調査支援系のエージェントAIって、もう自前で作るより、どのDeep Researchか選ぶかだけかも

最近のAIの動向を知ってれば誰もが「Deep Research」でオフィスワークの自動化が進む気がしてるだろう。実査にリサーチャー・アナリスト職を廃止するという会社もある、Deep Researchをうまく使える人材がいるなら、余分に人を雇うより安いAIを使う方が合理的な判断だ。

Deep ResearchのメジャーどころはOpenAIとGoogleでしょう。OpenAIは旧code interpreter的なものも進化させてるっぽい。

リニューアルしたGensparkはエージェント中心の作りで、PPT作成とかマインドマップとか、出力面の工夫で差別化してきている印象。それはfeloも同様というか、むしろ個人的にはfeloのテンプレがあるエージェントの方が好みだけど。

あとパワポ作りに特化するとgammaつてのもあるらしいのは最近知った。

あとは論文検索に特化してみたり、

その他、個々のドメインや目的に特化したものも出てきている。
SocArXiv Papers | Large Language Models: A Survey with Applications in Political Science

ちなみにPerplexityはEnterprise版で社内データとの接続を出してきている。Conduct deep research with connected file apps
まぁ個人的には有償版を個人で1年弱使ってみて、特にDeepResearchの回答精度や質問の理解度、日本語能力などなどPerplexityにはガッカリしているので、他に乗り換えようと思ってる。
乗り換え先の候補は今のところ個人的にはfelo推しだけど、GoogleのGeminiとかNotebookLMの使い勝手が評判良いので一度試してから。

仮に製品としてフィットするものが無くて自分で作るとしても、manusの記事で書いたOpen manus、Difyの記事にも事例を書いたが、更にLangChainの新ツールlangchain-ai/open_deep_researchとか、半製品なOSSがある。

とはいえ調査支援系のユースケースに対しては、もう自前でエージェントAIを開発する余地ってほとんど残ってない気がしている。
汎用的なもの（gemini, ChatGPT, felo, genspark, …）でもそこそこいける。多少足りなくても手作業かプロンプトで当面しのげば、そのうち新機能が出てくる。目的やドメインに応じた製品も探せばあることが多い。とりあえず各社のDeep Researchの比較を載せておくけれど。

あとは自分のタスクや業務プロセスを見渡して、それらにフィットするDeep Researchがどれか選ぶかだけ。
もっとも、それが最も大変なのだけど、いつものごとく、それが最も理解されないのがなので敢えて書かない。業務が効率化しない原因は👇こういうことよ、というコラムでしめる笑