SR Data Extraction Plugin

システマティックレビューのデータ抽出工程を支援する Chrome 拡張 A Chrome extension that supports the data extraction stage of systematic reviews

Chrome ウェブストアで入手Install from the Chrome Web Store 使い方を見るRead the user guide 操作解説動画を見るWatch the walkthrough

操作解説動画 Video walkthrough

準備から CSV エクスポートまで、全 14 章・約 16 分で解説しています（英語字幕つき）。 A 16-minute walkthrough in 14 chapters, from setup through CSV export (English subtitles available).

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なにをするツールか What it does

  1. Google Drive 上の採用論文 PDF と研究プロトコルから、AI が抽出スキーマ（コーディングシート）をドラフトします。 AI drafts an extraction schema (coding sheet) from your protocol and the included PDFs stored in Google Drive.
  2. AI が各論文からスキーマに沿って値を抽出し、各値に根拠となる本文箇所（verbatim quote）を付けます。 AI extracts values from each paper along that schema and attaches a verbatim quote as evidence for every value.
  3. PDF.js ビューア上で根拠箇所をハイライト表示します。 Each quote is highlighted in the built-in PDF.js viewer.
  4. 研究者がハイライトを見ながら accept / edit / reject / not_reported で最終判定し、すべての判断が監査証跡として記録されます。 You make the final call with accept / edit / reject / not_reported, and every decision is recorded as an audit trail.
  5. 確定データを CSV（study_wide / results_long / audit）と R 用データセットとして書き出します。 Confirmed data is exported as CSV (study_wide / results_long / audit) and as an R-ready dataset.

画面イメージ Screenshots

文献取り込み画面。Drive Picker で選んだ PDF の一覧とテキスト抽出状況が並ぶ
文献取り込み: Drive Picker で採用論文 PDF（フォルダ単位も可）を取り込み、テキスト層を抽出。 Import: pick included PDFs (or a whole folder) via the Drive Picker and extract their text layer.
表のデザイン画面。抽出項目が表形式エディタで並ぶ
表のデザイン: AI がプロトコルからコーディングシートをドラフトし、表形式エディタで確定。 Schema: AI drafts a coding sheet from the protocol; you finalize it in a table editor.
検証画面。左に PDF ビューアと根拠ハイライト、右に判定フォーム
検証: PDF 上で根拠 quote をハイライトし、accept / edit / reject / not_reported で判定。 Verify: evidence quotes are highlighted on the PDF; decide with accept / edit / reject / not_reported.
ダッシュボード画面。study × section の検証進捗マトリクス
ダッシュボード: 検証進捗・AI 採用率・anchor 失敗率・not_reported 率を俯瞰。 Dashboard: overview of verification progress, AI acceptance, anchor failures and not_reported rates.

画像はテスト用データで、実データは含みません。 The screenshots use test data only; no real study data is shown.

サーバーレス構成（BYOK） Serverless by design (BYOK)

開発者が運用するサーバーは存在しません。データは、利用者自身の Google Drive / Sheets と、利用者が自分の API キーで契約する LLM API の間でのみ流通します。 There is no developer-operated server. Your data flows only between your own Google Drive / Sheets and the LLM API you pay for with your own key.

保存先はあなたの Google アカウント Stored in your Google account

プロジェクト DB は Google Sheets、PDF・抽出テキスト・ログの実体は Google Drive に置かれます。 The project database is a Google Sheet; PDFs, extracted text and logs live in your Google Drive.

要求するスコープは 2 つだけ Only two OAuth scopes

「userinfo.email」と「drive.file」のみ。Drive 全体や全スプレッドシートを読む権限は要求しません。 Just userinfo.email and drive.file — never full Drive or all-spreadsheet access.

BYOK の LLM API Bring your own LLM key

Gemini API・OpenRouter・Anthropic・Azure OpenAI・OpenAI 互換 API（ローカル LLM 含む）から選べます。キーはブラウザ内にのみ保存されます。 Choose Gemini, OpenRouter, Anthropic, Azure OpenAI or any OpenAI-compatible endpoint (including local LLMs). Keys never leave your browser.

MIT ライセンスの OSS MIT-licensed open source

ソースコードは GitHub で公開しています。開発は JSPS 科研費 25K13585 の助成を受けています。 The source is public on GitHub. This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number 25K13585.

はじめかた Getting started

  1. Chrome ウェブストアからインストールします。 Install from the Chrome Web Store.
  2. 拡張の設定画面で、ご自身の LLM API キーを保存します（BYOK）。 Save your own LLM API key in the extension options (BYOK).
  3. Google アカウントでログインし、プロジェクトを作成します。 Sign in with Google and create a project.

操作の詳細は使い方ガイドを参照してください。 See the user guide for the full walkthrough.