電子ラボノートを実装する前に何を検討すべきか
飯室聡 1)

1) 国際医療福祉大学 未来研究支援センター
iimuro@iuhw.ac.jp

What Should We Consider Before Implementing Electronic Lab Notebooks
Satoshi Iimuro 1
1) Innovation and Research Support Center, International University of Health and Welfare
概要
実験ノートは、日々の研究、実験の記録であるとともに、研究の誠実さの根拠および不正疑惑に対する反論のエビデンスという側面を持つ。従来の紙の実験ノートから電子ラボノートへの切り替えが進みつつある現在、導入にあたって研究者とともに考えるべき課題が大きく 2 つある。一つは ELN を「研究の誠実さの根拠および不正疑惑に対する反論のエビデンス」と捉えるために必要な研究データ管理の考え方である。そこで大切なのは、研究公正という視点である。ただし、本邦においては、研究倫理 Researchethics と研究公正 Research integrity という 2 つのコトバが明確な定義なく使われている印象がある。両者は似て非なるものである。もう一点は、ELN 導入に際しては前段階での準備がかなり必要であるということである。多くの機関や研究者は「ELN を導入したら研究データ管理が楽になる」と考えがちであるが、実際には事前に多くの検討事項があり、その負荷は決して小さくない。事前にプロジェクト全体を把握し、それを管理できる体制を構築することは、プロセス管理の整備に他ならない。そしてプロセス管理された環境であるからこそ、そこの蓄積されたデータ/メタデータは研究の誠実さの根底となるのである。
実験ノートは、日々の研究、実験の記録である

1 はじめにとともに、研究の誠実さの根拠および不正疑惑に近年の研究倫理教育の充実にも関わらず、いく対する反論のエビデンスという側面を持つ。このつもの研究不正疑惑が耳目を集めている。これら

数年で従来の紙の実験ノート（以下、実験ノート）を見ていて思うのは、それらの事象の検証になぜから電子ラボノート Electric Lab Notebook（以下、時間がかかるのか、なぜすぐに報告書および有効ELN）への切り替えが進みつつある。実験ノートな改善策の提示がないのか、ということである。と ELN とは基本的に同じ目的を持つものではあ

たとえその事象が特定不正行為に該当していなかるが、ELN 導入に際してそれに過度の期待を寄せったとしても、少なからず疑惑を持たれるようなてしまい、「想像していたよりも使えない」とばか行為を行ったことには間違いなく、そもそもなぜりに ELN の利用をやめてしまう事例も散見されそのような事象を事前に防ぐことができなかった

る。実はこの状況は、20 数年前の臨床研究におけのかという問題も存在する。

る電子的データ収集システム Electric Data Capture

研究倫理教育教材やガイドラインでは「研究はSystem （EDC）導入初期の状況とそっくりである。

誠実に行われるべきである」と強調される[1][2]。

「導入してみたものの EDC は結局使いにくい、紙他人から言われずとも研究者であれば誰もが「誠の調査票 Paper Case Report Form（pCRF）で十分な実に研究を行う」ことは当たり前だと考えるはずのではないか」という議論がつい数年前まで行わである。ではどうすれば自分の研究について「誠れていた。もちろん、現在では特に規模の大きな実である」とエビデンスとともに示すことはでき臨床研究であれば EDC を用いて研究を実施するるであろうか。
「誠実です」とコトバで言うだけでことが当たり前となっている。なぜ「当たり前」はどうにもならない。上記の参考文献においてはかと言うと、そこには明確なメリットがあるから「誠実とは何か」の概念についての記載はあるが、である。

では実際の研究においてどうすれば「誠実な研究」

本稿では、研究の公正性担保という観点から
ELN 導入に際して研究者が事前に抑えておくべきとなるのかについての具体的な記載はない。

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ポイントを２点にしぼって検討する。ということである。なお、QRP の中ではとくに不一つは ELN を「研究の誠実さの根拠および不正適切なオーサーシップや二重投稿などについても、疑惑に対する反論のエビデンス」と捉えるためにそれらの行為を所属している科学コミュニティ内必要な研究データ管理の考え方である。端的には、でどのように定義すべきかという議論が残ってい

