課題が求める形式を選べば、AIが自動作成します：MLA Works Cited ページ、APA 引用文献リスト、Chicago 参考文献、Harvard 引用文献、または IEEE / AMA。同じ貼り付け操作、同じ実在ソース、同じ本文中の引用を適切な位置に配置. AIが選択したスタイルに合わせて出力を整えます。

論文やレポートを書く学生のほとんどは、引用すべき文献を決める前に、何を主張したいかをすでに頭の中で固めています。それなのに一般的な流れはまず本文を書き上げ、その後に段落ごとへ戻って各主張を裏付ける論文や書籍を探し回り、参考文献リストを手作業で組み立てるというもの。時間がかかるうえに、最も強力な出典ではなく、最初に見つかった文献を書き入れてしまいがちです。

当社のAI参考文献ジェネレーターは、この流れを根本から覆します。書き上げた本文を貼り付けるだけ。AIが文章を読み込み、参考文献が必要な主張を一つひとつ特定し、学術ウェブ（ジャーナル、書籍、信頼性の高いデータベース、インデックス化されたウェブサイト）を検索して、あなたの主張を本当に裏付ける実在の出典を見つけ出します。さらに教授や担当教員が指定したスタイル（APA 7、MLA 9、Chicago、IEEE、Harvard、AMA）で本文中に引用を挿入し、末尾には参考文献リストまで自動生成します。

ポイントは「実在する」という一点です。ChatGPTは、本物らしく見える参考文献を捏造することで知られています。実在するジャーナル、実在する著者、しかし存在しない架空の論文。当社のツールは、エージェントがライブのウェブ検索で検証できた参考文献のみを書き入れるため、捏造された出典を載せた論文を提出して問題になる心配がありません。

ChatGPTに論文やレポートへの参考文献追加を頼んだことがある方なら、存在しない論文を堂々と引用された経験があるはずです。実在するジャーナル、もっともらしい著者名、自分の議論にぴったりはまる研究、しかし確認するとDOIはどこにも繋がらない。これは「ハルシネーション」と呼ばれる、テキストのみで学習した大規模言語モデルの既知の限界です。モデルは参考文献が「どう見えるべきか」を生成しているだけで、それが「検証可能に実在するか」までは保証していません。

参考文献の捏造がバレる理由は単純で、採点者が確認するからです。TAと一緒にレポートの束を採点する教授は、各論文から参考文献をランダムにいくつか検証することがよくあります。たとえ主張の内容が正しくても、参考文献が捏造されていれば学術的不正行為と見なされます。実在しないことに気付かないままハルシネーション参考文献を提出し、不合格や退学処分を受けた学生も実際にいます。

当社のツールはAIにウェブ検索ツールを与え、すべての参考文献に検証プロセスを必須化することで、この問題を解決しています。エージェントは論文の見た目を想像する必要がなく、実際の論文そのものを取得できます。実在する出典で主張を裏付けられない場合、エージェントは参考文献を捏造する代わりにその主張をフラグ立てします。これがB評価でレポートが返ってくるのと、教授の研究室に呼び出されるのとの違いです。