はじめに
近年、人工知能(AI)技術の急速な発展に伴い、情報収集や分析の方法が大きく変わりつつあります。従来の手作業による調査は、膨大な時間と労力を要するだけでなく、情報の見落としや偏りが生じやすいという課題がありました。しかし、GoogleのAIチャットボット「Gemini」に搭載された「Deep Research」機能は、これらの問題を解決し、リサーチの在り方そのものを刷新する可能性を秘めています。
Deep Researchは、ユーザーが入力した質問に基づいて、AIが自動的にウェブ上の関連情報を収集し、詳細なレポートを生成する画期的な機能です。複雑な質問に対しても、多段階のリサーチプランを策定し、膨大な情報の中から重要な発見を抽出することができるため、調査の効率と精度が格段に向上します。さらに、レポートには情報源へのリンクが含まれるため、信頼性の高い資料として活用できるのです。
このようなAIによるリサーチ支援は、あらゆる分野における知識の探求と課題解決に大きく貢献すると期待されています。例えば、ビジネスの現場では、競合他社の動向や市場のトレンドを迅速に把握することが可能になり、適切な意思決定とイノベーションを促進します。学術研究においても、関連文献の網羅的なレビューや新たな仮説の発見に役立つでしょう。さらに、専門知識を持たない一般の人でも、興味のあるテーマについて深く掘り下げて学ぶことができるようになります。
Deep Researchは、情報収集と分析の革新をもたらす強力なツールですが、使い方次第では諸刃の剣にもなり得ます。その特徴と可能性を理解し、賢明に活用することが重要です。本記事では、Deep Researchの機能や活用事例、そしてリサーチの未来について詳しく解説していきます。
他にも、さまざまなAI検索エンジンやリサーチツールがあります。それらについては、下記の記事で詳細に解説しています。ぜひ一覧で見たい方は下記をご覧ください。
Deep Researchの特徴と使い方
Deep Researchは、単なる情報検索ツールではありません。ユーザーの質問に基づいて、最適なリサーチプランを自動で生成し、関連情報を収集・分析して、詳細なレポートを作成するという、一連の知的なプロセスを自律的に行うことができるのです。では、その特徴と機能を詳しく見ていきましょう。
ユーザーの質問に基づくマルチステップリサーチ計画の生成
Deep Researchの最大の特長は、ユーザーの質問を理解し、その問いに答えるための最適な調査方法を自ら設計できる点にあります。
現在は英語でしか使えませんが、以下のようなワークフローで実際に動作します。
- ユーザーが質問を入力。
- Deep Researchが「マルチステップリサーチ計画」を作成し、ユーザーに修正または承認を求める。
- ユーザーが承認すると、Deep Researchは数分間にわたり分析を洗練し、興味深い情報を保存しながら新たな検索を開始。
- このプロセスを繰り返し、最終的に主要な発見をまとめたレポートを生成。
例えば、「再生可能エネルギーの普及に向けた課題と対策」というテーマで調査を依頼すると、Deep Researchは以下のようなマルチステップのリサーチ計画を提示します。
- 再生可能エネルギーの種類と特徴を整理する
- 各国の再生可能エネルギー導入状況と目標を比較する
- 普及における技術的・経済的・社会的障壁を分析する
- 先進的な取り組み事例と政策支援を調査する
- 今後の展望と推進策を考察する
このように、漠然としたテーマを掘り下げ、体系立てて調査を進める手順を自動で策定してくれるのです。ユーザーは、このリサーチプランを吟味し、必要に応じて修正や追加を指示することもできます。
日本語で使う方法
日本で使いたい場合は、以下の設定が必要です。
1．Google アカウントの言語設定を日本語に変更する。もしくは gemini.google.com/app?hl=en からアクセスを行う。
2．Deep Researchから、英語で依頼を入力する。依頼の最後に、「Answer in Japanese.」といれることで日本語で返答してくれます。依頼の際に、日本のサイトを検索することを英語でいれることで、国内の検索を強制することも可能です。
12月20日くらいから日本語でも使えるようになり、上記の設定は不要となりました。ぜひ母国語でリサーチしてみてください。
AIによる関連情報の自動収集と詳細レポートの作成
