DEIM Forum 2017 F5-2

大学における部局横断型共同研究の活発さを把握する指標の検討
荒木 将貴†

桂井麻里衣††

大向一輝†††

武田 英明†††† 同志社大学大学院理工学研究科 〒 610–0394 京田辺市多々羅都谷 1–3†† 同志社大学理工学部 〒 610–0394 京田辺市多々羅都谷 1–3††† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2–1–2
E-mail: †{araki,katsurai}@mm.doshisha.ac.jp, ††{i2k,takeda}@nii.ac.jp
あらまし

大学運営の戦略決定において IR (Institutional Research) の重要性が高まっている．しかしながら，組織

内の異分野連携構造を反映した動向把握方法は確立していない．そこで本稿では，組織の構成要素である部局に着目し，部局横断型共同研究の活発さの分析に利用できる指標を検討する．まず、共同研究課題数などの基本的な統計量，共同研究関係のネットワーク指標，多様性指標を比較する．次に，既存の研究課題の学際性分析フレームワークを部
局横断型共同研究の活発さの分析へ転用する方法を提案する．最後に，12 大学を対象として科学研究費助成事業の研究課題集合を用いた実験を行い、既存指標の問題点と学際性フレームワークの転用の有効性を示す．
キーワード 組織研究，異分野共同研究，ネットワーク分析，研究成果データベース

1.

具体的な研究力強化方策として，大規模な共同研究，とりわ

はじめにけ異分野の知識の融合に基づく学際研究が推進されている [4]．

組織を対象にデータを収集・分析し，組織の意思決定や財務

また，研究活動の学際性を評価するために，学術論文からの多計画，戦略計画を策定する活動を Institutional Research (IR)様性指標の算出と分析が行われている [5–7]．こうした取り組と呼ぶ．大学組織における IR の導入や，大学での従来の活動

みは研究活動が学際的であるか否かの分析にとどまっており，を IR と捉え直す動きはアメリカで始まり，近年日本において組織内での異分野融合の程度や学際研究を生み出す組織構造にも注目されている [1]．また，大学等の研究機関において戦略的関する分析は行われていない．

な研究活動計画を策定する専門職として University Reserach

そこで本稿では，大学内の異分野連携状況を反映した研究動Administrator (URA) がある．これは IR 同様アメリカで発展向を把握するために，類似の専門分野を持つ研究者の人為的なした概念であり，日本でも平成 23 年度から文部科学省によっ集合である部局に着目する．そして，異なる部局に所属する研て「リサーチ・アドミニストレーターを育成・確保するシステ

究者間で行われる共同研究（以下，部局横断型共同研究）の活ムの整備」（注 1） 事業が実施され，URA の導入が始まった．IR

発さを把握する指標を検討する．指標の選出にあたっては，簡および URA が日本国内において注目される背景として，研究便な統計量やネットワーク分析における指標，既存の多様性指活動の国際競争力向上を大学組織における研究マネジメント改標を算出し，それぞれの傾向を分析する．さらに，既存の学際革によって成し遂げようという動きがある．これは，平成 25

性分析のフレームワーク [5] を部局横断の活発さの分析に転用（注 2）

年度から文部科学省「研究大学強化促進事業」が開始されたことにも現れている．

する．
本稿の構成は以下のとおりである．2 章では，本研究の関連

研究力強化に取り組むには，研究力を客観的に評価できる指研究である学際性の分析手法について紹介する．3 章では，本標を抽出・分析することが必要不可欠である．また大学の IR研究で用いるデータセットの構築方法と詳細について述べる．

においても，分析対象のデータを収集するだけでなく，ベンチ

4 章では，基本的な統計量とネットワーク指標を算出し，既存

マーキングや戦略決定に必要な重要業績評価指標や重要活動指指標が部局横断型共同研究の活発さを表すかを考察する．5 章

標を選択・算出することが求められる．研究活動を評価する既では，分野を部局に置き換える形で学際性分析に用いられる多存の指標には，研究大学強化促進事業におけるヒアリング対象様性指標をデータセットに適用する．その後，学際性分析のフ

機関選定のために用いられた，競争的資金の獲得状況，論文数

レームワークが部局横断型共同研究の活発さの把握に利用できにおける被引用上位 10%論文数の割合，論文数における国際共るか検討する．最後に 6 章では本研究のまとめと今後の課題を

著論文の割合，産学連携の状況などがある [2]．一方で，論文述べる．

数などの指標は，大学による違いに比べ分野による違いの影響が大きくなることから大学間の比較に適さないという指摘もある [3]．

2.

