データクリーニングの原理と方法

原生種および原生種分
布のデータ

Arthur D. Chapman1

Error qui non resistitur, approbatur
抵抗されないエラーは承認される (出典Doct. & Stud. c. 770).

キーワード:
データ・クリーニング、
データ・クレンジング

1 Australian Biodiversity
Information Services PO Box 7491,
Toowoomba South, Qld, Australia
email: papers.digit@gbif.org

© 2005, Global Biodiversity Information Facility
本書の内容は適切な帰属を行えば、自由に使用してよい。推奨引用形式：
Chapman, A. D. 2005. Principles and Methods of Data Cleaning – Primary Species and SpeciesOccurrence Data, version 1.0. Report for the Global Biodiversity Information Facility,
Copenhagen.

本論文は、原生種分布のデータに関連する、データ品質の重要性を強調することを目的に、2004 年 GBIFDIGIT プログラムによりアーサー·チャップマン博士から委託された。これらの問題の理解、およびエラーチェックとクリーニングを容易にするために利用可能なツールは急速に進んでいる。結果として、我々は本論文を、そのトピックスの 2004 年時点での暫定的な考察と位置づけている。したがって、我々は本論文の改訂版が出版されることを期待しており、データ提供者およびユーザーコミュニティからのインプットを望んでいる。
コメント、提案は以下へ送付のこと：
Larry Speers
Senior Programme Officer
Digitization of Natural History Collections
Global Biodiversity Information Facility
Universitetsparken 15
2100 Copenhagen Ø
Denmark
E-mail: lspeers@gbif.org
および
Arthur Chapman
Australian Biodiversity Information Services
PO Box 7491, Toowoomba South
Queensland 4352
Australia
E-mail: papers.digit@gbif.org

2005 年 7 月

表紙画像© Per de Place Bjørn 2005
Helophilus pendulus (Linnaeus, 1758)

目次

データクリーニング ..............................................................................エラー! ブックマークが定義されていません。
定義：データクリーニング..................................................................エラー! ブックマークが定義されていません。
データクリーニングの必要性 .............................................................エラー! ブックマークが定義されていません。
エラーはどこか？............................................................................エラー! ブックマークが定義されていません。
エラー発生防止 ............................................................................エラー! ブックマークが定義されていません。
地理的エラー ...................................................................................................................................... 3
命名と分類におけるエラー...................................................................................................................... 3
データベースの統合............................................................................................................................... 4
データクリーニングの原理 ........................................................................................................................... 4
データクリーニングの方法 ........................................................................................................................... 7
分類学と命名法データ ............................................................................................................................. 9
A. 帰属の確実性 ............................................................................................................................. 9
B. 名称のスペル ..............................................................................................................................10a. 学名 ......................................................................................................................................... 11b. 一般名 ......................................................................................................................................14c. 種内分類のランク ........................................................................................................................16
d. 栽培品種と交配種......................................................................................................................17e. 未発表の名称 ............................................................................................................................17f. 著者名 ......................................................................................................................................18
g. 収集家の名前 ........................................................................................................................... 20
地理学的データ......................................................................................................................................21
データ入力と地理参照情報 ................................................................................................................ 22
ジオコードのチェックと確認 .................................................................................................................... 35
記述データ............................................................................................................................................ 55
エラー記録 ............................................................................................................................................ 56
エラーの視覚化 ..................................................................................................................................... 57
引用したツール ...................................................................................................................................... 58
1. ソフトウェア・リソース ..................................................................................................................... 58
2. オンライン・リソース ....................................................................................................................... 60
3. 規格とガイドライン ....................................................................................................................... 60
結論 .................................................................................................................................................... 62
謝辞 .................................................................................................................................................... 63
参考文献 ........................................................................................エラー! ブックマークが定義されていません。
索引 ...............................................................................................エラー! ブックマークが定義されていません。

Paper by Arthur Chapman
commissioned by GBIF

Page iRelease date:July 2005

データクリーニング「データクリーニング」は、関連文献 Principles of Data Quality (Chapman 2005a)で述べられている通り、「データ管理チェーン」の不可欠な部分である。そこで強調されているように、後から試行錯誤しながらエラーを検出し修正するよりも、エラーを防止するほうがコストもかからず効率的なので、エラー防止は、エラー検出とクリーニング
よりはるかに優れている。いかに効率的なデータ入力プロセスであっても、エラーは発生し得るため、データの検証
および修正を無視することはできない。エラー検出、検証、クリーニングは、特に遺産的データ（例えば過去 300
年間に収集された博物館や植物標本館のデータ）で果たすべき重要な役割を有し、エラー防止およびデータクリーニングの両方が組織のデータ管理指針に組み込まれるべきである。
データクリーニングのひとつの重要な成果は、検出されたエラーの基本的な原因の同定と、その情報をエラーの再発を防止するようにデータ入力プロセスを改善するために用いることである。
本書では、生物学的コレクションの一次データベースにおけるエラーを防止・検出・クリーニングする方法を検討する。博物館や植物標本館が、デジタル化、文書記録、情報検証の成功事例に倣うことを支援するガイドライン、
方法論、ツールについて説明する。しかし最初に、どのようなデータクリーニングの実施においても従わなければならない単純な原則を定める。

定義: データクリーニング
データクリーニングとは、不正確、不完全、または不当なデータを特定した後、検出されたエラーと洩れの訂正によ
り質を向上するために用いられるプロセスである。プロセスは、フォーマットチェック、完全性のチェック、合理性のチェ
ック、制限のチェック、異常値（地理的、統計的、時間的または環境的）あるいはその他のエラーを特定するためのデータ評価、および主題領域の専門家（例えば分類学の専門家）によるデータ評価が含まれ得る。これらのプ
ロセスは通常、疑わしい記録に印をつけ、文書記録し、続いてチェックし修正することになっていく。バリデーション・
チェックは、適用される基準、規則、協定に準拠しているかのチェックも含んでよい。
データクリーニングにおける一般的フレームワーク（Maletic と Marcus 2000 以降）は、次のようになっている。
 エラー・タイプの定義と決定; エラー事例の検索と特定;
 エラーの訂正
 エラー事例とエラータイプの文書記録; および 今後のエラー削減のためのデータ入力手順変更。
ほとんど同じプロセスを指すのに、いろいろな人々がいくつもの用語を使用している。どれを使用するかは、好みの問題である。用語には以下のものがある: エラー・チェッキング;
 エラー・ディテクション
 データ・バリデーション;
 データ・クリーニング;
 データ・クレンジング;
 データ・スクラビング; そして エラー・コレクション.
わたし自身は、3 つのサブ・プロセスを包含している用語データクリーニングを使用するようにしている。つまり、
 データ・チェッキングとエラー・ディテクション
 データ・バリデーション; および エラー・コレクション。
4 つめとして - エラー防止方法の改善 - も追加しておく。

Paper by Arthur Chapman
commissioned by GBIF

Page 1

Release date:July 2005

データクリーニングの必要性
データクリーニングの必要性は、データ中のエラーを減らし、その文書記録化と表示の改善を通じて、ユーザーによってデータを「使用に適合」させるためにデータの質を向上することを中心とする（関連文献 Principles of Data
Quality – Chapman 2005a 参照）。 データのエラーは一般的なものであり、想定すべきものである。Redman（1996）は、尋常でない努力をしない限り、1〜5％のフィールド・エラーを想定すべきであると示唆している。エラー
および不確かさについての通常の見方は、それらは悪いものとされているが、エラーとエラー伝播の十分な理解は積
極的な品質管理と、全般的なデータ品質の管理された改善につながる (Burrough と McDonnell 1998)。空間的位置（ジオコーディング）と同定におけるエラーは種の分布データにおける 2 つの主要なエラー原因であり、これらのエラーのクリーニングは、本論文の中で扱っているものである。データ中のエラーを訂正し不良な記録を削除することは、時間がかかって面倒なプロセスになり得る（Williams ら 2002)が、無視することはできない。しかし、エラーを単純に削除するだけでなく、訂正を文書に記録し、変更をトレースすることも重要である。関連文献
Principles of Data Quality 中で述べているように、オリジナル情報にいつでも戻ることができるように、オリジナルの情報を別のフィールドに保存しつつ、データベースに訂正を加えていくのがベストな方法である。

エラーはどこか？
原生種データは、博物館および植物標本データから、観測データ（地点ベース、地方・地域ベース、かつ体系的あるいはグリッドベース）、調査データまで、系統的なものもそれ以外のものも、あらゆる種類のデータを含んでいる(Chapman 2005a)。多くの博物館と植物標本コレクション（しばしば遺産データとも呼ばれる）の歴史的な性質
ゆえ、記録の多くは採集された地点の一般的説明以外の地理学的情報をほとんど保持していない(Chapmanと Milne 1998)。歴史的データではジオコード座標は与えられていても、しばしばあまり正確ではなく(Chapman1999)、通常、収集家ではない人物が後に情報を追加している(Chapman 1992)。これらのデータの多くは、種の分布研究に使用するには欠点を有する。観察や調査データも、多くの研究のための貴重な記録であり、地理参照情報はかなり正確かもしれないが、証拠材料がほとんど保存されておらず、分類や命名の情報は、記録・文書化された博物館のコレクションに比べて全般的に信頼性が低い。しかし、それでも、調査と観察記録の地理参照情報はエラーや不明確性を含んでいる可能性はある。例えば、ジオコードが、グリッド・ベース記録のグリッドの中心を基準とするのか、それともどこかの角なのか不明な場合がある。
データ（博物館と観察記録の両方）の多くは、体系的にではなく偶然収集されており(Chapman 1999,
Williams ら 2002）、このことが大きな地理的バイアス、- 例えば、道路網や河川と強く相関があるコレクション－の原因となっている（Margules と Redhead 1995、Chapman 1999、Peterson ら 2002、Lampe と Riede
2002） 。博物館、植物標本データ、ほぼ全ての観察データは、一般的には、ある特定の時点でその物体が存在することについての情報を提供するのみで、他の場所や別の時点でそれが存在していないことについては何も触れていない（Peterson ら 1998）。これにより、いくつかの環境モデルにおいてはデータ使用が制限されるが、それらのデータは依然として過去 200 年以上をカバーする生物学的情報の唯一完全なコレクションである。新しい調査でこれらのデータを置き換えるためのコストは法外になってしまう。1 回の調査で 100 万ドルを超えることは珍しくない(Burbidge 1991)。また、それらのコレクションは長い時間がかかっており、人間は生物多様性に甚大な影響を与えてきている。そのため、コレクションは生物学的多様性についてかけがえのないベースライン·データとなっている（Chapman と Busby 1994）。コレクションは、農業のための土地整備、都市化、気候変動、あるいはその他
原因による生息地の変化が起こった地域における種の分布に関して唯一の完全に文書化された記録であり、環境保全のあらゆる努力における最も大切な財産である（Chapman 1999）。

エラーの防止これまで強調してきたように、エラーの防止は発生後の修正よりも望ましく、エラー防止において関係施設を支援するために新しいツールが開発されている。
データベース化されたコレクションに地理参照情報を追加するプロセス処理を支援するためのツールが開発されている。このようなツールとして、eGaz（Shattuck 1997）、geoLoc （CRIA 2004a）、BioGeomancer （Peabody
2Museum 日付不明）、GEOLocate （Rios と Bart 日付不明）、Georeferencing Calculator（Wieczorek
2001b）などがある。ゴードン・アンド・ベティ・ムーア財団が 2005 年に資金提供し、世界的な共同研究となった
プロジェクトが、現在、これらのツールの多くをスタンドアローンのオープンソースソフトウェアツールおよび Web サービスのどちらでも利用可能とすることを目的として集めている。しかし、より多様な検証ツールの必要性は否定できない。これらのツールについては本論文の後半で議論する。
分類、命名データのエラーを少なくするためのツールも開発されている。これらのデータに起こるエラーには 2 つの主な原因がある。それらは、不正確な同定または誤認（分類上）とミススペル（命名）である。分類群の同定を支援するためのツールには、植物相と動物相の改良分類法（地域および地方の両方）、自動化・コンピュータベースの分類群のキー、タイプおよびその他標本のデジタル画像化がある。名称のつづりを含む、世界的、地域的、分類学上の名称リストが開発されている。これにより、データ入力時のエラーを削減することのできる典拠ファイルとデー
タベース入力チェックリストを開発することが可能になる。
おそらく、エラーの多くを防止する最善の方法は、最初にデータベースを適切に設計することである。妥当なリレー
ショナルデータベースの理論と設計を実装することにより、種の名前、地域、機関といった頻繁に繰り返される情報は、最初に一回だけ入力し、確認すればよい。参照整合性は、将来のエントリーの精度を保証する。

地理的エラー
地理的な観点からみた種データの品質を測定する際に、検討すべき課題がいくつか存在している。これらには、標本や観察記録のアイデンティティ- 誤認により分類群について想定される範囲外に記録が置かれ、結果的に地理的エラーのように見える-、 ジオコーディング（緯度、経度）のエラー、およびデータコレクションの地理的バイアスなどがある。地理的な基準を使用することで、間違って同定されたり、地理的に置き違えたりした可能性のある分類群を見つけるのに役立つ可能性がある。地理上のバイアスに関する問題は、植物標本や博物館データで非常に明白であるが（例えば道路に沿ったコレクション）、個々の植物や動物標本記録の正確性に関してよりも、むしろ将来のコレクションおよび将来の調査デザインでより問題である（Margules と Redhead 1995、 Williams ら 2002）。 確
かにコレクション・バイアスは、個々の独立したコレクションよりも、ある種のコレクションの全体性に関連性がより高い。
ある地域内の、生物学的コレクションの全体的な地理上・分類上のカバー範囲を広げ、これにより地理上のバイアスを減らすためには、既存の歴史的コレクションデータを用いることで、たとえば、環境的な基準（気候など）や地理的な基準などにもとづいて、最も生態学的に役立つ場所を将来の調査のために決めることができる（Neldner ら
1995）。

命名と分類におけるエラー
名前は、原生種データベースにおいて情報にアクセスする際の主要なキーとなっている。もし名前が間違っていれば、ユーザーによる情報へのアクセスは、もし不可能とならなかったとしても、困難になるにちがいない。約 100 年もの間生物学的命名法に関する規則が存在しているにも関わらず、データベース内の命名と分類の情報（Dalcin 2004 の theClassification Domain）に関してエラーを検出し修正することはしばしば困難を極める。また、命名と分類は、原生種
データベースの中でどのユーザーにも共通して、最も不安と自信喪失を引き起こす。これは、分類学上の変更と命名法の変更を知る必要性をユーザーが無視することによってしばしば起こる。しかし、部分的には分類学者がこれらの変更を全て文書化しユーザーに説明していないこと、名前と分類の関係の複雑さ、原生種データベースの中ではしばしばあまり対象にされない分類学上のコンセプトの混乱のためでもある（Berendsohn 1997）。
これらのエラーのうち、より簡単に修正できるエラーは命名データ、つまりスペルミスである。名前（と同意語）のリスト
は、この作業にとってキーとなるツールである。多くのリストがすでに地域および／または分類群用に存在し、これらは徐々に世界的リストに統合されつつある（Froese と Bisby 2002）。しかし、信頼性のあるリストを有していない
地域と分類群が未だに多く存在している。
分類上のエラー、すなわち、コレクションの不正確な同定や誤認は、検出し修正するのが最も難しいエラーである。
博物館や植物標本館は伝統的に determinavit システムを組織の中に持っている。そこでは分類群に関して研究している専門家が随時標本を調査しており、分類学的限界あるいは同定を決定していた。これは実証済みの方法であるが、一方で時間がかかり無計画な部分も多い。これを回避する方法はありそうもないが、といって自動3

化されたコンピュータ同定は近い将来どころか、遠い将来であっても選択肢になりそうもない。しかし、プロセスを助ける役に立つツールは多数存在している。それらは、我々になじみ深い伝統的な分類学出版物と、新しい電子ツールの両方である。伝統的なツールは、分類学上の改訂、全国および地域の動植物相一覧、イラスト化されたチェックリストなどの出版物である。新しいツールとしては、自動化およびコンピュータ生成した分類群についてのキー、イラストや説明、キー、イラスト化された用語集を含んだインタラクティブな電子出版、キャラクターをベースとしたデータベース、イメージング・ツール、タイプの画像を含んだ科学的イメージ・データベース、コレクションの体系的画
像、簡単にアクセス可能なオンラインの画像（科学的に確認されたもの、それ以外の両方）等がある。

データベースの統合
2 つ以上のデータベースを統合することで、エラーの同定（2 つのデータベース間で差異があることによる）と新しいエラーの発生（たとえば重複記録）の両方が起こるであろう。重複記録は統合の際に警告が付されるべきであり、そうすることで同定が可能であり、重複記録が解析などにバイアスをかけるような場合には解析から除外できる。しかし一般的には削除すべきではない。重複のように見えても、多くの場合 2 つのデータベースの中の記録はそれぞれに特有な情報をいくらか持っている。そのため重複のひとつをたんに削除すること（「マージとパージ」と呼ばれる（Maletic and Marcus 2000））は、常に良い選択肢とはいえず、貴重なデータ消失につながってしまいかねない。
データベースの統合で生ずる可能性のあるもう一つの問題として、異なった分類コンセプト、異なる前提や測定単位、異なる品質保証方法などの、異なる基準に基づいたデータの混合がある。そのような統合では、常に個々のデータ単位の出典を記録すべきであり、そうすることで異なる出典からのデータを、異なる方法でクリーニングすることができるようになる。こういったことを行わないと、データベースを効率的にクリーニングしたり、効果的に変更を記録することが更に難しくなってしまう。

データクリーニングの原理
データクリーニングに関する原理の多くは、一般的なデータ品質の原則とオーバーラップしており、関連文献 Principles
of Data Quality （Chapman 2005a）の中で述べられている。キーになる原則には以下のものが含まれる:

計画立案が重要（ビジョン、方針、戦略を立てる）
優れた計画立案は、優れたデータ管理方針に不可欠である。情報管理チェーン（図 1）（Chapman 2005a）はデータクリーニングを中心部に持っており、これは組織のデータ品質ビジョンと方針に含まれていなければならない。
組織の文化の中にデータクリーニングと検証を組み込むための戦略は、組織のデータ品質全般を改善し、ユーザ
ーおよびサプライヤー両者からの評判が良くなる。

4

図 1 情報管理チェーン、エラー修正のコストはチェーンがひとつ進むごとにあがることを示している。教育、トレーニ
ング、文書化は全段階で不可欠である（Chapman 2005a より）。

データ体系化は効率を上げる。
データのチェック、検証と修正以前にデータの体系化を行うことは効率を改善し、データクリーニングの時間とコストを大幅に下げる。例えば、ロケーションでデータのソートを行うことによって、キー参照を行ったり来たりするのではなく、同時に一つのロケーションに関連した全記録をチェックできるようになり、効率向上が達成できる。同様に、記録をコレクターと日付でソートすることにより、その日にそのコレクターがいることはありえないロケーションの記録だというエラーを検出することが可能である。いろいろなフィールドでのスペルミスもこういう方法で発見できる。

予防は治療よりも優れている
前に強調したように（Chapman 2005a）、エラーを防止することは、後からエラーを発見・修正するよりずっと安価で効率的である。さらに、エラーが発見された時、フィードバック機構によりデータ入力の最中に再びエラーが発生しない、あるいは再発生の可能性がずっと低いようにすることも大切である。良いデータベース・デザインは、分類
名、場所、人物等のエンティティが、一度だけ入力され、エントリーの際に確認されるように、データ入力がコントロールされることを保証するものである。これは、ドロップダウン・メニューの使用や、フィールド内に存在するエントリーのキー入力による同定により実行することができる。

責任は皆（コレクター、管理者、ユーザー）に帰属している。
データクリーニングの責任は全員にある。情報管理チェーン（図 1）におけるデータクリーニング部分の主な責任は明らかにデータ管理者（データ管理と保存に関して主たる責任を担うべき人物あるいは組織）に属している。コレクター
も、管理者が、コレクターから提供されたオリジナル情報を参照しに戻ることになるかもしれないエラーやあいまいさを見つけた際、管理者の質問に回答する責任と必要性を持っている。これらは、ラベル、日付や場所等のエラーのあ
いまいさに関係しているであろう。本書の中で後述するように、ユーザーもまたキーとなる責任を担っており、エラーや脱落に出くわした際にはその情報を管理者にフィードバックしなければならない。また、それらのエラーの中には、データに関連した文書化の際に発生するエラーについても含まれている。他のデータとの関連であるデータを解析あるいは調査する時、データの中に、見逃してしまうかもしれないエラーや異常値をユーザーが同定することがしばしばある。
一つの博物館は、全部の使用可能なデータの中のサブセットだけを持っており（たとえばある州、地域からの）、他のソースのデータと結合した時にのみエラーが明らかになる可能性がある。本書の中で詳述しているツールの多くは、種、コレクター、管理者のデータをサブセットで解析するのでなく、総体として解析した時のほうが有効に機能する。

