Videmak Research AI

検索層は 3 億件を超えるメタデータ記録と 5,000 万件を超えるファイルアクセス記録をカバーし、Google Scholar、PubMed、Semantic Scholar、Crossref、arXiv などから引いてくる。研究上の問い、ブール式、エンティティで問い合わせでき、結果は論文、著者、ジャーナル、機関、資金提供者、トピックごとにまとまって返る。公開プレイグラウンドではサインイン前に検索を試せるので、自分の分野をカバーしているか確かめられる。

論文をアップロードし、頭から終わりまで読む代わりに質問する。ツールは文書から答え、使った一節を示す。何かを引用するつもりなら、ここが肝心な部分だ。その論文を通読に値するかどうかを決める最短の方法になる。

草稿を離れずに、数千種の様式で引用を生成し参考文献を管理する。すでに出典を知っていて体裁だけ整えたい人にとって、最も時間を節約できる機能だ。Library と組み合わせれば、最初の検索から最終提出まで参考文献は一か所にとどまる。

ひとつのエディタで学術文を書き直し、磨き、人間らしく整える。エディタは文章を締め、AI が起草した節を滑らかにする。「ヒューマナイズ」は文体の調整として扱い、不正チェックを避ける手段とは考えないほうがいい。所属機関の AI 利用規則は引き続き適用される。

文献レビュー用ツールとして、このモードはレビューと申請書のためのマルチエージェントセッションを走らせ、執筆しながら引用様式を処理する。Deep Reasoning モードは出典を意識したタスクで 200 以上の AI エージェントを調整する。大げさに聞こえるが、40 本のレビューを前にすればそうでもない。短い小論なら、普通のエディタで十分だ。

表、図、参考文献をそのままに、学位論文章をジャーナル向けの原稿に変換する。これはごく具体的な悩みを狙う。学位論文を、ジャーナルが実際に受理する形へ組み替える作業だ。ゼロから再構築するのではなく、構造を保つ。

原稿を構成、明瞭さ、ジャーナルとの相性、完成度の面で点検し、または選別、抽出、統合を伴う構造化された証拠レビューを実行する。レビュー機能は投稿前に第二の意見を与え、システマティックレビューのツールは弁護できる程度に手順を整えておく。

CitedEvidence Scholar は 25 の MCP ツールとメタデータ API で研究層を開放するので、学術検索を自分のアプリ、RAG パイプライン、AI エージェントに組み込める。本物の引用が要るものを作っているなら、ここは見る価値がある。API アクセスの料金はメインページに公開されていないため、開発者ドキュメントを確認する必要がある。