ResearchRabbitでは、keywordや既知論文から1〜3本のseed paperを選び、引用・被引用のつながりをたどって関連研究を見つけます。候補をcollectionに保存し、新しく読んだ論文をseedへ加えると探索を段階的に広げられます。最初の検索結果だけで文献を網羅したとは判断せず、検索式を使う学術データベースと併用し、採用する論文は原文で確認してください。
目次
最初の探索範囲を小さくする
ResearchRabbitは論文一覧を一度に大量に読む代わりに、citation networkを起点に隣接研究を見つけるworkflowです。研究テーマが広いまま大量にseedを入れると、異なる問いや研究方法が同じcollectionに混在します。最初に研究質問を一文で書き、対象、時期、methodのうち少なくとも2つを決めます。
| 探索前に書く項目 | 記入例 | 役割 |
| 研究質問 | ある介入が特定集団の結果に与える影響は何か | relevanceを判定する基準 |
| 対象と範囲 | 成人、特定期間、特定地域 | 範囲外のpaperを保留する |
| Seed候補 | 代表的なreviewと直接関連する原著 | 古典と新しい研究の入口を分ける |
| Collection名 | 研究テーマ＋対象期間 | 別の問いとの混同を防ぐ |
| 探索日 | 作業した日付 | 後から更新範囲を説明する |
Seedからnetworkを育てる
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Searchを始める：研究topic、keyword、paper title、DOIなどから候補を探す。既に持っている論文があればimportする方法もある。
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候補をscreeningする：title、year、abstract、対象、methodを見て、research questionへ直接関係するpaperを1〜3本選ぶ。
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Seedとしてnetworkを作る：選んだpaperを起点にrelated worksを表示する。ResearchRabbitの公式Guideでは、seedを通じてcitation network内の論文を探索すると説明している。
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方向を分けて読む：referencesは過去の研究や基礎、citationsは後続研究を探す入口として使う。表示された候補を全て同じ重みで扱わない。
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Collectionへ保存する：タイトルだけで保存せず、なぜ関連するか、読む優先度、保留理由を記録する。
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読んだ論文をseedに加える：新しいmethodや対象を知ったら、次のseedを追加してnetworkを更新する。
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原文へ戻る：abstractやgraphの表示だけでは結論を採用せず、全文のmethod・sample・結果・限界を確認する。
Collectionを文献レビューに使う
Collectionは「関連論文の自動リスト」ではなく、レビュー対象と判断理由を整理する棚として扱います。paperごとに発見経路、対象、研究設計、結果の要約、除外理由を記録すると、別の人がselectionを見直せます。
| Paper | 発見経路 | 対象・method | 判断 | 次Action |
| DOI / title | keyword、citation、seed、author | population / design / period | 読む・保留・除外 | full text、引用確認、別seed |
| 新しい候補 | どのseedから出たか | 問いへの直接性 | 未確認なら保留 | abstractを確認 |
| 既読paper | referenceまたはcitation | 結果とlimitations | inclusion条件に合うか | evidence表へ記録 |
研究レビューで重要なのは、最終的にどのpaperを採用したかだけでなく、どう見つけ、なぜ採用・除外したかです。collectionをテーマ別に分け、ResearchRabbitで見つけた候補と、database検索から見つけた候補を区別して記録します。引用ネットワークに表示されるからといって、査読済み・高品質・問いに適合するとは限りません。
見落としと偏りを点検する
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Seedがreview論文1本だけなら、そのreviewが集めたreferenceに探索が寄っていないか確認する。
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似たmethodや同じ研究groupばかり出るなら、別methodや別地域のseedも追加する。
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Citation countが多いpaperを最新の最善証拠とみなさない。古いreview、異なる対象、批判的引用もあり得る。
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直近の研究を探すときは、出版日やデータベース検索を別に使う。citation networkは発見経路のひとつ。
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networkに表示されない論文を、存在しない・重要でないと判断しない。
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systematic reviewなら、データベース名、search string、対象日、inclusion / exclusion criteriaを別に残す。
