北海道大学オープンサイエンス元年 第2回 国内外のオープンサイエンスに関する動向と展望（講演資料） 2016年11月4日

1. オープンサイエンスの種をまく：
⼤大学図書館とデータライブラリアンの挑戦
池内 有為
筑波⼤大学⼤大学院図書館情報メディア研究科 博⼠士後期課程
⽂文部科学省省科学技術・学術政策研究所 客員研究官
ikeuchi.ui@gmail.com http://oui-oui.jp
北北海道⼤大学オープンサイエンス元年年
第2回 国内外のオープンサイエンスに関する動向と展望
2016
4th Nov

2. Contents
1. オープンサイエンスの意義と動向
2. ⼤大学図書館への期待
3. 欧州における研究データサービスの実施状況
4. ⽇日本における研究データサービスの展望

3. ⾃自⼰己紹介

4. 経歴
n 1972年年⼭山梨梨県⽣生まれ
n 慶應義塾⼤大学法学部政治学科
n 慶應義塾⼤大学⼤大学院図書館・情報学専攻

5. 経歴
n フェリス⼥女女学院⼤大学附属図書館勤務
– パブリックサービス・テクニカルサービス
– 図書館システム管理理
– 読書運動プロジェクト などなど

6. 2013年3月28日 495(7442)
“Publishing Frontiers:
The Library Reboot”

7. インタビュー調査（2013）
デジタルキュレーションセンター：
英国内外の⾼高等教育機関の研究データ管理理を⽀支援

8. インタビュー調査（2013）
エディンバラ⼤大学
国⽴立立⼤大学（1583年年設⽴立立）
⼈人⽂文・社会学部，理理⼯工学部，
医学・獣医学部
（本部）
グラスゴー⼤大学
国⽴立立⼤大学（1451年年設⽴立立）
⼈人⽂文学部，⽣生命科学学部，
理理⼯工学部，医学・獣医学部

9. 現在

11. オープンサイエンスの実現に向けた
研究データ公開の実態と意識識調査

12. オープンサイエンスの意義と動向

13. オープンサイエンス
論論⽂文のオープンアクセス
研究データのオープン化
– Research Data Sharing
– Open Research Data
オープンサイエンス
– Science 2.0
– Data Intensive/Driven Science
– e-‐‑‒Science
Open Education
Open Peer Review

14. 研究データ共有のためのインフラ
“Technical Infrastructure needed for Big New Biology to fully emerge”
Data issues in the life sciences. ZooKeys. 150, p.15-51.
Fienberg, S.E. et al.
Sharing Research Data. 1985, 234p.

15. ビッグデータ／データサイエンス
Harvard Business Review. Oct 2012

16. 研究データの共有と効率率率化
ヒトゲノムプロジェクト アトラス実験（ヒッグス粒粒⼦子の発⾒見見）
GEOSS（全球地球観測システム） ヴァーチャル天⽂文台

17. 公開データの再利利⽤用による効率率率化
http://www.phdcomics.com/comics/archive.php?comicid=462
Callaghan, S. Research Data Overview. OpenAIRE/LIBER Workshop.28 May 2013, Ghent Belgium
http://libereurope.eu/blog/dealing-‐‑‒with-‐‑‒data-‐‑‒workshop-‐‑‒videos-‐‑‒presentations
3年年 1.5 年年2年年 スライド1枚
再利利⽤用

18. 研究開発費（2016年年予測）
Research and Development Funding2016 Global R&D Funding Forecast. 2016, p. 4.
https://www.iriweb.org/sites/default/files/2016GlobalR%26DFundingForecast_2.pdf
トップ40ヶ国で
1兆8,867億ドル
Funding

19. ⻑⾧長期保存の重要性
Vines, T H; et al. The availability of research data declines rapidly with article age.
Current Biology. 19 December 2013, http://doi.org/10.1016/j.cub.2013.11.014
20年年で8割のデータに
アクセスできなくなる
（n=516）

20. 研究の透明性・再現性の向上
Wadman, M. 医学⽣生物学論論⽂文の70%以上が、再現できない!
三枝⼩小夜⼦子訳. Natureダイジェスト. 2013, 10(11), p. 28-29.
Policy: NIH Plans to enhance reproducibility.
Nature. 2014. Vol. 505, Issue 7485.

