「株式会社技術情報協会 月刊 研究開発リーダー
URL:https://www.gijutu.co.jp/index.htm

2022年1月号」掲載記事◆ 新連載 ◆

《連載 全 3 回》

R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所（上）上島 豊（株）キャトルアイ・サイエンス

代表取締役《PROFILE》
略歴：1992 年
1997 年
1997 年
2000 年
2006 年
2006 年

3月
3月
4月
4月
3月
4月

大阪大学工学部 原子力工学科 卒業
大阪大学大学院工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
日本原子力研究所 博士研究員
日本原子力研究所 研究職員
日本原子力研究開発機構（旧日本原子力研究所） 退職
キャトルアイ・サイエンス設立 代表取締役 就任

主な参加国家プロジェクト：
文部科学省 e-Japan プロジェクト「ITBL プロジェクト」，「バイオグリッドプロジェクト」
総務省 JGN プロジェクト「JGN を使った遠隔分散環境構築」
文部科学省リーディングプロジェクト「生体細胞機能シミュレーション」
主な受賞歴： 1999 年 6 月
2003 年 4 月
2004 年 12 月
主な著作：1

日本原子力研究所 有功賞 「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
第 7 回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト文部科学大臣賞 「光速の世界へご招待」
第 1 回理研ベンチマークコンテスト 無差別部門 優勝

培風館「PSE book ―シミュレーション科学における問題解決のための環境（基礎編）」ISBN：456301558X
培風館「PSE book ―シミュレーション科学における問題解決のための環境（応用編）」ISBN：4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』ISBN：978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』ISBN：978-4-653-04012-5

はじめに

2

現在の R ＆ D 領域では，データ分析や共有は，極めて属人的な扱いである。客観的なデータ生成，分析が要本章では，データ共有システムを導入し，属人的共有求される理学，工学領域で，この属人性は大きな問題を状況を脱するために必要な事前準備の前に，どのような孕んでいる。研究というものは創造的な活動であり，個ことが必要かを説明する。

人の才能，発想に起因する「なぜ，そう考えたか？」の属人的，形骸化したデータ共有状態を脱する為には，部分に属人性が必要なことは当然である。しかし，どのデータベース化 / システム化以前に行うことが沢山あようにデータを生成し，どのように分析し，結論を導いる。データベース化 / システム化以前の単純なファイル

たかは，属人的では問題で，客観的かつトレーサブルで共有レベルで，下記状況から脱却できている必要がある。

あるべきである。実際，センサーや計算機の能力向上に-1）属人的データ共有状況からの脱却

より，データの生産性が向上し，扱うべきデータが膨大-1.1

情報は記憶でなく，記録する。になり，詳細記録の欠如，偶発的データ取り違え，主観＝＞記憶は本人以外には見えないうえ，本人で的データ操作が発生する余地が増大し，データ生成，分さえ，時間が経つと忘却したり，改ざんさ析プロセスの信頼性が大きく揺らいでいる。

れる。

私は弊社を設立する前は研究機関にてコンピュータ，-1.2

第三者が見て，認識に齟齬が出ないように項目

ネットワークの最先端技術を駆使し，自然科学，工学研名を定義し，合意を形成する。

究を約 10 年間行なっていた。その中で R ＆ D データ＝＞ いくら記録をしても皆が同じ意味でとらえが属人的処理され，その共有状態がデータの信頼性及びないなら，情報を共有していることにはな

有効活用性を大きく阻害し，共有化及びインフォマティらない。項目が増えてくると同じ項目に異な

クス分析，AI 化が進まないことを経験した。

る項目名をつけたり，異なる項目を一つの

本記事では，私自身の 10 年の R ＆ D 経験と弊社の 15 年の R ＆ D 支援実績から得た「R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所」に関して，簡単に解説する。

