結論：リサーチにはPerplexityとChatGPTのどちら？
リサーチに使うなら、出典を見つけて確かめる道具としてはPerplexityが、出典を理解する道具としてはChatGPTが優れています。 ある主張の出どころ、あるトピックについて最近発表されたもの、そもそもどんな出典があるのかを知りたいときは、Perplexityを使いましょう。難しい考え方を説明してほしいとき、幅広い問いについて引用付きの長いレポートが欲しいとき、試験前にクイズを出してほしいときは、ChatGPTを使いましょう。
この役割分担は、それぞれの製品の作りから来ています。Perplexityは初期設定で質問に合わせてWebを検索し、見つけたページを軸に回答を書きます。ChatGPTはモデル自身の知識から出発し、必要だと判断したとき（あるいはあなたが指示したとき）に検索します。そして、チャットの周りに、はるかに充実した学習用の道具をそろえています。Study Mode、クイズ、フラッシュカード、そしてProjectsです。
価格はほぼ互角です。どちらも主力の有料プランは月$20で、学生向けの特典は方向性が異なります。PerplexityはEducation Proを月$10で提供し、ChatGPTは2026年10月31日までに申し込んだ対象の米国の大学生に、Plusを4か月無料で提供しています。お金を払うつもりがまったくないなら、勉強にはChatGPTの無料プランのほうが充実しています。
どんな機能よりも重要な研究結果が1つあります。人は、引用が付いている回答をより信頼し、それはランダムな引用であっても変わりません。しかも、その引用をめったに確かめません。だから、どちらのツールを選んでも、リサーチ機能として最も重要なのは、あなた自身が出典を開くことです。ほかのアシスタントも検討しているなら、勉強向けのClaude対ChatGPT比較と勉強向けのGemini対ChatGPT比較もご覧ください。
2026年10月時点のPerplexityとChatGPT
Perplexityはアンサーエンジンです。つまり、検索結果を引用付きの回答として書き上げる検索エンジンです。Proユーザーは、その回答をどのモデルに書かせるかを選べます。選択肢には、Perplexity独自のSonar 2に加えて、OpenAI、Anthropic、Google、xAIなどのモデルがあります。リサーチ用の機能としては、長いレポートを作るDeep Research、ファイルとスレッドをひとまとめにしておくProjects（2026年7月にSpacesから名称変更）、そしてMac、Windows、iOS、Android向けの無料AIブラウザであるCometがあります。7月下旬には、回答に含まれる主張を1つずつ引用元のページと照らし合わせるCheck Sourcesが加わりました。
ChatGPTは検索もできる汎用アシスタントで、OpenAIによれば、今では毎週12億人に使われています。FreeプランとGoプランではGPT-5.6 Lunaが、Plus以上ではGPT-5.6 Solが動きます。通常のチャットでOpenAIの最新フラッグシップモデルであるGPT-6 Astraを使えるのは、Proプランと法人向けプランだけです。
ChatGPTのWeb検索は、アカウントを持っていない人も含めて誰でも使えます。Deep Research、Study Mode、クイズ、フラッシュカードは個人向けの全プランで使えますが、Freeでは上限がより厳しくなります。またOpenAIは7月にAtlasブラウザの提供終了を発表し、8月9日に動作を停止する予定としたうえで、そのブラウジング機能をChatGPTのデスクトップアプリとChrome拡張機能に移しました。
以下の結果の大半は、この設計の違いで説明がつきます。Perplexityは初期設定で質問ごとにWeb検索を実行し、見つけたものをもとに書きます。一方のChatGPTは、モデルがすでに知っていることから出発し、検索すべきだと判断したときにだけ検索します。
なぜ引用で、リサーチ向きのAIが決まるのか
勉強のときのAIの仕事は、あなたに考えさせることです。リサーチのときのAIの仕事は、あなたを正しい出典へ案内することで、そのための手段が引用です。それがどれほど頻繁にうまくいかないかを、いくつかの研究結果が示しています。
