研究基盤としてのデータの整備と提供― IDRと国文研における取組
国文学研究資料館（NIJL）特任教授／古典籍データ駆動研究センター⾧
国立情報学研究所（NII） 特任教授／データセット共同利用研究開発センター⾧
大山 敬三

2

イントロダクション

研究用データの二つの位置づけ

二つの位置づけ
研究対象としてのデータ

研究手段としてのデータ※ データは研究対象の写像※ データは実験やテストの材料※ 対象自体の分析や解明を目的※ 技術や手法の開発を目的

 国文研

 IDR

 国書データベース
 古典籍画像，翻刻（一部） 民間企業提供データ

 国文研
 日本古典籍くずし字データセット

3

研究基盤としてのデータの要件
研究対象としてのデータ

研究手段としてのデータ

 範囲:一定範囲をカバーする汎用データ 範囲:実世界・実社会の代表的なデー
タ 事前に研究課題を限定しない

 網羅性:可能な限り全部
 抜けがあると研究対象として不完全 データ品質:高品質を優先 領域限定のデータでも可 網羅性:十分な分量
 一部でも可:サンプル，期間限定など

 データ品質:リアル性を優先 キュレーション，クリーニング 加工は最小限。きれいにしすぎない データ項目単位のメタデータ

 データセット単位のメタデータ

 更新:最新性を優先 ただし履歴の追跡可能性は必要

 更新:再現可能性，安定性を優先 頻繁な更新はむしろ弊害も・・・

4データの収集・構築のスタンス
研究対象としてのデータ

研究手段としてのデータ（国書データベースの場合）（IDRの企業提供データの場合）

 アプローチ:スコープを定めて積極的に収集

 アプローチ:広く多様なデータが集まる環境を整備

 古典籍総合目録をベースに対象と量を設定
 自己作成，外部所蔵者への働きかけ

 仕組み:できるだけ統一的に
 データの利用条件

 提供の意義のアピール・メリットの可視化 活動の広報や口コミによる周知

 仕組み:企業が提供しやすく 制度面の整理，ノウハウの共有

 データ仕様，作成方法
 利用者からのアクセス方法

 データ整備:網羅性・高品質を優先
 データ作成マニュアル等の作成
 データの点検，メタデータの整備 提供条件の柔軟な設定 利用者に対する窓口機能の提供

 データ整備:リアルさを優先 研究者視点と企業視点の仕様のすり合わせ 最小限のデータ加工

アプローチはかなり異なる

5

国文研における基盤データ整備の取組
大規模学術フロンティア促進事業を中心として大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

6大規模学術フロンティア促進事業：現行計画→後継計画
日本語の歴史的典籍の国際共同研究ネットワーク構築計画（2014年度～2023年度）

https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

データ駆動による課題解決型
人文学の創成（予定：2024年度～2033年度）

http://lab.nijl.ac.jp/humanitiesthroughddps/
7

「日本語の歴史的典籍の国際共同研究ネットワーク構築計画」（現行計画）
プロジェクトの概要
目標

 開かれた学術研究基盤の構築・共同利用の促進
 新たな人文系の共同研究モデルの創出＜個人から組織へ ／ 国文学から異分野へ＞

三つの柱「日本語の歴史的典籍データベース」の構築⊳ 30万点の画像データ（国文研・連携機関等）の作成 ＝＞ 現在26.4万点2800万コマ（令和4年度末）⊳ 大規模情報提供システムの運用 ＝＝＝＝＝＝＞ 平成29年10月正式公開、令和5年3月発展的公開⊳ 検索機能の向上・多言語対応 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞ NII等との共同研究

国際共同研究ネットワークの構築⊳ 拠点・連携機関との体制構築 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞ 国際コンソーシアムの展開、国際会議の共催

