データサイエンス共同利用基盤施設

大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構
データサイエンス共同利用基盤施設　ライフサイエンス統合データベースセンター　有期雇用職員募集

１．職名：事務補佐員（有期雇用職員）

２．募集人員：１名

３．勤務地：〒277-0871　千葉県柏市若柴178-4-4 東京大学柏の葉キャンパス駅前サテライト6階

４．契約期間：２０１９年９月１日～２０１９年１１月３０日（試用期間無し）
　（採用日は応相談。当初３ヶ月契約。勤務状況、勤務実績等により、２０２０年３月３０日まで契約を更新することがあります。また、契約期間は、勤務実績等を考慮のうえ、当初の採用日から最長３年間を限度として、年度毎に更新することがあります。ただし、本雇用契約締結直前に情報・システム研究機構と有期雇用契約がある者は、当該契約期間を通算して５年を超えることはできません。）

５．職務内容：ライフサイエンス統合データベースセンターの運営に係る事務及び研究者との連絡調整・支援業務等に係る業務

６ 応募条件：
（１）パソコンの基本操作及びMicrosoft Office の各アプリケーションを用いて、データの加工・編集等を行い資料作成ができること。
（２）協調性があり、積極的に業務に取り組む意欲があること。
（３）国立大学法人等において関連する事務経験があると望ましい。

７．勤務条件：
（１）就業日等：週5日勤務（月曜日～金曜日）
　　　　時間外勤務、土・日、祝祭日に勤務を命ずる場合があります。
（２）就業時間：
　　　　1日7時間45分（9：00～17：45）
　　　　休憩1時間（12：00～13：00）
（３）給与等：
　　　　日給（学歴、経験に応じ、７，０４９円～９，４９１円の間で決定）
　　　　賞与、通勤手当、住居手当、時間外勤務手当、休日給等を該当する場合に支給
（４）社会保険等：厚生年金保険、健康保険、雇用保険に加入
（５）その他：
　　　　勤務条件の詳細については、情報・システム研究機構有期雇用職員就業規則を参照してください。
　　　　https://www.rois.ac.jp/pdf/yuki.pdf

８．応募方法：
　　　　履歴書（所定の様式を下記よりダウンロードのうえ、作成してください。写真貼付。必ずメールアドレスを記入。）及び職務経歴書を下記宛に郵送してください。郵送の際、封筒の表には必ず「ＤＢ事務補佐員 応募書類在中」と朱書してください。

９．応募期限：
　２０１９年８月２日（金）１７時必着（随時選考。採用者が決まり次第締め切ります。）

１０．選考方法：
　　　　書類選考のうえ、必要に応じて面接を実施します。
　　　　なお、面接を行うこととなった場合、日時は後日連絡しますが、応募多数の場合は、面接に至らないこともありますのでご了承願います。

１１．問合せ先・書類送付先：
　　　　〒277-0871　千葉県柏市若柴178-4-4　東京大学柏の葉キャンパス　駅前サテライト6F
　　　　大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設
　　　　ライフサイエンス統合データベースセンター事務室（担当：土田）
　　　　TEL：04-7135-5508　E-mail：dbcls-jimu@dbcls.rois.ac.jp

１２．個人情報の取扱い：
　　　　提出いただいた書類は、採用選考のために限って利用し、選考終了後は、採用された方の情報を除き、すべての個人情報は責任を持って破棄します（採用された方の個人情報については、引き続き、採用後の雇用管理のために利用します。）。

１３．雇用者名称：大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構　　機構長　　藤井　良一

１４．その他：
（１）当機構の情報は、ホームページをご覧ください。
　　　情報・システム研究機構：https://www.rois.ac.jp/
　　　データサイエンス共同利用基盤施設：https://ds.rois.ac.jp/
　　　ライフサイエンス統合データベースセンター：http://dbcls.rois.ac.jp/
（２）面接を行うこととなった場合の交通費は、自己負担となります。
（３）所定の履歴書様式は、下記「DOWNLOAD」をクリックしてダウンロードしてください。

「くずし字」の認識に世界のAI研究者・技術者が挑戦
－全世界的コンペティションをKaggleで7月から開催－

　日本は、古典籍、古文書、古記録などの過去の資料（史料）を千年以上も大切に受け継いでおり、数億点規模という世界でも稀なほど大量の資料が現存しています。日本の歴史・文化の研究や、過去の災害などの自然現象の解明を進めるには、これらの資料をデジタル化・オープン化するとともに、その内容を読み解く必要があります。ところが、現代のほとんどの日本人は「くずし字」で書かれた過去の資料を読めなくなっており、大量のくずし字をどう読み解くかが重要な課題となっています。

　そこでこの社会課題の解決にAI（人工知能）を活用する方法を探るため、この7月から10月にかけて、世界最大規模の機械学習コンペプラットフォームである「Kaggle（カグル）」で、「くずし字認識：千年に及ぶ日本の文字文化への扉を開く」と題する全世界的なコンペを開催します。コンペを通して画期的なくずし字認識手法の開発が進むだけでなく、くずし字データセットを通して日本文化への関心が世界的に高まる効果も期待できます。

　本コンペは、情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用センター（センター長：北本朝展、以下、CODH）ならびに同機構 国立情報学研究所（所長：喜連川優、以下、NII）、人間文化研究機構 国文学研究資料館（館長：ロバート・キャンベル、以下、国文研）が主催します。

