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ThesisAIとは？
ThesisAIは、単一のプロンプトから最大50ページの科学文書を下書きできるAIアシスタントです。研究論文や技術レポート、サーベイ、提案書などの長文ドキュメントを素早く構成し、章立てや要旨、関連研究の整理まで一貫して生成します。ネイティブなLaTeX統合に対応しており、数式・図表・セクション構造を前提にしたドラフト作成が可能です。さらに20以上の言語に対応し、インライン引用を用いた引用挿入により、読み手にとって自然で追跡しやすい文献参照を提供します。ユーザーは最大100本の論文をアップロードまたはインポートして引用元として活用でき、生成後はOverleafへエクスポートして手動編集を継続できます。これにより、初稿作成の時間を短縮しつつ、精度の高い引用と研究フローに適したフォーマットを両立し、研究者や大学院生、R&D部門の文書制作を効率化します。
ThesisAIの主な機能
- 単一プロンプトから最大50ページのドラフトを自動生成し、章立て・要旨・参考節まで一括作成
- ネイティブLaTeX統合により、数式やセクション構造を前提とした論文用フォーマットに対応
- インライン引用をサポートし、本文中に自然な形で引用を挿入
- 最大100本の論文をアップロード／インポートして引用候補として活用
- Overleafへエクスポートし、共同編集や手動での微調整が容易
- 20言語以上の多言語対応で、国際共同研究や多拠点チームの文書化を支援
- 関連研究の要約や位置づけを自動で下書きし、レビュー作業を短縮
- セクションごとの一貫した文体・用語の維持により読みやすさを向上
- プロンプトの意図に沿った構成提案と見出し設計で起案段階を加速
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Writeless AIとは？
Writeless AIは、学生や研究者の学術ライティングを支援するAIエッセイライターです。テーマや要件を入力すると、論点の整理、アウトライン作成、ドラフト生成を行い、実在の学術情報に基づく引用候補と参考文献リストを提示します。APAやMLA、Chicagoなど主要な引用スタイルに沿った整形に対応し、文献レビュー、研究計画、エッセイ、レポートなど幅広い用途で下書きの質と速度を高めます。ユーザーの文体やトーンに合わせて表現を調整できるため、読みやすさと一貫性のある文章づくりを後押しします。生成結果はあくまで出発点とし、出典の確認・加筆修正を通じて、自分の知見と声を反映した原稿へ仕上げられるのが価値です。研究テーマの背景整理や関連研究の要約、章立ての提案まで一連の作業をひとつのワークフローで進められるため、執筆時間の短縮と品質の安定化に貢献します。また、引用スタイルの不一致や体裁の崩れといった初歩的なミスを減らし、内容の検証に時間を割ける点も実務的です。
Writeless AIの主な機能
- 学術引用の自動提案と参考文献リストの整形（APA/MLA/Chicagoなどの主要スタイル）
- 課題要件に沿ったアウトライン自動生成と章立ての提案
- ユーザーの文体・トーンに合わせた表現最適化とパラフレーズ
- 関連研究や文献レビューの要約と要点抽出
- セクション別のドラフト生成と見出しの改善提案
- 引用箇所の確認を促すガイダンス（出典・書誌情報の点検を支援）
- 類似性を下げる言い換え支援と論旨の明確化
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Blainyとは？
Blainyは、研究論文の執筆を支援するために設計されたAIベースのライティングツールです。学生から研究者、実務家まで、調査と執筆の流れをシンプルにし、短時間で質の高い原稿作成を後押しします。リサーチの要点整理や構成案の提示、段落レベルの草稿生成、推敲のヒントなど、執筆工程を一貫してサポート。とくに学術文書で重要となる文内引用を、APA・MLA・IEEE・Harvardといった主要スタイルに沿って正確に整形できる点が特長です。引用の表記揺れやスタイル違反を減らし、読みやすさと一貫性を確保。キーワードやテーマを与えると関連する論点の抽出や章立ての提案も行い、書きはじめの負担を軽減します。学術的なトーンを保ちながら文章を明確化する提案にも対応し、初学者にも扱いやすい設計です。さらに、引用スタイルの切り替えにより提出先や学会の指定に合わせて柔軟に調整でき、研究計画書・レポート・論文ドラフト作成を効率化します。
