大澤・戸津 1

1

表題：生物多様性情報の標準データフォーマット Darwin Core Archive と生態学デー

2タに適合させる拡張形式 "Sample-based Data"3

英語表題：Darwin Core Archive, the standard data format for biodiversity information and4

its extension for ecological data "Sample-based Data"5

簡略表題：生態学データ向け Darwin Core Archive

6

簡略表題英語：Darwin Core Archive for ecology data

7
8

著者：大澤 剛士 1,3*, 戸津 久美子 2,3

9

所属：1. 国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 農業環境変動研究

10センター / 2. 国立研究開発法人 国立環境研究所 / 3. GBIF 日本ノード JBIF

11

Affiliations：1. Institute for Agro-Environmental Sciences, NARO / 2. National Institute12

for Environmental Studies / 3. Japan Node of Global Biodiversity Information Facility

1314＊連絡対応者

15

住所：〒305-8604 茨城県つくば市観音台 3-1-3

16

業技術総合研究機構 農業環境変動研究センター

17

Address: Institute for Agro-Environmental Sciences, NARO, 3-1-3, Kannondai, Tsukuba,

18

Ibaraki, Japan, 305-8604

19

Phone: 029-838-8148 / FAX: 029-838-8199 / e-mail: arosawa@gmail.com

20

原稿の区分：総説・解説

21

国立研究開発法人 農業・食品産

総ページ数 23, 図 4 枚, 表 4 枚

大澤・戸津 2

22

要

旨

23
24

Darwin Core/Darwin Core Archive は、生物多様性情報を記述する国際的な25標準データフォーマットである。しかし、これはもともと標本を記述することを目26

的に作成されたため、記述するデータの単位が基本的に個体の在データのみの形式

27となっており、在/不在データやトラップ調査によって得られる多種多数の個体デ28ータ等、生態学でしばしば用いられる形式に適合しにくいという欠点があった。こ29の状況に対し、2015 年、Darwin Core の改良を担う Biodiversity Information

30

Standards: BIS (Taxonomic Databases Working Group: TDWG ともよばれる)よ

31

り、Darwin Core を生態学データに適合させる新形式「Sample-based Data: SB Data」

32が公表された。SB Data は、様々な生態学データを標準化し、共有および横断利用

33を促進させる可能性があるデータ形式として、The Group on Earth Observations

34：GEO-BON 等の国際生態系観測コミュニティにおいても期待されている。本稿は、

35

Darwin Core の基本的な情報ならびに、Darwin Core の新しい形式である SB Data36の解説を行うことで、日本における生物多様性データの共有、横断利用推進の一助

37にすることを目的とする。

38
39
40
41

キーワード：生物多様性情報学、データペーパー、標準化、GBIF、JBIF

大澤・戸津 3

42

Abstract

43
44

Darwin Core/Darwin Core Archive is a standard data format for biodiversity information.

45

However, Darwin Core has supported presence-only data generally, it was difficult to46

adapt several types of ecological data such as presence/absence data and monitoring data.

47

In 2015, Biodiversity Information Standards: BIS (Taxonomic Databases Working Group:

48

TDWG) which is responsible for maintaining Darwin Core released a new type of

49

information to be handled in Darwin Core called “Sample-based Data” for adapting

50

quantitative information particularly ecological monitoring and assessment data.

51

Sample-based Data has a high potential to facilitate data sharing and integration which is52

one of the goals for several biodiversity related community such as The Group on Earth53

Observations：GEO BON. In this article we describe detail information of both Darwin

54

Core and Sample-based Data for facilitating biodiversity data sharing and integration in

55

Japan.

56
57
58
59

Key words: biodiversity informatics, data standardization, data paper, GBIF,s JBIF

大澤・戸津 4

60

はじめに

61
62

生物多様性の保全や持続的な利用の実現が社会的な課題になるに伴い、生物63

多様性に関するデータベース構築の重要性が急激に高まっている（大澤 2017）。

64

生物多様性情報に関する国際的取り組みである Global Biodiversity Information

65

Facility: GBIF は生物多様性条約: CBD、生物多様性及び生態系サービスに関する科

66

学-政策間プラットフォーム: IPBES 等との連携を明言しているし67（http://www.gbif.org/using-data/policy-relevance 2017 年 4 月 1 日確認）、2014 年に68公表された生物多様性概況 GBO4 も、基盤データ整備を進める必要性について言69及している (Secretariat of the Convention on Biological Diversity 2014)。日本に70

おいても近年、GBIF の国内活動拠点である GBIF 日本ノード（JBIF）を中心に、

71

この問題を解消するために様々な取り組みやアイディアが活発に議論されるよう72になった（例えば大澤ほか 2016; 大澤 2017）。

73

生物多様性情報に限らず、散在するデータを一元化し、利用しやすい形にす

74

る一つの方法として、共通のデータフォーマットを利用することが挙げられる

75（Baker et al. 2013; 大澤・神保 2013）。独立したシステムに散在したデータであ76っても、共通データフォーマットで記述されていれば、その統合は比較的容易であ77る。よって、標準データフォーマットを定め、それを普及することは、データの利78

用性向上やデータベースの横断利用を実現させる上で極めて有効な手段である。生79

物多様性情報を記述するデータフォーマットについては、Biodiversity

80

Information Standard: BIS （Taxonomic Databases Working Group: TDWG と大澤・戸津 581もよばれる）によって提案されている Darwin Core を一つの標準形式として挙げ82ることができる（三橋 2010; 大澤ほか 2011; 大澤・神保 2013; Backer et al.