　日本は、古典籍、古文書、古記録などの過去の資料（史料）を千年以上も大切に受け継いでおり、数億点規模という世界でも稀なほど大量の資料が現存しています。日本の歴史・文化の研究や、過去の災害などの自然現象の解明を進めるには、これらの資料をデジタル化・オープン化するとともに、その内容を読み解く必要があります。ところが、現代のほとんどの日本人は「くずし字」で書かれた過去の資料を読めなくなっており、大量のくずし字をどう読み解くかが重要な課題となっています。

　現在、くずし字をきちんと読める人は全国で数千人程度と推定されており[1]、これらの人々だけで膨大な資料を翻刻[2]するには限界があります。この課題を解決するために、2つの方向で研究が進められてきました。第一が市民参加型翻刻システム[3]の開発です。専門家と市民が共に参加する翻刻システムを使い、市民がくずし字を翻刻しながらスキルを向上させることで、くずし字を読める人々の数をもっと増やすことを目指します。第二がコンピュータ（機械）の活用です。機械が文字を読み取る光学的文字認識（OCR）の活用による翻刻の自動化には、これまでいくつもの研究グループが取り組んできました。しかしくずし字は文字の種類が多く、連続した手書き文字の分割が難しく、レイアウトが多様で、本ごとにスタイルが異なるため、実用レベルのくずし字OCRの研究開発は難航しています。

　一方、画像解析の分野における深層学習（機械学習）の活用を中心とした、近年のAIの飛躍的な発展を取り入れることで、新方式のくずし字OCRに向けた研究開発が進む可能性も高まっています。そこでくずし字OCRの性能向上に向けたアイデアをオープンに募集するため、CODH、NII、国文研は、この7月から10月にかけて、世界最大規模の機械学習コンペプラットフォームである「Kaggle（カグル）」[4]で、「くずし字認識：千年に及ぶ日本の文字文化への扉を開く（Kuzushiji Character Recognition: Opening the Door to A Thousand Years of Japanese Literate Culture）」[5]と題するコンペを開催します（図1）。

図1　Kaggleコンペティションの流れ

　このコンペでは、国文研がCODHと協力して整備し公開中の「くずし字データセット」をコンペ用に改良して提供します。参加者は、3ヵ月というコンペ期間内に、与えられた画像内に書かれたくずし字をすべて認識して出力する「くずし字OCRアルゴリズム」を開発します。そして上位に入賞したアルゴリズムは世界中で自由に使えるよう、コンペ後に公開する予定です。

　くずし字認識に関するコンペとして、国内学会などが小規模に開催した例[6]はありますが、今回は世界的な規模のコンペを開催するため、情報学の分野で世界的に知名度が高く、全世界300万人以上のAI研究者・技術者が参加するKaggleのプラットフォームを活用します。日本の組織によるKaggleコンペの開催はリクルート、メルカリに次ぐ3例目ですが、研究目的での開催は今回が初めてです。またKaggleの歴史の中でも、人文系データを対象とするコンペは今回が初めての開催となります。Kaggle社の関係者も「これまで開催された337件のコンペと比べても、本コンペは新しい領域を開拓するものであり、急速に進化するコンピュータビジョン技術の人気を踏まえれば、Kaggleコミュニティが興奮するようなコンペとなるだろう」とコメントしています。

　コンペを通して画期的なくずし字認識アルゴリズムが見出せれば、AIによる翻刻支援や、AI文字認識を活用した全文検索など、過去の日本文化を読み解く新技術の研究開発が活発化することが期待できます。そして専門家の作業の一部をAIが支援できれば、専門家は資料の高度な読み解きに集中しやすくなります。このような新技術は、過去の資料を大規模にデジタル化・オープン化し、それを機械や市民が大規模に翻刻し、文理の研究者が過去の世界に関するデータを分析し、その成果を社会に還元するという、データ駆動型[7]の日本文化研究を進めていく上で不可欠になると考えられます。

　コンペに関する詳細な情報は、Kaggleウェブサイト上でコンペ開始日（7月中旬予定）から公開されます。参加者は、3か月後の10月に設定される締め切りまでにアルゴリズムを提出します。その後、主催者はKaggleと協力して入賞者（5位まで）を決定し、11月11日に東京で開催するシンポジウム「日本文化とAI」で表彰式を行う予定です。

【参考資料】

北本 朝展、 カラーヌワット タリン、 宮崎 智、 山本 和明、 "文字データの分析‐機械学習によるくずし字認識の可能性とそのインパクト‐"、 電子情報通信学会誌、Vol. 102、No. 6、pp. 563-568、 2019年6月、 http://doi.org/10.20676/00000349

【本件に関する問い合わせ】

大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構
本部広報室
TEL:03-6402-6214 E-mail：koho@rois.ac.jp

大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所
総務部企画課 広報チーム
TEL:03-4212-2164 E-mail：media@nii.ac.jp

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構　国文学研究資料館
古典籍共同研究事業センター　管理係
TEL:050-5533-2988 E-mail：cijinfo@nijl.ac.jp

