中核機関群 活動・計画報告

プラットフォーム連携
美濃 導彦
理化学研究所 情報統合本部
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理化学研究所の研究体制• 日本で唯一の自然科学の総合研究所
物理学、工学、化学、数理・情報科学、計算科学、生物学、医科学などに及ぶ広い分野で研究を進めています。

基盤研究開発部門• 情報環境の整備・運用・維持管理の支援、研究開発• オープンサイエンス
環境の整備・運用 ・研究開発

情報統合本部は、理研全体の情報基盤構築・運営を統合的かつ戦略的に推進
データ駆動型研究、オープンサイエンス、研究デジタル変革(DX)の加速を支援

TRIP: Transformative Research Innovation Platform of RIKEN platforms
基盤研究開発部門が支援

TRIP 1

TRIP 2

TRIP 33

TRIP1における基盤研究開発部門の役割
オープンサイエンスの推進によるTRIPへの貢献 【利活用推進】データ利活用・研究推進の支援

国内外の機関や企業とデータ共有・公開【データ知識化開発ユニット】

利用しやすいデータへと統合・再編（研究ニーズに沿ったデータ・メタデータ再編）
データの検索・推論、可視化技術の開発・提供
実験機器からの自動的なメタデータ収集と広範な利用が可能となる良質なメタデータの付与支援

 【蓄積・管理】データ共有・社会還元のための研究情報基盤の構築

研究者が研究データを扱いやすいRDCをNIIと共同で開発
研究データ管理の高度化に関するサポート（DMP、データ持続性、最適配置）
個人情報を安全に管理するセキュアデータレジストリの構築
大規模なデータを出力する観測装置のエッジプロセッシング環境とIoT化【データ管理システム開発ユニット】

 【収集】良質な研究データの収集支援

良質なデータを生み出し 幅広い科学分
野で利活用を促進

広範なデータの使い方についての新しい学理

理研が産出する多種多様な研究分野のデータの集積に関する研究開発
各研究分野におけるデータ標準化、メタデータ標準化支援
集積したデータの２次利用の推進のための研究開発

生命科学、医科学、物理学、工学、化学・・・【データ共有開発ユニット群】

科学の計算領域を拡張する新たな技術
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理研研究情報管理基盤(理研オープンサイエンス基盤)

理研研究情報管理基盤
理研研究者
論文・著作
Bibdata証拠データ成果・発表管理

NII Research
Data Cloud

理研 情報統合本部が整備する範囲
data
RIKEN Research
Data & copyrightedwork Management
System研究者により作成されたデータ・メタデータ

data

共用計測機器等から生成されたデータ・メタ
データ

Datastorage

理研拠点エッジシ
ステムでのデータ
集約・加工

Metadata

HOKUSAI-SR
データ共有・解析・検索

研究機関・大学等

基盤研究開発部門の成果を我が国の基盤構築に
研究情報管理システムの開発
実験機器

メタデータベースの構築
多様な研究者によるメタデータ編纂

データ科学基盤

研究データ

30PB Lustre Storage
with 21120 CPU cores
S3 Interface

生成付与

メタデータ管理

編纂

メタデータ格納メタデータベース

連携システムRIKEN Research Data
& copyrighted-workManagement System

生物学者
バイオ情報学者
知識工学者
キュレーター連携

NII Research
Data Cloud

・実験機器が生成した研究データにメタデータ付与
・NII RDCとシステム連携する
理研のデータプラットフォームで管理

・統合検索
・情報発見

・理研内の多様な研究者がメタデータを編纂・理研メタデータベースでの統合検索を実現

深化・発展

研究データエコプロジェクトにおいて、これまでの知見を深化・発展させ、NIIが進める我が国の研究データ管理基盤構築を加速させる
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我が国・世界で研究データの共有・利活用を推進するために研究データエコプロジェクト プラットフォーム連携チームの役割
国立情報学研究所 (NII)
プロジェクト中核機関
研究データ基盤高度化チーム

