資料3　「アカデミッククラウドに関する検討会」（第1回）に向けてのご意見伺い：各委員からの回答

1.-1

第4期科学技術基本計画に掲げている「知識インフラ」の形成と、これをもとにした「データ科学」の高度化が情報科学技術分野として重要となっています。このための環境構築における重要な事項のひとつとしてアカデミッククラウド環境を検討する意義についてどのように考えるか？
また、それ以外にアカデミッククラウド環境を考える意義としてどのようなものがあるか？（例：学術研究上の意義や、研究開発上の意義等）

ご回答

・我が国独自のアカデミッククラウド環境を研究開発し、さらに構築運用することは、国際競争力のある研究環境構築という点、並びに研究開発力のある人材育成の点として意義

・大学のクラウド環境の整備は、基盤的な環境整備であり、今後の教育・研究を持続的に発展させるために死活的に重要
・情報環境を一層効率的かつ合理的なものにすることは、我が国の大学が継続的に取り組むべき課題 

・ネットワークやデータベースに加えて、データ解析、知識発見、モデリング、予測、シミュレーションなどのアカデミッククラウドを広く捉えて、新しい科学的方法論の確立目ざすことが重要

・知識インフラとして研究のために必要な情報資源（コンテンツ）構築・提供基盤となるだけでなく、高等教育機関における学習の質を高めるために必要な情報資源（コンテンツ）提供基盤としての意義

・大規模データのクレンジング、蓄積とその利用者に対するサービスは、研究環境として大変重要で、この部分は、研究開発から抜けていることが多く、データを処理している研究者がボランティア的に行っているため、研究利用が広がらず、データが有効利用されていないのが現状
・国が集めた大規模データを共有し有効利用するためのアカデミッククラウド環境の構築は研究推進のために大きな意義 

・知識インフラの構築には、各政府機関のみならず、大学間の連携と情報の共有が不可欠
・各大学における学術的な研究に関連したデータおよび成果を格納し、その活用を推進するアカデミッククラウドは極めて意義が高い
・アカデミッククラウドは、知識インフラを実現する上で、実践的な研究・教育活動をする場として活用

・過去半世紀あまりで人類が手に入れた情報通信技術（半世紀で10桁から20桁の性能向上をもたらした希有な技術）を活用した新しい学問の基盤となる社会的なしくみを構築することで、人類文化の発展と新しい展開に対する潮流を生み出す意味で大きな意義
・社会におけるソフト面での真の構造改革と位置づけられる 
・「知」の所有に関する新しい世界観の形成も必要 

・情報学に限らず社会科学分野を含め「解析」という観点から大きな広がりがある分野
・科学と工学の融合を推し進める、社会を科学する分野で工学の利用を促し新たな発見から工学的研究開発につなげるという意義 
・デジタル的に蓄積されるデータ（アナログデータを含む）は指数関数的に増大しており、もはや一機関（企業を含む）で解析可能なレベルを超えている 
・解析のためのツール、ノウハウの共有も不十分であり、データ科学を推し進めるためには、(1)解析基盤（インフラ）の共有、(2)解析ツールの共有（一拠点で開発できるツールは限られ、知の融合が不可欠）、(3)データの共有（自機関、自社が持つデータと他のデータ（例えば、霞ヶ関クラウドが持つデータなど）との統合解析を実現するためにも）が不可欠であり、日本が世界に先駆けて本分野を切り開き新しい産業を育てる上でも重要 

1.-2

1）～3）に関し、連携をすることによる具体的なメリットはどのようなものが考えられるか？本検討会においてどのようなゴール設定が適切か？

ご回答

・既存データベースやリポジトリの置き場所変更ではなく、相互に連携して活用できることは、新たな研究分野を創出する可能性を含むという点で意義
・ここでの連携とは、情報の相互利用のみならず、データベース化やアーカイブ化の効率化および活性化等も含むべき 
・本検討会では、そのための枠組み構築についての検討が必要 

・教育・研究における重複した努力を排除し、イノベーションの誘発に寄与
・データのみならず、IT分野における技法やそのスキルを持った人材が他のあらゆる分野に活用されるような教育・研究体制の実現 

