構造化処理とは

目的

このページでは、RDEToolKitの中核概念である「構造化処理」について詳しく説明します。構造化処理の背景、仕組み、および実装方法を理解することで、効果的なデータ変換ワークフローを構築できるようになります。

課題と背景

研究データ管理の課題

研究活動において、データの管理と共有には以下のような課題がありました：

• 形式の多様性: 研究者や研究分野ごとに異なるデータ形式
• メタデータの不統一: 一貫性のない記述方法と項目
• 処理の属人化: 個人に依存したデータ変換手順
• 再現性の困難: 処理過程の記録と共有の不備

RDE（Research Data Express）の必要性

これらの課題を解決するため、研究データを標準化された形式で管理・共有するプラットフォームとしてRDEが開発されました。しかし、既存の多様なデータをRDE形式に変換する作業は複雑で時間がかかる問題がありました。

主要コンセプト

構造化処理の定義

構造化処理とは、研究データをRDE標準形式に変換し、適切なメタデータを付与して、共有可能な状態にする一連の処理のことです。

graph TD
    A[生データ] --> B[構造化処理]
    B --> C[RDE標準形式データ]
    C --> D[データ共有・公開]

    B --> B1[データ変換]
    B --> B2[メタデータ付与]
    B --> B3[品質検証]
    B --> B4[ファイル整理]

3段階のワークフロー

RDEToolKitの構造化処理は、以下の3つのフェーズで実行されます：

1. 起動処理（Initialization）

• ディレクトリ構造の自動生成: RDE標準に準拠したフォルダ構成
• 入力データの読み込み: ファイル形式の自動判定
• 処理モードの決定: データ特性に応じたモード選択
• 設定ファイルの解析: 動作パラメータの読み込み

graph TD
    init1[起動処理] --> init2[ディレクトリ作成]
    init2 --> init3{モード選択}
    init3 -->|default| init6[invoiceモード]
    init3 --> init7[ExcelInvoiceモード]
    init3 --> init8[マルチデータタイル]
    init3 --> init9[RDEフォーマットモード]
    init6 --> init10[カスタム構造化処理]
    init7 --> init10
    init8 --> init10
    init9 --> init10

2. カスタム構造化処理（Custom Processing）

ユーザーが定義する独自の処理ロジックが実行される段階です：

• データ変換: 研究データの形式変換
• 解析処理: 統計解析、可視化、機械学習
• メタデータ抽出: ファイル情報からの自動抽出
• 品質チェック: データ整合性の確認

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def dataset(srcpaths: RdeInputDirPaths, resource_paths: RdeOutputResourcePath):
    # データ読み込み
    data = load_research_data(srcpaths.inputdata)

    # データ変換・解析
    processed_data = analyze_data(data)

    # 結果保存
    save_results(processed_data, resource_paths.data)

    # メタデータ生成
    generate_metadata(processed_data, resource_paths.tasksupport)

3. 終了処理（Finalization）

処理結果の検証と最終的なファイル整理を行います：

• バリデーション: JSON Schema による構造検証
• サムネイル生成: 代表画像の自動作成
• メタデータ記述: データセット説明の自動生成
• ファイル整理: 最終的なディレクトリ構成の確定

graph TD
    end1[カスタム構造化処理] --> end2[バリデーション]
    end2 --> end3{設定:save_thumbnail_image}
    end3 -->|False| end6[説明欄の自動記述]
    end3 -->|True| end5[Main画像からサムネイル画像保存]
    end5 --> end6
    end6 --> end7[終了]

4つの処理モード

RDEToolKitは、データの特性と用途に応じて4つの処理モードを提供します：

カスタム処理関数の実装パターン

構造化処理では、以下のパターンでカスタム処理を実装します：

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from rdetoolkit.models.rde2types import RdeInputDirPaths, RdeOutputResourcePath

def dataset(srcpaths: RdeInputDirPaths, resource_paths: RdeOutputResourcePath):
    """
    標準的な構造化処理関数

    Args:
        srcpaths: 入力ファイルのパス情報
        resource_paths: 出力リソースのパス情報
    """
    # 1. 入力データの確認
    validate_input_data(srcpaths)

    # 2. データ処理の実行
    process_research_data(srcpaths, resource_paths)

    # 3. 結果の保存
    save_processing_results(resource_paths)

    # 4. メタデータの生成
    generate_metadata(resource_paths)

まとめ

構造化処理の主要な価値：

• 自動化: 手動作業の大幅な削減
• 標準化: RDE形式への統一的な変換
• 品質保証: バリデーション機能による信頼性確保
• 拡張性: カスタム処理による柔軟な対応
• 再現性: 処理手順の文書化と共有

重要なポイント

• 1つの責任: 各処理フェーズは明確に分離された責任を持つ
• 設定駆動: 設定ファイルによる柔軟な動作制御
• エラーハンドリング: 堅牢な例外処理とログ出力
• テスタビリティ: 単体テストが可能な構造

次のステップ

構造化処理の理解を深めるには：

1. 設定ファイル - 処理モードと動作設定の詳細
2. CLIツール - コマンドライン操作の詳細
3. バリデーション - データ品質の検証方法
4. API リファレンス - 利用可能な全機能の確認