ELN 導入の目的は「研究データに誤りがないことるものの、研究倫理教育において「してはならなを目指すため」ではなく、「研究データをある一定い行為」という規範が示される。の水準で管理できる状態に置くこと」であると認識することである。そのためにはまず研究倫理と研究公正の区別と連関ということを理解しなくてはならない。
もう一点は、ELN 導入に際しては前段階での準備がかなり必要であるということである。その準備は主としてラボにおける研究活動の見直しと標Steneck は、RCR は 2 つの要素から構成されると準化ということになる。ELN 導入を検討している

して「道徳的原則の観点から評価されそれに導か多くの機関や研究者は「ELN を導入したら研究デれた研究行動」と、「専門的基準の観点から評価さータ管理が楽になる」と考えがちである。もちろ

れそれに導かれた研究行動」を挙げている。そしんその通りなのだが、そのためには導入前の準備て前者を研究倫理、後者を研究公正としている[3]。

が欠かせないのである。

簡単に言えば、研究倫理とは「研究活動において何が正しくて何が間違っているかを判断するため2 責任ある研究活動、研究の誠実さとは何かの道徳的なルールや行動原則」である。研究公正について Steneck はもう少し詳しく説明しており、「専門機関、研究機関、関連する場合は政府およ

2.1 研究倫理と研究公正の区別と連関び一般市民によって大枠が示されている高い道徳

本邦においては、研究倫理 Research ethics と研原則と専門的基準を把持し、それを厳密に遵守し究公正 Research integrity という 2 つのコトバが明公正というコトバの意味を少し厳密に考える必要ていること the quality of possessing and steadfastly
adhering to high moral principles and professional
standards, as outlined by professional organizations,research institutions and, when relevant, thegovernment and public.」としている。この説明を踏があると。

まえて、自分は研究公正を「ステークホルダーが確な定義なく使われている印象がある。自らの研究が誠実に実施されていること、責任ある研究活動を行っているということを示すためには、研究研究不正を広くとらえれば様々な行為が含ま当該研究に対して要求する信頼性の程度について、れうるが、一般的には捏造 Fabrication、改ざん専門的な基準を設定して遵守すること」と再定義

Falsification および盗用 Plagiarism、（それぞれのした。

頭文字をとって FFP）の３つを特定不正行為と位置付けている[1]。研究倫理教育においては、これらの特定不正行為をしてはならないという規範が示される。一方で、研究活動の社会との関係性という観点から、研究活動は誠実な（責任ある）研究活動 Responsible Conduct of Research（RCR）、
好 ま し く な い 研 究 活 動 Questionable ResearchPractice（QRP）、特定不正行為（FFP）の 3 つに分類され（図１）[3]、研究者は自らの研究活動がRCR でなければならないと教育される。ここからつまり、Steneck が定義している研究公正の範疇導かれることは、自らの研究が RCR であるためから、高い倫理的原則 high moral principles を研究には FFP さえ犯していなければよいというわけで倫理の方に移し、研究の公正性を「ステークホルはなく、FFP/QRP 含めて管理しておく必要がある

ダーによって専門的な基準 professional standards を583

設定しそれを遵守すること」とした。

タが記載されている。そして、データは適切なメ

このように再定義することで、RCR 実現のためタデータとともに記録、保管する必要がある。には、研究倫理の観点から行動についての規範を少し抽象的なレベルの例を挙げると、動物を用遵守すること、および研究公正の観点から必要といた実験系のデータだとしても、それが探索段階されるレベルの信頼性を担保すること、その両面でのデータなのか検証段階でのデータなのかによからの検討が必要なのだ、と理解できる（図２）。ってそのデータの持つ意味は大きく変わってくる。

研究倫理についてはこれまでの研究倫理教育にあ探索段階のデータであれば、そのデータを用いてらためて付け加えることはない。ではもう一つのデータクリーニングの基準を設定するかもしれな研究公正についてはどうであろうか。

