研究データ管理とは

研究データとは、研究活動の過程で研究者が収集又は生成したデータを指します。
非デジタル、デジタル等その形態を問わず、研究結果を検証するために使用することができるもので、研究者が収集あるいは生成した定量的な情報や定性的な記述等です。
例えば以下のようなものを含みます。

• 観測データ、実験データ、臨床データ、シミュレーションデータ
• 写真、音声、映像
• 実験ノート、フィールドノート
• 質問・調査票

出典：北海道大学研究データポリシー
https://www.hokudai.ac.jp/research/pdf/HU_datapolicy.pdf

研究データ管理の定義

研究データ管理とは「ある研究プロジェクトにおいて使用、または生成された研究データを、どのように組織化、構造化、保管、管理していくのか」を指す言葉です。

研究データ管理のメリット

研究の効率化

• データの
  発見や利用が容易
• 他の研究者により
  作成された
  データの再利用が容易
• データの
  散逸・消失の防止

研究倫理の確保

• 研究の再現性、
  透明性の確保
• データの正確性、
  完全性、信頼性
  の保証

ポリシーの充足

• 資金提供元の
  データ管理計画策定
  義務化要求を充足

FAIR原則

FAIR原則とはデータの再利用を促進する上で重要な事項を以下4つの柱に整理したものです。

• Findable
  発見可能性
• Accessible
  アクセス可能性
• Interoperable
  相互運用可能性
• Reusable
  再利用可能性

Findable

データやメタデータが検索可能で、一意の識別子（例：DOI）を持ち、十分な説明情報が付与されていること。

Accessible

標準化されたプロトコルを用いて、認証や権限管理を含め、データに適切にアクセスできる状態であること。データが利用不可になってもメタデータはアクセス可能であること。

Interoperable

異なるシステムや分野間でデータを組み合わせて利用できるよう、標準化されたフォーマットや語彙を使用すること。

Reusable

データが明確なライセンスや利用条件とともに公開され、来歴や品質が保証され、分野の標準に従っていること。

出典： NBDC研究チーム(訳) FAIR原則（「THE FAIR DATA PRINCIPLES」和訳）（2019）
https://biosciencedbc.jp/about-us/report/fair-data-principle/