Gemini Deep Researchの無料化
皆さんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けに、AIをわかりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、Gemini Deep Researchが無料に🎊推論モデル x 音声入力 x NotebookLMで調査タスクの生産性を上げる、について話していきます。
はい、ということで今日は、Gemini Deep Researchについて話していきます。 皆さん、Gemini Deep Researchは使ってみましたでしょうか?
このポッドキャストでも、1月にGemini Deep Researchの話をしました。 これ、もともと海外で先に公開されていた機能です。
それが日本にも公開されたと、1月の話ですね。 今まではこのGemini Deep Researchは、月額2900円の有料プランに加入した人しか利用することができませんでした。
個人的にはこのGemini Deep Research、ものすごく使っている機能で、有料の価値はあるなというように思っていました。
そして先週、このGemini Deep Researchが無料プランのユーザーでも使えるようになりました。 誰でも使えるようになったというわけです。
ChatGPTでも同じようなChatGPT Deep Researchという機能があります。 こちらは以前としてまだ有料のままですね。
以前はですね、このChatGPTのDeep Researchが約3万円のプランでしか利用できなかったのが、今は3000円のプランで利用できるようになっています。
ですがまだ、このChatGPTのDeep Researchは有料プランのみの利用となります。 そういった点を考えるとですね、GeminiのDeep Researchが無料で利用できるようになったというのは、かなり大きな出来事だと思います。
Deep Researchの仕組みとユースケース
なので今回この番組で取り上げようと思いました。 今日話すポイントは主に3つとなります。
1つ目に、そもそもDeep Researchって何ですかという点から話していきたいと思います。 従来の検索とは何が違うのかについて話します。
2つ目に、Deep Researchのユースケースについて紹介していきます。 実際に私が使っている事例なんかも交えて紹介していきたいと思います。
あとはこのケースではDeep Researchちょっと向かないかなという事例についても紹介します。 そして最後3点目に、直近でアップデートされたGeminiの内容についても紹介します。
先週いろいろとですね、Geminiの動きがありました。 この点について紹介していきます。
はい、では早速始めていきましょう。 まずそもそもDeep Researchって何ですかという話からちょっとしたいと思います。
現在ではパープレキシティやジェンスパーク、チャットGPTなど あとはグロックとかですね、様々なAIがDeep Researchという機能を公開しています。
これ特にですねDeep ResearchっていうのはGeminiだけの機能というわけではないんですね。 去年の12月あたりでしたかね
GeminiからDeep Researchという機能が公開されました。 その後にチャットGPTやグロックでもDeep Researchに似たような機能がリリースされたというような流れになります。
私たちが何か調べ物をする時っていうのは基本的に3つの手段があると思っています。 一つは従来の検索、検索エンジンのGoogleを使ってキーワードを入力すると。
例えばそうですねスパイスカレーレシピとかそんな感じですね。 キーワードを単一もしくは組み合わせて調べ物をすると。
次に検索AIというものがやってきました。 検索AIではパープレキシティが有名だと思います。
従来の検索がスパイスカレーレシピというキーワードを組み合わせるものに対して 検索AIではこのように検索をかけていきます。
スパイスカレーのレシピを教えてください。材料は2人分でとかですね。 ちょうど人間がAIと会話をするように検索をしていくと。
それが検索AIと呼ばれるものになります。 そしてその検索AIの次に登場したのがディープリサーチになります。
流れとしてはまず人間がAIに調査の指示をします。 そしてその指示に基づいてAIが調査計画というのを立てます。
それから人間がその調査計画を承諾すれば AIが自動で調査を開始していくというものになります。
