引用したい要点を自分の言葉で書くと、実在する論文が返ってきます。Crossref や Semantic Scholar などの信頼できる公開学術データベースから取得され、論旨への適合度で並べ替えられ、7つの引用スタイルで整形されます。ここで AI はあなたの説明を読み、レコードを順位付けするだけで、参考文献を書くことは一切許されていません。そのため、参考文献を作り出すことはありません。
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
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何について主張し、研究し、または導入するのかを、少なくとも50語で書いてください, 主張、対象となる集団や資料、分野の用語を含めます。必要な支援が、反証、背景、方法のどれかを示し、対象年の範囲とソースの種類も設定してください。
あなたの説明は複数のデータベース検索に変換され、数億件のレコードを対象とする信頼できる公開学術データベースで実行されます。返された論文は実際の問いに対する適合度で順位付けされ、各項目には何に役立つかを示す1行の注記が付きます。
レコードへのリンク先で引用予定の内容を読み、個別の参考文献または全リストを APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE, Vancouver でコピーしてください。Word や Google Docs に貼り付けてもイタリック体は保持されます。
結果は Crossref や Semantic Scholar などの信頼できる公開学術データベースから取得され、生成されることはありません。AI はデータベースが返す内容を順位付けするだけで、自身で論文を追加することはできないため、作り出された参考文献がリストに入る経路はありません。
自分の要点を支持するソースが必要か、反対するソースが必要か、背景を示すものか、方法を説明するものかを伝えてください。結果には立場のラベルと、各論文が何に寄与するかを示す1行の注記が付くので、仕分けにかかる時間は午後いっぱいから数秒に短縮されます。
50語の説明には、3つのキーワードでは伝わらない要素が含まれます。主張、対象集団、必要な根拠の種類です。Finder は複数の観点から検索し、あなたの問いに照らして順位付けするため、キーワード欄では見つからない論文も拾えます。
各結果は、当社の citation generator と同じエンジンで、レコードのメタデータから整形されます。7つのスタイル、正しいイタリック体、行ごとのコピー、全件一括コピーに対応しています。
2026年に読書リストを得る最短の方法はチャットボットに尋ねることですが、同時に、作り話のエントリが混じった参考文献リストを得る最短の方法でもあります。ソースを求められた言語モデルは、ソースのような形をした文章を書きます。しかし、それぞれが実在するかどうかをモデル自身は知りません。検索エンジンには逆の問題があります。すべての結果は実在しますが、キーワード欄だけでは、ある主張に反する根拠が必要なのか、特定の集団に関する研究なのか、借りられる方法論なのかを理解できません。両者を正しく組み合わせるには、それぞれが得意な役割だけを与えることです。
この Finder はその考え方で作られています。言語モデルはあなたの説明を読み、2つのことだけを行います。分野の司書が書くようなデータベース検索クエリを作成することと、その検索で返ったレコードを順位付けすることです。取得そのものは、Crossref のような信頼できる公開学術データベース、出版社がメタデータを登録している DOI レジストリで 160+ million 件の研究成果を含むもの、そして Semantic Scholar, AI の Allen Institute による 200+ million 件の論文インデックスで行われます。モデルは参考文献を書かないため、hallucination の失敗は事後的に除外されるのではなく、構造上起こりえません。
50語以上という最低条件は、設計のもう半分です。関連性の順位付けは問いの質に左右されます。あなたの要点を分野固有の用語で十分に説明すれば、Finder は主張の核、仕組みや対象集団、そして反証を求める場合には批判の観点まで、同時に複数の角度から検索できます。各結果の立場ラベルは論文のタイトルと abstract から付けられるので、仕分けの補助として扱い、引用する予定のものは必ず読みましょう。引用とは、単に論文の存在についてではなく、あなたがそれを読んだという主張でもあります。
リストがまとまったら、2つの補助ツールで仕上げます。AI citation checker は、どのツールで作った参考文献リストでも、同じ公開データベースと照合して検証します。そして citation generator は DOI またはタイトル検索から個別ソースを整形します。当社の hallucinated-citation audit では、3つすべてに共通する手動チェックを説明しています。
チャットボットが参考文献を hallucinate するのは、モデルがそれを書いてしまうからです。ここでは、その役割からモデルを完全に切り離しています。
このツールの言語モデルには、2つの仕事しかありません。あなたの説明をデータベース検索クエリに変換することと、その検索で返るレコードを順位付けすることです。自分で論文を追加する手段はなく、チャットボットに見られる hallucinated-citation の失敗は、後から取り除くのではなく、設計段階で起こらないようにしています。
タイトル、著者、年、掲載誌、DOI、引用数は、Crossref や Semantic Scholar などの信頼できる公開学術データベースからそのまま取得されます。これらのインデックスにない論文はここには表示されず、結果内のいかなる内容も生成テキストではありません。
各結果には、元になったレコードへのリンクがあり、最初に DOI が示されるため、ソースの確認は1クリックで済みます。参考文献リストが完成したら、このサイトの AI citation checker が同じデータベースと照合して全項目を検証し、最後の整合性確認を行います。
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