主要4社のDeep Research機能を徹底比較！【2026年版】

現代ではインターネットを開けば、瞬時に膨大な情報にアクセスが可能です。ただ、これは非常に便利な一方で、「知りたい情報にたどり着けない」「どれが正しい情報かわからない」「あれこれ調べているうちに疲れてしまった…」といった「リサーチ疲れ」を感じている方も多いのではないでしょうか。
ビジネスの企画、学校の課題、専門的な調査など、あらゆる場面で質の高い情報を見つけ、整理し、分析することは、時間も手間もかかる大変な作業です。そんな情報収集の悩みを解決するために登場したのが、AIによる「Deep Research」機能です。

⭐AIエージェントを使ってリサーチ業務を効率化できる！

自動化ツール YoomのAIエージェント機能を使うことで、リサーチ業務を自動化できます。

[Yoomとは]

トピックや行が追加されたタイミングでAIが深層リサーチを実行し、レポート作成や結果反映までを自動で行えます。情報収集から分析・記録までをスプレッドシートやドキュメント、チャット上などで完結できるのが特長です。

下記のテンプレートからすぐに設定できますので、ぜひ業務に取り入れてみてください！

Google スプレッドシートにトピックを追加したらAIワーカーで深層リサーチを行いレポートを作成する

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■概要

日々の業務で発生する情報収集やリサーチ作業に、多くの時間を費やしていませんか？質の高いレポートを作成するには、入念な下調べが不可欠ですが、手作業では限界を感じることもあるかもしれません。このワークフローは、Google スプレッドシートに調査したいトピックを追加するだけで、AIワーカーが自動で深層リサーチを行いレポートを作成します。手作業による情報収集から解放され、効率的に質の高い情報を得ることが可能になります。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google スプレッドシートで管理するトピックの深層リサーチを効率化したいマーケターやリサーチャーの方
• AIワーカーを活用して、情報収集からレポート作成までの一連のタスクを自動化したい方
• 手作業でのリサーチ業務に時間がかかり、本来のコア業務に集中できない方

■このテンプレートを使うメリット

• Google スプレッドシートへのトピック追加を起点に、AIワーカーによるリサーチとレポート作成が自動で行われるため、情報収集にかかる時間を短縮できます
• AIを活用することでリサーチのプロセスが標準化され、担当者によって情報収集の質や深度にばらつきが出てしまうといった課題の解消に繋がります

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシートとGoogle検索をYoomと連携します
2. 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します
3. 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、トリガーで取得した情報を基に深層リサーチとレポート作成を行うためのマニュアル（指示）を作成します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• Google スプレッドシートのトリガー設定では、起動の対象としたい任意のスプレッドシートIDとシート名（タブ名）を指定してください
• AIワーカーのオペレーション設定では、利用したいAIモデルを任意で選択し、どのようなリサーチやレポートを作成してほしいかなど、具体的な指示内容を設定してください

■注意事項

• Google スプレッドシート、Google 検索のそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
• Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
• 検索の際は複数のキーワードを組み合わせることで、比較的正確な情報を取得することが可能です。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

Google スプレッドシートにリード情報が追加されるとAIワーカーが自動でリサーチを行い、Gmailで営業メールを送信する

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■概要

営業リストをもとに一件ずつリサーチを行いながらメールを作成する作業は、多くの時間を要するのではないでしょうか。質の高い営業リードを生成するためにはパーソナライズされたアプローチが重要ですが、手作業では限界があります。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに情報を追加するだけで、AIが自動でリサーチを行い、Gmailで送信するための効果的な営業メール文面を生成し、煩雑な手作業から解放され、効率的なリード獲得活動を実現できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google スプレッドシートのリストをもとに、手作業で営業メールを作成している方
• Gmailを活用し、より効率的に質の高い営業リードの生成を目指しているご担当者様
• AIの活用によって、パーソナライズされた営業アプローチを自動化したいチームリーダーの方

■このテンプレートを使うメリット

• Google スプレッドシートに情報を追加するだけで、リサーチからメール文面生成までを自動化できるため、手作業の時間を削減できます。
• AIがリサーチに基づき文面を生成するため、担当者による品質のばらつきを防ぎ、チーム全体の営業アプローチの質を均一に保てます。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GmailとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します。
3. 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、リサーチ、および、それに基づき営業リード獲得に特化したメール文面を作成し送信するためのマニュアル（指示）を作成します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• トリガーで設定するGoogle スプレッドシートは、実際に営業リストとして管理しているファイルへ任意に変更してください。
• AIワーカーへの指示（プロンプト）は、自社の営業スタイルやターゲットに合わせて自由にカスタマイズが可能です。

■注意事項

• Google スプレッドシートとGmailのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
• Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。 

