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日々の情報収集や競合調査で、「気づいたらタブが何十個も開いている…」という経験はありませんか。
B2B SaaSのマーケティング業務では情報を行き来しながら整理する作業が欠かせず、コピー&ペーストを繰り返すうちに、思った以上に時間を取られてしまうことも少なくありません。
そんな検索疲れを軽減する存在として登場したのが、Perplexityが新たにリリースした次世代ブラウザ「Comet」です。
Cometは、単なるブラウザの新機能という枠を超え、検索・調査・整理までをAIが一貫して支援する「エージェント型ブラウザ」として設計されています。
とはいえ、「本当にChromeやEdgeの代わりになるの?」「実務レベルで使えるほど効率は上がるの?」と気になる方も多いはずです。
また、同じくAI検索体験を重視したブラウザとして注目を集めている「Arc Search」との違いも、しっかり押さえておきたいところです。
本記事では、Perplexityの最新ブラウザ「Comet」を中心に、Arc Searchとの比較を交えながら、従来のブラウザと何がどう違うのか、そして実際の業務効率にどこまで貢献してくれるのかを実務目線で詳しくレビューしていきます。
「これからの検索体験」がどう変わるのか、一緒に確かめていきましょう。
ここでは、本記事がどんな方の役に立つのか、またCometを使ううえで知っておきたいポイントを簡単に整理します。
本記事は、以下のような課題やニーズをお持ちの方に特におすすめです。
Perplexityは、従来のキーワード検索ではなく、対話形式で回答を得られるAI検索エンジンとして人気を博してきました。
そのPerplexityが開発したのが、今回紹介する「Comet」です。
Cometは、GoogleのChromiumをベースに開発された「エージェント型ブラウザ」です。
最大の特徴は、サイドバーに常駐する「Comet Assistant」の存在です。
従来のブラウザ(ChromeやEdgeなど)にAI機能が後付けされたものとは異なり、Cometは最初から「AIがユーザーの代わりにタスクを実行すること」を前提に設計されています。
Cometの主な特徴
Perplexityの開発元によると、Cometは「あなたの代わりに図書館を走り回り、必要な本を探して要約まで作ってくれる有能な司書」のような存在とされています。
2025年10月には全ユーザーへ無料公開され、誰でも試せるようになりました。
Arc Search(アークサーチ)は、ニューヨーク発のスタートアップ「The Browser Company」が開発した、AIを搭載した次世代の検索ブラウザです。
難しい設定は不要で、調べたいことをすぐ知りたい人に寄り添った設計が特徴です。
Arc Search最大の魅力は、「Browse for me」というAI検索機能です。
質問を入力するだけで、AIが複数のWebサイトを横断して調査し、要点をひとつの読みやすいページにまとめてくれます。
検索結果をひとつずつ開いて比較する必要がなく、全体像を短時間で把握できるのが大きなメリットです。
操作面でも、アプリを開いた瞬間から検索できるスピード感や、直感的なフリック操作など、スマホでの使いやすさが徹底されています。
広告やトラッカーを標準でブロックしてくれるため、余計な情報に邪魔されず、調べものに集中できます。
同じAIブラウザでも、PerplexityのCometは業務やリサーチをAIに任せる仕事向けの設計なのに対し、Arc Searchは日常の疑問をサクッと解決するスピード重視の存在です。
実務でのリサーチ精度とスピードを左右するのは、AI検索ツールの情報収集力と整理力です。
今回は、PerplexityとArc Searchの特徴を実際の業務シーンに沿って比較し、どのツールがどんな作業に向いているかを検証します!
■想定されるユースケース
旅行計画や業務調査で10個以上開いてしまったタブを、AIにトピックごとに分類させて作業環境を整える。
■検証項目
■想定されるユースケース
統計情報など特定ページの中から、自分が知りたい特定の条件だけを素早く見つけたい場合
■検証項目
Cometの真価であるエージェント機能やタブ横断的な分析が、実際の業務でどのように役立つのか検証します。
シナリオ1は、「大量のタブをどうさばくか?」という知的整理の検証です。
ネットで調べものをしていてタブが溜まってしまった時、AIが横断的に分析してくれたら助かりますよね。
今回はB2B SaaSの「グロース戦略全体」「リード獲得施策」「MAツール比較」を検索し、PerplexityのCometとArc Searchのどちらがより分かりやすく情報を整理してくれるのか、実際に動かしながら比較してみます。
チャット欄にキーワードを入力し、送信すると「リンク」タブに検索結果が表示されます。
今回は、以下のキーワードで合計11個開いておきます。
重複するタブとテーマと関係ないタブを1個ずつ含めてみました。
次に、「Comet Assistant」を開き、以下のプロンプトを実行します!
