メタデータとは？ オープンアクセスを支える役割と、質の高いメタデータの条件
（※本記事はmdpi.comの英文ブログ記事「High-Quality Metadata Empower Open Access」を翻訳したものです）
2025年の1年間だけで、Dimensionsが把握した新たな研究成果は870万件を超えました。2026年10月時点では、さらに600万件が加わっています。
Dimensionsの集計には査読付き論文以外の成果も含まれていますが、この数字からはオンラインで公開されているデータの膨大さがうかがえます。今後も数が増え続けるなかで、データを見つけやすく、整理され、役に立つ状態にしておくことが、これまで以上に重要になっています。
メタデータとは、情報が何であり、何を扱い、どこから来たもので、どう使えるのかを記述したデータです。つまり、多様な情報を人が実際に使えるものに変える役割を担っています。
本記事では、メタデータとは何か、どのような種類があるのかを説明したうえで、学術出版、とりわけオープンアクセスにとってメタデータがなぜ重要なのかを考えます。
メタデータとは
メタデータの意味は、言葉を分解してみるとわかりやすくなります。
「メタ（meta）」は、自己言及的なものを表すときによく使われる接頭辞です。一方、「データ（data）」は情報を指します。メタデータとは「データについてのデータ」、言い換えれば「情報についての情報」です。
本を例にとると、本文がデータにあたります。これに対して、タイトルページ、著者や出版社の情報、価格、あらすじなどが、その本のメタデータです。
電子メールに付いている件名や差出人、日付、写真に付与される位置情報も、メタデータの一例です。
メタデータは、情報を探し、整理し、理解するための出発点となる文脈を与えます。毎年数百万件の論文、プレプリント、データセットが公開される今日の研究環境では、良質なメタデータが特に欠かせません。
研究成果を見つけられ、引用でき、再利用できるものにしているのがメタデータです。
メタデータの種類
メタデータはいくつかのカテゴリーに分けられます。代表的なのは、記述メタデータ、管理メタデータ、構造メタデータの3種類です。
記述メタデータ：資料を説明し、見つけるために使われます。著者名、タイトル、アブストラクト、DOI（Digital Object Identifier）などが含まれます。
管理メタデータ：データをどのように管理できるかを示します。アクセス権、著作権に関する情報、所有者などが含まれます。
構造メタデータ：データがどのように構成されているかを示します。大きなデータセットに含まれる個々のファイルや、本の章立てなどがこれにあたります。
なお、この3つですべてを網羅できるわけではありません。技術メタデータ、保存メタデータ、来歴メタデータといった種類もありますが、一般には管理メタデータの下位区分として扱われます。
研究のメタデータは、永続識別子にも支えられています。永続識別子とは、研究プロセスを構成するさまざまな要素をデジタル空間で追跡するための、恒久的で標準化されたコードです。主なものに次があります。
研究成果を識別するDOI（Digital Object Identifier）
研究機関を識別するROR（Research Organization Registry）
研究資金の出どころを示す助成機関IDや助成番号
なぜメタデータが必要なのか
メタデータがなければ、オンライン上や紙の資料として存在する膨大な情報の中から、目的のものを効率よく探し出すことはできません。
研究者が関連する研究を見つけ、自分の研究を見てもらうためのツールやプラットフォームは、メタデータを基盤として成り立っています。
メタデータが重要なのは研究者だけではありません。大学・研究機関にとっては、自機関から生まれた研究成果に関するデータを把握し、整理するための重要な手段です。研究助成機関にとっても同様で、メタデータがあれば、個々の助成を受けた研究の成果を追跡できます。
オープンアクセスにとってメタデータが重要な理由
オープンアクセスは、研究成果を読者の費用負担なしに、学術コミュニティ全体へ無料で公開する仕組みです。オープンアクセス論文はダウンロードや再利用も可能で、研究の可視性を高め、より大きなインパクトにつながります。
しかし、研究者がそもそも論文を見つけられなかったり、どのような条件で利用できるのかがわからなかったりすれば、オープンアクセスの利点は生かされません。ここで重要になるのがメタデータです。
記述メタデータは、研究成果を見つけてもらうために欠かせません。検索エンジンやデータベースが読み取るのは記述メタデータであり、その質が研究の見つけやすさを左右します。たとえばアブストラクトやキーワードがなければ、その論文はデータベースの検索結果に一度も表示されないかもしれません。
