横浜国立大学は理工系，人文社会系，教育系及びその融合型の学部・大学院で構成される医学系部局を持たない中規模総合大学（学生数約1万人，教員数約600人）である。URAが設置されて以来，研究IRへの取り組みも活発に行われ，引用文献データベースを用いた大学の強み・特徴の分析が行われてきた。一方，横浜国立大学の研究活動には，引用文献データベースでは見えづらい分野も多々含まれているため，そういった分野も含めた分析を可能とする視点が求められていた。本稿では，この課題への取り組みとして，広い研究分野を網羅し，他機関の動向も知ることができる科研費の採択状況に着目した分析事例を紹介し，その有効性と限界を論じる。

日本にリサーチ・アドミニストレーター（University Research Administrator: URA）と呼ばれる新しい高度専門人材が大学等の研究機関に配置されて以来，彼らは組織の経営企画支援や研究者の研究推進支援，産学連携のコーディネーション等の役割を担ってきた。最近では，URAは研究者としての学術的専門知識や特殊な経験やスキルを活かして，学術領域（知）の融合や研究環境の高度化から次世代人材育成等まで対応し，エビデンスや理論に基づく施策の提言や検証ができる人材として進化しており，複雑な社会課題解決やイノベーションの創出におけるキーパーソンとして期待されている。

本稿では，特に研究支援の分野において，大学経営人材が担うことが期待されている業務と，そのキャリア・育成について考察した。大学経営人材が担う研究支援業務の範囲は，URAの中核業務以外にもわたり，より幅広くなっている。そのような業務を遂行するうえでは，「多様な専門性が必要となる業務を遂行する能力」「研究そのものや，研究に関連する諸活動の理解」が必要となる。そして，そのような能力を身につけるためのキャリア・育成について，事務職員出身者と教育職員出身者という出自の異なる2つのルートに分けて考察し，それぞれがキャリア内で身につけうる能力と，各種教育プログラムで補うべき能力について論じた。

リサーチ・アドミニストレーター（URA）による研究力分析の効率化・高度化を進めるには，実務担当者間の連携が不可欠である。近年，データ分析の現場では，プログラミング技術を用いた分析手法が，広く利用されるようになってきた。分析作業の効率化と高度化を目的に，Code for Research Administration (C4RA)が発足した。本稿では，論文書誌情報や科研費を用いた研究力分析において，PythonやR等により作業の効率化を図った事例を紹介する。最後に，C4RAの今後の活動の方向性及びURAの普及定着への貢献の可能性を探る。

URAのプレアワード業務として，学内の研究者に対する研究資金公募情報のメール配信は，広く実践されている。一方で，研究者自身の研究分野と関係のある公募情報だけを知りたいという声も多い。そこで，公募のテーマに合致する研究者を抽出する推薦システムGaletteを開発した。研究者データとして，KAKENデータベースから取得した研究課題を使用し，自然言語処理により特徴ベクトルを作成した。検索クエリとしての公募文書も同様に特徴ベクトルを作成し，コサイン類似度でランク付けして結果を出力するシステムを実装した。全国の有志のURAの協力により推薦結果を評価したところ，良好な結果を得た。URAにとって，より有用なシステムの開発を目指している。

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。

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。

材料分野においてもデータ駆動研究への期待が大きい。本稿では，データ駆動材料開発の最近の取り組みを概説する。材料データは必ずしも豊富にあるわけではないものの，データ駆動による材料・プロセスの探索は，金属，高分子，無機化合物等々へ広がり，自動実験・計測との連携も始まっている。メカニズムの探究など高度な活用や独自のツール開発も進んできている。基盤となる材料データプラットフォームについては，今後，全国的な展開が期待される。

研究データ管理（RDM）は，オープンサイエンスにおける研究データ共有や公開を支える重要なプロセスとして位置づけられる。機関リポジトリ推進委員会，及びその後継となるオープンアクセスリポジトリ推進協会は，国内でRDMを推進するための方策として，2015年から研究支援者向けのRDM教材開発に取り組んできた。本稿では，開発した2つの教材「RDMトレーニングツール」及び「研究データ管理サービスの設計と実践」の開発経緯について紹介する。また，開発した教材の活用事例として，国立情報学研究所と共同で作成した動画教材についても触れる。

近年，国内でも研究データ管理への様々な取組みが始まっているが，豪州では2007年にAustralian Code for the Responsible Conduct of Researchが策定されたこともあり，すでに多くの研究大学で行われている。著者は2017，2019年にシドニー大学図書館の研究データ管理担当者から話を伺う機会を得たので，ここに実際の運用について概要を報告する。またシドニー大学図書館のウェブサイトでの研究データ関連の情報提供の展開についても触れる。大学のポリシー，研究データ管理計画書，ストレージやツール，データの公開，広報や学内での協力体制，さらに学外の組織・ANDS（現在のARDC）との関わりや，現時点で抱えている課題についてもレポートする。

