2018/6/18

Japan Open Science Summit「次世代リポジトリシステム」

オープンで信頼できるリポジトリの条件～FAIR原則とCoreTrustSeal～
科学技術振興機構
バイオサイエンスデータベースセンター

八塚 茂
ORCID: 0000-0002-6891-5229自己紹介八塚茂（やつづかしげる）

学部は人文系
たまたまSEになるたまたまバイオ系システムの部門に配属される
バイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)の担当になる
生命科学系データベースアーカイブの立ち上げから参画

とうとうNBDCの「中の人」になる
生命科学系データベースアーカイブを担当「研究データ流通業」
https://biosciencedbc.jp/

2

「オープンで信頼できる」リポジトリ自称「オープン」、自称「信頼できる」リポジトリでは信用してもらえない
より客観的な条件が必要
FAIR原則
CTS

https://biosciencedbc.jp/

3FAIR原則
スポーツの話じゃないの？

https://biosciencedbc.jp/

4データの話です！

データは、Findable（見つけられる）
Accessible（アクセスできる）
Interoperable（相互運用できる）
Reusable（再利用できる）
でなければならない

https://biosciencedbc.jp/

5

渡る世界はFAIRばかり生命科学分野
https://www.dtls.nl/

https://commonfund.nih.gov/bd2k/highlights

その他の分野

https://fairsharing.org/

https://rd-alliance.org/

https://biosciencedbc.jp/

6FAIR Principles (1) Findable
To be Findable:
見つけられるためにF1. (meta)data are assigned a globally unique and eternally persistent identifier.
（メタ）データが、グローバルに一意で永続的な識別子（ID）を有すること。
F2. data are described with rich metadata.
データがメタデータによって十分に記述されていること。
F3. (meta)data are registered or indexed in a searchable resource.
（メタ）データが検索可能なリソースとして、登録もしくはインデックス化されていること。
F4. metadata specify the data identifier.
メタデータが、データの識別子（ID）を明記していること。

https://biosciencedbc.jp/

以下、日本語訳はNBDC研究チーム『データ共有の基準としてのFAIR原則』
DOI:10.18908/a.2018041901
から引用
7

FAIR Principles (2) Accessible
To be Accessible:
アクセスできるためにA1. (meta)data are retrievable by their identifier using a standardized communications protocol.
標準化された通信プロトコルを使って、（メタ）データを識別子（ID）により入手できること。
A1.1 the protocol is open, free, and universally implementable.
そのプロトコルは公開されており、無料で、実装に制限が無いこと。
A1.2 the protocol allows for an authentication and authorization procedure, where necessary.
そのプロトコルは必要な場合は、認証や権限付与の方法を提供できること。
A2. metadata are accessible, even when the data are no longer available.
データが利用不可能となったとしても、メタデータにはアクセスできること。

https://biosciencedbc.jp/

8FAIR Principles (3) Interoperable
To be Interoperable:
相互運用できるためにI1. (meta)data use a formal, accessible, shared, and broadly applicable language for knowledge representation.
（メタ）データの知識表現のため、形式が定まっていて、到達可能であり、共有されていて、広く適用可能な記述言語を使うこと。

I2. (meta)data use vocabularies that follow FAIR principles.
（メタ）データがFAIR原則に従う語彙を使っていること。
I3. (meta)data include qualified references to other (meta)data.
（メタ）データは、他の（メタ）データへの特定可能な参照情報を含んでいること。

https://biosciencedbc.jp/

9FAIR Principles (4) Re-usable
To be Re-usable:
再利用できるためにR1. meta(data) have a plurality of accurate and relevant attributes.
メタ（データ）が、正確な関連属性情報を豊富に持つこと。
R1.1. (meta)data are released with a clear and accessible data usage license.
（メタ）データが、明確でアクセス可能なデータ利用ライセンスと共に公開されていること。
R1.2. (meta)data are associated with their provenance.
（メタ）データが、その来歴と繋がっていること。
R1.3. (meta)data meet domain-relevant community standards.
（メタ）データが、分野ごとのコミュニティの標準を満たすこと。

https://biosciencedbc.jp/

10

CTS
千歳空港？

https://biosciencedbc.jp/

11Core Trust Sealです！
「信頼できるデータリポジトリを認定するための中核的な統一要件」を満たすリポジトリに対して付与される認証
Data Seal of Approval（DSA）と国際科学会議（ICSU）世界科学データシステム（WDS）がRDAのワーキンググループで策定

各リポジトリに対して１６項目の自己評価を実施

各項目は５段階（０～４）で評価
概ね３以上のレベルであれば認証される（らしい）
南山『信頼できるデータリポジトリの中核的な統一要件』
http://current.ndl.go.jp/e1888から引用
https://biosciencedbc.jp/

12CTSの評価（５段階）
0 – 適用不可（Not applicable）
1 – まだ考慮されていない（The repository has not considered this yet）
2 – 概念上は存在する（The repository has a theoretical concept）
3 – 実装フェーズにある（The repository is in the implementation phase）
4 – 実装済（The guideline has been fully implemented in the repository）

南山、前掲記事から引用
https://biosciencedbc.jp/

13CTSの要件（１６項目）
組織的な基盤（Organizational Infrastructure）
R1. ミッション／視野（Mission/Scope）
研究領域におけるリポジトリのミッションを明らかにするもの

R2. ライセンス（Licenses）
データ提供者との合意事項、データ利用者に対するライセンス等

R3. アクセスの継続性（Continuity of access）
保有するデータへのアクセスとデータの保存を保証する計画等

R4. 機密保持／倫理（Confidentiality/Ethics）
システムのセキュリティ（特に機密保持）、スタッフへの倫理教育等

R5. 組織的な基盤（Organizational infrastructure）
ファンディングとガバナンス

R6. 専門家によるガイダンス（Expert guidance）
専門家の指導とフィードバック

https://biosciencedbc.jp/

参考：南山前掲記事および
絹谷・南山 RDUF小委員会「国内の分野リポジトリ関係者のネットワーク構築」検討資料
14

CTSの要件（１６項目）
デジタルオブジェクト管理（Digital Object Management）
R7.データの完全性・信頼性（Data integrity and authenticity）
データの変更管理R8. 評価（Appraisal）
データの受け入れ管理

R9.保管手続きの文書化（Documented storage procedures）
データの保存ポリシーやバックアップ

R10.保存計画（Preservation plan)
R11.データの品質（Data quality）
R12. ワークフロー（Workflows）

データの受け入れから流通までのワークフロー

R13.データの発見と識別（Data discovery and identification）
データの検索方法と永続的な識別子

R14.データの再利用（Data reuse）
メタデータ

https://biosciencedbc.jp/

15

CTSの要件（１６項目）
技術（Technology）
R15.技術的な基盤（Technical infrastructure）
リポジトリのインフラ（ハードウェア・ソフトウェア）

R16.セキュリティ（Security）
特にシステム障害への耐性

https://biosciencedbc.jp/

16

謝辞
バイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)
https://biosciencedbc.jp/
研究データ利活用協議会(RDUF)
小委員会「国内の分野リポジトリ関係者のネットワーク構築」

https://biosciencedbc.jp/

17