83

2013; Wieczorek et al. 2012）。Darwin Core は GBIF をはじめ、海洋における生84

物情報を集積する国際プロジェクトである Ocean Biogeographic Information

85

System: OBIS（De Porter et al. 2017; http://www.iobis.org/ 2017 年 4 月 1 日確認）、

86

日本の生物多様性センター（http://www.biodic.go.jp/ 2017 年 4 月 1 日確認）等、87

国内外の様々なプロジェクトや機関で扱う生物多様性データベースにおいて採用

88

されるようになっており、既に国際的にも標準形式として受け入れられていると言

89

ってよい。

90

Darwin Core は、もともと標本情報の記述を目的に提案されたフォーマット

91である。このため、個体を単位としたデータの記述には適合性が高い反面、決めら92れた手法で継続的に観測を行い、観測単位が必ずしも生物個体ではないモニタリン

93

グ調査においては、データの記述が困難である場合が多い。例えば、木本の胸高直94

径等を計測する毎木調査、植物が地表面を覆っている割合を記録する植生調査、コ

95

ドラートを利用した底生動物の定量調査等、個体を単位にデータを記述することが96

困難な場合や、個体数が膨大で桁等のオーダーしか記述できない場合が多々ある。

97

これらの調査データであっても、個体を単位とするデータに加工することは不可能

98

ではないが、そのためには少なくない労力が必要とされる。さらに、個体を単位に99したデータであっても、Darwin Core で扱えるのは「在」データのみであり、生態100

学においてしばしば利用される在／不在データを記述することができないという

101

問題もあった。

大澤・戸津 6102

生態学データは形式が非常に様々であるため、データフォーマットの標準化

103が困難であることは古くから認識されてきた。この状況に対し、国際長期生態学研

104

究ネットワーク International Long Term Ecological Research: ILTER では、データ

105

フォーマットの厳密な標準化は行わず、そのデータ自体の説明、例えば収集方法、

106

目的等のメタデータを記述するフォーマットのみ標準化することを提案している

107（Blankman and McGann 2003; Fegraus et al. 2005）。生態学におけるメタデー

108

タの標準形式である Ecological Metadata Language: EML（Blankman &109

McGann 2003 ; Fegraus et al. 2005）は、その拡張性の高さから長期生態学研究ネ

110

ットワーク: LTER を中心に広く利用されるようになった。とはいうものの、拡張

111

性と自由度が高いがために、逆に記述方法が多様化してしまうという面もある。そ112の結果として、メタデータを見た利用者が同質のデータを判断できない場合も少な

113

からず存在し、データの統合等は必ずしも推進されず、あくまで必要なデータセッ

114

トを検索するためのツールとして使われているのが現状である（これに対して多言115語に対応した共通語彙を整備し、横断的な利用を実現しようとする取り組みもある

116

Vanderbilt et al. 2017）。

117

Darwin Core は個体を単位としたデータ形式として標準化されているが、そ118

れ単体ではメタデータを記述することができない。そこで、Darwin Core と EML

119を組み合わせ、生物多様性データとメタデータを一体化させた Darwin Core

120

Archive という形式が提案されている（GBIF 2010; 2011; 図 1）。この採用によ

121って GBIF ネットワーク上では、メタデータ標準形式によって効率的にデータを発122

見し、標準データフォーマットによって他のデータとの統合が比較的容易に実施で123きるようになり、生物多様性データの利用性は大きく向上した。しかし、これはあ大澤・戸津 7124

くまで個体を単位としたデータに限定され、モニタリングデータ等への利用性、適125

合性の課題については解決できていない。

1262015 年、Darwin Core の改良に取り組んでいる BIS/TDWG から、Darwin

127

Core をモニタリングデータ等に適用させるための新しい拡張形式「Sample-based

128

Data」（以降 SB Data と表記）が提案された

129（http://www.gbif.org/newsroom/news/sample-based-data 2017 年 4 月 1 日確認）。

130

これは Darwin Core を拡張させる形式の一つとして提案されたもので、個体を単131位とした標準データフォーマットである Darwin Core の性質は維持しつつ、個体132を単位としないモニタリングデータ等についても、サンプリング方法を明確にする

133ことで記述できるように整備した新フォーマットである。本拡張により、Darwin

134

Core には様々な生態学データを広く共有し、利用性を向上させる新たな可能性が135付与された。SB Data が普及すれば、生態学者に加え、Group on Earth136

