mdx: データ活用社会創成プラットフォーム
合田 憲人 1), 遠藤 敏夫 2), 小野 謙二 3), 工藤 知宏 4), 姜 仁河 4), 小林 博樹 4),下川辺 隆史 4), 菅沼 拓夫 5), 杉木 章義 6), 関谷 勇司 4), 田浦 健次朗 4), 竹房 あつ子 1),
田中 良夫 7), 谷村 勇輔 8), 出口 大輔 9), 中島 研吾 4), 中村 覚 4), 中村 宏 4), 中村 遼 4),
南里 豪志 3), 塙 敏博 4), 深沢 圭一郎 10), 松島 慎 4), 水木 敬明 5), 宮嵜 洋 11),
森 健策 12), Lee Chonho13)
1) 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系
2) 東京工業大学 学術国際情報センター
3) 九州大学 情報基盤研究開発センター
4) 東京大学 情報基盤センター
5) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
6) 北海道大学 情報基盤センター
7) 産業技術総合研究所 情報技術研究部門
8) 産業技術総合研究所 人工知能研究センター
9) 名古屋大学 情報戦略室
10) 京都大学 学術情報メディアセンター
11) 東京大学 情報システム部情報基盤課
12) 名古屋大学 情報基盤センター
13) 大阪大学 サイバーメディアセンター
kobayashi@ds.itc.u-tokyo.ac.jp

mdx: Platform for Creating a Data Utilization Society
Kento Aida 1), Toshio Endo 2), Kenji Ono 3), Tomohiro Kudoh 4), Renhe Jiang 4),
Hiroki Kobayashi 4), Takashi Shimokawabe 4), Takuo Suganuma 5), Akiyoshi Sugiki 6),
Yuji Sekiya 4), Kenjiro Taura 4), Atsuko Takefusa 1), Yoshio Tanaka 7), Yusuke Tanimura 8),
Daisuke Deguchi 9), Nakajima Kengo 4), Satoru Nakamua 4), Hiroshi Nakamura 4),Ryo Nakamura 4), Takeshi Nanri 3), Toshihiro Hanawa 4), Keiichiro Fukazawa 10),
Shin Matsushima 4), Takaaki Mizuki 5), Hiroshi Miyazaki 11), Kensaku Mori 12), Chonho Lee 13)1)Information Systems Architecture Science Research Division, National Institute of Informatics
2) Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
3) Research Institute for Information Technology, Kyushu University
4) Information Technology Center, The University of Tokyo
5) Cyberscience Center, Tohoku University6) Hokkaido University Information Initiative Center
7) Information Technology Research Institute,National Institute of Advanced Industrial Science and Technology8) Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
9) Information of Strategy Office, Nagoya University10)Academic center for Computing and Media Studies, Kyoto University11) Division for Information and Communication Systems, The University of Tokyo
12) Information Technology Center, Nagoya University13) Cybermedia Center, Osaka University
概要
mdx: データ活用型社会創成プラットフォーム(以下「データプラットフォーム」という。)
について紹介する。これはデータ中心的な研究分野や、データ解析・データ科学的手法への期待が高い分野に情報基盤を提供し、分野・産学間の連携を促進する取り組みである。

1

背景: データ科学・利活用の周辺状況

1. データが発生または活用する現場の（地方を含む）人材不足、あるいは、データのコミュニティがサイロ化している
2. データ活用のインフラ（基盤）の未整備と方法論の確立に関する課題。大量データの処理、リアルタイム処理に利用可能なインフラが存在しない。
3. データ流通における課題。個人情報保護とデー

図 1 データ科学・利活用のイメージ

タ活用を両立するためのポリシー等の方策がSociety 5.0 は、地域、年齢、性別、言語による未整備。適切な活用を促進が困難な現状。人材い格差等の課題を解消し、地域の特色を活かした多不足により、どのようなデータが利用可能であ様な産業の活性化に貢献する社会を目指している

るか、そのデータをどうすれば入手できるのか[1]。その実現にむけてこれからの社会ではあらゆといった情報が広く共有されていない。データる分野でデータ活用が必須であり、学術コミュニを他に活用させることへのインセンティブ

ティにおいても、社会実装を指向した研究分野が重要である（図１）。実際に様々な研究分野でデ4. エコシステムの機能に関する課題潜在的なデータが研究における重要な資産となってきた[2]。

