トップページは検索窓ひとつと言ってよいほど素朴で、AIによる学術検索エンジンだと名乗り、その上に査読論文2.2億本を検索し分析するという一行が置かれる。窓の下には三つの入口。比較表を作る、条件を付けて検索する、報告書を起草する。気に留めておきたいのは、論文数が2.2億と本文中の2.5億という二つの書き方で出てくる点だ。引くときは出所を添えたい。

深い検索が戦略を組み立てる

深い検索は包括的な戦略を自分で建てると説明される。語を広げ、対立する主張を見分け、引用の網をたどる。公式の例は、プラセボ効果をめぐる相反する理論から、メタボリックシンドロームの定義をめぐる二十年の変遷まで及ぶ。

絞り込みは自然言語で書ける。期間、集団、研究デザインを問いの文に入れれば、システムが適用する。参加者1,000人超の大規模な人体研究、といった方法論の条件が、メニューをさがす作業ではなく一文になる。

「学界はどう見ているか」を問う二つの方法

医療モードは結果を質の高い医学資料に狭める。約50,000件の診療ガイドラインと、上位1,000誌から取った800万本の論文。例題は失神のリスク層別化や、市中肺炎の抗菌薬選択に及ぶ。

計器は別の問いに答える。イエスかノーかで問えば、証拠がどこまで一致し、どこで割れているかを針が示す。遠隔勤務と生産性、断続的断食と体重減少が例に挙がる。査読者が頭の中に抱えていた判断が、目に見える読みになる。

三段で、有料には API と MCP

Free は無料で、基本の論文検索と月10件の Pro メッセージが残る。Pro は月12、年払い144で96の節約、Pro メッセージ無制限、月15回の深いレビュー、500回の API と MCP 呼び出しが付く。Deep は月45、年払い540で240の節約、月200回の深いレビューと2,000回の API・MCP 呼び出し。超過は1回0.05で、上限は Pro が月1,000回、Deep が10,000回。学生と教員は学校のアドレス、米国の臨床医は提供者番号で最大40%の割引になる。

だれに向くか

三つの層。エビデンスが何と言っているかを素早く読みたい医学生と臨床医。医療モードと計器を合わせて使う。完全なレビューを組む研究者。深い検索と自然言語の絞り込み。そして学術検索を自動化の流れに組み込みたい開発者。API と MCP の呼び出しが段の権利として書かれている。170を超える大学図書館が提携として挙がり、機関の後ろ盾と個人の無料枠が並び立つ。

この枠組みがうまくやっているのは、混ざりがちな二つの仕事を分けたことだ。論文を見つけることと、その所見がどれだけ争われているかを知ること。やっていないのは、票の後ろにある研究の質を判定すること。だから計器は読むための起点であって、判決ではない。

正直な注記を二つ。一つ目、素のスクリプト取得にはスクリプトの殻だけを返し、ブラウザでは普通に動く。ここの事実は描画されたページに基づく。二つ目、利用者数は場所によって1,000万と500万超の二通りで書かれる。引くときは位置も添えたい。

空白の箱より、三つの入口

検索窓の下の三つの入口は、実は設計のいちばん役に立つ部分だ。論文の山を前にして人が実際にする三つのこと、比べる、条件を付ける、書き出す、に名前を与えているからだ。選択を決めるときは比較表を作る。問いに集団や研究デザインが含まれるときは絞り込みに手が伸びる。起草された報告書は、あとで直す前提の文献節の初稿になる。名付けておくだけで、検索窓ひとつが生みがちな白紙の問題を、初めての人から取り除ける。

無料枠の Pro メッセージ月10件は、試用の枠と読むのが正しい。二、三の問いで計器を試し、読み味を確かめるには足りるが、ひとつの仕事を走らせるには足りない。

検索エンジンが挙手を覚えると、ある論文の争われ具合は、そのまま目で読める数値になる。