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日々の業務において、競合調査や市場トレンドの把握にどれくらいの時間を使っていますか？
「毎日複数のニュースサイトを巡回して、スプレッドシートにコピペする作業だけで30分以上かかる」「情報の取りこぼしが不安で、休日もスマホで検索してしまう」
このような悩みを持つ事業企画やマーケティング担当の方は少なくありません。情報収集はビジネスの生命線ですが、そのプロセス自体が目的化してしまい、肝心の分析や戦略立案に時間を割けないのでは本末転倒です。
そこで注目されているのが、Perplexityなどの情報収集に特化したAIツールです。これらは従来の検索エンジンとは異なり、知りたい情報をAIが代わりに検索・要約し、信頼できるソース付きで提示してくれます。
本記事では、注目のPerplexityについて、ChatGPT・Feloと比較して検証し、それぞれの特徴や強み、そして「本当に業務時間を削減できるのか」という視点で解説します。情報収集のマニュアル化を解消し、チーム全体の生産性を高めるための最適なツール選びをサポートします。
本記事は、以下のような課題やニーズを持つビジネスパーソンを対象としています。
これまでの「検索」は、ユーザーがキーワードを入力し、表示されたリンクを一つずつクリックして中身を確認する作業でした。しかし、PerplexityやFeloに代表される「AI検索ツール（回答エンジン）」は、そのプロセスを根本から変えようとしています。
〈AI検索ツールの主な特徴〉
1. 回答の生成
複数のWebサイトをAIが読み込み、質問に対する回答を直接生成します。
2. ソースの明示
回答の根拠となる情報源（URL）が示されるため、ファクトチェックが容易です。
3. 多言語対応
Feloのように、外国語の情報を日本語で要約して届けてくれる機能を持つものもあります。
$20(￥3,169)/ 月(または$200(￥31,692)/ 年)
2.Enterprise Pro
月額$40(￥6,335)/ユーザー(または年額$400(￥63,352)/ユーザー)
3.APIプラン(開発者向け)
1,000リクエストあたり$5(￥791)
入力トークン100万あたり$2(￥316)
出力トークン100万あたり$8(￥1,267)
$20(￥3,169)/ 月
2.Pro
$200(￥31,692)/ 月
￥2,099円/月（または$14.99USD/月）
ハイパーオートメーションツール「Yoom」は、PerplexityやChatGPTなどのAIツールやSaaSツールと連携して業務を自動化できます。たとえばある情報をChatGPTで要約して他のSaaSツールへと連携するなど、ツールをまたいだ業務の自動化が可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀
■概要
フォームからの問い合わせやアンケートの回答は、内容が長文になりがちで、要点を把握するのに時間がかかってしまうことはないでしょうか？
このワークフローを活用すれば、フォームが送信されると、その回答内容をChatGPTが自動で要約し、Chatworkに通知できます。
手作業での確認や共有の手間を省き、迅速な情報把握と対応を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「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
■注意事項
■概要
kintoneに登録した顧客情報や案件情報をもとに、ChatGPTでメールの文面や報告書を作成する際、手作業でのコピー＆ペーストに手間を感じていないでしょうか。このワークフローを活用すれば、kintoneにレコードが登録されるだけで、ChatGPTが自動でテキストを生成し、指定のフィールドに内容を反映させることが可能です。生成AIを活用した定型文の作成業務を自動化し、作業時間を短縮します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「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
■注意事項
ここからは、現役マーケターの視点で各ツールの詳細と、実際に業務で使う際のポイントを解説します。
ここでは、特におすすめのPerplexity・ChatGPT・Feloを使用して実力を比較検証してみます！
