神戸大学CPSセミナー
オンライン
2021年11月12日（金）16:00〜18:00

オープンサイエンス、オープンデータの国際潮流と日本における現状について
村山泰啓（日本学術会議連携会員、
G7オープンサイエンスWG共同議長、
情報通信研究機構）

Acknowledgement: This work was supported by Japan Science and Technology Agency as partof the Belmont Forum PARSEC project.

私自身の位置づけ
大気科学、超高層物理学、大気レーダー等
京都大学生存研・客員教授（H25）、国立極地研究所南極観測審議委員
日本地球惑星科学連合 理事、情報システム委（ʼ14−）他AGU Earth & Space Science Informatics Section Exec. Committee (ʼ18-)
IUGG Union Commission for Data & Info., member (2017-)
ISC-World Data System Scientific Committee member
情報通信研究機構（NICT)
日本学術会議 連携会員 （国際サイエンスデータ分科会・委員長、等）
国立国会図書館
内閣府

科学技術情報整備審議会・委員

オープンサイエンス検討会・委員 （2014−）

欧州委員会European Open Science Cloud・欧州外委員(ʻ15-ʼ16)
G7科学技術大臣会合 オープンサイエンス部会（2016−、共同議長2019−)

研究データ／オープンサイエンス、科学政策論、科学と社会村山版「オープンサイエンス」（と呼ばれるもの）の議論：
その全体像へむけて（暫定、改訂中）
1. 国内外の科学政策動向〜「デジタル」科学政策としてのオープンサイエンス
2. 近代科学の「健全性」〜科学研究論文と研究データ
3. 印刷文化から電子技術へ〜時代の曲り角と新しい社会基盤上での科学
4. データを科学業績へ近づける取組み例〜データDOI、データ出版
5. 国際学会・国際社会における規範の変化
6. 「オープン化」できる研究データとは〜研究現場での「データ」の多様性（6.5 データの多様性を読み解く〜データ分類学のすすめ）
7. 新たな研究業績評価のあり方を模索する〜あるべき科学に戻すために、健全な科学のあり方のために

8. オンライン科学データの信頼性を担保する
9. 社会システムとしての「科学」再考〜研究する、出版する、保存・再利用する
10. 科学データ基盤への社会投資〜資源枯渇社会のデジタルデータ基盤

お話ししたいことの予定
1.
2.
3.
4.
5.

論文出版とデータ
データの格納場所（データリポジトリ）
海外学協会での議論例
学術ジャーナルのあるべき姿
科学政策の動向（補足）• 「オープンサイエンス」• 「近代科学の原理はよいが、実行方法はいまのままでよいの？」• 科学と社会の関係の歪み、科学者の成果と評価• 「こうあるべき」という「べき」論を中心にやってきた“オープンサイエンス”（〜新しいデータの取り扱い）の諸外国動向の例（JST科学技術情報委員会調査より） H27.4

5

G8、G7における科学データ政策潮流とオープンサイエンス（＝データ問題）
2013年• 2013年

G8サミット（英）：G8国研究データオープン化合意• 「データ」を重要な科学技術の研究成果として位置付け。
➡国内外の科学政策動向へ影響。
2016年• 2016年

G7科技大臣会合（日本）：G7オープンサイエンスWGの設置

村山：2018年より
OS-WG共同議長
科学大臣会合（2016） にて講演。村山と林上席研（NISTEP）。
写真：2016年G7科技大臣会合写真：内閣府・茨城県・つくば市提供

2017年

G7部会 にて。左から村山、原山CSTI 議員、島尻科技担当大臣（肩書は2016年当時のもの）• 2017年G7科学大臣会合＠イタリア• 2018年G7科学シェルパ会合＠カナダ• 2019年G7科学シェルパ会合＠フランス

2019年• 2020年G7科学大臣会合＠米国• 2021年英国、2022年独、2023年日本．．．

オープンサイエンス、
デジタルデータ問題：「Incentive, rewards＝やる気・業績化」と「インフラ」（→100年単位での情報保存）6

論文投稿・出版と研究データ〜ジャーナル出版ポリシー上のデータ提供、論文におけるデータ引用など［能勢正仁(名大ISEE）、科学データ研究会・
WDS国内シンポジウム、2010］［三好由純(名大ISEE）、科学データ研究会・
WDS国内シンポジウム、2010］

今後の研究論文出版では、データ取り扱いが不可欠になる趨勢“Copernicus publication”社からEditor, refereeへのメッセージ（2018/11/8、村山仮訳)• 学術成果は、科学情報同士の「相互ネットワーク」により成り立つ（「引用の連鎖」）• FAIRデータ原則：データは発見可能(findable), アクセス可能(accessible), 相互利用可能(interoperable), 再利用可能(reusable)であるべき• データが備えるべきもの:• ユニークな永続的識別子（PID) ← DOI、ORCIDなど• 適切なメタデータ（データ検索を可能に）• 引用可能であること• 論文執筆・投稿時の著者に求められること：• データ（＋もとになる資料類）はFAIR原則に沿ったデータ置き場(data repository）に置かれること ➡ 出版社の論文PDFと同じクオリティの保存場所は確保可能か？
• 論文中で利用・言及したデータを引用すること• そうしたデータについての論文・解説等は参考文献リストに適切に掲載する• データが入手可能かどうか、また入手方法などについての説明もふくめること9
こうした要請は論文原稿の査読時にチェックされる

