今さら聞けない生成AIの進化系 - 開発不要ですぐに使えるAIエージェント¶

URL: https://www.youtube.com/watch?v=Ltw3ruxH1KU
文字起こし日: 2026-02-24 03:06

内容概要¶

AIエージェントは、複雑な業務を機械化できる。
GPT-4.5は最新のモデルで、コンサルがまとめたような文章を生成できる。
ジェンスパークは調査分析系の生成AIサービス。
AIエージェントは計画、検証、フィードバックのプロセスを通じて回答精度を向上させる。
調査分析系AIエージェントは、目的に沿った詳細な回答を得るのに役立つ。
OpenAI Deep ResearchとジェンスパークのDeep Researchの比較検証を通じて特徴を理解する。
OpenAI Deep Researchは、ユーザーの質問に対して、さらに明確化すべきポイントを提示し、回答精度を高める。
AIエージェントは複数のデータソースを並行して調査し、より高速で詳細な分析を実現する。
Deep Researchはファイル添付による社内情報へのアクセスも可能。
Microsoft 365環境では、リサーチャーAIエージェントがMicrosoft 365のデータに対してDeep Researchを実行できる。

文字起こし¶

このディープリサーチ、課金勢なんですよ。そのまま回答するんではなくて、逆に質問して来ましたよね。情報うまく取れないような場合があった場合に、じゃあ別のアプローチを試して情報を得るって言う。今までのAIとの出力差みたいなののですね、4.5という新しいですね、ま、モデルで行数にしてですね、20行ぐらいでしょうか。ま、実際には背景から始まりまして、ま、直近1年間のもデータをまとめました。結果はこうでしたと。非常にですね、そのコンサルがですね、まとめたような文書ですね。ジェンスパークというのは、ま、調査分析系のですね、あの生成へのサービス。今GPT4をって出てますけどもえっと、アンスロピックのクロー。 Geminiっていうですね。ま、計画を、ま、立てるというですね、作業を3つのですね、モデルを使って、ま、実行してるんですね。うわ、これちょっとChatGPTから私移行しちゃいそうな気がするんですけれど。

皆さんこんにちは。ピボットの野島です。デルテクノロジーズの提供でお送りする生成AIスキルセット。今回も若松さん講師のもと学んでいきます。よろしくお願いいたします。よろしくお願いします。前回は AIエージェントの基本というところで、基本の中でもかなりディープダイブしたと思ってはいるんですが、概念の話であるとか、中でどう動いているのか、さらには活用法まで教えていただいたと思います。はい。はい。はい。今回はビジネスでそれをどう活用していくのかというお話だと思うんですが、改めてテーマお願いいたしますでしょうか。はい、え、今回のテーマですけどもえ、今さら聞けない生成への新進化系ですね。え、開発不要ですぐに使えるAIエージェントと題しまして、え、3つのテーマでお届けします。はい。 1つ目はですね、生成AIの制度を上げる、え、調査分析系AIエージェントですね。うん。うん。え、それからま、その中で、え、まツールとして提供をされてます。え、OpenAI Deep Researchを検証するというのが2つ目です。で3つ目はですねえ、ま、似たようなサービスでジェンスパークのDeep Researchというものがありますので、そちらも見ていければと、というのが3つ目になります。待ってました。はい。私このDeep Research課金勢なんですよ。もう毎日毎日お世話になっておりますということで、今日はちゃんと私が使いこなせているのかというところも含めてですね、ちょっと教えて頂きたいなと思っております。よろしくお願い致します。はい。はい。よろしくお願い致します。え、改めて1つ目なんですけれども、生成AIの制度を上げる調査分析系のAIエージェントこれどういう意味なのでしょうか？はい。そうですね。あのま、エージェ、エージェントって言うのは複雑な業務をこう機会化できると言う風に申し上げましたけども、そこの中に組み込まれている、ま計画するだとかですね、あのま検証して振り返ってえ、次の計画に活かすだとかうんうん。て言うプロセスを通して、その回答制度自体を向上させることができる。の1つ特徴としてあるんですね。ほう。はい。ですので、ま調査とか分析で、え、これまで通常その生成使ってた時になかなかこうまとめた具体的な回答を得られなかったっていうケースは結構あると思うんですけども。うん。うん。よりですね、あの具体的な深いえ、ま回答をこのAIエージェントの機能でですね、得ることができるようになってきてるっていうのが1つ。はあ。で、そういったサービスっていうのはもう我々、え、いつでも使えるような、ま課金は必要ですけどもうん。必要が形で提供されてますので、まずそういったところから使ってみましょう。