openalex-paper-search

学術論文検索（OpenAlex）

OpenAlex API を使って 2 億 4,000 万件以上の学術成果を検索できます。完全無料で、API キーも SDK も不要です。URL を組み立てて curl または bash を使うだけです。

ドキュメント全文： https://docs.openalex.org

クイックスタート

OpenAlex は REST API です。URL を組み立てて curl で取得することでクエリを実行します。すべての応答は JSON です。

# Search for papers about "transformer architecture"
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=transformer+architecture&per_page=5&[email protected]" | python3 -m json.tool

重要： すべてのリクエストに [email protected]（または有効なメールアドレス）を必ず含めてください。含めない場合は、1 秒あたり 1 件のリクエストに制限されます。含めると、1 秒あたり 10 件のリクエストを実行できます（「ポライトプール」）。

基本概念

エンティティ

OpenAlex には次のエンティティタイプがあります（すべてクエリ可能です）。

エンティティ	エンドポイント	件数	説明
Works	/works	2 億 4,000 万件以上	論文、記事、書籍、データセット、学位論文
Authors	/authors	9,000 万件以上	著作物を作成する人々
Sources	/sources	25 万件以上	学術誌、リポジトリ、学会
Institutions	/institutions	11 万件以上	大学、研究機関
Topics	/topics	4,000 件以上	研究トピック（階層型）

Work オブジェクト -- 主なフィールド

Work を取得する際に、特に役立つフィールドは次のとおりです。

id                        OpenAlex ID (e.g., "https://openalex.org/W2741809807")
doi                       DOI URL
title / display_name      Paper title
publication_year          Year published
publication_date          Full date (YYYY-MM-DD)
cited_by_count            Number of incoming citations
fwci                      Field-Weighted Citation Impact (normalized)
type                      article, preprint, review, book, dataset, etc.
language                  ISO 639-1 code (e.g., "en")
is_retracted              Boolean
open_access.is_oa         Boolean -- is it freely accessible?
open_access.oa_url        Direct URL to free version
authorships               List of authors with names, institutions, ORCIDs
abstract_inverted_index   Abstract as inverted index (needs reconstruction)
referenced_works          List of OpenAlex IDs this work cites (outgoing)
related_works             Algorithmically related works
cited_by_api_url          API URL to get works that cite this one (incoming)
topics                    Assigned research topics with scores
keywords                  Extracted keywords with scores
primary_location          Where the work is published (journal, repo)
best_oa_location          Best open access location with PDF link

抄録の再構成

OpenAlex は法的な理由から、抄録を転置インデックスとして保存しています。プレーンテキストを取得するには、次のように再構成します。

import json, sys
# Read the abstract_inverted_index from a work object
inv_idx = work["abstract_inverted_index"]
if inv_idx:
    words = [""] * (max(max(positions) for positions in inv_idx.values()) + 1)
    for word, positions in inv_idx.items():
        for pos in positions:
            words[pos] = word
    abstract = " ".join(words)

または、python3 -c を使った bash では次のようにします。

# Pipe a work JSON into this to extract the abstract
echo "$WORK_JSON" | python3 -c "
import json,sys
w=json.load(sys.stdin)
idx=w.get('abstract_inverted_index',{})
if idx:
    words=['']*( max(max(p) for p in idx.values())+1 )
    for word,positions in idx.items():
        for pos in positions: words[pos]=word
    print(' '.join(words))
"

論文を検索する

基本的なキーワード検索

タイトル、抄録、全文を検索します。ステミングとストップワード除去を使用します。

# Simple search
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=large+language+models&[email protected]"

# With per_page limit
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=CRISPR+gene+editing&per_page=10&[email protected]"

ブール検索

大文字の AND、OR、NOT を、括弧や引用符で囲んだフレーズと組み合わせて使用します。

# Complex boolean query
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=(reinforcement+learning+AND+%22robot+control%22)+NOT+simulation&[email protected]"

# Exact phrase match (use double quotes, URL-encoded as %22)
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=%22attention+is+all+you+need%22&[email protected]"

特定のフィールドを検索する

# Title only
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=title.search:transformer&[email protected]"

# Abstract only
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=abstract.search:protein+folding&[email protected]"

# Title and abstract combined
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=title_and_abstract.search:neural+scaling+laws&[email protected]"

# Fulltext search (subset of works)
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=fulltext.search:climate+tipping+points&[email protected]"

フィルター

フィルターは最も強力な機能です。カンマ（AND）またはパイプ（OR）で組み合わせます。

特に便利なフィルター

# By publication year
?filter=publication_year:2024
?filter=publication_year:2020-2024
?filter=publication_year:>2022

# By citation count
?filter=cited_by_count:>100        # highly cited
?filter=cited_by_count:>1000       # landmark papers

