**Elicit（エリシット）は、AIを活用した学術研究支援ツールの決定版です。単なる検索エンジンではなく、「論文検索・文献レビュー・データ抽出」**を劇的に効率化する、まさに研究者のための専属AIアシスタントといえます。
開発元はアメリカの非営利研究組織から発展した Elicit (Ought)。2021年の登場以来、2026年現在では世界で200万人以上の研究者に愛用されています。本記事では、その驚異的な機能から、裏側を支える最先端の技術スタックまでを徹底解説します。
1. Elicitの主な特徴と主要ワークフロー
Elicitは、Semantic Scholarの膨大なデータベース（約1億4,000万件以上の論文）を基盤に、高度なRAG（検索拡張生成）パイプラインを構築しています。
主な特徴
- 自然言語クエリ: 「認知行動療法はうつ病にどの程度効果があるか？」といった日本語・英語の文章で検索可能。
- 文レベルの引用（Citations）: 全ての主張に根拠論文が紐付いており、ハルシネーション（嘘）が極めて少ない。
- 構造化データの自動抽出: 複数の論文から「サンプルサイズ」「主要な結果」「限界点」などを抽出し、比較テーブルを自動生成。
主要機能（2026年現在の主要メニュー）
- Find Papers: 網羅的な論文検索。
- Extract Data: PDFをアップロードし、特定の項目を抽出・表形式で整理。
- Systematic Review: スクリーニングからデータ抽出まで、PRISMA準拠のレビューを半自動化。
- Paper Chat: 個別の論文に対して、チャット形式で深い議論や詳細確認。
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