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👀「Deep Research」機能とは？

そんな情報収集の悩みを解決するために登場したのが、AIによる「Deep Research」機能です。これは、単に質問にパッと答える従来のチャットボットとは一線を画し、Deep Researchは、特定のテーマについてまるで人間のように自分で考え、インターネットなどから関連情報を探し出し、分析してまとめてくれます。

普通のAIチャットボットが即時応答を目指すのに対し、Deep Researchツールは数分かけてじっくり調査するのが特徴です（だいたい2～4分、時にはもっとかかることもあります）。

Deep Researchでは、具体的に以下のようなことができます。

• たくさんの情報源（ウェブサイト、論文、専門フォーラムなど）をまとめて調べる。
• 異なる意見や視点を比較検討する。
• バラバラに見える情報から共通点や関連性を見つけ出す。
• どこから情報を得たか（出典）をきちんと示しながら、整理された形で要約やレポートを作成する。

これはまさに、AIが単に文章を作るだけでなく、「リサーチそのもの」を代行してくれるエージェントに進化していることを意味します。GPT-4などの高性能なAIモデルが、この進化を強力に後押ししています。複雑な調査タスクをAIに任せることで、私たちのリサーチ作業は劇的に効率化されます。

OpenAI (ChatGPT)、Google (Gemini)、Perplexity、Microsoft (Bing) といった主要なAI開発企業は、このDeep Research機能を積極的に提供し始めています。ただし、「Deep Research」という言葉は、特定の機能名だけでなく、AIの高度な調査能力全般を指す場合もあり、ツールによってできることやアプローチは少しずつ違います。ここが、ツールを選ぶ上で大切なポイントになります。

💡 この記事でわかること

• それぞれのDeep Research AIが具体的に何ができて、どんな得意・不得意があるのかがクリアになる。
• 情報の正確さ、出典の質、スピード、料金、普段の作業への連携しやすさなど、さまざまな角度からツールの違いが把握できる。
• 自分が知りたい情報を集めるには、どのツールが一番合っているのか、根拠を持って判断できる。
• AIを上手に活用して、自分だけのリサーチ環境をパワーアップさせるための具体的なヒントが得られる。
• Yoomを使えば業務の自動化につながる。

[Yoomとは]

⭐Yoomは情報収集から分析まで自動化できます

Deep Researchツールは強力ですが、ChatGPTやGeminiでは調査結果を手動でコピー&ペーストしてスプレッドシートに整理したり、複数のツールを切り替えながら作業する必要があります。この手間を自動化できるのがYoomです。

ChatGPTやGeminiなど生成AIとの違い

情報収集から分析・記録までをスプレッドシート上やドキュメントなどで完結でき、人間の手作業を効率化できるのが特長です。

下記のテンプレートからすぐに設定できますので、ぜひ業務に取り入れてみてください。

Slackに企業名が投稿されたら、AIワーカーが競合調査を行いGoogle ドキュメントに結果を出力する

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■概要

競合企業の動向調査は事業戦略を立てる上で欠かせませんが、情報収集やレポート作成に多くの時間を費やしているのではないでしょうか。手作業でのリサーチでは、情報の網羅性や客観性にばらつきが生じることもあります。 このワークフローは、AI agentを活用した競合調査のプロセスを自動化します。Slackに企業名を入力するだけで、AIが自動でリサーチを行い結果をGoogleドキュメントに出力するため、調査業務の効率化と品質の安定化を実現できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• 定期的な競合調査を手作業で行っており、情報収集の工数を削減したい方
• AI agentを活用した効率的な競合調査の仕組みを構築したいと考えている方
• Slackを起点とした情報収集やドキュメント作成の自動化に関心がある方

■このテンプレートを使うメリット

• Slackへの投稿をトリガーに、AI agentによる競合調査からドキュメント作成までを自動化し、手作業でのリサーチやレポート作成時間を短縮します。
• 調査プロセスが標準化されるため、担当者によるアウトプットの質のばらつきを防ぎ、常に一定の品質での情報収集が可能になります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Googleドキュメント、Google 検索、SlackをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでAIワーカーを選択し、投稿された企業名の情報を基に競合調査を行うためのマニュアル（指示）を作成します。
4. 最後に、オペレーションでGoogleドキュメントの「ドキュメントを作成する」アクションを設定し、AIワーカーが出力した調査結果を新規ドキュメントに書き込みます。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• AIワーカーのオペレーションでは、調査の目的やコストに応じて、利用するAIモデルを任意に選択することが可能です。
• AIワーカーへの指示（プロンプト）をカスタマイズすることで、「事業内容」「主要サービス」「最新ニュース」など、調査したい項目やアウトプットの形式を自由に設定できます。

■注意事項

• Slack、Google 検索、GoogleドキュメントのそれぞれとYoomを連携してください。
• AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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Googleスプレッドシートに調査トピックが追加されたら、AIワーカーでWeb検索を行い情報の信頼性評価と分析レポート作成を行い通知する

