Research Data Utilization Forum発表者一覧（敬称略）
1 「Mahaloボタンの紹介とDIASでの利用事例」

北本 朝展（国立情報学研究所）

2 「JPCOAR研究データ作業部会活動報告」

結城 憲司 （九州大学）

3 「NIES/CGERにおける研究データ基盤整備」

白井 知子 （国立環境研究所）

4 「NIES/CGERにおける研究データ管理システム（GERDaMS）」

福田 陽子（国立環境研究所）

5 「国立国会図書館が提供するオープンソース＆データセット」

徳原 直子（国立国会図書館）

6 「ジャパンサーチのAPIを用いたオープンデータの活用」

中村 覚（東京大学）

7「人文系研究データのためのTEI (Text Encoding Initiative)
ガイドライン」

8 「大学における研究データポリシー策定の推進」
9「人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）と分野横断データの利活用」

永崎 研宣（人文情報学研究所）
船守 美穂（国立情報学研究所）
池内 有為（文教大学）

Research Data Utilization ForumMahalo Buttonの紹介とDIASでの利用事例
国立情報学研究所
北本 朝展（Asanobu KITAMOTO)
共同研究者
中原 陽子（NII）、清水 敏之（九大）、島井 博行（京大）
https://dias.ex.nii.ac.jp/
2021/11/22

研究データ利活用協議会(RDUF)公開シンポジウム

1

恩返し
Pay-back

恩送り
Pay-forward
2021/11/22'Mahalo' is a Hawaiian wordfor ‘thank you,’ but it has abroader meaning such as
admiration, praise, esteem,
regards and respects (MaryKawena Pukui et al., Hawaiian
Dictionary, 1986).

1. 恩返し： データ利用者からデータ作成者に向けて、ボタンを押して書くことで、研究成果と共に感謝を伝える。
2. 恩送り：ボタンに集まった研究成果を読むことで、潜在的利用者は新たな着想を得てデータの利用を進める。
研究データ利活用協議会(RDUF)公開シンポジウム2

Mahalo Button

https://mahalo.ex.nii.ac.jp/

1. データ作成者（公開者）：Mahalo Buttonサイトにログインし、ボタンの一意な識別子（UUID）とSnippetを生成する。これをデータセットのランディングページに貼り付け、ボタンを設置する。
2. データ利用者：自らの研究成果のDOIをボタンに登録することで、データの利用事例を自発的に報告する。
3. 潜在的データ利用者：ボタンに集まった研究成果（利用事例）を読むことで、自分自身の利用につながる着想を生み出す＝Mahalo Buttonの情報ハブ化
2021/11/22

研究データ利活用協議会(RDUF)公開シンポジウム

3

DIASへのMahalo Buttonの導入
http://search.diasjp.net/

2021/11/22

研究データ利活用協議会(RDUF)公開シンポジウム

4DIASへのMahalo Buttonの段階的導入
https://diasjp.net/infomation/20211116/

1. DIASが過去に収集したデータセット利用報告を整理し、Mahalo Buttonに登録する。
2. DIASが公開済みのデータセットDOIをGoogle Scholar等
で検索し、Mahalo Buttonに登録する。
3. 2021年11月16日の公開日に、データセットの利用事例
がボタンに集まった状態を作り出した。
4. 今後：データ利用者が自らの研究成果をMahalo
Buttonに自発的に登録するよう、普及啓発活動を行う。
2021/11/22

研究データ利活用協議会(RDUF)公開シンポジウム

5ご利用のすすめhttps://dias.ex.nii.ac.jp/mahalo/

1. Mahalo ButtonはDIAS専用のシステムではありません。
GoogleのFirebase認証により、誰でも使えます。
2. 多数のボタンを一括して登録・更新する機能など、
データリポジトリ向けの運用機能も用意しています。
3. Mahaloメッセージを非可視にするなど、集まった情報の品質を管理する機能も用意しています。
4. DOI以外の識別子システム（PubMed, arXiv等）への対応は今後の課題です。
5. ぜひ具体的なご要望をお寄せください！
2021/11/22

