「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

2020年9月号」掲載記事【R ＆ D 管理】

R ＆ D 部門における効果的なデータ管理手法と管理体制の作り方（下）上島 豊（株）キャトルアイ・サイエンス

代表取締役《PROFILE》
略歴：1994 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

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

主な著作：
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』ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』ISBN978-4-653-04012-5

効果的なデータ管理手法と管理体制
5の作り方

解析を再現するのに十分な項目」は，研究者自身が意識的に制御できていないものも含めて追及するという意味
ではなく，意識的に制御しているものだけを意味します。

前章では，「属人的な，もしくは形骸化したデータ管理」

もちろん，「実験及び解析」の理解が進むことで，意識的状況を生み出す原因を明らかにしました。本章では，そに制御できるものが増えてくるはずで，そういうものはの原因を取り除き，利用，活用されるデータ管理システ随時追加できるような取り組みをすることが重要です。

ムを実現する為の効果的なデータ管理手法と管理体制に関して，具体的な対処方法を提言します。
研究者
組織の活性化5.1 「実験及び解析を再現するのに十分な項目」のデータ活用の調査

調査，分析
研究者自身が「実験及び解析を再現するのに十分な項目」を意識でき，それをグループなどで話合い，合意形成を可能にする状態にできるのが一番好ましいのです

整理
データ活用を促進

合意形成
ファシリテーターが，研究者の特性上，難しい場合が多いのも事実です。
そのような場合は，研究グループ内に支援者という名目でファシリテーターを配置し，「実験及び解析を再現するのに十分な項目」の調査，分析を行なわせる体制を作ることをお勧めします。「実験及び解析を再現するのに十分な項目」がわからない，再現性の難しい「実験及び解析」も中にはあるはずですが，ここでいう「実験及び意見交換を促す
図4

ファシリテーターによる現状のデータ利用の実態や問題を把握，改善研究開発リーダー Vol.17, No.6 202053

5.2 「現状どのように過去データを探しているか？」

5.4 「実験及び解析を再現するのに十分な項目」をの調査，分析確実に記録させる体制

研究者自身が「どのように過去データを探しているか」

グループ内で「実験及び解析を再現するのに十分なを意識でき，それをグループなどで話合い，合意形成を項目」を記録する重要性について話し合いの場を持ち，可能にする状態にできることが一番好ましいですが，研自律的に確実に記録できるようになるのが一番良いの究者の特性上，それが難しい場合が多いのも事実です。

ですが，そうならないことの方が多いはずです。そのよ

その場合は，研究グループ内に支援者という名目でファうな場合は，研究グループ内に支援者という名目でファシリテーターを配置し，「どのように過去データを探しシリテーターを配置し，「実験及び解析を再現するのにているか」の調査，分析を行なわせる体制を作ることを十分な項目」が記録されているかどうかを確認し，足りお勧めします。もちろん，研究の進め方が変わることで，なければ研究者に追記を依頼したり，ヒアリングをして「どのように過去データを探しているか」も変わってく自らが追記する体制を作ることをお勧めします。実際にるはずで，そういう変化に追従できる取り組みをするこ

このような体制を採ることは，誤記録や無意識の記録漏とが重要です。

れ，データ捏造の抑制や実験及び解析の進捗状況の把握にも有効です。

5.3 「蓄積されたデータをどのように利用するか？」の調査，分析

海外では，徹底した分業体制を採り，分業間でデータ引き渡しをするポイントにおいて責任の所在を明確化することで，各自の責任部分の項目を記録する確実性を担「蓄積されたデータをどのように利用するか？」は，保しています。この方法は，分業部分毎の作業を明確化

データ管理システムを作る前に，入念に調査する必要がすることで，業務の標準化と人材の配置転換の容易性をあることですが，システム構築をする関係者が研究者自高くできる半面，各人の創意工夫の自由度や経験値を十身に直接ヒアリングをしても多くの場合，適切な情報が分に生かしきれないというデメリットもあります。日本

入手できません。研究者は，自分が現在どのようにデーの多くの企業では，良くも悪くも責任の所在の明確化タを利用しているのか？，データが蓄積されたらどう利や徹底した分業をせず，各人の創意工夫の自由度や経用したいのか？を意識的に考えていることは稀で，多く験値を十分に生かした業務の取り組み方法で，効果的なの場合漠然としたイメージでしか意識できていません。

R ＆ D を進めてきました。しかし，「各人の創意工夫のまた，システム構築の関係者は，システムを構築するこ自由度や経験値を十分に生かす」ために，データ管理がとに前のめりになるため，研究者の言葉を直接的に鵜呑属人的になってしまっており，昨今のデータが大量に発みにしてしまうことが多く，本当にその利用方法で研究生する R ＆ D では属人化のデメリットがメリットを上者の課題が解決するのかまでの考察ができません。実際，回ってきています。