・データ中心科学では、本来の目的を超えてデータベースの横断的活用によって新しい発見等を目ざすので、統合的な利用が可能であることが必要
・解析システムの高度化も不可欠 

・学習コンテンツ提供のワンストップサービスの実現

・大学が独自に持っているデータベースやリポジトリは研究者コミュニティには公開されているが、連携のメカニズムはないので、連携する枠組みが必要

・米国においては、政府データへのアクセス向上、政府の意思決定への市民の参画、官民のパートナーシップにより、戦略的に情報のオープン化が推進され、新産業の創出も狙い
・アカデミッククラウドでは、各大学で整備された情報が分散・統合され、情報共有が促進されることで、データ検索やデータマイニング等の情報処理技術の共同研究も進む 
・アカデミッククラウドの構築を通じて、ALLJAPANの大学の情報基盤が整備され、各データのフォーマットが統一されていくことを期待 
・産業界や市民がアカデミッククラウドで整備された情報を二次的な加工等を通じて、知識として抽出できるよう、データ取り扱いに関するルール作りが必要 

・出自を明確にしたデータを組み合わせて、手法を明示した解析・推論・抽象化等から導き出される新しい知識体系を、系統的に整理・蓄積し、各種の検索手法で多くの人が検索できる世界を構築する事で、より開かれた知の公開の人類共通の原則が明確化
・当然、これに伴うある種の倫理規定や規制的な側面も考える必要 

・どのようなデータが蓄積されるかに依存するものの、最終的には、社会科学や他分野の研究者にとっても新しい価値（データからの新たな発見が1）2）3）の連携により実現）創出につながる
・1）2）については、権利関係の処理（著作権、プライバシー、ライセンス）が必要不可欠であり、法制度上の問題の洗い出し、当該問題に対する対応についての検討を進めることが必要 

2.-1

アカデミッククラウドのシステム環境をどのように利用するのか。例えば、上記項目1のデータベース等の連携以外にあげられるメリットは何か？

ご回答

・研究利用：研究の活性化には欠かせない、研究者または研究グループ個別の研究に関するストレージ機能ならびにデータ処理機能としての利用が期待
・教育利用：教育の高度化を目指した教育管理システム（LMS）や教育ポートフォーリオシステム等としての利用が可能である 
・国内外の大学間単位互換等における活用も期待 

・教育・研究一般に活用できるが、その際のIT投資の合理化を促進することが一番の寄与
・また、様々なデータベースやリポジトリと大学の持つスーパーコンピュータなどの先端的計算資源を連携させ有効に活用することにも寄与 
・HPCIが整備されつつありますが、学術データベースの情報をスーパーコンピュータに直接転送し、大規模なデータ解析やシミュレーションを実行するとともに、手元の可視化装置で詳細に調べることなどが普通に行われるようになることを期待 

・（広義）情報格差の解消
・省資源化、災害時の減災 

・我が国の高等教育機関において共有しうる学習コンテンツ構築・提供のための基盤として利用

・大学が進める研究教育を大学間で連携して行うための環境

・クラウド化によるコストメリットや高度な計算機リソースの共有
・JSTは過去のホストマシン時代、JSTに情報を集約し、提供を行ってきた 
・しかしながら、アカデミッククラウドでは、データの量や利用数の変化に柔軟に対応するため、分散･統合型での基盤構築が望ましいが、その際は、データの標準化と共有が重要 

・解析や推論、抽象化、さらには検索などに利用する各種処理パッケージの共有化と、各種情報処理手法に対する透明性を担保する仕組みを構築することにより、学問の客観性をさらに高めること

・各種解析ツールの共有が、本分野開拓において大きなメリット
・例えば画像解析系ではOpenCVの登場で、当該分野の専門家ではない研究者が簡単に映像解析を行うことができるなど、研究開発の幅が広がっている 
・ビッグデータ解析のための各種ツールで死蔵されてしまっているものを含め、共有を図ることが重要 

2.-2

アカデミッククラウド環境を構築する際に求められる全体システム・機能はどのようなものか？　本検討会においてどのようなゴール設定が考えられるか？（例：研究の観点、教育の観点、学生管理の観点）

