2022年5月号の特集テーマは，「データの価値を創出するために」です。近年，イノベーションの創出を目的として，官公庁データ，研究データ，民間データなど，あらゆるデータの利活用が推進されています。これまでの社会では，存在する膨大なデータを収集して「ビッグデータ」としてまとめることが中心となりがちでした。それが昨今は，データの収集，蓄積，管理，流通を的確かつ効果的に行い，それらを利活用して新たな価値を作り出していくことが期待されています。

情報専門家であるインフォプロも，従来の資料や情報の収集と提供からさらに発展し，新たな情報資源ともいえる多様なデータを扱う機会が増えてきています。このような中で，改めて身に付けておく基礎知識や求められる能力などについて検討する必要が出てきているのではないでしょうか。今号がこの状況に際して，データ利活用の現状やスキル，人材育成等の側面から皆さまに情報を提供する機会となることを願います。

本特集では，まず総論として林和弘氏から，オープンサイエンス政策と学術情報流通を中心とした研究データ利活用の国内及び海外の動向について解説し，さらに展望について述べていただきました。次に，吉武道子氏からは，主に材料科学分野を例に取り上げ，データの種類ごとにデータの利活用の現状と，利活用するために必要な処理であるデータキュレーションについての概観を論じていただきました。池内有為氏には，「データキュレーター」について定義を行い，その役割や人材育成について解説していただきました。河塚幸子氏からは，図書館で利用可能なデジタルデータを中心に現状を紹介，さらにその活用に向けて図書館がどのように対応していくべきかの役割と課題について述べていただきました。水田正弘氏には，データを活用して実社会に役立てる方法について論じていただく中で，必要となるデータに関する状況について解説し，推測統計や記述統計等についてもふれていただきました。

大量かつ多種にわたるデータを蓄積していくだけでなく，そこに付加価値を付けて社会に還元していくスキルと人材がとても重要になってきます。インフォプロが直面する新たな課題も出てくると思われます。今号がそのようなことに対して，新たな知見を与える契機になれば幸いです。

（会誌編集担当委員：長谷川幸代（主査），今満亨崇，中川紗央里，水野澄子）

AIの活用を含むデータ駆動型社会の実現や，より包括的なオープンサイエンスが目指す科学，社会，科学と社会の変容に向けて，UNESCO，G7，OECD等の国際的な動きが活発化しており，また，欧州を筆頭に日本でも研究データ基盤整備などが進んでいる。本稿では，オープンサイエンス政策の現状と学術情報流通を中心とした研究データ利活用の国内外の動向について解説し，レファレンスサービス関連を含む学術情報流通サービスの展望を述べる。

データには，数値・表・画像・動画・音・文字列・数式・関係性データなど，見た目の異なる様々な種類のデータがある。従来のレファレンスは，探したい情報（＝データ）を記載している情報源を見つけるものであったが，昨今のデジタル化の進展によりデータ量は爆発的に増え，探したい情報そのものを見つけるレファレンスも求められる。データの多様化・量の増加に対し，効率的なデータ検索と利活用が追い付いていないのが現状と思われる。本稿では，主に材料科学分野を例にとって，データの種類ごとにデータの利活用の現状と，利活用するために必要な処理＝データキュレーションについて概観する。

データキュレーターの役割を“研究によって生み出されるデータから有用なデータを選択し，第三者が再利用できるようにFAIRデータ（見つけられる，アクセスできる，相互運用できる，再利用できるデータ）として流通させ，長期にわたって管理・保存すること”と定義して，研究データ管理サービスやデータライブラリアンとの関係を整理した。また，大学・研究図書館協会の『研究データのキュレーション』に基づいて，データキュレーションのライフサイクルに沿って実務の内容を示した。さらに，日本の現状をふまえてデータキュレーションを（1）分野専門家，（2）図書館員，（3）情報技術専門家で分担することを提案した上で，人材育成について検討した。

公共図書館，大学図書館，専門図書館はDXが加速する社会において印刷体の資料とともにデジタルデータの活用が期待されている。図書館で利用可能な電子書籍，電子ジャーナル，デジタルアーカイブ，web情報資源等について現状を紹介する。これらの普及により実現したオープンアクセス，機関リポジトリなど流通の仕組み，およびそれらを支えるウエブスケールディスカバリーサービスなどの情報技術についても触れる。また，SNSの活用，企業図書室のユニークな情報サービスを紹介する。デジタルデータ活用に向けて図書館がどのように対応すべきかその役割と課題について考察する。

「ビッグデータ」は，魅力的なワードであり，情報技術，特にインターネットや記憶装置の異常なまでの発展に伴い，大きな期待と注目を浴びてきた。しかし，実際にビッグデータを活用しようとすると，統計学をはじめとするデータ解析の技術がキーポイントになることが認識されてきた。すなわち，本質的なことは，「ビッグ」なデータを扱うことではなく，「データ」を活用することである。これらの活用のためには，データを扱うための考え方を整理する必要がある。本稿では，データに関係する状況，推測統計と記述統計，その発展形を含めて取り扱う。それらにより，データを活用して，実社会に役立てる方法を議論する。