パートナーシップは効率を向上する。
パートナーシップはデータクリーニングを管理する上で大変有効な方法になりうる。前述したように、ユーザーはしば
しば、データ中のエラーを同定するのに最適な人物になることがある。データ管理者がそれらのキーユーザーとパートナーシップを構築することができる場合、エラーが無視されることはないであろう。パートナーシップを構築すること
5

により、データ検証プロセスの多くは重複して行う必要がなくなり、エラーが的確に記録・訂正される可能性が高まり、エラーではない疑わしい記録を不注意に「訂正」することによる新たなエラー発生は起こらない。関連文献
Principles of Data Quality の中で述べられているように、このようなパートナーシップを組織内部のだけでなく外部のユーザーとも構築することは大切なことである。

優先順位付けは重複を減らす。
体系化、並べ替えと同様、優先順位付けもコストを削減し効率を向上するのに役立つ。広範なデータを最小のコストでクリーニングすることができる記録に集中することは価値のあることが多い。例えば、難しい記録のクリーニン
グに取り組む前に、バッチプロセスや自動処理を使ってできるものである。また、ユーザーにとって最も重要なデータに集中することにより、エラーが検出され訂正される可能性が高まる。最も重要なデータは即時に使用されるため、クライアントとサプライヤーの関係、評判を良くし、両者にデータ品質改善のやる気を起こさせる。

ターゲットの設定とパフォーマンス測定
パフォーマンス測定は、品質管理過程に追加すべき有効な方法であり、地理のメタデータに広く用いられている。
それらは組織がデータクリーニング過程を管理するのにも役立つ。パフォーマンス測定は、データとそれらの品質についての情報をユーザーに提供することに加え、管理者・責任者が注意の必要なデータベースの各部分をトラックするために用いることができる。パフォーマンス測定は、データに関する統計的なチェックが可能であり（例えば、全記
録の 95％が報告にある位置情報から 5,000 メートル以内の精度を持っている）、品質コントロールのレベルにおいても（例えば、全記録の 65％が 5 年以内に資格を持った分類学者がチェックを行った、90％が 10 年以内に資格を持った分類学者がチェックを行った）、完全性においても（例えば、10 分の緯度経度で区切られた正方形
全てが標本抽出された）含めることができる。

データの重複と手戻りの最小化
重複は、ほとんどの組織でデータクリーニングに関する主要な因子である。組織の多くは、記録をデータベース化す
る際同時に地理参照を実施する。記録は地理的にめったにソートされていないため、同一あるいは類似のロケー
ションが何度も探し出されることになることを意味している。テキスト情報だけでロケーションの情報が記載してあり、
地理座標情報がないコレクションについて、地理参照を特別操作として実施することによって、類似のロケーションが結果的にソートされ該当するマップシートあるいは地名辞典に記載されてしまうかもしれない。いくつかの機関でも、データベース自身を使用しロケーションがすでに地理参照されているかどうか検索することで、重複を減らそうとしている。（下記、データ入力と地理参照の項参照）
検証作業を文書化すること（標準化されたフォーマットを用いることが望ましい）もまたデータの手戻りを削減するのに重要である。例えば、ユーザーが行ったデータ品質のチェックにより、多くの疑わしい記録が同定されるとする。その後、これらの記録は有効な記録であり、本来の外れ値であることが見いだされるとする。もしこの情報が記録のなかに文書化されなければ、誰か別の人物が同じ場面に遭遇し、さらにデータ品質チェックを行って、その同一記録を疑わしいとして再び同定するかもしれない。従ってこの人物は、情報を再チェックしデータの手戻りを行うために貴重な時間を費やすことになってしまう恐れがある。データベースを設計する際、チェック済みかどうか、誰によって、
いつチェックされ、結果はどうであったのかを示す（1〜数個の）フィールドが含まれるべきである。
ビジネス文書での経験から、情報管理チェーン（図 1 参照）の使用はデータの重複と手戻りを減らすことが可能であり、エラーの割合を最大 50％削減し、質の良くないデータの使用により発生するコストを最大 2/3 減らすことができる（Redman 2001）。これは主に、データ管理と品質管理に明確な責任を割当て、ボトルネックと待ち時間を最小化し、別のスタッフが品質管理のためのチェックを再度行うことによる重複を減らし、改善された作業方法
により同定作業が改善することで効率の向上がはかられることによる（Chapman 2005a）。

フィードバックは両側通行
データの利用者はどうしてもエラー検出を行ってしまうことになる。そのため、彼らが結果を管理者にフィードバックす6

ることは重要である。上記したように、ユーザーは広範なソースからデータを組み合わせて作業するので、別々のデータの作業を独立して行うデータ管理者よりも、あるタイプのエラーを検出する機会がはるかに多くなる。データ管理者はデータユーザーからのフィードバックを奨励し、受け取ったフィードバックを実行に移すことが大切である（Chapman 2005a）。標準化されたフィードバック機構を開発する必要があり、フィードバックを受ける手順はデー
タ管理者・ユーザー間で合意する必要がある。データ管理者はまた、関係するコレクターとデータ提供者にエラー情報を伝える必要がある。こうすれば、将来のエラー発生確率が減り、全体のデータ品質が改善する見込みはず
っと高くなる。

教育とトレーニングは技術改善に役立つ
質の良くないトレーニング、とくに情報品質チェーンの中でデータ収集とデータ入力段階におけるものは、原生種のデータにおけるエラー発生原因の大きな割合を占める。データのコレクターはデータ管理者とデータのユーザーの要求について教育を受ける必要があり、それにより的確なデータ（すなわち全ての関連パートおよびライフステージ）が収集され、コレクションはきちんと文書記録され－すなわち場所の情報が正しく記録され（たとえば、「y」町の10km 北西とは道路沿いに 10km なのか、直線で 10km なのか）、該当箇所には標準規格が適用され（たとえば、関連のある調査には同一グリッドサイズが使われる）、ラベルが明確で読みやすく、できればレイアウトに一貫性があってデータ入力作業者の作業がしやすい、ということが可能となる。
データ入力作業者のトレーニングも、MaPSTeDI 地理参照ガイドラインにおいて確認されているように重要である（University of Colorado Regents 2003a）。データ入力作業者への適切なトレーニングは、データ入力に関連するエラーを大幅に減らし、データ入力コストを削減し、全体のデータ品質を向上させる。

説明責任、透明性および監査能力
説明責任、透明性および監査能力は、データクリーニングの基本的な要素である。無計画で意図されたものでないデータクリーニングの実行は実に非効率であり、一般に非生産的である。データ品質の方針と戦略の中で、
データクリーニングの明確な説明責任網が確立されなければならない。データの「使用適切性」改善と、それによる品質の改善には、データクリーニングの過程は透明性が高く、文書化され、重複を減少させるとともに一旦訂正された後にはエラーは決して再び起こらないことを保証するための監査を伴う必要がある。

文書化
文書化は高いデータ品質のキーである。適切な文書化なくては、ユーザーがデータの使用適切性を判断することは難しく、何について誰がデータ品質チェックを行ったのかをデータ管理者が認識することは難しい。文書化は一般に 2 つのタイプがあり、その対策がデータベース設計の中に組み込まれるべきである。1 番目は各々のデータに関し、
何のチェックが行われたのか、誰により、どのような変更が加えられたかということである。2 番目は、データセットのレベルで情報を記録するメタデータである。両方とも重要であり、それらなしには高いデータ品質に妥協が入ってしまう。

データクリーニングの方法
序論
世界中の博物館および植物標本館は、そのコレクションのデータベース化を加速度的に初めており、少なくともその情報の一部をインターネットを通じて利用可能にし始めている。プロセスを補助するツールと方法論のこのところの発達と、「生物多様性に関する世界中の一次データを、インターネットにより自由に世界規模で利用可能にする」（GBIF 2003a）という目的を持って、地球規模生物多様性情報機構（Global Biodiversity Information
Facility, GBIF）が設立されて以降の出版物の増加により、コレクションのデータベース化速度が早まっている。
優れた実践とともに（関連文献 Principles of Data Quality 、Principles of Data Cleaning（本著）参照）、デ7

ータクリーニング過程において自動化あるいは補助を行う、便利で強力なツールが必要とされている。自動化した
方法は一部の手順でしかなく、クリーニング過程を補助する新しいツールの開発と、その使用を優れた実践ルーチ
ンの中に組み込むことが引き続き求められている。手作業によるデータクリーニングは多くの時間と労力を要し、それ自身の中にエラーを起こしやすい（Maletic と Marcus 2000）が、原生種の分布データベースには引き続き重要であろう。可能な場合には、小さなデータセットに対してか、あるいは、別の方法によるチェックで他の方法ではチェックできないいくつかのエラーが残った場合に、最後の手段として実施されるべきである。
これまでに開発されたテクニックの中には、気候空間において（Chapman 1992、1999、Chapman と Busby
1994）、あるいは地理空間において（CRIA 2004b、Hijmans ら 2005、Marino ら 準備中）、異常値（アウトライアー）を特定するための気候モデルの使用、自動地理参照ツールの使用（Beaman 2002、Wieczorek とBeaman 2002）、その他多くがある。多くの収集機関は、データ管理技術あるいは地理情報システム（GIS）に関して高いレベルの専門性を持ってはいない。これらの機関に必要なものは、地理情報を含むデータおよび情報入力を助けてくれる、簡単で安価なツールのセットと、高価な GIS ソフトウェアの導入を必要とせず使用可能な、データ検証用の、同じく簡単で高価ではないツールのセットである。データ入力を補助するためのツールがいくつか開発された。―たとえば、Biota （Colwell 2002）、BRAHMS （University of Oxford 2004）、Specify（Universityof Kansas 2003a）、BioLink（Shattuck と Fitzsimmons 2000）、Biótica（Conabio 2002）、その他データベー
ス管理とそれに伴うデータ入力を助ける多くのツール（Podolsky 1996、Berendsohn ら 2003）。さらに、コレクショ
ンの地理参照を助けるツールである、eGaz（Shattuck 1997）、geoLoc（CRIA 2004a、Marino ら 準備中）、
GEOLocate（Rios と Bart 日付不明）、および BioGeoMancer（Peabody Museum 日付不明）がある。また、インターネット上にも、関係機関がデータベース作成計画を設置し管理するのを助けてくれる、多くの文書化されたガイドラインがある。例として、MaNIS Georeferencing Guidelines（Wieczorek 2001a）、MaPSTeDI
Georeferencing Guidelines（University of Colorado Regents 2003a）および HISPID（Conn 1996、
2000）がある。
原生種と種分布データベースにおけるエラーのクリーニングを助ける多くの方法と技術が存在する。それらは、100年間もの間博物館や植物標本館で稼動してきた方法から、まだ大部分検証されていない自動化ツールまで幅広い。本著では、種のデータベースの広範なクリーニング法を、可能な限り例を示しながら詳細に紹介していく。多くの関係機関で彼ら自身の技術と方法論が開発されてきたので、包括的なリストではない。
自然史コレクションの本来の性質からして、全てのジオコード情報が高度に正確であることも、データベース中一定のレベルの正確性を持つことも不可能である。しかし、精度の低いデータが必ずしも品質が悪いというわけではない。
品質は、データが使用されることではじめて意味をなすものであり、品質自体はデータの性質ではない（関連文献
Principles of Data Quality （Chapman 2005a）の考察参照）。品質とは、単に使用、あるいは潜在的用途に関する適合性を表すファクターでしかなく、相対的である。重要なのは、データのユーザーがそのデータが必要とされる応用・目的に適しているかどうかを、データ自身から評価できることである。したがって、各ジオコードの精度レベル
は、そのデータベース内に記録されるべきである。筆者はメートル法で記録された非分類コード形式のものを好むが、多くのデータベースではこの目的のために分類コードを開発した。この情報が利用可能であれば、ユーザーは、例えばある数値よりも優れたデータだけを、たとえば、5,000 メートルよりも良い（データ抽出について、コードの使用例は次の文献参照（University of Colorado Regents 2003b））という風に、要求できる。ジオコード記録の精度を評価する方法はいくつかある。点-半径法（Wieczorek ら 2004）は、最も簡便で現実的な方法であると思われ、オーストラリアではすでに推奨されている方法である（Chapman と Busby 1994）。自動地理参照ツール
では、出力のフィールドとして精度が計算されて出てくることも重要である。geoLoc（CRIA 2004a, Marino ら 準備中）、BioGeomancer（Peabody Museum 日付不明） といったツールはまだ開発中であるが、このような機能をもっている。
新しい記録の場所を記録するのに関係機関はより精密な装置（GPS のような）を使用する方向に向かうであろう
し、これまでの記録は修正されることで質が良くなるので、時間とともに種のコレクションデータ情報源の品質は改善するであろう。 また、コレクターが利用できるツールを最大限に利用することが重要で、単に歴史的な理由で 1分の精度までしかないデータを記録するのに GPS を使うべきでない（これが、GPS を使う以前に彼らが記録した情報の最高精度である）。 もしこれがなされれば、適正な正確性をデータベースに確実に追加しない限り、GPS が8

使われたのだから精度は 10 メートルであると（実際には 2,000 メートルであるのに）推測される可能性がある。エ
ラー防止はエラー検出よりも望ましいが、エラー防止だけで発生しうるエラー全てを防止できる保証はできないため、
エラー検出の重要性がおさえられるべきではない。

分類と命名データ
名前は、それが学術的二名式であれ一般名であれ、ほとんどの種および種分布のデータベースへの入り口となる。
名前のエラーは多くの形で発生する可能性がある。すなわち、同定が間違っている、名前の綴り間違い、フォーマットが間違っている（あるいはユーザーが期待しているフォーマットではない）、などである。これらのうち最初のエラー
原因は、チェックが容易ではなく、相当な手間をかけなければ訂正することが出来ず、分類学の専門家の尽力が必要になる。しかし、その他のものは、データ入力を補助する適切なデータベース設計と方法で簡単に解決可能
で、エラーは発生しないまたは発生しても最小にすますことができる。

A. 同定の確実性
伝統的に、博物館や植物標本館は「determinavit」と呼ばれる同定システムを組織の中に持ち、それにより、分類群に携わる専門家が随時標本を調査し、それらの同定を決定する。これは、大規模な改訂調査の一部として行うことも可能だし、専門家が別の関係機関を訪れてそこでチェックを行うこともできるであろう。これは実証済みの方法であるが、一方で時間がかかり無計画な部分も多い。これを回避する方法はありそうもないが、といって自動化されたコンピュータ同定は近い将来どころか、遠い将来であっても選択肢になりそうもない。

i. データベース設計
ひとつの選択肢は、データベースの中に、同定がなされた時点での同定の確実性について何らかの表示を示すためのフィールドを取り入れることである。これを実行するための方法は多数あり、標準方法論を開発するにはおそら
く議論が必要であろう。これはコード・フィールドであろうし、以下に沿ったものが考えられる。すなわち、• 確実性の高い、分類群の世界的専門家による同定• 確実性が妥当な、分類群の世界的専門家による同定• 確実性が疑わしい、分類群の世界的専門家による同定• 確実性の高い、分類群の地方専門家による同定• 確実性が妥当な、分類群の地方専門家による同定• 確実性が疑わしい、分類群の地方専門家による同定• 確実性の高い、分類群の非専門家による同定• 確実性が妥当な、分類群の非専門家による同定• 確実性が疑わしい、分類群の非専門家による同定• 確実性が高い、コレクターによる同定• 確実性が妥当な、コレクターによる同定• 確実性が疑わしい、コレクターによる同定
どう規定するかはおそらく議論の余地があろうし、これらが最善のカテゴリーなのかどうかも同様である。このような性質のフィールドをすでに持っている機関は、はっきりいっていくつか存在している。The HISPID Standard
Version 4（Conn 2000）はこの簡易版を含んでいる。これは、5 つのコードを用いた検証レベル・フラッグである（表 1）。
多くの関係機関でもすでに確実性記録に関する様式を以下のように持っている。すなわち、「aff.」、「cf.」、「s.
lat.」、「s. str.」、「?」である。「aff.」と 「cf.」 は厳密な定義があるが、各人によるそれらの使用は相当違い得る。
sensu stricto および senso lato の使用は、常にそう使われるとは限らないが、確実性レベルというよりも分類学のコンセプトの違いの意味を含む。
0

記録の名前は専門家によりチェックされていない。
9

1

記録の名前は、他の名称をもつ植物との比較によって決められた。

2

記録の名前は、分類学者あるいはそれに匹敵する人物が植物標本集および／あるいは図書館および／あるいは生きた材料を用いて決められた。

3

植物の名前は、その群の系統的見直しに従事する分類学者によって決められた。
記録は、タイプ収集の一部、あるいはタイプ材料から無性繁殖され4た。
表 1 HISPID における検証レベル・フラッグ（Conn 2000）。
代替として、名前が分類学の学問以外に由来する場合、使用した名前のソースをリストする（Wiley 1981 以降）。
 新しい分類群の説明
 分類上の見直し
 類別
 分類上のキー
 動物相、植物相の研究
 地図帳（アトラス）
 カタログ チェックリスト
 ハンドブック
 分類学上の知識／命名法のルール
 系統発生解析

ii. データ入力
データがデータベースに入力中の時、名前が専門家によって確認されたかどうかのチェックをすることが可能で、もし上記のフィールドのいずれかが存在すれば、それが入力されていることも確認できる。こういったフィールドが使用される場合、利用可能な選択肢を限定しエラー発生増加の可能性を減らす、チェックリストあるいは典拠ファイルの使用により入力を行うべきである。

iii. エラー・チェッキング
ジオコードをチェックする方法（下記の位置データ参照）は、地理上あるいは環境空間における異常値の発見を通して、誤同定や不正確な同定を見つけ出すことに役に立つ。一般にジオコードをチェックすることにより見つけ出された異常値は、緯度あるいは経度のエラーであることが多いが、時として、その標本が調査中の分類群として誤同定されたために、その分類群の通常の気候、環境あるいは地理上の生存範囲から外れたところで見つかったことを示す。地理上の異常値同定技術に関する詳細な検討については以下を参照のこと。
しかし、コレクションが正確に同定されているかどうか検証する主な方法は、専門家が現存する標本あるいは証拠標本コレクションを調査することで同定のチェックを行うことである。ジオコードの異常値検出方法で、コレクション
が正確に同定されているかどうかわかるわけではないが、この方法は優先的に専門家の分類チェックをすべきコレ
クションを特定するのには役立つであろう。観察データであれば、専門家は彼らの知識でもってその地域にありうる
分類記録なのかどうか、判断することができる（例：Birds Australia 2004）が、一般的には、証拠標本のない観察記録の不正確な同定を特定することは難しい。多くの機関は、不確か、あるいは疑わしい記録に警告を付し、それらのデータをユーザーが使用しても大丈夫かどうか判断するのはユーザー自身にかかっている。