引用は、内容と関係があってもなくても信頼を高めます。 AAAI 2025で発表されたランダム化実験で、University of Notre DameとDeloitteの研究者たちは、303人の参加者にチャットボットの回答を見せました。回答に付いた引用は0件、1件、5件のいずれかで、内容と関係のあるものもあれば、ランダムに選ばれたものもありました。引用があると信頼は高まり、それは引用がランダムなものでも同じでした。参照が1つ以上付いた回答1,976件のうち、参加者が引用を確かめたのはわずか193件（9.77%）で、引用が確かめられた回答は、信頼の評価が低くなりました。
リンクはめったにクリックされません。 Pew Research Centerは2025年3月、米国の成人900人の閲覧行動を追跡しました。GoogleがAIによる要約を表示したとき、ユーザーが従来の検索結果をクリックしたのは訪問の8%で、要約がない場合の15%を下回りました。要約の中にあるリンクがクリックされたのは、訪問のわずか1%でした。
引用されたページに、その内容が書かれていないことはよくあります。 Stanford大学の研究者Nelson Liu、Tianyi Zhang、Percy Liangが2023年に、初期のPerplexityを含む4つの生成AI検索エンジンを監査したところ、生成された文のうち引用で完全に裏づけられていたのは51.5%だけで、引用のうち、付けられた文を実際に裏づけていたものも74.5%にとどまりました。しかも、回答がより役に立つと評価されたエンジンほど、引用の精度が低い傾向がありました。
2025年に22の公共放送局がニュースに関するAIの回答を検証したとき、フィンランドの公共放送Yleは、自社の記者たちが何度も目にしたパターンに名前を付けました。「儀礼的な引用（ceremonial citations）」です。Yleはこれを「綿密に調べたという印象を与えるために付け加えられているものの、確かめてみると、述べられている主張を実際には裏づけていない参照」と説明しています。
PerplexityとChatGPTの正確さ：研究で分かったこと
通常の検索では、以下の3つの独立した研究のすべてで、PerplexityがChatGPTを上回りました。Deep Researchモードでは、両方を検証した唯一の監査で、ChatGPTの長いレポートのほうが出典としっかり結びついていました。
| 研究 | 検証した内容 | Perplexity | ChatGPT | 優位 |
|---|---|---|---|---|
| Tow Center for Digital Journalism（2025年3月） | ツールごとに200件のニュース抜粋について、元の記事を特定する | 37%で誤り | 200件中134件で誤り（67%） | Perplexity |
| EBUとBBC（2025年10月） | 無料版から集めた、ツールごとに約680件のニュースに関する回答（18か国） | 30%に重大な問題、15%に出典の問題 | 36%に重大な問題、24%に出典の問題 | Perplexity |
| DeepTRACEの監査、通常の検索（2025年8月） | 論争的な質問と専門的な質問、計303問 | 引用の49.0%が正確 | 引用の39.8%が正確（GPT-4.5） | Perplexity |
| DeepTRACEの監査、Deep Researchモード | 同じ303問 | 引用の58.0%が正確 | 引用の79.1%が正確（GPT-5） | ChatGPT |
最も厳しかったのはTow Centerのテストです。 コロンビア大学のTow Centerの研究者たちは、8つのAI検索ツールにニュース記事の抜粋を渡し、それぞれに見出し、発行元、日付、URLを答えさせました。クエリは合計1,600件です。ツール全体で見ると、60%を超えるクエリに誤って答えていました。ChatGPTの検索機能は200件中134件の記事を取り違え、確信がないことを示したのは15回だけで、回答を控えたことは一度もありませんでした。
お金を払っても、慎重さは買えませんでした。Perplexity Proは無料版のPerplexityより多くのプロンプトに正しく答えましたが、誤答率も高くなりました。主な理由は、回答を控える代わりに、断定的な誤答を返したことです。
