Researcher事例集

## そもそも筆者（青野）がプライベートで使っている生成AIって何？

下に登場する表に出てくるモデルはおおむね利用したことがありますが、最近までほとんど課金してこなかったので、**安価モデル／無料モデル**の利用率が高い気がします。

その他の各種生成AIは実はほとんど使ったことがありません。（Claude、Perplexity
、資料作成系、画像・動画生成系、ノートアプリ系）

筆者の使ったことのある生成AIの頻度（体感）、ただしモデルによって用途が違うので目安です。（今のメインは**OpenAI-o3、Chat GPT-4o、gemini 2.5 Pro**）
GPT-4o mini >> gemini 2.0 flash/Pro ≒ gemini 2.5 Pro > GPT-4o ≒ OpenAI-o3 > OpenAI-o1 ≒ OpenAI-4o >> Llama3.2

最近はOpenAI-o3、gemini 2.5 Proで**キャリア相談、各種戦略立案、ノンフィクション小説執筆、家族旅行のプランニング、出先で見た景色や動物の解説、家族の思い出写真のアニメ画像待ち受け化、冷蔵庫写真からのレシピ考案、Streamで立ち上げておいて子供の遊び相手（話相手）になってもらう等**の活用をしており、**ようやく生成AIが日常生活にすんなり入り込むようになってきたなー**と思っています。

一年前はプログラムもそれなりに時間をとって勉強していましたが、今はほとんど勉強できていません。←もうちょっと勉強したいな、と思ってはいます。（当時はCursor + ChatGPT-4o miniがメインでした。最近はお試しレベルでCursor + Github Copilotや、Cursor + Clineは試したことがあります）

**GPT-3.5**：〇〇〇〇Chat
**GPT-4**：体感だと割と最近までCopilotはこのレベルに達してなかった（3.5よりちょっと賢いくらい）
**GPT-4o**：このモデル自体がアップデートを繰り返しているため一概には表現しづらいものの、5/21時点の**Copilot**は同日のChat GPT-4oと同レベルの回答を生成できるようになっています。（5初旬はGPT-4くらいだったのが急に賢くなった）
**GPT-o3：Researcher**（Researcherを少ししか使っていないので評価が難しいのですが、挙動はResearcherの方が賢い感じの印象あり。そもそも社内データの食べ方が従来のCopilotとはレベルがまるで違います）


| ブランド   | モデル名             | 登場時期     | 特徴         | 料金                          | 備考           |
| ------ | ---------------- | -------- | ---------- | --------------------------- | ------------ |
| OpenAI | GPT-3.5          | 2022年11月 | 汎用・軽量      | ChatGPT無料／API: €0.47/1M     | 廃止済          |
| OpenAI | GPT-4            | 2023年3月  | 高精度        | ChatGPT Plus／API: €27.9/1M  | ChatGPTで廃止   |
| OpenAI | GPT-4o           | 2024年5月  | マルチモーダル    | 無料(制限あり)／Plus／API: €4.65/1M | 無料ユーザーは制限あり  |
| OpenAI | GPT-4o mini      | 2024年7月  | 軽量         | API: \$0.15/1M              | 無料ユーザーのデフォルト |
| OpenAI | GPT-4.5          | 2025年2月  | 高精度・高コスト   | API: \$75/1M                | API提供終了      |
| OpenAI | GPT-4.1          | 2025年4月  | 長文対応       | API: \$30〜\$50/1000回        | Plus/Team向け  |
| OpenAI | o1-mini / Pro    | 2024年9月〜 | 高速推論       | Pro: \$150/1M               | Pro限定        |
| OpenAI | o3 / o3-mini     | 2025年1月〜 | 軽量・高速      | API: \$25〜\$30/1000回        | o3-miniは無料   |
| OpenAI | o4-mini          | 2025年4月  | 軽量・視覚対応    | API: \$0.15/1M              | 無料ユーザーも利用可   |
| Gemini | Gemini 1.0 Pro   | 2023年12月 | 初代汎用       | 無料／API: \$0.15/1M           | 廃止           |
| Gemini | Gemini 1.5 Pro   | 2024年5月  | 長文・マルチモーダル | 無料／API: \$0.15/1M           | 使用終了予定       |
| Gemini | Gemini 1.5 Flash | 2024年5月  | 高速・低レイテンシ  | API: \$0.15/1M              | 現行モデル        |
| Gemini | Gemini 2.0 Flash | 2025年1月  | 軽量・高速      | API: \$0.15/1M              | デフォルトモデル     |
| Gemini | Gemini 2.0 Pro   | 2025年2月  | 高精度        | API: \$0.15/1M              | 無料ユーザー利用可    |
| Gemini | Gemini 2.5 Pro   | 2025年3月  | 最先端推論      | API: \$0.15/1M              | 無料ユーザー利用可    |




