研究データポリシーを何のために策定するか？
―国の誘導とAXIESガイドラインのインパクト

AXIES2021 研究データマネジメント部会「大学での組織的RDMフレームワーク－実践と洗練」
2021年12月15日

国立情報学研究所
船守美穂

国の誘導とAXIESガイドラインのインパクト1

「大学における研究データポリシー策定のためのガイドライン」（AXIES）2021年7月
 大学において研究データポリシーを策定するにあたっての考え方や手順をとりまとめ。
目次
1. 利用にあたって
2. ポリシー策定するにあたって
3. ポリシーの類型
4. ポリシーの項目と検討の視点
5. ポリシー策定のプロセス
 大学ICT推進協議会（AXIES）
Source: 大学ICT推進協議会「大学における研究データポリシー策定のためのガイドライン」（2021）
https://rdm.axies.jp/sig/70/

2

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

3

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

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

第三回WS
参加希望者
10名以上で開催予定

4

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

専門職・中間職系

URA系, 2

（技術職員、IR/URA、他）, 4

教員・研究系, 6
研究推進系, 6

図書館系, 3

事務職系, 8

情報基盤系, 3

これまでRDMに関わらなかった層が参加！

国の誘導とAXIESガイドラインのインパクト 評価できる点
 これまで関心の低かった研究データ管理について、俄然、多くの大学が関心を抱いた。
 これまで引き込むことの難しかった研究推進部やURAが主体的に参加するようになった。
 情報が僅少のなか、AXIESの蓄積が生きた。

 課題

そもそも国の文書にポリシー策定の必要性や記述すべき内容がクリアに記述されていない！

 ポリシー策定が目的化し、研究データ管理に繋がらない気配 「何のためにポリシーを策定するか」が不明確のまま、先行大学のポリシーがそのまま利用される気配
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研究データポリシーの類型と付属文書7

研究ＤＰのパターン① オープンサイエンス型ＤＰ② コンプライアンス型ＤＰ③ 折衷案型a.

研究公正に関わる規定やポリシー（「研究データ10年保存ルール」）

b.

機関リポジトリに関わるオープンアクセスポリシー

c.

その他

先行大学の研究データポリシー
 京都大学 研究データ管理・公開ポリシー
 研究者情報整備委員会 承認（2020.3）

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

いずれもオープンサイエンス型
だよ！

 東京工業大学
 研究データポリシー
 問合せ先:研究推進部情報図書館課電子図書館グループ
9https://icts.nagoya-u.ac.jp/ja/datapolicy/

10

大学においてRDMが実施に移されるまでポリシー策定で満足しないことが大事！

研究データ解説
ポリシー
・補足

全学
アクション
プラン 部局
実施要領

研究データ戦略※ ポリシー策定と、RDM実践の順番を逆、または並行して実行することもOK。
実践があることで、ポリシーが明確になることあり。11

研究データポリシーを何のために策定するか？

12公的資金による研究データの管理・利活用に関する基本的な考え方について
研究データ基盤システムを中核としたデータ・プラットフォームの構築〇研究データの公開・共有を推進、産学官のユーザがデータを検索可能〇ムーンショット型研究開発制度における試行(2020年度開始）、その後、次期SIPに導入
全ての公募型の研究資金の新規公募分に導入(2023年度まで）

アカデミア、産業界等

研究データを検索・利活用

大学・研究機関等

様々なデータ・プラット
フォーム

研究データ基盤システム（NII Research Data Cloud）

2020年度に本格運用開始

バイオ、マテリア
ル等の重要戦略分野のデー
タ・プラットフォーム

国立情報学研究所（NII)

研究データ
資金配分
機関
公募型の研究資金

研究者が付与

メタデータ
※

収載

検索・利用管理・保存

公開・蓄積
次期by

※データの説明、管理者、共有・公開・非公開の区別等の研究データの概要を示す情報

SIP等の分野間
データ連携

連携を推進

EBPMのためのシステム

欧州等の海外のプラットフォーム

高度化・一体的運用

ＳＩＮＥＴ（大学間等の高速通信ネットワーク）13日本の大学の研究データポリシーに求められること国からの要求大学側のニーズ

 オープンサイエンス理念提唱の必要性

 研究データの管理 そうでないと、研究データの公開が進まない
 そうでないと、前向きのポリシーとならない• DMP、メタデー
タ付与

 研究データの結局、利活用（公開） OS型とコンプラ型双方の視点が必要

 研究データの管理・公開の機関としての対応必要性
 これまで、研究データの管理は完全に研究者任せ
 しかし、近年、機関が責任を持つべきコンプラ案件勃発

データガバナンス

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

 データ管理に対して，組織として，明確な理念のもとに体制を構築し，具体的に実施するようにすること。
•機関におけるデータ管理の重要性が認識されるようになり，近年使われるようになった概念。