科学データキュレーションのプロセス（宇宙科学研究所の事例）［海老沢研、2018］論文投稿時のデータ保存要請に困っている人のために：
当面、とりあえずの対応（数か月〜１、2年）• 既存の外部データを引き受けてくれるデータリポジトリへ寄託• Zenodo（OpenAIRとCERN共同事業、Dryadとの統合？）• DOI付与。原則50GB未満データ• データ内容のチェックなどキュレーションはなし• EU公的資金で運営（OpenAIR）⇒予算終了後の対応が課題。

• Figshare （Natureと同じMcMillan系商業資本による）• 原則、コミュニティー研究者のデータを無料でひきうけるとのこと• DOI付与• 村山の個人的心配：商業ベースだとコミュニティの意識とは別に将来何か違うことにならないか• PANGAEA• （独https://www.pangaea.de/。アルフレッドウェーゲナー研究所、ブレーメン大学の共同運営.
• コミュニティ研究者のデータを引き受ける。原則無料（らしい。寄付は歓迎？）• ．．．

もうすこし先を見た対応• 日本で生成したデータを国外リポジトリに集積してよいのか？
• 政府内では問題意識がある。（国のデータ資産は国内に）• 国内学術データ保存管理基盤への投資、戦略が必要• 各分野ごとに異なる管理方針、管理要請の詳細へ対応が必要• 科学データ保存・管理拠点が必要• 分野ごと拠点にするか、ナショナルライブラリ的にするのがよいか• データ管理・整備にはその専門分野の専門家が必要ではないか• 分野の知識がなければ、必要なデータ整備作業はできない• 村山の試案：研究半分／データ管理半分エフォートの研究者ポストを作るなど• 分野の拠点的な機関から、基盤整備費と人員の配備を要求するなど？
（共同利用研などは研究分野の拠点である？もしそうならその役割を担えないか？）12

研究データの格納場所、管理機構の議論（データ・リポジトリ）

データリポジトリのレジストリ（カタログ）例• re3data.org (directory search of DataCite)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

メタデータ集約・管理
知識ベースの構築

データ検索基盤

NII：情報・システム研究機構
国立情報学研究所

分野別
リポジトリ

海外の
研究データ
公開基盤

ORCID

DOI

2020運用開始
実験データ
収集装置

次期

検索・利用

アクセスコントロール

解析用
計算機

• 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

研究データ

機関向け研究データ管理

管理・保存

データ管理基盤

by

成果論文

公開・蓄積

非公開

共有

Hot
StorageHot
Storage

Cold
Storage

Cold
Storage

データ公開基盤

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

[Kazutsuna Yamaji (NII), 2019][J.C.Burgelman, 2016]

EU European Open Science Cloud施策の概念① 従来のデータ・インフラは基盤層＋α程度だった② 国際的なデータ利用の流れは、ソフトなサービス層・ガバナンス層までふくめた包括的な「インフラ」開発 → ハード（技術開発）＋ソフト（利用手法、慣例、制度等）が肝となる

ボトムアップ経営/
連携体制/
過去資産・継続性/
信頼性
データキュレーション/
マッシュアップ/
データアクセス・再利用/
カタログ・検索．．．

超高速インターネット通信/
スーパーコンピューティング/
データストレージ．．．

ガバナンス層欧州オープンサイエ
ンスクラウド計画（EUは67億€投資。内20億€はHorizon2020).

データ/サービス層
基盤層

16

1

“Certified”(信頼性認証済み)マーク

CoreTrustSeal〜研究コミュニティによるデータ置き場（リポジトリ）の国際認証• WDSとDSA（Data Seal of Approval）
が統合
理工学系• 国際的な認知が進んでいる（欧州連合の標準採用など）• 非営利機関による認証（⇔ 商業学術事業）

社会科学系

世界の「データリポジトリ」（データ保存機構）カタログ（e.g., re3data ）上の登録数と国際認証済み(Certified) 機関 (12 Nov. 2021)
https://www.re3data.org
Canada 261(Cert. 4)

UK 303(Cert. 15)

Ge. 463(Cert. 89)

Japan 64 (Cert.
8）

US 1135(Cert. 46)

Fr. 116(Cert. 10)（注：システム上でダブルカウントの可能性あり）

データリポジトリ信頼性の国際認証• WDSとDSA（Data Seal of Approval）が統合、よりユニバーサルな認証機構に。
• 国際的が認知が進んでいる（EU、米など）• その他の認証機構も進展中