いが、検証段階のデータであればそのデータを見てからデータクリーニングの基準を変更するのは2.2 研究の公正性とは何か避けるべきである。つまり、探索か検証か、とい研究公正でまず参照すべき定義は「研究公正にうこともメタデータとして重要な情報となる。も関するシンガポール宣言」である[4]。この宣言でちろん、このデータクリーニングの過程自体も重は、研究の公正性は以下の 4 つの原則で表現され要なメタデータである。

る 。 す な わ ち 1) 誠 実 性 Honesty 、 2) 説 明 責 任
Accountability、3)専門家としての礼儀および公平

2.4 研究データ管理の三原則

性 Professional courtesy and fairness、4)研究の適切適切なメタデータを選ぶ一番の目的は、その論な管理 Good stewardship of research、の 4 つである。

文の results、具体的にはデータや図表についてのこの定義と、先ほどの「ステークホルダーが当該説明責任を果たすことにある。論文に掲載された研究に対して要求する信頼性の程度について、専データの背後には採用されなかった沢山のデータ門的な基準を設定して遵守すること」はどのようが存在する。それらからいかなる過程を経て論文につながるのだろうか。の図表になっているのか、そもそも元のデータは同宣言の「説明責任」および「研究の適切な管どのような実験経過で収集されたものなのか、ど理」との整合性が最も分かりやすい。すなわち、のような加工がされて results として提示されてい研究者はステークホルダーに対して自らの研究がるのか、そのような情報がメタデータである。そ科学的、倫理的に適切な水準で管理されているこ

れは「データの素性を明らかにするためのデータ」と、そしてそれを説明できること、を担保すること言ってもよい。とが公正性の土台になっている。もちろん「誠実もちろん、メタデータはひとつの実験に限った性」および「専門家としての礼儀および公平」のとしても無限に発生するものであり、必要なもの実践についてもステークホルダーに対して自らのに絞って収集する必要がある。どのメタデータを研究を説明できるということが土台にある。

必要とするのかは、ステークホルダーとの協議で設定された信頼性の程度によって決まる。たとえ

2.3 データとメタデータ

ば、新薬申請のための治験のデータであれば、「医では、「ステークホルダーが当該研究に対して要薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令」（平成

求する信頼性の程度について、専門的な基準を設

9 年 3 月 27 日定して遵守すること」とは具体的にどのような行なデータがどういうメタデータともに記録され、動なのであろうか。ここではとくに基礎研究にお提出されなければならないか、ということが定めけるデータの信頼性ということを具体例として検られている。文部科学省や経済産業省、国立研究討する。

開発法人日本医療研究開発機構などの公的研究費厚生省令第二十八号）にどのよう実験をするとデータが発生する。発生するのはであれば、事前に Data Management Plan（以下、データだけではない。メタデータと言われる「デDMP）の提出が求められることが多い。DMP には、ータを説明するためのデータ」も無数に発生する。

どのデータ/メタデータがどういう媒体で、どのよ誰でも考えればすぐにいくつか思い浮かぶであろうに管理されるのか、ということをあらかじめ記う。いつ、誰が、どのような環境下で、どの実験載するが、DMP の内容は直接的には研究費配分機系を用いて実験をしたのか、試薬のロットナンバ関と研究機関/研究者との協議によって決まる。もーや保存状態など実験ノートには沢山のメタデー

ちろん、その背後には我々の所属する小社会がス

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テークホルダーとして存在する。にできるわけではない、ということである。

さて、あなたの論文の図について疑義が寄せらFFP/QRP の発生が、要求されているレベル以下にれたという状況を考えてみよう。それが単純なミ管理されていることを示すことができる、というスであって FFP ではないことをステークホルダーことである。その意味において、研究管理あるいに対して説明するためには何が必要か。あなたはは研究データ管理という文脈においては、研究倫ステークホルダーに対して、今回問題とされてい理のみならず研究公正という観点も合わせて必要る事象を説明しなくてはならない。つまり、このとなる、ということが明確になる。逆に言えば、

図は実験で得られたデータから問題のない方法で研究倫理と研究公正を明確に区別しないままに論作成したものでありこの図は正しい、あるいはそじてしまえば、下手をすると研究公正の概念と必の「方法」の一部に誤りがあってこの図になって要な行動が抜け落ちてしまうということになりかいるのでありその誤りを修正して得られる正しいねないのである。

