GoogleのエンジニアはAI機能を継続的に進化させており、その最新の追加機能は際立っています。彼らは、ユーザーが複雑な情報収集を処理する方法を変革するプラットフォームであるNotebookLMにDeep Researchを統合しました。このツールは何百ものウェブサイトを閲覧し、詳細なレポートをまとめ、さらなる分析のために注釈付きの情報源を提供します。研究者や開発者は現在、これらの機能を無料で利用でき、Deep ResearchはManus AIのようなプレミアムオプションの直接の競合として位置付けられています。
従来の検索方法から移行し、Deep Researchは調査の面倒な側面を自動化します。ユーザーはクエリを入力するだけで、システムが残りの処理を行い、構造化された出力を提供します。この変化により、時間が節約され、エラーが減るため、技術ユーザーにとって理想的です。
GoogleのDeep Researchツールとは？
Googleは、ユーザーがアップロードした情報源を処理し、洞察を生成するAI搭載の研究アシスタントであるNotebookLMの拡張機能としてDeep Researchを設計しました。NotebookLMは元々ドキュメントの分析に重点を置いていましたが、Deep Researchはウェブクローリング機能を組み込むことでその範囲を拡大しています。具体的には、このツールはGeminiのエージェントAIを活用してオンラインリソースを動的に検索します。
例えば、ユーザーはNotebookLMの情報源追加メニューからDeep Researchを選択します。「量子物理学における最新のブレークスルー」といったクエリを入力すると、システムは関連サイトをスキャンします。その後、引用元と、情報源をノートブックに直接インポートするオプションを含む包括的なレポートを生成します。
この統合により、すべての主張が検証可能な情報源にリンクされるため、透明性が確保されます。
Deep Researchは、PDF、Word文書、Googleスプレッドシートなど、さまざまなファイル形式をサポートしており、その有用性を広げています。Googleは2025年11月13日にこの機能を展開し、より自律的な研究機能に対するユーザーの要求に応えました。基本的な検索エンジンとは異なり、Deep Researchは高度な自然言語処理を利用して情報を統合し、情報源間のパターンや矛盾を特定します。
このツールは精度に重点を置いています。情報源に要約、関連性スコア、潜在的な偏見を注釈付けし、ユーザーが品質を評価するのに役立ちます。この技術的な精度は、しばしば表面的な応答を提供する一般的なAIチャットボットとは一線を画します。その結果、エンジニア、科学者、アナリストは、深さと信頼性が求められるタスクにこれを利用しています。
NotebookLMにおけるDeep Researchの仕組み
NotebookLMは基盤として機能し、ユーザーはファイルをアップロードしたり、ウェブコンテンツをリンクしたりしてノートブックを作成します。Deep Researchはこの環境内でアクティブになります。まず、ユーザーは「情報源を追加」セクションに移動し、標準のウェブ検索とともにドロップダウンからDeep Researchを選択します。
次に、システムは詳細なクエリを促します。その後、AIエージェントを展開してウェブを探索し、多様なドメインからデータを取得します。これらのエージェントは信頼できるサイトを優先し、質の低い情報や古い情報を避けます。収集後、Deep Researchは調査結果をレポート形式にまとめ、多くの場合、エグゼクティブサマリー、主要な発見、推奨事項などのセクションを含みます。
例えば、機械学習アルゴリズムに関する技術的なクエリの場合、Deep Researchは、学術論文からのパフォーマンス指標やコードスニペットを含むニューラルネットワークの比較をまとめることがあります。ユーザーは、日付範囲や特定のキーワードなどのフィルターを追加してレポートを絞り込むことができます。満足したら、選択した情報源をNotebookLMにインポートして、音声による概要生成やクイズ作成などのさらなる操作を行うことができます。
このプロセスには、悪用を防ぐための計算上の制限が設けられています。Googleは同時実行される調査の数を制限し、公正なアクセスを保証しています。技術的には、Deep Researchは推論と統合を処理するGeminiの大規模言語モデルに基づいています。このアーキテクチャにより、事実確認や相互参照など、複数のサブタスクを連鎖させることができ、人間の研究ワークフローを模倣します。
実際には、これはより迅速な反復を意味します。API標準を調査する開発者は、Deep Researchを使用して公式ドキュメントサイトから仕様を収集できます。これをApidogのようなツールと組み合わせることで、実装をすぐにテストできます。ApidogのダッシュボードはAPI応答を視覚化し、Deep Researchの出力と完璧に連携します。
Manus AIの理解：有料の競合製品
Manus AIは、Butterfly Effect Technologyによって開発された洗練された自律エージェントとして登場しました。その名前はラテン語で「手」を意味し、単なる情報検索を超えたタスクを実行する役割を象徴しています。Manusは、AnthropicのClaudeのファインチューニング版を含む複数のAIモデルを統合し、複雑な操作を自律的に実行します。
その核となるのは、Manusが多段階のワークフローを処理することです。ユーザーは高レベルの指示を提供し、エージェントはそれらを実行可能なステップに分解します。研究の場合、ウェブを徹底的に調査し、データを分析し、レポートを生成したり、メール作成のようなタスクを自動化したりします。そのインターフェースにはタスクギャラリーがあり、データ分析や生産性などの分野における機能を紹介しています。
しかし、Manusはサブスクリプションモデルで運用されており、コストは使用量に応じて変動します。このプレミアムな構造は、カスタム統合や優先サポートなどの高度な機能を提供しますが、カジュアルユーザーにとってはアクセスが制限されます。技術的には、Manusはエージェント的な動作に優れており、絶え間ない人間の入力なしに問題を推論します。履歴書スクリーニングのように、基準に基づいて候補者をランク付けするタスクをサポートします。