あとはAIが自動的に調査計画に基づいていろいろな調べ物をしてくれると。 だいたい平均して数十サイトぐらいの情報を集めてくれます。
そうして集めた情報をまたレポート形式で最終的にアウトプットしてくれると。 これがディープリサーチの全体像となります。
正直ですねディープリサーチを使うようになってから かなりこの調べ物、調査のタスクにかかる時間というのを削減することができています。
これって私の業務だけではなくてですね いろいろな仕事で使えると思います。
例えば市場調査であったりとか競合の調査などですね。 こうした情報収集を効率化してくれるツールというのが無料で利用できるようになったので
これはですねちょっと使わない手はないかなと個人的に思います。 使い方は非常に簡単です。
Geminiのサイトにアクセスをして、そこからディープリサーチというボタンがあるので そこをオンにして調査をすれば誰でも利用することができます。
例えば簡単な調べ物なんかは従来の検索や検索AIを使うと。 でも深く調査したい幅広い情報からAIにレポートを作成してほしい
そういった時にはディープリサーチが活躍してくれます。 次にディープリサーチのユースケースについて少し紹介したいと思いますが
結構ですねいろいろな触手で使えると思います。 例えばある分野の研究について最新情報を調べるとか
あとは助成金の内容を調べる、競合の企業について調査をするとか 市場のトレンドを探るなんかですね
いろいろなケースが想定できると思います。 例えば私なんかはテクノロジー関連の情報収集にこのディープリサーチを使っています。
あとはビジネスの検証をしたい時に周辺情報を集める時なんかでもディープリサーチを使っています。
あとは海外の事例なんかを見ると、クライアント獲得のためにコンサルタントの人とか
あとはフリーランスの人が提案書、そういったものを作る時なんかにもディープリサーチを使って企業情報とか
競合の情報、そういったものを収集するというような使い方もされているようです。 あと面白い使い方だと、こんな使い方している人もいましたね
2025年アメリカが中国とメキシコに関税をかけましたと その関税によってどのようなビジネスに影響がありますか調査してください
こういった使い方ですね。この場合だとアナリストの分析結果なんかを上手い具合に 情報収集してくれるような感じだと思います
でこういった感じでGeminiのディープリサーチっていうのは幅広い分野で利用できると思います ただですね
ディープリサーチのリスクと注意点
全ての調査タスクでディープリサーチが向いているかというとそれはちょっと違うのかなと 実際に使ってみて思います
というのがですねAIにはハルシネーションという問題があります 補足するとこのハルシネーションというのはAIが誤った回答を出すことになります
先ほど海外の事例でコンサルタントの人がクライアントに提案書を作るときに ディープリサーチを使っているというような事例を紹介しました
ただこういった使い方の時に注意したいのが ディープリサーチで集めた情報っていうのを人間のチェックなしで
そのままクライアントに提出をする場合はちょっと危ないかなと思います あの提出した書類にハルシネーション
つまり誤った情報や誤った数字などが含まれている可能性がゼロではないからですね
少し前にリスナーの方とディープリサーチについて少しやり取りをしたんですけど ディープリサーチが大量の情報ソースを参照して情報を集めてくれると
ただそれを人間が一つずつチェックしていくのって逆に大変じゃないですか という話をですねちょっとリスナーの方としたんですね
でまさにその通りで場合によってはディープリサーチが向かないタスクっていうのもあると思います 例えば今まで人間の手によって行われてた調査のタスクが1時間
かかっていたと1時間ですね でそれをディープリサーチを使うことで10分に短縮することができたと
でも人間によるチェックに50分費やすようになったと 結局プラマイゼロのような状態ですね
でこれジョークみたいな話なんですけど結構笑えない話で全然あるのかなと思います 私もこれに関してはちょっと明確な回答を持ってないんですけど
一つの考え方として社外で使う資料 例えばクライアントに提出するような資料ですね
こういったものにはディープリサーチに丸投げをしないと ハルシネーションのリスクがあるからですね
反対に社内や自分だけで消費する資料 こういったものはディープリサーチに任せて情報収集をすると
内部で消費するだけの資料であればですね ある程度情報に誤りがあっても許される範囲であれば使うと
