# Fileset

[2020-11-06_LibraryFair_Mats5.pdf](https://mdr.nims.go.jp/filesets/6e815178-4504-4f7f-a7ad-028c1ec42d84/download)

## Creator

[MATSUDA, Asahiko](https://orcid.org/0000-0001-5989-027X)

## Rights



## Other metadata

[物質・材料研究データの探しやすさ](https://mdr.nims.go.jp/datasets/341f00f7-af34-4c84-8e85-f0a3a9379af0)

## Fulltext

物質・材料研究データの探しやすさ図書館総合展2020フォーラム「CiNii,  研究データに出会う。」2020年11⽉6⽇国⽴研究開発法⼈ 物質・材料研究機構統合型材料開発・情報基盤部⾨ 材料データプラットフォームセンターhttps://orcid.org/0000-0001-5989-027X松⽥ 朝彦 Asahiko MATSUDA2物質・材料研究機構 (NIMS) について物質・材料科学 (Materials Science) の研究を専⾨とする公的研究機関National Institute for Materials Science国⽴研究開発法⼈物質・材料研究機構茨城県つくば市内３地区、兵庫県⻄播磨地区 (SPring-8内)役職員数︓1,564名 (2020年4⽉1⽇現在)研究組織︓機能性材料研究拠点エネルギー・環境材料研究拠点磁性・スピントロニクス材料研究拠点構造材料研究拠点 (RCSM)国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 (MANA)先端材料解析研究拠点統合型材料開発・情報基盤部⾨ (MaDIS)技術開発・共⽤部⾨ (RNFS)エネルギー材料設計グループデータ駆動⾼分⼦設計グループデータ駆動構造材料グループデバイス材料設計グループデータ駆動無機材料グループSIP-MIラボ材料データプラットフォームセンター├ DB Gr データ解析Gr システムGr└ 図書T 出版T サービスT3物質・材料科学 (材料学) の⽴ち位置基礎研究応⽤研究実⽤化物理学 化学 ⽣物学応⽤物理 ⼯学物質・材料科学バイオ材料構造材料電⼦材料電池材料ナノ材料etc.磁性材料ポリマー化学・物理学・⼯学に⽴脚した応⽤寄りの分野“分化ではなく融合で学術分野が⽣まれた最初の例” (R. Roy)4材料データは相対的にオープンにされにくい傾向アクセス申請を承認されたユーザのみが利⽤可能（参照のみのユーザが存在）公開アクセスに制限なく誰でも利⽤可能⾮公開右記以外、個⼈または組織内でのみ利⽤可能データ⾮公開 データ公開弱強 制限の度合い制限公開制限共有アクセス申請を承認されたユーザ間で共有（ユーザは登録と参照の両⽅を⾏う）出典︓篠⽥陽⼦「材料分野の研究データ公開における理想と課題〜NIMSの事例から」SPARC Japan セミナー2020『研究データ公開︓フルオープンと制限公開の境界線』https://www.nii.ac.jp/sparc/event/2020/20201002.html5材料データは相対的にオープンにされにくい傾向公開⾮公開データ⾮公開 データ公開制限公開制限共有・物性・構造・計算データ（第⼀原理計算など）・キュレーションされたデータ（⾼品質データセット）・ソフトウェア・機械学習モデル・⽂献・論⽂のバックデータetc…・標準物質のデータ・実験データ・計測データ・シミュレーション・性能・プロセス・化合物組成公開する？ 公開しない？産業界との関連 知的財産としての性質研究戦略やノウハウに直結しやすいオープンサイエンスの流れデータ駆動研究にはデータが多く必要出典︓篠⽥陽⼦「材料分野の研究データ公開における理想と課題〜NIMSの事例から」SPARC Japan セミナー2020『研究データ公開︓フルオープンと制限公開の境界線』https://www.nii.ac.jp/sparc/event/2020/20201002.html6理想︓ 制限データまでも含めたワンストップサービス公開データ制限データ（プレビューのみ）検索利⽤契約利⽤現実︓ システムの仕様として複雑ステークホルダーが多くルール⾯でも調整が難しい7• 第１・２パラダイム = 実験・理論• 第３パラダイム = 