人文学・社会科学データインフラストラクチャー
構築推進事業：
背景、取組、成果及び課題
令和3年6月21日（月）独立行政法人日本学術振興会
人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築推進センター
センター長 廣松 毅
同 研究員 前田 幸男
1目次
Ⅰ．本事業の背景
Ⅱ．本事業の取組（実施体制と実施内容）
Ⅲ．本事業の成果
成果1 人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）
成果2 オンライン分析システム
成果3 データ共有のための手引き
Ⅳ．今後の課題
Ⅴ．参考資料2

Ⅰ．本事業の背景
問題意識：●自然科学分野と同様、あるいはそれ以上に人文学・社会科学分野のデータインフラ構築は不可欠●しかし、諸外国に比して、日本の人文学・社会科学分野におけるデータインフラは不十分【基礎科学力の強化に向けてｰ「三つの危機」を乗り越え、科学を文化にｰ （文部科学省）】（平成29年4月）
社会科学分野において、データプラットフォームの構築を検討する。オールジャパン体制によるデータ・サプライヤーとしての機能に特化し、中立的かつ持続的な活動を可能とする組織的な枠組みとし、社会科学系データの一元的な収集・保管・提供・活用を図る。
【学術の総合的発展をめざしてｰ人文・社会科学からの提言ｰ （日本学術会議）】（平成29年6月）
歴史資料・公文書・調査データなどのデータベースの構築は、人文・社会科学の新たな展開にとって不可欠であるばかりか、国際的な共同研究の基盤形成にも必要である。

人文学・社会科学分野のデータインフラ構築を目的として、平成30年度より、日本学術振興会（JSPS)が「人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築推進事業」を開始（現在４年目）【第6期科学技術・イノベーション基本計画 （閣議決定）】 (令和3年3月）
人文・社会科学の研究データの共有・利活用を促進するデータプラットフォームについて、2022年度までに我が国における人文・社会科学分野の研究データを一元的に検索できるシステム等の基盤を整備するとともに、それらの進捗等を踏まえた2023年度以降の方向性を定め、その方針に基づき人文・社会科学のデータプラットフォームの更なる強化に取り組む。また、研究データの管理・利活用機能など、図書館のデジタル転換等を通じた支援機能の強化を行うために、2022年度までに、その3方向性を定める。

Ⅱ．本事業の取組（実施体制）
運営委員会（JSPS理事長の諮問機関）

随時設置

外部有識者で構成。必要に応じ、センター長、研究員が出席し、意見を述べることができる。
【ミッション】 基本方針、計画の策定
拠点の選定及び評価
事業の進捗管理、連絡調整 等

作業部会

中核機関
JSPS 人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築推進センター（「中核機能」の構築を担い、本事業をリードする組織）センター長（PD）、研究員（PO）、事務担当者【ミッション】 本事業の実施統括、関係諸機関との連絡調整、外部連携等
委託

連絡協議会： 中核機関（JSPS、NII）、各拠点機関のメンバーで構成 （議長はセンター長）

拠点機関
大商大

慶應義塾大

委託

【ミッション】 事業の具体的な進め方等に係る協議、 調整
東大（社研）

一橋大

東大(史料編纂所)【ミッション】●データ・アーカイブ機能の強化（共有化） ●海外発信・連携機能の強化（国際化） ●データ間の時系列等接続関係の整備／データ間の連携を可能にする環境の整備（連結化）

中核機関（技術開発）
国立情報学研究所（NII）【ミッション】システム開発等
4の情報技術支援

Ⅱ．本事業の取組（実施内容）＜本事業の目的＞
人文学・社会科学研究に係るデータを分野や国を越えて共有・利活用するインフラストラクチャーを構築することにより、研究者がデータを共有しあう文化を醸成するとともに、国内外の共同研究を促進し、もって人文学・社会科学の振興を図る。
中核機関の取組拠点機関の取組

