EvidenceGraph｜検証可能な研究知識グラフ
論文・PDF・複数リンクから、出典と根拠を持つインタラクティブな研究グラフを生成
EvidenceGraph｜検証可能な研究知識グラフ
論文・PDF・複数リンクから、出典と根拠を持つインタラクティブな研究グラフを生成
コンテンツ紹介
説明
資料が多くなるほど、本当に難しいのは要約ではなく、概念・人物・出来事・証拠の間の関係を正しく把握することです。 EvidenceGraphは、論文、PDF、記事、会議議事録、または複数のリンクを読み取り、エンティティと関係を自動的に抽出し、重複する概念を統合し、矛盾する情報をマークし、ドラッグ・ズーム・検索・フィルタリングが可能なインタラクティブな研究グラフを生成します。 通常のマインドマップとは異なり、各主要ノードと関係には、出典番号、根拠の説明、信頼度が保持されます。ノードをクリックすると、そのノードがグラフに含まれる理由を確認でき、見た目はきれいだが検証できない関係図を避けることができます。 1回の実行で提供されるもの： - インタラクティブな単一ファイルHTML - 高解像度PNG / SVG静的画像 - 編集可能なMermaidコード - 構造化JSONデータ - 出典と矛盾のリスト 研究者、学生、教師、プロダクトマネージャー、コンサルタント、投資リサーチ、そして大量の資料を扱うナレッジワーカーに適しています。
関連スキル
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知識グラフエンジン
テキスト、ファイル、テーマから5種類のグラフ（ナレッジグラフ、マインドマップ、コンセプトマップ、フローチャート/アーキテクチャ図、関係図）を自動構築し、最高基準でインタラクティブなWebページ、静的画像、可視化コードを出力するオールインワンソリューション。 ナレッジグラフ工学と情報可視化のベストプラクティスを融合し、粒度の動的制御、曖昧性解消と重複除去、複数ソースのクロス検証をサポート。 あなたのテキスト、ファイル、ひらめきを、瞬時にドラッグ・ズーム・検索可能なインタラクティブな知識グラフに変え、ワンクリックで高精細画像とすぐ使えるコードを出力——これまでにない知識可視化の「オールインワン」エンジンです。 🧠 「ナレッジグラフエンジン」とは？ これは単なる描画ツールではなく、ブラウザの中に隠れた知識エンジニア兼可視化エキスパートです。教材の一部、論文、PDF、またはキーワード一つを与えるだけで、自動的に次のことを行います： 🔍 コアエンティティを抽出し、深い関係を整理 🧱 構造化グラフJSONを構築（ナレッジグラフ/マインドマップ/コンセプトマップ/フローチャート/関係図） 🎨 3つのトップ形態で出力：インタラクティブWebページ + 高精細静止画 + Markdown/Mermaid/Graphvizコード これで、情報整理は手動で枠を描く必要がなくなり、知識の提示は単なる静止図ではなくなります。 ⚡ なぜ「トップクラス」と言えるのか？ 1. 全自動「テキストからグラフへ」のパイプライン モデリング言語を学ぶ必要も、ノードやエッジを手動で定義する必要もありません。内容を入力するだけで、エンジンが自動的にグラフタイプを判別します： 学科知識体系？→ 意味豊かなナレッジグラフを生成 読書ノートの分解？→ 階層構造が明確なマインドマップを生成 フローと意思決定？→ 分岐のあるフローチャート/アーキテクチャ図を生成 人物関係ネットワーク？→ 多次元関係図を生成 キーワードを一つ投げるだけで、自主的に情報を収集し、内容を補完してからグラフを出力します。 2. オールインワン出力、あらゆる使用シーンをカバー 🖱️ インタラクティブなD3.js Webページ：ノードのドラッグ、ホイールズーム、クリックで詳細表示、関連パスのハイライト、キーワード検索…まるで生きている地図を操作する感覚。単一ファイルのHTML、バックエンド不要で、あらゆるページに埋め込んだり、誰かに送ったりできます。 🖼️ 高精細静止グラフ：力指向レイアウト、色分け分類。論文の図版、PPT発表、教材にそのまま使用可能。各ラベルがくっきり読み取れるほど鮮明です。 📜 可視化コード：MermaidとGraphvizのソースコードを同時生成。開発者はそのままドキュメント、Wiki、Notionに埋め込め、二次編集も無限に拡張可能。 3. 極上のユーザー体験デザイン 🎨 色はエンティティタイプに応じて自動マッピング、階層はノードサイズで直感的に表現 🔗 関係ラベルは曲線上に直接表示、「含む」「引き起こす」「支える」が一目でわかる 💡 任意のノードをクリックすると、関連しない部分が自動的にフェードアウトし、思考のパスに集中 🔄 レイアウトのリセット、検索による位置特定、ズーム・パン…すべての操作が滑らか 4. 「幅広さ」と「深さ」を両立するエンジニアリングの知恵 エンティティの曖昧性解消と重複除去から複数ソースのクロス検証、階層粒度の制御からドメイン間の関連をサポートする破線接続まで——この背後にはナレッジグラフエンジニアリングのベストプラクティスがあります。おもちゃではなく、生産性ツールです。 👥 誰に最も必要か？ 教師 & 教育コンテンツクリエイター 教科書の全章をインタラクティブな知識マップに変換。学生がクリックするだけで概念の関連性を理解できます。 研究者 & 学生 論文の文献レビューはもはやテキストの羅列だけではなく、一枚の図で数十の論文の理論的脈絡を整理できます。 プロダクトマネージャー & エンタープライズアーキテクト システムアーキテクチャ、ビジネスプロセス、機能分解を即座にアーキテクチャ図として生成し、コミュニケーション効率が倍増。 読書家 & 生涯学習者 ノートは単なるアウトラインではなく、探索可能な思考ネットワークに。知識を真に「結びつける」のです。 🚀 さあ、あなたの知識を「生き生き」とさせましょう あなたが内容を与えれば、洞察を返します。あなたがテーマを与えれば、体系を返します。あなたが要件を与えれば、Webページ、画像、コードの完全な成果物を返します。 これは単なる機能ではなく、情報を認知へと次元上昇させるワークフローです。「ナレッジグラフエンジン」をあなたの思考の延長とし、あなたの専門性を可視化し、すべてのオーディエンスの「アハ体験」に触れましょう。 —— 今日から、グラフを「描く」のではなく、「生み出す」のです。