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■概要

日々の業務における情報収集や競合調査では、Web検索に多くの時間を要し、得られた情報の信頼性評価やレポート作成が負担になっていませんか？このワークフローは、Googleスプレッドシートに調査したいトピックを追加するだけで、AIによるWeb検索、情報の信頼性評価、分析レポートの作成から通知までの一連のプロセスを自動化します。手作業による情報収集の手間を省き、効率的なリサーチ業務を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• 手作業でのWeb検索や情報収集に多くの時間を費やしている企画・マーケティング担当者の方
• AIを活用したWeb検索で、効率的に信頼性の高い情報を収集したいと考えている方
• チーム内での情報共有やレポート作成のプロセスを標準化し、属人化を解消したいマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

• スプレッドシートへの入力だけで情報収集からレポート作成までが完了するため、リサーチ業務にかかる時間を短縮することができます
• AIが設定された指示に基づき処理を行うため、担当者による作業の品質のばらつきを防ぎ、業務の標準化と属人化の解消につながります

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシート、Google 検索、SlackをYoomと連携します
2. 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します
3. 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Google 検索を実行し、結果の信頼性評価と分析レポート生成を行ったうえで記録・通知するためのマニュアル（指示）を作成します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Google スプレッドシートのトリガー設定では、起動の対象としたいスプレッドシートのIDとタブ名を任意で設定してください
• AIワーカーのオペレーション設定では、利用したいAIモデルを任意で選択し、どのような観点でレポートを作成するかの指示を具体的に設定してください

■注意事項

• Google スプレッドシート、Google 検索、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
• Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。

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💻 今回比較する4つのツール

Deep Research機能を提供するAIツールは増えていますが、今回は特に代表的で、ウェブからの情報収集と分析に焦点を当てた以下の4つのツールを厳選しました。

• ChatGPT Plus (OpenAI)
• Google Gemini Advanced
• Perplexity Pro
• Microsoft Bing (Deep Search)

これらは、ビジネスパーソン、学生、研究者など、幅広い人が多様なリサーチに使えそうな汎用性を持っています。現在のDeep Research機能の代表格と言えるでしょう。各社が自社の強み（OpenAIのモデル性能、Googleの検索力、Microsoftのサービス連携、Perplexityの応答速度など）を活かして開発しているので、そのアプローチの違いを中心に紹介していきます。 

🤔 どんな基準で評価する？

今回選んだ4つのDeep Researchツールを比べるために、以下の点をチェックポイントとして設定しました。

• 情報の信頼性・正確さ（Information Accuracy）： ツールが出す情報が、どれだけ信頼できて、正しく、偏りがないか。
• 出典のわかりやすさ（Citation Quality）： ツールが、どの情報をどこから持ってきたかをどれだけ丁寧に教えてくれるか。自分で確認できるか。
• 深掘り体験・使いやすさ（Deep Dive Experience / User Experience - UX）： Deep Researchのプロセス全体で、どれだけ操作しやすく、結果が分かりやすいか。
• スピード＆文章の長さ（Speed & Token Limits）： どのくらいの時間で結果が出るか、一度にどれくらいの量の文章を扱えるか。
• 料金（Cost）： ツールを使うのにいくらかかるか。
• 普段の作業との連携（Workflow Integration）： 今使っている他のソフトやサービスとどれだけスムーズに連携できるか。

これらのチェックポイントを使って、それぞれのツールの特徴を様々な角度から比較します。

🔍 それぞれのツールを詳しく見てみよう！

ChatGPT  (OpenAI)

概要

OpenAIが提供するAIチャットボットの有料版で、GPT-5.2などの賢いAIモデルを活用し、インターネット上の情報や、あなたがアップロードしたファイルをもとに、詳しい調査分析やレポート作成ができる「Deep Researchモード」を持っています。

主な特徴

調べたい内容を指示すると、ChatGPT Plusは自動で情報を集め、分析し、整理してレポート形式で結果を出してくれます。あなたが持っているPDFなどのファイルを分析させることもできます。

ChatGPT Plusの主な強みは、とにかく生成されるレポートが詳しい点です。複雑なテーマでも深く掘り下げた情報を提供してくれる可能性があり、ウェブ検索だけでなく、ユーザーがアップロードしたドキュメントの分析も可能なので、幅広いリサーチタスクに使えます。また、出典の正確さも高く評価されており、信頼できる情報源を優先的に使い、情報と出典元を明確に紐付けてくれる傾向があります。

一方で、詳しい分析を行うため時間がかかる傾向があり、報告によっては5分から30分ほどかかることもあります。有料プランでも、短い時間内のメッセージ数に上限がある点に注意が必要です。

