最新の信頼できる知識に基づいて適切な回答を得る

情報源中立のScopusには、27,800+の査読付きジャーナルと330,000+の書籍があり、すべて 独立した専門家委員会によって細心の注意を払ってレビューされ、選択されています。
Scopus AIは、2003年以降に出版されたScopusの文書のメタデータと抄録のみを利用し、データベースに掲載されている7,000+の出版社から最も関連性の高いコンテンツを特定します。ナレッジベースは毎日更新され、回答は常に最新の情報に基づいて行われます。
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Scopus AIは、ジェネレーティブAI(GenAI)を搭載した直感的でインテリジェントな検索ツールであり、これまでにないスピードと明瞭さで理解を深め、洞察を豊かにします。学術界との緊密な協力のもとに構築された、完全に実現されたサブスクリプションベースのソリューションであり、世界最大の学際的で信頼できる抄録および引用データベースであるScopusにある膨大な人間の知識を網羅する信頼できるガイドとして機能します。
情報源中立のScopusには、27,800+の査読付きジャーナルと330,000+の書籍があり、すべて 独立した専門家委員会によって細心の注意を払ってレビューされ、選択されています。
Scopus AIは、2003年以降に出版されたScopusの文書のメタデータと抄録のみを利用し、データベースに掲載されている7,000+の出版社から最も関連性の高いコンテンツを特定します。ナレッジベースは毎日更新され、回答は常に最新の情報に基づいて行われます。
日常的な言葉でScopus AIにクエリを入力すると、なじみのない語彙で新しい分野を探索するのに特に役立ちます。このツールの高度なテクノロジーは、関連文書の抄録を合成し、消化しやすい要約と、さらに深みと視点を与えるための拡張要約を生成します。これらの要約の品質、一貫性、文脈の豊かさは、特許出願中のRAGフュージョンテクノロジーによって強化されています。
Scopus AIは、使用した情報源を常に参照し、回答の関連性に対する信頼度に関するガイダンスを提供します。
その分野に不慣れな方も、もっと詳しく知りたい方も、適切な質問とその言い回しを知るのは難しいかもしれません。要約に加えて、Scopus AIは、この分野の理解を深めて理解を深めるのに役立つ 「より深く掘り下げる」質問 を提案します。
Scopus AIは、選択したトピックに関する影響力のある研究を特定するために、Scopusデータベース全体をマイニングして、要約を書くために特定された論文によって最も多くの引用を受けた、 影響力のある 論文のリストを作成します。
Scopus AIは、研究抄録のキーワードを使用して、各クエリの コンセプトマップ を生成します。これにより、トピックスペースを俯瞰し、テーマと他の研究分野との関係をより完全に把握することができます。
トピックエキスパート機能は、Scopusの1,960万人+の著者プロフィールを利用して、クエリにリンクされているトップ研究者を見つけ出し、その研究と貢献の要約を生成します。
また、透明性はGenAI開発の重要な原則の1つであるため、各個人が選ばれた理由を説明します。
エルゼビアの担当者に研究ニーズについてご相談ください。
研究や教育におけるジェネレーティブAIの利用には、安全性、正確性、倫理に関する重要な懸念が伴い、ユネスコが2023年に発表したこの報告書 新しいタブ/ウィンドウで開くのような思慮深いガイダンスから情報を得る必要があります。
Scopus AIは、高等教育機関や研究機関が必要とする 知見の透明性、安全性、正確性、関連性 を提供するために構築され、維持されています。
Scopus AIは、 エルゼビアの責任あるAIの5つの原則に沿って開発されています。例えば:
堅牢なデータプライバシー: すべてのユーザー入力は、当社の プライバシーポリシーに従って取り扱われます。また、欧州のGDPRにも準拠しています。
LLM固有のデータプライバシー: OpenAIのChatGPTは、私たちが使用する大規模言語モデル(LLM)の1つです。ChatGPT のトレーニングや改善のためにユーザー クエリを保存または使用しないという合意があります。
コンテンツとデータのガバナンス: Scopusのコンテンツの選択は、独立した専門家委員会による厳格なチェックの対象となります。
Scopus AIを支えるテクノロジーは、以下の目的で維持されています。
透明性:信頼できるScopusコンテンツのみがScopus AIの回答に使用され、主張や仮定は参考文献によって裏付けられています。また、Scopus AIは、応答がクエリと一致するという信頼度も示します。また、関連する結果が見つからない場合は、通知されます。
信頼性: Scopus AIは、特許出願中のRAG融合技術を搭載しており、検索と応答の両方の品質を向上させます。また、LLMは厳格なプロンプトエンジニアリングガードレールによって導かれています。
Scopus AIは、Scopusユーザーの60%が「新しいトピックについてより効果的に学びたい」というニーズに応えて開発されました。
世界中の何千人もの研究者、図書館員、学術リーダーが、ツールの設計と反復に密接に関与しました。 例えば、コミュニティからのフィードバックがScopusでの位置づけや、コンセプトマップ、基礎論文、拡張要約機能の開発を形作りました。また、特許出願中のRAG融合技術にも影響を与えました。
"As a user experienced with generative AI tools, I found Scopus AI to be a remarkable asset in the research landscape. Its intuitive natural language search capabilities make retrieving relevant information effortless, and the reliability of the results is impressive—the summary provided was both highly pertinent and easy to understand for time saving."
