総評
この記事の料金・機能は公式サイトの記載を2026年11月3日に確認したものです。当サイトで実際に使った検証はしていません。
Consensusは、一般的なウェブページではなく学術論文を情報源にして質問に答えてくれる検索エンジンです。公式サイトは「査読済みの文献のためのAI学術検索エンジン」と説明し、対象を「4億件以上の査読済み論文と学術文献」としています(公式ブログの2025年10月の記事では、プレプリントや学会発表論文も含むと説明されているため、すべてが査読済みとは限りません)。同じAI検索でもPerplexityがウェブ全体を横断して幅広い情報をまとめるのに対し、Consensusは対象を学術文献に絞り込んでいるのが最大の違いです。「この治療法は本当に効果があるのか」といった、根拠が重要な問いを調べる用途に向けて作られています。
得意なこと
- 検索対象を学術論文・学術文献に絞っており、一般ブログや広告的なコンテンツは対象外
- はい/いいえで答えられる問いについて、研究の見解がどちらに寄っているかを示す「Consensus Meter」があり、賛否が分かれるテーマかどうかの当たりを付けられる
- 回答の根拠となった論文を個別に引用元として提示してくれるため、出典をたどって確認できる
- 健康・科学・社会科学など、エビデンスが重視される分野の疑問に特化して使える
過信は禁物な点
- 学術的な合意そのものが将来の研究で覆る、あるいは分野によってはまだ定まっていない場合がある
- AIによる論文要約は複雑な研究デザインや条件付きの結論を単純化しすぎることがあり、ニュアンスが失われるリスクがある
- 医療・法律・投資など重大な意思決定に関わる場面では、要約だけで判断せず元論文を自分で読むことが欠かせない
- 検索対象が学術論文に限られる分、最新のニュースや実務的な一次情報には向いていない
- Consensus Meterは研究の見解の傾向をつかむための目安なので、もとになった研究の質や件数を確かめずに、それだけで結論としない
向いている人
- 文献レビューや先行研究の把握を効率化したい学生・研究者
- 健康や科学に関する疑問について、根拠のある情報源をもとに考えたい人
- Perplexityなどの一般的なAI検索と使い分けて、学術的な裏付けだけを重点的に確認したい人
使い方のコツ
- まずConsensusで論文ベースの回答と合意度を確認し、気になった論文は必ず原文にあたる
- 一般的な背景情報や最新動向を知りたいときはPerplexityなど別のAI検索と併用する
- Consensus Meterは、はい/いいえで答えられる問いで表示される機能なので、「効果はあるか」「関連性はあるか」など研究で検証しやすい形の疑問文にする
料金(2026年11月3日確認)
公式の料金ページ(個人向け)の表示です。料金は米ドルです。
| プラン | 月払い | 年払い | 主な内容(月あたり) |
|---|---|---|---|
| Free | 0ドル | 0ドル | 基本の論文検索、Proメッセージ10回、Deep review(多数の研究をまとめる文献レビュー)3回まで |
| Pro | 20ドル | 144ドル(月12ドル相当) | Proメッセージ無制限、Deep review 15回、API・MCPの利用500回 |
| Deep | 65ドル | 540ドル(月45ドル相当) | Proの内容に加え、Deep review 200回、API・MCPの利用2,000回 |
このほかチーム・企業向けのプランがあります。学生・教職員(学校のメールアドレス)と米国の医療従事者は最大40%の割引を受けられると書かれています。
料金体系や搭載機能は変更されることがあるため、最新の情報は必ず公式の料金ページで確認してください。
よくある質問
Q. 論文以外の情報も出てきますか。 出てきません。学術論文に対象を絞っている点がこのツールの性格です。一般的なWeb情報も含めて調べたいならPerplexityなどのほうが向きます。
Q. 日本語で質問できますか。日本語の論文は検索できますか。 日本語で質問できます。公式ブログ(2024年3月)によると、検索は日本語を含む100以上の言語に対応し、論文の元の言語にかかわらず関連する論文を探すこと、要約などのAIの回答は質問の言語で返すことが説明されています。一方で、日本語で書かれた論文がどの程度収録されているかは、確認したページには書かれていませんでした。国内の研究を網羅的に探す場合は、CiNiiやJ-STAGEなど国内のデータベースとの併用が確実です。
Q. 出てきた要約をそのまま引用してよいですか。 要約は当たりを付けるためのもので、引用には原著を読む必要があります。要約の段階では、研究の前提条件やサンプル数といった重要な限定が落ちていることがあります。