研究データ利活用協議会(RDUF)公開シンポジウム

6

JPCOAR（ジェイピーコア）とはオープンアクセスリポジトリ推進協会（JPCOAR :Japan Consortium for Open Access Repository）• 国公私立大学図書館協力委員会と国立情報学研究所（NII）の間の連携・協力協定に基づき、2016年7月に設立したコ
ミュニティ※前身となる組織は機関リポジトリ推進委員会で、2017年3月に解散したデジタルリポジトリ連合（DRF）の役割も引き継ぐ• 目的：リポジ卜リを通じた知の発信システムの構築を推進
し、リポジ卜リコミュニティの強化と、我が国のオープン
アクセス並びにオープンサイエンスに資すること• JAIRO Cloud（共用リポジトリサービス）をNIIと共同運営• 参加機関：678機関（2021年11月1日現在）• 運営委員会と4つの作業部会（研究データ作業部会、コンテ
ンツ流通促進作業部会、コミュニティ強化・支援作業部会、
研究データ利活用協議会（RDUF）公開シン
人材育成作業部会）
ポジウム資料

2021年11月22日

JPCOAR研究データ作業部会の取組（1-1）
教材「研究データ管理サービスの設計と実践」の改訂
旧教材への意見や要望を受けて、新たな教材を作成。

【新規教材作成のポイント】
・ターゲットの明確化→研究支援職員
・より実践的・具体的な内容に→研究前・研究中・研究後という研究の流れに基づく内容
・アクセス性の向上、機関管理機能→開発予定の学認LMSによる提供
・モニター館からのフィード
バックによる改善
第1版
第2版

2018年8月31日公開
2021年2月10日公開

JPCOAR研究データ作業部会の取組（1-2）

教材「研究者のための研究データマネジメント」の公開
研究前

研究中

研究後

1.外部資金の獲得

1.研究データの保存

1.データの引用

2.申請書類2.研究データの方針の決定

検索・発見・
収集

3.リポジトリへのデータ登録（DMP）の作
成3.所属機関のイ
ンフラ活用

3.データ分析

4.加工・分析中のデータ管理5.DMPの更新

2.データの公開

4.データ論文を通じたデータ公開

研究者向けの教材が必要という意見を受け、新たな教材を作成【新規教材作成のポイント】
・ターゲットは研究者に設定
・必要な部分のみ受講できる
ように、テーマに分けて教材を分割
・学認LMSへの対応を想定
第1版 2020年10月30日公開

JPCOAR研究データ作業部会の取組（2）「データベースレスキューマニュアル ver1.0」の公開• 失われゆく過去の研究データ➢「科研費の助成を受けて作成されたデータベースの約半数が適切に管理されていない」（2016年及び2019年調査による）➢管理者がいなくなると、維持管理が困難• リポジトリ等がその受け皿になれないか？
• 2017年度から各機関でレスキューの取組や事例収集（琉球大、東大、京大、北大、岡山大、物質・材料研究機構等）• 「データベースレスキューマニュアル ver.1.0」（2021.4.22公開）
https://jpcoar.repo.nii.ac.jp/records/2000001

JPCOAR研究データ作業部会の取組（3）「国内機関における研究データ管理の取り組み状況調査」• AXIES-RDM部会と連携し、RDM事例形成プロジェクトの一環として実施

調査期間：2020年11月27日〜12月28日実施
質問数：全46問、有効回答機関：352機関
集計結果は「2020年度RDM事例形成プロジェクト中間報告書」に掲載
https://jpcoar.repo.nii.ac.jp/records/2000003• Q10.機関全体での研究データ管理体制構築に向けた取組の実施状況
何らかの動きがある24％、必要性は認識しているが動きはない58％• Q13.研究データ管理体制のステークホルダーになり得る部署、または既に関与している部署（複数回答可）
研究推進・協力系218 件、図書館 150 件、情報系センター111 件、知財系 71 件

※今年度、NISTEPと共同分析を実施中

JPCOAR研究データ作業部会の取組（4）「AXIES-JPCOAR研究データ連絡会による連携事業」
1）AXIES-JPCOAR研究データポリシー策定WS（第2回：リピートセッション）
日時：2021年11月30日(火) 9:00-12:30 ※先着20名
https://sites.google.com/view/axies-jpcoar/event/20211130ws?authuser=02）AXIES-JPCOAR研究データポリシー策定WS（第1回） ※終了
日時：2021年9月28日(火) 9:00-12:00
3）AXIES「大学における研究データポリシー策定のためのガイドライン」（2021年7月1日公開）への協力 https://rdm.axies.jp/sig/70/
4）AXIES-JPCOAR研究データワークショップ ※終了
日時：2021年2月19日(金) 9:30-12:00