国際共同研究の推進⊳ 異分野融合研究の醸成 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞ 極地研等と共同研究 相互理解（連携）を醸成⊳ 「総合書物学」の推進・構築 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＞ 機構内連携共同研究からの発展展開・文献観光資源学

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

8

「日本語の歴史的典籍の国際共同研究ネットワーク構築計画」 （現行計画）
日本語の歴史的典籍とは江戸期以前に日本人によって記された書物群『源氏物語画帖』（DOI：10.20730/200014736）『亀井算引割術』（DOI：10.20730/200021585）

数学

文学美術

医学

『瘍科精選圖觧』（DOI：10.20730/200036629）⇒ 日本文学にとどまらず、様々な分野を包含
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

9

30万点の画像データの作成と国書データベースとしての提供
目録情報

画像データ

研究対象としてのデータ
書誌情報，デジタル画像，テキストを統合

国文研，国内外の図書館・研究機関・博物館等の所蔵資料をデジタイズして収集
国書データベースとして提供
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

10高品質化・均質化の取組：画像データの仕様と作成手順の標準化◆従来方式

従来:業者発注による撮影
所蔵機関（または国文研）による撮影枚数の確定 → 仕様策定
→ 国文研による画像確認 → 登録作業

→業者選定 → 業者による撮影（撮影期間限定）◆「内製」の開拓・ノウハウの蓄積

専門業者による撮影（業者発注）のほかに、関係職員がスキャナー等を用い、年間を通し画像データ作成を行う「内製」を新たに取り入れ
・平成26（2014）年度より試行開始、方法の確立、平成30（2018）年度より本格実施
・色見本・スケールの写し込みや付箋・挟み込みがある資料への対応等のマニュアル化
・撮り漏れや不良画像に対する自動点検と目視による検収・データの点検にあたってのツールを作成（作業の効率化・省力化・⾧期撮影可）
・拠点連携委員会等で作業工程や工程毎の手順、規則等をともに検討
・マニュアルを作成・共有ならびにオープン化（仕様の標準化・国際化へ）◆「内製」による画像データ作成の拡大

茨城大学、江戸東京博物館、加賀市立図書館、九州大学、京都大学、研医会、皇學館大學、城西大学、四天王寺大学、清泉女子大学、専修大学、千葉県立中央博物館、千葉大学、筑波大学、東京外国語大学、東北大学、東洋大学、中津市
歴史博物館、名古屋大学、新潟大学、福島大学、北海道大学、立教大学、国文研

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

11高品質化・均質化の取組：書誌データの標準化と整備
https://iss.ndl.go.jp/inf
ormation/guideline_cla
ssic/

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

12

活用促進の取組：DOIの付与とIIIFによる画像公開

https://kokusho.nijl.ac.jp/biblio/200015137/5?ln=ja
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

13

活用促進の取組：Creative Commonsの採用（国文研所蔵分）

https://kokusho.nijl.ac.jp/page/usage-nijl.html
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

14活用促進の取組： Creative Commonsの推奨（他機関所蔵分）

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

15

活用促進の取組：外部連携（CiNiiの例）
Japan Serachとも連携

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

16

利用状況

国書データベースに統合
前の新日本古典籍総合
データベースの利用状況※令和４年度のうち令和５年３月は「国書データベース」の利用状況年度
平成29（2017）年度
平成30（2018）年度
令和元 （2019）年度
令和 2 （2020）年度
令和 3 （2021）年度
令和 4 （2022）年度

ページビュー数566,059
1,233,083
3,376,270
7,104,885
9,225,119
12,869,292

国内ユーザー数

2,600
4,578
8,142
12,80915,56024,608

海外ユーザー数

260361
677
1,221
1,940
3,162※国内ユーザー数、海外ユーザー数は、各年度における月平均の人数
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

17活用事例：研究対象としてのデータ（地球物理学との異分野連携）
典籍の記述から、磁気嵐発生パターンを解明

https://www.eurekalert.org/newsreleases/594735

https://kopalniawiedzy.pl/czerwony-znak-Japoniazorza-bazanci-ogon-Ryuho-Kataoka,31819

