二刀流リサーチ術｜一次情報はPerplexity、思考と執筆はChatGPT

AI / ML / LLM
2025.11.29

これから紹介するリサーチ術やツールの特徴は、2025年11月29日現在の姿です。
明日には新しい機能が追加されているかもしれません。その点はどうぞご了承ください。

なぜ「Perplexity×ChatGPTの二刀流」なのか？

まず、おおまかに役割を分けてみます。

  • Perplexity

    • Web検索＋LLMを組み合わせた「AI回答エンジン」

    • リアルタイムの検索結果を、引用付きで要約してくれる

    • 一言でいうと「一次情報を素早く揃えてくれるリサーチ担当」

  • ChatGPT

    • 汎用AIアシスタント（文章、コード、画像、音声、検索まで何でも屋）

    • 構造化・ストーリーづくり・文章化・コーディングが得意

    • いわば「考えを整理し、アウトプットを仕上げる編集長兼ライター兼エンジニア」

このように、両者には得意分野がハッキリあります。
そのため「調べる部分はPerplexity」「考えて書く部分はChatGPT」と役割分担すると、リサーチから執筆までのフローが一気にスムーズになります。

Perplexity：一次情報と証拠集めを“爆速”でやる

Perplexityは何者か

まず最初に押さえておきたいのが、Perplexityは通常の検索エンジンとは振る舞いが違うという点です。
リンクの羅列を返すのではなく、**検索＋要約＋引用（ソースURL付き）**をセットで返してくれます。

特徴を一言でまとめると、次の3つです。

  1. いまWeb上にある信頼できそうな情報をかき集める

  2. その内容をコンパクトに要約する

  3. どのサイトを参照したのかを明示してくれる

つまり、「ざっと全体像を知りたいけど、ちゃんと裏も取りたい」というときにとても相性が良いツールです。

Proプランで強化されるポイント

さらに踏み込んだリサーチをしたい場合は、有料の Perplexity Pro / Education Pro を検討してもよいでしょう。
こちらでは、例えば次のような点が強化されます。

  • 無料版より多くの引用元を提示してくれる

  • ファイルや画像アップロードなど、使える機能が拡張される

  • 論文・学術情報向けのモードが使える

  • 高性能モデルを選択できる

このような機能のおかげで、ニュース記事レベルの調査から、論文ベースのアカデミックなリサーチまで、幅広く対応可能になります。

Perplexityでやるべきこと

ここからは、実際の使い方をステップで見ていきます。

  1. まず一次情報を集める

    • 統計値、シェア、歴史、主要プレイヤー、最近のニュースなどを検索する。

    • 気になる数字や事例を見つけたら、該当部分のリンクも必ず開いておく。

  2. 引用リンクを人間の目でも確認する

    • 大事な数字やグラフは、要約だけでなく元ソースも読む。

    • こうしておくと、のちほどChatGPTで文章を書くときも自信を持って書けます。

  3. わからない用語や概念をその場で聞く

    • 「さっき出てきたXの意味を初心者向けに説明して」

    • 「この指標の計算式と注意点を教えて」
      といった形で、理解を深める質問もそのまま投げてしまいましょう。

  4. 学術系なら“どの論文に基づくか”まで追う

    • レポートや論文を書く場合には、参考文献リストをそのままドラフトとして使えるように、
      論文タイトル・著者・発行年をメモしておくと、後工程がかなり楽になります。

ChatGPT：構造化・文章化・思考パートナーとして仕上げる

ChatGPTで得意なこと

次に、アウトプット側を支えるのがChatGPTです。
2025年時点のChatGPTは、単なるチャットボットにとどまらず、次のような機能を備えています。

  • 高性能モデルによる対話・文章生成

  • 画像生成や音声対話（Voice）

  • コーディング支援やデバッグ

  • Web検索との連携

  • プロジェクト（Projects）機能

  • エージェント（ChatGPT Agent）によるタスク自動化

ここでは、特にリサーチと相性が良い「プロジェクト」と「エージェント」に絞って触れておきます。

プロジェクト（Projects）

まず便利なのが、テーマごとにやり取りとファイルを束ねられるプロジェクト機能です。

  • チャット履歴

  • 関連するPDF・スライド・Word等の資料

  • そのプロジェクト専用のカスタム指示

これらをひとまとめに管理できます。
たとえば「診断士_経営戦略」「○○社向け提案書」といったプロジェクト単位で分けておくと、長期のリサーチや執筆でも文脈を維持しやすいです。

エージェント（ChatGPT Agent）

もう一つの特徴が、ChatGPT自らが「ブラウザやツールを操作する」エージェント機能です。

  • Webサイトを巡回して情報を集める

  • 連携サービスのデータにアクセスする

  • 必要に応じてスクリプトを動かす

といった作業まで任せられます。
もちろん、現時点では「何でも完全自動」というわけにはいきませんが、うまく設計されたタスクに対しては、かなりの部分を自律的にこなしてくれるようになっています。

