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研究のためのAIワークスペース「LeapSpace」のご紹介
LeapSpace™は、学術研究者および企業研究者が、より深い知見を得てイノベーションを加速し、信頼できる安全な環境の中でシームレスに協働できるように支援する研究のためのAI支援ワークスペースです。 世界で最も包括的な科学コンテンツのコレクションを基盤とするLeapSpaceは、グローバルな研究コミュニティとの協力のもとで開発・検証されています。
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LeapSpaceは信頼できる科学コンテンツのみから情報を収集します。
査読済みの論文全文：Elsevierの1800万以上の査読済み論文と書籍、他の主要な出版社や学会からの、ライセンス済みの購読およびオープンアクセス論文
抄録とメタデータ：Scopusからの世界最大の研究抄録コレクション（1億件以上、7,000社以上の出版社）
グローバルで学際的なカバレッジ：STEM、健康、社会科学にまたがり330の分野と地理的領域を網羅
コンテンツは、ジャーナル査読者、独立したScopusコンテンツ選定・諮問委員会、独立した新たなLeapSpace諮問委員会を含む専門家によって厳選されています。
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LeapSpaceはすべての結果のコンテキスト、透明性、追跡可能性を提供するため、継続的な人間による検証と批判的思考をサポートし、研究者が主体的に判断できるようにします。
回答の生成に使われたステップをリアルタイムで可視化することで、出典にさかのぼることができる知見を提供
革新的な「トラストカード」により、引用理由が説明され、矛盾点が明確に示されるため、研究者が自信を持ってエビデンスの強度を評価するのに役立つ
LeapSpaceは批判的思考をサポートし、時間を大幅に節約、研究計画を改善、コラボレーションを強化、新しい知見を発見、分析を深める、と研究者たちは報告している
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エンタープライズレベルのデータ保護およびセキュリティ基準に基づいて構築されています。
LeapSpaceは、マルチモデルAIアプローチを採用しており、タスクに応じて最適なモデルを選択することで、AI技術の進化に合わせて最適な成果と柔軟性を確保しています。
第三者の大規模言語モデル（LLM）の利用は完全に非公開で、データは公開モデルの学習には使用されず、すべて保護された環境に保存されます。
エルゼビアは、プライバシー原則に沿って、AIソリューションにおける責任あるAIの活用およびデータプライバシーの確保を徹底しています。
研究者や研究機関は時間・情報・信頼の面でこれまでにない課題に直面しており、研究者の84％がAIを利用している一方でAIを信頼しているのはわずか22％にとどまっています（Elsevier『Researcher of the Future Report』）。
これらの課題には、次のようなものがあります。
時間不足： 生産性や研究成果への要求が高まるなか、研究者は本来の研究に割ける時間が不足しています。
情報過多： 膨大な文献、データ、助成金情報を、断片的なツールを使いながら取捨選択するのは大きな負担となっています。
AI導入の圧力： 生成AIが急速にワークフローに入り込みつつある一方で、多くは機関のガバナンス外で使われています。
信頼の欠如：ハルシネーションやバイアス、倫理的な利用への懸念が、AIへの信頼を妨げています。
機関としてのリスク： 大学は、イノベーションの推進と、研究インテグリティ・プライバシー・コンプライアンスの確保のバランスをとらなければなりません。
LeapSpace は、研究におけるイノベーションと信頼を両立させるために設計されたプラットフォームです。
主な機能：
シームレスなAIアシスタント：アイデア創出、研究プロジェクト計画、文献のレビュー、共同研究者の検索、そして研究資金の検索などを一貫して支援します。
トラストカード（Trust Cards）：引用元やその引用理由を明示し、多角的な研究情報を提示することで、研究者がエビデンスの信頼性を判断し、根拠に基づいた意思決定を行えるよう支援します。
ディープリサーチ（Deep Research）： 従来の検索では見落としがちな新たな傾向、仮定や制約、未研究の領域などを可視化する詳細なレポートを生成します。
研究資金の統合検索：世界中の16,000以上の政府・民間機関が提供する45,000件の新規または継続中の研究助成金情報にアクセス可能です。
リーディングアシスタント（Reading Assistant）：全文記事や書籍の章を対象の内容について対話しながら質問できます。
比較機能（Compare）：各実験を分析し、目標、方法、結果を含む主要な側面を整理する表により論文を比較します。
著者の検索（Author Search）：関連する共同研究者やメンター、重要な研究者を探索し、分野横断型の共同研究を促進します。
LeapSpaceは、すでに世界トップクラスの大学や研究開発主導型の企業に所属する数千人の研究者によって活用されています。
LeapSpaceは研究者の視点で設計されているため、より高い信頼感があります。研究の方向性を洗練させ、探索すべき領域を検証し、自身の専門分野外の知識を学ぶことも容易になります。また、LeapSpaceは、通常であれば到達できないレベルまで、私の文献読解を高めてくれました。バックグラウンドでディープリサーチレポートを実行し、通勤中に読むこともあります
— Paul Preuschoff（アーヘン工科大学ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）研究者）
研究開発（R&D）チームは、厳しいタイムラインと厳格なコンプライアンス要件の中で、検証可能な科学的エビデンスへ迅速にアクセスする必要があります。LeapSpaceを実際に使ってみて、規制対応や幅広い研究ニーズにおける参照文献のクロスチェックにかかる時間が大幅に短縮できる点に感銘を受けました。クリック可能な参照元や明確に構造化された表により、レポート共有時の時間を削減し、ワークフローの効率化を実現しています。
— Victoria Ball（Incyte グローバル・ライブラリー・サービス担当アソシエイト・ディレクター）
LeapSpaceは生成しているクエリを可視化するため、内容を自分で確認できる点に透明性があり、高く評価しています。また、トラストカードは AI がテーマを正確に理解しているか、そして自分の進めている方向性が適切かを検証できるため、作業時間の削減に寄与する有用な機能です。さらに、研究に必要な情報（文献、主要な著者、関連資料など）を一つのワークスペースで効率的に収集できる点で、LeapSpace は作業負荷軽減に大きく貢献してくれています。
— David Henkelmann（ドイツ・ヴュルツブルク＝シュヴァインフルト応用科学大学 IT プロフェッショナル 博士課程 ）
本ウェビナーでは、製品のインサイト、研究のためのAIワークスペースのデモ、そして専門家によるライブQ&Aセッションにご参加いただけます。
2026年2月10日（火）- 「LeapSpace」のご紹介（60分）
研究のためのAI支援型ワークスペース「LeapSpace」のご紹介と、研究用データのみを基盤とするAIが研究者とどのように協業するのかなど研究分野におけるAI活用のビジョンについて、製品デモと Q&A を通してご説明します。
2026年2月12日（木）– 企業におけるR&Dとイノベーションのための「LeapSpace」 （60分）
本ウェビナーは、R&D やイノベーションの未来を担うリーダーや実務担当者を対象に、「LeapSpace」がチームの作業時間を短縮し、より深い洞察の獲得やより多くの成果の達成するためにどのように役立つかを、活用例のデモを通じてご紹介します。
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