関連研究

異分野連携の例として学際研究がある．学際研究とは，1 つの成果のために 2 つ以上の専門分野を利用し，アイディアや方（注 1）：http://www.mext.go.jp/a_menu/jinzai/ura/（注 2）：http://www.mext.go.jp/a_menu/kagaku/sokushinhi/

法の統合を行うこととされている [8]．新たな学問分野を構築
し大きなインパクトをもたらす可能性を秘めた学際研究を推進するため，国内でも様々な政策的努力がなされている [4]．
また，現状の学際研究の特徴を分析した例が報告されている [5–7, 9]．文献 [9] では，アメリカ国立科学財団の研究助成情

表1
大学

データセットの 12 大学の情報．
研究者数 部局数

部局人数の平均 研究課題数

共同研究課題数（異部局間/全体）

東京大学

4753

71

104.01

11692

875/2800

京都大学

3641

70

77.43

9525

643/2484

大阪大学

3426

59

86.69

8279

477/2361

みが報告されている．文献 [5] では，論文の学際性分析フレーム

東北大学

3218

61

84.90

7998

798/2389

ワークを提案し，学際性が高いとされるバイオナノサイエンス

九州大学

2586

65

64.32

6067

705/1701

分野の論文における小規模な実験を行っている．このフレーム

慶應義塾大学1795

32

102.163696

151/ 772

早稲田大学

1442

47

46.45

2895

191/ 484

ワークは，研究の学際性評価に分野の多様性指標（Diversity）

日本大学

1355

25

100.442189

75/ 505

立命館大学

825

30

38.30

1713

138/ 305報に含まれるテキストを利用して，学際研究の特徴を捉える試と分野間の結合度を表すネットワーク指標（Coherence）を用

順天堂大学

585

5

219.601008

20/ 285

いて二次元座標上に分析対象の論文をプロットし，座標上での総合研究大学院大学

966

20

54.50

2791

95/ 528

論文間の相対位置によって各論文の学際性を評価するものであ

同志社大学

438

26

22.58

935

41/ 138

る．文献 [6] では，文部科学省の世界トップレベル研究拠点プ
ログラムによって採択された 6 つの拠点に対し，学際性に関す

著者らの所属である総合研究大学院大学（総研大）および同志

る様々な指標の算出や，文献 [5] のフレームワークの適用によっ社大学をデータセットへ加え，合計 12 大学を対象機関とした．

て，学際研究の面からの拠点の比較・分析が行われている．文

データセットの構築には，まず研究者リゾルバー（注 4） でそれぞ

献 [7] では，生物学で用いられている多様性指標が分野の多様れの大学名をクエリとして大学所属の研究者を検索し，研究者

性指標である Diversity を一般化したものだと指摘し，この一の科研費研究者番号および部局名を取得して研究者リストとし般化した指標を文献 [5] と同様のデータセットに対して適用すた．ただし総研大の研究者は，所属が研究所に分散してしまいることで，生物多様性指標が論文の学際性分析で利用できるか「総合研究大学院大学」のクエリで取得できないため，直接総について議論している．

研大より 2015 年度の研究者リストを入手した．研究者リゾル

いずれの取り組みも，比較的学際性が高いと考えられる研究

バーで得られる所属は，KAKEN における最新の報告書に記載に対象を限っている点が課題といえる．また，研究成果は研究された所属を利用しているため，現在も同じ所属とは限らない．

成果を生む組織の構造に影響されると考えられるが，組織構造

所属が変わった研究者を極力除外するために，研究者自身が自を含めた分析は行われていない．本稿では，組織を構成する部

分の研究情報を登録できるウェブサイト researchmap（注 5） を利局の情報と文献 [5] の学際性分析フレームワークを組み合わせ用した．具体的には，研究者リゾルバーと researchmap の所属

ることで，部局横断型共同研究の活発さの把握に取り組む．

が異なる研究者のうち，researchmap の更新日が研究者リゾル3.