最も規模が大きかったのはEBUとBBCの研究です。 18か国、14言語にわたる22の公共放送局が、2025年5月下旬から6月上旬にかけて集めた4つのアシスタントの無料版の回答を評価しました。全体では、45%の回答に少なくとも1つの重大な問題があり、最大の原因は出典でした（31%）。最も結果が悪かったのはGeminiで76%、次いでCopilot（37%）、ChatGPT（36%）、Perplexity（30%）の順でした。
Deep Researchでは、DeepTRACEが結果をひっくり返しました。 Salesforce AI ResearchとMicrosoft Researchの研究者によるこの監査（回答は2025年8月27日時点で収集）では、通常の検索の回答で引用が正確だった割合は、PerplexityのほうがChatGPTより高くなりました。ところが両方のツールをDeep Researchモードにすると、順位は逆転しました。GPT-5のDeep Researchは、監査で検証したシステムの中で最も出典による裏づけが確かだった一方、PerplexityのDeep Researchのレポートでは、関連する記述のほぼすべて（97.5%）が、自ら挙げたどの出典でも裏づけられていませんでした。この監査ではGPT-5が判定役を務め、その判定を人間のアノテーターと照合しているので、細かな数値はおおよその目安と考えてください。
素のプロンプトで作らせた参考文献リストは、最も当てになりません。 チャットボットに出典を挙げるよう頼むと、その一部は実在しないかもしれません。WaltersとWilderはScientific Reports（2023年）で、GPT-3.5の引用の55%、GPT-4の引用の18%が捏造されたものだったと報告しました。JMIR Mental Healthに掲載された2025年の研究では、素のプロンプトでGPT-4oに文献レビューを書かせたところ、176件の引用のうち35件（19.9%）が捏造で、実在する141件のうち64件（45.4%）にも誤りがありました。
どれも古いバージョンのスナップショットで、両社ともその後に新しいモデルを出しています。役に立つのは、そこに見えるパターンのほうです。出典を正しく示す点ではPerplexityの検索が上回り、監査で検証したDeep Researchモードの中では、ChatGPTのDeep Researchの出典による裏づけが最も確かでした。そして、モデルの記憶から作られたものは、どれも確かめないまま参考文献リストに入れてはいけません。
リサーチと勉強のタスク8つでPerplexityとChatGPTを比較
以下の判定は、2026年10月時点で各製品の公式ドキュメントに記載された機能と初期設定、そして前述の研究にもとづくものです。私たち自身がラボでベンチマークを取った結果ではないので、自分の分野で試してみてください。
| タスク | Perplexity | ChatGPT | おすすめ |
|---|---|---|---|
| 1. 主張、引用文、統計をその出典までたどる | 初期設定でWebを検索し、見つけたページから回答を組み立てる | 自分で判断したとき、またはあなたが検索をオンにしたときに検索する | Perplexity |
| 2. AIの回答を主張ごとに確かめる | Check Sourcesが、各主張を引用元のページと照らし合わせる | 引用にカーソルを合わせるとプレビューが表示され（デスクトップのWeb版）、選択すると出典が開く | Perplexity |
| 3. 文献調査を始める | 出典にAcademic（学術）、Government（政府）、Trusted（信頼できる情報源）のラベルを付け、Wileyの学術誌などライセンスを受けたコンテンツも参照する（プランごとに1日の上限あり） | Deep Researchの検索対象を、指定したサイトに限定できる | Perplexity、その後で図書館のデータベース |
| 4. 開いているページについて質問する | 無料ブラウザのCometが、ページや複数のタブを要約し、それらについての質問に答える | Atlasは提供終了。そのブラウジング機能はChatGPTのデスクトップアプリとChrome拡張機能に移った | Perplexity（AIブラウザが欲しいなら） |
