学術・研究ソリューション
論文、特許、技術報告書のAI化処理 · 数式の精密な復元 · 参考文献の完全保持 · 実験データの改変ゼロ
学術・研究の文書には、学術・研究ならではのこだわりがあります
業界特化戦略により、学術・研究文書に「ちょうど良い」処理を提供します
学術・研究の文書には、学術・研究ならではのこだわりがあります
学術文書の価値は再現可能：Method段落、実験データ、数式、参考文献——どれかひとつでも歪めば、レビューの結論は立ちません。
なぜ汎用ソリューションでは足りないのか
学術・研究文書には急所があるのに、汎用ツールは一律に扱います
数式認識の混乱
積分の上下付き文字のずれやギリシャ文字の誤認識で、数式が暗号化する
参考文献の喪失
DOI/PMIDの欠落で引用チェーンが断絶し、レビューが遡れなくなる
実験データの歪み
p値や信頼区間が圧縮・書き換えられ、結論の信頼性が崩壊
多言語の混在
英語本文 + 中国語補足資料で、解析品質がまちまち
4チャネル特化戦略
テキスト/画像/表/構造の各チャネルを学術・研究の特性に合わせてカスタマイズ
| 処理チャネル | 業界特化戦略 | 設計理由 |
|---|---|---|
| テキストチャネル | Abstractは軽度圧縮可；Method段落は100%保持（再現性の要件）；参考文献はBibTeXへ変換しDOI/PMIDを保持；学術用語辞書 | 方法の再現性を物語の流暢さより優先 |
| 画像チャネル | 実験図（折れ線/棒/散布図）を構造化データ + ベクター図へ変換；モデルアーキテクチャ図はベクターへ変換；顕微鏡画像は高品質保持；数式はLaTeXソースコードを優先 | 実験データは再利用可能であること |
| 表チャネル | 実験データ表のSchemaは固定、p値/信頼区間を保持；ハイパーパラメータ表を完全保持 | 実験データは論文の中核 |
| 構造チャネル | 章階層を完全保持（引用位置特定が依存）；Appendixを完全保持；Figure/Table番号は並べ替えなし | 学術引用は番号に依存 |
効果コミットメント（SLA）
数字で示す、絵に描いた餅ではありません
≥99.8%
数式 LaTeX 復元率
100%
実験データの精度保持
100%
参考文献 DOI 保持率
<0.5%
学習コーパスのパープレキシティ 上昇
典型的な応用シーン
学術・研究でのAI実装における最も実質的な数ステップ
文献ナレッジベース
研究室の文献を一括登録し、意味検索で方法と結論に直接アクセス
特許分析プラットフォーム
特許文書の構造化、技術ルートとクレームの比較検討が可能
研究アシスタント
論文Q&Aとレビュー下書きの生成、引用は出典まで追跡可能