データセットバーの所属更新年より新しければ，研究者リストより除外した．
その後，研究者リストの研究者番号をクエリとして KAKEN

組織の部局横断型共同研究を分析するために，科学研究費助より各研究者の研究課題情報を取得した．取得した研究課題の成事業データベース KAKEN （注 3） を用いる．KAKEN は，文うち，2006〜2015 年の十年間に行われたものを本研究の分析

部科学省および日本学術振興会が交付する科学研究費助成事業対象とした．

により行われた研究課題のデータを，国立情報学研究所の協力

部局横断型共同研究を分析するためには，正確な部局情報がによって公開しているデータベースである．科研費は，人文・必要となる．しかし，KAKEN 上の所属に記載される部局の粒社会科学から自然科学の基礎から応用までの全分野における研度は統一されていない．したがって，部局情報が学部・研究科

究より採択される，政府系の最大規模の競争的資金である．し単位になるようヒューリスティックを導入し正規化した．そしたがって，KAKEN を用いることは本研究で目的とする部局横て，所属に職位が記載されている者や所属を持たない者，所属

断型共同研究の分析に適当だといえる．

人数 1 名のみの部局に所属する者をデータセットから除外した．

KAKEN 上の研究者には，科研費研究者番号が一意に割り当てられており，研究者が携わった研究課題が紐付けられている．
研究課題は研究課題番号によって一意に識別され，研究代表者

以上により構築したデータセットの詳細を表 1 に示す．

4.

統計量とネットワーク指標の比較および研究分担者，研究課題名，研究期間，研究キーワードな

本章では，データセットの各大学に対して共同研究関係の基どの情報が研究課題とともに登録されている．また，研究課題

本的な統計量とネットワーク指標を算出し，これらの指標にには年ごとの研究実績報告書の提出が義務付けられており，最よって部局横断型共同研究の活発さが把握できるか検討する．

新の報告文が研究概要として登録される．

4. 1

ネットワーク指標

対象とする大学組織には，積極的に科研費を申請し十分な研究者をノード，共同研究関係をエッジとする共同研究ネッ

データが得られると考えられる，平成 28 年度科学研究費助成

トワークを，文献 [10] と同様の手法で大学ごとに構築する．こ事業の配分において採択件数上位の国立大学および私立大学のネットワークが密であるほど組織全体で共同研究は活発だとの各 5 大学計 10 大学を選んだ．また，考察が容易になるよう（注 4）：http://rns.nii.ac.jp/（注 3）：https://kaken.nii.ac.jp/（注 5）：http://researchmap.jp/

表2

12 大学の統計量およびネットワーク指標の一覧．大学の並びはノード数の降順．数値は小数第 3 位まで表示している．数値の背景色は，行ごとに標準化した値に比例して着色しており，高ければ赤色，低ければ青色が濃くなる．



           
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           
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


いえる．本稿では，ネットワーク全体を評価できる代表的な 4

AverageClusteringCoeﬃcient =つのネットワーク指標を以下のように算出する．
ネットワーク密度（density）：エッジ数を全ノード間のペア数で除した値であり，次式で算出される．

2m
Density =，n(n − 1)

1 ∑
cu ，
n u∈V

(3)

ただし，V は全ノード集合，T (u) はノード u を含むトライア
ングルの数，deg(u) は u の次数，v, w は u に隣接するノード，(1)ŵuv は u, v 間のエッジ重みをネットワークの重みの最大値で割ったものを表す．本稿でのエッジ重みには共同研究回数 x を

ただし，n はノード数，m はエッジ数を表す．

用いる．

推移性（transitivity, global clustering coeﬃcient）：ト

平均経路長（average shortest path length）：平均経路長

ライアド（３つのノード間に２つ以上のエッジがあるもの）のは，全ノード間の最短距離の平均値である．これは他の３つのうち，トライアングル（３つのノード間全てにエッジがあるも指標とは異なり，値が大きいほどネットワークが拡散しているの）である割合で，次式で定義される．

ことを表す．

Transitivity = 3#triangles．
#triads(2)

平均クラスタ係数（average clustering coeﬃcient, local

clustering coeﬃcient）：クラスタ係数とは，あるノード uに隣接するノード集合でのネットワーク密度である．そして，クラスタ係数 cu を全ノードに対して算出し，平均したものが平均クラスタ係数である．



cu =



2T (u)，
deg(u)(deg(u)−1)1deg(u)(deg(u)−1))∑

AverageShortestPathLength =∑d(u, v)
，
n(n
− 1)
u,v∈V

(4)

ただし，d(u, v) は u, v 間の最短距離を表す．また，距離は経由するエッジ数などで定義できる．連結でないネットワークに対しては，連結なサブグラフごとに平均経路長を算出し，それらの平均を用いる．
これらのネットワーク指標では，研究の活発さを共同研究の(no weight)
1/3， (weighted)v,w (ŵuv ŵuw ŵvw )構造から分析することができる．しかし，ノードに紐付いた部
局情報を考慮しないため，部局横断に関して直接評価できないと考えられる．