研究データ利活用協議会（RDUF）公開シンポジウム（2021.11.22）

NIES/CGERにおける研究データ基盤整備

国立環境研究所 地球環境研究領域
白井知子

国立環境研究所：組織図

地球環境研究センター (CGER)
Center for Global Environmental Research

人類が地球環境に及ぼす影響を科学的に解明し、的確な環境保全対策を講ずるための基礎づくりを行うことを目的に、わが国の地球環境研究に関わる中核的機関として1990年に発足。
地球温暖化研究の中心的組織として研究を推進するとともに、地球環境モニタリ
ング・データベース構築、スーパーコンピュータの運用・データ解析環境の整備な
どの研究支援、学際的・省際的な地球環境研究の総合化など地球環境研究を基盤的に支える事業を実施。

日本最大規模の温室効果ガスの観測網

GED:地球環境データベース
30年のあゆみ
1990-

2000-

どこにどんなデータがあるの？

インターネット普及

各国機関に手紙で問い合わせ

データの所在探しは楽に！

利用申請後、メディア送付

情報源情報データベース作成

CGERデータも蓄積されてきたCGERオリジナルデータ発信

白井 (2021), 情報処理学会論文誌デジタルプラクティス(DP), 2(2), 1-8, 2435-6484

GED:地球環境データベース
NIES/CGERの基盤データベースとして2014年5月より公開

http://db.cger.nies.go.jp/portal/

なデータ提供を目指す

データにDOI付与(2016年～)特色提供データのフォーマットを統一（AMES）
クイックプロット機能（自動グラフ表示）
リアルタイムデータ（速報値）の充実
複数のデータ検索手法
解析支援ツール（流跡線解析など）
クイックプロット
X軸、Y軸が任意に選べる
時系列、緯度・経度変化・
高度分布表示に対応

DOI登録作業の流れ システム化したい→RDMS開発（2018～）
CGER データ提供者 ⇔DB室担当者

環境情報部 （HP兼DOI担当者）

1. メタデータの作成

3. メタデータページ・DOI
登録用XMLファイル作成

データ提供者にメタデータ
入力シートを記入してもらう

入力シートを元に、手作業で作成

4. ランディングページ作成
メタデータページを元に、CMSでランディングページを作成

メタデータページ
ランディングページ

メタデータ入力シート

2. データ公開ページの作成

5. DOI登録作業
JaLCを介してDataCiteでDOIを登録

データ公開ページ

DOI登録用XMLファイル

6

CGERの研究データ基盤

2021年度 運用開始・更新予定

メタデータ・データの管理・公開・検索・利活用支援
GERDaMS 研究データ管理システム
 研究データ管理• メタデータ作成• ライセンス付与• DOI付与• バージョン管理研究チームが協働しながらデータのライフサイクルを主体的に回せる仕組み作り

RDMSとGEDの管理用
データベース共通化
データベース

GED 地球環境データベース
 データベース• データ公開• データ検索• 解析支援RDMSから登録したメタデータを
GEDのデータ検索に利用

RDMSに登録されたデータは、
スムーズにGEDから公開される

NIES/CGERにおける研究データ管理システム（GERDaMS）
福田陽子、白井知子
国立環境研究所（NIES）地球システム領域（ESD）地球環境研究センター（CGER）

研究データ利活用協議会（RDUF）公開シンポジウム（2021/11/22）

研究データ管理システム（GERDaMS）
データ提供者
研究者◼ GERDaMS••

Global Environmental Research DataManagement System
主にCGERの研究者とその共同研究者（所外の研究者も含む）が利用することを想定◼ GERDaMSを利用することで、
•
•

•
•
•
•

メタデータ作成
バージョン管理
ライセンス・利用規約の作成
DOI付与

管理用データベース

公開用データベース(GED)

Greenhousegases 🔍研究データ管理

データの公開・非公開にかかわらず、チームでデータやメタデータを管理することができる
GEDや他のリポジトリからスムーズにデータを公開することができる◼ 主な機能

2

CO2 🔍

ライセンス

メタデータ

Ecosystem 🔍

DOI

バージョン
1

研究データ

オープン or クローズ→

データ閲覧者
研究者・市民地球環境データベース（GED）
データ公開・検索

クイックプロットデータセット登録の流れ

3
１．研究データ・メタデータの公開／非公開を指定
A) 研究データ非公開、メタデータ非公開：データセットメンバーのみで管理・共有したい！
B) 研究データ非公開、メタデータ公開：メタデータのみ公開したい！
C) 研究データ公開、メタデータ公開 (DOI付与なし)：データを公開してみたい！
D) 研究データ公開、メタデータ公開 (DOI付与あり)：データにDOIを付与して公開したい！

２．メタデータ作成、研究データのアップロード
３．データセットの公開申請
4．データセットの公開作業（RDMS担当者、環境情報部）
登録内容の確認、DOI登録作業(システムでメタデータページ、データ公開ページ、登録用XMLファイルを出力)

