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2025年最新日本発生成AI論文検索5選の比較と導入指針

🗓 Created on 8/8/2025

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は「海外製ではない、日本発（国産）の生成AIを用いた論文検索サービスを整理・評価すること」です。目的は次のとおりです。

ユーザーが「日本発の生成AIによる論文検索サービス」を短時間で把握できるよう、代表的サービスの機能・強み・想定ユースケースを整理する。
導入判断のための評価軸（検索精度、出典提示、セキュリティ、カスタマイズ性など）を提示し、実務でのPoC設計や運用チェックリストを示す。
調査範囲は「開発主体が日本法人または国内研究機関で主導」「日本語最適化・国内運用選択肢がある」を基準とし、サービス・国内LLM群・導入支援を含めた実務的観点で評価する（出典：調査結果内の各社情報を参照）。

（採用した主な評価軸：検索精度、日本語対応、出典提示・トレーサビリティ、データソース網羅性、セキュリティ／オンプレ可否、カスタマイズ性、UI/UX、エビデンス検証機能、コスト・サポート体制）

回答

以下は、調査で確認できた主要な「日本発」候補と、それぞれの機能・強み・推奨ユースケース、導入時の実務手順や評価チェックリストです。

代表サービスの概要（短表）

サービス	主な強み（要点）	推奨ユースケース	参考URL
Felo	PDF速読→構造化要約→マインドマップ／PPT自動生成。多言語検索と出力連携で学術作業をワンストップ化	汎用学術リサーチ、資料作成の効率化	https://felo.ai/ja/search （およびブログ機能説明）
Memory AI	数億件規模の論文からの「俯瞰マップ」可視化、トレンド抽出に強み（スクリーンショット参照）	技術トレンド俯瞰、事業開発・スカウティング	forbesjapan.com
JDream SR（G‑Search）	国内最大級データベースJDreamⅢを活用した専門解析、HTA・ゲノム分野で実績	創薬／HTA／医療技術評価の文献レビュー	g-search.jp
KIBIT Amanogawa（FRONTEO）	キーワードを超えた「非連続的発見」で仮説提示。創薬探索での仮説生成支援	創薬初期探索、未報告関連性の発見	fronteo.com
MedGen Japan（ニヒンメディア）	医療特化・日本語最適化・スマホ/LINE対応。医師からの信頼性評価あり	臨床検索、医師の日常参照、臨床研究の迅速検索	prtimes.jp

機能比較（要点）

検索対象：Feloはグローバルな学術出版物を横断（PDFアップロード重視）。JDream SRはJDreamⅢ等の国内DBに強い。MedGen Japanは医療に最適化された索引を使用。Memory AIは大規模データの俯瞰可視化を提供。
要約・出力：Feloは要約→PPT等への自動変換ワークフローを特徴。MedGenは出典重視で専門的な要約傾向。KIBITは仮説生成系の要約・関連性推定が特徴。
可視化：Memory AIのノードマップやトレンドグラフは「領域俯瞰」に有用（添付スクリーンショット参照）。
出典提示：学術利用では「論文の明示（DOI等）」「原典への遡及」が必須。各サービスの出典提示機能は重要評価軸（MedGenやFeloは出典表示機能あり）。
セキュリティ／運用：オンプレ／プライベートクラウド対応が必要な場合は、導入支援企業やカスタム構築が前提となる（アラヤ等の支援事例あり）。

ユースケース別推奨（短く）

臨床／医療（即時参照）：まずMedGen JapanをPoC。スマホ連携や日本語精度の検証を重点に。
創薬／ゲノム／HTA：JDream SRやKIBIT Amanogawaの専門DB連携とスコアリングを検証。出典の完全性と誤検出率を評価。
事業開発／技術俯瞰：Memory AIの俯瞰マップでトレンド把握→Feloで深掘りと資料作成。
総合的な文献レビュー：Feloで速読・要約→JDreamや専門DBで精査。複数ツールの組合せが現実的。

実務的PoC手順（推奨順序・評価項目）

要件定義：目的（俯瞰／深掘り／仮説生成）、取り扱うデータの機密性、KPI（網羅率、誤情報率、処理速度）を定義。
候補選定：目的に合わせて2〜3ツールを選定（例：臨床ならMedGen＋Felo）。
同一タスクPoC（3〜4週間）：代表論文群（3〜20件）を投入し、下記を評価。
- 検索精度（ヒット率・関連度）
- 出典提示の完全性（DOI・原典への遡及可否）
- 要約の正確さ（主要結果・方法の抜け／誤り）
- 処理速度・UI適合性（モバイル利用含む）
- セキュリティ／データ保持ポリシー（アップロード可否・オンプレ選択肢）
運用設計：出典確認ルール（必須）、二名チェック、フェイク論文除外基準（DOI/CrossRef照合、ジャーナル指標）を策定。
導入判断：PoC結果に基づき本番化計画（コスト、人員、サポート）を決定。

PoCで用いる評価チェックリスト（簡潔）

AIが示した根拠（論文リスト・DOI）を自動エクスポートできるか。
要約が原文の「方法・結果・結論」を正しく再現しているか（人的確認で合格率80%以上が目安）。
出典の存在確認（CrossRef登録可否、ISSN/ジャーナル指標）を自動チェックできるか。
機密データのアップロードに関する利用規約とデータ保持ポリシーが明示されているか。
必要なAPI連携（社内DB、Notion、PPT等）やオンプレ展開の可否が確認できるか。

運用上のリスク管理（必須の運用ルール）

AI出力は「仮説提示／索引」であり、最終判断は人的検証で行うことを明文化する。
フェイク論文対策として、DOI・CrossRef照合・ジャーナル指標の自動フィルタを導入。
投稿規定に沿ってAI利用を記録・開示するテンプレートを作成（学術誌の規約対策）。

付記（画像・可視化について）

調査で得たMemory AIの俯瞰マップ（ノード・トレンドグラフ）は、領域全体を俯瞰して「どのサブトピックが注目されているか」を視覚的に把握するのに有用であることを確認（出典：Forbes Japan）。視覚化は事業開発や技術スカウティングで特に効果を発揮する。

（参考出典は下記参照）

結果と結論

主要な結論（要約）

現状（調査時点）では、日本発の生成AIベースの論文検索サービスは「分野特化」と「ワークフロー統合」の2つの方向で差別化を図っている。具体的には、汎用ワークフロー自動化に強いFelo、臨床・医療特化で信頼性を重視するMedGen Japan、専門DB解析に長けたJDream SR、俯瞰可視化のMemory AI、仮説生成に特化したKIBIT Amanogawaが代表的候補である（出典：Felo、MedGen Japan、JDream SR、FRONTEO、Forbes Japan）。
実務導入では「1ツールで全てを期待する」より、目的別に最適なツールを組み合わせてPoC→運用ルール整備を行うことが費用対効果・信頼性の面で現実的かつ推奨できる。

推奨アクション（優先度順）

ユーザーにとって最重要な「用途（例：臨床検索／創薬探索／事業開発）」と「セキュリティ要件（公開データのみか機密データを含むか）」を決めてください。
その用途に応じて優先候補のPoCを回す（例：臨床→MedGen Japan、事業開発→Memory AI＋Felo、創薬→JDream SR＋KIBIT）。PoCは同一タスクで2〜3ツール比較を推奨。
PoCは「出典提示の完全性」「要約の正確性」「誤情報率」「人的検証コスト」をKPI化して定量評価すること。
本導入前に、出典確認・フェイク論文対策・ジャーナル規約チェックを運用ルールとして確立する。

参考（主な出典）

Felo（サービス紹介／機能）: https://felo.ai/ja/search ,
felo.ai
,
felo.ai
Memory AI（俯瞰マップ紹介）:
forbesjapan.com
JDream SR（G‑Search ニュースリリース）:
g-search.jp
KIBIT Amanogawa（FRONTEO 製品情報）:
fronteo.com
MedGen Japan（ニヒンメディア）:
prtimes.jp
国内生成AI動向（まとめ記事等）:
aismiley.co.jp
,
metaversesouken.com
政策支援（GENIAC）:
meti.go.jp

次の提案（もしご希望なら）

ご希望の「想定ユースケース（例：臨床での即時参照、学術レビューの網羅化、事業レポート作成）」を教えてください。優先度に応じて、PoC設計（具体的評価指標・サンプルデータ・スケジュール）や、上位候補の無料プランでの試用手順とチェックリストを作成します。

