生成AIで情報収集を効率化｜おすすめツールと活用法 | 名古屋でホームページ制作、Web制作なら株式会社エッコ

「調べ物に時間がかかりすぎる」「膨大な情報から必要なものだけを抽出したい」と感じたことはありませんか。

ビジネスの現場では、市場動向の把握や競合調査、技術トレンドのキャッチアップなど、情報収集に多くの時間を費やしています。従来のGoogle検索では、キーワードを入力して検索結果を一つひとつ確認する必要がありました。しかし、生成AIの登場によって情報収集のあり方は大きく変わりつつあります。

生成AIを活用すれば、複数のソースから情報を自動で集約し、要約や分析まで一気に行うことが可能です。実際に、みずほ銀行やSMBCグループなど大手企業も社内業務に生成AIを導入し、情報収集の効率化を実現しています。

この記事では、生成AIによる情報収集の特徴やおすすめツール、具体的な活用法を詳しく解説します。さらに、検索エンジンとの使い分けや自動化テクニック、注意点まで網羅的にお伝えしますので、ぜひ最後までお読みください。

生成AIによる情報収集の特徴

生成AIを使った情報収集は、従来の検索エンジンとは根本的に異なるアプローチを取ります。単にキーワードに合致するページを表示するのではなく、質問の意図を理解して最適な回答を生成するのが特徴です。この違いを理解することで、生成AIをより効果的に活用できるようになります。

質問の文脈を理解して回答を生成する
複数の情報源を統合して提示する
対話形式で深掘りできる
要約や分析まで一貫して行える

従来の検索との違い

検索エンジンと生成AIは、どちらも情報を得るためのツールですが、その仕組みと得られる結果は大きく異なります。従来の検索はキーワードに基づいてWebページをランキング表示するのに対し、生成AIは質問の意図を解釈して直接回答を生成します。この根本的な違いが、情報収集の効率を左右する重要なポイントとなっています。

「答えを探す」から「提案を受ける」へ

これまでの情報収集は、自分で検索結果を一つずつ確認して「答えを探す」作業でした。検索エンジンにキーワードを入力すると、関連性の高いWebページがリスト形式で表示されます。そこから目的の情報が含まれているページを見つけ出し、内容を読み込んで必要な部分を抽出する必要がありました。

一方、生成AIでは**「よりよい提案を受ける」という新しいスタイル**に変わります。質問を投げかけると、AIが膨大なデータから関連情報を集約し、整理された回答を提示してくれます。たとえば「中小企業のDX推進における課題は何か」と質問すれば、複数の観点から整理された回答がすぐに得られるのです。

KDDIの調査によると、この変化は私たちの行動そのものを変えつつあるとされています。検索結果を比較検討する時間が削減され、より本質的な思考や意思決定に時間を使えるようになります。情報収集の主導権がユーザー側からAI側へ移行しつつあるといえるでしょう。

項目	従来の検索	生成AIによる情報収集
回答形式	Webページのリスト表示	直接的な文章での回答
情報の整理	ユーザーが自分で行う	AIが自動で統合・整理
時間効率	複数ページの確認が必要	即座に回答を得られる
対話性	一方向の検索	双方向のやり取りが可能

追加質問による深掘りが可能

生成AIの大きな強みは、対話形式で情報を深掘りできる点にあります。従来の検索では、新しい情報が欲しければキーワードを変えて再検索する必要がありました。しかし生成AIでは、会話の流れを維持したまま追加質問を重ねることができます。

たとえば「マーケティングオートメーションとは何か」という質問に対する回答を得た後、「中小企業での導入事例を教えて」と続けることが可能です。 AIは前の質問の文脈を理解しているため、一貫性のある深い情報が得られます。まるで専門家に相談しているかのように、知りたいことを段階的に明らかにできるのです。

この対話機能は、複雑なテーマを調べる際にとくに効果を発揮します。最初は概要を把握し、気になる部分をさらに掘り下げるという流れが自然に行えます。検索のたびにコンテキストがリセットされる従来の方法とは、根本的に異なるアプローチといえるでしょう。

最初の質問で概要を把握する
気になるキーワードについて追加質問する
具体例や事例を求めてさらに深掘りする
最終的に必要な情報を網羅的に収集できる

生成AI情報収集のメリット

生成AIを情報収集に活用することで、従来の方法では得られなかった多くのメリットが生まれます。業務効率の向上はもちろん、情報の質そのものを高めることも可能です。ここでは、とくに重要な3つのメリットについて詳しく解説します。

