🏯 Market Banzuke について
Market Banzuke は、 学術論文データベース OpenAlex (約 4 億論文) と AI (gpt-5) を組み合わせて、
特定分野におけるベンダー別の論文プレゼンス(文献露出シェア) と 主要研究者 (KOL: Key Opinion Leader) を自動で可視化する無料ツールです。
製薬・バイオ・科学機器・素材分野で、 論文中に登場するメーカー名・装置名・製品名を集計し、 円グラフ・番付表・研究者ネットワーク図として直感的に表示します。
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このツールが分析できること ✅
- 論文露出シェア: どのベンダー名が論文によく登場するか (= 文献での言及頻度)
- 研究プレゼンス: 各分野でアクティブに論文を出している研究者 (= KOL 候補)
- 共著ネットワーク: 研究者間の協力関係・所属組織
- 地理分布: 国別の論文数マップ (どの国で活発か)
- 分野別の強み: 「リピドミクス分野では A 社、 プロテオミクス分野では B 社」のような応用領域ごとの傾向
このツールが分析できないこと ⚠️
以下は 本ツールの守備範囲外 です。 必ず他の情報源と組み合わせて判断してください。
- 売上・市場シェア・設置台数: 論文で言及される頻度と、 実際の販売額・装置数は別物です
- 装置の現役稼働状況: 論文に古い機種が出続けるため、 旧モデルが過大に評価される傾向があります
- アジア・新興国市場の実態: 主に英語論文が対象のため、 中国語・日本語のみで論文を出すコミュニティの貢献は反映されにくいです
- 論文に書かれない用途: 臨床ルーチン、 品質管理、 工場現場など、 論文化されない領域は見えません
- 装置メーカーの新規参入: 新製品でも論文化までに数年のラグがあります
- 研究者の現在所属: 過去の論文に基づくため、 既に転職・退職した研究者も含まれることがあります
結果の正しい読み方 📖
Market Banzuke の出力は、 売上ベースの市場シェアではなく 「学術コミュニティでの存在感 (academic presence)」 を示します。
以下のように位置づけてご活用ください:
- 論文露出が多い ≠ 売上トップ。 「研究者がよく論文に書く製品」 = 「アカデミックで採用されている」 という指標
- 競合分析の出発点として使い、 営業現場の情報や IR 情報と組み合わせる
- KOL 候補の仮説生成に使い、 実際にアプローチする前に研究背景を確認する
- 新分野・隣接領域の調査で、 どの企業・研究者が活発かをスクリーニングする
適切な使いかた: PoC・社内調査・仮説生成・エビデンス収集の出発点。
不適切な使いかた: 投資判断や経営戦略の唯一の根拠。
仕組み (技術的な処理フロー) ⚙️
| フェーズ |
処理内容 |
使用技術 |
| Phase 0 |
AI が検索式を自動生成し、 ベンダー別ヒット数を取得 |
gpt-5 + OpenAlex API |
| Phase 1 |
論文の抄録と著者情報 (所属・h-index・国) を取得 |
OpenAlex API |
| Phase 2 |
各論文を抄録から分野別に分類 |
gpt-5-mini (AI 分類) |
| Phase 3 |
主要研究者ごとに、 代表的なキーワード (シグネチャ) を抽出 |
gpt-5-mini |
研究者番付スコア (ハイブリッド)
番付の並び順 (バランス指標) は、 以下の重み付けで計算しています:
- h-index (キャリア全体の影響力): 30%
- 被引用レート (この分野の影響力): 30%
- 被引用数 (累積の影響力): 30%
- 論文数 (この分野での活動量): 10%
各メトリックを順位ベースで 0〜1 に正規化し、 加重平均しています。
プライバシーと信頼性について 🔒
入力した検索クエリ・依頼意図は、 サーバ (Railway) のログに残る可能性があります。
IP アドレスは記録しませんが、 企業名・調査意図・戦略テーマなどがログに残るため、
以下のような
機密情報の入力は避けてください。
- 未公開の社名・製品名
- 非公開の調査計画
- 個人情報を含む質問
本ツールは PoC・社内調査・公開情報の集計を目的としており、 OpenAI API を経由した外部処理を行います。
通信内容の機密性が必要な場合は、 自前で proxy をホスティングし、 OpenAI API キーをご自身で用意してください。
使用しているデータソース 📚
- OpenAlex — オープンな学術論文データベース (約 4 億レコード、 CC0 ライセンス)
- OpenAI API — gpt-5 系列の言語モデル (検索式生成・論文分類・シグネチャ抽出)