データセットの公開メタデータ作成

4◼ メタデータは観測データ用、モデルデータ用の２種類を用意◼ 登録済みデータセットのメタデータファイルを入力フォームにインポートすることで、メタデータの作成を簡単に行える
基本情報
•
•
•
•
•
•
•

タイトル
• データの言語
概要• データ提供機関
貢献者• 問い合わせ先
ファイル形式• 参考情報バージョン
データセットの種類（観測 or モデル）
データセットの主なカテゴリ

詳細情報
共通項目
•
•
•
•
•
•

データの時間範囲
時間・空間分解能
算出方法
更新履歴
キーワード
自由記述項目観測データの場合
•
•
•
•
•
•

観測パラメータ
観測実施期間観測局・プラットフォーム情報
測定範囲
観測精度
計測方法

モデルデータの場合• 主なパラメータ• ドメインライセンス・DOI付与
ライセンス・利用規約の作成◼ 利用規約を独自に作成するか、

CC0、 CCライセンスから選択◼ 独自に利用規約を作成する場

合でも、以下の項目について例
文を用意。
•
•
•
•

許諾の範囲
配布の条件
最新版の利用
出典の明記

•
•
•
•
•

引用の書式
利用報告
問題報告
無保証及び免責
助言などの提供、など

5
DOI付与

◼ DOI付与の希望、希望のデータ

公開日、DOIサフィックスを指定できる

データ・補足資料の管理

6◼ データと補足資料あわせて100GB/データセットまで管理できる
ファイルごとに、公開/非公開の設定が可能

公開する場合は、ダウンロード制限*をかけることも可能*ダウンロード時にユーザー登録が必要◼ サムネイル画像はGEDのデータセット一覧に利用•

データセットを象徴する画像•

データの内容が分かるような画像

その他の機能、今後の予定◼ データセットの共同管理機能•共同管理したい相手をデータセットメンバーに招待•

データセットメンバーの作業履歴の確認•

データ公開までの作業状況が一目でわかる◼ 今年度の予定•

GERDaMSの運用開始•

GEDリニューアル

GERDaMSとGEDが連動した研究データ基盤を整備することで、研究データの管理・公開・検索を実現
白井知子「地球環境データベース ―30年の歩みとこれから―」デジタルプラクティス, 2021, Vol.2 No.2, 図5

RDUF公開シンポジウム
2021年11月22日

国立国会図書館が提供する
オープンソース＆データセット～次世代システム開発研究室から～

国立国会図書館 電子情報部主任司書兼電子情報企画課次世代システム開発研究室長
この資料（ロゴを除く）は、特記のない限りクリエイティブ・
コモンズ表示4.0国際ライセンスの下に提供されています。

德原直子

NDLラボhttps://lab.ndl.go.jp/

 次世代システム開発研究室（次世代室）が運営
 新しい図書館サービスの実証実験の場
 2013年5月に公開、2020年3月にリニューアル2

次世代室のプログラム・データセットの公開
https://github.com/ndl-lab
 GitHubで公開

GitHub：世界で最もよく使われているオープンデータ・
プログラムの公開・共有サイト

 2019年8月 アカウント開設
 次世代室が調査研究中の技術情報を公開 プログラムはCC BY、著作権保護期
間満了のデジタル化資料から作成したデータはパブリックドメインマー
ク（PDM）で提供
 外部の優秀なエンジニアとの技術的な検討の場の創出へ

3

OCR用1行データセット（ocr-ndloneline）
https://github.com/ndl-lab/ocr-ndloneline• デジタル化資料から1行単位で切り出した画像と、対応するテキストデータのデータセット• OCR等の学習用データセットとして整備• 目次コマ（画像）と人手で校正した目
次情報（テキスト）を利用• 縦書きと横書きを分けて配置• PDMで公開
4

その他の文字画像データセット• 文字画像データセット（頻出漢字300文字分）

https://github.com/ndl-lab/kanji_mojigazo• デジタル化資料から頻出漢字の文字画像を切り出したもの。 計146,157画像• 文字画像データセット（ひらがな73文字版）

https://github.com/ndl-lab/hiragana_mojigazo• 上記のひらがなバージョン。計8万画像

いずれもPDM

ラベル付画像データセット（NDL-ImageLabel）
https://github.com/ndl-lab/imagetagdataset• デジタル化資料から自動抽出した図版（6,405画像）にラベルを付与したデータセット• ラベルには、地図、グラフ、イラ
スト、写真のほか、蔵書印も• 著作権保護期間が満了したデジタ
ル化資料を用いているので、PDM
で公開

