コンセンサス
Consensus
の使い方・機能・解決する業務課題
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Consensus（コンセンサス）とは？
米国の Consensus NLP が提供するAI学術検索エンジン。2億2,000万本以上の査読済み論文から関連研究を探し、引用つきで要約するほか、Yes/No の問いに研究の賛否の割合を示す「Consensus Meter」、最大50本の論文をまとめる文献レビュー（Deep）を備える。回答は日本語でも受け取れる。Free 無料、Pro は年払いで月$12。
解決する業務課題
「Consensus」のサービス詳細
Consensusとは
Consensus（コンセンサス）は、米国の Consensus NLP, Inc. が提供するAIの学術検索エンジンです。質問を入力すると、まず学術論文のデータベースを検索し、見つかった論文だけを根拠に、引用つきで要約・比較・まとめを返します。
検索対象は2億2,000万本以上の査読済み論文で、週1回更新されます。汎用のAIチャットとの違いとして公式が挙げるのは、「検索が先で、AIはその後」という順番です。回答を生成する前に実在する論文を探すため、存在しない論文を引用することはない、と公式ヘルプは説明しています。また、関連する根拠が十分に見つからない場合は、外部の知識で埋めずにそう伝える設計です。
公式のヘルプとサイトでは、研究者・学生・臨床医など1,000万人以上が利用し、170を超える大学図書館と提携しているとしています（2026年10月時点）。2021年に Christian Salem 氏と Eric Olson 氏が創業し、現在はサンフランシスコを拠点にしています。
日本語での利用について: 公式ヘルプによると、設定（プロフィール → Settings）の言語のプルダウンで、Pro の分析・要約・要点を受け取る言語を選べます。選択肢には日本語が含まれます。一方、画面の表示は英語で、検索対象の論文も英語のものが中心です。
Yes/No で聞くと、研究の「賛否の割合」が一目でわかる
Consensus の名前の由来でもある機能が Consensus Meter です。「クレアチンは認知機能を改善するか」のように Yes か No で答えられる問いを入れると、検索結果の上位の論文の結論を AI が「Yes」「Possibly（おそらく）」「Mixed（結果が分かれる）」「No」に分類し、その割合を帯グラフで示します。
出典: Consensus ヘルプセンター（以下の画面画像も同社のヘルプセンターから）
メーターは、関連する論文が5本以上見つかったときに表示され、対象は上位20本までです。各論文には分類のラベルが付き、どの論文がどちらの立場かを確かめられます。「All details」を開くと、立場ごとに「論文の新しさ（平均の発行年）」「研究デザイン（メタアナリシス・システマティックレビュー・RCT の本数）」「掲載誌の評価（SJR の平均）」「被引用数の合計」の4つの指標が並びます。
公式は限界もはっきり書いています。メーターは5〜20本の論文にもとづく「スナップショット」で、その分野の研究全体を反映したものではないこと、AI が分類を誤る場合があること、問いの細かな条件を考慮しきれない場合があること（たとえば「成人に対して安全か」と聞いたのに、子どもで安全だったとする論文を「Yes」に分類しうる）です。
調べる深さを選べる：Pro と Deep
検索の既定は Pro です。上位の論文（最大20本）の内容をまとめ、文中に引用を付けて答えます。「表にして」「賛成と反対に分けて」「8歳にもわかるように」のように、出力の形を文章で指示できます。回答には、要点を先に示す TL;DR、主張ごとに根拠の強さと支える論文を並べる Claims & Evidence Table、研究が手薄な領域を示す Research Gaps Matrix、主要な論文の発表時期を並べる Results Timeline などの図表が付きます。
より網羅的に調べたいときは Deep に切り替えます。Deep は、問いを複数の小さな問いに分け、最大20回の検索を行い、1,000本を超える論文から関連するものを選んで、通常は最大50本（必要なら最大100本）の論文をもとに文献レビューを作ります。完了までは数分かかり、終わるとメールで知らせてくれます。
一般的な問いには「序論・方法・結果・考察」の構成のレビューを、具体的な指示があれば比較・批評・読書リスト・エビデンスマップなど、指示に合わせた形で出力します。
