研究情報基盤サービスresearchmapの研究開発で文部科学大臣表彰・科学技術賞（科学技術振興部門）を受賞

文部科学省が4月8日（金）に発表した「令和4年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰」において、「研究者の業績管理を効率化する研究情報基盤サービスの振興」の業績により、新井紀子 情報・システム研究機構 国立情報学研究所（NII教授）、舛川竜治（NII特任研究員）、宮下洋（ ユニアデックス株式会社）によるグループが「科学技術賞（科学技術振興部門）」を受賞しました。

新井教授らのチームは、日本の科学技術学術情報を機械可読な構造化された情報として、研究者・大学のみならず広く世界に発信するプラットフォームResearchmapを他国に先駆けて2009年に提供を開始しました。その後2011年に研究者情報登録の効率化による情報の有用性や利用者の利便性を向上するため、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）が開発・提供してきたReaDと統合しresearchmapとして本格運用が始まりました。2022年4月現在、33万人を越える研究者に活用されています。2017年には、NIIが主導した人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」の世界史で高得点を達成することに貢献したユニアデックスの宮下洋氏を特任研究員として迎え、researchmapにAI機能（業績名寄せ、業績割り当て）を搭載したことを通じ、さらに研究者の業績管理を効率化したことで令和4年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰の科学技術賞（科学技術振興部門）を受賞しました。

researchmap： https://researchmap.jp/

　国家の科学技術イノベーション戦略上、自国の研究業績を網羅的に集約することが不可欠であることが2000年以降広く世界で認識され、日本でも第2期科学技術基本計画（2001～2005年）において、研究者の業績評価システムの改革が言及されました。ただし、00年代には「機械可読性」が注目されておらず、各大学・機関等が異なる形式で重複して情報を収集する非効率が生まれたことから、研究者の多忙感が増大したことが問題となりました。また、手入力を前提としたため情報の欠損や誤りが多く、膨大なシステム・人的コストに比し、集約されたデータのメリットは小さく留まらざるをえませんでした。

　それに対して、今回受賞となった「研究者の業績管理を効率化する研究情報基盤サービスの振興」の取り組みは、機械可読な状態に構造化された情報を、異なるシステムがアプリケーション・プログラミング・インタフェース（API）等を通じて共有する考え方や、研究者や研究業績にユニークなIDを付与することで業績名寄せや研究者名寄せ問題を解決する方式を活用し、海外の著名な書誌情報データベースから研究業績情報を取得したことが特長です。さらに、AIによる業績名寄せ、業績割り当てを開発・改良しながら、AIが苦手な意味理解を、研究者からの最小のフィードバックにより訂正することで補うという画期的なアイデアにより、人のみ・AIのみでは実現できない高精度の業績割り当て精度を達成しました。

〈図1〉researchmapシステムの概要

〈図2〉researchmapに搭載された「人-機械協働による」AI機能の仕組み

また、研究費補助金（JSPS）やJSTの各種競争的資金におけるresearchmapデータの利活用が広がっており、将来、科学技術政策のための科学の基盤データとなることが期待されています。第6期科学技術・イノベーション基本計画において「我が国の研究力を多角的に分析・評価するため、researchmap等を活用しつつ効率的に研究者に関する多様な情報を把握・解析する」旨が記載されました。