ラベル名

画像数

graphic_map

581画像

graphic_graph

371画像

graphic_illustcolor

170画像

graphic_illust

2,695画像

picture_landmark

728画像

picture_outdoor

748画像

picture_object

401画像

picture_indoor

232画像

stamp

479画像

6

7

図版ラベルの推定モデル

https://github.com/ndl-lab/tagestimatemodel• NDL-ImageLabelデータセット を利用して、資料画像に付与するラベルを推定する機械学
習モデル• 次世代デジタルライブラリー（右）でデジタ
ル化資料中にある図版の検索ができるが、膨大な量（約2,300万点）に及ぶため検索性と利便性が課題になっていた→図版を特性ごとに整理して検索できるようになった→図版を事前に自動分類することで、当館外のオープンな大規模画像データ資源を利用した機械学習モデルとの連携が容易になった

8

（例）NDLデジタル化資料と大規模データ資源との連携
PDM資料中の屋外建造物写真と 観光名所写真のデータセットを結び付けることが可能に
picture_landmark（屋外建造物）と推定された図版（エッフェル塔）『海外旅行日誌 : 西から西へ』（1931年出版）(https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/1028417/120)

Google Landmarks Dataset V2（https://storage.googleapis.com/gld-v2/web/index.html）

9

NDCの推定モデル（ndc_predictor）
https://github.com/ndl-lab/ndc_predictor• 書誌情報から日本十進分類法（NDC9版）を推測する
fastTextの学習済みモデル
• 精度
モデル

クラス

NDC1 桁

10

精度
（R@1）
0.86

NDC2 桁NDC3 桁

100
947

0.819
0.753
10

今後の公開予定（令和3年度の取組）
 「国立国会図書館デジタルコレクション」搭載のほぼ全てのデジタル化資料（約2億2300万画像コマ）のテキスト化 オープンソースとして公開可能なOCR処理プログラ
ムの研究開発１．OCR処理プログラム

国立国会図書館デジタルコレクション

機械学習可能なOCR処理プログラムを CC BY で提供

２．大量のテキストデータ

著作権保護期間が満了したデジタル化資料のOCRテキストデータ
11

ジャパンサーチのAPIを用いた
オープンデータの活用事例の紹介
東京大学 中村覚
1以下、日本電子出版協会(JEPA)セミナー「ジャパンサーチの概要と運用」のスライドを引用しています。

https://jpsearch.go.jp/archive#1lt8i2g1l05ug2

2

3

4

5

自動ギャラリーの試作
自動ギャラリーページへ
人物検索
jps:agential等
を利用

地図検索
schema:spatialを利用

キーワード検索jps:aboutを利用
6

機能説明

キーとなる要素（人物、地名、キーワード）の概要
説明

関連する人物7

機能説明

関連する要素（人物、地名、キーワード）のネット
ワーク図※キーが「人物」の場合のみ
Europeana, DPLAで提供されている同一作成
者のアイテム8

関連性の抽出：アイテムに共起するメタデータ
jps:
agential
人物A
人物Aと人物Bは二つのアイテムで共起するため関連あり

schema:about

人物AとキーワードXは
二つのアイテムで共起するため関連あり

キーワードX

アイテムに対して共起しないため関連なしと判断

人物B
CとAも共起するが、BとAの共起回数が多いので、BとAのほうほうが関
連性が高い

人物C

YとAも共起するが、XとAの共起回数が多いので、XとAのほうが関連性が高い

キーワードY9

その他の活用例：IIIF APIの利用

10

まとめ
●

●

ジャパンサーチ○

日本の幅広い分野のデジタルアーカイブと連携し、多様なコンテンツをまとめて検索・閲覧・活用できるプラットフォーム○

集約されたメタデータは、利活用のための分野横断の標準形式「ジャパンサーチ利活用スキーマ」に変換され、APIを通じて利用可能

APIを用いたオープンデータの活用例・アプリケーション開発例の紹介○

RDFを用いた自動ギャラリー、 IIIFを用いたパズル11

ご静聴ありがとうございました。

12

一般財団法人人文情報学研究所

永崎研宣

▪ デジタルアーカイブ⇒資料から始まる▪ 図書館・博物館等、比較的安定した運用体制▪ 資料単位でのメタデータとしては比較的扱いやすい▪ 一定のデータ共有はされているものの、研究の観点により様々な着眼点がある▪ ⇒研究データとしては詳細メタデータやアノテーションが必要▪ ⇒「研究データ」としての扱いの難しさ▪ 研究データ⇒研究から始まる▪ 研究目的で作られるため、観点や使用目的は明確▪ 研究者が作成・公開・運用する▪ 持続可能性における困難さ▪ メタデータ・語彙の統制の難しさ