[1] 中野三敏 『和本のすすめ』岩波新書 （2011）による。参照：国立情報学研究所プレスリリース「江戸時代の文字の字形データセットを国文研との協働で構築 機械と人間の学習のためのオープンデータとして公開」(https://www.nii.ac.jp/userimg/press_20161117.pdf)
[2] くずし字の翻刻とは、くずし字を人間が読み、くずし字に対応する現代日本語の文字を入力する作業のこと。
[3] 「みんなで翻刻」（https://honkoku.org/）は、国立歴史民俗博物館の橋本雄太助教を中心に、京都大学古地震研究会や東京大学地震研究所などが協力して構築を進める、市民参加型翻刻システムのこと。CODHも各種の共同研究で協力体制にある。
[4] Kaggle（https://www.kaggle.com/）は、米国に本拠地を置くKaggle社（Google傘下）が運営する、世界最大規模の機械学習コンペティションプラットフォーム。Kaggleのコンペティションでは、(1)企業や研究者が解決したい課題を出題し関連データを提供、(2)世界中のAI研究者・技術者がその課題を解決するアルゴリズム（計算手法）を提出、(3) 提出されたアルゴリズムの性能をランキングして上位入賞者を決定、(4) 上位入賞者はコンペの成果を出題者に提供し賞金を獲得、という流れで研究開発をオープンに進める。
[5] Kaggleコンペに関する詳細情報については、下記のサイトで提供する。
　　本コンペのページ（https://www.kaggle.com/c/kuzushiji-recognition）
　　　※コンペ開始日に公開予定
　　CODHのウェブサイト（http://codh.rois.ac.jp/competition/kaggle/）
[6] 第23回 PRMUアルゴリズムコンテスト くずし字認識チャレンジ2019 （https://sites.google.com/view/alcon2019）は、2019年5月31日から8月31日まで、電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会が開催（CODH後援）。Kaggleコンペティションと同様のデータセットを用いるが、問題の難易度が異なる。
[7] データ駆動型研究とは、機械学習（AI）による大規模処理なども活用しながら、（ビッグ）データの収集と分析から得られる証拠に基づき、新しい知見や知識を獲得することを目指す研究方法である。

Worldwide Competition to Develop AI for Historical Japanese Character (Kuzushiji) Recognition
-The Competition, hosted on Kaggle, will start in July-

 Japan has classical books, documents, and other historical records that date back over a thousand years. However, while these documents may number in the hundreds of millions, most modern Japanese speakers cannot read kuzushiji, or cursive Japanese script. Despite ongoing efforts to digitize and release historical documents, reading the vast quantity of kuzushiji remains a serious issue in research on Japanese culture and in explaining historical disasters and other natural phenomena from the past.

 To explore ways of using artificial intelligence (AI) to help resolve societal issues, a global competition entitled “Kuzushiji Character Recognition: Opening the Door to A Thousand Years of Japanese Literate Culture” is being held on the world’s largest machine learning platform “Kaggle” from July to October 2019. The competition will not only advance the development of innovative kuzushiji recognition methods but also heighten global interest in Japanese culture through the kuzushiji dataset.

 The competition is hosted by the Research Organization of Information and Systems' Center for Open Data in the Humanities (CODH, Director: Asanobu KITAMOTO) at the Joint Support-Center for Data Science Research, along with the organization's National Institute of Informatics (NII, Director General: Masaru KITSUREGAWA) and National Institutes of Japanese Literature (NIJL, Director General: Robert CAMPBELL) at the National Institute for the Humanities.

 Japan has classical books, documents, and other historical records dating back over a thousand years. However, while these documents may number in the hundreds of millions, most modern Japanese speakers cannot read kuzushiji, or cursive Japanese script. Despite ongoing efforts to digitize and release historical documents, reading the vast quantity of kuzushiji remains a serious issue in research on Japanese culture and in explaining historical disasters and other natural phenomena from the past.

 It is estimated that only a few thousand individuals across Japan are able to properly read kuzushiji[1], and there are limitations in how many of the existing documents these individuals can transcribe[2]. Therefore, research is being conducted in two directions to assist in resolving this issue. The first is in the development of a participatory transcription system[3]. Citizens, together with experts, participate in the system not only for transcribing kuzushiji, but also for learning skills to read it better, thereby increasing the number of people who can read kuzushiji. The second is the use of computers for automatic recognition. A number of groups have tried automatic transcription using optical character recognition (OCR) for machines to read characters. However, kuzushiji OCR for practical use remains challenging for machine learning systems, due to vast amount of character types, difficulty in cleanly separating characters, diversity in layout, and variations in writing style between books.

 On the other hand, rapid advancement of AI using deep learning (machine learning) in computer vision technology opens up new possibilities to develop innovative methods for kuzushiji OCR. To collect ideas in an open manner to improve the performance of kuzushiji OCR, CODH, NII, and the NIJL are hosting a competition entitled “Kuzushiji Recognition Challenge: Opening the Door to A Thousand Years of Japanese Literate Culture[4]” from July to October, 2019, using the global machine learning competition platform Kaggle[5] (Figure 1).

Figure 1  Overview of the competition

 The competition provides a modified version of Kuzushiji Dataset, an open dataset prepared by NIJL and curated by CODH. During the three-month competition, participants will develop kuzushiji OCR algorithms to recognize kuzushiji from raw images. The algorithms selected as winners will be shared as open source after the competition.

