医学・薬学研究においては、論文情報や公開データベースを日々チェックし、常に知識・知見をアップデートすることが不可欠です。一方で、文献数は年々増え続け、PubMedに掲載される論文数は3400万報（2022年5月現在）にも達し、もはや人の力だけでは必要な情報を把握することは困難になっています。研究者は、この膨大な情報をタイムリーに捕捉するための情報収集作業に、多大な時間と労力を費やしているのが現状です。

　Amanogawaは、独自開発のAIエンジン「Concept Encoder」によって、PubMed＊1に掲載された膨大な論文情報から検索したい情報を一瞬にして抽出・分類し、視覚的にわかりやすく表示。効率的・網羅的な研究を支援します。（特許登録番号：特許第6976537号）

 

＊1　PubMed：生物医学領域の論文を検索できるデータベース。米国国立医学図書館の国立生物科学情報センターが作成。