リサーチプランが固まったら、次はいよいよ調査の実行です。Deep Researchは、膨大なウェブ上の情報ソースから、リサーチテーマに関連する重要な資料や データを高速で収集します。スピードだけでなく、対象の情報を深く理解し、革新的なアイデアや示唆に富む事例を見つけ出す能力に優れているのが特徴です。
こうして集められた情報は、自然言語処理や機械学習の手法を駆使して分析され、論理的に構造化された詳細なレポートが自動で作成されます。レポートには、各トピックの要点や課題がわかりやすくまとめられ、図表やグラフも交えて視覚的に伝える工夫が施されています。まるで経験豊富なリサーチャーが手掛けたかのような、完成度の高い調査報告書が短時間で仕上がるのです。
情報源のリンクを含む信頼性の高いレポート
Deep Researchが生成するレポートのもう一つの特長は、情報源へのリンクが明記されている点です。レポート中の重要な主張や事実には、それを裏付ける参考文献や元データのURLが付記されるため、情報の出所を確認し、信頼性を検証することができます。
また、レポートの構成自体が、調査の目的や方法、結果、考察といった一般的な研究報告の形式に沿っているため、説得力のある体裁の文章に仕上げやすいというメリットもあります。部分的に引用したり、アレンジを加えたりするのも容易です。
ただし、Deep Researchはあくまで情報収集と分析の支援ツールであり、最終的な取捨選択や意思決定は利用者の責任で行う必要があります。鵜呑みにするのではなく、レポートの内容を批判的に吟味し、自らの見識を深める糧とすることが大切です。
実際のレポートとしてRedditでシェアされたものを転載します。アウトプットのイメージとして見てみてください。
導入
プライベートエクイティ（PE）企業は米国のヘルスケアに対する支配力を積極的に拡大しており、2021年だけでヘルスケア買収に2,000億ドル以上、過去10年間で1兆ドルを費やしています。医療専門家から金融会社へのヘルスケア所有権の大規模な移行は、米国のヘルスケアの根本的な変化、つまり患者ケアに重点を置いたシステムから、投資家の利益最大化をますます重視するシステムへの変化を表しています。
ヘルスケア分野におけるプライベートエクイティ投資の動向
PE による米国の医療の乗っ取りの規模は驚異的です。PE 企業は現在、米国の営利病院の 30% を所有しており、米国人が重篤な治療を受けている施設は少なくとも 386 施設あります。さらに懸念されるのは、PE 企業が多くの地域で独占的支配権を獲得していることです。大都市圏の 13% では、特定の専門分野の医師市場の半分以上を PE 企業が所有しています。所有権の集中により、PE 企業は医療の価格と提供に対して大きな力を持っています。
積極的な拡大は続いており、PE による医師の診療所の買収は 2012 年から 2021 年にかけて 6 倍に増加しています。PE 企業は、皮膚科、泌尿器科、消化器科、心臓病学など、患者が簡単に諦めることができない必須の医療サービスなど、利益率の高い専門分野を特にターゲットにしています。必要な治療を戦略的にターゲットにすることで、PE 企業は価格を引き上げ、サービスを削減することで利益を最大化できます。
患者ケアへの本当の影響
PE の所有権が患者ケアに与える影響は深刻であり、十分に文書化されています。
- 死亡率の上昇: PE による介護施設の買収により、メディケア患者の死亡率が 10% 増加し、脆弱なアメリカの高齢者数千人が早死にしました。
- 医療上の合併症の増加: PE 企業が買収した病院では、転倒や感染症などの致命的となる可能性のある合併症を含む有害事象が 25% 増加しました。患者に対する予防可能な危害の増加は、コスト削減策が患者の安全に直接影響を与えることを示しています。
- 急騰するコスト:調査によると、PE の所有は積極的な価格設定によって医療費を押し上げています。PE による買収後、医療機関は料金を平均 20% 引き上げ、実際の支払額は 11% 増加しています。これらの値上げにより、すでに深刻なアメリカの医療費負担の危機がさらに深刻化しています。
- アクセスの減少: PE 企業は、特に医療へのアクセスがすでに制限されている農村部や低所得地域で、収益性が不十分と判断された施設を定期的に閉鎖し、サービスを削減しています。これにより、アメリカ人が必要な医療を受けるのに苦労する医療砂漠が生まれます。
利益抽出モデル
PE のヘルスケア戦略は明確なパターンに従っています。
- 主に借金を使って医療提供者を買収する。
- 人員、備品、サービスを削減することでコストを積極的に削減します。
- 可能な限り価格を上げます。
- 最大の利益を得るには、3～5年以内に売却してください。