どちらのモードでも、裏側では Research Agent が動いています。問いに応じて検索の手順を組み立て、引用をたどる・DOI で論文を引く・著者で探す・似た論文を探すといったツールを組み合わせ、「直近3年・Q1ジャーナル・サンプル数500超」のような条件も文章のまま絞り込みに反映します。追加の質問は同じスレッドの文脈を引き継ぎます。
なお、要約なしで論文の一覧だけを見たいときは Paper Search（旧 Quick Search）を使います。
定番の調べ物は「Skills」で一発で始められる
2026年10月5日に追加された Skills は、よくある調査の手順をあらかじめ組んだワークフローです。検索欄の Skills から選び、問いや論文、主張、下書きを入れるだけで、Deep を使って実行します（1回につき Deep の利用回数を1回消費）。
01Skills の4種類
- Literature Review — 研究の問いから、構造化された文献レビューを作る。最大20の検索を並行し、最大100本を読み、引用もたどる
- Citation Snowballing — 起点の論文から、それが引用している論文と、それを引用している新しい論文を広げて読書リストを作る
- Reverse Citation Search — 出典が必要な主張を入れると、それを支持・否定・限定する研究を探す
- Verify Citations — 引用つきの下書きを入れると、各出典が付いている主張を本当に支えているかを確かめ、根拠の箇所を示す
引用の根拠まで、その場で確かめられる
回答中の引用番号にカーソルを合わせると、その主張の根拠として使われた論文の一節が表示されます（2026年8月に追加）。引用にチェックマークが付いていれば全文を、付いていなければ抄録を使って分析したことを示します。
全文は、オープンアクセスの論文に加え、Wiley・Taylor & Francis・Sage・ACS・APA・AAAS・De Gruyter Brill・オックスフォード大学出版局などの出版社との提携で分析に使われます。ただし、全文を分析に使っていても、論文そのものを読めるかは利用者側の購読状況によります。撤回された論文には「RETRACTED」の印が付き、AIの分析からは除外されます。
論文ごとに Study Snapshot を開くと、対象者・研究デザイン・アウトカム・結果・サンプル数などの要点が一覧になります。検索結果を Table View に切り替えれば、複数の論文をこれらの項目で横に並べて比べられます。
機能
01探す
- 論文検索 — 意味検索とキーワード検索を組み合わせ、自然な文章・キーワード・ブール演算子・論文タイトル・著者・DOI で探せる。新しさ・被引用数・掲載誌の評価も加味して並べる
- 高度な絞り込み — 研究デザイン19種類、出版社44社、ヒト／動物、発行年、被引用数、サンプル数、オープンアクセスなど。文章で書いても自動で適用
- Medical Mode — 上位1,000誌の医学論文約800万本と診療ガイドライン約5万件に絞って検索
- Citation Graph — 起点の論文（最大5本）から、引用関係で研究のつながりを図にする
02読む・まとめる
- Pro — 上位最大20本の論文をもとに、引用つきで要約。出力の形を文章で指示できる
- Deep — 最大20回の検索から通常最大50本の論文を分析し、文献レビューを作成
- Consensus Meter — Yes/No の問いに対し、研究の賛否の割合を表示
- Skills — 文献レビュー・引用の展開・出典探し・引用の検証をワークフローで実行
- 論文との対話 — 特定の論文、コレクション、アップロードした文書の全文に質問する
- 図の表示 — 引用したオープンアクセス論文の図・グラフ・表を回答の中に表示（2026年9月に追加）
03整理する・書き出す
- My Library — 論文をコレクションに保存・整理。閲覧者／編集者として共有でき、保存した論文から関連論文も提案
- アップロード — PDF を一度に最大20件（1件50MBまで）。論文のほか原稿・研究計画・学位論文・臨床プロトコルなども。共有しない限り本人だけが見られる
- 取り込み — Zotero（グループのコレクションを含む）、DOI・RIS・BibTeX
- 書き出し — 検索結果は CSV・RIS・参考文献リスト（APA・MLA・Chicago・Harvard・BibTeX・AMA）。回答は PDF、引用つきのコピー、LaTeX
04ほかのAIとつなぐ