うん。まですね、はい。入り口になると思いますので、そこからまず説明させていただければと思ってます。うん。前回このAIエージェントの活用方法ということで、ま、5段階の活用方法あるよねという話あったと思うんですけれども、その中で言うと、え、生成AIの精度効果がそうですね。制度を向上させると言うところ。あ、まさに1ですよね。そうですね。うん。うん。ふん。じゃあここの部分についてと言うことなんですが、具体的にどんな特徴があるのか、ポイントがあるのかと言うところも。はい。教えていただけますか？あの、我々がま利用するって言う観点で言いますと、これまで使ってきたChatGPTだとかの生成サイトと同じユーザーインターフェース上でえ、こういったAIエージェントの機能を使えるっていうのがですね、1つ特徴としてあります。うん。うん。で、実際にま使えるその機能のえ、特徴といたしましては、調査分析する際にえ、まずですね、ま、目的を、ま、明確にして、ま、必要な情報だとか範囲だとかっていうものをちゃんとですね、ま定義確認した上でえ、調査。本格的な調査を進めていく。ま、そういったプロセスをですね、え、通して、え、具体的なですね、え、回答を、ま、出すということですね、してくれるというのがありまず。そうです。まあAIエージェントはね、前回のやつを聞いて使ってみたいなと思ったとしても、また新しいサービスを使ってくださいってなると、ちょっと抵抗感あると思うんですけど、今までちょっとずつ使い慣れてきたもので使えるというのは1つ利点かなと思うんですが、具体的に何か例えばその、ま、導入のハードルが低いと言うのはもちろんあると思うんですけれど。はい。はい。けれども、今までのみたいとの、ま違いと言うのも結構明確で分かりやすいってことも1つ挙げられるんですかね？あの、これまでのその生成AIから執着されたものに関してはファクトチェックがどれぐらい十分されてるのかって言うところがやはりま気になったかと思うんですね。そうですね。はい。あ、AIエージェントのですね。仕組みで言いますと、ま検証振り返りの部分ですねこういった部分がありませんでしたのでま、参照先は正しくて、その有益は正しいけども、それが事実かどうか。参照先の情報自体が本当に正しいのかどうかって言う検証はされてなかったわけなんですね。うん。ただ、まあそういったその検証の部分も複数のそのデータソースからですね、得た情報をこう比較したりだとか、その結果をですね、出せるって言ったようなことができるになってきますので、ま、よりですね、あの、まあ、ファクトチェックがされた情報というものを入手することができるなってきてるという形になってきます。はあ。なるほど。そこまで言語化されてみると確かにって思うところもあるんですけれども、具体的にこの調査分析系のAIエージェントはどんな仕組みで、この制度と言うのを向上させてきてるのか、その中の話も教えていただけますでしょうか。はい。はい。ちょっとこちらはですね、ま人間のその調査のステップと、え、今ですね、例としてOpenAIのDeep Researchの例を、え、並べてます。まずま調査、しなければならないとなった時に、ま、その調査の計画と目標っていうのを、ま、設定しますよね。我々人間の場合は。そうですね。はい。はい。で、え、まあ、そのあとま情報収集に入るんですけどもま、人ですからまいろんなインターネットだとか本だとか、え、そういった色んなですね、情報ソースをま多段階にって書いてますけども、1つずつですね、順番に、ま、データ、あの情報見ていって、え、まとめていく。ま、最終的には、ま、収集した情報をまとめて投稿して行くっていう形。確かに。の、プロセスを通してですね。え、調査報告書というのをま作ると。まこれま何時間もかけてやるケースが多いと思うんですけども。うん。ま、OpenAIのDeep Researchの場合にはまずまこういった調査をしてっていうのはもちろんユーザーからプロンプトとして入力する必要がります。はい。ただですね、ま、そこからいきなり調査を始めるんではなくて、え、その目的を達成するためには、もっとこういったポイントを明確にして貰う必要がりますよって言った事を逆に返してくれます。うん。うん。で、そういった質問が来るわけなんですけども、それに対して、え、こういったポイントを重視して回答して下さいっていう風に回答を返すと、え、それに基づいてですね、より深いですね。あの調査というものを進めてくれる。うん。うん。で、え、そういった調査に関しても、ま、自律的にですね。あの特定のソースだけじゃなくて複数のソース見てですねえ、1つのソースでうまく、ま、情報が得られなかった時には別のソース見に行ったりだとか、多段階に、そうですね、同じように多段階に、ま、調査してくれると言うのがりますし、あの人間との違いはですね、それがまあの並列してやってくれるって事ですね。