21. 市⺠民科学の拡⼤大
https://www.galaxyzoo.org/

22. 異異分野データの統合と新たな知⾒見見
http://www.diasjp.net

23. 再利利⽤用 追試
科学の加速
マッシュアップ
コラボレーション
市⺠民科学

24. 公的研究データの価値
リポジトリの価値
＄19-‐‑‒60億
＄18-‐‑‒55億
Houghton, J; Gruen, N. Open Research Data: Report to the Australian National Data
Service (ANDS). 2014, 45p. http://ands.org.au/resource/open-research-data-report.pdf
10-‐‑‒20%
のみ整備・共有

25. 研究データ公開の義務化・要求
政府
⼤大学助成機関
学術雑誌
学会
EC

26. European Open Science Cloud (EOSC)
Governance
Lifesciences
Lead scientific users… …long tail of science
Physics
Earthsciences
Economics
Social
sciences
Scaleofscientificactivity(data-drivenscience)
High-performance computing
Data fusion across disciplines
Big data analytics
Data access and re-use
Data manipulation and export
Data discovery and catalogue
Long-term funding
Leverage of MS investment
Legacy and sustainability
IPR and privacy protection
Federation
Applied-engineering
……
Humanities Citizen science
Bottom-up governance
European
Data
Infrastructure
Big data storage
Super-Computing
High-speed connectivity
Data and
Services
Trust
全分野の研究者： 170万⼈人
科学技術専⾨門家： 7,000万⼈人
p 無料料
p 公開データストレージ
p 管理理
p 分析
p 再利利⽤用
The European Open Science Cloud. EOSC Infoday, 2016-4-15.
http://goo.gl/rEA7z7

27. 研究データ公開の義務化・要求
n 義務化
– データ管理理計画（DMP）の提出
n DMPの主な内容
– データの詳細（種類，形式，量量，メタデータ）
– 倫倫理理と知的財産権
– アクセスと共有，再利利⽤用（公開⽅方法）
– 短期保存とデータ管理理
– ⻑⾧長期保存
– 必要なリソース
Jones, S. How to Develop a Data Management and Sharing Plan.
Digital Curation Centre. 2011.
⼤大学図書館・データライブラリアン
による⽀支援

28. 助成機関のポリシー（英国）
Overview of funders' data policies. Digital Curation Centre.
http://www.dcc.ac.uk/resources/policy-and-legal/overview-funders-data-policies

29. 助成機関のポリシー（⽶米国）
Valen, Dan; Blanchat, Kelly. Overview of OSTP Responses. figshare. 2015.
https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1367165.v7

30. ⽇日本の政策
n オープンアクセス
– 博⼠士論論⽂文公開義務化（2013）
– ⼤大学・研究機関によるオープンアクセス⽅方針
（2015-‐‑‒）
n 研究データ公開
– 内閣府「国際的動向を踏まえたオープンサイエンス
に関する検討会」報告書（2015）
– 第５期科学技術基本計画（2016）
– ⽂文部科学省省 学術情報委員会『学術情報のオープン化
の推進について（審議まとめ）』（2016）
– ⽇日本学術会議『オープンイノベーションに資する
オープンサイエンスのあり⽅方に関する提⾔言』
（2016）

31. 課題
n 研究者
– 公開のコスト
– インセンティブ不不⾜足
ü 業績化
ü データのメトリクスによる評価
n 研究データの流流通
– 知的財産権・機密・個⼈人情報
– 研究データは活⽤用されるのか？
ü データジャーナル

33. Jean-François Millet “Le Semeur”（⼭山梨梨県⽴立立美術館）

34. 2016年8月8日
http://www3.nhk.or.jp/news/web_tokushu/2016_0808.html
より多くの論論⽂文やデータが公開されれば…

35. ⼤大学図書館への期待

36. 内閣府 国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会. 我が国における
オープンサイエンス推進のあり⽅方について〜～サイエンスの新たな⾶飛躍の時代の幕開け〜～.
2015, p.20-‐‑‒21. http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/
技術的インフラ・⼈人材育成:
“技術職員、URA、⼤大学図書館職員等を中⼼心と
したデータ管理理体制を整備できるように，
データサイエンティストやデータキュレーター
などを研究新⼈人材として位置づけ
られるよう，包括的な育成システムを
検討し，推進することが必要である”

