論文サーベイ・学術調査
20〜30本の論文をアップロード→「主要な論点と対立する見解を整理して」で要約完了。
📚リサーチAI
資料を、深く読み込ませる。
数十本の論文や数百ページの資料を読ませて、深く考えさせるタイプのAI。学習・研究・調査の革命。
3 モデル
4 用途
4 タスク
WHAT IS
リサーチAIって何？
リサーチAIは、ユーザーがアップロードした資料群（PDF、議事録、社内ドキュメント、URL等）を、AIに深く読み込ませて『その資料だけを根拠に』答えさせるタイプのツールです。 NotebookLM（Google）がこのジャンルの先駆け。Perplexity Spaces、ChatGPT Projects、Claude Projects などが続きました。ハルシネーションが激減し、機密性も保ちやすいので、業務・学術用途で急速に普及しています。
HISTORY
ここまでの歴史
2023年に登場した NotebookLM が『資料をアップロード → 質問する → 出典つき回答』というフローを確立。当時は実験的でしたが、2024年に音声ポッドキャスト生成機能（Audio Overview）が爆発的にバズり、一般ユーザーにも広がりました。 2025年に Perplexity Spaces、ChatGPT Projects、Claude Projects が続き、リサーチAIは『AI チャットの上位機能』として標準化。2026年は『Deep Research との融合』『マルチモーダル資料対応』が進化軸。
2026 TRENDS
2026年のトレンド
2026年のキーワードは『マルチモーダル資料』『ポッドキャスト変換』『協働』。テキストだけでなく画像・動画・音声を含む資料を統合的に扱い、AIが内容を『要約 → 議論 → ポッドキャスト化』してくれる流れ。 学術界では NotebookLM が論文サーベイ用の標準ツールに。日本の大学・研究機関でも採用が一気に進んでいます。
HOW TO CHOOSE
選び方の軸
1
完全無料で個人利用なら NotebookLM
2
業務でチーム共有したいなら Perplexity Spaces / Claude Projects
3
ChatGPT エコシステムなら ChatGPT Projects
4
深堀り調査レポートが欲しいなら Deep Research（OpenAI/Google/Anthropic）
5
オープンソースで自社運用したいなら LlamaIndex / Haystack でRAG構築
USE CASES
用途別の使い方
社内文書ハブ・FAQ ボット化
社内マニュアル・規程・議事録をアップロード→社員が自然言語で質問できるFAQに。Perplexity Spaces が向く。
市場・競合分析レポート
Deep Research で「○○業界、競合5社、過去3年の動向」と頼むと、出典つき長文レポートが30分で。
資料をポッドキャスト化
NotebookLM の Audio Overview 機能で、PDFや論文を『2人のAIホストが解説するポッドキャスト』に自動変換。通勤中に聞ける。
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ALL MODELS
全3モデル一覧
このカテゴリの全モデルを比較
NotebookLM
はじめて度
★★★★★
資料を読ませて深く考えさせる、Google製のAIノート。
- ◎ アップロード資料だけを根拠に答える（ハルシネ激減）
- ◎ 資料からポッドキャスト風音声を自動生成
- ◎ 学習・研究のおとも
Deep Research
OpenAI / Google / Anthropic
はじめて度
★★★★☆
AIが何時間もかけて調べて長文レポートを書く機能。
- ◎ ウェブを何十本も読み込んで要約
- ◎ 出典つきの長文レポートを生成
- ◎ ChatGPT・Gemini・Claude が各社実装
Perplexity Spaces
Perplexity
はじめて度
★★★☆☆
資料アップ＋検索を組み合わせたチーム向けRAG。
- ◎ 社内文書とウェブ検索を混ぜて回答
- ◎ チームで共有できる調査スペース
- ◎ 回答に出典が必ずつく
CAVEATS
気をつけること
△
アップロードした資料の取り扱いを規約で必ず確認。学習に使われないプランを選ぶ
△
資料外の情報は『分かりません』と答えるよう設計されているが、稀にハルシネーションも
△
資料の量・質が答えの質を決める。低品質な資料を入れると低品質な回答が返る
△
機密情報をアップロードする場合は、Enterprise 版や自社運用RAGを検討
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ウェブを横断検索して、根拠つきで答えるタイプのAI。ChatGPTのウソが気になる人にとっての救世主。
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