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Deep Researchモード:50個のタブを読まずに20ページのレポートを作る — 関連動画

この記事では、Deep ResearchをAIとの異なる作業モードとして位置付けています。1つの問いを送り、待った後、引用を含む長い文書を受け取るものです。また、どのような場合に待つ価値があるのかを説明しています。以下の動画では、その流れを実際のタスクで示しています。博士課程で扱うような課題の文献レビューと、より広範なデータ分析の作業手順に組み込まれたPerplexityの同種の機能です。

主な選択肢

13:59
ChatGPTのDeep Researchで調査時間を大幅に短縮する方法

Andy Stapleton

Stapletonは、Deep Researchがまさに力を発揮する用途で実行しています。明確な対象範囲、期間、構成を定めた文献レビューです。確認質問を交わす段階、10分の待ち時間、40件の情報源を使った出力に加え、引用と文体に人間による確認が依然として必要な箇所も示しています。限界(BibTeXに出力できないこと、情報源の選定基準が甘すぎる場合があること)も率直に指摘しています。

このセクションから得られるもの: 詳細調査タスクの範囲を定め、レポートを待ち、利用前に引用と情報源の品質を検証できます。

視聴または事前に知っておくべきもの: 情報源の品質が重要な調査上の問いと、信頼性の低い参考文献を除外できるだけの専門知識が必要です。

AI Expertの注記: ChatGPT、Gemini、Perplexity、ClaudeのDeep Research製品は急速に変化しています。対象範囲を明確にし、情報源を精査し、欠けている観点を確認し、結論は自分で書き直すという作業規律を守ってください。

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21:48
AIによるデータ分析を21分で学ぶ

Tina Huang

Tinaは、PerplexityのDeep ResearchとChatGPT/Claudeの分析モードを、実務に携わるアナリストの1日の中に位置付けています。市場シグナルの収集、探索的データ分析、構造化された出力の作成を扱っています。最もおすすめの動画を補完し、「学術文献のレビュー以外に何に役立つのか」を理解するのに有用です。

このセクションから得られるもの: Deep Researchと分析モードが、学術文献だけでなくビジネス調査に応用される様子を確認できます。

視聴または事前に知っておくべきもの: スプレッドシートまたは市場調査の基本的な知識が必要です。

AI Expertの注記: ツールの境界に注意してください。調査、データ分析、プレゼンテーションの作成は、それぞれ異なる仕事です。AIが生成した分析をビジネス上の提案にする前に、数値、情報源、前提を検証してください。

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