ご回答

・アカデミッククラウドを広くとらえ、「2-1」に示すような多数の構成員の需要に応えるシステムとすることが望ましい
・そのため、本検討会においてはアカデミッククラウドの利用対象をどこまでとすべきかについて、様々な観点から検討し、利用範囲、構築及び運用方針等を示すことが望ましい 

・現在のクラウドは、大量データの扱いで極めて貧弱な環境しか提供できないので、この点を解決するための技術開発やシステム運用設計技法の提案が急務
・データの永続的な保存についても仕組みや制度を検討しておく必要 

・研究者が最高の情報処理機器、データ、解析・モデリング技術を駆使して、本来の研究課題に集中できるような環境

・高等教育機関における教育、学習において必要なコンテンツをストレスなく利用できるようにするためには、コンテンツのライセンシング、利用許諾・条件の集中的な管理機能とその条件を満たしうる利用者認証機能が必要

・大規模データの維持管理環境、大学間の共通機能を処理する環境、業務の共同開発など広く大学全般に関わること

・クラウド化によるコストメリットや高度な計算機リソースの共有
・JSTは過去のホストマシン時代、JSTに情報を集約し、提供を行ってきた
・しかしながら、アカデミッククラウドでは、データの量や利用数の変化に柔軟に対応するため、分散･統合型での基盤構築が望ましい 
・その際は、データの標準化と共有が重要 

・研究環境としてのアカデミッククラウドの構築は、人類文化の方向性を決定的に変化させる可能性があり、多くの技術的、社会的な問題を並行して考えて行く必要
・教育への利用は、確立した学問体系をよりわかりやすく提示する仕組みを構築する目標を段階的に考えれば良く、比較的わかりやすいゴール設定が可能 
・学生管理等、教育機関の運用に関する利用は、広義のアカデミッククラウドとして位置づける必要があり、社会における各種組織の構成員の管理との関係性でより社会的議論が必要
・今回のアカデミッククラウドの議論とは分離して考える方が良い 

・アカデミッククラウドの継続的な発展を目指すためには、最終的なゴールとして、情報学を主とする研究者以外の分野の研究者が簡単に使えることを狙うことが必要

2.-3

技術的な課題として、既存の一般的なクラウド環境には存在しないが、アカデミッククラウド環境に必要となる機能やシステムとして、どのようなものが考えられるのか？また、そのような情報技術を大学等において（場合によっては産業界とも連携して）育てていくことの重要性についてどのように考えるか？

ご回答

・「2-4」で指摘する、既存学内LANやITシステム等とシームレスに接続する機能、学術認証フェデレーション等と密接に連携した認証システムなどの研究開発が必要
・「2-6」で指摘する、個人情報や機密情報の保護及び各大学等で定める情報セキュリティポリシーを満たす機能や構成の開発が必要
これら新たな研究開発要素に対し、大学等の研究者と産業界の技術者等が連携し、取り組むことのできる環境を構築することは、人材育成の観点でも意義 

・一般の教育・研究に使う場合、卒論作成などの繁忙期にうまく負荷分散するような、異種クラウド間の連携技術、例えば民間クラウドへの負荷の配分などが重要
・大学ではジョブ規模の分散や必要とする資源が多様であり、ロバストで柔軟な資源配分機能を持つクラウドの実現が必要 
・多様なデータベースや計算資源を使いやすくするには、認証技術が重要であり、少なくともシングルサインオン（SSO）が実現される必要 
・現在、特定コミュニティの中ではSSOが実現されていますが、複数のコミュニティに渡って適切に管理される認証連携技術が重要 

・世界最高のデータ解析・処理技術を取り入れ、それが自動的に集まるようなシステム作りを目ざすべき

・大学の特性はその教育にある
・高等教育環境に適したアカデミッククラウドは一般的なクラウドには存在しない 

・コース管理、学生管理などの特性がシステム技術的に特異な機能となるのかどうかは検討の余地

・クラウド環境で共有された情報を各大学の自由な発想に基づく研究に利用できる環境が大事
・その際、情報を出す側の免責が担保される仕組み、情報セキュリティの面が大切 
ソフト面においては、膨大な情報を取り扱うための人材育成が極めて重要