コード実行

import React from 'react';

const App = () => {
  const services = [
    {
      name: "KIBIT Amanogawa",
      company: "FRONTEO",
      category: "医学論文探索AI",
      features: [
        "独自のAIエンジン「KIBIT」搭載",
        "創薬研究者向け仮説生成",
        "「非連続的発見」による未報告関連性の予測",
        "従来のキーワード検索では困難な関連性発見"
      ],
      url: "https://lifescience.fronteo.com/products/amanogawa/",
      color: "bg-blue-50 border-blue-200"
    },
    {
      name: "Memory AI",
      company: "MEMORY LAB",
      category: "研究論文可視化ツール",
      features: [
        "3億件以上の研究論文から技術相関性を瞬時に可視化",
        "自然言語処理による独自アルゴリズム",
        "業界初の俯瞰図による可視化機能",
        "研究開発工数を最大9割削減"
      ],
      url: "https://forbesjapan.com/articles/detail/70671",
      color: "bg-green-50 border-green-200"
    },
    {
      name: "JDream SR",
      company: "株式会社ジー・サーチ",
      category: "AI論文調査サービス",
      features: [
        "日本最大級の科学技術文献情報サービス活用",
        "4,000万件以上の論文情報から関連論文を優先度付けで表示",
        "富士通研究所のAI技術基盤",
        "ゲノム医療・HTA分野特化"
      ],
      url: "https://www.g-search.jp/newsrelease/2020/2020-10-14-01.html",
      color: "bg-purple-50 border-purple-200"
    },
    {
      name: "MedGen Japan",
      company: "ニヒンメディア株式会社",
      category: "医療用AIアシスタント",
      features: [
        "日本の医師向け医療用AIアシスタント",
        "約95%が英語論文の医学論文を日本語で検索可能",
        "信頼性の高い参考文献に基づく回答提供",
        "参考文献明示による内容妥当性確保"
      ],
      url: "https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000129222.html",
      color: "bg-red-50 border-red-200"
    },
    {
      name: "Felo",
      company: "Sparticle株式会社",
      category: "AI検索エンジン",
      features: [
        "2億4500万本以上の学術出版物検索",
        "多言語対応（母国語で質問可能）",
        "論文要約・著者名・出版年・被引用数表示",
        "Felo3.0で検索エージェント機能追加"
      ],
      url: "https://www.med-english.com/tools/t-vol50.php",
      color: "bg-yellow-50 border-yellow-200"
    }
  ];

  const supportServices = [
    {
      name: "Helpfeel",
      company: "株式会社Helpfeel",
      features: [
        "意図予測検索で98%のヒット率",
        "0.0001秒の高速応答",
        "論文検索への応用可能性が最も高い"
      ],
      color: "bg-indigo-50 border-indigo-200"
    },
    {
      name: "アラヤ",
      company: "アラヤ株式会社",
      features: [
        "先端AI研究開発支援",
        "生成AI・LLMを用いたR&D支援",
        "多様なAIエンジニア在籍"
      ],
      color: "bg-teal-50 border-teal-200"
    }
  ];

  const llmServices = [
    {
      name: "tsuzumi",
      company: "NTT",
      features: ["世界トップレベルの日本語処理", "軽量・高速推論", "医療・コンタクトセンター対応"],
      color: "bg-blue-100"
    },
    {
      name: "CyberLM",
      company: "サイバーエージェント",
      features: ["70億パラメータ", "32,000トークン対応", "商用利用可能"],
      color: "bg-green-100"
    },
    {
      name: "ELYZA-japanese-Llama-2-70b",
      company: "ELYZA",
      features: ["700億パラメータ", "独自LLM開発", "日本語特化"],
      color: "bg-purple-100"
    }
  ];

  return (
    <div className="min-h-screen bg-gray-50 p-6">
      <div className="max-w-7xl mx-auto">
        {/* ヘッダー */}
        <div className="text-center mb-8">
          <h1 className="text-3xl font-bold text-gray-800 mb-4">
            日本発の生成AIを活用した論文検索サービス
          </h1>
          <p className="text-gray-600 text-lg">
            国内企業が開発した論文検索・分析に特化したAIサービス一覧
          </p>
        </div>

        {/* メイン論文検索サービス */}
        <div className="mb-12">
          <h2 className="text-2xl font-semibold text-gray-800 mb-6 border-b-2 border-blue-500 pb-2">
            📚 論文検索・分析特化サービス
          </h2>
          <div className="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-6">
            {services.map((service, index) => (
              <div key={index} className={`${service.color} border-2 rounded-lg p-6 shadow-lg hover:shadow-xl transition-shadow`}>
                <div className="flex justify-between items-start mb-4">
                  <div>
                    <h3 className="text-xl font-bold text-gray-800">{service.name}</h3>
                    <p className="text-gray-600 font-medium">{service.company}</p>
                    <span className="inline-block bg-white px-3 py-1 rounded-full text-sm font-medium text-gray-700 mt-2">
                      {service.category}
                    </span>
                  </div>
                </div>
                <ul className="space-y-2 mb-4">
                  {service.features.map((feature, idx) => (
                    <li key={idx} className="flex items-start">
                      <span className="text-green-500 mr-2 mt-1">✓</span>
                      <span className="text-gray-700 text-sm">{feature}</span>
                    </li>
                  ))}
                </ul>
                <a 
                  href={service.url} 
                  target="_blank" 
                  rel="noopener noreferrer" 
                  className="text-blue-600 hover:text-blue-800 text-sm font-medium underline"
                >
                  詳細情報 →
                </a>
              </div>
            ))}
          </div>
        </div>

        {/* 論文検索応用可能サービス */}
        <div className="mb-12">
          <h2 className="text-2xl font-semibold text-gray-800 mb-6 border-b-2 border-green-500 pb-2">
            🔍 論文検索への応用可能性が高いサービス
          </h2>
          <div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 gap-6">
            {supportServices.map((service, index) => (
              <div key={index} className={`${service.color} border-2 rounded-lg p-6 shadow-lg`}>
                <h3 className="text-lg font-bold text-gray-800 mb-2">{service.name}</h3>
                <p className="text-gray-600 font-medium mb-3">{service.company}</p>
                <ul className="space-y-2">
                  {service.features.map((feature, idx) => (
                    <li key={idx} className="flex items-start">
                      <span className="text-blue-500 mr-2 mt-1">•</span>
                      <span className="text-gray-700 text-sm">{feature}</span>
                    </li>
                  ))}
                </ul>
              </div>
            ))}
          </div>
        </div>

        {/* 国産LLM基盤技術 */}
        <div className="mb-12">
          <h2 className="text-2xl font-semibold text-gray-800 mb-6 border-b-2 border-purple-500 pb-2">
            🤖 論文検索に応用可能な国産LLM基盤技術
          </h2>
          <div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-3 gap-4">
            {llmServices.map((llm, index) => (
              <div key={index} className={`${llm.color} rounded-lg p-4 shadow-md`}>
                <h3 className="text-lg font-bold text-gray-800 mb-2">{llm.name}</h3>
                <p className="text-gray-600 font-medium mb-3">{llm.company}</p>
                <ul className="space-y-1">
                  {llm.features.map((feature, idx) => (
                    <li key={idx} className="text-gray-700 text-sm">• {feature}</li>
                  ))}
                </ul>
              </div>
            ))}
          </div>
        </div>

        {/* 重要な注意事項 */}
        <div className="bg-orange-50 border-2 border-orange-200 rounded-lg p-6 mb-8">
          <h2 className="text-xl font-semibold text-orange-800 mb-4 flex items-center">
            ⚠️ AI論文検索利用時の注意事項
          </h2>
          <div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 gap-4">
            <div>
              <h3 className="font-semibold text-orange-700 mb-2">信頼性の確認</h3>
              <ul className="text-sm text-orange-700 space-y-1">
                <li>• AIが生成した情報をそのまま信用しない</li>
                <li>• 必ず元となる論文を確認する</li>
                <li>• 自身の目で真偽を確かめることが重要</li>
              </ul>
            </div>
            <div>
              <h3 className="font-semibold text-orange-700 mb-2">利用ガイドライン</h3>
              <ul className="text-sm text-orange-700 space-y-1">
                <li>• 投稿雑誌のガイドラインを確認</li>
                <li>• 文献収集や文章校正のみに限定する場合も</li>
                <li>• ハゲタカジャーナルによるフェイク論文に注意</li>
              </ul>
            </div>
          </div>
        </div>

        {/* フッター */}
        <div className="text-center text-gray-500 text-sm">
          <p>出典: 
            <a href="https://aismiley.co.jp/ai_news/japanese-made-generative-ai/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700 mx-1">AIsmiley</a>
            <a href="https://shift-ai.co.jp/blog/3069/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700 mx-1">SHIFT AI TIMES</a>
            <a href="https://metaversesouken.com/ai/ai/developer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700 mx-1">AI総研</a>
          </p>
          <p className="mt-2">※ 2025年8月8日時点の情報に基づく</p>
        </div>
      </div>
    </div>
  );
};

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🏷調査対象と「日本発」定義・評価軸

調査対象と「日本発」定義・評価軸

本セクションでは、ユーザーの要望「海外製ではない日本発の生成AIによる論文検索サービスを調べる」に応えるために、今回の調査で対象としたサービス群、どのように「日本発」を定義したか、そして導入・比較のために設定した評価軸を提示します。事実（出典）と筆者の考察を織り交ぜながら、実務で使える観点に落とし込みます。

調査対象（例示）

医学・臨床に特化した日本語論文検索サービス：MedGen Japan（ニヒンメディア） — 日本語で臨床・医学文献を検索でき、医師から「信頼できる参考文献を表示する」と評価されているサービスである旨が報じられています
prtimes.jp
。
企業向けの高精度検索／FAQ・ナレッジ検索技術：Helpfeel 等（企業向け検索技術の事例として紹介） — 「意図予測検索」による高ヒット率（98%）や高速応答などが紹介されており、学術データベースに応用可能な検索技術の代表例として注目できます
aismiley.co.jp
。
日本語LLM・基盤モデル提供者（検索の“中核”を担う可能性）：CyberLM（サイバーエージェント）、NTTのtsuzumi、ELYZA 等 — 日本語に特化したモデル開発の実績が報じられており、論文検索の日本語理解精度向上に寄与すると考えられます
aismiley.co.jp
。
導入支援・カスタム開発パートナー：アラヤ、Preferred Networks、AI総研掲載企業等 — 複雑な検索要件やオンプレミス要件がある場合、こうした開発支援企業がPoC〜本番化を支援します
araya.org
、
metaversesouken.com
。
政策・基盤支援の枠組み（後方影響を評価するための参照）：経済産業省のGENIAC事業 — 国内での基盤モデル開発支援や計算資源提供などの政策的後押しがあり、今後の国内ベンダー・モデル供給に影響します
meti.go.jp
。

