気象業務支援センターのオンライン配信

気象業務支援センターからオンライン配信されている気象情報
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0.html

○短期予測
・全球予測GSM（20km格子、11日）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0a.html
・メソ予測MSM（5km格子、39時間）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0c.html
・局地予測LFM（2km格子、9時間）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0g.html

○週間～半年予測
・週間アンサンブル予測EPSW（1.25度格子、11日）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0d.html
・1か月アンサンブル予測EPS1（2.5度格子）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0e.html
・3か月アンサンブル予測（2.5度格子）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3b.html
・6か月アンサンブル予測
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3c.html

○降水予測
・降水ナウキャスト（1km格子、60分）
・高解像度降水ナウキャスト（250m/1km格子、30分）

○海洋 ・全球波浪モデルGWM
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0f.html
・沿岸波浪モデルCWM
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3t.html
・海水温・海流予報（0.25度/0.5度格子、1か月）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3s.html
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3r.html
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3ttt.html

○観測データ
・アメダス
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3u.html
・全国合成レーダーエコー強度データRDR（1km格子）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/file3_rdr_dp.html
・ひまわり8号（1km/4km格子）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3l.html
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3w.html
・高分解能雲（0.02度格子）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3p.html

○その他
・竜巻発生ナウキャスト（60分）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0A1.html
・雷ナウキャスト（60分）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0A2.html
・黄砂予測（96時間）
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3d.html
・紫外線
http://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online3h.html

統計的ダウンスケーリングと力学的ダウンスケーリングとバイアス補正

力学的ダウンスケーリングと統計的ダウンスケーリングの解説
 「大は小を兼ねるのか：ダウンスケーリング」（北大 稲津ほか、2010） http://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2010/2010_04_0005.pdf
ダウンスケーリングの基礎https://img.atwikiimg.com/www36.atwiki.jp/numasympo/pub/ppt/S01_1-InatsuMasaru.pdf
力学的ダウンスケーリングと統計的ダウンスケーリングの融合と展望
https://www.restec.or.jp/recca/_public/2013_data/20130903/B03_Inatsu.pdf

○「力学的ダウンスケーリングのレビュー」（気象研 高藪ほか）
http://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2010/2010_07_0003.pdf

○「統計的ダウンスケーリングによる10km スケールの降水量予測」（農環研 西森）
http://www.mri-jma.go.jp/Project/water_resource/outcomes/mizushigen/water2_2_4.pdf

「特異値分解解析を用いた統計的ダウンスケーリングによる季節予測-インドシナ半島の秋季の降水の予測可能性-」（東工大 今田由紀子ほか）
http://www.chikyu.mei.titech.ac.jp/suko/2012/0229.pdf

○バイアス補正
最適な手法の選択に資するバイアス補正手法の類型化（東大、渡部哲史、2014）
https://www.restec.or.jp/recca/_public/2014_data/20140905/A06.pdf
補整関数型、確率分布関数型、統計量補正型（GCM準拠）、同じく（観測値準拠）

国土数値情報

国土交通省国土政策局国土情報課が管理。

ダウンロードサービス（GML形式とSHAPE形式、無料）
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/

1. 国土（水・土地）
＜水域＞
・海岸線
・海岸保護施設
・湖沼
・河川（流路）
・流域メッシュ（100mメッシュ）
・ダム

＜地形＞
・標高・傾斜度5次メッシュ（250mメッシュ）
・標高・傾斜度4次メッシュ（500mメッシュ）
・標高・傾斜度3次メッシュ（1kmメッシュ）

＜土地利用＞
・土地利用3次メッシュ（1kmメッシュ）→メタデータでDIASに繋ぐ作業中。
・土地利用細分メッシュ（100mメッシュ）
・都市地域土地利用細分メッシュ（100mメッシュ）
・森林地域
・農業地域
・都市地域
・用途地域

