【研究者向けAIツールおすすめ15選】論文検索・要約・データ分析に使える便利なAI

論文を読むのに時間がかかる

研究テーマに関する情報を効率よく調べたい

実験データの整理や解析を効率化したい

ChatGPT以外にも、研究活動に使えるAIツールを知りたい

このような悩みを持つ研究者も多いのではないでしょうか。近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの進化が進み、研究活動に利用できるAIツールが増えています。

しかし、AIツールによって得意なことが異なります。用途に応じて使い分けることが重要です。そこで本記事では、化学・材料・製薬などの研究者が研究活動で活用しやすいAIツールを15個紹介します。「生成AIを使ってみたいけれど、何から始めればよいか分からない」という方にも分かりやすいように、それぞれの特徴や具体的な用途を整理しました。

※AIツールの機能や料金は変更される場合があるため、利用前に公式サイトで最新情報を確認してください。

研究者向けAIツールおすすめ15選

まず、今回紹介するAIツールを一覧表にまとめます。

AIツール	主な用途	研究活動での活用例	おすすめの人
ChatGPT	万能型AI	論文要約、文章作成、データ分析、Python	まずAIを使ってみたい人
Claude	長文読解・文章・コード	技術資料の整理、研究の壁打ち、コードレビュー	複雑な内容を整理したい人
Gemini	Web調査・Google連携	情報収集、資料整理、画像解析	Googleサービスをよく使う人
NotebookLM	資料の読解・統合	複数論文の比較、文献レビュー	論文を大量に読む人
Perplexity	Web検索・調査	最新研究動向、企業・技術調査	情報収集を効率化したい人
Elicit	文献レビュー	論文検索、研究結果の整理	文献調査を頻繁にする人
Consensus	論文ベースの調査	研究結果や科学的根拠の確認	現象の理由を理解したい人
Scite	引用関係の確認	論文が支持・反証されているか確認	論文の信頼性を確認したい人
SciSpace	論文PDF読解	専門用語、数式、図表の理解	論文を読むのが苦手な人
Semantic Scholar	論文検索	関連論文の検索、引用関係の確認	論文を効率よく探したい人
ResearchRabbit	論文探索	関連論文をネットワーク状に探索	文献を芋づる式に探したい人
Connected Papers	論文関係の可視化	研究分野の全体像を把握	研究テーマを俯瞰したい人
Scholarcy	論文要約	論文の要点を短時間で把握	論文を大量に読む人
GitHub Copilot	コード作成	Python、データ処理、デバッグ	プログラミングをする人
Microsoft Copilot	Office業務	Excel、Word、PowerPoint	Officeをよく使う人

以降で、それぞれのAIの特徴を詳しく紹介します。

1. ChatGPT：研究活動全般に使える万能AI

まず紹介したいのがChatGPTです。ChatGPTは、研究活動のさまざまな場面で利用できる汎用性の高いAIです。

例えば、以下のような用途に使えます。

• 論文の要約
• 研究アイデアの整理
• 英文校正
• メール作成
• Web調査
• PDFの読解
• Excel・CSVデータの分析
• グラフ作成
• Pythonコードの作成
• プレゼン資料の構成

研究者の場合、特に便利なのが「論文要約」「文章作成」「データ分析」「コード作成」です。例えば、以下の様なプロンプトを入力すれば、短時間で内容把握・方針設定や資料作成が可能になります。

