「論文読んだ方が良いのは分かってるけど、どうやって探したらいいか分からない」
↑これ、すごい高い頻度で言われます。
正直言って私もわからないです。ぶっちゃけノリとフィーリングで論文サーチしてるので(え？)
ただ、最近はAIの発達が著しく、論文をリサーチする上でもこの力を借りるか借りないかで効率が全く異なります。
ということで、今回はその辺の話を少し。
細かい解説は他のブログでたくさん解説されているので、あくまで個人の感想的な感じです。(だから雑記カテゴリーなんです！)
マジで個人の感想なので、先に注意事項はまとめておきますね(免責事項)。
- 多分(てか絶対に)もっと良い論文リサーチの方法はある
- あくまで臨床に活かすための知識を得る、という視点での気づき。研究の観点でどうなのかは知らないです
- AI使って課題やってトラブル云々とかについては一切責任を取りません。
Perplexityのディープリサーチやばすぎない？
以前からPerplexityにはかなりお世話になっていました。
というのも、このAIは元々ある情報の検索にかなり強い(らしい)んですよね。
適当なクリニカルクエスチョンを入力して、ソースで「学術」を選択すれば少なくともとっかかりの論文は見つけることができます。
なんですが。
最近ディープリサーチという機能が搭載されて、正直これがやばすぎて多分日常の疑問を丁寧にリサーチする上ではこれで十分なんじゃないかってくらいです。
まあ難しいことはよく分からないんですが、ディープリサーチっていうのはとにかく深く調べてくれるっぽいです(適当)。
多分、学生のレポートで必要なリサーチの質だったらこれで良いんじゃないかなってくらいです。
レポート作成にAIを用いることについての是非はここでは問わないことにします。
(個人的には今のご時世、少し調べればわかるようなことをレポート課題にする意味はないだろって思いますが)
英語論文を調べてもらうにはおそらく英語で質問する必要がありますが、まあこれもDeepLという素敵AIにやってもらえば良いんじゃないでしょうか。
ディープリサーチは無料版では1日5回までしか使えないという制限はありますが、まあ5回使えれば十分じゃないでしょうか。
余談ですが、Perplexityは日常の検索でも割と便利です。ディープリサーチのような特別な機能でなければ無料で無限に使えます。
Googleで検索することが全部Perplexityに置き換わった、みたいなことはないですが。
ただ「どうやって検索しようかな……」みたいにちょっと悩むものに関しては結構Perplexity使っています。
まあソースの信頼性とかについては注意しなければいけないですが。
それは別にAI云々ではなくインターネットを使う上での前提条件ですからね。
Elicitも複数論文のレビューをするのに良さげ
ちょうど最近(2025年始めあたり)のアップデートで、Elicitもこんな感じの論文レビューに役立つようになった？らしいです。
僕もあんまりまだ使えていないんですが。
有料にするとレビューする文献の数を増やせたりとか、出力のクオリティを上げられるっぽいです。
多分Perplexityよりも学術性が高い？(Perplexityもソースで学術を選べばまともになりますが)
まだ少ししか使っていないですが、課金する価値は普通にあるんじゃないかなーって感じてます。
Yse/Noの質問ならConsensusが便利
このAIも文献レビューをして特定のクエスチョンに対して回答を与えてくれるAIですが、特にYes/No形式で答えられる質問を尋ねた時に、文献ベースでの「コンセンサス」がどの程度なのかを教えてくれるのが強みです。
参照した文献のデータはもちろん、その文献の形式(システマティックレビューとか、RCTとか)などの詳細も教えてくれたり、あとはフィルターで特定の研究形式のみに限定することもできます。
あとはここからPaperpile(文献管理ソフト)に直接保存できるのも非常にありがたい
このConsensus Meterは確かPro限定で、無料だと使用回数の制限があった気がしますが。
「AとBならAの方が良い？」みたいなクエスチョンに一つの明快な回答をくれるという点は強いですね。
NotebookLMはサーベイした文献をまとめて整理するのに有用
個人的に結構お気に入りのAIです。
これは「新たに文献をリサーチする」というのではなく、(例えば上述したAIを使って)サーベイした論文について、その内容を元に問答をするときとかに役立ちます。
個人的に、似たようなトピックに関する重要そうな文献が複数あるときに使うことが多いですね。
この画像は、実際のこれらの文献を元にした薬物療法に関する情報。
この画像のように、基本的にこのAIは新たな情報を探して回答するのではなく、ソースとして入力された情報に基づいて回答してくれます。
そしてそれがどのソースのどの部分を参照したのか、というのをダイレクトに確認出来るのでありがたいんですよね。
これ以外にも、例えばガイドラインを読み込ませておいて、それで適宜質問を投げかけてみるというのも良いと思います。
余談ですが、特にこのAIは学生の試験勉強にも使えます。
例えば講義で使われたスライド資料を一つのノートブックに読み込ませておいて、「このソースを元に期末試験対策になる問題を15個作成して」とか指示すると、それっぽい問題を作ってくれます。
当然問題の質は考える必要がありますが、インプットした知識をアウトプットする演習になるのでよく使います。
ChatGPTも普通に有用
ChatGPTはまさにこういったAIの元祖みたいな立ち位置な気がしますが。
正直リサーチという点ではあまり使わないですね。。。多分使い道はたくさんあるんでしょうが。
ただ、提供された情報を基に整理するとかそういう点で使います。
例えば上で挙げたNotebookLMの情報について、「これ表形式で整理したいな……」みたいに感じたときには、NotebookLMで出力された情報をそのままChatGPTに貼って、「表形式で整理して」と指示すればそれっぽい表になります。
例えばこれをObsidianとかのノートアプリにそのまま貼りたいときには、「Markdown記法で記述して」と言えばその通りに出力してくれるので、そのままノートアプリにコピペすればOKになります。
あと余談ですが、どこかのインフルエンサーが言っていた、「自己分析用の壁打ち」みたいな、自身の思考を対話形式で整理するとかもChatGPTが良さげですね。
たまにめっちゃフランクなタメ語になるけど、愛嬌あるのでそれも良し。
情報はいくらでも得られるので、後はその取捨選択が大事になる？
こんな感じで、今は医学論文も少なくとも臨床家が実臨床のブラッシュアップをするため、という観点であれば特別な「リサーチスキル」がなくてもある程度調べられるようになってます。
なので、正直「何読んだらいいかわからない」問題はほとんど問題にならない、と考えて良いと思います。
例えばここから、興味を持った一つの文献を”Connected Papers”に入れて、つながりのある文献をひたすら読み進めていく、みたいなのも良いですよね。
となると、僕らがこれから必要になるのは出力された情報を批判的に吟味する能力、ということになるんでしょうか。
(もちろんAIに問いかけるクエスチョンを明快かつ正確に記述する、とかそういう部分はありますが)
結局、この情報を基に臨床実践する、ってなったらある程度自分でもしっかり確認しておきたいですよね。
「AIはこう言ってたもん！」みたいなのは言い訳にならないですし。
何にせよ、こういったサービスを使うか使わないかで論文リサーチの速度も大分変わりますね。
おそらくAI関連は今後もどんどん進化してくるでしょうから、ある程度アンテナ高く情報収集したいですなー。
ちなみにこの記事のアイキャッチ画像もAIで作りました。めっちゃ便利。
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