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[JP]OpenAlex Academic Paper Search

学術文献

OpenAlexのオープンAPIを利用し、キーワードで学術論文を一括検索・収集するテンプレートです。タイトル・著者・概要・被引用数・発表年・掲載誌・DOI・PDFリンク・研究分野など、論文メタデータをまとめて取得します。

モバイル端末ではテンプレートの詳細表示のみ対応しています。設定や利用はコンピューターで行ってください。

📌 OpenAlex 学術論文検索で何が収集できますか？

このテンプレートは、OpenAlex のオープン API を利用して、キーワードから学術論文の情報（タイトル・著者・概要・記事URL など）を収集します。データは OpenAlex（Allen Institute が運営する、2.4億件以上の学術文献を収録するオープンな学術データベース）から取得します。

💰 料金

このテンプレートは現在、1行あたりの課金はありません。

📦 出力

OpenAlex 学術論文検索は以下のフィールドを返します：

  • タイトル
  • 著者
  • 概要
  • 記事URL
  • DOI
  • 被引用数
  • 参考文献数
  • 発表年
  • 掲載誌
  • 種別
  • PDFリンク
  • 研究分野

データ例：

json

{
  "タイトル": "Deep Residual Learning for Image Recognition",
  "著者": "Kaiming He; Xiangyu Zhang; Shaoqing Ren; Jian Sun",
  "概要": "Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks…",
  "記事URL": "https://openalex.org/W2194775991",
  "DOI": "https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.90",
  "被引用数": "210000",
  "参考文献数": "34",
  "発表年": "2016",
  "掲載誌": "IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
  "種別": "article",
  "PDFリンク": "https://arxiv.org/pdf/1512.03385",
  "研究分野": "Computer Vision; Deep Learning"
}

🎯 ユースケース

  • タイトル・著者・発表年・掲載誌・URL を含む論文データセットを構築。
  • 特定のテーマや分野の研究動向を継続的にモニタリング。
  • 検索やカテゴリ間で発表パターンを比較。
  • 研究や後続分析のための構造化データを書き出し。

🐙 Octoparse を選ぶ理由

  • すぐ使える OpenAlex ワークフロー：キーワードを入力（1回あたり最大5000件）して実行するだけで、各論文の構造化データが返ります。
  • 役立つ結果：タイトル・著者・概要・DOI・被引用数などのフィールドが比較・モニタリング・再利用に対応。
  • 代理・認証不要：CC0 のオープン API を直接利用し、レート制限も緩やかで安定。
  • 書き出し・再利用：CSV・Excel・JSON・データベース・クラウドに書き出し、Octoparse API で連携可能。

入力と出力

入力

{
  "keywords": [
    "keyword1",
    "keyword2"
  ],
  "number_of_papers_per_keyword": "1",
  "email": "name@example.com"
}

出力

[
  {
    "DOI": "https://doi.org/10.5860/choice.33-1577",
    "PDF_URL": "https://doi.org/10.5281/zenodo.11381885",
    "タイトル": "Artificial intelligence: a modern approach",
    "参考文献数": "0",
    "学科": "Cognitive Computing and Networks; Advanced Research in Systems and Signal Processing",
    "採集日時": "2026-09-10 11:56:29",
    "掲載誌": "Choice Reviews Online",
    "検索キーワード": "artificial intelligence",
    "概要": "The long-anticipated revision of this #1 selling book offers the most comprehensive, state of the art introduction to the theory and practice of artificial intelligence for modern applications. Intelligent Agents. Solving Problems by Searching. Informed Search Methods. Game Playing. Agents that Reason Logically. First-order Logic. Building a Knowledge Base. Inference in First-Order Logic. Logical Reasoning Systems. Practical Planning. Planning and Acting. Uncertainty. Probabilistic Reasoning Systems. Making Simple Decisions. Making Complex Decisions. Learning from Observations. Learning with Neural Networks. Reinforcement Learning. Knowledge in Learning. Agents that Communicate. Practical Communication in English. Perception. Robotics. For computer professionals, linguists, and cognitive scientists interested in artificial intelligence.",
    "発表年": "1995",
    "種別": "book-review",
    "著者": "Dr. Anil Kumar; Sivasubramanian Balasubramanian; Dr. Haewon Byeon; Prof. Ganesh Vasudeo Manerkar",
    "被引用数": "22259",
    "記事URL": "https://openalex.org/W2122410182"
  }
]

スケジュール実行、データ書き出し、Octoparse OpenAPI／AgentTools API での再利用が可能です。スケジュールや API 利用には有料プランが必要な場合があります。

📝 入力

  • キーワード（1回あたり最大5000件）（必須）：1行に1件で入力。
  • 取得件数（任意）：キーワードごとの最大取得件数（論文数）。未入力は100件。
  • メールアドレス （任意）：入力すると OpenAlex の polite pool に入り、収集速度が約10倍・安定化。認証・登録は不要で即時有効。

🚀 使い方

  1. テンプレートを開き「試す／開始」を選択。
  2. 上記の入力項目を入力。
  3. タスクを実行。
  4. 出力行を確認し、書き出し・処理。

⚠️ 制限事項

  • 概要・DOI・PDFリンク・研究分野などは、元データに存在しない場合は空欄になります。
  • 一般的すぎるキーワード（例：「it」などの語）は検索語として無効になり結果が返らない場合があります。具体的なキーワードの利用を推奨します。

💡 ヒント

  • まず1〜数件で試し、返る行を確認してから件数を増やしてください。
  • できるだけ具体的なキーワードを使うと、無関係・重複レコードを減らせます。
  • 記事URL または DOI を重複排除のキーとして利用できます。

❓ FAQ

Q: 詳細ページのデータも収集しますか？

A: いいえ。出力に記載の検索結果フィールドを収集します。より深いデータが必要な場合は詳細ページ用テンプレートをご利用ください。

Q: スケジュール実行や書き出しはできますか？

A: はい。スケジュール実行・書き出しに対応しています。スケジュールには有料プランが必要な場合があります。

Q: 料金はいくらですか？

A: 現在無料で、1行あたりの課金はありません。Octoparse のプランやリソース制限は適用される場合があります。