Perplexityを仕事で活用する3つの方法

TL;DR

Perplexityは、ネット情報の整理、複数候補の比較、検索結果を使った思考や成果物の生成という3段階で活用できる。出典を確認しながら企業調査や市場分析を行い、比較表、質問案、提案書、企画書、計算結果まで一続きで作ることが要点である。

Transcript

妹研究所江です今回はパプレシティ3つの 活用パターンと題しましてこの検索 エンジンプラス生成AIのパワプレキシー がどんだけすごいのかというところを パターンを3つにお分けして具体的な事例 とともにご紹介していきたいと思います ちょうど先週サーチGPTというOpen AIがこのパプレティの土強豪サービスを 出してきましたけれども土強豪を出すと いうことはそれだけやっぱり需要があって 価値があるという風にオプAIも考えて いるということかなと思うんですねでまだ サービスは出ていないのでこの パブリシティを使いこなしていくと もちろんパブリシティをずっと使っても いいと思いますしサーチGPTが出た後は こっちを併用乗り換えるというのもいいか なと思うんですが検索をした後に生成が あるということに... Read More

Key Insights

• Perplexityの活用法は、ネット情報の整理、複数選択肢の比較、検索情報を使った思考と生成という3段階に分類でき、単なる検索結果の要約より広い業務に利用できる。
• 情報整理は、企業の概要や実績、業界の市場規模と動向、業種別の成功事例を複数サイトから集め、出典を付けて一つの回答へまとめる基本的な活用パターンである。
• 出典表示は、回答内の数値や事実がどのページに基づくかを利用者が確認するための仕組みであり、重要なファクトを元資料まで戻って検証する際に役立つ。
• 比較機能は、各候補の情報を検索した後、価格、特徴、味わいなどの共通軸で整理するものであり、詳しくない商品やサービスでも比較観点の設計を補助できる。
• 比較結果の形式は、表形式や評価軸をプロンプトで具体的に指定すると調整しやすく、軸を指定しない場合はPerplexityが比較項目を選ぶことがある。
• 計算を伴う調査は、販売本数や人口などの基礎データを検索し、生成AIが作成したPythonプログラムを実行することで、検索結果を使った概算まで一続きで処理できる。
• 質問設計は、対談相手がネット上で発信した経歴、主張、考えを調べ、それを基に質問と想定回答を作る方法であり、営業やインタビューの事前準備にも応用できる。
• 検索生成AIの仕組みは、外部情報をプロンプトへ追加して回答を生成するRAGと本質的に近く、社内データの代わりにネット検索で得た最新情報を利用する点が特徴である。
• 🎬 このチャンネルの他の動画:
  • AIで自分専用の業務ツールを作る方法は？
  • Web会議をリアルタイムで文字起こしする方法
  • 生成AIを社内に定着させて全社展開する方法
• 📺 このチャンネル: いけともch

Questions & Answers

Q: Perplexityを仕事で活用する方法は？

ネット情報の整理、候補の比較、検索結果を使った思考や成果物の生成という3段階で活用する方法が示されている。まず企業や市場の事実を出典付きで集め、次に共通軸で比較し、最後に計算、質問案、提案書、企画書などへ加工するとよい。

Q: Perplexityで企業や業界を調査する方法は？

企業名や業界名に加え、知りたい事業内容、成功事例、市場規模、今後のトレンドなどを具体的に入力する。Perplexityは複数の情報源を検索して回答を整理するため、重要な数値や主張は回答内の出典を開き、元ページで確認することが必要である。

Q: Perplexityで商品やサービスを比較する方法は？

比較したい候補を列挙し、表形式や必要な比較軸を指定する。動画のシャンパン比較では、価格、品種、アルコール度数、味わい、合う料理が整理された。比較軸が分からない場合は自動提案も期待できるが、用途に必要な軸は明示した方が結果を調整しやすい。

Q: Perplexityで比較表を作るには？

候補名を並べたうえで、「表形式で比較して」と依頼し、必要なら比較項目も指定する。企業比較なら事業内容など、商品比較なら価格や特徴など、判断に必要な軸を与えることで整理しやすくなる。軸を指定しない場合は、Perplexityが項目を選ぶことがある。

Q: Perplexityで計算を伴う調査をする方法は？

計算したい問いを入力し、必要な基礎データの検索から概算までまとめて依頼する。動画ではドレッシングの販売本数と日本の人口を調べ、一人当たりの使用量を概算した。生成AIがPythonのプログラムを作り、プログラムが計算を実行する流れが紹介されている。

Q: Perplexityでインタビュー質問を作る方法は？

相手の名前、対談テーマ、公開情報を調べる指示を与え、その内容に基づく質問と想定回答の作成を依頼する。経歴や発信内容を踏まえた質問を準備できるため、インタビューやパネルディスカッション、営業面談の事前調査に応用できる。

Q: Perplexityで提案書や企画書を作る方法は？

対象企業や市場について検索させ、自社サービスや企画条件と組み合わせて成果物にまとめるよう依頼する。動画では、企業情報と生成AI研修を掛け合わせた提案や、Perplexityの注目度と展望を調べた書籍企画書が例示された。出典の確認は別途必要である。

Q: Perplexityと通常の生成AIチャットはどう使い分ける？

ネット上の事実や最新情報が必要な調査にはPerplexityを使い、アイデア出し、壁打ち、文章作成など外部情報を必須としない処理には通常のAIチャットを使うという整理が示されている。検索結果をPerplexityでまとめ、その後の加工をChatGPTで行う併用も提案されている。

Summary & Key Takeaways

• 第1の活用法は、ネット上の情報を検索し、企業、業界動向、成功事例などを分かりやすく整理することである。企業の事業内容や社内ベンチャーの実績、国内生成AI市場の規模とトレンド、業界別の導入事例を複数の情報源から集約できる。回答に付いた出典から元ページへ移動し、重要な数値や事実を確認できる点が、事実に基づく調査で特に重要となる。

• 第2の活用法は、検索で集めた情報を共通の軸で比較することである。動画ではシャンパン3商品の価格、品種、アルコール度数、味わい、合う料理を比較したほか、通信会社3社やYouTube登録者数とXフォロワー数も題材にした。表形式や比較軸を明示すれば出力を調整できるが、正解のない抽象的な比較は回答が変わる場合もあり、参考情報として扱う必要がある。

• 第3の活用法は、検索結果を材料に計算、質問設計、提案作成、企画書作成まで進めることである。売上本数と人口を組み合わせた概算では、生成AIがPythonのプログラムを作り、実行結果を回答に反映する。登壇者の公開情報から質問と想定回答を作ることや、対象企業の情報と自社サービスを組み合わせて研修提案を組み立てることもできる。