人間だと、あの、ま、1つのインターネットのサイトで調べてる時にはそれしか見れませんけどもあの、ま、AIエージェントの場合にはWebを見ながらですね、え、それからまあ、ま、Webの他のページを見ながらとか、チャットを見ながらとかですね、複数の調査を並行してできると言うのがりますので時間が遥かに短くて済ます。はあ。はあ。当然そのま収集した情報を統合するって言うのも人間の場合はかなり時間がかかるんですね。うん。うん。ただそこもですね、あの、まあ、AIが自動的にやってくれますので、ま全体を通して比較した場合に、まこれまで数時間かかっていたものが5分から30分でできるになってくる。まさにこの人間が頭でやってるプロセスを模倣しているんだけれども、工数は人間としてはめちゃめちゃ少なくなるしはい。その中のやり方も早くて深いと。そうですね。並列してより多くのデータソースから情報をですね、参照してまとめてくれますので、人間が1人で頑張ってですね、あの例えば10個のデータソースを見てですね。あの調査してましたとえ頑張ってやりましたというのよりもですね、もう100個のデータソースからですね、え情報まとめましたあ5分でできましたって言う方がですね、やはりまあ時間も質も高いものが得られると言う形になってきますね。うん。うん。いや、本当に私も1回あのOpenAIのDeep Research 3万円課金して、みんなが、いや課金なんてするほどじゃないよみたいなことに1回辞めたんですけど、1回慣れると、また戻ってきちゃって毎月しっかり3万円取られてます。はあ。そうですね。ただ最近はあのChatGPTのプロだけではなくてプラスと言うライセンスでも使えますので、ま、回数のですね、あの制限はあのまプラスの方はえっと、確か10回ぐらいしか。そうなんですね。使えないんですけども、あの、より安く使えるにはなってきてますんで。はあ。そうなんですよね。結局ね、10回って言うところもより深く知りたくなっちゃって、私はあのまだ今だにプロで頑張らさせて頂いてるんですけれども。はい。はい。そうですね。あの、プロだと120回まで1ヶ月で使えますので。うん。でかいですよね。そうですね。あのあまり気にせず使うことができますね。はい。はい。いや、人間の慣れって恐ろしいですね。はい。はい。では続いてのキーワード行きましょうか？ OpenAI Deep Researchの検証と言うことなんですが、解説お願いいたします。はい。こちらですね、あのOpenAIの画面になってます。で、まDeep Researchですね、あのメニューで用意されてますので、まこちらをクリックするだけでDeep Researchのモードで使用することができます。で、実際ですね今回ちょっと特定のえプロンプトですね、入力して調査をさせたあ、ものがりますのでそちらを紹介できればと思います。お願いします。こちらなんですけども、え、まずですね、まDeep Researchモードにしまして入力した内容といたしましては、まアメリカがですね、え、ま日本も含めた諸外国にえ、対してですね、関税をかけてます。アルミだとか鉄鋼に対して25%って言った関税をかけてますけどもま、それによってですね、まあ日本がどのような影響を受けるのかって事をちょっと調査してくださいと、言うふうに投げています。そうですね。アナリストみたいなね、質問ですよねこれ。ね。そうですね。あの、ま関連するですね、産業って言うのは結構ま多岐に渡りますので、ま、こういった影響っていうのは気にしなければいけない企業っていうのも多くあるのかなと思います。で、こういったプロンプト投げた時にですね、ま、どうなるかというところなんですけども、まそのま回答するんではなくて。うん。はい。逆に質問して来ましたよね。はい。ま、その回答ま調査をするためには、ま、こういった情報が必要ですよと。そもそもその分析する対象としてえ、まどういった期間で分析するんですかとかえ、それからああ、そうですね。ま、特にどの業界にフォーカスしてえ、ま調査すれば良いですかだとかあとはえっとま影響の分析においてですね、貿易収支だとか、雇用への影響こういったものも、え、考慮する必要ありますかと言ったようなですね、あの具体的にですね、調査するために必要な情報を聞いてきます。ですのでこれに対してですねま、答えてあげる必要があるんですけどもま、例えばま直近1年だとかですね、まシンプルにですね、え、それから、え、業界はですねま全体みたいなですね。あと、ま貿易収支だとか雇用への影響ですねそれに注目してまとめてください。というに返しますと。そうしますと、ま、そういったその条件を踏まえたですね、調査というものを開始してくれますと、いう形になりまして、ま今リサーチをですね、開始していますというのが出てきましたけどもはい。え、今リサーチが進んでいるような形です。うん。うん。でこれですね、ま先程ま5分から30分と申し上げましたけどもこのよりですね、あのま複雑な質問投げた場合にはですね、よりま長い時間がかかります。