Blainyの主な機能
- 研究論文に適した構成案の自動提案とセクションごとの下書き生成
- テーマやキーワードに基づくインスタントなリサーチ支援と論点整理
- APA・MLA・IEEE・Harvardに準拠した文内引用の正確な整形
- 引用スタイルの切り替えに対応し、提出規定に合わせた一貫した表記管理
- 文章の明瞭性・論理展開を高める推敲アドバイス
- セクション単位での編集・追記に適したドラフト作業フロー
- 校正や体裁確認を支えるスタイルチェックの補助
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SciSummary AIとは？
SciSummary AIは、研究者や学生が科学論文や研究記事を効率よく理解するために設計されたAIツールです。長文の研究論文から要点を抽出し、背景、目的、方法、結果、結論といった構成の概要を短時間で把握できる要約を生成します。さらに、AIを活用した参考文献・ドキュメント管理機能を備え、収集した論文や資料を一元的に整理して、調査から執筆までのワークフローをスムーズにします。スクリーニング段階で多くの文献に素早く目を通したい場面や、読解の負荷を軽減しつつ重要部分を押さえたい学習場面で効果を発揮します。資料をテーマごとに整理し、読み返しや比較が必要なときにも要点へすぐアクセスできるため、研究効率の向上、学習時間の短縮、チームの知識基盤づくりに寄与するのが特徴です。
SciSummary AIの主な機能
- 学術論文・研究記事のAI要約生成により、要点や結論を短時間で把握
- 背景・目的・方法・結果・結論など論文構造に沿った整理で理解を支援
- 参考文献・ドキュメントの一元管理による文献管理ワークフローの効率化
- 論文メモや要点の記録を助け、再読・比較時の確認を容易にする情報整理
- 大量の資料のスクリーニングをサポートし、レビュー準備の時間を短縮
- 学習・研究の継続に必要な資料の整理・分類で再現性の高い調査体制を構築
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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。
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Research Rabbit AIとは
Research Rabbit AIは、研究者が関連文献を効率よく見つけ、可視化し、整理するためのAI搭載プラットフォームです。キーワードや既知の論文を起点に、引用関係や共著ネットワークをたどって領域地図を構築し、重要な論文・著者・トピックを直感的に把握できます。さらに、利用者の関心と行動を学習して、精度の高いパーソナライズ推薦やアラートを提供し、見落としを減らしつつ最新動向を継続的に追跡できます。収集した文献はコレクションとして整理・共有でき、チーム内でのコラボレーションやリサーチワークフローの標準化にも役立ちます。インタラクティブな可視化は関連クラスターや時系列の流れを示し、領域の空白や新興テーマの発見を支援します。また、通知は関係の強さや更新頻度を考慮して配信され、情報過多を避けながらリーディングリストを最新に保ちます。
Research Rabbit AIの主な機能
- 論文探索と推薦：既知の論文やキーワードを起点に関連文献を提示。利用履歴を学習し、パーソナライズ推薦とアラートで継続的にアップデート。
- 引用マップの可視化：引用・被引用関係や共著ネットワークをインタラクティブに表示し、重要クラスターや研究フロンティアを把握。
- トレンド追跡：関心領域の動向をウォッチリストで監視し、新着や影響度の高い論文をタイムリーに検知。
- コレクション管理：テーマ別のコレクションに文献を整理し、探索結果を再利用可能な形で蓄積。
- チームコラボレーション：コレクションの共有により、レビューやスクリーニングの足並みをそろえ、抜け漏れを低減。
- ノイズ低減：関連度に基づく絞り込みと視覚的比較により、検索ノイズを抑えて要点に集中。
- ワークフロー統合：既存の文献管理やナレッジ共有の流れに組み込みやすいエクスポート・共有手段を用意。
