研究者や研究機関を俯瞰的かつ公正に評価する上で、研究者や研究機関が発表した論文・特許等の成果情報が網羅的かつ正確に収集されていることは重要である。しかしながら、これまでにも成果情報の収集について様々な取り組みがなされてきたにもかかわらず、研究者から自己申告された情報や研究者所属機関が把握している情報のみに基づいたデータベースは漏れが多く、特定の研究者や特定の研究機関についての成果情報が集積されるにとどまっている。本研究においては、科学技術振興機構がこれまで集積してきた国内の書誌情報約2200万件、公開公報約600万件、MEDLINE約1600万件に記載されている延べ約1億6000万名の研究者名について、表記ゆれのある同一人物や同姓同名の別人を判定することによって研究者名の高精度な名寄せを実現し、研究者ごと、研究機関ごとの研究成果情報集積の効率を向上させる方法を提案する。名寄せを行うに当たっては、研究者氏名、共著者・共同発明者、所属機関名、研究内容・出願内容等の基本的な情報に加えてトムソン・ロイターのWeb of Science(TM)が集積したメールアドレス情報、引用・被引用関係情報等を用いることによって、より高精度な名寄せが実現した。
