こんにちは、テツメモです！

「情報はあふれているのに、本当に必要な情報がなかなか見つからない...」 「調査に時間がかかりすぎて、他の業務に支障が...」

「見つけた情報の信頼性が気になる...」

こんな悩みを抱えているビジネスパーソンの方は多いのではないでしょうか？今回は、これらの課題を一気に解決する魔法のような新機能、PerplexityのDeep Researchについてご紹介します。

そもそもPerplexityとは？

Perplexityは、AIを活用した新世代の検索エンジンです。従来の検索エンジンのように単にウェブページを探すだけでなく、複数の情報源から得られた情報を分析・統合し、ユーザーの質問に対して包括的な回答を提供します。

そして2025年2月14日、Perplexityは画期的な新機能「Deep Research」をリリースしました。この機能は、私たちの情報収集と分析の方法を根本から変える可能性を秘めています。

Deep Researchが提供する3つの革新的な価値

1. 驚異的な情報収集力
2. • 2-4分で数十回の検索を自動実行
   • 数百の情報源を同時に分析
   • 包括的なレポートを自動生成
2. 高精度な分析と信頼性
3. • SimpleQAベンチマークで93.9%の精度を実現
   • Humanity's Last Examで21.1%のスコアを達成
   • すべての情報源を明確に引用
3. 柔軟な出力形式
4. • PDF形式でエクスポート可能
   • Markdown形式での保存に対応
   • Perplexity Pageとしての共有機能

※SimpleQAベンチマークは、OpenAIが開発した、言語モデルが短く具体的な質問に対して事実に基づいた正確な回答を生成できるかどうかを評価するためのテストセット

※"Humanity's Last Exam"（HLE）とは、最新の大規模言語モデル（LLM）の学術的・専門的能力を評価するために開発された、極めて挑戦的なベンチマーク試験

この記事を読むことで得られる3つのメリット

1. 時間の大幅な節約
2. • 従来数時間かかっていた調査が数分で完了
   • 効率的な情報収集手法の習得
   • 複数の情報源を同時に分析
2. より深い洞察の獲得
3. • 包括的な分析レポートの活用方法
   • 追加質問による掘り下げ技術の習得
   • 多角的な視点からの情報収集
3. 実践的な活用スキル
4. • 業界別の具体的な活用事例
   • 効果的なプロンプトの作成方法
   • ハルシネーションチェックの方法

このツールは、無料プランでも1日5回まで利用可能です。さらにProプラン（月額20ドル）では1日300回まで利用でき、より本格的な調査や分析に活用できます。

ワンポイントTips：2025年2月にリリースされたばかりのDeep Researchですが、SNSでは「ハルシネーションがひどい」「Perplexityオワコン」という声も聞こえますが、AIサービスはリリースされた時点がゴールではなく、成長・改善するためのスタートです。

逆に今の評判が悪いのはPerplexityにも届いているはずですので、これからは性能が上がるだけですね。そうなってから焦って使うより、今から”効果的な使い方”を知っておくだけで十分価値はあります。ぜひこの記事で一緒に疑似体験していきましょう！

🔗Perplexity Deep Research

🚀 Deep Research登場の背景と革新性

なぜDeep Researchは画期的なのか？

情報過多の時代において、私たちは膨大な情報の中から必要な情報を見つけ出し、それを整理・分析するという課題に直面しています。従来のAI検索では、以下のような限界がありました：

• 単一の検索結果しか得られない
• 情報の信頼性の確認が必要
• 分析や統合は人間が行う必要がある

Deep Researchは、これらの課題を一気に解決する画期的な機能として登場しました。

Deep Researchの革新的なアプローチ

1. AIによる自律的な調査プロセス

Deep Researchの最大の特徴は、人間の調査プロセスを模倣した自律的な情報収集です。以下のような流れで、より深い調査を自動的に行います：

1. 初期検索：ユーザーの質問から調査を開始
2. 再帰的な探索：得られた情報から新たな検索クエリを生成
3. クロスチェック：複数の情報源で事実を確認
4. 統合と分析：収集した情報を整理・統合

