詳細検証
AI エージェントが二次検証を主導——自分でクエリを計画し、結果を読み、確信した時点で停止します(固定パイプラインではありません)。
詳細検証とは?
詳細検証は引用を AI エージェントに渡します。エージェントは引用を読み、何を検索するか決め、学術データベースにクエリを実行し、候補を判定し、判決を出すか探し続けます。Fast が Unsure や Not Found を返した時に使ってください。
デフォルト。学術データベースで構造化された精密検索を実行——AI エージェントは介在しません。安価、高速で、整った参考文献リストに最適。
AI エージェントが検索をエンドツーエンドで主導:クエリを選び、結果を読み、各候補を判断します。Fast で確認できない引用に最適。
詳細検証を使うべき時
Fast が Unsure や Not Found を返した時、または最初から引用が難しいと分かっていて AI エージェントに任せたい時に使います。
- 1
文中引用
文献情報を伴わず引用先を記述する文(例:「Smith らは X を提案した」)。Fast のパーサーは役に立ちません——エージェントは記述を直接推論して扱います。
- 2
曖昧または短い参考文献
重要なフィールドが欠けた引用(例:著者と年だけ、タイトルなし)。エージェントは持っている手がかりからクエリを即興で組み、初回が不十分なら検索を広げます。
- 3
幻覚の疑いがある参考文献
AI 生成テキスト由来で存在を疑う引用。エージェントは諦める前により深く調べ、確認も厳しいので、捏造引用がすり抜けることはありません。
- 4
重要な参考文献
確信が必要な時——例えば投稿締切前。引用をエージェントに通すことで、より丁寧なセカンドオピニオンが得られます。
実例
Fast が苦戦し、AI エージェントが価値を発揮する 3 つの具体例。
文中引用
Fast はこれを解析できません——文献情報がなく、記述文だけです。結果:スキップまたは Unsure。
エージェントは文を読み、「transformer」「self-attention」「Smith 2017」を検索シグナルとして抽出、該当論文を見つけて一致を確認します。
残された参考文献
Fast にはマッチング材料がありません——タイトルも掲載先も共著者もなし。結果:Not Found か低信頼の Unsure。
エージェントは即興:まず「Wang 2018」だけを試し、周辺文脈の関連語で広げ、限られた情報で各候補を評価し、一致を確定するか正直に Not Found を返します。
幻覚の疑いがある参考文献
Fast は部分的にタイトルが似ているヒットを表示し Unsure と判定、論文が実在するか判断は利用者任せ。
エージェントは複数のクエリを実行し、学術データベース全体にマッチする記録がないことを確認し、引用を Inauthentic と判定——捏造として明確にフラグします。
詳細検証の起動方法
2 つの方法:Verify ボタン横のドロップダウンで「Deep」を選んで全件を AI エージェントで実行、または結果カード上の個別 Deep Verify ボタンをクリックしてその 1 件だけをエージェントに渡す。
[1] Smith, J. (2020). On the foundations of citation verification.
On the foundations of citation verification
個別ボタンは Fast が完了した結果にのみ表示——クリックするとその 1 件が AI エージェントに渡され再実行されます。
エージェントの動作原理
詳細検証は AI エージェントが検索を自ら主導——何を問い合わせるかを決め、結果を読み、確信したら停止します。
- エージェントは引用を読み、自分で検索戦略を立てます——著者+年、タイトルキーワード、掲載先、言い換えたトピック——固定テンプレートに従うのではなく。
- 学術データベースに tool 呼び出しでクエリを送り、返ってきた候補を確認し、判決を出すか別の検索を実行するかを決めます。
- エージェントが確信ある一致(または引用の除外)に達したら停止——余分な呼び出しも、余分なクレジットも消費しません。
- エージェントが何も確認できない場合は Not Found——次のガイドの「建議替換引用」を要求できます。
コスト
詳細検証は引用 1 件あたり Fast の約 5 倍のクレジットを消費します。AI エージェントが複数の検索を実行し、各候補バッチを判定するために高性能モデルを使うためです。正確な倍率はドロップダウンの説明に表示されます。
ヒント:まず Fast でバッチ全体を実行;問題のある引用にのみ個別の Deep Verify ボタンでエージェントを起動。これでコストを低く抑えられます。
ベストプラクティス
2 つのワークフローでほぼすべてのケースをカバー——入力に合った方を選んでください。
まず文章全体を Fast で実行。安く、速く、簡単な引用を一度に片付けます。次に Unsure や Not Found のカードを見て、問題のある個別引用にのみ個別の Deep Verify ボタンで AI エージェントを呼び出します。これがほとんどの論文と参考文献リストで推奨されるワークフローです。
複雑な入力——文中引用が多い段落、フォーマットが混在する引用、構造の弱いソース、Fast が結論を出せないテキスト——にはドロップダウンから Deep を選んでバッチ全体を実行。AI エージェントだけがこの種の入力をエンドツーエンドで扱えます。