58

属人的データ共有状況を脱するための事前準備の前に行うべきこと

研究開発リーダー Vol.18, No.10 2022

項目として使ってしまうことが発生しうる。

R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所

実験結果

再現できないノートノート
頭の中だけの情報

時間が経つと情報の欠損

情報の取り違え頭の中と，ノートに書くものを合わせて整理されている
図1

整理ができなくなる

情報は記憶でなく記録すること0）形骸化したデータ共有状況からの脱却
0.1

記憶が消える

実験や結果分析の再現に十分な情報を特定・合0.2

利用，活用の観点から項目は適切に設定する＝＞ 例えば，ポリマ濃度 / モノマ濃度で絞り込意し，それを記録する

むことが多いのであれば，ポリマ濃度，モ＝＞ 誰しもが認識していない隠れパラメータはノマ濃度という項目があったとしてもポリ仕方ないが，そうでない限り，実験や結果マ濃度 / モノマ濃度という項目がないと，分析の再現ができない記録はデータ共有の全データを対象に演算を行うことが必要に価値が大きく棄損し，実際，賢明な第三者なる。それは，データ探査において，常には参照しなくなる。

全データを取得する必要があるということであり，現実的でない。データベースも項研究者

研究者が何の目的でどのようにデータを抽出し探しているのか？
何の目的でどのようにデータ処理をしているのか？
ヒアリングを通して，研究の進め方などを理解し，データ駆動型研究に生かす
データ活用専門部隊
自分自身では実験を行わず，他研究者の結果だけから研究を進めたり，有望そうな実験の提案を行う

図2

データ活用専門部隊によるデータ探査，処理実態調査

研究開発リーダー Vol.18, No.10 2022

59

R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所

目間の演算はできないので，データベース

一方，R ＆ D 部門では，業務系に比べ業務内容が詳化したからといって解決する問題でもない。

細に決まっておらず，データ分析も一定ではなく人にまた，グラフ作成時の X,Y, 系列に良く採用

よって様々，つまり，属人的である。データ分析には既する項目に関しても，同じことが言える。

存の様々なツールを使う必要があり，ツールの機能も業

つまり，データ共有をするからには，データ務系のデータ処理とは比較にならないほど多様かつ複雑

絞り込み，グラフ化でよく使うものは，あらである。R ＆ D 部門のデータ分析に使われるツールは，かじめ項目化しておくべきということである。

多様かつ複雑な機能を持つため業務系システムのようにこれらは，データベース化，システム化という IT 観点

システム内に開発したものを組み込むことは，現実的でで必要な事柄ではなく，データ共有のために必要な事柄ない。例えば，一般的なグラフ機能や画像処理等機能のである。したがって，それらを混同した議論や問題を起すべてをシステムに組む込むなら，それらツールを製品こさない為にも，これら対応が終わってからデータベーとして開発するのと同等以上の費用と時間がかかるになス化，システム化の取り組みを行うことが肝要である。

る。製品として販売されているツールの開発費は，どんなちっぽけなツールであっても，仕様作成，設計，開発，R ＆ D 部門におけるデータベース，3
システムは，魔法の箱ではない！

60

テスト，マニュアル作成を考えると開発費は，数千万円を下らない（数百本売れば，1 本当たり十万円程度になる）。このことを考えれば，R ＆ D 部門のシステムに一次にデータベース化，システム化のために直接的に般的なグラフ機能や画像処理等機能のすべてをシステム必要な準備に関して，説明をしていこうと思うが，そのに組む込むことが如何に現実的でないかは明白である。

前にデータベース，システムというものは，どういうもしたがって，R ＆ D 部門のシステムでは，システムのなのか？ R ＆ D のデータベース，システムには何を内にツールの機能を作りこむのではなく，システムから期待していいのか？何は期待してはいけないのかに関し既存のツールを自動起動，自動処理する形で連携できるて，触れておく。結論を一言で書くと，「R ＆ D のデーよう（オルゴールの外箱とドラムのよう）にすることで，タベース，システムは，魔法の箱ではなく，オルゴール！」

開発費の低減とメンテナンス性（ツールの変更や追加）である。データベース，システムというものを何でもでの向上を図る必要がある。

きる魔法の箱のように思っている人が多い。それはあるここまで，データベース，システムというものとツー意味では正しいが，ある意味では間違っていると言える。

ルというものを使い分けて説明をしているが，それらの業務系のように既に業務内容が詳細に決まっており，違いが判るだろうか？誤解をしたまま読み進めないためそれが単純な機能で長期間変化せず多くの人が使い続けにも，ここで本書内での使い分けに関して，説明をしてる場合は，システムは魔法の箱のように作りあげることおく。