この論文の新規性と従来研究との違いを整理してください。

この実験データを分析して、物性に影響していそうな因子を整理してください。

この実験データを基にした報告書を作成してください。

ChatGPTは、生成AIをこれから勉強する研究者が最初に触るツールとしておすすめで、何か一つ生成AIを使うならChatGPTが最もおすすめです。

下記記事ではChatGPTで論文を効率よく読む方法を紹介していますので、参考にして下さい。

2. Claude：長い資料の読解や複雑な思考に向いているAI

Claudeは、Anthropicが開発する生成AIです。ChatGPTと同じく汎用型AIですが、長い文章の読解や文章整理、複雑な内容の検討などに向いています。

研究活動では、例えば以下のような用途が考えられます。

• 長い論文や技術資料の整理
• 複数の研究結果の比較
• 研究計画の壁打ち
• 実験結果の考察
• Pythonコードの作成・レビュー
• 英文の推敲

例えば、以下のような使い方ができます。

この研究結果から考えられる原因を複数挙げてください。

それぞれの仮説を検証するための実験を考えてください。

ただし、AIが考えた内容が必ず正しいとは限らないため、自分でも考え、検証することが大切です。

3. Gemini：Googleサービスとの連携や情報収集に便利

GeminiはGoogleが提供する生成AIです。Google検索やGoogle Workspaceとの連携など、Googleのサービスをよく使う人にとって便利なAIです。

