医学生の文献検索に強いAIはどれ？Perplexity・ChatGPT・NotebookLM比較
医学生向けの学習AIサービスを、CBT・国試・講義理解・臨床実習・文献検索・暗記の用途別に比較。AMBOSS、Osmosis、Medulava、Cubec、NotebookLM、AnkiHub、ChatGPT系AIの強みと注意点を整理します。
医学生がAIを使うならどれが最適？ChatGPT、Claude、NotebookLM、Perplexity、Gemini、Copilotを、CBT・OSCE・講義PDF・論文検索・実習準備・レポート作成の用途別に比較。医学生向けに本当に使い分ける基準をまとめました。
医学部CBTで逆転する方法を解説。模試が悪い、1ヶ月前で間に合わない、再試が不安な医学生向けに、得点を伸ばす優先順位と勉強法をまとめます。
医学生向けにPerplexity・ChatGPT・NotebookLMを文献検索の観点で比較。最新論文の入口探し、PDF読解、要点整理、引用確認、レポート準備まで、どの順番でAIを使うと安全で効率的かを解説します。
医学生がAIで文献検索をするときに起きやすい失敗は、検索と読解と執筆を全部ひとつのAIに任せようとすることです。
文献検索には段階があります。
何をどう検索するか決める
関連文献の入口を見つける
原著やレビューPDFを読む
要点を整理する
自分のレポートや発表に落とし込む
この5段階を分けて考えると、AIの最適解はかなり明確です。
この記事では、Perplexity・ChatGPT・NotebookLM を文献検索の観点で比較し、医学生が安全に使う順番をまとめます。
結論を先に言うと、
入口探索はPerplexity、集めたPDFの整理はNotebookLM、問いの磨き込みや比較の壁打ちはChatGPT が基本です。
ただし、引用や根拠の最終確認は必ず原著・原文で行う必要があります。
調べる切り口を増やす
キーワード候補を出す
論点の全体像をつかむ
PDFの要点を整理する
複数文献の共通点・相違点を比べる
原著を開かずに結論づける
出典を確認せず引用する
存在しない文献をそのまま採用する
学内ルールを無視してレポートを生成する
ここを混同すると、「AIで調べたのに危ない」という状態になります。
正確には、入口としては速いが、ゴール判定は人がやるのが正しいです。
Perplexityは、Webから情報を引いてきて、引用付きで全体像をつかむ入口として優秀です。
テーマの最新動向をざっと知る
キーワードの当たりをつける
関連レビューやガイドラインを探す
「何を調べるべきか」自体が曖昧なときの入口
医学生向けに、〇〇に関する最近のレビューやガイドラインの入口を探したいです。
英語・日本語の検索キーワード候補を出し、
重要そうなレビュー、ガイドライン、学会資料を優先して候補を挙げてください。ここで大事なのは、Perplexityの回答自体を最終根拠にしないことです。
出てきた文献やリンクをたどって、原著・原文を自分で開きます。
Perplexityで入口を見つけたあと、論文PDFやレビューを集めたら、NotebookLMの出番です。
複数PDFの要点比較
論点ごとの整理
発表準備の構成案
引用箇所をたどりながら読解する
「この資料群の範囲だけで」理解を整理する
3本のレビューを入れて「共通点と相違点」を聞く
レポートに使う2〜4本の原著を入れて「方法」「対象」「限界」を並べる
発表用に「背景→方法→結果→臨床的含意」の順で整理する
医学生のレポートや抄読会は、読む量が多いのに時間が少ないのが普通です。
NotebookLMは、その圧縮に向いています。
ChatGPTは、文献検索そのものより、問いの立て方や論点整理の壁打ちに向いています。
リサーチクエスチョンの明確化
背景知識の整理
どの比較軸で論文を読むべきか考える
読んだ内容を自分が説明できるか確認する
私は〇〇についてレポートを書きます。
今の疑問は「AとBの違いが臨床的にどう重要か」です。
このテーマで論文を読むとき、
1. 比較すべき観点
2. 先に押さえるべき背景知識
3. レポートの論点になりやすい点
を整理してください。ここでも、ChatGPTは問いを磨く相手であって、引用の最終ソースではないと考えるのが安全です。
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キーワード候補
主要レビュー
ガイドライン
学会資料
PubMed
学会公式サイト
ジャーナル本文
大学図書館経由のアクセス
共通点
相違点
方法
結果
限界
発表で使える図表候補
何を主張したいか
どこに限界があるか
どう説明すると伝わるか
引用文言
数値
結論の強さ
限界
著者の主張と自分の解釈がズレていないか
AIの文章は自然でも、出典確認なしでは危険です。
生成AIでは、もっともらしい文献情報が出ることがあります。
タイトル、著者、雑誌名、年、DOI を必ず確認してください。
レポートや発表では、どのレベルの根拠を使っているのか整理が必要です。
作業を分けたほうが、精度も速さも上がります。
場面 | 最初に使うAI | 補助で使うAI |
|---|---|---|
何を調べるか決まっていない | Perplexity | ChatGPT |
PDFを複数本比較したい | NotebookLM | Claude |
レポートの問いを整えたい | ChatGPT | Claude |
引用箇所をたどりたい |
できません。入口としては優秀ですが、最終的には原著やガイドライン本文を自分で開いて確認する必要があります。
要約の補助には使えますが、出典確認を省くと危険です。特に数値や結論のニュアンスは元論文で確認してください。
はい。特に、集めたPDFを比較・整理する段階では相性が良いです。
授業や大学のルールによります。AI利用の可否、開示義務、引用ルールを先に確認してください。
Perplexityで入口→原著を開く→NotebookLMで整理→ChatGPT/Claudeで論点整理→元論文に戻る、の順です。
医学部生・医療系学生による編集チーム。CBT・国家試験対策・学習効率化に関する実体験と医学教育知見に基づいた情報を発信。
この記事で理解した内容を、そのまま次の学習アクションへつなげられます。
テスト前24時間でAIをどう使うべきかを医学生向けに解説。残り1日でやるべきこと、やってはいけないこと、ChatGPT・NotebookLM・Claudeの役割分担、口頭確認と要点整理の最短手順をまとめます。
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発表構成を作りたい | Claude | NotebookLM |