複数ソースの統合と要約

生成AIは、インターネット上の膨大な情報を横断的に検索し、統合して提示してくれます。従来の検索では、複数のWebサイトを個別に確認して情報を比較する必要がありました。それぞれの内容を読み込み、共通点や相違点を自分で整理する作業は時間がかかるものです。

生成AIを使えば、この統合作業を自動化できます。「クラウド会計ソフトの比較」と質問すれば、複数の製品情報をまとめた回答が得られます。 各製品の特徴や料金、メリット・デメリットまで整理された状態で提示されるため、比較検討が容易になります。

さらに、長文のレポートや記事を要約する機能も強力です。 100ページを超える調査報告書でも、要点だけを数分で把握することができます。この機能を活用すれば、大量の資料に目を通す時間を大幅に削減できるでしょう。

従来の方法	生成AI活用後
複数サイトを個別に閲覧	一度の質問で統合情報を取得
情報の比較表を手作業で作成	AIが自動で比較・整理
長文資料を全文読み込み	要約機能で要点を即座に把握
翻訳が必要な海外情報	多言語対応で自動翻訳

複雑な質問への対応

検索エンジンでは対応が難しい複雑な質問や抽象的な問いかけにも、生成AIは柔軟に対応します。たとえば「今後3年間で成長が期待される業界とその理由」といった質問は、単純なキーワード検索では答えが見つかりにくいものです。複数の情報源から推論を組み合わせる必要があるためです。

生成AIは学習したデータをもとに、こうした複合的な質問にも回答を生成できます。未来の予測や仮説の検証、戦略立案のためのアイデア出しなど、高度な思考を要するタスクにも対応可能です。これにより、単なる情報収集を超えた知的作業のサポートが実現します。

また、専門用語を含む質問に対しても、わかりやすく噛み砕いた説明を求めることができます。「中学生にもわかるように説明して」と付け加えれば、難解な概念も理解しやすい形で提示されます。情報収集と同時に学習効果も得られるのが、生成AIの大きな魅力といえるでしょう。

複数の要因が絡む複合的な質問に対応
仮説検証やアイデア出しをサポート
専門用語を平易な言葉で解説
異なる観点からの分析を提示

時間の大幅短縮

生成AIによる情報収集の最大のメリットは、作業時間の劇的な短縮です。従来は数時間かかっていた調査が、数分で完了するケースも珍しくありません。この時間短縮効果は、多くの企業で実証されています。

みずほ銀行が導入した「みずほDeepResearch」では、従来数時間から数日かかっていた情報収集・分析作業が、テーマを入力するだけで数分で行えるようになりました。また、パナソニックコネクトでは生成AI導入により年間44.8万時間の業務削減を達成したと発表しています。

中小企業においても、この時間短縮効果は大きな意味を持ちます。限られた人員で多くの業務をこなす必要がある環境では、情報収集の効率化が競争力に直結します。削減した時間を戦略立案や顧客対応に充てることで、本来注力すべき業務に集中できるようになるのです。

業務内容	従来の所要時間	生成AI活用後
市場調査レポート作成	2〜3日	数時間
競合分析	1日	30分〜1時間
技術トレンド調査	半日	15〜30分
資料の要約作成	2〜3時間	数分

目的別おすすめ情報収集AIツール

生成AIを活用した情報収集ツールは、数多く登場しています。それぞれのツールには得意分野があり、目的に応じて使い分けることで効果を最大化できます。ここでは、とくにおすすめのツールを目的別に紹介します。

リアルタイム情報検索に強いPerplexity AI
資料分析・学習に特化したNotebookLM
多言語対応のFelo
マインドマップ形式で整理できるThinkAny
汎用的に使えるChatGPT・Gemini

Perplexity AI（リアルタイム情報検索）

Perplexity AIは、リアルタイムのWeb検索と生成AIを組み合わせた新しい検索エンジンです。質問に対する回答を生成する際に、最新のWeb情報を参照するため、常に新鮮な情報を得ることができます。情報源のURLも明示されるため、信頼性の確認も容易に行えます。

特徴と強み

Perplexity AIの最大の特徴は、回答と同時に参照元のリンクを表示する点です。生成AIの弱点とされるハルシネーション（誤情報の生成）に対して、ユーザーが自ら情報源を確認できる仕組みを提供しています。これにより、ビジネスシーンでも安心して活用できます。

検索範囲を「Web全体」「学術論文」「YouTube」「Reddit」などから選択できるのも強みです。目的に応じて情報源を絞り込むことで、より精度の高い回答を得ることが可能になります。とくに学術論文の検索機能は、技術調査やリサーチ業務で重宝します。

