Research Navigatorは、研究者、学生、専門家向けに文献レビュー作業を自動化するAI駆動ツールです。高度なNLPとナレッジグラフ技術を駆使して、ユーザー定義のクエリに基づき関連する科学論文を検索・フィルタリングします。重要なポイント、方法論、結果を抽出し、簡潔な要約を生成し、研究間の違いを強調し、横並び比較を行います。複数のフォーマットで引用をエクスポートでき、APIやCLIを通じて既存のドキュメントワークフローと連携します。カスタマイズ可能な検索パラメータにより、特定の分野、出版年、キーワードに焦点を当てることも可能です。セッションベースのメモリも保持しており、追跡クエリや研究トピックの段階的な洗練を可能にします。

Deep Research AI Agentは、包括的な研究タスク用に設計されたオープンソースのPythonフレームワークです。統合されたWeb検索、PDF取り込み、NLPパイプラインを活用し、関連ソースの発見、技術文書の解析、構造化された洞察の抽出を行います。LangChainとOpenAIでリクエストを連鎖し、コンテキストを意識した質問応答、自動引用整形、多ドキュメントの要約を実現します。研究者は検索範囲、公開日やドメインでのフィルタリングを調整し、MarkdownまたはJSON形式でレポートを出力可能。このツールにより、手動の文献レビュー時間を最小化し、多様な研究分野で一貫した高品質のサマリーを保証します。

FactSetの内部研究ノート拡張は、ウェブブラウジングと統合されるように設計されており、コンテンツを探索している間に効率的にノートを取り、エンティティを認識できるようにします。ユーザーは重要な情報を直接内部研究ノートアプリケーションに保存できるため、自分の仕事や学業に関連する洞察を簡単に収集・整理できます。このツールは、FactSetの強力なデータサービスとシームレスに統合されるユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、研究のワークフローを効果的に簡略化します。