研究ノート 

文献調査に利用できる生成AIツールと、その使われ方
森

内

泰1

Ⅰ．はじめに2022年11月30日にデモ版として市場に登場した「ChatGPT」は ５ 日間で100万人
ものユーザーを獲得し 2、市場に投入後 ２ カ月というアプリケーション史上最速で、
アクティブユーザー １ 億人を獲得した 3。ChatGPT の登場により、これまで身近ではなかった「生成 AI」が身近になった。生成 AI とは野村総合研究所の用語解説によれば「データのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生成することを目的とした AI」と定義され、構造化されていないデータセットから AI が学習し、新しいコンテンツを作成することができるものである 4。すでに文章や音楽、絵、動画など様々な分野で生成 AI を使ったコンテンツが作成されるようになった。
文部科学省は生成 AI の活用について学習・教育面において利便性・生産性の向上のメリット、信頼性や誤用・悪用の懸念やリスク双方のバランスを取りながら進める必要性を通知している（文部科学省 高等教育局 専門教育課、大学教育・入試
課 , 2023）。学習面での指針は各大学で作成され、日々更新がなされていくであろう。
それでは研究者が研究を進めていくうえで、生成 AI を含めた様々なツールをどのように使いこなすことができるのであろうか。研究に活用できる AI ツールを概説する論文も海外では発表され（Cole & Boutet, 2023; Kaur et al., 2022; Pinzolits,
2023; Sulisworo, 2023）、海外の大学では研究支援ツールを紹介しているケースもある（Gu, n.d.; Learning center, James Cook University, n.d.; Tay, 2021; The
university of Adelaide, 2023; University at Buffalo, 2023）。
1

長崎県立大学 経営学部 国際経営学科 専任講師
Forbes “A short history of ChatGPT: How we got to where we are today”（2023年5月19日）https://www.
forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/19/a-short-history-of-chatgpt-how-we-got-to-where-we-aretoday/?sh=40a16051674f 2023年 8 月28日閲覧
3
Reuters “ChatGPT sets record for fastest-growing user baes: analyst note”（2023年 2 月 3 日）https://www.
reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/ 2023 年 8 月 28 日
閲覧
4
NRI “ 用語解説 生成 AI” https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/sa/generative_ai（2023年 8 月28日
閲覧）
2

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第５7巻 第 2 号

研究に必須の文献調査において、引用関係を元に関連する論文を検索するツール、
リサーチ・クエスチョンを元に関係する論文を提案するツール等、相当な時間を省略することができる生成 AI を活用したツールが登場し始めている。限られた研究
時間を有効活用のために、これらのツールを活用することは、避けては通れない時
期がすぐそこまで迫っていると言って過言ではないであろう。
そこで本稿では、2023年 ８ 月末時点の研究活動に資する生成 AI ツールとしてどのようなものがあるかを紹介するとともに、研究論文での活用のされ方、研究での利用可能性について述べる。

２ ．文献調査に活用できる生成 AI を使ったツール
調査時点の生成 AI を使った研究支援ツールは、回答型文献検索ツール、文献
マッピングツール、論文読解支援ツールの ３ つに分けることができる。回答型文献
検索ツールはリサーチ・クエスチョンを掲示することで関連する論文を検索・提示
し、ツールによってはアブストラクトや結論を横断的に比較するサービスである。
引用関係マッピングツールは、特定の論文が引用する文献、特定論文を引用している後発の文献を検索し、それぞれをネットワーク図として掲示するツールである。
論文読解支援ツールは保有する文献をアップロードし、その内容について質問すると文献内から回答を抜き出して説明するツールである。本稿では研究に多くの時間が割かれる文献調査に活用可能で、海外大学や X（旧 Twitter）で研究支援ツールを紹介するアカウント（@MushtaqBilalPhD、@Artifexx）が説明する回答型文献
検索ツールと文献マッピングツールを中心に概要を例示する。
2-1．回答型文献検索ツール
2-1-1．Elicit
Ought によって開発された Elicit（https://elicit.org/）は、言語モデルを使用した研究アシスタントプログラムである（Elicit, 2022）。アカウントを作成すれば無料で活用でき（調査時点）、検索結果を bib ファイル、csv ファイルに出力することができる。
Elicit はリサーチ・クエスチョンを投げかけると（図 １ ）、Semantic Scholar デー
タベースから質問そのものだけでなく、質問に似た言葉も含めて検索し関連する文献を見つけ出すことができる。検索結果は「Paper title」、「Abstract summary」、「PDF（の有無）」、「Year」、「Citations」でソートすることが出来る。さらに、研20文献調査に利用できる生成 AI ツールと、その使われ方

