研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介

第 3 回 SPARC Japan セミナー2019

研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
込山 悠介（国立情報学研究所）

講演要旨
学術機関における研究データ管理の需要が高まりつつある中で、国立情報学研究所（NII）は 2020 年度後半から総合的な研究
データ基盤 NII Research Data Cloud の一部として、研究データ管理サービス GakuNin RDM を新たな学術情報基盤サービスとして提供していく。実際に機関で研究データ管理を行うために必要になるツールを提案するとともに、全国の学術機関で実施中の実証実験におけるユースケースを紹介する。

込山 悠介
国立情報学研究所コンテンツ科学研究系助教。博士（農学）。2014年3月、東京大学大学院農学生命科学研究科博士課程を修了。日本学術振興会特別研究員（DC2）として生物情報工学の研究に従事。2014年4月、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター特任研究員としてスーパーコンピ
ュータ運営や生命科学データベース開発のプロジェクトに従事。2016年4月より現職。2017年4月より国立情報学研究所オープンサイエンス基盤研究センターの発足に伴い、研究データ管理サービス
GakuNin RDMの研究開発、運営および国際連携に従事。

NII が開発している研究データ基盤 NII Research

研究データ管理の背景

Data Cloud の中で、研究データ管理を取り扱っていこ釈迦に説法かもしれませんが、研究データ管理とはうとしている GakuNin RDM というサービスがありまそもそも何かということを簡単に述べます（図 1）。

す。まずはこれでこの先 5 年、10 年を頑張っていく

英語では Research Data Management の頭文字を取ってことで 50 年後につながっていくのだろうと、われわれのグループは一丸となって頑張っています。本日はこの研究データ管理サービスを紹介します。
本日は、研究データ管理の簡単な背景を少し述べて、NII Research Data Cloud、GakuNin RDM を紹介します。
図書館研究者、URA、学術出版職の方々が、自分の組織内でコストミニマムに研究データ管理を実践するためのサービス GakuNin RDM の概要を理解することを本日のゴールとして設定しています。
（図 1）

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
RDM です。情報を探すときは、RDM という言葉で検していくかといったこともあらかじめ決めておく必要

索すると海外の先進的な文献がヒットするかと思いまがあります。これが研究データ管理といわれている行す。これは、ある研究プロジェクトにおいて使用され為です。

た、あるいは、そのプロジェクト中で生成されたリサ

図 2 は研究データのライフサイクルです。研究の着ーチデータを明示的に組織化・構造化する、つまりは想段階、研究を計画する段階、データを集めて分析し、メタデータ化したり、共通の語彙を作って、スキーマ考察し、論文を書く。あるいはその中間では共同研究や名称を統一した上でデータベース間の言葉のずれ等者とデータを共有するといったプロセスもありますが、をなくしたりすることも含めて行った上で、研究デーそれは論文が出る前のクローズドなプロセスとされてタを保管・管理していくことと定義されています。

います。

具体的に現場の研究者は何をしたらいいかというと、そして、論文が出た後は、データをどこかのリポジ研究に着手する、あるいは研究費申請書を作成する段トリで公開します。サブジェクトリポジトリと呼ばれ階で研究者が、いつ、誰が、どこで研究データを取得ている分野リポジトリにデータを預けて、その ID をして、どのくらいの保存するための容量、公開するた

取得して論文を書いて出すというパターン、あるいは、めの領域が必要になるか、そして、いつまで誰が保管

昨今では機関ごとのリポジトリに論文や紀要と併せてして管理するのかを含めた研究データ管理計画を書く

リサーチデータも公開してくという流れをつくろうと必要があります。さらに、最初に紙で研究データ管理いう動きがあります。ここはリポジトリ図書館が管轄計画を出すだけではなく、走りながら中間評価的に研しているところです。そこに入ったデータがハーベス

究データ管理計画をアップデートしていくというアドティング（収集）され、検索、発見できるようにしてバンストな考え方もあります。

いく。これが研究データのライフサイクルといわれてその研究データ管理計画に基づいて、研究者は日常いるものです。

出てくるデータをある程度構造化して、まずは自分が図 3 は、実際に研究データの中身にはどんなものが分かるようにします。それを共著者に渡したときには、含まれているかということをリストアップしたもので共著者が何をやっているか分かるような情報は最低限す。やはり分野によって全く違うことは想像されます。

付けます。データに“Read Me”を付けてという言葉

汎用的には、データベース内のコンテンツとしてビデはよく言われますが、そうした形でデータを人に渡るオや音声、テキスト、画像、あるいは理論系の話だと、形で残していきます。その上で、論文がパブリッシュ

