この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Stop treating code like an afterthought: record, share and value it
科学の裏を支える「ソフトウェア」こそ主役だ！
科学研究の現場で今やソフトウェアは不可欠な存在となり、その重要性はますます高まっています。
ちょっとした実験プロトタイプから地球規模の気候シミュレーション、タンパク質構造予測、さらには宇宙全体の数値解析に至るまで、どんな分野でも「コード」が無ければ話が始まりません。
しかし、そんなソフトウェアが「ついで」に扱われがちである現状に今回の記事は警鐘を鳴らしています。
具体的に言えば、科学論文で紹介されたアルゴリズムや解析手法の「コード」をきちんと記録・共有せず、またそれ自体を正当に評価しないという問題意識です。
私自身、さまざまな国際的プロジェクトや論文公開プロセスに関わった経験から、あらゆる研究分野の研究者がソフトウェアの価値や位置付け、そのメンテナンスやアーカイブ方法に長年頭を悩ませている現実を実感しています。
「FAIR原則だけじゃ足りない」？記事が示すジレンマ
記事で強調されているポイントのひとつは、研究用ソフトウェアが“データと同じように”保存・公開されるべきだという主張です。
一方で、その運用は単純に「研究データの管理方法」を転用するだけでは現実的でない、とも述べています。
以下、印象的な一節を引用しましょう。
“Most open-source software used in research is refined both iteratively and collectively, and has no published ‘version of record’. Updates can target various versions and releases, meaning that each aspect of the software — the project as a whole, a specific version or a single file — can require a different way to refer to it. This creates confusion.”
（多くの研究用オープンソースソフトウェアは反復的かつ集団的に改良されており、「公的な正本バージョン」が存在しない。多様なバージョンやリリースへのアップデート、ファイル単位での参照の複雑化が混乱を招いている）
つまり、たえず改良が加わるソフトウェアの本質ゆえに、「これが最終形です」と宣言するのも難しければ、全部を逐一保存・参照しようとすると管理コストが膨大になるのです。
コード共有・保存・評価──なぜ難しいのか？
ソフトウェアの流動性と「証拠性」のバランス
研究データの管理については、FAIR原則（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable：見つけやすく、アクセス可能で、相互運用でき、再利用可能）が国際的に広がりつつあります。
一方、動的に変化するソフトウェアの世界では、このまま当てはめるのは難しい面が多いと記事でも指摘されています。
例えば、GitHubやZenodo、Software Heritageのようなリポジトリは「現時点のスナップショット」を残すには有効です。
しかし、実際には大規模プロジェクトになると毎週・毎日新機能やバグフィックスがリリースされ、そのたびに著者情報、依存関係、関連する他ソフトウェアとの相互運用性（インターオペラビリティ）をアップデートする必要があります。
この記事の著者らは、SOFTWAREの進化性を受け入れつつ、その証拠性・再現性を高める方法論――『CODE beyond FAIR』という新提案を論じています。
ここで肝心なのは、「学術的記録としての保存」と「実用的な利用・メンテナンス」の二兎を一度に追う際のトレードオフです。
FAIR原則の機械的な適用ではなく、ソフトウェア独特のサイクルに即した緩やかな指針の必要性を論じているのは納得感があります。
「コードは研究と同等」──教育と訓練の必要性
次に強調すべきは、「すべての研究者はコードを公平に扱うべきであり、そのためのトレーニング機会が不可欠」だという姿勢です。
研究論文においても、解析や結論の再現性を担保するにはコードの共有が必須となっています。
しかし現実には、
“most software is still not published at all.”