図はこれである、という説明が必要となる。もう少し詳しく説明しよう。
まずその図から元データにまで遡ることが必要

3 ELN 導入に抱く幻想となる。これを追跡可能性 traceability と言う。次

さて、本論文のもう一つのテーマについて検討に元データから問題の図まで（もしあればミスもしていく。ELN の導入価格がかなりこなれてきた含めて）再現することが必要となる。これを再現こともあり、その採用については多くの研究者が可能性 reproducibility という。そして、そのミスを期待を寄せている。一方で、「ELN は使い勝手が修正すると本来の正しい図はこうなる、というこよくない、期待は幻想だった」と ELN の使用をとを説明する必要がある。そのためのエビデンス諦めてしまう研究者も散見される。の土台にあるのがメタデータである。どのレベルの詳細さ、どれくらいのメタデータが要求される

3.1 EDC 導入初期に何が起こったかのかということは、ステークホルダーの協議によ

ここ数年の ELN の採用状況は、実は 20 数年前って決まる。なお、traceability と reproducibility をの臨床研究における電子的データ収集システム

担保するためにはラボの活動がプロセス管理（EDC：Electronic Data Capture System）の採process control されていること、つまり必要なメタ用状況に酷似している。当時、製薬企業の治験にデータが決まった手順で過不足なく収集、管理されていることが必要となる。この管理の手順を決める段階で必要なメタデータが同定されることになる。
前段落では論文の図について論じたが、データそのものについても同じことである。そのデータはどの実験で得られたのか、そこからどのような過程を経て今、目の前にあるのか。そういうことが説明できて初めてそのデータは信頼できる、誠実なデータであると言える。それを担保しているのはデータとともに収集、管理されているメタデータである。

おいては、データの品質保証の観点から EDC の採用は着実に進んでいた。一方でその導入や利用にかかる費用の高さ（ひとつの案件で年間数千万円）からアカデミアにおける採用は躊躇する大学が多かった。その後 10 年余の経過で価格破壊が起こり、現在はアカデミアの研究費でも治験対応レベルの EDC が利用できる価格（1 案件で年額数十万円）に落ち着いている。
価格面で解決されても、なお克服すべき壁があった。それは個別の臨床研究への実装である。
EDC の選定や構築のスキルは教えてもらうことができるし、いったん EDC にデータを入力してしまえばそこから先は自動的に監査証跡がつく。

なお、我々の研究グループではここで挙げた追それでも臨床試験の品質に疑義が突き付けられそ跡可能性 traceability、再現可能性 reproducibility その疑義に満足に回答できなかった臨床研究がいく

してプロセス管理 process control を研究データ管

つもある。臨床研究法施行のきっかけとなったデ理の三原則と位置付けている[5]。この三原則を踏ィオバン事件がその筆頭であろう。EDC を実装まえて研究を行うことで、実験あるいは実験デーすれば臨床試験の品質が保証されるのではなく、タの誠実さということがステークホルダーに要求

EDC を使って臨床試験全体の品質を担保しつつされているレベルで保証されることになる。注意

試験を遂行する方法を構築しなくてはならなかっすべきは、この三原則によって FFP や QRP をゼロたのである。

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実際に EDC を導入する際には、研究管理側、支援しながら、研究仮説や収集データ、エンドポ研究者側それぞれで事前に検討すべきことがある。

イント、解析計画など全体像を俯瞰し、どのステ研究管理者側であれば、その大学で主にどのようップにどのような作業が必要か、それを EDC でな臨床研究が行われているか、大学内でデータ管どのように実現するかを事前検討することで、初理の実務まで実施するのかそれともその業務は外めて研究の質が上がる。もし研究終了後に疑義が注するのか、モニタリングや監査についてはどう生じたときには、事前に全体像が把握できているか、などの検討事項がある。その実態に照らしてからこそ、どの段階に何が起きたのかを追跡する