注：上記は「論文検索サービスそのもの」だけでなく、論文検索を構成する「検索エンジン／日本語LLM／導入支援」を含めて調査対象としています。理由は、生成AIを用いた論文検索は単一のプロダクトだけで成立するわけではなく、モデル（LLM）、ドメインデータ、検索アルゴリズム、運用体制の組合せで成果が決まるためです（参考：企業リストや国産LLMの紹介記事）

metaversesouken.com

、

aismiley.co.jp

。

日本発（国産）定義（本調査における採用基準）

開発主体が日本法人または日本の研究機関であること（モデル開発、サービス開発の主導権が国内にある）。例：NTT・サイバーエージェント等の国内企業によるLLM開発が該当します
aismiley.co.jp
、
metaversesouken.com
。
サービス設計・学習データの中心が日本語（あるいは日本の研究文献）を意図して最適化されていること。医学特化のMedGen Japanのように日本語での検索・解釈を主眼に置く例が該当します
prtimes.jp
。
運用環境やデータガバナンスにおいて国内法規・オンプレミス対応等の選択肢が提供されること（企業のセキュアGAIやオンプレ対応サービスの存在を参照）
aismiley.co.jp
。

言い換えると「完全に国内のみのパッケージ」を要求するのではなく、「開発主導が日本側、かつ日本語適応・国内運用の選択肢がある」ことを今回の“日本発”の現実的な定義としました。これは国内のLLMエコシステム（GENIACの支援など）を踏まえた現実的判断です
meti.go.jp
。

評価軸（論文検索サービスを比較・導入する際の主要尺度）以下は、調査対象を実務で比較・選定するために設定した評価軸です。各軸について、関連する出典・根拠も添えます。

検索精度（日本語理解と意味検索）
- 日本語固有表現・長文理解が重要。国産日本語LLM（tsuzumi、CyberLM 等）の進展がこの精度向上の鍵であると報じられています
  aismiley.co.jp
  。
引用・出典（プロンプト回答時の根拠提示）
- 研究用途では「回答＝解釈」では不十分で、該当論文の明示（DOI・要約抜粋・箇所）が必須。MedGenのように専門分野で信頼できる参考文献を出す実装例が示唆になります
  prtimes.jp
  。
データソースの網羅性と更新頻度
- 医学や自然科学では英語文献が依然多数のため、和文データに加え主要英語データベース（PubMed等）との連携・翻訳経路の有無を確認すべきです（企業説明や製品比較ページの示唆）
  metaversesouken.com
  。
セキュリティ・ガバナンス（オンプレ/プライベートクラウド対応）
- 研究機密や患者データ・未公開論文を扱う場合はオンプレ/社内環境での導入が必須。AI総研やAISmileyではオンプレ対応やセキュア運用が注目技術として挙げられています
  metaversesouken.com
  、
  aismiley.co.jp
  。
カスタマイズ性（ドメイン適応・ファインチューニング）
- 研究分野ごとに用語や評価基準が異なるため、専門コーパスでのファインチューニングやルールベースの補強ができることが重要。導入支援企業の役割がここで効くと考えられます
  araya.org
  、
  metaversesouken.com
  。
UI/UX と検索インタラクション（プロンプト・意図予測・要約表示）
- Helpfeel の「意図予測検索」や高速応答の事例が示すように、検索体験の設計が利用効率に直結します
  aismiley.co.jp
  。
エビデンス・検証ツール（根拠の追跡・査読情報の表示）
- 自動要約や引用抽出があっても、元論文へワンクリックで遡れること、査読状況やインパクト指標を提示することが運用上の最低要件と考えられます（学術利用の実務観点）。
コスト（計算資源・API利用料・オンプレ初期費用）
- 国内LLMの採用は推論コストやGPUリソースの確保が課題になるため、GENIACのような計算資源支援の動向もチェックすべきです
  meti.go.jp
  。
サポート体制（導入支援・継続的なアップデート）
- PoCから本番運用、運用後の微調整まで手厚く支援するベンダーの有無が実用性を左右します
  metaversesouken.com
  。

評価軸の意義・実務的考察

重要なのは「検索が当て字や長い日本語の文脈で正しく意味を解釈できるか」です。日本語LLMの進展（tsuzumi、CyberLM、ELYZA など）はこの点に直接寄与すると報告されています
aismiley.co.jp
。つまり、表層的なキーワード検索だけで満足しているシステムは、生成AI時代の「論文探索」としては不十分と考えられます。
セキュリティ軸は学術機関や企業研究部門で特に重く評価されるべきです。オンプレ対応や国内データセンタでの運用選択肢があるサービスは採用ハードルが低くなると示唆されます
aismiley.co.jp
。
また、政策支援（GENIAC）の存在は「今後数年で国内モデル・サービスの選択肢が増える」ことを示唆しており、短期的なPoCの上に中長期のベンダー戦略を重ねることが賢明だと考えられます
meti.go.jp
。

調査上のサンプリング方針（現実的な範囲での網羅）

「既にサービス提供中で、論文検索に直接使える」プロダクト（例：MedGen Japan）を最優先調査対象とする
prtimes.jp
。
「論文検索のコアを担いうる日本語LLMや検索アルゴリズム技術（Helpfeel の意図予測など）」を次点で評価対象とする
aismiley.co.jp
。
「導入・カスタム構築が必要な案件向けの開発支援企業（アラヤ等）」を補完的に調査し、PoC支援可否を確認する
araya.org
、
metaversesouken.com
。この順序は、ユーザーが「すぐに使える（低工数）」と「自社特化で作る（高工数）」のどちらを望むかで変えるべきです。

簡易フロー（評価→導入案作成）の図解

具体的に次に確認すべき実務タスク（提案）

Step1：まずはMedGen Japanのような「分野特化型」のサービスを試し、検索精度・引用提示の実務性を検証する（ユーザー調査結果などを参照）
prtimes.jp
。
Step2：汎用検索では得られない分野固有の語彙や文献関係性の評価のため、国内LLM（tsuzumi、CyberLM 等）をバックエンドに採用する選択肢の可否を検討する
aismiley.co.jp
。
Step3：オンプレやプライベート運用が必要なら、導入支援企業（アラヤ等）にPoC支援を依頼し、運用コストとセキュリティのトレードオフを明確化する
araya.org
、
metaversesouken.com
。
Step4：中長期的には、GENIACの動向をフォローし、国内基盤モデルの採用や共同研究の可能性を検討する
meti.go.jp
。

参考画像（国内サービスのカオスマップ等）

国産生成AIのカオスマップ（AISmiley）
aismiley.co.jp
AI総研の国内支援企業一覧図例
metaversesouken.com

最後に一言の洞察

短期的には「分野特化型（例：MedGen Japan）」や「企業向け検索の日本語チューニング（Helpfeel等）」をまず試すのが費用対効果が高いと考えられます
prtimes.jp
、
aismiley.co.jp
。一方、将来的にはGENIACによる国内基盤モデルの拡充が、より高精度で日本語に強い論文検索の選択肢を増やすことが期待されます
meti.go.jp
。
次のステップとして、ユーザーが「学術分野（医学か物理か等）」「必要なセキュリティレベル（公開/機密）」「予算感（PoC～本番）」の3点を指定していただければ、候補5社の実機比較（精度・引用提示のスクリーンショット比較を含む）に進めます。

araya.org

meti.go.jp

shift-ai.co.jp

生成AI（ジェネレーティブAI）の使い方！効果的な活用のコツや注意点を解説

株式会社Preferred Networks公式サイト

aismiley.co.jp

大規模言語モデル(LLM)

生成AI(ジェネレーティブAI)とは？使い方・種類・仕組み・活用事例を解説

Cyber Agent.