藤原定家 『明月記』の記述から、鎌倉時代における連発巨大磁気嵐の発生パターンを解明 、アメリカ地球物理学連合「Space Weather」に掲載、新聞各紙にも取り上げられた

明和７（1770）年、福井方面に見えたオーロラ（東北大学所蔵『星解』）https://doi.org/10.20730/100270850

片岡龍峰：“日本に現れたオーロラの謎”, 表紙,化学同人 (2020)

岩橋清美, 片岡龍峰：”オーロラの日本史”, 表紙,平凡社 (2019)https://doi.org/10.1051/swsc/2019013
https://doi.org/10.1002/2017SW001690
朝日新聞 2020年8月3日朝刊

https://doi.org/10.1051/swsc/2019013

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

日本最古の天文記録である『日本書紀』推古28年（620年）のくだりに記された「赤気」について、近年の古典籍を用いたオーロラ研究で解明されてきた「扇形オーロラ」と整合的であることを解明。

18

活用事例：研究対象としてのデータ（食文化／文献観光資源学との異分野連携）
現代に復元することで新たな価値を再認識する

古代甘味料の復元・再評価

古代に砂糖の代わりに使用されていたが中世以降に生産が途絶え、現在は幻の調味料となっている甘味料「甘葛煎」（あまづらせん）について、複数のブドウ科植物から、甘葛煎様の甘味料をつくることに成功

地域との連携

文献観光資源学の推進・地域文化の発掘
歴史的典籍をデジタル化し、地域的価値や魅力を創造・発信
モデルケースとして「津軽デジタル風土記の構築」を実施

https://outreach.bluebacks.jp/project/home/20『甘葛考』（写本）に収蔵されているブドウ科の１種国立国会図書館蔵
https://dl.ndl.go.jp/pid/9892539/1/21

葛飾北斎の作品をベースにした、ねぷた絵師川村岩山氏による”リブート”作品
https://tsugaru-fudoki.jp/neputae/01sankatsu/
https://tsugaru-fudoki.jp/document/

研究者と地元教育委員会、博物館、図書館、コンベンションセンター等との調整により地域の文献資源を活かす取組を実施
樹液中に含まれるショ糖、ブドウ糖、果糖の定量比較
https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/images/fumi_13.pdf
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/amatura20200208.html

19活用事例：研究対象データの基盤活用（顔貌コレクション：CODH）

http://codh.rois.ac.jp/

http://codh.rois.ac.jp/face/
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

20

活用事例：研究対象データの基盤活用（江戸買物案内：CODH）

http://codh.rois.ac.jp/edo-shops/
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

21

活用事例：社会的な広がり
小説・アニメ等のクリエーターや企業による、歴史的典籍の再発見へ
ないじぇる芸術共創ラボ／ぷらっとこくぶんけん

山村浩二
新作短編
アニメーション
「ゆめみのえ」絵手本『略画式』シリーズをモチーフに、『雨月物語』の一編の翻案作品
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

江戸料理の復元－老舗料理店とのコラボ－

谷原菜摘子氏による挿絵の例
西山物語
─口惜しい─
（部分）

三越伊勢丹との江戸料理に関するコラボ企画 商品開発に貢献
22

派生データ：研究手段としてのデータ

https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/data_set_list.html
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

23日本古典籍データセット：国文研・味の素食の文化センター所蔵

https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/data_set_list.html
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

24

日本古典籍くずし字データセット

コンペの開催Kaggle competition
Kuzushiji Recognition
http://codh.rois.ac.jp/

https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/data_set_list.html
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