B. 名前のスペル
本著は原生種データベースに入っているであろう、あり得る限りの名前全てを網羅しようとするものではない。例えば、植物データベースの交配種および栽培品種、種々の同義語、および分類学上の概念は全て固有の問題を抱えており、これらのチェックは問題となり得る。そのような名前がどう扱われているかの例は、種々の国際命名規
10約（International Codes of Nomenclature）、HISPID 等の TDWG 標準（Conn 1996、 2000）、および植物データベース中の植物名（Plant Names in Botanical Databases）（Bisby 1994）に載っている。

a. 学名
学名の正しいスペルは、一般に、いろんな関連する命名規約のうちのひとつに従っている。しかし、タイプミス、規約のあいまいさなどから、エラーが起こる可能性はある。そういったエラーを最低限にする最も簡単な方法は、データをインプットする際「典拠ファイル」を使用することである。ほとんどのデータベースでは、変更できない典拠ファイル、あるいは入力中に更新可能な典拠ファイルのいずれかを組み込むように設定することができる。

i. データベース設計
分類名について高い品質のデータを維持するキーとして、1 個のフィールドのなかに全部を（例えば、属、種、種以
下のランク、種以下の名前、命名者、および確実性）保存するのでなく、個々のフィールドに名前を分割する（すなわち、データの細分化）ことがある。1 個のフィールドにこれらのデータ全てを保存すると、うまくデータ検証できなかったりエラー検出がうまくいかなかったりし、結果的にエラー発生のチャンスが極めて大きくなってしまうであろう。例えば、名前の属と種の部分を分けることにより、関係データベースに一度だけそれぞれの属名を加えることになり（典拠ファイルあるいはピック・リストから）、したがってタイプミスやスペルミスの発生を減らすことができる。
ひとつのフィールドに名前の全てのパーツを持つデータベースは、品質を維持することが極めて難しい、あるいは他のデータベースと組み合わせることが非常に難しい。広範なエラーの可能性をさらに追加することになり、勧められない。いくつかのデータベースは両方（混合したフィールドと細分化フィールド）を用いているが、もしこれらが自動的に生成されず、一方だけが更新されもう片方が更新されない場合、何度も繰り返すようであるが、エラー発生の機会は増加してしまう。自動的に生成されるフィールドはこの恐れをなくす。
細分化データで考えるべき問題は 2 つある。ひとつは、データが 1 個のフィールドに入るようなデータベース中へのデータ組み込みである（例えば、植物や動物のリストを取り込む場合）。もうひとつは、細分化データベースからデータを連結した表示を示さないといけない場合（例えば、ウェブサイト上にあるいは出版物の中に）である。
これらのうち第 1 点めに関して、連結したフィールドから個々のフィールドにデータを分類することは一般的にいうと見かけほど簡単ではない。もちろん、名前だけが問題なのではなく、以下に述べる通りレファレンスや場所の情報でも同様の問題が起こる。筆者の知る限り、細分化を行う簡単なツールは存在しないが、多くの博物館や植物標本館はそれらの機関独自でそれを行ってきた。つまり、これらの機関からアルゴリズムを得ることは可能である。
2 番目に、ウェブやレポートでの発表のためアウトプット側で連結表示を見せたいという要求は、データベース中に、いろんなフィールドを連結するための追加（発生させた）フィールドを用意し、そのフィールドを表示するか、あるいは抽出の際にその場で連結表示をするか、どちらかで行うことができる。これは、データベースおよびレポーティング機
能を設計するときに考えなければならない問題である。分類学コミュニティは、簡便ツールや方法論を開発する目
的について議論を深める必要があるだろう。

ii. 典拠ファイル
典拠ファイルはたくさんの分類群ごとに存在し、さらにさまざまな機関が開発中である。信頼のおける典拠ファイルは多くの上位分類（科、目および属）に使用可能で、これらのフィールド内のデータ完全性を確保するために用いることができる。全部の分類群、とくに種およびそれ以下のレベルに、詳細な典拠ファイルが近い将来作成されることはおこらないかもしれない。しかし、現存の典拠ファイル（例：IPNI 1999、Froese と Bisby 2004）を手始めに用いることはできる。もし典拠ファイルが入手可能であれば、新しく名前をそれらに追加できるような方法でデータベースをセットアップすることができる。たとえば、データベースがプルダウンメニューを具えた典拠ファイルを持っている、あるいは一字タイプによって典拠ファイルをフィールドに記入する（たとえば、エクセルのスプレッドシートで、その名前が最初のほうの行に既にあって、フィールドに名前を入力し始めたときに起こるように）と仮定する。
1. 名前を探すのにプルダウンメニューを使用
2. そこにはない
3. 「新しい名前」ボタンをクリックする
4. 新しい名前を加える
11

5. データベースはこう反応してくるだろう「この名前は<name>に似ています。処理を続けますか？」
6. はい
7. その名前はリストに追加され、次回名前を追加したい場合、今度はその名前がプルダウンメニューに表れてくるだろう。
このようにして、徐々に典拠ファイルに追加し、改善していくのである。
追加チェックとして、これらの名前が二次リストに入り、管理者が検証でき、承認あるいは捨てることができる。デー
タベースの完成度レベルにより、リストは同義語を含むこともできる。そして、名前をフィールドにタイプする場合デー
タベースは、同義語<name>として典拠ファイルのリストに本当に追加したいかどうか聞いてくるであろう。
典拠ファイルはどこでも使用可能であることが求められている。よいスタートとなるのは、Species2000 & ITIS
Catalogue of Life（Froese と Bisby 2004）で、毎年刊行されるチェックリストとして CD で入手可能なものである。この文書のフォーマットは新版にむけて改善中であり、データベースにより簡単に取り込めるようになる。チェックリストは個々の分類群をチェックする目的に対しても電子的に入手可能であるし、定期的にアップデートされるチェックリストもオンラインで入手可能である。また、いろんな名前がデータベース化されており、それらのデータベースは現在存在している
か開発中である。そしてこういったものは典拠ファイルの名前の基礎を作成することができる。例として以下のようなものがある。
世界規模のリスト、たとえば
 Species2000 & ITIS Catalogue of Life（Froese と Bisby 2002）、
 Ecat (GBIF 2003b)、
 International Plant Name Index (IPNI 1999)、
 Global Plant Checklist (IOPI 2003)。
地方のリスト、たとえば
 Integrated Taxonomic Information System (Ruggiero 2001)、
 Australian Plant Name Index (Chapman 1991, ANBG 2003)、
 Proyeto Anthos – Sistema de información sobre los plantas de España (Fundación
Biodiversidad 2005)、
 Australian Faunal Directory (ABRS 2004)、
 Med Checklist (Greuter ら 1984－1989)。
分類学上のリスト、たとえば






ILDIS World Database of Legumes (Bisby et al. 2002)、
Fishbase (Froese and Pauly 2004)、
World Spider Catalog (Platnik 2004)、
その他多くがある。

典拠ファイルが上記の中の 1 つのような外部ソースから組み込まれる場合、典拠ファイルのソースで行われた改訂を容易にデータベースに組み込んで、データベースがアップデートされるように、ソースIDがデータベースに記録されるべきである。うまくいけば、やがてこれがグローバル一意識別子（GUID）1を使用することで容易になるかもしれない。

iii. 重複入力
最初からデータベースを設計し、例えば典拠ファイルの表を使用することで可能な限り標準化しようとしても、特に二次ソースからデータが組み込まれるような場合には、重複記録の問題は避けらない（例えば、名前、レファレンス）。そのような重複を削除する（あるいは警告を付す）には、特殊なインターフェースが必要になることがある。そのインターフェースは、特別なアルゴリズムを使用して潜在的な重複を識別できなければならない。その後、データ入力作業者（または責任者、専門家など）は 潜在的な重複のリストから、真の重複データである記録と、保持すべき記録を決定する必要がある。そしてシステムは、その参照整合性を保ちながら、余分な記録を破棄、アーカイブ、あるいは警告を付す。一般的なソフトウェアをこの修正のために実装することができるが、細分化ソフトと同様、現時点では存在しないようである。生物多様性データベースの設計者は問題を認識し、これらのタスクのために一般的なソフトウェアツールを設計することを検討していただきたい。
12

iv. エラー・チェッキング
名前に関していくつか自動化されたチェックを行うことができる。種名の完全なリストは存在していないが、科と属名のリスト（たとえば、IAPT 1997、Farr と Zijlstra 日付不明）は、はるかに完全であり、とくに一部の分類群でそれが顕著である。これらのフィールドに対するチェックは、そういったリストに対して行うことが可能であろう。種の別称については（二名法の 2 番目）実行可能なテストがいくつか存在している。たとえば、類似性の高い同じ属内の名前（場違いな文字や、文字の欠損などがある名前など）を探すような場合、The CRIA Data Cleaning シス
テム（CRIA 2005）では speciesLink（CRIA 2002）で得られた分散データについてこれらの多くのテストを実行する。この場合の最も良い実践方法は、検出を自動で行うが修正は自動化しないことであろう。その他チェックできる可能性があるのは（English 1999、Dalcin 2004 より改変）、
データ値欠損 ―値が存在するはずであるのに空のフィールドを検索する。たとえば、植物のデータベース内において、種以下の名前が引用されている場合、値はその対応する種以下のランクフィールドに存在すべきである。あるいは、種名が存在する場合、対応する属名も存在すべきである。
データ値不正 ―入力ミス、キーストロークの転置、間違った場所へのデータ入力（たとえば、属名のフィールドに種の別名が入っているなど）、そして値の入力が必要なフィールド（必須フィールド）に入ってしまったデータ、つまりデータ入力作業者は入力すべき値がわからないためダミーの値が入ってしまった場合を探し出す。これらのエラーのいくつかをチェックする方法がいくつかある。―たとえば、Soundex（Roughton と Tyckoson 1985）、Phonix(Pfeiffer ら 1996）、あるいは Skeleton-Key（Pollock と Zamora 1984）などがある。これらそれぞれの方法は、類似性検出アルゴリズムが多少異なっている。種の名前やさまざまなデータセットを利用した最近のテスト（Dalcin 2004）では、スケルトン・キー方式がデータセット内の偽エラーに対する真のエラーの割合が最も高いことを示した。これらの方式を利用したオンラインでの例は、ブラジルの CRIA のサイト（CRIA 2005）で見ることができる。詳細を以下で説明する。
非アトミック性データ値 –2 個以上の事象が入力されているフィールドを検索する。たとえば、種以下のフィールドに「亜種。ビコスタータ」と入力されている場合、2 つのフィールドに分割して入力されているべきである。
1 http://www.webopedia.com/TERM/G/GUID.html
データベース設計によっては（上記参照）、これはエラーではないかもしれない。非アトミック性データ値は多くのデー
タベース内で発生し、除去するのが困難である。基本的な最初のステップとして、このような値に対しては、データベースは新しいフィールドを持つ必要がある。それにより、非アトミックデータのいくつかは、自動化された方法を使用
して関連するフィールドに分割することができるが、専門家の管理のもと、手動で直すしかできないものとしてそのま
ま問題が残されることも無いわけではない。
ドメイン・スキゾフレニア – 意図されたものではない目的のために使用されているフィールドを検索する。これは、確実性フィールドがデータベースに含まれていない場合によく起こり、疑問符、cf.や aff.のような不確実性の表示が種の別名と同一のフィールドに含まれたり、コメントが加えられたりする（表 2）。この「エラー」の性質はデータベース
設計にも依っている。
FamilyMyrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae

Genus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus

Species
globulus?
? globulus
aff. globulus
sp. nov.
?
sp. 1
To be determined

表 2 ドメイン・スキゾフレニアの例（Chapman 2005a より）
13

重複発生 –現実に同一の名称を持っている名前を検索する。ここでは、主要な起こりうる重複として 2 種類存在する。1 つめは、スペルミスにより起こるエラー、そして２つめは、複数の正式な別名を持っている場合、たとえば国際命名規約（2000）で別の科名を許している、というようなケースである（例、Brassicaceae/Cruciferae、Lamiaceae/Labiatae）。後者は、機関の方針によって、通用する別名の中からひとつをそのデータベース用に選択するか、あるいは同意語にリンクさせるかによって解決できる。 高いランクの分類階級で、代替分類群が次ぎにくる
場合や、属階級においてさえ、種が正当にその分類に従うと複数の属で発生する可能性がある（Eucalyptus/Corymbia、南半球のアルバトロス種、ヤマネコ種、その他多数）。
一貫性のないデータ値– 2 つの関連するデータベースが同一の名前リストを使用していない時、それらのデータベースが結合した時（あるいは対比された時）不整合が起こる。たとえば、植物園のリビングコレクションと植物標本集の間、2 人の専門家のデータベースを統合する時、博物館の収蔵品データベースと画像データベースの間などで起こり得る。訂正は、あるデータベースを別のデータベースに対比しチェックを行い、不整合を特定することを含んでいる。
Dalcin（2004）は、学術名のスペルミスをチェックする方法に関して詳細な実験の数々を行い、音声的類似をチェックする一連のツールを開発した。筆者自身はこれらのツールを使用・テストしたことはないが、方法と結果の詳細、各方法間の比較試験の詳細については、Dalcin（2004）pp.92〜148 から得ることができる。さらに、ブラジルのCRIA は同様のやり方に沿い、名前チェック方式を開発した（CRIA 2005）。これらは以下の項で詳細を展開する。

b. 一般名「一般的な」または現地語名に厳格で不変のルールはない。これは、ポルトガル語、スペイン語、英語、ヒンズー語、
様々な他の言語、または地域ベースの先住民族の名前であっても同じである。多くの場合、「一般名」と呼ばれる物は、実際にある口語名（特に植物学）であり、まさにラテン学名の翻訳から造語されている可能性がある。グループのいくつかで、例えば、鳥（Christidis と Boles 1994 を参照）および魚（Froese と Pauly 2004）では一致した
英語の簡易名と推奨名が開発された。多くのグループで、同じ分類群は多くの一般名を持っており、しばしば地域特有の、言語特有の、民族特有の名前である。例として、種 Echium plantagineum （和名：シャゼンムラサキ）は、オーストラリアのある州では「Paterson’s Curse」と呼ばれており、別の州では「Salvation Jane」として知られている。また、他の言語や国では別の名前を持っている（例えば、Viper’s Bugloss、Salvation Echium）。逆に、同じ一般名が複数の分類群に適用されることもあり、別の地域で時々起こるが、同じ地域であっても起こることがある。
一般名を標準化することはほぼ不可能であるといえる。おそらく数個の小グループを除いてたった一つの言語を通しての標準化でさえも不可能である。しかし、これを試してみることは意味があるのではないだろうか(Weber 1995）。
一般名を標準化することは、おそらく数個の小グループを除き、たった一つの言語を通しての標準化でさえもほぼ不可能である。しかし、これを試してみることに意味はあるのだろうか (Weber 1995）。真の一般名は、時間をかけて開発され、進化してきた名前であり、それらを持っていることの目的は、人々がコミュニケーションできることである。
筆者がここで示唆しているのは、一般名が標準化されないということでなく、データベース内に一般名が置かれたとき、標準的な方法で行われ、そのソースを文書化するということである。原生種分布データのユーザーの多くは、一般名を使用してデータにアクセスをしたいと考えているので、可能な限り多くのユーザーにデータを利用してほしい場
合は、データベースに一般名を持つことは価値がある。一般名の再コード化に標準的な方法を採用し、種ごとにひとつであろうと数百であろうと、ひとつの言語であろうとたくさんの言語であろうとそのままにしておき、そして個々の名
前のソースを文書化することによって、サーチと、それによる情報検索を、より効率的で有用にできる。
種のデータベースに一般名を含むことには多くの困難がある。以下のようなものがある。
• 保存のためにデータベース中でユニコードの使用を要する非ラテン系言語の名前。問題はこのよ
うに起こるであろう。
o データベースが単にラテンアルファベットを使用して音声学的に名前を保存しようとする
場合、
o 人々が自分の画面上や印刷の中で正しく文字を表示することができない場合、
o 「ラテン」キーボードしか持たないユーザーが検索を実行する場合、
14

•
•
•

o 入力データがラテン語と非ラテン語のミックスした名前の場合、その名前の言語についての情報を保存する必要性、特に入り交じった言語の名前が含まれる場
合。
地域要因に関する情報を保存する必要性－その名前が関係していると思われる地域、方言など。
その名前のソースへの参照などの情報を保存する必要性。

これを適切に、特にエラーを減らしながら有効性を高めるように行なうことは、少しも簡単な作業ではない。そのような名前を含むことに決めた場合、次のようなことがある程度の標準化に役立つであろう。

i. データ入力
一般名をデータベース化する時、作成時に一貫性のある形式に従うことを勧める。個々のデータベースに内部で一貫性を持たせることが、おそらく最も重要であろう。地域又は国の規格の開発が可能な場合には勧めたい。ここで提案されている概念のいくつかは、カバーされている以外の言語で、標準化の基盤を形成する可能性があるが、すべての言語およびすべての分類群に標準化の開発を試みるには、多すぎる言語および地域差がある。
英語とスペイン語の一般名については、筆者は、Environment Australia で使用するために開発された規約（Chapman ら 2002、Chapman 2004）と類似のものを使用することを勧める。これらのガイドラインは、組織の多くのデータベース全体の一貫性をサポートするために開発された。これらの規則では、それぞれの名前の始まりに頭文字の大文字を持つことを定めている。
Sunset Frog
一般化またはグループ化された名前にはハイフンの使用を勧める。ハイフンに続く単語は一般に大文字化されない。
ただし、鳥の場合は、大きなグループのメンバーであるときには、ハイフンに続く単語が大文字化される（Christidisと Boles 1994 参照）。
Yellow Spider-orchid
Double-eyed Fig-Parrot（「Parrot（オウム）」はオウムグループのメンバーであるので頭文字の大文字を持っている。）
ポルトガル語の一般名は、名詞あるいは名詞と形容詞がスペースで区切られている場合、通常すべての単語の間にハイフンが入り、一般的に全て小文字で記載される。ポルトガル語の一般名向けのこの規則に従うか、あるいは英語とスペイン語の場合に適合するように変更することを勧める。
mama-de-cadela,
fruta-de-cera
cedro vermelho
アポストロフィを一般名に使用するべきかどうかについて、いくつかの意見の相違や混乱がある。地名の場合は、すべてのアポストロフィを無視する傾向が増長している（例、Smiths Creek、 Lake Oneill）。そして現在オーストラリ
アでは実施が認められている（ICSM 2001, Geographic Names Board 2003 Art. 6.1）。現時点で要求はな
いが、筆者は、同じような規則が一般名前で採用されることを勧める。
複数の言語で名前が追加された、および/または地域、方言や先住民の間で異なる場合には、その言語と地域の情報を名前に付加することができるような方法で含むべきである。リレーショナル・データベースの中では、付加的な地域および言語などのフィールドにリンクすることで最も効率的に行われる。言語の違いだけがある一部のデータベースでは、その言語は、しばしば大括弧に入れて名前に付記される。しかし、これは最初は簡単な解決策に見えるかもしれないが、通常、時間が経つと複雑になり、多くの場合、実行不可能になる。後日フレキシビリティをもたせるよりも、最初にこれらの問題に対応するデータベースを設計することが最善策である。
非ラテン・アルファベットの名前がデータベースに追加される場合は、データベースは、ユニコード文字セットを含める
ことができるように設計する必要がある。
15

ii. エラー・チェッキング
一般名は、通常科学名に結び付けられているので、データベース内の一貫性を確認するために時々チェックが行われるであろう。これは退屈な手順であが、不定期に行うだけでよい。チェックは、すべてのユニークな現象を抽出し、例えば、ハイフンが欠けている等の矛盾をチェックすることによって行うことが出来る。
繰り返すが、Soundex(Roughton と Tyckoson 1985)、Phonix (Pfeiffer ら 1996）あるいは Skeleton-Key（Pollock と Zamora 1984）などのプログラムを、学名のところで前述したように、文字の転置などのタイプエラーの検索に用いることができる（Dalcin 2004 参照）。

c. 種以下のランク
種以下のランクフィールド（単数または複数）の使用は、動物のデータベースに比べて植物のデータベースにおいてより顕著である。動物分類学者は、一般的に、種の 1 ランク下のみを使用している。それは、亜種として（そして頻繁には用いられなくなっているが）、三名法として扱われる以下のような名前を用いて表わされる。
Stipiturus malachurus parimeda
しかし、歴史的に見て、何人かの動物分類学者は亜種以外のランクを使用している。そして、データベースはこう
いったランクに対応することが必要であろう。そうだとすれば、植物のデータベースについて以下に述べたコメントは、動物の名前のデータベースにも適用することができよう。

i. データベース設計
他のところで述べたように、種以下のランクを種以下の名前と分けておくことには、データ品質上大きな利点がある。
このことにより、種以下のランク・フィールドをチェックすることが簡単になるし、また、種以下の名前のフィールドのチェックも同様に簡単になる。ランクと名前を 1 個のフィールド内に「内容」として含めてはいけない。
ひとつの問題として、原子化されたデータベースはウェブなどで表示する際これらのフィールドを連結しなければいけないケースもでてくることである。この作業は一般的には自動化可能であるが、どのように行うか（データベース内にフィールドを追加作成するのか、あるいはオンザフライで行うか）、データベースと出力形式を設計する際に、よく考えないといけないであろう。

ii. データ入力
植物（歴史的に動物も）では、種以下に数種類のレベルが使われている。これらの種以下のランクは頻繁に以下のものが用いられている。すなわち亜種（subspecies）、変種（variety）、亜変種（subvariety）、品種（forma,form）と亜品種（subforma, subform） である。（植物規約では追加ランクを排除していないので、データセットの中に他のランクが存在している可能性がある） 亜変種と亜品種はめったに用いられないが、植物データベースの中ではそれに対応することが必要である。繰り返すが、限定した数の選択肢からなる候補リストを容易すべきであろう。これがされないと、エラーが入り込み始め、そして亜種として以下のような表示がいつもでてくるだろう：
subspecies（亜種）、subsp.、ssp.、subspp.など。このようなことはデータを抽出しようとしている者、あるいはエラー
チェックをしようとしている者、誰にとっても悪夢のような現象になってしまう。入力の段階で選択肢を限定することは有効な手段で、データ抽出の際に全ての領域に対して対応する、あるいは後に一貫性を強化するにデータクリー
ニングをしようとするよりも賢いやりかたである。 次の方法をお勧めしたい。
subsp. subspeciesvar.
varietysubvar. subvarietyf.
form/forma
subf.
subformcv.
cultivar （時々、データベースの中では別のランクとして扱われる。下記コメント参照）
コレクションのデータベースでは、2 個以上の階層表記は必要ではない。なぜならば単に更なる混乱の階層を加えるだけだからである。国際植物命名規約（International Code for Botanical Nomenclature (2000)）では、
16