＜地価＞
・都道府県地価調査
・地価公示

2. 政策区域
・行政区域
・DID人口集中地区
・中学校区

＜大都市圏＞
・三大都市圏計画区域

＜条件不利地域＞
・過疎地域
・離島振興対策実施地域
・離島振興対策実施地域統計情報
・小笠原諸島
・小笠原諸島統計情報
・奄美群島
・奄美群島統計情報
・半島振興対策実施地域
・半島振興対策実施地域統計情報
・豪雪地帯
・豪雪地帯統計情報
・振興山村
・（中山間）特定農山村地域
・特殊土壌地帯

＜災害・防災＞
・土砂災害危険箇所（1/25000程度の精度）
・浸水想定区域
・竜巻等の突風
・土砂災害・雪崩メッシュ（5kmメッシュ、土砂災害発生データ）
・平年値（気候）メッシュ
・避難施設
・土砂災害警戒区域

3. 地域
＜施設＞
・国・都道府県の機関
・市町村役場等及び公的集会施設
・公共施設
・警察署
・消防署
・郵便局
・医療機関
・福祉施設
・文化施設
・学校
・都市公園
・上水道関連施設
・下水道関連施設
・廃棄物処理施設
・発電施設
・燃料給油所
・ニュータウン
・工業用地
・研究機関
・地場産業関連施設
・物流拠点

＜地域資源・観光＞
・世界自然遺産
・地域資源
・観光資源
・宿泊容量メッシュ

＜保護保全＞
・自然公園地域
・自然保全地域
・鳥獣保護区

4. 交通
・高速道路時系列
・緊急輸送道路
・道路密度・道路延長メッシュ
・バスルート
・バス停留所
・鉄道
・鉄道時系列
・駅別乗降客数
・交通流動量 駅別乗降数
・空港
・空港時系列
・空港間流通量
・ヘリポート
・港湾
・漁港
・港湾間流通量・海上経路
・定期旅客航路

＜パーソントリップ＞
・交通流動量 パーソントリップ発生・集中量
・交通流動量 パーソントリップOD量
・交通流動量 貨物・旅客地域流動量

SHAPE（シェープ）形式

JPGIS2.1

シェープ形式の問題点
https://pro.arcgis.com/ja/pro-app/tool-reference/appendices/geoprocessing-considerations-for-shapefile-output.htm

本ブログ内：QGIS
https://earthsimulation.blogspot.com/2017/12/qgis.html

本ブログ内：ArcGIS

本ブログ内：ビュワー
https://earthsimulation.blogspot.com/2018/05/blog-post_1.html
https://earthsimulation.blogspot.com/2017/11/gis.html

PythonとR

PythonとRの比較

「注目言語　RとPythonの特徴と違いを簡単に解説」（）
https://data.wingarc.com/what-is-python-4862

どちらも機械学習と統計分析に用いられている。
- Rは統計学のアルゴリズムが多彩でグラフなど可視化しやすくて、少規模な探索的データ分析向き
- Pythonはコーディングに適していて、大規模データの自動化向き

anaconda

anacondaとはデータサイエンス向けに作成された Pythonパッケージ（ディストリビューション）。（R や Scala のパッケージも含んでいる？）
公式サイト：https://www.anaconda.com/
Python Japanのページ：https://www.python.jp/install/windows/anaconda/install_anaconda.html 
ウィキペディア

「Anaconda で Python 環境をインストールする」（t2y氏）
https://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6
「Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない」（t2y氏）
https://qiita.com/t2y/items/dd6d7f9c70ac2b8a79da

インタプリタとコンパイラ

プログラミング言語にはインタプリタ型（Phython, Perl, Rubyなど。インタプリタが実装されている環境でないと実行できない。）とコンパイラ型（C, C++, Javaなど。バイナリファイルを実行する。）がある。

メッシュ農業気象データ

気象予報を含む全国日別1kmメッシュ農業気象データ作成・配信システム http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/4th_laboratory/niaes/2016/16_048.html