25

「データ駆動による課題解決型人文学の創成」（後継計画：2024～2033年度）
４つの研究領域からデータ駆動による課題解決型人文学へ本計画の目的

課題解決型人文学とは？

持続的かつ汎用的な大規模データの蓄積・構築という概念を人文学分野の研究に本格的に導入し、自然科学を含む他分野にも利用可能なデータインフラストラクチャを人文学分野に築くとともに、その十全な利活用を通して、持続可能な社会構築のために異分野と協働し得るデータ駆動型による課題解決型の人文学研究を創成する。

データの集積・変換

人間社会の解題解決

人間社会の課題に対し、多種多様な人の営みを対象とする学問分野である人文学の立場から総合知を構築し、その解決を試みる新しいタイプの人文学。
人と生物、人と自然など、ヒト以外のさまざまなモノとも共生しうる社会、及び資源とエネルギーが循環するレジリエントな共生社会の構想を支える基盤となる。

データ駆動による課題解決型人文学

データの解析・変換

データの利活用

新たなデータ開拓

データインフラストラクチャの構築

人文系データ分析
技術の開発

コンテンツ解析
からの展開

マテリアル
分析・解析

多くの分野にわたる総合的な研究を可能とする基盤としてのデータインフラストラクチャを構築日本語で記された人文系データの機械処理のための技術向上と研究支援を推進整備されたデータの人文学の範囲を超える、自然科学・社
会科学分野における利活用を促進

歴史的典籍のマテリアルとしての分析・解析技術の開発を行い、情報抽出を推進

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

26

「データ駆動による課題解決型人文学の創成」（後継計画：2024～2033年度）
画像データの拡充（15万点）

これまでの古典籍画像データの拡充に加え、江戸から明治へとつながる時期や、従来アクセスが難しかった所蔵者にスコープを拡大して、新たに15万点収集・公開• 近代初頭の典籍資料：国立国会図書館デジタルコレクションとの連接• 寺社・個人所蔵等の古典籍資料：研究者でも閲覧困難だった貴重書等

テキストデータの整備（27万点）

現行計画で構築した画像データを対象に、OCRを活用して機械処理可能なテキストデータを作成• まずは検索に使用。データ公開やさらなる利活用について検討
古典籍メタデータの標準化/テキストの構造化の推進
マテリアルとしての書物分析・解析技術開発とマテリアルデータの蓄積

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国文学研究資料館

27

IDRにおける基盤データ整備の取組

28

データセット共同利用研究開発センターの主な活動
データを持つデータを使いたい

大学等

アカデミアの民間企業

研究者

産学界のデータを学術研究目的で大学等に提供
企業提供データセット 研究者等提供データ
音声コーパス NTCIRテストコレクション
オープンデータにできないリアルなデータ（個人情報，著作権，…）を，適正な管理の下で，契約に基づき利用可能に⇒ コミュニティを繋いで研究を活性化
29

民間企業のデータセット
データセットの種類• Q&A（一般，法律）• ECサイト情報（商品，サービス，施設）• 商品レビュー（不満一般，ダイエット）• 投稿情報（料理レシピ，旅行記）• 市場調査データ• 特定分野データ• 不動産物件情報• レセプト集計データ• アニメ制作過程データ• 研究・開発用実験データ
30

民間企業のデータセット — Q&A
例：Yahoo!知恵袋データセット
Q&Aサイト「Yahoo!知恵袋」に投稿された質問とその回答（2023年度提供版）－ 2018.4～2021.3分－ 質問約217万件－ 回答約559万件（ベストアンサー/それ以外）－ 質問のカテゴリなど

Yahoo!知恵袋のサイト（https://chiebukuro.yahoo.co.jp/）より引用

31

民間企業のデータセット — Q&A
例：弁護士ドットコムデータセット
オンライン法律相談サービス「みんなの法律相談」に投稿された約25万件の質問とそれに対する弁護士の回答のテキストデータ• 質問のカテゴリ• 「弁護士が同意」の人数• 質問者が付与した「ありがとう」「ベストアンサー」

https://www.bengo4.com/ のトップページより引用

32

民間企業のデータセット — ECサイト情報
例：メルカリデータセット
メルカリ社が運営するフリマアプリ「メルカリ」への登録データ
2020年1年間の出品データ
・商品データ (100GB）- 商品名- カテゴリ- 商品の説明，状態- 販売価格- サイズ，ブランド- 発送方法，発送元地域- いいね！の数- コメントの数 など
・コメントデータ (40GB）

