大量の調査情報を手作業で収集する非効率性にどう対処するか？

2025-08-23

588

自動化された詳細調査ソリューション

DeepResearchは、非効率な研究データ収集の問題に対して、次のような体系的なソリューションを提供します：

自動化された多ラウンド反復研究ユーザーは核となる問題（例：「AI倫理に焦点を当てた最新の議論」）を入力するだけで、システムは自動的に問題を分解→計画を策定→5ラウンドの反復を実行し、その都度、前回の結果に基づいて方向性を最適化する。
統合データ収集検索エンジンAPIとウェブクローリング技術による同期アクセス：
- 学術論文のアブストラクト（.edu/.orgドメインが望ましい）
- 業界レポート（PDF文書の機能を確認する）
- ニュース（時系列順）
構造化出力最終的に作成される標準レポートには以下の内容が含まれる：
- 問題の背景
- データマトリックス（コアビューの比較表）
- 参考文献（自動フォーマットによる引用）

実際には、まずテスト環境でクローリングルールを検証し(research_plan.pyを修正する)、それからdocker-compose.ymlで微調整することをお勧めします：
research_depth: 3(反復回数）
timeout: 30(シングルキャプチャタイムアウト）