プロンプト:
現在開いているすべてのタブについて、B2B SaaSに関連する内容のみを対象として、以下の手順で整理してください。
1.内容が近いタブをまとめ、直感的に理解できるグループ名(見出し)を付けて分類してください。
2.各タブの内容を、1〜2行で簡潔に箇条書きで要約してください。
3.分類結果は、グループ名 → タブ要約 → URL の順で階層形式のリストにしてください。
4.重複しているタブやテーマにそぐわないタブは出力結果に含めないでください。
5.最終的に、効率よく作業できるタブ構成案を提示してください。
6.参照したソース(URLやタイトル)を一覧でまとめてください。
出力は以下の順で、わかりやすく整理してください。
- 全体要約 - 分類結果と各タブの要約 - 参照ソース一覧
2〜3秒で結果が表示されました。
「B2B SaaS グロース戦略 リード獲得 MAツール比較」を検索窓に入力し、「Browse for me」で検索します。
2〜3秒で結果が表示されました!
CometとArc Searchを使い、「情報の整理・統合能力」を3つの観点から比較検証しました。
①複数ページの内容を正しく理解し、テーマごとに整理・統合できるか
判定:Comet:◯ / Arc Search:◯
両ツールとも、テーマごとに情報を整理・統合する能力は優秀です。
しかし、その質には違いがあります。
Comet:作業効率化と出典重視
各サイトの概要を要約する形式に特化しており、検討や意思決定など次のアクションにつながる情報は得られませんでした。
しかし、出典元がタブ要約のすぐ下に表示されるので、気になるサイトにアクセスしやすいのは魅力です。
Arc Search:意思決定を促す構成力
検索エンジンがピックアップした情報を構造化し、参照したサイトの内容をテーマごとに簡潔に要約してくれます。
MAツールの種類や成功事例がまとめられており、ユーザーの次のアクションを促してくれるのが特徴です。
さらに、単語がハイパーリンク化されており、タップするだけで意味を確認できるため、未知の分野を素早く理解するのに最適です。
ただし、Cometのように情報ごとに出典元がわかる仕様ではないので、事実確認にはひと手間必要になります。
情報収集の全体像を把握するならArc Search、自分で開いたタブの整理や作業効率化ならCometがおすすめです。
②分類結果や見出し(グループ名)が直感的でわかりやすいか
判定:Comet:△ / Arc Search:◯
内容の把握自体は容易ですが、細かな分類の精度には改善の余地が見られます。
Comet:「グロース戦略・SaaS成功事例」のように、複数の概念がひとつの分類にまとめられる傾向があります。
ただし、Cometは対話型ブラウザとしての強みを持っています。
一度の出力で満足せず、「さらに詳細に分類して」と追加指示を送ることで、ユーザーの理想に近い分類結果へ修正することが可能です。
一方でArc Searchは、視認性が高く情報を素早く読み取ることが可能です。
結論として、情報のパッと見のわかりやすさではArc Searchがリードしています。
対話によって分類の精度を100%に近づけられるCometは、こだわりの強いプロ向けのツールといえます。
③重複しているタブや不要なタブを識別して整理を提案できるか
判定:Comet:◯ / Arc Search:-(対象外)
これは自らタブを開いて作業するCometにおいて、特に威力を発揮する機能です。
Cometは、業務調査中に誤って開いた無関係なサイトや、重複して開いてしまった同一ページをプロンプトひとつで除外できます。
膨大に膨れ上がったタブの中から、テーマに合致するものだけを抽出して整理する能力は、マルチタスクをこなす方にとって強力な武器となります。
一方、Arc Searchは入力キーワードにもとづきAIが情報を取捨選択して文章を生成するため、最初からノイズの混じらない仕様です。
リサーチ過程で散らかりがちなブラウザ環境を改善し、集中力を維持させてくれるのは、Comet独自のメリットになります。
今回の検証を通じて、両ツールの役割の違いと、Cometを使いこなすための具体的な注意点が明確になりました。
Cometは「今あるタブの整理・実務支援」を担う秘書であり、Arc Searchは「未知のテーマを網羅的に調べる」ためのリサーチ専門家です。
用途に合わせて使い分けることが、AIブラウザ活用のコツといえます。
Cometでのプロンプトの「蓄積」に注意
検証中、同一のタブでAIアシスタントに繰り返し指示を出すと、徐々に精度が低下する現象を確認しました。
しかし、一度そのタブでのやり取りを諦め、新しいタブを立ち上げてプロンプトを入力し直したところ、理想に近い出力が得られるようになりました。
シナリオ2は「特定サイトのピンポイント抽出」です。
PerplexityのCometとArc Searchを使って、Web上の詳細情報をどれだけ正確に抽出・要約できるかをチェックしていきます。
題材には、総務省の「令和6年版 情報通信白書|テレワーク・オンライン会議」(https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd21b220.html)をピックアップしました。
Cometで対象のページを開き、Comet Assistantを開き、以下のプロンプトを実行します。
プロンプト
このページ内の内容のみを使って、以下の点について要約してください。