・直接的な社会的利害関係に依存しない基本的なデータの収集と蓄積、その健全な利用に関する規範と必要な制約の明確化、人類共通の知として共有できる情報やデータさらにはその加工技術の明確化を行う必要があり、短期的な利益を追求する政府や産業界の実用的クラウドとは一線を画す必要
・将来的には、社会システムや産業界でも利用されるべきものであるが、アカデミッククラウドが当初目指すべき方向性は、はっきりと他者と区別して議論する事が望ましい 

・各大学等から提供されるデータ、ツールを一般的に利用可能な状態にするための作業が必要
・データについては権利関係の処理、ツールについてはクラウド基盤上で安定的に動作させるためのリエンジニアリングを含め、この部分は企業のノウハウを用いて行う必要 

2.-4

技術的な課題として、既存の一般的なクラウド環境には存在しないが、アカデミッククラウド環境に必要となる機能やシステムとして、どのようなものが考えられるのか？また、そのような情報技術を大学等において（場合によっては産業界とも連携して）育てていくことの重要性についてどのように考えるか？

ご回答

・各大学内では研究室・研究グループ単位で研究室LANやITシステム等が構築・運用されていることを考慮し、学内LAN等とシームレスに接続することのできるネットワーク制御機能を備えるとともに、学術認証フェデレーション等に対応した安全かつ利便性の高い環境構築が必要

・クラウドが現在のITシステムの中核になるないしは置き換わる
・ネットワークレベルと上位サービスが一層密に連携した環境になるのではないか 

・データ利用技術に関する高付加価値化が必要
・全国的あるいは全世界的なネットワークにすることによってはじめて、世界最高水準の維持が可能 

・学習コンテンツのライセンシング、利用許諾・条件の集中的な管理機能

・大学は財政事情が厳しくなっているので、これまでのように学内のＩＴ環境が維持できない
・学内ＩＴ環境の代替機能がとくに重要 

・ビッグデータ時代を迎え、各大学の特色を踏まえて情報をアーカイブすると共に、それらを分散・統合で利用できるようにすべき

・上記に述べて来た意味で、現在の学内ITシステムは、単なる個別サービスであり、既存の学問体系を基礎とした研究・教育環境を便利にするツールに過ぎない
・アカデミッククラウドは、全く新しい学問体系の構築を大きな目標とすべき 

・（質問の意図がよく理解できませんでしたが）基本的にはWebブラウザを経由して利用可能なシステム、Webサービスを利用しての利用可能なシステムとするのがよい

2.-5

想定するシステムの規模感はどのようか？（日本全体をネットワーク化、地域の大学間の連携、大学内のクラウド化）求められるシステム要件はどのようなものか？（大規模な大学に導入することを想定or小規模の大学にも導入が可能）

ご回答

・効率的な運用を目指し、日本全体で2～3か所程度に集約して構築することが望ましい
・システム障害や大規模災害等に備え、相互にバックアップすることが求められる
・安定運用のためには大学以外の場所（データセンター等）に導入することを想定すべき
・安定した電力供給等が確保された場所に構築し、大学等との間は十分な帯域を持つネットワークで接続されていることが必要

・データセンターの立地は、電力や防災の観点から適切に選択すべきであり、大学の位置とは独立してフレキシブルに考えるべき
・ロードマップ作成段階で、カバー範囲と規模を確定していくことになるため、基本的には規模の利益を狙うべき
・つまり、既存の組織構造にとらわれず、資源を集中したり、また保存や防災の観点からはストレージを分散配置するなど 

・（世界にもつながった）全体のネットワーク化が必要
・格差解消；知識の共創により全国的活性化が期待 

・学習において必要となるコンテンツを考えた場合には、日本全体で利用可能なシステム環境の整備が必要と思われる
・小規模な大学にこそこのようなシステム環境は必要 

・データが大規模で一か所にしかない場合は全国規模、大学間連携は地域連携、大規模大学は学内での導入と地域大学へのサービス提供というモデルが現実的

・ビッグデータ時代を迎え、各大学の特色を踏まえて情報をアーカイブすると共に、それらを分散・統合で利用できるようにすべき

・実験的には、大規模な大学がいくつか連携して小規模大学も参加できるように工夫して実現すべきであるが、最終的には国家レベルあるいは国際的な連携による世界レベルのシステムとなることが必然的

