GeminiのDeep Researchで
資料作成を効率化
記事の内容
ありきたりな情報からは、ありきたりな資料しか生まれない
資料の質はその情報源の質に大きく依存しています。
ありきたりな情報を元にして資料をつくる場合、資料もありきたりなものになってしまうということです。
たとえば、多く人が思いつく内容だけでまとめられていたり、簡単にアクセスできる情報だけで資料が構成されているような場合です。
また、自社の先輩や同業他社などによって作成された資料を、ほとんどそのまま流用し、内容の更新や新たな視点の追加が行われていないような場合も、新鮮味に欠けるありきたりな資料といえます。資料の質を高めるためには、その資料をつくるための素材、つまり情報源の質をいかに高められるかによって決まるといっても過言ではありません。
質の高い情報源とは、自分の経験に基づく一次情報や専門家による信頼できるデータ、独自の調査や分析、最新の情報などが挙げられます。
料理の質が材料の質に左右されることが多いように、資料もその基となる素材にこだわる必要があります。
腕でカバーするっていっても限界があるからね
効率的に資料の素材を集めることで結果的に資料の質が高まる
情報源となる資料の素材を効率的に集めることができれば、結果的に資料の質を高めることにつながります。
なぜなら、素材集めを効率化することで、構成の検討やデータの深掘りなど資料全体のブラッシュアップに余った時間を費やすことができるからです。
資料の素材集めを効率化するためには、収集、整理、分析、抽出、そして統合というプロセスを効率的に行う必要があります。
具体的には、情報収集の段階で、信頼性の高い情報源を効率的に見つけ出し、必要な情報を的確に絞り込むこと。
そして、集めた情報を整理し、分析する時間を十分に確保することがあげられます。
これらを行うための最適なツールがGeminiのDeep Researchです。
GeminiのDeep Researchとは？
Googleの生成AI『Gemini』のDeep Researchは、情報収集・分析のプロセスを効率化することに特化した機能です。
指定したテーマに基づき、AIが自動で調査計画を立て、Webサイトなど、多様な情報源から包括的なデータを収集します。
収集されたデータは分析され、整理された形式でレポートとしてまとめられるため、ユーザーは質の高い情報を効率的に入手し、資料作成に活用できます。
まとめサイトみたいにキュレーションしてくれるってこと？
それと近い部分もありますが、違う部分もあります。
近い部分としては、あるテーマに基づいてネット上にある情報を集めて整理してくれることです。
違う部分は、人ではなくAIがそれを行うため情報源の偏りを避け、より客観的な情報を提供してくれる点です。
まとめサイトの多く、特に企業が運営するサイトでは、自社の商品やサービスへの誘導、競合他社の情報操作など、商業的な目的が含まれていることが少なくありません。
つまり、自社商材への誘導などなんらかの主観的な意図によってまとめられている（情報が操作されている）ということです。
それに対して、Deep Researchは人が介在しないため、より客観的な視点で収集、分析を行ってくれます。
Deep Researchを使ってレポートをつくってみる
では実際にDeep Researchを使って調査レポートを作ってみましょう。
百聞は一見にしかず
設定として「分かりにくい資料ばかり作ってしまう後輩に資料のつくり方を教えるための資料」をつくるという設定で情報収集を行います。
噛みそうな設定だな
まずはプロンプトの入力画面の下にある「Deep Research」という表示をクリックします。
左上のプルダウンから選択しても問題ありません。
今回のプロンプトは次のように入力しました。
「分かりにくい資料を改善するための方法を調査してください」
すると、「調査の計画」がまず表示されます。
調査内容に応じてどうやって情報を集めるべきかも提案してくれるわけね
そうです。便利ですよね。
「計画を編集」をクリックして、重点的に調査してほしいポイントなどを追加することも可能です。
計画に問題が無いようであれば「リサーチを開始」をクリックします。
結果がでるまで数分かかり、調査内容によってまちまちです。
数分待った結果、次のようなレポートが完成しました。
必要に応じて追加の調査を依頼することや、Googleドキュメントにエクスポートすることも可能です。
Deep Researchは質の高い情報源から優先的に引用
Deep Researchのレポートのポイントは、引用元になったサイトが明示されることです。
各文章がどのサイトを参考にしてつくられているかが分かりますので、引用元のサイトにアクセスして詳細を確認することができます。
引用元が示されると情報の信頼性に自信が持てるな
そうですね。生成AIを使う上で注意すべき点として、AIが事実とは異なる情報を生成する「ハルシネーション」という現象があります。
Gemini曰く、
Deep Researchは、情報の信頼性を重視し、質の高い情報源からの情報を優先的に選択することで、ハルシネーションが発生するリスクを低減するように設計されています。
具体的には、Deep Researchは、情報源の信頼性スコアや、その情報が専門家によって検証されているかどうかなどを考慮して、情報の優先順位付けを行います。
また、複数の情報源から得られた情報を相互参照することで、情報の正確性を高める仕組みも備えています。
これにより、ユーザーは、生成AIの出力に含まれる可能性のある誤った情報に惑わされることなく、安心して資料作成に集中できます。
とのことです。
実際、Geminiのいうとおりかどうかは定かではありませんが、少なくとも引用元のサイトにアクセスすれば真偽を確かめることは可能となります。
レポートの最後に、「レポートに使用されているソース」として引用元になったサイトの一覧が表示されます。
今回のレポートに関しては約50サイトを参照して作られているようです。
ここで想像してみていただきたいのですが、情報源となるサイトを取捨選択して50サイトに厳選し、それらをひとつひとつ内容を吟味して、レポートにまとめた場合、どのくらいの時間がかかるでしょうか？
まあ、1日では終わらないのは確かね
場合によっては1週間以上かかるかもな
そうですよね。それがDeep Researchを使うことで数分で終わってしまいます。
革命レベルね
ですね。
使うか使わないかで大きな違いがでることは明らかです。
質の高い資料は下調べが徹底している
質の低い資料の特徴のひとつとして「客観的な裏付けがないまま思いつきで作られている」というものがあります。
イメージとしては思いつくことをただ並べていったような資料です。
それで資料の体裁を整えることはできるかもしれませんが、資料を見る人にとって有益なものとなる可能性は極めて低いです。
あるな。そういう退屈な資料
資料の質を左右する分岐点に「下調べをいかに行っているか」というものがあります。
Deep Researchを活用することで、人だけではとても実現できないような下調べを行うことができるようになります。
結果、質の高い資料を効率的に作成することが可能になります。Googleのアカウントがあれば誰でも無料で利用することができますので、新しいクライアントの業界動向や顧客ニーズの掘り起こしなど、ご自身のステータスに応じて活用していただければと思います。
