から、外部からの要求に対して必分野を問わず、研究者が研究活動を行う際に生成要なデータを速やかに公開可能なように管理できしたり、利用したりするデータのことを指す。たている状態を指し、更に進むと、これら研究デーとえば、実験や観測データ、アンケートやインタタが当該研究者以外の主体によって再利用可能なビュー等の社会調査のデータ、計算機シミュレー状態で提供される状態を指す。

ションにより得られたデータなどがある。こうしこうした研究データ管理が追求される背景とた一次データを解析した結果のデータも、研究デしては複数ある。一つには、ICT が普及し、学問分ータに該当する。また統計データや気象観測等の野を問わず、研究者が大量のデータを扱うように既存の公開データを自身の研究目的のために加なり、「データ集中科学」とも言われるような時代工・整形したデータや、学術研究コミュニティやに突入ことがある[1]。たとえば計測機器から細か一般においてデータが利用しやすいよう整備したいサンプリングレートで自動計測がなされ、大量データベースなどもこれに含まれる。のデータが出力されるようになった。人文系など

これら「研究データを管理する（research datamanagement, RDM）」とは、第一段階においては、伝統的にデータ解析とは縁の遠かった学問分野においても、ディジタル・ヒュマニティーズなどに見るように、人文系の学問領域に対して、データ2

e-研究インフラ構築に向けての動向からのアプローチがなされるようになっている。
また社会の課題解決等学際領域の研究がなされ、研究データを管理するためには、なんらかの情複数の分野のデータが統合して利用されるように報インフラが必要である。以下では e-研究インフなった。これまでデータをそれほど扱わない分野

ラ構築に向けての歴史的展開と具体事例を示す。

でも大量のデータを扱うようになったことから、これらデータを適切に管理するニーズがあらゆる分野で生まれた。同時に、ICT の普及により共同研究が容易となり、データを共有したり、研究プロジェクトへの関わり方によってアクセス権を変えた設定としたりする必要が生まれた。これはい
わば研究者や研究グループの、研究遂行上の利便性を高めるための、研究データ管理である。
一方、説明責任を求める要求も、研究データ管理の流れを後押ししている。説明責任への要求には二つの流れがある。一つは研究不正が多様な分野で勃発するようになり、論文等の研究成果の裏付けする研究データの公開が要求されるようになった。近年、複数の学術雑誌において、論文を執筆する際に利用されたエビデンス・データを、論文とともに公開することが求められるようになっている。これらは学術雑誌のサプルメンツに、あるいは外部のデータ・リポジトリにて公開される。
もう一つは、公的研究資金による研究成果は公開し、社会に還元していかなければいけないという流れである。これについては欧米を中心に、研究助 成 機 関 が 「 研 究 デ ー タ 管 理 計 画 （ DataManagement Plan, DMP）」を研究費申請書に添えることを義務化しだしている。またこの研究データ管理計画に基づいて実際に研究データが管理されたかをモニタリングすることも想定されている。
研究データ管理に関しては、こうした助成機関による義務化が、最も強制力を働かせている。
研究データを管理する、より積極的な理由としては、研究データの再利用を促進しようとするものがある。政策的には、中小企業などが研究デー
タを利用することにより産業上のイノベーションが生まれると謳われているが、より現実的には、学術的な利用による研究進展の可能性であろう。
近年、社会課題の解決等につながる学際領域研究に注目が集まり、異分野のデータを組み合わせる機会が多くなっている。また単一の研究領域であっても、複数のデータを組み合わせて解析をする機会が増えている。