Naturalsciences
Socialsciences,humanity

Core level Certification
コア・レベル認証• 16 Requirements
16個の要求要件• Context 背景• Organizational infrastructure(6)
組織• Digital object management (8)デジタルデータ整備、管理• Technology (2)技術基盤• Applicant feedback
申請者からのフィードバック• www.icsu-wds.org/services/certification>: ' 66&@コア認証

https://datascience.nih.gov/Trusted_Digital_Repository「拡張」?認証
本格的な認証米National Institute of
Health （国際的にオープン
サイエンスの牽引機関の１つ）のブログより（ちょっと古い。2017年4月版。）

2018年1月
より有料

研究データ「オープン化」「共有」• 過去にもデータ共有は特定分野では行われている Data sharing
has been successful practices in several scientific domains.
• データ共有・公開 Open/Sharing Data
• 従来のデータ公開類型例 Past “data sharing” examples• 方法論を共有するコミュニティ内 Sharing data inside a community• データ利用のための付帯情報は最小限(コミュニティ内の規律、共有知としてデータ利用情報がある等）
Metadata or attribution was not important. There are communities where“meta” information of data is implicitly shared. Dataset and its metadata are
not “organized” for wider use.

• 近年のオープンリサーチデータ例 In the context of “Open Science”• データを原著論文と同様の研究成果物と位置付け
Data is research output as important as original paper.
• 論文のように、後々まで、誰がリファー・利用してもよい
Data needs to be referred/cited/reused (and preserved) like papers.
• 付帯情報、データ生成に関わる情報の記録が重要（metadata、「datajournal」”Data Descriptor” article、等）Dataʼs description, metadata, attribution are as important as data itself.

22「データジャーナル」という新しいメディア
・査読付きの「データ論文」という形でデータの成り立ち、性質、詳細を論述。
・データセットの公開もあわせて要請される• Geoscience Data Journal (Wiley、Royal Meteorological Society)• 投稿するデータにDOI付与を推奨（義務付けるジャーナルもあり）• データは指定のリポジトリ（データセンター）に置いて公開すること• Data in Brief （Elsevier)• Elsevier系データリポジトリへデータアップロードを推奨• Scientific Data (Springer-Nature)• データ論文を「Data Descriptor」と称する。

• Earth System Science Data (Copernicus Publications)• インパクトファクター：11.333！！

• Polar Data Journal (国立極地研究所）• 小さいデータならJAIRO Cloudに収容してもらえる？

Open Science
Good for science: limit research duplication,
ensure verifiability, ensure replicability,
Good for the economy: uptake of results bybusinesses, esp. SMEs  innovation potential
Good for society: higher level of citizen andcivil society trust in science, open andcollaborative research practices lead to highdegree of responsiveness and adaptability tosocietal challenges[Celina Ramjoué, Deputy Head of
Data Policy and Innovation Unit,
DG CONNECT, 2017]

海外学協会におけるオープンサイエンス
への対応例

AGU Position Statement（村山仮訳）AGU Position Statement (1997~) : 地球科学・宇宙科学のデータは複数の形式でアクセス可能であるべき。その長期間保存は科学者とその所属機関がかならず負うべき責任である。

米国地球物理連合• 地球・宇宙科学データは、人類の資産である。
• 科学者・一般社会が入手可能であるべきPrint & Electronic Technologies as Social Info. Infrastructures--- 百年の印刷文化の基礎支えと、成長途中の電子基盤上のサイエンス
Public library (paper media) ：
8c

オープン化
（手書きから印刷へ）

Printing press/Gutenberg:
1445

学術ジャーナルのはじまり

Intl. Assoc. Academies: 1899
過去のイノベーションは印刷イ
ンフラ上で実現
した

353 years

ICSU established: 1931
World Data Center system :1957
Print MediaENIAC, von Neumann: 1946
Hard Disk Drive: 1956
TCP/IP, dial‐up (64kbps): 1982
WWW (CERN): 1991
Broadband internet(>1Mbps)：〜2000
ElectronicMedia

72 yearsFirst scientific journal: 1665

New global data initiatives: ICSU‐WDS, RDA etc.：2008〜2013「第二のオープン化」 ？［林和弘、2017］ （印刷から電子情報へ ）FAIR Guiding Principles

27[Shelley Stall (AGU), 2018]

FAIR is…
Findable
Accessible
Interoperable
Reusable
Article in Nature journal Scientific Data: Wilkinson, M. D. et al. The
FAIR Guiding Principles for scientific data management andstewardship. Sci. Data 3:160018 doi: 10.1038/sdata.2016.18 (2016).