利用マニュアル http://www.naro.affrc.go.jp/publicity_report/pub2016_or_later/laboratory/niaes/manual/077135.html

「実況値と予報値、平年値を組み合わせたメッシュ気温・降水量データの作成」（大野宏之ほか、生物と気象）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/cib/16/0/16_J-16-028/_pdf

利用講習会（2018.1.25）
http://www.affrc.maff.go.jp/tsukuba/top/event/workshop/209ws.html

都市環境のクリマアトラス

ワークショップ
https://www.aij.or.jp/jpn/symposium/010305.htm

横浜市における熱環境マップの作成について
http://www.city.yokohama.lg.jp/kankyo/mamoru/kenkyu/shiryo/pub/pub0154/pdf/pub015411.pdf

平成１３年度ヒートアイランド対策手法調査検討業務報告書　第2章
https://www.env.go.jp/air/report/h14-02/2-1_2.pdf

気候解析に基づく都市環境計画のための新たなクリマアトラスの作成法の研究（東北大。大林財団の研究助成）
http://www.obayashifoundation.org/app/wp-content/uploads/library_post/file58.pdf

DMSとCoreTrustSeal

DMS：Data Management System
CoreTrustSeal Data Repository certification

CoreTrustSeal
https://www.coretrustseal.org/

KDDI IoT世界基盤

2018年6月　プレスリリース
http://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2018/06/07/3182.html
http://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2018/06/07/3183.html

https://iotnews.jp/archives/97839

環境省の報告書

環境省　ヒートアイランドに関する調査報告書
https://www.env.go.jp/air/life/heat_island/reports.html

環境省　再生エネルギーに関するゾーニング基礎情報整備報告書
https://www.env.go.jp/earth/zoning/index.html

モデル

○気候モデル
・メソスケール非静力学気象モデル WRF: The Weather Research & Forecasting Model（NCAR、NCEP等が開発。オープンソース）
http://www.wrf-model.org/index.php
日本語マニュアル（東工大TSUBAME関連）
http://www.ide.titech.ac.jp/~kandalab/ja/manual/WRF_manual_v2.2_WPS_---4.pdf

・MM5：PSU/NCAR Mesoscale Model Ver.5
http://www.mmm.ucar.edu/mm5/

・気象庁 数値予報研究開発プラットフォーム：気象庁の気象モデル（非静力学モデル（メソ数値予報モデル）MRI/NPD-NHM、全球モデル、週間アンサンブル予報モデル、1 か月アンサンブル予報モデル）の提供
http://pfi.kishou.go.jp/

・DFS（Double Fourier Series model）気象研究所　非静力学モデル

・正20面体格子非静力学モデルNICAM
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/nicam.html

・次世代気象モデルASUCA（気象庁）
http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpreport/60/No60_all.pdf　（2014.3）

・MSSG:Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment（JAMSTEC）
本ブログ内：https://earthsimulation.blogspot.com/2017/10/mssg.html

・海洋大循環モデル・データ同化システムMOVE/MRI.COM（気象庁）
http://ubidias.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/communityTopic/469

・局所風況予測モデルMASCOT（東大 石原孟、風力発電用）
http://aquanet21.co.jp/mascot/

・大気海洋低次生態系三圏結合四次元変分法データ同化システムK7CDA
http://www.godac.jamstec.go.jp/catalog/data/doc_catalog/media/JAM_RandD18_11.pdf
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2008JC004741/epdf

次世代非静力学モデルによる高解像度台風予測実験（DFS、MSSG、NICAM、GSMを比較、水平解像度7km程度）
http://w3.u-ryukyu.ac.jp/met_rq/notice/201512_NHM-WS/abstract/1201PM08_Wada1.pdf
https://www.jamstec.go.jp/es/jp/output/research/fy2015/A06_Takeuchi.pdf