37. 第5期科学技術基本計画
“ただし、研究成果のうち、国家安全保障等に
係るデータ、商業⽬目的で収集されたデータなど
は公開適⽤用対象外とする。また、データへのア
クセスやデータの利利⽤用には、個⼈人のプライバ
シー保護、財産的価値のある成果物の保護の観
点から制限事項を設ける。なお、研究分野に
よって研究データの保存と共有の⽅方法に違いが
あることを認識識するとともに、国益等を意識識し
たオープン・アンド・クローズ戦略略及び知的財
産の実施等に留留意することが重要である。 ”
科学技術基本計画. 平成28年年1⽉月22⽇日閣議決定. p. 32-33.
http://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/5honbun.pdf

38. 欧州委員会（EC）のガイドライン
H2020 Programme: Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020.
Ver. 3.0. European Commission. 2016-‐‑‒7-‐‑‒26, 12p.
研究データのオープン化を
デフォルトに
可能な限りオープンに，
必要に応じてクローズに

39. アクティブデータ
クローズ
（個⼈人情報・商業的機密・国家機密など）
制限付きオープン
（エンバーゴ・利利⽤用料料⾦金金・利利⽤用登録など）
オープン保存
キュレート
公開
管理理
期待される役割

40. 研究データサービスの構成要素
Jones, S., et al. How to Develop Research Data Management Services - a guide for HEIs. Digital Curation Centre.
2013, p. 5. http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/how-develop-rdm-services

41. ⑧ ガイダンス・研修・サポート
① 研究データ管理理⽅方針と計画 ② ビジネスプランと永続性
③ データ管理理計画の作成
④ アクティブデータの管理理 ⑦ データ⽬目録
⑥ データリポジトリ ⑤ データの選択と引き渡し
（１）
（２）
（３）
Jones, S., et al. How to Develop Research Data Management Services - a guide for HEIs. Digital Curation Centre.
2013, p. 5. http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/how-develop-rdm-services

42. 研究データサービスの構成要素
1) ⼤大学の研究データ政策
① 研究データ管理理⽅方針と計画の策定
② ビジネスプランと永続性
2) 研究データのライフサイクルとその管理理
③ データ管理理計画（DMP）の作成
④ アクティブデータの管理理
⑤ データの選択と引き渡し
⑥ データリポジトリ
⑦ データ⽬目録：メタデータと識識別⼦子
3) ガイダンスとサポート
⑧ ガイダンス・研修・サポート
Jones, S., et al. How to Develop Research Data Management Services - a guide for HEIs. Digital Curation Centre.
2013, p. 5. http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/how-develop-rdm-services

43. FAIRデータ原則
https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples
発⾒見見可能・アクセス可能・相互運⽤用可能・再利利⽤用可能

44. FAIRデータとするために
1. 標準的なメタデータの付与
2. 永続的な識識別⼦子（PID）
– DOI（Digital Object Identifier）
発⾒見見可能・アクセス可能・相互運⽤用可能・再利利⽤用可能
引⽤用・評価にも繋がる＝インセンティブ

45. 1. 研究データのメタデータ
n junii2改訂
– 研究データへの付与
– 相互運⽤用性の向上
– 参考：DataCiteメタデータスキーマ
『junii2改訂の基本⽅方針』 http://id.nii.ac.jp/1280/00000210/
『junii2改定案の検討内容（概要）』http://id.nii.ac.jp/1280/00000211/

46. 2. 研究データへのDOI付与
研究データへのDOI登録実験プロジェクト
https://japanlinkcenter.org/top/index.html#top_project
2014年年10⽉月〜～2015年年9⽉月

47. 欧州における
研究データサービスの実施状況

48. 欧州の研究図書館における研究データサー
ビス（欧州研究図書館協会, 2016）
Tenopir, C., et al. Research Data Services in European Academic Research Libraries. LIBER. 2016, 38p.

49. 欧州の研究図書館における研究データサー
ビス（欧州研究図書館協会, 2016）
n コンサルタントサービス
– 研究データサービスに関する学内の議論論
（77%）
– ⽅方針の策定への参画（66%）
– 研究データサービスの職員研修（54%）
– データ管理理計画の相談（46%）
– メタデータ標準の相談（44%）
Tenopir, C., et al. Research Data Services in European Academic Research Libraries. LIBER. 2016, 38p.

50. 欧州の研究図書館における研究データサー
ビス（欧州研究図書館協会, 2016）
n 技術的なサービス
– 研究データシステムに関する技術的なサポー
ト（38%）
– リポジトリに登録しうるデータの判断
（26%）
– メタデータの作成・変換（26%）
n データストレージの提供（39%）
Tenopir, C., et al. Research Data Services in European Academic Research Libraries. LIBER. 2016, 38p.