分類群をあいまいさを残さずに定義するのに、階層表記は不必要である。階層表記を含めた場合は、あいまいさを残さず分類群を定義するのに必要なものだけを抽出することが可能でなくてはならない。
Leucochrysum albicans subsp. albicans var. tricolor (= Leucochrysum albicans var.
tricolor).

iii. エラー・チェッキング
もしデータベースが上手に設計されており、値のチェックリストが用いられていれば、エラーのチェックをそれ以上行う必要は少なくなる。しかし、そうなっていないデータベースだと、許された値のうち限られたサブセットだけが現れることを確実にするために、チェックを行うべきである。しかし、値の欠損に関してだけは必ず行わないといけない。
d. 園芸品種と交配種
園芸品種と交配種は多くの植物データベースで現れ、うまく扱えていないことも多い。園芸品種はそれ自身の命
名規約に則っている。（Brickell ら 2004）。多くの植物種データベースでは、それらは単に種以下のランク（「cv.」）の一つとして扱われるだけで、これが全く許容されるデータベースもあるだろう。交配種については、他の群に比べて扱うのが難しい。それらは二名式の名前を与えられていることがあり、その場合は同じランクに属する他の分類群と同じに扱われることになる（先に「X」（掛け算の記号）がくることで交配種であることを意味する。あるいは、式として書かれる場合もあり（2 つの種と種のかけあわせ、さらには異なる分類群どうしのかけあわせ、異なるランクの間でのこともあり得る）、分類群の名前が掛け算記号によって分けられ、式になっている。

i. データベース設計
交配種あるいは園芸品種を含んでいる植物のデータベースのセットアップを考えている者は、HISPID 規格（Conn
1996、2000）を参考にすることを推奨する。そこでは、交配種は Record Identification Group の一部として扱われている。どのように扱われていようと、その名前が園芸種あるいは交配種等に属することを記述するフィールドを含むことは有用である。この方法により、それらは別々に抽出され、それぞれ別に扱われることが（形式化、連結化など） 抽出の際、そしてエラーチェックの際に可能となる。

ii. エラー・チェッキング
交配種と園芸種のエラーチェックを行うことは、データベースがそれを考慮した設定になっていないと、困難な仕事になってしまう。チェックのための提言であるが、それらをグループとして扱い、すなわち全ての交配種を抽出し、データベース中でそれらがいかに格納されているかに応じて種をアルファベット順に並べることが有用であろう。これは交配種の記録特定用に別のフィールドが設けてある場合、ずっと行いやすい。発生しやすいキーエラーは、「X」記号の使用が一貫性のない場合である。いくつかのデータベースは、掛け算記号を許していない場合もあり、「x」や 「X」
で置き換えたり、名前の前にスペースを入れたり入れなかったりすることがよくある。このような一貫性は簡単にチェッ
ク可能である。交配種でエラーチェックをうまく扱っているシステムを、筆者は知らない。
e. 未発表の名前

i. データ入力
原生種のデータベース中に入れられた記録すべてが正当に発表された分類群に属すわけではない。これらの記録をデータベースから取り出すには、そのコレクション用に「テンポラリーな」名前をつけることが必要である。未発表の名前がデータベース中に標準形式で含ませることが可能であれば、それらを追跡することは簡単で、後々取り出すことも可能となる。「nomen novum」、「nom. nov.」（新名）および「ms」（原稿）のようなタグをつけようとつけまいと、未発表名をまるで発表名のように二名式で追加することよりは有効で、混乱が小さい。 「ms」あるいは「nom.
nov.」は頻繁に省かれ、ユーザーは未発表の名前に関する出版物と参考情報を探すことに多くの時間を費やすことになり得る。 式を使って書かれたものは全て未発表の名前であることが明白である。
1980 年代のオーストラリアで、植物学者は未発表の名前に式を使用することについて合意した（Croft 1989,
Conn 1996、2000）。この方式は「Verticordia sp.1」、「Verticordia sp.2」などのような名前の場合に起こりや
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すい混乱を避けるためのものである。このデータベースが、Australian Virtual Herbarium （CHAH 2002）、
speciesLink （CRIA 2002）、Biological Collection Access Service for Europe （BioCASE 2003）、the
Mammal Networked Information System （MaNIS 2001）、the GBIF Portal (GBIF 2004) などのようなデータベースにつながると、ある機関で「sp.1」と呼ばれたものが 2 番目の「sp.1」と同じかどうか保証の限りではないので、混乱が大きくなる。データベースをクリーンに、一貫性を保ち、機能を有効にするにはあるデータから次のデータ
へのスムーズなデータ・トランスファーであり、Australian botanical community で採用されたような式を利用することである。
合意された式は、以下の形式である。
「<属> sp. <一般的な名前あるいは記載> (<証明>)」:Prostanthera（プロスタンテラ） sp. Somersbey （B.J.Conn 4024）
後に、分類群が正式に記述され名前がつけられ、式の名前は、他の同義語と同様に、同物異名としてとりあつかわれる。
そういった式の利用は逆に、データベースを複雑化するのかもしれない。なぜならば、今まで一語しか含むことのな
かった種のフィールドが、式に対応するために文を含むことが必要であるからである。 頻繁に使用される「sp.etc.
1」、 「nom. nov.」は同じ問題を抱えており、この方法は曖昧さを少なくする方法である。このような式の利用は、連結時の困難を引き起こすかもしれない（ウェブ上での発表などにおいて）が、オーストラリアでは（例えば、オースト
ラリア環境局の SPRAT データベース使用を参照のこと（DEH 2005b））、 この方法論の使用経験では、うまく動作することが証明されている。しかし、その他の方法では、式はスペースや角括弧があるにもかかわらず、「種」の種小名として扱われてしまう。
未発表の名前を使用する必要性のため（たとえば、絶滅危惧種の法的リスト（例：DEH 2005a 参照））、非分類学的文献（例えば、立法のための法律文書）で使用するためにこれらの分類群を命名あるいはタグ付けする一貫したシステムが必須になる。ここで提言したような式をもちいることで、間違って偶然に無効名が発表されてしまう危
険はほとんどない。
博物館と植物標本館が、彼らのデータベースで類似のシステムを採用することを勧めたい。

ii. エラー・チェッキング
ここで勧めているような式を用いる方法で頻繁に起こるエラーは、スペルミスである。式は通常数個の単語を含んでいるため、証明を引用する際などで簡単に間違ってしまう。そういった名前をチェックする最も簡単な方法は、属の中でそれぞれを並び替え（それらだけが種あるいは種以下のフィールドの中に複数の単語をもつ名前であるはず）て、類似性の観点から調べることである。この方法は、どの 1 つの属内にもそれほど多くの数のデータが入っている
わけではないので、それほど面倒なタスクではない。Soundex（上で述べたように）のような類似技術も使用できる。
f. 著者名種の名前の著者がいくつかの標本データベースの中に含まれることはありうる。しかし、それらはデータ入力前に滅多にチェックされないため、含まれていない場合よりは、含まれているほうが、エラーを引き起こす可能性がある。著者名は、同じ属内で、同じ名前が気づかずに 2 つの異なる分類群に与えられてしまった場合、あるいはデータベースが分類学的コンセプトを持とうとしている場合にのみ、実際必要になる（Berendsohn 1997）。種名あるいは種以下の名前に続いて著者名を入れることで、その 2 つの名前あるいはコンセプトの違いを区別できるようになる。
もしデータベースが種名の著者名を含む場合、種名のフィールドとは別のフィールドに著者名が含まれないといけない。
著者名と日付が別々に保存される場合、植物で自動名を持っている場合以外には、データの連結は大きな問題にならない。 しかし、植物と動物の混ざったデータベースは著者の扱いが多少異なるため、いくつかの問題を引き起こすかもしれない。著者のフィールドがデータベース内でこれらに適合するよう設定されていれば多くの困難は生じないはずである。しかし抽出のルールは、分野が違うので、違うものが必要になるだろう。
Dalcin（2004）は著者を命名データ領域の下にラベル要素として扱っている。
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i. データ入力
動物の名前の場合、著者の名前（通常はフルネーム）の後にはいつも年号がくる。また、植物の名前の場合、著者の名前あるいは略語だけがくる。
動物：
Emydura signata Ahl, 1932
Macrotis lagotis (Reid, 1937)（まる括弧は Reid がその種を別の属に割り当てたことを表わしている）
植物：
Melaleuca nervosa (Lindley) Cheelsynonym: Callistemon nervosus
Lindley(Lindley は最初これを Callistemon と記載していた。その後 Cheel が 属 Melaleucaに移動した)。
動物では、しばしば語句「ex」あるいは「in」が著者名の中に見られることがあろう。「ex」の前にきている著者（プレ「ex」著者）は、名前をつけたが発表に必要とされる必要条件を満たしていなかった著者か、名前を当該グループの命名法上の開始日以前に発表した著者である。「in」の後ろにきている著者（ポスト「in」著者）は、別の著者が提供した説明や記相が発表された仕事の中の人物である。プレ「ex」著者およびポスト「in」著者の詳しい説明とその使い方については International Code of Botanical Nomenclature （2000）の中の Arts 46.2 と 46.3 を参照のこと。データベースの中で著者名が使用されている場合、それらは名前の別々のフィールドにする必要があり（上記、細分化での考察を参照のこと）、プレ「ex」著者もポスト「in」著者も引用しないことを勧めている。
Green（1985）は、Tersonia cyathiflora が「(Fenzl) A.S. George」の作でもあると認めた。Green はGeorge が多少なりとも貢献したことをどこでも述べなかったので、その共同著者は「A.S.George ex
J.W.Green」またはできれば単に「J.W.Green」と引用するべきである。
Tersonia cyathiflora (Fenzl) J.W.Green
W.T.Aiton の 改訂版 Hortus Kewensis （1813）の中で、多くの記述に Robert Brown のサインがあるので、Brown がそれらの種を記述したと推定される。名前の著者はしばしば、「R.Br. in Ait.」と引用されている。しかし著者を単に「R.Br.」と引用することを勧める。
Acacia acuicularis R.Br.
植物では、亜種あるいは変種などのタイプについて、種以下の名前が種の名前と同じ（自動名）場合には、 種の名前の著者が用いられ、特殊な種小名となる。
この方式は例外のルールなので、著者名を含む標本データベースで名前の再構築を行う際、いつも混乱を招く。
Leucochrysum albicans (A.Cunn.) Paul G.Wilson subsp. albicans
植物の場合、著者の名前の略語は国際的に合意された基準に従う（Brummitt と Powell 1992）ことになっていて、その出版物はチェックリストを用意するのに使用可能である、あるいは、データ入力および／または検証のために使用可能である。
A.Cunn. = Allan Cunningham
L. = Linnaeus
L.f. = Linnaeus filius (son of-)
時々、イニシャルと姓の間にスペースが設けられたり、設けられなかったりする。これは好みの問題である。

ii. エラー・チェッキング
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Brummit と Powell (1992)の中で使われている著者名は、植物データベースにおいて著者をチェックするのに使うことが可能かもしれない。ハーバード大学でも植物の著者の、ダウンロード可能なファイルを準備し、オンラインで使用可能なようにした2。著者名と日付をチェックするのに非常に貴重なファイルと認められるに違いない。いくつかの名前データベースも著者名を含んでいる(例：IPNI 1999, Froese と Bisby 2002)。繰り返すが、上で述べたSoundexのような技術を、2 つの名前の類似性を調べるのに使うことは可能である。しかし、種の名前と著者の組み合わせが要素を決めるものであり、これらをチェックすることは常に簡単ではない。
著者名が使用される場合、そのデータベース中の発表された名前全てが著者名を持たなければいけない。このような場合には、データ値欠損チェックを行う必要がある。
g. コレクターの名前
コレクターの名前の記載の仕方は、ブラジルの speciesLink project（Koch、2003）、Peter Sutton による Kew
Gardens で試みられているものの、コレクションデータベースの中では一般的に標準化されていない。
コレクターの名前の広範なリストはいくつかの領域で発表されているが、主には植物学的コレクターに向けてのものである（Steenis -Kruseman 1950、Hepper と Neate 1971、Dorr 1997、Index Herbariorum 19541988 を参照のこと）。オンラインでも多くの資料が入手可能である。

•

ハーバード大学は最近、植物学的コレクターとコレクターチーム向けにダウンロード可能なファイルを準備し、オンライン化した。 http://www.huh.harvard.edu/databases/cms/download.html•

Index Collectorum ― ゲッチンゲン大学作成http://www.sysbot.unigoettingen.de/index_coll/default.htm•

Directory of Insect Collectors of Southern Africa (Entomological Society of Southern
Africahttp://www.up.ac.za/academic/entomological-society/collectr/collectr.html•

Index bio-bibliographicus notorum hominum Nonveilleriana (The Croatian
EntomologicalSociety) http://www.agr.hr/hed/hrv/bibl/osobe/comentsEN.htm

多くのハードコピーの出版物もあり、動物学の様々な分野では利用可能な目録がさらに多くあることは間違いない。
i. データ入力
固有種のデータベースの中に標準フォーマットでコレクター名が含まれることが推奨される。HISPID Standard（Conn
2000）は次のように推奨している。
最初のコレクターの苗字（姓）の後にコンマとスペース（, ）が続き、次にイニシャル（全て大文字でそれぞれが終止符で区切られる）。イニシャルすべてとコレクターの苗字の最初の文字は大文字。例えば、Chambers, P.F。
2 番目のコレクターは 2 番目のフィールドに入力されることを推奨する。これがあてはまらなければ、多数のコレクターを分けるためにコンマとスペースで区切り、引用するべきである。例えば、
Tan, F., Jeffreys, R.S.
混乱の原因になり得る場合、ファーストネームを略さずに記述する必要があろう。例えば、Wilson, Paul G.とWilson, Peter G.の名前の区別をはっきりさせる場合。（スペースはファーストネームの後に入れられる。前述した
ように、2 つの名前の間を区切るため以外には句読点はつけない。）

2

http://www.huh.harvard.edu/databases/cms/download.html

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称号は省略すべきである。
ヨーロッパ人の名前に多くあるように苗字（姓）が前置詞と名詞で構成されている場合（例えば、C.G.G.J. van
Steenis）、前置詞は小文字で、名詞は最初の文字が大文字で表わされる。例えば、
Steenis, C.G.G.J. van
類似の形式を持つ苗字（姓）は、de la Salle、d’Entrecasteaux、van Royen などがある。しかし、これらの名前の多くは英語化され、苗字の名前の両部分が名詞として扱われる（とくにアメリカ）。こういった場合、これらの名前は次のように変換される。
De Nardi, J.C.
接頭語の O’、Mac’、Mc’、M’（例：MacDougal、McKenzie、O’Donnell）は全て名詞の一部として扱われる必要があり、苗字の一部として変換されなければならない。例えば、
McKenzie, V.
ハイフンのついた苗字は全て大文字として変換され、ハイフンで区切られた最初と最後のイニシャル（スペースを入れずに）を持ち、最後はピリオドで終わる。例えば、
Quirico, A-L.
Peng, C-I.
記録のコレクターが不明の場合、語句「Anonymous」を使う必要がある。解釈情報は、角括弧で囲む
必要がある。例として、
Anonymous [? Mueller, F.]ii. エラー・チェッキング
前述したように、コレクターの標準リストなしにコレクターの名前のエラーチェックを行うことは簡単ではない。これは特に、標準的技法に従っていないデータベースほどそうである（例えば、上記したような、姓を最初に持ってくる、など）。
データベースが標準化された場合、データベース内のコレクターの名前全部を取り出したり、ほんのちょっとした違いを検索すること（例えば、ある時はひとつのイニシャルを使い、別の時は 2 つのイニシャルを使うコレクターなど）は極めて簡単である。コレクター名を修正する場合、その修正が正しいという絶対的な確信のないまま変更を行って、データベースに新たなエラーを導入しないように特別の注意を払うべきである。上記イニシャルの例は、変更が簡単に新たなエラーを引き起こしてしまうケースである。修正可能なエラーは例えば、姓のミススペルがある。
コレクターのリストを開発するためのひとつの方法は、分類群の名前用に著者のリストを用意する時のやりかたと同じく、そのデータベースから固有の値のリストを作ることである。
コレクター名と関連するフィールド、例えば コレクションの日付もエラーチェックに利用できる。歴史学者は最近、探検家とコレクターの旅程、歴史的学術的探検隊、船の日程表などを明らかにする、大変な量の仕事を行った。これらのことはしばしば科学者ではなく、歴史学者によってなされ、世界中の多くの歴史ある博物館と植物標本館、およびカリフォルニア大学サンディエゴ校、スクリップス海洋学研究所、National Science Digital Library の SIO
Digital Library Project の一環としてクルーズからデータを保存し記録化を行った最近の仕事から、我々の科学が多くの利益を得ることができる（図書館のコレクション（出版物、論文誌など）とともに前述の情報リスト参照）。
これらのデータベースと原生種データベースを結びつけると、矛盾とエラーが検出されるので、両者とも改善の方向に向かうことになる。

地理データ
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地理上の位置は、多くの種の分布記録について、それが使用するにあたって適切なのかどうかを判断するのに最も重要な見地である。地理的に関連する生物地理学の研究は、これらのデータの最大の用途の一つとなっている。すなわち、種の分布モデルのような研究、生物地理学的研究、環境計画とマネージメント、生物地域化研
究、逆選択、保全計画、環境決定サポートなどが地理データを使用する。詳細な研究は関連文献 Uses ofPrimary Species-Occurrence Data （Chapman 2005b）を参照のこと。
我々はしばしば、 植物と動物の分布のポイント（地点）記録として原生種のデータを考えるが、これは単に全体の一部にすぎない。位置が真のポイントと見なされるほど正確に、詳細に記録されていることは滅多にない。コレクションに関連した正確さは、実際にはエリアあるいは足跡を意味している。例えば、文字情報「カンピナスの 10km
北」は、「10km」の距離に関連した精度（おそらく±500m）、「北」の方向に関連する精度（北は NW と NE の間のどこかだろう）および「カンピナス」に関連した精度（市の境界（多角形）、市の中心、など）を持っている。（詳
細な考察については Wieczorek 2001a、Wieczorek ら 2004 を参照のこと）。加えて、多くの観察および調査
記録は、たとえば 2ha の面積にわたる鳥の観察記録、あるいは国立公園の中、というように面（ポリゴン）で、あるいはオーストリア全体の全ての 10 分のグリッドからの観察(Blakers ら 1984)、あるいは、10m×10m サーベイ・グリ
ッド、といったようにマップドメッシュ（グリッド）で、あるいは道路や川に沿ったトランセクト・サーベイや記録といったようなトランセクト（線）に沿ったもの（大きさによっては、おそらくは道路や川をバッファリングして派生したポリゴンとして扱いやすくなっているだろうが）として記録されている。詳細は、Visualisation of Error 項の考察を参照のこと。
前述したように、原生種記録につきもののジオコードのエラーをチェックしテストすることを助ける多くのプログラムが存在する。他のツールとしては、（名付けられた場所からの距離と方向など）位置情報から、座標位置データに変換することを助けるツールなどもある。
既に割り付けられた地理参照のエラーをテストすることは、以下のことを含む。
• 記録自体の他の内部情報に対してチェックすること（例：たとえば州または名付けられた地区など）。
• データベースを用いた外部レファレンスに対してチェックすること（例：記録はコレクターの収集している場
所と矛盾はないか、など）。
• GIS を用いた外部レファレンスに対してチェックすること（「point-in-polygon」テストを含む）。（記録が、海の中ではなく陸で行われたかどうか、など）• 地理上の異常値のチェック、あるいは• 環境上の異常値のチェック