Observations Biodiversity Observation Network: GEO-BON 等の国際生態系観137

測ネットワークと GBIF の連携も大きく進むと期待されている

138（http://www.gbif.org/newsroom/news/sample-based-data 2017 年 4 月 1 日確認）。

139

本稿は、Darwin Core Archive、特に新しい拡張形式である SB Data 形式について140

解説を行い、様々な生態学データを標準形式に再整理するための一助とすることを141目的とする。なお、国際標準である Darwin Core は原則として英語で記述するも142のであるが、本稿では基本的に日本語での解説を行う。データを GBIF ネットワー

143

ク上に公開する際には英語化する必要があるが、読者の方々が手持ちのデータを

144

Darwin Core で整理する場合には、もちろん日本語を利用することができる。日本

145

語で整理されたデータであっても、記述フォーマットに標準形式を利用していれば、

大澤・戸津 8

146

GBIF から取得できるデータとの一元化も比較的容易であるし、日本語を英語に変147換するだけで GBIF ネットワーク上での公開も可能になるため、利用性は著しく向148上する。具体例として紹介する Darwin Core Archive データは Osawa（2013）な149

らびに大澤・和田（2016）においてデータペーパーとして公表済みで、GBIF ネッ

150

トワークから再利用、再配布可能なオープンデータ（大澤ほか 2014）としてダウ151

ンロードできるので、適宜参照していただきたい

152（http://www.gbif.org/dataset/9dbb55ce-0b38-4468-9172-40c8481edd2a ;153

http://www.gbif.org/dataset/2488cd13-4f80-479c-ae54-257de312054e 2017 年 4154

月 1 日確認）。

155
156

Darwin Core と Darwin Core Archive

157
158

はじめに Darwin Core そのものについて少し詳しく解説したい。このデー

159

タフォーマットは、もともと分類学における標本情報記述のために整備された語彙、160

記述可能な項目を厳密に定義したものである(GBIF 2010)。Darwin Core は、生物

161

多様性情報分野の標準形式策定を担うコミュニティである BIS/TDWG によって現

162

在も改良が進められており、最新バージョンは TDWG の Web ページで確認できる

163（http://rs.tdwg.org/dwc/ 2017 年 4 月 1 日確認）。Darwin Core には基本項目に164加え、多種多様な拡張項目（例えば遺伝子データ用、微生物データ用等が存在して165いる）が用意されており、生物多様性に関わる様々なデータ形式を記述することが166可能になっている。JBIF では基本項目について、旧バージョンも含めた項目の簡大澤・戸津 9167

単な解説と（http://www.gbif.jp/v2/datause/data_format/index.html 2017 年 4 月

168

1 日確認）、Darwin Core を適用したファイルを対象としたフォーマット適合テス

169

トサービス（http://www.gbif.jp/gbif_checker/ 2017 年 4 月 1 日確認）を提供して170いるので、個別の項目等についてはこちらのページを参照されたい。

図1

171

Darwin Core Archive は、Darwin Core に従って記述された生物多様性デー

172

タと、EML で記述されたメタデータ、およびデータ項目の定義ファイルを組み合

173

わせ、zip 形式で圧縮したものである（GBIF 2010; 図 1）。例として筆者がデー

174

タペーパーを公表した上で（Osawa 2013）、GBIF から公開している植物の観察

175

データを参照する

176（http://www.gbif.org/dataset/9dbb55ce-0b38-4468-9172-40c8481edd2a 2017 年

177

4 月 1 日確認）。URL の先に、” External Data”というリンクがあり、ここから zip

178

形式のファイル、すなわち Darwin Core Archive ファイルをダウンロードできる179（2017 年時点のページ構成であるため、今後ページ構成が変わる可能性があるが、180ページから Darwin Core Archive ファイルは確実に取得できる）。これを一般的

181

な圧縮解凍ソフトウェアで解凍すると、2 つの XML ファイル（eml.xml と182

meta.xml）と 1 つのテキストファイル（occurrence.txt）という計 3 つのファイル

183が含まれていることがわかる（図 1）。eml.xml は EML で記述されたメタデータ

184

で、EML を扱う専用ソフト Morpho

185（https://knb.ecoinformatics.org/#tools/morpho 2017 年 4 月 1 日確認; 小川・藤原1862007）はじめ、多くのアプリケーションでテキストファイルとして開くことができ、187編集可能である。meta.xml はデータ項目の定義ファイル（どの項目が何を意味す

188るのかを定めたもの）、occurrence.txt がデータ本体、すなわち生物の在データと

大澤・戸津 10189

なっている。つまり、meta.xml には、データ本体のヘッダが Darwin Core で定め

190

られた項目のどれに該当するかが記述されている。これらをまとめて zip 形式で圧191

縮した状態を Darwin Core Archive と呼んでいる（図 1）。GBIF では Darwin Core

192

Archive をしばしばデータとその概要説明を一元化した形式として「データセット」

193と称する。「データセット」とすることで、例えばある研究プロジェクトで収集さ194れたデータを検索する、ある研究グループが収集したデータのみを取得するといっ195

た利便性が担保される（GBIF 2010; 2011）。さらに zip で圧縮することは、特別

196

なソフトウェアを利用しなくてもファイルサイズを小さくできるという利点もあ197

る（GBIF 2010）。なお、Darwin Core Archive には生物多様性データ本体以外に198も、様々な拡張形式データを含めることも可能である（GBIG 2010; 2011; 図 1）。