活用
コード付帯機能Research

データガバナス機能
流通
キュレーション機能

信頼保護

データプロビナンス機能
蓄積
セキュア蓄積環境

秘匿解析機能育成
人材育成基盤

研究データ基盤の機能実装
基盤利活用のための環境整備

プラットフォーム連携チーム



融合・活用開拓チーム

ルール・ガイドライン
整備チーム

人材育成チーム

プラットフォーム（研究基盤）連携の実現 理研・他機関のプラットフォームとNII Research Data Cloud (NII RDC) との連携



データ連携のためのメタデータ設計
 検索やデータを説明するためのメタデータ設計、標準化推進

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プラットフォーム連携の理想形
良質な研究データの生成• データセットカタログ（メタデータ）提供• 研究データの相互参照• 公開データの提供

国内外の研究所・大学・企業等
理研内のルールやオープン・アンド・クローズド戦略でデータを管理・利活用

全国的なデータの集約・管理・公開
メタデータを活用した的確なデータ検索
データ参照による高速なデータ移動• 全国で統一された研究データ管理の方法やルール・ガイドラインが整備され、研究者のデータ管理コストの低減を図りつつ、データ利活用を加速• 研究者は所属組織の基盤や設備を活用し良質なデータを生成しつつ、データが所在する場所（組織）を意識せずともデータの管理・利活用が可能
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プラットフォーム連携チーム研究計画
プラットフォーム連携のための機能・メタデータに関わる研究開発を推進

リプ
ポラ
ジットト
リフ
機ォ
能ー開ム
発のプ
メラ
タッ
デトーフ
タォ
開ー
発ムのI.設計フェーズ(2022-2023)

II.開発・評価フェーズ（2024－2025）

III.実装・普及フェーズ（2025－2026）

プラットフォーム
連携のための機能・メタデータ設計

プラットフォーム連携を実現する機能開発

プラットフォーム連携を実現する機能の実装と普及

理研内の機関リポジトリとNII RDCとの連携機能要件を検討

ガイドラインや運用ルールを考慮したプラットフォーム
連携機能開発連携プラットフォー
ムの試行運用、ルールや規定整備による普及推進

学術機関リポジトリの高度化・利用拡大
データ利活用推進や統合検索に資する
メタデータの要件定義

付与コスト低減や品質向上を考慮した
メタデータ付与システムの開発

検索基盤における統合的な発見

データ利活用を推進する新たなメタデータ
仕様を利用し、NIIデータ検索基盤と連携

持続プ的
ラ・ッ安ト定フ的ォにー運ム用可能な9これまでの成果
1. プラットフォーム連携に関する設計•••

データ参照・移行を行うための検討
RIKEN R2DMS（理研研究情報管理システム）や、理研CBS（脳神経科学研究センター）のドメインリポジトリと、GakuNin RDMとの連携手法等を検討
メタデータおよび大規模データをハンドリングする機能要件検討

2. データ連携のためのメタデータ設計••

組織、立場を超えてメタデータを設計できるツールの整備ユーザの専門性に従ったわかりやすいGUIを設計

3. 運営体制整備• 理研の生命科学を中心とする各センターから選ばれた委員が参加する事業推進委員会を設置• プロジェクト参加機関の委員が参加する、プラットフォーム連
携チーム連携会議を設置
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プラットフォーム連携に関する設計機関で所有する研究データ管理基盤(RDM)、情報基盤、実験機器と NII Research Data
Cloud (NII RDC) との連携の方法論を確立する
方法１: 機関のRDMを終了し、データをNII RDCに移行させる方法• データの移行方法• データがNII RDCにある時、機関の情報基盤をどう活用するか、どういう機能を残すか?
• スパコンの利用• データを生成する実験機器の取り扱い• ユーザ管理方法

by

NII RDC

方法２:複数のRDM間や、RDM-リポジトリ間で互いにリンクを張って分散管理する方法（事例:理研の情報統合本部のRDMと脳神経科学研究センター(CBS)のドメインリポジトリの連携）• RDM間リンクの方法は基本的に確立している• HTMLリダイレクションなど• 小規模レポジトリが方法1に向かうための過渡的運用• コンテンツの相互編集機能の検討• 機関の情報基盤との連携方法

