ResearchMatch MVP リリース
企業の課題・ニーズを自然言語で入力すると、AIがマッチする研究者を探し出す産学連携支援ツール ResearchMatch をMVPとして公開しました。
背景
ある行政機関に在職時に、国内の公的研究支援機関による若手研究者支援事業を担当した経験があります。産学連携の現場では、「どの研究者に声をかければよいか分からない」という企業側の課題が繰り返し浮上していました。
キーワード検索では、企業のニーズと研究者の専門が言葉の上でかみ合わなければヒットしません。意味的に近くても検索で出会えない──そのギャップを埋めたいと思ったのが、このツールを作ったきっかけです。
機能
- セマンティック検索: キーワード一致に頼らず、意味の近さで研究者を検索
- AIマッチング分析: GPT-4o mini が産学連携の観点でマッチング理由を自然言語で生成
- 日本在籍研究者に対応: OpenAlex収録の研究者データ（機械学習・ロボティクス・材料科学を中心としたMVPデータ）を使用
技術スタック
| レイヤー | 技術 |
|---|---|
| API | Hono (TypeScript) on Railway |
| ベクトルDB | Qdrant Cloud |
| Embedding | OpenAI text-embedding-3-small |
| 分析 | GPT-4o mini |
| データソース | OpenAlex API |
| フロントエンド | Next.js (chiapuru.com) |
今後の展望
現在のデータは機械学習・ロボティクス・材料科学を中心としたサンプルです。今後は収録分野・件数を拡大し、研究者プロフィールの充実と検索精度の向上を進めていきます。