ChatGPTでの主な役割

このような機能を踏まえると、ChatGPTには次の役割を担わせると相性が良いです。

  • Perplexityから持ってきた情報を整理・構造化する

  • アウトラインや見出し、論点の整理を行う

  • 日英などの翻訳＋ローカライズを行う

  • 提案書・ブログ・レポート・スライドなど、最終アウトプットのドラフトを作る

つまり、素材づくりはPerplexity、作品づくりはChatGPT、というイメージです。

実務に効く「二刀流ワークフロー」3パターン

ここからは、もう少し具体的なワークフローを3つ紹介します。

① 新規ビジネス提案のリサーチフロー

ゴール例：
「○○業界のDXトレンドと、その中でのAI活用提案書を作る」

  1. まずPerplexityで一次情報を集める

    • 「2020〜2025年 ○○業界 DX 事例 日本」「主要プレイヤー 市場シェア」「最近の規制動向」などを検索。

    • 重要そうな事例や数字は、ブラウザのタブとして開いておく。

  2. 次にChatGPTで“素材”を構造化する

    • Perplexityの結果を箇条書きで貼り付け、
      「この情報をもとに、業界の現状・課題・機会を整理して」と依頼する。

    • あわせて「3C」や「5フォース分析」など、お好みのフレームワークを指定するとロジックが整いやすくなります。

  3. そのうえで提案書ドラフトをChatGPTに作らせる

    • 「PowerPoint20枚想定で、1枚ごとのタイトルと要点を書いて」と依頼。

    • 骨子ができたら、自分で肉付けしてスライド化する。

  4. 最後にPerplexityで裏取りをする

    • 特に重要な主張や数字について、「本当に最新か」「別の情報源はどう言っているか」をもう一度Perplexityで確認する。

    • こうすることで、提案書の信頼性が一段高まります。

② 資格試験・学習用途（例：中小企業診断士など）

ゴール例：
「最新のDX／AIトレンドを踏まえた試験対策ノートを作る」

  1. はじめにPerplexityで最新トピックを拾う

    • 「2024–2025 DX 推進 日本 中小企業 支援制度」「生成AIの中小企業活用事例」などを検索し、ポイントをメモする。

  2. 続いてChatGPTで“試験っぽい問い”に変換する

    • 「この情報をもとに一次試験の択一問題を5問作って」

    • 「事例企業のケース問題にして」
      などと頼み、アウトプット形式を試験仕様に寄せてもらう。

  3. 間違えた問題だけ再度Perplexityで深掘りする

    • 「どの選択肢が古いのか」「最近の制度変更は？」など、ピンポイントで掘り下げると効率的です。

  4. 最終的なまとめはChatGPT Projectsで管理する

    • 「診断士_経営情報システム」「診断士_経営戦略」といったプロジェクトを作り、
      問題・解説・要点メモをそこに集約していきます。

③ 技術・コードリサーチ（エンジニア向け）

ゴール例：
「新しいライブラリの導入可否を検討し、PoCコードを書く」

  1. 最初にPerplexityでライブラリの周辺情報を集める

    • ライブラリ名で検索し、

      • GitHubリポジトリ

      • Issuesでの既知バグ

      • 競合ライブラリとの比較記事
        などを俯瞰する。

  2. 次にChatGPT＋Codexでコードを書く

    • 既存プロジェクトの構成やサンプルコードを渡しながら、
      「この構成に組み込むには？」「最小のPoCを書いて」と相談する。

  3. 必要に応じてエージェントに補助作業を任せる

    • 将来的には、
      「リポジトリをクローンしてテストを実行し、失敗ケースとログをまとめて」
      といったタスクもエージェントに任せられるようになるはずです。

二刀流で失敗しないための注意点

ここまで見ると「全部AIに任せればいいのでは？」と思いがちですが、いくつか注意点もあります。

  1. AI同士が矛盾したら必ず元ソースを見る

    • PerplexityとChatGPTで答えが違うときは、どの論文・どの記事に基づいているのかを確認する。

  2. 法律・医療・投資などは専門家のチェックを前提にする

    • このあたりの領域は、人間の専門家による最終確認を必須としたほうが安全です。

  3. プロンプトには「前提条件」と「用途」を明記する

    • 「日本の中小企業向け」「2025年時点」「診断士二次試験の事例問題で使う」
      のように、条件と目的を書いておくと、回答のブレが減ります。

まとめ：シンプルなルールで使い分ける

最後に、実務で迷わないためのシンプルな使い分けルールをまとめます。

  • 一次情報・最新動向・引用が欲しいとき
    → Perplexity（＋元ソースの確認）

  • 考えを整理して文章・資料に落とし込みたいとき
    → ChatGPT

  • 長期プロジェクトとして知見を貯めていきたいとき
    → ChatGPTのProjectsを使い、足りない部分をその都度Perplexityで補う

この二刀流をベースに、さらにChatGPT AgentやNotebookLM、各種AIツールを組み合わせていくことで、
リサーチからアウトプットまでの生産性を、無理なく一段引き上げられるはずです。

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