# Research Metrics

> 研究評価指標（論文数、被引用数、h-index等）の収集・分析を行う

- Skill: `t46/research-metrics` (Agent Skill)
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- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- License: MIT
- Author: t46 (https://skillmd.com/u/t46)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/t46/research-metrics

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# 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:

```markdown
# 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