リサーチのあり方が根本から変わました。従来、情報収集には膨大な時間と労力がかかり、信頼性のチェックも容易ではありませんでした。しかし、「Deep Research」の登場により、このプロセスが大幅に効率化されています。
この1ヶ月使ってみての感想。「Deep Research」は、AIが指示に従い、信頼性の高い情報を迅速に収集・整理し、出典付きのレポートを生成するリサーチアシスト機能。従来のチャットAIには「ハルシネーション（本物らしい誤情報）」のリスクがありましたが、「Deep Research」は検索エンジンや信頼性の高いデータベースと連携し、出典を明記する「グラウンディング」によって精度を向上させています。
従来のリサーチと何が違うのか？
ある企業の歴史を調べる場合、これまでは以下のような手順が必要でした。
- 企業の公式サイトやニュース記事を検索
- Wikipediaなどの情報源を確認
- 必要に応じて書籍や論文を参照
- それらを整理し、レポートを作成
「Deep Research」を活用すれば、ユーザーが「〇〇社の歴史を深掘りしたい」と入力するだけで、出典付きの詳細なレポートが短時間で生成されます。さらに、必要に応じて情報の追加・修正を行いながら、より精度の高いリサーチを進める。
また、このレポートを単なるデータの羅列ではなく、物語形式に変換することも可能です。企業の創業から現在に至るまでの軌跡をストーリーとして作ってもらうことで、理解度が大きく変わります。
「Deep Research」は業務をどう変えるのか？
では、実際に「Deep Research」を導入することで、どのように業務が変わるのでしょうか？具体的な活用例を紹介します。
① ビジネスパーソンの情報収集が高速化
- これまで1〜2時間かかっていた市場調査が、数分で完了。
- 社内のSlackに「Deep Research」のレポートを共有するだけで、全員が最新情報をインプット可能。
② 営業・交渉の事前準備が強化される
- 取引先企業の情報を迅速に把握し、相手の関心に寄り添った提案が可能に。
- 企業の財務状況、競争環境、経営戦略なども網羅的に調査できる。
③ 学生や研究者にとっての「パーソナルリサーチアシスタント」
- 膨大な論文や資料を検索する手間が削減され、効率的に情報を整理できる。
- 研究テーマに関する最新の動向を常に把握し、より深い考察が可能に。
④ 情報を物語として読むことで、理解が深まる
- 企業の歴史や市場動向を小説形式にすることで、直感的に理解できる。
- 例えば、新規事業のアイデアを考える際に、AIに「未来の成功企業のストーリー」を作らせてみると、新しい視点が得られる。
- 「競合企業の経営戦略」をAIに物語化させれば、その企業の視点でのシミュレーションが可能に。
これからのリサーチは「読む」から「作る」へ
「Deep Research」を活用することで、ネット上の記事を検索するよりも、自分に最適化されたリサーチレポートを生成する方が効率的になる場面が増えました。
もちろん、専門家による分析やジャーナリズムの価値は依然として重要でが、AIのリサーチ機能を活用し、自分の興味を組み合わせることで、より質の高い情報収集が可能になるのが大きく変わりました
