Elicit

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ツール紹介:

キーワード一致不要で関連論文を発見。質問に沿って要点を要約し、重要情報を抽出。文献レビューを効率化し、ブレインストーミングも支援。
登録日:

2025-10-21
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ツール情報

Elicit AIとは？

Elicit AIは、言語モデルを活用して文献レビューを含む研究ワークフローを効率化するリサーチ支援ツールです。キーワードの完全一致に頼らない意味ベースの検索により、見落としがちな関連論文を発見し、ユーザーの質問に即した要点要約や、研究デザイン・サンプルサイズ・主要結果などの構造化された情報抽出を実行します。さらに、ブレインストーミング、長文要約、テキスト分類といった汎用タスクにも対応し、調査の立ち上げから知見の統合まで一貫して支援。表形式での比較やノート化によって複数文献の知見を横断的に把握しやすく、意思決定のためのエビデンス整理を短時間で行えます。研究者、大学院生、アナリスト、コンサルタントなど、エビデンスに基づく検討が求められる職種にとって、探索・読み込みの負荷を抑え、重要な判断に集中できる環境を提供します。

Elicit AIの主な機能

意味ベースの論文検索：キーワード完全一致に依存せず、研究意図に沿った関連文献を提示
質問特化の要約生成：論文の要点をユーザーの問いに合わせて抽出・整理
構造化情報抽出：研究手法、対象、サンプルサイズ、主な結果などを表形式で取りまとめ
比較と整理：カラム（項目）を追加し、複数論文を並列比較できるレビュー表を作成
フィルタ・並び替え：年代、分野、要約内容などで結果を精査し、関連度を高める
ブレインストーミング：研究質問や仮説、関連変数の候補を発想支援
テキスト分類：抜粋文やメモをカテゴリに自動仕分けし、コーディング作業を補助
長文要約・抜粋：アブストラクトや本文から重要箇所を抽出し、読み込みを短縮
ノート化・アウトライン化：レビュー結果を整理し、後続の原稿や報告書の下書きに活用
再現可能なワークフロー化：調査手順をテンプレート化し、繰り返しのレビューに適用

Elicit AIの対象ユーザー

学術研究者や大学院生はもちろん、製品開発・市場調査・政策分析・コンサルティングなど、文献やテキスト情報を根拠に意思決定するあらゆる職種に適しています。特に、体系的な文献レビューの下準備、関連研究のスクリーニング、要点の迅速な把握、仮説立案や変数選定、メモや抜粋の分類・整理といった場面で効果を発揮します。初学者が分野の全体像を掴む際や、熟練研究者が既存知見を高速に横断する際にも有用です。

Elicit AIの使い方

調査テーマを明確化し、Elicit AIで新規プロジェクト（またはワークスペース）を作成します。
研究質問やキーワードを入力し、検索条件や対象領域を調整して関連文献の候補を取得します。
提示された論文リストを確認し、要約プレビューで関連度の高い文献に絞り込みます。
レビュー表に必要なカラム（例：手法、対象、主要結果、限界など）を追加して比較軸を設計します。
要約や情報抽出を実行し、各論文の要点を表形式で整理・並べ替え・フィルタします。
不足箇所は追加検索や質問の再定義で補強し、ブレインストーミングで仮説や変数候補を広げます。
抜粋とメモを分類してノート化し、レビューの結論や示唆をアウトラインとしてまとめます。
重要な引用・出典を原文で確認し、必要に応じて一次情報に当たり検証します。

Elicit AIの業界での活用事例

学術・教育分野では、体系的レビューの前段として関連論文のスクリーニングと要点整理に活用され、研究計画の精緻化を後押しします。ヘルスケアやライフサイエンスでは、臨床試験報告の主要指標を抽出し、治療効果やサンプル特性を横断比較。公共政策やシンクタンクでは、政策評価や社会調査の既存知見を短時間で集約し、根拠に基づく提言作成を支援します。企業のR&D・プロダクト・マーケティング領域では、技術動向やユーザー研究の文献レビューを効率化し、仮説検証や要件定義のスピードを高めます。コンサルティングでも、課題定義からエビデンス整理までの作業時間を大幅に削減できます。

Elicit AIのメリットとデメリット

メリット：

キーワード依存を抑えた意味検索で、関連研究の見落としを軽減
質問特化の要約と構造化抽出で、読み込みと比較の時間を短縮
表形式のレビュー設計により、再現性のある調査フローを構築しやすい
ブレインストーミングや分類まで一貫して行え、研究ワークフローを一元化
ノート化・アウトライン化で、レポートや論文の下準備を効率化

デメリット：

検索範囲やカバレッジには限界があり、重要文献の取りこぼしが起こりうる
要約・抽出はモデルの性質上、誤りや過度の単純化が含まれる可能性がある
日本語以外（特に英語）中心の文献でより高い精度が出やすい場合がある
最終的な引用・解釈は、人手による原典確認と批判的検討が不可欠

Elicit AIに関するよくある質問

質問：

Elicit AIで得た要約や抽出結果の信頼性はどう担保すべきですか？
回答：

一次情報の原文に必ず当たり、重要な主張・数値・方法は本文や付録で検証してください。複数文献の相互参照や、別経路の検索も併用すると精度が高まります。
質問：

システマティックレビューの作業で活用できますか？
回答：

スクリーニングや要点整理、比較表の作成など前処理に有用です。ただし、検索戦略の明示、包含基準の厳密化、データ抽出の二重化などの手続きは人手で担保してください。
質問：

日本語の資料や非英語文献にも対応できますか？
回答：

言語や書式によって抽出精度が変動することがあります。重要資料は原文で確認し、必要に応じて言語を切り替えて検索・要約を行うと良い結果が得られます。
質問：

ブレインストーミングや仮説立案にも使えますか？
回答：

研究質問の洗練、変数・指標の候補出し、関連テーマの拡張などの発想支援に活用できます。得られた案は文献と照合して妥当性を検討してください。
質問：

結果を他のツールで再利用できますか？
回答：

表形式で整理した要約・抽出結果は、外部の表計算やドキュメントに移して分析・報告に活用しやすい形に整えられます。再利用時も出典の明示と原典確認を推奨します。