微分方程式のモデル、アルゴリズムそのもの、プログされた後、研究後のデータ公開、長期的にどこで保存ラミングソースコードといったものを研究データとし

（図 2）

（図 3）

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介て保存する、あるいはデータだけではなくて、操作手す（図 5）。これは国立研究開発法人日本医療研究開順や正確に実験を行うための手順なども研究データで発機構（AMED）、国立研究開発法人科学技術振興機す。秘伝のたれではないですが、研究室ごとに一子相構（JST）が先行的に行っていて、今年度は科研費の伝的に伝えられるので、それを知るために留学するな「学術変革領域研究」でも、研究者は申請して採択さど、そのラボに行かないと手順が分からないからいく

れた際はデータ管理計画を改めて書かないといけませら同じ装置があってもできないという場合もあり、こん。そういう時代になっています。

ういったものも研究データに含まれています。それをそこで、やはり研究データ管理は機関単位、大学あ表現しているのは、データの形式としてはワードファ

るいは研究所の中で行った方がいいということで、学イル、エクセルファイル、あるいは音声テープやスラ術機関で整備するのがよいだろうということになってイド資料などです。

います。なぜ研究データ管理を学術機関で整備すべき一つの論文ができるまでには、10 の下支えになるかということを二つの観点で整理します（図 6）。

スライド資料、さらにはその下に大量の生データがあ

一つは研究公正です。研究不正を起こさないというるという文献もあります。こういったものを全て含め流れから来ている考え方です。もう一つは研究推進でて保存していくのが研究データ管理の流れだと考えてす。これは、研究をどんどん促進するためにオープンいます。

サイエンス、オープンイノベーションで全国・全世界

研究データ管理が始まる前に、大学の皆さまは研究の研究者とデータを共有していくという前向きな観点

データの保存について、2014～2015 年ごろに 10 年保存というガイドラインの整備を進められました（図4）。データの保存については各大学の部局ごとにガイドラインが既に整備されているかと思いますが、そこに書かれているのは、部局ごと、あるいは研究室ごとに DVD にデータを入れて保存しておきなさいということです。しかし、それではモダンな研究データ管理としては不十分です。
次に、研究データ管理の第二の流れといいますか、最近では資金配分機関から研究者が競争的資金を獲得（図 5）

する際には、研究データ計画を書きなさいと言われま（図 4）

National Institute of Informatics（図 6）

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
図 7 は大学 ICT 推進協議会（AXIES）の提言書の中です。個別に詳細を見ていきます。
まず、研究公正です。よくわれわれは研究所を訪問の文章を表で分かりやすく整理したものです。研究デして、「われわれの研究データ管理サービスを使ってータ管理を大学研究機関で行っていくための学内のスください」とお願いすると、「われわれの研究所はもテークホルダーをリスト化してあります。第一には、

う何年も前から研究データ管理をきちんとしている。

大学等の執行部、研究担当理事、情報担当理事の先生

そんな不正が起こることはない」ということを時々言方にご理解いただいて、導入をトップダウンで進めてわれるのですが、決して今まで専門分野や研究室ごといただきます。

で長年データ管理されているものを否定するわけではただ、それだけでは不十分で、ストレージやネットありません。その重要性は変わりませんが、大学あるワーク、認証サービスを準備していただくためには情

いは学術機関の組織として、もし何か事が起こったら報基盤センターの先生方に入っていただく、あるいは調査委員会を立ち上げないといけません。そして、不情報基盤センターと連携してシステム運用をされてい正が起こったラボのどこにデータがあるのかというこるベンダーの企業の方も一緒にやっていく必要がありとを出してもらわないといけません。組織としては説ます。特に、研究者にいかにマネジメントしてもらう明責任の観点で、大学が決めた場所にデータを保存しかということと、データ管理から公開へ移る部分でのておく必要があるだろうというのが、研究公正の文脈サポートという意味では、図書館が大きな役割を持っでの研究データ管理です。ています。いかに研究データが管理されているかとい

最初、日本国内では、研究公正のためにデータマネうことが徐々に見える化されてくると、研究者にとっジメントのインフラを整備しないといけないというこては嫌な ので すが、大 学の 理事クラ ス、 あるいはとでキャンペーンをしていました。しかし、それだとURA や研究推進部門の方からすると、自分たちの大研究者受けが悪い、つまらない、もっと楽しく研究を学の研究力を分析するために研究データ管理の情報を便利にするためのインフラとして使っていった方がい使って分析すること（IR 研究）にも将来使っていくいというアドバイスを受けて、それ以降は、研究推進ことになると考えられます。のための基盤ということもかなり強めに言っています。
われわれのサービスを導入していただくと、研究者が研究室で個別に予算を取ってサーバーを買うことにNII 研究データ基盤