 大学におけるデータガバナンスはもっぱら「機関データ（人事，財務，教務データ等）」を対象とする。
 部署間のデータの整合性の担保や，エビデンスに基づく意思決定，データセキュリティ，コンプライアンスなどを目的する。
 担当部署： IR室、情報基盤センター等
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データガバナンス…C-Officer＋四役
 データオーナー
 データ所有者。大学の機関データについては学長あるいは大学当局。

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

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

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

 Chief Data Officer (CDO) 機関におけるデータガバナンスの実施を総括する。大学ではIR室を兼ねる場合がある。
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大学のデータ管理における研究データと機関データの考え方の違い データ生成者と研究データ
 対象

データ生成者と機関管理の責を負う者が不一致• 研究の過程で収集・生成されるデータ

 データ生成者• 研究者

 データスチュワード• 研究者や研究支援者

 データオーナー• 研究者または、大学当局が担う場合もあり機関データ管理者が基本的に一致 対象• 大学運営の過程で収集・生成されるデータ

 データ生成者• 大学事務部署の職員

 データスチュワード• 大学事務部署の部課長、職員

 データオーナー• 学長または、大学当局
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なぜ研究ＤＰが必要か
 研究データに対する機関の責任を明確にするため研究者は既に研究データを管理している

「研究データの機関管理」方法の提案

日本型の研究データ機関管理（イメージ）「機関と研究者」の協力関係の上に成り立つ研究データの機関管理

協力関係

利活用促進

研究者

機関

研究データ管理
可能な限りの共有・公開機関にレポーティング管理の環境整備
共有・公開の環境整備
コンプライアンス対応

コンプラ対応DMP、根拠データ

社
会
研究者も機関の一員と位置づけると良い！

「機関と研究者」の協力関係の上に成り立つ研究データの機関管理とすることで、米国コンプライアンス型の「機関は研究データのオーナー、研究者は管理者」という図式を回避する。
• そもそも、無体のデータには所有権が認められないため、この考え方の方が適切。



このイメージでは、研究者も機関の一員と位置づけるため、研究者は自分の手元に研究データを置いておくことができる。



ただし、機関は「研究データとその管理」の実態を把握していなければならないため、研究者は機関に対して最低限のレポーティングする必要がある。また、緊急時には、研究データをすぐに提供できなければならない。

①管理基盤 GakuNin RDM■ホーム画⾯

研究毎にデータ管理⽤の研究プロジェクトを作成可能■メタデータ（DMP）登録画⾯

公的資⾦による研究データのメタデータ登録やデータ管理計画 (DMP)の提出⽤データの作成が可能【開発中】■ファイル管理画⾯

研究室内や共同研究者とデータ管理・共有しバージョン管理、研究プロジェクトの階層管理も可能■データ証跡管理画⾯

証跡管理機能で保存したデータの不正な書き換えや削除を検出。
研究不正の防⽌に有効28

研究データの機関管理（イメージ）「機関と研究者」の協力関係を取り持つGakuNin RDM
eRad

研究成果発表ごとの根拠データ
研究プロジェクトごとの研究データ

コンプライアンス
対応時に内容確認

常時の研究データ管理研究者

研究データ管理計画
（DMP）

社
会

利活用促進

機関

コンプラ対応Data
機関
Supplement
リポジトリ

機関提供の研究データ管理基盤
 研究者は、日々の研究活動をGakuNin RDM上で行うことで、無意識のうちに「研究データの機関管理」を実現。
 機関は、GakuNin RDMを提供し、その中で研究データが管理されることにより、「研究データの機関管理」の体を保つ。
• 機関は、コンプライアンス対応時にのみGakuNin RDM内のファイルに強制的にアクセス可能 ①DMPと②根拠データは、研究プロジェクトのサブフォルダとして管理し、将来的には研究プロジェクトの外形情報（助成情報、期間、メンバー、タグ等）が転写可能とする。

国際誌

機関外の共同研究者

「大学における研究データの機関管理」WG（案）以下などを具体化① 「日本型の研究データ機関管理」のあり方⇒ 機関と研究者の協力に基づく機関RDM、システム利用による機関RDMの半自動化② 研究データ機関管理の要素⇒ DMPを通じた機関RDM、DMP（メタデータ）を通じたeRad対応、研究成果と根拠データの公開、緊急時の機関による証跡データ利用 等③ ②要素実現に必要な機能④ ③のGakuNin RDM実装イメージ

全国共通機能として検討予定

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