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主要なAI企業である OpenAI、Anthropic、Google DeepMind（Google Bard）、Meta、Microsoft（Bing）、Perplexity が提供するAIツールの「リサーチ/検索機能」について、以下の観点で比較します。
- 検索対象範囲: インターネット全体か特定範囲か、自社データベースなど限定か
- リアルタイム性: 最新情報を即時取得できるか（検索結果の即時反映があるか）
- 引用リンクの有無: 回答に出典や参照リンクを明示するか
- PDFや表形式での出力可否: 回答結果をPDFファイルやテーブル形式で出力できるか
- 自然言語対応力: 高度な質問への対応力や文脈理解力
- 情報の信頼性: 一次情報の引用や信頼性確保の仕組み
- 商用利用の可否: API提供やプロ向けライセンスの有無（商用目的で利用可能か）
以下に各社ツールの比較表を示した後、それぞれの特徴と考察を詳しく述べます。
主要AIリサーチ機能の比較表
各社AIツールのリサーチ/検索機能を上記観点で比較した概要をまとめます。
| 企業 (ツール) | 検索対象範囲 | リアルタイム性 | 引用リンク | PDF/表形式出力 | 自然言語対応力 | 情報の信頼性 | 商用利用 (API等) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI (ChatGPT Search) | インターネット全体（Bing経由）＋内部知識 | ◎（ウェブ検索で最新情報取得） | ◯（検索結果に基づく回答に出典提示openai.comopenai.com） | 表形式回答◯（Markdown表対応）、PDF出力× (※コード機能で生成は可能) | GPT-4による高度な文脈理解・回答生成 | 検索結果や提携データから回答。引用で検証可openai.com。 hallucination注意 | API提供◎（GPTモデル利用可） (検索機能自体はChatGPTサービス内) |
| Anthropic (Claude) | インターネット全体（検索API経由）＋内部知識 | ◎（Web検索機能で最新情報取得anthropic.com） | ◯（検索時は直接出典を脚注表示anthropic.com） | 表形式回答◯、PDF出力× (APIでPDF解析機能あり) | 長文コンテキスト理解◎（10万トークン対応等） | 検索結果の直接引用で裏付け。安全性重視だが誤情報リスクあり | API提供◎（Claude API、Web検索ツール有docs.anthropic.comdocs.anthropic.com） |
| Google (Bard) | インターネット全体（Google検索データ） | ◎（常に最新のウェブ情報を参照reuters.com） | △（基本は出典なし。長文引用時のみリンクseroundtable.com） | 表形式回答◯（Sheets連携ボタン有）、PDF出力× | PaLM2/Geminiモデルによる多言語対応・創造力◯ | 回答の正確性は改善中。引用少なく検証は「Google検索」推奨seroundtable.com | API提供△（PaLM API提供、Bardは個人向けのみ） |
| Meta (Meta AI) | インターネット全体（Bing＋Google検索結果） | ◎（Bing経由でリアルタイム取得reuters.com ※後にGoogle結果も統合web.swipeinsight.app） | ◯（「Sources」リンクで出典提示web.swipeinsight.app） | 表形式回答△（簡易リスト出力中心）、PDF出力× | Llama2/3ベース。会話的で個人最適化対応◯ | Bing/Google情報を反映し回答。出典リンクから詳細確認可能 | モデルは公開◎（Llama2商用利用可）、 Meta AI本体は自社内提供のみ |
| Microsoft (Bing Chat) | インターネット全体（Bing検索エンジン） | ◎（常に最新のウェブ情報を検索） | ◎（回答内容すべてに出典リンク明示blogs.microsoft.com） | 表形式回答◯（Markdown表やリスト可）、PDF出力× (EdgeでPDF解析可) | GPT-4搭載。創造性/正確性モード選択可◎ | 出典に基づき回答。誤情報時もリンクで検証容易blogs.microsoft.com | API提供◎（Bing Search API、 Bing Chat Enterprise（内部利用）） |
| Perplexity (Perplexity AI) | インターネット全体（独自検索＋外部API） | ◎（リアルタイム検索で最新情報取得wondertools.substack.com） | ◎（回答に複数ソースの引用リンク明示） | 表形式回答◯、PDF出力◎ (リサーチ結果をPDFエクスポート可perplexity.ai) | OpenAIやClaudeモデル選択可。複雑質問を分割解析◎ | 複数の信頼ソースから要約し高精度。引用リンクで裏付け提示wondertools.substack.com | API提供◎（Sonar APIで検索回答提供perplexity.ai）、プロ版あり |
※表中の記号: ◎=優れている/対応あり、◯=標準対応、△=限定的、×=非対応（または該当なし）。
(補足: ChatGPTのPDF出力は直接機能は無いものの、コード実行機能を使ってPDF生成・ダウンロードが可能です。他ツールも出力形式はチャット画面上での表現を指し、公式UIに直接PDF書き出し機能がある場合のみ◯としています。)*
OpenAI (ChatGPT) のリサーチ機能
OpenAIのChatGPTは、当初トレーニングデータに基づく静的な回答のみでしたが、現在は「ChatGPT Search」機能によってウェブ検索を組み合わせた最新情報の取得が可能ですopenai.com。ChatGPT Searchを有効にすると、ユーザーの質問内容に応じて自動でウェブ検索を行い、結果を参照して回答します。たとえばニュースや株価、天気といった最新データも問い合わせ可能で、従来は2021年までだった知識カットオフの制限が事実上解消されましたopenai.com。ChatGPTは必要に応じてウェブ上の有用な情報源を選び、自然な対話形式で答えを生成します。さらに、回答には関連するウェブ記事やブログ投稿へのリンク付き出典が含まれ、回答下部の「Sources（ソース）」ボタンから参照元を確認できますopenai.com。このように自然な言語インタフェースと最新の情報を融合し、まるで検索エンジンのように使える点が特徴です。