NTT研究開発

LLM（大規模言語モデル）とは？種類・活用サービス・課題を徹底解説

metaversesouken.com

AI・ChatGPT活用研修サービスの紹介資料ダウンロードはこちら(無料)

【全２６社】日本国内のAI開発/導入支援企業一覧

＜AI開発・導入を総合的に支援している企業＞

＜AIの開発に強い企業＞

⑦Preferred Networks：ディープラーニング技術で有名な国内最大級のユニコーン

⑧Sakana AI：省電力な生成AI基盤モデルの開発

⑨エクサウィザーズ：AIシステム実装のためのプラットフォームを開発・提供

⑩PKSHA Technology：AIを用いたアルゴリズムソリューションの研究開発

⑪ELYZA：独自のLLM開発に成功したLLMのプロフェッショナル集団

⑫オルツ：人々を単純労働から解放するパーソナルAIを開発

⑬アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究

⑭neoAI：生成AI研究の名門である東大の松尾研究室発の先端技術集団

⑮Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供

⑯Lightblue：67億パラメータの日本語LLMを開発

＜AI導入のコンサルティングに強い企業＞

⑰マッキンゼー：AIを導入する上で役に立つ知識が満載のレポートを公開

⑱ベイン・アンド・カンパニー：OpenAIの知見を取り入れたAI導入支援サービスの提供

⑲アクセンチュア：ビッグテックとコラボし、AIへの投資効果の最大化を支援

⑳PwC：生成AI専門のタスクフォースによる総合コンサルサービスを提供

㉑デロイト：戦略×AIで様々な業界の経営課題を解決

㉒KPMG：データ分析やトランスフォーメーション支援など多角的なサービスを提供

㉓日立コンサルティング：生成AIを安全に活用する環境構築を支援

㉔IBM：20,000人ものAIエキスパートによるビジネスコンサルティングを提供

㉕アビームコンサルティング：ABeam AI Platformという独自の課題解決方法を構築

AI開発/導入支援会社を選ぶ際の３つのポイント

企業のAI導入の成功事例７選

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAIを導入するための４つのステップ

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こちら

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🏷主要5サービスの概要と強み（Felo/Memory AI/JDream SR/KIBIT Amanogawa/MedGen Japan）

主要5サービスの概要と強み（Felo/Memory AI/JDream SR/KIBIT Amanogawa/MedGen Japan）

以下では、ユーザーのご要望「海外製ではない日本発の生成AIによる論文検索サービス」に沿って、代表的な日本発サービス5つ（Felo／Memory AI／JDream SR／KIBIT Amanogawa／MedGen Japan）を、事実（出典）とそれに基づく考察・実践的示唆とともにまとめます。各サービスの得意領域、データ規模やユニーク機能、想定ユーザーを対照しながら、導入検討時の観点も示します。

■ 概要と出典イメージ（参考） Memory AIの俯瞰マップ例

（Memory AIの「俯瞰マップ」機能例：出典

forbesjapan.com

）

Felo — 汎用的な学術検索＋生成支援（スタートアップ発）

事実：FeloはSparticle社が開発した日本発のAI検索エンジンで、2024年7月リリースから急速に普及し、リリース後1か月で世界のユーザーが15万人を超えたと報告されています0 。学術面では「論文検索」を選択でき、2億4500万本以上の学術出版物を検索可能と記載されています0。
ユニークポイント：多言語対応（ユーザー母語で検索・回答）、検索結果にソース表示、要約・マインドマップ・プレゼン資料のワンクリック生成など検索→整理→出力まで一貫支援する点が強みです0。
考察：言い換えると、Feloは「幅広い文献を短時間で俯瞰し、成果物（要約・スライド等）をすばやく作りたい研究者や学生、事業担当者」に向いていると考えられます。多言語の検索と翻訳を組み合わせるため、英語論文中心の分野でも日本語話者が使いやすいのが利点です0。

Memory AI — 事業開発／技術俯瞰に強い（MEMORY LAB）

事実：Memory AIはMEMORY LABが開発し、3億件以上の研究論文から技術相関を可視化する機能を提供すると報じられています
forbesjapan.com
。特に「研究テーマをノードで可視化する俯瞰マップ」が特徴で、研究者リストや技術トレンド表示とあわせ事業開発の探索工数を削減することを意図しています
forbesjapan.com
。
ユニークポイント：俯瞰図（ノードの大きさで論文数を表現）による領域横断の発見機能は「ポストGoogle」の議論に値する差別化要素です
forbesjapan.com
。
考察：俯瞰的なテーママップは「技術トレンドの全体像把握」や「異分野連携の仮説構築」に有効で、事業企画や技術スカウティングに特に適していると考えられます。つまり、研究の深掘りよりまずは“どこに手をつけるか”を決めたい場面で威力を発揮すると示唆しています
forbesjapan.com
。

JDream SR — 医薬・ゲノム医療向けの業務特化型（ジー・サーチ）

事実：JDream SRはジー・サーチが提供するサービスで、基盤は日本最大級の科学技術文献データベース「JDreamⅢ（約8,000万件収録）」とPubMed等を組み合わせた解析を行うとされています
g-search.jp
。JDream SR自体はゲノム医療やHTA（費用対効果）分野の文献調査効率化を目的に2020年にβ提供が開始されています
g-search.jp
。
ユニークポイント：富士通研究所との共同開発による自然言語処理技術と、HTA領域など専門評価者のデータで学習したスコアリングモデルを組み合わせている点が特徴です
g-search.jp
。
考察：臨床的評価や薬事・HTA申請に直結する文献レビューが必要な医療機関や製薬企業にとって、JDream SRは「専門性と国内データのカバー」を重視する場合に最適であると考えられます。実証実験で専門家の作業時間を半減させたという報告は、臨床現場での導入効果を示唆しています
g-search.jp
。

KIBIT Amanogawa — 創薬支援に特化した「非連続的発見」アプローチ（FRONTEO）

事実：KIBIT AmanogawaはFRONTEOのAIエンジン「KIBIT」を搭載した医学論文探索システムで、創薬研究者の仮説生成を目的に、キーワード検索を超えた「非連続的発見」を行う点が明示されています
fronteo.com
。
ユニークポイント：論文に明記されていない未報告の関連性を推定して提示する点が差別化要素で、創薬の初期探索における「思わぬ関連性の発見」を狙っています
fronteo.com
。
考察：非連続的発見は、従来の検索で見落としやすい知見や仮説を得たい創薬プロジェクトで有効です。ただし「推定」に基づく提示が増えるため、必ず原典確認のワークフロー（エビデンス確認）を設けることが重要であると考えられます
fronteo.com
。

MedGen Japan — 医師向けに日本語で高信頼な文献を返す（ニヒンメディア）

事実：MedGen Japanはニヒンメディアが提供する医療特化型AIアシスタントで、国内外の医学データから関連性の高い研究を日本語で提供する点を売りにしています。PC版・LINE版・スマホブラウザ版が提供され、医師の利便性を重視していると報告されています
prtimes.jp
。
ユニークポイント：ユーザーアンケートでは「参考文献が専門的で信頼できる」「日本語で検索できることが登録理由」との声があり、早期登録者1,000名向け無料提供や実際の登録者数などの運用情報も開示されています（β版以降の展開）
prtimes.jp
。
考察：臨床現場での即時利用、スマホ接続性、回答の信頼性（参考文献提示）を重視する医師や臨床研究者に適していると考えられます。ただし、回答に時間がかかる点は改善課題としてユーザーから指摘されており、速度と精度のバランス調整が導入時の評価ポイントになります
prtimes.jp
。

比較・実務上の判断軸（導入指針）

データ規模とカバレッジ：広く最新の国際論文を横断したいならFelo（2.45億本超の学術出版物を検索可能とされる）やMemory AI（3億件規模での俯瞰）を検討するとよい0
forbesjapan.com
。一方、国内医療やHTA、ゲノム分野の専門的精度が必要ならJDream SRやKIBIT Amanogawa、MedGen Japanが優位です
g-search.jp
fronteo.com
prtimes.jp
。
目的（俯瞰 vs 深掘り vs 仮説発見）：業界トレンド把握や企業リサーチ→Memory AIの俯瞰マップが有効
forbesjapan.com
。論文レビューや薬事申請の根拠抽出→JDream SRの専門スコアリングが有効
g-search.jp
。仮説生成や創薬探索→KIBIT Amanogawaの非連続的発見が適する可能性があります
fronteo.com
。
使い勝手と出力（速度・端末）：日常的にスマホで使いたい医師にはMedGen Japanのモバイル対応が重要な選定理由になります
prtimes.jp
。研究成果をそのまま資料化したい場面ではFeloの「プレゼン自動生成」「マインドマップ」が効率を高めます0。

導入時の実務チェックリスト（推奨）

目的定義：俯瞰（市場/技術）か、深掘り（臨床/HTA）か、仮説探索（創薬）かを明確にする。
データソース確認：国際論文比率、国内DB採録状況（JDreamⅢなど）を確認する
g-search.jp
。
出力形式とワークフロー適合：要約→原典確認→社内レビューの流れにツールが合致するかを評価する。
実証（PoC）実施：実際の業務質問を投げ、精度・速度・再現性を3〜4週間で評価する。
コンプライアンスとエビデンス追跡：提示された推論（特に非連続的発見系）は必ず原典へ戻れる仕組みを確認する
fronteo.com
。

短い総括（洞察）

日本発サービスは「国内事情（日本語対応、国内DBや医療現場の要件）に密着した差別化」を進めており、用途に応じて明確な住み分けが生まれています。具体的には、事業開発や技術俯瞰にはMemory AIの俯瞰マップが、学術検索＋生成物の迅速出力にはFeloが、医療・HTAの厳密な文献抽出にはJDream SRやMedGen Japan、そして創薬仮説生成にはKIBIT Amanogawaがそれぞれ強みを持つと考えられます
forbesjapan.com
0
g-search.jp
fronteo.com
prtimes.jp
。
意味するのは、単一ツールで万能を期待するより「目的別に最適ツールを組み合わせる」運用設計が、短期的な効率化と長期的な信頼性確保の両方を満たす現実的戦略だと示唆しています。

導入検討の次アクション（提案）

優先順位をつけてPoCを回す：1) 臨床系（医師チーム）→MedGen Japan、2) 創薬R&D→KIBIT Amanogawa、3) 事業/技術俯瞰→Memory AI、4) 学術レビューや資料作成効率化→Felo、5) HTA/ゲノム文献→JDream SRという順序で短期PoCを推奨します
prtimes.jp
fronteo.com
forbesjapan.com
0
g-search.jp
。
PoC評価項目：検索精度（再現性）、出力の根拠提示（原典リンク）、処理速度、UIの業務適合度、コストとサポート体制。