SK
Songsoo Kim
Hanyang University, Korea, Librarian
このページでは、コミュニティから最もよく寄せられる質問をいくつか紹介します。
Scopus AIは、ジェネレーティブAI(GenAI)を搭載した直感的でインテリジェントな検索ツールであり、これまでにないスピードと明瞭さで洞察を提供します。学術界との緊密な協力のもとに構築され、エルゼビアの情報源中立で精選された抄得・引用データベースであるScopusのメタデータと抄録から洞察を得ることで、人類が蓄積した知識を垣間見ることができます。
Scopus AIは自然言語処理を使用します。つまり、特定のキーワードやブール演算子の一致について心配する必要はありません。代わりに、質問、ステートメント、または仮定を日常の言葉を使用して入力するだけです。Scopus AIは、2003年以降に発行された関連文書を見つけ出し、その抄録の内容を合成して、ユーザーが求めている情報の、わかりやすく、(重要な)参照可能な要約を即座に作成します。より深い洞察を得るには、 拡張サマリー、 コンセプトマップ、 基礎論文 メニュー、 トピックエキスパート ボタンなどの独自のオプションを使用して、探索と学習を続けることができます。
Scopus AIは、2003年以降に公開された以下のコンテンツタイプ(Conference Review、Erratum、Retracted項目を除く)のメタデータと抄録を生成します。
論文
著書
本の章
レビュー
簡単な調査
データペーパー
2003 年を開始年として選択したのは、返信が最近のコンテンツに基づいていることを確認するためです。ツールが提供する 基礎論文 のリストについては、Scopus AIがScopusコーパス全体をマイニングして、選択したトピックに関する影響力のある論文の包括的なリストを提供します。
ジェネレーティブAIに関する注意点
Scopus AIは、信頼できるScopusコンテンツに要約と生成AI機能を根付かせるよう努めていますが、時折、矛盾が生じることがあります。Scopus AIは、不正確、誤解を招く、偏見がある、あるいは不快に見える可能性のある結果を生成する可能性があります。Scopus AIは、法律、財務、医学に関するアドバイスを提供するものではありません。ユーザーは、独自の調査を行わずにScopus AIのアウトプットだけに頼るべきではありません。Scopus AIが生成したコンテンツを業務に活用したい場合は、所属する機関や職場のガイドラインを参照してください。個人情報、機密情報、センシティブな情報をScopus AIに入力しないでください。
GenAIツールで使用される大規模言語モデル(LLM)の機能は、世界の注目を集めています。しかし、透明性の欠如や幻覚などの欠点もあり、提供する情報への信頼を損なう可能性があります。
Scopus AIは、高度なベクター検索によって特定された高品質で精選されたScopusコンテンツのみを使用することで、幻覚や偏見を最小限に抑えます。
Scopus AIは 、回答の生成に使用する文書を明確に参照することで、その仕組みを示します。また、応答がクエリと一致するという信頼度もわかります。
Scopus AIは、 不要なデータ保持を回避するように設計されています。エルゼビアのプライバシーポリシーは、エルゼビアのすべての製品がどのようにお客様の個人情報を収集、使用、共有するかを説明しています。
Scopus AIが利用するコンテンツは、独立したコンテンツ選択諮問委員会によって査読され、厳格に審査され、Scopusへの掲載が決定されています。
Scopus AIは、学術界との緊密な協力のもとに開発・試験され、 主要なニーズや懸念事項を確実に満たしています。私たちは、研究者と協力してツールを強化し続けています。
Scopus AIは、単なる要約回答を提供するだけでなく 、探索と学習の継続を可能にする独自の機能を提供します。
Scopus AIは、検索と応答の品質を向上させる自社開発の特許出願中のRAGフュージョンアルゴリズムなど、ユニークで強力なテクノロジーを組み合わせています。
無作為化ユーザーテストは、Scopus AIに関するユーザーフィードバックを収集する多くの方法の1つです。残念ながら、ランダム化は統計的妥当性を確保するための基本原則であるため、ユーザーはユーザーテストへの参加をリクエストできません。
Scopus AIは、教育機関で購入できるようになりました。正確な費用は、お客様がScopusの既存顧客であるかどうかなど、いくつかの要因によって異なります。
ScopusとScopus AIの購入に関心をお持ちの方、または2つの製品を組み合わせるメリットをご希望の方は、エルゼビアのアカウントチームにお問い合わせください。エルゼビアは初めてですか?このページにアクセスして 、エルゼビアの担当者にお問い合わせください。
Scopus AIへのアクセスを希望する個人ユーザーの方は、図書館に問い合わせて、利用可能なオプションを検討することをお勧めします。