国内外に開かれた分野横断的なデータイ
ンフラストラクチャー構築のため、以下を実施

各分野の拠点としての取組を行っている機関が相互に連携しつつ、以下を実施

 分野横断的な総合的データカタログを整備  データ・アーカイブ機能の強化（共有化） オンラインオーダーメイド集計・分析システム  海外発信・連携機能の強化（国際化）の開発研究 データ間の時系列等接続関係の整備／
 データ公開、利用、権利関係等に関するデータ間の連携を可能にする環境の整備（連結化）
共通ガイドライン（手引き）の策定
 公開シンポジウムの開催やニュースレターの配信

結果として、日本の人文学・社会科学研究の「見える化」による国内および国際共同研究の促進を図る。
5

Ⅲ．成果1 人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）①Japan Data Catalog for the Humanities and Social Sciences （ニックネーム：JDCat）
拠点機関が提供するデータのメタデータ※を自動収集して収録したカタログを整備
人文学分野のデータと社会科学分野のデータを分野横断的に一括検索することが可能
さらに、NIIの「CiNii Research」との連携により、学術論文や図書、研究データ等の研究成果情報、それらの成果を生み出した研究者、研究プロジェクト等の情報と関連付けることが可能※メタデータとは、データを説明する上で必要な情報（作成者、作成時期、データの概要など）のこと（活用例）○多様なデータアーカイブを一括で検索することにより、自身の研究に必要なデータを効率的に探すことができる。
○拠点機関にデータを寄託することで、JDCatにメタデータが掲載され、自身の研究データの共有ができる。
1. メタデータ登録機能
2. メタデータ拡張機能
3. メタデータ自動収集機能
4. 一括検索機能
5. 詳細検索機能

検索連携

人文学・社会科学総合データカタログ(JDCat)※※メ タ デ ー タ の 自 動 収 集拠点データベース

大商大

慶應義塾大

東大
（社研）

一橋大

東大
(史料編纂所)研究者からのデータの寄託※※NIIが開発したリポジトリソフトウェアWEKO3を利用して構築

6. 各拠点コレクション表示機能
7. CiNii連携機能
8. 利用統計情報レポート機能

・データへのDOI付与の推奨⇒データの特定が容易になる
・DDI・JPCOARスキーマとマッピング⇒国内外の相互運用性に優れる
・日本語・英語でのメタデータ整備⇒海外の研究者が日本のデータを検索できる
・メタデータをCC0で公開⇒海外からのメタデータの自動収集が容易になる※FAIR原則に沿って整備

6

Ⅲ．成果1 人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）②
JDCat構築に係る取組
 JDCatにおけるメタデータスキーマの策定
・人文学・社会科学分野において国内外で標準的に使用されているメタデータスキーマの調査
・海外のデータアーカイブ等の状況調査
・人文学・社会科学両方の分野をカバーする項目の検討
・海外機関からのハーベストも視野に入れた項目の検討⇒JDCatにおけるメタデータスキーマ31項目を決定 統制語彙の翻訳、作成
・海外で使用されている統制語彙の調査・使用する統制語彙の決定、翻訳（DDI Controlled Vocabularies、CESSDA Topic Classification）
・分類の必要上、独自の統制語彙の作成⇒9項目、12種類の統制語彙を翻訳・作成
 JDCatの機能等の決定
・利用者の利便性の高い検索方法、表示順等の検討⇒一括（ファセット）検索、詳細検索、検索結果並び替え機能を実装
令和3年6月末：JDCat公開予定（社会科学分野メタデータが先行）
令和3年10月頃：人文学分野メタデータを公開予定

7

Ⅲ．成果1 人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）③
各拠点機関が保有しJDCatでメタデータが公開される予定の「データ」• 大阪商業大学 JGSS研究センター– 日本版総合的社会調査（Japanese General Social Surveys：JGSS ）– 台湾・韓国・中国との共同研究「東アジア社会調査プロジェクト （East Asian SocialSurvey：EASS）• 慶應義塾大学 経済学部附属経済研究所パネルデータ設計・センター– 家計や企業の意識や行動を長期にわたり追跡調査できるパネルデータ• 東京大学 社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センター– 1950年代から現在に至るまでの幅広い社会調査のマイクロデータ• 一橋大学 経済研究所– 明治初期以降の日本統計年鑑、および政府統計の調査票様式ほか、調査概要（根拠となる法令・通達等を含む）、各種分類表– 長期経済統計• 東京大学 史料編纂所– 明治維新までの国内外の幅広い日本史資料