NII Research Data

Cloudなります。最初はいいのですが、研究者は物を買うこNII の統合的な研究データ基盤、NII Research Dataとしか考えていないので、その後のメンテナンスは大Cloud をご説明します（図 8）。先ほどの研究データ概ラボの学生やポスドクの人に任せてしまいます。私も言われた経験があるのですが、それでメンテナンスに入ると、スキルを持った若手の研究者が異動してしまうと、その後は有名なデータベースでも維持管理されなくなるということがよくあります。論文がたくさん引用されている、教科書に載っているようなデータベースだけれどもソースコードがないとか、データベースをアーカイブしようにも後任の先生が着任してサーバーを捨ててしまったなどという話は、私のバックグラウンドの分野でも聞いたことがあります。

National Institute of Informatics（図 7）

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
ライフサイクルの図をサポートするために、研究者のこれは勝手にわれわれがリストアップしたのではなく、日常的なアクティビティをフルサポートするという意

大学 ICT 推進協議会（AXIES）の RDM の提言書や政味で、NII では三つの基盤を開発しています。

府文書等を読み解き、RDM にとってそれぞれ最低限一つは、データ公開基盤（WEKO3）です。これは必要な機能はこういった機能だというものをリストア

JAIRO Cloud と呼ばれる、NII が全国の 570 以上の機ップして、それらに基づいて RDM 基盤の開発を進め関に提供している機関リポジトリのクラウドサービスています。

です。今までは文献だけでしたが、現在はデータも保図 10 は実際の画面です。GakuNin RDM はウェブア存できるような改修が進んでいます。そこに登録されプリケーションです。ブラウザで、パソコンやスマーたデータが、次世代 CiNii と呼んでいるサービスで検トフォン、タブレットからもアクセスして利用するこ索できるようになるという仕組みになっています。検とができます。ログインして、研究プロジェクトが始索基盤（CiNii Research）では、論文と研究データだけまると、研究者はシステム中で研究データを管理するではなく、科研データベースのようなものも併せて検ポータルのようなものを簡単に立ち上げることができ索できるようになっていくだろうという見通しが立っます。ています。もう一つ、新しくつくろうとしているのが、そこに研究の概要やライセンスの情報、プロジェク

GakuNin RDM と呼ばれている研究データ管理基盤でト開始の日付や共著者の情報等を記入することができす。

ます。特徴的なのはマルチクラウドファイルマネージ

この三つの基盤を使い分けることで、あるデータはクローズドで温めておく、あるいはどんどん公開して共同研究者等に見せていく、また、世の中のために出していった方がよいデータはオープンな領域の基盤に入れていただくということになります。本日はデータ管理基盤についてご紹介します。

研究データ管理基盤

GakuNin RDM の概要

図 9 は GakuNin RDM のサービスビジョンを示しています。研究推進と研究公正の二つの観点から、さら（図 9）に研究者と機関にとってうれしい機能を分析しました。

（図 8）

National Institute of Informatics（図 10）

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
ャーで、ファイルを自分のデスクトップ上のシステムードするとファイルバージョンが変わり、個別のファからドラッグ・アンド・ドロップでウェブ上に自由にイルごとに履歴として残ります。過去のバージョンに保存できることです。保存するとファイルには自動的さかのぼってもう一度見ることもできますし、誰がそに内部に ID が振られます。ID 管理がされ、なおかつのファイルを変更したかということも克明に記録され日付も管理されて、誰がいつ保存したデータかが分かます。こういったことも、研究データ管理を自動化しります。同じファイル名称であれば、ファイルのバーていくという意味では非常に楽なのではないかと考えジョン管理が可能です。研究者の「ファイルのバージています。

ョン管理はできるのですか」という要望にはお応えできると思っています。

プロジェクトが増えたときはタグ等を付けて、一部メタデータを付けて、プロジェクト単位で検索できる

便利な機能としては、約 30 種類のファイルのプレような仕組みになっています。

ビュー機能を持っています。おおよそオーソドックス

あとは来歴管理です。ファイルがどのようにアップな Office ドキュメント等はプレビューができるようにロードされた後に変更・削除されたかを管理者がトレなっています。他にも XML ファイルや、PDB ファイースできるので、研究代表者はそれをトレースして情ルを 3 次元可視化する機能も持っています。そして、報をダウンロードすることができます。

