リサーチチームのためのSharper

すべての情報源を引用するリサーチを。

山積みの論文を引用付きの文献レビューに変え、すべてのファイルを横断して根拠のある回答を得て、文書を並べて比較 — すべての発見をその情報源までたどれます。

すべての記述は、それが出てきた正確な一節にリンクされるので、一つひとつの発見を検証できます — 推測もブラックボックスもありません。

プロンプトひとつで、完成された成果物を。

普段の言葉で指示するだけ。Sharperがあなたの情報源を調査し、確認・編集・再利用できる成果物を作成します。

  1. 文献レビュー

    山積みの論文から引用付きの文献レビューへ

    一連の論文をアップロードするだけ。Sharperは一つひとつを理解し、アイデアのつながりを整理して、発展の土台となる引用付きの文献レビューを統合します。

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    A constellation of ten research papers with the pretraining evolution from BERT to LLaMA traced in blue, beside a generated related-work section with citations

    これらの論文を引用付きの文献レビューに統合して。

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  2. ナレッジベースQ&A

    すべてのファイルを横断した根拠のある回答

    文書からナレッジベースを構築し、情報源に基づいた回答を得ましょう — すべての記述は、それが出てきた正確な一節にリンクされます。

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    Sharper knowledge graph connecting uploaded research papers, handbooks, and extracted concepts

    当社の社内文書だけを使ってこの質問に答えて。

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  3. 比較分析

    散在する文書から並列比較へ

    一連の提案書やレポートを、構造化された並列比較に変えます。すべてのデータポイントはその情報源までたどれます。

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    Six fanned vendor proposal documents flowing into a ranked comparison matrix with citation markers on every cell and the winning vendor highlighted

    これらの提案書を並べて比較し、各数値を引用して。

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よくある質問

Sharperがあなたの情報源や成果物とどう連携するかについての、よくある質問への回答です。

回答はどのように根拠を保ち、検証可能に保たれるのですか?

すべての回答は情報源の正確な一節に紐づいているので、一つひとつの記述を確認できます。Sharperがファイル全体を読む代わりに検索した場合は、取得した一節を引用します。

Sharperはどのファイル形式を分析できますか?

PDF、Word文書、スプレッドシート、プレゼンテーション、Webページ — それらすべてを横断して読み込み、追跡可能な一つの成果物に統合します。

複数の文書を一度に比較できますか?

はい。一連のレポートや提案書を指定すれば、すべてのデータポイントを情報源までたどれる、構造化された並列比較を作成します。

当社のデータはAIモデルの学習に使われますか?

いいえ。あなたの文書はあなたの質問に答えるためだけに使われ、基盤モデルや汎用AIモデルの学習には決して使われません。

Put your next リサーチ workflow to work.

Start with the sources you trust, then ask Sharper for the outcome you need.

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