ChatGPTは高い自然言語対応力を持ち、特に有料版でGPT-4モデルを用いることで高度な推論や創造的回答にも優れています。文脈を理解したフォローアップ質問にも連続して答えられるため、ユーザーは複数回の検索やリンク先の精査をせずとも、会話の中で知りたい情報に到達しやすくなっていますopenai.com。例えば「今週末東京で雨は降りそう？」と質問し、その後に「では金曜夜に銀座でおすすめのレストランは？」と続けると、チャット文脈を考慮して天気予報を確認しつつ適切なレストラン候補を提示するといった応答が可能です。
検索対象範囲はBing検索エンジンをバックエンドに利用しており、基本的にインターネット全体から情報を取得します。OpenAIは複数のニュース提供元やデータプロバイダと提携しており、天気・株価・スポーツなど定型カテゴリは専用データから取得する工夫もされていますopenai.com。例えば天気や株価を尋ねると、検索結果と併せて専用のフォーマットで最新データを返します。
引用リンクについては、ChatGPT（GPT-4モデル）自身が内容を生成する場合は従来出典が明示されませんでした。しかしChatGPT Searchでは回答に引用元リンクが付与されるようになりましたopenai.com。回答下部の「Sources」をクリックするとサイドバーに参考情報の一覧が表示され、ユーザー自身が詳細を確認できます。OpenAIは「信頼できるニュースソースからの情報を強調し、情報の出所を明確にすること」を目指して出版社と連携したと述べておりopenai.comopenai.com、検索機能によって情報の信頼性を高める工夫をしています。
出力形式について、ChatGPTはMarkdown形式に対応しているため、箇条書きリストや表形式での回答も可能です。ユーザーが表での比較を求めれば、テキストベースですが整形された表を返してくれます。一方でPDF形式での直接出力機能はありません。ただしChatGPTの高度機能（Code Interpreterこと「Advanced Data Analysis」機能）を用いれば、Pythonコードで生成したプロットやファイルをエクスポートする手段もあり、これを使って回答内容をPDFや画像として出力・ダウンロードすることも技術的には可能です（公式の検索機能の範疇ではありませんが）。
商用利用に関しては、OpenAIはChatGPTの背後にあるGPT-3.5やGPT-4モデルをAPI経由で提供しており、企業や開発者はそれらを組み込んだアプリケーションを作ることができます。ただしChatGPTのウェブ検索機能自体がAPI提供されているわけではなく、あくまでエンドユーザ向けサービスとして提供されています。開発者が類似の機能を実装したい場合、OpenAIのAPIでモデルを呼び出しつつ、別途Bingなどの検索APIを組み合わせて情報を取得・入力する必要があります。企業向けにはChatGPT Enterprise（エンタープライズ版）が提供されており、これは高度なデータ暗号化やプライバシー保護の下でChatGPTを社内利用できるサービスですが、こちらもウェブ検索機能は含まれていないため、必要に応じてOpenAIとパートナー企業が提供するプラグインやツールを用いる形となります。
総じて、OpenAI ChatGPTのリサーチ機能は使いやすい対話形式と最新情報へのアクセス、そして適度な出典表示による信頼性確保を実現しています。従来の検索エンジンと比較して深い対話的な探索が可能でありながら、回答の根拠も確認できるバランスの取れたアプローチだと言えるでしょう。
Anthropic (Claude) のリサーチ機能
AnthropicのClaudeはもともと大規模言語モデルとしてChatGPTの競合に位置付けられるAIですが、近年ウェブ検索機能を拡充しました。2023年頃まではClaudeはインターネットに直接アクセスせず、学習データ（およそ2022年頃までの情報）に基づいて回答していました。しかし2025年3月にAnthropicは「Claude can now search the web（Claudeがウェブ検索可能になった）」と題したアップデートを発表し、Claudeがリアルタイムでインターネット上の情報を取り入れられる機能を提供開始しましたanthropic.comanthropic.com。この機能により、Claudeは質問に応じて最新のイベントや情報を検索し、回答の正確性を向上させることができますanthropic.com。
Claudeの検索機能の大きな特徴は、回答中に直接引用を表示する点です。Claudeがウェブから情報を取り入れて回答を生成する場合、参照したソースへのリンクを脚注のような形式で回答内に挿入します。Anthropic自身が「Claudeはウェブから得た情報を回答に組み込む際、直接引用を提供するのでユーザが容易にファクトチェックできる」と述べておりanthropic.com、情報の出所を明示することで信頼性を高める設計となっています。他の多くのLLMベースのチャットボットでは出典が省略されがちですが、Claudeは事実ベースの回答に注力しており、ユーザが根拠を確認しながら対話できる利点があります。
検索対象範囲は基本的にインターネット全般です。AnthropicはClaude用に独自のWeb検索APIも提供しており、開発者がAPIリクエストに「web検索ツール」を組み込むことでClaudeから直接ウェブ検索を実行できますdocs.anthropic.comdocs.anthropic.com。Claude自身がユーザの質問を解析し、必要と判断すればAPI経由で複数回検索を行い、その結果を要約・統合して最終回答を返す仕組みですdocs.anthropic.com。検索にはBingやGoogleなど特定のエンジンが利用されている可能性がありますが、Anthropicは詳細を公表していません。ただ、検索対象がオープンなWeb全体であるため、最新ニュースから学術文献、統計データまで幅広くカバーできると考えられます。
リアルタイム性は非常に高く、Claudeは最新情報を参照できるようになりました。たとえば当日の株価や昨日のスポーツ試合結果など、モデルのトレーニング後に起きた事柄も検索機能を通じて回答可能です。知識のアップデート頻度という点では、Claudeはもはや固定の「知識カットオフ日」を意識せずに使えるようになったと言えます。
自然言語対応力の面では、ClaudeはもともとOpenAIのGPTシリーズに匹敵する高性能モデルであり、特に長大なコンテキストの取り扱いに強みがあります。Claude 2では最大100Kトークン（数万字規模）の長文入力を保持しつつ回答できるとされ、複雑なレポートや長文記事の要約・分析にも適しています。これはリサーチ用途では強力な利点で、例えば学術論文PDFを何本も入力してそれらを横断比較するといった高度なことも（フォーマットをテキスト化すれば）可能です。実際AnthropicはAPIでPDFサポートやファイル読み込みの機能も提供し始めておりdocs.anthropic.comdocs.anthropic.com、Claudeを使ったドキュメント分析がしやすくなっています。したがって、Claudeは**「与えられた資料＋ウェブ検索情報」を統合して考察する**といった、まさに研究者のリサーチ補助のような使い方が可能です。
