Gemini AIで研究論文をスマートに読む

論文を読み、注釈を付け、理解します。コンテキスト引用付きのAIアシスタントで信頼できる回答を得ます。

Read papers with AI assistance

研究者に信頼されています

主要機関の博士課程学生、学者、業界研究者によって使用されています

Stanford University
Yale University
Google
Rice University
University of Michigan
Harvard University
University of Illinois Urbana-Champaign
Massachusetts Institute of Technology
Johns Hopkins University
University of Waterloo
National Institutes of Health
Columbia University
Carnegie Mellon University
Mayo Clinic
National Health Service

Join thousands of researchers accelerating their work with GeminiPaper

私たちの影響

GeminiPaperデータ統計

AI駆動の論文分析を通じて世界中の研究者を支援

+1200

処理された論文

22 Million

アクティブな研究者

+500

検証された引用

AIモデル

主要なAIモデルによって駆動

GeminiPaperは世界で最も高度な大規模言語モデルを活用し、正確な論文分析とインテリジェントな応答を実現します。

Gemini

Gemini

Googleの最も強力なマルチモーダルAIモデル、高度な推論と長いコンテキスト理解能力を備えています。

ChatGPT

ChatGPT

OpenAIの業界をリードするAIアシスタント、その卓越した理解と生成能力で知られています。

Claude

Claude

Anthropicのアシスタント、詳細な分析と詳細な説明に優れています。

DeepSeek

DeepSeek

最先端のオープンモデル、科学技術コンテンツで強力なパフォーマンスを発揮します。

Qwen

Qwen

Alibabaの強力な多言語モデル、研究と学術タスク向けに最適化されています。

Meta Llama

Llama

Metaのオープンソース基盤モデル、柔軟でカスタマイズ可能なAIソリューションを実現します。

機能

強力な機能を実践

GeminiPaperがこれらの主要な機能で研究ワークフローをどのように変革するかを学びます

機能

GeminiPaperがこれらの主要な機能で研究ワークフローをどのように変革するかを学びます

読書中にコンテキストを失うことはありません。分割画面インターフェースにより、論文とAIチャットを同時に表示し、簡単に質問し、引用付きの即座の回答を得られます。

Deep Reading - Read papers with AI assistance

GeminiPaperを選ぶ理由

一般的な研究の課題

研究者が毎日直面する実際の問題を解決するためにGeminiPaperを構築しました

GeminiPaperを選ぶ理由

研究者が毎日直面する実際の問題を解決するためにGeminiPaperを構築しました

  • クレジットカード不要
  • 完全な引用追跡
  • プライバシー重視
  • クロスデバイス同期
card illustration light

研究者のために作られました

信頼性と透明性

信頼できる研究には信頼できるツールが必要です。すべてのAI応答は検証可能な引用に基づいています

時間制限

100以上の論文を読むには数週間かかります。締め切りは待ってくれません。文献を処理する効果的な方法が必要です。

情報過多

毎日数千の論文が発表されます。ノイズから関連研究を分離するのは困難です。

引用管理

ソース、ページ番号、正確な引用を追跡します。学術的誠実性には正確な帰属が必要です。

プライバシー優先

研究はあなたのものです。論文とメモはエンタープライズグレードの暗号化で安全に保存されます。

検証可能な結果

すべてのAI応答には正確な引用が含まれます。クリックすると、ソース文書で直接あらゆる主張を検証できます。

コミュニティ駆動

研究者が改善に貢献し、問題を報告し、製品の形成を支援します。研究者によって構築され、研究者のために提供されます。

料金プラン

最適なプランを選択してください

フリー

無料

GeminiPaper機能を体験


  • 300 MBストレージ
  • 300 AIクレジット/月
  • 基本モデル
  • 基本機能
  • サポートなし
人気

プロ

$9/月

アクティブな研究者向け


  • 1 GBストレージ
  • 3,000 AIクレジット/月
  • 高度なモデル
  • 基本機能
  • 優先サポートなし

ディープ

$15/月

