⼤学ICT推進協議会（AXIES） 2022年度 年次⼤会
⽇ 時：2022年12⽉13⽇(⽕)〜15⽇(⽊)
場 所：仙台国際センター（ハイブリッド開催）

RDM部会 企画セッション1
⼤学における研究データガバナンスを考える

研究データ管理⽀援⼈材の育成に向けた
⼤阪⼤学の取組み
⼤阪⼤学附属図書館
研究開発室
甲 斐 尚⼈⽬次

1. AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業
2. ⼈材育成の取り組みの概要
3. 研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
4. 教材作成⽬次

1. AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業
2. ⼈材育成の取り組みの概要
3. 研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
4. 教材作成

１．AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業

出典：AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業

https://www.nii.ac.jp/creded/nii_ac_jp_creded.html

⽬次

1. AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業
2. ⼈材育成の取り組みの概要
3. 研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
4. 教材作成

２．⼈材育成の取り組みの概要
ラーニングアナリティクスを活⽤した教材改善など

スキル、教材、カリキュラムの検討・作成・スキルの確認、再検討、紐づけ
研究データ管理⽀援⼈材に求められる標準スキル

スキル

スキル

・学習教材の整理、作成
・学習カリキュラムの作成

スキル

学習教材

ラーニングアナリティクスによって学習者の受講状況などを分析しより良い学習環境を提供する。

カリキュラム
学修者に関する各種データの集約
LMS・学習⽀援ツールのログデータの収集

NII（RDM⼈材育成作業部会）と協働 ※図書館職員参加

JPCOAR（研究データ作業部会）と協働 ※図書館教職員参加

Learning
Record Store
データの可視化・分析

対象⼈材による学習、フィードバック・⽀援⼈材による委員会を組織
・学習を実践、フィードバックの実施

学修⽀援

教材改善・学習⽀援のための学習分析

学習教材委員会

GakuNin LMS
カリキュラム

教材の改善

・学習ログ収集システムの運⽤（NII、TIESと共同開発）→視聴ログデータや教員側で学習状況の把握が可能
・CLE上の学習ログや視聴ログデータをLRSに集約するシステムの検証→視聴ログ以外にコース上での活動情報（テストの成績等）も含めた学習⾏動データが収集が可能

⽬次

1. AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業
2. ⼈材育成の取り組みの概要
3. 研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
4. 教材作成

３．研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
NII RDCで考える⽀援⼈材 研究データ管理基盤（GakuNinRDM）
管理計画、取得・収集、⽣成、解析、加⼯、保存、共有など
関係法令・学内規則との整合チェック、公開・利活⽤を⾒据えた⽀援など
⼤学職員？

資⾦配分機関の要件に合致する管理計画など

研究推進部
附属図書館URA？

⼤学職員？

 研究データ集約基盤（ONION）
データ公開基盤

保存、共有など
ONION運営、Cold Storageへの移⾏など
⼤学職員？

データ集約基盤

CMC
情報推進部

技術職員？

 研究データ公開基盤（OUKA）
公開、利活⽤など
データの信頼性、相互運⽤性、正確性、機械可読性、トレーサビリティなど、研究データの品質の確保
データキュレーター？

図書館職員？

技術職員？

リポジトリ登録⽀援システムの運営、著作権調査、メタデ
図書館職員ータ登録・公開作業など
URA？

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３．研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
RDMを促す層研究 デ タ管理 基礎︵ 全般 ︶従事者数

阪⼤：オープンサイエンス推進室など

研究データ管理のルールや仕組みづくりを⾏う⼈材• ⼤学経営層（データポリシー・オープンアンドクローズ戦略の策定など）• 研究代表者（利⽤指針策定など）

RDMを⾏う層研究データの公開・利活⽤を⽀援する⼈材• データサイエンティスト• データライブラリアン・ライブラリアン研究データの保存を⽀援する⼈材• ネットワーク・データベース管理者（情報系）• データキュレーター（図書館系・URA)

阪⼤：附属図書館
データビリティフロンティア機構など

阪⼤：サイバーメディアセンターなど

阪⼤：コアファシリティ推進室など

研究データを⽣み出す⼈材•研究を企画する者（研究者）
先端研究基盤共⽤促進事業•
計測・分析・解析を⾏う者
コアファシリティ構築⽀援プログラム（研究者・技術職員・データエンジニア・データアナリスト）

研究データ管理 実践（研究データ⽣産者）

・研究DXの中核となる⾼度な機器共⽤体制構築・研究DXを活⽤した産学共創活動の推進
・研究DXにより集約されたデータの利活⽤・技術職員の能⼒向上と活躍促進

３．研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定

出典：コアファシリティでの測定データ迅速利活⽤のフレームワーク：分析室DMS−全学データ集約基盤ONION−Gakunin RDM（古⾕浩志）
https://rcos.nii.ac.jp/RDM20221207/

３．研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定

出典：コアファシリティでの測定データ迅速利活⽤のフレームワーク：分析室DMS−全学データ集約基盤ONION−Gakunin RDM（古⾕浩志）
https://rcos.nii.ac.jp/RDM20221207/