199

メタデータを記述する EML は、自身で記述する項目を設定できる極めて柔200

軟な形式であるが、Darwin Core Archive においては記述が必須である項目、推奨

201

される項目が GBIF メタデータプロファイルとして設定されているため、データの202

整備者は迷わずメタデータを記述できる

203（https://github.com/gbif/ipt/wiki/resourceMetadata 2017 年 4 月 1 日確認）。

204

Darwin Core Archive で記述が必須、あるいは推奨されているメタデータ項目およ205

び概説を表 1 に示す。この必須項目は、生物データに関するデータペーパーにメタ206

データとして記述する項目、すなわち同様のデータを取得する際に最低限必要な情207報と考えると理解しやすい。実際、筆者らは Darwin Core Archives の内容をベー208

スにメタデータを作成したデータペーパーを複数発表している（Osawa 2013;

209

Osawa et al. 2017; Voraphab et al. 2015; Fukasawa et al, 2016）。なお、メタデ

210

ータ項目については JBIF の web ページ上で日本語の解説および記述を補助するた大澤・戸津 11

211

めの Excel ファイルも公開しているので、適宜ご利用いただきたい

212（http://www.gbif.jp/v2/regist/index.html 2017 年 4 月 1 日確認）。

表1

213
214

Darwin Core がサポートする生物多様性データの型とスタースキーマ

215
216

Darwin Core は、2017 年現在で 3 つの生物多様性データ型に対応している。

217

1 つ目は標本等、個体を単位としたいわゆる在データを記述する型、2 つ目は生物

218の地域チェックリスト、例えばある地理的範囲におけるフロラリストやファウナリ

219

ストを作成するための型、3 つ目が本稿で主題とする、様々な生態学データに適合220できる型である SB Data である。この 3 形式のどれに対応しているかを決めるの

221

が、Darwin Core の Core: コア形式である。

222

Darwin Core はコアを中心に、スタースキーマ（Star Schema）と呼ばれる星223型の形状で構成される（Backer et al. 2013; GBIF 2010; 図 2）。標本データを例

224にすると、中心にあるコアファイルに標本の種名、採集地、採集日時等のラベル情225

報が記述され、拡張ファイルにゲノム情報、標本画像、文献情報等の周辺情報が記226述されることになる。中心にあるコアファイルの型が、対応しているデータ形式を227特徴付ける最も重要な要素である（図 2）。コアファイルには対応するデータ型そ228

れぞれに対応した 3 つの型があり、在データ形式を使う場合はオカレンス・コア

229（Occurrence Core）を、分類学データを扱う場合にはタクソン・コア（Taxon Core）

230

を、生態学データ等の SB Data を扱う場合にはイベント・コア（Event Core）を231

それぞれ利用する。具体的に形式の違いを説明すると、オカレンス・コアを選択し

図2

大澤・戸津 12232た場合、個体そのものを単位としたデータになる。つまり、種 A が 5 個体、種 B

233が 10 個体いた場合には 15 レコードのデータとなる。タクソン・コアは、種を単位234としたデータを扱う。先の例と同じデータにタクソン・コアを選択した場合には、

235

種は A と B の 2 種のみであるため、レコード数は 2 になる。イベント・コアにつ236

いては次項から詳しく説明するが、基本的には調査手法等を記述し、サンプリング

237

単位のデータになると考えればよい。各コアにおける記入必須項目、推奨項目を表238

2 にまとめた。これを見ればわかるように、どのコアであっても記述が必須となっ

239ている項目数は決して多くない。とはいえ、Darwin Core には必須、推奨項目以外

240にも多数の項目が用意されているので、データを整理、公開する際には利用性を高241めるため、必須、推奨以外の項目も可能な限り入力したほうがよいだろう。コア形

242

式それぞれのテンプレートファイルはエクセル形式でインターネット上からダウ243

ンロードできるので、ぜひ参照されたい（オカレンス・コア

244

https://github.com/gbif/ipt/wiki/occurrenceData#templates; タクソン・コア

245

https://github.com/gbif/ipt/wiki/checklistData#templates; イベント・コア

246

https://github.com/gbif/ipt/wiki/samplingEventData#templates 全て 2017 年 4247

月 1 日確認）。

248
249
250
251

Sample-based Data: SB Data
表2

ここからは、生態学データの記述に適合性が高い SB Data について詳しく252解説する。SB Data のコアであるイベント・コアの必須項目は、eventID、eventDate、

253

samplingProtocol の 3 つである（表 2）。ここで注目すべきは、必須項目に学名（種大澤・戸津 13254名）がないことである。SB Data は、その名前が示すとおり、単位が「サンプリン

255

グ」、例えばモニタリング調査の 1 回やトラップ調査の 1 回になる。ここで重要に256なってくるのが、必須項目である samplingProtocol である。ここに何を記述する