2.1 e-研究インフラ構築に向けての歴史的展開(1) 分野別の学術資源データベース整備
学術研究活動を促進するためのデータ管理の重要性はあらゆる分野で認識されており、古くは分野別の研究資源カタログやデータベースの整備が行われてきた。これの特徴は、当該研究コミュニティにおいて、研究者が共通して利用することの多い学術資源をデータベースとして整備しようとするもので、基礎物理定数や地震、ゲノム、古典籍データなど、いわば「標準データ」に関わる学術資源が、データベースとして整備されてきた。
こうしたデータベース整備の努力は主に、それぞれの研究コミュニティにおいて行われ、当該分野の専門家が専門的な見地からデータの収集、加工、提供を行ってきた。データベースシステムは商用で提供されているものなど、汎用的なものが多くの場合用いられてきたが、一部の理工系の分野では、分野ごとのニーズに照らした情報インフラの開発も行われた。この場合も、その分野の研究者が、情報インフラの開発・整備を行った。
(2) 大規模データのための高速・大規模コンピューティングの適用
一方では情報科学分野の立場から、大型計算機に始まり、グリッドコンピューティングやスーパーコンピューティング、HPC（高性能コンピューティング）など、大容量のデータを高速処理をするための技術開発が進み、これらが、大規模データが用いられる地球科学や天文、素粒子物理学などの分野で利用されるようになった。
ここでは計算機技術に関わる情報科学コミュニティが主体となり、情報インフラを開発・整備しているが、それぞれの分野の研究者も協働し、分野ごとのニーズに照らした技術開発を行っている。ここでの問題は、大規模データを扱い、しかもHPC などの計算機技術を理解し利用することのできる、一部の理工系の分野しか、このような計算機資源を利用するニーズがなかったし、また能力的にも利用できなかったことである。このような事情から、大型計算機を整備・提供する大学等では近年、利用者の獲得に苦慮している。

「欧州オープンサイエる重要な手段の一つとして、ンスクラウド（European Open Science Cloud, EOSC）」(3) e-サイエンス等に向けた流れの形成を図っている[4]。EOSC は、既存の複数の学術資源のデータベース化や高速・大規模コンe-研究インフラを連携し、欧州の 170 万人の研究ピューティングの利用に加えて、ICT 技術の発展者および 7000 万人の科学技術関連の専門家に対に伴いサイエンスが新たな局面を迎えるという考して、研究データを分野横断的に保存、共有、再利え方が、2000 年ごろから提唱されてきた。
「e-サイ用可能な仮想空間を提供することを、構想していエンス」が英国でジョン・テイラー科学技術庁長る。これらは広帯域ネットワークと大容量ストレ官により 1999 年に提唱された段階では、その概念ージ、スーパーコンピューティング能力とともにはまだ(2)に挙げたような、高速・大規模コンピュ提供され、研究者はクラウド上の大規模データセーティングにより支えられたサイエンスを指してットをデータ処理することが効率的にできるよういたが、その後この概念はより広く捉えられるよになるとされる。

うになり、ICT 技術により高度化されたサイエン

EOSC 同様、研究インフラの重要性に着目したス全般を意味するようになった。より大規模なデ政策展開は、各国ごと、また学問領域ごとにあり、ータや、それに伴うより高度なデータ解析により、これらを欧州域内で調整し統合を図る組織体とし新たな学術的発見を得る可能性、異分野のデータて e-IRG（e-Infrastructure Reflection Group）が 2003を統合する可能性、研究者間の共同研究の拡大の年に発足している。e-IRG には、各国の科学技術に可能性などが想定されている。

関連する政府組織や情報インフラを整備する主体

同様の概念は「e-リサーチ」や「Science 2.0」、などが集まり、協議を行っている。また欧州にお近年では「オープンサイエンス」といったキーワける研究インフラの整備計画と予算配分を検討すードで時代を追って推進されている。オープンサる「研究インフラ欧州戦略フォーラム（European

イエンスの淵源となった Science 2.0 あたりからは、Strategy Forum on Research Infrastructures (ESFRI)）」

データ公開や社会における学術データの利用など、では、e-研究インフラの重要性に鑑み、e-IRG に e-サイエンスをよりオープンに進めるといった考え研究インフラに関わる検討を委託し、2016 年の方も含まれるようになっている。

