1
SciSpace Copilot
Shares tags: analyze, research/web, academic
11億2500万以上の研究論文にアクセスし、臨床試験データを簡単に分析できます。
2システマティックレビューのワークフローを自動化し、ダイナミックスクリーニングとカスタマイズ可能なデータ抽出を活用しましょう。
3透明な文レベルの引用を活用し、すべての主張の追跡可能性を高めましょう。
Stork Quadrant
Dead Man Walking· 8/100
An LLM can do most of what this tool's UI promises. No moat, no agent presence.
“Elicit's core loop — find papers, extract structured data, synthesize findings — is exactly what GPT-4o with web search does today. The one real moat is indexed access to Semantic Scholar and structured extraction trained on academic corpora, but that data advantage is thin and shrinking as frontier models get better retrieval. Perplexity, ChatGPT, and Gemini are all eating this from below.”
Defensibility · 15/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Summarize an academic paper's key findings and methodology
- Extract claims, limitations, and sample sizes from a research abstract
- Generate a literature review outline from a list of papers
- Answer research questions by synthesizing multiple sources
Agent-Readiness · 0/100
- Verified MCP
- Listed on agent surfaces
- Usage-based pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI
- Active changelog
- llms.txt
Score history · +8 pts over 2 re-scores
How to defend
Go vertical into a domain where extraction errors are catastrophic — clinical trial synthesis for drug approval, systematic reviews for regulatory submissions — and own the liability. That's the only path that makes the data moat matter.
- Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
- Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
- Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
- Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).
コンタクト
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/elicit-og" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/elicit-og?style=dark" alt="Elicit (OG) - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/elicit-og)
overview
研究の力を解き放とう
Elicit（OG）は、分析ワークフローを効率化したい学術者、業界研究者、政策分析者のために設計されています。当社のプラットフォームは、複雑な研究データへのアクセス、レビュー、統合を簡素化し、貴重な時間を節約します。
- 1Zoteroとのシームレスな統合で、参考文献管理を実現します。
- 2最大1,000件の論文と20,000のデータポイントを同時に分析することをサポートします。
- 3無料プランと、豊富な機能を備えた有料プランを提供しています。
features
主な特徴
Elicitは、あなたの研究体験を向上させるために特別に設計された強力なツールのスイートを提供します。包括的なデータベースから高度な分析機能まで、必要なツールを用意しています。
- 1拡張されたカバレッジには、PubMedおよびClinicalTrials.govへの直接クエリが含まれています。
- 2動的なスクリーニングと自動提案された基準が、システマティックレビューを最適化します。
- 3個別の主張に対する詳細な引用は、信頼性と透明性を確保します。
use cases
誰が恩恵を受けることができるのか？
Elicitは、より少ない労力でより多くの成果を求めるさまざまな研究専門家に最適です。学術研究、臨床試験、政策分析に関与している方々を問わず、私たちのプラットフォームはあなたのニーズに応えます。
- 1文献レビューを行う学者たち。
- 2臨床試験のために詳細な分析を必要とする研究者向け。
- 3信頼性のある証拠の統合を求める政策アナリスト。
❓
よくある質問
+Elicitはシステマティックレビューにどのように機能しますか？
Elicitは、スクリーニングとデータ抽出のプロセスを自動化し、動的なスクリーニングオプションとカスタマイズ可能なデータ抽出列を提供することで、あなたの系統的レビューのワークフローを効率化します。
+フリーミアムモデルとは何ですか？
Elicitのフリーミアムモデルは、ユーザーに基本的な検索と限られた機能への無料アクセスを提供し、料金プランを利用することでより深い統合と強化されたデータ分析機能を解放します。
+Elicitはどのような種類のデータベースを取り扱っていますか？
Elicitは現在、1億2500万件以上の論文を含むデータベースを提供し、PubMedおよびClinicalTrials.govへの直接クエリが可能です。これにより、54万5,000件以上の臨床試験記録を網羅しています。
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.