大学の研究者向けAIエージェントのお勧めは？

質問：大学の研究者向けAIエージェントのお勧めは？

回答（ChatGPT 5）：いいね、その方向性は超アリ。研究者向けに「実用性高め」でまとめると、こんなスタックとツールがおすすめだよ

まずは土台：ノーコード自動化

  • n8n（エヌエイトエヌ）：オープンソース／自前ホスト可のワークフロー自動化。最近はLLMノードも標準で、論文収集〜要約〜通知まで一気通貫に組めるのが強み。(n8n)
    • 例ワークフロー：TelegramにDOIを投げる→Crossref/DataCite/Unpaywallでメタデータ取得→PDF添付→LLMで抄録要約→Zoteroへ登録（テンプレが公開されてる）。(n8n)
    • Zotero連携のテンプレ（コレクションからメタデータ抽出）もあり。(n8n)

エージェント（自律・協調で仕事させる）

  • CrewAI：マルチエージェントの設計・実行・監視が揃った軽量フレームワーク。論文探索担当・スクリーニング担当・要約担当みたいに“役割別クルー”を作りやすい。(docs.crewai.com)
  • AutoGen（Microsoft）：人間参加型や自律実行など構成を柔軟に組める実績あるフレームワーク。(microsoft.github.io)
  • OpenAI Responses／Agents系：Web検索・ファイル検索・PC操作などのツール呼び出しとトレースが整備。自前ツールと組み合わせた“実務エージェント”化に向く。(OpenAI)

文献探索・下調べの“外部頭脳”

  • Perplexity Deep Research：数十件〜数百件の検索＆読了を自動で回して下調べレポートを返す“長距離リサーチ”モード。初期の系統的レビューの叩き台作りに向く。(Perplexity AI)
  • SciSpace Copilot：PDF上で式・表・図を指差し質問できる“論文読み”特化のAIアシスタント。(SciSpace)

PDF→構造化（表・参考文献の抽出）

  • GROBID：PDFから著者・誌名・参考文献を高精度にTEI/XMLへ。複数ベンチマークでメタデータ／参考文献抽出が強いと報告。n8nやエージェントの前処理に最適。(grobid.readthedocs.io)

APIで論文メタデータを確実に引く

  • Semantic Scholar API：著者・引用・会議録などをRESTで取得。自動スクリーニングの足回りに。(Semantic Scholar)

研究者向け・実戦的ワークフロー例（そのまま組める設計）

  1. DOI投下→自動インボックス（Zotero）
    Trigger: Telegram/SlackでDOI投稿 → n8nがCrossref/DataCite/Unpaywallでメタデータ+PDF取得 → LLMで抄録150字和文要約 → Zoteroに登録 → Slackに要約とPDFサムネ通知。(n8n)
  2. “スコーピングレビュー下地作り”エージェント
    CrewAI/AutoGenで
  • Agent A: 検索式からPerplexity Deep Researchを起動して関連トピックの地図を作る
  • Agent B: 上位20本のPDFを取得→GROBIDでメタデータ・参考文献抽出
  • Agent C: バイアス・研究デザイン・サンプルサイズ等を表に要約（PICO列つき）
  • n8nで全体をパイプライン化し、Semantic Scholar APIで欠損メタを補完、最終的にCSV/Notionへ。(Perplexity AI)
  1. “読む⇄書く”の往復
    PDFをSciSpace Copilotで精読→重要式・表の説明を抽出→n8nでノート（Obsidian/Notion）に自動整理→次回ミーティング用のサマリーをSlack送信。(SciSpace)

ユースケース別の“推し”

  • 論文収集〜整理がボトルネック：n8n＋Zoteroテンプレ（DOI→Zotero自動登録、要約付与）。(n8n)
  • 系統的レビューの叩き台を素早く：Perplexity Deep Research → GROBID前処理 → CrewAIで表・要約を自動整形。(Perplexity AI)
  • PDFの式や表を理解したい：SciSpace Copilot。(SciSpace)
  • 自前の“研究エージェント”を作りたい：CrewAI or AutoGen（ロール分担と人手確認ステップを入れて安全運用）。(docs.crewai.com)
  • メタデータの信頼性を上げたい：Semantic Scholar APIで補完・照合。(Semantic Scholar)

まずはこの最小構成（無料〜低コスト）

  • n8n（自前ホスト）＋Zotero＋Semantic Scholar API＋GROBID
    → 収集・整形・格納の土台を固める
  • 読解にはSciSpace Copilot、広域探索にはPerplexity Deep Researchを“外部頭脳”として追加。(SciSpace)

必要なら、あなたの分野・施設の制約（オンプレ/学内サーバ／VPN／秘匿データ等）に合わせて、具体的なn8nフローチャート（ノード構成・APIキーの置き方・エラーリトライ設計）まで書き起こすよ。

（ChatGPT 5）

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