大学の研究データガバナンスを支えるポリシーとインフラ
AXIES2022 研究データマネジメント部会
大学における研究データガバナンスを考える
2022年12月15日
国立情報学研究所 船守美穂

自己紹介


東大・理・地球惑星物理学専攻 修士



三菱総研 科学・技術研究ユニット 研究員



文科省 大臣官房国際課国際協力政策室 調査員



政研大 国際開発協力サポートセンター



東京大学本部 特任准教授（IR担当）
 国際連携本部→評価支援室→教育企画室

現職
 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 准教授

船守美穂

専門
 大学マネジメント、高等教育政策
 学術情報流通政策、オープンサイエンス、デジタル時代の高等教育のあり方

Outline
1. プロローグ：データ駆動型科学の時代と高まる大学の責任
2. NII/大学における研究データポリシーの策定
ー アクショナブルなポリシーに向けて
3. データ駆動型科学に向けてー データプロフェッショナルと組織的支援事例

1

プロローグ：
データ駆動型科学の時代と高まる大学の責任

実験科学
理論科学

計算機科学
データ集中科学4研究活動におけるデジタルデータの氾濫

データ収集時データ加工・解析
・可視化

データ保存時5グローバル化と協働作業
 インターネットの出現により、国際共同研究の機会が拡大 情報の共有・保存のためのプラットフォーム オンライン・コラボレーションのプラットフ
ォームSource: Open Science Framework
https://cos.io/our-products/open-science-framework/(last accessed 2017/12/4)

6

欧州・地中海 植物保護機関（国際機関）〈データベース〉
 国際植物防疫条約（IPPC）に基 • EPPO Global DB & EPPO codes
Standards on Efficacy
づき、欧州・地中海地域51カ国 • EPPO
Evaluation of Plant Protectionについて設置された、植物保護 Products• PQR - EPPO database onの協力・調和機関。
quarantine pests• EPPO database on Diagnostic
 事務局は20名程度だが、研究expertise• CAPRA (Computer Assisted Pest
者は計4500名規模。
Risk Analysis)
Pest Reporting System
 各観測点における植生や害虫、 • EPPO
(restricted access)
天候等の情報をデータベース化。 • EPPO Plant Protection Thesaurus

 各種基準や標準のガイドラインを作成。
Source:EPPO・Damian Griessinger氏（IT担当）より情報入手〈EPPO標準〉• EPPO Standards on plant
protection products（３標準）• EPPO Standards on phytosanitary
7
measures（10標準）NFFA-Europe

nanoscience foundries & free analysis
 EU内の複数の測定機器により得られた測定値を一つのリポジトリに集め、データ統合、
解析するツールを提供する。
（利用場面）
 一研究者が特定サンプルの計測のために、複数の施設を利用。データをNFFAのデータリポジトリに保存。
 研究グループがデータを共有、共同解析
 他の研究者が、研究データを利用、解析(X線回折、NMR、質量分析、電子顕微鏡、微細加工・・・)
Source: カールスルーエ工科大学Rainer Stotzkaより情報入手

8

ESFRIにおけるe-インフラの重視

前ESFRI議長 John Womersley

A lot of the research infrastructures
are really data infrastructures or
networks that bring together
datasets from existing facilities orlarge single-sited infrastructuresthat generate very, very large
amounts of data. It is no longer
possible or sensible to simply lookat the facility without also
considering the data handling.