その強みにもかかわらず、Manusは機密データを処理するため、ユーザーは潜在的なプライバシー問題に対処する必要があります。開発者はそのAPI拡張性を高く評価していますが、料金障壁があるため、Deep Researchのような無料の代替品を探すことになります。
主な比較：Deep Research vs. Manus AI
Deep ResearchとManus AIはどちらも詳細な調査を促進しますが、アクセシビリティ、範囲、コストに違いがあります。Deep ResearchはNotebookLMを通じて無料でアクセスできる一方、Manusは全機能を利用するために支払いが必要です。
範囲に関して言えば、Manusはスケジューリングのような非研究タスクを含む、より広範な自動化を処理します。Deep Researchは情報統合に焦点を当て、ウェブ情報源からのレポート生成に優れています。技術ユーザーにとって、これはDeep Researchが純粋な研究に適しているのに対し、Manusはワークフローの自動化に適応することを意味します。
さらに、統合も異なります。Deep ResearchはGoogle Workspaceとシームレスに連携し、スプレッドシートやドキュメントへのエクスポートを可能にします。Manusはカスタムビルド用のAPIフックを提供しますが、セットアップにはより多くの労力が必要です。パフォーマンスの点では、どちらも高度なLLMを活用していますが、Deep ResearchはGoogleの広大なインデックスの恩恵を受けており、より包括的な結果をもたらす可能性があります。
しかし、Manusは、研究と実行の組み合わせ（例：計画後の旅行予約）のような複雑な連鎖における自律性で優位に立っています。Deep Researchは行動よりも分析を優先します。Deep Researchによるコスト削減は、予算を重視するチームにとって魅力的であり、特にAPI関連の拡張機能のためにApidogのような無料ツールと組み合わせる場合に顕著です。
| 機能 | Deep Research | Manus AI |
|---|---|---|
| 費用 | 無料 | 有料サブスクリプション |
| 主要な焦点 | ウェブ調査とレポート統合 | 自律的なタスク実行 |
| 統合 | Google Workspace | カスタムAPI |
| 自律性のレベル | 調査においては高い | 多段階ワークフローにおいては高い |
| ユーザーアクセス | 幅広く、無料 | サブスクライバーに限定 |
この表はトレードオフを示しており、費用対効果の高い調査のためにDeep Researchへとユーザーを導きます。
Deep Researchを無料で利用するメリット
組織は、財務的な負担なしに知識習得を加速するためにDeep Researchを採用しています。これは高度なAIを民主化し、スタートアップや教育者が資金豊富な企業と競争できるようにします。技術的には、このツールは情報源のキュレーションを自動化することで手作業を削減し、分析のための時間を確保します。
さらに、その注釈付き情報源は批判的思考を促進します。ユーザーは主張を簡単に検証でき、誤情報の危険性を軽減します。開発者にとって、Deep Researchは技術仕様を迅速に発見し、イノベーションをサポートします。Apidogと組み合わせることで、Deep Researchを介してAPIを調査し、Apidogの環境でそれらをテストするというパイプラインを形成します。
さらに、スケーラビリティも際立っています。Deep Researchは大規模なクエリを効率的に処理し、何百ものサイトを数分で処理します。この効率性により、チームがより迅速に反復できるため、生産性が向上します。NotebookLMがデータをGoogleの安全なエコシステム内に保持するため、プライバシー上の利点も生まれます。
教育現場では、教師がこれを利用してカスタマイズされた学習教材を作成します。学生はトピックを深く探求し、より深い理解を育みます。全体として、この無料モデルは幅広い採用を促進し、各分野でAIリテラシーを向上させています。
Deep ResearchとApidogのようなツールの統合
Apidogは、研究と開発の橋渡しをすることでDeep Researchを強化します。AIを搭載したAPIプラットフォームとして、Apidogはスキーマ、モックデータ、テストケースを自動的に生成します。Deep ResearchがAPIドキュメントを発見すると、ユーザーはそれをApidogにインポートして実践的なテストを行うことができます。
例えば、RESTfulサービスを調査した後、Apidogはエンドポイントを視覚化し、応答をシミュレートします。この統合により、プロトタイピングが加速されます。Apidogの無料ティアはDeep Researchのモデルと一致しており、コラボレーションや監視などの機能を無料で提供します。
技術的には、ApidogはJSON/XMLスキーマをサポートしており、Deep Researchの構造化された出力を補完します。開発者は、NotebookLMで調査し、Apidogでデバッグするというツールを連携させます。このワークフローはエラーを最小限に抑え、効率を最適化します。
さらに、ApidogのAIはスキーマの変更、説明や検証の追加を支援します。Manusに似たAIエージェントを構築するチームにとって、これは極めて重要です。この相乗効果は、無料ツールがいかに技術的なワークフローを民主化するかを強調しています。
結論
Googleは、Manus AIの機能に匹敵する、NotebookLM内の無料の強力なツールであるDeep Researchをユーザーに提供しています。自動レポートから情報源の注釈付けまで、コストなしで技術的な精度を提供します。機能の比較とユースケースの探求を通じて、この記事はその利点を強調しています。
Apidogと組み合わせることで、結果はさらに増幅されます。API関連の側面をシームレスに処理するために、Apidogを無料でダウンロードしてください。AIが進歩するにつれて、このようなツールは研究を変革し、高度な分析を誰もが利用できるようにします。今日からこれらを採用して、あなたの分野で先行し続けましょう。