Pro Search機能を使えば、AIが関連する追加質問を自動で生成し、より深い調査を行ってくれます。無料版でも基本的な機能は十分に使えるため、まずは試してみることをおすすめします。情報収集の効率化を体感できるツールといえるでしょう。

機能	無料版	有料版（Pro）
基本検索	無制限	無制限
Pro Search	1日数回	無制限
ファイルアップロード	制限あり	無制限
画像生成	なし	あり
利用可能AI	制限あり	複数選択可能

基本的な使い方

Perplexity AIの使い方はとてもシンプルです。公式サイトにアクセスし、検索ボックスに質問を入力するだけで回答が得られます。アカウント登録なしでも利用できるため、すぐに試すことができます。

効果的に活用するコツは、具体的な質問を心がけることです。「マーケティングについて教えて」よりも「中小企業がSNSマーケティングを始める際の注意点」のように、対象や条件を明確にすると精度の高い回答が得られます。

関連する質問のレコメンド機能も活用しましょう。回答の下に表示される関連質問をクリックすると、さらに深い情報を効率よく収集できます。対話を重ねることで、網羅的な調査が可能になります。

公式サイト（perplexity.ai）にアクセスする
検索ボックスに具体的な質問を入力する
回答とともに表示される参照元を確認する
関連質問やフォローアップで深掘りする
必要に応じてCollectionsに保存する

NotebookLM（資料分析・学習用）

NotebookLMは、Googleが提供するAI駆動のリサーチアシスタントツールです。 PDFやWebページ、テキストファイルなどをアップロードすると、それらの内容をもとに質問応答や要約を行ってくれます。自分でソースを指定できるため、情報の信頼性をコントロールしやすいのが特徴です。

Audio Overview機能の活用

NotebookLMの注目機能がAudio Overviewです。アップロードした資料をもとに、2人の司会者が対話形式で内容を解説する10分程度のポッドキャストを自動生成します。複雑な論文や長文レポートを、通勤中などの移動時間に音声で学習できます。

この機能は、技術文書や調査報告書の内容を素早く把握したいときにとくに有効です。 聴覚からのインプットは、文字を読むよりも理解しやすいと感じる方も多いでしょう。時間を有効活用しながら情報収集を進められる画期的な機能です。

音声コンテンツは英語がベースですが、日本語の資料をアップロードしても内容は正確に反映されます。リスニングの練習も兼ねたい方や、新しい学習スタイルを試したい方におすすめです。

活用シーン	具体例
通勤・移動中	業界レポートの概要把握
運動中	技術論文のキャッチアップ
家事の合間	会議資料の事前確認
就寝前	新規プロジェクトの予習

信頼できるソースの追加

NotebookLMの大きな強みは、自分でソースを選択・追加できる点です。一般的な生成AIは学習データ全体から回答を生成するため、情報源が不明確になりがちです。一方、NotebookLMはユーザーがアップロードした資料のみを参照して回答を生成します。

これにより、社内文書や特定の業界レポートなど、信頼できる情報に基づいた分析が可能になります。回答には必ず参照元が明記されるため、どの資料のどの部分に基づいているかを確認できます。ファクトチェックが容易になり、ビジネス利用における信頼性が高まります。

PDF、Googleドキュメント、Googleスライド、Webサイト、YouTubeなど、多様な形式のソースに対応しています。プロジェクトごとにノートブックを作成し、関連資料をまとめて管理する使い方がおすすめです。

PDFファイル（社内資料、調査報告書など）
Googleドキュメント/スライド
WebサイトのURL
YouTube動画
テキストファイル

Felo（多言語・グローバル情報検索）

Feloは、多言語対応に優れた生成AI検索ツールです。日本語で質問しても、英語や中国語など世界中の情報源から回答を生成してくれます。海外の市場動向や技術トレンドを調査する際にとくに威力を発揮します。

グローバル展開を検討している企業や、海外の競合情報を収集したい場合に最適です。 言語の壁を超えて情報収集できるため、日本語だけでは得られない視点やデータにアクセスできます。翻訳の手間を省きながら、世界レベルの情報を効率的に集められるのが魅力です。

リアルタイム検索にも対応しており、最新のニュースやトレンド情報も取得可能です。回答には情報源のリンクが付与されるため、Perplexity AI同様に信頼性の確認も容易です。無料プランでも十分な機能が使えるため、海外情報の収集に課題を感じている方は試してみる価値があります。