データ入力と地理参照
本著を通して強調しているように、エラー防止がエラー検出よりも有効であり、地理参照あるいは記録のジオコー
ディングは種の分布データをデータベース化する際に一番発生しやすいエラー発生源のひとつである。原生種デー
タに座標（とくに緯度・経度）を加えるプロセスを加えるのを支援する、多くの新しいツールが開発中である。しかし、
これは簡単なプロセスではない。とくに昔からのデータでは難しく、（過去 300 年〜400 年をかけて収集された博物館と植物標本館の初期コレクション）それらのデータは、収集された場所に関する一般的記述以外、ほとんど
地理情報を持っていない（Chapman と Milne 1998）。これらのコレクションは、道が作られるより前、近代の集落が建設され名前が付けられるより前に収集されたものもある。多くは馬の背にゆられたり、船に乗って集められており、日数を経ているので、最終的な場所と参照ポイントを決めることはしばしば困難なことがある。多くの参照ポ
イントは近代の地図上では最早なく、ある場合でも不明確なことが多い。歴史的データではジオコード座標はあまり正確ではなく(Chapman、1999)、通常、コレクターではない人物が後に情報を追加（レトロスペクティブ地理
参照 – Blum 2001）している(Chapman、1992)。

i. 定義:
先に進む前に、本著の中で用いられている数々の用語について定義しておく必要がある。これらの用語のいくつか
は別の場所では別の意味として用いられているし、異なる学問では同じようなプロセスを定義するのに別の用語を使っている。

22

ジオコード：本著で用いられているように、ジオコードは記号（通常 x、y 座標）であり、標準座標系による記録位
置を登録するためのものである。地球表面上の位置を記録するために用いられる。種の分布データには、ジオ
コードは、ユニバーサル横メルカトル図法を用いた標準地理座標系の中のひとつによって決められており、緯度と経度の 2 つが共通性の高いものであるが、いろいろな単位が用いられている（メートル、10 進法角度、「度、分、秒」、「度、10 進法分」など）。ジオコードという用語の定義は広く、広範囲に渡る。多くの GIS アプリケー
ションでは、ジオコードはアドレスと郵便番号を参照しており、マーケティング用語では、それは近所の人口統計学的特性評価を指している。そして、いくつかの場合には（Clarke 2002）単に「コンピュータが扱える形式」の位置を意味しているだけのこともある。また、時々、地理参照や座標とも呼ばれる。
地理参照: 本著では、地理参照を、地球上での地理的場所にリンクした記録に、地理座標を割り当てるプロセスをあらわすために使っている。それは時にはジオコーディングとも呼ばれる。

ii.データベース設計
原生種分布データに関するデータベースの設計は、情報に正しく対応したフィールドが存在することを確認することが必要である。生息地、習性の情報、地理的記録のような情報が、時々、1 個のフィールドに間違って入っていることがある。混ざった情報が分布フィールドに入っている例（Fishbase3 for Perca fluviatilis より）は、「ヨーロッパとシベリアからコリマ川の全域、ただしスペイン、イタリア、ギリシャ以外に広く導入された。導入後、数カ国が生態系への有害な影響を報告している」。
このような混ざった地域を、分類解析アルゴリズムを使って自動化プログラムで取り扱うことは非常に困難であり、情報はメモのフィールドにストアされる関係データベースの設計哲学およびデザインとは矛盾したものである。
データクリーニングを助け、記録のデータ品質改善をもたらすことになるものとして、データベースに追加すべきフィールドがいくつかある。このようなフィールドには以下のものがある。

3



位置の精度―記録の位置精度を入れるフィールド（メートル法が好ましいが、コード形式でもありうる）。



名前のついた場所、距離、方向―データベースによっては、別々のフィールドに「最寄りの名前のついた場所」、「距離」と「方向」が入れられることもあるし、テキスト文書で 1 個のフィールドに入ることもある。
このようなフィールドを加えることは、ジオコードを決めることの助けになるとともに、エラーチェッキングにおいても役に立つ。



ジオコード法―ジオコードを決める方法を記録するフィールド（単／複数）には、以下のものがあげられる（Chapman 2005a）
 相対測位方式 GPS の使用、
 選択利用性によってわざと誤差を含まされているハンドヘルド GPS（2000 年 5 月 1 日より以前の記録）、

http://www.fishbase.org/








1:100,000 でのマップ参照と、容易に識別可能な特徴物を利用した三角測量
推測航法を利用したマップ参照、
離れたところから得るマップ参照（例：ヘリコプター）、
点半径法を用いた地理参照ソフトウェアを利用し自動的に得る方法
以前地理参照を行った場所を用いたデータベースから得る方法
ジオコード・タイプ ―ジオコードを決めるのに使用した場所の記述のタイプを記録するもの。
場所の記述から点半径法によって地理参照を行う論文の中で、Wieczorek ら(2004)は、自然史コ
レクションにおいて 9 タイプの場所記述方式が見いだされるとしている。これらのうち彼らが推奨する最初の 3 タイプは、地理参照される必要はないが、なぜ地理参照されなかったか理由を記載しておく必要はある。一部のデータベースでは、巨大な精度の数値（例：100,000,000 メートル）でセントロイドを23

利用している。これは、ユーザーが付随の精度フィールドを使わずに、ジオコードだけを使用してデータを抽出するという欠点を持ち、付随する巨大な半径なしに、ポイントのように見えるものを得る結果になる。Wieczorek 法は、そういったジオコードのミスリードを引き起こすことなく、この欠点を克服する方法である。Wieczorek ら（2004）によってリストアップされた 9 つのカテゴリーは （変更を加えた例を含む）、
1. 疑わしい（例：「Isla Boca Brava?」
2. 位置が特定できない（例：「Mexico」、「位置が記録されていない」)
3. 明らかに不正確な （例：矛盾した記述を含む）
4. 地理座標 （例：緯度あるいは経度で、UTM 座標）
5. 名前のついた場所 （例：「アリススプリングス」）
6. オフセット （例：「カルガリーの 5km 外側」）
7. 道路に沿ったオフセット（例：「ダーリング・ダウンズ・ハイウェイ沿いに、トーウンバの 24km 北」）
8. 直交する方向にオフセット （例：「Welna から、6km 北で 4km 西」）
9. 機首方位でのオフセット （例：「モンバサの 50km 北東」)
論文の中で議論されているように、これらのおのおので精度の計算方法は異なる（Wieczorek ら 2004）。

iii.地理参照のガイドライン
地理参照の際にデータ管理者を助けるため、2 つの有用なガイドラインが開発された。Museum of Vertebrate
Zoology in Berkeley の John Wieczorek によって開発された地理参照ガイドライン（Wieczorek 2001）とMaPSTeDI（Mountains and Plains Spatio-Temporal Database Informatics Initiative）ガイドライン（University of Colorado 2003）は、最も包括的な 2 つである。また、著者はメキシコの Conabio によって開発されたガイドラインもある（CONABIO 2005）ことを認識しており、現在英語に翻訳中で、すぐにスペイン語と英語で使用可能になるだろう。
iv.エディット・コントロール
エディット・コントロールは、特定のフィールドの許可された値を決めるビジネスルールである。位置のデータベースにおいて最も頻繁に起こるエラーのひとつは、南や東半球の記録の中で偶発的に「-」（マイナス）符号が脱落することである。もしデータベースが、全て南半球の記録からなるものである場合（例えば、オーストラリアの記録のデータベース）、それは全ての記録が自動的に「マイナス」緯度を与えられているに違いないだろう。混合した記録のデータベースでは取り扱いが難しいが、特定の国と州のフィールドの、緯度と経度をチェックするのには有効であろう。
全データベースが最初から正しく作られたわけではなく、そのために、発生するはずのないエラーが発生することもある。例えば、90°より大きな緯度、あるいは-90°より小さな緯度、および、180°より大きな経度あるいは-180°より小さな経度。これらの表現がデータベースで許可されている場合、改善の必要がある。そうでなければ、このようなエラーが発生しておらず、修正されていることを確認するために定期的なチェックを実行する必要がある。

v. ジオコードを決めるための、データベース化された既存記録の使用追加される新しい記録に地理参照を割り当てるため、すでにデータベースに含まれている情報を使うことができる。
同じ位置情報をもった標本が既にデータベース化され、ジオコードを割り当てられている場合、確認のために検索を許可する簡単なレポート手順を組み込むことができる。
例えば、あなたはこれからコレクションをデータベース化しようとしていて、それが「カンピナスの 10km 北西」という位置情報を持っているが、地理参照情報は持っていなかったとする。あなたは、「カンピナス」についてデータベースを検索し、「カンピナスの 10km 北西」という情報に対し、別のコレクションですでにジオコードが割り付けられていないかどうかの確認を、データベース化されたコレクションに関して行うことができる。データベース構造が、伝統的なフリー・テキスト形式の場所に関する記述に加えて「最寄りの名前のついた場所」、「距離」と「方向」のようなフィールドを持っていれば、 このプロセスはずっと簡単になるであろう。
この方法論は、もし最初のジオコードが間違って割り付けられてしまっていたら、そのエラーはデータベース全体に渡って永続的に埋め込まれてしまう、という欠点をもっている。しかし、もしそのようなエラーがデータベース化されたコレクションの中にひとつでも見つかったとしたら、全体的な修正を考慮しなければならない。もしそのような方法がジオ
24

コードを決めるために使われていたら、ジオコードの方法 フィールド（前述参照）にそのように記載されていなければならない。
Australian Virtual Herbarium （CHAH 2002）、speciesLink （CRIA 2002）、あるいは GBIF Portal（GBIF
2004）といったリンクしているデータベースには、共同作業によるジオコーディング履歴が開発され、同様の方法で使用されることを可能にするために、オンラインの手順が開発されているはずである。そのような共同作業は、ウェブサービスを使って実施することができる(Beaman ら 2004、Hobern と Saarenmaa 2005)。 もちろん、これの欠点のひとつは、自身のデータベース中である程度コントロールを失うことと、別のデータベースの中のエラーが誤って自分のデータベースにまでコピーされてしまうことである。そういったことが発生する場合、ソース id を記録に付け、後のアップデートと修正を組み込むことができるようにすべきである。しかし、まずはエラーが誤って永続的に存在することがないようにすること、次に、検出されたエラー情報が、その発生源であるデータベースおよび他の関係するデータベースにフィードバックされることが必要であり、エラー確認のための優れたフィードバック・メカニズムを関係機関の間で開発する必要があるかもしれない。
多くの植物コレクションは、他のコレクション機関に、「複製」として配布される。これは、伝統的に地理参照が行われる前からなされてきたことであり、数々の異なる機関において全く同じコレクションが存在し、それらは全てが異なる地理参照情報を持っている、ということがしばしば起こり得る。これらの乖離を回避するために、ジオコードは配布前に追加するか、るいは、機関間で共同作業の協定を結ぶ必要があろう。これまでに説明してきたように、ジオ
コードを追加するには多大な時間もお金もかかることであり、数個の機関がそれぞれ独立に時間とリソースを費やして、同じコレクションに地理参照を行うようなことがあれば、それは莫大に無駄な作業である。これらの別々の機関の中で、同じコレクションに対し別のジオコードが与えられている場合、この無駄はさらに大きくなってしまう。
vi.自動化されたジオコード割り付け
自動化地理参照ツールは、わかっている位置からの距離と方向について書かれたテキストの位置情報から、緯度と経度を決めるツールである。理想的には、データベースは少なくとも「最寄りの名前のついた場所」、「距離」と「方向」、あるいは「名前のついた場所 1」、「Dist 1」、「Dir.1」、「名前のついた場所 2」、「Dist 2」、「Dir 2」でもまだ良い。したがって、「スミスタウンの 5km 東、ジョーンズタウンの 20km 北北西」は上記引用した 6 このフィールドに適切に入るであろう。
よくてもデータベースはそれほど構造化されていないので、フリー・テキスト形式の位置情報を「最寄りの名前のついた場所」、「距離」と「方向」のフィールドに分離する自動化ソフトウェアを開発しようとする試み、そして地理参照を決めるために適切な地名辞典と関連づけてこれらのフィールドを用いることが試みられている（BioGeomancer 以下参照）。ジオコードがこの方法で決められるのと同時に、ジオコードの精度も特別なフィー
ルドに記録される必要があり、可能な場合そこには、予期せぬエラーを避けるために、オリジナルに対して専門家のチェックした結果が入る。どのような場合でも、そのような分離解析はオリジナルの「位置」データ（フィールド）を変更するようなことがあってはならず、追加情報が加えられるようにすべきである。そうすれば、常に分離解析の精度をチェックするために使用することができる。
この方法論の欠点は、地名辞典のなかに含まれているかもしれないエラーが入ってしまうことであり（最も一般に利用されている地名辞典は極めて多くのエラーを持っており（例えば図 15 参照）、最寄りの名前のついた場所の位置が広大な範囲を参照するかもしれない（後で述べる精度見積もりの項、参照）し、位置のフィールドが上記で引用しているものほど単純ではない場合も多く、昔の地名が用いられてしまう場合もある。そして、滅多にラベル自体には明記されていないものの、コレクション・ラベルにおける距離とは、直線上の距離ではなく「道路に沿った」距離を表している。精度のフィールドは、これらの問題点およびベクトル距離（「南西」は「南」と「西」の間になるのか、
それとも南南西と西南西の間なのか）に特有のエラーを考慮しなければならない。ソースからの距離が離れるほど、このような固有のエラーもまた急激に増える（Wieczorek ら 2004 の考察参照）。簡単な GIS と一緒にこの方法を使用することで、オペレータは地図上に記録を見ることができ、そのポイントを「つまんでドラッグ」し、適切な場所（例えば最寄りの道路）に移すことができる。
vii.ジオコーディング・ソフトウェア
ユーザーのコレクションの地理参照を助けるために、多くのオンラインそしてスタンドアローンのツールが開発されている。こ25

こでは 3 つの例を述べる（2 つの「オンライン」、2 つの「スタンドアローン」ソフトウェア）。
BioGeoMancer
BioGeoMancer は、自然史コレクション用自動地理参照システムである（Wieczorek と Beaman 2002）。現状
では、BioGeoMancer はプロトタイプ・システムであり、以下のコメントでは、確実にユーザビリティを改善するであろう、計画されている拡張は考慮されていない。BioGeoMancer は英語で記述された場所の名前を分離解析することができ、その記述に関連した緯度と経度の座標セットを導きだす。フリー・テキスト形式の英語による場所データを分離解析することにより、最寄りの名前のついた場所、距離と方向という形式で出力される（Wieczorek
2001b）。
•••

パンデモニウムの 2.4km 西北西
スプリングフィールド、22 マイル東スプリングフィールド、パンデモニウムの 0.5 マイル東

数ある他のプログラムで見られるように（例：Diva-GIS、eGaz）、分離解析した情報を用い、適切な地名辞典を併せて用いることで緯度、経度座標のセットを計算し、値を導きだす。BioGeoMancer は、他のジオコーディング
プログラムに比べ、テキスト情報の分離解析を行うという利点を持っている。一般の人と研究者に向けてインター
ネット上で使えるようにした、初の地理分離解析プログラムである。

図 2 単一場所BioGeoMancerクエリー・フォームhttp://biogeomancer.org/ （Peabody Museum
n.dat.）
BioGeoMancer プログラムには 2 つの形式がある。まず、単一標本ウェブ・クエリー・フォーム（図 2）で、ユーザーが場所をタイプすることで地理参照データを得られる。2 番目のフォームはバッチプロセスになっており、CSV 形式の HTTP/CGI インターフェースまたは SOAP/XML バージョンで、デリミター、html、表（図 4）あるいは xml いず
れかの形式で地理参照記録の入ったファイルが得られる。このプロジェクトは最近、突出した巨額の資金を得て、新しくそして機能の改善した地理参照ツールを開発しようと、世界的な共同作業への広がりをみせている。

26

図 3 自然史コレクション用BioGeoMancerのウェブベース・バッチモード自動化地理参照ツールインプッ
ト・フォーマットhttp://georef.peabody.yale.edu/yu/bgm-forms/batch-int02.html （Peabody
Museum n.dat.）

図 4 自然史コレクション用 BioGeoMancer のウェブベース・バッチモード自動化地理参照ツール
アウトプットの部分的サンプル（Peabody Museum n.dat.）
複数の選択肢がありうる場合、すべてがその ID でレポートされる。選択肢が明確ではない場合、記録は返されない。Bounding Box のコラムには、計算された精度の値が入っている。このシステムは大量のデータをうまく扱うが、上記のように名前のついた場所、距離、方向に、簡単には分離計算できないテキスト形式データに難しさをかかえている。現行バージョンには、他に以下の問題点がある（今後の機能拡張が計画されており、これらの問
題点は小さくなるであろうが）：• 英語の記述に限られている。
• 精度については、現行バージョンでは境界ボックスとしてしか出力されておらず、これは改善の余地がある。John Wieczorek（2001b）はすでに関連プログラムを開発した（Georeferencing Calculator）
が、http://manisnet.org/manis/gc.htmlの情報を提供することが可能であり、後々
BioGeoMancerとリンクするであろう。地理参照を行い、それに伴う不確実性を計算するために「点半径法（point- radius method）」と名付けられた方式で精度を自動的に割り付ける方法の開発が、27

•

すでに始まっている（Wieczorek ら 2004）。
名前のついた場所 2 箇所（例：「ダルビーの方向、トーウンバの 10km 西」）の情報は null の結果を返す。

別の分離計算プログラムであるRapidMap Geocoder（NMNH 1993）が 1993 年、米国国立自然史博物館とハワイのバーニス・P・ビショップ博物館によって開発された。これはハワイの場所に対してのみ使用可能である。しかし、成功したとは考えられておらず、使用が中止された。しかしながら、使用された分離計算方法論に関するいくつかの有用な情報がインターネットで入手可能である。 http://users.ca.astound.net/specht/rm/tr_place.htm

GeoLoc-CRIA
GeoLocは、地名の付いた場所から既にわかっている距離、方向にあるブラジルの場所を見つける簡単なウェブ
ベースのプログラムである。これはCRIAで開発された（Marino ら 準備中）。GeoLocはeGazプログラム（以下参照）と類似の方法で動作し、 http://splink.cria.org.br/tools/ （CRIA 2004a）で見つけることができる。プロト
タイプは多くの地名辞典を持っており、その地域に複数の地名辞典が使用可能であればどれを選ぶかという選択肢をユーザーに与えている。そしてエラー値も計算する。
図 5 の動作例で見られるように、ブラジル、サンパウロのカンピナスの北東 25km 地点の緯度と経度が得られる。
まず、数ある地名辞典の一つを用い、カンピナスに関する場所を見つける。あるいは地名辞典の代わりに
speciesLink レコード（主にサンパウロ州の、広範なデータベースを分散検索して得られたレコード）を使うこともできる。そして、「25km」と「北東」（円で囲んだ部分）を入力し、関連の「カンピナス」（矢印の部分）をクリックすると、関連マップが結果として表れる（図 6）。ジオコードが-46.9244、-22.7455、エラー9.754km（円で囲んだ部分）と得られる。この情報（緯度、経度、エラー）は、マイクロソフトのペースト・バッファーの中に既に納められており、Word、
Excel、Access といったマイクロソフト・ウィンドウズ対応ののどのファイルにもペーストすることができる。地図はさらに、
3 つのソースの「カンピナス」の位置を示しており（△印、選択したものは赤で示されている）で「カンピナスの 25km
北東」の地点（○印）と一緒に表れている。地図はズームもパンも可能で、様々な環境設定でレイヤーのオン・オフが可能となっている。
プログラムは場所情報の入ったエクセル・スプレッドシートにもリンク可能で、更に検索を行うために結果の html テー
ブルを作成したり、エクセル・スプレッドシートを作成したりもできる。このプログラムの主な欠点は、ブラジルの場所についてだけしか使用できないということである。現在、そのアルゴリズムは、広範囲を扱う Biogeomancer プロジェクトに移植中である。

28

図 5 CRIA の「geoLoc」プログラムを使用し、Campinas, SP の 25km 北東地点についてのジオコードを見つける29

図 6 「カンピナス」の場所を示す上記セレクション（いろんなソースから）と、カンピナスの 25km 北東地点およびジオコード情報とエラー（丸で囲んだ部分）
GEOLocate
GEOLocate（Rios と Bart 日付不明） は、Tulane University の自然史博物館によって開発された地理参照
プログラムで、自然史コレクションに関連した場所に地理参照座標を割り付けるという仕事を達成するために設計されている。GEOLocate の主なゴールは以下のとおりである。
 テキスト形式の自然史データを北アメリカの緯度と経度に変換するアルゴリズムを開発する。
 ビジュアル化インターフェースを提供し、発生した座標の調整を行えるようにする。
 データの入力および地理参照用の、簡単な方法をユーザーに提供する。
 自動アップデート機能を提供する。
そのアルゴリズムは、まず、位置についてのストリング情報を一般的な用語に統一し、距離、方向および名前のついた場所のような地理的に同定できるキーとなる場所、に分離する。そしてこの情報は地名辞典と結びつけられ（場所の名前、河川上の距離、土地利用計画および道路／河川合流地点を含む）、地理座標を決める。プロ
グラムは、最も近い水系に「ばっちり」合った場所を見つけ出す。
プログラムはUniversity of Tulaneから提供され利用可能となっており、オンライン・デモをhttp://www.museum.tulane.edu/geolocate/demo.aspx で利用することができる（図 7）。