GenAI機能をScopusやその他の製品に組み込む際には、エルゼビアの 責任あるAI原則 とプライバシー原則に沿って組み込んでいます 。 新しいタブ/ウィンドウで開くScopus AIは、学術界との緊密な協力のもとに開発・試験され、主要なニーズや懸念事項を確実に満たしています。
Scopus AIについては、Microsoft AzureでホストされているOpenAIの大規模言語モデル(LLM)ChatGPTを使用しており、このサービスに渡された情報がトレーニング目的で保存または使用されないことを合意しています。OpenAI の LLM の使用はプライベートであり、OpenAI のパブリック モデルをトレーニングするためのデータ交換やデータの使用はありません。
Scopus AIは、ベクター検索によって特定された高品質で精選されたScopusコンテンツのみを使用することで、幻覚を最小限に抑えます 。これにより、Scopus AIは応答を生成する際に根拠となります。 他の多くの自然言語処理ツールとは異なり、 Scopus AIは、回答の生成に使用するジャーナルや文書を明確に参照することで、その仕組み を示します。さらに、Scopus AIはGDPRに準拠し、ユーザーのプライバシーを保証しています。個人のユーザー情報やチャット履歴は、製品を改善する準拠した方法(分析やパーソナライゼーションなど)で行われない限り、システムに保存されません。また、共有もしません。
また、 Scopus AIが利用するジャーナル は、 Scopus Content Selection and Advisory Boardの独立した専門家によって査読され、厳格に審査され、Scopusへの掲載が決定されているので、安心してご利用いただけます。
大規模言語モデル (LLM) のガイドとなるプロンプト エンジニアリングは、明確な指示と範囲で、非常に厳密になるように設計されています。例えば、Scopus AIが生成する応答は、クエリの意図と一致している必要があります。AIがScopusで関連する学術論文を見つけられない場合は、AIが通知する必要があります。また、Scopus AIが主張や主張を行う際には、常に参照が必要です。
Scopus AIは、LLM使用のゴールドスタンダードとなりつつある検索拡張世代(RAG)融合モデルを開拓した最初の製品の1つです。これは、ベクトル検索の検索とLLM要約の生成の両方の品質を向上させるアプローチです。
また、Scopus AIの回答は、2つの厳格な評価フレームワークに照らして定期的にテストされています。これらの要因が組み合わさることで幻覚のリスクが軽減され、そのリスクをさらに抑制するための開発に引き続き取り組んでいます。
私たちは偏見を非常に真剣に受け止めています。Scopus AIは、Scopusの学術的コンテンツのみを利用し、ツールが主張する主張の背後にある抄録を直接参照することで透明性を確保します。当社のベクター検索エンジンは、コサイン類似性を採用して、特定の影響力のあるジャーナルで最も引用または出版された論文を優先するのではなく、どの抄録がクエリに最も近いかを特定します。ただし、クエリに強いバイアスがある場合は、応答に反映される可能性があります。質問が中立的なものであったとしても、AIが回答のために識別するScopus文書に偏りがある可能性があります。
これを軽減する方法の1つとして、Scopus AIを2つの厳格な評価フレームワークでテストしています。特に、Scopus AIが潜在的なバイアスの領域に関連する質問に回答し、不適切な回答を特定して最小限に抑えることが求められています。また、 QuoraのInhonestre Questions Classificationのような社内外のクエリに基づいて、不公平な偏見を生み出したり強化したりする回答を生成するために、サービスを積極的にテストしています。
私たちのプロンプトエンジニアリングは、さまざまな背景を持つ個人に対する偏見、危害、または固定観念を永続させる「安全でない」回答を除外するようにLLMに指示します。また、Scopus AIが回答に使用する文書に偏りがある場合、Scopus AIはそれを認め、出典の参照を提供します。ユーザーフレンドリーなフィードバックメカニズムを備えているため、ユーザーは有害または偏った回答を報告でき、チームは手動でレビューします。
We know privacy matters to our customers, so here's a straightforward look at how we handle and store the conversation history data:
Which Mode | Why We Do This | GDPR Compliant? |
Standard Mode | Processing is necessary for the performance of the contract between the user and the service, including fulfillment of the paid Scopus license. This feature is an essential part of delivering a seamless and consistent user experience for the conversation history. Stored indefinitely until your contract ends or customer/user request deletion. | Yes |