計算（シミュレーション）• 第４パラダイム = データと機械学習• 計算科学的なデータベースが拡充する形で材料データインフラの整備が進んだ◦ データを探し、そこでそのままそれを使い解析する機能など◦ 元素・測定⼿法・材料特性などのメタデータで整理されることが多いデータ駆動型材料研究 / Materials Informatics実験 理論 計算 DB 機械学習図︓いずれも L. Himanen et al. Adv. Sci. 6, 1900808 (2019)https://doi.org/10.1002/advs.201900808 より (CC BY)https://doi.org/10.1002/advs.2019008088データプラットフォームDICEと材料メタデータの分類MetadataData▪ 対象の試料・物質▪ 使った測定法▪ 使った計算⼿法▪ 調べた特性▪ 試料の合成・プロセス材料学的メタデータデータの検索・再現性確保に重要だが、分野依存性が⾼く標準化困難▪ データに関わった⼈▪ 作成⽇▪ 表題▪ キーワード書誌情報的メタデータ共通性が⾼い標準化されている管理・利⽤メタデータ▪ 管理組織▪ ライセンス収集・整理 管理・解析 共有・発⾒ 応⽤・活⽤© NIMS. https://dice.nims.go.jp/LabCardLabNoteResearch Data Management Research Data ExpressDataVisualizerhttps://dice.nims.go.jp/9NIMS材料データプラットフォームDICEの共通メタデータ計測メタデータ計測法測定環境計測主要パラメータ任意データ試料メタデータ物質タイプ構造的特徴試料主要パラメータ任意データ特性メタデータ特徴的性質特性主要パラメータ任意データ合成・プロセスメタデータ処理⽇処理温度合成・プロセス主要パラメータ任意データ計算メタデータ計算機ソフトウェア計算主要パラメータ任意データ分野別メタ共通メタ 試料の概要書誌情報 管理・利⽤情報菊地伸治, ⾨平卓也, 鈴⽊峰晴, 内藤裕幸. 信学技報 119(66) SC2019-2 https://www.ieice.org/ken/paper/20190531k1nc/Metadataシステム上のメタデータスキーマ(JSON Schema)フォーマットだけ定めたメタデータファイルhttps://www.ieice.org/ken/paper/20190531k1nc/10ファイルで持つメタデータ (検討中)Software Gaussian09Calculation B3LYPBasis set cc-pVDZ■ ２列ｎ⾏の key-value CSV ■ Schema.org の拡張, RO-Crate などの JSON-LD📄 data.csv📄 ro-crate-preview.html📄 ro-crate-metadata.jsonldro-crate { “@graph”: [{ “@id”: “./”, /* Bibliographic metadata */“name”: ...,“author”: ...,/* Scientific metadata */“variableMeasured”: ...,“hasPart”: {“@id”: “data.csv”}}, ...... ]}表⽰例▪ ⾼い機械可読性▪ ⼤⼿検索サービスのサポート▪ 分野ごとの標準を定める必要がある（材料分野では未確⽴）▪ ユーザによる作成は容易▪ Key の語彙統⼀は期待できないhttps://www.rd-alliance.org/materials-metadata-custom-schema-directories-or-data-package※ イメージhttps://www.rd-alliance.org/materials-metadata-custom-schema-directories-or-data-package11• 研究者にとってデータの探しやすさは、分野特有の探し⽅が可能かどうかで決まる。◦ 資料種類による探し⽅とは直⾏するもの。• しかしその定義は困難。特に CiNii のような学際的なサービスではどうすればいいのか。◦ まずとにかくメタデータを記録し、全⽂検索に頼りたい。定型的な取り扱いは課題。資料種類による探し⽅と分野特有の探し⽅論⽂ データ プロジェクト試料化学式使⽤装置計算条件ぜひ皆様と議論しながら考えていきたい