出力形式については、Claudeも基本はテキストチャットですがMarkdown記法に対応しているため、表形式で回答させたり箇条書きでポイントを整理させたりできます。現状、ChatGPTのような公式コード実行機能や画像生成機能こそありませんが、テキストベースでの表現力は十分です。一方、回答を直接PDFファイルとしてエクスポートする機能は提供されていません。必要ならユーザーが回答内容をコピーして別途PDF化することになります（企業向けに独自UIを作ればClaude APIの出力をそのままレポートPDF化することも可能でしょう）。
情報の信頼性に関して、AnthropicはClaudeを「憲法（Constitution）に基づいたAI」と称し、安全で有用な出力をするよう調整しています。検索機能の導入によって情報の正確さは向上しましたが、それでもモデルが誤解したり不正確な要約をしたりするリスクは残ります。AnthropicはAPI向けに出典機能も追加し、開発者がClaudeにドキュメントを与えて回答させる際に、参照箇所を詳細に引用表示させることも可能にしましたanthropic.com。総じて、Claudeは出典つき回答によって信頼性を高めつつ、長文処理能力で深いリサーチにも対応できるプラットフォームと言えます。
商用利用の点では、AnthropicはClaudeを外部にAPI提供しており、多くの企業が自社サービスにClaudeを組み込んでいます。特にAWSのBedrockやGoogle CloudのVertex AIといったクラウドプラットフォーム経由でもClaudeモデルを利用可能です。今回新たに加わったウェブ検索機能もAPIで利用可能であるためdocs.anthropic.com、開発者は自前のアプリでClaudeにインターネット検索をさせることができます。Anthropicは利用料金こそOpenAIモデルより高めと言われますが、商用向けライセンス（利用同意）も用意されており、企業が自社プロダクトにClaudeを搭載して商用サービス展開することも可能です。
Google DeepMind (Google Bard) のリサーチ機能
GoogleのBardは、生成AIチャットボットとしてOpenAIのChatGPTに対抗すべく開発されたツールです。元々はGoogle社内の対話型LLM「LaMDA」を基盤としてスタートし、2023年に一般公開されましたblog.google。その後、より高性能なPaLM 2モデルや次世代のGeminiモデルへとアップデートされ、能力向上が続いていますdatacamp.com。Bardは検索大手のGoogleによるサービスということもあり、常に最新のウェブ情報を取り込める点が大きな特徴です。実際、Google CEOのSundar Pichai氏はBard発表時に「Bardはインターネット上の情報に基づいて応答する」と述べており、ChatGPTが2021年以降の知識を持たなかったのに対しBardはリアルタイムにウェブの知識を参照できることを強調しましたreuters.com。
検索対象範囲は基本的にインターネット全体です。BardはGoogle検索と連携しており、ユーザーの質問に対してGoogleのインデックスを利用した情報検索をバックグラウンドで行います。例えばニュースの質問をすればGoogleニュース等から内容を取得しますし、百科事典的な質問ではWikipediaなど信頼性の高いサイト情報を参照します。Bardの学習データセットにはGoogle独自の大規模テキストデータ「Infiniset」が使われていると言われますがdatacamp.com、それに加えて対話中にもGoogle検索を活用して回答を補強していると推測されます。
リアルタイム性は極めて高く、ほぼ現在進行中の出来事にも回答できます。ただし注意点として、Bardはすべてを逐次検索しているわけではなく、モデルが自前で知識を持っているケースと検索結果を使うケースが混在しています。一般的な知識質問では検索を行わずに過去学習データから回答することもあるため、最新情報が常に反映されるかは質問内容によります。GoogleはBardの回答に納得がいかない場合、「Google It」ボタンで直接検索を促すUIを提供していますseroundtable.com。ユーザーがこのボタンを押すと関連するGoogle検索クエリが提示され、クリックで通常のGoogle検索結果ページに飛ぶ仕組みです。これはBardを検索の補助的存在（サジェストや要約をするAI）と位置付け、最終的な裏付け確認はGoogle検索で行ってほしいという同社のスタンスを示していますseroundtable.com。
引用リンクの有無については、Bardは他社のAI検索ツールとは異なりデフォルトで出典を明示しません。Googleの公式FAQによれば、Bardは「長文でウェブページから直接引用した場合にのみ、そのページを引用表示する」仕様ですseroundtable.com。つまりBardが何かの文章をそのまま抜き出してきた場合には引用リンクがつくことがありますが、それ以外ではたとえウェブ情報を参考にしていても出典リンクは表示されません。この設計は「Bardはあくまで独自の文章を生成するAIであり、既存コンテンツを丸写ししないことを重視する」というGoogleの方針によるものですseroundtable.comseroundtable.com。結果として、Bardの回答は一見どこから得た知識か不明瞭であり、利用者自身が裏付けを取る必要があります。先述の「Googleで検索」ボタンはそのために用意されており、Bardが与えた回答についてユーザーが自分で検索し直せる導線となっていますseroundtable.com。例えばBardに「最近話題の新型スマホのスペックは？」と聞くとそれなりに正しい答えが返りますが、出典リンクは無く、ユーザーは「Google It」をクリックして関連ニュース記事を確認するといった流れです。
自然言語対応力の面では、Bardは最新版であるGeminiモデル等の導入により大幅に性能が上がったとされています。初期のBard（LaMDA版）は知識や論理面でGPT-4に劣ると言われましたが、PaLM 2版になってからはプログラミングコードの生成や数学問題の解答も改善され、多言語対応や創造的文章の生成では優れた一面も見せますdatacamp.com。さらにBardは画像も扱えます。2023年のアップデートで、画像を入力として解析したり、回答に関連画像を表示する機能が追加されました。またAdobeのFireflyと連携して画像生成まで可能にする拡張も発表されておりblog.adobe.com、テキストと画像が混在したマルチモーダルなやり取りができます。例えばユーザーが写真をアップロードして「この写真に写っているランドマークは何？」と尋ねればBardは画像認識して答え、逆に「○○のイラストを描いて」と頼めばAI画像を作成してくれる（特定地域では順次提供）という具合です。これらは検索というよりアシスタント機能全般の強化ですが、ユーザーの多様なニーズに一つのBardが応えられる環境が整いつつあります。