研究プロジェクトを進める上で便利なのは、Wiki のGakuNin RDM は最初から標準ストレージ（NII ス

機能も研究ポータルの数だけ立ち上げることができてトレージ）で 100GB 使えるのですが、ここにさらに共同研究で使っていただくことができることです。あパブリックなクラウド、あるいはプライベートクラウ

るいは、研究を進める上でディスカッションを行うコドをマウントして、学内で契約されている、あるいはメント機能も作っています。

オンプレミスで学内で立てているクラウドを接続して、研究者が新しい研究ポータルを立ち上げ、研究デー同じクラウド上で利用することができます。やはり学タを管理していきます。デスクトップからファイルを内のシステムにデータを置いておきたい、しかしメタ

GakuNin RDM 上にアップロードするのは非常に簡単

データは研究データポータルとして GakuNin RDM のな操作です。決して理工系だけが使うことを目指して中で管理したいといった要望には応えていくことがでいるわけではなく、人文の先生でもすぐに使っていたきると考えています。

だけるだろうと信じてこういったインターフェイスを用意しています。

例えば Google ドライブのような代表的な商用クラウドをマウントして、外部のクラウドにも同じようにファイルのプレビュー機能では、ワードファイル、データをデスクトップから保存できますし、クラウドパワーポイント、エクセルシートを開くことができま間でデータを渡すことでバックアップなどの用途にもす。また、CSV だとこの場で編集することも可能で利用できるのではないかと思っています。
GakuNin RDM 中にアップロードしたファイルには、す。ZIP ファイルも中を見られます。
Wiki は、複数人が同時編集できるような機能を持研究証跡保存機能が働きます。これは NII のサービスっています。入力すると、プロジェクト概要としてどだけではなく、その時間に確かにそのファイルがあっういう研究データなのかという説明書きを書いておくたということを、第三者機関の時刻認証局の発行することができます。

タイムスタンプによって証明するという仕組みです。

バージョンコントロールの機能は、先ほどのパワー実際の画面では、何か不正があったということがリスポイントを編集・保存して再アップロードするというトアップされ、管理者はそれを見て、○○さんのデー流れですが、同じパワーポイントファイルをアップロタが疑わしいということを調べられる仕組みになって

National Institute of Informatics

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
います。

ジョンに合わせていくということで、今年度、次年度

GakuNin RDM の ス ト レ ー ジ タ イ プ と し て は 、と開発を進めていきますが、特に次年度、力を入れて

GakuNin RDM の利用直後から、標準ストレージとしいくとい うこ とになっ てい ます。先 ほど 紹介したて研究者 1 人当たり 100GB まで利用可能なストレー

GakuNin RDM のデスクトップは、主にクラウドストジが準備されています。それだけでは不十分な場合は、レージが標準的に持っているようなデスクトップクラ研究プロジェクトや研究室ごとにご契約いただいたクイアントを流用できる形を考えています。一つが、こラウドを接続する拡張ストレージがあります。十数個れも将来の形にはなりますが、JupyterHub という研究の外部クラウドサービスを接続して利用していただけ分析ツールの統合環境との連携もプロトタイプというます。クラウドストレージだけではなく、GitHub やレベルでは進めています。GakuNin RDM の中のデー

Bitbucket といったソースコードリポジトリも接続できタを JupyterHub のデータ解析環境に送り、実験が終ますし、一部、Figshare などの図表サービスとも接続わって、プログラミングの実行が終わったら GakuNinすることができます。

RDM に戻ってきて、また自動的にデータ管理していそして、今年度新たに作った機関ストレージという機能があります。これは NII 標準ストレージと置き換きます。ここが研究者に向けた便利機能になっていくと考えています。

える形で、起動直後から使える自機関が持っているストレージをあらかじめ接続しておいて、利用者がログインしたら、自機関のクラウドがマウントされている国内の学術機関でのユースケース
GakuNin RDM の実証実験を 1 年半ほど行っており、状態で研究データ管理システムが使えるという仕組み

2020 年度の後半から本格運用に入っていこうとしてです。直近では、代表的なクラウドプロバイダーのエいます。現在、GakuNin RDM の実証実験参加機関はンタープ ライ ズ級のク ラウ ドサービ ス（ 実際には18 機関です（図 11）。国内 16 機関と、海外ではマレDropbox Business を指しており、2020 年 4 月時点ではーシアの 2 大学です。北海道大学では、情報基盤センリリースされ公知になっている）に向けて開発を進め

ターのパンフレットに RDM と共同利用のストレージており、間もなくクラウドプロバイダーのサービスをを接続するといったことを書いてくださったり、附属

GakuNin RDM のバックエンドとしてお使いいただけ図書館で学内に向けて利用や実証実験参加の呼び掛けるようになります。そうしますと、学内で既に導入さ等をしてくださっています。名古屋大学では、研究デれている場合は、それに GakuNin RDM を被せる形で、ータ管理の体制づくりのベースとして利用していただ