257

かというと、サンプリングの手法である。例えばライトトラップ、ビーティング、

258

植生の被度調査等を記述する。samplingProtocol が一致していれば、世界のどこ259で実施された調査であっても、同じ手法で収集されたものとみなすことができるた

260

め、データの一元化が可能と判断できる。現状ではこの記述内容について共通語彙、

261

すなわちこの項目に書き込める内容が厳密に決まっているわけではないので、自由262

記述に近い状態にある。そのため、データ利用者が判断しやすい情報をできるだけ263

詳細に記述しておくほうがよいだろう。

264
265

イベント・コアの作成

266
267

SD Data はサンプリングが単位となるため、その単位についての詳細をイベ

268

ント・コアに記述する必要がある。このイベント・コアの設計がデータの利用性を269

決める重要な要素になる。イベント・コアの具体事例として、筆者が既に大澤・和270

田（2016）においてデータペーパーとして公表し、SB Data として GBIF ネット

271

ワーク上に公開しているツバメの在／不在データのイベント・コアについて詳細に

272

解説する。

表3

273

このデータは、いわゆる市民参加型の調査で、近畿 2 府 4 県の駅舎において

274

一般人がツバメの巣の在/不在、巣の数等を調査したもので（大澤・和田 2016）、

大澤・戸津 14275

データを利用した研究論文も公表されている（Osawa 2015）。このデータセット

276

におけるイベント・コアの一部を抜粋したものを表 3 に示す。必須項目である

277

eventID は、調査単位となる駅名のユニーク ID、eventDate は、その駅舎を調査

278

した日、samplingProtocol は個人の非定量の観察調査（ad hoc observation）が記279

述されている（表 3）。推奨項目である sampleSizeValue には、駅舎の規模を示す

280

値を入れたいところだが、面積や階数、建造物の形状等が駅ごとで異なり、統一的

281

なものを決定できなかったので、代わりに samplingSizeUnit を利用し、駅舎

282（Station building）と記入した（表 3）。samplingEffort には調査努力量を記入

283

するのだが、様々な調査参加者が自身で駅舎内を観察したもので、定量化が困難で284あったので、Observed in the station building と記入した（表 3）。locationID は285

駅名ごとのユニーク ID を付与し、decimalLatitude & decimalLongitude &286

geodeticDatum は 10 進法の緯度経度および、その座標系を意味する WGS84（一287

般的な GPS で取得できる座標系）を記入した（表 3）。なお、本調査は各駅で 1

288

回とみなしているので、eventID と locationID が一致している。仮に同じ駅で複289

数回の調査を行った場合には、同じ locationID に値が異なる eventID が付与され290ることになる。countryCode には日本を意味する JP を記入した（表 3）。必須で291も推奨でもない項目だが、調査を行ったのは鉄道の駅であり、調査地には駅名とい292

う固有名詞を与えることが可能であるため、locality には駅名を記入した（表 3）。

293

これらにより、イベント・コアには、「日本において、場所を一意に特定できる駅

294

舎を単位に、非定量的な観察調査を実施した。実施日は記入日である」というサン

295

プリング情報が書き込まれたことになる。

大澤・戸津 15
表4296

サンプリング情報が完成したら、サンプリングごとの生物情報をエクステン

297

ション、つまりサンプリングを主とし、各サンプリングに付随した結果データとし298て記入することになる（図 3）。本データセットでは、多数の巣が確認されたツバ

299

メ（Hirundo rustica）については在/不在を、少数のみ確認されたイワツバメ

300（ Delichon urbica ）、コシアカツバメ（ Hirundo daurica ）については在データの301みを記述した。表 4 に表 3 で示したサンプリングに対応する生物データを抜粋して302示した。occurrenceID にはデータレコードを特定できるユニークな ID を記入した

303（表 4）。eventID は、調査を行った駅の ID（イベント・コアで付与したもの）を304記入した。この eventID が外部キー、つまりイベント・コアの主キーを参照する項

305

目となり、サンプリングと生物情報を結びつけることが可能になる。高野下駅

306（eventID=242）では、ツバメとコシアカツバメの両種の巣が発見されたので、

307

eventID=242 となっているエクステンションデータは 2 レコードとなり、ツバメ、

308

コシアカツバメそれぞれについて occurrenceStatus に在（present）と記入した（表3094）。六甲駅（eventID=812）ではどのツバメの巣も発見できなかったので、

310

eventID=812 となっているレコード数は 1 で、ツバメが不在（absent）と記入し311た（表 4）。なお、本データは鳥そのものではなく、巣を計数単位としているため、

312

organismQuantityType に巣の数（nest number）を記述し、organismQuantity

313には巣の数を記述した（表 4）。不在（absent）の場合にはこの値が 0 になる（表3144）。学名（scientificName）以降は、分類群情報を記述できる限り全て記述した。

315

分類群情報を埋めておくことで、例えば上位分類群でデータをまとめて取得したい

316

ユーザ等が、本データを含めて検索、発見することが可能になる。 さらに、学名317が確定しないような種を扱う場合においても、上位の分類群で紐付けを行う事が可大澤・戸津 16318