（大半の研究用ソフトウェアはいまだ公開されていない）
と原文では指摘されています。
実際、専門領域によって「ソフトウェア公開しないのが当たり前」という文化も根強く存在します。
例えば分子生物学などの分野では古くからRやMATLABスクリプトが共有されている一方、心理学や地学、社会科学などでは閉鎖的な傾向が比較的残っています。
なぜこの“文化的バリア”が生まれるのでしょうか。
- コード整備の時間的コスト（READMEやテストの整備まで手が回らない）
- 著作権やライセンス、知的財産への懸念
- 独自性を手放したくない“囲い込み”意識
- 公開のノウハウ自体が十分教育されていない
など、複合的要因がからみ合っています。
世界で広がる研究者向けプログラミング教育
原文では、「スタンフォード大学、ハーバード大学、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学」などが非技術系学部にもプログラミング・計算論的思考の必修化を実施している例を挙げています。
さらに国際的なトレーニング団体The Carpentriesやニューロマッチアカデミーのように、研究現場をまたぐ形で基礎的ソフトウェアリテラシーを育む活動も広まりを見せます。
日本でもようやく理系学部を中心に「研究者向けPython講座」「バージョン管理（git）演習」などの初年次研修が増えていますが、すべての分野で標準化されているとは言いがたい状況です。
私なりの考察：ソフトウェアは「論文」そのものだ
この記事の論旨を受けて私が強く感じるのは、
「コードはサプリメント（付録）ではなく、学術的成果そのものである」
という指摘が今や極めて現実的な意味を持つ、ということです。
多くの分野で今や「再現可能性」「透明性」が求められており、それを実現するためには論文本文だけでなく、“動く証拠”としてのソフトウェア全体の履歴・構造・利用条件が公開される必要性が増しています。
例えば、機械学習の世界では次のような現象が起きています。
– AI論文のアクセプト率は、コード＆データセット公開の有無で大きく左右される
– 権威あるカンファレンスやジャーナルほど、「GitHubリポジトリ提出」が投稿要件に
– オープンソースコミュニティへの参加がキャリアパスや研究評価の一部になる
他方、膨大なメンテナンスコストや「コード運用の属人化」などの課題を放置したまま、ただ義務的に公開体制を整えるだけでは本末転倒です。
“Each release and version requires a new upload to an archive, with updates to the metadata, author list, dependencies… Some programs have a weekly or even daily release cycle, making the FAIR approach impractical.”
（リリースやバージョンごとに都度アーカイブへアップロード、メタデータや著者、依存関係の更新など…週次・日次リリースならFAIR原則だけでは非現実的）
この問題意識は特に同意できます。
日本やアジア各国でも「最新の解析パイプラインがすぐ陳腐化する」「旧バージョンからのアップグレードが煩雑」の声を頻繁に聞きます。
社会環境や資金面、人材流動性も加味すれば、持続可能で現実的なソフトウェア管理フレームワークの模索は不可欠です。
今後の課題と読者への示唆──“コードで世界を変える”ために
まとめると、この記事が問うているのは単なる管理・アーカイブ体制の話にとどまらず、
「コードは近代科学の基盤である」という社会全体の認識改革
なのだと強く感じます。
例えば次のようなアクションが今後さらに重視されていくはずです。
- 研究資金申請、プロジェクト評価の指標に「ソフトウェア品質・貢献度」を明文化
- 学生・院生段階から「リポジトリ運用」「オープンライセンス選択」などスキルトレーニングを義務化
- 論文投稿時に「実動コード付きレビュー」や「第三者による再現性検証」プロセスを整備
- メンテナの“見えない貢献”や、コミュニティによる改善提案を公式に評価
- 失敗したソフトウェアやアーカイブも学術遺産として保存する
IT・データ科学が不可逆に進化する現代において、
「コードをついで扱いしない、価値ある知的資産として再評価する」
この発想こそ、研究者・開発者・教育者・行政それぞれが今こそ真剣に向き合うべきテーマです。
そして、一般読者の方々にも「論文の奥にある生きたロジック＝ソフトウェア」の存在にぜひ興味を持ち、
“どんなプロセスでデータが生み出されているのか？”
“誰が、どのように日々改善しているのか？”
という裏側への視点も意識していただけたらと思います。
categories:[science]
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