Semantic Scholar は月間 8,198,672 訪問、前月比成長率 +5.8%、料金体系無料を記録しています。SuperMemory は月間 0 訪問、成長率 —、料金体系フリーミアムを記録しています。

Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.

Supermemory is a memory and continual-learning engine for AI agents, available via API, plugins and MCP, that extracts, stores and re-injects relevant context so any model can remember across sessions.
| 項目 / 指標 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | semanticscholar.org | supermemory.ai |
| 料金モデル | 無料 | フリーミアム |
| 月間訪問数 | 819.87万 (8,198,672) | 0 (0) |
| 前月比トラフィック増減 | +45.07万 (+5.8%) | 0 (—) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (22.9%) | 🌐 グローバル (—) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 188.44万 | 0 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.4 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ブラウザ拡張機能 |

Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
Search 241 million-plus publications from every scientific field using natural-language queries that match meaning rather than exact keywords.
Each indexed paper gets a one-sentence machine-generated TLDR so you can triage results before committing to reading the full text.
An augmented PDF reader that highlights citations, definitions, equations and figures inline, and shows which later papers cited the passage you are reading.
See how a paper was cited, whether citations were influential, and which references shaped the work — useful for literature reviews and citation chasing.

Supermemory is a memory and continual-learning engine for AI agents, available via API, plugins and MCP, that extracts, stores and re-injects relevant context so any model can remember across sessions.
A dedicated learner model extracts, merges, infers and forgets facts, storing each learning in a vector-graph database that understands entities, sources and time.
Learnings are injected into the model's context in real time via hooks, so agents recall relevant information without stuffing full histories into the prompt.
Memory lives outside any single model provider, so it carries across models and harnesses and is delivered through the API, plugins and MCP.
Mandatory memory is only billed once: repeated or unchanged content is not charged again, and the same rates apply on every plan.
特化型Broader real-time web search capabilities with academic filters, but less specialized for deep bibliographic citation analysis than Semantic Scholar.
特化型Broader real-time web search capabilities with academic filters, but less specialized for deep bibliographic citation analysis than Semantic Scholar.

科学論文から証拠に基づいた直接的な回答を統合できますが、Semantic Scholarよりも生データの網羅性が劣ります。
自動化されたシステマティックレビューのデータ抽出とエビデンスの統合に優れていますが、インデックス化されている文献の範囲は狭めです。
特化型論文同士がどのように支持し合っているか、あるいは反論しているかを示す高度なスマート引用機能を提供しますが、全体のインデックスは小さめです。

特化型優れた視覚的引用コレクションと文献追跡のおすすめ機能を備えていますが、インラインの論文要約機能がありません。
特化型優れた視覚的引用コレクションと文献追跡のおすすめ機能を備えていますが、インラインの論文要約機能がありません。
特化型学術論文のつながりを視覚的にマッピングする優れたグラフ機能を提供しますが、従来のキーワード検索や全文閲覧ツールがありません。
特化型学術論文のつながりを視覚的にマッピングする優れたグラフ機能を提供しますが、従来のキーワード検索や全文閲覧ツールがありません。
文献レビューと監査可能なシステマティックレビューのためのAIネイティブ研究ワークスペース
サポート回答を速くし、セルフサービスを本当に機能させるインタラクティブ知識基盤