で、こちらのケースでもですね、ま、それなりにま時間がかかりますので、ちょっとそのスキップしながらですね、え、ちょっと説明させていただければと思いますけども、ま調査が進んでいきますと、右側にですねそのプロセスが表示されます。あのOpenAIのですね、アイコンが表示されているものが、内部でどのように、ま捉えて、え、計画したのかですよね。で、その後に、ま、実行。どのような実行しているのか。実際にあの検索ですね。こう言ったキーワードで検索しました。で、その結果どうでした。で、さらに、え、それに対してどのように、まコードをすれば良いのか。で、実際にこういった、ま、コードを次にしました。で、その結果どうだったのか？こういった事をですね、どんどんどんどん繰り返して、え、いくんですね。うん。はい。こういった形ですね。まレポートがてきてあるんですけども、このプロセスのですね、部分をちょっと見て頂く事が重要ですので、え、そこについてちょっとですね、スライドで説明させていただければと思います。うん。これやっぱり6分くらいかかってこれだけのレポートを出していて、さらにはどこを、あのどんなリソースを元にこのレポートを出したのかと言うのも、しっかりと明示している。ここがポイントなんですね？はい。そうですね。はい。うん。こちらがですね、え、先程右側に出て言ったえっとプロセスの、ま、その前半ですね。一部だけちょっと抜き出したものなんですけども。まどういったことをですね、内部で行われているかと言うところです。で先程ですね、ま計画をしてま行動しますと言う風に申し上げましたけども、ま計画と言うところではですね、え、例えばその分析する予定みたいなですね。ま表現がありますよね。まそういった計画を立てて、ま実際にこういったキーワードで検索すると言った行動が行われてます。はい。はい。はい。で、え、それによって得られた情報ですね、え、こういった記事がりますけども、まちょっとですね、ま情報が、まリンクがブロックされているかもしれないと言う。情報がうまく取れないような場合があった場合に、じゃあ別のアプローチを試して情報を得るって言うのはですね、ことをやってくれるんですね。うん。うん。で、ま原因、その原因をですね、ま、見つけようみたいなことで原因を見つけるのが楽しみだとか。楽しみとか言っちゃってるけど大丈夫ですかこれ？そうですね。ちょっとま生きてるような表現が出てくるんですけども、ま、こういったプロセスを通してですね。ま色んな手段を、ま試してですね、え、実際に情報を得ようとしてくれます。はい。ですからこれま情報のそのアクセスの仕方もですね、含めて思考錯誤してくれるんですね。ま、実際にそのサーバーエラーみたいな形で600エラーみたいなもが出てきた時に、それをどう回避するかみたいなものを模索中だとかですね。ま色々ちょっとモードをちょっと試してみようかだとかですね、ま色々思考錯誤、え、してくれます。で、あとですね、そうですね。ま、別の方法を試してみようだとか、それから他のデータソースですね、の背景をま一部見たいところ。教員深いので、そこを深掘りしていこうだとかですね。て言うな形でまアクセスデータへのアクセス手法。それからデータのですね、内容ですね。含めて見直ししながらえ、最終的に必要な情報を入手していくという形ですね、え、そういったプロセスが内部で行われるって言うところですね。うん。うん。まあでもこうやってちゃんとブレークダウンして見ると、やっぱり計画があって行動があって検証があってっていうのをずっと繰り返した上で、しっかりとしたレポートを出しているよと。はい。はい。それがあの量のレポートっていうか、これだけのソースを見ながら自問自答してやってたら、やっぱり数時間人間だと掛かってしまうものが67分で出てしまうと。そうですね。で、かなりですね。ま、こちらが先程のま回答ちょっとコピーペーストしたものなんですけども。はい。ま、実際に背景から始まりまして、ま、直近1年間のまデータをまとめました。結果はこうでしたと。うん。で、え、ま完全に適用後のですね、収支の変化こうなるでしょうと言ったまとめ方だったりだとかあとはですね、え、そうですね。え、ま業界の影響ということで、ま生産、え、それからま収益の影響。うん。雇用やえ産業構造への影響大体市場の、え模索だとか、企業の対応策ですね。うん。うん。え、それからま、最後の結論として、ま、総括と言う形で非常にですね。そのまコンサルがですね、まとめたようなうん。ま、文書ですね。え、ま、ちゃんとその参考文献も含めたですね、レポートという形でまとめてくれます。素晴らしいですよね。私はちなみになんですが、1回こうやってDeep Researchで出してくれたやつだちょっと漢字が多すぎて読みにくいなと思うので、それプラスアルファでこの内容の濃さをそのママに高校生でも分かりやすいように絵文字をつけて出力してとかってやるんですよ。そうするとめちゃくちゃ分かりやすいレポートが、野島専用のレポートができるので、非常にあの重宝しております。