算出結果

4. 2

与えることは好ましくない．また，部局横断型共同研究の量を基本的な統計量およびネットワーク指標を 12 大学に対して算評価するだけでは，特定の部局間における共同研究の集中を出した結果を表 2 に示す．ノード数，研究者数や部局数といっ考慮できず，部局横断の多様性を評価できない．したがって，た組織の規模を表す量と，研究課題数などの研究規模を表す量

Diverity は Shannon Entropy を参考に，部局間の共同研究のは基本的に比例している．一方，研究者一人あたりの研究課題

分布が均一であること，そして部局横断型共同研究が研究内容

数は総研大が特に人数規模の順位より高いなど，大学によっての類似度が低い部局間で行われていることを評価できる指標を研究活動の特徴が異なることがわかる．

新たに提案する．

ネットワーク指標は，統計量とは逆に私立大学が高い値を示

提案する指標は，正規化エントロピーをもとに定義する．ましている．特に，推移性と孤立ノードを除外して算出したネッず，部局横断型共同研究数に関する正規化エントロピーは次式

トワーク密度では同志社大学が最も高い．これは，ネットワー

で表される．

∑

ク指標がノード数の影響を大きく受け，ノード数の異なるネットワーク間での意味のある比較を困難にしていることが示唆さ

NormalizedEntropy = −れる．

i,j pij log pij

log∑i,j S(pij )

，

Nij
，
N

0 (x = 0)
S(x) =，
1 (otherwise)pij =部局横断型共同研究の活発さは，「部局横断型共同研究課題数/
共同研究課題数」や「研究者あたりの部局横断型共同研究数」に現れると予想できる．しかし，大学ごとの部局数の違い，部
局横断共同研究が特定の 2 部局のみで行われているのか様々な(5)部局で行われているかの違いを考慮することができない．これ

ここで，i, j はある組織における二つの部局，N は全部局間のらのことから，基本的な統計量やネットワーク指標のみによっ

共同研究数，Nij は部局 i, j 間の共同研究数を表す．提案する指て部局横断型共同研究の活発さを分析することは困難だと考え

標では，さらに部局間の研究内容の違いによって重み付けする．
∑
1 i,j dij pij log pij∑
ModifiedEntropy = −(6)
C log i,j S(pij )

られる．

5.

多様性指標と学際性分析フレームワークに基づく組織横断型共同研究の分析

ここで，di,j は部局 i, j 間の研究内容に基づく距離を表す．C

本章では，文献 [5] の学際性分析フレームワークが組織横断

は重み付きエントロピーの正規化係数を表すが，dij は単一組型共同研究の分析に応用可能か議論し，多様性指標を参考に組織内で比較するための重みではなく組織間で比較可能としなけ

織横断型共同研究を評価する指標を提案する．そして，データればならない．よって，C = 1 とし組織内での重みの正規化はセットを用いた実験により手法の有効性を評価する．

行わない．

5. 1

文献 [5] の応用可能性の議論

部局間の研究内容に基づく距離は，KAKEN の研究課題ごと

文献 [5] では，分野の多様性指標（Diversity）と分野間の結に登録されている研究課題名，研究キーワード，研究成果報告

合度を表すネットワーク指標（Coherence）の 2 軸を用いて研文のテキスト情報を用いて算出する．まず，テキスト情報と確究の学際性を分析する．この手法を部局横断型共同研究の活率的トピックモデル [12] を用いて研究者特徴ベクトルの算出を発さ分析に用いるために，Diveristy と Coherence となる指標行う [13]．ただし，部局横断型共同研究課題は除外して算出すを選択する．Coherence には従来，4 章で述べたネットワーク

ることで，部局ごとの特徴が得られるようにする．したがって，指標が用いられていた．しかし，ノード数の影響が大きい指標

部局横断型共同研究のみを行っていた研究者は除外され，そのは本研究の目的に合わない．また，ネットワーク指標のみでは

結果研究者が一人以下になった部局も今後の計算から除外されノードのラベルを考慮できず，共同研究が部局横断であるか否る．次に，部局特徴ベクトルを部局に所属する研究者の特徴ベかを考慮できない．したがって，Coherence に共同研究の活発

