無料の論文検索AIツールConsensusとは？
AI技術を駆使した革新的な論文検索エンジン「Consensus」が、研究者の知的探求を大きく変えようとしています。 200万本以上の査読済み論文を収録し、AIによる高度な論文の要約と分析を提供するConsensusは、研究の効率を飛躍的に高める可能性を秘めています。 使いやすいインターフェースと多彩な機能を備えたConsensusは、研究者だけでなく、あらゆる分野の専門家や意思決定者、さらには一般市民にも、専門知識へのアクセスを民主化する力を持っています。
本記事では、Consensusの特徴や使い方、メリットとデメリット、他のAIサービスや論文検索サービスとの比較など、Consensusの全貌を徹底的に解説します。 学術研究の未来を変える可能性を秘めたConsensusの姿を、ぜひご覧ください。
他にも、AI検索エンジンには色々なサービスがあります。全体の概要を知りたい場合は、下記の記事で紹介していますので、ぜひご覧ください。
研究におけるAI活用の重要性
近年、人工知能(AI)技術の急速な発展に伴い、学術研究の分野でもAIの活用が急速に広がっています。膨大な量の学術論文を効率的に検索・分析し、研究者の知見を深めることは、研究の質と速度を向上させる上で不可欠です。AIを活用した論文検索エンジンは、研究者の生産性を大きく向上させる可能性を秘めています。
しかし、従来の論文検索ツールには、関連性の低い論文が表示されたり、論文の信頼性を判断するのが難しいといった課題がありました。また、検索結果の分析や要約に多大な時間と労力を要するため、研究の効率化には限界がありました。これらの課題を解決し、研究者に真に価値のある情報を提供するために生まれたのが、AI論文検索エンジンの「Consensus」です。
Consensusの概要と機能の紹介
Consensus（consensus.app）は、機械学習とAI技術を駆使して、研究者に最も関連性の高い学術論文を提供する革新的な検索エンジンです。
膨大な学術論文データベース
Consensusは、世界中の学術出版社や研究機関から集めた200万件以上のピアレビュー済み論文を収録しています。 これは、Google ScholarやMicrosoft Academic、arXivなどの主要な学術データベースと比肩する規模です。収録分野は、自然科学、工学、医学、社会科学、人文学など多岐にわたり、常に最新の研究成果がアップデートされています。
Consensusのデータベースは、量だけでなく質においても優れています。 収録論文は全てピアレビューを経た信頼性の高いものばかりです。さらに、自然言語処理技術を用いて、論文の要点や貢献度、引用関係などのメタデータを自動的に抽出・構造化。 これにより、ユーザーは論文の内容や重要度を素早く把握することができます。
AIによる論文の分析と要約
Consensusの最も革新的な機能の一つが、AIによる論文の分析と要約です。 同じトピックに関する複数の論文を読み込ませると、AIがそれらを比較分析し、重要なポイントを抽出してコンパクトにまとめてくれます。 これにより、膨大な論文を読む労力を大幅に削減できます。
また、AIは論文中のキーワードや文章の意味を理解し、関連性の高い論文同士を関連付けることができます。 これにより、ユーザーは一つの論文から関連研究へとシームレスに探索を進められます。
Consensusに搭載されたAIは、GPT-4をベースとした大規模言語モデル(LLM)を採用しています。 高度な自然言語処理能力により、論文の nuance を捉えた分析が可能です。
信頼性の高い情報源
Consensusは、情報源の質と信頼性を何より重視しています。 前述の通り、収録論文は全てピアレビューを経た一次情報源のみ。査読のプロセスを経ることで、論文の質は一定レベル以上に保たれています。
Consensus Meterは、論文の影響度を測る指標の一つです。 被引用数などのデータをAIが分析し、その論文がどれだけ他の研究者に参照されているかを示してくれます。これにより、重要な論文を見つけ出すことができます。
加えて、Consensusには、chat 形式で論文の概要を説明してくれる “Consensus Copilot” 機能もあります。 信頼できるサマリーにより、論文理解を助けてくれるパートナーとなります。
ユーザーフレンドリーなインターフェース
Consensusは、シンプルで使いやすいユーザーインターフェースを提供しています。 Googleのような検索窓に、キーワードやフレーズを入力するだけで論文を探すことができます。
検索結果の画面では、各論文のタイトル、著者、要約、Consensus Meter、被引用数などの情報がひと目で確認できるようになっています。 これにより、ユーザーは論文の概要を素早く把握し、読むべき論文を効率的に選択できます。