図１

Elicit ログイン後の画面（出典）Elicit.org より

究の結果やメソッド等を表形式で表示することも可能で、検索結果として出てきた
文献を横断的に比較することもできる。一つ一つ文献を検索するよりも研究時間を大幅に短縮することが可能な Elicit だが、Kung（2023）はプロダクトレビューの中でその短所を述べている。第一に Semantic Scholar のデータベースからしか文献を検索できない点である。第二に単語による検索ではないため、適切な質問をしなければ適切な回答を取得できない点である。
2-1-2．Consensus
Consensus（https://consensus.app/search/）は言語モデルを使い、研究論文から回答を合成する検索エンジンである（Consensus, 2022）。Elicit と同様、リサー
チ・クエスチョンを投げかけると（図 ２ ）、Semantic Scholar データベースから質問そのものだけでなく、質問に似た言葉も含めて検索し関連する文献を見つけ出す。
図２

Consensus ログイン後の画面（出典）Consensus.app より

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文献の発行年、種類（メタ・アナリシス、システマティック・レビュー、ケースレ
ポート、ランダム比較試験）を検索フィルターとして設定することもできる。初めて当該分野の文献を探す際に、メタ・アナリシスやシステマティック・レビューを選択することで、研究の概要を把握するのに適している。リサーチ・クエスチョンに関連する内容を検索した文献から示すだけでなく、複数の文献からサマリーも作成することができる。
アカウントを作成すれば検索は無料で利用できるが、サマリーの作成は無料ユー
ザーであれば月 ３ 回まで、有償プラン（月7．
99ドル）ユーザーであれば無制限に作成することができる。
研究概要を把握するのに有用なサービスであるが、Elicit と同様に情報源がSemantic Scholar データベースに限られていること、適切な質問を投げかけなければ、適切な回答を得られない点に課題が残る。
2-2．文献マッピングツール
文献の引用、被引用、類似関係を点と線からなるネットワーク図で示すツールである。点は文献を、線は文献と文献の繋がりを表している。文献マッピングツール
は主に ３ つのサービスが使われており、Cole & Boutet（2023）の先行研究でもこの３ つを比較している 。
2-2-1．ResearchRabbit
ResearchRabbit（https://researchrabbitapp.com） は 2021 年 に 開 始 さ れ た、AIを使って文献を検索するサービスである。Cole & Boutet（2023）によれば、検索
データベースは医学分野であれば PubMed、それ以外は Semantic Scholar から関連する文献を検索することが出来ると説明している。一方で、ResearchRabbit は
複数のデータベースから検索しており、Scopus や Web of Science のデータを90%以上カバーし、同サービスのデータベースより文献量が多いのは Google Scholarだけであると説明している（ResearchRabbit）。利用にあたってユーザー登録が必
要だが、調査時点では無料で利用することができる。初めてログインすると図 ３ の画面が出てくるので、文献名や DOI を入力し「Search」をクリックすると研究分
野の選択画面が出る。自身の研究分野を選択すると検索が始まり、文献候補が出てくるので探している文献の横にある「Add to Collection」を選択し、左上の「×」をクリックすると検索した文献を確認することができる。文献名称をクリックすると右側に、当該文献の名称、掲載紙、発行年、引用数、アブストラクトが出てくる。
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文献調査に利用できる生成 AI ツールと、その使われ方