スピードよりも分析の深さや出典の信頼性を重視する人、複雑なテーマについて詳細で信頼性の高いレポートが必要なビジネスパーソンや研究者に最適です。

👉ChatGPTを活用した便利な自動化テンプレートはこちら

Googleフォームの回答をChatGPTで分析してメール送信する

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■概要

Googleフォームで収集したアンケートや問い合わせの回答を、一件ずつ確認し分析するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。ChatGPTを活用して内容を要約する際も、手作業での転記には限界があり非効率です。
このワークフローは、Googleフォームに回答があった際にChatGPTが自動で内容を分析し、その結果を指定のアドレスへメールで通知するため、こうした一連の対応を効率化し、迅速な情報共有を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Googleフォームの回答確認や、ChatGPTを使った分析に多くの時間を費やしている方
• フォームの回答内容の要約や分類といった定型業務を自動化したいと考えている方
• フォーム回答後の顧客対応や社内連携の初動を迅速にしたいマーケティングや営業担当の方

■このテンプレートを使うメリット

• Googleフォームに回答が送信されると、ChatGPTによる分析からメール通知までが自動で実行されるため、手作業で対応していた時間を短縮できます。
• 回答内容のコピー＆ペーストやメール作成が自動化されることで、転記ミスや通知漏れなどのヒューマンエラーを防ぎ、対応品質の安定化に繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GoogleフォームとChatGPTをYoomと連携します。
2. トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションでフォームの回答内容を分析・要約するよう設定します。
4. 最後に、オペレーションでYoomの「メールを送る」アクションを設定し、ChatGPTが生成したテキストを含んだメールを送信します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• トリガーとなるGoogleフォームは、お使いの任意のフォームIDを指定して設定してください。
• ChatGPTに実行させるプロンプトは自由にカスタマイズできます。フォームの回答内容を要約する、ポジティブ・ネガティブを判定する、返信文案を作成するなど、目的に応じた指示を設定することが可能です。
• 通知先のメールアドレスは任意で設定でき、件名や本文には、フォームの回答内容やChatGPTの生成結果といった動的な情報を変数として埋め込めます。

■注意事項

• Googleフォーム、ChatGPTのそれぞれとYoomを連携してください。
• ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約（APIが使用されたときに支払いができる状態）が必要です。
• ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちらをご参照ください。

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ChatGPTで生成した文章をデータベースに格納

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■概要

‍Yoomデータベースの特定のレコード情報をもとにChatGPTで文章を生成し、生成された文章をデータベースに格納します。

データベースからフローボットを一括起動することで、メール文面やサイト用の記事などの様々な文章を一括作成することが可能です。

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■設定方法

・ChatGPTとYoomを連携してください。（マイアプリ連携）

・データベーストリガー「レコードを選択して起動」で該当のデータベース情報を設定してください。

・ChatGPTの「メール文面を要約」で、要約するテキストなどを設定してください。

・Yoomデータベースの「レコードを追加する」というオペレーションで、ChatGPTから生成された文章をもとに、対象のデータベースや格納する列情報を設定してください。

・該当のデータベースからレコードをチェックボックスなどで指定して、フローボットを起動することで利用可能です。

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■注意事項

‍・ChatGPTとの連携設定が必要です。

・ChatGPTの設定情報（プロンプトなど）を任意の値に変更してご利用ください。

・データベースに生成した文章を格納する列を事前に用意してください。

・ChatGPTやOpenAIのAPIを利用するには、別途OpenAI社へ費用が発生する可能性があります。詳細はOpenAI社の公式サイトをご確認ください。

・AIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。

・チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。

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Google Gemini 

概要

GoogleのAIアシスタントGeminiの有料版（Google One AI Premiumなどに含まれる）です。Googleの得意な検索技術を活かし、さらに「どう調べるか」という計画を事前に確認・修正できるDeep Research機能を持っています。

主な特徴

複雑な質問を入れると、まずGeminiが「こんな順番で調べます」という計画を立てて提案。あなたはそれを確認して、修正を指示できます。OKしたら、計画に沿ってウェブを自動で検索・分析し、情報をまとめてレポートを作ります。

Google Gemini の大きな強みは、AIが調査を始める前に、立てた計画をユーザー自身が確認し、必要に応じて手直しできる点です。これにより、リサーチの方向性をより細かくコントロールできます。また、Googleの強力な検索システムを活用するため、幅広い情報源にアクセスできる可能性がありますし、Google Workspaceなど普段からGoogleのサービスを使っている人にとっては連携のしやすさもメリットです。

しかし、ChatGPTと比較すると、より広く浅く、全体像を示す傾向があるという指摘や、情報の網羅性・信頼性で劣るというレビューもあります。出典についても、たくさん集めるものの、質に差があったり情報との紐付けが不明確な場合があるようです。

