RDA参加報告
報告会「研究データ共有によるイノベーションの創出～第8回RDA総会等の国際議論を踏まえて～」
平成28年10月3日 国立国会図書館
物質・材料研究機構 技術開発・共用部門
科学情報プラットフォーム エンジニア
田辺 浩介 TANABE.Kosuke@nims.go.jp

自己紹介• 物質・材料研究機構において研究成果や情報の発信と利活用に関する業務に従事• 図書・電子ジャーナル• 機関リポジトリ• 研究者総覧• 上記に関する情報システムの管理・開発・運用• RDAは今回初めて参加
NIMS図書ポータル https://library.nims.go.jp

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参加したRDAのセッション• Joint meeting of IG RDA/CODATA Materials Data, Infrastructure &Interoperability, WG International Materials Resource Registries (9 月15 日)• IG Education and Training on handling ofresearch data(9 月 16 日)• WG Data Security and Trust BoF(9 月 17 日)

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Joint meeting of IG RDA/CODATA Materials Data,Infrastructure & Interoperability, WG International
Materials Resource Registries• 材料科学のデータ共有に関するセッション• Materials Resource Registryの紹介• WGの今後の活動内容の説明

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Materials ResourceRegistry• NIST （アメリカ国立標準技術研究所）が構築している材料科学のデータリソースのレジストリ• 収録対象は材料科学に関するデータリソース（データセット、データベースサービス、ソフトウェアなど）• ユーザ登録を行って自分でリソースを追加することも可能

http://matsci.registry.nationaldataservice.org/explore/keyword 5

検索結果の例• NIMSの材料データベース「MatNavi」(http://mits.nims.go.jp)
がすでに登録されている• 組織情報・データベース・リポジトリについて、それぞれ10件強の登録あり• データセットの登録はまだ1件（2016年9月末時点）

6レジストリ構築の目的• データドリブンな研究でのデータ共有の最初の段階としてレジストリを構築• 各研究組織で独自にレジストリを立ち上げることを想定• 検索サービスの機能改善と単一障害点回避が目的• 各レジストリ間は OAI-PMH でデータを同期• レジストリの実装は、 NIST のものを用いても独自に用意してもよい• NISTの実装はGitHub（ソースコード公開・共有サービス）で公開
https://github.com/usnistgov/MaterialsResourceRegistry8

今後の活動内容• 今後12ヶ月〜18ヶ月をかけて、レジストリの運用により、データ共有に関する問題点を洗い出す予定• 同時にデータ交換のためのメタデータスキーマも設計• Dublin Coreの拡張と材料科学特有の部分によって構成• コミュニティ参加者には以下の協力を依頼• レジストリに自組織のリソースを追加する• スキーマの開発への協力 （開発中のスキーマもGitHubで公開中）• 自組織でのレジストリの構築・開発・運用、OAI-PMH のサポート• OAI-PMH 以外のデータ交換方法の提案

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IG Education and Training on handling ofresearch data
• 研究データ管理の教育に関するワーキンググループ• 研究データ管理に求められる技能を特定し、教育プログラムや関連リソースを作成することを目指す• 「テキストマイニングの教育」「機械学習の教育」「ソーシャルコミュニケーション」「図書館との協力」など、テーマごとに参加者で分かれて議論• 田辺は「機械学習の教育」のグループに参加

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議論の内容• 以下のような議論。コーディネーターはRDA/CODATA Summer Schoolsの講師• 機械学習の入門講義を 2 日半で実施してみたが、相当に大変。受講者 のスキ
ルの個人差も、専門の違いも大きい• ツールの使い方を教えるのなら難しくないが、「こういう場合の分析に はこういうアルゴリズムが適している」というのをどう教えるのか。分 野や専門によってさまざまな場合があり、適切なアルゴリズムを選択 できるようになるのは容易ではない• 使用するデータセットが受講者の専門に身近なものでないと、機械学 習がどう役に立つのかわかりにくい。データセットの蓄積が必要では ないか• 講義を有効なものにするためには、なぜあなたの研究に機械学習のス キルが求められるのか、ということを講師と受講者が理解する必要がある
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WG Data Security and Trust BoF• 研究データの安全な交換・共有に求められる技術的なセキュリ
ティ要件を策定するためのワーキンググループ• アンケート調査やワークショップの報告を受けて議論• 組織・職員ごとにセキュリティポリシーが異なる状態で、どのようにデータの安全性を確保するか。他のWGとの情報共有が必要• エンドユーザが研究活動の中でデータの検証を行えるようになっていることが重要• セキュリティ情報と研究者識別子（ORCIDなど）の関係

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番外: Sustainable Business Models for Data
Repositories• RDA ではなくSciDataConでの発表• 世界各国のデータリポジトリのビジネスモデル（収益構造）を
ライトニングトーク形式で紹介• リポジトリの扱う分野やサービス対象ユーザによって、課金方法は大きく異なる• tDARの「メタデータ付与の代行など、Full-managedなサービスの提供で利用が大幅に増加」という発表が興味深かった

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収入源によるビジネスモデルの比較
主な収入源

長所短所

例

国からの交付金

比較的安定した収入が
見込める

収入増が困難
プロジェクトによる補助金の場合、長期運用に不安がある

Digital Repository ofIreland など

大学への課金

比較的安定した収入が
見込める

収入増が困難The Arabidopsis
Information Resourceなど

企業への課金

大規模な収入が見込め
る

企業の業績や経済状況によって収入が不安定になる

The Cambridge Structural
Databaseなど

個人への課金

幅広い利用者を対象にできる多数の利用者を集めなければ運営が困難？

これらの収入源をどのように組み合わせて運用するか？
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情報統合型物質・材料開発イニシアティブ
(MI2I)• 材料科学研究のためのデータプラットフォームの構築を行う• 企業・大学が経費を持ち寄るコンソーシアム形式

http://www.nims.go.jp/MII-I/index.html

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参加した感想• 「自分の組織でやったことを持ち寄って合意を形成する」という進め方が面白い• （スキーマでもシステムでも）合意を形成するには時間がかかるが、合意が決まってから自分の組織で取り組み始めるのでは取り残される• 「研究支援職（図書館員など）の役割は、自組織の構成員にデータ管理の重要性を伝えること」という意識を強く感じる• 「自分がどう勉強するか」という話が先に立ってしまいがちだが…

• システムにしてもポリシーにしても、単一の正解はなさそうなので、怖がらずに始めたい

16エンジニアの視点から• 共有されているデータを使用する際、データへの「信頼」をどう担保するのか？
• プログラムのソースコードを動作する環境で提供する例もある
ex. IPOL Journal (http://www.ipol.im)• 究極的には論文やデータ、あるいは著者に対する電子証明書が
必要？
• Webサイト（SSL証明書）やソフトウェアの配布のような…
• 現在の著者ID（ORCID, ResearcherIDなど）では、本人証明にはなりえな
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