AI技術の発展により，文献検索の方法が大きく変わってきています。従来のPubMedやGoogle Scholarだけでなく，AIを活用した新しいツールが次々と登場し，研究者の作業効率を飛躍的に向上させました。

しかしながら，連載第1回，第2回でも触れたように，AIツールを文献検索に用いる場合においては，AIが生成する誤った情報（ハルシネーション）を避ける必要があり，情報の出典を明確に示してくれるツールの使用が大切です。そこで連載第3回，第4回の2回に分けて，特に注目されているPerplexity，Genspark，Elicit，Consensus，Connected Papersという5つのツールについて詳しく見ていきます。前編である今回は，Perplexity，Gensparkを取り扱います。

最新のトレンドや幅広い情報を収集するPerplexity

インターネット上から関連情報を収集し，要約して回答を引用付きで生成するAI検索エンジンです。「2024年の糖尿病治療の最新トレンドは？」といった医学研究のトレンドを把握したい場合や，概要的な情報収集をしたい場合に有用です。

便利な機能：Chrome拡張機能があり，ブラウザの検索窓からPerplexityを直接使用できます。また質問文の冒頭に(Pubmed)や(nejm)などと記載することで，特定の出典からの情報に絞れます。

補足：Perplexityは基本的に無料で使用できますが，有料版（Pro）ではより高度な機能が利用可能になります。Pro版の主な特徴は，①GPT-4やClaude 3 Opusなど高性能AIモデルの使用，②1日当たりのクエリ数増加，③PDFや画像のアップロード・分析機能の追加，④カスタムプロンプトの保存・再利用，⑤AI画像生成（ただし現状では機能に制限あり）の利用です。まず無料版を試してみて，有用性を感じた場合はPro版に変更してみることを個人的には勧めます。高度なAIモデルやPDF分析機能は研究・業務に役立つ可能性が高いものの，ChatGPTなどのGen AIに既に課金されている場合は，これらの機能が不要だと感じる方もいると思います。

複雑なテーマを多角的に分析するGenspark

Perplexityと同様に，AIを活用した次世代の検索エンジンです。ユーザーに最適化された情報を提供することを目的としています。広範囲にわたる複雑な研究トピックを調査する際に有効です。例えば「COVID-19がメンタルヘルスに与える長期的影響」という質問を入力すると，「COV...