EDC の仕様を決め、最適な EDC を選定することことができ、それが不正に当たるのか否か、不正になる。

でないとすればしっかりと修正して再度論文とし研究者側では、まず研究仮説の明確化とその仮て世に問うことが可能となる。これが、臨床研究説を検証するのに必要なデータおよびメタデータ支援として我々が 15 年に渡って経験してきた歴の同定という作業が発生する。具体的には、その史であった。

研究でどのようなデータを収集するのか、そのデータにどれくらいの精度を求めるのか、欠測を許3.2 ELN の置かれた状況

容するのか否か、エンドポイントの定義とそのデELN も同じ状況である。数年前までは、見積ータセット化はどうするか、等々の検討を事前にりを依頼するとサーバの構築等の初期費用と年間しっかりと行うことが必要である。紙の調査票のライセンス使用料で最低数百万円から数千万円（pCRF）を用いていた時には、これら検討を最という金額（ラボの規模に依存）が普通に提示さ後の症例の調査が終わって（LPO : last patientれた。企業にて研究データの品質保証が絶対に必out）から実施することをある程度許容していた。

要という条件があれば採用の判断も可能であろう

およそ研究に必要なデータが収集できるようなが、アカデミアでの実装はほぼ不可能であった。

pCRF さえ作成してしまえば、試験は割とすぐに最近は、この数年のクラウド環境の整備とシステ開始できた。その代わり、LPO からデータ固定まムそのもの価格低下もあり、１ユーザーあたり年でに多大の時間を要した。LPO の後にデータク間数万円のライセンス使用料と初期費用としてのリーニングの方針やイベント定義、解析方法を決PC あるいはタブレット端末の購入で導入が可能めるような時代もあったのである。pCRF の余白となってきている。ただし EDC と同様に、ラボに種々の「重要な」コメントなどの記載があり、への実装に当たっては研究支援組織のバックアッそれが別途データとして採用される、というようプが必要であろうと推測される。この研究支援組なこともあった。
（このような自由度が良いことな織が存外に大きな問題となることがある。のか否か、許容されるか否かは別問題である。）

簡単に言えば、機関（大学）の中でどの部門がEDC の場合は、事前に詳細を検討していると研究支援組織となるのか、ということである。候いうことを前提に LPO からデータ固定までの時補としては以下である。

間が大幅に短縮することが可能になった。それが、・URA（University Research Administrator）

アカデミアにおける EDC 導入のモチベーション

・図書館の一つだったのである。もし、満足な事前検討を・情報システム部することなく pCRF と同じ感覚で EDC を使って・臨床研究支援

臨床試験を実施した場合、せっかくセットアップ・研究倫理支援した EDC にデータが収集されてもデータ固定から解析までの短縮にはつながらないし、pCRF ほ

URA とは、一般的に研究者および事務職員ととどの自由度もないということになる。だからこそ、

もに、研究資源の導入促進、研究活動の企画・マ

EDC がアカデミアに導入されて 20 年近くなろう

ネジメント、研究成果の活用促進を行って、研究としているのに一部で「EDC は不要だ」という議者の研究活動の活性化や研究開発マネジメントの論がなされる。「不要」なのではなく、使いこな強化を支える業務に従事する人材（あるいは部署）せていないだけなのである。

を意味する。ELN 導入を主導する部署としては適

現実的には、実際の臨床試験への実装に当たっ切であるが、各機関においてどのようなスキルをては研究者の自助努力のみでは困難であり、研究持った人材が確保できているかはまちまちであり、管理側のバックアップが必須であった。研究者をURA であればその任を担えるというわけではな

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い。図書館は、機関リポジトリの管理をしていることが多く、その延長で研究データ管理もと期待すること大であるが、その可否はやはり図書館に勤務するスタッフの専門性に大きく依存する。残りの 3 つも、直接に研究データ管理、研究データの信頼性保証を専門としているわけではないという点において同様である。
つまり、ELN 実装に際しては、まずは機関内のステークホルダーを集め、どの部署が主導してそれを遂行するのかという検討から始める必要があるのである。その上で、以下の事項の検討を行うこととなる。
・ELN 各機関における研究データポリシー、研究箇条書きにするとおおよそ以下のような内容ガイドラインの確認となり、おそらく多くの研究にとってこれらは・ステークホルダーの確認メタデータの最小限の組み合わせとなるであろ

