EID※１ASJC334サブジェクトエリアとコード海洋研究分野における、ビッグデータ?ＡＩ分析手法を用いた研究手法の普及は十分に行われていないと認識している。そのため、Scopusにされている全ての論文データの中から、本学研究者の研究分野及び周辺分野においてビッグデータ?ＡＩ分析手法を用い手法は以下の通り以下の要素を含む論文リスト（2000本）を作成した。また、迅速に論文へアクセスできるよう、各ジャーナルのURLを掲載したうえで、本学教職員に利用を案内した。て執筆されたハイインパクトな論文を抽出しデータベース化することで、各研究者への理解及び活用促進を図る。1.東京海洋大学に所属し、2016年以降に発行された出版物を収集。これらの文書タイプは、論文、総説、会議論文（A）に限定。2. 2016年以降に発行されたすべてのScopus出版物を収集し、それらのドキュメントタイプは、論文（B）に限定。3.（A）と（B）のキーワードの類似性を計算し、データユニバース（C）を作成。4.データユニバースの中から引用数順に人工知能関連論文（2000本）を選択。※１Scopus レコードを特定するために使用される固有の識別子）※２Digital Object Identifierの頭文字で、コンテンツの電子データに付与される国際的な識別子／存在する場合のみ抽出）※３ジャーナル名※４All Science Journal Classification Codes※５Field Weighted Citation Impactの略語で、論文の被引用数を、その論文と同じ出版年?分野?文献種の論文の世界平均（基準値）化した指標で、平均値は１．０。）DOI※２引用数著者FWCI※５タイトルFWCIパーセンタイルソースタイトル※３巻?号国際出版物フラグ東京海洋大学フラグページドキュメントタイプ産学?地域連携推進機構、研究推進課所属インデックスキーワード発行年ASJC※４27サブジェクトエリアとコード著者のキーワード抄録課題の概要結果と今後の展望実施体制４．海洋ビッグデータの取得、ＡＩ分析研究の推進（８）ビッグデータ取得?ＡＩ分析手法を用いた論文の抽出及び分類
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