図３

ResearchRabbit 論文検索画面（出典）ResearchRabbit より

さらにその右側に「Explore Papers」、「Explore People」、「Explore other content」の 表 記 が 出 て く る。
「Explore papers」 の 下 段 に あ る「Similar Work」、「All
References」、「All Citations」を選択するとマッピング図を閲覧することが出来る。
Similar Work は ResearchRabbit 独自のアルゴリズムで関連する文献を提案するもので、All References は検索した文献が引用する先行文献一覧とマッピング図、
All Citations は検索した文献を引用する後発文献一覧とマッピング図を閲覧することが出来る。その他、著者の関係図、関係する著者のマッピング図も閲覧することが可能である。
マッピング図の中に掲載されている文献は、ResearchRabbit 内でアブストラク
トの閲覧が可能である。さらにマッピング図は引用関係に基づいた「Network」と、時系列に基づいた「Time Line」の ２ つに切り替えが可能である。検索した文献の書誌情報を文献管理システムの Zotero とも連携することが可能である。
関係する文献を容易に検索することが出来ることは ResearchRabbit の最大のメリットだが、社会学分野であれば Elicit, Consensus 同様に検索できるデータベース
が Sematic Scholar に限られている点が限界点である。
2-2-2．Litmaps
Litmaps（https://app.litmaps.com/）は自然言語処理と機械学習アルゴリズムに基づき文献を検索し（Sulisworo, 2023）、マップ上に視覚的に指し示すサービスである。文献のデータベースとして Crossref, Semantic Scholar, OpenAlex を利用している（Dixon, b）。Litmaps では、１つの文献から関連文献を探す「Seed Maps」、
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複数の文献から関連文献を探す「Discover」の ２ つの使い方がある。いずれの方法であっても引用・被引用関係にある文献、関連性のある文献が複数提案され、Litmaps の中でアブストラクトを確認することができる。アブストラクトを確認し、文献調査のトピックと関連する文献であればコレクションに追加することで、コレクション毎にマッピング図を作成することができる。マッピング図では縦軸・横軸の指数を選ぶことが出来、デフォルトでは横軸に文献の発行年、縦軸に被引用数が用いられ、縦軸に高いほど引用数が多いことを示している。縦軸を「Momentum」に変更すると文献の被引用数を時間軸で調整した指数が反映され（Dixon, a）、新
しく重要な文献を明確にすることもできる（図 ４ ）。その他にも様々なカスタマイズが可能で、Kaur et al.（2022）は様々なマッピングの使用方法を解説している。
Litmaps は一部無料で利用できるが、文献を無制限にマッピング図へ追加するには有償契約（Education 価格 月10ドル、コマーシャル価格 月40ドル）が必要となる。
図４

Momentum を縦軸に設定した、Litmaps のマッピング図（出典）Litmaps を用いて筆者作成

2-2-3．Connected Papers
Connected Papers（https://www.connectedpapers.com/）は共同引用と書誌結合によって文献の引用や参考文献が重複している文献を検索し、マッピング図へ落とし込むサービスである。ResearchRabbit や Litmaps と同様、Semantic Scholarのデータベースを利用し文献を検索している。2022年 ７ 月から一部無料で利用できるが（月に ２ マッピング図の作成までは無料）、無制限にマッピング図を作成するには有償契約（Education 価格 月 ３ ドル、コマーシャル価格 月10ドル）が必要となる。

