ディープリサーチとは、単一のモデル応答で答える代わりに、エージェントが多数のソースを横断して問いを調査するAIワークフローです。Scholarlyでは質問を投げると — 必要なら自分のドキュメントを根拠として添えて — エージェントが調査を計画し、バックグラウンドで検索と読解を行い、1ページのブリーフ、意思決定メモ、フル調査のいずれかのサイズで、インライン引用付きレポートを返します。
ディープリサーチと優れたチャット回答の違いはプロセスにあります。チャットの返答は、モデルが既に知っていることと手早い検索を一度なぞったものです。ディープリサーチの実行は、本当に必要なものを特定するところから始まり — ゴールが曖昧なときはエージェントがいくつかの確認質問をします — その後ソースを体系的に読み進め、記述を突き合わせ、食い違いを記録しながら、エビデンスを添えた答えを組み立てます。
このプロセスが最も効くのは、「だいたい正しい」では足りない問いです。臨床試験が実際に何を示したのか、本気の比較に耐えるベンダーはどれか、規制は何を要求しているのか、市場は昨年からどう動いたのか。放っておけば、開きっぱなしのタブと貼り付けた引用の山で午後を潰すことになる問いばかりです。
多くのディープリサーチツールは公開Webしか検索しません。Scholarlyのディープリサーチはワークスペースの中で動くため、問いを実際に定義している資料 — 外部の文脈が必要な社内レポート、比較中のベンダー提案書、主張の裏取りが必要なドラフト — から調査を始められます。アップロードしたファイル、ワークスペースのフォルダ、保存ページ、過去のリサーチセッションまで、最大10件のソースを添付でき、エージェントはそれらを一次エビデンスとして扱います。
あなたのドキュメントの先にあるすべては、エビデンスフィルターで方向付けます。臨床・学術的な問いなら論文・学術誌を、運用・技術資料ならハンドブック・マニュアルを、市場動向ならニュース・業界情報を、コンプライアンス確認なら政府・政策刊行物を優先させましょう。
今すぐ答えが欲しくて、一度の応答で十分なら、チャットを使ってください。定義、手早い説明、リンクしたドキュメントの要約。チャットは即座で対話的、大半の質問には正しい道具です。
問いがエビデンスに値するときはDeep Researchです。意思決定前の選択肢の評価、トピックについて実際に分かっていることの整理、これから口にする主張の確認、同僚やクライアントが読む引用付きドキュメントの作成。アウトプットは流れ去る返信ではなく、共有でき、何度でも戻れるレポートというアーティファクトです。
完成した調査はワークスペースの中で生き続けます。チャットで結果を問いただし、詳細を引き出し、問いが研ぎ澄まされるにつれて同じセッションでフォローアップレポートを重ね、成果を次へ渡してください。レポートはブリーフィング用のスライドに、通勤時間用のポッドキャストに、学ぶ必要のあるチーム向けの学習資料に変換できます。