Litmapsとは
Litmapsとは、論文の引用関係を視覚的なネットワークとしてマッピング
読み: リットマップス
論文の引用関係を視覚的なネットワークとしてマッピングし、関連研究の探索・整理を効率化する文献検索ツール。シード論文を起点に、引用と被引用の関係を時間軸とグラフで可視化する
かんたんに言うと
1本の論文を入力すると、「この論文が参考にした過去の論文」と「この論文を引用した最新の論文」を地図のように表示してくれるツール。芋づる式に関連研究を見つけられる。
先行研究の網羅と技術系譜の調査
AI分野はarXivだけで月間数千本の論文が公開される。キーワード検索では重要な派生技術を見落とすリスクが高い。
Litmapsはシード論文（起点となる1本から数本の論文）を入力すると、過去の引用と未来の被引用を時間軸と引用数で可視化する。「検索キーワードには直接引っかからないが、数学的アプローチが共通している重要な関連論文」を視覚的に発見できる。ColBERTやReflexionのような特定技術の系譜をたどる際に有用。
実装時の技術選定と代替手段の調査
プロダクトに組み込むアルゴリズムを選定する際、その技術の背景や代替手段の有無を調査するのにも使える。グラフ上で特定のノードに数百件の引用が集中していれば、その技術が学術的に広く支持されたデファクトスタンダードだと判断できる。
Semantic ScholarやConnected Papersも類似のサービスだが、Litmapsは時間軸の表示と自動モニタリング（新しい引用論文の通知）に強みがある。研究開発の意思決定に「この技術は今も活発に引用されているか」というデータを提供する。
当社の見解
当社はツール選定において実用性を第一方針にしている（2026年4月現在）。カタログスペックやベンチマークスコアではなく、実務で1週間使い倒して初めて判断する。実際に2026年4月、omega-memory（GitHubスター57）を導入した結果、16個のhookが自動追加されてツール1回あたり181秒のオーバーヘッドが発生し、即日撤去した経験がある。一方、FastEmbed（Qdrant社、2,800スター）やLanceDB（YC支援、9,800スター）は企業バッキングと十分な実績を確認した上で導入し、安定稼働している。GitHubスター数・企業バッキング・pip installの副作用を導入前に必ず検証する方針を確立した。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。