また、検索結果をフィルタリングする機能も充実。 発行年、著者、ジャーナル名、キーワードなどの条件を指定することで、より探しているものに近い論文を見つけ出せます。
論文が見つかったら、ワンクリックでフル テキストにアクセス。 読んだ論文は、お気に入りとして保存したり、同僚と共有したりすることもできます。
このように、Consensusは、最先端のAI技術と使いやすいインターフェースを兼ね備えた、研究者にとって理想的な論文検索ツールと言えるでしょう。
さらに、分野、発行年、著者、出版物などのフィルターを使って、検索結果を絞り込むことも可能。アカデミックリサーチに特化した使いやすい設計となっています。
実際にConsensusを使ってみると、文献調査の時間を大幅に短縮できるだけでなく、これまで見落としていた重要な論文や新しいアイデアを発見できる可能性が高くなります。 研究者にとって、Consensusは研究を加速させるための強力な味方となるでしょう。
ちなみに、Consensusの基本機能は無料で利用可能。よりアドバンスな分析機能を使う有料プランもありますが、まずは無料アカウントで試してみると良いでしょう。
次の章では、Consensusの具体的な使い方を見ていきます。
Consensusの使い方
アカウント登録と基本的な検索方法
Consensusを使うには、まず公式サイト（https://consensus.app/）にアクセスし、アカウントを作成する必要があります。 Googleアカウントを使ってワンクリックで登録できるので、手間はかかりません。
アカウント作成後、トップページの検索窓にキーワードやフレーズを入力して論文を検索しましょう。自然言語に近い形で質問を入力することもでき、AIが意図を理解して最適な検索結果を返してくれます。 例えば、”COVID-19ワクチンの有効性に関する最新の研究”といった具合です。
検索結果の絞り込みとフィルタリング
検索結果は、関連性の高い順に表示されます。 それでも論文の数が多い場合は、検索結果ページの左側にあるフィルタ機能を使って、結果を絞り込むことができます。
フィルタの種類は多岐にわたります。 発行年、著者名、出版物名、キーワード、被引用数、Consensus Meter（論文の重要度を示す指標）などがあります。これらを組み合わせることで、自分の求める論文により近づくことができるでしょう。
さらに、Consensusでは独自のAIアルゴリズムを用いて、検索結果をクラスタリングする機能も提供しています。 これにより、関連する論文がグループ化され、テーマごとに論文を探索しやすくなります。
論文の保存と共有
気になる論文が見つかったら、“Save”ボタンをクリックしてライブラリに保存しておくことができます。 保存した論文は、”My Library”ページから、いつでも簡単にアクセス可能です。
論文はPDFでダウンロードすることもできます。 一部の論文は、出版社の許諾を得てConsensus上で直接フルテキストを読めるようになっています。
論文は、同僚や友人とシェアすることもできます。 共同研究者と知見を共有したり、学生にお勧めの論文を送ったりと、様々な用途で活用できるでしょう。
アドバンスト機能: Copilot、Consensus Meter
“Copilot”は、Consensusの注目すべき機能の一つです。 GPT-4を基盤とした大規模言語モデルを用いて、論文の要約や説明を対話形式で行ってくれるAIアシスタントです。論文の内容について質問すると、簡潔に回答してくれます。初学者が論文を読み解く際の強い味方となるでしょう。
“Consensus Meter”は、各論文の影響度を可視化する機能です。 被引用数、Altmetric Attention Score、参照論文の多様性などの指標を複合的に分析し、その論文がどの程度重要視されているかを数値化しています。最重要論文を見落とさないために、参考にしてみてください。
Consensusの無料プランと気になる料金
Consensusの料金体系は以下の通りです:
- 無料プラン:
- 無制限の検索
- 無制限の研究品質指標
- 無制限のAIフィルター
- 月20回のGPT-4要約の利用制限あり
- プレミアムプラン:
- 無制限の検索、研究品質指標、AIフィルター
- 無制限のGPT-4要約
- 月額$8.99（Teamsは$9.99）
Consensusは、無料プランでも基本機能を利用できますが、より高度な機能を利用するにはプレミアムプランへのアップグレードが必要です。プレミアムプランの他にもチームやEnterprise向けのプランもあります。
Enterpriseプランの詳細な料金設定は不明ですが、企業や研究機関向けの高度な機能や大量の論文検索に対応したプランが用意されていると考えられます。
Consensusは、研究者や学生、企業の研究開発部門などに有用なツールと言えます。無料プランでも十分な機能を提供していますが、より高度な分析や効率的な文献検索を行いたい場合はプレミアムプランの検討が望ましいでしょう。