図:アプリ画面サンプル

・画像データ (3TB）- 対象全商品のサムネイル- 一週間分のオリジナル

33

民間企業のデータセット — 商品レビュー
例：みんなの評判口コミデータセット
マイスタースタジオ社運営の多様な商品・サービスの口コミサイト「みんなの評判ランキング（みん評）」への投稿データ
2017年～2022年の投稿
・約4,700商品・サービス- 商品名- カテゴリ名- サブ評価項目

図:脱毛サロンに対する口コミの例

・約16万口コミ- 投稿者ニックネーム- 投稿日時- 商品名- 口コミタイトル・本文- 満足度・サブ評価- 「参考になった」の数- 気持ちアイコン など

34

民間企業のデータセット — 投稿情報
例：クックパッドデータセット
レシピ投稿サイト「cookpad」に投稿された172万品のレシピ・レシピデータ－ タイトル－ 概要－ カテゴリ－ 材料－ 手順－ つくれぽ・献立データ－ 献立タイトル－ 各主菜／副菜のレシピ
https://cookpad.com/ より引用

35

民間企業のデータセット — 投稿情報
例：地球の歩き方旅行記データセット
地球の歩き方社運営の「地球の歩き方web」の「旅スケ」に投稿された
自由記述の旅行記14,000件とその旅スケジュール9,500件のテキスト↓
奈良先端大 大内先生ご協力の形態素情報，地名・施設名情報もあり
1 日目 2021 年10 月15 日(金)…
08:19 - 08:29 郡山駅/東北新幹線
08:29 - 09:40 移動（電車）
09:40 - 09:46 会津若松駅/磐越西線
09:46 - 10:20 若松駅前バスターミナル
10:20 - 11:07 移動（バス）…
2 日目 2021 年10 月16 日(土)00:00 - 09:25 庄助の宿 瀧の湯
09:25 - 09:32 東山温泉入口（瀧の湯前）バス停
09:32 – 09:36 移動（バス）…

会津若松へ向かう磐越西線の接続を考慮して選んだやまびこ203号はE5系での運転でした。何度も乗っているE2系よりも座席が広く感じ、快適な移動でした。好天で磐越西線の車窓から磐梯山が良く見えましたが、山頂だけが雲に覆われていました。
会津若松駅では手作り感のある赤べこのオブジェが出迎えてくれました。これから向かう伊佐須美神社の広告もありました。
伊佐須美神社へ向かう路線バス（永井野行）の出発点として若松駅前バスターミナルを利用しました。
・・・
会津若松駅から快速あいづ4号に乗車し、郡山へ向かいました。会津若松は晴れ間がありまし
たが、山を上るにつれて雲が増えて行き、途中から雨が降り出しました。天気予報通りでしたが、今回の旅行は暖かい2日間で移動時間を除いて雨に降られることがなかったのはラッキーでした。

36

民間企業のデータセット — 不動産物件情報
例：LIFULL HOME'Sデータセット
住宅情報サイト「LIFULL HOME'S」に2015年9月時点で掲載の全国約533万件の賃貸物件データとサムネイル画像約8,300万枚－ 賃料，管理費－ 敷金，礼金，更新料－ 面積，間取り－ 立地（市区町村）－ 最寄り駅，徒歩分－ 築年数－ 建物構造－ 諸設備 など
※間取り図は高精細度の画像データも追加提供
https://www.homes.co.jp/ より引用

37

民間企業のデータセット — レセプト集計データ
例：JASTメディカルデータセット
レセプトデータから，傷病情報×性別・年代・都道府県別に患者数・レセプト件数・医療費を月次単位で集計したデータ

38

民間企業のデータセット — アニメ制作過程データ
例：トリガーデータセット
文化庁若手アニメーター育成プロジェクト「アニメミライ2013」での劇場公開アニメ『リトルウィッチアカデミア』制作時の中間素材-

シナリオ・台本
絵コンテ
美術
設定
色彩
カット袋・タイムシート・レイアウト・原画- 仕上げ©TRIGGER Inc.