対応言語	活用シーン
英語	欧米の市場動向、技術情報
中国語	アジア市場のトレンド
韓国語	韓国企業の動向調査
スペイン語	中南米市場のリサーチ
その他多言語	グローバルな比較分析

ThinkAny（マインドマップ形式）

ThinkAnyは、検索結果をマインドマップ形式で可視化できるユニークなAI検索ツールです。質問に対する回答をテキストで表示するだけでなく、関連するトピックを図解で整理してくれます。複雑なテーマの全体像を把握したいときにとくに効果的です。

視覚的に情報を整理することで、トピック間の関連性や階層構造が一目でわかります。新規事業のアイデア出しや、未知の分野の学習開始時など、全体像を俯瞰したい場面で重宝します。テキストベースの情報収集とは異なるアプローチで、理解を深めることができます。

生成されたマインドマップは編集や保存も可能です。チームでの情報共有や、プレゼン資料の下地としても活用できるでしょう。無料で利用できるため、情報の可視化に興味がある方はぜひ試してみてください。

回答をマインドマップ形式で自動生成
トピック間の関連性を視覚的に把握
編集・保存・共有が可能
複雑なテーマの全体像把握に最適
無料で利用可能

ChatGPT・Gemini（汎用的な調査）

ChatGPTとGeminiは、幅広い用途に対応する汎用的な生成AIツールです。情報収集だけでなく、文章作成、アイデア出し、コード生成など多様なタスクをこなせます。すでに多くのビジネスパーソンが日常的に活用しているツールといえるでしょう。

情報収集においては、概要の把握や概念の理解に向いています。 専門用語の解説や複雑な概念の噛み砕き説明など、学習目的での利用にとくに効果的です。対話形式で疑問を解消しながら理解を深められるのが強みです。

一方で、最新情報の取得には注意が必要です。 ChatGPTは学習データに基づいて回答するため、リアルタイムの情報には対応していません（Web検索機能を除く）。最新ニュースや現在の状況を調べる際は、Perplexity AIやFeloと併用することをおすすめします。

ツール	強み	向いている用途
ChatGPT	自然な対話、幅広い知識	概念理解、アイデア出し
Gemini	Google連携、マルチモーダル	複合的な分析、画像理解
共通	汎用性の高さ	日常的な情報収集全般

これらのツールは互いにセカンドオピニオンとして活用するのも効果的です。同じ質問を複数のAIに投げかけ、回答を比較することで情報の信頼性を高められます。名古屋のWebコンサル会社「株式会社エッコ」では、こうした複数ツールの組み合わせによる情報収集の最適化もサポートしています。

生成AIと検索エンジンの使い分け

生成AIと従来の検索エンジンは、対立するものではなく補完し合う関係にあります。それぞれに得意な場面と不得意な場面があり、適切に使い分けることで情報収集の質が向上します。ここでは、具体的な使い分けの基準と効果的なリサーチ手順を解説します。

生成AI：概念理解、要約、アイデア出しに強い
検索エンジン：最新情報、特定サイト、画像・動画の検索に強い
両者の組み合わせで相乗効果を発揮

生成AIが得意な場面

生成AIは、情報の統合や解釈が必要なタスクにおいてとくに力を発揮します。単純な事実確認よりも、理解を深めたり新しい視点を得たりする場面で活用すると効果的です。以下の3つのシーンでは、検索エンジンよりも生成AIを優先的に使うことをおすすめします。

概念や用語の理解

新しい専門用語や複雑な概念を理解したいとき、生成AIは最適な学習パートナーとなります。検索エンジンで調べると、専門サイトの難解な説明や断片的な情報が並ぶことがあります。生成AIなら、あなたの理解度に合わせた説明を求めることができます。

「初心者向けに」「中学生でもわかるように」といった指示を加えれば、平易な言葉で解説してくれます。 段階的に理解を深められる対話形式は、独学の効率を大きく高めます。わからない部分があれば、その場で追加質問できるのも大きなメリットです。

たとえば「DXとは何か」という基本的な質問から始め、「具体的な事例を教えて」「中小企業での導入ステップは」と掘り下げていく使い方が効果的です。一つの概念を多角的に理解することで、実務への応用力が身につきます。

専門用語の平易な解説を求める
概念の具体例を複数挙げてもらう
類似概念との違いを明確にする
実務での活用方法を確認する

アイデア出しや比較検討

新規事業のアイデア出しや複数の選択肢の比較検討も、生成AIが得意とする領域です。「〇〇業界で注目されているビジネスモデルは何か」「AとBのサービスを比較して」といった質問に対し、整理された回答を提示してくれます。