○高潮・波浪モデル
・双方向潮汐・高潮・波浪結合モデルSuWAT（Surge-Wave-Tide couple model, Kim ら，2009）
https://www.researchgate.net/publication/223372720_Numerical_analysis_of_effects_of_tidal_variations_on_storm_surges_and_waves

・第3世代波浪推算モデルSWAN（Simulation WAve Nearshore）
http://swanmodel.sourceforge.net/download/download.htm

・第3世代波浪推算モデルWAM（WAMDI group）
http://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/1520-0485(1988)018%3C1775:TWMTGO%3E2.0.CO%3B2

○大気化学
・全球化学天気予報（JAMSTEC。都市スケールは停止。オゾン、窒素化合物、硝酸、一酸化炭素、PAN、硫酸エアロゾルほか）
http://www.jamstec.go.jp/frcgc/gcwm/jp/global.html

・アジア域の化学天気予報システムCFORS（九州大学応用力学研究所・国立環境研究所。黄砂、硫酸塩エアロゾル）
http://www-cfors.nies.go.jp/~cfors/index-j.html

・Stretched-NICAM
http://cesd.aori.u-tokyo.ac.jp/cesd/index_cesd_atmos.html

・エアロゾル・モデル SPRINTERS (Spectral Radiation-Transport Model for Aerosol Species)九大応力研。MIROC及びNICAMに実装。
http://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/

○水循環・水文
・汎用水循環シミュレータ GETFLOWS（(株)地圏環境テクノロジー）
http://www.getc.co.jp/software/aboutgetf/

・氾濫解析AFREL（内水・崖錐氾濫解析シミュレーション）
http://www.toshi-hanran.jp/index.html

○農業モデル
・AgMIP: Agricultural Model Intercomparison
https://www.agmip.org/

・Java による作物生育、病害虫・雑草発生予測モデル (中央農業総合研究センター, 田中 慶)
http://cse.naro.affrc.go.jp/ketanaka/model/download/

農業関係データ

○現場観測データ
農業環境技術研究所 モデル結合型作物気象データベース(MeteoCrop DB)
http://meteocrop.dc.affrc.go.jp/real/

フィールドサーバー
https://www.jgn.nict.go.jp/jgn2_archive/japanese/08-library/meeting_doc/data/ws-06/Kiura_Agri.pdf

○ツール類
MetBrocker, MetXMLほか（中央農業総合研究センター、木浦卓治）
http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/laboratory/narc/2009/narc09-45.html
http://pc105.narc.affrc.go.jp/metbroker/xml/
https://github.com/TKiura

○再解析・予測データ
北海道立総合研究機構 北海道病害虫防除所
　葉いもち感染好適日推定（BLASTAM）
http://www.agri.hro.or.jp/boujosho/blastam/index.htm

　ばれいしょ疫病初発予測（FLABS）
http://www.agri.hro.or.jp/boujosho/flabs/area.html

農研気候東北農業研究センター／岩手大学
　稲作気象被害軽減システム
http://map2.wat.soft.iwate-pu.ac.jp/narct2015/newaccount/

農林水産省
　病害虫発生予察情報
http://www.maff.go.jp/j/syouan/syokubo/boujyo/120104_yoho.html

病害虫・雑草の情報基地BOUJO.net（いもち病、カメムシ、輪紋病、黒星病、さび病、ウンカなど。都道府県の病害虫防除所の予察情報）
http://www.boujo.net/

Java による作物生育、病害虫・雑草発生予測モデル(中央農業総合研究センター, 田中 慶)
http://cse.naro.affrc.go.jp/ketanaka/model/download/