こうした短期的な財務収益への焦点は、持続可能で質の高い医療システムの構築とは根本的に相容れません。医療提供者は、長期的にスタッフ、機器、施設に投資する必要がありますが、PE の負債の多いモデルでは、コスト削減と価格引き上げによる即時の利益が求められます。
規制の空白
PE が米国の医療に多大な影響を与えているにもかかわらず、規制監督は最小限にとどまっています。PE による医療買収のほとんどは連邦報告基準を下回っており、企業は独占禁止法の審査を受けずに市場支配力を強化することができます。一部の州では監督プログラムの導入が始まっていますが、米国人の大多数は、PE 企業が透明性や説明責任を限定的に運営するシステムで医療を受けています。
改革の優先事項
アメリカ人の医療をPEから守るには、早急な行動が必要です。
- 下限値を超えるすべてのヘルスケア買収に対する連邦政府による義務的な審査。
- PE 企業が品質指標と人員レベルを維持するための要件。
- 医療施設を危険にさらす負債負担の制限。
- 所有権と財務運営に関する透明性の向上。
- 医療サービスにおける市場集中の制限。
ヘルスケア投資の代替モデル
アメリカの医療制度には資本投資が必要ですが、PE の利益第一モデルは間違ったアプローチです。公共の利益により適した代替モデルには次のものがあります。
- 価値に基づくケア組織: サービスの量よりも患者の成果を優先し、公衆衛生に沿ったインセンティブを生み出します。
- 非営利ヘルスケアシステム: ミッション主導の組織は、余剰収益を投資家の利益ではなくケアの改善に再投資します。
- 公益法人: これらの団体は利益と明確な公益義務のバランスを取り、より高い説明責任を果たします。
結論
証拠は明らかです。PE による医療施設の所有は、コストの上昇、結果の悪化、米国市民の医療へのアクセスの低下につながります。PE 企業とその支持者は、効率性と革新性の向上によるメリットを主張していますが、データは、彼らの利益追求モデルが、質が高く手頃な医療の提供と根本的に矛盾していることを示しています。医療における PE の役割に対する監視と制限を強化しなければ、米国人は引き続き、高額な請求、より大きなリスク、および基本的な医療サービスへのアクセスの低下に直面することになります。選択は、患者に役立つ医療システムと投資家に役立つ医療システムのどちらかです。両方を効果的に実現することはできません。
引用文献
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1hbxxqi/deep_research_for_gemini/
- ヘルスケアにおけるプライベートエクイティの役割 – コモンウェルスファンド、2024年12月11日アクセス、https://www.commonwealthfund.org/publications/explainer/2023/nov/private-equity-role-health-care
- ヘルスケアにおけるプライベートエクイティの危険性の高まり – Lown Institute、2024 年 12 月 11 日アクセス、https://lowninstitute.org/the-rising-danger-of-private-equity-in-healthcare/
- プライベートエクイティ所有の病院で感染症と転倒が増加 | 国立衛生研究所 (NIH)、2024 年 12 月 11 日アクセス、https ://www.nih.gov/news-events/nih-research-matters/infections-falls-increased-private-equity-owned-hospitals
- 患者ケアに関する医師の決定はプライベートエクイティ投資の影響を受けないが、その結果コストは上昇する – ケリービジネススクール、2024年12月11日アクセス、https ://blog.kelley.iu.edu/2024/08/22/physicians-decisions-about-patient-care-not-influenced-by-private-equity-investment-although-costs-do-rise-as-a-result/
- 米国ヘルスケアにおけるプライベートエクイティの成長：影響と展望 – NIHCM、2024 年 12 月 11 日アクセス、https://nihcm.org/publications/the-growth-of-private-equity-in-us-health-care-impact-and-outlook