ができる。つまり，項目や作業手順（データ絞り込み，デーツール：研究者が欲するデータ処理機能を有するスタンタ処理）が明確になっていて，そのデータ絞り込み，デードアローンソフトウェア

タ処理が比較的簡単で，長期間変化しない場合は，そう様々なデータ処理の機能を有するスタンドア

いうソフトウェアを開発し，システム内にあらかじめ組ローン（各 PC やサーバ等にインストールが必

み込んでおけば，システムは魔法の箱である。ただし，要な）ソフトウェアで，データの蓄積，共有機

非常に簡単な業務内容を実施できるだけでも，システム能やそれらを複数人で同時に利用するのに必要開発費は数千万から数億円になってしまうはずである。

な運用機能が組み込まれていないもの

この業務内容が部門（経理，購買など）で会社に依存し例）エクセル，グラフツール，機械学習ツールなどない標準的なものでいいなら，数千万から数億円で開発

データベース，システム：共有，検索，保全性等の裏方したものを数百社に販売すれば，数十万円から数百万円的機能を有するサーバソフトウェアの価格になる。そういう意味で，業務系システムは，自データの登録・更新，バックアップ，利用の開社専用にこだわらない限り，非常に安価な魔法の箱が実始・停止などの複数の人間が同時に同一のソフ現可能なのである。

トウェア（データベース，システム）を利用し研究開発リーダー Vol.18, No.10 2022

R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所ても問題が発生しないように設計されているもしたがって，データベース化，システム化で課題をので，データの保全性や運用管理者と一般利用解決するためには，データベース，システムがない状態者などの役割を分けて機能利用ができる機構な（ツールは使ってよい）で，研究者でない第三者が手動どの運用機能を備え，検索，処理に網羅性，均処理で確実に実施できる手順が確立されている必要があ

質性，再現性を保証することが大きな目的とる。実際，この手順書がなければ，システム仕様が決めなっているものられないし，システムが意図通りに作られたかどうかも本来，データベース，システムで解決できることは，データ探査とデータ処理の自動化及び，それらに網羅性，確認できない。つまり，この手順書を書き下すことがデータ共有・利活用の最初の一歩ということである。

均質性，再現性という品質保証と作業者の省力化を付与することだけである。つまり，データベース，システムは魔法の箱ではなく，データを蓄積し，データをツールへ引き渡し，データ処理を自動化する部分はオルゴール

4

データベース，システムの最大の利点とは！の外箱で，どのような探査，処理をするのかはオルゴー

ここで，そもそもなぜ，データ共有・利活用をするルのドラムである。どのような音（探査と処理）を奏でためには，データベース化，システム化をすべきなのかるかは，オルゴールを作る前に詳細に決めてられていなを考えておく。データ共有・利活用をするためには，実ければならない。言い換えるとデータベース，システム

験，分析の再現ができるレベルの記録すべき項目を明確がない状態で，既存ツールのみを使いデータ探査とデー化し，それら項目を使って，どのようにデータを探査し，タ処理ができるところまでは達成できていなければデー

データ処理をするのかを第三者が実施できるレベルの手

タベース，システムは意味がない，作れないということ順書にまとめておく必要がある。実は，これだけでもデーである。「どのような音を奏でるかは，オルゴールを作タ共有・利活用は可能である。そういう意味でいうと，る前に詳細に決めておく」ということは，楽譜レベルにデータベース化，システム化は本質でないと言えばその落とし込んでおく必要があるということで，実際，オル通りである。しかし，オルゴールの例を思い返してみる

ゴールのドラムに凸凹を刻み込む作業は楽譜がなければと，手順書止まりということは楽譜止まりで，データベーできない。「データベース，システムのない状態で，デース化，システム化をするとオルゴールになるのである。

タ探査とデータ処理ができるところまで」というのは，何が違うかというと，オルゴールは，ドラムを作った人楽譜ではなく，データ探査とデータ処理を誰でも読めばの意図通りに常に同じ音楽を何度でも奏でるが，楽譜は実施できるレベルの手順書にまとめられているというこ奏者によるばらつきが生まれ，それこそ熟達した奏者でとと同義である。そして，ドラムに凸凹を刻み込む作業は，ないとメトロノームがないと一定テンポで演奏し続ける手順書をシステムに組み込む作業に対応するのである。