# By open access
?filter=is_oa:true                 # only open access
?filter=oa_status:gold             # gold OA only

# By type
?filter=type:article               # journal articles
?filter=type:preprint              # preprints
?filter=type:review                # review articles

# By language
?filter=language:en                # English only

# Not retracted
?filter=is_retracted:false

# Has abstract
?filter=has_abstract:true

# Has downloadable PDF
?filter=has_content.pdf:true

# By author (OpenAlex ID)
?filter=author.id:A5023888391

# By institution (OpenAlex ID)
?filter=institutions.id:I27837315  # e.g., University of Michigan

# By DOI
?filter=doi:https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2

# By indexed source
?filter=indexed_in:arxiv           # arXiv papers
?filter=indexed_in:pubmed          # PubMed papers
?filter=indexed_in:crossref        # Crossref papers

フィルターを組み合わせる

# AND: comma-separated
?filter=publication_year:>2022,cited_by_count:>50,is_oa:true,type:article

# OR: pipe-separated within a filter
?filter=publication_year:2023|2024

# NOT: prefix with !
?filter=type:!preprint

# Combined example: highly-cited OA articles from 2023-2024, not preprints
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=publication_year:2023-2024,cited_by_count:>50,is_oa:true,type:!preprint&search=machine+learning&per_page=10&[email protected]"

並べ替え

# Most cited first
?sort=cited_by_count:desc

# Most recent first
?sort=publication_date:desc

# Most relevant first (only when using search)
?sort=relevance_score:desc

# Multiple sort keys
?sort=publication_year:desc,cited_by_count:desc

ページネーション

2 つのモードがあります。基本ページング（閲覧用）とカーソルページング（すべての結果の収集用）です。

# Basic paging (limited to 10,000 results)
?page=1&per_page=25
?page=2&per_page=25

# Cursor paging (unlimited, for collecting everything)
?per_page=100&cursor=*                    # first page
?per_page=100&cursor=IlsxNjk0ODc...      # next page (cursor from previous response meta)

次ページのカーソルは response.meta.next_cursor にあります。値が null になると、最後まで到達したことを示します。

フィールドの選択

必要なフィールドだけを選択して、応答サイズを削減します。

# Only get IDs, titles, citation counts, and DOIs
?select=id,display_name,cited_by_count,doi,publication_year

# Minimal metadata for scanning
?select=id,display_name,publication_year,cited_by_count,open_access

引用グラフのたどり方

論文が引用している文献を見つける（被引用文献）

# Get works cited BY a specific paper
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=cited_by:W2741809807&per_page=25&[email protected]"

その論文を引用している文献を見つける（引用文献）

# Get works that CITE a specific paper
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=cites:W2741809807&sort=cited_by_count:desc&per_page=25&[email protected]"

関連する著作物を見つける

# Get related works (algorithmic, based on shared concepts)
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=related_to:W2741809807&per_page=25&[email protected]"

引用チェーン：参考文献をたどる

1. DOI で代表的な論文を取得します
2. その referenced_works（その論文が引用している文献）を見つけます
3. その論文を引用している文献を見つけます（filter=cites:WORK_ID）
4. 引用数が最も多い論文について、この手順を繰り返します

この方法で、トピックを中心とした文献グラフを構築できます。

著者を検索する

# Search for an author
curl -s "https://api.openalex.org/authors?search=Yann+LeCun&[email protected]"

# Get an author's works (by OpenAlex author ID)
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=author.id:A5064850633&sort=cited_by_count:desc&per_page=10&[email protected]"

# Get an author by ORCID
curl -s "https://api.openalex.org/authors/orcid:[email protected]"

外部 ID で検索する

# By DOI
curl -s "https://api.openalex.org/works/doi:10.1038/[email protected]"

# By PubMed ID
curl -s "https://api.openalex.org/works/pmid:[email protected]"

# By arXiv ID (via DOI)
curl -s "https://api.openalex.org/works/doi:10.48550/[email protected]"

# Batch lookup: up to 50 IDs at once
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=doi:https://doi.org/10.1234/a|https://doi.org/10.1234/b|https://doi.org/10.1234/c&[email protected]"

オープンアクセスと PDF へのアクセス

# Find OA papers with direct PDF links
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=quantum+computing&filter=is_oa:true,has_content.pdf:true&select=id,display_name,open_access,best_oa_location&per_page=5&[email protected]"

best_oa_location.pdf_url フィールドには、利用可能な場合、PDF への直接リンクが格納されています。open_access.oa_url には、利用可能な最適な OA ランディングページまたは PDF が格納されています。