- ヘルスケアにおけるプライベートエクイティ – 州の政策を見る – コモンウェルスファンド、2024 年 12 月 11 日アクセス、https://www.commonwealthfund.org/blog/2024/private-equity-health-care-looking-state-policy
- 健康平等プログラムに資金を提供するための代替支払いモデルの検討 – RHIhub ツールキット、2024 年 12 月 11 日にアクセス、https://www.ruralhealthinfo.org/toolkits/health-equity/6/alternative-payment-models
以上のように、Deep Researchは、ユーザーの問いに応じて最適な調査プロセスを設計し、信頼できる詳細なレポートを自動で作成する、まさにリサーチ活動に革新をもたらすAIツールと言えるでしょう。
特に、専門知識が十分でない領域について理解を深めたいときや、短時間で効率的にインプットを得たいときに威力を発揮します。もちろん、Deep Researchを過信するのは禁物です。あくまでツールとして賢く活用し、自ら考え、理解を深め、新たな知見を生み出すというリサーチ本来の目的を見失わないことが重要です。
Google Gemini Deep Researchの料金体系と制約
Google GeminiのDeep Research機能は、Google One AI Premium Planの一部として提供されており、以下の料金体系となっています。
- 月額20ドルのサブスクリプション
- 1ヶ月間の無料トライアル期間付き
月額わずか20ドルで、まるでプロフェッショナルのリサーチャーチームを雇用したかのような高度な調査機能を利用することができるのと、1ヶ月の無料トライアルで試すことも可能です。
利用条件と制限事項
ただし、現在のDeep Research機能には以下の制限があります。日本語のみで使いたい方は注意が必要です。
- 英語のみ対応
- Gemini Advancedユーザーのみ利用可能
- デスクトップとモバイルウェブで利用可能（モバイルアプリは2025年初旬に対応予定）
また、以下の制限も設けられています：
- 1日あたりのリサーチリクエスト数に制限あり
- 同時実行可能なリサーチリクエスト数に制限あり
日本人ユーザーにはまだまだ使いづらいかもしれません。また、制限の条件も動的であるため、安定して使えるのかは注意が必要です。
処理時間と性能
また、レポート生成にかかる時間については、以下のような目安があります。
- 基本的な調査：約5-10分
- 複雑な調査：より長時間が必要
この料金設定は、以下の競合を意識して設定されており、どのAIをメインで使うかに左右されるのがポイントです。
- Microsoft CopilotやOpenAIのサービスと同等の価格帯
- リサーチ時間の大幅な削減による費用対効果の高さ
Open AIやAnthropicも魅力的な機能があるため、どれが一番使う頻度が多いかを検討すべきでしょう。
Google GeminiのDeep Researchと他社のAIリサーチツールの比較
Google GeminiのDeep Research機能は、競合サービスと比較して独自の特徴と優位性を持つ革新的なリサーチ支援ツールです。以下、主要なサービスとの詳細な比較を見ていきましょう。
Microsoft Copilot Vision との比較
Microsoft Copilot Visionは、視覚的なウェブ操作に特化しCopilotとチャットしながら効率的にWebから情報を収集できるものですが、Deep researchと比べると、分析の視点が単一になりがちという比較ができます。
- Copilot Vision
- 画像認識と視覚的なウェブ操作に特化
- リアルタイムの視覚情報処理が強み
- 単一の分析タスクに焦点
- Deep Research
- 包括的な文献調査と分析が可能
- 多段階のリサーチ計画を自動作成
- 深い文脈理解による関連情報の抽出
Anthropic Claude との比較
Claudeに関して言えば、MCPを通じたウェブ検索やコンピュータユースによるブラウザ制御はできるものの、会話しながらのリサーチになってしまうため、自律性はDeep Researchのほうが優れているでしょう。
- Claude
- 単一のタスク実行に優れる
- カーソル制御などの特定操作が得意
- 会話型インターフェースが特徴
