便利だけど知られていないGemini APIの機能 🔬 複数のソースを横断して調べて、レポートにまとめて。それ、Geminiのエージェントに任せられます。 Geminiの「Deep Research」は、計画立案・情報収集・分析・レポート生成までを自律的に行うリサーチエージェント機能です。MCPにも対応しています。 📌 タイトル：Deep Research（エージェント・プレビュー） 🔗 URL： 🧩 概要 「この技術の最新動向を調べてまとめて」のようなリサーチタスクは、複数のソースを探索し、情報を整理し、一貫した分析にまとめる必要があります。Deep Researchはこの一連の流れを自律的に実行するエージェントです。調査計画を立て、複数ソースから情報を集め、分析・構造化してレポートを生成します。 🛠 使い方 リサーチの目的や範囲を自然言語で指示します。エージェントが調査計画を立案し、Web検索やツールを使って情報を収集。途中経過を可視化しながら進行し、最終的に構造化されたレポートを出力します。MCP（Model Context Protocol）対応ツールと連携させることで、独自のデータソースからも情報を取得可能です。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・市場調査の自動化：競合動向や技術トレンドの定期レポートをエージェントが自動生成。 ・デューデリジェンス支援：投資先や提携先の公開情報を網羅的に収集・分析。 ・技術調査：新しいライブラリやフレームワークの比較調査を自動で実施。 ・学術リサーチ補助：特定テーマの論文サーベイを半自動化。関連論文の整理と要約に。 💡 ユースケース 📊 競合・市場動向の定期レポート 💼 デューデリジェンス・企業調査 🔧 技術選定のための比較調査 📚 学術論文のサーベイ・整理 ⚠️ 注意点 プレビュー機能のため、精度や網羅性は完璧ではありません。エージェントの出力は必ず人間がレビューし、重要な意思決定にはファクトチェックを挟みましょう。また、調査の深さと時間・コストはトレードオフなので、適切なスコープ設定が重要です。 ✨ 「調べて→まとめて→レポートにして」の流れを丸ごと自動化。まずは定型的なリサーチタスクでDeep Researchの実力を試してみてください。 #Gemini# #LLM#