研究シーズ探索のための検索では検索語が明確でないことが多い.そのため,広い概念で検索すると大量の検索結果の中に研究シーズとなりうる情報が埋もれてしまうという問題がある.本稿では探索的フィルタリングとして,効率的なシーズ調査の方法を提案する.病名で Chemical Abstracts を検索し,得られた文献情報を既知の薬理メカニズム情報辞書でフィルタリングし,医薬研究に関する研究シーズリストを作成した.実験では病名の breast cancer で文献を検索し,索引情報のフィルタリングで新奇な薬理メカニズムのシーズリストを得た.CA の索引情報を利用する本稿の探索的フィルタリングによって,大量の文献からでも研究シーズを見出すことが期待できる.新奇情報リスト作成は容易ではないが,本論文で示した方法によって研究シーズの調査が改善されると考える.
探索調査のためには広い概念でデータベースを検索する場合が多く,大量の検索結果が得られた場合は調査者の過剰な情報負荷となる.本研究では探索的フィルタリングを使用した新しい探索調査の方法を提案する.研究テーマ探索を主題として文献データベースを検索し,得られた文献情報を作成した既知の知識辞書でフィルタリングして低頻度の新奇な情報のみを抽出した.実験では疾病名で文献を検索し,索引情報のフィルタリングで新奇な薬理メカニズムのシーズリストを得た.特に PubMed API を使用した一般語の除去,同義語検出により,大量の情報を半自動的に処理することを可能とした.大量の情報から低頻度で価値のある情報を入手する方法は重要と考える.