そういった判断や割り切りも必要かなと思います であとはディープリサーチにレポートを作成してもらうような使い方ではなくてですね
ディープリサーチの基本とプロンプト技術
情報ソースだけを取得してもらうみたいなやり方ですね そういった使い方になってくるのかなと思います
ただこのハルシネーションにまつわる問題っていうのはディープリサーチだけの問題ではないですよね
生成AI全般に言えることだと思います ミスが絶対に許されないタスクではAIに全部任せるっていうのはリスクが高いと思います
こういった感じでAIの使いどころの見極めのようなものも重要だと思います
でここからはディープリサーチで使う効果的なプロンプトについて紹介したいと思います
あの私ディープリサーチリリースされてからずっと使っているんですけどちょっと自分なりにですね こういったプロンプトの書き方をするとあのやりやすいっていうのがあるのでちょっと共有したいと思います
基本的には会話形式で簡単な指示でも全然動いてくれます ただプロンプトを書くときにあのちょっとですね
意識するといいなと思うところが3つあるので紹介したいと思います えっとですねスコープの定義出力形式の指定
そして調査の目的です これら3つですねスコープの定義出力形式の指定
そして調査の目的です一つずつ説明していきますね まず一つ目にスコープの定義
これはあの簡単に言うと調査の範囲や対象を明確に指示することになります 例えば私が生成AIの活用アイディアを調査してくださいと指示をしたとします
でこの時にシンプルに生成AIの活用アイディアを教えてと指示するのではなくて次のようにします 生成AIの活用アイディアを調査して情報ソースは英語圏の情報のみ参照する
日本語圏の情報は参照しない こんな感じですねこのように調査の対象っていうのをプロンプトで指定します
であとは調査対象の期間を指定するのもおすすめです 例えばそうですね私がポッドキャストの世界のユーザー数を調査したいとします
でそれを国別にランキングで教えてほしいと指示をするわけですけど その時にいつの時点のポッドキャストのユーザー数を調べたいのかっていうのも
明示的に伝えるとなおいいです 例えば2024年度時点のユーザー数を聞いているのか
2023年度時点のユーザー数を聞いているのかという具合ですね こんな感じで調査に関連する期間というのを指定するのもおすすめです
一つ目はスコープの定義でした では次に2つ目2つ目は出力形式の指定となります
これは簡単に言うとどのような形でAIにアウトプットしてほしいのかっていうことを 具体的に指定することになります
レポートで返してもらう場合にはどのような構成がいいのかとか このセクションは含めてほしいとかですね
それ以外にもテーブル形式でランキング順で返してほしいとか そういった感じですね
先ほどのポッドキャストの世界のユーザー数の例だとそうですね 世界のユーザー数の多い順でテーブル形式で返してくださいと
テーブルの形式は国 ユーザー数
その国の人口 その人口に対するポッドキャストのユーザー比率とかですね こういった形でどのような形でアウトプットしてほしいのかっていうことを
AIに伝えるとより良い形で回答を受け取ることができます 最後3つ目が調査の目的ですね
ディープリサーチを利用するときになぜこの調査を依頼するのかとか どういった課題を解決したくてこの調査を依頼しているのかっていう
その依頼の背景情報のようなもの 調査指示の目的っていうのをAIに明確に伝えるということです
背景情報をしっかり伝えることでより回答の精度を上げるというようなアプローチとなります 以上3点となります
スコープの定義 出力形式の指定 そして調査の目的ですね
ちなみにこれはですね ディープリサーチで使えるあのプロンプトテクニックとかではなくてですね
生成AI全般で言えることになります プロンプトに出力形式を指定すると指示の目的やゴールをしっかり
AIに伝えると あの通常のプロンプトでも有用なテクニックとなるのでぜひ活用してください
音声入力の活用
ではここからはディープリサーチの応用編ということで ディープリサーチと他のツールを組み合わせた使い方について紹介したいと思います
ディープリサーチ単体で使ってもいいんですけど ディープリサーチと○○という形で別のツールを組み合わせるとですね
さらに調査タスクの効率化が図れると思います では最初がですねディープリサーチと音声入力ですね
前回のポッドキャストで私AI音声入力の話をしました 簡単に言うとAIとやり取りをするときにキーボードでタイピングするのではなくて
