Elicit vs SciSpace: 論文からより正確にデータを抽出できるのはどちら？

同じお試しの文章を、同じ日の夜に数分違いで両方のツールに入力しました。 Elicitは3行の表を返し、最初に2021年のNEJM（ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン）の報告を表示しました。その抽出列では0.1 mg/kgが52%、0.3 mg/kgが87%となっており、論文と一致していました。

一方、上位5つの論文（その中に該当の報告は含まれていません）から回答した SciSpaceの要約では、87%を0.7 mg/kgとしていました。一次試験を引用しなければならない文献レビューでは、Elicitから開始し、視野を広げるために情報量の多いSciSpaceの表を手元に置いておくのがよいでしょう。

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ElicitかSciSpaceか：事前の判断基準

• Elicitを選ぶべきケース：ドラフトに記載した主張の裏付けとなる一次論文を見つけ、引用する必要がある場合。Elicitは臨床試験論文を最優先で表示し、両方の用量数値を正しく抽出しました。

• SciSpaceを選ぶべきケース：あるトピックについて、まずは幅広く初期調査を行いたい場合。100本中10本の論文を表示し、要約を作成し、「結論（Conclusions）」、「使用された方法（Methods Used）」、「限界（Limitations）」といったあらかじめ用意された便利な列を提供してくれます。

• どちらの場合でも：章に書き込む前に、抽出されたすべての数値を実際の論文と突き合わせて確認してください。SciSpaceの一部のセルには、論文に含まれていない数値が記載されていました。

検証プロセス、ステップ・バイ・ステップ

入力した文章は、これら一連のツールレビューで使用したCRISPR（クリスパー）に関する段落から抜き出した次の1文です："The first in-human systemic trial of an LNP delivered CRISPR therapy reported a mean reduction in serum transthyretin of 87 percent at the higher dose after a single infusion." (LNP送達CRISPR療法初のヒト対象全身投与試験において、単回輸注後の高用量群で血清トランスサイレチンの平均減少率87%が報告された。)

その根拠となる論文は、ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシンに掲載された Gillmore et al. (2021)です。 PubMedの記録によると、28日目までに、0.1 mg/kgで平均52%、0.3 mg/kgで平均87%の低下が報告されています。

両方のツールに同じ文章を入力

Elicit - 「Find papers（論文を検索）」チップを選択し、文章を入力しました。最初のステータスラインには、"Searched for the clinical trial paper behind the reported TTR reduction（報告されたTTR減少の背景にある臨床試験論文を検索しました）"と表示されました。

開始30.5秒の時点ではまだデータ取得中でしたが、66.9秒の時点で表が完成しました。

表は3行で構成され、それぞれに「Summary（要約）」と「Relevance（関連性）」の列がありました：

• 1行目 - 2021年NEJMの試験報告、被引用数1,204件、「フルテキスト利用可能」のマークあり。関連性： "Direct match to the reported 87% result.（報告された87%の結果に直接一致します。）"

• 2行目 - Fontana et al. (2024)、心筋症における同療法のその後のNEJM研究。後続の臨床フォローアップとしてラベル付けされています。

• 3行目 - Molecular Therapy誌に掲載された2021年の同試験に関する解説記事、「抄録のみ」のマークあり。関連性： "Secondary perspective on the original trial; use the primary NEJM paper for the result.（元の試験に関する副次的視点。結果については、一次情報であるNEJM論文を使用してください。）"

SciSpace - 3つのモードのうちの1つであるスタンダードモードで、文献検索（Literature Search）を冠した Literature Reviewページを使用しました。なお、「High Quality（高品質）」と「Deep Review（ディープレビュー）」は実行していません。クリックから約16秒後の最初の確認時点で、回答と表が画面に表示されました。

表には100本中10本の論文が表示されていました。2021年NEJMの報告はその10本の中に含まれておらず、企業のプレスリリースである「Intellia and Regeneron Announce Updated Phase 1 Data（インテロア社とリジェネロン社、アップデートされたフェーズ1データを発表）」が1位に表示されました。また、5位にも別のプレスリリースが入っていました。

残りの論文には、2023年のKotitの論文、2024年のFontanaの研究、ポリニューロパチーにおける2025年のNEJMフォローアップ、書籍の章、その他2本の論文、そして異なる遺伝子標的に関する学会抄録が含まれていました。

各行には、論文がクエリとどのように関連しているかを示す「Insights（インサイト）」セルがあります。前臨床脂質研究である2行目には、"The paper's title matches your query, but it doesn't address your specific question.（論文のタイトルはクエリと一致していますが、具体的な質問には答えていません。）"というフラグが立てられていました。

表の上のツールバーには、「Open Access（オープンアクセス）」、「Top papers（トップ論文）」、「Filters（フィルター）」、関連度順ソートがあり、「Load more papers（さらに論文を読み込む）」をクリックすると残りの90本をページめくりして閲覧できます。