| 5. 幅広い問いについて、引用付きの長いレポートを作る | Deep Researchはアップロードしたファイルも読み込み、PDFに書き出せる。プランガイドによれば、Freeでは月1回 | 編集できるリサーチプラン、検索サイトの限定、Markdown・Word・PDFへの書き出しを備えたDeep Research | ChatGPT |
| 6. 見つけた難解な論文を理解する | 最大40 MBのファイルをアップロードして質問できる | 最大512 MBのファイルをアップロードして質問し、そのあとStudy Modeをオンにできる。Enterprise以外のプランでは、PDFはテキストだけを読み取る | ChatGPT（説明の部分で） |
| 7. 難しい概念をゼロから学ぶ | Learn modeが1ステップずつ解説してくれる | Study Modeに加え、数学と科学のインタラクティブな学習モジュールもある | ChatGPT |
| 8. 試験前に自分をテストする | Learn modeがクイズとフラッシュカードを作る。Web版に加え、2026年1月からはiOSアプリでも使える | インタラクティブなクイズに加え、ライブラリに保存されるフラッシュカードも、個人向けの全プランで使える | ChatGPT（僅差） |
Perplexityが勝つのは、出典を見つけたり確かめたりする仕事や、開いているページについて質問する仕事です。ChatGPTが勝つのは、説明する仕事、反復練習させる仕事、そして幅広い問いをレポートにまとめる仕事です。
タスク3については、注意が1つあります。文献レビューでは、どちらのツールもGoogle Scholarや図書館のデータベースの代わりにはなりません。Perplexityで大まかな方向をつかんで最初の数本の論文を見つけたら、あとはデータベースできちんと検索しましょう。論文を手に入れてからやるべきことは、学術論文の読み方のガイドで解説しています。
PerplexityとChatGPTのDeep Researchを比較
どちらのツールにも、数分かけて検索と読み込みを行ってから、引用付きの長いレポートを書くモードがあります。Perplexityは2025年2月にDeep Researchを公開し、2026年2月にアップグレードしました。ChatGPTのDeep Researchは全プランで使え、2026年2月の刷新以降は、開始前に編集できるリサーチプランをまず作成します。
両者が違うのは次の点です。
- 利用回数。 Perplexityのプランガイドには、FreeではResearchのクエリが月1回と記載されています。ChatGPTは、FreeとGoのユーザーには限られた回数を、Plusではそれより多く、Proでは最も多くの回数を提供していますが、OpenAIは正確な数を公表していません。PerplexityもProについては数を公表していません。
- 操作の自由度。 ChatGPTでは、開始前にプランを編集し、検索対象を特定のサイトに限定できます。どちらのツールも自分のファイルをもとに作業でき、実行中のリサーチの方向を修正することもできます。ChatGPTは途中で割り込むことで、Perplexityはフォローアップの質問を加えることで修正します。
- 出力。 ChatGPTのレポートは、目次と出典セクションの付いた全画面表示で開き、Markdown、Word、PDFに書き出せます。Perplexityのレポートは、編集できるファイルに順次書き込まれ、PDFや文書ファイルに書き出せます。さらに、Create files and apps機能（旧Labs）を使えば、リサーチ結果をスプレッドシートやスライドにできます。
- 出典による裏づけ。 DeepTRACEの監査では、ChatGPTのDeep Researchのほうが、Perplexityよりはるかに一貫して主張を出典に結びつけていました。
ある教授法についてエビデンスが何を示しているか、といった幅広い問いなら、ChatGPTのDeep Researchのほうが、先行研究の見取り図の最初の下書きとして優れたものを作ってくれます。範囲の狭い事実確認の質問なら、どちらのツールでもDeep Researchを使うのは大げさで、Perplexityの通常の検索のほうが速く済みます。GeminiのDeep Researchも含めた詳しい比較は、Deep Researchツールの比較をご覧ください。
勉強で比べるPerplexityとChatGPT：Study ModeとLearn mode