３．研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定

データ公開基盤

出典：コアファシリティでの測定データ迅速利活⽤のフレームワーク：分析室DMS−全学データ集約基盤ONION−Gakunin RDM（古⾕浩志）
https://rcos.nii.ac.jp/RDM20221207/

⽬次

1. AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業
2. ⼈材育成の取り組みの概要
3. 研究データ管理を⽀援する⼈材のモデル選定
4. 教材作成

４．教材作成
必要なスキルの整理
研究データ管理⽀援⼈材に求められる標準スキル

汎⽤スキル

専⾨スキル

※全職種（共通）※実験スキルID 〇〇・・・スキルID 〇〇・・・専⾨スキル※測定機器、共⽤機器求められるスキルに加え以下の観点も・当事者意識の醸成
・研究データ管理プロセス・留意点の把握
・研究データ公開・利活⽤への意識・研究データ基盤、連携・活⽤⽅法
・測定データ⽤の新ステム、ツールの活⽤など

素 案

教材の構成

Part １. 基礎編
Chapter 1. 研究データマネジメントの必要性
Section 1. 海外と国内の動向
Section 2. 研究公正とオープンサイエンス
Section 3. ⼤阪⼤学研究データポリシー
Chapter 2. 研究データマネジメントの各段階について
Section 1. 研究データに関する定義
Section 2. 研究データを取得・収集・保存する
Section 3. 研究データを公開・利活⽤する
Chapter 3. データに関するセキュリティなど
Section 1. システムの繋がり、法令・個⼈情報など

スキルID 〇〇
スキルID 〇〇
スキルID 〇〇
スキルID 〇〇

・・・・Part 2. 実践編１
Chapter 1. ⼤阪⼤学の研究データ基盤について
Section 1. 測定データ集約配信システムの使い⽅
Section 2. データ管理基盤GakuNinRDMの使い⽅
Section 3. データ集約基盤ONIONの使い⽅
Section 4. データ公開基盤OUKAの使い⽅
Chapter 2. データ基盤の連携について
Section 1. ⼤阪⼤学の研究データ基盤の連携
Section 2. 具体的なデータの流れPart 3. 実践編２
Mnova・ｍdxなど新たな可能性の認識、使い⽅など

スキルID 〇〇
スキルID 〇〇
スキルID 〇〇
スキルID 〇〇

・・・

４．教材作成（課題を⾒据えた教材開発）
素 案

教材の構成

Part １. 基礎編
Chapter 1. 研究データマネジメントの必要性
Section 1. 海外と国内の動向
Section 2. 研究公正とオープンサイエンス
Section 3. ⼤阪⼤学研究データポリシー
Chapter 2. 研究データマネジメントの各段階について
Section 1. 研究データに関する定義
Section 2. 研究データを取得・収集・保存する
Section 3. 研究データを公開・利活⽤する
Chapter 3. データに関するセキュリティなど
Section 1. システムの繋がり、法令・個⼈情報など

Part 2. 実践編１
Chapter 1. ⼤阪⼤学の研究データ基盤について
Section 1. 測定データ集約配信システムの使い⽅
Section 2. データ管理基盤GakuNinRDMの使い⽅
Section 3. データ集約基盤ONIONの使い⽅
Section 4. データ公開基盤OUKAの使い⽅
Chapter 2. データ基盤の連携について
Section 1. ⼤阪⼤学の研究データ基盤の連携
Section 2. 具体的なデータの流れPart 3. 実践編２
Mnova・Mdxなど新たな可能性の認識、使い⽅など

データ利活⽤への課題■ NMR（核磁気共鳴装置）
メーカー：JEOL、Bruker、Agilent[Varian]など■ 質量分析装置
メーカー：JEOL, Bruker, 島津製作所, ThermoFisher, SciExなど⇒メーカー独⾃の解析ソフトウエアが必要とされ、異なるメーカーのデータ解析が難しい場合がある

⼤容量データ解析への課題■電⼦顕微鏡
特に、CT、MRI、クライオ電顕など⇒3D画像の解析を⾏う場合、⾼性能GPU付PCでも時間がかかる

研究データ公開・利活⽤を⾒据えてこういった課題への対応も模索しつつ教材への反映も⾏っていきたい４．教材作成（教材の展開）
モデルの学外展開
阪奈機器共⽤ネットワーク（⼤阪公⽴⼤、奈良⾼専、⼤阪⼤学）と連携
⽂部科学省「先端研究基盤共⽤促進事業（研究機器相互利⽤ネット
ワーク導⼊実証プログラム：SHARE）」に採択※2021年４⽉以降は阪奈機器共⽤コンソーシアム協定

機器共⽤を通じ、互いの強みやリソースを活かす取り組み実施
ー統⼀Webサイト・窓⼝による技術相談（最適な装置や⼿法の選択・紹介）
ー最先端機器の遠隔操作を可能にし、分析の効率化を実現

⼈⽂社会系への展開
グローバル⽇本学教育研究拠点と連携
⼤阪⼤学の所蔵する⼈⽂系の貴重資料をデジタル・アセットとして社会に還元するためのプラットフォームを構築し、⼈⽂系のデータ駆動型への転換を促進。
⽇常的にデータを扱っていない分野との連携によって、本事業の展開範囲を拡げていくご清聴ありがとうございました