ことさえ難しい。オルゴールの価値は，まさしく音楽を

図 3 データベースやシステムは魔法の箱ではなくオルゴール！

研究開発リーダー Vol.18, No.10 2022

61

R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所

均質に何度も再現することができることである。つまり，ほしい。以下で，網羅性，均質性，再現性に関して，少データベース，システムは，オルゴールと同じようにデーし解説を加えておく。

タ探査，データ処理に網羅性，均質性，再現性を付与す

網羅性：手動で全データを対象に探査，処理を行うことるためのもので，まさしく，データベース，システムのが現実的ではないが，システムだと全データを価値はここに見出すべきである。データベース化，シス網羅した探査，処理が可能である。

テム化は，これ以外にも作業者負担軽減，作業時間短縮

例）熱伝導度が○○以上の材料を探したい場合に，記というメリットもある。これは，手動処理で網羅性，均憶からいつぐらいの実験にあったはずと目星をつ質性，再現性を達成できるような業務では主たるメリッ

けて，いくつかのデータを確認する。しかし，目トであるが，R ＆ D 部門に限って言うと，手動処理で星が間違っていることもあるし，そもそも目星網羅性，均質性，再現性を達成できることはまずないたが「熱伝導度が○○以上の全ての材料」に着けらめ，作業者負担軽減，作業時間短縮はあくまで副次的なれるわけではない。このような網羅的でない抽出メリットであり，データベース化，システム化の目的は，データは傾向が偏っている可能性もあり，それをデータ探査，データ処理に網羅性，均質性，再現性をも分析した結論は，信頼性を大きく棄損している。

たらすことと考えるべきである。そう考えられない場合

均質性：手動で探査，処理すると意識バイアスがかかったは，「データ探査，データ処理に網羅性，均質性，再現性」

り，初期と終期での同一性が維持できないが，シがないと，どのようなことが起こるかを再度思い返してステムだと完全に均質な探査，処理が可能である。

網羅性がない網羅性があるすべてのデータを確認していない
図4

データベースの利点の網羅性とは均質性がない

均質性がある

条件の同一性が維持できない
耐電圧が高いものを探そう

480V 以上でも OK かな

図5

研究開発リーダー Vol.18, No.10 2022

条件の同一性が維持される
耐電圧 500V 以上

500V 以上
かな

62

すべてのデータを確認しているデータベースの利点の均質性とは

R ＆ D 部門におけるデータ共有システム構築の事前準備の要所

例） ガラス転移点が 212 度以上の材料を探している場合に，いくつか見つけた後，あまりにも該

参考文献
1）川田重夫，田子精男，梅谷征雄，南多善，上島豊，他

PSE book

当データが少なかったので，210 度以上のも−シミュレーション科学における問題解決のための環境（応用編），のも含めるようにした。ただ，最初の方から探川田重夫，田子精男，梅谷征雄，南査をやり直していないので，いくつかのデータ

p69-82は取りこぼしている可能性がある。また，明らかに他の特性が合致しないデータは，212 度以上でも抽出しないことにしたが，明示的なルールで一貫しているかといわれるとグレーである。このような均質でない抽出データを分析した結論は，信頼性を大きく棄損している。
再現性：半年前のデータ探査や処理は，手動ではまず再現できないが，システムであれば，データ探査多善2）谷啓二，奥田洋司，福井義成，上島豊
ティング，矢川元基

共編，培風館，（2005），ペタフロップスコンピュー監修，培風館，（2007），p183-202

3） 牧 野 圭 一， 上 島 豊， 視 覚 と マ ン ガ 表 現， 臨 川 書 店，（2007），
p1-5,221-229
4）上島豊，月刊「研究開発リーダー」8 月号，技術情報協会，（2020），
p33-375）上島豊，月刊「研究開発リーダー」9 月号，技術情報協会，（2020），
p53-57や処理の再現が可能である。
例） 手動処理では，上記で述べたように網羅性も均質性もほとんどの場合で担保されていないので，当然，再現性も期待できない。こういう再現性のない抽出データを分析した結論は，信頼性を大きく棄損している。

再現性がない再現性がある

他の人が実施すると違う結果

他の人が実施しても同じ結果

過去の検索とも違う結果

過去の検索とも同じ結果

図6

データベースの利点の再現性とは

研究開発リーダー Vol.18, No.10 2022

63