参照（主要出典）

Felo（サービス紹介・論文検索機能等）: 0
Memory AI（俯瞰マップ等）:
forbesjapan.com
JDream SR（JDreamⅢ連携、HTA・ゲノム向け）:
g-search.jp
KIBIT Amanogawa（FRONTEO／非連続的発見）:
fronteo.com
MedGen Japan（ニヒンメディア／医療特化、モバイル対応）:
prtimes.jp

（補足）追加で各サービスの料金体系やAPI連携可否、データ保持ポリシー等を比較表でまとめることも可能です。PoCを想定して評価指標を作成する支援をご希望でしたら、次に優先する業務領域を教えてください。

med-english.com

Feloのサイト

Felo

PR Times — 1カ月で15万人！話題のAI検索エンジン「Felo」の魅力とは？

Felo論文検索機能：信頼性の高い研究アクセスを実現

Felo AIアカデミックサーチの紹介：あなたの言語で国際的な論文にアクセス

Felo 3.0 検索エージェント：学術研究を効率化

Felo 3.0でPDF論文の速読を効率化！研究者必見のAIツール

forbesjapan.com

g-search.jp

fronteo.com

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

prtimes.jp

🏷機能比較：検索対象・要約生成・可視化・エージェント・出力

機能比較：検索対象・要約生成・可視化・エージェント・出力

下記は、調査で明確に確認できた「日本発（海外製ではない）」の生成AIを活用した論文検索／読解支援サービスを中心に、機能（検索対象・要約生成・可視化・エージェント機能・出力）を比較・考察したものです。なお、提供された情報源では国産サービスとして確実に確認できたのは Felo と MedGen Japan が中心であり、学術系の強力なツール群の多くは海外発である点に注意が必要です（比較の文脈で海外ツールも参照します）

felo.ai

prtimes.jp

med-english.com

。

サービス	検索対象	要約生成	可視化	エージェント（自動探索・対話）	出力
Felo 3.0	PDFアップロード主体＋ウェブ・論文ソースを横断する検索エージェントとして機能すると説明（PDFの要約に特化） felo.ai felo.ai	論文の背景・主要課題・手法・結果・限界・貢献などを自動抽出して構造化要約する機能を明記 felo.ai	要約結果をマインドマップやPPTドラフトに変換する機能があり、視覚資料生成をサポート felo.ai	「検索エージェント」として、テーマ入力やPDF投入で自動的に関連文献の検索・レポート生成・PPT作成まで実行する自動化ワークフローを提供 felo.ai	PPT自動生成、Notion/Docs連携、構造化レポート出力（無料プランで主要機能の試用可能） felo.ai
MedGen Japan	医学・臨床分野に特化した日本語検索が主目的（医療情報に最適化された索引・参照を重視）と利用者調査で報告 prtimes.jp	医学分野で「専門的で信頼できる参考文献」を提示する点が評価されており、要約や専門家向けの応答を重視すると考えられる（利用者コメント報告あり） prtimes.jp	記事内では可視化機能の詳細記載は限定的。領域特化検索と出典の信頼性表示を重視している点が特徴 prtimes.jp	医療現場・研究者向けに日本語で使える検索・参照を提供する点が評価されており、ドメイン特化の検索支援（エージェント性はサービス説明から推測） prtimes.jp	スマホでの利用、信頼できる一次情報の提示を重視する設計が利用者に評価されている（出力は専門文献リストや要約などが想定される） prtimes.jp

（注）上表は、提供された情報で明確に確認できた国産サービスを中心に作成しています。Felo は機能仕様や事例が比較的詳細に公開されており、PDF速読→構造化要約→PPT自動生成まで含むワークフローを前面に打ち出しています

felo.ai

。MedGen Japan は医学分野の日本語検索・信頼性を重視したサービスとしてユーザー評価が報告されています

prtimes.jp

。

図示（国産サービスの位置づけ・比較イメージ）

（出典：日本国内のAI動向を整理した報告より

metaversesouken.com

。図は国内エコシステムの拡大を示す参考画像です。）

事実と示唆（調査結果に基づく考察）

Felo の強み：PDF論文の「速読」→重要項目の自動抽出→PPTやNotion連携までワンストップで出力できる点が明確であり、学術ワークフローの自動化に強みがあると考えられます。無料プランで主要機能を試せるため導入ハードルが低い点も実務的に有利です
felo.ai
。
MedGen Japan の強み：臨床・医学系の日本語検索に特化し、ユーザー調査で「日本語で信頼できる参考文献が得られる」との評価があるため、医療現場や臨床研究での即戦力として有望と考えられます
prtimes.jp
。
国内エコシステムの状況：国内には生成AIベンダー・研究組織が増えており、今後さらに国産の文献検索・要約サービスは増加すると示唆されています。ただし、現時点で文献探索特化ツールの主流は海外発（Consensus、Connected Papers、SciSpace/Elicit 等）であるため、用途・精度・言語サポートの観点で比較検討が必要です
aismiley.co.jp

med-english.com
。

実務的な導入指針（短期〜中期）

目的を明確に分ける：汎用学術リサーチ（多分野）なら Felo の速読＋自動PPT が試しやすい一方、臨床・医療特化なら MedGen Japan をまず評価するのが合理的です
felo.ai

prtimes.jp
。
小スケールPoCで検証する：代表的な論文（自分の研究領域で3〜5本）を投入し、要約の網羅性・引用正確性・出力フォーマット（PPT／Notion等）を評価することを推奨します
felo.ai
。
出典確認ルールを運用に組み込む：AI要約は誤抽出や過度の要約による情報欠落が起きうるため、必ず元論文の該当箇所を人が照合するルールを設けるべきです（同様の注意は業界でも指摘されています）
med-english.com
。
データ保護・アップロードポリシーを確認：社内・被験者データや未発表原稿を外部サービスにアップロードする場合は、プライバシー・機密保持の観点でサービス提供者の規約を必ず確認してください（Felo などでPDFをアップロードするワークフローがあるため要注意）
felo.ai
。
国内の新サービスを継続監視：国産LLMや生成AIベンダーの活動が活発化しており、領域特化の新サービスが短期間で登場する可能性が高いと考えられます。国内企業一覧やまとめ記事での追跡を推奨します
metaversesouken.com

shift-ai.co.jp
。

まとめ（ユーザーへの示唆）

現在、国産の生成AIによる論文検索／要約サービスとしては、Felo が汎用的な論文速読とアウトプット生成（PPT等）のワークフローを打ち出しており、MedGen Japan が医学分野の日本語特化で強みを発揮しています。まずは目的（汎用研究 vs 医療分野）に合わせて、それぞれをPoCで評価することを推奨します
felo.ai

prtimes.jp
。
加えて、海外製の強力な文献AIツール（Consensus、Connected Papers、SciSpace、Elicit 等）は機能面での参照価値が高いため、必要に応じて「国産 × 海外ツール」の併用でワークフロー最適化を検討すると効果的と考えられます
med-english.com
。

必要であれば、上の2サービスについて「無料プランの具体的な試用手順」「PoC用の評価項目（チェックリスト）」「プライバシー／利用規約チェックリスト」を作成します。どちらを優先して深掘りしますか？

med-english.com

https://consensus.app/

https://www.connectedpapers.com/

felo.ai

Felo企業版クレジット制サブスクリプションアップグレード説明書

Felo Slides登場：アイデアを数分で魅力的なプレゼン資料に変換

Felo Create 個人ユーザー向けサブスクリプションモデル大幅アップグレード

事実確認AIエージェントに会いましょう：Felo AI検索で情報を信頼できるものに

Felo AI検索エンタープライズはSSO（シングルサインオン）をサポートしました

Felo Search Tips Buddy

新しい記事Felo 3.0 検索エージェント：企業研究の新たなパートナー

過去の記事Felo AIで時間を節約：YouTube動画を瞬時に要約

felo.ai

https://felo.ai#pdf論文の速読とは

https://felo.ai#この機能がどう役立つのか

https://felo.ai#シナリオ1学会発表の準備

https://felo.ai#シナリオ2プロジェクトレポート

https://felo.ai#felo-30の主要機能ここがすごい

https://felo.ai#1-速読だけじゃない自動ppt生成機能も

https://felo.ai#2-notionやdocsなどへの連携もスムーズ

https://felo.ai#3-aiで速い正確

https://felo.ai#4-無料で試せる

https://felo.ai#なぜfeloを選ぶべき

https://felo.ai#今すぐfelo-30を試そう

Felo AI

🏷ユースケース別の使い分け（医療・創薬・事業開発・総合調査）

ユースケース別の使い分け（医療・創薬・事業開発・総合調査）

まず結論を短く述べると、日本発の生成AI／AI支援型「論文検索」や医療情報検索の現状は、「専門領域に特化した商用サービス（MedGen Japan 等）」「高速・意図予測型検索を核とする実装例（Helpfeel 等）」「分野特化型データベース／API（JDream SR 等）」と、基盤となる国内LLMやAIインフラ（NTT、CyberLM、ELYZA、Lightblue、富士通など）によって支えられている、という構図になっています

nihinmedia.jp

aismiley.co.jp

shift-ai.co.jp

metaversesouken.com

meti.go.jp

。以下では「医療」「創薬（ゲノム・HTA含む）」「事業開発」「総合調査」の4つのユースケースに分け、利用上の利点・リスク・実務的な導入指針を示します。

医療（臨床・現場での意思決定）

事実提示：日本語での医療文献検索を簡便にし、臨床現場の検索時間を短縮するサービス例として、MedGen Japan が挙げられます。MedGen Japan は日本語検索・スマホ対応・専門的で信頼できる参考文献の提示を特徴とし、ユーザー調査でも「文献検索時間の大幅短縮」「専門性・信頼性が高い」との評価が報告されています

prtimes.jp

nihinmedia.jp

。また、特定診療科向けのカスタマイゼーション（例：放射線科向け）も実施されています4。

考察：臨床で求められるのは「迅速さ」「日本語での高精度な検索」「信頼できる一次文献の参照（トレーサビリティ）」です。MedGen Japan はこれらに直結する設計になっていると考えられますが、AIが示す要約や回答は必ず原典（出典）確認を要するため、AIは「診療意思決定を補助するツール」と位置づけるべきです

med-english.com

。

導入指針（実務）：

日常診療の「早期スクリーニング」や最新ガイドラインの確認には有効（スマホやLINE連携が利用可能な点を活用）
prtimes.jp
nihinmedia.jp
。
処方や治療方針の最終判断は必ず原論文やガイドラインを自ら確認する運用ルールを組み込むこと（AIは一次情報の索引／要約を提示する支援に留める）
med-english.com
。
患者データと連携する際は個人情報・医療情報の取り扱いポリシーと説明責任を整備する（院内承認・データ管理体制を構築）。