自分でリサーチのプロセスを調整したい人、特定のテーマについて素早く全体像やトレンドを知りたい人、Google WorkspaceなどのGoogleサービスをよく使っている人に最適です。

👉Geminiを活用した便利な自動化テンプレートはこちら

Outlookで問い合わせを受信したら、Geminiで回答を生成して返信する

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■概要

Outlookで受信する大量の問い合わせメールへの対応に、手間や時間を取られていませんか。一つひとつ内容を確認し、返信文を作成する作業は大きな負担となりがちです。このワークフローを活用すれば、Outlookでのメール受信をきっかけに、Geminiが自動で返信内容を生成し、送信までを完結させることが可能です。GeminiとOutlookを連携させることで、問い合わせ対応を効率化し、より迅速な顧客対応を実現します。

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■このテンプレートをおすすめする方

• Outlookでの問い合わせ対応に多くの時間を費やしているカスタマーサポート担当者の方
• GeminiとOutlookを連携させ、メール返信業務の自動化を実現したいと考えている方
• 手作業による返信の遅延や内容のばらつきといった課題を解消したいチームリーダーの方

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■このテンプレートを使うメリット

• Outlookでのメール受信からGeminiによる回答生成、返信までが自動化されるため、問い合わせ対応にかかる時間を削減できます
• 担当者による回答の質のばらつきを防ぎ、Geminiを用いることで、一貫性のあるメール返信を維持することが可能です

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■フローボットの流れ

1. はじめに、GeminiとOutlookをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでOutlookを選択し、「特定の件名のメールを受信したら」というアクションを設定します。
3. 続けて、オペレーションでGeminiを選択し、「コンテンツを生成」アクションで受信メールの内容に基づいた返信文を作成します。
4. 最後に、オペレーションで再度Outlookを選択し、「メールを送る」アクションで、Geminiが生成した内容を返信します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

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■このワークフローのカスタムポイント

• Outlookのトリガー設定では、特定のメールフォルダを対象にしたい場合、任意のフォルダIDを指定してください
• Outlookでメールを送信するアクションを設定する際に、返信先（To, CC, BCC）を任意のアドレスに設定することが可能です

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■注意事項

• Outlook、GeminiのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。

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Gmailでメールを受信したら、Geminiで内容を要約してSlackに通知する

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■概要

日々大量に届くメールの中から重要な情報を探し出し、内容を把握する作業に手間を感じていませんか。このワークフローは、Gmailで受信した特定のメールをAIが自動で読み取り、Geminiがその内容を要約する仕組みを構築します。gmailとgeminiを連携させることで、メールチェックの時間を短縮し、重要な情報の見落としを防ぎながら、迅速な情報共有を実現します。

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■このテンプレートをおすすめする方

• Gmailに届く大量のメールから、効率的に情報収集を行いたいと考えている方
• Geminiの機能を活用して、日々の情報要約や内容把握を自動化したい方
• メールで受け取った重要な情報を、Slackなどを通じてチームへ迅速に共有したい方

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■このテンプレートを使うメリット

• Gmailに届いたメールをGeminiが自動で要約するため、内容把握にかかる時間を短縮し、本来の業務に集中できます。
• 手動での確認や転記作業が不要になるため、重要なメールの見落としや共有漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。

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■フローボットの流れ

1. はじめに、Gmail、Gemini、SlackをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します。
3. オペレーションでは、Geminiの「コンテンツを生成」アクションを設定し、受信したメール本文を要約するように指示します。
4. 最後に、Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、Geminiが生成した要約を指定のチャンネルに通知します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

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■このワークフローのカスタムポイント

• Gmailのトリガー設定では、自動化の対象としたいメールのキーワード（特定の差出人や件名など）を任意で指定してください。
• Geminiのオペレーションでは、どのような内容を要約させたいか、プロンプト（指示文）を任意で設定することが可能です。
• Slackのオペレーションでは、要約内容を通知したいチャンネルのIDを任意で設定してください。

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■注意事項

• Gmail、Gemini、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
  

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Perplexity 

概要

AIを使った「質問応答エンジン」と呼ばれています。有料のProプランでは、Deep Researchを含む高度な検索機能が使え、素早く、しかも出典付きで回答してくれることに重点を置いています。

主な特徴

設定や質問の仕方によってDeep Research機能を使い、複雑な質問に対する答えを得ます。長いレポートというより、要点をまとめた短い回答に、必ず出典がついてくるのが特徴です。Proユーザーは、混んでいる時でも優先的に使えたり、応答が速くなったりします。

Perplexity Proの最大の強みは、その迅速な応答速度です。冗長なレポートではなく、要点を絞った簡潔な回答をすぐに得られる傾向があり、その回答には必ず出典が明記されることを重視しているため、情報の確認がしやすいです。また、学術論文データベースだけを検索対象にするオプションもあり、論文探しに特化して使うこともできます。