51. 欧州の研究図書館における研究データサー
ビス（欧州研究図書館協会, 2016）
n データライブラリアンの育成
– 能⼒力力開発の機会を提供している（84%）
n 能⼒力力開発の機会
– 会議やワークショップへの参加⽀支援（78%）
– 研究データサービスに関する科⽬目の受講⽀支援
（60%）
– 専⾨門家のワーキンググループへの参加⽀支援
（59%）
Tenopir, C., et al. Research Data Services in European Academic Research Libraries. LIBER. 2016, 38p.

52. 欧州の研究図書館における研究データサー
ビス（欧州研究図書館協会, 2016）
n 研究データサービスに関する連携
– ⾼高い実施率率率
n 学内（91%）
– ITセンター（72%）
– 研究オフィス（65%）
n 学外（77%）
– 他⼤大学（60%）
Tenopir, C., et al. Research Data Services in European Academic Research Libraries. LIBER. 2016, 38p.

53. 欧州の研究図書館における研究データサー
ビス（欧州研究図書館協会, 2016）
n ⼤大学の研究データ政策への関与
n 技術的サービスはこれから
n ⼈人材育成に積極的
n 学内外の連携に積極的
Tenopir, C., et al. Research Data Services in European Academic Research Libraries. LIBER. 2016, 38p.

54. ⽇日本における
研究データサービスの展望

55. 前提
n 研究データサービスの提供
n リポジトリやデータの永続性
OECD GSF Project on Sustainable Business Models for Data Repositories
http://www.codata.org/working-groups/oecd-gsf-sustainable-business-models

56. 研究データサービスの展望
1. ⼈人材育成
2. 学外連携
3. データ管理理計画（DMP）作成⽀支援

57. １．⼈人材育成
n 海外
– 豊富なオンライン教材
– MOOCs
– OCW
– ウェビナー

58. http://datalib.edina.ac.uk/mantra/

59. http://datasupport.researchdata.nl/en/

60. https://www.dataone.org/webinars

61. https://www.youtube.com/user/andsdata

62. https://www.fosteropenscience.eu/

63. 63http://rdmrose.group.shef.ac.uk

64. 研究者へのインタビュー調査結果1. ⼈人材育成
n ⽇日本
– 翻訳資料料の共有
– 調査・プロジェクトの成果共有

65. 『研究データ管理理』（翻訳）
n 研究データ管理理計画の策定
n 研究データの⽂文書化
– メタデータ
n 管理理
– ガバナンスと利利⽤用契約
– バックアップ，セキュリティ
n 保存
n 利利⽤用と再利利⽤用
65
http://id.nii.ac.jp/1280/00000195/

66. 研究者へのインタビュー調査結果
n DRFオンラインワークショップ（2015）
『研究データから研究プロセスを知る』
– ⾃自然科学系
– ⼈人⽂文・社会科学系
– ⽣生命科学系
– 理理⼯工・情報科学系
http://drf.lib.hokudai.ac.jp/drf/index.php?onlineworkshop2015

67. 『研究データへのDOI登録ガイドライン』
n 研究データへのDOI登録実験プロジェクト
– ワークフロー
– DOI登録の対象データ
– アクセスの持続性の保証
– DOI登録対象の粒粒度度
– DOIのランディングページ
– 機関のポリシー
http://doi.org/10.11502/rd_guideline_ja

68. ⽶米国の⼤大学図書館の調査報告
n 安原通代, ⼩小野恵理理⼦子『⽶米国の⼤大学等⾼高等
学術機関におけるオープンサイエンス推
進に向けた動向調査』
– カリフォルニア⼤大学バークレー校
– スタンフォード⼤大学
– パデュー⼤大学
– ピッツバーグ⼤大学
– ジョン・ホプキンス⼤大学
http://hdl.handle.net/2433/209958

69. 研究者へのインタビュー調査結果1. ⼈人材育成
n ⽇日本（今後の課題）
– ⽇日本語教材の作成
– 国際会議やワークショップへの参加⽀支援
– オンラインセミナー等の実施

70. 2. 学外連携
n 課題解決のための議論論の場
– 海外：研究データ同盟
– 国内：研究データ利利活⽤用協議会

71. 研究データ同盟（RDA）
n 個⼈人参加は無料料
– 研究者，政府関係者，IT専⾨門家，出版者，図書館員
など，111か国4,345名（2016-‐‑‒9-‐‑‒1現在）
n テーマごとのグループ（WG，IG，BoF）に登録
– 研究データリポジトリ相互運⽤用性WG，データ引⽤用
WG，メタデータ標準カタログWG，図書館と研究
データIG，法の相互運⽤用性IG，…
n 議論論→提⾔言
– 総会：Plenary Meeting（年年2回）
– メーリングリスト（随時）
https://www.rd-alliance.org/