また、管理メタデータ、なかでも著作権と研究資金に関する情報は、オープン性を実現するうえで重要な鍵となります。論文を無料で読めても、ライセンス情報が付いていなければ、読者はその論文を共有したり再利用したりできることに気づかない可能性があります。
上の2つの例からは、メタデータがオープンアクセスの目的全体をどう支えているかがわかります。続いて、出版のエコシステムにかかわる主な関係者とメタデータとの具体的な関係を見ていきます。
メタデータの提出
MDPIのような出版社は、質の高いメタデータを届けるうえで非常に重要な役割を担っています。メタデータを登録し、適切に構造化され正しい形式になっていることを確認したうえで、図書館や索引データベースが利用できるようにするのは出版社の責任です。
ただし、その前提として、もとになる情報は研究者自身が提供する必要があります。情報が完全で正確であることを確認するのは研究者の責務です。
含めるべき主なメタデータには、タイトル、キーワード、アブストラクト、著者名、著者の所属、ORCID情報、研究資金に関する情報、データの利用可能性に関する記述などがあります。
適切に構造化された網羅的なメタデータは、研究成果の見つけやすさに直結します。そのため、メタデータはできるかぎり充実させておくことが大切です。
研究者には投稿時にメタデータの入力が求められますが、メタデータは論文そのものにも記載されます。論文の1ページ目にはタイトル、著者名、所属が記され、末尾のバックマターには研究資金、著者の貢献（CRediT）、利益相反、データの利用可能性などに関する記述が含まれます。
ベストプラクティス
メタデータを提出する際、著者が気をつけたい点がいくつかあります。いずれも、研究が公開された後、ほかの人にとってのメタデータの質や有用性を左右します。
ORCIDアカウントと連携する：著者のほかの業績と結びつき、出版実績の記録を漏れなくそろえられます。
データを添付する：生データやコードが研究の大きな部分を占める場合は、誰でもアクセスできるリポジトリに登録し、DOIを使って論文と結びつけます。
研究資金の情報を記入する：研究資金に関する情報は丁寧に記入し、関連する助成番号を論文に記載します。
ライセンスを確認する：論文がどのライセンスのもとで公開されるかに注意を払いましょう。ほかの人がその論文をどのように利用できるかにかかわります。
キーワードを選ぶ：研究分野に即したキーワードを選ぶと、関連分野の研究者の目に留まりやすくなります。
FAIRデータとは
メタデータは、人間と機械の双方が見つけ、解釈し、再利用できるよう構造化されている必要があります。
人間と機械の双方が見つけ、解釈し、再利用できるという考え方は、「データ管理とスチュワードシップのためのFAIR原則（FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship）」の基礎になっています。研究者が知っておきたい重要な指針です。
FAIRとは、次の4つの頭文字をとったものです。
Findable（見つけやすさ）：メタデータとデータは、人間にもコンピュータにも見つけやすくなければなりません。
Accessible（アクセス可能性）：利用者が、データへのアクセス方法を知ることができなければなりません。
Interoperable（相互運用性）：分析・保存・処理のために、データをほかのデータやアプリケーションと統合できなければなりません。
Reusable（再利用性）：異なる状況で再現したり組み合わせたりできるよう、データが明確に記述されていなければなりません。
FAIRデータについて詳しくは、過去記事「FAIRデータの理解と実践」をご覧ください。
出版社の役割：メタデータの構造化と登録
研究者から情報が提供されると、出版社はその情報を、索引データベースと共有できる正式なメタデータに整えます。
Web of Science、Scopus、DOAJ（Directory of Open Access Journals）、Google Scholarなどの索引サービスは、論文を収載・表示するために完全なメタデータを必要としています。さらにDOAJは、オープンアクセスジャーナルについて独自の明確な基準を設けており、オープンな学術活動におけるメタデータの重要性を示しています。
データベースに登録するには、まず情報をメタデータスキーマに変換する必要があります。メタデータスキーマとは、メタデータの表示方法を定めた決まった構造、あるいは一連のルールです。
広く使われているメタデータスキーマには、次のようなものがあります。