 Similar competitions have been held in Japan in the past, but on a smaller scale hosted by a domestic academic society[6], but to extend the competition to a global scale, this competition will be hosted on internationally recognized Kaggle platform, wherein more than three million AI researchers and engineers worldwide participate. This is the third Japanese organization, after Recruit and Mercari, to host a Kaggle competition, and the first Japanese organization to host a research competition. Moreover, in the history of Kaggle, this is the first competition for a humanities-related data. A person in Kaggle commented, “Even with our 337 competitions to date, this competition covers an area that has not yet been explored on Kaggle. Based on the rise of computer vision techniques, the competition could be very exciting for our community to tackle.”

 Developing an innovative method to recognize kuzushiji through this competition could lead to research and development to support new technologies to understand Japanese culture in the past, such as AI-based transcription, full text search on AI-based character recognition. If AI can help some of the tasks that have been done by experts, they can focus more on high-level interpretation of historical documents. Hence this kind of new technologies will be essential in data-driven research[7] for Japanese culture; namely, digitizing historical documents for open access, transcribing historical documents both by machines and by citizen, analyzing data of the past world through collaboration of researchers in the natural sciences and humanities, and returning research results back into the wider society.

 Detailed information on this competition can be found on Kaggle website on the launch day in the mid of July, 2019. Participants can submit algorithms over a period of three months until October deadline, after which the organizers will work with Kaggle in selecting the top five entries. These winners will be awarded at the “Japanese Culture and AI” symposium to be held in Tokyo on November 11.

Reference

Asanobu KITAMOTO, Tarin CLANUWAT, Tomo MIYAZAKI, Kazuaki YAMAMOTO, "Analysis of Character Data: Potential and Impact of Kuzushiji Recognition by Machine Learning", Journal of IEICE (Institute of Electronics, Information, and Communication Engineers), Vol. 102, No. 6, pp. 563-568, June 2019 (in Japanese)
http://doi.org/10.20676/00000349

Media contact:

PR office, Headquarter, Research Organization of Information and Systems
TEL: +81-(0)3-6402-6214 E-mail：koho@rois.ac.jp

Publicity Team, National Institute for Informatics, Research Organization of Information and Systems
TEL: +81(0)3-4212-2164; E-mail: media@nii.ac.jp

Center for Collaborative Research on Pre-modern Texts, National Institute of Japanese Literature
TEL:+81-50-5533-2988; E-mail：cijinfo@nijl.ac.jp

[1] From “Wahon no Susume” Mitsutoshi Nakano, Iwanami Shinsho, (2011). Also refer to the press release from National Institute of Informatics entitled “Edo Jidai no Moji no Jikei Dataset wo Kokubunken tono Kyoudou de Kouchiku Kikai to Ningen no Gakushuu no tame no Open Data toshite Koukai” [Dataset of Pre-modern Character Shapes Published as Open Data for Human and Machine Learning in Cooperation with the National Institute of Japanese Literature] (https://www.nii.ac.jp/userimg/press_20161117.pdf).
[2] Transcription of kuzushiji is a process whereby humans read kuzushiji and input the corresponding contemporary Japanese character.
[3] “Minna de Honkoku” (https://honkoku.org/) is a participatory (crowdsourced) transcription system mainly developed by Yuta Hashimoto, Assistant Professor of the National Museum of Japanese History, in cooperation with the Kyoto University Paleoseismology Study Group and Earthquake Research Institute at the University of Tokyo. This group also collaborate with CODH in a joint research project.
[4] For further details, see following websites.
      The competition website (https://www.kaggle.com/c/kuzushiji-recognition)
          #The competition page will be released on the launch day
      CODH website (http://codh.rois.ac.jp/competition/kaggle/)
[5] Headquartered in the US (and owned by Google), Kaggle (https://www.kaggle.com/) is the world’s largest platform for machine learning competitions. Competitions at Kaggle are held in an open research and development process wherein (1) corporations or researchers submit challenges they wish to solve and related data; (2) AI researchers and engineers worldwide submit algorithms to solve the challenges; (3) the submitted algorithms are ranked by performance, and winners are determined; and (4) winners share the outcome of the competition with the host and obtain the prize.
[6] The 23rd PRMU Algorithm Contest, 2019 Kuzushiji Recognition Challenge (https://sites.google.com/view/alcon2019) runs from May 31 to August 31, 2019, and is hosted by the IEICE Society of Pattern Recognition and Media Understanding (supported by the CODH). While it uses a similar dataset with the Kaggle competition’s, the difficulty of the challenge is different.
[7] “Data-driven research” is a research method for acquiring new knowledge from evidences obtained from the collection and analysis of (big) data, often by large-scale data processing such as machine learning (AI).  

