asreview/asreview

これは何？

主な機能

• 01関連性の判定結果に基づいてレコードの順序を入れ替えるactive learning。
• 02CSV、RIS、XLSX形式のデータセットをインポート。
• 03すべてのデータにラベルが付いた状態でモデルの性能を測定するシミュレーションモード。
• 04あらかじめ設定されたELASモデルと、独自のモデルコンポーネントのサポート。
• 05すべての判定を自動保存し、後から編集可能。
• 06スクリーニング中に重複レコードを自動的に非表示。

ユースケース

• システマティックレビューやメタアナリシスで、数千件の検索結果をスクリーニングする。
• 大規模な文献スクリーニングで、候補となる論文に優先順位を付ける。
• シミュレーションを通じて、ラベル付け済みのデータセットでスクリーニングモデルをベンチマークする。

クイックスタート

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   pip を使って PyPI から ASReview をインストールします（Python 3.10 以降が必要です）

   pip install asreview
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   ブラウザーで ASReview LAB を起動します

使う前に知っておきたいこと

• !Python 3.10 以降が必要です。
• !Docker と高度なインストール方法については、別途インストールガイドをご覧ください。

トピック

よくある質問

asreview とは？

システマティックレビュー向けに大規模なテキストデータセットをスクリーニングする際、active learningでレコードの優先順位を付けるオープンソースの機械学習ツール。 ASReview LABは、システマティックレビューやメタアナリシスの引用文献リストなど、大量のテキストレコードをスクリーニングするためのオープンソースツールです。レコードを順番にすべて読む代わりに、ユーザーが各レコードを関連あり・関連なしと判定し、AIモデルがその結果をもとに再学習して、関連性が高そうなレコードを優先的に表示します。

asreview は無料で使えますか？ライセンスは？

asreview は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

asreview は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。asreview の最終コミットは 2026年10月20日 です。

asreview は何に使えますか？

システマティックレビューやメタアナリシスで、数千件の検索結果をスクリーニングする。 大規模な文献スクリーニングで、候補となる論文に優先順位を付ける。 シミュレーションを通じて、ラベル付け済みのデータセットでスクリーニングモデルをベンチマークする。

asreview のインストール方法は？

pip を使って PyPI から ASReview をインストールします（Python 3.10 以降が必要です）: pip install asreview ブラウザーで ASReview LAB を起動します

asreview はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/asreview/asreview