東北大学・オープンサイエンス推進

データマネジメントプラン

データマネジメントプランとは？

「データマネジメントプラン(Data Management Plan : DMP)」とは、研究過程において生じる研究データの保存・管理、並びに、公開・共有、利活用に関する方針を定める計画書のことです。原則として研究開始前に作成し、研究の進捗に応じて適宜更新するものです。

令和3年4月27日に内閣府・統合イノベーション戦略推進会議により「公的資金による研究データの管理・利活用に関する基本的な考え方」が示され、多くの資金配分機関でDMPの策定や提出を求めるようになりました。研究データの取扱い方針・ガイドライン、およびDMPの様式や記載事項は、資金配分機関により異なりますので、各資金配分機関の定める方針や様式に則ってDMPを作成してください。主な資金配分機関の研究データの取扱い方針・ガイドライン、およびDMPの様式や記載事項については、以下のホームページ・資料を参照してください。また、応募する事業の公募要領も必ず確認してください。

科学研究費助成事業（科研費）では、令和６(2024)年度から、研究データの適切な管理や利活用の促進のため、原則全研究種目において、研究課題ごとにDMPを作成することになりました。これを受けて、本学における取扱いを以下のとおり定めましたので、ご確認くださるようお願いします。

本学の通知

研究データライフサイクル

研究の準備

Step 1: 研究費の獲得

科研費をはじめとする競争的研究費に応募し、研究実施に伴う各種リソース（人件費・設備・データ管理）の予算を確保するプロセスです。

Step 2: DMPの作成

研究データの生成から共有・保存・公開までの計画を事前に明文化するものです。近年、競争的研究費申請に際して提出が義務化されています。

Step 3: 所属機関のインフラ確認

大学や研究機関が整備しているサーバ、リポジトリ、データベース、研修体制などを事前に確認し利用計画に組み込むプロセスです。国立情報学研究所や全国の大学等の各研究機関において研究データの管理・利活用に係る支援環境が整備されており、活用が推奨されています。

研究の実施

Step 4: 研究データの保管

実験、中間処理、調査などから得られたデータを、適切なフォーマットや命名・保存ルールに基づきストレージに格納するプロセスです。データの品質と信頼性を確保するための根幹として重要視されます。

Step 5: データの検索・発見・収集

対象文献や既存データセットを探索し、再利用性の高いデータを収集・活用するプロセスです。効率的な研究を推進する上で不可欠なステップとして認識されています。

Step 6: データ分析・解析

収集したデータの前処理、集計、可視化、モデリング等を通じて、研究上の知見や洞察を得るプロセスです。生データから論文の根拠となる図表や数値へと変換する、研究の核心となるステップです。

Step 7: 研究過程の記録とバージョン管理

分析に用いたプログラムコード、中間データ、および解析手順のログを整理・保存するプロセスです。適切なバージョン管理によって研究の透明性を高め、将来の検証を可能にします。

Step 8: DMPの更新

研究の進展に応じて、データ形式や公開方針の変更等をDMPに反映させるプロセスです。科研費でも適宜の更新が明記されています。

研究成果の整理

Step 9: PID（永続的識別子）の付与

研究成果としてのデータに、DOIなどのPID（永続的識別子）を付与するプロセスです。URLの変更に左右されない恒久的なアクセス先を確保することで、正確な引用を可能にし、研究成果としてのデータの価値を高めます。

Step 10: データの公開方針の決定

データ公開の有無、公開範囲（オープン・アンド・クローズ戦略等）、ライセンス（クリエイティブ・コモンズ（Creative Commons：CC）等）、付与するメタデータ内容などを決定するプロセスです。これはDMPにも反映されます。

Step 11: リポジトリへのデータ登録

整理済みデータとメタデータを機関リポジトリや分野別リポジトリへ登録するプロセスです。これにより、データの永続的な保存と公開が実現します。データの再利用性を高めるために、データの相互運用性に留意する必要があります。

Step 12: データ論文を通じたデータ公開

データを主体とした「データ論文（Data Paper）」として公表するプロセスです。解析手順やメタデータを文書化することで、データの再利用性を高めるとともに、引用機会の増加につなげます。

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