28

[Sarah Jones, 2018]
永続的識別子（PID)(DOIとは書いてないが）

JpGU 2017: K.Lehnert & B. Hanson

Use of Persistent Identifiers
Dataset publication
Samples

Dataset DOI
IGSN

Researchers

Article publication
Publication DOI

ORCID

Background research
Cruise DOI

Funding
FundRef#

May 23, 2017

JpGU 2017: Toward Open and Beyond (K.Lehnert & B. Hanson)

30

DOI (digital object identifier)と恒久性
重要なことは• DOIの不変性は、「国際DOI財団（IDF）」と加盟組織が担保する• URLは変化しても、DOIは不変。URL変更時は登録変更.
文献のDOI （恒久的識別子）

データのDOI （恒久的識別子）
doi:10.17591/55838dbd6c0ad

10.1002/2014JD022647「解決（resolve）」されたURL「解決（resolve）」されたURL
http://www2.nict.go.jp/isd/doi‐landingpage/
wds/10.17591__55838dbd6c0ad.html

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2014JD022647/abstr
act;jsessionid=453F88F55438032C647492980DD0AB02.f02t01

国内登録機関JaLC経由の最初のデータDOI

ランディングページ（論文書誌情報など）

実際の
論文ＰＤＦ

ランディングページ（メタデータ情報）

実際のデータ

データへのDOI付与時の課題
議論と課題：• DOI‐URLの対応関係は永続維持されるが、• ランディングページやデータコンテンツは、出版論文と異なり、永続保存の状況は国、機関、分野ごとに異なる。
• 「恒久的」な保存は、容易でないのはよくわかる• WDCなどは50年以上してきた（例外的？だからこその国際組織）• 大規模なデータは今後、政策的な課題としてとらえていく必要がある？
• 小サイズのデータは、もっと容易な扱いはで
きないか？

DOI （恒久的識別子）

doi:10.17591/55838dbd6c0ad「解決（resolve）」されたURL
http:// www2.nict.go.jp/isd/doi ‐landingpage/wds/10.17591__55838dbd6c0ad.html

ランディングページ

データ

データにDOIを付与、参照するメリット
研究データ利活用協議会（RDUF)・リサーチデータサイテーション小委員会（能勢正仁委員長）
作成リーフレット「研究データにDOIを付与するには︖− 5分で分かる研究データDOI付与 −」https://japanlinkcenter.org/rduf/doc/rduf̲rdc̲doileafle（2019年12月）より
t.pdf

データにDOIを付与して公開する• データ提供者のメリット研究論文でデータ引用が
行われる
DOI

DOI

•DOIを付与することにより、データ「出版」として認識されるようになります。
•DOIを用いて研究論文にデータが「引用」されることで、研究成果として評価されるようになります。

データ提供者のメリットを生み出す好循環• 研究機関のメリット•自機関が生成した研究資源・学術資産の管理・利用を促進出来ます。
•研究成果の散逸を防止することが出来ます。

• ユーザーのメリット

研究費・データベース整備費用の獲得につながる•研究資源へのアクセスしやすさ、利便性が向上します。
•論文と同じようにデータを引用することが出来ます。

データ被引用数が研究業績として認識される

https://japanlinkcenter.org/rduf/

データサイテーションのエコサイクルができるために必要なこと(の例）
メタデータ作成、DOI登録作業の手間：Webメニュー、
できるだけ自動化、ツールの整備論文執筆時にデータ引用の文化：ジャーナルの編集 データの引用情報がわかること
方針の変化？

他人のデータの使い方のルール？
クリエイティブ・コモンズなど
データのライセンスを明確にする
データDOI、
メタデータのデータ利用 検索サービス、
発見サービス

研究データ
取得・生成
データ本体の研究データを取得・生成、DOIをデータ
永続的置き場？
データをもとに論文出版
引用に利用
国・機関レベルのデータを公開データリポジトリの
データに
整備計画？
DOI付与
商用サービス？
外国によいものが？
データの粒度、作法(引用しやすさ?
再利用しやすさ？)学協会、研究分野での議論と実験データ参照指標をつかって予算獲得など

Australian National
Data Service
http://www.ands.org.au/cite‐data/index.html

業績/予算獲得

DOI・メタデータを使って検索、データ発見 → 研究実施
研究発表時、データ参照に DOIを使用
文献・データ被引用数の指標化( サイテーション・インデックス等)

論文とデータの被引用度等で評価

研究発表の慣習：
学会などの発表でデータのソース情報を求めるルール化等？

(予算申請・研究業績評価など)

研究の評価

データが使われたら製作者・整備者は評価されるのか？
データ業績の定量的評価（和訳は能勢（京大、2014）を参考にした）34

AGU、EGUのアクティビティ事例• AGU Earth & Space Science
Informatics (ESSI) Section– AGU Fall Meeting 情報学セクション：セッション提案61（2018）、実績35程度?（2016、2017）• EGU Earth & Space Science
Informatics (ESSI) Division– EGU General Assembly 2017
情報学カテゴリ：22• JpGU‐AGU meeting 2018にて：「JpGUでも情報・データに関するコミュニティをつくるべき」（AGU
Board Dr. Kerstin Lehnert 他)
35

電子メディア時代の学術ジャーナル〜学術情報配信メディアおよび学術評価尺度としてのジャーナル

Science as a Social System (at least on the “Print” technology so far)
社会的仕組みとしてのサイエンス
注：ここでいうサイエンスは、近代科学原理に基づくすべての学問領域を指す。
NB: “Science” in this talk is all the scholarly/scientific research domains(including humanity, social sci., eng.,..)