ESFRI ロードマップからは、e-研究インフラの整備計画が、他の分野別の研究インフラの整備計画(4) オープンサイエンスの推進と EOSCと並列して、記載されるようになっている[5]。

(3)に紹介したように、e-サイエンスと類似概念は 2000 年ごろから提唱されてきているが、政策ア

2.2 e-研究インフラの具体事例ジェンダとした「オープンサイエンス」が明確に2.1 節に紹介した e-研究インフラに関わる歴史

用いられるようになったのは、2013 年に G8 によ的展開は主に政策レベルで行われているもので、り研究データ管理に関わる共同声明がなされてか具体的な事例があまり見えてこない。しかしこれらである。経済開発協力機構（OECD）が“Making

らの元で、具体的な e-研究インフラの整備が行わOpen Science a Reality”という報告書を 2014 年にれている。また研究データ管理に関わる政策的・とりまとめ、そうした流れを受けて欧州委員会が技術的検討事項について国際的に検討を行う「リ“Open Innovation, Open Science, Open to the World”

サーチデータ・アライアンス（RDA）」の会合に行という政策提言を 2016 年にした[2][3]。欧州委員

くと、こうした分野別に形成された e-研究インフ

会ではオープンサイエンスを学術政策のみとしてラの整備・運営に関わる担当者に多数、出会うこ捉えるのでなく、「デジタル単一市場（digital singleとができる。

market）」という、産業におけるデジタル化を推し以下にいくつかの具体的事例を示す。

進めるという産業政策の一部として提示した。このため 2016 年の報告書では、オープンサイエンス(1) e-IRG で提示された e-研究インフラの具体事例の推進により、産業上のイノベーションが創出さ

e-IRG では、2010 年に欧州における e-研究インれる可能性が示されている。

フラのあり方について、2012 年には特にデータ管欧州委員会では、オープンサイエンスの推進に理に着目して青写真を描き、2013 年には e-研究イ向けて精力的な議論を行っており、これを実現すンフラの白書をとりまとめている。2010 年および2012 年の報告書（Blue Paper）では、ESFRI が対象とする研究インフラのうち、e-研究インフラの色彩が強いものを一覧している（以下参照）[6][7]。
これらをみると、これら e-研究インフラが人文社会系から理工系、医薬系など幅広い学問分野にまたがり、また大規模実験施設に付随するデータや、地域的に分散しているデータを統合したもの、人文系など比較的小規模ではあるが多様性のあるデータを整備・提供するものなど、多様な e-研究インフラが整備されていることが見て取れる。
【e-研究インフラの色彩の強い ESFRI 対象プロジ
ェクト】
 BBMRI:
Biobanking
andBiomolecular
Resources Research Infrastructure（バイオバンキング） CLARIN: Common Language Resources andTechnology Infrastructure（言語資源）
 CESSDA - Council of European Social Science
Data Archives（社会科学データアーカイブ）
 DARIAH - Digital Research Infrastructure for theArts and Humanities（デジタルヒュマニティー（生物－医学データ連携）
 CRISP - Cluster of Research Infrastructures forSynergies in Physics（物理学）
 DASISH - Data Service Infrastructure for theSocial Sciences and Humanities（人文社会科学）
 ENVRI - Common Operations of Environmental
Research Infrastructures （環境研究）(2) e-研究インフラの個別事例
以下ではいくつかの e-研究インフラを個別に紹介する。通常行われる研究領域に対して、こうした e-研究インフラが併設整備されることで、研究活動がスムースで効率的に行われるようになることが特徴である。
a) NFFA―Nanoscience Foundries & Free Analysis
NFFA は、ナノスケールの材料科学分野のためのデータおよび解析のために、欧州で構築されたe-研究インフラである。欧州諸国に点在する各種材料系の計測機器からはき出される計測値が、その計測条件とともに NFFA に転送され、保存される。あるサンプルを計測したいという研究者は、Xズ）
 ECRIN:
EuropeanClinicalResearchInfrastructures Network（臨床研究）