リサーチと勉強は重なり合いますが、同じ仕事ではありません。リサーチは、出典を見つけて確かめた時点で終わります。勉強は、何も見ずにそれを説明できるようになった時点で終わります。
勉強のための道具は、ChatGPTのほうが充実しています。 2025年7月にリリースされ、全プランで使えるStudy Modeは、答えを手渡す代わりに、誘導的な問いかけをしてヒントを出します。ChatGPTは、2026年3月に70を超えるトピックを扱う数学と科学のインタラクティブな学習モジュールを、8月14日にインタラクティブなクイズを、9月22日にライブラリに保存できるフラッシュカードを追加しました。注意点が1つあります。Study ModeはProjectsの中では動かないので、チューターとして使うセッションは通常のチャットで行いましょう。
Perplexityでこれに当たるのはLearn modeです。 2025年9月に在籍確認済みの学生向けのStudy Modeとして始まり、同年10月にPerplexityが全ユーザーに開放しました。現在、Web版では「+」メニューの中に「Learn step by step」として置かれています。Web版では2025年の公開当初からクイズとフラッシュカードを作れ、2026年1月にはPerplexityがiOSアプリにもこれらを追加しました。説明役としては十分に有能ですが、ChatGPTはチューターの周りに、保存できるフラッシュカードのライブラリやインタラクティブな学習モジュールなど、より多くの学習ツールをそろえています。
2025年にPNASに掲載された、トルコの高校生およそ1,000人を対象にした実験では、素のGPT-4で数学を練習した生徒は、練習問題の成績が48%良くなったものの、試験の点数は、一度もAIを使わなかった同級生より17%低くなりました。答えの代わりに、教師が設計したヒントを出すよう作られたバージョンは、この悪影響をおおむね避けられました。だから、チューター用のモードはオンのままにして、答えを教えないようツールに伝えましょう。
無料プラン、学生向け価格、それぞれの費用
以下は2026年10月初め時点の米国での価格です。
| プラン | Perplexity | ChatGPT |
|---|---|---|
| 無料 | 基本の検索は事実上無制限。Pro Searchesは1日3回。Researchのクエリは月1回。モデルは選べない。アップロードは制限あり | GPT-5.6 Lunaでテキストチャットは無制限。アップロード、Deep Research、メモリは制限あり。60を超える国で広告あり |
| 低価格 | 低価格プランなし | Go、月$8、広告が表示される場合あり |
| 標準 | Pro、月$20 | Plus、月$20、月払いのみ |
| 最上位 | Max、月$200 | Pro、月$100から$500 |
| 学生 | Education Pro、在籍確認を済ませた学生と教育者は月$10 | 対象となる米国の大学生はPlusが4か月無料。2026年10月31日までに申し込み |
| 初期設定でチャットをモデルの学習に使うか | はい（オプトアウト可） | はい（オプトアウト可） |
9か月の学年度で計算してみましょう。PerplexityのEducation Proは$90かかります。ChatGPT Plusは、無料期間を利用したあとも払い続ければ$100、無料期間の終わりに解約すれば費用はかかりません。
申し込む前に確認しておきたい点が3つあります。
- OpenAIのオファーは対象が狭く、期間も限られています。 対象となるのは、学位を授与する米国の適格な教育機関に在籍する学生で、在籍確認はSheerIDで行われます。支払い方法の登録が必要で、月$20で更新され、App StoreやGoogle Play経由で課金しているPlusの契約者は利用できません。
- Perplexityには現在、学生がProを無料で使える特典はありません。 学生向けの紹介プログラムはすでに終了しているので、学生向けのオファーは半額のEducation Proです。在籍確認は、こちらもSheerIDで行われます。
- ChatGPTの無料プランには、多くの国で広告が表示されます。 OpenAIは60を超える国でFreeとGoに広告を表示していますが、18歳未満と判定されたアカウントには表示しないとしています。