Forming Consensus of
Scientific Knowledge in
Professional Community
科学的知見の合意形成

科学的
知見の
共有

出版者

General Society

一般社会
Policy makers

Sharing “Formed”
Scientific Knowledge

Research Performing
Bodies研究実施機関Publishers

Archive

政策決定者
Funders

研究予算配分機関

社会との共創

Library, Repository

図書館、リポジトリ

Co‐design,
Co‐production

Kyoto University Libraries

PANGAEA

All of those works are to form & develop “SCIENCE”.

Citizen

市民
Industry

産業界

37

Peer-reviewed scientific journals
French Mathematician, CNRS Sci. Director , Advisor to the EU ministers• 学術出版システム
は印刷ビジネスモ
デルに基づく[Marie Farge, 2017]

The publication of research results in peer‐reviewed journals
is the backbone of the present research system.
It was founded on January 5th 1665 for sharing ideas and results.
http://wavelets.ens.fr/
It is also used today for evaluating researchers and projects.
The scientific publishingsystem is based on thebusiness model of printing:journals belong to publishers,
researchers peer‐review
articles without being paidby publishers for this,then articles are printed
and sold by publishers
to academic libraries.

• ジャーナルは出版社に所有されている• 査読者＝研究者への報酬は無いが、• 出版者は論文を印刷して図書館へ売っている
Paris, 5th January 1665

London, 6th March 1665

Researchers want to recover control[Marie Farge, 2017]• `著者も読者も出版費を支払わないほうがよいモ
デル？
• ジャーナルは出版者の所有物でなく、Editorial
Boardに帰属すべき.
• 論文配信は公的な基盤によっておこなわれるべきであり、• 個々の論文は無料でアクセス可能であるべき’（Marie Farge, 研究担当相への覚書, 2012年6月29日
http://openscience.ens.fr/M
ARIE_FARGE/）`Neither author nor reader should have to pay to publish and ajournal should not belong to its publisher but to its editorial board.
The dissemination of the peer‐reviewed articles should be done using
public infrastructures, from where articles should be accessible for free.’Marie Farge, Note for the French Minister of Research, June 29th 2012
http://openscience.ens.fr/MARIE_FARGE/

Researchers proposedan alternative model :Diamond Open AccessDiamond Sutra,
the earliest complete survivalof a dated printed book,
China, 11th May 868
British Library, London

Publication Process (Academic Output Sharing Mechanism) and “Jouｒnal”（The author’s personal opinion based on articles of Marie Farge etc.)

Big Cost

Cost Recovery

Print
PublishSales
DisseminationReaders,
Libraries
読者
図書館“Journal” Func. On Printing Tech./Culture
Authors
著者

Journal/ジャーナル（Editorial/編集)

有料
Good Editorial ,Good review

Good
Media
(Journal)

Publicity,
Advertise‐ment

Branding,
Value
prpositionof title

Key to determine value ofscience?
Then, should be controllable by
the science community 「ここは研究コミュニティが握るべき」Authors
著者

Journal/ジャーナル（Editorial/編集)

Potential “Journal” Func. On electronic infra.

Web
service

Readers,
Libraries
読者
図書館

Cost lower thanprinting system?

Who pay this cost?
ここのコストをどうするか?

別視点のジャーナルの価値• 「査読付き論文が学術評価の基盤」 （Marie Fargeなど）• Editorial Policy：どういう論文を採択するか、判断基準をもつ＝科学のあり方を規定する– （投稿者は採択されるように書く傾向）• ジャーナルの編集、査読のあり方は対象分野の科学研究方向
性、科学のあり方の基準となりうる– （だからこそ、学術会議の規定する協力学術研究団体」の規定に「学術研究（論文等）を…発行している」がある?）• 誰が「科学のあり方」を決めるべきか?
– 科学者本人が、「科学のあり方」の決め方に関与すべきではないのか。
科学者がジャーナル方針に関与すべきではないのか。
– 何が科学の成果なのか、考えるのも決めるのも科学者自身であるべきではないのか。
– 同時：「社会の知的資産としての科学者」の役割：科学がどうあるのが社会と科学にとってベストか、を追及する責務があるのではないか。

科学政策、国際機関等におけるオープンサイエンス、データ共有

オープンサイエンスのさまざまな切り口

EC Horizon2020プロジェクト「FOSTERプロジェクト」（2014〜）
https://www.fosteropenscience.eu/content/what‐open‐science‐introduction, 13 Sept 2018 accessed.