線回折、NMR、質量分析、電子顕微鏡、微細加工

 ELIXIR – European Life Sciences Infrastructure箇所に吸い上げられる。NFFA は、これら計測値を

for Biological Information（生物情報）
 e-VLBI: Very Long Base Interferometry in Europe（VLBI）
 ESRF: European Synchrotron Radiation Facility（シンクロトロン放射光施設）

解析ツールも備えており、研究者は NFFA 上でデ EuroFEL: Free Electron Lasers of Europe（自由の大学共同利用機関等にあり、全国の研究者によ電子レーザー） KM3NET - The Cubic Kilometre Neutrino
Telescope（ニュートリノ）

り利用されている。しかし計測されたデータは、

 LIFEWATCH – e-Science and technology
infrastructure for biodiversity data andobservatories（生物多様性）
 Preparing for SKA – Square Kilometre Array（SKA）
 European XFEL - European X-ray Free ElectronLaser（X 線自由電子レーザー）【特にデータ管理を必要としている ESFRI 対象プロジェクト】
 BioMedBridges: Building data bridges between
biological and medical infrastructures in Europeなどの計測機器を保有する施設を巡回し、計測をすることとなるが、計測されたデータは NFFA 一ータ解析を行い、論文作成に挑むことができる。
取得されたデータは一定期間を経たら、NFFA 上で公開され、他の研究者が利用可能となる。
日本においても材料系の大型計測機器は、複数個々の研究者が自身が用意した記憶媒体に保存され、研究者自身が用意した商用ソフトウェアや自作のプログラム等で解析される。データ管理も自身ですることとなり、計測を異なる条件で複数回しているうちに混乱することもある。また論文作成後、取得したデータは忘却の彼方にあり、再利用されることも少ないと想像される。NFFA のよ
うな仕組みが国内にもあると、研究活動もスムースになり、成果輩出のスピードアップも図られると想定される。
b) DARIAH―Digital Research Infrastructure for
the Arts and Humanities
DARIAH は、欧州におけるデジタル・ヒュマニティーズの取り組みである。ESFRI プロジェクト

CESSDA は ESFRI の一部と認められたこともあり、の一部であるが、各国政府によっても助成され、これらの間を調整し、社会科学系データの利用可参加国それぞれがデジタル・ヒュマニティーズに能性を最大化しようとしている。

関わる e-研究インフラを提供する。解析ツールやデータ・レポジトリの提供、研修や人材育成のためのワークショップ実施、コンテンツの収集などさまざまな取り組みが行われている。
ドイツが取り組んでいる DARIAH-DE は、ドイツ政府からの強い梃子入れもあり、強力に推進されている。ドイツはインフラ整備に力を入れてい3

考察―日本の現状と展望(1) 日本における政策展開
研究データ管理および e-研究インフラ整備に関わる政策的展開および、それらに基づいて整備されつつある e-研究インフラの具体事例を紹介した。
こうした世界の動向を日本が関知していなかった

るが、単なる技術インフラ提供に留めるのではなわけではなく、日本においても学問分野別に学術く、インフラ提供側の技術者と人文系の研究者の資源データベースが整備され、また大規模・高速共同研究というかたちで、革新的なデジタル・ヒコンピューティングについての世界的な競争にもュマニティーズのツール開発を進めている。たと一、二を争うほどに力が注がれている。しかし「e-えば史料を時間的・空間的にプロットするツールサイエンス」や「オープンサイエンス」といった抽や、変則的に文字や図がレイアウトされている古象的な政策アジェンダが提唱されるようになった

典籍について図とテキスト部分とを自動判別する

ころから、日本は世界の動向に遅れを取りだしてツールなど、複数の研究領域で利用可能なツールいるようである。

を開発する。開発するツールは、人文系および情「e-サイエンス」や「オープンサイエンス」と報科学系の専門家からなる審査委員会にて審査し、いった標語が日本で認識されていないわけではな決定する。