・機関の研究室における研究活動の把握う。

・ELN の要件、選定、費用

・研究プロトコル

・ELN 利用に関する研究者教育の整備と実施ラボの大きな計画

3.3 個々のラボでの ELN 実装において準備することラボでは年間計画が設定され、大きな年間計画の下、日々の研究が実施される。そこで生成されるデータ/メタデータは次の研究、そして次の年次の研究計画へとつながっていく。これは「研究データサイクル」として表現されることも多い（図３）。

個々の実験の計画
・データマネジメントプラン
データ/メタデータの範疇を含む
・個々の実験におけるデータの採否や外れ値の取り扱い
・データセットの固定の過程と固定されたデー
タセット
・統計解析
解析用データセット作成の過程
解析プログラム・カンファレンスでの検討内容
・公表に向けた解析結果の採否注意すべきは、これらのデータ/メタデータのすべてを ELN 上に載せるわけではないということである。何を ELN 上で管理し、何は ELN外で管理するのか、ということも事前にしっかりと検討しておかなくてはならない。

この研究データサイクルは前章で述べたプロセス管理の土台に他ならない。データサイクル

4 まとめ
第 2 章では ELN を「研究の誠実さの根拠およの中で発生するデータの種類とタイミング、発び不正疑惑に対する反論のエビデンス」としてと生したデータの管理、生データを加工して 2 次らえるための基本的な考え方を紹介した。つまり、資料にする過程、次の研究計画の立案などが管研究倫理の範疇でのみ考えるのではなく、研究公理される。その管理に必要な内容がメタデータ

正の枠組みをしっかりと踏まえること、それは研となる（図４）。

究のプロセス管理を土台とするということであっ

587

た。
第 3 章では ELN 導入の持つ問題点を少し具体的に紹介した。EDC との類似性を見ながら ELN[3]導入に関する「最初の一歩」を検討してみたが、両者に共通することは、実装に際しての「プロセス全体の理解の必要性」であった。臨床研究も基礎研究も、個々のプロセスを取り出してみれば、

[4]
[5]

その取り組み自体は決して難しいことでもなく、これまでもやってきたことである。pCRF と EDC、あるいは実験ノートと ELN の違いは、プロセス[6]の理解と準備を研究の最後の段階でまとめてやるのか、プロジェクト（研究）が開始されるときに事前に実施するのかの違いである。

[7]

事前にプロジェクト全体を把握し、それを管理できる体制を構築することは、プロセス管理の整備に他ならない。そしてプロセス管理された環境であるからこそ、そこの蓄積されたデータ/メタデータは研究の誠実さの根底となるのである。

5 謝辞
本論文は以下の 2 つの研究成果を踏まえています。このような研究の機会を頂戴したことに深く感謝いたします。
・国立研究開発法人科学技術振興機構社会技術研
究開発事業 「科学技術イノベーション政策のための科学 研究開発プログラム」
・国立研究開発法人日本医療研究開発機構研究公正研究公正・業務推進部 「研究データの質向上の指導者育成プログラム開発」
また、東大名誉教授の故大橋靖雄先生には研究者として駆け出しのころから親身にご指導いただきました。今、自分があるのはひとえに大橋靖雄先生の御指導のおかげであり、本論文の基本的な考え方についても先生から多くの御助言を賜りました。ここに深謝の意を表します。

参考文献[1] 日本学術振興会 「科学の健全な発展のために」丸善出版 p.3 – p.8、p.46[2] 文部科学省 研究活動における不正行為への対応等に関するガイドライン」
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dmkaj/https://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/2588[8]

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公正・業務推進部『研究データの質向上の指導者育成プログラム開発』
大学 ICT 推進協議会 大学における研究デー
タポリシー策定のためのガイドライン 2021
年7月1日
文部科学省 研究活動における不正行為への対応等に関するガイドライン 2014 年 8 月 26日
文部科学省 研究機関における公的研究費の管理・監査のガイドライン 2007 年 2 月 15日（2014 年 2 月 18 日改正）