30図 7 オンライン・デモ・バージョンでオンタリオ州ケンブリッジの地理座標を同定する GEOLocate のインターフェース例
プログラムは北アメリカ（メキシコ、米国、カナダ）でのみ動作するが、全世界で使えるように動作範囲を広げる開発が行われている。その他の開発項目は、DiGIR との互換性を持たせること、他言語対応、最新の検証技術（N.Rios pers. com. 2004）となっている。
eGaz
eGaz（Shattuck 1997）は CSIRO の Australian National Insect Collection to assist museums and herbaria
で開発されたプログラムで、その標本記録にジオコードを同定・追加するためのものである。データ入力と標本管理ソフトウェア（BioLink（Shattuck と Fitzsimmons 2000）の開発とともに、このプログラムがソフトウェアパッケージに組み込まれた。eGaz は Biolink パッケージの一部として利用可能である（以下参照）。
eGazは地図印刷物や定規の必要性をなくし、市町村、山、湖、その他名前のついた場所の緯度と経度を探し出す。eGazは、名前のついた場所からの距離と方向を入力することで、その場所の緯度と経度を計算することもできる。プログラムにいろんな領域の地名辞典を持たせることが簡単にでき、世界中の多くの地名辞典がCSIROのウェ
ブサイト（http://www.biolink.csiro.au/gazfiles.html）からダウンロード可能となっている。
eGaz は Microsoft Windows ベースの製品で、2 種類のウィンドウ（ガゼッタ・ウィンドウとマップ・ウィンドウ）を提供する（図 8）。ユーザーは「名前のついた場所」、「距離」および「方向」の形式で入力し、ジオコードを求めた後、値をファイルに転送する。
「オーストラリアクイーンランド州トーウンバの 80km 南西」という位置の緯度・経度を求める事例を図 8 に示す。
最初のステップは適切な地名辞典をロードし、「トーウンバ」を選ぶことである。

31

（A）。いくつか選択肢があるが、トーウンバ市を選んだ（人口密集地 POPL とのラベルがある）。トーウンバの場所は
地図上に赤で現れている （B）。距離「80」を距離のフィールドにタイプ入力し、プルダウンメニューで「km」と「南南西」を選ぶ（C）。選んだ場所は地図上に青の点で現れている（D）。緯度と経度、場所もガゼッタ・ウィンドウの一番下に現れている（E）。このエリアを右クリックし「Copy」を選択すると、情報を Microsoft Windows 対応のファイル（Word、Excel、Access）にコピー・ペーストすることが可能である。緯度と経度（解像度 1 分まで）も現れており(F)、
これも同じくコピーすることが可能である。もう一つの方法として、Edit メニューに行き、「Copy Lat/Long」を選択する
ことにより地理コードを秒単位の精度でコピーすることができる。
地図上でポイント付近をズームインすることもできる。道路ネットワークのような他のレイヤー（ESRI シェープファイル形式）を読み込むことができ、より正確な場所のポジショニングをすることが可能である。車での収集作業をする場合、最寄りの道路に移動する、というようなこともできる。そして、ジオコードを 1 秒の精度で得るためには、ポイント上でクリックして選択ツールを用いる。繰り返すが、マウスの右クリックあるいは緯度／経度のエディット／コピーにより、情報を適正なファイルにコピー可能である。

図 8 eGaz によって、オーストラリアのクイーンズランド州トーウンバの南南西 80km 地点の緯度と経度を求めた結果の出力例。A. 地名辞典によるトーウンバについての情報 B. トーウンバの地図上での位置 C. ハイライ
トした地点の 80km 南南西を示すインプット D. トーウンバの 80km 南南西の地点を示す地図上での位置 E.
場所の詳細
F. 求めたい場所の緯度と経度
Diva-GIS
Diva-GIS は、博物館と植物標本館での使用のために開発されたフリーのプログラムである。このプログラムは、地理座標を持っていない標本データに座標を割り付けることを補助するアルゴリズムを含んでいる。プログラムが受け付ける形式にデータを整えるための前処理がいくつか必要であるが、数々のデータベースはこのアルゴリズムを使ってデータを構築し始めている。入力ファイルはテキスト形式の場所データが必要で、それらのデータは分離解析され、特定のフィールドいくつかに格納される。これらは、「名前のついた場所 1」、「距離 1」、「方向 1」と「名前のついた場所 2」、「距離 2」、「方向 2」である。例えば場所の記録が、「Chilla の 25.2km 東、Ulta と呼ばれる場所で生育」は以下のように分離解析されるであろう。」
32

Named place 1:
Distance 1:
Direction 1:
Named Place 2:
Distance 2:
Direction 2:

Ulta
Chilla25.2kmE

そして「Zudanez への道路上、Sucre の ESE（東南東）、14km」はこのように分離されるであろう。

Named place 1:
Distance 1:
Direction 1:
Named Place 2:
Distance 2:
Direction 2:

Sucre
14 km
ESE
Zudanez

しかし、「Named Place（名前のついた場所）」、「Distance（距離）」そして「Direction（方向）」の 1 セットだけが記録の多くでジオコーディング可能となっており、ほぼ全ての機関が持ちうる情報のすべてである。 Diva-GIS の著者らは（Hijmans ら 2005）、データが不正確と考えられる距離の端数を切り捨て整数化することを勧めており、ある場所の 25km 北という場合、実際には道路上で 25km 北を意味しており、直線距離上ではない。筆者はむしろ正反対のことを勧めており、与えられた最も正確な数字を記録し、「精度（Accuracy）」のフィールドにメートルで精度の数字を記載することを勧める。
入力ファイルが選択されると、出力ファイルに名前がつけられ、適切なフィールドの名前をプルダウンメニューで選び、アルゴリズムが走って出力ファイルが作成される（図 9）。そのアルゴリズムでは、座標を割り付けるのに適した地名辞典を使用している。

33

図 9 自動的に割り付けられたジオコードを持つ地点の記録を示す、Diva-GIS の結果。A. プログラムにより確実性の高いジオコードが見いだされ割り付けられた。B. 確実性の高いジオコード同定。C. 適切なジオコードは見当たらない。
例（図 9）に示されているように、プログラムは、インプットファイルの中の「Named Place（名前のついた場所）」を使用し、数々の記録について地名辞典の中から明確な合致をみつけた。そしてこれらの記録に、適切に計算されたジオコード（A）を割り付けた。出力ファイルが読み込まれると、シェープファイルが作成され、これらの記録おのおのはハイライト可能で地図上にフラッシング・ポイントを作り出す。他の場合には、プログラムにより「Named Place（名前のついた場所）」について数個の合致候補が地名辞典の中から見つけられ、適切にレポートされている（B）。別の場合（C）には、地名辞典の中から合致を見つけられなかった。
たくさんの合致候補が見つかった場合には、記録のひとつ （B）をダブルクリックして次のステージに進み、別の出力
ファイルを作成することができる（図 10）。

34

図 10 地名辞典により多くの信ぴょう性ある選択肢が見いだされた場合の記録について、Diva-GIS がそれらのジオコードを示している結果
図 11 で示されている記録の場合には、プログラムは 5 個の候補地を地名辞典から見つけ、ユーザーが選択できる
ように GIS 上に示している。一つが選ばれると、「割り付け（Assign）」ボタンをクリックするだけで、出力ファイルに割り付けられる。あるいは、ユーザーが別の場所もすべて一緒に選択し、「Manual Assignment（マニュアルによる割り付け）」機能を使用してジオコードを加える、または割り付けられた値を変更することも可能である。

ジオコードのチェックと検証
データベース化された標本記録のジオコードをチェック、検証する方法には、主として 4 つある。すなわち、内部的な矛盾のチェックを目的としたデータベースの使用、地理情報システムの使用、異常値のチェックを目的とした環境スペースの使用、地理的あるいは環境的スペース中の異常値のチェックを目的とした統計の使用、である。

i. データベースの使用
a. 内部チェック
ほぼ全ての種とそれに関連するデータベースは、一定量の重複情報を含んでいる。例えば、コレクションが行われた州と、テキスト形式で場所情報のフィールドを持っている場合である。データベースのいくつかでは、「最寄りの名前のついた場所」を持っている場合があるが、これもまた場所のフィールドの中に重複した情報を持っている可能性がある。
あるフィールド中に引用した町あるいは最寄りの名前のついた場所が、正しい州または区に位置しているか、もっとい
えば、別のフィールドに入っている国情報が正しいかどうかといったことさえチェックが可能である。
類似記録について、データベース中の情報をチェックすることもまた可能である。例えば、求めた緯度と経度に対応する場所の全てをチェックすることである。1 つの場所で 5 つのコレクションを持ったデータベースがあり得る。たとえば
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「Campinasu, SP の 10km 北」という場合に、これらは全部同じ緯度と経度を持っているであろうか、それとも 1 個または複数個は他と全く異なる値を持っているか？ 以下の、つながりの順序に関するルール の考察も参照のこと。
データクリーニング（speciesLink）
speciesLink Distributed Information System (CRIA 2002) における CRIA のデータクリーニング・モジュールは、エラー候補を同定するための機能を数多く持っており、データ処理においてコレクション管理者を助けている。現時点ではポルトガル語のみであるが、英語バージョンも計画中である。このツールの機能のひとつに、名前中のエラーを同定する機能がある。これは、以下のものを含んでいる。
• アクセスしたデータベースの中にある名前（科、属、種、亜種）を、その出現回数とともに全てリスト化すること。ある例について簡単に見てみる（図 11）と、明白な問題点がいくつか示されている。一行目は、そのデータベースには、科以下のどのレベルにおいても同定できない記録が、101 件あることを示している。二行目は、「4606euphorbiaceae」という科の名前が 1 件あること、三行目は Acanthaceae に科しか特定されていない記録が 5 件あることを示している。

図 11 エラーの疑いがあるものを示す、CRIA データクリーニング・モジュールによる結果抽出•属名にエラーの疑いがあるものの試験 これは、科名が同じ、種名が同じ、属名が似ているが（Soundex 技
術のアルゴリズムを用いて同定された）、属名のスペルが異なる場合である。このアウトプットは、今調べているデータベース中でのそれぞれの出現回数を示し、さらに、speciesLink を通してアクセスした全データベース
での総出現回数も示す。例（図 12）では、属 Hieronyma の 2 つの違うスペルを示しており（alchornioides の 2 つのスペルも示すが、これは別の機能で同定された）、それぞれの件数も同時に示している。 「」をクリックすると、データベースの検索範囲は組織内部だけでなく外部も含むようになり、International Plant Name Index (IPNI)、species 2000 などを含むことができるようになる。この機能は、ユーザーがどのスペルが正しいか調べる際に役立つであろう。

図 12 エラーの疑いがあるものを示す、CRIA データクリーニング・モジュールによる結果抽出•

種の名前あるいは種小名にエラーの疑いがあるものの試験。 これは、上記属名の場合と同様、属名が同じ、種小名の発音も同じだが、種小名のスペルが異なる名前を探す。繰り返すが、このアウトプットは、現在調べているデータ ベースでの総出現回数、アク セスしている全データ ベースでの総件数、およびspecies20004 におけるその名前のステータスを示す。4 この例（図 13）では、別名を持つ種の名称を多数示している。それぞれの名前の出現回数と、もし利用可能であればspecies2000 のステータスから、どのスペルがエラーであるか指摘が可能である。

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図 13 エラーの疑いがあるものを示す、CRIA データクリーニング・モジュールによる結果抽出•

著者名に違いおよびエラーの疑いがあるものの試験。 図 14 は、単に 1 個の種名称についてエラー可能性」をクリックすることでその他のデータベース検索を行うことがでの数を示したものである。繰り返すが、 「き、最適の選択肢を選んで使用することが可能になる。

図 14 エラーの疑いがあるものを示す、CRIA データクリーニング・モジュールによる結果抽出•科の名称および亜種の名称での違いの試験は同様に行える。

データベース中のエラーの疑いがある地理データを同定するには、別の機能を使用する。これらについては以下の空間位置データ で取り扱っている。CRIA はデータの管理者ではなく、データに何の変更も加えない。しかしデータ管理者にサービスを提供し、データベース内でエラーの疑いがあるデータの同定を行う手助けをする。したがって、正しい形
式を判断し、訂正すべき記録とすべきでない記録を決めるのは管理者ということになる。

4

http://www.species2000.org

b. 外部データベース
外部データベースにリンクすることで、種分布データの様々な様態のエラーを特定することが可能である。そういったデータベースとして、Digital Elevation Models、空間地理データベース、地名辞典、収集家の日程表などがあげられる。
標高フィールドの精度は、引用されている標高を、データベース化されている Digital Elevation Model （DEM）の標高データと比較することでチェックすることができる。DEM が妥当な基準で使用されることは大切であり、標本デー
タの精度はほぼ全てのもので異なるため、厳しく用いられなければ、エラーの誤認や判断を誤らせるエラーも起こりかねない。このような技術はオーストラリアの ERIN （Environmental Resources Information Network）で 10 年以
上に渡って成功裏に用いられている（Chapman 未発表）。処理には、ORACLE® のデータベースを用いたバッチ処理が用いられ、1 分あたり 3000 以上の標高に関する記録をチェック可能である。
より最近では、ESRI の Spatial Database Engine (ArcSDE®) （ESRI 2003）や PostGIS といった、洗練された空間
位置情報データベースが開発され、ジオコード自身を用いてより複雑なデータベースのサーチが可能になった。しかし、このタイプのソフトウェアは非常に高価であり、それらを使用する余裕がある、あるいはそれらを使用する必要性がある博物館や植物標本館はほんの少数である可能性が高く、そのため、本著ではこれ以上の概要説明は省くことにする。
地名辞典は、世界のほぼ全域について何らかの形式で存在し、これらの多くはダウンロード可能なデータベースとして提供されている。これらは標本データベース内の、適切なフィールドの正確さをチェックするのに用いられる。これらのデータベースの多くは、それら自身の中にも頻繁にエラーを含んでいる（例として図 15 参照）ため、使用の際は注意を払う必要がある。また、調べたい地域の正しい地名辞典を妥当な基準で使用することも大切である。さらに、名前のついた場所の多くで、同じ名前の場所が複数存在する場合があり（例えば、オーストラリアには数百もの「Sandy
Creek」がある）(Chapman と Busby 1994)、あるいは、近代の地名辞典には存在しない歴史上の場所の名前を含んでいる場合もある。場所の名称が実際何を意味しているかということもまた問題となる（Wieczorek 2001a）。新
BioGeomancer プロジェクト（他の節のコメント参照）の特徴の１つは、ウェブサービス技術を使用して、地名辞典を生
物学のデータベースと統合することである。一般の人々が使用することにより、地名辞典が改良されることが期待されており、特に、歴史的コレクションの場所情報を追加を始めることに期待がもたれている。
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滅多に使用されない方法ではあるが大きな可能性を持っているものとして、収集家の場所データベースに対してクロスチェックを行うというものがある。今までそのようなデータベースはほんの少数しか存在していなかった（しかし、上で引用したハーバードのデータベースは、植物学に関して適切な開始点となるかもしれない5）。このようなデータベースは
徐々に開発が進められている。Peterson ら（2003）は最近、例としてメキシコの鳥を利用した最新の統計学的方法を提案した。彼らは、特定の収集家のコレクションを時間順に並べ、それぞれの日にち（または期間）に移動可能
な最大半径を条件付けした。EXCELの計算式を用い、彼らは計算された移動範囲から逸脱する、エラーと疑われる標本を特定した。これと同様の方法をデータベース自身の中で行なうこともできる（以下の、つながりの順序に関するルール中の考察参照）。しかし、そのような方法は、その収集家のデータベース化されたコレクションが、そのような日程表が作れるほどに十分大きなものである場合にのみ有効に働く。

ii. GIS によるチェック
地理情報システム（GIS）は、最近非常にユーザーフレンドリーとなった大変強力なツールである。GIS は、高価・高機能なシステムから、機能は限られているが無料あるいは安い市販品に渡っており、幅広い。しかし、無料の GIS の多くでも十分強力で、植物標本館や博物館に必要とされる機能の多くを提供している。そして、様々なデータチェック機能とデータクリーニング機能が使える様に、容易に対応可能である。

5

http://www.huh.harvard.edu/databases/cms/download.html

Points
is a neighbour ofis allocated to

Points
Lines

Lines

is near tolies on
crosses
joins

Polygons

Polygons
is a centroid ofis withinintersects
is a boundary ofis overlain byis adjacent to

表 3 物体の種類どうしの関係(Gatrell 1991 より)
GIS はまた、データベース内での論理的一貫性をチェックするために用いることもできる。データの喪失、標準化されていない多角形、といったデータ構造における欠陥を検出するために、形態を符号化する際の重複機能を用いることができる(Chrisman 1991)。空間レイヤーの相互作用を使って、データ自体のエラーおよび視覚化に伴うエラーを検出することができ、GIS の大きな強みとなっている。
簡単な GIS を用い多角形（地域、州、国、土地）に対して位置（標本記録）をプロットすることにより、データ（地理上あるいは高度のどちらか）上の不一致を検出しやすくなる。これは、GIS システムを用いた一般的なテスト法であり、「ポイント・イン・ポリゴン」アルゴリズムとして知られている。―海上用ブイが地上にあったり、川が氾濫原の外にあったりしないことを確認するために GIS が用いられている。GIS が原生種データに関して行うことのできる重要なテストのひとつは、地上に存在すべき物が実際に地上に存在し、海洋に存在すべき物が海洋に存在していることを確認することである。ユーザーが最初、大量データを GIS に読み込む時この簡単なチェックを行うことにより、もし記録の多くが明らかに間違った場所に存在している現象が起こっていれば、はっきりわかることである。誤った場所に存在する記録を GIS によってチェックすることは、
簡単な目視確認から自動化チェックに至るまでできる可能性のあることである。目視確認は例えば、記録が正しい国に存在しているかどうか調べるのにも役に立つ。もしあなたが、ブラジルで得た記録のデータベースを持っているとしたら、GIS を用い、記録がブラジル以外の場所に間違って位置していないかどうか、
このような方法で迅速に特定することができるのである。例えば、図 15 において、一般に公開されているブ
ラジルの土地名称に関する地名辞典は、明らかなエラーがいくつか含まれている。標本記録のエラーはこの方法論によって同様に同定することが可能である。

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図 15 数多くのエラー（矢印で示す）を示すブラジルの土地名称に関する地名辞典には、チリ―ボ

リビア国境上に明らかなエラーが存在し、南パラグアイにももう一つのエラーがある。

ツールの数々、例えば Diva-GIS （Hijmans ら 2005）や CRIA Data Cleaning tool （CRIA 2005）
は、そのようなエラー同定に役立つ計算機能を持っている。
記録が、その植物に特有な植生、土壌、地質などから外れてしまっていないかについても GIS でチェックすることが可能である。種のいくつかはある種の地質に極めて特有なものである。石灰岩、砂岩、蛇紋岩（図 16）はその例である。もしあなたがこういった地質の区域内のデータを持っているとしたら、そこから外れている記録は外れ値の疑いがあるとみなされ、チェックを必要とすると警告する（Chapman ら 2001）。図 16 で、極めて高い濃度で鉱物を含んだ蛇紋岩土壌の地図が描かれており、2 個の記録（「a」と「b」で示される）がエラーの疑いとして現れている。チェックでは、記録「a」が「Goomeri」（蛇紋岩の露出に一番近い町）を場所データとして持っており、町の緯度と経度がジオコード化されている。記録「b」は蛇紋岩の露出場所に極めて近く、与えられたジオコ
ードの精度（誤差）によって間違って位置してしまったものであろう。