- Deep Research
- 複数ステップのリサーチプロセスを自動化
- Google検索エンジンとの深い統合
- 構造化されたレポート生成が可能
Perplexity AI Pages との比較
Perplexityと比べると、Pagesという機能でPerplexityでもレポートが作成できますが、その参考文献の数はGoogleのほうが優れているかもしれません。
- Perplexity
- ウェブページの自動生成が主機能
- 情報の視覚的な提示に強み
- 単一ページでの情報まとめが特徴
- Deep Research
- 詳細なリサーチ計画の立案と実行
- 反復的な検索と分析プロセス
- Google Docsとの連携による編集性
Google GeminiのDeep Researchの独自の強み
Google GeminiのDeep Research機能は、AIリサーチ支援ツールの分野で革新的な進化を遂げています。従来のMicrosoft Copilot Visionが視覚的なウェブ操作に特化し、Anthropic Claudeが単一タスクの実行に焦点を当てる中、Deep Researchは包括的なリサーチ支援の新たな地平を切り開いています。
特にGoogleの強みである検索技術とGemini 2.0の高度な推論能力を組み合わせることで、情報収集から分析、レポート作成までを一貫して支援する独自の機能を実現しています。例えば、Perplexity AI Pagesがウェブページの自動生成に留まる一方で、Deep Researchはリサーチ計画の立案から実行、そして詳細なレポート作成まで、リサーチプロセス全体をカバーする包括的なサポートを提供します。
さらに注目すべきは、Google検索の権威性判定システムを活用した情報の信頼性確保です。これにより、単なる情報収集にとどまらず、質の高い情報源からの深い洞察を得ることが可能になっています。また、Google Docsとの緊密な連携により、生成されたレポートの編集や共有も極めて効率的に行えます。
現時点では英語のみの対応や有料サービスという制約はあるものの、その革新的な機能性は、研究や分析を必要とするあらゆる分野のプロフェッショナルにとって、強力な支援ツールとなることが期待されます。Deep Researchは、AIによるリサーチ支援の新しい標準を確立しつつあると言えるでしょう。
Deep Researchの活用事例
Deep Researchは、情報収集と分析を支援するAIツールとして、幅広い分野で活用できる可能性を秘めています。ここでは、ビジネス、学術研究、個人の知的探究という3つの領域における具体的な活用事例を紹介します。
ビジネスにおける競合分析や業界調査
企業が新規事業の立ち上げや商品開発を検討する際、競合他社の動向や市場のトレンドを把握することが欠かせません。Deep Researchを使えば、関連するニュースやレポート、統計データなどを網羅的に収集し、業界の全体像を短時間で把握できます。
例えば、「植物由来の代替肉市場の現状と展望」というテーマで調査を行う場合、Deep Researchは以下のような情報を収集・分析し、レポートを作成します。
- 代替肉の種類と特徴の整理
- 主要プレイヤーのシェアと戦略の比較
- 消費者の嗜好と購買行動の分析
- 技術トレンドと研究開発の動向
- 規制環境と政策支援の現状
- 市場規模の予測と参入機会の考察
このように、Deep Researchを活用することで、専門のアナリストを雇うことなく、社内の担当者が自ら業界動向を分析できるようになります。これは、リソースが限られるスタートアップや中小企業にとって特に有用でしょう。意思決定のスピードを上げ、機動的な事業展開を可能にする強力なツールとなります。
学術研究におけるレビュー論文の執筆支援
研究者にとって、自分の専門分野の最新動向を把握し、先行研究のレビューを行うことは重要ですが、論文の数が膨大で、読みこなすのは容易ではありません。Deep Researchを使えば、キーワードに関連する論文を自動的に収集し、要約してくれるため、短時間で研究動向を俯瞰できます。
さらに、レビュー論文の執筆を支援する機能も備えています。研究テーマに沿って、関連研究を系統立てて整理し、論点を抽出した上で、適切な引用文献とともに論文の構成案を提示してくれます。研究者は、この案をベースに、自分の見解を加えて論文を完成させることができるのです。
特に、自分の専門外の分野に関する論文を執筆する際に威力を発揮します。Deep Researchがサポートすることで、幅広い分野の知見を取り入れた学際的な研究が促進されることが期待できます。