科学者、専門家による価値判断が必要なデータ

本議論の主対象

注意： Open Research Data
研究/科学データ共有（気象庁、国土地理院等のデータは？）Open Government Data
公共データのオープン化

43

科学政策におけるオープンサイエンス• 欧州委員会：
オープンサイエンスは、デジタルテクノロジーを用いた相互協力および知識の伝搬に基づく、科学研究への新しいアプローチといえる。
(European Commission (2016), Open innovation, Open Science, open to the world. A vision for Europe,
2016b:DOI: 10.2777/061652.).

• OECD:
オープンサイエンスは公的資金による主な研究成果（論文出版と研究
データ）を一般にたいして、最低限の制約をもってデジタルフォー
マットでアクセス可能とすること(OECD (2015), Making Open Science a Reality, http://dx.doi.org/10.1787/5jrs2f963zs1-en)(image by OpenAIRE, CC-BY)

44

“オープンサイエンス”（〜新しいデータの取り扱い）の諸外国動向の例（JST科学技術情報委員会調査より） H27.4

45

G8、G7における科学データ政策潮流とオープンサイエンス（＝データ問題）
2013年• 2013年

G8サミット（英）：G8国研究データオープン化合意• 「データ」を重要な科学技術の研究成果として位置付け。
➡国内外の科学政策動向へ影響。
2016年• 2016年

G7科技大臣会合（日本）：G7オープンサイエンスWGの設置

村山：2018年より
OS-WG共同議長
科学大臣会合（2016） にて講演。村山と林上席研（NISTEP）。
写真：2016年G7科技大臣会合写真：内閣府・茨城県・つくば市提供

2017年

G7部会 にて。左から村山、原山CSTI 議員、島尻科技担当大臣（肩書は2016年当時のもの）• 2017年G7科学大臣会合＠イタリア• 2018年G7科学シェルパ会合＠カナダ• 2019年G7科学シェルパ会合＠フランス

2019年• 2020年G7科学大臣会合＠米国• 2021年英国、2022年独、2023年日本．．．

オープンサイエンス、
デジタルデータ問題：「Incentive, rewards＝やる気・業績化」と「インフラ」（→100年単位での情報保存）46

G7 Science Communiqué (Turin, Italy, 2017): Paragraph 19
An international approach can help the speed andcoherence of this transition (to Open Science).
It should target two aspects:• Incentives for the openness of the researchecosystem• evaluation of research careers should better recognize
and reward Open Science activities.

• Infrastructures for an optimal use of research data
• all researchers should be able to deposit, access andanalyse scientific data across disciplines and at the
global scale• research data should adhere to the FAIR principles(findable, accessible, interoperable, and reusable).

• 「研究エコシステム」のオープン化へのインセン
ティブ• オープンサイエンス活動を業績としてみとめる＋研究者のキャリア形成に貢献させる• 研究データの保管、アクセス、解析が行える、国際的に通用するデータ基盤（広義）の必要性• FAIRデータ原則47［林和弘、内閣府CSTI政策討議、2018/1/25］

総理官邸、CSTI議員、
内閣府審議官等が参加しての議論。
官邸側も大筋合意。

48

［村山・林(2016),
STIホライズン、Vol.2, No.3,
doi:10.15108/stih.00044］

欧・日：科学技術による社会・経済活性化戦略• 日本・第5期科学技術基本計画
超スマート社会、Society 5.0の実現

欧州デジタル単一市場戦略（2015〜）と、
欧州オープンサイエンス・クラウド サイバー空間と現実社会を融合した超スマート社会の未来 サービスや事業の「システム化」、システム間の連携協調

デジタル単一市場戦略：
欧州クラウドを支援する

デジタル経済を強化(5億人、年間50兆円の経済効果）
データ流通
自由化イニ
シアチブ

翻訳するならば、「社会・経済・市民全体で活用できるデジタルデータプラットホーム→ 「デジタルで社会の力を取り戻す」ではないか。［内閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/
kihonkeikaku/5gaiyo.pdf]

欧州クラウドイニシアチブ

新課題：インター
オペラビリティ、
標準化等

欧州オープンサイエンスクラウド計画（EUは67億€投資。内20億€はHorizon2020).
［from http://www.eurogeography.eu/SoC/guidelines/stakeholders.html,
translated and modified by Y. Murayama]• 「社会の基盤」➡科学インフラも含めた投資。基盤の変化により新たな発展を目指す。
• 欧米では新たな“ルールメーキング”を狙う？（コミュニティ統合・包摂的な戦略決定⇒地域ガバナンスにも有用？）
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インターネット上のデータは、18年で50%が失われる？

［Wim Hugo, UN World Data Forum, 2017］50

テクノロジーだけで変革する世界ではなくなっている

テクノロジー

使い方、文化、組織や社会の変化

市民
ジェフリー・ボールトン教授（英エジ
ンバラ大、2017）の講演スライドより：

これらすべてが「社会の基盤」

https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/26001Session_5_Geoffrey_S._BOULTON.pdf に村山が和訳、補足を追記

デジタルの束縛 Curse of “Digital”?
• 長期的なデジタルストレージ維持管理、利用のコスト– 紙媒体保存よりコストがかかるのではないか
Costly more than paper‐based preservation– データ読み書き、環境は維持可能か
Long‐term accessibility to data and data‐contents• 新規アーキテクチャへの乗り換え（マイグレーション）をし続けるのか
Eternal iteration of storage/data system migration?