令和元年６月研究会　公益財団法人 日本世論調査協会 調査研究委員会

【日時】2019年6月28日（金）16:30～18:00

【場所】日本新聞協会 ７階大会議室
　　　　東京都千代田区内幸町2-2-1

【定員】60名

【主催】世論調査協会、ROIS-DS共同利用基盤施設 社会データ構造化センター、専修大学ソーシャル・ウェルビーイング研究センターによる共同研究会

【詳細】ここをクリックしてください

募集を締切りました。応募いただき、ありがとうございました。

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設

「極域環境データサイエンスセンター」事務補佐員募集

１．職名：事務補佐員（短時間雇用職員）

２．募集人数：1名

３．勤務地：〒190-0014　東京都立川市緑町10-3 データサイエンス棟1階

４．契約期間：2019年5月1日以降の早い時期
　　（当初３ヶ月契約。勤務状況、勤務実績等により、2020年3月31日まで契約を更新します。また、契約期間は、勤務実績等を考慮のうえ、当初の採用日から最長で2022年3月31日を限度として、年度毎に更新します。ただし、本雇用契約締結直前に情報・システム研究機構と有期雇用契約がある者は、当該契約期間を通算して5年を超えることはできません。）

５．職務内容：極域環境データサイエンスセンター関連のデータ整理と事務作業に係る業務

６．応募条件：
　　①高校卒業以上又はそれと同等以上の学力を有する方。
　　②パソコンによる作業（ワード、エクセル、電子メール）ができること。
　　③英語力があることが望ましい。

７．勤務条件：
　　①就業日　　　週3日勤務（月，水，金など，応相談）
　　　　　　　　　土、日、祝祭日、年末年始（12月29日～1月3日）は休日
　　　　　　　　　時間外勤務、土・日、祝祭日に勤務を命ずる場合があります。
　　②就業時間　　6時間／日程度（始業、終業時刻については9:00～17:30の間で応相談）、休憩45分（12:15～13：00）
　　③給与等　　　時間給制（学歴、経験に応じ、985円～1,293円の間で決定）
　　　　　　　　　通勤手当、時間外勤務手当、休日給等を該当する場合に支給
　　④社会保険等　社会保険、雇用保険及び労災保険については、法令及び規則に基づき加入
　　⑤その他　　　勤務条件の詳細については、情報・システム研究機構短時間雇用職員就業規則を参照してください。
　　　　　　　　　http://www.rois.ac.jp/pdf/tanjikan.pdf

８．応募方法：履歴書（所定の様式をhttps://ds.rois.ac.jp/link/ からダウンロードのうえ、作成してください。写真貼付。
　　　　　　　必ずメールアドレスを記入。） 及び職務経歴書を下記宛に郵送してください。郵送の際、封筒の表には必ず
　　　　　　　「極域環境データサイエンスセンター 事務補佐員 応募書類在中」と朱書してください。

９．応募期限：2019年4月12日（金）17時必着（随時選考。採用者が決まり次第締め切ります。）

10．選考方法：書類選考のうえ、必要に応じて面接を実施します。なお、面接を行うこととなった場合、日時は後日連絡しますが、
　　　　　　　応募多数の場合は、面接に至らないこともありますのでご了承願います。

11．問合せ先・書類送付先：
　　〒190-0014　東京都立川市緑町10-3 データサイエンス棟2階
　　情報・システム研究機構本部事務部企画連携課データサイエンス推進係（担当：昨間・秋元）
　　TEL：042-512-9254　E-mail：ds_suishin[ at ]rois.ac.jp ※[ at ]は@に置きかえること

12．個人情報の取扱い：
　　提出いただいた書類は、採用選考のために限って利用し、選考終了後は、採用された方の情報を除き、すべての個人情報は
　　責任を持って破棄します。（採用された方の個人情報については、引き続き、採用後の雇用管理のために利用します。）

13．雇用者名称：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 機構長　藤井 良一

14．その他：
　　①当機構及び当施設等の情報は、ホームページをご覧ください。
　　　情報・システム研究機構：http://www.rois.ac.jp/
　　　データサイエンス共同利用基盤施設：https://ds.rois.ac.jp/
　　　極域環境データサイエンスセンター：http://pedsc.rois.ac.jp/ja/
　　②面接を行うこととなった場合の交通費は、自己負担となります。

第3回人間・社会データ構造化シンポジウムへご参加の皆さまへ

先日は、第3回人間・社会データ構造化シンポジウムにご参加いただき、ありがとうございました。
シンポジウム内で実施した牧野弁護士・森弁護士によるチュートリアルセッションに関して、大変活発な議論が行われたため、当日すべてご質問にお答えをすることができませんでした。
そこで、牧野弁護士・森弁護士へのご質問を受け付けさせていただき、後日質問に対する回答を報告書などの形で公開させていただきたく存じます。
つきましては、チュートリアルセッションに関して、ご質問のある方は、以下のフォームよりご登録をください。

質問受付フォームURL：
https://goo.gl/forms/DzdtHz1futivGJ0F2
締め切り：2019年3月4日

なお、すべてのご質問にが回答いただけるわけではないことを、あらかじめご承知おきください。
また、牧野先生に年度末に向けて報告書を作成いただく関係で、質問の期限を3月4日とさせていただきます。
締め切り以降もご質問の登録は可能ですが、以降の質問については、回答ができない場合がございますので、お早目のご登録をお願いいたします。

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設

「極域環境データサイエンスセンター」事務補佐員募集

１．職名：事務補佐員（短時間雇用職員）

２．募集人数：1名

３．勤務地：〒190-0014　東京都立川市緑町10-3 データサイエンス棟1階

４．契約期間：2019年4月1日以降の早い時期
　　（当初３ヶ月契約。勤務状況、勤務実績等により、2020年3月31日まで契約を更新します。また、契約期間は、勤務実績等を考慮のうえ、当初の採用日から最長3年間を限度として、年度毎に更新します。ただし、本雇用契約締結直前に情報・システム研究機構と有期雇用契約がある者は、当該契約期間を通算して5年を超えることはできません。）

