研究者のための ToastMark

問題のありか

研究者なら誰でもあの山を知っています。ひとつの問いを追って15個のタブを開き、「あとで」読むつもりが、あとで読むなんて来ない。ブラウザのブックマークは見分けのつかない墓場になります。ある情報源が再び必要になる頃には、保存した40本のリンクのどれに目当てのものがあったか思い出せません。

ボトルネックは保存ではなく——選別です。1時間かけて読む価値があるかを決める前に、その情報源が何を言っているかを知る必要があります。

ToastMark はどう役立つか

1. AI 要約が閲覧キューを選別の一手に変える

ページを保存すると、ToastMark はその場で AI 要約を生成できます。未読論文の積み上がった山ではなく、それぞれの一段落の要点が得られます——深く読む、流し読みする、飛ばす、を判断するのに十分です。あなたが読むのは、読む価値のあるものです。

2. 情報源はあなたのデバイスに残る

ToastMark はローカルファーストです。ブックマークは既定でブラウザ内に保存され、同期を有効にしない限り何もアップロードされません。禁輸期間中の知見、機微なインタビュー資料、あるいは単に第三者サーバーに置きたくない情報源を扱うなら、これは重要です。

3. 混沌ではなくプロジェクト単位で整理

カテゴリとタグで、論文・課題・トピックごとに別の棚を持てます。AI 補助の分類が新しい情報源の置き場所を提案するので、整理それ自体が雑用になりません。

4. どこからでもきれいにキャプチャ

ToastMark は記事から構造化コンテンツ（広告ノイズのないきれいな本文）を抽出し、X/Twitter のスレッドや YouTube の講演も扱います——変化の速い分野では、これらもますます本物の情報源です。

5. あなたが選ぶ AI モデル

要約は接続したモデルで動きます——GPT-4o・Claude・Gemini・DeepSeek、または任意の OpenAI 互換エンドポイント——自分の API キーで。どのモデルが自分の資料を読むかは、あなたが決めます。

正直な線引き

ToastMark は文献管理ソフトではありません。引用を整形せず、PDF ライブラリを管理せず、参考文献を作りません——なので Zotero・Mendeley・EndNote を置き換えません。それらの手前の層と考えてください：ここでウェブの情報源を集めて選別し、残すものを文献管理ソフトへ移します。

シンプルな研究フロー

1. 残す価値のある論文・記事・投稿に出会ったら——ワンクリックで保存。
2. ToastMark に AI 要約を生成させ、ざっと見て、どれだけの注意を払う価値があるか決める。
3. 該当するプロジェクトのカテゴリに分類。
4. 執筆時は、タイトル・タグ・メモでライブラリを検索し、情報源を素早く呼び戻す。
5. 実際に引用する情報源を文献管理ソフトへ移す。

よくある質問