○地理空間情報
農業環境技術研究所
　農業統計情報メッシュデータ閲覧システム
http://agrimesh.dc.affrc.go.jp/

 モデル結合型作物気象データベース(MeteoCrop DB)
http://meteocrop.dc.affrc.go.jp/real/

　土壌情報閲覧システム
http://agrimesh.dc.affrc.go.jp/soil_db/

　GAEN-View:"世界の農業環境"閲覧システム（MODISデータ。GoogeMapsAPIを利用）
http://gaenview.dc.affrc.go.jp/hp_public/html/

　歴史的農業環境閲覧システム（関東地方のみ、明治初期～中期と現在との比較）
http://habs.dc.affrc.go.jp/

○統計データ・白書
農林水産省(農業、畜産、林業、水産業ほか)
http://www.maff.go.jp/j/tokei/

国際連合食料農業機関FAO統計 FAOSTAT（生産、貿易、需給バランス、価格、投資ほか）
http://faostat3.fao.org/home/E

○モデル
AgMIP:Agricultural Model Intercomparison
https://www.agmip.org/

○営農支援システム
クボタスマートアグリシステムKSAS
http://www.jeinou.com/ksas/

水産関係データ

太平洋および我が国周辺の海況予測システム（FRA-ROMS）
http://fm.dc.affrc.go.jp/fra-roms/index.html

リアルタイム急潮予測システム（日本海）
http://kyucho.dc.affrc.go.jp/kyucho/

沿岸シラス最適漁場探索支援システム
http://fisher.nrifs.affrc.go.jp/

生態系・生物多様性・炭素循環関係データ

○土地被覆データ
Satellite Image Data Base (SIDaB、農林水産省、NOAA/MetOp衛星画像)
http://rms1.agsearch.agropedia.affrc.go.jp/sidab/index-ja.html

国立環境研究所
　全球土地被覆図（30秒メッシュ、約1km）
http://db.cger.nies.go.jp/dataset/landuse/ja/

　日本全国標準土地利用メッシュデータ
http://www.nies.go.jp/biology/kiban/lu/

JAXA 高解像度土地利用土地被覆図ホームページ
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/lulc/lulc_jindex.htm

　GLCC: GLOBAL LAND COVER CHARACTERIZATION
http://edc2.usgs.gov/glcc/glcc.php

環境省(温暖化対策、大気汚染、水質汚濁、地下水、廃棄物・リサイクル、公害健康被害、環境保全地区、生物多様性ほか)
http://www.env.go.jp/doc/toukei/

------------------------------
○生物多様性観測網
JaLTER(Japan Long-Term Ecological Research Network、長期生態学研究の促進を目的とした現地観測サイトのネットワーク）
http://www.jalter.org/
ILTER
http://www.lternet.edu/

FLUX-NET & JapanFlux（フラックス（CO2を重点化）の長期観測研究の国際ネットワーク）
http://www2.ffpri.affrc.go.jp/labs/flux/index.html

地球規模生物多様性情報機構（GBIF、全世界・全生物を対象とした生物分布情報と生物名辞書）
http://www.gbif.jp/v2/

環境省 生物多様性情報システム（J-IBIS）
http://www.biodic.go.jp/J-IBIS.html

　自然環境情報GIS提供システム：1/25,000の植生図、河川、海岸改変、湖沼、湿地、藻場、干潟、サンゴ礁、マングロ－ブ
http://www.biodic.go.jp/trialSystem/top.html

農水省 林野庁 森林生態系多様性基礎調査
http://www.rinya.maff.go.jp/j/keikaku/tayouseichousa/
優先樹種、維管束植物、森林の蓄積、野生鳥獣による森林被害、森林病害虫、土壌侵食

森林総合研究所データベース
http://www.ffpri.affrc.go.jp/database.html
（森林動態、ブナ結実、さく葉標本、植物社会学、森林生物情報ほか）

花粉源・蜜源植物データベース(NPOみつばち百花)
http://db.bee-happy.jp/

---------------------------------
○温室効果ガス
いぶき（GOSAT）データ：GOSAT User Interface Gateway (GUIG)
https://data.gosat.nies.go.jp/GosatUserInterfaceGateway/guig/GuigPage/open.do

