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ディープリサーチ:知識を深く掘り下げてレポートを作成する新しいツール、Googleが提供する主題知識調査の新しいパラダイム

ディープ・リサーチとは ジェミニ 2.0と同時に発表されたメンバーシップ機能は、現在のところ国内ユーザーは利用できない。

ディープリサーチ:知識探索を破壊し、深く分析し、レポートを作成する新しいツール-1


 

調査やレポートを書く必要のあるコンテンツ制作者として、私は最近グーグルの新機能Gemini Deep Researchを試してみた。正直なところ、このツールはAIリサーチアシスタントについて新たな理解を与えてくれた。この投稿では、過去2週間にわたる私の実体験を紹介したい。

この種のツールは数多くあるが、例えば以下のようなものがある。 AI検索ツール 基本的には、次のような綿密な知的研究を行うことができる。ストーム また、実験的な論文を作成するには良いツールだが、ジェミニのディープリサーチはそのようなものではない。

 

初体験:驚きと少しの懐疑心

ディープリサーチを初めて使ったとき、本当に懐疑的だったことを覚えている。結局のところ、以前にも似たようなAIツールをたくさん使ったことがあったが、彼らが与えてくれる内容は浅すぎるか、単なるパッチワークのようなものだといつも感じていた。しかし、Deep Researchを使って最初のリサーチタスクを完了したとき、そのパフォーマンスには驚かされたと言わざるを得ない。

私が "transforms.js "に関する研究テーマを入力すると、Deep Researchはまず研究計画を提示し、私はそれを修正・確認することができた。これは、AIの判断に頼るのではなく、私が研究の方向性を主体的に決定できるという点で、特に素晴らしいことです。

ディープリサーチ:深い知識のリサーチとレポート作成のための新しいツール、グーグルは自らを破壊する-1

 

Googleの地球上で最も強力な検索ライブラリに基づいて、トピックを探索し、関連するコンテンツを自分で調査します!

ディープリサーチ:深い知識のリサーチとレポート作成のための新しいツール、グーグルは自らを破壊する-1

 

研究終了時に作成される報告書

ディープリサーチ:深い知識のリサーチとレポート作成のための新しいツール、グーグルは自らを破壊する-1

 

実際のシナリオ

この2週間、私はディープリサーチを使っていくつかの異なるタイプのリサーチタスクをこなし、ディープリサーチを使った最も深い経験をいくつか共有した:

業界レポートを書く方がはるかに速い

ある時、新エネルギー車の充電杭産業の発展に関する報告書を書かなければならなかったが、通常は資料集めに丸一日かかる。しかし、ディープリサーチを使えば、15分ほどでかなり包括的な初稿ができました。さらに良いことに、レポートには最新の市場データとトレンド分析が含まれており、各データには出典へのリンクが貼られているので、私がさらに確認することができる。

学術研究は労力を節約し、より良い結果を導く

論文にアクセスする必要があることが多い私にとって、Deep Researchは学術研究に特に威力を発揮する。関連する文献を素早く照合できるだけでなく、異なる視点からの比較分析も可能だ。例えば、「ジェネレーティブAIがクリエイティブ業界に与える影響」について調査した際、Deep Researchが提供してくれたレポートには、学術界や産業界からの様々な見解が網羅されており、私がこれまで気づかなかった研究視点も含まれていました。

他のツールとの現実的な比較

以前からPerplexityを使っていて、正直なところ、それもかなりいい。しかし、時間をかけて比較した結果、いくつかの点でディープリサーチの方が優れていることに気づいた:

  1. 研究の深さ:
    ディープ・リサーチが作成するレポートは、単なる情報の山ではなく、重層的な分析がなされており、かなり深い内容となっている。待ち時間は少し長くなりますが(通常5~10分)、アウトプットの質は待つ価値があります。
  2. 情報の統合:
    単なる検索結果の集約ではなく、実際に情報を理解し、統合することができる。例えば、競合分析を行う際、異なるソースからの情報間のつながりを積極的に見つけ出し、より価値のある洞察を与えてくれる。

使い方のコツとヒント(甌穴を踏んで学んだ)

ここまで使ってきて、いくつか役に立つヒントをまとめてみた:

  1. 質問のテクニック
    最初のうちは、いつも大きなトピックを直接投げていたのですが、後になって、より具体的な質問に分解したほうが効果的だとわかりました。例えば、「ブロックチェーンの発展」について聞くのではなく、「金融セクターにおけるブロックチェーン技術の具体的な適用事例と直面する課題」について聞くのだ。
  2. 研究プログラムの調整:
    慌てて確認をクリックするのではなく、時間をかけて研究計画を見直し、調整することが大切です。計画を調整することで、よりニーズに合った研究ができたという場面に何度か出くわしたことがある。

現在の欠点(遭遇した問題について教えてください)

使ってみて、不満な点もいくつか見つかった:

  1. 時には遅れることもある:
    特に複雑なトピックを扱う場合、例外的に長い読み込み時間が発生することがある。しかし、処理しなければならない情報量を考えれば、この待ち時間は許容範囲である。
  2. 英語の制限:
    現時点では英語しかサポートされていないという事実は、確かに大きな制限である。中国のユーザーとしては、時には余分な翻訳作業が必要になることもある。今後、より多くの言語に対応することを期待している。

総合評価

2週間使ってみて、Deep Researchは本当に優れた研究アシスタントだと思う。その最大の価値は、研究効率を大幅に向上させ、同時に研究の質を保証する能力にある。まだいくつかの制限や欠点はあるものの、その性能に関する限り、私の日常業務に欠かせないツールとなっている。

リサーチやレポート作成が頻繁に必要な方には、ディープリサーチを試してみることをお勧めします。従来のリサーチ手法の完全な代替にはならないかもしれませんが、リサーチをより効率的にできることは間違いありません。完全な代替品というよりは、優れたアシスタントであることを覚えておいてほしい。

結局のところ、ツールは常にツールであり、それをユーザーがどう使うかにかかっている。 ディープリサーチは我々に強力なアシスタントを与えてくれたが、それをどううまく活用するかは、まだ我々が実際に探求し、まとめなければならないことである。

 

参考コンテンツ:

https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/

https://www.youtube.com/watch?v=_mpD0dDL66g

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