進化したAIリサーチ登場！Gensparkディープリサーチ V2がすごい3つの理由

昨日「すごい」と思っていたものが、今日にはもう「普通」になっている…そんな感覚、ありませんか？

特にAIによる「調査・研究」の分野は最近急速に発展していて、私もついていくのに必死です！

そんな中、Gensparkから発表された「ディープリサーチV2」がまたもや進化を遂げていたので、今日はその全貌をご紹介します！

ディープリサーチV2って何がすごいの？

「ディープリサーチV2」は、わずか1ヶ月前に公開された初代から大幅に進化した高度なAIリサーチツールです。

くろまめ！も最初のバージョンを試してみましたが、その時点でもかなり優秀だと感じていました。

でも今回のV2はさらに進化していたんです！

最大の特徴はMoA（Mixture of Agents：複数のAIモデルによる協調作業システム）。

ひとつのAIだけでなく、複数のAIが連携して情報を集め、分析し、検証するという革新的なアプローチを採用しています。

具体的には

• 「o3-mini-high」と「DeepSeek R1」などの先進的なモデルがチームとなって働く
• 一方が情報収集をしている間に、もう一方が分析を行う
• さらにGPT、Claude、Geminiなどの主要AIモデルが検証を行う

まるで優秀な研究チームが協力している感じです！

これによって、単一モデルでは難しかった複雑な調査や分析が可能になりました。

前のバージョンと比べて何が変わったのか？

初代と比較して、V2では本当に多くの点が改善されています。主な進化ポイントを3つご紹介します！

①情報の質と量が大幅アップ！

情報の密度と深さが従来比で2〜3倍になったそうです。

従来のAIリサーチだと「ふーん、そうなんだ」程度の情報が多かったのですが、V2では「えっ！そんなことまで分かるの？」というレベルの深掘りができるようになりました。

例えば、特定の市場調査を依頼した場合、単なる市場規模だけでなく、成長率の推移、主要プレイヤーの戦略、消費者行動の変化など、多角的な情報を一度に提供してくれます。

②プロセスの透明性が向上！

計画立案から推論、検証に至るまでの全過程を可視化できるようになりました。

以前は「なぜこの結論に至ったのか」がブラックボックスでしたが、V2では「どのソースから情報を得て」「どのように分析し」「どう検証したか」というプロセスが明確に示されます。

これによって、AIの判断根拠を理解しやすくなり、より信頼性の高い情報として活用できるようになりました。

③多角的な検証システムの導入！

複数のAIモデルが異なる視点から検証を行うことで、より精度の高い結果を提供できるようになりました。

ひとつのAIが見落としがちな部分も、別のAIがカバーしてくれるわけです。

これって人間のブレインストーミングにも似ていますよね。

例えば、あるAIが特定の業界トレンドを予測する際、別のAIはその予測に対して「でも、こういった要因も考慮すべきでは？」と補完するような形で機能します。

OpenAIのディープリサーチとは何が違うの？

AI界の巨人OpenAIも「ディープリサーチ」という同様のサービスを提供していますが、GensparkのV2とはアプローチが異なります。

OpenAIのディープリサーチ

• o3モデル（単一）を基盤としている
• ウェブ閲覧機能、Python実行環境などを統合
• AIの知識テスト「Humanity’s Last Exam」で正答率26.6％を記録
• 月額200ドル（約30,000円）のChatGPT Teamプラン以上で利用可能

GensparkのディープリサーチV2

• 複数のAIモデルの協調作業システム（MoA）を採用
• プロセスの透明性を重視
• モデルの得意分野を活かした分業で効率化
• 一部のユーザーからは「月額200ドルの高級サービスよりも優れている」という評価も

一番の違いは、OpenAIが単一のモデルに依存しているのに対し、GensparkのV2は複数のモデルを組み合わせている点です。

チームでは、それぞれの専門性を活かすことで、より包括的な調査が可能になります。

実際にどんな場面で活躍するか？

実ビジネスでの活用例もいくつか報告されています。

金融アナリストの場合

「特定業界の動向調査に通常2日かかっていたものが、半日で完了するようになった」

時間の節約って本当に大きいですよね！

私も記事のリサーチに使ってみたら、通常1時間くらいかかる調査が20分くらいで終わりました😲

具体的には、四半期ごとの決算資料、業界ニュース、アナリストレポートなどを横断的に分析し、トレンドや特異点を抽出してくれます。

これまで人間が何時間もかけて行っていた作業が、わずか数分で完了するのです。

マーケティング担当者の場合

「競合分析の精度が向上し、見落としていた市場機会を発見できた」

単なる時間短縮だけでなく、質の向上にもつながっているんですね。

例えば、競合他社のSNS投稿、プレスリリース、採用情報などを分析することで、新たな事業展開や戦略転換の兆候を早期に察知できるようになります。

研究開発部門での活用

「技術トレンドの把握と特許情報の分析が効率化され、イノベーションサイクルが加速した」

特許情報って膨大で複雑なので、AIの得意分野ですよね。

数千件の特許文書から関連性の高いものを抽出し、技術的な傾向や競合企業の研究動向を可視化することができます。

まとめ – これからのAIリサーチはどう変わる？

GensparkのディープリサーチV2は、複数のAIモデルの協調作業という革新的なアプローチで、情報の質、量、透明性を大幅に向上させました。

個人的には、これからのAIリサーチは「単一の万能AIモデル」から「専門性の異なる複数AIの連携」へと進化していくと感じています。

まさに「人間のチームワーク」をAIの世界でも実現しつつあるんですね！

あなたも最新のAIリサーチツールを活用して、調査の効率と質を高めてみませんか？

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