オープンサイエンスの推進に向け，研究データを公開し共有することが推奨されている． 研究データのアクセス性を高めるためにメタデータを付与することが求められるものの，それを人手で作成するコストは小さくない． 一方，学術論文には研究データに関する情報，すなわち，メタ情報が記述されるため，それをメタデータ作成に利用できる可能性がある． 本論文では，学術論文を用いた研究データのメタ情報の獲得可能性を考察する． 本研究では，URL周辺テキストからメタ情報を獲得する2つの手法を実装し，それぞれの性能を評価する． 1つ目の手法では入力テキストからメタ情報を抽出し，2つ目の手法では入力テキストを分類する．抽出及び分類にはLLMを用いる． 実験の結果，LLMを用いたメタ情報抽出では抽出精度が低い一方で，研究データ分類で適切な分類例を与えることで性能が向上することを確認した．