– これを凌駕できる社会経済的ベネフィットを生み出すには＝＞そのためのFAIR原則
Ultimately can produce socio‐economic benefit to cover
them?

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“オープンサイエンス”推進運動に伴う研究評価の変化（＝学術界の文化・規範変容）（の兆し）

San Francisco Declaration of Research Assessment (DORA)
多様な科学研究活動のアウトプット（論文、データ、ソフト
ウェア、試料、etc.）が成果として認められるべきインパクトファクターによる研究評価はやめよう
Sfdora.org, Declaration On Research Assessment Improving how research is assessed, 2018,https://sfdora.org/wp‐content/uploads/2018/10/18‐1016‐DORA‐slides_short‐presentation_FINAL.pptx

Change is happening: Research Institutes
学術業績評価にオープンサイエンス活動を含める事例がではじめている

https://sfdora.org/
日本語コメントは
村山追記

Application includes:• Contribution toresearch field• Open Science• Team Science• Interactions withstakeholders
Staff member sits on
hiring deliberation
meetings as a neutral
party to promotebalanced discussions

UT Southwestern Medical Center

Dallas, Texas
Candidates receive questions
before Skype interviews, sothey have time to reflect. The
goal is to identify thoughtful
individuals, in addition to
candidates who process
information quickly.

独Chartie Univ.
Hospital：
研究職応募書類の業績に「オープン
サイエンスの活動」記述欄を設けている

Charité University Hospital

Berlin, Germany

55

Change is happening (Funders)
Wellcome Trust Web site
(2018)• Improvements to our
grant application anddecision process• “Weʼve modified our grantapplication forms so thatnow we ask researchers
for their outputs, which
may include (but are notlimited to) preprints,
datasets, software,
research materials andinventions, patents andother commercial
activities. Previously, we
just asked researchers tocite theirhttps://wellcome.ac.uk/news/how‐research
publications.”
we‐judge‐research‐outputs‐when‐
making‐funding‐decisions
Red letters are by Murayama
https://sfdora.org/wp‐
content/uploads/2018/10/18‐1016‐DORA‐
slides_short‐presentation_FINAL.pptx

英Welclcome
Trust(研究資金配分
機関）：• 研究費申請書類）の業績欄に多様な研究成果（論文、データ、コード、特許…）を記載できる。
など。

GDS (Greater Data Science)[David Donoho (2017) 50 Years of Data Science, J. Comput.
Graph. Stat., 26:4, 745-766,
doi:10.1080/10618600.2017.1384734]

1. Data Gathering, Preparation, and Exploration
データ収集、データ整備、データチェック
2. Data Representation and Transformation
データ・DBの形式整備、再構成
https://profiles.stanford.edu/david-donoho
3. Computing with Data
David Donoho
データ処理(Dept. Statistics ofPrinceton University,
4. Data Modelingwinner of von Neumann
データ生成・予測のモデル（?）
Prize, Gauss Prize, and
5. Data Visualization and Presentationof American
データの可視化（通常のデータ描画〜高度化） fellow
Mathematical Soc.)
6. Science about Data Science
データサイエンスに関するサイエンス

まとめにかえて（１）• オープンサイエンスの近年の科学政策的動向• 国際的に推進合意、G7国内でも徐々に推進• 日本：内閣府、CSTIが主に推進（近年は文科省も）。デジタルデータの重視。

• オープンサイエンス、研究データの業績• 近代科学原理のもとで、新しいデジタル時代での最適化⇒科学の原理を問い直す ⇒ あらためて基礎研究、積上げがいかに重要かを再認識すべき時• 公共データと科学データはポリシーが違う（研究評価に関する• 新しい科学のシステムへむけて（事例）• 新しいデータ取扱いの作法、システム

サンフランシスコ宣言、
2012）• データ引用、データ出版、データ業績 ⇒人事評価などへも反映させる方向• 欧米は学協会、学術会議、政府などが主導する方向• 予算配分からジャーナルポリシーまで、統一的な科学システムの変化• 社会は「デジタル変革（Digital Transformation)」：• 社会と科学の共創、協働、相互信頼：科学の再認識

https://sfdora.org

まとめにかえて（２）• オープンサイエンス推進の流れ• 科学研究における研究成果の位置づけ• 論文（ジャーナル出版）• データ、ソフトウェア、サンプル資料、etc.