ータ活用の需要を拾い上げるエコシステムが背景として次の 5 つがあげられる。

存在していない。

1. 大量データの取得や利用が可能なった

mdx データ活用型社会創成プラットフォーム計

2. 機械学習技術の進展により高次な情報抽出が汎用的かつ高精度に実現
3. 研究成果が少数の法則の発見ではなく大量のデータそのものという分野の出現

画は、これらの潮流に基づき、広くは大学・研究機関、その中で情報系研究者、さらにその中で全国の情報基盤センターのような機関が何をすべきかを考えて生まれた。本計画は以下を具体的なアクションとしている[1]。

4. 従来の物理法則の忠実なシミュレーションと、大量のデータから計算結果を推論する手法の1. 情報基盤の設計と提供

相乗効果

2. 全国的研究コミュニティの創出

5. オープンサイエンスの流れで論文だけでなく

3. 将来像としての、大学間が有機的に連携した産・地域との連携データも成果として共有する考え方

本論文では 1. と 2. について述べていく。

しかし、データ活用においては課題がある。必要となる異分野のデータの把握、それらのデータを活用する解析ノウハウの獲得である。更に解析に用いる IT インフラの構築を行う必要があり、デ2

mdx:データプラットフォームと特徴ータ活用に至る障害の大きさから容易ではない。

mdx:データプラットフォームについて紹介すSociety 5.0 の実現にはこうした課題を解決して、る。これはデータ中心的な研究分野や、データ解「データプラットフォーム」の構築と推進を行う

析・データ科学的手法への期待が高い分野に情報必要がある。そのためには Proof-of-Concept（PoC）基盤を提供し、分野・産学間の連携を促進する取を積み重ね、その効果を実証することが重要であり組みである。国立情報学研究所(NII)との綿密なる。そこでデータプラットフォーム推進における連携の元、2018 年初頭から構想を始め、全国の大課題に次の４つがあげられる[2]。

学との連携・協力関係を築きつつある。全国利用を前提としたデータプラットフォームの先導的システム整備が 2020 年度末に東京大学柏Ⅱキャン

う管理者を「システム管理者」、mdx に資源を要パスになされる予定である。mdx は次の３つの特求しテナントの割り当てを受けて利用するユーザ徴を有している。

を「テナント管理者」と呼ぶ。利用者の管理はテナント管理者に任されており、例えば利用者になんらかの形でテナント上に構築した情報システムへのログインを許す運用もあり得る。テナント管理者がポータルを介してテナントを要求すると、資源管理ソフトウェアとシステム管理者によりテナントが割り当てられる。仮想インフラ上の VMへ他のネットワーク（インターネットや、他のテナント、SINET5 上の VPN など）からのアクセスを許すかどうかは、テナント管理者がポータルを介して設定する。
③ 応用開発基盤[3]：多様な応用を実現する基盤ソフトウェアと共用データの提供。データプラ

図 2 mdx:データプラットフォームのインフラ構成

ットフォームはこれまでのスーパーコンピュータ① データ収集機能[3]：IoT データや大規模リとは大きく異なる分野、異なる形態での利用が想アルタイムデータを円滑に扱えるセキュアな大容定される。スーパーコンピュータは主に大規模な量通信回線の提供。現在、国立情報学研究所で各並列計算を高性能に行うためのものである。もち都道府県を 100Gbps 以上の帯域で接続した学術ネ

ろんそれ自身はデータ処理性能も優れており、大ットワーク SINET 5（以下「SINET5」という。）

規模データ処理や深層学習にも適している。そのを運用している。また SINET 5 に接続したモバイレベルで計算機の構成を抜本的に変える必然性はル網を「SINET 広域データ収集基盤」として提供ないのだが、これまでの運用方法ではサポートでしている(https://www.sinet.ad.jp/wadci)。これは、各きない利用形態が存在する。

プロジェクトごとに、モバイル仮想閉域網(Mobile一つの形態は「プラットフォームのプラットフ

Virtual Private Network; Mobile VPN)を提供し、そのォーム（メタプラットフォーム）」である。それ

VPN をクラウドなど計算基盤まで延伸することは、データプラットフォームの「ユーザ」とは、を可能にしたものである。データプラットフォー

単にデータ処理をするための計算資源としてプラムもこの広域データ収集ネットワークと連携しットフォームを利用することにとどまらない。分

（図２）、日本全国からのデータの収集から蓄積・野のデータレポジトリを整備しそれを分野研究者処理までをプロジェクトごとに閉じたセキュアなに公開する、つまり「プラットフォーム構築」を環境で行うことを可能にする。