創薬・ゲノム・HTA（研究開発・評価）

事実提示：ゲノム医療やHTA向けの文献調査には、JDream SR のような専門データベースにAI解析を組み合わせたサービスが過去から存在します。G-Search（JDream SR）はゲノム医療や医療技術評価分野でAIを用いた文献解析を実装してきた経緯が報告されていますが、案内URLの変更など情報更新に留意が必要です

g-search.jp

0。

考察：創薬領域では「膨大な英語文献」と「専門的な実験情報（メソッド、サプレメンタル）」を正確に扱う必要があります。言い換えると、日本語対応だけでなく英語原著を含む多言語ソースとメタデータ（試験デザイン、被験者情報、統計）を横断検索できるしくみが肝要です。国内LLMや特化モデル（例：ELYZA、Lightblue、NTTのtsuzumi 等）の進展は、長文処理や日本語精度の向上という点で創薬情報解析に貢献する可能性がありますが、本番導入には検証が不可欠です

metaversesouken.com

shift-ai.co.jp

metaversesouken.com

。

導入指針（実務）：

まずはピンポイントなPoC（候補分野：文献スクリーニング、系譜調査、FAERS等の副作用データ横断）を設定する。出力の正確性（False positive/negative）を統計的に評価すること。
JDream SR 等の専門DBを索引ソースとして使うか、API経由で原典取得→モデル解析のワークフローを採用する（一次データの取得ルートを明確に）
g-search.jp
0。
機密性と知財（論文のテキスト利用許諾）を確認。公的支援（GENIAC 等）の活用や計算資源支援を検討することが可能です
meti.go.jp
。

事業開発（市場調査・競合分析・新規事業探索）

事実提示：事業開発用途では「高速・意図予測型検索」や大規模要約機能が効く場面が多く、Helpfeel の意図予測検索（検索ヒット率98%、非常に高速な応答）や専任チームによる導入支援が注目されています

aismiley.co.jp

。また、国内のLLM群（CyberLM 等）は長文処理能力があり、要約・トレンド抽出に有利です

aismiley.co.jp

shift-ai.co.jp

。

考察：事業開発では「広範な情報ソースを短時間で俯瞰」することが価値であり、信頼度の低いWeb情報と学術論文を混ぜないフィルタリング設計が重要です。Helpfeel のような意図予測を前提とした検索は、FAQや社内ナレッジ、ホワイトペーパー等の横断に強みを示すと考えられます

aismiley.co.jp

。

導入指針（実務）：

ビジネス目的（市場性検証、競合の特許・文献追跡、技術トレンドの俯瞰）を定義し、検索対象ソース（学術／特許／報道／SNS等）を整理する。
Helpfeel のような高精度検索を組み合わせ、LLM系要約で短報告書を自動生成するワークフローを構築すると効率的（ただし出典チェック機能を必須化）
aismiley.co.jp
。
社内運用では「AI要旨→人間の検討→意思決定」の循環を規定し、誤った要約に基づく判断を防ぐ。

総合調査（学術レビュー・文献収集・広範なリサーチ）

事実提示：総合調査は「取れる文献の広さ」「検索精度」「出力の信用性」が問われます。ここでは複数ツールの組み合わせが有効で、MedGen Japan を医療系の精査に、JDream SR をゲノム/HTAなど専門DBの索引に、Helpfeel を社内ナレッジやFAQ/技術文書の横断検索に使い分ける方法が現実的です

nihinmedia.jp

aismiley.co.jp

。

考察：言い換えると、「1つのツールですべてを完結させる」よりも「最適ツールを組み合わせる」ことが現時点では効率的かつ安全です。特に学術レビューではAIが提示する「関連度」は便利ですが、抜け漏れや誤結論のリスクがあるため、既存のシステマティックレビュー手順（複数データベース検索、二重審査など）にAIを組み込む形が望ましいと考えられます

med-english.com

。

導入指針（実務）：

検索パイプラインを設計する（例：キーワード→自動スクリーニング（AI）→機械学習による重み付け→人間による二重チェック）。
出典のトレーサビリティ（AIがどの論文を根拠にしたかを追える機能）を必須条件にする。
導入時は小さなレビュー課題でPoCを回し、網羅率・精度を数値化してから本格導入する。

主要サービス比較（概要）

サービス	主な強み	推奨ユースケース	補足（出典）
MedGen Japan	医療特化・日本語検索・スマホ/LINE対応・専門領域向けカスタマイズ	臨床検索、医学研究の迅速検索	nihinmedia.jp prtimes.jp
Helpfeel	意図予測検索で高ヒット率（98%）・高速応答・導入支援	事業開発の社内ナレッジ検索、FAQ、テクニカルドキュメント横断	aismiley.co.jp
JDream SR / G‑Search	医療／ゲノム／HTA分野向けの文献解析基盤（既存実績）	創薬・HTA・ゲノム医療の専門文献調査	g-search.jp 0
国内LLM・プラットフォーム群	日本語処理の高精度化、長文処理、API連携が可能	大規模テキスト解析、要約、カスタムモデル開発の基盤	shift-ai.co.jp aismiley.co.jp metaversesouken.com

実務的なステップ（導入チェックリスト）

利用目的を明確化（例：臨床支援／文献レビュー／競合調査のどれか、KPI を定義）。
対象ソースの確定（学術誌、特許、社内文書、報道）とアクセス権の確認（ライセンス／API）。
小規模PoC実施：出力の「網羅率」「精度」「誤情報率」を定量評価する。
運用ルール整備：出典確認プロセス、誤情報対処フロー、権限管理。
必要に応じて国内AI開発支援企業や大手の技術パートナーに委託してカスタマイズ（例：exaBase・Preferred Networks 等の支援が選択肢）
metaversesouken.com
。
公的支援・補助（GENIAC 等）や計算資源支援の活用検討
meti.go.jp
。

最後に（洞察と示唆）

現時点（2025年）では、国産生成AIや日本語LLMの成熟が進む一方で、「領域特化」「出典の信頼性」「運用ルール整備」が導入成功の鍵を握っています。言い換えると、MedGen Japan のような医療特化サービスは臨床／医療研究に直結する価値が高く、Helpfeel のような意図予測検索は事業側のナレッジ活用に向いています。一方で創薬やHTAなど高度・専門データを扱う領域では、JDream SR 等の専門DBとカスタム解析を組み合わせる実装が現実的です

nihinmedia.jp

aismiley.co.jp

0。

次の推奨アクション：

まずは「目的別に1ツールずつ小規模PoC」を回し、出力品質と運用負荷を定量評価してください（具体的な評価設計をお手伝いできます）。
技術的なカスタマイズやデータ連携が必要なら、国内のAI開発支援企業一覧を参考にパートナー候補を選定すると良いでしょう
metaversesouken.com
。

必要であれば、あなたの想定ユースケース（例：臨床での即時参照／学術レビューの網羅化／事業レポート作成）を教えてください。PoC設計案（評価指標・サンプルデータ・スケジュール）を具体的に作成します。

jdream3.com

nihinmedia.jp

調査のまとめ

生成AIを活用した日本発の論文検索サービスについて、以下の通り調査結果をまとめました。

日本発の生成AIを活用した論文検索サービス

現在、日本発の生成AIを活用した論文検索に特化したサー...

