PubMed AI 検索 Google DeepMind Gemma 4 Version
GM Abstract Scan 改 は、Google DeepMind のオープンウェイト大規模言語モデル
Gemma 4 を用いた PubMed（米国国立医学図書館の文献データベース）検索・分析アプリケーションです。
自然文や単語から PubMed 検索式を自動生成し、取得したアブストラクトを AI が日本語で要約・分析します。
Gemma 4 はフロンティアモデルに匹敵する性能を持ちながら、消費者向け GPU に搭載可能なモデルです。
当社ホームページで公開している GM Abstract Scan は ChatGPT を使用しています。 本アプリケーションは Gemma 4 を採用し、ローカル環境に最適化しています。
| 項目 | GM Abstract Scan | GM Abstract Scan 改 |
|---|---|---|
| 使用 LLM | ChatGPT（OpenAI） | Gemma 4（Google） |
| 個別要約件数 | < 200 | < 1000 |
| 報告書作成件数 | < 200 | 50 件固定（個別要約から統合） |
| 動作環境 | 外部クラウド API | 研究室内ローカルサーバー |
| データの外部送信 | あり（OpenAI サーバー） | なし（PubMed API を除く） |
「検索内容」欄に調査したいテーマを日本語または英語で入力します。単語でも文章でも構いません。
取得件数（最大 200 件推奨）とソート条件を選択します。
クエリ生成 → PubMed 検索 → アブストラクト取得 → 個別要約 までを一括で自動実行します。
作成済みの個別要約 上位 50 件を統合し、約 2,000 字の日本語報告書を生成します。
「ダウンロード」ボタンで分析結果を Markdown ファイル（.md）として保存します。
「検索内容」テキストエリアに調査したい内容を入力します。 検索と無関係な内容（個人情報・雑談など）は入力しないでください。 日本語で入力した場合、AI が自動的に英語の PubMed 検索式に変換します。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 取得件数 | PubMed から取得するアブストラクトの最大件数（1〜1,000 件）。200 件以下を推奨。 |
| ソート条件 | best match（既定）：関連度順 ／ publication date：出版日順 ／ most recent：新着順 |
本バージョンでは「検索」ボタン 1 つで以下の処理を連続して自動実行します。 個別の操作は不要です。
個別要約は次の表形式で出力されます。
本バージョンでは、個別要約の作成（① 検索ボタン）と 報告書の作成（② 報告書作成ボタン）が分離されています。 報告書はアブストラクト本文ではなく、個別要約の上位 50 件を根拠として統合生成されます。
「検索」ボタンで自動実行されます。取得した全アブストラクトを 10 件ずつ処理し、表形式の日本語要約を生成。
※ 個別要約はメモリに保存され、報告書作成の入力となります。
「報告書作成」ボタンで実行。個別要約 上位 50 件を統合し、約 2,000 字の日本語報告書を生成。文中引用には PubMed ID を使用します。
※ 個別要約が存在しない場合は実行できません。
※ best match ソートとの組み合わせを推奨。
入力データおよび処理結果はサーバー上に保存されません。 処理完了後、速やかにメモリから消失します。 ただし、ハッキングや不正アクセスによるデータ流出の可能性をゼロとは保証できません。 機密性の高い情報の入力はお控えください。
文献情報は PubMed (NCBI) から取得しています。本ツールは NCBI・米国国立医学図書館・NLM とは一切の提携・後援関係にありません。 著作権は各著者・出版社等に帰属します。アブストラクト本文の無断転載はお控えください。
AI が生成する要約・報告書には誤りが含まれる場合があります。 重要な情報については必ず PubMed リンクから原著論文を確認してください。 ダウンロードファイル中の PubMed ID はリンク付きで出力されます。