4. 研究データを公開する

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研究データ公開の意義

研究データの公開には、次のような意義があります。

• 異なる分野の研究者が、異なる観点から研究データを分析することで、新たな研究成果や研究コミュニティが創出される可能性があり、研究の発展につながる。 

• 研究データに関心を持った企業等との共同研究（産学連携）など、新たなイノベーションにつながる可能性がある。 

• 研究データの再利用が可能となり、既存のデータを再度収集する必要がなくなるため、時間、費用、資源を節約できる。 

• 研究を再現しやすくなり、研究成果の透明性や公正性の確保につながる。 

• 市民や納税者からの研究に対する理解が向上する。 

研究データを公開するリポジトリの選択

一般的な研究データの公開方法は、データリポジトリでの研究データ公開です。データリポジトリには、大きく分けて「分野別リポジトリ」「機関リポジトリ」「汎用リポジトリ」の３種類があります。

分野別リポジトリ

分野固有のリポジトリでは、同じ分野の研究者に研究データがより発見されやすくなり、再利用される可能性が高まります。各分野のリポジトリは、re3dataで確認できます。また、以下のように東京大学内で構築・提供されているリポジトリもあります。

• SSJデータアーカイブ（SSJDA） 

  • https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/infrastructure/

  • 東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターが構築・運営する、労働調査や社会調査の個票データを収集・保管し、学術利用目的のために提供するデータアーカイブ。データリポジトリの国際的な認証基準であるCoreTrustSeal認証（※）を取得している。 

  • ※CoreTrustSealは、データリポジトリの信頼性や視認性向上を判断する基準の一つであり、データリポジトリがデータの長期的な保存、アクセス可能性、再利用性を保証するための厳格な基準を満たしていることを示す国際的な認証である。 欧米を中心に、ミシガン大学のICPSR、ハーバード大学のDataverse、オランダのDANSなど、世界有数の研究機関やデータアーカイブがこの認証を取得しており、学術データの透明性と持続可能性を担保する上で重要なものとして認識されている。 

機関リポジトリ：UTokyo Repository

機関リポジトリとは、大学等の機関が自機関に所属する研究者の研究成果を収集・公開するためのリポジトリです。東京大学の機関リポジトリであるUTokyo Repositoryでは、研究データの公開を受け付けています。詳細は、UTokyo Repositoryサポートサイトをご参照ください。

汎用リポジトリ

特定の分野や所属機関によらず利用可能なリポジトリを汎用リポジトリと呼びます。ここでは主なものを紹介します。 

• figshare　https://figshare.com/

• zenodo　https://zenodo.org/

汎用リポジトリを選ぶための参考情報：

• Generalist Repository Comparison Chart　https://zenodo.org/records/17315963

  • 主な汎用リポジトリ（Harvard Dataverse Repository, Dryad, figshare, Mendeley Data, OSF, Vivli, Zenodo）の比較表です。

  • 汎用リポジトリ比較表　※Generalist Repository Comparison Chartの一部を抜粋して和訳、補記（2026年6月時点）

研究データの公開を判断する基準

ポリシーの遵守

所属機関、資金配分機関、学会や出版社がポリシーを定めている場合は、それを遵守する必要があります。
「東京大学　研究データ管理・利活用ポリシー」では、「研究者は研究データの価値を向上させるため、研究分野の特性を考慮し、関係諸法令、規則及び契約等を遵守して、研究データの利活用を推進し、可能な場合は研究データを公開する。」と定めています。 

法的・倫理的な観点

以下に該当する場合は、適用される法令等を遵守する必要があります。

• 個人情報、著作権や特許に代表される知的財産など、第三者が権利や法的利益を有している場合

• 安全保障の観点からその流通が規制されている場合（外国為替及び外国貿易法の輸出規制対象情報） 

• 共同研究や外部資金等にもとづく研究において締結される契約等にて、研究データの公開に関する条件や制限が課されている場合

共同研究の場合は、公開について共同研究者の合意が得られていることが必要です。研究コミュニティの慣習で公開に制限がある場合は、その点への留意も必要です。たとえば、絶滅危惧種の正確な位置に関するデータが公開されると、その生物の悪用や絶滅を助長する可能性があるため、非公開が求められています。さらに、国際共同研究の場合には、共同研究先の国の法律等にも配慮が必要です。 