- ChatGPT・Claude・Microsoft 365 Copilot — それぞれのアプリ／コネクタ（MCP）から Consensus の論文検索を使える
- API — 2026年8月から誰でも利用可能。論文検索やスレッドの作成を自社のツールから呼び出せる。API と MCP は月ごとの共通の回数枠で数える
使い方
- アカウントを作る 公式サイトの「Sign up」から登録します。無料の Free プランで、Pro を月10回、Deep を月3回まで試せます。
- 回答の言語を日本語にする 左下のプロフィールアイコン → Settings を開き、言語のプルダウンで日本語を選びます。画面は英語のままですが、分析・要約・要点が日本語で返ります。
- 問いを入れて検索する 検索欄に質問を入れて送信します（既定は Pro）。研究の賛否を知りたいときは Yes/No で答えられる問いにすると Consensus Meter が出ます。網羅的に調べたいときは検索欄の「Deep」をオンにし、定番の作業なら「Skills」から選びます。医療の情報に絞るときは「+」から Medical を選びます。
- 根拠を確かめる 引用番号にカーソルを合わせて根拠の一節を確認し、必要に応じて論文を開きます。論文の Study Snapshot で研究デザインやサンプル数も見ておきます。
- 保存・書き出す 使う論文は My Library に保存し、参考文献管理ツールへは RIS や BibTeX で書き出します。
公式のヘルプは、Consensus がすべての研究を収録しているわけではないこと、AI が実在する論文を読み違えて要約する可能性は残ることを限界として挙げています。そのうえで「要約を受け取って終わりにせず、元の論文を確かめる使い方」を勧めています。
料金
2026年10月16日時点の公式の料金ページの価格です。米ドル建てで、年払いを選ぶと割安になります。
個人向け（Individual）
| プラン | 年払い（月あたり） | 月払い | 主な内容 |
|---|---|---|---|
| Free | 無料 | 無料 | 論文検索（AIの分析なし）、Pro を月10回、Deep を月3回まで |
| Pro | $12（年$144） | $20 | Pro を無制限、Deep を月15回、すべての調査ツール、API・MCP を月500回 |
| Deep | $45（年$540） | $65 | Pro の内容に加えて Deep を月200回、API・MCP を月2,000回 |
チーム・組織向け（Team and Enterprise）
| プラン | 年払い（月あたり） | 月払い | 主な内容 |
|---|---|---|---|
| Teams | 1席 $20（1席 年$240） | 1席 $30 | 最大200席。Pro の内容に加えて Deep を月50回、アカウントの一括管理、請求の一元化、API・MCP を月500回 |
| Enterprise | 個別見積もり | 個別見積もり | 大学・大規模な研究機関向け。図書館システムとの連携、数千人規模の管理、SAML の SSO（Okta・Azure AD・OpenAthens・Google Workspace など）、専任サポート |
- 学校のメールアドレスを持つ学生・教員と、NPI 番号を持つ米国の医療従事者は、最大40%の割引を受けられます（料金ページの「Claim」から申請）。
- API・MCP の回数枠を超えた分は1回$0.05で、上限は Pro・Teams が月1,000回、Deep が月10,000回です（Free は月30回で追加なし）。回数は毎月1日にリセットされます。
- 返金の条件は契約の種類と地域によって異なり、公式は購入後の短い期間内であれば返金に応じるとしています。詳しくは公式の返金ポリシーで確認できます。
導入実績と評判
公式のヘルプとサイトでは、研究者・学生・臨床医など1,000万人以上に使われ、170を超える大学図書館が学生・教員向けに提携しているとしています。サイトにはミシガン大学、ライス大学、バージニア大学、カーネギーメロン大学、マギル大学などのロゴが「研究機関で毎日使われている」例として並びます。2026年5月には、3,000万ドルの資金調達を発表し、その時点で月間250万人超のアクティブユーザーがいると公表しました。
公式の料金ページに掲載されている利用者の声は次のとおりです。
01学生（Jen W. さん）
「Consensus は、査読済みの確かな出典を集める手助けをしてくれます。代わりに書いてくれるわけではありませんが、明確に自信を持って書ける状態を整えてくれます。」
02博士課程の学生（Caitlin さん）