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文献調査に利用できる生成 AI ツールと、その使われ方

３ . 生成 AI を使った文献調査を行ったことを明示する研究論文
文献調査は大きく、システマティック・レビュー、セミ・システマティック・レ
ビュー、インテグレイティブ・レビューに分けられる（Snyder, 2019）。その中でもシステマティック・レビューは、再現性を担保しバイアスを排除するため、具体的にどのような手順でレビューを行ったか記載するのが通例である。多くの場合、
特定の文献データベース（例えば Web of Science や EBSCOhost）から検索キー
ワードを設定し機械的に関連する文献を参照しており、その手法が文献の中で詳細に記載されている。
それでは文献調査で生成 AI ツールを使った研究では、ツールをどのように使ったか説明がなされているだろうか。今後研究者がツールを使って文献調査を行った
際の参考になるような表現がないか調査した。
3-1．論文の検索方法
査読の有無やインパクトファクターを考慮せず、生成 AI ツールを使って研究したことをどのように文献中で説明されているか文献調査を行った。特定のリサー
チ・クエスチョンから文献を探す、引用関係から主要な文献を探す、いずれでもないことから、第 ２ 章で扱ったツールではなく Google Scholar を使って2023年 ８ 月30日に文献調査を行った。
3-2．検索結果
回答型文献検索ツールの Elicit と Consensus はいずれも一般的な言葉であり、ツール利用手順や方法を記載した文献を見つけることは出来なかった。
文献マッピングツールは単体で利用されているのではなく、Web of Science やScoupus、Google Scholar 等の主要なデータベースで文献調査をしたうえで、さらに取りこぼしが無いよう補完的に利用しているか（Alonso Ruiz et al., 2023; Asadet al., 2023; Ekanayake et al., 2023; Gonzalez et al., 2022; Imron et al., 2023;
Karvelis et al., 2022; Martin, 2023; Niu et al., 2023; van Genk et al., 2023）、研究ト
ピックの中で重要な文献かをマッピングツールから見出すことを目的としていること（Büth et al., 2023; Montgomery et al., 2023）が明らかになった（文献内での具体的表現は別添 １ 参照）。
文献マッピングツールは文献調査を行う上で非常に有用なツールではあるが、特定の論文を明示してから関連のある論文を検索すること、データ元に偏りがあるこ
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第５7巻 第 2 号とから単独ではなく、これまで使われているデータベースを利用した上での追加確認としての利用が適していると言えるだろう。

４ . 結論本稿は、研究に用いることが可能な生成 AI を使ったツールの紹介と、どのように研究で用いられ、論文の中で説明されているかをレビューした。回答型文献検索
ツールは、リサーチ・クエスチョンを漠然として持つ場合や、初めて触れる研究ト
ピックで特定の文献にたどり着いていない場合に効果的に活用できるであろう。
Consensus によるレビュー論文だけの表示や、Elicit による横断的比較は研究にかかる時間を大幅に削減することができる。文献マッピングツールは、特定の文献を既に保有しさらなる文献レビューを行う場合に、関連性の高い文献を欠くこと無く補足することができ、さらに特定の研究分野で重要な文献や新しく注目されている
文献を把握することができる。
これら新しいツールにはデメリットもあり、先行研究での使い方からも、文献
データベースで捕捉しきれなかった論文を拾い上げることや、重要な論文を明確にするためのツールとして活用している状況にあるといえよう。
情報処理分野の研究開発日々進化しており、新しい商品サービスも常に展開されている。本稿はあくまでも2023年８月30日時点の調査に基づいており、今後サービスの更新や、研究に活用できる新たなサービスも上市される可能性がある。海外の大学図書館や大学内の機関がリファレンスとしてこれらツールを紹介しているケー
ス も あ る 他（Learning center, James Cook University, n.d.; The university of
Adelaide, 2023; University at Buffalo, 2023）、SNS で情報発信するアカウントもあるので、最新情報取得にはこれらの情報を取得することをお勧めする。
参考文献
Alonso Ruiz, A., Large, K., Moon, S., & Vieira, M. (2023). Pharmaceutical policy and innovation
for rare diseases: A narrative review. F1000Research, 12, 211. https://doi.org/10.12688/
f1000research.130809.1
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Sensors, 23(8), 3938. https://doi.org/10.3390/s23083938
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prevention: A systematic review of meta-analyses. Scientific Reports, 13(1), Article 1.