研究活動では、以下のような場面に利用できます。

• Web情報の調査
• Google Drive内の資料整理
• Google Docsの文章作成
• 画像や資料の解析
• 研究テーマの情報収集

例えば、以下のような使い方ができます。

最近の高分子電解質に関する研究動向を整理してください。

この資料を読んで、重要なポイントをまとめてください。

Googleのサービスを普段から利用している研究者は、一度試してみるとよいでしょう。

4. NotebookLM：複数の論文を読み込ませて整理するAI

NotebookLMは、自分で用意した資料をAIに読み込ませて、その内容について質問できるツールです。研究者に非常に相性の良いAIの一つだと思います。

例えば、自分の研究テーマに関する論文を10本読み込ませて、以下のようなプロンプトを入力することで、短時間で知りたい情報を整理できます。

この10本の論文に共通する研究課題を整理してください。

材料、実験方法、主な結果を表にまとめてください。

それぞれの論文で結論が異なる点を整理してください。

単に1本の論文を要約するだけでなく、複数の論文を比較・統合する用途に向いています。文献レビューや研究テーマの整理を効率化したい人には、かなりおすすめです。

5. Perplexity：Web検索や最新情報の調査に便利

Perplexityは、AIを利用した検索・情報収集ツールです。普通の検索エンジンと異なり、複数のWeb情報を調べて、回答を整理してくれる点が特徴です。

研究活動では、以下のようなケースに利用できます。

• 最新の研究動向
• 技術トレンド
• 企業の研究開発動向
• 特許や製品情報の予備調査
• 新しい研究テーマの情報収集

例えば、下記のようなプロンプトが有効です。

2025年以降の固体電解質に関する主な研究動向を整理してください。

化学メーカーにおける生成AIの活用事例を調べてください。

「まず情報を集めたい」という場面で便利なAIです。ただし、研究に利用する場合は、回答をそのまま信じるのではなく、元の論文や公式情報を確認することが重要です。

6. Elicit：文献レビューに特化したAI

Elicitは、論文検索や文献レビューを支援するAIツールです。研究テーマを入力すると、関連する論文を探し、研究内容を整理するのに役立ちます。

例えば、

ポリマー電解質のイオン伝導性に関する研究

といったテーマを入力すると、関連論文を探してくれます。

さらに、

• 研究目的
• 実験方法
• 主な結果
• 使用した材料
• 研究上の制限

などを整理する用途に使えます。

文献レビューでは、論文を1本ずつ読んでメモする作業に時間がかかります。Elicitを使うことで、最初の論文探索や情報整理を効率化できます。

7. Consensus：論文に基づいて科学的な疑問を調べるAI

Consensusは、学術論文をもとに質問へ回答することを目的としたAI検索ツールです。

例えば、

有機溶媒の種類は反応収率に影響するか？

高分子の分子量は機械的強度にどの程度影響するか？

といった、科学的な疑問を調べる用途に向いています。一般的なWeb検索ではなく、論文をベースに情報を集めたい場合に便利です。

ただし、Consensusの回答だけで研究上の結論を出すのではなく、実際の論文を確認することが大切です。

8. Scite：論文が後続研究でどう評価されているか確認するAI

Sciteは、論文の引用関係や引用文脈を確認するためのツールです。

論文を読んでいると、

この論文の主張は、その後の研究でも支持されているのか？

と気になることがあります。

Sciteでは、ある論文が後続研究から、

• 支持されている
• 反証されている
• 単に引用されている

といった観点で確認できます。特に、ある研究結果の信頼性や、その後の研究動向を確認したい場合に役立ちます。

9. SciSpace：論文PDFの理解をサポートするAI

SciSpaceは、論文PDFの読解を支援するAIツールです。

論文を読んでいると、

• 専門用語が分からない
• 数式の意味が分からない
• Figureの内容を理解できない
• 研究の新規性が分からない

ということがあります。このようなときに、論文の内容について質問できます。

例えば、

この論文の新規性を説明してください。

Figure 2の内容を初心者向けに説明してください。

この数式に登場する各変数の意味を説明してください。

といった使い方ができます。

10. Semantic Scholar：関連論文を探すためのAI検索

Semantic Scholarは、学術論文を検索するためのサービスです。研究テーマに関連する論文を探したり、引用関係を確認したりする用途に利用できます。

Google Scholarと同じように論文検索に使えますが、AIによる論文整理や関連論文の発見を支援する機能があります。

例えば、

ある論文に関連する研究をさらに探したい

という場合に便利です。

11. ResearchRabbit：論文を芋づる式に探すAIツール

ResearchRabbitは、論文同士の関係性を利用して関連論文を探すツールです。

研究テーマを調べていると、

重要な論文を1本見つけたけれど、そこから関連研究をどう探せばよいか分からない

ということがあります。

ResearchRabbitでは、ある論文を起点にして、関連する論文や研究者をたどっていくことができます。

文献調査を広げたい場合に便利です。

12. Connected Papers：研究分野の全体像を把握するAIツール

Connected Papersは、論文同士の関係性を可視化するツールです。ある論文を入力すると、その論文に関連する研究がネットワーク状に表示されます。

例えば、

• 過去の重要論文
• 関連する研究
• 同じ分野の代表的な研究

などを俯瞰できます。

新しい研究テーマを始めるときや、ある分野の全体像を把握したいときにおすすめです。

13. Scholarcy：論文の要点を短時間で把握するAI

Scholarcyは、論文を要約し、重要な情報を整理するAIツールです。

論文を読む前に、

この論文は自分の研究に関係ありそうか？

を判断するためのスクリーニング用途に向いています。

例えば、

• 研究目的
• 主な結果
• 重要な結論
• 研究上の制限

などを短時間で確認できます。

ただし、要約だけで論文の内容を完全に理解できるわけではないため、重要な論文は本文を読む必要があります。

14. GitHub Copilot：Pythonやデータ解析コードの作成に便利

GitHub Copilotは、プログラミングを支援するAIツールです。研究者の場合、Pythonを使ったデータ処理や機械学習に利用できます。

例えば、

CSVファイルを読み込んで、散布図を作成するPythonコードを書いてください。

このコードのエラー原因を説明してください。

pandasを使って欠損値を処理するコードを書いてください。

といった使い方ができます。

Pythonを勉強している人にとっては、コードを書く時間を短縮しながら、プログラミングを学べる点がメリットです。

ただし、AIが生成したコードが必ず正しいとは限らないため、コードの内容を理解しながら使うことが重要です。

15. Microsoft Copilot：Excel・Word・PowerPointなどの業務効率化

Microsoft Copilotは、Microsoft 365などのサービスと組み合わせて利用できるAIです。研究者の場合、実験そのものよりも、日常業務の効率化に役立つ場面が多いと思います。

