CiteTrue と CiteSure の比較

判定が信頼できる理由

多くの引用チェックツールは判断そのものを言語モデルに丸投げし、モデルの言い分をそのまま見せます。しかしモデルは幻覚を起こす —— それこそがこの分野が存在する理由です。だから私たちはモデルを最初ではなく最後に置いています。

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   1. 推測せず、構文解析する

   どの参考文献も、著者・タイトル・年・掲載誌・DOI といった要素に分解します。分解するのは引用形式のために作られたパーサーであって、「タイトルは何だと思うか」をモデルに尋ねているわけではありません。

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   2. 権威あるデータベースで照合する

   分解した参考文献を Crossref と OpenAlex に照会し、DOI がない場合はオープンウェブにも当たります。返ってくるのは、実在する識別子を持つ実在のレコードです。

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   3. 一致度を決定的に採点する

   候補レコードは、タイトルのトークンに対する Sørensen-Dice 類似度で採点します。一致と認めるのは、タイトルのスコアが 0.7 を超え、かつ著者リストが合致した場合だけです。年の不一致は注意として報告し、黙って受け入れることはありません。同じ参考文献なら、必ず同じスコアになります。

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   4. そこで初めてモデルに尋ねる

   言語モデルを呼ぶのは、決定的な処理で本物の一致が見つからなかったときだけです。候補と原文を読ませ、当てはまるものがあるかを判断させます。モデルは最後の手段であって、裁定者ではありません。この順序だからこそ、幻覚による判定が入り込む余地がありません。モデルが登場する時点で、証拠はすでに出そろっているからです。

参考文献一覧を処理する速さ

1 件を確認するだけでも、複数の情報源に何度も問い合わせます。それを 1 件ずつ順番にやることが、長い文献一覧で遅く感じる原因です。私たちは並列に走らせ、終わったものから順に返します。

並列で処理する参考文献数

アプリでは 20 件ずつ、API では 100 件ずつ

50 件の参考文献リスト

50 件を順番待ちにするのではなく、3 波の並列照会として送ります

届いた順に結果を表示

参考文献ごとに逐次配信 —— 残りが処理中でも、先に終わった判定から読めます

大量処理

指導教員が抱える論文の山は、アプリの 5 倍の並列度で API を通ります

その金額で何ができるか

CiteSure の数値は公開されている料金ページから 2026-08-15 時点で取得したものです。価格は変わるので、決める前に必ず先方のページをご確認ください。

実際にいくらかかるか

使用量の数え方が製品ごとに違うため、表示価格だけでは比べられません。同じ作業を両方の料金体系で計算しました —— 相手のほうが安くなる場合も含めて。

項目ごとの比較