検索エンジンで同様の情報を集めようとすると、複数のサイトを巡回して情報を統合する作業が発生します。生成AIなら、一度の質問で比較表や選択肢のリストを得ることが可能です。ブレインストーミングの壁打ち相手としても活用できます。

判断に迷ったときの相談相手としても効果的です。「次期システムの選定でAとBのどちらにすべきか」と質問すれば、それぞれのメリット・デメリットを整理して提示してくれます。最終判断は人間が行うにしても、判断材料を効率よく揃えられます。

活用シーン	質問例
新規事業検討	「飲食業界で成功しているサブスクモデルの事例」
ツール選定	「会計ソフトAとBの機能比較」
戦略立案	「SNSマーケティングの効果的なアプローチ」
課題解決	「採用難を解決するための施策アイデア」

長文の要約と分析

長文の資料や複数の文書を要約・分析する作業は、生成AIのもっとも得意な領域の一つです。 100ページを超える調査報告書でも、要点を数分で把握することができます。この機能は、情報過多の現代において非常に価値のあるものです。

具体的には、PDFやWebページの内容をコピーして生成AIに投入し、「要点を3つにまとめて」「重要なポイントを箇条書きで」と指示します。 全文を読む前に概要を把握できるため、詳細を読み込む価値があるか判断できます。時間の無駄を減らし、本当に必要な情報にだけ集中できるようになります。

複数の資料を比較分析させることも可能です。「記事Aと記事Bの主張の違いを整理して」と依頼すれば、異なる視点を効率よく把握できます。調査業務の生産性を大幅に向上させる使い方といえるでしょう。

長文レポートの要点抽出
複数資料の比較分析
会議資料の事前把握
論文のアブストラクト作成

検索エンジンが適している場面

一方で、検索エンジンのほうが適している場面も確実に存在します。とくにリアルタイム性が求められる情報や、特定のソースにアクセスしたい場合は検索エンジンを使うべきです。以下の3つのシーンでは、生成AIよりも検索エンジンを優先しましょう。

特定サイトの情報取得

公式サイトや特定のWebページの情報を確認したい場合も、検索エンジンを使うべきです。「〇〇会社の採用情報」「△△製品の公式マニュアル」など、特定のソースにアクセスする必要がある場面です。

生成AIは複数のソースを統合して回答するため、特定のサイトの情報だけを正確に抽出することは苦手です。公式発表や正確な仕様情報が必要な場合は、検索エンジンで目的のサイトを見つけ、直接確認しましょう。

「site:」演算子を使えば、特定のドメイン内だけを検索することも可能です。たとえば「site:go.jp 補助金」と検索すれば、政府系サイトの補助金情報だけを効率よく探せます。 一次ソースへのアクセスは、情報の信頼性を担保する上で欠かせないステップです。

公式サイトの情報確認
製品マニュアルの参照
企業のIR情報の取得
官公庁の公式発表の確認

画像や動画の検索

視覚的なコンテンツを探す場合は、検索エンジンの画像検索や動画検索が適しています。操作手順の解説動画やビジュアルイメージの参考資料など、テキストでは伝わりにくい情報には動画や画像が必要です。

YouTubeやTikTokでの動画検索は、実際の操作方法を学ぶ際にとくに有効です。「Excel VLOOKUP 使い方」と検索すれば、画面を見ながら手順を理解できる動画が見つかります。文字での説明よりも直感的に理解できることが多いでしょう。

デザインの参考やインスピレーションを得たい場合も、画像検索が役立ちます。生成AIでは得られないビジュアル情報を効率よく収集できます。

検索タイプ	活用シーン
画像検索	デザイン参考、製品イメージの確認
動画検索	操作手順の学習、チュートリアル視聴
ニュース検索	最新の報道、速報の確認
ショッピング検索	商品の比較、価格調査

両者を組み合わせた効果的なリサーチ手順

生成AIと検索エンジンは、組み合わせて使うことで最大の効果を発揮します。それぞれの強みを活かしたリサーチ手順を身につければ、情報収集の質と速度が大幅に向上します。ここでは、実践的なワークフローを紹介します。

まず、調査の方向性を決めるために生成AIを活用します。「〇〇について調べるにはどんな観点がありますか」と質問し、調査項目のリストを作成してもらいます。 全体像を把握してから詳細に入ることで、漏れのない調査が可能になります。