Temporary Mode | Held for up to 30 days only. Conversations older than 30 days are permanently deleted. Provides a more private and exploratory user experience. Supports short-term conversation features and abuse detection (legitimate interests). | Yes |
In Temporary Mode, we've trimmed down data processing to just the essentials:
We've turned off chat payload persistence – in simple terms, your conversations are not saved or logged for future use.
Your chat data doesn't end up in our permanent records
We only process what's absolutely necessary in line with existing Scopus Privacy Guidelines
We use temporary storage just to deliver the immediate service you need
You can switch between these modes anytime in your account settings – any change you make kicks in right away for new conversations.
私たちの現在の方針では、GenAIツールは、その作業に対する責任と説明責任を受け入れることができないため、著者としてリストまたは引用することはできません。Scopus AIの場合、新しいトピックに慣れ親しみ、探索の道を提案するのに役立つ優れた学習支援です。
著者、査読者、編集者向けのガイダンスでは、研究論文の読みやすさと言語を改善するためにGenAIツールを使用することを許可していますが、次の点を強調しています。
テクノロジーは、人間の監視と制御を備えたサポートツールとして常に適用する必要があります。
結果は、必要に応じて常に慎重に確認および編集する必要があります。
著者は、論文でGenAIツールを使用したかどうか、またどのように使用したかを宣言する必要があります。
Scopus AIは、実際の学術情報に基づいて、主題やトピックの概要や紹介を提供するように設計されています。絶対的な真実の情報源ではなく、ガイドとなるように設計されています。そのため、要約自体を引用するのではなく、要約の引用から直接論文を引用することを推奨する。
さらに、Scopus AIには現在バージョン管理が含まれていないため、要約は引用に適していません。
この位置付けは、技術が成熟するにつれて引き続き見直していきます。上記にリンクしているガイダンスは、執筆/編集プロセスにおけるAIツールの使用のみに言及しており、調査プロセスの一環としてデータを分析および洞察するためのAIツールの使用には言及していないことに注意してください。
現時点ではできませんが、ユーザーが選択した言語でクエリを入力できるようにする方法をすでに模索しています。長期的には、ツールの言語機能の拡張が研究者にどのようなメリットをもたらすかを理解するために、研究者と協力し続けます。
近日開催予定のScopus AIウェビナーにご参加いただくか、過去のセッションの録画をご覧ください。
オンデマンドウェビナー:キュレーション、エンリッチメント、コネクテッドデータがどのように研究インサイトを高めるか
Scopusのデータを使用して、研究者をサポートするジェネレーティブAIソリューションに情報を提供する方法をご覧ください。トピックには、コンテンツの選択、バイアスの最小化、コンテンツの完全性、品質と精度の保証、AIのトレーニングに使用されるScopusコンテンツが含まれます。
オンデマンド ウェビナー: 責任ある Gen AI の本質的なプラクティスをナビゲートする
Scopus AIの開発中に、倫理的影響、品質管理、公平性に関する懸念にどのように対処したかをご覧ください。
オンデマンドウェビナー:Scopus AIの詳細な調査
研究者が研究過程全体を通じてScopus AIを効果的に活用する方法と、Gen AIから得られた結果を活用して検索プロセスを加速する実践的な方法を学びましょう。
エルゼビアの Scopusニュースレターに登録いただくと配信予定のライブデモへの招待を含む、AIオファリングの最新情報をお届けします。