例えば、

• Excelデータの整理
• Word文書の作成
• PowerPoint資料の構成
• 会議資料の要約
• メール作成・検索
• 報告書の作成

などです。

研究者は実験だけでなく、報告書や会議資料の作成にも多くの時間を使います。こうした事務作業を効率化したい場合におすすめです。

研究活動の用途別にAIを選ぶなら？

ここまで15個のAIツールを紹介しました。

しかし、

結局、どのAIを使えばよいのか分からない

という人もいると思います。

そこで、研究活動の用途別におすすめのAIを整理します。

やりたいこと	おすすめAI
まず生成AIを使ってみたい	ChatGPT
研究アイデアを考えたい	ChatGPT・Claude
最新の研究動向を調べたい	Perplexity
論文を探したい	Semantic Scholar・Elicit
関連論文を広げたい	ResearchRabbit・Connected Papers
論文を要約したい	ChatGPT・Scholarcy
複数論文を比較したい	NotebookLM
論文の科学的根拠を確認したい	Consensus・Scite
論文PDFを理解したい	SciSpace・ChatGPT
Pythonコードを書きたい	ChatGPT・Claude・GitHub Copilot
Excelデータを分析したい	ChatGPT・Microsoft Copilot
プレゼン資料を作りたい	ChatGPT・Microsoft Copilot

研究者が最初に使うなら、この3つがおすすめ

15個すべてを使いこなすのは難しいと感じるかと思います。個人的には、まず以下の3つから始めるのがおすすめです。

① ChatGPT

まずはChatGPTで、生成AIの基本的な使い方を学びます。

• 文章作成
• 論文要約
• アイデア出し
• データ分析
• Python

など、幅広い用途を体験できます。

② NotebookLM

次にNotebookLMを使って、複数の論文を読み込ませてみます。

「AIに論文を要約させる」

から、

「AIと一緒に文献レビューする」

という使い方に進めます。

③ Perplexity

最後にPerplexityで、研究テーマに関する情報収集をしてみます。

ChatGPTと検索AIの違いを理解するのに役立ちます。

生成AIを研究活動に使うときの注意点

生成AIは非常に便利ですが、研究活動で利用する場合には注意点もあります。

① AIの回答が正しいとは限らない

生成AIは、もっともらしい誤情報を生成することがあります。

特に、

• 論文の引用
• 実験条件
• 化学反応
• 数値データ
• 科学的な結論

などは、必ず元の情報を確認する必要があります。

② 機密情報を入力しない

企業の研究者の場合、以下のような情報を外部AIに入力する際は注意が必要です。

• 未公開の実験データ
• 社内資料
• 顧客情報
• 特許出願前の情報
• 研究開発上の機密情報

会社のAI利用規程を確認したうえで利用することが重要です。

③ AIは研究者の代わりではなく補助ツール

生成AIは、論文を整理したり、アイデアを出したり、データを分析したりするのに役立ちます。しかし、最終的な判断や研究上の結論は研究者自身が行う必要があります。

AIに考えてもらう

のではなく、

AIを使って、自分の考察や判断を効率化する

という使い方がおすすめです。

まとめ｜研究者はAIを用途別に使い分けるのがおすすめ

今回は、研究活動に利用できるAIツールを15個紹介しました。

生成AIといっても、得意な用途はそれぞれ異なります。

例えば、

• ChatGPT → 研究活動全般
• Claude → 長文読解・複雑な思考
• NotebookLM → 複数論文の整理
• Perplexity → Web調査
• Elicit → 文献レビュー
• GitHub Copilot → Python・コード作成

というように、目的に応じて使い分けることが重要です。

最初からすべてのAIを使う必要はありません。

まずは、ChatGPT → NotebookLM → Perplexityの順番で試してみると、生成AIが研究活動にどのように役立つのか理解しやすいと思います。

生成AIを使いこなせるようになると、論文検索、資料整理、データ分析、文章作成など、研究者の日常業務を効率化できる可能性があります。

まずは自分の研究活動の中で、

「この作業、AIに任せられないかな？」

と考えてみることから始めてみてはいかがでしょうか。