チームとヘビーユーザー向け


  • 5 GBストレージ
  • 無制限AIクレジット
  • 高度なモデル
  • 基本機能
  • 優先サポート

    Compare Plans

    See all features side by side to find the perfect plan for your research needs

    機能Free
    ProPopular
    Deep
    基本機能
    注釈
    メモ
    論文検索
    論文共有
    プロジェクト
    AI機能
    AIモデル基本高度高度
    論文概要30300
    無制限
    オーディオ概要12150
    無制限
    マインドマップ12150
    無制限
    論文に質問60600
    無制限
    理解60600
    無制限
    ディープサーチ660
    無制限
    制限
    最大論文サイズ50 MB100 MB100 MB
    ナレッジベース300 MB1 GB5 GB

    よくある質問

    よくある質問の回答

    研究を次のレベルに引き上げる準備はできていますか?

    信頼性のある引用付きで透明な研究分析のためにGeminiPaperを信頼する研究者に参加してください。今すぐ無料トライアルを開始します。

    ユーザーレビュー

    研究者の声

    Sarah Chen

    コンピュータサイエンス博士課程 @ スタンフォード大学

    GeminiPaperは文献レビューの方法を完全に変えました。AI引用は非常に正確です - すべての主張を即座に検証できるため、これらの回答を信頼できます。

    Michael Rodriguez

    ポスドク研究員 @ MIT

    メタ分析のために50以上の論文を読むのに数週間かかっていました。GeminiPaperを使用すると、学術的厳密性を維持しながら、わずかな時間で主要な発見と方法を抽出できます。

    Emily Thompson

    神経科学博士候補 @ ハーバード大学

    分割画面インターフェースは素晴らしいです。論文を読みながらAIに質問できます。知識豊富な研究アシスタントが24時間365日利用可能なようなものです。

    David Kim

    研究科学者 @ Google DeepMind

    GeminiPaperが際立っているのは引用の根拠です。すべてのAI応答は論文の特定のセクションにリンクしています。幻覚はもうありません - 検証可能な洞察のみです。

    Priya Patel

    機械学習博士課程 @ カーネギーメロン大学

    毎日GeminiPaperを論文研究に使用しています。デバイス間の注釈同期により、メモを失うことは決してなく、AIは複雑な数学的証明を理解するのに役立ちます。

    James Wilson

    准教授 @ カリフォルニア大学バークレー校

    すべての大学院生にGeminiPaperを勧めています。AI生成の要約により、密度の高い技術論文に深く入る前に堅実な基盤が得られます。

    Lisa Zhang

    生物医学工学博士候補 @ ジョンズホプキンス大学

    オーディオ要約機能はゲームチェンジャーです。通勤中に論文要約を聴き、研究室に着いたときには議論の準備ができています。

    Alex Okonkwo

    研究員 @ オックスフォード大学

    複数の分野の論文をレビューする者として、GeminiPaperは文書を離れることなく、馴染みのない概念を素早く把握するのに役立ちます。非常に効率的です。

    Maria Santos

    量子コンピューティング博士課程 @ カリフォルニア工科大学

    ハイライトからチャットへの機能は素晴らしいです。混乱する方程式を選択し、説明を求め、論文のコンテキストに基づいた応答を得ます。学習に最適です。

    Kevin Liu

    医学研究者 @ メイヨークリニック

    臨床研究では正確性がすべてです。GeminiPaperの引用システムにより、すべてのAI生成の洞察をソースまで追跡できます。私の仕事に不可欠です。

    Rachel Green

    経済学博士候補 @ プリンストン大学

    研究AIツールに懐疑的でしたが、GeminiPaperは私を納得させました。透明性と検証可能性により、真剣な学術研究のために信頼できるツールになっています。

    Thomas Anderson

    ロボティクスポスドク @ ETHチューリッヒ

    研究に焦点を当て、プライバシーを優先 - まさに学術界が必要としているものです。引用の根拠により、AIが発見を歪めないことが保証されます。研究仲間に強くお勧めします。

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