・これまでのグリッドコンピューティングの延長とは考えず、少数拠点にアカデミッククラウドとして構築（メンテナンスの観点からも、大規模データを効率よく扱うという観点からも）するのがよい
・ただし、少数拠点でなければいけないということはなく、多拠点であっても利用者が問題なく利用できる環境であれば、配置については特に制約はない 

2.-6

データを取り扱う際の倫理規範について、情報分野として現在どのような問題点が認識されているか？

ご回答

・一般的な科学者としての研究倫理が適用される
・情報分野に関係するものとしては、個人情報や機密情報の取扱いと情報セキュリティポリシーの遵守が主な課題
・アカデミッククラウドには個人情報や機密情報を含む情報が蓄積されることを想定しなければならず、アカデミッククラウドが日本国内に存在し、日本の法律の下で運用されることは必須
・一方、各大学等の組織毎に情報セキュリティポリシーが策定されており、既存ポリシー配下で運用可能か否かの総合的な検討が必要

・セキュリティと個人情報の保護が極めて重要な問題となっているが、過度な対応は、期待される大きな利益や利便性を相殺することにもなり、十分注意すべき
・これに関わらない研究データから徐々に始めるということも考えられるが、取り組みたいものには、遺伝子などクリティカルなデータが多いようで大変悩ましい問題 

・倫理規範とは異なるが、有効利用と個人情報保護の狭間で法整備が問題

・研究上の機密データ、学生の個人情報など情報セキュリティをどう確保するかがクラウドサービスを利用する最大の問題点

・個人情報保護的な観点から、倫理規範を決めることが重要
・個人のデータを取り扱う場合は、一次データでなく、二次データとして、個人が特定できないよう配慮しつつ、利用する等の配慮が必要
・情報を提供する側に免責を設けることで、積極的な情報提供が促される仕組みが重要

・社会的に大きな影響を与えるような問題に対するデータや解析結果の取り扱いに関するある種の倫理規範が必要
・医学系のデータや個人のプライバシーに関わるデータについては、すでに議論されているが、他にも問題が存在することは容易に推察

・リバースエンジニアリング的に、複数のデータをもとに個人情報の抽出を試みることなどは、行わないことが重要

3.-1

文科省・JSTによる研究開発の予算化を検討する際、民間や他府省の研究開発の状況も鑑み、どのような研究開発事項が考えられるか？
 - 情報検索に求められる具体的研究開発内容

- データマイニングに求められる具体的研究開発内容

- 統計数理的手法に関する研究開発内容

- その他、必要となる研究開発内容

ご回答

・異種・多様なデータを共有して活用するには、十分かつ正確なメタデータの付与に始まり、実験環境や使用機器等に関する付加情報などのアノテーションも適切でなければならない
・このためのキュレーションやアノテーションが重要で、これらの技術の発展のためには、機械学習や数理的手法の様々な基礎技術の深化が前提となる 

・情報検索
　・想検索や個人のニーズ把握によるオーダーメイド検索のように、従来の方法を超える検索法
・データマイニング
　・個人情報の問題を解決しつつ、新しい応用をめざす（減災、医療、教育など）
　・サービスサイエンスのコア技術をめざす
・統計数理
　・大量・大規模データ向けの、モデリング、予測、シミュレーション、意思決定、データ解析、データ同化などの方法
　・複雑現象、希少現象の未来予測、マルチシナリオシミュレーション
・その他
　・知識ベース構築による知の集積 

・「研究」開発といえるかどうかわからないが、多様な学習コンテンツすべてを一元的に検索でき、「何があるか」「どのように入手できるか」をナビゲートできるシステムの構築が必要

