情報科学研究における信頼できる研究データ管理計画（DMP）情報源：作成と実践のためのガイド
研究データ管理計画（DMP）の重要性と信頼できる情報源の必要性
情報科学分野における研究活動は、大規模かつ多様なデータの生成・利用を伴います。近年、研究の透明性、再現性、およびデータ共有の促進が強く求められるようになるにつれて、研究データの適切な管理と、それを計画する研究データ管理計画（Data Management Plan, DMP）の作成は、不可欠なプロセスとなりました。多くの研究資金提供機関や研究機関は、申請時や研究実施中にDMPの提出を義務付けています。
DMPは、研究プロジェクト全体におけるデータのライフサイクル（収集、整理、保存、共有、再利用、破棄など）を詳細に記述する文書です。質の高いDMPを作成するためには、単に形式を満たすだけでなく、分野の慣習、関連する法規制や倫理ガイドライン、そして利用可能なツールやインフラに関する正確かつ信頼できる情報にアクセスできることが極めて重要となります。本記事では、情報科学分野の研究者が信頼できるDMP関連の情報源を見極め、効果的に活用するためのガイドを提供いたします。
主要なDMPガイドラインとフレームワークの情報源
DMP作成の基礎となるのは、研究資金提供機関や所属機関が提供するガイドラインやテンプレートです。これらはDMPに含めるべき必須要素や推奨される記述形式を示しており、最も信頼性の高い情報源と言えます。
研究資金提供機関の公式ガイドライン
多くの主要な研究資金提供機関は、それぞれのデータ共有ポリシーに基づいたDMPガイドラインやテンプレートを公開しています。情報科学分野の研究者は、申請予定または採択された資金の提供機関の公式ウェブサイトを確認することが第一歩です。
- 例： アメリカ国立衛生研究所（NIH）、全米科学財団（NSF）、欧州委員会のHorizon Europeなど。これらの機関は、データ共有ポリシー、DMPの必須要素、推奨されるデータリポジトリなどに関する詳細なドキュメントを提供しています。
- 信頼性： 資金提供機関の公式方針であり、DMP審査の基準となるため、最も権威のある情報源です。
- 網羅性： 資金提供機関のポリシーに特化した内容ですが、一般的なDMPの構成要素（データタイプ、フォーマット、メタデータ、共有方法、保存期間、セキュリティなど）は広くカバーされています。
- 最新性： ポリシーの変更に応じて更新されるため、常に最新版を参照する必要があります。
所属大学・研究機関の提供リソース
大学や研究機関の図書館、情報基盤センター、研究推進部などが、機関のデータポリシーに基づいたDMP作成支援リソースを提供している場合があります。
- 内容： 機関のデータポリシー、DMPテンプレート、サンプルDMP、データ管理に関するトレーニング資料、コンサルテーションサービスなど。
- 信頼性： 機関の公式リソースであり、内部ポリシーや利用可能なインフラストラクチャに基づいているため、実践的な信頼性があります。
- 効率性： 機関独自のテンプレートやチェックリストは、迅速なDMP作成を助けます。
専門組織による推奨事項・フレームワーク
特定の分野やデータ管理の専門組織が、DMPのベストプラクティスや標準的なフレームワークを提案していることがあります。
- 例： Research Data Alliance (RDA) は、データ共有や管理に関する様々な推奨事項（Recommendations and Outputs）を公開しており、DMPに関連するワーキンググループの成果なども含まれます。
- 信頼性： 国際的な専門家コミュニティでの議論を経て策定されており、学術的な信頼性が高いです。
- 網羅性： 特定の技術や分野に特化した推奨事項が含まれることがあり、より詳細なDMP記述の参考になります。
DMP作成を支援するツールとプラットフォームの情報源
DMPの構造化と協働作業を効率化するために設計されたオンラインツールも存在します。これらのツールは、研究資金提供機関のテンプレートを組み込んでいることが多く、質問に答える形式でDMPを作成できます。
オンラインDMP作成ツール
- 例： DMPTool (主に北米)、ezDMP (英国)、DMPonline (様々なテンプレートに対応) など。これらのツールは、ユーザーが所属機関や資金提供機関を選択すると、該当するテンプレートに基づいてDMPの作成をガイドします。
- 信頼性： 多くは大学コンソーシアムや研究インフラ提供機関によって開発・運営されており、信頼性が高いです。