以上が、Consensusの基本的な使い方や料金体系です。慣れれば、どんどん論文探索の効率が上がっていくはずです。次の章では、Consensusを使うことで得られるメリットを見ていきましょう。
Consensusのメリット
研究時間の大幅な短縮
Consensusの最大のメリットは、研究時間を大幅に短縮できることです。 従来、研究者は膨大な数の論文を手作業で検索・読解する必要がありました。しかし、Consensusを使えば、AIが関連性の高い論文を自動的に見つけ出し、要約してくれるため、論文の選定と理解に要する時間を大幅に削減できます。
Consensusの”Copilot”機能は、論文の内容をチャット形式で質問できるため、論文の理解が深まるスピードが格段に上がります。 これにより、研究者は読解よりも分析と考察に時間を割けるようになるでしょう。
最新の研究動向の把握
研究分野によっては、新しい論文が次々と発表され、最新の研究動向を追うのが大変なことがあります。Consensusは、常に最新の論文をデータベースに取り込んでいるため、研究者は最先端の研究成果にアクセスできます。
Consensusの”Trending”機能を使えば、自分の研究分野で注目を集めている論文をすぐに発見できます。 また、特定の著者や研究機関の論文をフォローすることもできるため、重要な更新を見逃しません。
専門外の分野への理解促進
学際的な研究を行う際、専門外の分野の論文を読む必要が出てくることがあります。しかし、専門用語や背景知識の違いから、論文の理解に苦労することも多いでしょう。
Consensusは、専門外の分野の論文をAIが平易な言葉で説明してくれるため、研究者は分野の垣根を越えて知識を得ることができます。 “Copilot”に質問すれば、基礎的な概念から丁寧に教えてくれます。これにより、新しい分野への理解が深まり、学際的な共同研究のきっかけになるかもしれません。
信頼性の高い情報へのアクセス
研究におけるコンセンサスは信頼できる情報源から組み上げる必要があります。しかし、質の低い論文や信頼性に欠ける情報源を見分けるのは容易ではありません。
Consensusは、厳選されたデータベースを使用しているため、研究者は信頼性の高い情報源にアクセスできます。 収録される論文は全て査読付きジャーナルに掲載されたものであり、一定の質が担保されています。
さらに、”Consensus Meter”は各論文の影響度を可視化するため、重要な論文を見落とすリスクを減らせます。 被引用数が多く、多様な分野から参照されている論文は、一般的に信頼性が高いと言えるでしょう。
以上のように、Consensusを活用することで、研究者は限られた時間の中で効率よく研究を進め、質の高い成果を生み出すことができます。 次の章では、Consensusの限界と留意点について説明します。
Consensusの限界と留意点
分析の完全性と再現性
Consensusは、AIを用いて論文の分析と要約を行うため、その分析の完全性と再現性には一定の限界があります。 AIアルゴリズムはビッグデータからパターンを学習し、確率的に判断を下すため、常に100%正確とは限りません。
特に、論文の微妙なニュアンスや文脈依存的な解釈は、AIにとって難しい場合があります。 そのため、Consensusの分析結果は参考程度に留め、重要な論点については必ず原論文に当たって確認する必要があるでしょう。
研究分野による精度の違い
Consensusの分析精度は、研究分野によって異なる可能性があります。 データセットの量と質、分野特有の用語や記述スタイル、研究手法の違いなどが影響すると考えられます。
例えば、医学や生物学など、比較的標準化された用語と記述方式を持つ分野では、AIによる分析がより正確になる傾向があります。一方で、人文科学や社会科学など、言葉の定義や文脈の解釈が重要な分野では、分析の精度が下がる恐れがあります。
利用者は自分の研究分野でConsensusを試してみて、その有効性を見極める必要があります。
論文の入手可能性
Consensusは、200万本以上の論文を収録していますが、全ての論文にアクセスできるわけではありません。 出版社や著者による制限、有料購読の必要性など、様々な要因で論文本文が読めない場合があります。
特に、最新の論文や非英語圏の論文、特定の地域に関する論文などは、入手が難しいことがあります。 Consensusの分析は、基本的に論文のメタデータ（タイトル、アブストラクト、キーワードなど）に基づいているため、本文が読めない場合は分析の質が下がる恐れがあります。
AIによる解釈の偏りの可能性
Consensusは、大規模言語モデル（LLM）を用いて論文を分析・要約するため、そのモデルが持つ偏りが結果に影響する可能性があります。 LLMは膨大なテキストデータから学習しますが、そのデータ自体に偏りがある場合、モデルもその偏りを引き継ぎます。