オープン・アンド・クローズ戦略

オープン・アンド・クローズ戦略とは、「データの特性から公開すべきもの（オープン）と保護するもの（クローズ）を分別して公開する戦略」です。

統合イノベーション戦略推進会議「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」では、「公的資金による論文のエビデンスとしての研究データは原則公開とし，その他研究開発の成果としての研究データについても可能な範囲で公開することが望ましい。ただし、その際、研究分野等の特性や、（中略）組織の特性に配慮して、「公開」、「共有」又は「非共有・非公開」の判断が行われる必要がある。」としています。たとえば、研究成果の社会実装やさらなる研究推進のために、知的財産として法的な保護が必要な研究データについては、戦略上クローズとすることが考えられます。 

FAIR原則

データ公開の適切な実施方法を表現する原則として、FAIR原則（FAIR data principles）があります。 FAIRとは、「Findable（見つけられる）、Accessible（アクセスできる）、Interoperable（相互運用できる）、Reusable（再利用できる）」の略です。研究データの公開にあたり、これらの項目を満たすことで、研究データが利活用されやすくなります。 

• グローバルに一意で永続的な識別子（PID）をデータに付与する（「Findable」に対応） 

• 十分なメタデータ（例：データの名称、作成者、作成日、概要等）を付与する（「Findable」に対応） 

• データ利用ライセンスを付与して、データの利用条件を明確に示す（「Reusable」に対応） 

FORCE11: THE FAIR DATA PRINCIPLES (2016). https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples, NBDC研究チーム(訳), "FAIR原則（「THE FAIR DATA PRINCIPLES」和訳）" (2019). https://doi.org/10.18908/a.2019112601

過去の説明会

• 研究ブーストセミナー「科研費実績報告で困らない！研究データあれこれ」（2025年4月11日開催）

  • 録画・資料を公開しています。

  • https://www.ura.adm.u-tokyo.ac.jp/services/view/66c978c0-2781-400f-8280-56bf7b3ffe9c#gsc.tab=0

  • ※学内者限定（UTokyo Accountでログインが必要）

• 研究ブーストセミナー「科研費交付申請に向けたDMP作成」（2024年4月5日開催）

  • 録画・資料・QA（含：QA-3.研究データの管理・公開）を公開しています。

  • https://www.ura.adm.u-tokyo.ac.jp/services/view/f2a88336-9e08-423c-bb0e-1178ccf9290d

  • ※学内者限定（UTokyo Accountでログインが必要）

（最終更新日：2025/07/29）

4. Publishing Research Data

The Significance of Publishing Research Data

Sharing research data offers the following benefits:

• When researchers from different fields analyze research data from different perspectives, it may lead to the creation of new research findings and research communities, thereby contributing to the advancement of research.

• It has the potential to lead to new innovations, such as joint research (industry-academia collaboration) with companies and other entities interested in the research data.

• It enables the reuse of research data, reducing the need to re-collect existing data and thereby saving time, money, and resources.

• It makes it easier to replicate research, contributing to the transparency and fairness of research findings.

• It enhances public and taxpayer understanding of research.

Choosing a Repository for Publishing Research Data

The standard method for publishing research data is to make it available through a data repository. Data repositories can be broadly categorized into three types: disciplinary repositories, institutional repositories, and generalist repositories.

Disciplinary Repositories

Disciplinary repositories make research data more discoverable to researchers in the same field and increase the potential for reuse. Suitable repositories for each discipline can be identified through re3data. In addition, there are repositories developed and provided within the University of Tokyo, such as the following:

• Center for Social Research and Data Archives (SSJDA)

  • https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/english/

  • A data archive developed and operated by the Center for Social Research and Data Archives, Institute of Social Science, the University of Tokyo. It collects and preserves micro data obtained from labor and social surveys and makes them available for academic use. SSJDA is certified under the CoreTrustSeal*, an international certification standard for data repositories.

  • *CoreTrustSeal is one of the criteria for assessing the reliability and visibility of data repositories. It is an international certification that demonstrates a data repository meets strict standards for ensuring the long-term preservation, accessibility, and reusability of data. Mainly in Europe and the United States, leading research institutions and data archives, such as the ICPSR at the University of Michigan, Dataverse at Harvard University, and DANS in the Netherlands, have obtained this certification, which is recognized as crucial for ensuring the transparency and sustainability of academic data.