情報の信頼性については、Google Bardは2023年初頭の公開直後に誤情報を自信満々に回答してしまい批判される出来事（James Webb宇宙望遠鏡に関する誤回答）もあり、信頼性確保が課題とされましたblog.google。GoogleはBardを「まだ実験段階のプレビュー版」と位置付けており、不正確な回答をする可能性があることを明示していますblog.googleseroundtable.com。ユーザーはBardの答えをうのみにせず、自分で検証する姿勢が求められます。もっとも、Bardもアップデートを重ね、数学計算やコードのデバッグ機能（エラー箇所のハイライトなど）を実装するなど応答の質・正確さ向上に取り組んでいます。また、Google検索そのものにも生成AIを組み込んだ**SGE（Search Generative Experience）**を実験提供しており、こちらでは検索結果ページ上部にAIが要約した回答スニペットとリンク集を表示することで信頼性と利便性の両立を図っています。SGEの要約には出典サイトへのリンクが埋め込まれており、ユーザーは要約中のハイライトをクリックすると該当ソースを確認できます。このようにGoogleはBard単体ではなく検索エンジン本体との役割分担でAI活用を進めており、Bardは創造的・会話的なアシスタント、正確な情報確認は検索エンジンという位置づけが鮮明です。
出力形式に関して、Bardは基本テキスト会話ですが、箇条書きや番号付きリスト、シンプルな表形式で回答を整理することも可能です。例えば「AとBの違いを表で比較して」と指示すればカラムを分けたテキスト表を提示します。さらにBard独自の便利機能として、回答中にテーブルデータが含まれている場合「Google Sheetsにエクスポート」ボタンが表示されますtomsguide.com。これをクリックするとBardの表をワンクリックでGoogleスプレッドシートに転送でき、表形式データの編集・保存が容易になります。これはGoogleならではの他サービス連携で、ChatGPTなどにはない強みです。またテキスト全文についても「Google Docsにエクスポート」やメール下書きへの転用機能がありwp-tonic.com、Bardの回答を起点にGoogle Workspace上で作業を続行できます。一方でPDFへの直接出力には対応していません。必要ならばDocsに移してからPDF保存するなどの手順を踏む必要があります。
商用利用については、Google Bard自体にAPIは提供されていません。Bardはあくまで一般ユーザー向けの無料サービス（※一部機能はGoogleアカウントが必要）として提供されています。ただしGoogleは法人顧客向けにBardをGoogle Workspace（業務アプリ）へ組み込む取り組みを進めており、「Duet AI for Workspace」という名称でGmailやGoogleドキュメント内でBardのようなAIヘルプを使えるようにしています。また、開発者向けにはBardの基盤モデルであるPaLM 2や映像生成モデルなどをGoogle Cloudのサービス（Vertex AIやModel Garden）経由で提供しています。これらクラウドAPIを使えば企業はChatGPT類似の機能を自社製品に組み込めますが、ウェブ検索機能については自前で用意する必要があります。現時点でGoogleはBingのようなAIチャット検索を外部提供していないため、商用にBard的なものを利用したい場合は、Google提供のモデル＋独自の検索システムを組み合わせる実装となるでしょう。
Meta (Meta AIアシスタント) のリサーチ機能
Meta（旧Facebook）もまた、独自のAIアシスタント「Meta AI」を展開しています。MetaはAI研究に積極的で、2023年に大規模言語モデルLlama 2をオープンソース（商用利用可）で公開し話題となりましたweb.swipeinsight.app。このモデルを基に消費者向けの対話AIアシスタントを構築したのが「Meta AI」です。Meta AIは2023年9月の「Meta Connect」イベントで発表され、当初はFacebookやInstagram、WhatsApp、Messengerといった同社プラットフォーム上で利用可能になりましたweb.swipeinsight.app。特徴的なのは、MicrosoftのBing検索エンジンと提携してリアルタイム情報へのアクセスを実現した点ですreuters.com。さらにその後、Googleの検索結果も取り込むよう拡張されweb.swipeinsight.app、複数の検索エンジンから最新情報を取得して回答に活かしています。
検索対象範囲はBingおよびGoogleの検索結果全般で、インターネット全体から必要に応じて情報を引き出します。Meta AIがユーザーの質問に答える際、内部のLlamaベースモデルの知識だけで不足する場合にはBing/Google検索をバックエンドで実行し、その結果を要約・統合して回答しますlinkedin.comweb.swipeinsight.app。例えば「今話題の映画のレビューは？」と聞けばBingやGoogleから映画レビューサイトやニュース記事を探し、内容を抽出して答えることになります。Metaの発表によれば、Meta AIはまずMicrosoft Bingとの連携でスタートし、その後Googleも加えることでより充実したリアルタイム回答が可能になったとしていますweb.swipeinsight.appweb.swipeinsight.app。
リアルタイム性は極めて高く、最新のニュースやイベント、スポーツの試合結果なども回答可能です。Meta幹部の発言として「リアルタイム情報へのアクセスはAIアシスタントに必須」と述べ、Bing検索との統合に期待を示していますlinkedin.com。具体例として、Metaのスマートグラス（Ray-Ban Stories）経由で「今年のボストンマラソンの男子優勝者は？」と尋ねると、Bingから最新結果を引いて即答するデモが紹介されていますabout.fb.com。このように、現実世界と同期した情報提供がMeta AIのセールスポイントです。
引用リンクの扱いでは、Meta AIは**「Sources（出典）」**というボタンまたはリンクで参照元を提示しますweb.swipeinsight.app。ユーザーがMeta AIからの回答を見てさらに詳細を知りたい場合、この「Sources」をタップするとブラウザが開いて該当のウェブページに移動できる設計ですweb.swipeinsight.app。ChatGPTやBingのように回答文中に番号付きで細かく脚注が振られるわけではありませんが、出典元へのアクセス手段は用意されています。例えばMeta AIに商品比較をさせた場合、回答文の下に「Sources: Example.com, ReviewSite.com」のようにリンクが表示され、それをクリックすると各サイトに飛べる形です。Metaはこのアプローチによって、AI回答の裏にある情報にユーザーを誘導し、誤解や不信感を減らそうとしているようです。