・センサデータはノイズが多く入力時に処理をしないと蓄積してもあまり役に立たない
・大規模データになるほど、入力時のデータのクレンジング技術が必要
・大学が独自に持つデータベースを統合することは困難であるので、分散した形態での効率的情報検索、効率的データマイニング技術の研究開発も必要 
大規模なデータをわかりやすく提示する技術の研究開発が必要であり、特に多次元データの可視化法、広域データの可視化法など、データ利用の側面から検討する必要 

・アカデミッククラウドでオープン化された情報が、各種研究開発で活用され、より高度化した情報が、更に次の研究開発で高度化されるような循環型で継続的なサイクルとなることを期待
・現在、JSTで進めているNBDCプロジェクトでは、4省連携のもと、情報を連携・共有できる環境を構築し、データを整理・体系化し、公開するシーズプッシュ型と民間企業を含めて利用開発を行うニーズドリブン型を組み合わせて実施しており、両方向からの研究開発が必要
・アカデミッククラウドのような環境があれば、大学が連携した研究開発が促進できる可能性あり
・例に挙げられた研究に、「大規模」「連携」といったキーワードが付加された研究が可能
・ビッグデータの格納技術や分析技術等の研究の場に利用できると期待すると共に、それを活用するための人材育成に期待

・具体的な分野を限定したアカデミッククラウドの構築とそれに付随する問題点や技術課題の明確化
・人類文化の新しい発展の方向性の明確化とそのためのアカデミッククラウドのあり方に関する総合的な研究と議論
・国際的な同意を得る事も含めた我が国発の新しいアカデミッククラウドの基本思想の提示

・基本技術については、これまでの研究によって解決されつつあると考えますが、論文レベルで終わってしまっているものが多く見受けられる
・こうした、ビッグデータを扱う上で有用な研究について、ツールとしてアカデミッククラウドに提供するための研究開発が必要不可欠
・特に利用者が簡単に使えることが重要であり、ユーザインタフェースを含め、実際に利用可能な技術とするための応用研究が必要

ご意見伺い内容

委員のご意見

1.-1

第4期科学技術基本計画に掲げている「知識インフラ」の形成と、これをもとにした「データ科学」の高度化が情報科学技術分野として重要となっています。このための環境構築における重要な事項のひとつとしてアカデミッククラウド環境を検討する意義についてどのように考えるか？
また、それ以外にアカデミッククラウド環境を考える意義としてどのようなものがあるか？（例：学術研究上の意義や、研究開発上の意義等）  

1.-2

1）～2）に関し、連携をすることによる具体的なメリットはどのようなものが考えられるか？本検討会においてどのようなゴール設定が適切か？

ご意見伺い内容

委員のご意見

2.-1

アカデミッククラウドのシステム環境をどのように利用するのか。例えば、上記項目1のデータベース等の連携以外にあげられるメリットは何か？

2.-2

アカデミッククラウド環境を構築する際に求められる全体システム・機能はどのようなものか？　本検討会においてどのようなゴール設定が考えられるか？（例：研究の観点、教育の観点、学生管理の観点）

2.-3

技術的な課題として、既存の一般的なクラウド環境には存在しないが、アカデミッククラウド環境に必要となる機能やシステムとして、どのようなものが考えられるのか？また、そのような情報技術を大学等において（場合によっては産業界とも連携して）育てていくことの重要性についてどのように考えるか？

2.-4

既存に学内のITシステム（学内LAN等）がある中で、アカデミッククラウド環境で新たに追加するに付加する機能にはどのようなものがあるか？ 

2.-5

想定するシステムの規模感はどのようか？（日本全体をネットワーク化、地域の大学間の連携、大学内のクラウド化）求められるシステム要件はどのようなものか？（大規模な大学に導入することを想定or小規模の大学にも導入が可能）

2.-6

データを取り扱う際の倫理規範について、情報分野として現在どのような問題点が認識されているか？

ご意見伺い内容

委員のご意見

3.-1

文科省・JSTによる研究開発の予算化を検討する際、民間や他府省の研究開発の状況も鑑み、どのような研究開発事項が考えられるか？
- 情報検索に求められる具体的研究開発内容
- データマイニングに求められる具体的研究開発内容
- 統計数理的手法に関する研究開発内容
- その他、必要となる研究開発内容