例えば、特定の理論やアプローチを支持する論文が大多数を占める分野では、Consensusの分析もその方向に偏る可能性があります。少数意見や新しいアイデアが過小評価されるリスクがあるのです。
Consensusの利用者は、こうしたAIの特性を理解し、鵜呑みにせずに批判的に分析結果を吟味する姿勢が求められます。 複数の情報源を参照し、自分自身で論文を読み解く努力も必要不可欠でしょう。
以上、Consensusの限界と留意点を見てきました。次の章では、他のAI論文検索サービスとの比較を通じて、Consensusの独自性を浮き彫りにしていきます。
他のAI論文検索サービスとの比較
Google Scholar、Semantic Scholar、Scite、Connected Papers、Elicit
論文検索サービスは近年、AIを活用することで高度化を遂げています。Consensusの他にも、Google Scholar、Semantic Scholar、Scite、Connected Papersなど、優れたサービスが存在します。ここでは、それぞれの特徴を比較し、Consensusの独自性を明確にしていきます。
Google ScholarとConsensusの比較
Google Scholarは、言わずと知れた学術検索エンジンの大御所です。 膨大な論文を収録し、被引用数や関連論文の表示など、基本的な機能が充実しています。しかし、AIを活用した分析機能は限定的であり、論文の要約や詳細な関連性の提示は行われません。
Semantic ScholarとConsensusの比較
Semantic Scholarは、AI技術を用いて論文の意味的な関連性を分析するサービスです。 引用関係だけでなく、論文の内容に基づいて関連論文を推薦してくれるのが特徴です。また、著者の経歴や業績も可視化してくれます。ただし、論文の要約機能はありません。
SciteとConsensusの比較
Sciteは、引用関係に着目したユニークなサービスです。 論文がどのように引用されているか（肯定的に引用されているか、批判的に引用されているか）を判定し、論文の影響力を多角的に評価します。しかし、論文の内容そのものの分析は行いません。
Connected PapersとConsensusの比較
Connected Papersは、論文の引用ネットワークを可視化するサービスです。 特定の論文を中心に、その論文がどの論文を引用し、どの論文から引用されているかを図示してくれます。研究の系譜を追うのに便利ですが、個々の論文の内容分析は提供していません。
ElicitとConsensusの比較
Elicitは、論文の自動要約と知見の統合に力を入れており、特に被引用数や引用元の多様性など、引用関係の分析に独自のアプローチを取っています。大量の論文を同時並行的に要約や比較を行うことができます。一方、Consensusは”Consensus Meter”という指標を用いて、論文の影響力を多角的に評価するのが特徴です。
ちなみに、Consensusは”Copilot”と呼ばれる対話型AIアシスタントを搭載しており、ユーザーは論文の内容について対話形式で質問できます。また、Eicitが主にバイオメディカルや機械学習などの分野に特化しているのに対し、Consensusは自然科学から人文学まで幅広い分野の論文をカバーしています。
以上のように、ElicitとConsensusはAIを用いた論文探索という共通点がある一方で、重視している機能や対象分野に違いがあります。
Elicitについては、下記の記事でも詳しく解説をしています。ぜひご覧ください。
各サービスの特徴と強み
以上のように、各サービスには独自の強みがあります。Google Scholarは網羅性、Semantic Scholarは意味的関連性、Sciteは引用関係の質、Connected Papersは引用ネットワークの可視化Elicitは論文の並列及び大量要約と比較に長けています。
これらのサービスは、研究者のニーズに応じて使い分けることができるでしょう。例えば、特定の論文の影響力を調べるならScite、研究の流れを俯瞰するならConnected Papersが適しています。
Consensusの独自性と優位性
では、Consensusの独自性と優位性は何でしょうか。最大の強みは、AIを活用した論文の要約と分析にあります。 他のサービスでは、論文の関連性や引用関係は分析できても、論文の内容そのものを要約することはできません。
Consensusは、大規模言語モデルを用いて論文の要点を自動的に抽出し、簡潔にまとめることができます。 これにより、研究者は短時間で論文の概要を把握し、読むべき論文を効率的に選定できるようになります。
加えて、Consensusは複数の論文を比較分析し、研究トピックのコンセンサスを導き出すことができます。 “Consensus Meter”はその代表例です。研究者は、特定の問いについて、複数の論文の見解を横断的に理解することができるのです。