（動画素材，映像は含まれません）

39

研究者等提供データセット
データセットの種類• コミュニケーション研究用データ• グループディスカッション• 人対対話エージョント対話• 手話単語・対話

音声コーパスとして提供しているものもある• 自然言語処理研究用データ• 記述問題 答案・採点アノテーション• 音声言語研究用データ• 資料書誌データベース• 浮世絵書誌40

研究者等提供データセット — コミュニケーション研究用データ
例：大阪大学 マルチモーダル対話コーパス‐対話エージェントと人との対話の映像とKinect等のデータ（1名あたり15分程度，20代～70代の計89名分）

大阪大学のリリース（2020/10/20）より引用

41

研究者等提供データセット — 自然言語処理研究用データ
例：理研記述問題採点データセット
大学受験予備校や教育関連会社にて行われたテストの記述問題の解答に対し，理化学研究所において採点アノテーションを付与したデータセット

理研AIPセンターのサイトより引用

42

企業提供データ提供実績：法人利用（～2023.9）

利用者数の推移

データ提供先延べ1,635 研究室

（ニコニコ，Sansanデータセット除く）

1,013 研究室
2010年

13 都道府県
39 機関

2023年

43 都道府県
295 機関43

企業提供データ提供実績：個人利用（～2023.9）
利用申請者数の推移
利用者の所属・ニコニコデータセット
・Sansanデータセット
・カテゴリ別不満特徴語辞書

3,619人44

企業提供データを利用した研究発表（～2022年度）
研究成果外部発表数の推移※毎年度の利用報告ベース

45

利用・提供促進：データを利用した論文リストの公開

研究発表

https://dsc.repo.nii.ac.jp/
46利用・提供促進：データセットにデータDOIを付与
データDOIの例：
オリコン顧客満足度調査データ
http://doi.org/10.32130/idr.10.1

データセットhttps://dsc.repo.nii.ac.jp/
47

提供促進：研究成果のフィードバックのために• 謝辞への記載• 参考文献への記載（データDOIも）※ 記載方法 ⇨ https://dsc.repo.nii.ac.jp/（余談）少しややこしい課題• 社名変更時に引用記載を変更すべきか？
• データ更新時にDOIをどうするか？

48利用促進：データセットと研究成果の可視化

49

企業からのデータ受入：枠組み
データを持つ事業から生まれたデー
タ

データを使いたい

産学界

研究者
研究倫理審査 データ提供の動機


社会貢献・学術貢献



技術開発促進

企業姿勢のアピール 社内の理解促進

経営層，業務部門

 提供方針の決定⇓ 親契約の締結
 利用規約の策定
 データ整備（必要に応じて）提供企業の理解が重要：
データはなるべく生のまま提供⇒ リスクはルールと運用で制御実サービス上の情報との照合の禁止