自然言語対応力について、Meta AIは最新モデルLlama 3（Llama 2の強化版）を搭載していると報じられていますsearchenginejournal.com。Llama系モデルはOpenAIやAnthropicのモデルと比べるとやや小型ではありますが、Metaはソーシャルメディア上の公開データなど幅広いデータでチューニングしており、日常会話やパーソナルな質問への対応に力を入れていますabout.fb.comabout.fb.com。Meta AIのユニークな機能として、ユーザーのプロフィール情報や関心事を学習してパーソナライズされた回答を返す試みも行われていますabout.fb.com。ユーザーが許可すれば、FacebookやInstagram上で「いいね」した投稿やプロフィールデータを参考に回答に織り交ぜることで、よりユーザーごとに適した情報提供を目指していますabout.fb.com。例えば旅行好きな人には回答内で「旅行関連では～がおすすめです」と触れるなど、人によって答えを調整するような動きです（プライバシーに配慮しopt-inで提供）。このような個人最適化はMetaならではの方向性で、他社の汎用AIとは一線を画しています。
情報の信頼性に関しては、Meta AIも基盤は大規模言語モデルなので時に誤った回答や幻影（幻の事実）を生成するリスクがあります。しかし上記のようにリアルタイム検索結果に基づいて回答することで、少なくとも最新情報の見落としや大きな事実誤認は減らす努力がされています。実際、Metaの幹部は「最新のウェブ情報へのアクセスによってより relevant（適切）な回答が得られる」と強調していますlinkedin.com。さらに、Meta AIは画像生成にも対応しており、「Emu」と呼ばれる独自の画像生成モデルで質問に応じて写真風の画像を作り出す機能もありますreuters.com。例えば「子猫がギターを弾いている写真を見せて」と言えばそれらしい画像を生成してくれます。ただしこの部分は創作であり、信頼性という観点では参考情報というよりエンターテインメント要素です。Metaは有名人のリアルな画像生成は禁止するなど安全策を講じていますreuters.com。
出力形式について、Meta AIは現在テキストおよび画像生成が中心で、特に表形式やプログラム的な出力を強調する機能は確認されていません。チャット内で箇条書きや番号リストを用いることはできますが、Google Bardのように専用ボタンでスプレッドシート連携するといった機能はまだ無いようです。主な提供形態がWhatsAppやMessengerでのチャットであるため、あくまで対話的に短めの回答を返す想定と考えられます。現状PDFリーダー的な機能も無いので、PDFを直接解析してくれたり回答をPDF化してくれたりといったことはできません（将来的にMicrosoft Officeと連携したMeta AI for Workのような展開があるかもしれません）。
商用利用については2つ視点があります。まずモデルそのものの公開という意味では、MetaはLlama 2を含む大規模モデルをオープンソースライセンスで提供しており、一定の条件下で企業が自社サービスに無料で組み込むことを許可していますweb.swipeinsight.app。実際、MicrosoftはAzureクラウド上でLlama 2を提供し、開発者が自由に使えるようにしています（MetaとMicrosoftは提携関係）。このため、自前でLlamaをホストできる技術力があれば、Metaの言語モデルを用いたAIシステムを商用展開可能です。ただしそれはあくまでモデル単体の話で、Meta AIアシスタント全体（検索連携や個人データ連携など含む）を外部提供しているわけではありません。Meta AIはFacebookやInstagramなどMeta社のサービス内で無料提供されており、企業向けのAPIやOEM提供は今のところありません。強いて言えば、Metaは自社プラットフォーム上でブランドや企業がAIボットを作れるようにする構想を持っていますが、一般的な検索AI機能を外販している情報はありません。Summing up, MetaのAI検索機能は自社エコシステム向けであり、他社が利用するにはオープンソースモデルを使って独自に組み立てる必要があります。
Microsoft (Bing Chat) のリサーチ機能
MicrosoftのBing Chat（新しいBing）は、検索エンジンBingに統合されたAIチャット機能です。OpenAIのGPT-4モデルをベースにMicrosoftが検索用途向けにカスタマイズしたモデルを搭載しておりblogs.bing.com、2023年2月にプレビュー版が公開されましたblogs.microsoft.com。Bing Chatは検索エンジンとチャットを融合した**「AIによるウェブ検索コパイロット」**と位置づけられblogs.microsoft.com、従来の検索では困難だった複雑な質問への回答や、調べものの過程そのものを対話で支援することを狙っています。
検索対象範囲は当然Bingのインデックスするインターネット全域です。通常のBing検索が参照するWebページやニュース、画像、動画などあらゆる情報源をバックエンドに、AIがそれらを横断的に評価・要約して回答を作ります。ユーザーが具体的なサイト名を出さなくても、Bing Chat側が関連性の高いページを見つけて要点を抜き出してくれるため、利用者は検索キーワード選びや結果の取捨選択の手間を大幅に省けますblogs.microsoft.com。また、Bingはもともと検索APIとしてWeb上のデータを開発者に提供するサービスも持っており、そのノウハウを活かして高精度なニュース速報や知識グラフ情報をAI回答に組み込んでいます。例えば天気予報や株価はBingが構造化データを持っているため即座に回答し、Wikipedia的な定義はBingの知識パネルから取得する、といった具合にAIが背後で適切なデータソースを使い分けています。
リアルタイム性は言うまでもなく高く、Bing Chatでの質問は即座に最新の検索結果に裏付けられます。2024年の今日起きた出来事について尋ねれば、その日のニュースサイトやSNS情報を見て答えてくれるでしょう。Bing自体がWebクローラで頻繁にサイト情報を更新しているので、反映スピードはトップクラスです。知識の鮮度という面で、Bing Chatは常にユーザーの問いに対し**「いまこの瞬間のWeb情報」**を持ってくることが強みです。