各拠点機関は、現在、外部の研究者や組織が作成した研究データの寄託を受け入れている、あるいは受け入れ予定

8Ⅲ．成果2 オンライン分析システム
統計ソフトをインストールしたり、データを手元にダウンロードしたりすることなしに、RやPythonのプログラムを作成・実行し、データを分析できるシステム
分析プログラムや分析結果を出力し、公開・共有を行うことも可能（活用例）○自身でデータ分析に係る環境を構築する必要なく研究を実施できる。
○大学の講義、ゼミ等において、教員は学生とデータ及びプログラムを共有し、指導を行うことができる。
○研究室内において、データやプログラム等を含む分析環境を保存し、研究の再現性と継続性を担保する。
オンライン分析システム

教育利用学生③分析先生
データリポジトリ

データ①アップロード②ダウンロードプログラム

1. ダウンロード機能
2. アクセス制限対応機能
3. グルーピング機能
4. 分析ツール選択機能
5. プログラム保存機能
6. グループ内共有機能
7. 公開データ保存機能
8. 「学認」対応機能
9. 利用者数を考慮した環境構築

研究利用
研究者

②分析

オンライン分析システム①アップロード
データ

データリポジトリ
プログラム③公開・共有令和2年10月から、社会科学分野において、大学の講義等にて試験運用を開始済
人文学分野における試験運用については、現在検討中
令和4年度本格運用予定
9Ⅲ．成果3 データ共有のための手引き
人文学・社会科学におけるデータ共有のための手引き―人文学・社会科学データインフラストラクチャーの構築に向けて―
人文学・社会科学分野の研究者や大学院生等にデータの適切な管理と共有・利活用の重要性を解説するもの。データの共有・利活用をより一層進めることによって、人文学・社会科学分野の研究が国内的にも国際的にもさらに進展することを目的とする。

手引き策定に係る取組••••••

運営委員会の内に策定に係る作業部会を設置（委員8名）
海外の複数の機関のガイドラインを参考に手引きの構成を検討（例：UKDA、FSD）
令和元年10月から社会科学分野を策定開始
令和2年4月から人文学分野をコラム（一部章立て）として策定開始
令和2年11月～12月にかけて、関連学協会等へ意見照会を実施
意見照会結果を踏まえて校正
令和3年度夏には、電子媒体にて公開の予定
10

Ⅳ．今後の課題構築したデータインフラストラクチャーの更新・拡充が必須
・メタデータの定期的な自動収集（ハーベスト）
・メタデータスキーマ、統制語彙、手引き等の改訂
・ソフトウェア等システムの更新
・人文学・社会科学総合データカタログ（JDCat）への参画
機関の拡充
・データの共有・利活用の促進
1. データの共有・利活用に関する専門的な知識を有する人材の確保
2. データの共有・利活用を促進する組織基盤の形成
3. 研究者のデータの共有・利活用を促進する政策
日本の人文学・社会科学研究を推進し、国際競争力のある研究と11
その発信および国際共同研究の促進に寄与する。

Ⅴ．参考資料

12本事業の人員体制
中核機関

人社データインフラ構築推進センター

専任兼任

１．PD
２．PO
３．事務局
合計
拠点機関

133700
大阪商業大学 慶應義塾大学

専任 兼任 専任 兼任
１．技術スペシャリスト＊２．ドメインス
ペシャリスト＊３．データライブラリアン＊
合計

NII

中核機関

専任

１．総合データカタログ構築
２．オンライン分析システム構築
３．全体の連絡・調整
合計

東京大学
（社研）

2
1
1411

東京大学
（史料編纂所）

一橋大学

兼任

合計

専任

兼任

専任

兼任

専任

兼任

専任 兼任

1003

2

3000

123

18

461

91

3

100

173

7 191

0

2

1

40

10

100

582

16

3

71

10185

18

11 217（令和3年1月25日時点）＊ 1）技術スペシャリスト：主に技術的な職務を遂行
2）ドメインスペシャリスト※：主に研究データの保存と共有のための職務を遂行※ドメインスペシャリストはある研究分野の専門家であると同時にデータ管理の専門家で、従来は「データ・アーキ
ビスト」という呼称が多く用いられた。