The emerging “e” component ofresearch infrastructure ESFRI: The European Strategic Forum for Research Infrastructures 欧州域内において戦略的に整備・運営していくべき研究インフラについて欧州連合理事会に助言する、極めて影響力の大きい機関

NordForsk, “The emerging “e” component of research infrastructure,” 2016.10.2.
<https://www.nordforsk.org/en/news/the-emerging-201ce201d-component-of-research-infrastructure>9研究自動化（ARW）
Automated Research Workflow
 ARWは研究プロセスを大幅に加速する。また、研究の再現性なども確保する。
 このため、ARW推進のための情報資源や情報技術の開発が必要である。
 ARWは、異分野の研究者やデータプロフェッショナルの協働（チームサイエンス）を必要とするため、多様な研究貢献を評価するインセンティブが必要である。
 さらに、個人情報の取扱い等、法制度や技術的課題の解決が必要である。

National Academic of Sciences, Engineering, and Medicine: “Automated Research Workflows for Accelerate Discovery: Closing the10Knowledge Discovery Loop”, The National Academic Press, 2022. Available: https://doi.org/10.17226/26532

日本のRDMを取り巻く動向
 オープンサイエンス推進に向けた全般的合意
 研究助成機関や国際学術雑誌によるRDMの要求
 研究不正防止のための「研究データ10年保存
ルール」
 「研究再現性の危機」への対応
 データ集中科学への対応
 Society 5.0の推進⇒ 研究データを共有・公開することで実現

11

オーストラリア国立大学へのサイバー攻撃と情報流出（2019）
以来、豪州の一部の大学は教職員に自身のストレージの購入を認めていない。

1. Canva
2. Optus
3. ProctorU
4. Australian National University (ANU)
5. Eastern Health オーストラリア国立大学は2019年、大規模なサイバー攻撃に遭い、19年分の教職員及び学生の個人情報が流出したとされる。
 サイバー攻撃の手口は非常に巧妙に仕組まれたものであり、電子メールのクリックすら必要としなかった。犯行は6週間に及んだとされる。

 被害の規模は不明とされるが、中国への機密情報流出も懸念されている。
12

大学にとっての研究データ管理の必要性
 情報流出や研究不正などの問題が起きたら、大学がコンプライアンスの観点から対応しなければならない！
研究データも大学の責任？
研究データのことは研究者に任せていたのに13

2

NII/大学における研究データポリシーの策定
ー アクショナブルなポリシーに向けて
機関の研究データ
ガバナンスを保つ

「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）
 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「学術機関における研究データ管理に関する提言」（2021）
https://rdm.axies.jp/sig/70/

15

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

16

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
17https://icts.nagoya-u.ac.jp/ja/datapolicy/

18

19

https://icts.nagoya-u.ac.jp/ja/datapolicy/commentary/

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
解説
データ
・補足
ポリシー

全学
アクション
プラン

部局
実施要領

※ 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。20

NII研究データポリシー（ドラフト）所長からのリクエスト
1. 理想のポリシーを策定し、全国で参照可能として欲しい
2. 折衷案型で、①機関のコンプライ
アンスと、②研究データの共有・公開の促進をして欲しい「理想のポリシー」の解釈
1. 機関の研究データガバナンスを規定するものとして策定
2. 具体性のあるアクショナブルなポ
リシーとして策定① 基本方針② 研究データの管理・公開枠組み