能となり、より正確な情報を提供することにつながる。この結果、2 つのサンプリ

319

ングにより、3 つの生物レコードが付属するデータが完成した。実際のデータは約320

1,500 のサンプリングに約 1,600 の生物レコードが付属しており、これにメタデー

321

タを付与して Darwin Core Archive にすることで、データセットを完成させてい322る。SB Data の特徴をまとめると、サンプリングを単位としたコアそれぞれに生物323

情報が付随し、生物情報には個体を単位とした在情報だけでなく、在/不在情報、

324

さらには量的な情報を記述することができる形式といえる（図 3）。

325

図3

具体例として紹介したツバメデータの中身は在データ、在/不在データおよび326

巣数データにあたるが、同様の形式を利用することで、様々な生態学データを

327

Darwin Core に記述することが可能である。例えば植生調査を記述する場合には調328

査プロットを単位としたイベント・コアを設計し、種数等ではなく植被率を記述す329

る場合にはエクステンションの organismQuantityType に植被率（percent of330

ground surface 等）を記述し、organismQuantity に比率を記入する等でデータを

331

Darwin Core に対応させることができる。

332
333

Darwin Core Archive の作成

334
335

Darwin Core Archive の作成には、GBIF からオープンソースで公開されて336

いる専用ツール Integrated Publication Toolkit （IPT）2 を利用するのが最も容337

易である（Robertson et al. 2014）。エクセル等で項目を Darwin Core に揃えたデー

338

タを IPT2 にアップロードし、ツールの指示に従って必要事項を記述していくだけ大澤・戸津 17339で、どのデータ型の Darwin Core Archive も作成することができる。IPT2 はイン

340

ターネット上で GBIF データを共有するためのサーバツールとして開発されたも341ので、世界中の GBIF ノードにおいて稼動しているものだが、オープンソースであ342ることから、個人が GBIF データを管理するために PC 等のローカル環境でも利用

343

することができる。また、JBIF でも IPT2 を利用して GBIF ネットワークにデー344

タを供給しているため、自身のデータを GBIF ネットワーク上に公開したいと考え345

た場合、自身で IPT2 を持っていれば JBIF の IPT2 へコピーすることは極めて容346

易であるため、公開に向けた手続きが簡便という利点もある（実際にデータを GBIF

347

ネットワーク上に公開する手続き等については後述）。

図4

348

IPT2 は専用の Web ページから無償でダウンロードできるとともに349（http://www.gbif.org/ipt 2017 年 4 月 1 日確認）、オープンリポジトリである

350

github 上で開発が進められているため、過去バージョンや開発中バージョンも入351

手することができる（https://github.com/gbif/ipt 2017 年 4 月 1 日確認）。基本的

352

な機能については日本語化されているので（図 4）、日本人も比較的利用しやすい。

353

IPT2 の詳細な利用方法は本稿では説明しないが、GBIF からはユーザーマニュア

354

ルが（https://github.com/gbif/ipt/wiki 2017 年 4 月 1 日確認）、JBIF からは 2015355

年時点の和訳版が公開されている

356（http://www.gbif.jp/v2/pdf/H27_108_IPT2ManualNotes_J.pdf 2017 年 4 月 1 日357確認）。さらに JBIF では、IPT2 の導入から Darwin Core Archive を作成するま

358

での手順をまとめた簡易マニュアルを作成しているので

359（http://www.gbif.jp/v2/news/2017/06/ipt2.html 2017 年 6 月 27 日確認）、興味を360

持った方はそれらを参照していただきたい。なお、上述した GBIF から配布されて大澤・戸津 18361

いるエクセルテンプレートに必要情報を記入すれば、それをそのまま IPT2 にアッ362

プロードするだけで Darwin Core Archive に変換できるので、まずはテンプレー

363

トを利用することを薦める。

364
365

作成した Darwin Core Archive を GBIF ネットワークへ公開する

366
367

Darwin Core Archive で整備された生物多様性データは、GBIF ノードの確368

認、許可を受けた上で GBIF ネットワーク上から全世界に向けて公開することがで369

きる。日本では JBIF において承認を受けた上で、GBIF ネットワーク上へ公開す370ることができる。ただし、2017 年時点では、標本を持たない観察データについて

371

は、労力等の面から全てのデータを確認することは困難であるため、データペーパ

372

ーとして受理されたもの、研究プロジェクト等において調査方法、調査者が確実な373状態で収集されたデータである等、一定の品質が確保されたデータについてのみ受374

け入れている。例えば最近では、森林総合研究所によって実施された二次林のモニ

375

タリングデータがデータペーパーとして公表され（Ito 2017）、JBIF から GBIF

376

ネットワーク上へ公開された

377（http://www.gbif.org/dataset/d5d92045-cbd8-453a-9b4e-25a7b74c51c5 2017 年

378

4 月 1 日確認）。もし GBIF 上で公開したいデータをお持ちの方は、JBIF の Web379

サイト上（http://www.gbif.jp/v2/ 2017 年 4 月 1 日確認）から問い合わせていただ

380

ければ幸いである。

381

大澤・戸津 19

382

おわりに

383
384

本稿は、生物多様性情報の国際標準である Darwin Core /Darwin Core

385

Archive および、それを様々な生態学データに適合させる SB Data 形式について解386説してきた。SB Data 自体はまだ課題も多く、例えばバイオロギングのような同一387個体について継続的なデータが得られる場合には適用しにくい等、ありとあらゆる