▪ XMLベースの「ガイドライン」により、拡張可能性を持たせたメタデータ・語彙の統制が可能▪ 人文学者のコミュニティが作成しているため、研究ニーズに即した統制が行われている▪ データの段階では作成者のニーズに基づいてメタデータを付与してからデータベースの側で取捨選択可能▪ 日本語向けTEIガイドライン▪ https://github.com/TEI-EAJ/jp_guidelines/wiki▪ 人文学・社会科学におけるデータ共有のための手引き▪ https://www.jsps.go.jp/j-di/guide.html▪ TEIガイドラインとは▪ 『歴史情報学の教科書』第8章 歴史データのさまざまな応用 −Text Encoding Initiative の現在−
▪ https://bungaku-report.com/blog/2019/03/chapter-8-text-encoding-initiative.html

大学における
研究データポリシー
策定の推進
RDUF公開シンポジウム ライトニングトーク
2021年11月22日
国立情報学研究所 船守美穂

RDMに関わるガイドライン関係
 研究開発法人

データポリシーの項目（案）◼ 内閣府「国立研究開発法人におけるデータポリシー策定のためのガイドライン」（2018）

 大学◼ 研究不正防止に関連して、「機関の責任」と「研究データ10年保存ルール」
を定めたガイドラインのみ➢ 文部科学大臣決定「研究活動における不正行為への対応等に関するガイドライン」（2014）➢ 日本学術会議「（回答）科学研究における健全性の向上について」（2015）◼ 「研究資料等の保存に関する指針」等
を大学には策定 大学において研究データ利活用の視点を含む規定がない！

1. 機関におけるポリシー策定の目的
2. 管理する研究データの定義、制限事項
3. 研究データの保存・管理・運用・セキュリティ

4. 研究データに対するメタデータ、識別子の付与、フォーマット
5. 研究データの帰属、知的財産の取り扱い
6. 研究データの公開、非公開および猶予期間ならびに引用1

大学における研究データポリシーの位置づけ…大学と国立研究開発法人の違い
大学

国立研究開発法人

 機関の使命

 機関の使命➢ 「教育」が主たる使命

 研究の位置づけ➢ 「研究開発」が主たる使命

 研究の位置づけ➢ 「研究者個人に付与された研究費」が中心 社会への還元の必要性➢ 研究開発法人ほど明確ではない。
➢ しかし、公的資金を得ている
ため、説明責任がある。

➢ 機関の使命として推進 社会への還元の必要性➢ 国費を得て研究を推進しているため、研究成果の社会への還元は必須。

大学における研究データポリシーの必然性は、
結構、曖昧・・・・？

2

「大学における研究データポリシー策定のためのガイドライン」（AXIES）
 大学において研究データポリシ
ーを策定するにあたっての考
え方や手順をとりまとめ。
目次
1. 利用にあたって
2. ポリシー策定するにあたって
3. ポリシーの類型
4. ポリシーの項目と検討の視点
5. ポリシー策定のプロセス➢ 大学ICT推進協議会（AXIES）
Source: 大学ICT推進協議会「大学における研究データポリシー策定のためのガイドライン」（2021）
https://rdm.axies.jp/sig/70/

3

海外大学の研究データポリシーの分析…参照した海外大学のポリシー
 主要国から、①リーディング大学と、②研究
データ管理について先駆的な大学を中心に、数大学ずつ抽出➢ 国横断的な網羅性はあっても、平均像を表現している訳ではない
ベースを作った
京都大学に➢ URDPガイドライン「参考資料１」に提示
Special Thanks!

➢ 英(3)、独(2)、蘭(3)、米(4)、加(2)、豪(3)、香港(1)、シンガポール(2)• 赤字：多くの大学にてポリシーあり• グレー：ポリシーはあるが、アクセス不可のものあり
4

海外大学の研究データポリシーの分析…研究データポリシーの２つの流れ① オープンサイエンスの流れに基づくポリシー➢ オープンサイエンスの流れから求められる機関内の研究データ管理体制を定める。
➢ 対応国： 欧州諸国、豪州、アジア諸国② 大学のコンプライアンスへの対応に基づくポリシー➢ 機関の文書管理等への対応の必要性により、研究データの帰属/
保管/移管について定める。
どっち派？
➢ 対応国： 米国③ ①②の折衷案➢ オープンサイエンスの流れに基づきつつ、研究データ帰属の考え方も整理する➢ 対応大学： シドニー大学、クイーンズランド大学、南洋工科大学
5先行大学の研究データポリシー
 京都大学◼ 研究データ管理・公開ポリシー◼ 研究者情報整備委員会 承認（2020.3）