3）データライブラリアン：主に研究者のデータ管理や利用等を支援

13

海外のデータアーカイブ等の人員体制

機関名（国、地域）

スタッフ数※DANS（オランダ）

55名

FSD（フィンランド）

26名

GESIS Data Archive（ドイツ）

88名

SND（スウェーデン）16名

UKDS（イギリス）

30名

ICPSR（アメリカ）

106名

ADA（オーストラリア）

12名

SRDA（台湾）

8名

KOSSDA（韓国）

9名（令和3年3月31日調査時点）※ヨーロッパの機関のスタッフ数は「CESSDA Annual Report 2018」による

14

JDCat検索結果一覧画面

15

メタデータ詳細画面

16

JDCatメタデータスキーマ
記入レベル

No.

JDCat element

JDCat エレメント名（日本語）

1 Titleタイトル

2 Study ID

整理番号3 Author

作成者

4 Distributor

配布者

5 URI

URI

6 Topic

トピック

7 Summary概要8 Time Period(s)対象時期

9 Geographic Coverage

対象地域

10 Data Type

データタイプ

11 Access

アクセス権

12 License

権利情報

13 DOI

DOI

14 Data Language

データの言語15 Version

バージョン情報16 Unit of Analysis

観察単位17 Universe / Population 母集団
18 Sampling Procedure

サンプリング方法

19 Collection method

調査方法

20 Funding Agency

研究助成機関

21 Grant ID

研究費番号22 Alternative title

その他のタイトル

23 Series

シリーズ

24 Date of collection

調査日

25 Sampling Rate

回収率26 Bibliographic Citation

引用上の注意27 Datafile URI

データファイルURI

28 Related Studies

関連情報

29 Related Publications

関連文献

30 Publisher

編集者

31 Provider

所蔵者・寄託者

記入レベル（社会科学） （人文学）/Usage(Social /Usage(HuScience)manities)

◎◎◎◎◎
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
△
△△

◎◎◎◎◎○
○
○
○
○
○
○
○
○

◎：必須 ○：強く推奨 △：推奨 空欄：任意

同一言語での繰 統制語彙の有無
り返しの可否/Controlled/Repeatable

Vocabularies

××
○
×
×
○
×
○
○
○
××
×
○
×
○
×
○
○
○
○
○
×
○
×
×
○
○
○
×
×

ファセット
対象

意味/Faceted

JPCOARスキーマ名称

タイトル

調査番号/資料番号/資料ID

○

○
○
○

○
○
○
○

JPCOAR

Search

調査名/タイトル

○

DDI-C

○
○
○
○
○

○

stdyDscr->citation->titlStmt->titl

dc:title

stdyDscr->citation->titlStmt->IDNo

jpcoar:relatedIdentifier (identifierType=Local)
jpcoar:creator

調査主体 / 調査代表者/作成者/著者

作成者（作成者姓名）

stdyDscr->citation->rspStmt->AuthEnty

配布者/提供者 ＊拠点機関名寄与者（寄与者姓名）

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jpcoar:contributor（contributorType:Distributor）

ランディングページURI

識別子

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jpcoar:identifier (identifierType: URI)

トピック

主題

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jpcoar:subject (subjectScheme: Other)

調査概要/資料概要

内容記述

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対象時点/対象期間

時間的範囲

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調査地域/位置情報/地理的範囲

位置情報

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データタイプ

内容記述

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アクセス制限（利用条件）

アクセス権

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データのライセンス

権利情報

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DOI

識別子

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jpcoar:relatedIdentifierデータの言語