388

生態学データに対応できるわけではない。しかし、筆者らを含む GBIF 関係者では

389

SNS（http://community.gbif.org/ 2017 年 4 月 1 日確認）等を通じて課題の共有や390対応について議論を行っているし、BIS/TDWG によって SB Data の改良も行われ391ている。その結果として、データペーパーやプロジェクト等において適用した事例

392

も徐々に増えている（De Pooter et al. 2017; Lepoint et al. 2016）。GBIFweb サイト393

において公開されているデータセットも 2017 年 6 月時点で 85 件と、順調に増加394している（https://demo.gbif.org/dataset/search?type=SAMPLING_EVENT 2017395

年 6 月 27 日確認）。日本では、生物多様性データの記述フォーマットとしての396

Darwin Core は受け入れられつつあるが、SB Data についてはほとんど知られて397

おらず、筆者が知る限り、適用事例も筆者らの事例のみに留まっている。しかし、

398

標準データフォーマットを適用することで、データの利用性は大きく向上するため、

399

興味を持った方はぜひ手持ちのデータに適用することを検討していただきたい。そ400

して、日本生態学会の英文誌である Ecological Research 誌ではデータペーパーを401受け入れているので、Darwin Core を適用したデータをデータペーパーとして公表

402

し、さらには GBIF ネットワーク上へ公開することも視野に入れていただきたい。

403

データの利用性の高さはデータペーパーを公表する際の重要なアピールポイント

大澤・戸津 20404にもなりうるだろう。本稿を参考に、Darwin Core ならびに SB Data を自身のデ405ータに適用する方が増え、標準形式が国内に普及し、生物多様性データの共有化が406進むことを期待する。

407
408

謝

辞

409
410

本稿をまとめるにあたり、GBIF 本部、GBIF 日本ノード JBIF、GIF 台湾ノ411

ード TaiBIF の協力を得た。本稿の作成には、国立研究開発法人日本医療研究開発

412

機構（AMED）によるナショナルバイオリソースプロジェクト、ならびに環境省に413

よる Biodiversity Information Fund for Asia（BIFA）の支援を受けた。本稿の内414

容はクリエイティブ・コモンズ・ライセンス 表示 - 継承 4.0 国際(CC BY-SA 4.0)415

によってオープンデータとしてライセンスし、ライセンスに従う限り自由な利用を416

保証することを宣言する。

417
418

引用文献

419
420

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表１. GBIFメタデータプロファイルにおいて記述が求められているメタデータ項目および概説。
GBIFプロファイル

項目名

説明

title
description
publishing organisation

データのタイトル。研究プロジェクトやデータペーパーのタイトルを使う場合が多い。
データの概要。いわゆるAbstractと考えればよい。
データを公開している組織。たとえば標本コレクションの場合は収蔵博物館になる。
日本からGBIFネットワーク上にデータを公開した場合、公開用サーバを保有しデータ公開の管理を行う
国立科学博物館または国立遺伝学研究所になる。
データの形式。本稿で説明する3形式のいずれかに該当する。
データ利用に関する利用規約。原則としてCC-BY等のオープンデータライセンスが推奨される。
データの責任者。データペーパーの場合はCorresponding Author
データ管理者。情報担当者がいる場合はその人になる。
メタデータの作成者。多くの場合は上2項目のいずれかと同じになる。

必須項目(Required)type
licensecontact(s)creator(s)metadata provider(s)推奨項目(Recommended)sampling methodology
citation

データの収集方法。標本等の場合はなくても問題ないが、モニタリングデータ等の場合は必須と考えたほうがよい。
既にデータペーパーが出版されている場合など、データ供給者が希望する引用形式がある場合は記述する。

出典：https://github.com/gbif/ipt/wiki/resourceMetadata

表2. コア形式ごとで記述が求められている項目および概説。
コア形式

重要度

項目名

説明

必須項目
(Required)occurrenceID
basisOfRecord
scientificName
eventDate

個体ごとの在データID。重複のないユニークなもので、同種個体であっても別のIDが必要になる。
データの種類。乾燥標本、化石標本、観察情報等を記述する。
対象の学名。同定しきれない場合は、科や属名でもよい。
データを取得した日時。

推奨項目(Recommended)taxonRank
kingdom - and other higher taxonomy if possible
decimalLatitude & decimalLongitude & geodeticDatum
countryCode
individualCount / organismQuantity & organismQuantityType

データの分類階級情報。属、亜種、種など。
分類学的な界の情報。動物界、植物界等および、その他上位の分類群情報。
採集地点の緯度経度および座標系。
採集国のコード。ISO 3166-1の使用が推奨されている。
標本等の個体数。トラップ調査等の捕獲情報と、同時に捕獲された個体数を記入できる。