一方で、複雑な論理的な思考や、深い分析はあまり得意ではないという指摘や、提供される分析が表層的だと言われることもあります。出典についても、論文だけでなく一般的なウェブサイトなども使うことがあるため、質に差が見られる場合があります。

長いレポートより素早く出典付きの短い答えが欲しい人、最初の文献調査やちょっとした事実確認をしたい研究者や学生、スピードと出典の明確さを重視する人に最適です。

👉Perplexityを活用した便利な自動化テンプレートはこちら

Googleドキュメントの情報をPerplexityで解析し、結果をメールで通知する

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■概要

Googleドキュメントで作成したレポートや記事の盗作レビューを手作業で行うことに、手間や見落としのリスクを感じていませんか？目視でのチェックは時間がかかるだけでなく、担当者による精度のばらつきも課題となります。このワークフローを活用すれば、Googleドキュメント上のテキスト情報をAIが自動で解析し、盗作などの可能性をレビューした結果をメールで通知するため、コンテンツの品質管理を効率化できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• Googleドキュメントで作成されたコンテンツの盗作レビューを手作業で行っている編集者やメディア運営者の方
• 学生から提出されるレポートのオリジナリティを、効率的に確認したい教育機関の担当者の方
• AIを活用して、コンテンツの品質チェック業務の自動化や効率化を検討している方

■このテンプレートを使うメリット

• Googleドキュメントの内容をAIが自動で解析するため、これまでレビューにかかっていた調査や確認の時間を削減できます。
• 手動でのチェックによる見落としや、担当者ごとの判断基準のばらつきを防ぎ、レビュー業務の品質を一定に保つことに繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、GoogleドキュメントとPerplexityをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでChrome拡張機能トリガーを選択し、Googleドキュメントのページ上でフローボットを起動できるように設定します。
3. 次に、オペレーションでPerplexityの「情報を検索」アクションを設定し、Googleドキュメントのテキスト内容を解析するように指示します。
4. 最後に、「メールを送る」オペレーションを設定し、Perplexityによる解析結果を指定した宛先にメールで自動送信します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• Perplexityに与える指示内容（プロンプト）は任意で設定可能です。「以下の文章と類似するウェブ上のコンテンツを検索し、類似度をパーセンテージで示してください」など、目的に応じて具体的な指示に変更できます。
• 「メールを送る」オペレーションでは、通知を受け取りたいメールアドレスを宛先に設定したり、件名や本文にPerplexityの解析結果を含めたりと、通知内容を柔軟にカスタマイズできます。

■注意事項

• GoogleドキュメントとPerplexityのそれぞれとYoomを連携してください。
• Chrome拡張機能を使ったトリガーの設定方法は「Chrome拡張機能を使ったトリガーの設定方法」をご参照ください。
• Chrome拡張機能を使用したトリガーを使用することで、Googleドキュメント上から直接トリガーを起動させることができます。

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Google スプレッドシートで行が追加されたら、Perplexityで情報を検索し結果を反映する

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■概要

Webコンテンツやレポートを作成する際、オリジナリティを担保するための類似コンテンツチェックは欠かせない業務ですが、手作業での確認は多くの時間と手間を要します。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートにチェックしたいテキストの行を追加するだけで、AIが自動で関連情報を検索し、結果をシートに反映させることが可能です。Google スプレッドシートを用いた盗作検出の補助作業を効率化し、コンテンツの品質管理を円滑にします。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google スプレッドシートでコンテンツを管理しており、盗作検出のプロセスを効率化したいメディア担当者の方
• レポートや論文の類似性をチェックし、オリジナリティを担保する作業を自動化したいと考えている方
• Perplexityを活用して、テキストの関連情報リサーチや類似性チェックを自動化したい方

■このテンプレートを使うメリット

• Google スプレッドシートへの入力だけでPerplexityが自動で検索を行うため、これまで手作業で行っていたリサーチやチェックの時間を短縮できます
• 手作業による検索漏れや確認ミスといったヒューマンエラーを防ぎ、コンテンツチェックの精度向上に繋がります

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシートとPerplexityをYoomと連携します
2. 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションを設定します
3. 次に、オペレーションでPerplexityの「情報を検索（AIが情報を要約）」アクションを設定し、追加された行のテキストを検索対象にします
4. 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションを設定し、Perplexityの検索結果を特定のセルに反映させます

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

• Google スプレッドシートのトリガー及びオペレーション設定では、対象のスプレッドシートIDやタブ名を任意で設定してください
• Perplexityで情報を検索するアクションでは、使用するAIモデルや、盗作検出の補助に適した指示を出すためのプロンプトを任意で設定することが可能です