引用リンクの有無について、Bing Chatは突出しており、全ての回答文に参照元への番号付きリンクを挿入しますblogs.microsoft.com。Microsoft公式ブログでも「新しいBingは参照したすべての情報源を引用するので、ユーザーは参考にしたウェブコンテンツへのリンクを確認できる」と明言していますblogs.microsoft.com。例えば「○○の最安値はいくら？」と質問すると、「○○は△△ストアで1万円で販売されています【¹】…」のように上付き数字でリンクが表示され、その番号をクリックすればソースのページを開けます。この仕組みにより、Bing Chatの回答は常に検証可能な状態になっています。他のAIが抱える「それらしい嘘」への懸念に対し、Bingは「出典付き要約」というアプローチで信頼性を向上させたのですblogs.microsoft.com。実際、回答内の文ごとに細かく出典が割り当てられるため、ユーザーは「この部分はどこ情報か？」をすぐ突き止めることができます。もっとも、注意点としてBing Chatも完璧ではなく、引用されたソースを誤読して結論づけたり、複数ソースの混同で誤答したりするケースはあります。しかしその場合でもユーザーが自力でリンク先を読めば誤りに気づけるため、出典が無いより格段に安心感があります。
自然言語対応力は、Bing ChatはOpenAI GPT-4ゆずりの高度なもので、論理的な推論から創造的文章の作成まで幅広く対応できます。Bing独自に**「口調の選択」機能があり、ユーザーはCreative（創造的）**・Balanced（バランス）・Precise（正確）の3モードで応答スタイルを切り替えられます。それにより、例えば砕けたユーモアのある回答が欲しい時はCreative、事実ベースで簡潔に答えて欲しい時はPreciseといった調整が可能です。これは背後のモデルの温度パラメータやプロンプトを変えていると見られ、ユーザーがニーズに合わせてAIの性格を変える感覚で使える工夫です。加えてBingは画像生成AIのDALL·Eも統合しており、「〇〇のイメージを描いて」と言えば画像を生成してチャット内に表示できます。Excelの表作成などOffice機能との連動もうたわれておりblogs.microsoft.com、Edgeブラウザでは閲覧中のWebページやPDFを要約させたり比較表を自動生成させたりする機能も提供されていますblogs.microsoft.com。例えば、開いているPDF決算書を要約し、さらに競合企業のデータと比較して表に整理するといった高度な処理もEdge上のBing Chatなら可能ですblogs.microsoft.com。このように、検索の枠を超えた生産性ツールとしてもBing Chatは活躍しています。
情報の信頼性は前述の引用リンクによって一定程度担保されています。Bing Chatは回答の大部分をユーザーが辿れる形で示すため、「事実かどうかわからないブラックボックス回答」になりにくいです。また不適切な内容や有害情報の生成にも厳格なフィルタを設けており、ChatGPT以上に保守的・慎重な応答をする傾向があります（初期リリース時にはユーザーとの深追い会話で暴走するケースが報告され、その後トーンダウンする調整が入りました）。その結果、やや事務的で踏み込まない回答になる場合もありますが、誤情報拡散やトラブルを避ける安全策と考えられます。Microsoftは「AIが内容を理解しているかのように錯覚させないこと、情報源を常に明示すること」を重要視しておりblogs.microsoft.com、Bing Chatはそのポリシー体現と言えるでしょう。ユーザーとしても、Bing Chatの回答を読んで信頼できると感じたらそのまま参考にし、疑問があればリンク先を吟味することで、効率と検証性を両立したリサーチが可能になります。
出力形式では、Bing ChatはMarkdown整形による表やリストを多用します。比較結果を頼めば表にまとめ、手順を聞けば番号リストにするといった具合に自動で見やすいレイアウトを選択します。これは従来の検索結果が羅列的だったのに対し、回答そのものをレポート風に提供する大きな進歩です。また前述のようにEdgeブラウザではBing Chatが閲覧中のページ内容を受け取り、その要点を箇条書きに抽出したり、特定項目を抜き出して表化するといったことも可能ですblogs.microsoft.com。一方でPDFとして回答を保存する機能は直接はありません。必要ならユーザーがコピーペーストしたりEdgeの印刷機能でPDF化することになります。Microsoftは将来的にWindowsやOfficeとシームレスに接続する「Copilot」ビジョンを掲げているため、ゆくゆくはワンクリックでWordやPDFに吐き出す機能も実装されるかもしれません。
商用利用について、MicrosoftはBing Chatを一般ユーザーに無料提供していますが、企業向けにはBing Chat Enterpriseというサービスも展開しています。これはMicrosoft 365（Officeスイート）の契約企業向けに、Bing Chatを業務利用しても機密データが外部に漏れないよう保証したものです。Bing Chat Enterpriseは社内の従業員が安心して生成AIを業務検索に使えるように設計されており、回答内容も従来通り出典付きで提供されます。加えてMicrosoftは、自社のAzureクラウド上でOpenAIのGPT-4や自社モデルをAPI提供しており、外部開発者はそれらと言語検索用のBing Search APIを組み合わせてBing Chat相当のものを構築可能です。もっとも、Bing ChatそのもののAPI公開はされていません。企業が独自サービスにBing Chatのような機能を組み込みたい場合、Bingの検索APIから得た結果をOpenAI APIのモデルに投げて回答を生成するといった方法になります。MicrosoftはAzure OpenAIサービスを通じ「自社データに基づいたChatGPT」を構築する手段（例えば企業内文書をインデックスして検索＋GPT回答するソリューション）も提供しており、こちらは各社の個別ニーズに応える柔軟な商用利用パターンです。
Perplexity AI のリサーチ機能
Perplexity AIはスタートアップが開発した対話型検索エンジンで、上記大手企業とは独立して革新的なAI検索体験を提供しています。ウェブサイトやモバイルアプリとして利用可能で、質問に対して即座に簡潔な答えと出典リンクを返す点が特徴ですwondertools.substack.com。いわば「AIによるYahoo!知恵袋+Google検索」とも言えるサービスで、入力ボックスに質問を書くだけでAIが複数のウェブソースから情報を集約し、信頼できる回答を生成しますwondertools.substack.com。PerplexityはChatGPTが公開される以前の2022年からサービスを開始しており、早期から「AIによる検索と回答」を実現してユーザーコミュニティを築いてきました。