<ProTip title="&#127966;&#65039; 学術誌の論文を求める：" description="トップの結果がプレスリリースである場合は、試験名と学術誌名を使って再度検索してください。指導教官や査読者がこの数値に対して期待する引用文献は、2021年のNEJM報告です" />

各ツールが作成した回答

Elicitのチャット回答は、論文名と用量を正しく特定しました："The statement matches Gillmore et al.'s 2021 primary report（この記述は、Gillmoreらの2021年の一次報告と一致します）"、および"reports an 87% mean serum TTR reduction at day 28 in the 0.3 mg/kg cohort after a single dose.（単回投与後の0.3 mg/kgコホートにおいて、28日目に平均87%の血清TTR減少を報告しています。）"

その後、2021年論文のフルテキストとDOIを見つけるためのステップと、最初の試験をその後のNTLA-2001の結果と比較するためのステップという、2つのフォローアップを提案してきました。

一方、上位5本の論文から構成されたSciSpaceの回答では、この試験は"reported a mean reduction of 93% in serum TTR at the highest dose of 1.0 mg/kg（1.0 mg/kgの最高用量において、血清TTRの平均93%の減少を報告した）"とされていました。そして用量反応に関する箇条書きでは、アップデートされたデータリリースを引用し、"Lower doses also showed significant reductions, with 87% at 0.7 mg/kg（低用量でも有意な減少が示され、0.7 mg/kgで87%であった）"と記載されていました。

87%を0.7 mg/kgとする記述が含まれる、SciSpaceの回答画面

2022年2月28日付のリリース自体では、0.1、0.3、0.7 mg/kg群でそれぞれ52%、87%、86%、そして1.0 mg/kg群で93%となっています。つまり、87%は0.3 mg/kgに対する数値であり、0.7 mg/kgに対する数値は86%でした。

Insights（インサイト）列はさらに踏み込んで1行目について、試験では1.0 mg/kgで93%と報告されており、"not 87%（87%ではない）"と執筆者に伝えていました。87%はNEJM論文の高用量群の数値であり、1.0 mg/kgでの93%は、追加の用量グループに関する後日のアップデートデータから来ています。

<ProTip title="&#128207; パーセンテージだけでなく、用量も確認する：" description="数値自体は合っていても、間違った用量グループに関連付けられていることがあります。文章に書き込む前に、各パーセンテージを論文内の実際の用量と照合してください" />

データ抽出列（Extraction column）

Elicitの「New column（新しい列）」パネルのプレースホルダーテキストには、指示文の例として抽出指示が記載されていたため、その指示文をそのまま使用しました。SciSpaceの指示ボックスはオプション（任意）で、150語の制限がありますが、同じテキストをそのまま入力しました。

両方のツールで、同じ「TTR reduction by dose（用量別TTR減少率）」という名前の列と、同じ指示を作成しました："For each dose group, the mean percent reduction in serum TTR at day 28 (e.g., "1.0 mg/kg: 40%"). Write "not reported" if the paper gives no dose-level figure.（各用量グループについて、28日目における血清TTRの平均減少率を抽出してください（例：「1.0 mg/kg: 40%」）。論文に用量レベルの数値が記載されていない場合は「not reported」と記入してください。）"

Elicit - 「Add a column（列を追加）」から「New column」パネルを開き、開始30.4秒の確認時点で列の入力が完了しました。試験論文の行には、抄録と一致する"0.1 mg/kg: 52%; 0.3 mg/kg: 87%"と表示され、Fontana論文と解説記事の行には「not reported」と表示されました。

チャットノートには、その2つが「not reported」となった理由が記載されていました。後続の試験論文と解説記事は、"do not report dose-level day-28 means in their source text.（ソーステキスト内に用量レベルの28日目の平均値を報告していません。）"。実際に、 Fontanaの抄録を確認すると、プール（統合）された数値のみが記載されており、その内容と一致しています。

試験論文の行と抽出セルが表示されたElicitのテーブル画面

SciSpace - 「Add a Column（列を追加）」パネルでは、「Create new column（新しい列を作成）」のほか、TL;DR、Conclusions（結論）、Results（結果）、Methods Used（使用された方法）、Limitations（限界）などの推奨列のリストが提示されます。開始20.1秒の時点で1〜3行目が入力され、残りの行は表をスクロールするにつれて自動で入力されました。

Insightsセルと抽出セルが表示されたSciSpaceテーブルの1行目

SciSpaceのセルのうち、6つを情報源と照合しました：

• アップデートされたデータリリース - 4つの用量で52%、87%、86%、93%となっており、実際のリリースと一致しています。

• Onuma et al. (2024) - 最適脂質の単回投与後に98%以上の減少。これは前臨床試験の抄録から引用されたもので、28日目の用量数値ではないと注記されていました。

• Kotit (2023) - NYHA I/IIで0.7 mg/kgで92%、1.0 mg/kgで92%、NYHA IIIで0.7 mg/kgで94%の低下となっており、抄録と一致しています。