必須項目(Required)taxonID
scientificName
taxonRank

種ID。重複がないユニークなもので、記述する種ごとでユニークなものになる。
対象の学名。同定しきれない場合は、科や属名でもよい。
データの分類階級情報。属、亜種、種など。

推奨項目(Recommended)

kingdom - and other higher taxonomy if possible
parentNameUsageID
acceptedNameUsageID

分類学的な界の情報。動物界、植物界等および、その他上位の分類群情報。
その種が未発表の場合、上位の生物分類のID。
その種が未発表の場合、受け入れられている生物分類のID

必須項目(Required)

eventID
eventDatesamplingProtocol

イベントの重複のないユニークなID。
イベントを実施した日時。
イベントの実施方法。例えばライトトラップ、定性的な見つけ取り、方形区内の調査等。

推奨項目(Recommended)sampleSizeValue & sampleSizeUnit
parentEventID - in situations where the event is part of an event series

参照URL

https://github.com/gbif/ipt/wiki/checklistData
https://github.com/gbif/ipt/wiki/occurrenceData
https://github.com/gbif/ipt/wiki/samplingEventData

オカレンス・コア

タクソン・コア

イベント・コア
調査の単位。例えば植被率を扱う場合は、パーセント、プロットのサイズを記入する。
親イベントのID。例えば決められたモニタリングプログラムの一環等で実施されている場合、そのイベントのIDを記入することで、同じプログラムのデータが検索・収集できるようになる。
samplingEffort - to provide evidence of rigour of sampling event
調査労力。
locationID
採集地点ID。その地点について、重複のないIDを付与できる場合は記述する。
decimalLatitude & decimalLongitude & geodeticDatum - to provide a specific point location採集地点の緯度経度および座標系。
footprintWKT & footprintSRS
採集地の地点情報では表現できない情報。例えば1haの永久調査区等が設定されている場合、方形区であること、四隅の座標値を記述する。
countryCode
採集国のコード。ISO 3166-1の使用が推奨されている。
occurrenceStatus
在/不在データを扱い場合、在/不在の値を記述する。

表3. イベント・コアの例。必須項目および例で使用したデータで記入されている推奨項目で記述されている項目ほか数項目を表記している。
記述可能な全項目は下部にあるURL先を参照のこと。
eventID
242
812

eventDatesamplingProtocol

2012/6/2 ad hoc observation
2012/6/23 ad hoc observation

sampleSizeUnit

samplingEffort

Station building
Station building

Observed in the station buildling JP
Observed in the station buildling JP

全項目はhttp://tools.gbif.org/dwca-validator/extension.do?id=dwc:Event#EventcountryCode locality
Koyashita
Rokko

locationID
242
812

decimalLatitude
34.271635
34.719891

decimalLongitude geodeticDatum
135.566359
135.234371

WGS84
WGS84

表4. イベント・コアのエクステンションとして記述されている生物情報。必須項目および例で使用したデータで記入されている推奨項目のみ表記している。
occurrenceID

eventID

basisOfRecord

eventDateorganismQuantityType

organismQuantity

occurrenceStatus

scientificName

kingdom

phylum

class

order

familytaxonRank

1374
1368
526

242
242
812

HumanObservation
HumanObservation
HumanObservation

2012/6/2
2012/6/2
2012/6/23

nest number
nest number
nest number

870present
present
absentHirundo daurica
Hirundo rustica
Hirundo rustica

Animalia
Animalia
Animalia

Chordata
Chordata
Chordata

Aves
Aves
Aves

Passeriformes
Passeriformes
Passeriformes

Hirundinidae
Hirundinidae
Hirundinidae

species
species
species

1

図の説明

2
3

図 1. Darwin Core Archive の概念図。生物多様性情報とメタデータを同梱して4

zip で圧縮したファイルとなる。

56

図 2. Darwin Core のスタースキーマの概念図。中心にあるコア・ファイルによっ

7て、どのようなデータ型を扱っているのかが決定される。

89

図 3. SB Data の構造を概念的に示したもの。コア・ファイルにはサンプリング情10報を設定し、エクステンションに生物データを記述する。在/不在、カウントデー

11

タ、計量データ等、計測の単位を自身で設定できるため、柔軟にデータが記述で

12

きる。

13
14

図 4. IPT2 の初期画面。デフォルトでは英語になっているが、右上にある言語設

15

定ボタンから日本語を選択し、日本語表示に変えることができる。

16

大澤・戸津

eml.xml( メタデータ )何が記述されているかの説明
Darwin Core Archive(zip 圧縮ファイル )meta.xml（データ項目の定義）
occurrence.txt( データ本体 )拡張項目（例では含まれない）

図1

大澤・戸津

拡張ファイル 2

拡張ファイル 1

拡張ファイル 3

コアファイル・オカレンス・コア
・タクソン・コア
・イベント・コア

拡張ファイル 5

拡張ファイル 4

図2

大澤・戸津
生物データ
・在データ

イベント・コア・eventID 1・eventID 2・eventID 3

生物データ
・不在データ

生物データ
・量的データ図3

大澤・戸津デフォルトは英語

言語選択ボタンで日本語が選択できる

図4