DeepResearchは、標準化された4段階のプロセスにより、従来の研究モデルを再構築します。問題分解フェーズでは、マインドマップ分析を使用してマクロ問題を特定のサブタスクに分解します。データ収集フェーズでは、検索エンジンのクエリと的を絞ったクロール戦略をインテリジェントに割り当てます。分析フェーズでは、大規模な言語モデルの帰納的推論機能を適用します。このパイプライン化された設計により、典型的な研究タスクの完了時間が60～80%短縮される。
実際の適用事例を見ると、「サプライチェーンファイナンスにおけるブロックチェーンの適用分析」というテーマでは、システムが自動的に4つの重要な次元（技術導入、規制方針、事例分析、利益評価）を特定し、信頼できる37の情報源から有効なデータを抽出し、最終的に15ページの標準レポートをわずか23分で作成した。プロセスの各段階には品質チェックポイントがあり、研究の方向性から逸脱することがないように配慮されている。研究者は、研究計画テンプレートを修正することで、独自のワークフローをカスタマイズすることもでき、この柔軟性はツールのコアコンピタンスのひとつである。
この答えは記事から得たものである。DeepResearch：自動化された深層研究のための完全オープンソースのAIアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeepResearchの構造化されたリサーチプロセスが情報照合効率を大幅に改善