■注意事項

• Google スプレッドシート、PerplexityのそれぞれとYoomを連携してください
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください
• Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください

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Microsoft Bing (Deep Search)

概要

Microsoftの検索エンジンBingに組み込まれた機能です。ユーザーの検索意図を深く理解・展開し、通常の検索よりも広範なウェブインデックスを探索して、複雑な問いに対する包括的な検索結果を提供します。

主な特徴

特定の検索クエリに対して、検索結果ページ上部に「Deep Search」ボタンが表示されることがあります。ユーザーがこれをクリックすると、BingはバックグラウンドでGPT-4を用いてクエリを拡張し、考えられる複数の検索意図を特定します。その後、通常の10倍ともされるページ数を対象に検索を実行し、強化された検索結果ページとして提示します。

Microsoft Bing Deep Searchの強みは、GPT-4を活用してユーザーのあいまいな検索意図をより正確に理解し、複数の可能性を提示することで、本当に調べたい情報にたどり着きやすくしてくれる点です。また、標準的な検索よりもはるかに多くのウェブページを探索対象とするとされており、普段は見つけにくい情報も見つけられる可能性があります。

一方で、常に使える機能ではなく、特定の質問をした時にオプションとして表示され、自分で起動する必要がある点や、ChatGPTやGeminiのようなレポート形式ではなく、強化された検索結果リストに近い形式で情報が提供されるため、情報の整理度は低い点が弱みです。

普段からBingやEdgeブラウザをよく使っている人、調べたいことが漠然としていて色々な方向から情報を集めたい人、普通の検索では情報が見つからない場合に、より広範なウェブ探索を試したい人に適しています。

👉Microsoft製品を活用した便利な自動化テンプレートはこちら

Outlookで受信した情報をMicrosoft Excelの集計表に自動追加してMicrosoft Teamsに通知する

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■概要

Outlookで受信したお問い合わせや注文メールの内容を、手作業でMicrosoft Excelの管理表に転記し、関係者にMicrosoft Teamsで報告する、といった定型業務に時間を要していませんか。このワークフローは、Outlookでのメール受信をきっかけに、メール本文からOCR機能で情報を自動抽出し、Microsoft Excelの表へ追加、さらにMicrosoft Teamsへ通知する一連の流れを自動化します。これにより、転記作業の手間や共有漏れといった課題を解消します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Outlook、Microsoft Excel、Microsoft Teamsを使い、手作業での情報転記に手間を感じている方
• 顧客からの問い合わせや受注情報の共有を、迅速かつ正確に行いたいと考えているチームリーダーの方
• 日々の定型業務を自動化し、コア業務に集中できる環境を整えたいと考えている業務改善担当者の方

■このテンプレートを使うメリット

• メール受信からデータ入力、チームへの共有までが自動化されるため、これまで手作業に費やしていた時間を短縮できます。
• 手作業によるデータの転記ミスや入力漏れ、関係者への通知忘れといったヒューマンエラーの発生を防ぎます。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Outlook、Microsoft Excel、Microsoft TeamsをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでOutlookを選択し、「メールを受信したら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでOCR機能を選択し、「テキストからデータを抽出する」アクションを設定し、受信したメール本文から必要な情報を抽出します。
4. 次に、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「レコードを追加する」アクションを設定して、抽出したデータを指定のファイルに追加します。
5. 最後に、オペレーションでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージを送る」アクションを設定し、指定のチャネルに更新通知を送信します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Outlookの「メールを受信したら」の設定では、フローを起動する間隔や、対象としたいメールフォルダのIDを任意で指定してください。
• OCR機能の「テキストからデータを抽出する」では、抽出の対象とするテキストや、抽出したい項目（例：会社名、氏名など）を任意で指定できます。対象のテキストには前のステップで取得したメール本文などのアウトプットを活用できます。
• Microsoft Excelの「レコードを追加する」では、データを追加したいファイルのドライブIDやアイテムID、シート名、テーブル範囲などを指定します。追加する各項目の値には、OCR機能で抽出したデータのアウトプットを設定してください。
• Microsoft Teamsの「チャネルにメッセージを送る」では、通知先のチームIDやチャネルID、送信するメッセージ内容を任意で設定できます。

■注意事項

• Outlook、Microsoft Excel、Microsoft TeamsのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
• Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。

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Microsoft Excelと連携したWebフォームを作成する