NII-RDP
構成
前文
I. 基本方針
1. ポリシーの目的

II. 機関の研究データの管理・公開枠組み
6. 管理・公開枠組みの全体像

2. 本ポリシーの適用範囲

7. 機関における研究データの管理

3. 研究データ管理・公開の基本的な考え方

8. 研究者が研究利用した研究デー
タの共有・公開の促進

4. 機関と研究者の協力の原則と責任分担

9. 組織的に整備される研究データの機関提供と利活用の促進

5. 機関の研究データに関わる責任体制

10.研究データの確実性等に関わる
環境整備

III. 関連付則
11. 研究者等が機関を離れる場合（用語の定義）

NII-RDP: 基本理念等
学術の発展・継承
基本理念

研究データの適切な取扱い

前文、第1条（ 管理・ 公開の要件 ）

基本的
考え方

機関の研究データガバナンスの構築・維持A コンプライアンスおよび説明責任を全う

研究データの長期保存と利活用の促進

C 研究データの共有・公開、
長期保存と機関提供

B 可能な限り確実な研究データの取扱い
B1 研究データの確実な管理と保全

B2研究データおよび関連情報の保護B3 研究公正、
研究再現性への配慮

第3.条（ 管理・ 公開の指針 ）D 利活用の促進や管理負担低減を念頭においた
研究データ管理・公開枠組みの工夫

F 研究データの機密性や国・機関・研究者の利益に配慮した、
公開の範囲や共有・公開手続き

E 機関と研究者等との協力と信頼関係に基づき、両者の責任において研究データを管理・公開

第II章（7-10条）

NII研究データ管理・公開枠組み② 研究者が研究利用した研究データの共有・公開の促進③ 組織的に整備された研究データの機関提供と利活用の促進• 研 究 データ の管 理 ・ • 研 究 データ の共 有 ・
公開
保存（発信媒体不問）（DMP作成・報告）• 研究データの責任ある機関提供• 研 究 データ 管理・ 保 • 研 究 データ 共有・ 公開のための環境整備
存のための環境整備• 研究データ 提供・利活用拡大への配慮① 機関における研究データの管理研究者
機 関• コンプライアンス対応④ 研究データが可能な限り確実に取り扱われるための環境整備
B1 研究データの確実な管理と保全

B2研究データおよび関連情報の保護B3 研究公正、
研究再現性への配慮

NII-RDP: 対象とする研究データ（研究データの定義）

適用
範囲
第2条

研究データとは、研究を目的として収集、生成、加工、利用（以下、研究利用）された
データを指す。
研究データには、当該研究データの説明資料やその取扱いに関わる手続きの情報、
ライセンスや権利に関する情報、これを生み出すに至った研究プロジェクト等の関連資料全般を含むものとする。
2.2条 機関において

2.3条 機関において管理する研究データ共有・公開される研究データ①－③の研究データについて、機関としての研究データガバナンスを保つ。

①－④のうち、共有・公開するに適し、かつ、
学術の発展に資する研究データについて、長期的な共有・公開に配慮する。

① 機関に雇用関係にある者が、研究利用した研究データ② 機関に雇用関係にないが、機関の制度を用いて機関に受け入れている者が、研究利用した研究データ
 院生、JSPS特任研究員、インターン等③ ②以外で、機関に雇用関係にない者が、外部資金により機関において実施される研究等において研究利用した研究データ
 外来研究員、名誉教授等① 機関において生み出された研究データ（2.2条①②内）② 機関において研究利用された①以外の研究データのうち、共有・公開するに適すると判断されるその他の研究データ（2.2条①②内）③ 機関において収集、あるいは機関に寄託され、組織的に整備された研究データ④ 機関において共有・公開するに適すると機関が判断するその他の研究データ

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
第4条
第7条

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

ＤＭＰ



利活用促進
コンプラ対応社
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。

DMP →DMR
DMR

Data Management Recordの提案
大学の研究データガバナンスは、
計画ではなく、
研究データの取扱いに関する記録で担保される

機関における研究データガバナンス...必要要件（観点）① セキュアな研究データ管理と保全② 法・規則・権利関係等の遵守③ 研究データの適正管理・利用④ 研究公正・研究再現性への配慮⑤ 研究成果等の長期保存と共有・公開

機関における研究データガバナンス...DMRの記録項目
1. 利用ストレージに関わる記録（①）
2. ファイルの入出力・編集記録（①④）
3. 研究に関わる機関内の各種手続きの記録（②）
4. 研究プロジェクト等内の研究データ管理体制・権限に関わる記録（③）
5. 研究データ入手・加工・解析・長期保存・利用提供に関わる記録（②③④）
6. 研究成果に関わる記録（⑤）

