AI RESEARCH SERIES

次世代AIリサーチとブラウザツール活用

【リサーチ・自動化編：Revision 1.2】

〜 Manus / GenSpark / Perplexity / Antigravity の活用から、
自律型AIエージェントによる一括競合調査まで 〜

作成： エルクリエイター株式会社 (LCREATOR.Inc) / 2026.02 Update

1. 本質：Google検索から「AIエージェント」への移行

STEP 01

「探す」をAIに外注する

従来の検索は「キーワードを入力し、リンクを自力でクリックして読む」作業でした。次世代ツールは「問いに対して、AIが自らWebを巡回・検証し、統合した答えを作る」エージェント型へと進化しています。

ROI Impact: 1時間の競合調査が、AIツールを使えば「URL一つ入力するだけ」の3分へと短縮されます。
  • Perplexity: 正確なソース（出典）付きの回答エンジン
  • GenSpark: パーソナライズされたWikiを瞬時に生成
  • Manus: 複雑なタスクを自律的に遂行する「GAIAエージェント」
  • SearchGPT: 最新ニュースと対話型インターフェースの融合
From Query-based Search to Agentic Research
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2. 比較：3大リサーチツールの特徴と使い分け

STEP 02
ツール名 得意領域 特徴的な機能 推奨シーン
Perplexity 事実確認・クイック調査 引用（シタシオン）の厳密さ、Proサーチによる深掘り 日々の調べ物、企画の裏付け取り
GenSpark 体系的な学習・まとめ Sparkpage（まとめサイト）の自動生成、ソース比較 新市場の調査、社内向けナレッジ共有
Manus 自律的な複数アクション ブラウザ操作の自律実行、データの収集から整形まで 複雑な競合価格比較、定期的なトレンド監視
LCREATOR View: 「どれか一つ」ではなく、スピードならPerplexity、深さと整理ならGenSparkという具合に、目的に応じて脳内エージェントを使い分けましょう。
Comparison of Next-Gen AI Research Tools
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3. 実践：AIエージェントによる競合他社「深掘り」調査

STEP 03

1. プロンプトの設計

「XX業界の主要5社の価格、機能、口コミ評価を、表形式で比較して。特に最近リリースされた新機能については、公式ドキュメントを探して正確に記述して。」

➔ AIが自律的に複数のサイト（各社公式サイト、プレスリリース、レビューサイト）を横断。

2. 出力結果の活用

  • ソースの検証: AIが提示したリンクへ飛び、最終確認。
  • 差分抽出: 自社と他社の決定的な違いをAIに分析させる。
  • 即時レポート化: Markdown形式で出力し、NotionやSlackへ転記。
Practical Case: Automated Market Analysis
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4. 極意：Perplexity Pro Search の「思考回路」

STEP 04

Pro Searchは、1つの質問に対して「追加の質問」をAI自ら行い、多角的に検証します。

Phase 1: 意志疎通
ユーザーの曖昧な指示に対し、「対象地域は？」「ターゲット層は？」と聞き返し、調査範囲を確定させる。
➔
Phase 2: 並行実行
最大10個以上のソースを同時参照。フォーラム(Reddit等)から公式資料まで網羅。
➔
Phase 3: 合成・要約
矛盾する情報を排除し、最も信頼性の高いデータでレポートを完結させる。
LCREATOR Tip: 「ファイルをアップロードして解析」する機能と「ライブウェブ検索」を組み合わせると、社内データと最新トレンドの比較が瞬時に終わります。
AI Training Series
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5. 共有：GenSpark による「一瞬でWiki化」する技術

STEP 05

ナレッジを「ページ」で残す

GenSparkの最大の特徴は、調査結果を一つのWebページ（Sparkpage）として出力することです。ただのチャット履歴ではなく、構造化された「資産」として共有できます。

  • 目次自動生成: 構造化された見出しで読みやすい。
  • マルチサイド検索: 複数のAIモデルの結果を比較検討。
  • エディタ機能: 生成された内容を自由に追記・修正。

リサーチ ➔ 外部公開・社内共有
へのシームレスな移行

Dynamic Knowledge Curation with GenSpark
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6. 未来：Manus が実現する「ブラウザ完全自動操縦」

STEP 06

ManusはAIエージェントの最高峰です。検索するだけでなく、会員サイトへのログインやフォームの入力、データのダウンロードまで「人間と同じように」行います。

これまでのAI
「Webを見て教えてくれる」
➔ 受動的な情報収集
Manus (GAIA)
「予約を完了し、Excelにリスト化し、メールで送ってくれる」
➔ 完遂型の業務代行
WARNING: 自律型エージェントの使用には、APIキーの管理やクレデンシャルの安全な取り扱いが不可欠です（詳細はガバナンス編参照）。
The Rise of Autonomous Browser Agents
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7. 実装：Antigravity による「知見のコード化」