するユーザであり得るということである。このよ② データ解析機能[3]：高度・高速な解析を実うなユーザをサポートするには、これまでのスー現する高性能計算環境やストレージの整備。mdx

パーコンピュータの設計・運用とは異なる要素をでは、IaaS 環境と同様に、仮想化技術を用いて複取り入れる必要がある。外部ネットワークへの接数のプロジェクトに用途ごとに分離された管理者

続、恒久的な資源の割当て、分野プラットフォー権限で自由にソフトウェアの設定が可能なプライム構築のために柔軟にシステムソフトウェアを構ベート環境であるテナントを提供する（図２）。

成できることが必要で、それと合わせて大規模機個々のプロジェクトには一つまたは複数のテナン械学習処理やデータ同化シミュレーションなどのトが割り当てられる。mdx は、広域ネットワークために、高性能な計算資源と連携できる必要があと連携し、共通のインフラを用いて使いたいときる。に短期間で広域ネットワーク、計算機、ストレーまた、分野データプラットフォームとしての利ジなどから構成される広域にまたがるテナントを用のためにはこれまでの単年度ごとの申請よりもプロジェクトに割り当てる。これは、利用する個々永続性を持った利用形態にする必要がある。またのプロジェクトから見ると、専用のインフラが整

そもそも何に対して負担金を課すのか？という点備されたかのように使える。mdx 全体の管理を行も検討の余地がある(貴重なデータを共有するインセンティブを作るためには、使用ストレージ容量での課金に再考の余地がある)。そこでデータプ
ラットフォームでは VPN 構築や仮想化・コンテナなどの技術を組み合わせる。ユーザにカスタマイズ可能なプラットフォームを提供しつつ、運用面の検討を行ってこのような利用モデルをサポートできるようにする。

3

全国的な研究コミュニティの創出
データプラットフォームを構築し提供する目

的は、それを通じて分野を介した共同研究や産学

図 3 大学間が有機的に連携した産・地域との連携（mdx のマッチング）のイメージ連携を促進である。東京大学情報基盤センターは
JHPCN という全国共同利用・共同研究拠点を全国4将来7 大学の基盤センター等と共に運営している。共同研究の対象分野は多岐に渡っているが大規模な全国利用を前提としたデータ活用社会創成プ

スーパーコンピュータを用いた計算科学やその萌ラットフォームの先導的システム整備が 2020 年

芽的な研究が中心である。その意義は、単に計算度末に東京大学柏第２キャンパスになされる予定機を提供しているということではなく、計算科学である。今後はデータ活用を推進する体制の構築の様々な分野の研究者が、情報学・高性能計算のについて早急に検討を進める必要がある。

研究者と、または異なる分野間で交流できることにある。

5

まとめ

流体のようにシミュレーションの対象が違っ

mdx: データ活用社会創成プラットフォームはても基づく物理・支配方程式が共通であったり、Society 5.0 の実現に向けてデータ活用アプリケー

支配方程式が違っても共通の計算手法(例: 格子法

ションやデータ科学のために設計された基盤であや粒子法)を使うことはしばしば見受けられる。そる。これまでのスーパーコンピュータと同様に、して計算手法を高性能に実装する際の知見も分野高速計算能力に優れるほか、「プラットフォーム間で共通部分が大きい。このようにスーパーコンのプラットフォーム」とでも言うべき、データをピュータと高性能な計算手法、高性能システムの活用するための基盤となるために、それ以外の特専門家を配した拠点（コミュニティ）には極めて徴も備えている。

大きな意義がある。
そこでデータプラットフォームでは全国的な研究コミュニティの創出を目指す。データの整備・流通を図るとともに、データ活用のコンサル
ティング機能、データ提供者/データ解析技術者/データ利用者のマッチング機能（図３）を全国に構築する。全国展開に当たっては、先導的機関による取り組みからユースケースとしての事例を蓄積するとともに、全国の大学がハブとなり、地方自治体や企業も含め展開するコミュニティの創出を目指す。

参考文献
1. 田浦健次朗、データ活用社会創成プラットフォーム計画について, 東京大学情報基盤センター
年報第 20 号（2018 年度）, 54-59, 2019．
2. 文部科学省, データ活用社会創成プラットフォームの推進に向けた当面の整備方策（概要）:https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shinkou/059/siryo/001.html
3. 中島研吾ら, Society 5.0 実現に向けた（計算＋データ＋学習）融合, 255-257, 大学 ICT 推進協
議会 2019 年度, 2019．