「最も関連する論文をわかりやすい要約つきで示し、研究デザインも見分けてくれるので、数えきれないほどの時間を節約できています。博士論文の作業に欠かせないものになりました。」
メリット・デメリット
メリット
- 回答の前に論文を検索するため、引用される論文は実在するものに限られ、根拠の一節まで確かめられる
- Yes/No の問いなら、研究の賛否の割合を Consensus Meter で一目で把握できる
- Pro で手早くまとめ、Deep で最大50〜100本の文献レビューまで、調べる深さを選べる
- 回答の言語を日本語に設定できる
- 個人の Pro は年払いで月$12からと、学術向けのAIツールとしては始めやすい価格で、学生・教員向けの割引もある
- ChatGPT・Claude・Microsoft 365 Copilot からも使え、API で自社ツールにも組み込める
- 利用者のデータを AI の学習に使わないと公式が明言している
デメリット
- 画面は英語で、収録論文も英語が中心。日本語の論文を探す用途には向かない
- 料金は米ドル建て
- Consensus Meter は5〜20本の論文にもとづくもので、分類の誤りや問いの細かな条件の取りこぼしが起こりうる
- すべての論文を収録しているわけではなく、全文を使えない論文は抄録をもとに分析される
- 無料プランの Pro は月10回、Deep は月3回までで、本格的に使うには有料プランが必要
Consensusと他のAIリサーチツールの違い
| 製品 | 調べる対象 | 向いている場面 |
|---|---|---|
| Consensus | 査読済み論文2億2,000万本以上。研究の賛否を示す Consensus Meter | ある問いについて研究がどう結論しているかを手早く知りたい、引用つきで文献をまとめたい |
| Elicit | 学術論文と臨床試験。システマティックレビューの手順に対応 | 採否の基準を決めて論文を選別し、データを表に抜き出したい |
| Perplexity | Web 全体（出典つき） | 最新のニュースや Web 上の情報を、出典つきで手早く調べたい |
| NotebookLM | 自分がアップロードした資料 | 手元の論文や資料だけに基づいて要約・質問したい |
| ChatPDF | アップロードした PDF などの文書 | 特定の論文1本を対話しながら読みたい |
研究の結論の傾向を手早く知りたいなら Consensus、論文の選別とデータ抽出まで進めたいなら Elicit、Web 上の最新情報なら Perplexity、手元の資料を読み込むなら NotebookLM や ChatPDF が候補になります。
よくある質問
Q. Consensusは無料で使えますか。 はい。Free プランは無料で、論文検索に加え、Pro を月10回、Deep を月3回まで使えます。Pro を無制限に使うには、年払いで月$12（月払いなら月$20）の Pro プランが必要です。
Q. 日本語で使えますか。 画面は英語ですが、設定で回答の言語を日本語にすると、分析・要約・要点を日本語で受け取れます。ただし検索対象の論文は英語のものが中心です。
Q. 学生向けの割引はありますか。 あります。学校のメールアドレスを持つ学生と教員は、最大40%の割引を受けられます。所属する大学が Consensus と提携していれば、大学経由で使える場合もあります。
Q. Consensusの回答は信頼できますか。 回答は検索で見つけた実在の論文にもとづき、引用ごとに根拠の一節を確かめられます。撤回された論文は分析から除外されます。ただし公式も、AI が論文を読み違える可能性は残るとしており、重要な判断には元の論文を確認することを勧めています。
Q. 検索した内容やアップロードした文書はAIの学習に使われますか。 使われません。公式は、利用者のデータを自社・他社のどの AI モデルの学習にも使わないとしています。アップロードした文書は、コレクションを共有しない限り本人だけが見られます。
Q. ChatGPTやClaudeから使えますか。 使えます。ChatGPT のアプリ、Claude のコネクタ（MCP）、Microsoft 365 Copilot のアプリとして提供されています。利用回数は Consensus のプランの API・MCP の回数枠で数えます。
本ページの情報は2026年10月時点で Consensus の公式サイト・ヘルプセンターに公開されている内容にもとづきます。機能・料金は変更されることがあるため、最新の情報は公式サイトと料金ページをご確認ください。
