Connected Papers

Connected Papers AIとは

Connected Papers AIは、研究者や実務家が関連する学術論文を効率的に発見し、分野全体の構造を一目で把握できる文献可視化ツールです。種論文やキーワードを起点に、共被引用・参考文献関係などの近縁性に基づいて論文間のつながりをグラフで表示し、主要論文や周辺領域のダイナミクスを直感的に理解できます。過去の先行研究だけでなく派生研究へも両方向探索できるため、見落としがちな必読論文を補足し、体系的な文献レビューの精度を高めます。データ基盤には数億件規模の学術記録を収めるSemantic Scholarを活用しており、幅広い科学領域を横断した探索が可能です。研究テーマの地図を可視化し、注目度や年代、関連クラスターを俯瞰することで、分野の現在地と今後の方向性を的確に捉えられます。

Connected Papers AIの主要機能

• 論文関係グラフの自動生成：共被引用・参考文献の近縁性に基づき、研究トピックの地形を可視化。
• 両方向探索：先行研究（prior）と派生研究（derivative）の双方を追跡し、抜け漏れを低減。
• 人気・重要論文の把握：被引用数や中心性を手がかりに、分野の中核文献を特定。
• クラスターとトレンドの発見：サブトピックのまとまりや時系列の変遷を直感的に理解。
• フィルタと検索：著者名、年、キーワードなどで関連ノードを絞り込み。
• 詳細メタ情報へのアクセス：タイトル、要旨、出版年、出典リンクなどを素早く参照。
• リスト保存・共有：関心論文のコレクション化やチーム内共有を支援。
• エクスポート手段：グラフや論文一覧を外部ワークフローへ活用しやすい形式で出力。

Connected Papers AIの適用対象

体系的レビューを行う大学院生・研究者、R&D部門の実務家、技術スカウトや競合調査を担うアナリスト、図書館員・情報専門職に適しています。新規分野のスクリーニング、研究計画立案、関連領域の橋渡し探索、レビュー論文作成、特許・技術動向の下調べなどで効果を発揮します。

Connected Papers AIの使用手順

1. 起点を選定：既知の代表論文のURL/DOI/タイトル、またはキーワードを入力。
2. グラフ生成：提示候補から対象を確定し、関連論文ネットワークを自動構築。
3. 俯瞰：ノードの位置・密度・クラスターを見て研究領域の輪郭を把握。
4. ドリルダウン：重要ノードをクリックし、要旨・引用関係・出典へアクセス。
5. 両方向探索：先行研究と派生研究を切り替え、抜け漏れを補完。
6. フィルタリング：年代・キーワード・著者などでノイズを削減。
7. 保存・共有・エクスポート：関心リストの作成や外部ツール連携に活用。

Connected Papers AIの業界活用例

学術界では、システマティックレビューの初期スクリーニングとして用いられ、中心文献の特定と周辺領域の抽出を効率化します。製薬・バイオでは、標的分子や手法に関する研究クラスターを把握し、未踏のニッチを探索。AI/機械学習領域では、モデル系譜や応用分野の分岐を可視化し、ベースライン論文の選定に貢献。企業R&Dでは、新規参入分野の技術地図を短時間で作成し、調査計画を最適化します。

Connected Papers AIの料金モデル

基本的な機能は無料で試用でき、グラフ生成回数やノード規模などに一定の上限があります。より多くのグラフ作成や拡張機能、チームでの利用を希望する場合は、有料プランへのアップグレードが用意されています。具体的なプラン内容や価格は公式サイトで確認するのが確実です。

Connected Papers AIの優点と欠点

Connected Papers AIのよくある質問

• 質問1: Google Scholarとの違いは？

  Connected Papers AIは検索結果の羅列ではなく、論文間の近縁性をグラフで可視化します。これにより、トピックの全体像やクラスター構造、中心文献を直観的に把握できます。

• 質問2: どの分野の論文に対応していますか？

  Semantic Scholarに収載された幅広い科学分野を対象にしています。分野や出版形態によっては網羅性に差がある点に留意してください。

• 質問3: 類似度はどのように判定していますか？

  共被引用や参考文献関係などの書誌的つながりを総合して近縁性を推定します。アルゴリズムの詳細は公開情報を確認してください。

• 質問4: レビュー作業はこれだけで完結しますか？

  可視化は強力な出発点ですが、データベース検索、全文精読、品質評価と併用することで、より堅牢なレビューが実現します。