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検索Elicit

Elicit

論文を探すだけでなく、選び、比べ、根拠まで確認する。

料金: プランにより異なる（公式で確認）API: あり最終確認日 2026年8月20日
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CONCLUSION

THINKLABの結論

どんなAIか

検索結果を読むだけで終わらず、採用基準を決め、同じ項目を複数論文から抽出し、根拠へ戻って確認するワークフローを作れる点が特徴です。Consensusが研究全体の結論を素早く掴む用途なら、Elicitはレビュー作業そのものを組み立てたい場面で比較候補になります。

特に向いている用途

論文を見つけるだけでなく、研究同士を同じ観点で比較・整理したい研究者や調査担当者 / スクリーニングやデータ抽出に時間がかかる文献レビューを効率化したい人 / AI回答から元論文の根拠箇所へ戻って検証する運用を重視する人

選ぶ際の注意点

AIが提案するスクリーニング基準や抽出結果を無条件に正しいものとして扱うことはできない

できることを見る料金を見る

Elicitについての結論

ABOUT

Elicitとは

Elicitは、研究質問を起点に関連論文を探し、候補のスクリーニング、研究情報の抽出、比較・整理までを一つの流れで進めるリサーチ支援AIです。

単に論文の要約を読むだけでなく、研究ごとの対象者、介入、研究デザイン、結果などを列として並べ、同じ観点で複数論文を比較できる点が特徴です。

Systematic Reviewでは、検索、タイトル・抄録スクリーニング、全文確認、データ抽出、レポート作成までを段階的に進められます。AIの提案は上書きでき、元論文の引用箇所を確認しながら判断できます。

  • 検索のように「答えを探す」だけでなく、文章の下書きや整理、アイデア出しなど、作業の途中を支援できます。
  • 通常のソフトと違い、決まったボタン操作ではなく、言葉で指示して結果を得ます。
  • AIの回答は常に正しいとは限らないため、公開・提出・重要な判断の前に人が確認する必要があります。

CAPABILITIES

できること

意味の近さで論文を探す

キーワード一致だけに限定せず、研究質問との意味的な近さを使って関連論文を探せます。検索結果には質問に沿った要約を付け、候補を読み分けやすくします。

出力は人が確認してから使う

スクリーニング基準を明示して絞り込む

Systematic Reviewでは採用・除外基準を設定し、各論文が基準を満たすかを確認できます。AI提案をそのまま採用せず、人が基準や判定を修正できます。

出力は人が確認してから使う

研究情報を同じ列で抽出・比較

参加者、介入、アウトカム、研究デザインなど、確認したい項目を列として追加し、複数論文から情報を抽出して比較できます。抽出結果には根拠となる引用箇所を確認できる設計があります。

出力は人が確認してから使う

レビュー工程を分けて実行できる

検索、スクリーニング、抽出などを必要な段階だけ使えます。既存の文献検索結果を取り込み、Elicitを補助的なスクリーニングや抽出に使う構成も可能です。

出力は人が確認してから使う

AUDIENCE

向いている人・向いていない人

向いている人

  • 論文を見つけるだけでなく、研究同士を同じ観点で比較・整理したい研究者や調査担当者
  • スクリーニングやデータ抽出に時間がかかる文献レビューを効率化したい人
  • AI回答から元論文の根拠箇所へ戻って検証する運用を重視する人

向いていない・注意が必要な人

  • AIが抽出した結果だけを見て、元論文や研究方法を確認せず結論を出したい人
  • 厳密なレビュー手順をすべてAIへ置き換えたい人

医療・法律・金融など専門判断が必要な領域では、AIの出力だけを根拠にしないでください。

PRICING

料金

プランにより異なる（公式で確認）

金額や条件は変更されるため、申込・契約前に公式情報を確認してください。

公式サイトで確認 ↗

THINKLAB REVIEW

THINKLAB Review

結論

「Elicitの強みは、論文検索よりもその後の選別と比較までつなげられること。」

検索結果を読むだけで終わらず、採用基準を決め、同じ項目を複数論文から抽出し、根拠へ戻って確認するワークフローを作れる点が特徴です。Consensusが研究全体の結論を素早く掴む用途なら、Elicitはレビュー作業そのものを組み立てたい場面で比較候補になります。

強み

  • 論文検索からスクリーニング、抽出、比較までを同じプロジェクト内で進めやすい
  • 抽出結果を元論文の引用箇所へ戻って確認しやすく、AI要約だけで判断しにくい設計になっている
  • 研究ごとの情報を列で揃えられるため、複数論文の比較表を作る作業と相性がよい

注意点

  • AIが提案するスクリーニング基準や抽出結果を無条件に正しいものとして扱うことはできない
  • 厳密なシステマティックレビューでは、検索式やデータベース選定など従来の手順を別途維持した方がよい場合がある
  • 高度なSystematic Review機能や利用量はプラン条件の影響を受けるため、導入前に公式条件の確認が必要

今日試すこと

一つの研究質問でLiterature Reviewを作り、関連論文を数本選んで研究タイプや対象者などの列を追加し、抽出結果の根拠箇所まで確認する。

HISTORY

更新履歴

  1. 2026年8月20日 · updated

    テンプレート記事から個別記事へ移行し、検索・スクリーニング・抽出・比較の研究ワークフローを中心に本文を再構成

    THINKLAB編集部

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FAQ

FAQ

ElicitとConsensusは何が違いますか？

Consensusは質問に対して研究文献を根拠に結論や研究全体の傾向を確認する使い方が中心です。Elicitは、論文を検索した後にスクリーニング基準を適用し、研究情報を列として抽出・比較するなど、文献レビューの作業工程を組み立てる用途に向いています。

Elicitだけでシステマティックレビューを完結できますか？

検索、スクリーニング、抽出など多くの工程を支援できますが、研究目的によっては従来のデータベース検索や検索式を併用する必要があります。採否判断や抽出結果も元論文を確認し、人が最終判断する運用が安全です。

AIが抽出したデータはそのまま使えますか？

そのまま採用せず、表示される根拠箇所や元論文を確認してください。特に数値、対象条件、研究デザインなど結論に影響する項目は人による検証が必要です。

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