ResearchRabbitの公式案内は、keyword・paper・collectionから探索を始め、paperを追加しながら結果を広げる反復型の使い方を説明しています。ただし、検索結果の網羅率や各分野のcoverageを保証する数字としては扱いません。topicが固まってきたら、ネットワーク探索の結果を正式な検索記録へ転記し、重複paperや除外条件を整理します。
作業を止めて原文を確認する条件
次のどれかに当たる論文は、graphの表示だけで採用しません。
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titleは合うが、abstractの対象集団や研究目的が違う。
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同じ研究がpreprint、conference、journal版など複数記録で出ている。
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引用関係から見つけたが、引用文脈が支持ではなく批判・背景説明だった。
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abstractの結論が、本文の結果やlimitationsと一致するか未確認。
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retraction、correction、protocol、supplementary materialの確認が必要。
この場合、DOIや正式な書誌情報を取得し、出版社・機関repository等の原文で照合してから採否を決めます。
AIものさしの判断
Related paperを広げる入口としては、ResearchRabbitでseedとcollectionを使い、引用ネットワークを反復してたどる方法が便利です。論文の質や網羅性を自動で保証するものではないため、検索式によるdatabase search、原文のmethod・result確認、採否ログを別に残す運用と組み合わせてください。
10本の候補を扱う中間チェック
候補を10本ほど見つけた時点で、collectionをそのまま「採用文献」にせず、探索の偏りと重複を確認する作業メモを作ります。これは網羅性の証明ではなく、次の確認作業を決めるためのログです。
表は横にスクロールできます
| 項目 | 記録する内容 | 判断に使う目的 |
|---|---|---|
| 論文ID | DOIまたは安定した論文ID | 同一論文の重複を見分ける |
| 発見経路 | seed、引用、被引用、キーワード検索 | 候補が増えた枝を把握する |
| 対象と問い | 対象集団、現象、結果指標 | 自分の問いとの適合を確認する |
| 状態 | 未確認、本文確認、採用、除外 | 次の作業を明確にする |
| 除外理由 | 対象違い、方法不一致、重複など | 同じ判断を繰り返さない |
Seedを入れ替える判断
ResearchRabbitの結果が似た研究に偏ると感じたら、論文をcollectionへ足し続ける前にseedを複数の役割に分けます。問いを代表するレビュー、主要な一次研究、異なる方法や対象の研究を候補にし、それぞれからどの領域が見つかるかを比較します。特定の研究グループや引用ネットワークだけが繰り返し現れるなら、別のseedやキーワード検索を追加して探索経路を分散させます。
候補の採用基準はネットワーク上の距離や被引用数ではありません。対象、研究課題、方法が問いと合うかをAbstractと本文で確認します。検索結果に現れないことも、その研究が存在しない証明にはなりません。
どこで探索を止めるか
次のどれかに当てはまったら、collectionをさらに膨らませるより検索設計を見直します。
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新しく出る候補の多くが、既に確認した論文の重複や対象違いになった
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追加候補が同じ研究グループ・引用経路に偏っている
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調査対象の期間、言語、研究デザインがまだ決まっていない
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重要候補のAbstractや本文を確認できず、採否の根拠が不足している
この場合は別seed、キーワード検索、専門データベース、参考文献リストへ切り替えます。レビューで必要な検索記録や除外理由は別途管理し、ResearchRabbitのcollectionだけを再現可能な検索ログとして扱わないでください。（新しいタブで開く）
次の行動（新しいタブで開く）
探索を終えたら、collectionから論文を一括して結論へ進めず、優先候補の本文を読み、方法・対象・限界を記録します。候（新しいタブで開く）補が問いに答えない場合は、seedを変えて再探索する前に問いの範囲が広すぎないか点検します。ResearchRabbitは候補発見（新しいタブで開く）を助けますが、採用判断とレビューの完全性は別の手順で確かめます。（新しいタブで開く）
探索ログには、seed論文、検索日、発見経路、本文を確認したか、採用・保留・除外と理由を記録します。これでcollectionだけでは分からない候補の追加・判断経路も後から確認できます。
情報の根拠 / 確認した公式情報（新しいタブで開く）
ResearchRabbit Guides：How （新しいタブで開く）to get started with ResearchRabbit（2026-06-14）
ResearchRabbit Guides：Introduction to ResearchRabbit（2026-07-09）
ResearchRabbit Guides：New to ResearchRabbit? Finding your flow after signing up（2026-08-06）