５．職務内容：極域環境データサイエンスセンター関連のデータ整理と事務作業に係る業務

６．応募条件：
　　①高校卒業以上又はそれと同等以上の学力を有する方。
　　②パソコンによる作業（ワード、エクセル、電子メール）ができること。
　　③英語力があることが望ましい。

７．勤務条件：
　　①就業日　　　週3日勤務（月，水，金など，応相談）
　　　　　　　　　土、日、祝祭日、年末年始（12月29日～1月3日）は休日
　　　　　　　　　時間外勤務、土・日、祝祭日に勤務を命ずる場合があります。
　　②就業時間　　6時間／日程度（始業、終業時刻については9:00～17:30の間で応相談）、休憩45分（12:15～13：00）
　　③給与等　　　時間給制（学歴、経験に応じ、985円～1,293円の間で決定）
　　　　　　　　　通勤手当、時間外勤務手当、休日給等を該当する場合に支給
　　④社会保険等　社会保険、雇用保険及び労災保険については、法令及び規則に基づき加入
　　⑤その他　　　勤務条件の詳細については、情報・システム研究機構短時間雇用職員就業規則を参照してください。
　　　　　　　　　http://www.rois.ac.jp/pdf/tanjikan.pdf

８．応募方法：履歴書（所定の様式をhttps://ds.rois.ac.jp/link/ からダウンロードのうえ、作成してください。写真貼付。
　　　　　　　必ずメールアドレスを記入。） 及び職務経歴書を下記宛に郵送してください。郵送の際、封筒の表には必ず
　　　　　　　「極域環境データサイエンスセンター 事務補佐員 応募書類在中」と朱書してください。

９．応募期限：2019年3月8日（金）17時必着（随時選考。採用者が決まり次第締め切ります。）

10．選考方法：書類選考のうえ、必要に応じて面接を実施します。なお、面接を行うこととなった場合、日時は後日連絡しますが、
　　　　　　　応募多数の場合は、面接に至らないこともありますのでご了承願います。

11．問合せ先・書類送付先：
　　〒190-0014　東京都立川市緑町10-3 データサイエンス棟2階
　　情報・システム研究機構本部事務部企画連携課データサイエンス推進係（担当：昨間・秋元・山口）
　　TEL：042-512-9254　E-mail：ds_suishin[ at ]rois.ac.jp ※[ at ]は@に置きかえること

12．個人情報の取扱い：
　　提出いただいた書類は、採用選考のために限って利用し、選考終了後は、採用された方の情報を除き、すべての個人情報は
　　責任を持って破棄します。（採用された方の個人情報については、引き続き、採用後の雇用管理のために利用します。）

13．雇用者名称：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 機構長　藤井 良一

14．その他：
　　①当機構及び当施設等の情報は、ホームページをご覧ください。
　　　情報・システム研究機構：http://www.rois.ac.jp/
　　　データサイエンス共同利用基盤施設：https://ds.rois.ac.jp/
　　　極域環境データサイエンスセンター：http://pedsc.rois.ac.jp/ja/
　　②面接を行うこととなった場合の交通費は、自己負担となります。

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情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　
ライフサイエンス統合データベースセンター学術支援技術専門員（特定有期雇用職員） 募集要項

１．職名：学術支援技術専門員（特定有期雇用職員）

２．募集人員：若干名

３．所属：
　　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　ライフサイエンス統合データベースセンター
　　ＵＲＬ：https://dbcls.rois.ac.jp/

４．職務内容：
（１）生命科学関連の文献情報からの情報抽出技術の開発支援
（２）生命科学関連のデータベース構築支援及び統合化技術の開発支援
　　（戦略的イノベーション創造プログラム[SIP](スマートバイオ産業・農業基盤技術)対応、他）

５．勤務地：
　　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設（DS施設）　
　　ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS） 柏ラボ
　　千葉県柏市若柴178-4-4 東京大学柏の葉キャンパス駅前サテライト6階
　　ＵＲＬ：https://dbcls.rois.ac.jp/access.html

６．資格･条件：
　　学士号取得者又は同等以上と認められる者で、大学・研究機関等（企業を含む）で研究プロジェクト等の支援に係る業務経験を５年以上有する者

７．雇用期間：２０１９年４月１日～２０２０年３月３１日（試用期間無し）
　※着任日は応相談（雇用開始日の前倒しも可）
　※業務の評価結果、業務の状況及び予算等により契約を更新することがあります。契約の更新は年度ごとに行うこととします。なお、雇用契約期間は最長で着任から１０年を超えることはできません。また、本雇用契約締結前に情報・システム研究機構と２０１３年４月１日以降継続して有期雇用契約がある者は、当該契約期間を通算して１０年を超えることはできません。

８．待遇
（１）勤務日：週5日（月～金）
　　※土・日曜日、祝日法に基づく休日、１２月２９日～１月３日は休日
　　　夏季休業：８月１２日～１８日の土・日を除く連続する２日間（事業所ごとに指定）
（２）勤務時間：
　　　1日7時間45分（9：00～17：45）
　　　休憩1時間（12：00～13：00）
（３）休暇：情報・システム研究機構特定有期雇用職員就業規則に基づき付与
　　　年次有給休暇
　　　年次有給休暇以外の休暇
（４）給与：情報・システム研究機構特定有期雇用職員就業規則に基づき支給
　　　基本給：経験・能力に応じ算定
　　　時間外勤務手当：支給要件を満たした場合に所定の割増率で算定して支給
　　　休日給：支給要件を満たした場合に所定の割増率で算定して支給
　　　通勤手当：支給要件を満たした場合に実費相当額を支給
　　　支給日：毎月末締め、原則当月１７日
（５）社会保険：文部科学省共済組合、雇用保険及び労災保険に加入