クトルを平均によって算出する．そして，部局特徴ベクトル間

さと部局横断型共同研究の多さを表す 2 つの指標を用いることのコサイン距離を部局間の研究内容の違いとして定義する．

で，一軸では不足する情報を補う．具体的には，図 2 に示した「次数平均」（以下，平均次数）と「部局横断型共同研究数/

共同研究数」（以下，部局横断型共同研究割合）を採用する．
分 野 の 多 様 性 を 表 す Diversity に は ，Shannon Entropy，

以上より，本研究の分析フレームワークで用いる指標は次の3 つとなる．
i) 平均次数ii) 部局横断型共同研究割合

Simpson Diversity，Rao-Stirling Index が提案されている [5]．

iii) 重み付けされた正規化エントロピー

これらのうち最も複雑な多様性指標 Rao-Stirling Index は，指標の大小が意味することを表 3 にまとめる．

分野の数（Variety），分野の分布（Balance），分野間の違い

5. 2

学際性分析フレームワークの転用（Disparity）の 3 要素で多様性を表す [11]．多様性指標を部局

学際性分析フレームワークでのプロットによる分析を参考に，横断型共同研究の多様さの評価に用いるには，「分野」を「部3 つの指標によるプロットを行った．データセットの 12 大学を

局横断の共同研究」と置き換えて算出することが考えられる．

プロットした結果を図 1 に示す．ただし，12 大学を相対的にしかし，研究活動の指標ではない部局数が評価に大きな影響を評価するため，それぞれの値から平均を引き，標準偏差で割る













0RGLILHG(QWURS\

0RGLILHG(QWURS\























          
(a) 平均次数–Modified Entropy．



          
(b) 部局横断型共同研究割合–Modified Entropy．













          
(c) 部局横断型共同研究割合–平均次数．

図1

平均次数，部局横断型共同研究割合，重み付けされた正規化エントロピーによる 12 大学のプロット．いずれの軸も標準化後の値を示す．

表3

指標の大小の意味．なおここでの共同研究とは，過去 10が活発だが特定部局間での共同研究が多い傾向があり，私立大年間の科研費採択課題における組織内の分担関係のみを学にはその逆の傾向があると考えられる．総研大は Modified

指すことに注意されたい．

Entropy の値が特に低く，図 1(a)(b) の両方で他大学とは離れ

平均次数

小

部局横断型共同重み付けされた正規化エントた位置にある．これは総研大がいくつかの研究所からなり，多

研究割合

ロピー

くの研究所は互いに地理的に離れているため共同研究を行う際

組織内の共部局横断の取り部局横断の共同研究が一部のの障害になっていると考えられる．立命館大学はいずれの指標

同研究が活

組みが少ない．

部局間のみで行われている．

においても最も高い値を示した．部局横断型共同研究において組織内の共部局横断の取り部局横断の共同研究が様々な同研究が活組みが多い．

部局間で均一に行われている．

発でない．
大

発である．

は，12 大学のうち立命館大学が最も活発であると考えられる．
一方で，立命館大学は部局あたりの研究者数が他大学に比べ少ないという特徴がある．大学ごとに部局の制定基準は異なる
ため，部局の粒度は指標に影響を与える可能性があり，精査す

ことで標準化した．図 1 よりいずれの軸においても相関が見られないため，独立した 3 つの軸を設定できたといえる．図 1(a)では立命館大学を除いた私立大学が第 2 象限，国立大学が第 4象限に近く分布している．このことから，国立大学は共同研究る必要があると考えられる．以上の結果から，学際性分析のフレームワークから導出した提案手法は，大学における部局横断型共同研究の活発さを部局の特徴を捉えて分析できるといえる．

6.

まとめと今後の課題

本研究では，部局横断型共同研究の活発さを把握するための指標を基本的な統計量，ネットワーク指標，多様性指標から検討した．平成 28 年度科研費採択件数の上位組織を国立大学と私立大学から 5 大学ずつ選択し，著者らの所属大学を加えた12 大学を対象に，KAKEN の研究課題を用いて指標を算出した．算出結果から単一の既存指標では部局横断型共同研究の活発さを評価することは困難であることが明らかになった．分野
間の結合度を表す Coherence，分野の多様性を表す Diversityの二軸から学際性を分析するフレームワークによる，部局横断型共同研究の分析可能性を検討した．Coherence に相当するものとして共同研究の活発さと部局横断型共同研究の多さを表す

2 つの指標を選択し，Diverity には多様性指標を参考にエント
ロピーによる部局横断型共同研究の多様性を表す指標を提案した．これら 3 つの指標を用いて各大学をプロットし，部局横断型共同研究の活発さを分析した．
本研究では 12 大学のみを対象としたため，国内の大学一般の傾向を反映した分析は行えなかった．対象とする組織を増やせば，クラスタリング等によって組織を類型化し分析できると考えられる．本手法の実用性に関しては，URA 等の組織研究の専門家による評価も必要である．また，本研究は大学組織のみを対象に評価したが，今後は研究者，部局，大学それぞれのレベルでの部局横断型共同研究の活発さの統一的な評価も検討
する．

文

献

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