PerplexityとChatGPT、どちらを使うべきか
| こんな人 | 選ぶなら | 理由 |
|---|---|---|
| 高校生 | ChatGPTの無料プラン | Study Mode、クイズ、フラッシュカードが無料で使え、18歳未満と判定されたアカウントには広告が表示されない |
| 米国の大学生 | ChatGPT Plus（10月31日までに申し込めば4か月無料） | 続けるかどうかはそのあとで決めればよい。月$20で更新される前にリマインダーを設定しておく |
| 有料ツールを1つに絞って1年中使いたい学生 | Perplexity Education Pro | 月$10でProの機能が使え、申し込みの期限もない |
| 学位論文や研究論文を書いている | 両方 | 出典を見つけて確かめるのはPerplexity、分野の全体像をつかむのはChatGPTのDeep Research、残りは図書館のデータベース |
| 記者、アナリスト、ファクトチェッカー | Perplexity | ニュースを対象にした2つの大規模な研究のどちらでも、出典をより正確に示し、Check Sourcesが検証を速めてくれる |
| 引用付きの長いレポートが必要な人 | ChatGPT | DeepTRACEの監査でDeep Researchモードの出典による裏づけがより確かで、実行前にリサーチプランを編集できる |
| すでにどちらかにお金を払っている | そのまま使い続ける | 乗り換えるほどの差はない。自分のツールが苦手なことには、もう一方の無料プランを使えばよい |
両方使うなら、それぞれに役割を与えましょう。出典を見つけるのはPerplexity、それを説明するのはChatGPTです。そのうえで、2つの要約ではなく、出典そのものを読みましょう。
AIの引用を2分で確かめる方法
ここまで紹介した研究は、1つの点で一致しています。引用は確かめるべき主張であって、証拠ではないということです。ここでは、出典1つあたり2分ほどで済み、どちらのツールでも使える手順を紹介します。
- 記憶に頼らせず、検索させる。 Perplexityは初期設定で検索します。ChatGPTでは、出典が必要なときは検索かDeep Researchをオンにしましょう。どちらにも、記憶だけで参考文献リストを作らせてはいけません。捏造された引用は、そこから生まれるからです。
- リンクを開いて、基本を確かめる。 ページはきちんと表示されるか、そして回答が示すとおりの発行元、著者、日付なのかを確かめましょう。Tow Centerのテストでは、GeminiとGrok 3の回答の半分以上が、捏造されたURLやリンク切れのURLを引用していました。
- 該当する一文そのものを見つける。 主張に含まれる数字、名前、キーフレーズでページ内を検索しましょう（Ctrl+F、MacならCmd+F）。1分以内に裏づけが見つからなければ、脚注に何と書いてあっても、その主張は裏づけのないものとして扱いましょう。
- その場でハイライトする。 裏づけとなる一文を、ページやPDFの上でGlaspのWebハイライターを使ってマークしましょう。そうすれば、引用文、リンク、日付がひとまとまりでライブラリに残ります。出典が動画なら、YouTube Summaryで開いてタイムスタンプ付きのトランスクリプトを取り出し、主張を裏づける一行をハイライトしましょう。
- チャットボットではなく、出典を引用する。 参考文献リストに入れるのは原典です。いざ書き始めるときは、GlaspのAIチャットで自分のハイライト全体に質問しましょう。回答には、もとになったハイライトが示されるので、原典を開いて引用できます。Kindleで読んだ本が出典なら、Kindleハイライトをインポートしておけば、その一節が同じライブラリに入り、すぐに引用できます。
PerplexityのCheck SourcesやChatGPTの引用プレビューを使えば、ステップ2と3は速くなります。ただし、その代わりにはなりません。ツールが自分の引用を確かめるのは、結局のところ、自分の宿題を自分で採点しているのと同じだからです。
よくある質問
リサーチにはPerplexityのほうがChatGPTより良いですか？