26文献調査に利用できる生成 AI ツールと、その使われ方

https://doi.org/10.1038/s41598-023-35728-x
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home/blog/welcome-to-consensus/
Dixon, D. (n.d.-a). Analyzing research perspectives using Maps. Litmaps. Retrieved August 29,
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Dixon, D. (n.d.-b). Our Database-FAQ. Litmaps. Retrieved August 29, 2023, from https://app.
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Ekanayake, C., Gamage, J. C. P. H., Mendis, P., & Weerasinghe, P. (2023). Revolution inorthopedic immobilization materials: A comprehensive review. Heliyon, 9(3), e13640.
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Imron, A., Mustiningsih, M., Rochmawati, R., Kasimbara, R. P., Dami, Z. A., & Nisa, K. (2023).
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Karvelis, P., Charlton, C. E., Allohverdi, S. G., Bedford, P., Hauke, D. J., & Diaconescu, A. O.
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Kaur, A., Gulati, S., Sharma, R., Sinhababu, A., & Chakravarty, R. (2022). Visual citation
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https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2022-0012
Kung, J. (2023). Elicit (product review). Journal of the Canadian Health Libraries Association /Journal de l’Association Des Bibliothèques de La Santé Du Canada, 44(1). https://doi.
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Martin, J. (2023). Evidence-based approach for optimising sports recovery practises following
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org/10.51224/SRXIV.252
Montgomery, A. W., Lyon, T. P., & Barg, J. (2023). No end in sight? A greenwash review and27

長崎県立大学論集（経営学部・地域創造学部）

第５7巻 第 2 号

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org/10.1177/10860266231168905
Niu, S., Cao, Y., Chen, R., Bedi, M., Sanders, A. P., Ducatman, A., & Ng, C. (2023). A state-ofthe-science review of interactions of Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS) with renaltransporters in health and disease: Implications for population variability in PFAS
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Pinzolits, R. (2023). AI in academia: An overview of selected tools and their areas ofapplication. MAP Education and Humanities, 4, 37–50. https://doi.org/10.53880/27442373.2023.4.37
ResearchRabbit. (n.d.). Welcome to the FAQ. Notion. Retrieved August 29, 2023, from https://www.notion.so
Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines.
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Sulisworo, D. (2023). Exploring research idea growth with litmap: Visualizing literature
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Tay, A. (2021, August 27). A new literature mapping tool—ResearchRabbit. Singapore
Management University (SMU). https://library.smu.edu.sg/topics-insights/new-literaturemapping-tool-researchrabbit
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au/c.php?g=959585&p=6965731
University at Buffalo. (2023, February 28). Research guides: Publication research help:
Research Rabbit ＆ Elicit. Retrieved August 29, 2023, from https://research.lib.buffalo.edu/
publication-research-help/researchrabbit
van Genk, C., Roeg, D., van Vugt, M., van Weeghel, J., & Van Regenmortel, T. (2023). Current
insights of community mental healthcare for people with severe mental illness: A scoping
review. Frontiers in Psychiatry, 14. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/
fpsyt.2023.1156235
文部科学省 高等教育局 専門教育課 & 文部科学省 高等教育局 大学教育・入試課 .（2023）.事務

連絡 : 大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて（周知） .