ただし、Deep Researchはあくまで執筆の補助ツールであり、論文の核となるアイデアや独創性は研究者自身が生み出す必要がある点には留意が必要です。AIに頼りすぎず、批判的思考を働かせることが大切です。
個人の知的好奇心を満たすリサーチツール
Deep Researchは、専門家だけでなく、あらゆる個人が自分の興味関心に基づいて学びを深めるためのツールとしても活用できます。歴史、科学、芸術、文化など、幅広い分野について、信頼できる情報源に基づいて体系的に学ぶことができるのです。
例えば、「ルネサンス期のイタリア絵画の特徴と代表的画家の比較」というテーマで調査を依頼すると、Deep Researchは美術史の文献や画像データベースを駆使して、以下のような情報をまとめたレポートを作成します。
- ルネサンス美術の背景と特徴の概説
- フィレンツェ、ヴェネツィア、ローマ派の比較
- レオナルド・ダ・ヴィンチ、ミケランジェロ、ラファエロなど代表的画家の作品解説
- 絵画技法の分析と革新的手法の紹介
- ルネサンス絵画が後世に与えた影響
このように、Deep Researchを使えば、まるで専門のガイドによるツアーに参加するかのように、体系的かつ効率的に知識を得ることができます。自分の関心に沿って、知的好奇心を存分に満たすことができるのです。
もちろん、Deep Researchから得られる知識は、あくまで入門的なレベルにとどまります。さらに理解を深めるためには、レポートを手がかりに、原典に当たったり、専門家の意見を聞いたりして、自ら学びを深めていく姿勢が求められます。
以上、Deep Researchのビジネス、学術研究、個人の知的探究における活用事例を見てきました。Deep Researchは、情報収集と分析の効率を飛躍的に高めることで、あらゆる分野における知的生産活動を支援することができます。単なる便利ツールというだけでなく、私たちの学びと探究のスタイルを根本から変革する可能性を秘めているのです。
Google Gemini Deep Researchの今後の展望と課題
Deep Researchは、リサーチと調査の在り方を大きく変革する可能性を秘めた画期的なツールです。しかし、その真価を発揮するためには、さらなる機能拡張と、いくつかの課題への取り組みが不可欠です。ここでは、Deep Researchの将来の展望と、克服すべき課題について考察します。
Deep Researchの機能拡張と多言語対応
現在、Deep Researchは英語での調査にのみ対応しており、扱えるデータ形式も限られています。しかし、グローバル化が進む現代社会において、多言語対応は必須の要件と言えるでしょう。英語以外の言語で書かれた文献や、様々な形式のデータを取り込むことができれば、Deep Researchの適用範囲は大幅に広がります。
また、音声や動画など、非テキストデータの分析機能も強化される必要があります。画像データから自動的に要点をまとめたり、動画から重要なシーンを抽出したりする機能があれば、より多角的な情報収集が可能になるでしょう。
レポートの正確性と信頼性の向上
Deep Researchが生成するレポートは、高度な自然言語処理技術に基づいており、人間のリサーチャーに匹敵する品質を誇ります。しかし、完璧ではありません。時として、事実と異なる情報が含まれていたり、重要な情報が欠落していたりすることがあります。
レポートの正確性と信頼性を向上させるためには、AIアルゴリズムの継続的な改良が不可欠です。より大規模で質の高いデータセットを用いた学習や、ドメイン知識の導入、推論プロセスの透明化などにより、より正確で信頼できる結果を生成できるようになるでしょう。
教育への影響と倫理的な配慮
Deep Researchは、教育の在り方にも大きな影響を与える可能性があります。学生がDeep Researchを使ってレポートを作成することで、情報収集や分析の手間が大幅に削減され、より深い学びに時間を割くことができるようになるでしょう。
一方で、Deep Researchに頼りすぎることで、自分で考え、調べる力が育まれなくなるのではないかという懸念もあります。レポートを鵜呑みにするのではなく、批判的に吟味する姿勢を身につけることが重要です。Deep Researchを教育に取り入れる際には、情報リテラシー教育とセットで行うことが不可欠と言えます。
Deep Researchの評価のまとめ