• 科学の全体像のあり方• 三種の神器：研究＋出版・共有＋保存・再利用• 科学成果の評価、「測り方」• 「科学成果」の拡張と評価• ジャーナルメディアあるいは科学成果「出版」の将来像• 科学成果のあり方を、科学者が社会とともに考える

まとめにかえて（３）• 「オープンサイエンス」という名前• 近代科学のやり方を、いまの社会で最適化したい• 論文だけで科学・社会はいいの？
• データを科学者の成果、評価に• データ（やその他の科学研究過程での生成物）を出すこと、出さないこと、評価されること• 研究分野に要請がある分野、ない分野• 海外の学会で推進• 実践上の諸課題をどうするか• いよいよ具体的な作業段階へ？
• 誰がデータを保存するのか（捨てるのか）• 保存するための社会的仕掛け＝信頼度評価CoreTrustSeal、WDS、
DataSeal of Approval．．．

Fin.
Questions?
Contact: murayama@nict.go.jp
ormurayama.yasuhiro.r92@kyoto-u.jp

IUGONETの国内外での位置づけ
日本国内STP分野

人材育成（講習）
データ公開支援

アジア
オセアニア
アフリカ
南米

メタデータ
連携

NASA
Virtual Obs.
SPASE

米国
国内STP
プロジェクト

•
•
•

解析ツール
連携

STP分野サイエンス支援
データ標準化、公開支援
人材育成

UCLA
UCB
他ミッション

DS推進
協力
欧州

協力

※内閣府の統合イノベーション戦略2020
において、データマネジメントの優良事例として、IUGONETが紹介された。

メタデータ
連携

ESPAS

https://www8.cao.go.jp/cstp/togo2020̲honbun.pdf の59ページ目の脚注。

［田中良昌、2021］

まとめにかえて：いくつかの注意点• “オープンサイエンス”（仮称？）や「オープンデータ」は絶対正義か？
• タイムスケール？：明日、1年後、3年後、30年後• オープン・ クローズは後回しでも、データを整えるのが大事（データの相互通用性=Interoperabilityは本質の１つ！）• 優先すべきは、長期的な科学の健全な発展

SDGsと
科学！

• 人口（学生）減、資源枯渇、気候変動による経済損失：
社会のためにも子孫の代で日本の科学者職がなくならないように！
• 国際交流・連携：研究プロジェクトや成果（論文等）だけではなく、「科学のあり方」も国際学会・機関と意識をあわせる必要 （← 輸入文化としての科学問題）⇔ 国内の科学の未来、科学と社会との相互信頼 （社会における科学という存在）• データマネジメント人材は、研究者か研究支援者か？
• 研究者としてやるべきデータマネジメント部分は大きい！（ポスト問題）• DONʼT regulate what we donʼt yet understand.
「理解していないものを規制してはいけない」(“The Data Harvest”, RDA Europe, December 2014)

Examples to approach Open Science (data sharing etc.)• Academiesアカデミー・学術会議の例:• US: Board on Research Data and Info. (Natl. Academies) 2007 or 2011(?) ~• JP: Committee for examining Open Science 2015~
日本学術会議 オープンサイエンスの取組に関する検討委員会2015年〜、等

It was followed by committees for OS promotion/platform successively.
• Flexibility of public funding is sometimes limited for community engagement and consensus forming.
公的科学研究資金でオープンサイエンスの議論・合意形成等に使えるお金が限定的• Institutional/General Data Repository/ 機関・総合データリポジトリの例• UK、Europe、US：EUDAT、OpenAIRE、EOSC、Univ./institutional data repositories,
Zenodo, figshare…
• JP: Often project‐based data storage, not very “FAIR” nor very sustainable.
プロジェクト資金でデータ保存、“FAIR”原則・持続性に問題。

Recent trials of data preservation at dept. and/or library in universities.

大学や公的研究機関の部署や図書館で研究データ保存の試みが近年始まっている• Development of NII Research Data Cloud• Kyoto Univ.’s KURENAI, Nagoya Univ., Tokyo Univ. ...

いくつかの注意点• 「オープンデータ」は絶対正義か？
• 優先すべきは、長期的な科学の健全な発展• タイムスケール？：明日、1年後、3年後、30年後• 「誰が」「どう使ってよいか」などルール（and/or ライセンス）が必要• オープン・ クローズは後回しでも、データを整えるのが大事• データの相互利用性=Interoperabilityが本質• FAIR data principle：
Findable, Accessible, Interoperable, Reusable• DONʼT regulate what we donʼt yet understand.
「理解していないものを規制してはいけない」(“The Data Harvest”, RDA Europe, December 2014)

多くの疑問• 自分のHDDの中のごまんとあるデータがすべてオープン化対象なのか？
• 研究データが研究者・大学・機関の業績として評価されることなんてあるのか？
• 科学者の（雑用の）負担が増えるだけでメリットがないのではないか？
• データ保存の予算もデータ整理の人件費もかかるが予算は減る
一方。一体、現実的な話なのか？