音声入力でやり取りする方が早いですよというような内容を話しました タイピングよりも音声入力の方が2倍から3倍あの早いというふうに言われています
シンプルにですね AIとやり取りをするときはキーボードのタイピングではなくて音声入力に変えるだけで作業効率というのが上がります
なのでディープリサーチを使うときも音声入力がおすすめですよという話になります 私前回のポッドキャストでスーパーウィスパーという音声入力アプリを紹介しました
ただですねあのわざわざこういったアプリを使わなくても mac やあの windows 純正の音声入力というのもあります
結構ですね私macユーザーなんですけど mac の純正の音声入力もかなりおすすめです
個人的にはスーパーウィスパーもものすごくおすすめなんですけど もともとパソコンに搭載されている音声入力でも全然問題ないですね
実際に私スーパーウィスパーとあとはmacの音声入力を組み合わせて利用しています mac の純正の音声入力は何といってもですね
レスポンスが早いのが魅力ですね ちなみにジェミニのアプリでもあのディープリサーチって利用できるようになっているんですよね
なので出先とか移動中でもあのスマホからディープリサーチを使うことができます これも結構私最近やってますね
移動中に思いついたこととかこれ調べ物したいなっていう時にパッとスマホを取り出して ディープリサーチに指示をしておくと
でそうするとアプリの通知で調査が終わりましたよっていう風に教えてくれるんですね で後で調査結果を確認するとそういった使い方もおすすめです
ちなみにあのもともとスマホに備わっている音声入力っていうのも組み合わせると あのすごく作業がはかどります
今ほとんどAIのやりとりっていうのは音声入力に切り替えてますね あのちょっとまた別の回でこの音声入力の魅力っていうのを話したいと思うんですけど
音声入力はですねちょっとおすすめですね あの特にAIと相性がいいと思います
推論モデルとノートブックLMの統合
以上がディープリサーチと音声入力の組み合わせとなります 次にディープリサーチと推論モデルの話もしたいと思います
これ前もですねポッドキャストで少しお話ししたんですけど ディープリサーチで出力されたレポートがありますよね
AIがまとめてくれたレポート でそれを今度はChatGPTのO1とかO3のような推論モデルに渡してさらに調査内容を深掘りしてもらうと
そういった使い方もおすすめです ChatGPTのO1とかあのO3 mini いわゆる推論モデルというあの呼ばれるもの
結構分析とかで活躍してくれるんですね なのでディープリサーチと推論モデルの組み合わせっていうのもおすすめです
あとは最後にディープリサーチとノートブックLMの組み合わせについても紹介したいと思います このノートブックLMっていうのは
Googleが提供しているAI搭載のメモアプリのようなサービスになります ユーザーがアップロードした情報に基づいて
AIが回答してくれるというようなサービスになります このサービスもですねかなりおすすめなのでまだ使ったことがない人はぜひ使ってみて
ください 概要欄にリンクを貼っておきます 例えば論文とかあとは会社の資料結構分厚めの資料とかですね
そういったものをアップロードして中身を要約してくれると 特に人間の指示がなくても読みやすい状態に要約をしてくれるので便利です
あとはそれ以外にもYouTubeのリンクなんかも渡すことができるんですね でそのYouTubeの中身を要約してくれると
もちろん海外のYouTubeとかでも問題なく要約してくれます なのでテクノロジー系のYouTubeとかあとはナレッジ系のYouTubeでそういったものを渡して
理解を深めるとそういった使い方もできます 結構海外のポッドキャストでもYouTubeで公開しているポッドキャストなんかもあるので
そういったポッドキャストのリンクを渡して内容の要約を取得すると 日本語でそういった使い方もおすすめです
話をディープリサーチとノートブックLMの組み合わせについて戻すと ディープリサーチで出力した調査レポートがありますよね
でそれをノートブックLMに渡すと ノートブックLMってリソースを複数渡すことができるんですよね
えっとですね無料プランで50個 あとは有料プランになると300個までリソースを渡すことができます
このリソースっていうのはリンクであったりテキストであったり あとはウェブサイトであったり
GoogleドキュメントGoogleスライド いろいろなリソースを渡すことができます
Gemini Deep Researchの無料化と機能向上