Google GeminiのDeep Research機能は、革新的なリサーチ支援ツールとして高い評価を得ています。自然言語処理と機械学習技術を駆使したこのシステムは、ウェブ上の膨大な情報を瞬時に分析し、まるでベテランのリサーチャーが手掛けたかのような、論理的で構造化された詳細なレポートを生成します。
特筆すべきは、情報の深さと関連性の高さ、そして透明性のある多段階のリサーチ計画フォーマットです。生成されるレポートには、重要なポイントが明確に整理され、適切な図表やグラフを用いて視覚的な理解を促進する工夫が施されています。また、すべての情報にソース元へのリンクが明示されており、信頼性の確認も容易です。
ただし、現時点では英語のみの対応や、レポート生成に5-10分程度の処理時間を要するなど、いくつかの制約も存在します。また、教育分野での過度な依存による批判的思考力への影響や、パブリッシャーの広告収入への影響といった倫理的な課題も指摘されています。
しかし、これらの課題を考慮しても、Deep Researchはリサーチ効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。今後の多言語対応や機能拡張により、さらなる進化が期待される革新的なリサーチツールと言えるでしょう。日本語の対応が期待されます。
生成AIによる調査ではDeskrexもおすすめ
通常のAI検索エンジンでは、言語や要約先の選定などのマニュアル操作の充実や、出典の情報量が薄いため、正確な調査が難しい場合があります。しかし、デスクリサーチや市場調査の効率化を支援する生成AIツールとして、Deskrexを使用すれば、より正確で深い調査を自動化できます。
Deskrexは、AIが調査項目を自動で設定し、幅広い情報源から体系的にデータを収集・分析する点で、通常のAI検索エンジンと類似した機能を提供しています。しかし、いくつかの特徴的な機能により、特定のユースケースではDeskrexがより適している場合があります。
多言語対応の容易さ：
Deskrexは多様な言語に対応しており、言語指定が簡単にできます。これにより、グローバルな市場調査や多言語でのリサーチが効率的に行えます。
情報ソースの要約機能：
収集した情報ソースを自動的に要約する機能があり、大量の情報を素早く把握することができます。
出典の明確さ：
情報ソースの要約に加えて、回答に関連する情報ソースのリンクを表示したり、参考にしたソースや画像をサイドバーに表示したりするので、ハルシネーションや嘘を極限まで抑えつつ、その確認までも容易に可能です。
深堀り調査とレポート生成：
調査項目を設定して深く調査を行い、詳細なレポートを自動生成する機能があります。これにより、表面的な情報だけでなく、見つけにくい情報も発掘できる可能性が高まります。ユーザーが作った公開レポートはこちらからだれでも閲覧できます。
ハルシネーション（幻覚）の低減：
検索結果の回答と推測と考察を明確に区別して提示するため、AIによる誤った情報生成（ハルシネーション）のリスクを軽減できます。
柔軟性：
企業のニーズに合わせたカスタマイズや受託開発が可能で、特定の業界や用途に特化したリサーチツールとして活用できます。また、AIツールの提供だけでなく、専門家による調査代行やコンサルティングサービスも利用可能です。
Deskrexは、特に体系的な市場調査や、多言語でのグローバルリサーチ、詳細なレポート生成が必要な場合に強みを発揮します。
もちろん、初期の幅広い情報収集にも活用できるため、初期の調査からその後の深堀り調査や多言語でのグローバル市場分析まで、多様なユースケースでDeskrexを活用してみてください。
調査手法について
こちらの記事はデスクリサーチAIツール／エージェントのDeskrex.AIを使って作られています。DeskRexは市場調査のテーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、レポート生成ができるAIデスクリサーチツールです。
調査したいテーマの入力に応じて、AIが深堀りすべきキーワードや、広げるべき調査項目をレコメンドしながら、自動でリサーチを進めることができます。
また、ワンボタンで最新の100個以上のソースと20個以上の詳細な情報を調べもらい、レポートを生成してEmailに通知してくれる機能もあります。
ご利用をされたい方はこちらからお問い合わせください。
また、生成AI活用におけるLLMアプリ開発や新規事業のリサーチとコンサルティングも受け付けていますので、お困りの方はぜひお気軽にご相談ください。
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