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Research Data Management

  • 30 installs
  • 14 repo stars
  • Updated May 20, 2026
  • t46/ra-skills

Helps with ai & agent building tasks.

About

research-data-management is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted coding.

  • research-data-management
  • AI & Agent Building
  • AI-coding skill

Research Data Management by the numbers

  • 30 all-time installs (skills.sh)
  • +8 installs in the week ending Aug 5, 2026 (Skillselion tracking)
  • Ranked #9,316 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/t46/ra-skills --skill research-data-management

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What it does

Helps with ai & agent building tasks.

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研究データ管理・DMP 作成支援

What This Does

競争的研究費、共同研究、機関ポリシーで求められる研究データ管理計画(DMP)の作成を支援する。研究データの種類、保存場所、アクセス権限、公開可否、保存期間、責任分担を整理し、研究開始後に運用できる形に落とし込む。

  • 対象ユーザー: 研究者、URA、研究支援担当者、図書館・情報基盤担当者
  • 解決する課題: DMP が形式的な記入に留まり、実際のデータ管理・公開判断に使えない
  • 期待される効果: 研究開始前にデータの扱いを明確化し、紛失、公開漏れ、契約違反、個人情報リスクを減らす

Required Inputs

  • 研究課題の概要: 研究目的、期間、研究体制
  • データの種類: 実験データ、調査データ、画像、音声、ソースコード、二次利用データなど
  • データ量・形式: ファイル形式、想定容量、更新頻度
  • 制約条件: 個人情報、契約、知財、輸出管理、倫理審査、共同研究先の条件
  • 公募・機関の DMP 様式(任意): 指定様式がある場合
  • 公開予定(任意): リポジトリ、公開時期、ライセンス方針

What It Produces

1. DMP ドラフト: 公募・機関様式に沿った記述案 2. データ一覧表: データ種別、責任者、保存場所、公開可否、保存期間 3. リスク確認リスト: 個人情報、契約、知財、倫理、セキュリティの論点 4. 運用タスク表: 誰が、いつ、何を確認・更新するか

手順

1. データを棚卸しする

研究で発生・利用するデータを以下の表に整理する。

項目記入例
データ名インタビュー音声、解析コード、実験ログ
生成方法実験装置、アンケート、既存 DB、シミュレーション
形式CSV、JSON、MP4、TIFF、Jupyter Notebook
容量1GB、500GB、年間 2TB など
機微性個人情報、営業秘密、未公開発明、制限なし
再利用価値高、中、低

2. 制約条件を確認する

データごとに以下を確認する。

  • 個人情報・要配慮個人情報を含むか
  • 倫理審査の承認条件と同意文書の利用範囲に合っているか
  • 共同研究契約、データ提供契約、NDA、委託契約の制約があるか
  • 特許出願前の公開リスクがあるか
  • 安全保障輸出管理、外為法、機微技術管理の確認が必要か
  • 公募要領や機関ポリシーで公開・保存が求められているか

3. 保存・バックアップ方針を決める

研究期間中の管理方法を決める。

  • 主保存場所: 機関ストレージ、研究室サーバ、クラウド、リポジトリ
  • バックアップ: 頻度、保存先、復元確認の方法
  • アクセス権限: 研究代表者、分担者、学生、外部共同研究者の権限
  • 命名規則: 日付、データ種別、バージョンを含む命名
  • 変更履歴: Git、電子ラボノート、データカタログなどで追跡

4. 公開・非公開を判定する

データごとに公開可否を分ける。

判定典型例対応
公開再利用可能な匿名化済みデータ、解析コードリポジトリ、ライセンス、メタデータを整備
制限付き公開申請制データ、共同研究契約で制限されるデータ利用条件、申請先、審査手順を明記
非公開個人が特定されるデータ、未公開発明、契約上公開不可非公開理由と保存期間を明記
要確認制約が未整理のデータ確認先と期限を設定

「FAIR 原則に沿って可能な範囲で公開する」だけで終わらせず、公開できない理由も実務的に整理する。

5. DMP に記述する

公募・機関の様式に合わせ、以下の要素を含める。

  • データの概要と形式
  • 研究期間中の保存・管理方法
  • メタデータとドキュメントの作成方針
  • 公開・共有の方針と予定時期
  • 公開しないデータの理由
  • 保存期間と廃棄方針
  • 管理責任者と役割分担
  • セキュリティ対策とアクセス制御

6. 運用タスクに落とす

DMP を提出用文書で終わらせず、研究運用に組み込む。

タスク担当期限頻度
データ一覧の更新研究代表者またはデータ担当月末月次
バックアップ確認情報基盤担当または研究室担当四半期末四半期
公開可否の再確認PI・URA・知財担当論文投稿前随時
リポジトリ登録データ担当論文受理後成果ごと

判断基準

  • 公開方針は「公開したいか」ではなく、同意、契約、知財、セキュリティ、再利用価値で判断する
  • データ保存先は利便性だけでなく、機関規程、アクセス管理、バックアップ、退職・異動時の継続性で選ぶ
  • ソースコード、解析手順、README、メタデータも研究データ管理の対象として扱う
  • DMP は研究開始時、研究計画変更時、論文投稿前、研究終了時に更新する

よくあるミスと対策

ミス対策
DMP に「適切に管理する」とだけ書く保存場所、責任者、権限、保存期間を具体化する
個人情報の匿名化を過信する再識別可能性、自由記述、組み合わせリスクを確認する
論文受理後に公開準備を始める研究開始時からファイル構成とメタデータを整える
共同研究先のデータを勝手に公開する契約、同意、共同研究先承認の要否を確認する
学生の卒業後にデータが失われる機関管理の保存先と引き継ぎ手順を決める

品質基準

  • データごとに保存場所、責任者、公開可否、保存期間が明示されていること
  • 公開しないデータについて、実務上説明できる理由があること
  • 倫理審査、契約、知財、情報セキュリティの論点が分離されていること
  • DMP の内容が日々の運用タスクに変換されていること
  • 公募・所属機関の様式に合わせて過不足なく記述されていること

Available Tools

  • Read: 公募要領、DMP 様式、研究計画書、契約条件の読み込み
  • Write: DMP、データ一覧表、運用タスク表の作成
  • WebSearch / WebFetch: 公的機関・所属機関・リポジトリの最新要件確認
  • Bash: データ一覧 CSV の整形、ファイル構成の確認

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