よくある質問 ❓
Q. 論文に出てこないメーカーは検出できないの?
A. はい、 検出できません。 学術論文に名前が登場しないメーカーや製品 (例: 一般消費財、 軍事機器、 営業現場でしか使われない装置) は本ツールの対象外です。
論文以外のデータ (特許、 業界誌、 IR 情報など) は別途調査が必要です。
Q. なぜ「シェア」ではなく「プレゼンス」と表記するの?
A. 「市場シェア (market share)」 という言葉は通常、 売上や台数ベースの実態を指します。
本ツールが出すのは 論文での言及頻度 であり、 これと売上は別物のため、
誤解を防ぐために「論文プレゼンス」「文献露出シェア」「アカデミック・プレゼンス」 と表現しています。
Q. なぜ「番付表」スタイル?
A. 相撲の番付表は、 東西の対比 (例: 国 vs 国、 ベンダー vs ベンダー) と階層 (横綱・大関・関脇・小結・前頭) を一目で示すのに最適だからです。
ランキングという冷たい構造に、 文化的なアイデンティティを持ち込むことで親しみやすくしています。
Q. このツールは無料?
A. はい、 ホスト側で AI API キーを提供しているため、 ユーザーは無料で使えます。 ただし以下の制約があります:
- 大量利用やクローリングが検知された場合、 アクセス制限される可能性あり
- 独自 API キーを入力する欄もあるため、 大量利用や機密案件では自分のキーを使うこともできます
免責事項 📜
Market Banzuke の分析結果は 参考情報 です。
投資判断、 経営判断、 採用判断、 法的判断などの最終決定には使用しないでください。
本ツールが提供する情報の正確性・完全性・最新性については保証いたしません。
利用者ご自身の責任において、 他の情報源と照合の上ご活用ください。
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🏯 About Market Banzuke
Market Banzuke is a free tool that combines the academic literature database OpenAlex (~400 million papers) with AI (gpt-5)
to automatically visualize vendor-level paper presence (research visibility) and Key Opinion Leaders (KOLs)
in any specific field. It aggregates manufacturer, instrument, and product names mentioned in academic papers across pharma, biotech,
scientific instruments, and materials, displaying them as pie charts, ranking tables (banzuke), and researcher network graphs.
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What this tool can analyze ✅
- Paper-based vendor presence: which vendor names appear most in papers (= mention frequency in literature)
- Research presence: researchers actively publishing in each field (= KOL candidates)
- Co-authorship networks: collaboration relationships and affiliations between researchers
- Geographic distribution: country-level paper count map (where activity is concentrated)
- Field-specific strength: trends like "Vendor A leads in lipidomics, Vendor B leads in proteomics"
What this tool cannot analyze ⚠️
The following are outside the scope of this tool. Always combine these results with other information sources for decision-making.
- Sales / market share / installed base: paper mention frequency and actual sales/units are different things
- Active equipment status: papers continue mentioning legacy models, so old equipment may be overrepresented
- Asian / emerging market reality: mostly English-language papers are covered, so contributions from communities publishing only in Chinese / Japanese / etc. are underrepresented
- Non-published applications: clinical routine, quality control, and factory operations are invisible since they aren't published
- New vendor entries: even new products take years to appear in literature
- Current researcher affiliations: based on past papers, so researchers who have changed jobs or retired may still be listed
How to read the results 📖
Market Banzuke's output represents "academic community presence", not sales-based market share.
Use the results in the following way:
- High paper exposure ≠ top in sales. Think of it as "products researchers cite often" = "adopted by academia"
- Use it as a starting point for competitive analysis, then combine with field sales intel and IR information
- Use it for hypothesis generation for KOL candidates — verify research background before approaching them
- Use it to screen which companies/researchers are active in new or adjacent fields
Appropriate use: PoC, internal research, hypothesis generation, evidence collection starting point.
Inappropriate use: as the sole basis for investment or business strategy decisions.
How it works (technical pipeline) ⚙️
| Phase |
Processing |
Technology |
| Phase 0 |
AI auto-generates search query and retrieves vendor hit counts |
gpt-5 + OpenAlex API |
| Phase 1 |
Fetch paper abstracts and author info (affiliation, h-index, country) |
OpenAlex API |
| Phase 2 |
Classify each paper by field from its abstract |
gpt-5-mini (AI classification) |
| Phase 3 |
Extract signature keywords for top researchers |
gpt-5-mini |
Researcher banzuke score (hybrid)
The banzuke ranking (balanced metric) uses the following weights:
- h-index (career-wide impact): 30%
- Citation rate (impact in this specific field): 30%
- Citation count (cumulative influence): 30%
- Paper count (activity in this field): 10%
Each metric is rank-normalized to 0–1 and weighted-averaged.
Privacy and reliability 🔒
Your search queries and request intent may be logged on the server (Railway).
IP addresses are not recorded, but company names, research intent, and strategic themes may appear in the logs,
so
avoid entering confidential information such as:
- Unannounced company / product names
- Non-public research plans
- Questions containing personal information
This tool is intended for PoC, internal research, and aggregation of public information. It performs external processing via the OpenAI API.
If you require communication confidentiality, host your own proxy and provide your own OpenAI API key.
Data sources 📚
- OpenAlex — open academic literature database (~400M records, CC0 license)
- OpenAI API — gpt-5 family of language models (search query generation, paper classification, signature extraction)
FAQ ❓
Q. Can it detect manufacturers that don't appear in papers?
A. No. Manufacturers and products that don't appear in academic papers (e.g., consumer goods, military equipment, devices used only in field operations)
are outside this tool's scope. Other data sources (patents, trade publications, IR information) require separate research.
Q. Why "presence" instead of "share"?
A. The phrase "market share" usually refers to actual sales- or unit-based reality.
What this tool produces is paper mention frequency, which is different from sales,
so we use terms like "paper presence", "research visibility", and "academic presence" to avoid confusion.
Q. Why the "banzuke" (sumo ranking) style?
A. The sumo banzuke is ideal for showing East/West contrasts (e.g., country vs. country, vendor vs. vendor) and hierarchy
(Yokozuna, Ozeki, Sekiwake, Komusubi, Maegashira) at a glance. We bring cultural identity to a cold ranking structure to make it more approachable.
Q. Is this tool free?
A. Yes — the host provides the AI API key, so users can use it for free. However, there are some constraints:
- Mass usage or crawling may trigger access restrictions
- You can also enter your own API key for heavy usage or confidential investigations
Disclaimer 📜
The analysis results from Market Banzuke are reference information.
Do not use them as the final basis for investment, business, hiring, or legal decisions.
We do not guarantee the accuracy, completeness, or timeliness of the information provided by this tool.
Users should cross-reference with other information sources at their own discretion.
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