Iris.aiは、科学者が関連する論文を見つけて読む時間を短くすることを目指しています。キーワードで探す代わりに、研究者は課題の説明や抄録を入れられます。システムは意味から関連論文を見つけ、トピックを視覚的に示したマップ、内容に基づく絞り込み、多くの文書からデータを抜き出して知見をまとめるツールで、結果をたどれるようにします。研究チームは、ある分野を見渡し、先行研究を確かめ、どこに焦点を当てるかを決めるために使います。
プラットフォームは、企業の研究ワークフロー向けです。公開のデータベースと並べて社内文書も検索できるので、会社は自社の報告書や特許を、公開された文献と一緒に扱えます。読む機能と抽出の機能は、重要な事実、方法、結果を抜き出します。ワークフローの機能は、チームが検索の過程を記録し、見つけたことを共有するのを助けます。同社は、この技術が専門的な科学の言葉に向くと説明しています。
Iris.aiは組織向けの個別契約で販売され、幅広い個人向けの枠はなく、研究開発の比重が大きい企業と研究機関が対象です。結果は、元になる文書の集まりの質に左右されます。自動の要約は、論文と突き合わせて確認すべきです。Elicit、Consensus、SciSpaceは個人の研究者により直接向き、Semantic Scholarは無料の検索を出し、企業向けの代替にはElsevierのツールとClarivateがあります。大量の文献を扱う大きなチームに向いています。