健康・美容・賢脳に関するＡＩ時代の情報収集術

昔は、文献検索をする場合などは、国会図書館などに行き Carrent Contents を調べたり、文献検索センターみたいなところで JICST（現 JDreamIII:科学技術文献情報データベースサービス）などで文献検索をしてきました。

ところが、最近はＡＩの登場により、文献の調べ方も全然違ってきています。

従来の検索は「単語の一致」が全てであり、いかに『シソーラス』という類語・関連語辞典を理解し、適切な検索語を打ち込んで文献検索するかが重要で、狙った文献にたどりつくのもいかに適切な検索語を選択できるかがカギを握っていました。

現在のAIは「意味の理解」に基づいて結果を出してくれるので、「〇〇は健康に良いか？」といったことについて、どんな研究がされているのか、そのまま素直な聞き方をすれば答えを出してくれます。

自動車だとガソリン車と電気自動車、そしてそのいいとこどりをしたハイブリッド車があるわけですが、健康情報などの調べ方も、『ハイブリッド』がオススメです。

健康情報をChat-Gpt、Ｇeminiで調べるのは要注意

ＡＩというと、一般的に思いつき、多くの人が利用していると思われるものとして Chat-Gpt、Ｇemini などがあります。
確かに Chat-Gptにしろ、Ｇemini にしろ、非常に優れたＡＩで、調べものをするにしてもものすごく便利になっています。
しかし、最近ではかなりＡＩ技術の進歩により改善してきているとはいえ、2025年〜2026年現在の段階では、これらのＡＩは、モデルや調べる内容にもよりますが、一般的なプロンプトに対して数％～20％程度の割合で不正確な情報が混じるとされています。
特に「特定の主張を裏付ける論文を教えて」というように裏付け論文を調べてもらおうとすると、なんと存在しない論文をでっちあげる確率が30％以上という恐ろしい実験結果もでています。

私も裏付け論文を調べてもらったら、存在しない論文をいくつも生成され、
ということもありました。

別に私のプロンプトが悪かったというわけでもないと思うのですが、５つ論文を提示されたら２つは、雑誌名・タイトル・巻・号・年・ページなどが違っていて、実際には存在すらしない論文になっているというのですからちょっと使えません＾＾
このあたりは、進化のスピードが速いＡＩのこと、１年いや半年、はたまた数カ月もすれば、ハルシネーションの率もどんどん少なくなっていくことと思われるので、期待したいところです。

ＡＩで調べものをするとき、固有名詞、最新情報は特に注意が必要だということはよく言われている話ですが、最近のＡＩはわからないことを素直にわかりませんとは言わず、平気でウソをつくので困ったものです。しかも、もっともらしいウソをついてくるので注意が必要です。
と思ってしまうこともあります。

健康情報を効率よく調べるなら、Consensus, Perplexity AI, Elicit、SciSpaceがオススメ

とはいっても、PubMed などはしっかりと適した検索語を選ばないとうまくヒットしてくれず、「〇〇は健康に良いか？」ということを調べたい場合は、そこからシソーラスに則った形でどんな検索語で検索をかけたらよいのかハードルが高くなってしまいます。

「〇〇は健康に良いか？」というような感じで、手軽に実用的な情報を調べたいなら、Consensus（コンセンサス）、Perplexity（パープレキシティ）、Elicit（エリシット） あたりのＡＩがオススメで、効率的に情報をキャッチできます。

ＡＩにもいろいろと得意分野があり、得手不得手があるので、得意分野をいかした使い方をしてあげるのがＡＩとうまくつきあうコツです。
Chat-Gpt、Ｇeminiは蓄積してきた自分の知識から答えるのに対して、Consensus、Elicitは、外部のソース、つまり実際の査読論文のみを検索して、その中身を要約するというRAG:検索拡張生成という形式をとっているので、Chat-Gpt、Ｇeminiなどの一般的なＡＩと比較すると、ハルシネーションは劇的に少なくなります。
ゼロにはなりませんが、存在しない論文をでっち上げるなんていうリスクはほぼほぼ回避することができます。
しかし、ＡＩはＡＩであり、論文の内容を正しく解釈できているかとなると話は別で、要約や解釈でミスが起こる可能性は否定できません。Perplexityについては、ウェブ検索して回答する形なので、信頼性の低いブログなどから情報をゲットしてくる可能性もあります。

【健康情報などを調べるのにオススメのＡＩまとめ】

Consensus（コンセンサス）利用のアドバイス

Consensusでの論文検索のポイント
次のポイントを理解していると、検索で有効な結果を得ることができます。
検索をすると、質問に関連する部分が各論文から抽出され、太字で表示されます。
その下に論文のタイトル、著者が記載され、各論文の評価が赤下線で示されます。

健康情報を効率よく調べるオススメのハイブリッドコース

ここで、いいとこどりの健康情報などを調べるオススメのハイブリッドコースをご紹介します。
まずは、入口としては効率性重視。
少なくとも架空の論文をでっちあげたりせず、ハルシネーションも劇的に少ないとされるＡＩを利用します。

「〇〇は健康に良いか？」、「〇〇についての最新知見を教えて」というようなことをPerplexity や Consensus、Elicit を使ってつかむとともに、賛否の情報のバランスなども把握します。

この段階でこんな論文や資料があるんだなとわかるので、次にConsensusやElicit でこれはと思う論文をピックアップし、要約させます。
このとき、複数の論文を読み込んで、データの詳細を比較表にしてもらうこともできます。

Consensusも、Elicit もメールアドレスのみで登録でき、一般的な検索なら無料で利用できます。

最後の仕上げとして、裏づけ作業を行います。
ＡＩで引用した特定の論文の要約が果たして正しいか、文脈に誤りがないかなどを確認します。
すでに論文のタイトルがわかっているので、PubMed またはGoogle Scholar の検索窓に論文のタイトルをそのまま打ち込むなり、コピペするなどすれば、実際の論文にアクセスできます。
PubMed で検索すると、中には、無料で見れず、有料であったり契約が必要なものもありますが、無料で見れるもの、また要約だけは見れるものについては、その内容を確認することができます。
検索結果や詳細画面に 「Free article」 または 「Free PMC article」 というアイコンが表示されていれば、誰でも無料で全文を読むことができます。
英語が苦手であっても、Google翻訳などをつかえば、ざっくりと内容もわかります。
また、SciSpaceを利用するというのもオススメの方法です。

学術論文が査読されて、出版され科学論文雑誌に掲載されるまでには、時間がかかります。
したがって、Google ScholarやPubMed、さらには査読論文から情報を集めてくるＡＩでは、24時間〜1週間以内の最新情報は引っ張ってこれません。
そこで、最新の情報をＧＥＴするには、次の３つのルートがオススメです。

プレスリリース・ニュース集約サイト

大学や企業が「今日、こんな発表をしました！」と出す一次情報ですので最速情報です。

【一次情報ＧＥＴに役立つオススメリンク】

AIツールの「期間指定検索」

PerplexityなどのＡＩを使った検索範囲の絞り込みをしていく。

これでＡＩが最新のWeb記事を巡回して回答を生成してくれます。

プレプリント・サーバー（論文の卵）

24時間以内に投稿された最新の研究がチェックできますが、査読は終わっていません。

【査読前の速報情報をＧＥＴ】