| 研究課題/領域番号 |
24H00164
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
梶田 将司 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (30273296)
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| 研究分担者 |
古川 雅子 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 准教授 (20617287)
酒井 博之 京都大学, 国際高等教育院, 准教授 (30283906)
宮野 公樹 京都大学, 学際融合教育研究推進センター, 准教授 (40363353)
原 正一郎 京都大学, 東南アジア地域研究研究所, 名誉教授 (50218616)
飯吉 透 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (60636059)
渥美 紀寿 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (70397446)
元木 環 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (80362424)
小野 英理 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (80827460)
永益 英敏 京都大学, 総合博物館, 教授 (90218024)
松井 啓之 京都大学, 経営管理研究部, 教授 (90272682)
能勢 正仁 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 教授 (90333559)
青木 学聡 名古屋大学, 情報連携推進本部, 教授 (90402974)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
45,760千円 (直接経費: 35,200千円、間接経費: 10,560千円)
2026年度: 10,530千円 (直接経費: 8,100千円、間接経費: 2,430千円)
2025年度: 12,350千円 (直接経費: 9,500千円、間接経費: 2,850千円)
2024年度: 12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円)
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| キーワード | 研究データマネジメント / オープンサイエンス / オープンデータ / ルーブリック / 学際研究スキル / 研究データマネジメントスキル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，学術研究のライフサイクルに沿った研究データの蓄積・共有・公開および長期保管を通じて，研究者自らが研究データマネジメント (以降，「RDM」) のスキルを高められるとともに，RDMスキルを軸とした研究コミュニティ形成や異分野連携を可能にするアカデミックデータ・イノベーション成熟度モデル（以降，「ルーブリック」）を集積したルーブリックバンクを開発する．そして，日本全国の研究機関で利用可能な利活用基盤をグローバルスタンダードやオープンソースを活用して開発することにより，RDMを通じて，イノベーションの可能性に満ちた土壌を我が国の学術研究現場に育むことを目指す．
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| 研究実績の概要 |
RDMは研究者であれば誰もが日常的に行う基本的なスキルであるが，分野ごとに特有のものや所属研究室等に代々伝わるもの等，所属する研究コミュニティを通じて育まれることが多い．本研究では，既存のルーブリックから容易に作成・登録でき，その活用・共有を通じて自らのRDMスキルを向上させつつ，RDMスキルを軸に研究コミュニティから学び，研究コミュニティに研究データを貢献できる利活用基盤とその利活用コミュニティを構築する．研究の実施に際しては，研究代表者の統括の下，5つのグループに分けて実施した: G1 ルーブリックバンク機能開発グループ，G2 ルーブリック開発グループ，G3 AI・ワークフロー開発，G4 インターローカリティ開発グループ，G5 ワークショップ実施: G1 では，前回の科研費プロジェクト「葛桜プロジェクト」で開発した Sakai 及び Karuta のAWS環境を引き継ぐとともに，ローカルリポジトリとしてのPhaidora実装に向けた検討をコードベースで行った．G2では，葛桜プロジェクトで開発したバニラルーブリックをベースに，地域研究，地球科学，物質解析，学際融合，市民科学，OER を対象とした研究活動のためのルーブリックを，当該研究分野の研究者を巻き込みながら開発に着手した．G3 では，生成AIによる RDM ルーブリック作成支援機能開発を Google Cloud をベースに行った．G4では，RDM に関する参照アーキテクチャの策定に必要な Open Group TOGAF10 や関連する実践や技術の最新動向を調査した．これらの活動を取りまとめる場として，G5では RDM スキル開発を行うワークショップを3月7日・8日の2日間開催し，研究分担者や若手教員・学生研究者を含む23名が参加，分野別ルーブリックを生成AIや議論を通じて作成，改善に向けた議論を行った．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は，以下の実施計画を立てて実施しており，概ね順調に進展していると判断できる: G1はこれまでの活動をベースに基本実装を行い，G5の支援の下でWSを開催する．G2は基本設計をG5 WSの結果を反映させながら行う．G3・G4は，Open Group等が主催するカンファレンス等に参加し，最新動向を把握したRDMアーキテクチャの基本設計を進める．
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| 今後の研究の推進方策 |
2025年度は，G3 の AI ベースの機能の開発と実装に注力する．G1はこれまでの活動をベースに改良実装を行い，G5の支援の下でWSを開催する．G2は昨年度の基本設計をベースに，WSの結果を反映させながらさらに改良を行う．G4は，Open Group等が主催するカンファレンス等に参加し，最新動向を把握したRDMアーキテクチャの基本設計を進める．また，オープンサイエンスに求められる研究の再現性を推進する取り組みとして，国立情報学研究所の公募型共同研究に応募し，「オープンサイエンス推進に向けたアカデミックOpen Source Program Office (OSPO) に関する国際比較研究」を獲得した．2025年度の活動ではこの研究とのシナジー効果をワークショップの共催を通じて実施，国際的に展開可能なアカデミック OSPO 成熟度モデルの開発を通じてルーブリックバンクの裾野を広げる．
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