一つひとつソースを確認するファクトチェックの作業はかなりの手間ですよね。そこで活用したいのが、検索特化型AIのGenspark。複数の情報源を照らし合わせ、信頼性を検証してくれるファクトチェック機能を備えています。
⭐Yoomなら情報収集後の業務も自動化できる！ GensparkやPerplexityなどのAI単体で使うことはもちろんできるものの、ファクトチェック後の通知やデータベースへの格納などは自ら行わなくてはいけません。しかし自動化ツール「Yoom」を使えば、リサーチ後の情報格納といった「実務」も自動化できます。
[Yoomとは]
Gensparkのような高度な検証ツールを活用する以前に、日々の情報収集そのものを自動化することで、業務効率は劇的に向上します。プログラミングは一切不要！テンプレートを使えば、今日からあなたのルーティン業務を任せられます。
AIを用いてリサーチ業務を自動化するテンプレートはこちら
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
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 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 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。
Googleフォームで回答が送信されたら、AIワーカーでWeb情報収集を行い重要度を判断しMicrosoft Teamsへ通知する
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■概要
Googleフォームに回答が送信されるたびに、手作業で関連情報を検索し、その内容をチームに共有する作業は手間がかかるのではないでしょうか。
このワークフローを活用すれば、フォームへの回答をきっかけに、AIエージェント（AIワーカー）が自動でWeb情報収集を行い、その重要度を判断した上でMicrosoft Teamsへ通知します。情報収集から共有までの一連の流れを自動化し、迅速な対応を可能にします。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームの回答をトリガーにしたWeb情報収集を手作業で行っている方 AIエージェントを活用してWeb情報収集を自動化し、業務効率を改善したい方 収集した情報を迅速にMicrosoft Teamsでチームに共有したいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
フォーム回答からWeb情報収集、通知までを自動化し、手作業での調査にかかる時間を短縮することができます 人の手による作業をなくすことで、情報収集の漏れやチームへの共有忘れといったヒューマンエラーを防ぎます ■フローボットの流れ
はじめに、GoogleフォームとMicrosoft TeamsをYoomと連携します 次に、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 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、Web上の情報を収集して重要度を判断しMicrosoft Teamsに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フォームのトリガー設定では、連携の対象としたい任意のフォームIDを設定してください AIワーカーのオペレーションでは、利用したいAIモデルの選択や、Web情報収集と重要度判断に関する具体的な指示を任意で設定してください ■注意事項
Googleフォーム、Microsoft Teams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。 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。 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「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法 」を参照ください。 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。
データ格納後の通知を自動化するテンプレートはこちら
Google Driveで新規ファイルが作成されたら、Slackに通知する
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■概要
Google Driveに新しいファイルを追加した際、都度Slackで関係者に情報を共有するのは手間がかかるのではないでしょうか。また、手作業での共有は漏れが発生しやすく、業務の遅延に繋がることも少なくありません。
■このテンプレートをおすすめする方
Google Driveにアップロードしたファイルの情報を、都度Slackで共有している方 SlackとGoogle Driveを活用し、チーム内の情報共有を効率化したい方 手作業によるファイル共有の漏れや遅れをなくしたいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
Google Driveへのファイル追加を検知して自動で通知されるため、これまでSlackでの共有に費やしていた時間を短縮することができます。 Google DriveとSlackの連携を自動化することで、共有漏れや伝達の遅延といったヒューマンエラーの発生を抑制します。 ■フローボットの流れ
はじめに、Google DriveとSlackをYoomと連携します。 次に、トリガーでGoogle Driveを選択し、「特定のフォルダ内に新しくファイル・フォルダが作成されたら」というアクションを設定します。 最後に、オペレーションでSlackを選択し、「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定して、ファイルが追加された旨を通知します。 ※「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
■このワークフローのカスタムポイント