🏷導入のポイントとリスク管理（出典確認・フェイク論文対策・投稿規定）

導入のポイントとリスク管理（出典確認・フェイク論文対策・投稿規定）

日本発の生成AIベースの論文検索サービスを導入する際は、「探索効率の向上」と「学術的信頼性の担保」を同時に満たす運用設計が不可欠です。以下では、代表的な国産サービスの特徴と、具体的な導入ポイント・リスク管理策（出典確認、フェイク論文対策、投稿規定対応）を事実と考察を織り交ぜて示します。

国産ツールの強みと導入インパクト（事実提示→考察）

事実：FRONTEOのKIBIT Amanogawaは、キーワード検索で見落としがちな「非連続的発見」を狙う医学論文探索を掲げています
fronteo.com
。一方、MEMORY LABのMemory AIは「数億件規模の論文から俯瞰可視化」を特徴とし、研究テーマの俯瞰図で技術トレンドを提示できると報じられています
forbesjapan.com
。JDream SRは国内最大級の文献データベースJDreamⅢ等を活用し、AIによる関係性解析とスコアリングを提供します
g-search.jp
。Feloは多数の学術出版物を横断検索し、検索エージェントでPDF解析やPPT出力まで行えるアップデートを行っています
felo.ai
。MedGen Japanは医師向けに日本語で信頼性高く医学論文を提示する点が評価されています
prtimes.jp
。
考察：言い換えると、国産ツールは「日本語サポート」「国内データの深さ」「可視化やエージェント機能によるR&D効率化」が強みであり、いずれも探索工数を大きく削減すると考えられます。ただし、それぞれが用いるデータソースやアルゴリズムの特性は異なるため、複数ツールの比較評価（PoC）が重要です。

出典確認（必須プロセス）— なぜ必要か、具体的手順

事実：複数の専門記事は、AIツールはあくまで「サポート」ツールであり、AIが抽出・要約した情報をそのまま信用してはいけないと指摘しています
med-english.com
。
実践手順（推奨）：
1. AIが提示した「根拠（論文リスト・DOI・被引用数）」を必ず取得・保存する（自動エクスポート機能がある場合は有効化）。
2. 重要な結論は原著（PDF）を開いて、方法・結果・結論を人的に確認する。
3. 引用チェーン（引用文献→出典）を辿り、一次情報かレビューかを判別する。
意味：これらは、AIの要約ミスや文脈誤解を検出するためのコストであり、翻って研究の信頼性を守る最低限の手続きと考えられます。

フェイク論文・低品質ジャーナル対策

事実：生成AIを悪用した「フェイク論文」の事例や、粗悪なジャーナルへの掲載が報じられており、実在研究者の名前が悪用されたケースもあります
mainichi.jp
yomiuri.co.jp
。
対策案：
- 検索結果にジャーナルのインパクト指標（ISSN、被引用数、ジャーナルランク）を併記させ、閾値以下を警告するルールを導入する。
- DOIの有無・CrossRef登録状況を自動チェックするフローを組み込む。一次ソースの存在が確認できない論文は除外候補とする。
- チーム運用では、“二名チェック”ルールを設け、AI出力→一次確認→専門家判断というワークフローを必須化する。
意味：こうした対策は、AIの便利さを享受しつつ「偽情報の混入」を防ぐ実効性の高い手段と考えられます。

投稿規定・学術誌への対応（実務上の留意点）

事実：ジャーナルによっては、生成AIの利用を制限したり、利用を「文献収集や校正のみに限定」する規定を設けている場合があると報告されています
med-english.com
8。
推奨ルール：
- 論文作成プロジェクト開始時に、投稿候補ジャーナルのAI利用規定を確認するチェックリストを導入する。
- AIを用いた文献要約や草稿修正を行った場合は、投稿時に利用範囲を明記する内部テンプレートを準備する（透明性確保）。
- 学術的帰属や査読プロセスへの影響を最小化するため、AIが生成した図表や文章は人的編集・検証を必須とするポリシーを採用する。
示唆：透明性とドキュメント化は、投稿後のトラブル回避に直結すると考えられます。

導入プロセス（技術評価→運用の設計）

手順（簡潔）：
1. 要件定義：対象分野・ユーザー（研究者・医師など）・求める出力形式を明確化。
2. PoC：候補ツール（例：Amanogawa
  fronteo.com
  、Memory AI
  forbesjapan.com
  、JDream SR
  g-search.jp
  、Felo
  felo.ai
  、MedGen Japan
  prtimes.jp
  ）を同一課題で比較評価する。
3. 運用設計：出典チェック、フェイク検出、ジャーナル規約チェック、人的レビューの役割分担を定義。
4. モニタリング：誤情報率や検証工数をKPI化し、継続改善する。
注意：Memory AIの公式情報についてはアクセスで詳細が確認できない箇所もあり、導入前にベンダー確認が必要です（公開情報の未整備が存在するため）
lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co
。

最後に：運用上の短いチェックリスト（要約）

AIは「探索力」を劇的に高めるが、「最終的な真偽判定は人的責任」であることを周知する
med-english.com
。
フェイク論文対策としてDOI・ジャーナル指標・CrossRef照合を自動化することが効果的である
mainichi.jp
。
投稿時はジャーナル規約を確認し、AI利用は透明に開示することを運用ルールに組み込む8。

お勧めの次ステップ：まずは、想定利用ケース（文献レビュー、要旨作成、PPT自動生成など）を1つ選び、上記のPoC手順で2〜3ツールを同一課題で比較評価することを推奨します。比較評価では「出典抽出の完全性」「フェイク検出のしやすさ」「人の確認コスト」を主要KPIに設定すると実用的な判断が得られると考えられます。

lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co

...

調査のまとめ

回答

日本発の論文生成AI検索サービスとして、以下のサービスが挙げられます。これらのサービスは、日本の企業や機関によって開発され、それぞれが独自の強みを持って研究者や医療従事者の論文調査・...

調査のまとめ

回答

申し訳ありませんが、ご指定いただいたMemory AIの公式サイト（https://www.memorylab.jp/）へのアクセスと情報収集を試みましたが、現在の調査結果からは「俯...

🖍 考察

ユーザーの入力は「海外製じゃない日本発の生成AIによる論文検索サービスを調べてください。」であり、調査結果として詳細な情報が提供されている。

調査結果には以下のようなサービスが含まれている： - Felo（Sparticle株式会社） - Memory AI（MEMORY LAB） - JDream SR（株式会社ジー・サーチ） - KIBIT Amanogawa（FRONTEO） - MedGen Japan（ニヒンメディア株式会社）

また、Helpfeelの技術や国産LLMについても言及されている。

構成は以下の通りで回答する必要がある： 1. 調査の本質 2. 分析と発見事項 3. より深い分析と解釈 4. 戦略的示唆 5. 今後の調査の提案

それぞれのセクションで、ユーザーの要求に対する深い洞察と具体的なアクションにつながる示唆を提供する必要がある。

調査の本質

海外製生成AI論文検索サービスに対する「日本発」の価値とは何か、そしてそれが研究・開発の現場にどのような実質的な利益をもたらすかを明確にすることが本調査の本質である。単なる「国産製品の紹介」を超えて、日本の研究者や専門家が直面する固有の課題──日本語での複雑な専門用語処理、日本特有の学術慣行、規制環境への対応、国内文献の網羅性──を解決する真の価値提案を見極めることが重要である。

特に、ChatGPTやClaude、Perplexityといった海外サービスが席巻する中で、なぜ敢えて国産サービスを選択すべきなのか、その合理性と競争優位性を客観的に評価し、導入における意思決定の指針を提供することが求められている。

分析と発見事項

専門分野特化による差別化戦略の明確化

調査結果から最も顕著に見えるのは、日本発サービスが「汎用性」よりも「専門性の深さ」で勝負している点である。例えば：

MedGen Japan：医療現場の即時性（スマホ・LINE対応）と日本語での医学論文検索に特化
prtimes.jp
JDream SR：ゲノム医療・HTA評価という極めて専門性の高い領域に集中
g-search.jp
KIBIT Amanogawa：創薬研究での「非連続的発見」という独自のアプローチ
fronteo.com

これは海外サービスの「広く浅く」とは対照的な戦略であり、日本市場の特性を深く理解した結果と考えられる。

技術的なアプローチの多様性と革新性

注目すべきは各サービスの技術的独自性である：

サービス	独自技術・アプローチ	価値提案
Memory AI	技術相関性の「俯瞰マップ」可視化 forbesjapan.com	調査工数を最大9割削減
Felo	多言語対応とエージェント機能によるレポート自動生成 felo.ai	研究プロセス全体の統合支援
Helpfeel	意図予測検索（98%ヒット率、0.0001秒応答） aismiley.co.jp	曖昧な検索意図からの高精度抽出

これらの技術は、単なる「日本語対応」を超えて、研究活動そのものの効率化と質的向上を目指している点で革新的である。

導入における信頼性とリスク管理の重要性

調査結果で特に重要な発見は、フェイク論文や低品質ジャーナルの問題が深刻化している現実である

mainichi.jp

yomiuri.co.jp

。国産サービスが、出典確認機能やジャーナル品質チェック機能を重視している点は、この課題への意識の高さを示している。

より深い分析と解釈

なぜ日本発サービスが「特化型」を選択するのか

この戦略選択の背景には3つの深層的な要因が存在する：

第一の要因：技術的制約からの必然 海外の巨大テック企業と真正面から汎用AI競争を行うことは、リソース的に非現実的である。そのため、「狭く深く」というニッチ戦略が合理的選択となる。

第二の要因：日本市場の独特な要求水準 日本の研究現場では「正確性」「信頼性」「責任の所在」が海外以上に重視される文化がある。MedGen Japanのユーザー評価で「信頼性の高い参考文献」が特に評価されている

prtimes.jp

ことは、この文化的特性を反映している。

第三の要因：規制・コンプライアンス環境 医療・創薬分野では特に、海外サービス利用時のデータ管理・プライバシー保護が複雑な課題となる。国産サービスは、この「安心感」を重要な価値として提供できる。

