近年，オープンサイエンスが世界規模で推進され，データセットやコードなどの研究成果の公開促進に加えて，そのアクセス性が重要視されている．アクセス性を高めるための要素の1つとして，研究成果間で関連付けることが挙げられる．そこで本論文では，研究成果の一種であるデータセットを対象に，それらの間の関連性を推定することの実現性を検証する．データセットに付与されたメタデータを用いてBERTベースのモデルによって関連性を推定する手法を実装し，実験により推定性能を評価した．

近年，オープンサイエンスが世界規模で推進され[1,2]，研究成果の公開が推奨されている．研究成果としては，論文のほか，研究の過程で作成されたデータセットやコードなどが挙げられる．ただし，研究活動の加速化のためには，研究成果の公開だけでなく，そのアクセス性も重要となる．研究成果へのアクセス性を高めるための要素として，研究成果間で適切に関連付けられていることが挙げられる．また，研究成果間の関連性には，いくつかのタイプを想定することができる．例えば，研究成果が産み出された背景が共通している場合や，研究成果の利用用途が共通している場合などがある．タイプごとに関連性を獲得できれば，図1に示すような，研究成果への的確なアクセスの促進に貢献できる．そこで本論文では，研究成果の一種であるデータセットを対象に，それらの間の関連性を推定することの実現可能性を検証する．データセット間の関連性の推定をタイプごとに実施し，それぞれの推定可能性を検証する．関連性の推定手法を実装し，その性能を実験によって評価した．本手法では，データセットのメタデータを入力として，BERT[3]ベースRelevantDatasetABackgroundMethodologyBCIwillusedatasetA.ArethereanydatasetsthatshareabackgroundwithdatasetA?Yes,thereisdatasetB.OK.IwillusedatasetBaswell.のモデルによって，関連性の有無を推定する．実験の結果，本手法によって，一定の水準でその推定が可能であることを確認した．本論文の構成は以下の通りである．2章では，研究成果間の関連性について述べる．3章では，データセット間の関連性の推定手法について説明し，4章では，その性能を実験によって評価する．最後に，5章で本論文をまとめる．