東北大学は、学内外に散在する研究者の情報を自動的・効率的に集積し、必要なときに必要な情報を可視化できる“次世代型研究者データベース”を開発した。
システム基盤はアマゾンウェブサービス（AWS）が提供するクラウドサービスを用いたデータレイクで、学外の論文情報データベースのデータをはじめ、学内に蓄積された人事・研究費・教育実績等の様々なデータをデータレイクに集約することで、研究者や評価担当者が必要なときに必要なフォーマットで情報を取り出すことができる。分析結果はビジネスインテリジェンス（BI）ツールで可視化でき、多面的でエビデンスベースな研究・教育業績評価の自動化・効率化を支援する。
従来、国内の研究者データベース（researchmapやKAKEN）や海外の論文情報データベース（ScopusやWeb of Science）、内閣府エビデンスシステム（e-CSTI）などにより、論文数や被引用数、科研費獲得額や寄付金額といった研究者の画一的指標は比較的容易に集積・分析が可能だった。一方で、大学には秘匿性がある企業との共同研究や、学生指導、管理運営業務など、外部データベースに集積しにくい教育・研究活動も存在しており、これらは研究者自身が研究時間を割いて学内のデータベースに入力するほかない。入力されたデータは研究者によって量や質にも差が生じ、エビデンスベースの評価・分析が難しい要因となっていたほか、多面的な評価に迅速に適用することができずにいた。
今回のシステム開発により、外部データベースでは集積ができない企業との共同研究費、論文指導実績、講義担当数、留学生受け入れ実績、管理運営実績なども自動的に集積され、より多面的でエビデンスベースな評価・分析・可視化を瞬時に可能とした。東北大学は“世界と伍する研究大学”を目指し2023年4月からデータベースの本格稼働を開始するとしており、国際的プレゼンスの向上、若手研究者の登用、多様性と包摂性の促進、産学連携推進など大学を取り巻く様々な課題解決の一助として運用していくという。
参考：【東北大学】クラウドを活用した次世代型研究者データベースを構築 -AWS上のデータレイクでエビデンスベースの業績評価を効率化 -（PDF）