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図 16 種の記録（赤）は極めて高い濃度で鉱物を含んだ蛇紋岩土壌の場所でのみ観察される「a」と「b」はジオコードのエラーと見られる。
収集家の日程表の同定（Chapman 1988、Peterson ら 2003）は、コレクションの日付が、例えばその収集家
特有の収集パターンとは異なっている場合、エラー疑いのデータをチェックするのに役に立つ。 これは、ヘリコプター、飛行機や車を使って一日に広大な距離を移動することができるようになった時代以前の、18世紀から 19 世紀にかけての収集家に対して特に有効な手法である。図 17 の例で示すように、2 月 22 日
〜25 日のコレクションと 3 月前半のコレクションは Pentland-Lolworth エリアに存在するはずである（円で囲んだ部分）。データがもしその外側にあれば、そのコレクションの日付、あるいはジオコードにエラーが含まれているのかもしれない（Chapman 1988）。繰り返すが、日程表および種の記録データの地図作成の両者ともに、GIS の使用は非常に有効な手段となり得る。他には、ネパールで動画を用いた GIS を使用し、河川に沿って収集家が移動した足跡をたどった例がある（Lampe と Reide 2002）。
GIS の使用例はその他に、あり得る場所を限定するという手法もある。例えば、魚や水生植物のための河川、海岸に生息する種のための沿岸帯、特有の標高範囲に生息することがわかっている物のための標高範囲、などである。この方式では、その限定された場所以外にデータがある場合にはチェックの必要があるということである。しかし魚のデータ同様、注意を払う必要がある。限定地域の外にある記録が全くエラー
ではなく、その種が小川に生息しているのだが地図上では小さすぎて小川が見えない、という場合もあるからである。これらのテストでは一般に疑いのある記録として注意を与えるだけにとどまり、記録の中で真のエラーはどれか、真の外れ値はどれかを決定するのはその個別チェックにかかっている。

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図 17 1910 年、オーストラリア、クイーンズランド州で Karl Domin により行われた収集の場所（Chapman 1988）。 彼は、Townsville から Hughenden に列車で移動し、Charters Towers と Pentland
で途中下車している。そして、Pentland に戻り、Pentland、Mount Remarkable、Lolworth エリアで 10 日
間馬に乗って過ごし、再び列車で Hughenden に戻っている。日付はおおよそのものでしかない。

iii. 地理的および環境的空間における外れ値
データの中の外れ値を検出するには多くの方法があり、その概要を以下で述べる。自然史データは非常に多様性が高く、統計的な標準正規分布には一般的には従わない。従って、Maletic と Marcus（2000）が示唆しているように、外れ値の大半をとらえるためには大抵複数の方法が必要となる。

地理的外れ値の検出
ブラジルのCRIAによるプログラム（spOutlier）では、ユーザーがインターネット上で記録をタイプあるいはカット・アンド・ペーストすることでボックス内に入力する。そしてファイルにリンクさせるか、標本記録のXMLフ
ァイルを送ることで、地理的外れ値の情報を受け取るようになっている。記録は、このような形式「id、緯度、経度、高度」で送られる。するとプログラムはエラーの疑いがある情報を、テキスト形式および地図の画面インターフェース上で返す（Marinoら 準備中)。また、ユーザーは、オン・ショア（陸地）でもオフ・ショア（海洋）でもデータセットの特定を行うことができ、プログラムはそれに対し不整合のリストを返すことになっている。
これは優れたプログラムであり、生物学者にとって非常に役に立つことが分かるであろう。ユーザーはさらに、書類をオンラインで送ることや、情報にエラーの疑いがあるデータに関する注釈をつけて返信する、などの操作も可能である。オンライン版はhttp://splink.cria.org.br/tools/ （CRIA 2004b）で見ることができる。
図 14 では、場所に関するリストが、4 個のエラーが疑われる記録（緯度にエラーが疑われる記録 3 個、経度にエラーが疑われる記録 1 個および高度にエラーが疑われる記録 1 個）を返している。そして、これらのポイントは関連地図上に現れており、エラーの疑わしい記録は赤で記されている。

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図 18 CRIA の Outliers in Geographic Space system 試作版で、記録 1、4、6 および 7 においてジオコーディングにエラーが疑われることを示している

図 19 関連する出力地図は、図 14 で同定された疑わしい記録（赤）をあらわしている
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。

••

spOutlier-CRIA （CRIA 2004b、Marino ら 準備中)。
Data Cleaning-CRIA （CRIA 2005）。

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•Diva-GIS (Hijmans ら 2005)

累積分布曲線
プログラム BIOCLIM (Nix 1986, Busby 1991)の初期バージョンでは、ある分類群の気候統計データにおけるどの要素においても 90 パーセンタイル値の外にはずれている記録を除外することにより、あるいはパーセンタイル値を変えることのできる累積分布曲線を用いることにより、疑わしい外れ値を検出していた（Busby 1991、Lindemeyer ら 1991）。これらの技術は未だに使用されており、使い方が簡便ではある（Houlder ら 2000、Hijmans ら 2005）が 、分類群に属のエラー検出を含まず、実際には多くのエラーが発生してしまっている。また、サンプル数が小さい場合には疑わしい結果となっている（Chapman と Busby
1994、 Chapman 1999）。
Diva-GIS ソフトウェア（Hijmans ら 2005）の最近の修正版では、以下で考察するように、Reverse
Jackknifing 法（Chapman 1999）を組み込んでおり、累積分布曲線とリンクさせた。各々のパラメータについての累積分布曲線上には、Reverse Jackknifing 法で同定した記録を表示するようになっている。

図 20 累積頻度曲線は Annual Mean Temperature（年間平均気温）を使用し気候空間内での外れ値を検出するのに用いられた。青の直線は 97.5 パーセンタイルを示しており、図の左下にあるポイント（左下にある 2 個のポイントといってもよいが）は、ジオコードのエラーチェッ
クが必要と考えられる、疑わしい外れ値である。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• Diva-GIS (Hijmans ら 2005）• ANUCLIM （Houlder ら 2000）

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主成分分析
気候レイヤーの、あるパラメータを別のパラメータに対して主成分分析を行い、ポイントの分散を用いること
で疑いのある外れ値を特定することができる。このようにしてジオコーディングでのエラーが疑われるデータを同定することができる。非常に強力なデータ検証方法ではあるが、複数個の外れ値記録を同定可能でかつ自動化された方法でなければ、気候の成分組み合わせの多くを素早くこなさなければならない場合にはかなり面倒と言わざるをえない。

図 21 主成分解析においてある点（赤）は外れ値として同定されており、エラーと疑わしい（FloraMap

より。Jones と Gladkov 2001）。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• FloraMap (Jones と Gladkov 2001)• PATN vers. 3.01（Belbin 2004）

クラスター解析ユークリッド距離、あるいはその他の距離測定値で評価するクラスタリング法を用い外れ値を同定する方法では、フィールド段階の手法によっては同定されない外れ値を同定可能な場合がある（Johnson とWichern 1998、Maletic と Marcus 2000）。クラスター解析は、集団（気候空間あるいはその他の基準を使って）をグループ分けすることで分類・特定することのできる方法である。これにより、他のクラスターから距離が著しく離れた特異点あるいは小グループを特定することができる。繰り返すが、この手法は非常に有効で一見強力な方法論であるが、用いたクラスター法に大きく依存し、計算上複雑になることがある。

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図 22 特異的クラスター（#1、青）は恐らく外れ値とみなされる（FloraMap より、Jones と Gladkov 2001）。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• FloraMap (Jones と Gladkov 2001)• PATN vers. 3.01（Belbin 2004）

気候エンベロープ

図 23 年間平均気温および年間平均降雨量について 97.5 パーセンタイルエンベロープを用い、BIOCLIM によって解析した気候エンベロープ 。赤で印をつけた記録は、64 個のエンベロープのいずれかひとつでも規定範囲から外れているものである。
気候エンベロープ法は、累積度数分布曲線による方法（上記）を拡張したものであるが、一度に 2 次元を処理可能なエンベロープあるいは多次元ボックスの中に各々の気候レイヤーが入り、主成分解析と似ている。

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気候レイヤーの全体を構成する累積度数カーブいずれの中の外れ値も、この方法で同定することが可能である。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• Diva-GIS (Hijmans ら 2005）

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リバース・ジャックナイフ法
この技術は、修正リバースジャックナイフを使用しており、多数の気候特徴の中のある特徴に関してポイン
トの配列を作成し、そのいずれかの端にある外れ値を抽出する方法である。1992 年、オーストラリアのERIN において開発された方法で、気候空間の中の外れ値を自動的に検出する（Chapman 1992、1999、
Chapman と Busby 1994）。このようにしてその時数学的にモデル化されている数千の種の中で疑わしい記録を同定する。その手法は、疑わしい記録を自動的に同定することにおいて非常に信頼性が高いことを示しており、疑わしいと同定されたデータは高い割合で（約 90％）真のエラーであることが判明している。

図 24 外れ値検出アルゴリズムにおいて臨界値（C）を決める公式、ここで C = 臨界値（Chapman

1999 より) 。環境（気候）空間における外れ値を検出するのに、この公式は 1992 年からオーストラリ
アで用いられている。最近になって公式は修正され（2005）、C の値を「x」のレンジ値で割るように変更された。そして Diva-GIS version 5.0（Hijmans ら 2005）に組み込まれた。これにより降雨量、標高などのような大きな数値を持つ基準値を使用する際の信頼性が改善された。

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図 25 閾値曲線（T=0.95(√n)+0.2 、ここで「n」は記録数を表す） 。カーブより上にある値は「疑わしい」と見なされ、カーブより下の数値は「妥当」とされる（Chapman 1999 より）。

図 26 リバース・ジャックナイフ法を使用した Diva-GIS の外れ値検出アルゴリズム このプログラムでは 1 個の外れ値と疑わしいものを同定した（19 個の基準値中少なくとも 6 個の基準値で外れ値となっている記録だけを表示する選択肢を使用）。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• Diva-GIS (Hijmans ら 2005） 2005)• また、新 BioGeomancer ツールキットの中にプログラムが組み込まれている最中で、
2006 年中旬に使用可能となる。

Parameter Extremes
Parameter Extremes は気候エンベロープ法と類似の方法で、各々の累積分布曲線の両端で記録を同定する方法であり、出力ログファイルの中にそれらがまとめて入る。この方法では、複数個の気候パラメータで極値となる特殊な記録を同定することができる。

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図 27 ANUCLIM Version 5.1 (Houlder ら 2000）による Eucalyptus fastigata のログファイル。 パラ
メータ極値（上）と関連する種の累積曲線（下）を示す。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• ANUCLIM （Houlder ら 2000）

その他の方法以下に示す方法論の多くは簡単で、標準的な統計解析パッケージの多くで使用可能である。一部のもの
は生物学データにおけるエラー検出には使われたことがないように見えるが、類似タイプのデータを使用
した実施例があることから、本目的のために試してみることは価値があると思われる。これらの数々および他の方法について、Legendre と Legendre（1998）が詳細に説明している。他の外れ値検出法の数々についても試してみることは価値があると思われ、Barnett と Lewis （1994）の発表論文の中に見いだすことができる。

i. 平均値からの標準偏差おそらく、これらの他の方法の中で最も期待できるのは、標本は平均のまわりにある標準偏差をもって分布しているというチェビシェフの定理を用いた方法であろう（Barnett と Lewis 1994）。Maletic と Marcus（2000）は同じタイプ（日付）の 78 フィールドで 5000 件の海軍人事記録を用い平均から離れた数々の標
準偏差値を調べた。標準偏差の 5 倍が最も良い結果を示した。テストは多くのコレクション・データセットで実施されなければならないであろう。そして、Maletic と Marcus の使用したよりも少ない記録数で特に行う必要がある。標高データを用いて筆者自身が行った少ない数での予備テストは、これまでのところあまり期待の持てるものではなかった。
ii. 中央値からの偏差
ノン・パラメトリック統計検定のもう一つのグループは平均ではなく中央値との関係を用いている。2 個の可能性ある手法は、マン・ホイットニーの U 検定およびクラスカル・ワリス検定であり、対立仮説の検定を 2 群間で行っているのがマン・ホイットニー、3 群以上で検定するのがクラスカル・ワリスである。2 群（マン・ホイ
ットニー）あるいは 3 群以上（クラスカル・ワリス）の群で中央値においてのみ異なることについて検定する（Barnett と Lewis 1994, Lowry 2005）。
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これらの手法が種分布データにおける外れ値検出に応用されている例を見たことはないが、テストしてみる価値はあろう。

iii. 分布モデルの使用
GARP（Stockwell と Peters 1999、Pereira 2002）あるいは Lifemapper（University of Kansas 2003b）を用いて種の分布をモデル化し、そこから分布モデルを導きだした。これは予測される分布の外に外れる記録の同定に役に立つであろうと思われる。この方法は使用が簡単ではあるが、予測される分布の確からしさはあまり高くなく、使用が限定される。このモデル化法で全種の分布モデルを計算したと仮定すると、本モデル化法の欠陥が浮き彫りになるであろう。また、分布の外側境界だけを用いることは分散した特徴を考慮していないことになる。優れたモデルとは分散した特徴も取り込んだ上で、地理的分布の広汎な全体性の中にある、適切な生態的地位を特定することができるものなのである。

iv. パターン解析
パターン解析はデータの中に存在するパターンに従わない記録を同定するのに用いることができる。様々な方法がパターン解析に用いられているようであり、Association、Partitioning、Classification、Clustering、
Ordination および minimum spanning trees 等の Networks の使用などがある（Belbin 2004）。いくつかの方法についてはすでに詳細を述べている。パターンは、類似性を持つ記録をグループ化し、グループとしての特徴を定義することが一般的に可能である。（Maletic と Marcus 2000）。しかし、「正しいレファレンス・パ
ターン」を選択すること（もしそのようなものが存在すれば、であるが）は結果に影響を与えることもあり得る(Weiher と Keddy 1999）。

この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• PATN （Belbin 2004）

v. 結合順序ルール（Ordinal Association Rules）
結合ルールは、記録を大部分にわたって保持しようとする順序関係を見つけ出そうとするものである。
（Marcus ら 2001）。それらはカテゴリーデータ、定量的データの両者ともに用いることができる。
簡単ではあるが、それらはパターンを探している。例えば、大体の場合は A<B が成立している場合、もしある記録において A>B となっていれば、それはエラーである可能性が高い。定量的データ（数値データ）
では、外れ値検出において、平均値、中央値、標準偏差、パーセンタイルレンジを用いる他の統計的手法と組み合わせて使用することができる。この方法では、記録数が多いほど結果は良好となる。また、1 個の種の記録の中にとどまらずデータベース全体にわたり、多くの事例において使用することが可能である。
この手法の使用はおそらく以下のようになるだろう。種 A が大体の場合において植生 B で発生する場合、
植生 C で発生するという情報記録はエラーとなるだろう。あるいは、収集家によって集められた記録は収集家の誕生日 15 年以内に存在しているはずがなく、あるいは誕生日から 100 年以上後に記録が発生す
るはずがない、または死亡日以後に発生するはずがない。このようなルールは、収集家のとり得る行動範囲とも結びつけて用いることもできる。例えば、コレクションが 1900 年以前であった場合、同日に収集されたコレクションは x キロメートル離れた場所ではあり得ない。
この方法を用いている、一般に入手可能なプログラムは以下のとおりである。
• PATN （Belbin 2004）

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記述データ
記述データにおけるエラーをチェックすることはさらに困難を伴う。なぜならば、そのようなデータベースの中には、極めて広汎な特徴が含まれると考えられるからである。しかし、これらのデータベースで特徴を構造化するには、データベースを立ち上げる時多くのルールを設定する必要がある。

i. データベース設計
記述式データベースでデータ品質を良好に保つためのキーは、優れたデザイン手順に則り、考えられる
デザインにおいて、DELTA (Dallwitzら 1993)あるいは 現在Taxonomic Databases Working Group（TDWG）で開発中の新しいSDD (Structure of Descriptive Data) standard（http://160.45.63.11/Projects/TDWG-SDD/）といったような規格標準に従うことである。

ii. エディット・コントロール
記述式データベースの特徴を構造化するには、エディット・コントロールを付ける必要がある。例えば、大半の記述式データ・フィールドではいろいろな制限が組み込まれている。そして選択される入力情報の中からうまく組み合わせたキャラクターセットを持つことになる。それでもエラーは発生する。特に単位が混乱してしまっている、切れ目のないデータの場合で顕著であろう（例：ミリメーターとセンチメーター） 単位は、
SDD standard の推奨する方式に則り、別のフィールドに記録すべきである。また、1 個のデータベースの中ではできる限り単位を規格化する必要がある。すなわち、データベース全体を通して mm、あるいは cmなどを使い、混乱の元となりエラーの原因となるのでそれらの単位を混合して使わないということを合意する。かけ離れたものがないかどうか調べるためにこれらのフィールドをテストする必要があり（前述した空間
位置データの中で述べた累積度数曲線を使用する、など）、平均値あるいは中央値からの標準偏差を使用する、などして外れ値を調べる。時々結果をグラフ化することでも、エラーと疑わしい記録を特定することが可能である。その他のタイプのエラーを特定するのには以下のように行われる（English 1999 以降）。


データ値欠損値が入っているはずのフィールドが空欄になっていないかどうかの検索。 フィールドが「null」ある
いはデータ欠損になっているべき時、別のフィールドにその空欄の理由を記録するのは価値のあることである。例えば、「無関係、未測定、不明」などである。



データ値不正入力ミス、キーストロークの転置、間違った場所へのデータ入力（たとえば、数値フィールドに英数字が入力されている）、また、必須フィールドにはデータ入力が必要なのだが、データ入力作業者
は入力すべき値がわからないためダミーの値が入ってしまった場合などを検索する。空のフィール
ドあるいはゼロが入っていることは許されないフィールドに、「トリック」的統計手法を使ってダミー値が入力されることがある。これには注意を払う必要がある。



非アトミック性データ値
複数個の事象が入力されているフィールドの検索

ドメイン・スキゾフレニア
意図されたものではない目的で使われてしまっているフィールドの検索

重複発生
実体として同一の値が入っているフィールドの検索 お互い別の用語を使っている 2 個のデータベー
スが結合された時頻繁に起こる可能性がある。



矛盾したデータ値
2 個の関係するデータベースが同じ値の表を参照していない場合に起こる、そしてそれらのデー
タベースが結合された時矛盾が生じる。SDD standard のような、伝達標準の使用が役に立つであろう。

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エラーの記録・文書化
データ品質の原則 （Chapman 2005a）の関連ドキュメントの項で述べたように、エラーおよびエラーチェッ
キングを記録・文書化することはデータ品質を確保しエラーチェッキングの重複を避けることにおいて不可欠である。確実な記録・文書化を実行せずに、ユーザーがデータ使用の適切性を判断することは不可能である。
データの品質チェックが実行され訂正が行われたとしても、それが十分に記録・文書化されていなければ、そのデータは誰にとっても利用価値が小さくなってしまう（Chapman 2005a）。エラーと思われていたものがエラーではなかった、しかし変更がなされてしまい新しいエラーが発生してしまった、ということが起こる可能性は常に考慮しておかなければならないので、データ訂正追跡監査はやり通さなければならない。追跡監査なしには、これらの「訂正」を元に戻すことは不可能かもしれない。これは、データの入力者とは別の人物がチェックを行っている場合に、大変重要である(Chapman 2005a)。
監査追跡を展開する方法は数種類ある（すなわち、時系列でデータベースに加わった変更を記録していくと共に、いつ、どのようなデータ品質管理のチェックが実行されたかを記録する。） エラーを元に戻すことができるという意味において監査追跡は有効性が高い。専門職員およびデータ管理者は、一度チェックを行ったデータに関しては再びチェックを実行しないので、データの変更と追加は法的目的および他の目的のために記録・文書化する。（例えば、そのデータを使用したと思われるユーザーに、最後にそのデータにアクセスして以来どのような変更が加えられたかを通知する等のためである。） 追跡監査を成し遂げるひとつの方法は、一連のタイムスタンプを一時的データベースに加え、それを利用することである。具体的には、ある事象がデータベースに保存される際にトランザクション・タイム・スタンプを加える（Wikepedia6）。別の方法としては、変更を行った記録データを定期的にXML形式でエクスポートするというもので、変更を行った記録データの部分のみをこのように実行することもあり得る。
Chapman（2005a）の中で述べられているように、「ユーザーにより実行されたデータ品質チェックで、多くの疑わしい記録が同定されるかもしれない。

引き続きこれらの記録はチェックされ、完全に有効な記録であり、属の外れ値であることが明らかになるであろう。もしこの情報がその記録のなかに記録・文書化されなければ、ずっと後になってから、
誰か別の人物が同じ場面に遭遇しその同一記録を「疑わしい」として、再び同定するためのデータ
品質チェックを行うことがあり得る。」
また、関連文書 Principles of Data Quality （Chapman 2005a）の中で述べられているように、エラーが完全に記録・文書化されていることを確認する方法の 1 つは、データベース設計と構築の初期計画段階でその事項を含めておくことである。そうしてから、追加のデータ品質／精度フィール
ドを組み込んでもよい。ジオコードの精度、ジオコードおよび高度に関する情報ソースに関するフィールド、情報を入力した人物に関するフィールド ― 情報は GPS を使用し収集家により入力されたジオコード、あるいは、後にデータ入力作業者が特定のスケールで地図を用い入力したジオコー
ド、DEM が自動的に出力した標高などであろう。もしそうであれば、DEM のソースは何か、その日付とスケールなどの情報について。これらの情報全てが後にその情報がある特別な目的にとって役に立つのかを決めるのに役に立つ。そしてデータのユーザーがそれらのデータを見ることによって決めることができるのである。
加えて、データ検証のフィールドについて ― データベースに行われたエラーチェッキングおよびデー
タクリーニングに関し、「誰が、いつ、どのようにして、何を」検証チェックしたかという情報をデータベースに加えるべきで、目的は検証を追跡し監査するためである。理想的には、これらは上記に提案したように、
情報記録時にも加えられるべきものである。