- 効率性： 対話形式での入力、資金提供機関固有の質問への対応、共同編集機能、様々な形式でのエクスポート機能（PDF, Wordなど）により、DMP作成プロセスを大幅に効率化できます。
- 具体的な活用法： 共同研究者との間でDMP案を共有し、コメントを付け合うことで、レビューと改訂のプロセスを効率化できます。また、バージョン管理機能を持つツールを利用することで、変更履歴を追跡できます。
ツールの情報源と評価
これらのツールの情報源としては、ツールの公式ウェブサイト、提供機関のサポートページ、研究機関の図書館が提供するガイドなどが挙げられます。ツールの選定にあたっては、自身の所属機関や資金提供機関がサポートしているか、利用したいテンプレートが含まれているか、共同研究者との連携機能は十分かなどを評価することが重要です。
DMPの実践に関連する信頼できる情報源
質の高いDMPは、計画だけでなく、実際に研究データ管理を実行するための羅針盤となります。そのため、DMPの各項目を具体的に記述し、実行に移すためには、関連する専門的な情報源も参照する必要があります。
データリポジトリに関する情報源
DMPでは、研究データをどこに保存・公開するかを記述します。信頼できるデータリポジトリの情報源としては、以下が挙げられます。
- re3data.org： 世界中の研究データリポジトリを検索・評価できるグローバルレジストリです。分野、国、データタイプなどの様々な条件で絞り込みが可能です。リポジトリのポリシー、認証情報、提供サービス（DOI付与など）を確認できます。
- 資金提供機関や出版社の推奨リポジトリリスト： 特定の資金提供機関や学術ジャーナルが、データ公開先として推奨または義務付けているリポジトリリストも信頼できます。
メタデータ標準の情報源
データを共有・再利用可能にするためには、適切なメタデータ付与が不可欠です。DMPでは使用するメタデータ標準について言及することが推奨されます。
- DCMI (Dublin Core Metadata Initiative)： 一般的なメタデータ要素セットであるDublin Coreに関する情報源です。
- 分野固有の標準化団体： 情報科学分野の特定のサブ分野（例：計算機科学、生物情報学など）には、固有のメタデータ標準が存在することがあります。関連する標準化団体のウェブサイトや、国際的なデータ共有フレームワーク（例：FAIR原則）に関する情報源が有用です。
法規制・倫理ガイドラインの情報源
個人情報保護（GDPRなど）、知的財産権、AI倫理など、研究データに関連する法規制や倫理ガイドラインに関する信頼できる情報源は、DMPのセキュリティやプライバシー、利用条件の記述に不可欠です。
- 政府機関の公式ウェブサイト： 各国の個人情報保護委員会などの公式情報です。
- 所属機関の倫理委員会、コンプライアンス部門： 機関固有のポリシーや手続きに関する情報が得られます。
- 関連学会の倫理規定： 分野固有の倫理的な考慮事項に関する情報が含まれることがあります。
最新動向の追跡
研究データ管理のポリシー、ツール、ベストプラクティスは常に進化しています。最新情報を追跡するためには、以下の情報源が有効です。
- 研究データ管理関連のカンファレンスやワークショップ： 国際的なデータ管理会議（例：IGSDW - International Graduate School of Data Science in Würzburg, SciDataConなど）や、分野固有の研究データ管理に関するイベントは、最新の動向や技術を知る上で貴重な機会です。
- 専門組織やコミュニティのメーリングリスト、ブログ： RDAなどの組織は、最新の情報や議論を共有する場を提供しています。
- 研究データ管理関連の学術論文やレポート： データ管理の研究自体も進んでおり、学術データベースで関連論文を検索することも有用です。
まとめ
情報科学研究における研究データ管理計画（DMP）の作成と実践は、研究の質と影響力を高める上でますます重要になっています。質の高いDMPを作成するためには、研究資金提供機関、所属機関、専門組織が提供する公式なガイドラインやツールといった、信頼性の高い情報源を体系的に参照することが不可欠です。
本記事で紹介した情報源は、DMPの基本的な構成要素を理解し、具体的な記述方法を学び、さらにデータ管理の実践に必要な関連情報を得るための出発点となります。これらの信頼できる情報源を効果的に活用することで、研究者は自身のデータを適切に管理し、研究成果の再現性や共有性を高め、ひいては情報科学分野全体の進歩に貢献できると考えております。常に最新の情報を追求し、ご自身の研究データ管理体制を継続的に改善されることを推奨いたします。