Google Driveのトリガー設定では、通知のきっかけとしたいフォルダを任意のフォルダIDで設定してください。 Slackでメッセージを送るアクションでは、通知先のチャンネルを任意で設定できます。また、メッセージ本文は固定の文章だけでなく、前のステップで取得したファイル名などの情報を変数として埋め込むといったカスタムが可能です。 ■注意事項
Google Drive、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。
🖊️Gensparkの主な特徴 Gensparkと他のAI検索ツールの一番の違いは、単一のAIが回答するのではなく、役割の異なる複数のAIエージェントが連携して調査・検証するというところです。複数の情報源をもとにするため、情報の偏りや誤りが生じにくい仕組みになっています。 主な機能と料金プランを以下の表にまとめたので、業務で使えそうかチェックしてみてください。
Gensparkはここが違う！導入の判断ポイント 表だけでは見えにくい、実務におけるポイントをまとめました。
無料でどこまで使える？ ：無料プランでも毎日クレジットが補充されるので、ちょっとした検索や短めのレポート作成くらいなら課金なしでも十分使えます。ChatGPTやPerplexityとの違いは？ ：一番の違いは、生成した回答を自動で検証するところまでカバーしている点です。
🤔Gensparkのファクトチェック機能とは？仕組みとスクショ付き出典表示の強み Gensparkのファクトチェック機能は、答えだけでなく根拠までわかりやすく提示してくれるのが大きな特長です。ここでは、AIがどのように情報の真偽を検証しているのか、その仕組みと信頼性を高める表示の工夫について解説していきます。
ファクトチェックエージェントの基本的な仕組み Gensparkの「ファクトチェックエージェント」は、情報の真偽検証に特化したAI機能です。ユーザーが入力した文章や主張を、AIが自動的に要素ごとに分解。それぞれについて関連する複数の情報源を横断的に調査・照合します。
他のAIツールとの最大の違い 多くのAIツールは参照元のリンクのみを表示しますが、Gensparkのファクトチェックでは参照したWebページの該当箇所を、スクリーンショット画像で文中に埋め込んで表示します。Aどの一文がどの情報源に基づいているかを視覚的に確認できるため、「AIが情報を捏造していないか」をユーザー自身で検証しやすくなるのが大きな特徴です。
ファクトチェック結果の表示方法 ファクトチェックの結果は、主張ごとに以下のカテゴリに分けて表示されます：
正しいと判断されたもの —複数の信頼できる情報源で裏付けられた内容根拠が不十分なもの —情報源が限定的、または情報の質に課題がある内容誤りの可能性が高いもの —既存の信頼できる情報と矛盾する内容各結果には出典リンクやスクリーンショットが添付されるため、検証プロセスが透明化されています。
ユーザー自身で判断できる設計 根拠となるデータが見つからない場合も、その旨が明確に示されます。これにより、ユーザーはAIの回答を鵜呑みにせず、提示された証拠をもとに自分で判断できるようになります。
📝Perplexityとの違いは？ Gensparkのファクトチェック機能は、答えだけでなく根拠までわかりやすく提示してくれるのが大きな特長です。ここでは、AIがどのように情報の真偽を検証しているのか、その仕組みと信頼性を高める表示の工夫について解説していきます。
Perplexity：対話しながらサクッと調べたいときに Perplexityは「対話型検索エンジン」として位置づけられており、チャット感覚で質問を重ねながら情報を深掘りできるのが魅力です。回答のスピードも速く、要点をコンパクトにまとめてくれるので、まずは全体像をつかみたいときやアイデア出しにぴったりです！
👉Perplexityを用いて業務を自動化するテンプレートはこちら
HubSpotで企業が作成されたらPerplexityで企業リサーチを行いメモに追加する
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■概要
HubSpotに新しい企業情報を登録した後、その企業の詳細なリサーチを手作業で行っていませんか？情報収集には時間がかかり、担当者によって情報の質にばらつきが出ることもあります。 このワークフローを活用すれば、HubSpotへの企業登録をトリガーに、AIであるPerplexityが自動で企業リサーチを実行し、結果をHubSpotのメモに追記するため、情報収集のプロセスを効率化し、常に均質な情報を蓄積できます。
■このテンプレートをおすすめする方
HubSpotで顧客管理を行い、手作業での企業リサーチに時間を要している営業担当者の方 Perplexityを活用して、効率的な企業リサーチの仕組みを構築したいと考えている方 営業活動の質向上のため、顧客情報の収集プロセスを自動化・標準化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
HubSpotへの企業登録後、Perplexityによる企業リサーチとメモへの追記が自動で実行されるため、情報収集にかかる時間を短縮できます。 手作業による情報収集や転記作業が不要になることで、リサーチ漏れや入力ミス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
はじめに、PerplexityとHubSpotをYoomと連携します。 次に、トリガーでHubSpotを選択し、「新しい会社が作成されたら」というアクションを設定します。 続いて、オペレーションでPerplexityを選択し、「テキストを生成」アクションを設定して、HubSpotで作成された企業名をもとにリサーチを実行するように設定します。 最後に、オペレーションでHubSpotの「会社にメモを追加」アクションを設定し、Perplexityが生成したリサーチ結果を該当企業のメモに自動で追加します。 ※「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の「テキストを生成」アクションでは、リサーチに使用するモデルを任意で設定できます。利用可能なモデルの中から、リサーチの目的や求める情報の粒度に応じて最適なものを選択してください。 ■注意事項
HubSpot、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ドキュメントの情報をPerplexityで解析し、新しいドキュメントに結果を追加する
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■概要
