AI検索エンジンFeloによる爆速情報処理・知見共有

# 1. はじめに：Feloとは？

[Felo](https://felo.ai/ja/search)は、東京を拠点とするスタートアップFelo株式会社によって開発された革新的なAI検索エンジンです。2024年に立ち上げられ、主に自然言語処理（NLP）技術を活用して、ユーザーが自然な言葉で質問を行うことができるように設計されています。Feloは、複数の情報源から正確な回答を生成し、情報の出所を明確に示すことが特徴です。

### Feloの主な機能
 * 会話型検索: ユーザーは人と会話するように質問を入力でき、Feloはその意図を理解して適切な回答を提供します。これにより、従来の検索エンジンとは異なり、より直感的な情報検索が可能です。
 * マインドマップ生成: Feloは、検索結果やアイデアを視覚的に整理するための「マインドマップ生成」機能を提供しています。この機能により、複雑な情報を簡単に整理し、関連性を把握することができます。
 * 多言語サポート: Feloは、ユーザーが母国語で検索できるように設計されており、言語の壁を越えて情報にアクセスできるようにしています。これにより、さまざまな言語の情報を容易に取得できます。
 * 無料の回答エンジン: Feloは、信頼できる情報源から正確な回答を提供する無料の回答エンジンを備えており、学術研究や日常の情報収集に役立ちます。
 
### Feloの利点
Feloは、情報の収集や整理を効率化するための強力なツールであり、特に以下のような場面で役立ちます。
 * 学習と研究: 新しいトピックを学ぶ際や複数のテーマを研究する際に、関連する知識を整理しやすくします。視覚的に情報を整理することで、理解を深めることができます。
 * プロジェクト管理: ビジネスプロジェクトや学術研究において、大量の情報を扱う際に、Feloの機能を活用することで、全体像を把握しやすくなります。
Feloは、情報の整理とアクセスを効率化するための先進的なAIツールとして、特に日本国内での利用が期待されています。

### 種明かし
ここまでの説明は、<b>Felo自身に作成してもらいました</b>。Feloがいかに面白いか、以下では、著者の言葉で表現していきたいと思います。ちなみに、私は無料ユーザーです。機能の一部は一日の回数制限があるものもありますが、それでも十分に有用さを感じます。

https://felo.ai/search/TnfgGULgLGpbPUjipDME8V?invite=naP9JMoDkPgVK

# 2. おすすめしたい点

### 2-1. YouTube要約

「設定」で出力言語を日本語にしておけば、YouTubeリンク（や記事のリンク）を投入しEnterクリックするだけで、要約を返してくれます（プロンプト不要）。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/58974212-465a-45a0-8f6b-333c7732c28a.png)

結果はこちらです👇

https://felo.ai/search/QHQLkZ7VpSvQ9Tk3LfrW8G?invite=naP9JMoDkPgVK

### 2-2. ディープリサーチ

下の写真のように、「Proモード」（１日の回数制限あり）を発動し、「研究」を押した状態でプロンプト（調査したいこと）を投じれば、ものの数分で結果を返してくれます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/5696314b-0529-43bc-a507-72b5a5806d53.png)

結果はこちらをご参照ください👇

https://felo.ai/search/PDdFCs86T478eKtZVawkas?invite=naP9JMoDkPgVK

Feloでは、回答にソースリンク（エビデンス）を付随しているのが本当に素晴らしい。

### 2-3. 解釈を助けるための道具だて

正直、ディープリサーチの結果を読むのはしんどいです。
他の人と内容を共有するのも一苦労。
ここでは、解釈や他者との分かち合いを助ける、Feloの提供する機能を推薦します。

#### 2-3-1. マインドマップ

最初にやるのは全体像の把握ですね。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/15167976-710a-49c7-a1e8-5f4a090e49b9.png)


#### 2-3-2. インフォグラフィクス

マインドマップの隣に「AI図解」のボタンがあり、インフォグラフィクスを生成してくれます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/26b84829-dba1-4e92-ab5e-580084f00e5c.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/0d8304d9-e100-465c-93da-b22b8cc1ad64.png)

#### 2-3-3. ポスター

縦長のポスターを生成してくれます。
とても長いのでこちらにポスターの最上部のみ示すことにします👇

![{041C1A88-DAA6-4258-8532-4BBA69081405}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/b81a7749-c637-4af6-8c48-16e11a35feae.png)


#### 2-3-4. まとめページ

これがすごく自分の中でヒットしました。
[https://felo.ai/ja/page/def6ddb2-5ace-4eef-9e87-58d315d762fc](https://felo.ai/ja/page/def6ddb2-5ace-4eef-9e87-58d315d762fc)をごらんください。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/0d1f80e3-6643-43cc-8af0-a3ad5ca97b5b.png)

現在はFeloのURLに紐づいており、自分で内容を編集するのは困難そうに見えます。
「ページのソースを表示」によりソースが見られるので、移植も可能なのでしょうか？？

#### 2-3-5. パワポ

現在方法は２種類あります。

①「プレゼンテーションを生成」
![{4491A1CA-D843-457D-9BA6-608E31EE58E9}.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/bc150113-751b-411f-b63f-99e22c13e4ee.png)

②「AIプレゼン」
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/267549/fc19c002-4a93-4e9e-8ad3-778fc665c62b.png)

２つの方法に機能の違いがあるかはっきりしませんが、②は2025/6現在、βユーザ登録申請した方が使える機能です。使ってみた感じ確かに①よりは②の自由度が高いように見えます。

ここには②で生成したPDF（パワポ形式でもDL可能）を共有いたします👇

https://drive.google.com/file/d/1FB74-ckfBTILX005F50ayq2jFQRkv_DH/view?usp=drive_link

もう少し説明の粒度感を手軽に調整できるとよい（手動でロジックツリーを編集する機能はある）ですが、そのうちその機能も載ってくるでしょう。

# 3. まとめ

というわけで、Feloの推しポイントをプレゼンテーションしてきました。
ここまでの結果を得るのにかかった時間は・・・
わずか<b>15分</b>くらいです。

最後に紹介した機能をまとめておきます。
興味を持たれた読者がいらっしゃれば、ぜひお試しください。

|機能|お気に入り度|コメント|
|---|---|---|
|YouTube要約|◎|ヘビーユース中。|
|ディープリサーチ|◎|１日３回無料。世界に手早くキャッチアップ。|
|マインドマップ|◎|必ず使うべし。|
|インフォグラフィクス|△|エグゼクティブサマリとしては有用かも。|
|ポスター|△|長すぎて使いづらい。|
|まとめページ|◎|美しいです。そのうち自分で中身を調整できるようになるでしょうか。|
|パワポ|○|少しレイアウトが変になるときがある印象。もう少しパワポ内容を柔軟に制御できたらいいと思います。|

### 注意書き

本ページの著者の個人的な趣味の範疇です。所属組織の活動とは関係ありません。また今回のLLMの結果に対してはなんら保証できません。ここで挙げた方法論も含め、読者の責任のもとご活用ください。

### 参考情報

* LLMの別の活用方法　
 
https://qiita.com/32nakamoto/items/8615b12dbd8a63b7a5e6

* 本ページの著者は量子コンピュータに関しズブの素人ではありません。
今回の調査結果にあからさまな不自然さはないように思います。

https://qiita.com/32nakamoto/items/5c598afd302241381f7e