 名古屋大学◼ 学術データポリシー◼ 教育研究評議会 承認（2020.10）

いずれもオープンサイエンス型
だよ！

 東京工業大学◼ 研究データポリシー◼ 問合せ先:研究推進部情報図書館課電子図書館グループ
6

第６期科学技術・イノベーション基本計画…（２）新たな研究システムの構築（オープンサイエンスとデータ駆動型研究等の推進）【数値目標】
 機関リポジトリを有する全ての大学・大学共同利用機関法人・国立研究開発法人において、2025 年までに、データポリシーの策
定率が100％になる。
 公募型の研究資金の新規公募分において、2023 年度までに、データマネジメントプラン（ＤＭＰ）及びこれと連動したメタデータの付与を行う仕組みの導入率が 100％になる。
■ 関連文書統合イノベーション戦略推進会議 （令和 3 年 4 月 27 日）「公的資金による研究データの管理・利活用に関する基本的な考え方」
https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kokusaiopen/sanko1.pdf
Source: 第６期科学技術・イノベーション基本計画
https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/6honbun.pdf

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AXIES-JPCOAR研究データポリシー策定
第二回WS
WS（第一回）（2021.9.28開催）
11/30
開催予定

https://sites.google.com/view/axies-jpcoar/event/20210928ws

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AXIES-JPCOAR研究データポリシー策
定WS（第一回）…参加者属性
所属部署属性
大学教員・研究職系者（特定の部署を代表しない）,4

専門職・中間職系

URA系, 2

（技術職員、
IR/URA、他）, 4

教員・研究
系, 6
研究推進系, 6
図書館系, 3

事務職系, 8

情報基盤系, 3

これまでRDMに関わらなかった層が参加！

研究データ管理において大学で必要とされる体制（案）執行部

どうせデータ管理
するなら、大学の研究力強化につなげたい！

全学ポリシー、大学戦略
研究公正
担当

研究
担当

図書館
担当

情報
担当

学長

業界団体,
ネットワーク

全
学
サ
ー
ビ
ス

研究推進部

研究支援部門

研究事務
研究公正

研究評価
研究支援

（URA Station）

大学図書館

情報基盤
センター

データ保全
データ公開

情報基盤
ITポリシー

データ
保護

キュレー
ション

部局事務： 連絡・調整

研
究
現
場

分野別
学会

RA、院生、技術職員、ラボ管理者、実験補助者 等： データ生成・管理

ポリシー策定専門的助言
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シンプルでもURDPがあることの意味

RDM推進の象徴 URDPがあることに意味がある➢ 大学がRDMについて対応することの意思表示➢ 研究データについて、大学に責任があることの証

 学内教職員や関係部署が共通の認識を持ち、組織的な対応が可能となる拠り所➢ 関係部署が自身の業務をポリシーにより位置づけ➢ データキュレータ等は研究支援業務を評価の対象にすることが可能に11

データガバナンス

企業のマーケティングにおいてデータの整合性は
戦略的に優位に立つ上で最重要課題！

 データ管理に対して，組織として，明確な理念のもとに体制を構築し，具体的に実施するようにすること。
•

機関におけるデータ管理の重要性が認識されるようになり，近年使われるようになった概念。

 大学におけるデータガバナンスはもっぱら「機関データ（人事，財務，教務データ等）」を対象とする。

 部署間のデータの整合性の担保や，エビデンスに基づく意思決定，データセキュリティ，コンプライアンスなどを目的する。
 担当部署： IR室、情報基盤センター等
12データガバナンス…C-Officer＋四役
 データオーナー➢ データ所有者。大学の機関データについては学長あるいは大学当局。

 データトラスティー➢ 大学の役員や管理職により担われ，自身の担当領域のデータの管理について最高責任を負う。

 データスチュワード➢ 担当領域の部課長や職員で、機関データが適切に生成、管理、取り扱われることについて責任を有す。

 データカストディアン➢ データの保存管理や保護について責任を有し、情報管理やIT部門により担われることが多い。

 Chief Data Officer (CDO)➢ 機関におけるデータガバナンスの実施を総括する。大学ではIR室を兼ねる場
合がある。
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まとめ
…「研究データの帰属」の考え方の整理の必要性
 「研究データ」と「機関データ」の機関管理の考え方
は、現場では独立して発展しているが、今後、総合的に体系立てられるものと想定される。
 「機関データ」は、大学職員が大学運営のために収集・生成しており、機関管理の考え方が自然に導入可能である。
 これに対して「研究データ」は、研究者が自身の研究活動のために収集・生成しており、今後、その機関管理の考え方は、「研究データの帰属」の考え方とともに、整理されていく必要がある。
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研究データ利活用協議会（RDUF）
公開シンポジウム

2021
22 Nov.