機関における研究データガバナンス...研究DGの観点と、DMR項目の関係性
研究データガバナンスの観点① セキュアな研究データ管理と保全② 法・規則・権利関係等の遵守③ 研究データの適正管理・利用④ 研究公正・研究再現性への配慮⑤ 研究成果等の長期保存と共有・公開DMR項目
1. 利用ストレージに関わる記録
2. ファイルの入出力・編集記録
3. 研究に関わる機関内の各種手続
きの記録
4. 研究プロジェクト等内の研究デー
タ管理体制・権限に関わる記録
5. 研究データ入手・加工・解析・長期保存・利用提供に関わる記録
6. 研究成果に関わる記録

NII-RDP:研究データに関わる研究者の手続き
研究プロジェクト等
準備期間
研究データの入手・生
成時

研究プロジェクト等実施期間中
研究プロジェクト等
終了時・終了後
研究活動中
研究成果発表・公開 研究データの長期保時存・利用提供時・研究データ入手のた ・研究データの利用 ・研究成果（研究デー ・長期保存・利用提供 ・研究プロジェクト等
めの権利関係等手続 （加工、解析）
タ含む）に関わる権利 する研究データに関 に関わる文書管理・研究プロジェクト等 き等の再確認・整理わる権利等の再確
認・整理・ファイル・ストレージ開始のための機関内 （ライセンス、共同研 ・研究データの管理・手続き
究契約、情報提供同 保存
・研究成果メタデータの整理（研修、審査、誓約書 意書等）の機関リポジトリへの ・長期保存・利用提供等）
登録
する研究データの管・入手した研究データ
理・保存の委任・研究プロジェクト等メ の権利・帰属・利用等
・研究成果の公開（研ンバーと役割の確定 の整理
究データ含む）・長期保存・利用提供（研究データの提供者
する研究データのメタ
生成者、利用者）
・研究公正用研究成 データの機関リポジト
果の保存（研究データ リへの登録
10年保存）
・研究再現性担保に・研究再現性担保に 必要な情報の保存
必要な情報の保存

研究データ管理記録（ＤＭＲ）

・ストレージの確保

1. 利用ストレージに関わる記録
2. ファイルの入出力・編集記録
3. 研究に関わる機関内の各種手続きの記録
4. 研究プロジェクト等内の研究データ管理体制・権限に関わる記録
5. 研究データ入手・加工・解析・長期保存・利用提供に関わる記録
6. 研究成果に関わる記録

研究活動を記録するDMR
データ
取扱情報
入力

研究助成
確定

DMR

研究活動実施（データ生成・加工・解析）（研究Proj.開始フェーズ）

研究
Proj.
情報

データ
取扱
情報

データ
公開・
長期保存

（研究フェーズ）

保存領域

割当
情報

研究データ
生成・加工・保存記録（証跡保存含む）

DMR
記録開始

eRad

- Proj.情報- 研究者情報- 共同研究者情報
研究データの取扱いは、できるだけ自動的に記録
するよ

研究成果
発表

学内手続き
- 研究公正誓約書- 研究倫理審査- 利益相反、機密情報- 情報セキュリティ

GakuNin RDM
ストレージ

研究
Proj.
終了

機関の
文書管理に
移行

（研究終了フェーズ）

研究成果

データ
公開・

記録

長期保存

記録

機関リポジトリ
ストレージ

データ
保存・凍結

移行
記録

DMR
記録終了

GakuNin RDM
ストレージ

研究成果情報- Researchmap- 研究者総覧- WoS, Scopus※ 各種のシステムを連携することにより、一度入力した情報は各所に反映されるように配慮

第5.3 条NII-RDP: 研究データ管理の責任体制
① 機関最
高責任者：
所長
② 機関責任者：
副所長（研究担当）③ 事務責任者：
総務部長（社会連携室と企画課の連携による）
研究室内の
管理体制

