Yila AI

概要

Yila AIは、学術研究ライフサイクルの全行程を支援するために設計された、科学者、学生、学術研究者向けのマルチエージェント研究プラットフォームです。論文探索、文献レビュー、統計データ分析、原稿準備を自動化することで、学術ワークフローにおける作業の断片化や手動作業の負担を解消します。エンドツーエンドの研究ワークベンチとして位置づけられ、情報源が追跡可能な引用、データプライバシー、および編集可能な出版・プレゼンテーション用成果物の生成に重点を置いています。

主な機能

• 文献の探索と統合： 学術データベースを検索して論文をトリアージ（選別）し、リサーチギャップを評価するとともに、検証済みの引用が付与された50本以上の論文全文を対象としたレビューを統合・作成します。
• データ分析の自動化： アップロードされたCSVまたはXLSXデータセットのプロファイルを分析し、適切な統計検定手法を選択して、グラフや再利用可能なコードを含む統計レポートを作成します。
• 学術誌および学位論文の組版： 数式、図、表の体裁を維持しながら、各学術誌のテンプレート、Wordのフォーマット規定、またはLaTeXキットを用いて、投稿先の規定に準拠したフォーマットに原稿を変換します。
• 学術プレゼンテーションの生成： 研究論文やコンセプトのプロンプトを、発表者ノート付きの編集可能なPowerPointスライド、段組構成の学会ポスター、ブラウザ上で編集可能な科学図表へと変換します。

活用のヒント

• 情報源の追跡可能性を検証する： 本プラットフォームはエビデンスに基づく引用を重視していますが、査読付き原稿に引用する際は、抽出された根拠を元の論文全文と照合して手動で確認してください。
• 組版に関する免責事項を確認する： 自動テンプレート変換を利用する際は、プラットフォームの出力ログを確認し、投稿先特有の規定のうちどれが検証済みで、どれに手動の書式チェックが必要かを把握してください。
• 所属機関のデータポリシーを確認する： 機密性の高い実験ノート、未公開原稿、または生の実験データを自動分析のためにアップロードする前に、サードパーティ製ツールでのデータ処理に関する所属機関のコンプライアンス規程を確認してください。

OpenClawスキル

提供されたドキュメントには、OpenClawとのネイティブな連携機能に関する記載はありません。想定されるユースケースとして、OpenClawの自動化スキルを用いて外部リポジトリのフィードを監視し、Yila AIをトリガーして新しいプレプリントを構造化されたエビデンスカードに解析させ、生成された要約を研究室内の共有ナレッジベースに送信する、といった運用が理論上可能です。将来的にプログラム経由のインターフェースがサポートされれば、このワークフローによって研究チームの手動による論文追跡作業を大幅に削減できる可能性がありますが、現時点で公開されている情報に基づく限り、このような連携はあくまで推測の域を出ません。