• Fontana et al. (2024) - 用量ごとの報告なし。抄録には、28日目で-89%、12か月目で-90%というプールされた数値のみが記載されています。

• Gillmore et al. (2025) - 28日目でプールされた-90%の低下、抄録と一致しています。

• Brannagan et al. (2022) - "1.0 mg/kg: 40%"と抽出されましたが、PubMed Centralのフルテキストには40%という数値は存在しません。数値の記載なしに用量依存的な減少が報告されており、Table 1には用量が最大1 mg/kgの単回投与と記載されています。

このBrannaganのセルに抽出されたテキストは、指示文に入力した例文と「一言一句」同じでした。他の2つの行（2024年の書籍の章と2026年の論文）は、数値がなくダッシュ（-）のみが返されました。

<ProTip title="&#129513; 例文をそのまま繰り返しているセルに注意：" description="SciSpaceの一部のセルが、指示文に入力した例文と一言一句一致していました。作成した例文をそのまま繰り返しているセルがあれば、表に採用する前に実際の論文と必ず照合してください" />

同じ列を手動で整理したい場合は、こちらの文献レビューマトリクステンプレートを利用できます。

仕様比較

SciSpaceは処理がより速く、より広い網をかけることができます。Elicitはヒットした論文数は少なかったものの、入力した文章がまさに指している論文を一番上に表示しました。

<ProTip title="&#127919; ドラフトの文章をそのまま使って検索する：" description="Elicitの最初のステータスラインでは、入力された数値の背景にある試験論文を検索し、その論文を最初に見つけ出しました。ソースを探すのが目的であれば、ドラフトに書かれている文章をそのまま貼り付けて検索してください" />

各ツールの料金プラン

料金は、elicit.com/pricing および scispace.com/pricing からのものです。

Elicitには一般企業（Industry）向けの価格設定もあり、こちらにはPlusティアはなく、Proが月額$75または年額$588、Scaleが月額$279または年額$2,028となっています。アカデミックPlusティアでは、RIS、CSV、BIB、PDF、DOCXへのエクスポート、および一度に5つのカスタム列の使用が可能で、Proプランではそれが20列まで拡張されます。

SciSpaceはクレジット制を導入していますが、同社のクレジットガイドによると、Literature ReviewとExtract Dataツールはクレジットを消費しないとのことです。Premiumプランでは、毎月1,200クレジットが付与され、Literature Reviewが使い放題になります。

両ツールを併用するアプローチ

今回の検証では、2つのツールがそれぞれ異なる強みを見せました。そのため、文献レビューではこれらを順次使用することをおすすめします：

• Elicitで一次論文を見つける - ドラフトの記述をそのまま入力し、「直接一致」とマークされた行をキープします。

• SciSpaceでトピックの視野を広げる - トピックを質問形式で入力し、「使用された方法」や「限界」などの推奨列を追加して、他にどのような研究があるかを俯瞰します。

• すべての数値を論文と照合する - 各論文を開き、数値をコピーして文章に組み込む前に、数値と用量の組み合わせが正しいかを確認します。

• プレスリリースではなく学術誌の論文を引用する - たとえプレスリリースに同じ数値が記載されていたとしても、学術論文を引用元にしてください。

詳細な手順については、こちらの系統的文献レビュー（システマティック・レビュー）ガイドがステップ・バイ・ステップで説明しています。確認後の文献の整理については文献レビュー用の情報源整理ガイド、また、何が一次情報源に該当するかについては一次情報源の定義ガイドを参照してください。

<ProTip title="&#9997;&#65039; 自分で確認した論文を引用する：" description="論文の数値が確認できたら、その論文をドラフトから直接引用しましょう。Jenniでは、「Cite」ボタンを押すとカーソルの位置で検索が行われ、文内引用と参考文献リストへの登録が一度に行われます" />

結論：ElicitとSciSpace、どちらを選ぶべき？

ある主張の裏付けとなる一次試験を正確に引用する必要がある学位論文などの執筆には、Elicitが適しています。主張のテキストだけで該当する論文を最初に見つけ出し、チャットの回答および抽出セルの両方で、実際の論文通りに「0.3 mg/kgで87%」と正しく提示しました。

一方、用意された推奨列を活用しながら100本の論文をページ送りし、迅速かつ広範囲に初期調査を行いたい場合は、SciSpaceが適しています。ただし、今回は要約と抽出列で用量の数値が矛盾していたため、生成された回答は必ず実際の情報源と突き合わせて確認してください。

論文が見つかり、数値の確認が済んだら、あとはJenniで執筆を進めるだけです。裏付けとなる文章の場所に、それぞれの引用をシームレスに挿入していくことができます。

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同じ検索を行うためのその他のデータベースについては、医学研究データベースガイドにリストが記載されています。また、ツールレビューハブでは、同じ段落を使ってテストされたその他のツールも紹介しています。