９．提出書類：
　封筒に「ライフサイエンス統合データベースセンター学術支援技術専門員応募書類」と朱書の上、下記１２．へ簡易書留にて送付、もしくは、書類送付先に記載があるメールアドレスにPDFにて送付してください。メールにて送付の場合は、件名を【ライフサイエンス統合データベースセンター学術支援技術専門員応募書類】とし、暗号化等のセキュリティ対策については応募者の責任で実施してください。
（１）履歴書（学歴、学位、職歴、受賞歴、連絡先メールアドレスを記入、写真添付）
（２）研究プロジェクト等の支援業務に従事した経歴ならびにその内容
（３）本人の能力等に関する所見を求め得る方１名以上の氏名、職名（あれば）と連絡先（メールアドレス）

１０．選考方法：
　　　書類選考の後、必要に応じて面接日をご連絡します。
　　　面接試験は、２０１９年２月上旬から中旬にかけて行う予定ですが、応募状況によっては前倒しで実施する可能性もあります。
　　　面接試験等、来訪に係る旅費等は応募者の負担とします。

１１．応募締切：２０１９年２月１５日（金）１７時（必着）　
　　　ただし随時選考を行い、適任者が見つかり次第、公募を締め切ります。

１２．書類送付先：
　　　〒190-0014　東京都立川市緑町10-3　データサイエンス棟
　　　情報・システム研究機構　本部事務部企画連携課　データサイエンス推進係
　　　E-mail：ds_suishin+ atmark+ rois.ac.jp ( + atmark+ は@に置きかえてください。)

１３．問合わせ先：
（１）ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）の研究・事業内容に関すること
　　　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　
　　　ライフサイエンス統合データベースセンター　教授　五斗 進
　　　E-mail：goto+ atmark+dbcls.rois.ac.jp( + atmark+ は@に置きかえてください。)
　　　TEL：04-7135-5562
（２）事務手続きに関すること
　　　情報・システム研究機構　本部事務部企画連携課　データサイエンス推進係　昨間・秋元・山口
　　　E-mail：ds_suishin+ atmark+rois.ac.jp( + atmark+ は@に置きかえてください。)
　　　TEL：042-512-9254

１４．雇用者の名称：
　　　大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構　　機構長　　藤井　良一

１５．その他：
　　※上記記載以外の待遇・勤務条件の詳細は、次の規則をご覧ください。
　　　情報・システム研究機構特定有期雇用職員就業規則

　※本公募に提出された個人情報については、選考の目的に限って利用し、選考終了後は、職員として採用される方の情報を除き、すべての個人情報は責任をもって破棄します。職員として採用される方については、人事、労務、給与関係処理等採用手続き及び所内の各種手続きに使用させていただきますので、あらかじめご了承願います。

※この募集要項は、JREC-IN Portal へも掲載しています。

情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　
ライフサイエンス統合データベースセンター特任研究員（特定有期雇用職員） 募集要項

１．職名：特任研究員（特定有期雇用職員）
　　経歴、業務の実績により、審査を経て特任助教、特任准教授等の称号を与えることがあります。

２．募集人員：若干名

３．所属
　　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　ライフサイエンス統合データベースセンター
　　ＵＲＬ：https://dbcls.rois.ac.jp/

４．職務内容：
（１）生命科学関連の文献情報からの情報抽出技術の開発とその応用
（２）生命科学関連のデータベース構築及び統合化技術の開発とその応用
　　（戦略的イノベーション創造プログラム[SIP](スマートバイオ産業・農業基盤技術)対応、他）

５．勤務地：
　　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設（DS施設）　
　　ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS） 柏ラボ
　　千葉県柏市若柴178-4-4 東京大学柏の葉キャンパス駅前サテライト6階
　　ＵＲＬ：https://dbcls.rois.ac.jp/access.html

６．資格･条件：
　　以下のいずれかに対応する者
（１）博士号取得者又は同等と認められる者
（２）大学・研究機関等（企業を含む）で研究又は研究支援に係る業務経験を有する者（学士は概ね３年以上、修士は概ね１年以上）

７．雇用期間：２０１９年４月１日～２０２０年３月３１日（試用期間無し）
　※着任日は応相談（雇用開始日の前倒しも可）
　※業務の評価結果、業務の状況及び予算等により契約を更新することがあります。契約の更新は年度ごとに行うこととします。なお、雇用契約期間は最長で着任から１０年を超えることはできません。また、本雇用契約締結前に情報・システム研究機構と２０１３年４月１日以降継続して有期雇用契約がある者は、当該契約期間を通算して１０年を超えることはできません。