研究者が行なっていることを，システム構築関係者が理ファシリテーターを配置しても改善できない，ファシ解，把握することが専門領域的にも難しいのも事実です。

リテーター自体を配置できない場合は，海外のような徹したがって，前節で述べた研究グループ内に支援者とい底した分業体制を取り，責任の所在の明確化と責任追及う名目で活躍できるファシリテーター的な人材を調査，をする体制への移行も考える必要があります。

分析の任につけることも検討する必要があるのです。さらに，本調査，分析はデータ管理システムを作る前だけでなく，システム運用後も継続し，システムの改善，改5.5

システム利用を推進する体制良に役立てる必要があります。R ＆ D 部門は他の業務部

単に「利用してください」とお願いをしたり，「どん門と異なり，多種多様，経時変化していくものなので，な機能が必要ですか？」とヒアリングをしても，効果そういう変化に追従できる取り組みをすることが重要で的にシステム（蓄積されたデータ）の利用が推進されす。

ることはありません。5.3 節でも述べましたが，研究者は，自分が現在どのようにデータを利用しているのか？，

54研究開発リーダー Vol.17, No.6 2020

R ＆ D 部門における効果的なデータ管理手法と管理体制の作り方（下）

データが蓄積されたらどう利用したいのか？を意識的にシステムの利用を推進するためには，運用体制だけで考えていることは稀で，多くの場合，漠然としたイメーなく，利用者の体制に関しても工夫が必要です。データジでしか意識できていません。そのことを前提にして，共有，管理ができていない状況では，当然ながら研究者

システム利用を推進しようとするのであれば，研究者のは自分以外の人が生成したデータを使うことを前提としどのような課題がシステムで解決するかを考え，課題がて，研究を進めていません。しかし，データ共有，管理どのように解決できるかを提示し，利用へ誘導していくできる状態になり，いくら便利になったとしても，急に必要があります。また，その過程で，現在のシステムで研究の進め方を変えられるわけではありません。もちろ

解決できない課題が分かり，それを解決するためにはどん，一部の好奇心が旺盛な研究者は，これを機に研究ののような機能があるべきかを考えることで，システムの進め方を変えるかもしれません。研究者は研究対象に対拡張方針が決まることもあります。

して好奇心は旺盛ですが，それ以外の部分に関しては，システムの利用推進や運用に関する体制には，もう人並み以上に保守的な人が多いのも事実です。したがっ一つ注意が必要な側面があります。運用者が研究者の行て，せっかく構築したデータ共有，管理システムを最大なっていることを理解，把握できなければならないこと

限効果的に活用するためには，従来の研究から離れて，は，言わずもがなですが，理解，把握をしていたとして他の研究者のデータのみで，研究を行なう専門部隊を立も，業務が完全に分離されている状況では，次第にそれち上げ，システムを最大限効果的に活用し，成果を出すぞれの立場に偏ってしまいます。その結果，研究者は重ことを彼らの使命にするのです。彼らは，自身で実験を要度が高くない機能を要求し，運用者はそれを漫然と受行なわないので，自分たちの成果をあげるために，有望け容れるか，完全に否定的な態度をとってしまう状態にそうな実験の提案やそのための説得資料作り，予算取り陥りがちになります。これらの状況を打開するためには，なども自律的に行なうようになるはずです。

人事交流による役割のローテーションが有効です。研究者を推進運用側に異動したり，兼務することで，相手の立場，観点を意識できるようになり，特定の役割に偏り過ぎた認識が抑制され，効果的なシステム改善が可能になります。

データ共有
システム

研究者

デ ー タ が 利 用， 活 用 さ れ て い な い
データ活用専門部隊を立ち上げる

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5

データ活用専門部隊によるデータ活用と既存研究者の活性化研究開発リーダー Vol.17, No.6 2020

55

5.6

R ＆ D の変化に追従できる項目及びフォー
マットのデータ記録シートとシステムの採用（3）検索結果のデータを他のサーバ，PC の既存アプリケーションに処理を受け渡せること

ここまでの節の課題がクリアできると，データ管理＝＞業務系のデータは，多くの場合，検索結果は表のためのシステムを構築するための山の 9 割がたは越形式で表示できればこと済みます。また，グラえており，後は適切なシステムプラットフォームを採フなどを書く場合でも定型的なので，システム用すれば問題はありません。つまり，R ＆ D の変化にに機能を埋め込むことも可能です。一方，R ＆追従できる項目及びフォーマットを簡単にメンテナンス