い。日本学術会議における議論を追うと、2008 年c) CESSDA―Consortium of European Social
Science Data Archives
CESSDA は、欧州各国で開発・整備されている社会科学系データアーカイブのコンソーシアムである。現在、格メンバー国において整備されている社会科学系データアーカイブを横断的に利用可能とするよう、調整・整備を進めている。
社会科学の分野では伝統的に、データアーカイブを整備しデータを公開・共有することの重要性が認識されてきた。一部の国では、各国の政府統計のためのデータ収集と管理を社会科学に強い大学等学術機関に委ねてきた、という歴史がある。
また英国などでは社会科学系リサーチカウンシルが早い段階から、研究者が行ったアンケート等の社会調査のデータを共有することの重要性を認識し、研究助成を受けた研究者や研究グループに、研究プロジェクトを通じて得た社会調査データを公開することを義務化してきた。このため英国には、UK Data Archive という、これら社会調査データ等を管理・公開するデータアーカイブがエセックス大学内に設置されている。
こうした各国で整備された社会科学系データアーカイブの運営体制やデータの充実度、データポリシーは国によってまちまちではあるが、には E-サイエンス分科会、2014 年には国際サイエンスデータ分科会、2016 年にはオープンサイエンスの取組に関する検討委員会が設置され、それぞれにより提言がとりまとめられている[8][9][10]。
提言には、これら政策アジェンダに関わる世界の動向が記され、世界と同様の認識が提示されている。しかし多くは報告書止まり、もしくはなんらかの取り組みがなされても小規模で、学術のあり方をデジタル時代に合わせたものにするために根本的に考え直すという流れには、学術的にも政策的にも、なっていない。
物理的な研究インフラに e-研究インフラを併設整備することで、研究活動をスムースかつ効率的に促進できるようになるという認識も、欠落しているようである。日本学術会議では「学術の大型研究計画に関するマスタープラン」を 2010 年、2014 年、2017 年に発表しているが、そこには e-研
究インフラへの言及はない[11][12][13]。欧州の研究インフラ欧州戦略フォーラム（ESFRI）のロードマップにおいて e-研究インフラが特出しされているのとは大違いである。
(2) 日本の研究現場における現状
ひるがえって学問領域ごとに整備されている学術資源データベースやその解析ツールをみると、老朽化し貧弱な整備状況が浮かび上がる。これら

究インフラへの言及には事欠かない。他方、ICT やデータベースや解析ツールは多くの場合、物理的クラウドなどのバーチャル空間については、現実研究施設の研究予算の一部を利用して開発・整備的な実感をもって検討をすることが出来ていないされており、一方では全体予算が縮小傾向にあるようである。E-サイエンスやオープンサイエンス

ため、予算削減の影響を最も受けやすい領域とななどの標語は掲げられ、それに伴う基盤開発などっているのである。

が行われても、そうした抽象的な次元に留まったデータベース等を開発・整備する人員も貧弱で、施策となっている。

疲弊している場合が多い。当初は学術資源コンテ他方、研究の現場では、それぞれの分野の研究ンツを収集・整備するなど、当該学問領域に関わ者等が、そうしたバーチャルな次元への対応もしる専門性を活かした仕事ができていたのに対して、ており、疲弊している。
「e-研究インフラ」の認識

情報セキュリティなどの問題が多発し、情報インがなされ、そうしたところに特別の予算・人員のフラの管理に関わる仕事が中心となってきている配備がなされている諸国と競争していく上で、大のである。こうした情報インフラ整備の業務は、きなハンディがある。