次に、リストアップされた項目ごとに検索エンジンで情報を収集します。公式サイトや信頼できるメディアの記事を参照し、一次情報を確保します。この段階では、幅広く情報を集めることを意識しましょう。

収集した情報を生成AIに要約・分析させます。「これらの情報をもとに〇〇について整理してください」と依頼すれば、複数のソースを統合した分析結果が得られます。 AIの指摘で見落としていた観点に気づくこともあります。

最後に、重要な事実については検索エンジンで裏付けを取ります。生成AIの回答に含まれる数値データや固有名詞は、一次ソースで確認する習慣をつけましょう。この一手間が、情報の信頼性を大きく高めます。

ステップ1：生成AIで調査の方向性を決める
ステップ2：検索エンジンで一次情報を収集する
ステップ3：生成AIに要約・分析を依頼する
ステップ4：検索エンジンで裏付けを取る
ステップ5：必要に応じて追加調査を行う

ビジネスでの情報収集活用事例

生成AIによる情報収集は、すでに多くの大手企業で導入が進んでいます。実際の活用事例を知ることで、自社での導入イメージを具体化できるでしょう。ここでは、とくに参考になる3つの事例を紹介します。

みずほ銀行：リサーチ支援ツール「DeepResearch」
SMBCグループ：AIアシスタント「SMBC-GAI」
モルガン・スタンレー：社内情報検索システム

みずほ銀行のDeepResearch

みずほ銀行は、生成AIを活用したリサーチ支援ツール**「みずほDeepResearch」**を開発・運用しています。このツールは、調査テーマを入力するだけでWeb上の膨大な情報を整理し、レポートを自動作成します。リサーチ業務の効率化と精度向上を同時に実現した先進的な取り組みです。

従来、数時間から数日かかっていた情報収集・分析作業が、テーマを入力するだけで数分で行えるようになりました。この劇的な時間短縮は、アナリストがより高度な分析や戦略立案に集中できる環境を生み出しています。

生成AIはWeb上の情報を整理してレポートを自動作成するだけでなく、社内の報告書や経営資料作成にも活用されています。 定型的な調査業務を自動化することで、人間にしかできない判断業務に注力できる体制を構築しています。金融機関における生成AI活用の先進事例として、多くの注目を集めています。

導入効果	詳細
時間短縮	数時間〜数日 → 数分
業務範囲	情報収集、分析、レポート作成
活用部門	リサーチ部門、経営企画
出力形式	構造化されたレポート

SMBCグループのAIアシスタント

SMBCグループは、従業員専用のAIアシスタント**「SMBC-GAI」**を開発し、業務に活用しています。 2023年7月の導入以来、専門用語の検索やメール作成、文章の要約・翻訳など、あらゆる業務で活用されています。情報が社外に流出しない専用環境で動作するため、セキュリティ面も万全です。

このツールの特徴は、既存のMicrosoft Teamsに組み込まれている点です。新しいツールの使い方を覚える必要がなく、普段のワークフローの中で自然にAIを活用できます。導入のハードルを下げることで、全社的な活用促進に成功しています。

利用件数は1日12,000件（約2秒に1件）に達しており、業務への浸透度の高さがうかがえます。 回答には参照元URLが表示される仕様となっており、情報の正確性を利用者自身が判断できる設計です。ルール整備に3ヶ月半をかけるなど、リスク管理にも十分な配慮がなされています。

専門用語の検索・解説
メール文面の下書き作成
文章の要約・翻訳
プログラミングコードの生成
社内規程の検索

モルガン・スタンレーの社内情報検索

米国の大手証券会社モルガン・スタンレーは、OpenAIのGPT-4を活用した**「AI @ Morgan Stanley Assistant」**を導入しています。ファイナンシャル・アドバイザーが顧客対応時に、市場状況や商品内容、社内手続きなどを素早く検索できるツールです。 10万件以上の調査レポートや社内文書にアクセスできる環境を構築しています。

このシステムの導入により、98%以上のアドバイザー・チームが日常的にAIツールを利用するようになりました。文書へのアクセス率は20%から80%に急増し、情報検索にかかる時間が大幅に短縮されています。アドバイザーが調査作業ではなく、顧客とのコミュニケーションに集中できる環境が実現しました。

回答には社内のどの資料を参照したかが明示されるため、情報の信頼性も担保されています。プライベートクラウドで運用され、入力データがAIの学習に使用されない設計となっています。 セキュリティと利便性を両立した好事例として、多くの金融機関から注目されています。