6 http://en.wikipedia.org/wiki/Temporal_database

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エラーの可視化
原生種のデータについて、有用なエラー可視化の方法を開発するにはまだ道のりが長い。可視化に必要な 2
つの要件は、
 エラーチェッキングとクリーニングに関する可視化 それらを説明するための可視化
2 番目のもの―「それらを説明するための可視化」は、関連ドキュメント

Principles of Data Quality （Chapman 2005a）でカバーされている。
GIS は、空間エラーをチェックするための可視化に際し、最も一般的な方法である。原生種データをマッピン
グし、地形のレイヤーをオーバーレイ（マップに地形図を重ねて表示する）するだけで、エラーを検出するのに役立つ。GIS システムは、オンラインマッピングと情報表示に最もよく使われている簡単なオンラインシステム
から、シンプルな使い方から極めて高機能な使い方ができるようにもなるスタンドアローン・システムまで、多くの種類がある。
多くの研究機関ではすでに GIS をマッピング用に使用しており、これらをエラーチェッキングのために使用することは簡単に融通が利く。GIS を日常的に使用しておらず、GIS 購入がかれらの財力を超えているという研究機関も存在する。しかし、無料の GIS プログラムが使用可能でありそれらは簡単に使い方を覚えることができ、実際の使用上も操作が簡単である。そしてそれらのものでも、小さなコレクション研究機関が必要とすることをほとんど実行できるであろう。これらのプログラムの 1 つである Diva-GIS（Hijmans ら 2005）
は少なくとも、小さな博物館および標本館による使用のために特別にデザインされている。そしてこのプロ
グラムには本著で述べたような数種類のエラー検出法と共にモデル化および可視化アルゴリズムが搭載されている。
非空間データの場合、スプレッドシートおよびグラフを用いることで、最もうまくエラーを可視化することができる。値の簡単なグラフ表示により、パターンにあてはまらない記録の特定を素早く行うことができるだろう。グラフ表示を設定し、標準的エラーチェッキング法としてデータベースから簡単なグラフをとりこむのは簡単なことである。
空間情報を扱う研究者の間では、エラーであり得る程度と影響度を見積もるために、モンテカルロ解析のような技術を使うことが新しい流れとなりつつある（Flowerdew 1991）。モンテカルロ解析は、それ自体可視化に役立つ方法であり、ユーザーにエラーを告げるのに適した手段である。モンテカルロ法を搭載した一般的なソフトウェアのいくつかは大変高価なものになってしまったが（例：Windows用Canoco 4.57とS-Plus8)、
それに代わる無料のソフトウェアが存在している。例えば、Microsoft Excel用add-in PopTools（Hood 2005）。
可視化精度

地理参照の項で述べたように、重要な標本記録は決してポイントではなく、それに伴うエラー成分を含んでしまう。それに関連した精度で記録をポイントとしてマッピングすると、「足跡」（すなわちそのコレクショ
ンが実際に意味していることを本当に理解すること）および、記録と現実の自然との関係が浮き彫りになる。
不確実性の可視化および精度とも関連した足跡を表示する技術開発、これが原生種データに関連して早急に先に進めなければならない必要性のある研究領域である。緯度と経度のポイントとして代表されるコレ
クション記録の代わりに、データの中に、その記録と関連のある精度情報を持つ必要がある。そうすると、足跡として場所を代表する情報になるのである。精度情報は、円でも楕円でも、多角形でも、正方形でもかまわない。バッファリングといった GIS の技術は、河川や道路に沿った足跡を展開するのに有効なツールを提供するのである。Biogeomancer プログラムは、これらの局面のいくつかを眺めてはいるが、完全に使用可能なシステムを開発するのは当面ありえそうにない。
7 http://www.microcomputerpower.com/
8 http://www.insightful.com/products/splus/default.asp

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引用したツール
1. ソフトウェア・リソース
ANUCLIM
概要：

一連のプログラムを搭載した生物気候学のモデリング・パッケージ。最新版 BIOCLIM も盛り込まれている。本プログラムは、入力標本データ中のエラーを同定する多数の方法を含んでいる。
Version:
5.1（2004）
管理者:
Centre for Resource and Environmental Studies（CRES）, Australian National University,
Canberra, Australia
コスト:$AUD1000
参考文献: Houlder ら 2000
ダウンロード先: http://cres.anu.edu.au/outputs/software.php

BioLink
概要：

ソフトウェア・パッケージは、分類群をベースとした情報、例えば命名法、分布、分類、生態学、形態学、図、音声・映像および文献。
Version:
2.1（2005）
管理者:
Australian National Insect Collection, CSIRO, Canberra, Australia
コスト:
Free
参考文献: Shattuck と Fitzsimmons 2000
ダウンロード先: http://www.biolink.csiro.au/

BIOTA
概要：

生物多様性および収集データに関する、生物学的多様性のデータ管理システム。 その使
いやすいグラフィック・インターフェースは、完全な関係型データベースを用いている。
Version:2.03（2004）
管理者:
Robert K. Colwell, Connecticut, USA
コスト:
デモ版 無料: 製品版: $US200-600
参考文献: Collwell 2002
ダウンロード先: http://viceroy.eeb.uconn.edu/Biota2Pages/biota2_download.html

Biótica
概要：

保存および情報更新に役に立つ、管理者の操作性を考えた設計、命名法の、地理学上、図書目録の、および生態学的なデータ。
Version:
4.0 (2003)
管理者:
CONABIO, Mexico City, Mexico
コスト:$US290
参考文献: Conabio 2002
ダウンロード先:
http://www.conabio.gob.mx/informacion/biotica_ingles/doctos/distribu_v4.0.html

BRAHMS
概要：
Version:
管理者:
コスト:
参考文献:

植物学の研究およびコレクション管理用データベース・ソフトウェア。名称、コレクション管理者
および分類学的研究に関する管理をサポートする。
5.58（2005）
University of Oxford, Oxford, UK
Free
University of Oxford 2004

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ダウンロード先: http://storage.plants.ox.ac.uk/brahms/defaultNS.html
Desktop GARP
概要：
野生種の分布を予測、解析するソフトウェア・パッケージ。
Version:
1.1.3 (2004)
管理者:
University of Kansas, Lawrence, Kansas, USA と Centro de Referência em Informação
Ambiental (CRIA), Campinas, Brazil

コスト:
Free
参考文献: Pereira 2002
ダウンロード先: http://www.lifemapper.org/desktopgarp/Default.asp?Item=2&Lang=1
Diva-GIS
概要：

生物多様性データの解析用に開発された地理的情報システム。数種の簡単なモデリン
グ・ツールおよび多数のデータ品質チェック用アルゴリズムを搭載している。
Version:
5.0 (2005)
管理者:
R.J. Hijmans ら、University of California, Berkeley
コスト:
Free
参考文献: Hijmans ら 2005
ダウンロード先: http://www.diva-gis.org

eGaz
概要：

プログラムは博物館、植物標本館向け、ジオコードの同定を行い標本記録への情報付
加を支援するために開発された。
管理者:
Australian National Insect Collection, CSIRO, Canberra, Australia
コスト:
Free
参考文献: Shattuck 1997
ダウンロード先: http://www.biolink.csiro.au/egaz.html

FloraMap
概要：
野生における植物およびその他原生生物の分布予測ソフトウェア・ツール。
Version:1.02 (2003)
管理者:
Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), Columbia
コスト:$US290
参考文献: Jones and Gladkov 2001
ダウンロード先: http://www.floramap-ciat.org/ing/floramap101.htm
GeoLocate
概要：
Version:
管理者:
コスト:
参考文献:
注文先:
PATN
概要：
Version:

自然史コレクションに関連した場所に地理参照座標を割り付けるための、地理参照プロ
グラム。
2.0 (2003)
Tulane Museum of Natural History, Belle Chasse, LA, USA
Free
Rios と Bart 日付不明
http://www.museum.tulane.edu/geolocate/order.aspx

多変数データでのパターンを抽出・表示するための、総合・多目的ソフトウェア。
3.01 (2004)

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管理者:
コスト:

Blatant Fabrications Pty Ltd (Lee Belbin)$US290
参考文献:
Belbin 2004 ダウンロード
先: http://www.patn.com.au/

PopTools
概要：

Microsoft Excel の PC バージョン用多目的アドインソフトウェアで、マトリックス・ポピュレーション・モデルの解析、シミュレーションおよび確率論的プロセスを行う。
Version:
2.6.6 (2005)
管理者:
Greg Hood, Albany、W.A., Australia
コスト:
Free
参考文献: Hood 2005
ダウンロード先: http://www.cse.csiro.au/poptools/

Specify
概要：
Version:

自然史博物館および植物標本館向けコレクション管理システム。
4.6 (2004)
管理者:
Biodiversity Research Center, The University of Kansas, Lawrence, Kansas, USA
コスト:
Free
参考文献: University of Kansas 2003a
ダウンロード先: http://www.specifysoftware.org/Specify/specify/download

2. オンライン・リソース
BioGeoMancer
概要：
管理者:
参考文献:

収集家、責任者および自然史標本のユーザー向け地理参照サービス。
Peabody Museum of Natural History, Connecticut, USA.
Peabody Museum 日付不明
ウェブサイト: http://www.biogeomancer.org
注記：
BioGeomancer プロジェクトは最近（2005）、地理参照およびデータ品質チェック用ツールの改良を目的として、自然史博物館の世界規模共同作業に拡大された。スタンドアローン
製品およびウェブ・サービスの両者とも、2006 年中旬までには一般向けに使用可能となるであろう。

Data Cleaning (CRIA)
概要：

CRIA によって開発された、オンライン型データチェッキングおよびエラー同定ツールで、
データセット責任者が彼らのデータセット中のあり得るエラーの同定を行うため、
speciesLink 分布情報システムを通しこれらのツールを使用可能としている。命名上のエラーおよび地理学的エラーが同定可能である。
管理者:
Centro de Referência em Informação Ambiental (CRIA), Campinas, Brazil
ウェブサイト: http://splink.cria.org.br/dc
注記:
このツールの中で開発されたアルゴリズム数個（とくに地理学的ツール）は世界的共同
プロジェクトの一環として、2006 年中旬の完成を目指し BioGeomancer toolkit の中に組み込まれる予定である。

geoLoc概要：

生物学的コレクションのデータに地理参照を行うのに役立つツール。

管理者:
Centro de Referência em Informação Ambiental (CRIA), Campinas, Brazil
ウェブサイト: http://splink.cria.org.br/geoloc?&setlang=en

Paper by Arthur Chapman
commissioned by GBIF

Page 60

Release date:July 2005

Georeferencing Calculator
概要：
博物館ベースの自然史コレクションで見られるような記述的な場所データの地理参照作業を補助するために、Java アプレットが作成した。
管理者:
University of California, Berkeley, CA, USA
ウェブサイト: http://manisnet.org/manis/gc.html

Lifemapper
概要：

自然史博物館から植物および動物の記録を検索・読み出すためにインターネットを使用しているスクリーンセイバー・ソフトウェアで、分布を予測するためにモデリング・アルゴリズムを使用している。
管理者:
Biodiversity Research Center, The University of Kansas, Lawrence, Kansas, USA
ウェブサイト: http://www.lifemapper.org/

spOutlier
概要：

緯度、経度および高度において外れ値を検出するために用いられる自動化ツールで、自然史コレクションデータの中の、陸上あるいは海上における誤った記録を同定するのに用いる。
管理者:
Centro de Referência em Informação Ambiental (CRIA), Campinas, Brazil
ウェブサイト: http://splink.cria.org.br/outlier?&setlang=en

3. 標準とガイドライン
DELTA
概要：

DELTA フォーマット(DEscription Language for TAxonomy) は、コンピュータ処理用の分類学的記述をコード化する、適応性のある方法である。
標準:
データ交換用標準として Adopted by TDWG 参考文
献:
Dallwitz ら 1993
ウェブサイト: http://biodiversity.uno.edu/delta/

HISPID
概要：
データ交換のための植物標本館情報標準とプロトコル。
管理者:
Committee of Heads of Australian Herbaria Adopted as a TDWG Standard
参考文献: Conn 1996、2000
ウェブサイト: http://plantnet.rbgsyd.nsw.gov.au/Hispid4/
MaNIS Georeferencing Guidelines
概要：
場所の記述に対して、地理的座標およびこれらの座標での最大エラー距離を特定する際の
制約情報。
管理者:
University of California, Berkeley, CA, USA
ウェブサイト: http://manisnet.org/manis/GeorefGuide.html

Manual de Procedimentos para Georreferenciar
概要：
自然史コレクションを地理参照する際のガイドラインとしてメキシコの CONABIO によって展開されたマニュアル。スペイン語と英語アブストラクト（準備中）。
CONABIO 2005
ウェブサイト: Not yet available electronically

参考文献:

MaPSTeDI Georeferencing Guidelines
概要：
MaPSTeDI project における、標本地理参照プロセスについてのガイド。
管理者:
University of Colorado Regents, Denver, CO, USA
ウェブサイト: http://mapstedi.colorado.edu/geocoding.html
Paper by Arthur Chapman
commissioned by GBIF

Page 60

Release date:July 2005

Plant Names in Botanical Databases
概要：
この標準の目的は、植物の学術名を植物データベースの中で体形付ける方法を明確にすることである。
管理者:
Taxonomic Databases Working Group (TDWG)
ウェブサイト: http://www.tdwg.org/plants.html

SDD
概要：T

DWG の SDD サブグループは、原生生物に関する記述的データを記録・管理するため、国際的な XML ベース標準を開発することを目的として設立された。
管理者:
Taxonomic Databases Working Group (TDWG)
ウェブサイト: http://160.45.63.11/Projects/TDWG-SDD/index.html

TDWG Standards
概要：
Taxonomic Databases Working Group (TDWG)は、長年の間、生物多様性データ使用の管理者:
ウェブサイト:ための標準を開発してきた。保存、情報管理、種の分布と原種分布のデータに関する
様々な関心事について、標準を展開してきた。また、展開中である。
Taxonomic Databases Working Group (TDWG)
http://www.tdwg.org/standrds.html http://www.tdwg.org/subgrops.htmlPaper by Arthur Chapman
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Release date:July 2005

結語
Errores ad sua principia referre, est refellere
エラーをその発生源に参照することはエラーを論破することである。(Ref. 3 Co. Inst.
15)
情報化時代とは、コレクションの関係機関が環境に関する意思決定過程と不可分の関係になることを意味しており、政策者はそれらの関係機関に投入するリソースと引き換えに益々関連性および価値を求めている。従って、それらの資金提供者から付加価値をもたらすリソースとして見られ続けようとするなら、質の高い成果を生み出すことが、コレクション関係機関の最大の興味である。
調査・観察情報を保持する博物館と植物採集館のデータベース化された情報における最良の実践とは、データを可能な限り正確にし、最も妥当な技術と方法論を用いデータを可能な限りベストであることを確認することを意味する。これを確認するには、データ入力エラーを最少にまで減らすことは不可欠であり、また、
継続的なデータクリーニングと検証作業が日々のデータおよび情報管理プロトコルの中に統合されることが必要となってくる。
良い品質のデータあるいは悪い品質のデータというようなものは存在しない（Chapman 2005a）。データはデータであり、その使用の仕方がデータの品質を決めることになるのである。とはいえ、データ供給者は、そのデータには可能な限り少ないエラーしか含まれていないことを確実にする必要がある。いかなるテストも単一でデータセットの中の全てのエラーを特定することには十分でなく、それゆえに、それらを使用する
組織の状況と、それらに含まれるデータに最も合った方法の組み合わせを使用することが重要である。加えて、個々のコレクション機関の中だけでなく、コレクションどうしの組み合わせが起こるにつれコレクション
全体に渡り、関係機関、データ供給者、学者および IT 専門家、それとともにデータのユーザーの間の協力関係は、データ品質を改善するために必要なことである。
おそらく、最も重要なデータ管理の実践は、適切な記録・文書化である。データにどのようなテストが行われていようと、それらは十分に記録・文書化されていなければならない。この実行によってのみ、ユーザー
はデータの性質と確からしさを真に知ることができるのである。
増え続けるデータと情報交換の現代において、収集機関の評判は、昔のように学者の質で決まるのではなく、むしろ、その情報の品質と使用可能性によって決まる傾向にある（Redman 1996、Dalcin 2004）。これが現実であり、この 2 つはもはや切り離すことのできないものとなっている。適切なデータおよび情報管理は高度な科学と並んで走ることが必要で、それらは一緒になって共に質の高いデータおよび情報を導いていくべきである。

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Release date:July 2005

謝辞
本著は、世界中の同僚と組織が直接的あるいは間接的に貢献して頂いた結果である。詳細に詰められたアイデアは、志を同じくする人々との議論なしには発展させることができなかったし、これが 30 年以上にわたる成果である。我々の知識を他者に使って頂けるものにすることだけが、それらの方々の知識を積み上げる助けとなり、我々の科学の発展に更なる一歩を踏み出すことができる。近年、出版に先がけて情報をシェアしたいという意欲と社会的・政治的境界を越えて共同プロジェクトを展開したいという意欲が圧倒的に高まっている。インターネットの導入はこれを実現することを容易にした。我々の学問が必要とするデー
タと情報サービスの多大な発展に対応することができる方法は、唯一これだけである。
ブラジル、Campinas の CRIA (Centro de Referência em Informação Ambiental)およびオーストラリア、キャンベラの ERIN (Environmental Resources Information Network)の過去および現在のスタッフには、著者のアイデアをまとめるのに貢献して頂いたアイデア、ツール、理論およびサウンディング・ボードに関して特にお礼を申し上げたい。コネチカットの Peabody Museum、カリフォルニア大学バークレー校との仕事、すな
わち、環境学的情報におけるエラーと精度についての、長年にわたる議論および彼らによって行われた先駆的仕事は、特に本著を仕上げるのに役に立った。加えて、メキシコの Conabio、カンザス大学、オースト
ラリアの CSIRO およびコロラド大学、そしてその他ここで述べるには多すぎる方々が、原生種のデータ品質管理に関する今日の段階にまで我々を導いてくれた。筆者は、彼らのユニークなアイデアと建設的な批判に感謝を申し上げる。
Town Peterson 氏およびその他の方々（University of Kansas）、Barry Chernoff 氏（Wesleyan University
in Connecticut）、Read Beaman 氏（Yale University）、John Wieczorek 氏と Robert Hijmans 氏（Universityof California, Berkeley）、Peter Shalk 氏およびその他の方々（ETI, in Amsterdam）、Stan Blum 氏（Californian Academy）、スタッフの方々（GBIF in Copenhagen）はアイデアを提供してくださり、アイデアのいくつかは、本著に記述した。しかし、どのようなエラー、省略、批判であってもその責任は著者にある。
この本を編集、レビューしている間に批判、コメント、提言を下さった方々、特に GBIF Subcommittee for
Digitisation of Natural History Collection Data の次の方々にもお礼を申し上げたい。すなわち、Anton
Güntsch 氏（Botanic Garden and Botanical Museum Berlin-Dahlem, Germany）、Mervyn Mansell 氏（USDA-Aphis, Pretoria, South Africa）、Francisco Pando 氏（Real Jardín Botánico, Madrid, Spain）、A.
Townsend Peterson 氏（University of Kansas, USA）、Tuuli Toivonen 氏（University of Turku, Finland）、
Anna Wietzman 氏（Smithsonian Institution, USA）そして Patricia Mergen 氏（Belgian Biodiversity
Information Facility, Belgium）である。
Larry Speers 氏（GBIF）がレビューと編集を管理して頂いたおかげで必要なレポート業務がはかどった 。
結びの言葉として、この機会を与えてくださり、2003 年〜2004 年のブラジル滞在の間、筆者のデータ品質管理に関するアイデアを展開するサポートをして下さったブラジルの FAPESP/Biota プロジェクトと、本著の制作にあたりサポートと励ましを下さった GBIF に感謝の意を表したい。