さらに、”Copilot”機能により、研究者は論文の内容について対話的に質問できます。 これは、論文の理解を深めるとともに、研究の着想を得る助けにもなるでしょう。
Consensusのもう一つの優位性は、信頼性の高い情報源に特化している点です。 収録論文は全て査読付きジャーナルから厳選されており、質の担保された情報にアクセスできます。論文の質を見極める手間を省けるのは大きなメリットと言えます。
以上のように、Consensusは論文の内容分析に注力しているという点で、他のサービスとは一線を画しています。他サービスとの併用により、より多角的に論文を理解・評価することができるでしょう。
次の章では、Consensusの今後の可能性と展望を探っていきます。
今後のConsensusの可能性と展望
https://consensus.app/home/blog/announcing-our-11-5m-series-a-fundraise/
Consensusは2022年冬に提供を開始し、すでに40万人以上の月間アクティブユーザーを獲得し、2024年には年間売上1.5百万ドルを達成するなど、急成長を遂げています。
そして、2024年7月23日にConsensusは1,150万ドルのシリーズA資金調達を実施しました。この資金は、科学を愛するエンジニアやオペレーターの採用、そして世界最高の科学検索エンジンの構築に投資されます。
このような状況の中で、Consensusはどのような未来を目指すのでしょうか。
学術研究の効率化と発展への貢献
Consensusは、学術研究のあり方を大きく変革する可能性を秘めています。 研究者は、関連論文の検索と分析に膨大な時間を費やすことから解放され、より核心的な研究活動に集中できるようになるでしょう。
AIによる論文の自動要約は、研究の生産性を飛躍的に高めます。 研究者は短時間で大量の論文を”読む”ことができるようになり、これまでのように全ての論文を隅々まで読む必要がなくなります。結果として、研究のスピードが加速し、新たな発見や理論の構築につながることが期待されます。
また、Consensusは異分野の研究者間のコラボレーションを促進する可能性があります。 専門外の分野の論文も、AIが平易に説明してくれるので、研究者は分野の垣根を越えて知識を得やすくなります。これにより、学際的な研究が活性化し、革新的なアイデアが生まれるかもしれません。
Consensusが研究者の創造性を解き放ち、学術研究を新たな次元に導くことを期待したいと思います。
専門知識の民主化
Consensusのもう一つの大きな可能性は、専門知識の民主化です。 現在、高度な学術知識へのアクセスは、主に研究者や学生など、限られた人々に限定されています。しかし、Consensusを使えば、誰もが最先端の研究成果に触れることができるようになります。
例えば、医療従事者が最新の治療法について学んだり、政策立案者が社会問題の解決策を研究論文から得たりすることが容易になります。Consensusは、専門知識を必要とするあらゆる分野の意思決定を、エビデンスに基づいたものにする手助けをするでしょう。
さらに、Consensusは一般市民の科学リテラシーの向上にも寄与すると考えられます。 難解な学術論文の内容をAIが噛み砕いて説明してくれるので、専門家でなくても科学的知見を得やすくなります。このことは、科学に対する市民の理解と関心を高め、社会全体の知的基盤の強化につながるでしょう。
Consensusは、知識の民主化を通じて、より良い意思決定と社会の発展に貢献する可能性を持っているのです。
継続的な機能改善とユーザビリティの向上
Consensusの開発チームは、ユーザーの声に耳を傾け、継続的に機能を改善していくことを表明しています。特に、AIモデルの精度向上と、論文データベースの拡充は大きな課題でしょう。
将来的には、より自然な対話形式での論文の要約や、複雑なクエリへの対応など、AIの能力向上が期待されます。 また、ユーザーインターフェースの改良も進むと見られます。より直感的な操作性や、視覚的にわかりやすい情報提示などが実現するかもしれません。
加えて、Consensusはより広範なデータベースをカバーすることを目指しています。 現在は主に英語圏の論文が中心ですが、他言語の論文も取り込むことで、よりグローバルな知識へのアクセスが可能になるでしょう。分野に関しても、カバー範囲を広げることで、より多様なユーザーのニーズに応えられるはずです。
Consensusは、ユーザーと対話しながら、より使いやすく、より強力なツールへと進化を遂げていくことでしょう。
学術研究の効率化、専門知識の民主化、継続的な機能向上。これらは、Consensusの目指す未来像です。 Consensusが、知識を探求するすべての人々にとって、なくてはならないツールとなる日も遠くないかもしれません。