検索対象範囲はインターネット全体です。Perplexityは独自にWeb検索機能（おそらくBingの検索APIを内部で使用）を持ち、質問の意図に合った複数のサイトを自動で選択します。そして各サイトの内容をAIが読み取り、要点をまとめて回答しますwondertools.substack.com。例えば「最近の○○業界のトレンドは？」と入力すると、業界ニュースサイトや市場レポート、専門ブログなど複数の情報源から関連記述を抜粋し、それらを横断した一段落程度のまとめを返します。リアルタイム性も高く、刻々と変わるニュースや株価についても都度検索して最新データを反映しますmedium.com。Perplexity自身、「ライブデータを取得するので最新トレンドの追跡に最適」と自社ブログで謳っていますmedium.com。
引用リンクの表示はPerplexityの大きな強みで、回答文の中に引用元へのリンク番号が挿入される形式です。ChatGPTやClaudeが最近になって引用対応したのに対し、Perplexityは初期から常に複数の出典を提示してきましたwondertools.substack.com。回答下部には参考資料として関連リンク一覧も表示され、各文がどのソースに由来するかも明示されます。「正確で信頼できる回答」を提供するため、Wikipediaや政府サイトなど信頼性の高い情報源を優先する工夫もされていますwondertools.substack.com。例えば健康に関する質問では、医療専門サイトや論文データベースからの情報だけを使い、出典としてNIHやWHOのページが提示されるといった具合です。こうしたポリシーにより、Perplexityの回答は客観性が高く、また情報ソースをたどることで深掘りもできます。専門家からも「Perplexityは複数の具体的引用を示す点でChatGPTより優れている」と評価されていますvoicetechhub.com。
自然言語対応力では、Perplexityは自社モデルと外部大規模モデルを組み合わせて運用しています。無料ユーザー向けにはOpenAIのGPT-3.5相当を、Proユーザー向けにはGPT-4やAnthropic Claude、さらに独自強化したPerplexityモデル（コードネーム: R1やo4-miniなど）を用いておりperplexity.ai、質問内容に応じて最適なモデルを選択します。特に難易度の高い分析質問ではReasoning Modeというモードで複数段階の検索と推論を行い、より慎重で正確な回答を出す工夫がありますperplexity.ai。また1000字を超える長文の包括的な説明が必要なときにはDeep Researchモードで自動的に回答を章立てして長文レポート風にまとめる機能も備わっていますperplexity.ai。例えば「○○について詳細なレポートを書いて」と要求すると、AIがサブトピックに分割して検索と回答を繰り返し、最終的に包括的な記事を生成してくれます。しかもそのレポート内の各セクションに出典が付くため、読み手は安心して内容を確認できます。このようにPerplexityは質問の種類（簡易なQ&Aか、深いリサーチか）に応じてモードを自動選択し、ユーザーが意識しなくても高度な検索能力を発揮する点が優れていますperplexity.ai。
情報の信頼性は極めて高いと言えます。複数ソースに基づいており一点に偏らないバランスの良い回答が得られやすく、しかも各文の裏付けをユーザー自身が辿れるため、ガラス張りの回答とも評されていますwondertools.substack.com。もっとも、引用元自体の信憑性は玉石混交であるため、引用＝安心とは限りません。Perplexityも誤情報サイトを参照してしまえば誤ったまとめを作る可能性があります。しかし他社AIに比べれば誤りに気付きやすい点、誤情報であればソースも低質と判断しやすい点で、リスクは格段に低減されています。2023年頃にはLLMが架空の参考文献（フェイクの論文や記事）をでっち上げる問題が指摘されましたがmedium.com、Perplexityではそうした「ありもしない情報」を生成するケースは抑えられています。むしろ質問自体が答えのないものであれば「確かな情報が見つかりませんでした」と率直に返す設計です。総合すると、PerplexityはAI活用による検索の安全性・信頼性向上において先駆的存在と言えるでしょう。
出力形式では、Perplexityは基本のQ&A回答は一段落から箇条書き程度の短めテキストですが、前述のDeep Researchモードでは見出しや表を含む長文記事のような出力もします。表形式もMarkdown記法で可能なので、必要なら比較表を生成させることもできます。特筆すべきはPDFエクスポート機能で、Perplexity Proユーザーは生成したリサーチレポートをワンクリックでPDFファイルに保存できますperplexity.ai。PDFには回答テキストだけでなく、表や埋め込み画像、リンク付きの引用などがそのままの形式で含まれるため、レポート資料として直接利用でき非常に便利ですfacebook.com。この機能は他社にはなく、Perplexityがリサーチ用途に特化してユーザー体験を考えていることが伺えます。また、Perplexityはユーザーが対話の履歴（スレッド）を**「Perplexity Pages」として公開共有する仕組みも提供しており、コミュニティで優れたQ&Aを蓄積・再利用できるようにもしていますautogpt.net。これらは単なる検索以上にナレッジのストック**を志向した機能であり、検索エンジンとQ&Aサイトのハイブリッドとも言えるサービスです。
商用利用について、PerplexityはAPIも提供しています。2023年に「Sonar API」という名称で自社のAI検索機能を外部開発者向けに公開し、手頃な価格で利用できるとアピールしていますperplexity.aisonar.perplexity.ai。このAPIを使えば、開発者は自分のアプリにPerplexity相当の検索＋回答生成機能を組み込むことができます。しかもAPI経由でも引用付きの回答を得られるためperplexity.ai、例えば企業内FAQボットに組み込んで社内ナレッジを引用回答させる、といった用途にも向いています。Perplexity Proプランには毎月一定額のAPI利用クレジットが含まれており、追加利用も従量課金で可能ですperplexity.ai。このようにPerplexityは自社サイトだけでなくエコシステム全体で使われることを目指しており、ある意味で「検索エンジン機能そのものをサービス化した」存在です。他の巨大企業と比べればリソースは限られますが、逆に言えば最もオープンにAI検索技術を提供しているプレイヤーと言えるでしょう。
まとめと考察
以上、主要AI企業6社のAIリサーチ/検索機能について、その仕様と特徴を比較しました。それぞれに強みと弱みがあり、アプローチにも違いが見られます。