実際の検証内容や検証項目などについて、解説していきます。
今回は、こちらの検証をしてみました！
以下の項目で、検証していきます！
Perplexity・ChatGPT・Feloを活用し、最新の海外論文における情報収集、および非専門家向けの解説・要約業務における有用性を検証します。具体的には、「情報源（ソース）の信頼性」と、「専門情報の平易な要約・解説精度」の2点を軸に、新規事業の技術的裏付けを調査する際の実務における実効性を評価します。
Perplexity(無料プラン)・ChatGPT(GPT-5.2)・Felo(論文検索機能オン)
ここからは、実際に検証した内容とその手順を解説します。
まずは実際の検証手順のあとに、それぞれの検証項目について紹介していきます！
共通プロンプトでPerplexity・ChatGPT・Feloにて検索と要約を実行。
実行結果を検証する。
新規事業の根拠となる技術的な裏付けを探すため、海外の論文データベースから関連情報を探し出し、非専門家向けにわかりやすく説明する。
大規模言語モデルのハルシネーション（幻覚）抑制に関する最新の論文を3つ探し、その解決アプローチを初心者にもわかるように日本語で解説してください。
ログイン後、こちらの画面が表示されるので、プロンプトを入力したら送信します。
1分以内で生成が完了しました！
結果は以下のものとなりました。(結果は、一部抜粋しています)
Perplexityは、学術論文（2023年〜2025年）を迅速に収集し、その複雑な内容を非専門家でも理解できるレベルまで解釈・要約する能力において、極めて高い精度を発揮しました。
特に、ハルシネーション（幻覚）対策という専門性の高い技術論に対し、「間違いを見つけるセンサーと消火器」や「考えながら適宜ググる仕組み」といった的確な比喩を用いて解説できる点は、実務における説明コストの削減に大きく貢献すると感じます。
検証手順
ログイン後、こちらの画面が表示されるので、プロンプトを入力したら送信します。
1分以内で生成が完了しました！
結果は以下のものとなりました。(結果は、一部抜粋しています)
ChatGPTでは、2024年から2025年にかけての最新知見を体系的に整理していました。
特に印象的だったのは、単に情報を羅列するのではなく、実務者が判断に迷う「導入のしやすさ」や「どのフェーズで対策すべきか」という視点が明確に提示された点です。
専門外のステークホルダーに対しても、「料理の味見」や「自分自身でのチェック」といった平易な比喩を使って説明されており、そのまま社内報告や技術選定の資料として活用できる完成度だと感じました。
ログイン後、こちらの画面が表示されるので、プロンプトを入力したら送信します。
1分で生成が完了しました！
結果は以下のものとなりました。
Feloを用いた検証では、最新の学術論文をただ検索するだけでなく、実務ですぐに活用できる形にまで構造化して出力する能力が極めて高いと感じました。
特に、複雑な専門知識を「ざっくり把握」できる箇条書き形式にまとめ、信頼性を高めるために参考文献をしっかり明示する姿勢は、資料作成の大きな助けになります。
検索のスピード感と情報の信頼性が両立されており、新規事業の技術的な裏付け調査において、「情報の探索」から「要約・資料化」までのプロセスを大幅に効率化できる強力なツールだと確信しました。
1. 信頼できる論文サイトがソースになっているか
検証に使用したすべてのツールにおいて、arXivやOpenReviewといった信頼性の高い学術リポジトリが情報源となっています。
Feloの回答では、2023年末から2025年にかけて発表された「OPERA」や「HalluDetect」などの最新論文が特定されており、各解説には一次ソースへの番号付きリンクが付随しています。
また、ChatGPTやPerplexityの結果においても、特定のカンファレンスや論文サイトに紐づく正確な論文タイトル（例：Confidence-Aware Routing, 2025）が提示されました。比較表内でも「arxiv」などのバッジが表示されており、情報の出所を容易に追跡・検証できる体制が整っています。
2. 専門用語が平易な言葉に言い換えられているか
PerplexityとChatGPTにおいては、難解なAI技術用語を、実務者が直感的に理解できる比喩に巧みに変換されています。
例えば、Perplexityはハルシネーション抑制のフレームワークを「間違いの種を見つけるセンサー」と「見つけた時の消火器」のセットと表現したり、ChatGPTでは多層情報の融合を「複数の料理人による味見」に例えるなどの工夫が見られます。