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文献調査に利用できる生成 AI ツールと、その使われ方

別添 １ . 先行研究内での、文献マッピングツール利用方法の説明文
文献マッピングツール活用手順を説明する文献から、該当箇所を抜粋した。
A．Litmaps を使用した場合の手順説明“the author uses open Knowledge maps, Google scholar and Litmaps to conduct aliterature review to obtain representative texts on strategies to form healthy living
characters and healthy food for elementary school students.” (Imron et al., 2023, p. 7)“We imported the list of articles from our second search into Litmaps and identified
articles that are central to the citation network, that is, articles that cite many preceding
greenwashing works and are cited by subsequent works. We then used the citation
network analysis, essentially the wisdom of the field, to test our own intuition on past andemerging trends in the literature, and to inform the next step in our analysis.”(Montgomery et al., 2023, p. 6)“A total of 780 records were identified (Fig. 1). Each journal was only searched once,
therefore there were no duplicates to eliminate. All records were then subjected to asecondary screening and 119 papers have been selected for further evaluation based on
the abovementioned criteria. Lastly, due to the use of citation mapping technique(Litmaps), a selection of 10 key articles was made.” (Büth et al., 2023, p. 3)“In the second phase, a graph-based search method is used to find additional relevant
papers, where key papers identified from our initial search are used as seeds. For theselection of key papers, the number of citations of the publications was considered, andsome of the most highly cited articles included in this review (Table 1) are used as seedpapers. Citation analysis tools (inciteful (https://inciteful.xyz/ (accessed on 12 January2023)) and Litmaps (https://www.litmaps.com/ (accessed on 15 January 2023))) are utilized
to create citation network graphs (Figure 3), and related papers are explored and added
to the database using the network graph.” (Asad et al., 2023, p. 4)“As one researcher read the 39 articles, some cross-cutting themes started to be identified
through an inductive process and charted in a summary document. The themes arepresented in this review as the headings in the Results section. This led to an iterative
process consisting of reading and analyzing the studies to identify themes, visualize thereference list on Litmaps, and include relevant studies to gain depth into a specific theme.
This process was done until saturation was reached. This ensured a more consistent andcomprehensive list of studies for the themes identified (Figure 2). Finally, information on
the burden of rare diseases globally was included by manually searching for relevant
literature.” (Alonso Ruiz et al., 2023, p. 3)“The field tag ‘TS’ for Topic Search was added to these terms as needed for the Web of29長崎県立大学論集（経営学部・地域創造学部）

第５7巻 第 2 号

Science search. We then used Litmaps, a bibliography analysis tool, to identify papers thatwere commonly cited but did not appear in our database search.” (Gonzalez et al., 2022, p.
3)

B．ResearchRabbit を使用した場合の手順説明“To find the right search terms for our search, we used the program Research Rabbit.
This program helps to explore the literature of a research topic and links authors andpapers on the same topic to each other. Before conducting the search, the research teamdetermined the eight most relevant papers on this topic and added them to the program.
With the function “similar work,” we added another eight relevant papers. Figure 1 showsthese 16 relevant papers with the biggest bullets and shows that some papers have morein common with each other than others. The most common keywords from the 16 papers
were the basis for our search terms.” (van Genk et al., 2023, p. 3)“We also used the Research Rabbit application (version 32.2.0), a citation-based literature
mapping tool, for an additional search. Specifically, we imported the articles identified
from Web of Science, Scopus, and PubMed databases and used Research Rabbit toidentify other relevant articles; we then reviewed these articles to identify further
publications related to our research questions.” (Niu et al., 2023, p. 3)“The literature search on Research Rabbit was the final part of the systematic literaturesearch. Subsequently, research study titles that matched the inclusion criteria from otherdatabases were inputted into the research rabbit software. Then research rabbits'
artificial intelligence software searched for new articles with similar methodology andresearch aims. Once all the possible matches were listed on research rabbit, they were
saved as a secure excel file to keep a record of all the studies that matched the focus of
the research question.” (Martin, 2023, p. 13)“A total of 77 studies met all the selection criteria and were included in the final datasynthesis of the review. The AI assisted tool, Research Rabbit [31] was used to searchmore refined papers with higher relevance to be added to the 77 papers already chosen
through the selection criteria. Relevant documents were collected and organized in
EndNote 20. Lastly, the findings were analyzed and discussed under Step 5.” (Ekanayake
et al., 2023, p. 7)“A further literature search was conducted using additional sources: (a) reference lists ofalready qualifying papers and related reviews, and (b) a search engine ResearchRabbit(www.researchrabbit.ai), which allows for the discovery of the most related papers basedon a collection of input papers. This revealed 18 additional articles, leading to a total of 53
articles, which are reviewed below (Figure 2, Tables 1 and 2).” (Karvelis et al., 2022, p.
1082)
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