研究論文データベース
独立したレビュアーと、コンフリクトを裁定する解決担当者
の判断を基準とエビデンスとともに記録
実際の件数から自動生成
方法論はそのまま。手作業だけがなくなります。
後から再現ではなく、その場で文書化
プロトコル、基準、すべてのスクリーニング判断が作業と同時に記録されるため、監査証跡はレビューの副産物になります。最後に組み立て直すプロジェクトではありません。
スクリーニングの前にエビデンスを
各基準について、関連する記述があらかじめ論文から抽出され、その場に引用付きで示されます。判断は全文の読み直しではなく、引用付きの数文で完結します。
何度でも再現できる
プロトコルは一度保存すれば、新しい論文に対して再実行できます。更新版のレビューにも、前回と同じ文書化された方法がそのまま引き継がれます。
独立したデュアルレビューか、検証付きのAI主導か
デュアルレビュー方式のシステマティックレビュー
2名のレビュアーがすべての論文を独立してスクリーニングし、意見の相違は解決担当者が裁定します。AIはここでは判断を下さず、各基準の引用付きエビデンスの準備に徹するため、レビュアーはより速く、より一貫した判断ができます。学術誌への投稿、HTA申請資料、CERのために設計されています。
AIシステマティックレビュー
迅速レビュー、スコーピングレビュー、社内レビュー向け。AIがすべての判断にエビデンスを添えてスクリーニングの判定を行い、指名された検証者が各段階を確認・修正・承認してからレビューが先へ進みます。
2億以上の査読済み論文を基盤に
レビューは、公表済みの文献と手元にある論文の両方を活用します。
- PubMed、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholarをひとつの場所で検索。
- 検索結果と、Zotero・Mendeley・Paperguideの自分のライブラリをひとつにまとめられます。
- オープンアクセスPDFは自動取得。ペイウォールのある論文は所属機関のプロキシ経由で取得（EZproxyほか主要プロバイダーに対応）。
- すべての結果にSJR、SNIP、引用シグナルを表示。
レビューを最初から最後まで支える機能
プロトコルからレポートまで、レビューに本当に必要なチームロールとともに。
- プロトコルビルダー。 AIが適格性基準と抽出フィールドの下書きを作成し、あなたが編集します。基準の並び順が、そのまま除外理由の順序になります。
- 統合・重複排除されたコレクション。 検索クエリの結果と自分のライブラリがひとつのビューに集まり、スクリーニング開始前に重複排除されます。
- 段階ごとのチームロール。 編集・レビュアー・閲覧のみのロールに加え、レビュアー、検証者、解決担当者を段階ごとに割り当てられます。
- レビュー途中の論文追加。 後から見つかった論文も同じスクリーニングの経路をたどるため、PRISMAの件数が正確に保たれます。
アウトプットが精査に耐える理由
スクリーニングと抽出のすべての判断に、基準・エビデンス・担当者名が紐づきます。査読者や監査担当者に「なぜ」と問われたとき、答えはすでにそこにあります。
人間の判断を、記録に残す
デュアルレビューではAIは判断を下さず、AIモードでも各段階を人間が承認します。すべての判断に、基準、そのエビデンス、承認者が紐づきます。
エビデンスは出典にリンク
各基準の関連する記述は全文中の該当箇所にリンクしており、判断の検証は引用された文を確認するだけで済みます。
統合の前に検証
テーブル内のすべての値が抽出元の記述を引用し、指名された検証者が各論文を確認してからレポートに反映されます。
実際の件数から生まれるPRISMA
フロー図と方法論の記録は実際の件数から生成されます。最後にスプレッドシートから再構成する必要はありません。
レビューの正しさが問われるチームのために
研究者の声
The per-criterion evidence changed how our reviewers work. It cut our abstract screening from about three weeks to one, and the decisions came out more consistent, not less.
When an auditor asks why a study was excluded, the answer is one click away: the criterion, the evidence, and the person who confirmed it. We stopped rebuilding the audit trail at the end of every review.
We deliver more reviews per analyst than we did a year ago. Screening and extraction used to eat the timeline; now they are the fastest parts, and that shows up directly in how many client projects we can take on.
Two students screened independently and a supervisor resolved the conflicts, exactly how a review team should work. The PRISMA numbers came straight from the workflow, so the methods section almost wrote itself.