### Researherのざっくり線表
- 4末あたりからMicrosoftの中の人（ここでは**畠山さん、西脇さん**）が**「これはやばい」とResearcherを大絶賛**
- 5/16辺りから**日系企業**でちらほらResearcherの使用例の投稿あり
- 以下に示す事例集は、上記すべてについて**5/21 0時時点**でまとめたものです
- おおむねソースはXのポストですが、**名古屋LLM**での講演内容と懇親会での会話を記憶を頼りに記載してます
---

## おゆ

https://x.com/oyu3m/status/1923058166272491756

https://x.com/oyu3m/status/1924671399668629781

## みかん

https://x.com/ponponmikankan/status/1923145798532940160

## TAICHI

https://x.com/artbreak_taichi/status/1922990059243835678

https://x.com/artbreak_taichi/status/1923000773928951989

## Kaz Asada

https://x.com/kasada0901/status/1922934877264937041

https://x.com/kasada0901/status/1922936601203617936

https://x.com/kasada0901/status/1922939233221697911

https://x.com/kasada0901/status/1922968222623539618

https://x.com/kasada0901/status/1922993364351238215

https://x.com/kasada0901/status/1923010405787430938

https://x.com/kasada0901/status/1923010856868012397

https://x.com/kasada0901/status/1923009820400988295

https://x.com/kasada0901/status/1923009290354250055

https://x.com/kasada0901/status/1923017713389273562

https://x.com/kasada0901/status/1924000029137830328

https://x.com/kasada0901/status/1924000523172360528

https://x.com/kasada0901/status/1924000900886228994

https://x.com/kasada0901/status/1924001225407856935

https://x.com/kasada0901/status/1924468814357700794

https://x.com/kasada0901/status/1923184646608585141

## Ota Hirofumi

https://x.com/hrfmjp/status/1922953524998021233

https://x.com/hrfmjp/status/1923198772663722424

https://x.com/hrfmjp/status/1923283306751082652

https://x.com/hrfmjp/status/1923305376436412738

https://x.com/hrfmjp/status/1923304026679939179

https://x.com/hrfmjp/status/1923532481372004720

https://x.com/hrfmjp/status/1924338144226500746

https://x.com/hrfmjp/status/1924664625444102510

https://x.com/hrfmjp/status/1924725143605281003

https://x.com/hrfmjp/status/1924726865941663972

## A2C@オルターブース

https://x.com/techno_officer/status/1923544096112771383

https://x.com/techno_officer/status/1924412362762994172

https://x.com/techno_officer/status/1924699965043179671

https://x.com/techno_officer/status/1924809099709186292

## 西脇資哲

https://x.com/waki/status/1924666642061283828

https://x.com/waki/status/1924813534934008158

## Daiyu Hatakeyama

https://x.com/dahatake/status/1915305583118631402

https://x.com/dahatake/status/1915567426135376264

https://x.com/dahatake/status/1915623957190844548

https://x.com/dahatake/status/1915676061851079031

https://x.com/dahatake/status/1915698316517789858

https://x.com/dahatake/status/1915698275434537027

https://x.com/dahatake/status/1915932387458093304

https://x.com/dahatake/status/1917170046234931476

https://x.com/dahatake/status/1917169899635712290

https://x.com/dahatake/status/1917382766167306431

https://x.com/dahatake/status/1917461870119903481

### 名古屋LLMの資料（記録したもののみ）

![PXL_20250515_105913122.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/a2c16d9e-3568-40b7-be65-d2469021f3fa.jpeg)

![PXL_20250515_105948838.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/cacfa033-1002-4264-adf1-665d17cfb27c.jpeg)

![PXL_20250515_110227430.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/fe13de9b-22d3-41b7-9db1-9830facd0c1c.jpeg)

![PXL_20250515_110514413.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/b3c1f083-d2c7-4ff5-8b14-6cc790067a2b.jpeg)

![PXL_20250515_110804405.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/b56742fe-c57a-4deb-955f-628909a2a28a.jpeg)

![PXL_20250515_110941890.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/b98b653b-42b8-43f0-9fb2-359709573a06.jpeg)