④ 研究データ管理の責任者：

研究代表者、研究データ管理責任者

研究者による研究データ管理責任の原則
自身の関与する研究プロジェクト等において研究利用される研究データの管理および管理体制の整備に責任を有す。

⑤ 研究データ管理基盤の責任者：
所内LAN

研究プロジェクト等において研究利用される
研究データの管理

第5.1 条NII-RDP: 研究者の研究データ管理責任の原則
研究者が機関の研究データ基盤を利用する場合研究者が機関の研究データ基盤を利用しない場合

研究データ管理責任者

研究データ管理責任者

第5.1 条研究者

作成、保持、機関と共に管理管理責任

研究ﾃﾞｰﾀDMR

 研究者は、個人研究／グループ研究の別に関わらず常に、自身が研究利用する研究データの管理に責任を有する。
 研究者は、自身の研究データ管理の責任を全うするために、自身が研究利用した研究データ及び、その取り扱いに関する記録を機関と共に管理し、自身が研究利用した研究データについて説明できる必要がある。

定期的に機関に共有研究ﾃﾞｰﾀ
DMR

機関

研究データガバナンスのための閲覧・保存

研究データ管理基盤の提供

研究データガバナンスのための閲覧・保存

研究データ管理
基盤の提供

機関

機関の
研究データ基盤

DMR

外部ストレージ

作成、保持、機関と共に管理

管理責任

研究データの
機関管理研究ﾃﾞｰﾀ研究者※ 機関は、機関の研究者の研究利用した研究データについて、 機関の責任体制をとる。（5.3条）

第5.1条
第5.2条

NII-RDP: 研究室／研究課題内の研究データの管理体制
研究室／研究課題

任命

個人研究
研究データ管理責任者

研究代表者

研究データ管理責任者

第5.2条①研究プロジェクト内の研究データ管理の統括②研究データ管理責任者の任命・統括

プロジェクトA
研究データ管理
責任者

研究者

研究者

作成、保持、機関と共に管理

管理責任

メンバーの
・研究データ管理の監督
・研究データの取扱権限の管理

研究者

任命

研究室主催者、研究代表者

プロジェクトB

研究者

研究者

第5.1条

①研究データ管理責任の原則②研究データ及びDMRの作成・保持

研究データの
機関管理研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ

DMR

DMR

DMR

DMR

DMR

研究データガバナンスのための
閲覧・保存

機関

第5.2条

①プロジェクトメンバーの研究データ管理を監督②プロジェクトメンバーごとの研究データの取扱い権限の管理研究ﾃﾞｰﾀ

研究データ管理基盤の提供

研究データ管理責任者

機関①機関の研究データの管理、説明責任②研究データとその管理記録を機関管理
・研究データ管理基盤の提供
・研究データガバナンスのための閲覧・保存

NII-RDP: 機関横断的研究グループの研究データ管理体制
第5.4 条研究代表者が機関の研究者ではない場合

機関横断的な研究課題
研究データ管理
責任者

研究代表者
研究者

作成、保持

研究者
研究者

研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ

DMP

DMP

DMP

DMP

定期的に

研究データ管理基盤の提供

研究データガバナンスのための閲覧・
保存

DMR

機関の
研究データ基盤

機関に管理

研究データの
機関管理研究ﾃﾞｰﾀ機関

外部ストレージ

研究ﾃﾞｰﾀ

第5.4 条※ 機関は、機関の研究者の研究利用した研究
データについて、 機関の責任体制をとる。

NII-RDP: 機関横断的な研究課題内の研究データの管理体制
第5.5 条研究代表者が機関の研究者である場合

機関横断的な研究課題
研究班A

研究課題全体の研究データ管理を統括（主にメンバーのアクセス権限）

研究班B

研究代表者

研究班C

研究班D（=企業D班）
研究データの利用等に特別の定めがある場合

研究課題内
管理

研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ

DMP

DMP

DMP

DMP

外部ストレージ

機関管理研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ研究ﾃﾞｰﾀ

DMR

DMR

DMR

DMR

縛りが強い研究データポリシーの所属機関にいる研究者
縛りが弱い研究データポリシーの所属機関にいる研究者
研究データポリシーを持たない所属機関にいる研究者※ 機関は、①機関の研究者の研究利用した研究データについて、 機関の責任体制をとる。また、②研究課題全体について、一定の責任を負う。
※ 機関外のメンバーの研究データについては原則、当該メンバー所属機関が責任を有す。