項目	導入前	導入後
文書アクセス率	20%	80%
AIツール採用率	–	98%以上
情報検索時間	長時間	大幅短縮
対象文書数	–	10万件以上

これらの事例が示すように、生成AIによる情報収集の効率化は大企業だけの話ではありません。中小企業においても、規模に応じた形で同様の効果を得ることは十分に可能です。 業務にAI導入をお考えなら、名古屋のWebコンサル会社「株式会社エッコ」にご相談ください。自社の業務フローに最適なAI活用方法をご提案いたします。

情報収集を自動化するテクニック

生成AIの真価は、定期的な情報収集作業を自動化することでさらに発揮されます。毎日同じような調査を繰り返している場合、その作業を自動化すれば大幅な時間削減が可能です。ここでは、実践的な自動化テクニックを3つ紹介します。

Google Alertsによる自動通知
RSSフィードとAI要約の組み合わせ
Slackボットによる定期配信

Google Alertsとの連携

Google Alertsは、指定したキーワードに関する新しいコンテンツがWeb上に公開されると、自動でメール通知してくれる無料サービスです。競合企業名や業界キーワードを登録しておけば、関連ニュースを見逃すことなくキャッチできます。生成AIと組み合わせることで、さらに効率的な情報収集が実現します。

設定は非常に簡単で、Googleアカウントがあればすぐに始められます。監視したいキーワードを入力し、通知頻度（即時、1日1回、週1回）を選択するだけです。 複数のキーワードを登録できるため、さまざまな観点から情報を収集できます。

届いた通知をそのまま読むのではなく、生成AIに要約させる使い方がおすすめです。「以下のニュースを要点だけまとめて」と依頼すれば、重要な情報だけを効率よく把握できます。定点観測したい情報がある場合にとくに有効なテクニックです。

設定項目	選択肢
検索キーワード	自由入力（複数登録可）
頻度	即時/1日1回/週1回
ソース	ニュース/ブログ/Web全体など
言語	日本語/英語など
地域	日本/全世界など

RSSフィードとAI要約の組み合わせ

RSSフィードを活用すれば、複数のWebサイトの更新情報を一か所に集約できます。業界ニュースサイトや競合企業のブログなど、定期的にチェックしたいサイトを登録しておきます。 FeedlyやInoreaderなどのRSSリーダーを使えば、効率よく情報を収集できます。

収集した記事を一つひとつ読むのは時間がかかります。そこで、RSSで集めた記事タイトルを生成AIに渡し、読むべき記事を選別してもらう方法が効果的です。「以下の記事タイトルから、マーケティング担当者が読むべきものを5つ選んで」と指示すれば、優先順位をつけてくれます。

さらに、興味のある記事の本文をコピーして要約を依頼することで、内容把握の時間を短縮できます。この方法を使えば、毎朝の情報収集を30分以内に完了させることも可能です。情報過多に悩まされることなく、本当に必要な情報だけにアクセスできるようになります。

RSSリーダーに業界サイトを登録する
毎日の更新記事を一覧で確認する
生成AIに読むべき記事を選別してもらう
選んだ記事の要約を依頼する
必要な記事だけ詳細を確認する

Slackボットによる定期配信

より高度な自動化を実現したい場合は、Slackボットによる定期配信がおすすめです。プログラミングの知識があれば、特定のソースから情報を収集し、生成AIで要約して、定期的にSlackに配信する仕組みを構築できます。

たとえば、毎朝7時に海外の技術系ニュースサイトから人気記事を収集し、日本語要約とともにSlackに投稿するボットを作成できます。 通勤時間に最新情報をキャッチアップできる環境が整います。チーム全体で同じ情報を共有できるため、組織の情報感度を高める効果も期待できます。

プログラミングが苦手な場合でも、最近はAIコードエディタを活用することで比較的簡単に実装できます。 ZapierやMakeなどのノーコードツールを使えば、コードを書かずに自動化フローを構築することも可能です。情報収集の自動化は、一度仕組みを作れば継続的に効果を発揮するため、投資対効果の高い取り組みといえるでしょう。

自動化ツール	難易度	特徴
Zapier	低	ノーコードで連携可能
Make	低〜中	複雑なフローも構築可能
Python + API	高	完全なカスタマイズが可能
AIコードエディタ	中	AIがコード作成を支援

生成AI情報収集の注意点

生成AIは強力なツールですが、活用にあたってはいくつかの注意点を理解しておく必要があります。情報の正確性やセキュリティに関するリスクを把握し、適切に対処することが重要です。ここでは、とくに押さえておくべき3つのポイントを解説します。