リサーチャー・研究者の皆さまも、ぜひConsensusを活用して、新たな知の地平を切り開いてみてはいかがでしょうか。
生成AIによる調査ではSnorbeもおすすめ
通常のAI検索エンジンでは、調査の網羅性が確認しにくく、情報のどこが未調査なのかが見えません。また、出典の確認が面倒だったり、リサーチ結果を整理・共有するための手間が別途かかったりと、本格的な市場調査や研究開発調査には使いにくい場面があります。
デスクリサーチや技術調査の効率化を支援する生成AIツールとして、Snorbeを使えば、調査の網羅性を可視化しながら、未調査領域の発見から構造化レポートの出力まで自動化できます。
Screenshot
Snorbeとは
Snorbeは、グラフAI技術を活用した製造業・研究開発向けリサーチプラットフォームです。最新のニュース・論文・特許・官公庁レポートの調査や、社内のPDF/Excel/報告書をナレッジグラフとして蓄積し、未調査領域（ホワイトスペース）を自動検出します。
通常のAI検索エンジンと似た用途で使えますが、いくつかの特徴的な機能により、特定のユースケースではSnorbeがより適している場合があります。
Snorbeならではの強み
未調査領域（ホワイトスペース）が見える
Snorbeの最大の特徴は、調査済みの情報をナレッジグラフとして可視化し、情報が薄い領域を自動で検出する点です。
従来のリスト形式の調査では、「何が調べられていて、何が抜けているか」を把握するのが難しいです。ナレッジグラフなら、情報の密度を地図のように俯瞰できるため、次に深掘りすべきテーマや企業・特許が自然に見えてきます。
観点マトリクスを30秒で出力
調査テーマを入力するだけで、AIが観点候補を生成し、材料・方式・コスト・規制・市場用途などを自動抽出します。結果はCSV/Excelでエクスポートできるので、社内共有や上申資料への転用がすぐにできます。
手動で観点を整理する時間が不要になるため、「調査の設計」から「資料化」までのリードタイムが大幅に短縮できます。
構造化レポートを10分で生成
テーマ入力から10分以内に、調査目的・要約・詳細分析・出典一覧を含む構造化レポートが自動生成されます。Markdown/PDF形式でダウンロード可能で、そのまま社内レポートや提案書のたたきとして活用できます。
出典の透明性とファクトチェックのしやすさ
Snorbeは、調査で参照したWebページやドキュメントの元データを保存します。レポートに記載された情報がどのソースに基づいているかを容易に遡って確認でき、ハルシネーション（AIによる誤情報生成）のリスクを実用的な範囲まで抑えられます。
また、調査結果に「本当にそうなのか？」と感じたら、ファクトチェックボタンから改めて検証を依頼できます。
Planモードで調査の方向性を事前に確認
Planモードを使うと、AIがすぐに調査を始めるのではなく、まず「調査の設計図」を提示してくれます。計画を確認・修正してから実行できるため、調査完了後の手戻りを減らせます。
初めて取り組むテーマや、複数の観点を横断する複雑な調査に特に有効です。
公開情報と社内ファイルを一つのグラフで管理
PDF・Excel・PowerPointなどの社内ドキュメントをアップロードすると、Web上の公開情報と統合した一つのナレッジグラフが構築されます。過去の調査資料を次のプロジェクトでも再利用でき、「あの調査どこにあったっけ」を防げます。
セルフホストでセキュリティを確保
機密データを社外に出したくないチーム向けに、Docker Composeによるセルフホスト構築を支援するプランも用意されています。ワークスペース単位でのアクセス制御と監査ログ設計に対応しています。
向いているユースケース
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特に体系的な技術調査や、多方面にわたる市場リサーチで強みを発揮します。初期の幅広い情報収集から、深堀り調査・レポート化まで一貫して対応できます。
まず試してみるなら
現在、製造業・研究開発部門向けにクローズドアルファを実施中です。テーマを一つ入力するだけで、エージェントがどのように調査を進めるか体験できます。
調査手法について
こちらの記事はグラフAIリサーチプラットフォームのSnorbeを使って作られています。Snorbeは研究開発・新規事業向けの調査テーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、ナレッジグラフの構築、構造化レポートの生成ができるAIリサーチツールです。
Screenshot
調査したいテーマを入力するだけで、AIが深堀りすべき観点や広げるべき調査項目をレコメンドしながら、自動でリサーチを進めます。収集した情報はナレッジグラフとして蓄積され、未調査領域（ホワイトスペース）を可視化しながら調査の網羅性を高めていけます。
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