Tsurugiya 編集部

3つの主要なAIチャットツールは、リサーチ用途で得意分野が異なります。Web検索の統合、出典の扱い、長文資料の読み込み、構造化された成果物への変換のしやすさという4つの観点から、実…

集めた情報や比較・要約の結果をそのままAIに「レポートにして」と丸投げすると、体裁は整っていても中身が薄い資料になりがちです。骨子を人が組み、AIには型に沿った文章化を任せる手順を…

複数のレポートや記事から重要な情報をAIで抜き出し、矛盾や重複を整理しながら1つの資料に統合する具体的な手順を示します。

リサーチで集めたメモや資料をAIで分類し、あとで検索・再利用しやすい形に整えるための前提と手順を解説します。

長文のPDFやレポートをAIで要約する際の前提条件、分割の考え方、プロンプト例、そして誤読を防ぐための確認手順をまとめます。

AIに「この情報源は信頼できるか」を尋ねる使い方の限界を整理し、AIの判断をどこまで参考にしてよいか、ファクトチェックの実務に落とし込んで考えます。

比較表で見つかった食い違いを、AIを使ってさらに深く掘り下げ、どちらが正しいのか・なぜ食い違うのかを整理する手順を解説します。

同じテーマについて書かれた複数の記事やレポートを、AIに一つずつ比較させて違いと共通点を洗い出す手順を、プロンプト例つきで説明します。

AI検索と従来の検索エンジンは競合というより、同じ情報源への異なるアクセス方法です。得意・不得意を整理し、タスク別の使い分けの判断基準をまとめます。

同じテーマをAIに尋ねても、問いの設計次第で回答の使いやすさは大きく変わります。スコープ・粒度・比較軸・判断基準の4要素から、リサーチ質問を組み立てる手順を整理します。