研究複数入力からマインドマップ2.0をワンクリック生成
複雑なドキュメント、Webページ、長文テキストをワンクリックで構造が明確な視覚的マインドマップに変換します。学術論文、コース資料、技術ドキュメントのいずれでも、このツールはコアとなるテーマと多層の知識ポイントをインテリジェントに抽出し、論理的な全体像を素早く整理するのに役立ちます。入力ソースの深いコンテンツ分析により、章立ての構造と重要な詳細を自動的に認識し、階層が明確な知識体系を生成します。 このツールは、専門的な教育用ツリー図（PlantUML形式）や直感的な中心放射状図（Mermaid形式）など、複数のスタイルのマインドマップ生成に対応しています。ブラウザで表示できるSVG画像を直接入手でき、同時に対応するソースコードファイルも取得できます。これにより、結果をすばやくプレビューできるだけでなく、ソースコードをXMind、FreeMind、Markdownエディタにインポートして、再編集や高度な加工を行うこともできます。 PDF、Word、テキストファイルをアップロードするか、Webリンクを指定するだけで、大量の情報から視覚的な知識マップへと変換できます。学習ノートの整理、論文の構造的な読解、ブレインストーミングの発表などのシーンに最適で、知識の整理と共有をより効率的かつプロフェッショナルにします。
一問一図｜AI問題分解師
# 一問一図｜AI問題分解師 **一つの複雑な問題を、見やすい一枚の分析図に。** なぜ店の客数は変わらないのに、利益は下がり続けるのか？なぜ動画の再生回数が突然減ったのか？なぜプロジェクトはいつも遅れるのか？ 明らかにしたい問題を入力すると、AIが考えられる原因を分解し、因果関係を整理し、調査の順番を決めて、直感的に理解できる中国語の分析図を作成します。 「原因は何か」を示すだけでなく、**なぜ起こり得るのか、次に何を調べるべきか**まで確認できます。 ## 得られるもの **① インテリジェントな問題分解** 問題の重要な要素を特定します。数式で分析できる場面では、指標間の関係を優先的に整理し、調査すべき方向の特定をサポートします。 **② 4～6個の考えられる原因** 各原因には、次の内容が含まれます。 - 起こり得る現象 - 結果に影響する因果メカニズム - 実際に実行できる検証方法 検証されていない推測を事実として扱いません。 **③ インテリジェントな調査順序** 影響の大きさ、検証の難しさ、手元にある情報に基づき、先に調べることと後に調べることを提案します。闇雲な調査を避けられます。 **④ プロ仕様の中国語分析図を1枚** 問題に応じて、中心放射図、因果関係図、フィッシュボーン図、タイムラインなど、適切な構造を自動で選択します。 情報の種類を色分けし、原因の横に具体的な行動のヒントを表示します。例： - 確認：インプレッションのクリック率 - 確認：商品の粗利率 - 見る：顧客レビューのフィードバック **⑤ 画像内テキストのチェック** 生成後に、中国語の文字、原因の数、図とテキストの整合性を確認します。明らかな文字 errors が見つかった場合は、実行設定に応じて1回の自動修正を試みます。追加生成にはポイントを消費する場合があります。 ## どんな問題に適していますか？ **ビジネス運営** - 客数は変わらないのに、なぜ利益が下がるのか？ - 顧客の評価は良いのに、なぜリピーターが減るのか？ **メディア・コンテンツ制作** - YouTubeの再生回数はなぜ突然下がったのか？ - なぜ動画の露出は多いのに、クリック率が低いのか？ **仕事と学習** - なぜプロジェクトはいつも遅れるのか？ - なぜ学習への投入を増やしても、成績が目に見えて向上しないのか？ ## 使い方 1. 分析したい具体的な問題を入力します。 2. データ、スクリーンショット、参考資料があれば、一緒に提供できます。 3. AIが原因を分解し、メカニズムを分析して検証方法を提示します。 4. 複数の要因を整理した中国語の分析図を作成し、一つずつ調査できるようにします。 ## 使用上のヒント - 問題が具体的で、提供するデータが十分であるほど、分析の精度が高まります。 - 統計データ、調査結果、外部ソースを捏造しません。 - 図中の原因は分析上の仮説であり、実際の原因が特定されたことを意味しません。 - 画像のレイアウトや文字に誤りが生じる可能性があります。 - 1回の実行テストで約100～200ポイントを消費します。実際の消費量は、モデル、タスクの複雑さ、追加生成の有無によって異なります。 **複雑な問題を、見て理解し、調べて確かめ、次の一手につなげます。**
情報
- バージョン
- v4
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