研究発表時の固有名詞等の秘匿化



発表内容を事前確認

研究室メンバーの確認

50

企業からのデータ受入：対応方針※ 現状では個別対応

確認のポイント（例：口コミデータの場合）••

利用目的は「学術研究」

••

•

•

•

利用者の範囲は「研究者」•

大学・公的研究機関の研究者はデフォルト•

どこまで広げるかは企業の考え方次第

ライセンス形態はいくつかにパターン化•

サブライセンス方式／業務委託方式•

利用規約＋同意書／覚書／直接契約：法人間契約が原則••

提供の正当な権原を有すること•

第三者の権利等を侵害しないこと•

不適切な情報や外部からの対応等の要求に自身で対応する
こと•

著作権譲渡の同意を得ているか•

著作者人格権の不行使の同意を得ているか

個人情報の適正取得（プライバシーポリシー等）••

データセットに関する提供者の責任•

個人情報の取得が適正に行われているか

不適切な投稿への対応（利用規約，聞き取り等）•

誹謗中傷，プライバシー侵害などの不適切な投稿の禁止や削除方針を利用規約で規定しているか•

不適切な投稿の防止・削除等の対策内容•

本人や第三者等からの通報窓口の開設状況

提供データ仕様•

データの匿名化（仮名化）が適切か

研究成果の権利の帰属••

授業や演習などの教育はデータにより個別対応

著作権等の権利処理（利用規約）

利用者の不利や利用の抑制にならないこと

制限事項

•

データ提供を営利目的に使用しないこと•

データ提供の目的を超えて利用者にアプローチしないこと

51

大学等研究者からのデータ受入：枠組み
データを持つデータを使いたい

研究者

オープンにできない
データ

研究者
研究倫理審査（必要に応じて） データ提供の動機


外部資金の要請

コミュニティへの貢献



研究成果の発信

データセット受入要項に基づく受入れ※ IDRはアーカイブではない 提供者の確認・調整

コミュニティの研究に資すること⇓

データに関する責任と権利は提供者



IDRは提供業務を受託（代行窓口）

 受入手続き


受入依頼書，提供同意書

 利用規約の策定

52

大学等研究者からのデータ受入
受入要項を公開53

大学等研究者からのデータ受入：対応方針
研究者等提供データセット受入要項

確認のポイント• 提供者は大学・公的研究機関等• 第三者提供の権原の確認• データ提供の権限により法人，研究グループ，研究者を使い分け• 利用目的は「学術研究」• 授業や演習などの教育は原則として不可• 利用者の範囲は「研究者」• 各大学・資金提供機関のルール• 第三者の著作権• 人を対象とした研究データの場合• 研究倫理審査の状況• 研究対象者による修正・削除申し出への対応• 大学・公的研究機関の研究者はデフォルト• 個人情報を含む場合• どこまで広げるかはデータ提供者が決める• 取得方法の確認• 利用条件等を定めた「利用規約」は提供者が制定• 利用者の適格性は提供者が決定• 提供者による審査：全件／グレイのみ／なし• 研究内容説明書，同意書（特に第三者提供についての記述）• 提供データの匿名化（仮名化）の妥当性• データセットに関する提供者の責任• 提供の正当な権原を有すること• 第三者の権利等を侵害しないこと• 不適切な情報や外部からの対応等の要求に自身で対応すること

54

利用者への対応：枠組み
データ

データ提供者

利用者

データ配布時
1. 利用者の資格審査• 利用者は法人• 研究代表者は研究室の代表

2. 利用目的・利用形態の確認
3. 研究者メンバーの確認• 研究代表者の研究室の職員・学生

4. 研究室構成の確認• 競合企業との連携関係など

5. 利用許諾契約の締結• 契約書または利用規約＋同意書• 提供条件への同意

使用中の管理1. 毎年の報告• 利用状況，利用者メンバー• 研究業績リスト• 利用継続希望確認

2. 利用者管理（随時）• 研究代表者の異動・交代• 研究者メンバーの変更

3. 研究発表の通知・確認• データに関する記述，引用等

4. 利用終了・停止• データ消去の確認

55

データセットの配布方法① 個人情報等を含むセンシティブなデータ
手続き：メールで利用申請書提出→審査→同意書（法人名義，公印の押印）の提出
配 布：オンライン配布。ただし・・・
個別URLを生成，パスワードは勤務先に郵送② 個人情報や機微情報を含まない比較的安全なデータ
手続き：オンライン申請
配 布：オンライン配布

