research-metrics

name	research-metrics
description	研究評価指標（論文数、被引用数、h-index等）の収集・分析を行う
user_invocable	true
license	MIT

研究評価指標 収集・分析

What This Does

研究者個人、研究グループ、または研究機関の研究評価指標を収集・分析する。論文数、被引用数、h-index 等の定量指標を取得し、研究力の可視化や競争的資金の申請時に必要な実績データの整理を支援する。

Required Inputs

• 分析対象: 個人名（研究者）、研究グループ名、または機関名
• 分析の目的: 以下のいずれか
  • 研究費申請用の業績整理
  • 機関の研究力分析（IR 用途）
  • 共同研究候補者の調査
  • 部局・学科の研究評価
• 対象期間（任意）: 分析対象の期間（デフォルト: 直近5年）
• 研究分野（任意）: 分野別の相対評価を行う場合

What It Produces

1. 基本指標
   • 論文数（総数、年別推移）
   • 被引用数（総数、年別推移）
   • h-index / h5-index
   • i10-index
2. 詳細分析
   • トップ論文（被引用数上位）
   • 共著ネットワーク（主な共著者）
   • 掲載誌の分布（インパクトファクター帯別）
   • 国際共著率
   • OA（オープンアクセス）率
3. 分野文脈での位置づけ（分野指定がある場合）
   • 分野平均との比較
   • FWCI（Field-Weighted Citation Impact）相当の指標
   • 分野内のパーセンタイル
4. 可視化用データ
   • 年次推移グラフ用のデータテーブル
   • 共著ネットワーク用のデータ

手順

1. 研究者/機関の識別

正確にデータを取得するため、以下の識別子を確認する:

• ORCID: https://orcid.org/ で検索
• Scopus Author ID: Scopus でのユニーク ID
• Web of Science Researcher ID
• researchmap ID: https://researchmap.jp/ （日本の研究者）
• Google Scholar プロフィール URL

同姓同名の研究者との混同を防ぐため、所属機関・分野で絞り込む。

2. データ収集

以下のデータベースから指標を収集する:

2a. 公開データベース

• Google Scholar: h-index、i10-index、被引用数（プロフィールが公開されている場合）
• Semantic Scholar: 論文数、被引用数、影響力指標
• OpenAlex: オープンな書誌データベース、API 利用可能
• researchmap: 日本の研究者の業績情報

2b. 機関契約データベース（利用可能な場合）

• Scopus / SciVal: Elsevier の書誌データベース
• Web of Science / InCites: Clarivate の書誌データベース
• Dimensions: Digital Science のデータベース

2c. 補助的な情報源

• KAKEN（科研費データベース）: https://kaken.nii.ac.jp/ — 科研費の採択実績
• J-GLOBAL: https://jglobal.jst.go.jp/ — 日本の研究者・文献情報
• CiNii Research: https://cir.nii.ac.jp/ — 日本の学術情報

3. 指標の算出

3a. 基本指標

指標	定義	注意点
論文数	対象期間に発表した査読付き論文の数	プレプリント、学会抄録を含めるか明示
被引用数	論文が他の論文から引用された総回数	自己引用を含む/含まないを明示
h-index	h回以上引用された論文がh本以上ある最大のh	データベースによって値が異なることを注記
i10-index	10回以上引用された論文の数	Google Scholar 固有の指標

3b. 発展的指標

• FWCI: 分野・発表年・文献タイプで正規化した被引用数の比率（1.0 = 世界平均）
• Top 10% 論文率: 被引用数で分野の上位10%に入る論文の割合
• 国際共著率: 海外の機関との共著論文の割合
• OA 率: オープンアクセスで公開されている論文の割合

4. 文脈の付与

数値だけでは意味がないため、以下の文脈を付ける:

• 分野の慣行: 分野によって論文数・被引用数の水準が大きく異なる
  • 例: 医学系は共著者が多く論文数が多い傾向、数学は少ない
• キャリアステージ: 若手とシニアで期待される水準が異なる
• データベース間の差異: Google Scholar は範囲が広く、Scopus/WoS は選択的
• 自己引用: 自己引用率が極端に高い場合は注記

5. レポート作成

以下の構成でレポートを作成する:

# 研究業績分析レポート

## 対象: [研究者名 / 機関名]
## 期間: [YYYY年 - YYYY年]
## データ取得日: [YYYY-MM-DD]
## データソース: [使用したデータベース]

### 基本指標サマリー
（表形式）

### 年次推移
（年別の論文数・被引用数）

### トップ論文
（被引用数上位5-10本）

### 分析コメント
（文脈を踏まえた解釈）

### 注意事項
（データの限界、解釈上の注意点）

品質基準

• データソースを明記し、取得日を記録すること
• 複数のデータベースの値が異なる場合は全て記載し、差異の理由を説明すること
• 分野の文脈なしに数値を提示しないこと（h-index = 20 が「高い」かは分野による）
• 自己引用の取り扱いを明記すること
• 指標の限界を注記すること（h-index はシニア有利、論文数は分野依存 等）
• データベースのカバレッジの違いを認識すること（Google Scholar > Scopus > WoS の順に広い）
• 研究評価に単一指標を使わないよう注意を促すこと

Available Tools

• WebSearch / WebFetch: データベースの検索・データ取得
• Read / Write: レポートの読み書き
• Bash: データ集計、統計計算