AskChem: 化学文献統合のための主張中心基盤

要旨

化学文献の統合には、多数の出版物に散在する特定の知見を収集することがしばしば必要となるが、既存の文献検索システムは主としてランク付けされた文書リストを返すに留まる。このため、科学者やAIエージェントは関連情報の特定、出典の検証、論文横断的な回答の手動による統合を行う必要がある。本論文では、論文横断的な化学検索のためのクレーム中心インフラストラクチャであるAskChemを提案する。AskChemは検索の単位を論文から出典情報を伴うクレームへと変更する。すなわち、各論文は原子的かつ型付けされたクレーム群に変換され、各クレームはソースDOIと逐語的な引用、または明示的なエビデンス位置特定子によって裏付けられる。AskChemはこの共有クレームストア上に、検索と統合のための相補的な構造を提供する。すなわち、階層的検索と閲覧のための安定化されたファセット分類体系、関係を通じてクレームを結びつけるエビデンスグラフ、そして索引付けされた論文を科学的原理に基づいて位置づける探索的な動的分類体系である。AskChemは現在、147K件の論文から240万件のクレームを索引付けしており、ウェブインターフェースに加え、AIエージェント向けのREST、SDK、およびMCPアクセスを提供する。AskChem-Benchにおいて、GPT-5.5リーダーをAskChemに基づかせた場合、解決可能なDOIは100%となり、検索を用いない場合の88.3%を上回り、また5つの比較対象システムの中で最も高い引用密度を達成した。AskChemはhttps://askchem.orgで公開されている。

English

Chemistry literature synthesis often requires assembling specific findings scattered across many publications, yet existing literature-search systems primarily return ranked document lists. As a result, scientists and AI agents need to locate relevant information, verify their provenance, and assemble cross-paper answers manually. We present AskChem, a claim-centered infrastructure for cross-paper chemistry search. AskChem changes the unit of retrieval from the paper to the provenance-carrying claim: each paper is converted into atomic, typed claims, each grounded by a source DOI and a verbatim quote or an explicit evidence locator. Over this shared claim store, AskChem exposes complementary structures for search and synthesis: a stabilized faceted taxonomy for hierarchical retrieval and browsing, an evidence graph linking claims through relations, and an exploratory living taxonomy that situates indexed papers under scientific principles. AskChem currently indexes 2.4M claims from 147K papers and provides a web interface, as well as REST, SDK, and MCP access for AI agents. On AskChem-Bench, grounding a GPT-5.5 reader in AskChem yields 100% resolvable DOIs, compared with 88.3% without retrieval, and the highest citation density among five tested systems. AskChem is live at https://askchem.org.