2. 圧倒的な処理能力

人間が数時間かけて行うような調査を、わずか2-4分で完了します：

自分でGoogleで調べる際のステップをAIが考え、繰り返し調査してくれています。

• 数十回の検索を自動実行
• 多い時は数百の情報源を同時に分析
• 複数の視点からの検証

3. 高い信頼性

Deep Researchは、情報の信頼性を重視した設計となっています：

一部でハルシネーションも発生していますが、今回の記事でチェックする方法もご紹介します。

• 情報源の明確な引用
• 複数の情報源によるクロスチェック
• 最新情報の優先的な収集

4. ベンチマークでの優れた性能

Deep Researchは、以下のような優れた性能を示しています：

• SimpleQAベンチマークで93.9%の精度を達成
  
  
• Humanity's Last Examで21.1%のスコアを記録（競合モデルを大きく上回る）
  
  
• 多様な分野での高い回答精度

従来のAI検索との違い

従来のAI検索と比較した際の、Deep Researchの主な優位性は以下の通りです：

充実したレポート機能

Deep Researchは、収集した情報を様々な形式で出力できます。

多様な出力形式

1. PDF形式でのエクスポート
2. • 専門的なレポートとして活用可能
   • 印刷やシェアに最適
   • フォーマットの保持
2. Markdown形式での保存
3. • テキストエディタでの編集が容易
   • GitHubなどでの共有に適している
   • カスタマイズ性が高い
3. Perplexity Pageとして共有
4. • チームでの共有が簡単
   • オンラインでの閲覧が可能
   • 追加の調査や編集が可能

🔗2025年2月17日の株式市場：要点（Perplexity Pageに変換）

【リサーチ革命】対話型AI検索エンジンPerplexityの新機能「Pages」でスマートキュレーション体験！
テツメモ｜tetumemo 2024-06-03

利用プランと制限

無料プラン

• 1日5回まで利用可能
• すべての基本機能が利用可能
• 情報源の引用機能あり

Proプラン（月額20ドル）

• 1日500回まで利用可能
• スペース機能との連携
• 優先的なサーバー処理

今後の展望

Deep Researchは、今後さらに以下のような進化が期待されています：

• より多様な情報源への対応
• リサーチ＆分析精度の向上
• 新しい出力形式への対応
• モバイルアプリケーションへの展開

このように、Deep Researchは単なる検索機能の改善ではなく、情報収集・分析のパラダイムシフトをもたらす可能性を秘めています。

ワンポイントTips：Deep Researchを使う際は、最初から完璧な質問を考える必要はありません。なぜなら、追加の質問や掘り下げた調査が簡単にできるからです。まずは気軽に質問してみて、その結果から必要に応じて深堀りしていく。そんな探索的なアプローチが効果的です。

🔗Perplexity Deep Research

🎯 Deep Researchを使いこなす3ステップ

基本的な使い方

Step 1：モード選択

1. Deep Researchモードの選択
2. • Perplexityのトップページにアクセス
   • 検索ボックス上部の「Deep Research」を選択
   • モードが有効になると背景色が変化
2. 入力欄の活用
3. • 自然な言葉で質問を入力
   • 具体的な条件や要望を明記
   • 必要に応じて言語を指定（日本語OK）

Step 2：効果的なプロンプトの書き方

基本のプロンプト構造

今日、株式市場が開く前に何を知っておくべきですか？
think in English, output in Japanese

※「think in English, output in Japanese」こちらを冒頭か文末に加えると、調査・推論の内容が日本語になりやすいです。👇️

💡応用のプロンプト構造

[調査したいトピック]について、以下の観点から調査してください：
1. [観点1]
2. [観点2]
3. [観点3]
出力は[希望する形式]でお願いします。

プロンプトの具体例

電気自動車市場について、以下の観点から包括的に調査してください：
1. 世界市場の現状と今後5年間の予測
2. 主要メーカーの市場シェアと戦略
3. 技術革新のトレンド
出力は箇条書きで、データや具体例を含めてください。