72. 第7回RDA総会（東京, 2016.3）
https://www.rd-alliance.org/plenary-meetings/seventh-plenary-tokyo/seventh-plenary-photo-gallery.html

73. 第7回RDA総会（東京, 2016.3）
https://www.rd-alliance.org/plenary-meetings/seventh-plenary-tokyo/seventh-plenary-photo-gallery.html

74. 第7回RDA総会（東京, 2016.3）
https://www.rd-alliance.org/plenary-meetings/seventh-plenary-tokyo/seventh-plenary-photo-gallery.html

75. 第7回RDA総会（東京, 2016.3）
https://www.rd-alliance.org/plenary-meetings/seventh-plenary-tokyo/seventh-plenary-photo-gallery.html

76. 研究データ利利活⽤用協議会
n 個⼈人参加は無料料
– 研究者，企業，学術機関など
n 機関参加
n 情報共有・議論論
– 報告会（年年1回）・研究会（年年数回）
– メーリングリスト
https://japanlinkcenter.org/

77. 研究データ利利活⽤用協議会
キックオフミーティング（東京，2016.7）
https://japanlinkcenter.org/

78. 3. データ管理理計画作成⽀支援
1) ⼤大学の研究データ政策
① 研究データ管理理⽅方針と計画の策定
② ビジネスプランと永続性
2) 研究データのライフサイクルとその管理理
③ データ管理理計画（DMP）の作成
④ アクティブデータの管理理
⑤ データの選択と引き渡し
⑥ データリポジトリ
⑦ データ⽬目録：メタデータと識識別⼦子
3) ガイダンスとサポート
⑧ ガイダンス・研修・サポート
Jones, S., et al. How to Develop Research Data Management Services - a guide for HEIs. Digital Curation Centre.
2013, p. 5. http://www.dcc.ac.uk/resources/how-guides/how-develop-rdm-services
⽇日本の研究者の現状

79. グローバル化と多様な評価指標
研究機関 研究者 研究成果
h-index

80. 研究主体別研究費の推移
（年年度度）
（億円）
総務省省. 平成27年年科学技術研究調査：結果の概要. 2015, p. 4. より作成
http://www.stat.go.jp/data/kagaku/kekka/kekkagai/pdf/27ke_̲gai.pdf
企業 ⼤大学等 ⾮非営利利団体
・公的機関

81. 研究時間不不⾜足と⼈人的⽀支援のニーズ
NISTEP定点調査のインフォグラフィクス. 2015.
http://www.nistep.go.jp/wp/wp-content/uploads/NISTEP-NR166-Infographics.pdf
理理想の研究時間割合：46.9％
現実の研究時間割合：35.0％
⼈人的⽀支援

82. DMP作成⽀支援ツール
DMPTool (UC)
https://dmp.cdlib.org
DMPonline (DCC)
https://dmponline.dcc.ac.uk

83. DMP作成⽀支援ツールの応⽤用
http://blogs.ntu.edu.sg/lib-datamanagement/dmp/ntu-data-management-plan/
南洋理理⼯工⼤大学図書館：
DMPonlineとDMPToolを援⽤用して10の質問によるテンプレートを作成

84. 3. データ管理理計画作成⽀支援
n ⽇日本における義務化の可能性
– 科学技術振興機構 『戦略略的創造研究推進事業
におけるデータマネジメント実施⽅方針』
（2016年年2⽉月）
n DMP作成⽀支援ツール
– 研究助成⾦金金申請書類の作成コストを低減
– 図書館サイトへのアクセス
– 研究データサービスの契機

85. 研究データサービスの提供
n 研究⽀支援
– 研究のパートナー
n ⼤大学経営への貢献
n 学内連携
– 図書館の存在感を⽰示す

86. PubMed CentralのOA論論⽂文
ユニークユーザ数（42万／⽇日）
うち市⺠民（40%），⼤大学（25%），企業（17%）
Policy guidelines for the development and promotion of open access. UNESCO. 2012, 76p.

87. データ活⽤用の可能性
http://goo.gl/ioBVY2
NCBI GEO DataSets
Butte, A, Translating a trillion points of data into therapies, diagnostics
and new insights into disease. IDCC2014. http://goo.gl/sA54Q3