FLUXNET Dataset Information
http://www.fluxdata.org/DataInfo/default.aspx

気象庁 二酸化炭素分布情報
http://ds.data.jma.go.jp/ghg/kanshi/info_kanshi.html

日本国温室効果ガス排出・吸収目録（インベントリ）
http://www-gio.nies.go.jp/aboutghg/nir/nir-j.html

-----------------------------
○DIASから検索できるデータ
熱・水・CO2フラックス、分光放射、植生指標データ（国立環境研究所・地球環境研究センター）
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=Fuji_Hokuroku_Flux&lang=ja
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=Tomakomai_Flux&lang=ja

フラックス観測ネットワーク（森林総合研究所）　
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=FFPRI_fluxnet_SAP&lang=ja
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=FFPRI_fluxnet_API&lang=ja
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=FFPRI_fluxnet_KWG&lang=ja
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=FFPRI_fluxnet_FJY&lang=ja
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=FFPRI_fluxnet_YMS&lang=ja

GRENE-ei全球バイオマスデータセット
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=GRENE_ei_Global_Biomass&lang=ja
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=Teshio_Cc_Lag_Flux&lang=ja

生態系連動マップ
http://www.godac.jamstec.go.jp/catalog/data_catalog/metadataDisp/LINK_SYSTEM_MAP?lang=ja&view=detail
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=FFPRI_fluxnet_KHW&lang=ja

植生指数と気温，降水量，光合成有効放射量との経年変化の関係を示す全球マップ
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=Global_map&lang=ja

日本列島における1982 年から2000 年の日別8km 植生指数(NDVI) (ベータ版)
DIAS: http://dias-dss.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/ddc/viewer?ds=D8NDVI_J&lang=ja

-------------------------
ubiDIAS解決事例集
http://ubidias.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/communityTopic/375

エッジとクラウド

エッジコンピューティング：ユーザーの近くにエッジサーバを分散させ、距離を短縮することで通信遅延を短縮知る技術。

クラウドコンピューティング：インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、コンピュータ資源をサービスの形で提供する利用形態。分散型コンピューティングの意味でつかわれる場合と、エッジコンピューティングとの対比でサーバーの集約化を意味する場合がある。
ウィキペディア

ORCID

Open Researcher and Contributor ID
公式サイト：https://orcid.org/（日本語も選択可）
ウィキペディア：https://ja.wikipedia.org/wiki/ORCID

ORCID API：https://orcid.org/organizations/integrators/API

ゆるりとしたORCIDの連載
　その①ORCIDって？
　https://journalcafe.atlas.jp/2017-09-19-61
　その② ORCID iDを取得してみよう
　https://journalcafe.atlas.jp/2017-11-28-252
　その③ 具体的なORCID活用シーン – 論文投稿審査 –
　https://journalcafe.atlas.jp/2018-03-02-442
　その④ 具体的なORCID活用シーン – Crossref –
　https://journalcafe.atlas.jp/2018-07-27-612
　その⑤ 具体的なORCID活用シーン – 他サービスから業績を取り込む –
　https://journalcafe.atlas.jp/2018-10-09-746

研究者識別子ORCID－活動状況と今後の展望（2016）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/59/1/59_19/_pdf

○基本事項
・誰が登録できるのか？：本人が登録することもできるし（無料）、研究機関、ジャーナル、学会などがそれぞれ有料APIを用いて所属研究者、執筆者、学会員の情報をORCIDに流し込むことも可能。すると、自分についてのORCIDが登録機関の数だけ複数できることになるが、学会等が自分の情報をORCIDに流し込む際に、本人宛に確認メールが送られ、本人はそれら他機関が登録した自分の情報を自分が登録したORCIDにひも付けることもできるし、無視することもできる。
・登録資格？：民間人でも誰でもよい（自治体や民間と連携するのに好都合）
・登録者への連絡方法？：メアドを複数登録することができる。変更があれば自分でアップデートする（無効になったメアドをユーザー名代わりに使い続ける意味はない）。メアドの公開・非公開を選択できるので、非公開にしておけばスパム用メアド収集ロボットに拾われることはない。
・登録氏名の複数登録？：旧姓などの複数登録も可能。
・登録内容は公開・非公開・グループ内公開が選択できる。
・多言語対応
・代理入力も可能。