今年，内閣府は，第5期科学技術基本計画を公表し，我が国が目指すべき未来社会としてSociety 5.0を提唱した。Society 5.0では，人工知能（AI）などの技術が，人々の様々なニーズに応えながら，新たな価値を創造していくことが予定されている。一方，我が国には，人間の創作物を保護する法律（いわゆる創作法）が存在する。当該法の制定時，AIのような人間以外による創作活動は想定されていない。では，AI生成物は，法律上，どのように取り扱われるのか。本稿では，創作法である著作権法を中心に，AIによって生成されたもの（AI生成物）に関する知的財産権の現状と課題について考察し，その対応策を検討する。

福島県会津若松市はビッグデータ・アナリティクス産業創出を目的としたスマートシティに取り組んでいる。本記事では筆者が所属するアクセンチュア株式会社による取り組みを中心に，同市のスマートシティの特徴と経緯および展望を紹介する。同市のスマートシティの取り組みを支える構造は，ICT専門大学である会津大学を中心とした，組織，人，データ基盤であり，スマートシティの各テーマにおける実証を通じて，地域に企業が集まり，人が集まり，産業が集まっている。今後は，取り組みを進める中で直面している，オープン性，プライバシー，競合性の各論点についての議論を深め，同市での取り組みの深化，他地域への展開を目指している。

ITビジネスの新潮流として，メタバースへの注目が高まりつつある。本稿ではメタバースに関心があり，これからこのテーマについて調査をする人が全体像を把握できる情報を提供する。まず，メタバースの定義，市場規模，応用分野などを紹介する。ビジネスの面では，様々な企業が既に事業を進めており，代表的な企業の動向を紹介する。メタバースは複合的な技術によって実現されている。その中でも主要とされる技術を取り上げ，その技術の概要を説明する。また，メタバースに関する標準化と政策動向についても言及する。更に，米国特許の動向として，特許出願における主要企業，技術分野，企業間の注力分野の違いなどを示す。

SNSのユーザーの増加，個人が利用するインターネットサービスの増加と多様化，クラウドサービスの普及などによって，最近，故人のデジタルデータの扱いが注目されるようになった。故人のデジタルデータに関しては，日本では統一した法制度は存在しない。またEUのGDPRや日本の個人情報保護法は，保護の対象を原則として生存者に限定している。これに対してアメリカでは，多くの州が死者のパブリシティの権利を認めている。本稿では，故人のデジタルデータに関する取り扱いについての各国の法制度を比較し，ユーザーがどのように対処すべきかを検討する。

システム・情報科学技術ユニットは，科学技術振興機構研究開発戦略センターで，情報処理関連技術（IT）全般を広く見ているユニットである。本稿では，2019年3月に発行した俯瞰報告書の作成プロセスについて述べる。社会の要請やビジョンと，技術のトレンドを元にITの研究開発領域を分類し，人工知能・ビッグデータ，ロボティクス，社会システム科学，コンピューティングアーキテクチャの4つの区分を俯瞰し，20の推進すべき重点テーマを抽出した。俯瞰報告書の執筆はシステム・情報科学技術ユニットのメンバーが行うが，外部有識者にインプットを依頼し，議論を繰り返すなどして，納得性の高いものを目指している。

JST研究開発戦略センター（CRDS）は，主要各国（日，米，英，独，仏，中，韓）およびEUの研究開発の動向を「研究開発の俯瞰報告書　主要国の研究開発戦略」としてまとめている。日本の研究開発にかかわる政策は，科学技術基本法のもと，科学技術基本計画，統合イノベーション戦略に沿って推進されている。公的な競争的研究資金の大型化，産学官連携や地域振興と連携した人材育成等が最近の特徴である。また，海外では卓越した科学技術を生み出し，いち早くイノベーションにつなげることを目標に，各国それぞれの戦略で重要技術分野（人工知能，量子科学）の研究開発を推進している。本稿では，日本，米国，EU，中国の動向を紹介する。

わが国における女性研究者比率は欧米諸国と比べて低く，女性研究者が能力を最大限に発揮できるよう，研究と出産・育児等の両立に配慮した措置を拡充する取組みが行われてきた。これら様々な取組の結果，女性研究者の割合は近年上昇傾向にあるものの諸外国と比べると未だに低い。大学や研究機関において，多くの技術者や研究者が活躍しているが，若手研究者および研究支援人材の育成は取組むべき最も重要な施策の一つである。大学運営費交付金の削減や競争的研究資金の拡充により，非正規の特任教員，任期付きの博士研究員等が増加し，これら状況は科学技術の国際競争においてわが国の立場を大きく左右すると考えられる。