LeapSpace が実現する信頼性とセキュリティ

LeapSpace は、AI を活用したアウトプットを、研究ワークフローのなかで、確認可能・追跡可能・説明可能にすることで、透明性を支えています。

• リンク付きの引用情報により、アウトプットのもととなる一次情報を直接たどることができます

• プロセスを可視化し、回答がどのように生成されたのかを明確に示します

• 革新的なトラストカード（Trust Card）は、引用理由を説明し、矛盾点を明らかにします

これらの機能によって、研究者や機関は不透明なシステムに依存することなく、情報を検証し、結果が生成される仕組みを理解することができます。

LeapSpace は、信頼できる科学的・機関の情報源のみを利用します。コンテンツ基盤には以下が含まれます：

• Scopusに索引付けされた査読済みジャーナルコンテンツ

• 学術書籍およびリファレンスワーク

• 認定機関からの厳選された助成金データ

新たなコンテンツは継続的に追加され、撤回論文はガバナンスプロセスの一環として除外します。これにより、研究者や研究機関が、最新で信頼性が高く、責任をもって管理された情報を活用できるよう支援します。

LeapSpaceがカバーするコンテンツ範囲はこちらからご確認いただけます

LeapSpace には、以下のように人の専門性が組み込まれています：

• コンテンツの整理と選定

• モデル評価と品質保証

• 継続的な検証とガバナンス

LeapSpace は、人間の研究判断を補完し強化するよう設計されており、研究ワークフロー全体で責任ある AI の活用を支えます。

LeapSpace は、出版社に依存しない設計を徹底しています：

• 検索結果は関連性を最優先に、最新性にわずかな加点を行って提示します

• 出版社の所有権や専門分野はランキングに影響しません

• 独立した諮問委員会が中立性と透明性を継続的に監督しています

こうした仕組みにより、 研究機関は特定の優遇や偏りが入り込むことなく、安心してAI支援型の研究ツールを導入できます。

LeapSpace は、ISO 27001 のリスク管理原則に準拠した、Elsevier の堅牢なナレッジおよびサイバーセキュリティフレームワークに基づいて設計されています。エンタープライズ向けの高いセキュリティ基準と、責任ある AI アプローチを取り入れ、ユーザーと研究機関の双方を守ります。 LeapSpaceのシステムは、以下のような研究機関の要件を満たすように設計されています：

• データセキュリティ

• プライバシー保護（当社プライバシーポリシーに準拠）

• ガバナンス、コンプライアンス、リスク評価への対応

これにより、LeapSpace は既存の IT調達基準、セキュリティ基準と並行して評価することが可能になります。責任あるAI利用とプライバシー保護を支え、研究者個々の成果と組織のデータをどちらも安全に守ります。

Elsevier のプライバシーとセキュリティへの取り組みはこちらからご確認いただけ