実用的なワークフロー

トピックに関する文献調査

# 1. Find the most-cited papers on a topic
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=retrieval+augmented+generation&sort=cited_by_count:desc&filter=publication_year:>2020,type:article,has_abstract:true&per_page=20&select=id,display_name,publication_year,cited_by_count,doi,authorships,abstract_inverted_index&[email protected]"

# 2. For the top papers, explore their citation graphs
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=cites:W4285719527&sort=cited_by_count:desc&per_page=10&select=id,display_name,publication_year,cited_by_count,doi&[email protected]"

# 3. Find recent papers building on this work
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=cites:W4285719527,publication_year:>2023&sort=publication_date:desc&per_page=10&[email protected]"

重要な論文・代表的な論文を見つける

# Highly cited + search term
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=attention+mechanism+neural+networks&filter=cited_by_count:>500,type:article&sort=cited_by_count:desc&per_page=10&select=id,display_name,publication_year,cited_by_count,doi&[email protected]"

最近のプレプリントを見つける

# Latest preprints on a topic
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=multimodal+large+language+models&filter=type:preprint,publication_year:2025&sort=publication_date:desc&per_page=15&[email protected]"

総説論文を見つける

# Review/survey papers on a topic
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=federated+learning&filter=type:review,cited_by_count:>20&sort=cited_by_count:desc&per_page=10&[email protected]"

著者の分析

# 1. Find the author
curl -s "https://api.openalex.org/authors?search=Geoffrey+Hinton&select=id,display_name,works_count,cited_by_count,last_known_institutions&[email protected]"

# 2. Get their most influential papers
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=author.id:A5068082743&sort=cited_by_count:desc&per_page=10&select=id,display_name,publication_year,cited_by_count,doi&[email protected]"

# 3. Get their recent work
curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=author.id:A5068082743,publication_year:>2023&sort=publication_date:desc&per_page=10&[email protected]"

結果をディスクに保存する

詳細な調査を行う際は、後で処理できるように論文データをディスクに保存します。

# Save search results as JSON
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=topic&per_page=50&[email protected]" > research/papers/topic-search.json

# Extract and save a clean summary
curl -s "https://api.openalex.org/works?search=topic&per_page=50&select=id,display_name,publication_year,cited_by_count,doi,authorships&[email protected]" | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for w in data.get('results', []):
    authors = ', '.join(a['author']['display_name'] for a in w.get('authorships', [])[:3])
    if len(w.get('authorships', [])) > 3: authors += ' et al.'
    print(f\"[{w.get('cited_by_count',0)} cites] {w['display_name']} ({w.get('publication_year','?')}) - {authors}\")
    if w.get('doi'): print(f\"  DOI: {w['doi']}\")
    print()
" > research/papers/topic-summary.txt

詳細な調査では、個々の論文のメタデータを sources-index.md に、生データを sources/ に保存します。

# Save a paper's full metadata
curl -s "https://api.openalex.org/works/[email protected]" > research/sources/001-paper-title.json

レート制限

プール	レート	利用方法
通常	1 req/sec	メールアドレスを指定しない
ポライト	10 req/sec	リクエストに [email protected] を追加する
プレミアム	さらに高い	api_key パラメーターで有料 API キーを指定する

必ずポライトプールを使用してください。 すべてのリクエストに &[email protected] を追加します。

ヒント

• select を積極的に使用して、レスポンスのサイズを削減し、リクエストを高速化します
• 多くの結果を取得する場合は、リクエスト数を最小限に抑えるため、per_page=100（最大値）を使用します
• 10,000 件を超える結果が必要な場合は、カーソルページング（cursor=*）を使用します
• OR 構文で DOI の検索をまとめて実行します：filter=doi:DOI1|DOI2|DOI3（最大 50 件）
• 逆引きインデックスを使ってアブストラクトを再構築します。省略しないでください。アブストラクトは非常に有用です
• 引用のつながりをたどって、先駆的な研究や最近の動向を見つけます
• アブストラクトが必要な場合は、has_abstract:true でフィルターします（すべての論文にアブストラクトがあるわけではありません）
• 特定のリポジトリを対象にするには、indexed_in:arxiv または indexed_in:pubmed でフィルターします
• 影響力の大きい論文を優先して見つけるには、cited_by_count:desc で並べ替えます
• 精度の高い結果を得るには、検索とフィルターを組み合わせます。検索で関連性を、フィルターで精度を高めます