データベース検索時にユーザーが適切な研究分野や検索に効果的なキーワードを知らない場合，必要な情報を見つけることは困難である．本研究では形態素解析とtf-idf値を用いて各研究分野内で特徴的な単語を収集し，word2vecを用いて単語の意味や類似度を数値的に表す．これにより，学術研究データベースに掲載されている研究記事の検索において，検索ワードが具体的な名称でなくとも利用者の要求する研究記事をより柔軟に提示可能な検索機構を提案する．

近年，研究課題や研究事例のデータベースが数多く存在する．それらは先行研究や最新研究の動向を知るために利用できるが，掲載されているデータ量が多くなるほど,検索ワードそのものを含んでいる意図しない情報も検索してしまい，利用者が望む情報を検索するためにはさらに絞り込むことが必要になってくる[5]．研究事例や論文検索のためのデータベースを利用する際には，研究分野や研究内容に関するキーワードなどを用いることが一般的である．必要な情報にたどり着くためには検索キーワドを探す労力や時間的コストがかかってしまう[6]．利用者が検索キーワドを入力する際の単語や文を分析し,利用者が所望していると推測される情報を提示するための情報検索支援サービスが求められている．本研究は検索の際に最適な探索ワードを入力しなくとも，利用者が入力した文章や単語を分析と専門分野において詳細な分類を選択することでより専門的な情報を取得可能にすることを目的としている．提案する機能は，利用者の未知の智を補完することで既存のデータベースから適切なデータを獲得することが可能になる．また，文章クラスタリングの技法を用いて，研究データベース内の類似する内容の研究を自動的にグループ化することで，これまでの研究手法やそれらの研究成果を時系列にピンポイントに獲得することが容易になり，新たな課題の発見や問題解決への効果的なアプローチを効率的に獲得が可能になる．本研究では，日本国内の研究者や研究課題のデータベースサイトである「日本の研究.com」1に掲載されている研究関連記事の検索において，検索キーワド補完と研究分野においての小分類のクラスタリングを用いて，利用者が所望する研究記事をより柔軟に提示可能な検索機能の提案と実装を行う．