○業績の登録
・登録可能な業績？：査読付きペーパーでなくても、Webでリンクできれば何でもよい。極端な例では「健康食品については何でもご相談ください」と宣伝まがいの情報を載せた人もいるが、たとえインチキ情報であってもそれは本人にひも付けされていて、本人が報いを受けるので、今の所、情報ソースについて真偽確認はしない方針。
・前述のとおり、研究機関、ジャーナル、学会などがそれぞれ所属研究者、執筆者、学会員の情報をORCIDに流し込めるので、それらの情報を自分に結び付けることによって、自分で入力する手間が省ける。所属機関が変更になった場合や兼業している場合でも好都合。
・査読者情報を登録しているジャーナルもある。

○ORCID API
・読み取るだけであれば無料APIをダウンロード可能。ORCIDへの情報追加をするには有料APIが必要。
・自分のORCID番号をさまざまな研究者情報システムの欄に自分で勝手に書き込むことは推奨されない。必ず研究者SNSの側にAPIを用意し、そこに書き込むことが推奨される。（書き込む時点で本人であることが認証される）。つまり、研究者情報システム側は、ORCID情報の入力欄にはAPIを実装する必要がある（たぶん無料APIか）

○研究機関、学会等がORCID APIを使うメリット？
・メンバーの所属、メアド、業績情報などが自動的に更新される（無料API）。
・研究機関、学会等が管理すべき著者情報、共著者情報、査読者情報等の登録先になる（有料API）
・研究機関、学会等の運営するシステムへのメンバーのログイン認証について、ORCIDを用いたシングルサインオン（SSO）が可能。
・有料APIについては日本人スタッフがメール問合せに対し丁寧にサポートしてくれる。

○ヒモ付けしている機関？（つまり有料APIを使用？）：
・CrossrefとDataCiteは採用。国内ではJST、物質材料研など５機関
・Google ScholarはORCIDと連携したくないらしい。

kukai Yanoo! Japan研究所

https://about.yahoo.co.jp/pr/release/2017/06/19b/
ExaScaler社の液浸方式を採用
NVIDIAの「Tesla P100」を160基搭載

データ産業の構造

http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180601004/20180601004-1.pdf

	アプリケーション（製造業等向けのプラント運転管理や予知保全、バックオフィス向けの販売支援・マーケティング分析など）
L3	IoT プラットフォーム（第3者が提供するPaaS）等
L2-A	クラウドインフラ事業者が提供するPaaS（データベース、データウェアハウス、ETL、学習済みAI、機械学習、IoTなど）
L2-B	クラウドインフラ（IaaSなど）
L1	データセンター（AI、ディープラーニング向け、IoTデバイスデータの蓄積、クラウドサービス、FinTech）
L0	ネットワーク（データが流通する無線・有線ネットワークやデータセンター間を結ぶ国内・国際海底ケーブル等のネットワーク）
R	データ種に基づく、データ流通、保全・保護（ローカライゼーション等）などのルール

さくらインターネット

https://www.sakura.ad.jp/
サーバーホスティングサービス
・レンタルサーバ
・VPS（仮想専用サーバ）
・専用サーバ（物理的なサーバ）
・IaaS型クラウド
・高火力GPUサーバ
・コンテンツ配信サービス

さくらIoTプラットフォームサービス
https://sakura.io/
・パートナーサービスのクラウド・プラットフォームを接続
・通信モジュール