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■概要‍

入力フォームで送信された情報をMicrosoft Excelに自動的に格納するフローボットです。

Microsoft Excelと連携したWebフォームを簡単に作成することが可能です。

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■注意事項‍

・Microsoft ExcelとYoomのアカウント連携が必要です。

・オンライン版のMicrosoft Excelでご利用いただけます。

・Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。

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📊 結局、どれがどう違う？一目でわかる比較まとめ

ここまで見てきた4つのDeep Researchツールを、横断的に比較して、主な違いをまとめてみましょう。

※上記の情報は、主に公開情報に基づくものであり、厳密なテスト結果ではありません。料金換算は 1ドル＝155円で計算（記事執筆時点）。

主要差分を簡潔にまとめ！

• ChatGPT Plus: 深掘りレポート作成とファイル分析が得意。正確性と出典の質に強みだが、時間がかかる。
• Google Gemini Advanced: 調査計画の確認・編集機能が特徴。Googleサービス連携や広範囲な情報収集に強み。
• Perplexity Pro: 迅速な応答と出典付きの簡潔な回答が特徴。学術検索特化オプションあり。
• Microsoft Bing (Deep Search): Bing検索の拡張機能。検索意図の解釈と広範なウェブインデックス探索に強み。無料。

これらの比較を通じて、各ツールが提供する価値とトレードオフがより明確になります。ユーザーは自身のニーズ（必要な情報の種類、深さ、速度、予算など）に応じて、これらの情報を活用し、最適なツールを選択することが推奨されます。

💪 この作業ならこのツール！目的別のおすすめ

Deep Researchツールの選択は、特定の目的やタスクによって大きく左右されます。以下に、代表的なユースケースと、それに対応する推奨ツールおよびその理由を示します。

重要なのは、自身のタスクの性質（求める情報の種類、深さ、精度、速度、必要な出力形式など）を明確にし、それに合致する強みを持つツールを選択することです。場合によっては、複数のツールを組み合わせて利用することも有効な戦略となり得ます。

🛣️ これからのAIリサーチはどうなる？

Deep Research AIの分野は急速に進化しており、今後もその能力と応用範囲は拡大していくと予想されます。注目すべき主要なトレンドと将来の展望は以下の通りです。

RAG + 社内ナレッジ統合

現在、多くのAIはRAGという技術を用いて、外部の信頼できる情報源を参照しながら回答を生成しています。将来的には、この技術がさらに進化し、企業の内部文書やデータベースといった独自の知識資産とシームレスに統合されることが期待されます。組織固有の文脈に基づいた、よりパーソナライズされ専門性の高いリサーチが可能になるでしょう。

マルチモーダル検索

AIモデルは、テキストだけでなく、画像、音声、動画といった多様な情報を理解・処理する能力を高めています。今後のDeep Researchツールは、これらのマルチモーダル情報を統合的に分析し、テキスト情報だけでは得られなかった新たな洞察を提供するようになる可能性があります。

エージェント能力の向上

AIが単なる情報処理ツールから、より自律的にタスクを遂行する「エージェント」へと進化する流れは、Deep Research分野でも加速すると考えられます。将来的には、より複雑な多段階の調査計画を自律的に立案・実行し、必要に応じて外部ツールを呼び出すといった高度なエージェント能力を備えるようになるかもしれません。

国内外の生成AI規制動向

生成AI技術の急速な発展に伴い、各国でその利用に関する規制やガイドラインの整備が進められています。これらの規制動向は、AIモデルの開発、データの利用方法、透明性の確保、バイアスの低減といった側面に影響を与え、Deep Researchツールの機能や利用条件にも変化をもたらす可能性があります。

これらのトレンドは、Deep Research AIが今後、さらに強力で多機能なリサーチパートナーへと進化していくことを示唆しています。一方で、AIの自律性が高まるにつれて、生成される情報の信頼性、潜在的なバイアス、そして人間による適切な監督と判断の重要性といった課題も、より一層注目されることになるでしょう。技術の進化とともに、その責任ある利用方法についても継続的な議論が必要です。

💡生成AI×Yoomでできること

Yoomは、さまざまな生成AIやSaaSツールをノーコードで連携できるサービスです。生成AIとYoomを掛け合わせて実現できるユースケースをブログで紹介しているので、気になる方はぜひチェックしてみてくださいね！

👉【ノーコードで実現】GeminiのデータをNotionに自動的に連携する方法

👉【ノーコードで実現】LINEのメッセージをChatGPTに自動的に連携する方法

🖊️ まとめ

• Deep Research AIは進化の途上：単なる情報検索を超え、自律的な調査・分析・要約を行うAIツールが登場し、リサーチのあり方を変えつつあります。
• 最適なツールは目的に依存：各ツールは異なる強み（深さ、速度、情報源、機能特化など）を持つため、自身の具体的なリサーチニーズに合わせて選択することが重要です。
• 多角的な評価が不可欠：機能だけでなく、精度、引用、UX、速度、コスト、セキュリティ、ワークフロー統合といった側面から総合的に評価し、導入を検討する必要があります。

この記事で提供した比較分析や評価フレームワークが、読者の皆様にとって最適なDeep Researchツールを見つける一助となれば幸いです。