検証結果の理解
Fast Verify と Deep Verify の比較、Assessment の各判定結果（Authentic、Authentic with Notice、Unsure、Inauthentic（置き換え候補あり／なし）、Invalid、Error、Exceeded）、信頼度スコア、結果リスト上部の統計バーをガイドします。
Fast Verify
デフォルトの一次パス — すべての引用に対し、簡易メタデータ＋ベースラインデータベースのチェックを実行します。安価で高速ですが、詳細が公開レコードと密接に一致する引用に限定されます。
仕組み
- 各引用をタイトル／著者／年／DOI／URL などにパースします。
- ベースライン学術データベースに問い合わせ、メタデータの完全一致でマッチします。
- 引用 1 件あたり 1 クレジット。判定が不確かな場合、Deep Verify をクリックしてより強力な検索にエスカレーションしてください。
Deep Verify
データベースカバレッジを広げ、最強クラスの AI モデルを投入する本格的な二次パス。高速チェックの結果が不確かなとき、または引用が簡易チェックに任せるには重要すぎるときに使います。
仕組み
- ほとんどのツールが見落とす希少なソースを含む、より広い学術データベースに問い合わせます。
- マッチングと曖昧性解消に最強のフロンティア AI モデルを実行します — Fast Verify を上回る再現率と強力な推論力。
- AI エージェントは引用テキスト自体だけに頼るのではなく、複数の異なるキーワードの組み合わせを導出して学術データベースに問い合わせます。
- 引用ごとにオンデマンドで実行され、追加で x5 クレジットを消費します。Fast Verify の結果が不明確な場合に推奨します。
信頼度スコア
判定（Authentic または Unsure）に至った引用には、一致した論文が引用とどの程度一致しているかを示す信頼度スコアが含まれます。
確認済みの一致 — 引用が見つかり完全に検証されました。
候補は見つかりましたが完全には確認できませんでした — 手動確認をお勧めします。
一致する文献が見つかりませんでした — 捏造または入力ミスの可能性があります。
サマリー統計
結果リストの上部の統計バーには、引用の合計数に加え、注意が必要な各ステータスごとに色付きのドットが表示されます。Authentic の参照にはドットが付きません — カードのアイコンから既に判定が明らかだからです。
Authentic（見つかった）
引用は学術データベースで高い信頼度で見つかり、一致しました。
[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar (2017). Attention is all you need.
A Vaswani, N Shazeer, N Parmar
これの意味:
- ソースは学術データベースに存在します
- 著者名、タイトル、年がレコードと一致します
- クリックして元のソースを表示できます
Authentic with Notice（相違ありで見つかった）
論文は見つかりましたが、フィールド（年／著者／URL）が一致しません — 引用がわずかに誤っている可能性があります。
[2] Piketty, T. (2016). Capital in the twenty-first century. Harvard University Press.
Capital in the twenty-first century
T Piketty
- 年が一致しません。ご確認ください。
Unsure（要確認）
引用は見つかりましたが、一部の詳細が正確に一致しません。手動確認をお勧めします。
[3] Smith, J. (2019). The role of attention in transformer networks. Journal of ML Research.
Attention mechanisms in transformer architectures: a review
J Smith, L Wong
タイトルが非常に近い論文が見つかりましたが、著者リストに余分な名前（L Wong）があります — 名前の衝突か、同じトピックに関する別のレビューの可能性があります。原本との手動確認をお勧めします。
AIエージェントは常に100%正確とは限りません。結果がおかしいと感じたら、もう一度お試しください。
一般的な理由:
- 著者名のフォーマットの軽微な違い
- 年または巻号の不一致
- タイトルが元のものと若干異なる
Inauthentic（Fast Verify - 見つからず）
学術データベースを検索しましたが、一致する文献は見つかりませんでした。捏造、ハルシネーション、または入力ミスの引用であることが多いです。結論を出す前に Deep Verify をクリックしてより徹底的に再確認してください。
[4] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press
考えられる原因:
- 引用が捏造または AI 生成の可能性があります
- 著者名またはタイトルのスペルミス
- ソースが学術データベースでインデックスされていない
- まだインデックスされていない非常に新しい出版物
Inauthentic（Deep Verify - 見つからず）
Deep Verify でも引用を一致させることができませんでした。引用は捏造、ハルシネーション、または根本的に誤っている可能性が極めて高いです。ここから妥当な置き換え候補を検索できます — 候補は CTA の後ろに隠されており、要求したときだけクレジットが消費されます。
[5] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press
様々なキーワード＋著者＋出版社の組み合わせで複数の学術データベースを検索しましたが、一致するものはありませんでした。著者名とタイトルの両方が非常に不規則に見え、AI によるハルシネーション、または入力ミスの捏造引用の可能性が高いです。
AIエージェントは常に100%正確とは限りません。結果がおかしいと感じたら、もう一度お試しください。
Inauthentic（Deep Verify - 見つからず、置き換え候補あり）
現実世界で引用が見つからないとき、CiteTrue は意図された意味に妥当に合致する論文を検索します — 結果がただの行き止まりにならないように。
[5] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press
元の引用は実在する論文と一致しませんでした（捏造の可能性が高い）。引用の文脈（Plzvktic Manifolds / Bzfrxk Lattices などのキーワード）に基づき、以下の関連論文が引用しようとしたものである可能性があります。
AIエージェントは常に100%正確とは限りません。結果がおかしいと感じたら、もう一度お試しください。
Invalid（引用ではない）
テキストが引用ではありません — 検証は検索しません。代わりに Find を使用してください。
See chapter 3 for more details on the methodology.
Error（検証失敗）
検証またはデータソースが一時的に失敗しました — 通常はリトライで解決します。
[6] Garcia, M. (2021). Neural network optimization techniques. ACM Computing Surveys.
サーバーが混雑しています。後でもう一度お試しください。
Exceeded（クレジット切れ）
この参照が実行される前にクレジット残高が切れました — 検証するにはチャージしてください。
[7] Brown, K., Davis, R. (2022). Large-scale language model evaluation. NeurIPS.