当該学問領域コミュニティでは十分には評価され日本においても、デジタル時代における学術活ないため、当該分野で研究者としてのトレーニン動を促進する上での「e-研究インフラ」の重要性をグを受けてきた者にとっては、やりがいを十分に認識し、対応を図った方が良いのではないか。物持てない仕事となっており、学術資源データベー理的な研究インフラに付随する e-研究インフラや、ス等がますます貧弱になるのに拍車をかけている。

e-研究インフラを媒体とした研究コミュニティに各学問分野の研究者も疲弊している。近年研究おけるネットワークの緊密化など、複数の形態がデータが大量に取得され、その管理・解析が追いありえるように思う。またこうした e-研究インフつかないのである。一次データだけでなく、中間ラの整備にあたり、当該分野の研究者にのみ依存データや論文作成時のデータがあり、その履歴をするのではなく、そうした e-研究インフラに関わ記録したプロトコルなどもある。またそうしたデる研究コミュニティや専門家集団が形成されるとータに関わるファイルだけでなく、学会等の発表良い。そうした分野を直接のターゲットとして予資料、論文、学内外での広報資料があり、さらには算が継続的配分されることで、そうした専門家集研究助成を得るための研究提案書やその中間・最団におけるキャリアパスも形成される。

終報告、また経費執行に関わる事務書類もあり、e-研究インフラ整備が、政策、予算、人員、研究ラボが大所帯になるほど、管理が難しくなる。近の現場等で充実することによって、科学技術にお年は共同研究も多く、これらではクラウド上のドける国際競争に有利になることが期待される。

ライブでデータが管理されることが多いため、誰が最後まで責任をもって管理すべきデータなのか曖昧なまま、研究プロジェクトが終了し、データや関連資料がそのまま置き去りになることも多い。
データを解析をするための解析ツールについても、研究者ごとに解析ツールを用意する必要があり、研究資金の有無により解析可能性が変わってくる。これは解析ツールをまかなえない研究者にとって不利なだけでなく、解析されたデータや論文等の研究成果を横断的に比較し、新たな知見を得ようとする上でも、不便である。
(3) 展望―「e-研究インフラ」の重要性にかかわる認識の必要性
日本は科学技術立国として古くから物理的な研究インフラの重要性は認識しており、各期の科学技術基本計画をみても、重点投資する物理的研

参考文献[1] Toney Hey, “The Fourth Paradigm: Data-intensive
Scientific Discovery,” Microsoft Pr, 2009.
[2] OECD, “Making Open Science a Reality,” 2015.
[3] European Commission, “Open Innovation, OpenScience, Open to the World,” 2016.
[4] European Commission, “European Open ScienceCloud,” 2016.
[5] European Strategy Forum on Research
Infrastructures, “ESFRI Roadmap 2016,” 2016.
[6] E-Infrastructure Reflection Group, “e-IRG: Blue
Paper on e-infrastructure,” 2010.
[7] E-Infrastructure Reflection Group, “e-IRG: The
Blue Paper on Data Management,” 2012.
[8] 日本学術会議 情報学委員会 E-サイエンス分科会「日本における E-サイエンスの推進に関する諸課題」（2008）[9] 日本学術会議 情報学委員会 国際サイエンスデータ分科会「報告：オープンデータに関する権利と義務―本格的なデータジャーナルに向けて―」（2014）[10] 日本学術会議 オープンサイエンスの取組に関する検討委員会「提言：オープンイノベーションに資するオープンサイエンスのあり方に関する提言」（2016）[11] 日本学術会議 科学者委員会 学術の大型研究計画検討分科会「提言：学術の大型施設計画・大規模研究計画―企画・推進策の在り方とマスタープラン策定について―」（2010）[12] 日本学術会議 科学者委員会 学術の大型研究計画検討分科会「提言：第 22 期学術の大型研究計画に関するマスタープラン（マスタープラン 2014）」（2014）[13] 日本学術会議 科学者委員会 学術の大型研究計画検討分科会「提言：第 23 期学術の大型研究計画に関するマスタープラン（マスタープラン 2017）」（2017）