D では，検索結果は表形式で表示できればことできて，それらをベースにデータ登録とデータ利用がで済むことはほとんどなく，多くの場合，デーきるシステムプラットフォームを採用するということでタごとに専用の市販アプリケーションや自作のす。しかし，それを実際探すとなると結構大変です。な

簡単なアプリケーションでデータ処理を行いまぜなら，一般的なシステムは，固定的な項目及びフォーす。したがって，R ＆ D のシステムでは，検索マットを扱い，データの利用方法も画一化されたもので，結果のデータを他のサーバ，PC の既存アプリ

R ＆ D のフレキシビリティーを受容できるものはほとん

ケーションに処理を受け渡せる機能を有していどありません。逆に言うと，普通は，固定的な項目及びることが必須です。

フォーマットで利用者が同じ作業をするものに関して，（4） データの探査方法や利用方法をシステム停止無し

効率化，確実化のためにシステム化は実施されるのです。に容易に追加することが可能なこと

R ＆ D のデータ管理システムは，既存のシステムプラッ＝＞ R ＆ D では，研究内容が変わるごとに，デートフォームの考え方からは，そもそも対象外ということタの探査方法や利用方法が変わってしまい，になります。以下で，R ＆ D プラットフォームとしてそれに合わせたシステムの拡張が必要になり備えるべき特性を，より具体的に列挙しておきます。

ます。そのシステム拡張ごとにシステム全体（1）R ＆ D の変化に追従できる項目及びフォーマットの停止をしていると既存の利用者の業務に支を簡単にメンテナンスできること障が出てしまいます。したがって，データの＝＞構造化されたデータを格納できながらフレキシ探査方法や利用方法をシステム停止無しに，ブルである必要があります。従来の構造化デー容易に追加することが可能である必要がありタベース（リレーショナルデータベース）や単ます。

純な非構造データベースでは対応できません。

（5） 個別データ毎にデータベースレベルでアクセス制実際に多くの R ＆ D 部門への導入実績のある御ができること

R ＆ D 専用のシステムを採用すべきです。また，＝＞ R ＆ D では，扱うデータの機密性が高く，同R ＆ D 部門への導入実績といっても，生産に近じ研究グループと言えど，データを共有できいところや業務的に定型的なところのみにしかないこともあります。一方，R ＆ D ではシス導入していないこともありますので，R ＆ D のテム拡張が頻繁に行なわれるので，その中でどのような部署への導入かまで，しっかり確認一定レベルの不具合も発生することは，避けしたほうが良いと思います。

られません。そのような状況においても，ア（2） データ記録はシステムから切り離されたファイル

クセス制御に問題があってはいけません。し（エクセル等）で記録できることたがって，アクセス制御はシステムの拡張部＝＞実験の最中にシステムにログインすることは現分によって制御されるのではなく，システム実的ではなく，記録段階では，システムと切りプラットフォームとして，データベースレベ離されていても使える必要があります。しかし，

ルでデータベースの最小単位レベルで制御さ項目名及びフォーマットは，用語ブレを抑制すれている必要があります。

るためにシステムに登録されたものを参照できる必要があります。また，利用者に使い慣れた56

インタフェースであることも重要です。

研究開発リーダー Vol.17, No.6 2020

R ＆ D 部門における効果的なデータ管理手法と管理体制の作り方（下）利用者 PCIn t e rnet，LAN 等

Web サ ー バ
●入力
●表示

RCM-Web
コントロールサーバ

RCM-Controller

分析 PC●解釈●制御シミュレータ●格納●検索計測装置
可視化サーバ
ファイルサーバ

DB サ ー バ

データベース

RCM-DB
図66

R ＆ D の変化に追従するために必要なシステム

おわりに

本記事では，R ＆ D 部門におけるデータ管理の実情

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

が属人的，形骸化したデータ管理となっている実態を紹−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），介し，その問題点及び原因を検討しました。それらを基川田重夫，田子精男，梅谷征雄，南に効果的なデータ管理手法と管理体制の作り方に関して

p69-82

提言をしました。読んでいただいてお分かりだと思いますが，R ＆ D のデータ管理を行なうということは，何かを買って，解決するという問題ではなく，企業風土及び R ＆ D 従事者の意識変革が必要です。R ＆ D 従事者

多善2）谷啓二，奥田洋司，福井義成，上島豊
ーティング，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

は，業務内容が極めて専門的で，会社内でも対話する機会が少ない人たちだと思います。研究者は，とっつきにくいところはありますが，地頭は良く，非常にまじめなので，これを機に話をしてみれば，仲良くなれるかもしれません。そういう人とのつながりを作ることが，R ＆D 部門におけるデータ管理の第一歩です。是非，皆様頑張ってみてください。

研究開発リーダー Vol.17, No.6 202057