Scite
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ツール紹介:12億件のSmart Citationで、引用文脈と支持・反証を可視化。専門家の見解も横断検索し、分野横断で文献理解を深める。
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登録日:2025-10-21
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ツール情報
Scite AIとは？
Scite AIは、研究論文が「どのように」引用されているかを可視化し、文献の信頼性評価と発見を効率化するリサーチ支援ツールです。従来の被引用数だけでは捉えきれない引用の文脈を提示し、引用が主張を支持しているのか、反証しているのか、あるいは言及にとどまるのかを判別できる点が特徴です。これにより、研究者は引用箇所のテキストを直接読み、主張間の関係やエビデンスの強さを短時間で把握できます。さらに、膨大な「Smart Citations」を横断検索し、関連研究や専門家の見解を素早く追跡可能。文献レビュー、研究計画、査読、研究開発の基盤整備など、多様なシーンで意思決定を支える情報環境を提供します。単なる文献検索にとどまらず、引用の質とコンテキストを重視したナレッジ発見を支援することで、再現性や妥当性の高いリサーチを後押しします。
Scite AIの主な機能
- Smart Citations：引用文の前後文脈を表示し、支持・反証・言及を分類して提示
- 引用コンテキスト検索：トピック、DOI、著者、ジャーナルなどで検索し、引用の質と流れを迅速に把握
- エビデンスフィルタリング：支持/反証/言及での絞り込みや、年代・分野・ソース別の精査
- 論文・著者・ジャーナルのダッシュボード：被引用動向や引用関係の可視化、ネットワーク把握
- 参考文献チェック：原稿・参考文献リストの妥当性確認や欠落/過剰引用の検出を支援
- アラートとウォッチリスト：特定テーマや論文の新規引用を通知して動向を追跡
- 外部連携とエクスポート：文献管理ツールやAPIと連携し、引用データの活用を拡張
- ブラウザ拡張の活用：閲覧中の論文ページから引用文脈へ素早くアクセス
Scite AIの対象ユーザー
Scite AIは、文献レビューの精度と速度を高めたい研究者、大学院生、R&D担当者、ライブラリアン、編集者・査読者に適しています。特に、主張を裏付けるエビデンスの質を短時間で見極めたい場合や、分野横断で議論の流れを把握したいケースに有効です。研究費申請・技術調査・システマティックレビュー・コンプライアンス評価など、意思決定に根拠が求められる業務で価値を発揮します。
Scite AIの使い方
- アカウントを作成・ログインする。
- 検索バーにトピック、キーワード、DOI、PMID、著者名、ジャーナル名を入力して検索する。
- 結果一覧から論文ページを開き、Smart Citationsで引用文の前後文脈と支持/反証/言及の分類を確認する。
- フィルター（支持/反証、年、分野、ソース等）を使って、目的に合うエビデンスに絞り込む。
- 重要な引用は保存・ブックマークし、ウォッチリストやアラートを設定して新規引用を追跡する。
- 必要に応じて参考文献チェック機能を使い、原稿の引用の妥当性や抜け漏れを点検する。
- 文献管理ツールやAPI連携、エクスポート機能で、引用データをワークフローに取り込む。
- ブラウザ拡張を導入し、ウェブ上の論文ページから即座に引用文脈へアクセスする。
Scite AIの業界での活用事例
学術研究では、系統的レビューやメタ分析のスクリーニング工程で、支持/反証のエビデンスを迅速に抽出して選定基準の明確化に役立てられます。出版・査読の現場では、投稿論文の参考文献が主張を十分に支持しているかを検証し、過度な自己引用や古い引用の偏りを早期に把握できます。製薬・ヘルスケアや材料・化学のR&Dでは、仮説の裏付けとなる実験結果の再現性や対立結果の有無を短時間で確認し、探索研究の方向性を最適化。公共政策・コンサルティングでは、政策評価やリスク分析で、多面的な専門家見解を引用文脈ごとに収集して根拠の透明性を高める用途が見られます。
Scite AIの料金プラン
Scite AIは、個人利用向けのサブスクリプションと、大学・研究機関・企業向けの組織ライセンスを提供しています。個人向けは検索・閲覧・アラートなどの基本機能を軸に、利用上限や高度機能の有無でプランが分かれる構成が一般的です。組織向けは、ドメイン認証による包括アクセス、利用統計、管理者機能、API利用などを含む形で導入されます。期間限定のトライアルや一部機能の無料利用枠が提供される場合もあります。具体的なプラン内容や料金は時期や導入形態により異なるため、最新の情報を公式の案内で確認してください。
Scite AIのメリットとデメリット
メリット：
- 被引用数では見えない引用の質と文脈を把握でき、エビデンス評価が精緻化する。
- 支持/反証/言及の分類により、論点の対立や合意形成の状況が一目でわかる。
- 文献レビューや査読の時間短縮と、見落としの低減に寄与する。
- ダッシュボードやネットワーク可視化で、研究領域の構造理解が進む。
- アラート・API・外部連携により、既存の研究ワークフローへ柔軟に統合できる。
デメリット：
- 機械学習による分類のため、分野や文脈によっては誤分類や判定の揺らぎが生じうる。
- 収録ソースの偏りや更新タイミングにより、分野間でカバレッジに差が出る場合がある。
- 高度機能の利用にはサブスクリプションが必要で、予算制約によって導入しにくいことがある。
- 引用文脈は有用だが、最終判断には原著の精読が不可欠である。
Scite AIに関するよくある質問
質問：Smart Citationsとは何ですか？
引用文の前後文脈を表示し、その引用が主張を支持・反証・言及のいずれかとして機械学習で分類された情報を指します。被引用数だけでなく、引用の質的側面を把握できます。
質問：支持/反証の判定はどのように行われますか？
引用文と周辺テキストを解析し、記述内容の傾向に基づいて分類します。自動判定であるため、重要な判断では原文の確認が推奨されます。
質問：どのような資料源をカバーしていますか？
学術出版社やデータベース由来の論文を中心に収録し、分野横断で拡充が進んでいます。カバレッジは時期や契約により異なるため、対象分野は実際の検索で確認すると確実です。
質問：文献管理ツールと連携できますか？
エクスポート機能やAPIを通じて、一般的な文献管理・研究ワークフローと連携可能です。具体的な連携方法は利用環境に合わせて設定します。
質問：研究初心者にも有用ですか？
引用の文脈を通じて論点の流れを掴みやすく、レビューの入口として有用です。ただし最終的な理解には原著の精読が不可欠です。
質問：最新動向を追うにはどうすればよいですか？
関心テーマや重要論文にアラートを設定すると、新たな引用や関連研究の更新を自動で受け取れます。