研究データ管理の二重構造
 機関としての研究データガバナンス
 主に、機関が雇用する研究者の研究データについて責任を負う。
① 研究データと研究データ管理記録（DMR）の管理・保存② 機関としてのコンプライアンス、説明責任

 研究課題としての研究データ管理
 主に、研究課題内における研究データの利用を管理する。
① 研究データへのアクセス権限・帰属等の管理
 情報漏洩への対応含む② 研究データの共有・公開、利活用、長期保存
 研究助成機関（DMP）からの要請

NII研究データポリシーに関わる
今後のスケジュール（予定） 2022.12－2023.1

 NII-RDP第一稿をとりまとめ 2023.1－2023.2

 NII内外からコメント募集

 2023.3

喜連川所長の在任中に取りまとめないと

 所内承認プロセス

 2023.4
 NII-RDP（確定版）公開41

3

データ駆動型科学に向けて―データプロフェッショナルと組織的支援

データ駆動型科学の促進…組織的な支援事例①…研究データ管理・保存・記録環境の提供
組織的支援

研究者のメリット セキュアな保存環境

 ストレージ
 研究データ管理基盤
 DMR ツール
 機関リポジトリ
メタデータ集約・管理
知識ベースの構築

データ検索基盤

検索・利用

解析用
計算機

海外の
研究データ
公開基盤

ORCID

次期

研究に
専念
できる！

by

成果論文

管理・保存

公開・蓄積

データ管理基盤• データ収集装置や解析用計算機とも連携• 研究遂行中の研究データなどを共同研究者
間やラボ内で共有・管理• 組織が提供するストレージに接続した利用が可能

 半自動の研究データ管
理記録環境

分野別
リポジトリ

DOI

アクセスコントロール

実験データ
収集装置

 容易な研究データ管理
環境 永続的な研究データ公開環境

NII Research Data Cloud• 機関リポジトリ＋分野別リポジトリやデー
タリポジトリとも連携• 研究者や所属機関、研究プロジェクトの情報とも関連付けた知識ベースを形成• 研究者による発見のプロセスをサポート

 バックアップ、セキュリ
ティパッチの手間いらず

研究データ

機関向け研究データ管理

データ公開基盤
非公開
Hot
Storage
Cold
Storage

共有
Hot
Storage
Cold
Storage

公開
Hot
Storage
Cold
Storage

長期保存対応ストレージ領域• データ管理基盤における簡便な操作で研究成果の公開が可能• 図書館員やデータキュレータによる、メタ
データや公開レベル統計情報などの管理機
能の提供

直結
19

43

データ駆動型科学の促進…組織的な支援事例②…解析ツール、データガバナンス機能の提供
組織的支援

研究者のメリット

 解析ツール
 解析ツールと研究データ管理機能の連携
 研究活動時のデータガバナ
ンス機能
 e-ラボノートブック
 ビジュアル化ツール
datasetReadme etc.

datasetdatasetContact
Contributer
Project
Security
Privacy
Resource
Cost…

metadata

code
metadata

DMP

出力 デジタルスキルの底上げ 解析過程の自動記録と研究データ管理 優れたビジュアル化
カッコ
イイ！

code

検証

data

研究記録出力

data

検
証

検
証

検
証

検
証

Analysis

Writing

検証

検証

Curation

Publication

公開

非公開
Planning

検証・・・

 解析ツールの自己調達
不要

Experiment

Collaboration

データ管理基盤

Preservation

データ公開基盤

44

チームサイエンスを必要とするARW分野の研究者
データサイエンティスト

みんなの協力が必要。
でもそのためには各自の貢献が適切に評価される必要がある！

コンピュータ科学者
データエンジニア
ソフトウェア開発者
ビジュアル化専門家
データキュレータ
National Academic of Sciences, Engineering, and Medicine: “Automated Research Workflows for Accelerate Discovery: Closing the45Knowledge Discovery Loop”, The National Academic Press, 2022. Available: https://doi.org/10.17226/26532