Dublin Core：記述メタデータ用
JATS XML：ジャーナル論文用
DataCite：データセット用
メタデータスキーマは、メタデータの相互運用性に直接かかわるため重要です。
明確な構造があれば、メタデータを一貫した方法で記録でき、メタデータを利用するさまざまなプラットフォームとの互換性を確保できます。
相互運用性とオープンサイエンスにおけるその重要性については、ブログ記事「Interoperability: A Fundamental Aspect of Open Science」（英語）で詳しく紹介しています。
MDPIのメタデータへの取り組み
業界をリードするオープンアクセス学術出版社として、MDPIはメタデータの質について最高水準を維持することに力を注いでいます。
MDPIのジャーナルに掲載される研究はすべてオープンアクセスで、無料で読み、ダウンロードし、再利用できます。論文に付与されたメタデータはすべて、図書館や索引データベースなどのプラットフォームが利用できるよう、複数の経路を通じて速やかに公開されます。
MDPIが新たに公開したメタデータは、すべて公開から約24時間後にCrossrefへ登録されます。また、メタデータ共有のためのOAI-PMHインターフェースを運用しており、Dublin CoreとAGRISの形式でレコードを提供しています。
標準化されたメタデータは、論文そのものにも組み込まれています。各論文のアブストラクトページのソースコードにはDublin Core、PRISM、Google Scholar向けのメタデータが埋め込まれており、メタデータの収集（ハーベスティング）や索引登録を積極的に後押ししています。
さらに、AIを活用したMDPIのROR Entity Search APIは、自由記述で表記がばらばらな所属機関のメタデータを、標準化されたROR IDに変換します。MDPIの内外で、正確な分析や、機関情報を正しく扱うワークフローを支える仕組みです。
質の高いメタデータは研究エコシステム全体に恩恵をもたらす
MDPIがメタデータに厳格に取り組んでいるのは、研究成果をコミュニティに届けるプロセスにメタデータが直接かかわっていると考えているからです。この取り組みは、研究者、大学・研究機関、研究助成機関のいずれにも恩恵をもたらします。
著者にとっては、自分の研究が見つけてもらえる状態が確保されることを意味します。オープンアクセスは研究の可視性を高め、それがより多くの引用、つまりより大きなインパクトにつながることが多いため、この点は特に重要です。
また、大学・研究機関や研究助成機関が研究者の成果を見つけやすくなるため、研究者はオープンアクセス要件を満たしていることを示しやすくなります。世界各地でオープンアクセスの義務化が広がっていることを考えると、この点も欠かせません。
図書館員にとってのメタデータ
デジタル化によって学術コミュニケーションのオンライン化が進むなか、図書館の役割は機関リポジトリの管理にまで広がっています。図書館は、さまざまな業務のひとつとして、レコードを明確で一貫したものに保ち、研究成果を保存する役割を担っています。
記録の明確さと一貫性を支えているのが、良質なメタデータです。良質なメタデータがあれば、資料を効率よく発見・管理・保存できます。レコードが一貫した方法で構造化され、タグ付けされていれば、学生をはじめとする読者は資料を容易に見つけられます。一貫したレコードは長期にわたる管理や保存もしやすく、コレクションは登録後も長く役立つものであり続けます。
さらに、良質なメタデータはリポジトリの可視性も高めます。機関のデジタルコレクションのうち、どれが検索エンジンに表示されるかを左右するのがメタデータだからです。
オープンサイエンスの推進に向けたMDPIの取り組み
学術研究においてメタデータが重要であることは、いくら強調してもしすぎることはありません。メタデータは研究成果を見つけられ、引用でき、再利用できるものにし、オンライン上の複雑な情報の中から必要なものを探し出す手がかりとなります。
MDPIは今後もオープンアクセスへの世界的な移行をリードしていきます。完全で質の高いメタデータの価値を理解しているからこそ、MDPIはすべての著者に、研究成果をできるかぎり詳しく公開するよう呼びかけています。各ジャーナルのウェブページでは、論文の準備に役立つ投稿規定（Instructions for Authors）を提供しています。
私たちは、オープンアクセスを理解するために必要な情報をお届けすることに力を注いでいます。幅広いトピックを扱った記事「All You Need to Know About Open Access」（英語）もあわせてご覧ください。