# 要約対象
1. 企業におけるテレワーク導入状況(割合・変化など)
2. 他国との国際比較(記載があれば)
3. テレワークの利用意向(働き手・企業側の意向)
4. テレワーク導入や利用に関する課題や障壁
# 出力形式
■ ① 企業のテレワーク導入状況
・導入率/時期/特徴など:
■ ② 国際比較についての記載
・対象国/比較ポイント/差異:
■ ③ 利用意向に関する部分
・働き手/企業の意識や希望:
■ ④ テレワーク実施に関する課題・障壁
・技術面/制度面/運用面:
# 制約
・ このWebページ以外の情報は使用しないでください
・ 外部知識や一般論は含めないでください
・ 特に課題・背景については、ページ内説明に基づいて記述してください
1〜2秒で回答が得られました。
対象のページを開き、メニューから「Summarize」をタップします。
すると1〜2秒で、要約結果が表示されました。
最新のAIブラウザであるCometとArc Searchを使い、Webページの内容把握や条件指定への対応力を検証しました。
結論から述べると、両者ともに高い精度を誇りますが、情報の「網羅性」と「深掘り」においてはCometがやや優れています。
①事実にもとづいた回答ができるか
判定:Comet:◯ / Arc Search:◯
統計データなどの数値に関しては、両ツールとも正確に抽出できています。
①
②
③
ただし、情報の解像度には以下の違いが見られました。
概略をスピーディに知りたいならArc Search、正確な定義や数値を細かく追いたいならCometが優れています。
②「このWebサイト内のみ」「このページの記載から」と指定した条件を守れるか
判定:Comet:◯ / Arc Search:◯
「このWebサイト内のみ」という制約条件に対し、どちらも外部情報を含めることなく、指定されたページ内の情報のみで回答を構成しました。
Cometは構造的で網羅的な点が特徴です。
箇条書きや見出しを活用し、ページ内の主要なトピックを漏れなく整理して提示する傾向があります。
Arc Searchはシンプルな要約が特徴です。
重要なポイントをぎゅっと凝縮し、素早く全体像を把握するのに向いた読みやすい文章を生成します。
どちらも指示を忠実に守るため、情報の濃さの好みで使い分けるのがおすすめです。
③理由や背景など、ページ内に存在する情報を適切に補完できるか
判定:Comet:◯ / Arc Search:◯
ページ内に記載された理由や背景への言及についても、両者ともに高いレベルにあります。
Arc Searchはページ内のテキストをベースに、理由のみを簡潔に提示します。
一方で、Cometはページ内で「関連ページ」の紹介まで確認し、情報の行間を補完するような深い洞察を見せました。
提示された情報の「裏側」まで読み解こうとする姿勢は、Cometが一歩リードしているといえます。
今回の検証を通じて、ツールの特性による「できること・できないこと」が浮き彫りになりました。
わかったこと:対話能力が情報の質を変える
大きな違いは、Cometが対話型ブラウザであるという点です。
出力された結果に対して「もっと具体的に教えて」「この部分を深掘りして」と追加で指示を送ることで、自分のほしい情報にたどり着くまでの精度を上げられます。
対するArc Searchは、一発で要約を提示するスピード感には優れています。
しかし、対話による深掘りができないため、一度の出力で満足できない場合は再度検索からやり直す必要があります。
失敗したこと:PDF対応と初期出力の不安定さ
検証中、以下の2点で課題が見つかりました。
■Arc SearchのPDF非対応
検索結果に表示されたPDFファイルを検証対象にしようとしましたが、Arc Searchではブラウザ上で開くことができず、強制的にダウンロードされてしまいました。
Webページ以外のソースを直接解析させるには不向きです。
■Cometの初期回答のゆらぎ
Cometでプロンプトを実行した際、一度だけ意味をなさない文章が出力される場面がありました。
しかし、対話型である強みを活かし、再度プロンプトを実行し直したところ、想定通りの回答が得られました。
総評として、効率的な情報収集には一発回答のArc Searchで全体をつかみ、重要な部分はCometで対話を重ねながら精査するという使い分けがおすすめです。
今回は、次世代の検索体験を牽引する2つのブラウザ、Perplexityの「Comet」と「Arc Search」を実務目線で比較検証しました。
検証を通じて見えてきたのは、両者が単なる検索ツールではなく、私たちの思考と作業を支える「エージェント」へと進化している姿です。
もし今のブラウジングに限界を感じているなら、今回ご紹介したツールをぜひ一度試してみてください。
リサーチの初期段階はArc Searchに任せ、じっくり腰を据えて深掘りするときはCometに頼ってみる。
そんなふうに、あなたの「右腕」として使い分けることで、日々のリサーチ業務はもっと軽やかで楽しいものに変わっていくはずです。
また、こうしたブラウザ上でのリサーチだけでなく、業務全体の効率化を考えるならYoomの利用もおすすめです。
PerplexityとChatGPTやさまざまなSaaSを連携することで、調査結果の自動集約や要約作業のルーチン化をノーコードで実現できます。
ツールを使い分けるだけでなく、業務フローそのものを自動化して、さらなる生産性向上を目指してみてはいかがでしょうか。
[Yoomとは]