Step 3：レポートの活用と共有

レポート形式の選択

• PDF形式：正式な文書として保存
• Markdown形式：編集可能な形式で保存
• Perplexity Page：オンラインで共有

共有オプション

• リンクの生成
• チームメンバーへの直接共有
• 編集権限の設定

発展的な使い方

Deep Research結果への追加質問

Deep Researchの最も強力な機能の一つが、結果に対する追加質問機能です。

追加質問の例

1. 詳細の掘り下げ

   この[トピック]について、もう少し詳しく説明してください

2. 特定の側面に焦点を当てる

   [項目]に関して、具体的な事例を3つ示してください

3. 最新情報の要求

   これらの情報の中で、最新の動向や変更点はありますか？

関連トピックの展開方法

• キーワードからの派生テーマ探索
• 業界動向との関連付け
• 競合分析への展開

スペース機能との連携

PerplexityのDeep Researchは「スペース機能」と組わ合わせることで他社にはできない強みを発揮します。

社内ファイルとWeb情報で一括リサーチ！Perplexityスペース機能で仕事が変わる
テツメモ｜tetumemo 2024-10-21

スペース内でのDeep Research活用

1. 情報の一元管理
   
   
   
2. • 社内文書のアップロード
   • URL情報の追加
   • Deep Research結果の保存
2. 複合的な分析
   
   
   
   💡最大で4つのソースを複合させて調査できるのが他にない強み
3. • 社内文書とWeb情報の統合
   • 社内文書×学術論文×SNS×Web情報
   • チームでの共同編集
3. 効率的な情報共有
   
   
4. • リアルタイムでの更新
   • メンバー間でのナレッジ共有と共同編集
   • バージョン管理

プロジェクト管理での活用例

• 市場調査プロジェクト
• • Deep Researchでの情報収集
  • 社内データとの統合
  • チームでの分析と共有
• 競合分析プロジェクト
• • 複数の情報源からの分析
  • 時系列での変化の追跡
  • 戦略提案の作成

効果的な活用のためのベストプラクティス

1. 明確な目的設定
2. • 調査の目的を具体化
   • 必要な情報の範囲を特定
   • 期待する出力形式の指定
2. 段階的なアプローチ
3. • 概要から詳細へ
   • 追加質問による掘り下げ
   • 関連トピックへの展開
3. チーム活用の最適化
4. • 役割分担の明確化
   • 情報共有ルールの設定
   • フィードバックの収集

ワンポイントTips：Deep Researchは「対話型の研究アシスタント」として考えると効果的です。最初の質問で完璧を目指すのではなく、追加質問を重ねながら必要な情報を掘り下げていく。そして、その過程で得られた知見をスペース機能を使ってチームと共有する。このような反復的なアプローチが、より深い洞察を得るためのコツです。

🔗Perplexity Deep Research

🌟 Perplexityが推奨する8分野の活用事例

人々が検索エンジンで情報を探すように、Deep Researchでも直感的な質問から始められます。Perplexityが公式で推奨する8分野の具体的な活用例をご紹介します。

1. 金融分析（Finance）

プロンプト例

今日、株式市場が開く前に何を知っておくべきですか？
think in English, output in Japanese

🔗2025年2月17日の株式市場：要点（Perplexity Pageに変換）

得られる洞察

• 市場動向の包括的な分析
• 投資判断に必要な重要指標
• リスク要因の特定
• 投資機会の発見

2. マーケティング（Marketing）

プロンプト例

スーパーボウルでの広告戦略として最適なのは何か？ 2025年のスーパーボウルにおける主要広告主のROI（投資対効果）を分析せよ。どのブランドが最大の勝者で、どのブランドが敗者だったのか？ どの広告手法が最も効果的で、どれが最も効果が低かったのか？ もし2026年のスーパーボウルで広告を出したい場合、成功を最大化するには何をすべきか？
think in English, output in Japanese:

🔗スーパーボウルでの広告戦略として最適なのは何か？

得られる洞察

• 広告効果の定量的分析
• 成功事例の詳細な分析
• 消費者行動の洞察
• 次期戦略への提言

3. テクノロジー（Technology）

プロンプト例

サンフランシスコのトップ20のバイオテック・スタートアップ企業と、それぞれの主要投資家を調査してください。
think in English, output in Japanese:

🔗サンフランシスコのトップ20のバイオテック・スタートアップ企業調査

得られる洞察

• 最新の技術トレンド
• 投資動向の分析
• 競争環境の把握
• 成長機会の特定

4. 時事問題（Current Affairs）

プロンプト例

今年の米国の関税は世界中の商品価格にどのような影響を与えたか？ 詳細で包括的なタイムラインを示してください。
think in English, output in Japanese:

🔗今年の米国の関税は世界中の商品価格にどのような影響を与えたか？

得られる洞察

• グローバルな影響分析
• 経済的インパクトの評価
• 政策変更の影響予測
• リスク対策の提案

5. 健康・医療（Health）

プロンプト例

アルコールが健康に及ぼす影響に関する最新の科学的研究は何ですか？
think in English, output in Japanese:

🔗アルコールが健康に及ぼす影響に関する最新の科学的研究は何ですか？

得られる洞察

• 最新の医学的知見
• 研究結果の統合分析
• 健康管理への提言
• リスク予防策の提案

6. 人物研究（Biography）

プロンプト例

スティーブ・ジョブズの経歴と影響力を分析してください
think in English, output in Japanese:

🔗スティーブ・ジョブズの経歴と影響力を分析してください

得られる洞察

• 成功要因の分析
• リーダーシップの特徴
• イノベーションの源泉
• 業界への影響力

7. 旅行計画（Travel）

プロンプト例

100万円の予算でヨーロッパを3か月間ロードトリップする計画を立ててください。最適な開始時期、出発地点と到着地点、途中で時間を過ごすべき場所を考慮してください。
think in English, output in Japanese:

🔗100万円の予算でヨーロッパを3か月間ロードトリップする計画

得られる洞察

• 効率的な旅程計画
• コスト最適化の提案
• 現地情報の収集
• リスク管理の提言

8. 歴史研究（History）

プロンプト例

孔子の「仁」の概念を現代の企業文化に適用する方法を分析してください：
think in English, output in Japanese:

🔗孔子の「仁」の概念を現代の企業文化に適用する方法

得られる洞察

• 歴史的知見の現代解釈
• 実践的な応用方法
• 成功事例の分析
• 組織変革への示唆

分野横断的な活用のコツ

1. 複数分野の組み合わせ
2. • 金融×テクノロジー
   • マーケティング×歴史
   • 健康×時事問題
2. 段階的な調査の実施
3. • 概要把握から開始
   • 重要項目の深掘り
   • 関連分野への展開
3. 実践的な活用
4. • レポートの作成
   • プレゼン資料への転用
   • チーム共有での活用

ワンポイントTips：Deep Researchの真価は、これらの分野を横断的に分析できる点にあります。例えば、「健康」に関する調査をする際に、「時事問題」や「テクノロジー」の視点を加えることで、より包括的な洞察が得られます。各分野のプロンプトは、あくまでも出発点として捉え、目的に応じてカスタマイズしていくことをおすすめします。

🔗Perplexity Deep Research

📚 歴史から学ぶビジネス戦略

歴史上の偉人や重要な出来事から、現代のビジネスに活かせる洞察を得るためのプロンプトをご紹介します。

偉人に学ぶリーダーシップ論

1. 戦略的リーダーシップの分析

[歴史上の人物名]のリーダーシップについて、以下の観点から現代のビジネスへの示唆を分析してください：
1. 意思決定プロセスの特徴
2. チーム管理と組織運営の手法
3. 危機対応時の行動原則
4. イノベーションへのアプローチ
5. 現代のビジネスリーダーへの教訓

具体的な分析例

• スティーブ・ジョブズの革新的リーダーシップ
• ウォルト・ディズニーの創造的経営
• 松下幸之助の経営哲学
• アンドリュー・カーネギーの産業革新

2. 組織変革の事例研究

[歴史的な組織変革]の事例から、以下の点について学びを抽出してください：
1. 変革の背景と必要性
2. 実施された施策の詳細
3. 直面した課題と解決方法
4. 成功要因の分析
5. 現代組織への応用方法