データ駆動型科学の促進…データプロフェッショナルの育成・活用

データの取扱・解析に係わる
データプロフェッショナル
データの共有・公開に係わる
データプロフェッショナル

European Commission, “Strategic Research and Innovation Agenda (SRIA) of the European Open Science Cloud (EOSC)”, Version 1.0 21 June 2021
https://eosc.eu/sria

46

世界に広がる リサーチエンジニア
大学 ICT 推進協議会 提言「多様な教育研究活動の高度化を支える
大学 ICT 基盤の 集約化・共通化・協働化～コロナ時代における大学のデジタルトランスフォーメーションに向けて～」（2020年12月）【2030年の大学情報環境】
1. 運営母体としての大学間協働事業体
2. 大学経営における柔軟な情報戦略
3. ICT 人材・キャリアパスの多層化
大学間だけでなくICT に係る民間企業との人材環流が進み、従来にはなかった博士号を有する「リサーチエンジニア」と呼ばれる新しい職種が生まれている。各大学のICT基盤を支える
人材がより豊富な経験を積み大学間で知見を共有し、国内外の研究開発コミュニティとも繋がった結果、大学全体のICT環境の改善が継続的に推進されている。CIOやリサーチエンジニ
アだけでなく、利用者支援人材を含むICT 環境整備に必要となる様々な人材ポートフォリオが整備されている。その結果、大学や企業を渡り歩きながらキャリアアップする組織的に裏打ちされたキャリアパス等、多様な人材が育成されるキャリアパス
が形成されている。

4. 国際通用性の担保

Nature, “Why science needs more research software engineers”, 2022. Available: https://www.nature.com/articles/d41586-022-01516-2
https://society-rse.org/community/rse-groups/
https://axies.jp/report/publications/dxtf/

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データ駆動型科学の促進…組織的な支援事例③…データ取扱いに関わるコンサルティングの提供(1)
組織的支援

研究者のメリット

 全学センターによる支援事例：

モナシュ大学eResearchセンター
 約40名のデータプロフェッショナルを配備
 学内2000の研究プロジェクトにコンサルティング提供
 データの取扱いについて個別対応をするうちに、デー
タの管理・保存・伝送・解析・可視化・共有等の技術において分野横断的な共通項を見いだすに至る。

 きめ細やかな支援享受 デジタルスキルの底上げ
 研究のスケールアップ
助かる！

 大型計算機/情報基盤センターによる支援事
例：豪州複数の大学において実施
 大型計算機の利用について助言や人材派遣
 データの管理・保存・伝送等について助言

パートナーシップ

 学内複数の計算機リソースと大型ユーザのデータファ
ブリックを合理化

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データ駆動型科学の促進…組織的な支援事例④…データ取扱いに関わるコンサルティングの提供(2)
大学Aのコア
ファシリティ

大学Bの
コア
ファシリティ

大学Cの
コア
ファシリティ

大学Dの
コア
ファシリティ

大学のコアファシリティに、データの取扱いに関わるコンサルティングの提供
事例：Microscopy Australia
1. 全国大学の共用研究機器としての顕微鏡類とユーザのマッチングサービス
2. 顕微鏡類を扱う全国大学のコアファシリティに対して、データの取扱いに関わる
ガイドライン策定、コンサルティング、人材派遣。

