検索AIについてまとめ
AIの紹介前にAIを使って作ったアプリがリリースできましたので紹介します
Apple ios
https://apps.apple.com/app/id6730124046
Google Android
検索AIについて
最近は、AI技術の進歩により、従来の検索エンジンを超える能力を持つ検索AIが登場し、情報収集の方法に革命をもたらしています。
ここでは、Genspark、Storm、Feloという3つの注目すべき検索AIについて解説します。
Genspark
一般的な検索機能を提供していますが、Gensparkがすごいのは下記の機能です。
ファクトチェック
Gensparkは、非同期AIエージェントを特徴とする検索AIです。
非同期作業: ユーザーは指示を出した後、結果を待たずに他の作業に集中できます。
自動調査: 人間のアシスタントのように、時間のかかる調査やデータ収集を自動で行います。
信頼性の高い情報提供: 複数の信頼できるソースを調べ、結果をまとめて提供します。
透明性: 引用元が明確に示されるため、情報の信頼性を確認しやすいです。
Gensparkは特に、複雑な質問や多角的な調査が必要な場合に効果的です。
例えば、「ファーストフードが与える影響について」といった質問に対して、複数のデータを検索して反省をしてを繰り返してチェックし、根拠を示しながら回答を提供します。
Storm: スタンフォード大学が開発提供をしているWikipediaのような生成エンジン
STORMは、スタンフォード大学が開発した革新的なAIライティングツールです。
この研究プロジェクトは、大規模な言語モデル（LLM）とインターネットベースのリサーチを活用し、任意のトピックについて包括的なWikipediaのような記事を生成します。
全部英語なので翻訳しながら使う事がいいと思われます。
STORMの主な特徴
自動研究プロセス: 広範なオンライン検索を行い、関連情報と参考文献を収集します。
多角的分析: さまざまな視点からトピックを探求し、バランスの取れた理解を提供します。
構造化コンテンツ: 収集した情報に基づいて、構造化されたアウトラインを生成します。
引用統合: 生成された記事全体に関連する引用を自動的に組み込みます。
他のAIツールとの違い
研究の自動化: 情報収集からアウトライン作成まで、研究プロセス全体を自動化します。
Wikipedia風構造: 特にWikipediaエントリに似た構造の記事を生成します。
学術的支援: スタンフォード大学の厳密な学術研究に基づいています。
長文コンテンツ特化: ゼロから詳細な長文記事を作成するよう設計されています。
STORMは、学術研究、コンテンツ作成、教育リソース開発、技術文書作成、ナレッジベース構築など、幅広い用途に活用できます。
Felo: 多言語対応と学術研究に強い検索AI
Feloは2024年にリリースされた革新的な多言語AI検索エンジンで、以下のような特徴を持っています：
主な特徴
複数の検索プラットフォームの統合: Google、Bing、Yahoo!などの主要検索エンジンに加え、専門データベースやSNS、ニュースサイトなど幅広い情報源を検索します。
インテリジェントな検索結果: ユーザーの検索意図を深く理解し、関連性の高い情報を提供します。
学術研究向け機能: グローバルなオープンペーパーリポジトリから学術情報を検索し、自動翻訳します。
トピックコレクションとマインドマッピング: 情報の整理・管理を支援し、視覚的な理解を促進します。
スライド作成機能: 検索結果を活用してプレゼンテーション用のスライドを自動生成します。
使用上のメリット
効率的な情報収集と分析
高精度な検索結果の提供
プレゼン資料作成の効率化
学術研究と技術開発の支援
データプライバシーの保護
生成結果からマインドマップを生成
生成結果からスライドの生成
Feloは、さまざまな検索機能に加えて、マインドマップの生成や、スライドの生成などができるサービスのなっています。
プレゼンや、仕事にも役にたつツール隣る事が期待できます。
生成されたプレゼン資料です。
結論
これらの検索AIは、それぞれ独自の強みを持っています。Gensparkはファクトチェックに優れ、Feloは多彩な検索や、生成結果の変換に強みがあります。
ユーザーの目的や必要とする情報の種類に応じて、適切な検索AIを選択することで、より効率的で深い情報収集が可能になるでしょう。
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