GM Abstract Scan 改

PubMed AI 検索　Google DeepMind Gemma 4 Version

取り扱い説明書 インデックス検索

1　概要とシステム構成

GM Abstract Scan 改 は、Google DeepMind のオープンウェイト大規模言語モデル Gemma 4 を用いた PubMed（米国国立医学図書館の文献データベース）検索・分析アプリケーションです。 自然文や単語から PubMed 検索式を自動生成し、取得したアブストラクトを AI が日本語で分析・要約します。
Gemma 4 はフロンティアモデルに匹敵する性能を持ちながら、消費者向け GPU に搭載可能なモデルです。

主な機能

処理の流れ

ユーザー入力
（自然文・単語）
→
Gemma 4
クエリ生成
→
PubMed
検索・取得
→
Gemma 4
分析・要約
→
日本語
出力・保存
本ツールは研究室のサーバー上で動作する ローカル LLM（Gemma 4） を使用しています。 入力データはサーバー内で処理され、外部クラウドへは送信されません。 ただし PubMed へのクエリは NCBI の外部 API を経由します。

2　GM Abstract Scan（公開版）との違い

当社ホームページで公開している GM Abstract Scan は ChatGPT を使用しています。 本アプリケーションは Gemma 4 を採用し、ローカル環境に最適化しています。

項目 GM Abstract Scan GM Abstract Scan 改
使用 LLM ChatGPT（OpenAI） Gemma 4（Google）
個別要約件数 < 200 < 1000
報告書作成件数 < 200 50 件固定
動作環境 外部クラウド API 研究室内ローカルサーバー
データの外部送信 あり（OpenAI サーバー） なし（PubMed API を除く）

3　クイックスタート

1

検索内容を入力する

「検索内容」欄に調査したいテーマを日本語または英語で入力します。単語でも文章でも構いません。

2

件数・条件を設定する

取得件数（最大 200 件推奨）とソート条件を選択します。

3

「検索」ボタンを押す

AI が検索クエリを生成し、PubMed を検索。アブストラクトをテキストファイルとして自動ダウンロードします。

4

分析モードを選択する

「個々のアブストラクトの要約」または「報告書作成」を選択します。

5

「分析」ボタンを押す

AI が取得済みのアブストラクトを分析し、日本語で結果を出力します。

6

結果を保存する

「ダウンロード」ボタンで分析結果を Markdown ファイル（.md）として保存します。

Markdown ファイルの閲覧：ブラウザ拡張機能 Markdown Viewer 推奨。その他 VS Code などのエディタ。

4　① AI 検索

検索内容の入力

「検索内容」テキストエリアに調査したい内容を入力します。 検索と無関係な内容（個人情報・雑談など）は入力しないでください。 日本語で入力した場合、AI が自動的に英語の PubMed 検索式に変換します。

検索オプション

項目説明
ダウンロード件数 PubMed から取得するアブストラクトの最大件数（1〜1,000 件）。200 件以下を推奨。
ソート条件 best match（既定）：関連度順 ／ publication date：出版日順 ／ most recent：新着順

「検索」ボタンの動作

① AI が PubMed 検索式（英語・MeSH タグ付き）を自動生成
↓
② 生成されたクエリをログエリアに表示
↓
③ PubMed eSearch で PMID リストを取得
↓
④ PubMed eFetch でアブストラクト本文を取得
↓
⑤ テキストファイル（.txt）を自動ダウンロード・分析用データとしてメモリに保持

5　② AI 分析

分析モードの選択

個々のアブストラクトの要約

取得した全アブストラクトを 10 件ずつ処理し、以下の表形式で日本語要約を生成します。

  • PubMed ID
  • タイトル（英語）
  • 要約（日本語）
  • 雑誌名（英語）
  • 出版年

報告書作成

上位 50 件のアブストラクトをもとに、約 2,000 字の日本語報告書を生成します。文中引用には PubMed ID を使用。

※ 個々のアブストラクトの要約が必要です

※ best match ソートとの組み合わせを推奨

分析前に必ず「検索」を実行してください。 分析は直前の検索で取得したアブストラクトに対して行われます。 ページを再読み込みするとデータが消えるため、再度「検索」から実行してください。

6　ボタン・UI リファレンス

ボタン機能
検索 入力内容から PubMed 検索クエリを生成し、アブストラクトを取得・テキストファイルとしてダウンロードします。
分析 取得済みのアブストラクトを選択したモードで分析し、日本語の要約または報告書をログエリアに出力します。
ダウンロード ログエリアの内容を Markdown ファイル（.md）として保存します。PubMed ID はリンク付きで出力されます。
コピー ログエリアのテキスト全体をクリップボードにコピーします。
クリア ログエリアの表示をクリアします。取得済みのアブストラクトデータは保持されます。

7　注意事項・免責

個人情報の取り扱い

個人情報を入力しないでください。
患者名・生年月日・住所・連絡先・診断情報など、個人を特定しうる情報は絶対に入力しないでください。 入力データはサーバー内で簡易個人情報フィルタ処理を経て LLM に送られますが、 フィルタは万全ではありません。

データの保存・消失について

入力データおよび処理結果はサーバー上に保存されません。 処理完了後、速やかにメモリから消失します。 ただし、ハッキングや不正アクセスによるデータ流出の可能性をゼロとは保証できません。 機密性の高い情報の入力はお控えください。

医療目的での使用について

本ツールは研究・情報収集を目的とした学術支援ツールであり、 医療診断・治療方針の決定・医学的助言を提供するものではありません。 AI による要約・解析の正確性・完全性は保証されません。 医療判断は必ず原著論文・専門家の見解・最新のガイドラインを参照してください。

PubMed・NCBI について

文献情報は PubMed (NCBI) から取得しています。本ツールは NCBI・米国国立医学図書館・NLM とは一切の提携・後援関係にありません。 著作権は各著者・出版社等に帰属します。アブストラクト本文の無断転載はお控えください。

出力の確認

AI が生成する要約・報告書には誤りが含まれる場合があります。 重要な情報については必ず PubMed リンクから原著論文を確認してください。 ダウンロードファイル中の PubMed ID はリンク付きで出力されます。