![PXL_20250515_111318999.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/4282fbad-4e43-48dc-a139-84c7d23152be.jpeg)

![PXL_20250515_111519904.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/580319de-7ee9-4437-a638-c1f41c54e1e0.jpeg)

![PXL_20250515_111548623.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/133af65d-6d76-4907-9e22-50bd4636e55d.jpeg)

![PXL_20250515_111636006.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/1bc24688-687f-418a-bb47-cf94e1f72a16.jpeg)

![PXL_20250515_112038674.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/50ec7dcd-5f2f-450e-b2bf-109a5cb3796f.jpeg)

![PXL_20250515_112124336.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/3f8b7925-180c-4b18-877d-5e31e2720d64.jpeg)

![PXL_20250515_112226486.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3754920/458cb72d-b802-4668-95ae-7d3e488ec630.jpeg)

## 以下、記憶にある限りのプレゼン内容 ＆ 懇親会で聞いた話

- とにかくメモをとってチームで情報共有するのが大事（このプレゼンでの一番言いたいことだと思います）！！

- MSの製品はその思想通りに使う！！（注：アンチパターン：なんでもパワポ（トヨタのA3 1枚サマリ文化）、非構造化エクセル）
（注：Amazonのワードでまとめる文化がデザインパターン。実際生成AIにとってのコミュニケーションコストは段違いです）

- Teamsチャット、Loopなどモダンアプリを活用！！（生成AIとの相性〇）

- データの階層を気にする必要はない、とにかくSPOにアップロード！！データのグラフ化のモデルは従来から変更していないものの、出力モデルの圧倒的進化によってすべてを解決する。

- 推論モデルは一度考えると30分考え続けたり、考えた結果エラー出力となる場合がある。複数タブで同時にABテストするなどしてカンコツを貯めているところ。

- 推論モデルを使う上ではシンプルなプロンプトとする方がいい傾向にあると思われる（注：この辺りはOpneAI oXでも言われていることです）。
コツが３つほどあるので、近日公開予定（おそらくgithub上）。

- 初心者は気になることを素朴に一文入力してみるのがいい。それ以上でも以下でもない。詳しい人は従来のプロンプトとは全く考え方が違うので、その辺のノウハウを今畠山さん自身検証中。

- 人事考査のレポート作成がかなり時間のかかる作業だったが、Researcherが使えるようになったおかげで、かなり作業が楽になった

- Teams会議の要約の展開は不要。文字起こしさえされていれば、気になったときにResearcherに聞けばよい。（実際の畠山さんのスケジュールを見せてもらい）これだけ会議がバッティングしていたり、深夜の会議がたくさん入っているが、前述の運用で全く問題ない。Researcherで働き方が変わる。
（注：（直接聞いたわけではありませんが）スケジュールやタスクを整理するようなプロンプトを定期的に実行している、ようなイメージだと思います）

- ファイル形式としては、Wordのようなテキストデータ > 図形を含むPPT ≒ テーブル化されたExcel >>> 適当に作られた非構造化エクセル　の順に親和性が高い。Excelに張り付けられたスクショなどは最悪。（注：将来的にはどうなるんでしょうか。。個人的には少なくともここ数年は基本的なお作法を守った方が、人間⇔生成AI間の余計なコミュニケーションコストをかけずに済むので無難だと思います）
PPTは意外とちゃんと読み取ってくれる。Excelはものによる。

## Daiyu Hatakeyama

https://x.com/dahatake/status/1917745842259386822

https://x.com/dahatake/status/1917799943491969462

https://x.com/dahatake/status/1918433917688005054

https://x.com/dahatake/status/1920012150287806698

https://x.com/dahatake/status/1920002294730658100

https://x.com/dahatake/status/1921829398031790285

https://x.com/dahatake/status/1921830810065252517

https://x.com/dahatake/status/1922089124917350716

https://x.com/dahatake/status/1922190509721682341

https://x.com/dahatake/status/1922432640411410748

https://x.com/dahatake/status/1922795998461440290

https://x.com/dahatake/status/1922798913280671963

https://x.com/dahatake/status/1924262814539264308

https://x.com/dahatake/status/1924769688636293542

https://x.com/dahatake/status/1924780342361391199

https://x.com/dahatake/status/1924814656839004476

## もくだいさん
https://x.com/mokudai/status/1924330128202690625

## りなたむ
https://x.com/Rinatamu_ITDR/status/1924765263234531726