クライアントソフトも全て流用しながら使っていただ

いています。

くことができるので、あまり無理がない形で研究データ管理を始めていただけるのではないかと考えています。システム管理者の立場では、あまり研究クラウドを増やされると困るということがあると思うので、その制御も機関ごとにコントロールすることができます。
それを反映させて、自機関だけのストレージと RDMだけを作ることも可能です。
ここから少し話題が変わります。管理リポジトリは、当然、データ公開のために渡す機能の開発を進めています。リポジトリの標準的なプロトコルの次世代バー

National Institute of Informatics（図 11）

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介
経営統合の話では、北海道国立大学機構の 3 大学連

GakuNin RDM で、研究推進と研究不正防止に非常に携の中で、北見工業大学を中心に小樽商科大学、帯広有効なものを簡単に学内や研究所内に導入していける畜産大学にも試していただける計画になっています。と思います。実証実験参加機関に手を挙げてくだされ京都大学では、2019 年 8 月夏に 20 名程度の教員のば、われわれの担当者が行って使えるようにしますの方に集まっていただき、多人数で使った場合にどうなで、ぜひお声掛けいただければと思います。

るかというワークショップを開催していただきました。
東京大学定量生命科学研究所では、もう二度と研究不正を起こさないという目的で、研究所内で出される全ての論文を研究倫理推進部門がチェックしています。

●フロア 1

その中心に GakuNin RDM を置いて利用していただいとしては、研究者は書誌データを researchmap に登録ています。

していますが、その生データを GakuNin RDM で管理

他に大型研究プロジェクトとしては、文科省新学術北里大学白金図書館の職員です。図書館するというイメージでしょうか。例えば researchmapの書誌を個人登録に委ねているため、研究者間や大学領域で一部使っていただいています。

間で統一が図れていない部分がとても多いと思うので実証実験の参加方法す。GakuNin RDM で生データの書誌を researchmap に実証実験に関心を持たれた場合は、学術認証フェデ提供することで書誌データの統一が図れると思うのでレーションに参加していただく必要があるのですが、すが、この先、GakuNin RDM と researchmap の連携は情報システム部門とご相談いただき、NII に連絡してあるのでしょうか。

いただけ れば 、すぐに 使え る状況に なり ます（図researchmap も有用なサービスだと思ってい12）。一番大変なのは、やはり学内調整だと聞いてい●込山ます。われわれが開発を進めているオープンサイエンます。彼らも API のバージョンアップを進めている

ス基盤研究センター（rcos-office@nii.ac.jp）までご連ので、逆に向こうから情報を一部頂いて私たちの方の絡いただければと思います。

書誌情報に取り込むなど、相補的にできることもあるかと思います。現在、機能としては持っていませんが、まとめ将来的に何か researchmap 側から情報を取り込むようNII では研究データ管理のためのサービスを 2020なことはあるのではないかと思います。

年後半か ら提 供してい こう としてい ます 。名前は●フロア 2

国際共同研究などで例えば大きな加速器のデータを入れようというのではなく、これをもう少し運営サイドに使えないかと思ったのですが、外国人の研究者が自由に使えるようなものになるのでしょうか。

●込山

国際共同研究における運営や教育にお使いい

ただいても研究推進の目的に合致しますので、お使いいただけます。システム的には既に海外からも同じプ（図 12）

National Institute of Informatics

ラットフォームに入っていただいてデータ共有の空間

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研究データ管理サービスの概要と利用事例の紹介を作れるようになっています。ただ、安全保障貿易に係る機微技術管理の規定、あるいはヨーロッパ国籍の方やヨーロッパからアクセスする方は EU 一般データ保護規則（GDPR）に従うなど、法的な問題は残っています。システム的には今すぐにでも可能ですが、大切なのは研究データ管理に関するルールをどうつくるかということです。

●フロア 2

そのルールはどこかで議論されているのですか。

●込山

研究所あるいは大学ごとにそういうルールがつくられて、共同研究の中でどうデータ共有をすればよいかというポリシーが組織ごとにできてくるのではないかと考えています。もちろん、大きなコンソーシアム等で議論していく必要はあると思います。
実験レベルの話ですが、一つこぼれ話があります。
学内のストレージで共同研究をしてもよいと認めている、一番ポリシーが緩い大学のストレージを使い、みんなでそこに預けるということが過去の RDM の実験
では起こっていました。

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