矛盾する現実：完成度 vs 将来性

しかし、現在の国産サービスには明らかな限界も存在する。例えば、Feloの2億4500万本という学術データベース

med-english.com

は確かに膨大だが、Consensusの1億5,000万件以上

med-english.com

やElicitの2億件以上と比較すると、データ規模での明確な優位性は見出しにくい。

この矛盾は、現在の完成度よりも「将来の発展可能性」に投資するという視点の重要性を示唆している。経済産業省のGENIACプロジェクト

meti.go.jp

のような国レベルでの支援を考慮すると、中長期的な競争力向上が期待できる。

シナリオ分析：5年後の市場構造

楽観シナリオ：国産LLM技術の成熟により、日本語処理能力で海外勢を逆転。特化分野での圧倒的優位性を確立。

現実シナリオ：海外勢が日本語対応を強化する中、国産勢は「高度な専門性」と「カスタマイゼーション対応力」で差別化を維持。

悲観シナリオ：技術進歩のスピードで海外勢に追いつけず、ニッチ分野でも競争力を失う。

戦略的示唆

短期的導入戦略：「ハイブリッド運用」の提案

現時点では、単一サービスでの完全代替ではなく、用途別の使い分けが最も実用的である：

中期的投資方針：「カスタム開発」への移行

Helpfeelの技術

aismiley.co.jp

やNTTのtsuzumi

shift-ai.co.jp

のような基盤技術を活用し、自組織固有のニーズに最適化されたシステム構築を検討すべきである。これは、汎用サービスでは実現できない競争優位性の源泉となる可能性が高い。

リスク管理の実装：「三段階チェック体制」

AI出力段階：複数出典の自動表示、DOI確認
人的確認段階：専門家による一次ソース確認
組織承認段階：投稿規定チェック、透明性確保

今後の調査の提案

追加調査が必要なテーマ

Memory AIの詳細技術仕様と実用性評価：Forbes記事
forbesjapan.com
では概要のみで、実際の精度や使用感が不明
国産LLMの論文検索への応用可能性調査：tsuzumi、CyberLMなどの技術的詳細とカスタマイゼーション事例
医療・創薬分野での導入ROI測定：JDream SRやMedGen Japanの定量的効果測定
フェイク論文検出技術の比較評価：各サービスの偽情報対策の実効性検証
海外サービスとの直接比較ベンチマーク：同一タスクでの精度・速度・コスト比較
法的・コンプライアンス要件の整理：医療情報取扱い、個人情報保護、輸出管理等の制約事項
継続的モニタリング体制の設計：導入後の効果測定、改善サイクルの構築手法

これらの追加調査により、単なる「ツール選択」から「研究DX戦略」へと発展させ、組織全体の研究開発競争力強化につなげることができるだろう。

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<result>No result</result> <is_done>false</is_done> <error>("Unsupported value: 'temperature' does n...

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FRONTEO、新規AI創薬支援サービス「Drug Discovery AI Factory」事業を ...

prtimes.jp

生成AI基盤の開発支援、84億円拠出経産省が正式発表 - 日本経済新聞

nikkei.com

国産生成AI基盤支援「GENIAC」第2期ウーブン・バイ・トヨタなど採択 ...

impress.co.jp

【トレンド】解説！AIを用いた論文検索ツールの現状と注意点

AIを用いた主な論文検索ツール. 2023年11月時点で使用できるツールとしてはPerplexity AI、Consensus、SciSpace、Elicit、Connected Papersなどがあります。

m3dc.co.jp

日本発の検索AI「Felo（Felo3.0）」がすごい！AIエージェント ...

日本のAIスタートアップ企業Sparticle社が開発したAI検索エンジン「Felo（フェロ） / Felo 3.0」が、大きな話題を集めています。

seleck.cc

忙しい研修医のためのAIツールを活用したタイパ・コスパ重視の文献 ...

紙幅の関係上，文献検索・管理に関連したAIツールだけになりますが，その活用方法を以下で紹介していきます。研修医が活用すべき文献検索・管理ツール.

igaku-shoin.co.jp

医師必携：論文検索を飛躍的に効率化する4大AIツール【詳細ガイド】

1. Elicit：AIによる論文要約・比較の決定版（無料） · 2. Consensus：エビデンスの合意度を即座に可視化 · 3. SciSpace：AIリーダーによる論文解析と関連文献 ...

med-pro.jp

AIを活用した論文検索のメリットは？人気ツール5選と活用法を徹底 ...

この記事では、AI論文検索の基本から主要ツール、導入時の注意点までを解説しました。Perplexity AI、Consensus、SciSpace、Elicit、Connected Papers ...

ai-market.jp

Felo AI 多言語対応と高精度検索で新時代の情報収集を実現する日本発AI ...

expact.jp

ニヒンメディア株式会社の提供する医学文献検索AIアシスタント「MedGen ...

prtimes.jp

2024年版】AIを使った文献検索ツール③ Elicitの使い方【動画解説付き ...

nounai-librarian.com

㈱AI Samuraiは、2020年7月3日にAIが発明内容から特許調査検索式を自動 ...

prtimes.jp

Elicitとは？無料で使える論文検索AIツールの使い方を解説！

jitera.com

2024年4月医師の働き方改革を見越し医師の声から生まれた、臨床現場の ...

prtimes.jp

Felo」とは？日本発AI検索エンジンで“調べる・まとめる”を劇的にラクに ...

mieru-ca.com

https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/11/6.html

fujitsu.com

https://jdream3.com/lp/jdream_expert_finder/

jdream3.com

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 40引用済み: 14総文献数: 71

med-english.com

引用: 2件/ 総数: 3件

引用率: 66.7%

felo.ai

引用: 2件/ 総数: 2件

引用率: 100.0%

prtimes.jp

引用: 1件/ 総数: 8件

引用率: 12.5%

aismiley.co.jp

引用: 1件/ 総数: 5件

引用率: 20.0%

metaversesouken.com

引用: 1件/ 総数: 4件

引用率: 25.0%

shift-ai.co.jp

引用: 1件/ 総数: 3件

引用率: 33.3%

meti.go.jp

引用: 1件/ 総数: 2件

引用率: 50.0%

jdream3.com

引用: 1件/ 総数: 2件

引用率: 50.0%

araya.org

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

g-search.jp

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

forbesjapan.com

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

fronteo.com

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

nihinmedia.jp

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

nikkei.com

引用: 0件/ 総数: 5件

引用率: 0.0%

yomiuri.co.jp

引用: 0件/ 総数: 4件

引用率: 0.0%

mainichi.jp

引用: 0件/ 総数: 2件

引用率: 0.0%

amazon.co.jp

引用: 0件/ 総数: 2件

引用率: 0.0%

seleck.cc

引用: 0件/ 総数: 2件

引用率: 0.0%

sakana.ai

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

asahi.com

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

softbank.jp

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

carenet.com

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

innovatopia.jp

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

userlocal.jp

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

nippon.com

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

emma.tools

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

nri.com

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

ledge.ai

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

amed.go.jp

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

impress.co.jp

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

m3dc.co.jp

引用: 0件/ 総数: 1件

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igaku-shoin.co.jp

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med-pro.jp

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ai-market.jp

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引用率: 0.0%

expact.jp

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nounai-librarian.com

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jitera.com

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

mieru-ca.com

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fujitsu.com

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2025年最新 日本発生成AI論文検索5選の比較と導入指針

📜 要約

主題と目的

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結果と結論

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🔍 詳細

🏷調査対象と「日本発」定義・評価軸

調査対象と「日本発」定義・評価軸

🏷主要5サービスの概要と強み（Felo/Memory AI/JDream SR/KIBIT Amanogawa/MedGen Japan）

主要5サービスの概要と強み（Felo/Memory AI/JDream SR/KIBIT Amanogawa/MedGen Japan）

🏷機能比較：検索対象・要約生成・可視化・エージェント・出力

機能比較：検索対象・要約生成・可視化・エージェント・出力

🏷ユースケース別の使い分け（医療・創薬・事業開発・総合調査）

ユースケース別の使い分け（医療・創薬・事業開発・総合調査）

医療（臨床・現場での意思決定）

創薬・ゲノム・HTA（研究開発・評価）

事業開発（市場調査・競合分析・新規事業探索）

総合調査（学術レビュー・文献収集・広範なリサーチ）

主要サービス比較（概要）

実務的なステップ（導入チェックリスト）

最後に（洞察と示唆）

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

日本発の生成AIを活用した論文検索サービス

🏷導入のポイントとリスク管理（出典確認・フェイク論文対策・投稿規定）

導入のポイントとリスク管理（出典確認・フェイク論文対策・投稿規定）

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

🖍 考察

調査の本質

分析と発見事項

専門分野特化による差別化戦略の明確化

技術的なアプローチの多様性と革新性

導入における信頼性とリスク管理の重要性

より深い分析と解釈

なぜ日本発サービスが「特化型」を選択するのか

矛盾する現実：完成度 vs 将来性

シナリオ分析：5年後の市場構造

戦略的示唆

短期的導入戦略：「ハイブリッド運用」の提案

中期的投資方針：「カスタム開発」への移行

リスク管理の実装：「三段階チェック体制」

今後の調査の提案

追加調査が必要なテーマ

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📖 レポートに利用された参考文献

🏷 調査対象と「日本発」定義・評価軸

🏷 主要5サービスの概要と強み（Felo/Memory AI/JDream SR/KIBIT Amanogawa/MedGen Japan）

🏷 機能比較：検索対象・要約生成・可視化・エージェント・出力

🏷 ユースケース別の使い分け（医療・創薬・事業開発・総合調査）

🏷 導入のポイントとリスク管理（出典確認・フェイク論文対策・投稿規定）

📖 レポートに利用されていない参考文献

📊 ドメイン統計

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