人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）と分野横断データの利活用

人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築推進センター研究員（PO）

池内有為（文教大学文学部・専任講師）

講演概要
1. JDCat*の特徴とデータ活用の展望
2. デモ① 簡易検索② 詳細検索③ ファセット検索④ 英語検索⑤ データへのアクセス
https://jdcat.jsps.go.jp/*JDCat= Japan Data Catalog for the Humanities and Social Sciences2１．JDCatの特徴：横断検索
一橋大学
経済研究所
慶應義塾大学
経済学部付属経済研究所
パネルデータ
設計・解析センター
大阪商業大学
JGSS研究センター
東京大学
社会科学研究所附属
社会調査・データ
アーカイブ研究センター
東京大学
史料編纂所

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１．JDCatの特徴：メタデータ
nJDCatメタデータスキーマ
ü 合計31のエレメント

n統制語彙 (CV)
① トピックl CESSDA Topic Classificationl 日本統計年鑑目次
l 日本十進分類法

②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
⑨
⑩

対象地域
日本統計年鑑外地（旧地名）
データタイプ
アクセス権
データの言語
観察単位
サンプリング方法
調査方法
研究助成機関4

１．JDCatの特徴：統制語彙 (CV)① JDCatメタデータスキーマ（画面下部）② 統制語彙(CV)ü各CVをExcel形式で公開
ü日本語・英語

5１．JDCatの特徴：統制語彙 (CV)例：日本統計年鑑目次

6１．JDCatの特徴：英語検索
nタイトル・概要・トピック等を英語で表示
n全拠点機関のデータを英語の統制語彙で検索
例：”Compulsory and pre-school education”
一橋大学：経済研究所

東京大学：社研

大阪商業大学：JGSS

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１．JDCatの特徴：ファセット検索
nプルダウンメニューから予め用意されたキー
ワードを選択して検索
nファセットの種類① アクセス権② データの言語③ 配布者④ 対象地域⑤ トピック8

１．JDCatの特徴とデータ活用（まとめ）nJDCatの特徴
ü社会科学・人文学に特化したメタデータ
ü統制語彙による横断検索ü英語による検索・結果表示
üファセット検索
国内外の専門家のニーズに応える検索
初学者にもわかりやすく効率的な検索

nデータ活用の展望：新たな「知」の創造
ü分野や国境を超えたデータの共有
ü個人研究や共同研究、教育、政策立案など、多様なデータ活用を推進
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２．デモ

https://jdcat.jsps.go.jp/
10２．デモ：①簡易検索
阿部 正弘

11

２．デモ： ①簡易検索（詳細結果表示）

東京大学：史料編纂所

12

２．デモ：②詳細検索
金融

←切り替え

13

２．デモ：②詳細検索
対象時期を範囲指定して絞り込む

1990

1995

yyyymmdd（年月日）
mm、ddは省略可能

２．デモ：③ファセット検索（１）配布者＞「一橋大学経済研究所」「SSJデータ
アーカイブ」を選択

15

２．デモ：③ファセット検索（２）トピック＞「選挙」を追加

16

２．デモ：③ファセット検索（２）東京大学：社研17

２．デモ：③ファセット検索（３）
トピックを検索して探す
例：労働→「労働条件」「労働と雇用」…

18

２．デモ：③ファセット検索（３）
トピックを検索して探す
例：「労働と雇用政策」を選択

19

２．デモ：③ファセット検索（３）大阪商業大学：JGSS

20

２．デモ：④英語検索（簡易検索）
media

21

２．デモ：④英語検索（ファセット検索）

media

22

２．デモ：④英語検索（詳細結果表示）

慶應義塾大学：パネルデータ

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２．デモ：⑤データへのアクセス
帝国 位置

24

２．デモ：⑤データへのアクセス

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２．デモ：⑤データへのアクセス

https://d-repo.ier.hit-u.ac.jp/records/2000589

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２．デモ：⑤データへのアクセス

https://d-repo.ier.hit-u.ac.jp/records/2000589

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２．デモ：⑤データへのアクセス

データを直接ダウンロード→オンライン分析システム
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