2.1 背景 科学技術データに関して，流通するデータの量は飛躍的に増加し，多様化し，迅速な処理が要求されている。その結果，データに関する研究活動が大きく拡大し，学術分野だけでなく，経済，社会，政治等からも大きな期待を集めるようになった。しかし，科学技術データの多くは，活用されないまま棄却されてきたという現実がある。そのため，科学技術データの生産，蓄積，共有と活用に関する活動を，オープンデータの権利と義務といった原則論と，実践論としてデータに関係するさまざまな者が連携しデータを共有するための新たな方法を検討する必要がある。 2.2 現状と問題点 これまでの科学技術データの共有や活用は，基礎科学技術分野のように，データベースを組織的に構築しやすい分野に焦点が当てられてきた。一方，防災においては，安全などデータモデルが容易に標準化できない分野についても，データの共有や活用についての議論が盛んにな

日程 2015年3月19日（木）～20日（金） 場所 沖縄科学技術大学院大学（沖縄県国頭郡恩納村谷茶1919-1） OISTメインキャンパス会議室 B250 主催 沖縄科学技術大学院大学（OIST）・科学技術広報研究会（JACST） 協力 大学研究力強化ネットワーク（RUN） 国際科学広報に関するワークショップ2015が，沖縄科学技術大学院大学（Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University: OIST）と科学技術広報研究会（Japan Association of Communication for Science and Technology: JACST）が主催，大学研究力強化ネットワーク（Research University Network of Japan: RUN）が協力という形で，2015年3月

嘘発見器のあれこれについて，前回，紹介した。今回は，もう一度，その話を繰り返したい。読者諸姉兄にはお許しのほどを。 まず，次の文章を読んでほしい。 「鉄道を利用する人は，専門の物理学者でなければ，電車がどういう原理で走るのか全然知りませんよね。知る必要もないわけです。私たちは車両の動きを予測できて，その予測に基づいて行動できれば，それで十分なんです」1） もう1つ引用したい。 「専門家は知者ではない。というのは，自分の専門以外のことをまったく何も知らないからである。と言って，無知な人間でもない。なぜなら，彼は『科学者』であり，彼が専門にしている宇宙の小部分についてはたいへんよく知っているからだ」2） 前者はマックス・ウェーバーが1917年に語ったもの，後者はホセ・オルテガ・イ・ガセットが1930年に書いたものである。双方の専門領域には隔たりがあるものの，たまたま，上記の文章では同じ主張を示

2014年10月に『情報管理』事務局から私のメールアドレス宛てに「視点」への寄稿依頼のメールが届いた。1回あたり原稿用紙10枚にも及ぶ寄稿を計3回も自分に書けるのだろうかと疑心暗鬼になり，「私で大丈夫ですか？」と事務局へ問い合わせたところ，「生き残れるインフォプロのスキルを身につけるにあたっての，自身のご経験に基づくメッセージをいただきたい」との連絡をいただいた。社会人となり二十数年，その半分の時間を企業のライブラリー・リサーチ部門で過ごしてきた。その経験の中から，一担当の経験でしかないが，感じたことをインフォプロの皆さまへお伝えできればと思い，お引き受けすることにした。 企業のライブラリー部門の多くは，事業開発部門や研究開発部門，事業企画部門に位置付けられ，そのミッションはおそらく事業戦略・研究開発を行うスタッフへのサービスであろう。はじめに，ライブラリー・リサーチ部門（以下，ライブラリ

「経営の意思」，私がこの言葉に出会ったときのことは今でも鮮明に覚えている。 当時の私は，企業における戦略スタッフとして数年が経過したばかり，駆け出しの頃であった。業務に追われながら，少しでも経営戦略に関する手法を学ぼうと書店に通い書籍や雑誌を購入していた。斬新かつベストプラクティスでMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）に分析できるフレームワークは，経営を正しい方向に導き，競争優位性をもった戦略を立案できるとの仮説を保持し学んでいた。 その日も，いつもどおり新しい手法を学ぼうと書店に立ち寄った際，この本が目についた。卓越した経営コンサルティングファームの1つであるマッキンゼーの書籍であれば，よい戦略手法が学べるであろうと，中身を少し見ただけで購入した。 帰りの電車で開いた序章には，下記の言葉があった。 「企業の成功には強い『

J-GLOBAL knowledgeは，文献，特許，研究者などさまざまな科学技術情報をセマンティックWebに適合した記述モデルであるRDF（Resource Description Framework）で記述し，RDFの問い合わせ言語であるSPARQLにより検索することを可能としたサービスである。今回その中の化学物質データ（日化辞RDFデータ）をクリエイティブ・コモンズ・ライセンスCC BYのもと一般公開した。またNBDCと連携して，標準的なオントロジーを用いた日化辞RDFデータの変換，化学物質データベース間のマッピング情報を取り扱うUniChemへ日化辞データの提供を行い，日化辞を含む国内外の主要な化学物質データベースを対象としたSPARQL検索やデータのマッシュアップを可能とした。さらに日化辞をハブとしてライフサイエンス系データベースの化学物質情報を統合する基盤の整備を行った。 国立研

「データからニュースを発見する」「データから発見したニュースをわかりやすく表現する」手段として，データジャーナリズムと呼ばれる，データを活用する報道手法が，日本をはじめ，世界各国の報道機関に急速に浸透している。データジャーナリズムの手法を取り入れた取材活動は，スクープを生み出し，政治や行政を動かす，あるいは社会に大きな影響を与えるなど，すでに大きな成果を上げ，さらにはニュースの概念をも変えている。本稿ではデータジャーナリズムについて概説したうえで，世界的な広がりをみせる背景とその影響について言及する。 データを活用した報道手法「データジャーナリズム」が世界各国の報道機関で実践されるようになった。データジャーナリズムは既存の報道手法に取って代わるものではなく，補完する手段であり，その適用シーンは「データを分析してニュースになるファクトを発見する」「データをもとにニュースの内容を検証する」「デ