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OpenAlex を使った関連研究の調査

その場しのぎのウェブ検索ではなく、OpenAlex の引用グラフを通じて関連研究をたどります。

ツール

OpenAlex API にクエリを送ります。約 2 億 5,000 万件の研究成果と完全な引用グラフを収録したオープンインデックスで、HTTP のみで利用できます。 Curl でアクセスし、JSON を解析します。インストールは不要です。 ベース URL：https://api.openalex.org。

各呼び出しに &api_key=$OPENALEX_API_KEY を追加します。この変数が設定されていない場合は、パラメーターを省略します。 クエリ語を URL エンコードします（スペースは +）。

per_page の上限は 100 です。通常のページ送りでは、結果は 10,000 件で打ち切られます。

候補を探す

すべてのフィールドを対象に幅広く検索します。

curl -s "https://api.openalex.org/works?search=<terms>&per_page=20&select=id,title,publication_year,cited_by_count,ids&api_key=$OPENALEX_API_KEY"

タイトルとアブストラクトのみを対象に、ノイズを大幅に抑えて精密に検索します。

curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=title_and_abstract.search:<terms>&per_page=20&select=id,title,publication_year,cited_by_count,ids&api_key=$OPENALEX_API_KEY"

OpenAlex はあらゆる分野を網羅しているため、ニッチな ML 用語のキーワード検索ではノイズが多くなります。 具体的な用語を使うか、既知のシード論文から始めて、以下の方法で引用グラフをたどってください。

シードから関連研究をたどる

既知の論文を OpenAlex の ID に解決します。 arxiv ID からは、arxiv DOI を介して解決します（最近の論文で、arxiv が DOI を付与したものが対象です）。

curl -s "https://api.openalex.org/works/doi:10.48550/arXiv.<arxiv-id>?select=id,title,related_works,referenced_works,ids&api_key=$OPENALEX_API_KEY"

404 が返る場合（arxiv DOI のない古い論文）は、代わりに filter=title.search:<title> で検索します。

シードからたどれるグラフの操作は 3 つあります。

• related_works：アルゴリズムによって関連付けられた約 10 件の論文（work のフィールド）。
• referenced_works：その論文が引用している論文（work のフィールド）。
• cites: フィルターを使って、その論文を引用している論文を検索します。

curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=cites:<W-id>&per_page=50&select=id,title,publication_year,cited_by_count&sort=cited_by_count:desc&api_key=$OPENALEX_API_KEY"

related_works と referenced_works は ID のみを返すため、OR フィルターでまとめて取得し、タイトルに展開します。

curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=openalex_id:W1|W2|W3&select=id,title,publication_year,cited_by_count&api_key=$OPENALEX_API_KEY"

引用数が少ないごく最近の論文では、グラフのシグナルが疎でノイズも多くなります。related_works は関連性の低い論文へ逸れやすく、OpenAlex が参考文献を解析する前は referenced_works が空の場合もあります。 確立された研究の調査や、分野をまたいだ研究の系譜をたどる場合に、最も有効です。

アブストラクト

OpenAlex が返すのはプレーンテキストではなく abstract_inverted_index（{word: [positions]}）です。各単語をその位置に配置して、アブストラクトを再構成します。 多くの場合、アブストラクトがなくても、タイトル、掲載媒体、出版年があれば候補を選別できます。

引き継ぎと規模への対応

有望な論文の arxiv ID を ids.doi から取得します。形式は 10.48550/arXiv.<id> です。その ID を使って arxiv-reading スキルで論文を読みます。 複数論文をまとめて調査する場合はサブエージェントに委任し、メインコンテキストには生の検索結果ではなく調査結果を残します。

フォールバック

OpenAlex の関連性が低い場合（主に、キーワードのランキングが追いつかず、新しい論文のリンクも不十分な最先端の ML 分野）、黙って切り替えるのではなく、フォールバックする前にユーザーに伝えてください。使用するフォールバックを明示し、その検索結果は OpenAlex の引用グラフよりノイズが多く、網羅性も低いことを伝え、ユーザーが調査結果を適切に判断できるようにします。そのうえで、次の順に進めます。

1. 最近の ML および DL のプレプリントには、arxiv 検索、または利用可能な場合は Hugging Face の論文検索ツールを使用します。
2. 引用付きの包括的な文献調査には、deep-research ワークフローを使用します。
3. 論文がまだどのインデックスにも登録されていない場合に限り、一般的なウェブ検索を使用します。