Institutional Repositories: UTokyo Repository

An institutional repository is a repository provided by universities and other institutions to collect and publish the research outputs of researchers at the institution. UTokyo Repository, the University of Tokyo’s institutional repository, accepts research data for publication. For more details, please refer to the UTokyo Repository Support.

Generalist Repositories

Repositories that can be used regardless of the researcher’s field or institutional affiliation are called generalist repositories. Below are some of the main examples. 

• figshare　https://figshare.com/

• zenodo　https://zenodo.org/

Reference Information for Selecting a Generalist Repository: 

• Generalist Repository Comparison Chart 　https://zenodo.org/records/17315963

  • A comparison of major generalist repositories (Harvard Dataverse Repository, Dryad, figshare, Mendeley Data, OSF, Vivli, and Zenodo).

Criteria for Publishing Research Data

Compliance with Policies

If your affiliated institution, funding agency, academic society, or publisher has established a policy, you must comply with it.

“The Policy of the University of Tokyo on Research Data Management and Utilization” states: “In order to enhance the value of the research data, researchers shall promote the utilization of research data in compliance with relevant laws, regulations, rules, and contracts, etc. taking into consideration the characteristics of the research field. Then, when possible, disclose the research data.” 

Legal and Ethical Considerations

If any of the following apply, you must comply with applicable laws, regulations, and other relevant requirements.

• When a third party holds rights or legal interests, such as personal information or intellectual property, including copyrights and patents.

• When the dissemination of such information is restricted for security reasons (e.g., information subject to export controls under the Foreign Exchange and Foreign Trade Act).

• When conditions or restrictions regarding the disclosure of research data are imposed by contracts or other agreements concluded in the context of joint research or externally funded research.

In the case of joint research, the consent of co-researchers regarding the disclosure of research data must be obtained. If conventions within the research community impose restrictions on the disclosure of research data, these must also be taken into consideration. For example, data regarding the exact locations of endangered species must be kept confidential, as its disclosure could facilitate the misuse of such species or contribute to their extinction. Furthermore, in the case of international collaborative research, consideration must also be given to the laws and regulations of the partner countries.

Open and Closed Strategy

The Open and Closed Strategy is a strategy of data publication in which the appropriate range of data to be made available (open) and that to be protected (closed) are determined based on the characteristics of the data.

According to the Integrated Innovation Strategy Promotion Council’s "Basic Idea on the Management and Utilization of Research Data Funded by Public Funds," research data that serve as evidence for publications resulting from publicly funded research should, in principle, be published, and other research data produced as outcomes of research and development are also expected to be published to the extent possible. However, in doing so, it is necessary to determine whether data should be made “open,” “shared,” or “closed,” taking into consideration the characteristics of the research field, the nature of the organization, and other relevant factors. For example, in order to apply research results out in society and promote further research, it would be strategic for research data requiring legal protection as intellectual property to be kept closed.

FAIR Principles

The FAIR Data Principles provide a framework for the appropriate implementation of data publishing. FAIR is an acronym for Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable. By satisfying these requirements when publishing research data, such data become easier to discover and reuse.

• Assigning a globally unique and persistent identifier (PID) to the data (corresponding to “Findable”)

• Providing sufficient metadata (e.g., data title, creator, date of creation, and description) (corresponding to “Findable”)

• Specifying a data usage license to clearly indicate the conditions under which the data may be used (corresponding to “Reusable”)

FORCE11: THE FAIR DATA PRINCIPLES (2016). https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples

Past Workshops

• Research Boost Seminar: "科研費実績報告で困らない！研究データあれこれ" (No More Trouble with KAKENHI Grant Reporting! All About Research Data!), held on April 11, 2025

  • The recorded video and materials are available (in Japanese only).

  • https://www.ura.adm.u-tokyo.ac.jp/services/view/66c978c0-2781-400f-8280-56bf7b3ffe9c#gsc.tab=0

  • Available to members of the University of Tokyo only (UTokyo Account login required)

• Research Boost Seminar: "科研費交付申請に向けたDMP作成" (Preparing a DMP for KAKENHI Grant Applications), held on April 5, 2024

  • Recordings, materials, and Q&A (including QA-3. Management and Sharing of Research Data) are available (in Japanese only).

  • https://www.ura.adm.u-tokyo.ac.jp/services/view/f2a88336-9e08-423c-bb0e-1178ccf9290d

  • Available to members of the University of Tokyo only (UTokyo Account login required)

(Last updated: August 20, 2026)