歴史的な戦略的思考の応用

1. 軍事戦略からの学び

[歴史的な戦略家]の思考法を現代のビジネス戦略に応用するため、以下を分析してください：
1. 基本的な戦略原則
2. 情報収集と分析手法
3. リソース配分の考え方
4. リスク管理の方法
5. 具体的な適用シナリオ

2. 外交戦略からの洞察

[歴史的な外交事例]から、以下の点についてビジネス交渉への示唆を導き出してください：
1. 交渉戦略の基本原則
2. 関係構築の手法
3. 危機管理のアプローチ
4. Win-Winの実現方法
5. 現代のビジネス交渉への応用

組織マネジメントの普遍的知恵

1. 組織構造の進化

[歴史的な組織形態]の変遷から、以下の点について分析してください：
1. 組織構造の特徴
2. 成功要因と失敗要因
3. 環境適応のメカニズム
4. イノベーションの源泉
5. 現代組織への示唆

2. 人材育成の伝統

[歴史的な教育システム]から、現代の人材育成に活かせる要素を分析してください：
1. 育成システムの特徴
2. 価値観の伝承方法
3. スキル開発のアプローチ
4. モチベーション管理
5. 現代企業への応用方法

イノベーションの源泉を探る

1. 技術革新の歴史

[歴史的な技術革新]のプロセスから、以下の点について分析してください：
1. イノベーションの発生要因
2. 普及プロセスの特徴
3. 社会的インパクト
4. 成功要因の分析
5. 現代への示唆

2. 文化的革新の事例

[文化的革新の事例]から、組織文化の変革への示唆を抽出してください：
1. 変革の触媒となった要因
2. 普及のメカニズム
3. 抵抗への対処方法
4. 持続可能性の要因
5. 現代組織への応用

危機管理のwisdomを活用

1. 歴史的危機からの学び

[歴史的な危機事例]から、以下の点について現代の危機管理への示唆を分析してください：
1. 危機の予兆と初期対応
2. リーダーシップの役割
3. コミュニケーション戦略
4. 復興プロセスの特徴
5. 予防的対策への示唆

2. 回復力（レジリエンス）の源泉

[歴史的な復活事例]から、組織のレジリエンスについて分析してください：
1. 回復力の構成要素
2. リーダーシップの特徴
3. 組織文化の役割
4. ステークホルダー管理
5. 現代組織への応用

実践のためのガイドライン

1. 歴史的文脈の理解
2. • 時代背景の把握
   • 社会経済的要因の分析
   • 文化的影響の考慮
2. 現代への適用方法
3. • 普遍的原則の抽出
   • 現代的解釈の付与
   • 実践的応用方法の設計
3. 教訓の体系化
4. • 成功パターンの特定
   • 失敗からの学び
   • ベストプラクティスの確立
4. 組織への実装
5. • 段階的な導入計画
   • 文化的適合性の確保
   • 効果測定の設計

ワンポイントTips：歴史からの学びを活用する際は、「歴史は繰り返す」という単純な考えではなく、「歴史から普遍的な原則を見出し、現代に適応させる」という姿勢が重要です。Deep Researchを使用する際も、単なる事実の収集ではなく、その背後にある原則や思考法を見出すことを意識してください。また、複数の歴史的事例を比較分析することで、より深い洞察が得られることも多いです。

🔗Perplexity Deep Research

💡 ここからのコンテンツ

有料会員限定コンテンツでは、PerplexityのDeep Researchをより効率的に活用するための隠れた機能と実践的なテクニックをご紹介します。

• ハルシネーションを極力防止させ、さらにファクトチェックもスムーズに行う「スペース」の作り方
• 社内情報などのファイルとWeb検索×学術×SNSを組み合わせてDeep Researchする方法

このコンテンツを読めば、今日からPerplexity「Deep Research」を使い、ビジネスに有効活用できます。

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