56

データ提供者へのフィードバック
データ

データ提供者

利用者

 データ提供の広報


プレスリリース

NIIウェブサイト

 研究成果情報

利用報告書の共有



研究発表リストの公開

 ユーザフォーラムへの参加


研究事例の紹介



研究者との交流57

（余談）IDRのややこしい話 あれこれ
• 個人情報関係• 研究対象者からの本人同意を最優先• 丁寧に確認• 必要ならデータ提供者にアドバイスも• 学術研究目的の除外規定はできるだけ使わない• 提供者側が対応できないときは・・・• 個人情報保護委員会等に確認しつつ• NIIの研究倫理審査委員会の承認の上で• 除外規定を適用• 頻繁な法改正• 従来からの厳格な運用によりあまり影響なし• 第三者の著作物を含む場合• 権利の移譲（または許諾）を受けていることが原則• 無許諾の公開の著作物は著作権法の除外規定を検討• 利用者に対する利用許諾の範囲を利用規約にどう記載するか• ChatGPTでの利用• 契約（利用規約）による第三者提供禁止を適用（著作権保護の議論には立ち入らない）※ ChatGPTのオプトアウトは学習データとしての利用のみ。入力データを利用する権利はOpenAIが留保• 研究者提供データ：所有者（提供権原）• ルールの未整備や不統一（著作物，研究倫理審査…）• 科研費と基盤研究費，大学間• 著作権帰属先，個人情報取扱事業者• 研究者の異動，大学間の共同研究，複数の研究資金⇒ 所有者が複雑。データ提供者が各大学との調整をした
うえでIDRが受け入れ※ 大学でも外部へ提供する際は顕在化する可能性あり※ 研究データポリシーができても解決しそうもない• 利用者による二次データ提供（原データを含む場合）※ 差分データだけの場合は通常の研究成果と同等• 原データの利用者間の提供は原則として問題ない⇒ 特定の利用者間であればIDRは関与しない• IDRを通じて利用者に提供する場合の許諾の整理• 二次データの利用を原データの利用許諾の下に位置づけ• 独自に利用許諾の条件を追加したい場合は原データとの差分として利用規約を作成• 企業事情によるデータ更新※ オンラインで削除されたデータは引っ込めたい，等• 査読や研究不正対策としてはIDRが旧データを保管• 研究の再現性とのトレードオフで難しい調整

58

持続可能性に向けた課題
 国文研（国書データベース）
 データ提供者からの継続的協力

 研究・教育への貢献の可視化
 参考文献の記載の周知徹底 研究成果・利用実績の収集

 データ利用者（研究者）からの支持拡大
 コミュニティの育成

 提供者へのフィードバック 提供者と利用者の交流の仕掛け

 IDR
 研究成果のインパクトの分析

 共通
 二次データの循環の仕組み
 データ構築を評価する文化の醸成

59

まとめ
国文研の取組

研究対象としての歴史的資料

IDRの取組

研究手段としてのデータセット いかに網羅的にデータを収集するか

 いかに代表的でリアルなデータを提供するか

 いかに高品質で均質なデータを作成するか

 いかにデータの循環を促進するか

 いかに多様な研究や社会活動に利用してもらうか

 いかにデータ提供の学術貢献を可視化するか

現行計画



企業提供データセット ３０万点の画像データ構築と国書データベース

 文化や理念の異なる産学の橋渡し

 活用促進策と活用事例の蓄積

 各企業の事情を考慮した柔軟な受入・提供

後継計画
 １５万点の画像データ
 ２７万点のテキストデータ

 大学や研究者の特性を踏まえたすり合わせ



研究者等提供データセット 個人情報や著作権の取り扱いに関するアドバイス 大学で担えない契約や利用者管理の肩代わり
 データの可視化

60