AIチャット機能

機能:

• 過去の検索結果や収集したソースの原文を全文参照
• 要約ではなく元の情報を直接利用した回答生成
• 複数の文献を同時に参照可能

使い方:

1. ”@“を入力
2. 検索窓でタイトルを検索
3. 参照したい文献を選択
4. 質問を入力して送信

機能: 複雑なタスクをAIが自動的に分析し、最適なアクションを選択して実行

特徴:

• 質問内容に応じて自動的に適切なアクションを選択
• ウェブ検索、X検索、ブラウザ操作、データ分析などを柔軟に組み合わせ
• タスクの性質を理解して最適な処理フローを自動構築
• ユーザーは細かい指示を出す必要がない

プロセス:

1. ユーザーの質問や要求を分析
2. 必要なアクション（検索、分析、生成など）を自動判断
3. 複数のツールを適切に組み合わせて実行
4. 統合された結果を提供

活用例:

• 「最新のAI市場について教えて」→ 自動でウェブ検索、X検索、分析を実行
• 「この企業の財務状況を分析して」→ ブラウザ操作とデータ分析を組み合わせ
• 「競合分析レポートを作成」→ 複数の調査手法を統合して包括的レポート作成

機能: 設定した目標に向けて、AIが反復的に調査・分析を実行

プロセス:

1. 目標の設定（例：「競合他社の戦略を分析して自社の改善点を見つける」）
2. AIが調査計画を生成
3. 段階的な情報収集と分析の実行
4. 結果の評価と次のステップの決定
5. 目標達成まで自動的に繰り返し

活用例: 市場調査、競合分析、課題解決

機能: これまでの調査結果を元に、新しい視点や気づき、解決策を生成

特徴:

• 収集した情報を分析して潜在的なパターンや関連性を発見
• 異なる情報源を組み合わせて新しいアイデアを初旨
• 既存の情報から見えない機会やリスクを特定
• ビジネス戦略、製品開発、マーケティングなどの新しいアプローチを提案

プロセス:

1. テーマに関連する調査データを統合分析
2. データ間の関連性やトレンドを特定
3. 異なる角度からの視点や新しい切り口を探索
4. 実行可能なアイデアや推奨事項を具体的に提案

活用例:

• 市場調査データから新しいビジネス機会を発見
• 競合分析から差別化戦略を立案
• カスタマーフィードバックから製品改善アイデアを生成
• 業界トレンドから将来の戦略方向性を探索

機能: 調査結果を元に、定量的・定性的な推定や予測を実行

特徴:

• 既存データを基に論理的な推論で未知の数値や傾向を算出
• 市場規模、競合状況、リスク評価などを包括的に分析
• フェルミ推定や構造化された分析手法を活用
• 特定のテンプレート（事業計画、ファイブフォース分析等）を利用可能

利用可能な推定タイプ:

• カスタム: 自由な推定内容を指定
• 事業計画: 市場規模、競合状況、収益モデル、必要投資、リスクを考慮した包括的な事業計画
• 市場規模: TAM（全体市場）、SAM（実行可能市場）、SOM（獲得可能市場）のフェルミ推定
• ファイブフォース分析: ポーターの競争環境分析フレームワーク

プロセス:

1. 利用可能なデータと情報を整理
2. 適切な分析手法やフレームワークを選択
3. 論理的な仮定と計算で未知の値を算出
4. 結果の信頼性や不確実性を評価して報告

活用例:

• 新規事業の市場ポテンシャル推定
• 製品ローンチの売上予測
• 投資判断のためのリスク評価
• 競合他社の戦略分析と対応策検討

機能: インターネットやX（Twitter）から最新情報を自動収集・分析

ウェブ検索の特徴:

• Google検索を使用して関連情報を収集
• 複数のサイトから情報を統合して包括的な回答を生成
• 信頼性の高いソースを優先的に選択
• リアルタイムの情報取得が可能

X検索の特徴:

• X（Twitter）の最新投稿から情報を収集
• トレンドやリアルタイムの反応を把握
• インフルエンサーや専門家の意見を収集
• ハッシュタグやキーワードベースの検索

活用例:

• 最新ニュースや業界動向の調査
• 競合企業の発表や反応の追跡
• 市場の感情やトレンドの分析
• イベントやカンファレンスの情報収集

機能: 自動的にウェブサイトを閲覧し、深い情報収集と分析を実行

特徴:

• 複数のウェブページを自動的に巡回
• ログインが必要なサイトへのアクセス（制限あり）
• フォーム入力や検索操作の自動化
• スクリーンショット撮影とコンテンツ解析

プロセス:

1. 対象サイトへの自動アクセス
2. ページ構造の解析と重要情報の特定
3. 関連リンクの自動追跡
4. 収集した情報の統合と要約

活用例:

• 競合企業のサイト詳細調査
• 製品情報や価格の比較収集
• 求人情報やIR情報の系統的収集
• ECサイトの商品情報分析

機能: Python、JavaScript、SQLなどのコードを生成し、サンドボックス環境で実行

対応言語・技術:

• Python: データ分析、機械学習、ウェブスクレイピング
• JavaScript: フロントエンド開発、データ可視化
• SQL: データベース操作、データ分析
• HTML/CSS: ウェブページ作成、レイアウト設計

利用可能ライブラリ（Python）:

• pandas, numpy: データ処理・分析
• matplotlib, seaborn: データ可視化
• scikit-learn: 機械学習

実行環境:

• 安全なサンドボックス環境でコード実行
• リアルタイムでの結果表示
• エラーハンドリングとデバッグ支援
• ファイル出力とダウンロード機能

活用例:

• CSVデータの統計分析とグラフ作成
• APIからのデータ取得と処理
• 機械学習モデルの構築と予測
• ウェブスクレイピングによる情報収集

機能: テキストの説明から高品質な画像を自動生成

対応モデル:

• GPT-image-1: 高品質で指示追従性の高い画像生成

生成可能な画像タイプ:

• 写実的な写真風画像
• イラスト・アートワーク
• ビジネス向けインフォグラフィック
• プレゼンテーション用図解
• ロゴやアイコンデザイン

特徴:

• 日本語での詳細な指示が可能
• スタイル、色調、構図の細かい指定
• 複数のバリエーション生成
• 高解像度での出力対応

活用例:

• プレゼンテーション用のイメージ作成
• マーケティング素材の制作
• 製品コンセプトの可視化
• ブログ記事やレポートの挿絵

ステップ1: ウェブ検索で業界概要を収集

ステップ2: ブラウザ操作で競合企業サイトを詳細調査

ステップ3: @メンションで過去の調査結果を参照

ステップ4: Pythonコードでデータ分析と可視化

ステップ5: 画像生成で説明図を作成

ステップ6: 最終レポートの生成と編集

チャットで確立したワークフローは、自動化機能で定期実行可能：

1. チャットで手動実行・検証
2. 効果的なプロセスを特定
3. 自動化設定で定期実行
4. 結果の自動配信設定