東北大学は、産学共同研究や論文指導、担当講義など研究者の多様な活動を学外の論文情報データベース（ＤＢ）と合わせて分析できる「次世代型研究者ＤＢ」を構築した。形式がさまざまな学内ＤＢを連動することで、新たな入力負担なしに研究者や部局の状況を評価、可視化できる。４月から本格稼働し、研究力強化や経営戦略のデジタル変革（ＤＸ）につなげる。

米アマゾン・ウェブ・サービスのクラウド「ＡＷＳ」を利用して構造化データ、非構造化データを一元的に保存できる「データレイク」（貯水湖）を構築した。ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）ツールで可視化して、エビデンスベースの評価や戦略立案を行う。

新ＤＢは、学内の多様な情報ＤＢを自動的に集積、連動し分析に活用できる。例えば財務会計ＤＢで引き出せる研究費の間接経費からは、研究者の本部への貢献度が分かる。学務教務ＤＢでは研究者が指導した学位論文や留学生、担当科目の数などが分かる。人事給与ＤＢを使って「人件費当たりの論文数」も出せる。さらに共同研究先の企業名で検索し、関わっている全学の研究者のリストアップも可能。海外出張記録を使えば、研究者の国際ネットワークも把握できる。

東北大がこれまで使っていた市販ＤＢは、入出力データの形式が固定化されており使いづらかった。また研究者に入力を依頼するためバラつきがあり、データ形式や管理手法が部局で違うため比較できないなどの課題があった。そのため研究者評価は学外の研究論文ＤＢに偏りがちだった。