言語

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データのバージョン

バージョン情報

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観察単位

内容記述

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母集団

内容記述

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標本抽出方法内容記述

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調査方法

内容記述

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研究助成機関助成機関名

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研究費番号

研究課題番号

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調査別名/その他のタイトル

その他のタイトル

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調査シリーズ/資料シリーズ

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調査日/収集日

内容記述

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回収率

内容記述

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引用上の注意stdyDscr->citation->biblCit

データファイルURI

本文URL

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関連データ

関連情報

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jpcoar:relation relationType="isSupplementedBy"

関連文献(データに基づく文献)

関連情報

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編集者

出版者

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所蔵者・寄託者

寄与者

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jpcoar:contributor（contributorType:Others）

17

DOI
【DOI（ Digital Object Identifier ） 】
デジタルネットワーク上でコンテンツへのアクセスを管理するために用いられる国際的な識別子「デジタルオブジェクト識別子（Digital Object Identifier）」の頭字語。https://doi.org/ に続けて
DOIをブラウザに入力することで、自動的にコンテンツの所在情報（URL）に変換されるサービス名称でもあり、登録機関がDOIに紐づくURLのメンテナンスを行うことで、利用者からの恒久的なアクセスが実現される。
もともとは出版社が発行する論文に対して付与され始めたものであるが、現在では論文に留まらず様々な学術コンテンツに付与されている。
参考 DOIハンドブック：
https://www.doi.org/doi_handbook/translations/japanese/hb.html
18DDI、JPCOARスキーマ【DDI（Data Documentation Initiative）】
社会科学、行動科学、経済科学、および健康科学の調査やその他の観察方法によって生成されたデータを記述するための国際標準規格。 XMLで表現されたDDIメタデータ仕様は、データのライフサイクル全体をサポートしている。
参考 DDI Webサイト：https://DDIalliance.org/explore-documentation【JPCOARスキーマ】
オープンアクセスリポジトリ推進協会（JPCOAR）が策定した新しいメタデータ規格。日本の機関リポジトリのメタデータの国際的な相互運用性を向上させ、日本の学術的成果の円滑な流通を図ることを目的としている。
参考 JPCOARスキーマガイドライン：https://schema.irdb.nii.ac.jp/ja19クリエイティブ・コモンズ（CC）ライセンス【クリエイティブ・コモンズ・ライセンス（CreativeCommons licenses】
インターネット時代のための新しい著作権ルールで、作品を公開する作者が「この条件を守れば私の作品を自由に使って構いません。」という意思表示をするためのツール。
CCライセンスを利用することで、作者は著作権を保持したまま作品を自由に流通させることができ、受け手はライセンス条件の範囲内で再配布やリミックスなどをすることができる。

※CC0とは作品の著作権や関連するすべての権利を、法的に可能な限り放棄すること。CC0を適用した場合、その作品は、方法・目的にかかわらず、誰もがどんな形でも使用できる。ただし、他の権利が残っている場合や、作品の利用方法による制約が発生することもある。
参考 クリエイティブ・コモンズ・ジャパンWebサイト：
https://creativecommons.jp/licenses/20FAIR原則【FAIR原則（FAIR Data Principles） 】
データを共有するための基準となる国際的な原則。「FAIR」は、「Findable（見つけられる）」「Accessible（アクセスできる）」「Interoperable（相互運用できる）」「Re-usable（再利用できる）」の略で、データ公開の適切な実施方法を表現しており、本原則に準拠したデータを作成する機運が国際的に高まっている。内閣府の検討会が定める「研究データリポジトリ整備・運用ガイドライン」においてもFAIRデータ原則に沿ったデータ管理の機能が提言としてまとめられており、今後のデータアーカイブにおける業務展開に影響を及ぼしていくものと考えられる。
参考1 データ共有の基準としてのFAIR原則：
https://DOI.org/10.18908/a.2018041901
参考2 研究データリポジトリ整備・運用ガイドライン：
https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kokusaiopen/guideline.pdf
21