８．待遇
（１）勤務日：週5日（月～金）
　　※土・日曜日、祝日法に基づく休日、１２月２９日～１月３日は休日
　　　夏季休業：８月１２日～１８日の土・日を除く連続する２日間（事業所ごとに指定）
（２）勤務時間：裁量労働制（1日7時間45分（9時00分～17時45分、休憩1時間）を基本とし、労働者に委ねる）
（３）休暇：情報・システム研究機構特定有期雇用職員就業規則に基づき付与
　　　年次有給休暇
　　　年次有給休暇以外の休暇
（４）給与：情報・システム研究機構特定有期雇用職員就業規則に基づき支給
　　　基本給：経験・能力に応じ算定
　　　通勤手当：支給要件を満たした場合に実費相当額を支給
　　　支給日：毎月末締め、原則当月１７日
（５）社会保険：文部科学省共済組合、雇用保険及び労災保険に加入

９．提出書類：
　封筒に「ライフサイエンス統合データベースセンター特任研究員応募書類」と朱書の上、下記１２．へ簡易書留にて送付、もしくは、書類送付先に記載があるメールアドレスにPDFにて送付してください。メールにて送付の場合は、件名を【ライフサイエンス統合データベースセンター特任研究員応募書類】とし、暗号化等のセキュリティ対策については応募者の責任で実施してください。
（１）履歴書（学歴、学位、職歴、受賞歴、連絡先メールアドレスを記入、写真添付）
（２）研究業績一覧（①学位論文、②原著論文、③その他の論文（講演・報告等）、④著書・解説書等、⑤特許・ソフトウェアに分類して記載する。なお、②と③は査読を受けたものと受けていないものを区分する）
（３）主要論文３編以内の別刷り（写し可）
（４）これまでの研究活動又は研究支援活動の概要と採用された場合の活動計画や今後の抱負等（Ａ４版用紙２枚以内。必要に応じて図を加えても可）
（５）本人の能力等に関する所見を求め得る方１名以上の氏名と連絡先（メールアドレス）

１０．選考方法：
　　　書類選考の後、必要に応じて面接日をご連絡します。
　　　面接試験は、２０１９年２月中旬から下旬にかけて行う予定ですが、応募状況によっては前倒しで実施する可能性もあります。
　　　面接試験等、来訪に係る旅費等は応募者の負担とします。

１１．応募締切：２０１９年２月１５日（金）１７時（必着）　
　　　ただし随時選考を行い、適任者が見つかり次第、公募を締め切ります。

１２．書類送付先：
　　　〒190-0014　東京都立川市緑町10-3　データサイエンス棟
　　　情報・システム研究機構　本部事務部企画連携課　データサイエンス推進係
　　　E-mail：ds_suishin+ atmark+ rois.ac.jp ( + atmark+ は@に置きかえてください。)

１３．問合わせ先：
（１）ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）の研究・事業内容に関すること
　　　情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　
　　　ライフサイエンス統合データベースセンター　教授　五斗 進
　　　E-mail：goto+ atmark+dbcls.rois.ac.jp( + atmark+ は@に置きかえてください。)
　　　TEL：04-7135-5562
（２）事務手続きに関すること
　　　情報・システム研究機構　本部事務部企画連携課データサイエンス推進係　昨間・秋元・山口
　　　E-mail：ds_suishin+ atmark+rois.ac.jp( + atmark+ は@に置きかえてください。)
　　　TEL：042-512-9254

１４．雇用者の名称：
　　　大学共同利用機関法人　情報・システム研究機構　　機構長　　藤井　良一

１５．その他：
　　※上記記載以外の待遇・勤務条件の詳細は、次の規則をご覧ください。
　　　情報・システム研究機構特定有期雇用職員就業規則

　※本公募に提出された個人情報については、選考の目的に限って利用し、選考終了後は、職員として採用される方の情報を除き、すべての個人情報は責任をもって破棄します。職員として採用される方については、人事、労務、給与関係処理等採用手続き及び所内の各種手続きに使用させていただきますので、あらかじめご了承願います。

　※情報・システム研究機構では、男女共同参画への取り組みとして、女性研究者の積極的登用を行っています。本公募においても、業績（研究業績、教育業績、社会貢献等）の評価において同等と認められた場合には、女性を積極的に採用します。

第3回　人間・社会データ構造化シンポジウム

【日時】2019年2月21日（木）13:30～ ／ 2月22日（金）10:30～

【場所】国立情報学研究所　12階 1208・1210室

　　　　〒101-8439 東京都千代田区一ツ橋2−1−2　学術総合センター内
　　　　アクセス：https://www.nii.ac.jp/about/access/

【主催】情報・システム研究機構　データサイエンス共同利用基盤施設　社会データ構造化センター

【定員】100名・参加費無料（事前申込み制）

【参加申込みURL】ここをクリックしてください

【プログラム】

　2019年2月21日（木）13:30～（開場 13:00）
　社会データ構造化センターの取組紹介
　　　ⅰ．社会データ構造化センターの取組
　　　ⅱ．共同研究プロジェクトの紹介（１）
　　　ⅲ．ポスターセッション

　2019年2月22日（金）10:30～（開場 10:00）
　１．社会データ構造化センターの取組紹介
　　　　共同研究プロジェクトの紹介（２）
　２．チュートリアルセッション（13:00～、開場12:30）
　　　「社会データの公開・共有を巡るリスク管理・法的問題（仮）」
　　　～個人情報保護・データ共有・共同利用～
　　　　牧野総合法律事務所　牧野二郎弁護士、森悟史弁護士

　３．人間・社会データ管理プラットフォームの紹介