出典を見つけて確かめる用途なら、多くの場合はそうです。Perplexityは初期設定でWebを検索し、Tow Centerの研究でも、EBUとBBCの研究でも、ニュースの出典をChatGPTより正確に示しました。引用付きの長いレポートなら、DeepTRACEの監査ではChatGPTのDeep Researchのほうが確かな結果を出しました。そのため、出典を見つけるのはPerplexity、それを読み解くのはChatGPTという分け方が理にかなっています。
PerplexityはChatGPTより正確ですか？
出典の扱いについては、ニュースに関する回答を調べた2つの最大規模の研究で、Perplexityのほうが良い結果でした。2025年のEBUとBBCの研究では、出典に重大な問題があった回答は、Perplexityが15%、ChatGPTが24%でした。Deep Researchモードでは差が逆転し、DeepTRACEの監査では、引用が正確だった割合はChatGPTが79.1%、Perplexityが58.0%でした。どちらも、確かめずに信頼できるほど正確ではありません。
勉強にはPerplexityとChatGPTのどちらが良いですか？
ChatGPTです。Study Mode、インタラクティブなクイズ、フラッシュカードは、Freeを含む個人向けの全プランで使え、数学と科学のインタラクティブな学習モジュールもあります。PerplexityのLearn modeも、トピックを1ステップずつ解説し、クイズやフラッシュカードを作れますが、学習ツールの充実度ではChatGPTが上回り、無料プランでも、勉強に使える機能がより多くそろっています。
Perplexityは学生に向いていますか？
レポートや論文のためのリサーチなら、向いています。回答する前に検索し、学術的な出典にラベルを付け、ライセンスを受けた学術誌のコンテンツも参照します。在籍確認を済ませた学生なら、Education Proを月$10で使えます。内容そのものを学ぶなら、ChatGPTのほうが充実しています。Perplexityは出発点として使い、Google Scholarや図書館のデータベースの代わりにはしないでください。
学生はPerplexity Proを無料で使えますか？
いいえ、現在は使えません。Perplexityの学生向け紹介プログラムは終了しているので、学生向けのオファーはEducation Proです。在籍確認を済ませた学生と教育者が、Proの半額の月$10で使えます。無料プランは誰でも利用できます。
PerplexityはChatGPTを使っていますか？
厳密には違います。PerplexityはChatGPTとは別の製品ですが、Proユーザーは回答を書くモデルとして、GPT-5.6 TerraなどのOpenAIのGPTモデルを選べます。選択肢には、Anthropic、Google、xAIなどのモデルや、Perplexity独自のSonar 2もあります。どのモデルを選んでも、検索と引用はPerplexityが担います。
論文でPerplexityやChatGPTを引用してもよいですか？
チャットボットの要約ではなく、それが示している原典を、自分で読んだうえで引用しましょう。授業でAIツールの使用が認められていて、その開示を求められている場合は、使用をどう記すかについて、担当教員の方針と、使っている引用スタイルのガイドに従ってください。
PerplexityとChatGPTは両方使うべきですか？
どちらの無料プランでも必要なことがまかなえるなら、はい。見つけることと確かめることはPerplexityに、説明とクイズはChatGPTに任せましょう。確かめた一節は両方のチャットボットの外に保存しておけば、どちらかを使わなくなっても失わずに済みます。
まとめ
今やPerplexityとChatGPTは大きく重なり合っています。どちらも検索し、引用を示し、Deep Researchのレポートを書き、料金は月$20です。それでも、出発点は今も違います。PerplexityはWebから出発し、ある主張がどこから来たのかを教えるのが得意です。ChatGPTはモデルから出発し、その内容を理解し、自分をテストし、幅広い問いを長いレポートに仕上げる手助けをするのが得意です。
目の前の仕事に合うほうを選ぶか、両方を使いましょう。どちらにしても、確かめるのはあなたの役目です。出典を開き、該当する一文を見つけ、それを残しましょう。読みながら、確かめて裏づけの取れた部分をGlaspでハイライトすれば、どのノートにも出典そのものの言葉と、元のページへのリンクが残ります。