理研

Repo.
RDM
APIによるメタデータ相互編集

メタデータ

メタデータベース

RDMが提供する疎なリンク
理研
ドメインリポジ
GakuNin RDM
トリ(CBS)
密なリンク
分散ストレージインターフェイス

理研 S3
ストレージ

コールドバック
アップストレージ

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ドメインスト11
レージ(CBS)NII RDCへのデータ移行を行うための検討
理研内の２つの情報基盤 SPring-8基盤 および R2DMS の運用体制から、 NII RDCとの連携に必要な機能の一般化と抽出• 共用施設におけるロール（役割：管理者・利用者等）の抽出と適切な権限の設定• 施設（機関）内のすべての研究プロジェクトを管理できるロールが必要• 大量プロジェクト・メンバーの一斉管理機能の検討• 各部署でのまとまったプロジェクト発足のタイミング（部署で公募したプロジェクトの開始など）に必要→検討結果に基づき、研究データ基盤高度化チーム(NII)が実装• 以下の項目をさらに検討中• 大規模データの GakuNin RDMからの見せ方・使い方についての検討• 理研の各拠点（神戸・横浜等）の情報基盤との連携手法
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大規模データやメタデータを扱うための機能要件検討
大規模データ管理に適したシステムでのデータ蓄積• 分散型ストレージによるデータ共有・送受信機能を活用• データ配置効率化による転送速度改善• データ転送・共有に特化したプロトコルの利用• GakuNinRDMによる分散型ストレージ利用法の検討

User Client
分散ストレージ• 組織横断的サービス作成の難しさ• ストレージでのデータ編集におけるデータの正当性保証

柔軟なメタデータスキーマをサポートする
メタデータ入力システム

GakuNinRDM

仮想ディレクトリ構成

機関ストレージ（ユーザ最寄り）NII Storage( NII RDC 最寄り )• GakuNinRDM アドオン形式• メタデータスキーマファイルのアップロードと共有が可能• スキーマファイルに基づいた編集インターフェイスの提供
脳科学ドメインレポジトリとの密連携による相互編集型レポジトリの検討• 上記2つの検証環境およびデータの密参照の検証• テスト環境の設計→現在構築中

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メタデータの定義:
1.

カタログデータ
データセットを検索するために活用されるメタデータ••
データセットの位置を含む説明が記載される (書誌的情報)

2.

研究知識データ• 研究知識の共有・より詳細な検索・知識推論に活用されるメタデータ• データが生成されたときの、実験環境、機器及びその設定、バイオリソース等の研究の詳細が記載される1.2.をどう組み合わせて、研究データセットの検索に好適なメタデータを定義するかが課題
1.カタログデータの例

2.研究知識データの例 (顕微鏡イメージング)

タイトル
URL
発表者

生物種

対象
データの種類130の概念（クラス）と210の関係（プロパティ）が定義されている

14メタデータについての課題

研究データ（セット）を見付つために必要不可欠なデータ
研究データの検索・再利用に必要となる事項を記載したもの
 研究データが生成されたときの、実験条件、機器、機器設定、実験者、実験日などの事項
 研究データを説明する論文への参照
 研究データ取得の目的や科学的仮説などの実験背景
しかし、
 メタデータ作成には、記述するための語彙の選定やスキーマの設計において、情報学的知識を要する
 メタデータ作成は、研究者には負担が大きな作業 メタデータを検索するにも、クエリ作成技術が必要
 メタデータ付与は分野に特化するが、他分野のメタデータとの統合に戦略が必要
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データ連携のためのメタデータ設計
組織や職制（立場）を超えて、複数人で協力してメタデータを設計できるウエブツールを整備
下記ユーザの専門性に従ったわかりやすいGUIを設計した：
1. セマンティックウエブ技術をよく知る、メタデータ専門家
2. データを産出した研究についてよく知る
ドメイン専門家
3. メタデータの入力や関係者との連携を行う、メタデータ作成支援員

設計結果はJSON Schema形式で出力(プラットフォーム連携のメタデータ管理機能から取り込み可能)

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他機関への展開等の波及効果につながる取組み
 データ連携のためのメタデータ設計
 研究所、大学等の研究データ管理支援体制の多様性を考慮したメタデータ設計ツールを開発
 組織を超えて、複数人の協調によりメタデータ設計を行っていく 実装完了次第、下記のメタデータについて理研案を入力し、組織を超えた共同作業を実施予定
 データ管理計画を含む、研究プロセスメタデータ
 生命科学系データカタログ
 メタデータ標準化プロセスの加速に貢献