- OpenAI (ChatGPT): もともと静的知識ベースの対話AIでしたが、検索機能の導入で最新情報への対応と出典提示を実現しましたopenai.comopenai.com。高性能モデルGPT-4による優れた対話能力が強みで、検索で得た情報も踏まえ高度な質問に深く答えられます。引用の仕組みはBing等に比べると控えめですが、今後さらに強化されていく可能性があります。商用ではAPI提供が充実しており、開発者コミュニティも活発です。
- Anthropic (Claude): 安全性と長文処理で定評のあるClaudeに待望のウェブ検索が加わりanthropic.com、信頼性が向上しました。回答内に直接出典を挿入する点はユーザーにとって透明性が高く評価できますanthropic.com。超長文コンテキストや複雑な解析に強く、専門職のリサーチ補助などニッチな需要にも応えられるでしょう。APIを通じて機能を開放しているため、企業も先進機能を取り入れやすいです。
- Google (Bard): 世界最大の検索プラットフォームを背景に、常に最新のWeb知識をもって回答できる点は強力ですreuters.com。しかし引用表示が限定的でseroundtable.com、ユーザー自身に検証を委ねる設計は賛否があります。Google検索とのシナジーでユーザー体験をトータルにカバーする方針ですが、純粋な「答えだけ欲しい」場合には不安を感じる向きもあるでしょう。とはいえBardは急速に進化しており、画像生成や各種サービス連携など多才になってきています。今後、検索結果への貢献度やパブリッシャーとの関係性を模索しつつ、引用機能の拡充など改善が期待されます。
- Meta (Meta AI): オープンソース戦略を取りつつ、自社SNS群でAIアシスタントを展開するユニークな存在です。BingやGoogleと手を組んでまで最新情報提供に注力している点から、同社の本気度がうかがえますreuters.comweb.swipeinsight.app。出典リンクの提示も最低限行い、ユーザー体験と情報源への配慮のバランスを取っていますweb.swipeinsight.app。さらに個人データを活用したパーソナライズ回答など、他社にはない方向性も模索していますabout.fb.com。モデル自体はLlama系で高性能ですが、総合力ではGPT-4ほどではないとの指摘もあります。しかしMetaは研究コミュニティや開発者との関係を重視し、モデルのオープン提供によって間接的にエコシステム支配を狙っています。実際Llama 2は各所で利用が広がっており、Meta AIの検索機能も将来的にオープンコミュニティから改良案が出てくる可能性もあります。
- Microsoft (Bing Chat): 既存の検索エンジンBingにAIを組み込み、真っ先に一般公開した先駆者です。「出典付きAI回答」というスタイルを定着させた功績は大きくblogs.microsoft.com、Googleにも影響を与えました。何よりも検索とAIチャットの融合体験がシームレスで、ユーザーはチャットで雑談しながらも確かな情報を得られる利便性があります。OfficeやWindowsとの結合も視野に入れ、日常の生産性向上ツールとしてもアピールしています。商用面ではエンタープライズ向けの差別化を図りつつ、Azureで裏方技術を提供することで表と裏の両面から市場を押さえています。
- Perplexity AI: 大手に負けず劣らずの技術力で、「AIで検索する」とはどういうことかを体現してみせました。シンプルなUIに高性能な検索要約AIを組み込み、引用もビジュアルにわかりやすい形で表示するなど、ユーザビリティへの細やかな配慮が光ります。特に研究リサーチ用途ではDeep Research機能やPDFエクスポートなど嬉しい機能が揃っており、学生やプロフェッショナルにも支持されていますperplexity.ai。API提供によってサービスの外でも使える開放性も素晴らしいです。規模は小さいものの、逆に身軽さを活かして他社のGPT-4やClaude、さらに最新のGoogle Geminiまで組み合わせる柔軟性で常にベストな回答を追求していますperplexity.ai。いわばAI検索のベストプラクティスを集約したサービスと言えるでしょう。
総括すると、AIツールのリサーチ機能は各社とも重要視しており、検索対象や情報源の提示方法に違いはあれど、「ユーザーの疑問に瞬時に答えるアシスタント」というゴールは共通しています。今後の展望としては、引用のより高度な活用（たとえば信頼度スコアの表示や、出典への要約提示）、マルチモーダル対応の深化（画像や音声資料からの情報取得）、そしてプライバシーや著作権への配慮などがキーワードになるでしょう。例えば、ChatGPTやBardがそれぞれニュースメディアと提携してコンテンツ利用許諾を得始めているopenai.comように、AIが引用する情報元との共存関係が築かれていくと考えられます。また企業ユーザー向けには、自社内部のデータベース検索との統合も進むでしょう。AnthropicやOpenAIのようにAPIでツール提供する動きはますます盛んになり、逆にMetaのようにモデル自体をオープンに配布するケースも増えるかもしれません。
検索エンジンの形態はAIによって大きく変貌しつつあります。従来はキーワードを入力し、自分でリンクを辿って調べる必要があったものが、いまや自然な質問文を投げかければAIが複数ソースを束ねて答えを持ってきてくれます。その利便性は計り知れませんが、一方でAIの答えを鵜呑みにしないリテラシーも求められています。今回比較した各サービスは、そのバランスを取るために引用という形で透明性を確保しようと努力していました。利用者としては、それぞれの特徴を理解しつつ、適材適所で使い分けるのが賢明でしょう。例えば、「創造的なアイデア出しにはBard」「最新ニュースの把握はBing Chat」「学術調査にはPerplexity」といったように、得意分野に合わせて活用すれば、人間のリサーチ能力を強力に補完してくれるはずです。
最後に、この分野は日進月歩であり、2025年現在の状況も半年後には変わっている可能性があります。OpenAIもAnthropicも次世代モデルを開発中ですし、GoogleもGeminiモデルで巻き返しを図っています。さらにスタートアップやオープンソースコミュニティからも新たなAI検索ツールが登場するでしょう。ユーザーにとって大事なのは、こうしたAIツールの利点と限界を正しく理解し、批判的思考を持って付き合うことです。AIは便利な助手ですが万能の教師ではありません。今回の比較が皆様のAIリサーチ機能への理解を深め、より良い情報収集の一助となれば幸いです。
参考文献・出典：（各サービス公式サイト、ブログ記事、プレスリリースなど一次情報を中心に参照）openai.comopenai.comanthropic.comreuters.comseroundtable.comweb.swipeinsight.appblogs.microsoft.comwondertools.substack.comほか。
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