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GovAIとは？
GovAI（The Centre for the Governance of AI）は、先端的な人工知能が社会にもたらすリスクと機会を理解し、適切に管理するための知見とエコシステムづくりに取り組む研究・フィールドビルディング組織です。AIガバナンスやAI政策、リスク評価、規制・標準化、ガードレール設計、監督・監査、透明性・説明責任といった重要テーマに関して独立した分析を実施し、公共部門・産業界・学術界の意思決定を支えるエビデンスを提供します。学術論文や政策ブリーフ、フレームワーク提案の発信に加え、イベントやワークショップを通じて国際的な研究コミュニティを育成。利害関係者間の対話を促進し、先端AIへの移行期における選択肢を整理・比較可能にすることで、社会全体の安全性と公平性を高めることを目指します。営利プロダクトの提供ではなく、公共性の高い知的基盤を整備することに価値の重心が置かれている点が特徴です。
GovAIの主な機能
- AIガバナンス・AI政策に関する研究と分析：リスク評価、制度設計、国際協調、標準化などの論点を体系的に整理。
- 政策ブリーフ・フレームワークの公開：意思決定者が活用できる実務寄りの提案や評価枠組みを提示。
- イベント・ワークショップの開催：最新動向の共有やマルチステークホルダー対話の場を提供。
- グローバル研究コミュニティの構築：分野横断の研究者・実務家ネットワークを支援し、知見の連携を促進。
- 知識資源のアーカイブ化：レポート、分析記事、参考文献の整理により情報アクセスを改善。
- 産官学連携の促進：政府機関、企業、シンクタンク、大学との協働を後押し。
- 先端AIに特化したリスクと機会のマッピング：優先課題の特定とロードマップ策定に資する材料を提供。
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Illuminate AIとは？
Illuminate AI は、学習者の好みに合わせてコンテンツを適応させる実験的なAI技術です。ユーザーの学習スタイルや関心に基づき関連する学術論文を選定し、その要点を二つのAIボイスによる音声ディスカッションとして提示します。複雑な概念を対話形式でかみ砕くことで、難解なトピックでも理解の入口をつくり、学習の負荷を軽減。特にコンピュータサイエンス領域に最適化されており、アルゴリズム、システム、機械学習などの研究テーマに親和的です。読むだけではハードルの高い内容も、耳から得る要約とポイント解説で把握しやすく、移動時間の活用や復習にも役立ちます。文献選びから理解促進までを一貫して支援し、輪講準備や文献サーベイ、自主学習の効率を高めることに価値があります。
Illuminate AIの主な機能
- 学習スタイルへの適応：ユーザーの好みに合わせて内容の提示を最適化し、理解しやすい形に整えます。
- 論文の選定・推薦：関心領域に沿った学術論文を選び、重要なトピックに絞って学習を開始できます。
- AI生成の音声ディスカッション：二つのAIボイスが要点を対話形式で解説し、核心を短時間で把握可能にします。
- 要点分解と平易化：複雑な概念や専門用語をかみ砕いて提示し、理解の障壁を下げます。
- コンピュータサイエンスに最適化：学術的なCSトピックにフォーカスした設計で、研究・学習の文脈に馴染みやすい説明を行います。
- 音声ベースの学習支援：目の負担を減らしながら学べるため、移動中や隙間時間のインプットに適しています。
- 学習効率の向上：重要ポイントに集中でき、導入・復習・理解の定着に役立ちます。
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SandboxAQ AIとは？
SandboxAQ AIは、AIと先端計算の相乗効果を活用して、社会や産業が直面する複雑な課題を定量的に解き明かすことを目的としたエンタープライズ向けソリューションです。コアとなるのは、物理・化学・生物・経済の法則に根差したLarge Quantitative Models（LQMs）で、研究開発や運用現場での意思決定をデータ駆動かつ再現性高く支援します。提供領域は、分子・材料設計などのAIシミュレーション、サイバーセキュリティにおける暗号管理とポスト量子暗号への移行支援、インフラや産業分野でのAIセンシングまで幅広く、実世界の制約やノイズを考慮したモデリングと最適化が特長です。これにより、探索空間の効率的な絞り込み、品質・安全性の向上、リスク低減、運用コスト削減といったビジネス価値の創出を後押しします。グローバル組織での本番活用を前提に、ガバナンスや統合性にも配慮された実装が行える点が強みです。
SandboxAQ AIの主な機能
- LQMsによる定量AI：物理・化学・生物・経済の原理を取り込んだモデルで、シミュレーション、予測、最適化、リスク評価を高精度に実行。
- AIシミュレーション：分子・材料・プロセス設計における候補探索、性能推定、パラメータ同定を高速化。
- 暗号管理とセキュリティ：暗号鍵・証明書・プロトコルの可視化とポリシー管理、ポスト量子暗号（PQC）への移行計画・実装を支援。
- AIセンシング：高感度センシングデータのノイズ除去、特徴抽出、異常検知により、設備・医療・インフラの状態把握を高度化。
- 数理最適化：サプライチェーン、資源配分、スケジューリングなどの制約最適化を現実的な条件で解決。
- 統合・運用機能：API/SDKによる既存システム連携、クラウド/エッジ両対応、監査・ガバナンス支援。
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MagickPen AIとは？
MagickPen AIは、ChatGPTを活用したAIライティングツールです。記事、レポート、論文、ストーリー、広告文、ジョークまで幅広い文体に対応するテンプレートとカスタマイズ機能を備え、下書き作成から推敲、仕上げまでを一つのワークスペースで完結できます。文章生成だけでなく、文法チェックやリライト、翻訳、さらにコードのバグ修正や説明にも対応し、執筆と開発の両面で作業時間を短縮します。トーンや長さ、キーワードを指定して意図に沿うアウトプットを得られるため、初心者でも再現性のある成果を得やすい点が特長です。個人のブログ運営からチームの資料作成まで、日常的なライティングの負担を軽くし、品質と効率の両立を支援します。
MagickPen AIの主な機能
- 多彩なテンプレート：記事・論文・レポート・広告・物語・ジョークなど用途別テンプレートで構成から文体まで素早く立ち上げ。
- 文章生成とリライト：プロンプトに基づくドラフト作成、要約、言い換え、トーン調整で読みやすさを向上。
- 文法チェック：スペル・文法・スタイルの問題を検出し、自然で誤りの少ない文章に整える。
- 翻訳・多言語対応：原稿の翻訳や二言語比較によりグローバルな配布を支援。
- コードのバグ修正・説明：エラーメッセージの要点整理や改善案の提示でデバッグを効率化。
- カスタム設定：トーン、長さ、キーワード、対象読者を指定して出力の方向性をコントロール。
- プロンプト補助：テンプレート化された指示で再現性の高い結果を得やすい。
- 下書きから仕上げまで一貫：構成案→本文→要約・見出し抽出までワークフローを簡素化。
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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。