NEW AGENT

調査を「価値」に変えるエンジン

どれほど優れたリサーチも、それ単体ではビジネスを自動化しません。Antigravityは、リサーチ結果を解析し、それを実現するための「Google Apps Script」や「各種エンジニアリング・ソリューション」へと変換する、実装特化型エージェントです。

The Bridge: 「Perplexityで調査した競合価格を、AntigravityでGASコードに落とし込み、自動価格改定システムを構築する」という一気通貫フローを可能にします。

Antigravity Engine

Antigravity: Bridging Research and Implementation
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7. 検証：AIの「知ったかぶり」をどう見抜くか？

STEP 07

✅ 出典（ソース）の3秒チェック

どれほど自信満々に答えていても、AIはハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こします。リサーチツールの最重要機能は「回答の末尾にある[1][2]」をクリックすることです。

  • 日付の確認: 2024年の情報を2026年の最新としていないか？
  • ドメイン信頼度: 二次情報ブログではなく、一次資料（官公庁、IR資料等）か？
  • 数字の整合性: 単位（億円/ドル）や桁数が間違っていないか？
LCREATOR View: AIは「ドラフト」を作るプロであって、「責任」は取れません。最後の3秒の検証が、あなたの信頼を守ります。
Verification Protocol for AI Outputs
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8. 効率：ブラウザ拡張機能による「常駐AIエージェント」

STEP 08

ブラウザ上のどんなページでも、常に横でAIがサポートする環境を構築します。

サイドバーアクセス
閲覧中のWebサイトに対して、そのまま「要約して」「この数値の推移を抽出して」と指示。
ワンクリック要約
YouTube動画や長文記事を読み飛ばすことなく、要点だけを5枚の箇条書きに。
マルチLLM同時引き
Gemini, GPT, Claudeの結果を1つの画面で比較し、最適な回答を選択。
Recommended: Monica, Harpa AI, または Perplexityの公式拡張機能を導入し、ブラウザを「AIコックピット」に変えましょう。
AI Browser Extensions for Productivity
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9. 戦略：情報の「鮮度」と「深度」を両立する配置

STEP 09

リアルタイム検索 (鮮度)

SNSやニュース速報をAIに全方位監視させる。特定のキーワードが盛り上がった瞬間に、AIがその背景をサマリーしてSlack通知。

ディープリサーチ (深度)

論文データベース(Consensus, Elicit)と連携し、エビデンスに基づいた10ページ超のホワイトペーパーをAIに執筆させる。

Management View: 「社員が何を調べているか」をツール経由で可視化することで、組織全体の知的ニーズとトレンドを把握できます。
Information Strategy: Speed vs Depth
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10. 技巧：リサーチの精度を極める「5つの質問項目」

STEP 10

リサーチツールを賢く使うためには、以下の5要素を必ずプロンプトに含めてください。

  • ① コンテキスト: 「私はマーケティング担当者で、新商品の競合優位性を探しています」
  • ② 調査範囲: 「直近3ヶ月以内の、日本国内におけるプレスリリースのみに限定して」
  • ③ 出典形式: 「必ず一次ソースのURLを併記し、引用元が不明な情報は除外して」
  • ④ 矛盾への対処: 「ソース間で数値が異なる場合は、両方を併記してその理由を考察して」
  • ⑤ 出力形式: 「Excelに貼り付け可能なMarkdownの表形式で出力して」
Mastering Research-Specific Prompting
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11. 合成：バラバラな情報を「価値あるレポート」に変える

STEP 11

AIに10のサイトを見させた時、そのままでは情報の羅列です。 「統合(Synthesize)」というステップを挟むことで、初めて人間が判断できる材料になります。

AIへの追加指示: 「これら全てのデータから、当社が最も注力すべき差別化要因を3つ提案して。その際、SWOT分析の枠組みを使い、各項目の根拠となる数値を提示して。」

Smart Reporting Layer

Information Synthesis & Value Creation
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12. 総括：次世代リサーチを使いこなすためのチェックリスト

SUMMARY
  • [ ] 出典（ソース）の信憑性を自らの目で核認したか？
  • [ ] 日付情報の鮮度が業務要件を満たしているか？
  • [ ] AIツール間で結果をクロスチェックしたか？
  • [ ] 収集した情報は「組織の資産」として、誰でも見れる場所に保存したか？
  • [ ] 調査目的(Goal)に対して、情報のノイズを最小化できたか？
Next Step:
Scraping & Automation
Checklist for Next-Gen Researchers
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知ることは、勝つことの第一歩。

AIリサーチツールは、あなたの視野を数万倍に広げ、
思考の解像度を究極まで高めます。
「調べる」作業から解放され、
「考える」という人間にしかできない価値創造に、
その分の貴重な時間を注ぎ込みましょう。

REASEARCH & AGENT SERIES
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Module 7 Completion / Proceed to Module 8 for Data Extraction