Googleドキュメントに蓄積された議事録やレポートの内容を、手作業で要約・転記する作業に時間を要していませんか。また、手作業であるがゆえに、情報の抜け漏れや解釈のズレといった課題を感じることもあるかもしれません。このワークフローを活用すれば、フォームにURLを入力するだけで、Perplexityがドキュメント内容を自動で解析し、新しいGoogleドキュメントの自動生成までを一気通貫で行うため、これらの課題を解消できます。
■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した議事録や資料の要約作業に手間を感じている方 PerplexityなどのAIを活用して、効率的なGoogleドキュメントの自動生成を実現したい方 リサーチ情報などをまとめるドキュメント作成業務を、よりスムーズに進めたいと考えている方 ■このテンプレートを使うメリット
ドキュメントの内容取得からAIによる解析、新規ドキュメントへの転記までを自動化し、情報収集や要約作成にかかる時間を短縮します。 手作業による情報の転記ミスや要約の抜け漏れを防ぎ、Googleドキュメントの自動生成における品質を安定させることができます。 ■フローボットの流れ
はじめに、GoogleドキュメントとPerplexityをYoomと連携します。 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、解析したいGoogleドキュメントのURLなどを入力するためのフォームを設定します。 次に、オペレーションでGoogleドキュメントの「ドキュメントのコンテンツを取得」を設定し、フォームで受け取ったURLのドキュメント情報を取得します。 次に、オペレーションでPerplexityの「情報を検索（AIが情報を要約）」を設定し、取得したドキュメントのコンテンツを解析・要約します。 次に、オペレーションでGoogleドキュメントの「新しいドキュメントを作成する」を設定し、解析結果を保存するための新規ドキュメントを作成します。 最後に、オペレーションでGoogleドキュメントの「文末にテキストを追加」を設定し、作成した新規ドキュメントにPerplexityの解析結果を追記します。 ※「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
フォームトリガーでは、解析したいドキュメントのURLを受け取るためのフォームのタイトルや質問項目を、運用に合わせて任意で編集することができます。 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、AIへの指示（プロンプト）内容を任意で設定し、アウトプットを調整することが可能です。 ■注意事項
Perplexity、GoogleドキュメントのそれぞれとYoomを連携してください。
Genspark：出典やエビデンスをしっかり押さえたいときに Gensparkは、複数の情報源からの裏取りや出典の提示に力を入れた設計になっています。回答と一緒に参照元のリンクやスクリーンショットを出してくれるので、「この情報、どこが元ネタ？」をすぐに確認できます。記事の執筆やリサーチ、社内資料の根拠づくりなど、正確さが求められる場面で頼りになるツールです。
目的に応じた使い分けイメージ それぞれの強みを活かし、目的に応じて使い分けるのがおすすめです。
🤔【検証】Gensparkのファクトチェックで「怪しい儲け話」の嘘は見抜ける？
検証シナリオ案： 架空の「公的助成金・給付金」情報の真偽検証
使用するモデル・プラン プラン：Freeプラン（エージェント：ファクトチェック）
検証内容の概要： SNSやメールで出回る「次世代AIトランスフォーメーション特別支援給付金」という架空の情報を入力します。「審査なし」「即入金」といった公的資金ではあり得ない条件や、実在する省庁名を騙った詐欺情報を、Gensparkがデマと断定できるか検証します。
検証項目：
情報の真偽判定精度： 不確かな噂レベルの情報ではなく、デジタル庁や経産省の公式サイト（.go.jp）といった信頼できる一次情報に正しく到達し、そこにある事実に基づいて「制度が存在しない」と正確に判定できるかを検証します。要約レポートの読みやすさ： 単に「嘘です」と返すだけでなく、「公的資金で審査不要はおかしい」「ドメインが公式ではない」といった判断に至った根拠を、ユーザーが納得できる形で提示できるかを確認します。ハルシネーションの抑制（ソースの明示）： 架空の制度名につられてAIが嘘の情報をでっち上げる（ハルシネーション）ことなく、情報の欠落を正しく認識できるか。また、参照したWebページのリンク（ソース）が正しく機能しているかをチェックします。
📩検証用のテキスト 今回は、Gensparkの検索能力と論理的な推論力を試すために、あえて「実在しそうな架空の詐欺メール」を用意しました。
以下は、SNSや迷惑メールで拡散されていると仮定した、架空の「AI給付金」に関する案内文です。
【至急拡散希望】中小企業・個人事業主の方へ朗報です！ ▼仕掛けた主なトラップ
もっともらしい架空の制度名 ：デジタル庁と経産省という実在の省庁名を使い、「次世代AIトランスフォーメーション特別支援給付金」という、いかにもありそうな名称を創作。Gensparkが名前に惑わされず「実在しない」と断言できるか。公的資金としてはあり得ない好条件 ：「審査なし」「領収書不要」「即着金」など、税金を使う制度としては矛盾する条件を提示。単なる検索不足ではなく、論理的に「詐欺の疑いが高い」と推論できるか。信頼性を偽装したURL： https://www.google.com/search?q=digital-gov-support-japan.comという政府機関風のURLを使用。末尾が「.go.jp」ではない点を見抜き、公式サイトではないと指摘できるか。【実際に使ったプロンプトは以下です】
友達からLINEで回ってきたんだけど、これマジですごくない？ 検証にあたり、あえてバイアスを強くかけた聞き方をしました。「これ詐欺？」と疑って聞くのではなく、「すごい！やりたい！」という前のめりな姿勢を見せることで、Gensparkがユーザーの興奮を冷静に制止できるかをテストするためです。
📝さっそく検証してみた では、検証していきましょう！Gensparkにログインし、左側のメニューから「ファクトチェック」を選択します。
先ほどのプロンプトと検証用テキストを挿入します。今回は短いからか、数十秒で結果が返ってきました！