また、Perplexityが知識接地（RAG等）を「考えながら適宜ググって確認し、情報を根拠と一緒に整理する」と言い換えることで、処理の概念を明確に伝えています。
これにより、技術的な背景を持たないステークホルダーへの説明資料としても、そのまま活用できるレベルの平易さが保たれています。
3. 要約の論理構成は正しいか
要約は「解決すべき課題」「具体的なメカニズム」「初心者向けの要点」という順序で、論理的に一貫して構成されています。
特にFeloとChatGPTでは、複数の手法を「主な技術」や「導入のしやすさ」といった実務的な軸で比較表形式にまとめており、技術選定の判断材料を構造的に示しています。また、対策を「生成前（ルーティング）」「生成中（デコーディング）」「生成後（修正・対話）」の3段階で分類する視点は、システムのライフサイクルに沿っており非常に整合性が高いです。単なる情報の羅列ではなく、実務における導入ステップ（3ステップ方式）まで提示されており、意思決定を支援する構成となっています。
今回検証したAIツール（Felo, Perplexity, ChatGPT）は、学術調査における「情報ソースの信頼性担保」と「専門知識の平易な言語化」をかなり高い次元で実現しています。特に、arXivやOpenReviewといった権威あるリポジトリから2023年末〜2025年の最新論文をすぐに特定する能力、および難解な技術論を「センサーと消火器」や「料理の味見」といった直感的な比喩に変換する力は、新規事業の裏付け調査において強力な武器となります。今回の検証を通じて、以下の強みを持つことが明らかになりました。
まとめると、 「信頼性の高い一次情報へのアクセスと透明性の確保」 「ステークホルダーの理解を促す卓越した比喩表現」 「実務的な意思決定を支援する論理的かつ構造的な要約」 です。
これらのツールを技術調査や企画立案のプロセスに組み込むことで、リサーチ業務の効率化はもちろんのこと、事業計画の説得力と技術的根拠を確固たるものにすることが可能です。AIツールは日進月歩の進化を続けているため、これらの機能を最大限に活用し、情報収集と意思決定の質を継続的にアップデートしていく姿勢が重要です。
今回の検証を通じて、Perplexityは学術情報の「高度な検索能力」と非専門家への「分かりやすい翻訳能力」の両面において、革新的な実用性を持つことが実証されました。特に、2024年〜2025年の最新論文から信頼性の高い技術情報を正確に特定する能力や、難解な専門用語を「センサーと消火器」のような直感的な比喩に変換して伝える言語化能力は、単なる検索エンジンを超えた優秀なリサーチパートナーとしてのパフォーマンスです。
新規事業開発における技術調査の工数を劇的に削減できるような実力を持ち、ステークホルダーへの説明コストを最小化するPerplexityは、もはや単なる検索ツールではなく、プロジェクトの意思決定を加速させる強力な参謀となります。
AIツールは急速に進化を遂げているため、最新の性能を正しく理解し、目的に合わせて使いこなしていくことが重要です。
YoomとPerplexityを連携させれば、今回検証したような「最新の学術論文リサーチ」や「技術トレンドの調査」を自動化できます。
たとえば、SlackやChatworkなどのチャットツールから調査したいテーマを入力し、Perplexityに「最新論文の検索」や「初心者にもわかる平易な解説」を指示します。生成された信頼性の高いアウトプットを、そのままNotionなどのドキュメントツールへ自動で蓄積したり、チームメンバーへ共有レポートとして自動配信したりすることが可能です。
今回紹介したPerplexityを活用し、さらに業務を自動化・効率化したい方は、ぜひYoomをチェックしてみてくださいね！
■概要
Slackの特定チャンネルに投稿される情報は日々増え続け、重要な情報を見逃してしまったり、すべてに目を通すことで業務が圧迫されたりすることはありませんか。このワークフローを活用すれば、Slackの投稿内容をAI（Perplexity）が自動で要約し、指定したチャンネルに通知できるため、情報収集にかかる手間を省き、業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「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
■注意事項
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