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豪州研究データコモンズ
Australian Research Data Commons（ARDC）
 ARDC：データに関連する標準やスキル、研究基盤を整備することにより、豪州研究コミュニティと産業界の研究競争力につなげることを目的として、2018年に設置される。
 豪州協働型研究基盤戦略（NCRIS）の一部として位置付けられ、2021年度の予算は3910万豪ドル。
 学術界と産業界にサービスを提供し、豪州の研究データ及びe-リサーチの国際的優位性を形成する。

EOSCと違って一国型モデルだから
日本も参考にしやすい

https://ardc.edu.au/about-us/our-impact/

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EOSC戦略的研究イノベーション課題（SRIA, 2021）

データとインフラ整備だけでなく、ポリシーやガイドライン、人やコミュニティ形成に注力していることにポイントあり！

European Commission, “Strategic Research and Innovation Agenda (SRIA) of the European Open Science Cloud (EOSC)”, Version 1.0 21 June 2021
https://eosc.eu/sria

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データ駆動型科学とオープンサイエンスを推進するためにE-インフラ
ツール
ポリシー
ユーザ

E-Research

ガイドライ
ン

コミュニティとして制度整備できるといいね！

コミュニティ

情報共有、制度整備

機関支援
体制

データプ
ロフェッ
ショナル

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参考情報

豪州大学の学内DMP導入の経緯
1. 豪州研究助成機関が、研究者ではなく、機関に対して「責任ある研究実践」を求めた。
 Australian Code for the Responsible Conduct ofResearch 2018
2. また、付随して、機関における研究データ管理のガイドを提示した。
 Management of data and information in research
3. これらにDMPは言及されていないが、一部の大学はDMPを機関内に導入することにより、機関のデータガバ
ナンスを構築しようとしている。
4. なお、現状では多くの場合、研究者ではなく、（研究開始の条件として）大学院生にDMP作成を義務化している。
https://www.nhmrc.gov.au/about-us/publications/australian-code-responsible-conduct-research-2018

Management of data and information in research—a guide supporting the Australian Code for the Responsible
Conduct of Research

2. Responsibilities of institutions

2.1 Provision of training for researchers
2.2 Ownership, stewardship and control of research data andprimary materials
2.3 Storage, retention and disposal
2.4 Safety, security and confidentiality
2.5 Access by interested parties
2.6 Facilities

3. Responsibilities of researchers

3.1 Retention and publication
3.2 Managing confidential and other sensitive information
3.3 Acknowledging the use of others’ data
3.4 Engagement with relevant training

https://www.nhmrc.gov.au/about-us/publications/australian-code-responsible-conduct-research-2018

シドニー工科大学のDMP（例） Project People Ethics and Security

 Data Retention and Disposal

 Minimum retention period
 Data steward
 Commitments to destroy dataprior to end of retention period

 Information Security
Classification(public/internal/sensitive/confi  Access and Rights
 Copyright and intellectual
dential)property owners of data Research involves:
created in project Human participant data
 Use of animals
 Access after the project: Use of secondary or third-party
 Ethics approval needed (y/n)
data Data Collection and Storage Attach ethics approval, licenses
 Data collection methodology  Research Workspace File type, file format
 Storage location
https://www.lib.uts.edu.au/services/services-for-researchers/manage-your-information-and-data
https://www.youtube.com/watch?v=5uuvhPdcsqs&t=128s

シドニー工科大学のDMP（例）…DMPを中核に各種システムを連携

https://eresearch.uts.edu.au/2018/07/04/APRI_2018_provisioner/index.html
https://zenodo.org/record/4817188#.YkWdbeczYQ8

シドニー工科大学…ストレージ・オプション

https://www.lib.uts.edu.au/services/services-for-researchers/manage-your-information-and-data
https://www.lib.uts.edu.au/sites/default/files/2020-11/research_data_storage_options_for_uts_researchers.pdf

（おまけ） これからの大学におけるデータガバナンス

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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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海外大学事情 mihoチャネル 配信中
https://rcos.nii.ac.jp/miho/

連絡先
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
船守美穂（funamori@nii.ac.jp）