つまりディープリサーチで出力したレポートとか集めた情報っていうのを ノートブックLM一箇所に集約することができます
これ結構便利なんですよね 例えば私があのコールセンター法人のですね
コールセンター向けにあるサービスの売り込みをしたいと考えます そういったプロジェクトを立ち上げたと
その時にそのプロジェクトに関わる情報っていうのをいろいろディープリサーチで調査をします 例えばコールセンターの数はどこの県が多いのだろうと
都道府県別のランキング上位5県を教えてくださいとか で調査の結果福岡県がコールセンター数でナンバー3だったと
そうしたら福岡県にあるコールセンターの事業所の一覧を調査してくださいと その他にも私がコールセンター向けに売ろうとしている
あのサービスプロダクトですでに同じようなサービスは他の競合は作っていますかと そういったサービスは市場に存在するのか調査してくださいとかですね
市場調査ですね ですでに市場に存在する場合はどういった会社があのその製品を開発しているのかとか
あとは私が開発したサービスとその競合のサービスとではどういった点が違うのか とかですね
そういったいろいろそのプロジェクトにまつわる調査内容っていうのをノートブックLM一つに集約すると こんなイメージですね
こんな感じでディープリサーチ単体ではなくてディープリサーチと○○の組み合わせというように 他のAIと組み合わせることでより力を発揮するようになります
こんな感じでGeminiのディープリサーチが無料で使えるようになったので 興味がある方はぜひ使ってみることをお勧めします
ディープリサーチ以外にもですね先週Googleからいろいろな発表がされています 最後に少しだけざっと紹介したいと思います
一つ目がGemini Deep Researchの中で動いているモデルがアップデートされたと 今までGemini 1.5 Proというモデルで動いていましたけど
それがGemini 2.0にアップデートをしたというような内容ですね 端的に言うとディープリサーチの性能が上がったというわけになります
ちなみにGeminiはですねあの1.5は廃止してもうGemini 2.0にどんどん移行を進めるようですね
であとはGemの無料ユーザーへの開放ですね あのGemという機能があります結構ですねあまり知られていないんですけど
簡単に言うとChatGPTのGPTsのような機能ですね GemとGPTsって何なのという話なんですけど
簡単に言うとですね自分でプロンプトを登録してあるタスクに特化したチャットボットを作ることができると
例えば文章構成に特化したチャットボットとか あとはメール作成に特化したチャットボットとかですね
でこの機能Gemと言うんですけど今まで有料プランでしか利用できませんでした ですがこのGemも無料プランのユーザーも使えるようになったという話になります
でその他の部分だとGoogleの検索履歴がGeminiの回答にも反映するようになったと あのつまり普段私たちがGoogleアカウント上で色々検索などの活動を行っています
でそうした検索の履歴を基にGeminiの回答にも影響しますよと よりパーソナライズされたAI体験を提供してくれるというものになります
こんな感じで先週Geminiが色々とアップデートされました はいそれでは今日のポイントをまとめます
エピソードの成長とリスナーへの感謝
一つ目に今まで有料ユーザーしか使えなかった Geminiのディープリサーチが無料ユーザーも使えるようになりました
二つ目にGeminiの使い方はアクセスをしてディープリサーチボタンをオンにすれば誰でも使うことができます
そして最後3点目にディープリサーチ単体で使うのももちろんおすすめです ですが他のツールと組み合わせた使い方というのもおすすめです
音声入力やChatGPTのO1やO3 mini あとはノートブックLMとかですね
ディープリサーチの使い方はノートにまとめたので興味がある方はこちらの記事も覗いてみてください
概要欄にリンクを貼っておきます はい今日はこの辺ということで本日も聞いていただきありがとうございました
ちょっと嬉しい報告をさせてください このポッドキャストを始めて約1年と2ヶ月ぐらいになります
でちょうどこのポッドキャストを収録している当日ですね あの再生回数が10万回を超えました
ちょっとあの一つの大台に乗った感じがします いつも聞いていただきありがとうございます
次はそうですね30万回 30万回目指して頑張っていきますのでよろしくお願いします
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