情報の正確性を確認する習慣をつける
プロンプトを具体的に設計する
情報ソースの信頼性を検証する

情報の正確性を確認する

生成AIが生成する回答には、誤った情報（ハルシネーション）が含まれる可能性があります。 AIは学習データをもとに「それらしい」回答を生成するため、事実と異なる内容を自信たっぷりに述べることがあります。この特性を理解した上で、重要な情報は必ず裏付けを取る習慣をつけましょう。

とくに注意が必要なのは、数値データ、固有名詞、年月日などの具体的な事実です。これらの情報が回答に含まれている場合は、検索エンジンで一次ソースを確認してください。少なくとも2〜3つの異なる情報源から裏付けを取ることをおすすめします。

ビジネスの意思決定に使う情報の場合、この確認作業は必須です。生成AIの回答をそのまま報告書に記載したり、顧客に伝えたりすることは避けましょう。 AIはあくまで下調べのサポート役であり、最終的な判断は人間が行うべきです。

確認すべき情報	確認方法
数値データ	公式統計、調査レポートで照合
固有名詞	公式サイト、Wikipediaで確認
年月日	ニュースサイト、公式発表で検証
引用・出典	元の文献・サイトにアクセス

プロンプトの具体性を高める

生成AIから質の高い回答を得るためには、質問（プロンプト）の設計が重要です。曖昧な質問をすると、焦点の定まらない一般的な回答しか得られません。具体的な条件や求める回答の形式を明示することで、精度が大幅に向上します。

効果的なプロンプトのポイントは、「誰が」「何のために」「どのような形式で」欲しいかを明確にすることです。「マーケティングについて教えて」よりも「中小企業のマーケティング担当者向けに、SNS広告の始め方を5つのステップで説明して」のほうが良い回答が得られます。

回答の長さや形式を指定することも効果的です。「箇条書きで」「200文字以内で」「表形式で比較して」といった指示を加えることで、目的に合った形式の回答を得られます。プロンプトの書き方を工夫することで、生成AIの活用効果は格段に高まります。

対象を明確にする（業界、役職、規模など）
目的を伝える（学習用、報告用、意思決定用など）
形式を指定する（箇条書き、表、文章など）
制約を設ける（文字数、項目数など）
具体例を求める（事例、数値、手順など）

情報ソースの信頼性を検証する

生成AIが参照した情報源自体が信頼できるものかどうかも、確認すべき重要なポイントです。 Perplexity AIなど出典を明示するツールの場合、表示されたリンク先が信頼できるサイトかを確認しましょう。個人ブログやSNSの投稿よりも、公式サイトや専門メディアの情報を優先すべきです。

とくにビジネス上の重要な判断に関わる情報は、一次ソースにあたることが不可欠です。官公庁のサイト（go.jp）、大学・研究機関のサイト（ac.jp）、上場企業のIR情報などは、比較的信頼性が高い情報源です。医療や法律に関する情報の場合は、専門家への相談も検討してください。

また、情報の鮮度にも注意が必要です。数年前のデータや古い法制度に基づく情報は、現在では正確でない可能性があります。情報の発信日を確認し、必要に応じて最新情報を追加で調べる習慣をつけましょう。

信頼性レベル	情報源の例
高	官公庁、学術機関、公式発表
中〜高	大手メディア、専門誌、業界団体
中	企業ブログ、ニュースサイト
要注意	個人ブログ、SNS、匿名掲示板

まとめ

この記事では、生成AIを活用した情報収集の特徴やおすすめツール、具体的な活用法について解説しました。

生成AIによる情報収集は、従来の「答えを探す」検索から「提案を受ける」スタイルへと変化をもたらしています。複数ソースの統合や複雑な質問への対応、大幅な時間短縮など、ビジネスにおいて多くのメリットがあります。

ツールとしては、リアルタイム検索に強いPerplexity AI、資料分析に特化したNotebookLM、多言語対応のFelo、マインドマップ形式のThinkAnyなど、目的に応じて使い分けることが効果的です。 ChatGPTやGeminiは汎用的な調査に向いており、複数のツールを併用することでより精度の高い情報収集が可能になります。

生成AIと検索エンジンは対立するものではなく、それぞれの強みを活かして組み合わせることが重要です。概念理解や要約には生成AI、最新ニュースや一次情報の確認には検索エンジンという使い分けを意識しましょう。

一方で、ハルシネーションのリスクや情報の信頼性など、注意すべき点もあります。重要な情報は必ず裏付けを取り、プロンプトを具体的に設計することで、生成AIをより安全かつ効果的に活用できます。

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