AI検索を日本語業務で使う — Perplexity・Felo・Genspark の選び方と検証手順

結論：3行で終わらせる

• 出典を人が追う前提なら Perplexity、日本語ソースの拾い方を重視するなら Felo、調べた先で成果物まで作らせたいなら Genspark
• 料金で選ぶと外す。改定が頻繁なうえ、二次情報の価格は当てにならない
• 判断は自分の業務質問20件を3サービスに同時に投げ、出典の妥当性を数えるのが最短

1. AI検索は何が違うのか

従来の検索はリンクの一覧を返し、クリックした先を自分で読む。チャット型のLLMは学習済みの知識から答えるため、出典が曖昧になりやすい。AI検索はその中間で、検索して取得したページを根拠として示しながら要約する。つまり「答え」と「根拠」が同時に出てくるのが特徴で、調査のうち読む部分を肩代わりする道具だと捉えると使いどころを外しにくい。

逆に言えば、根拠として拾ってきたページが的外れなら、答えも的外れになる。AI検索の良し悪しは文章のうまさではなく、何を根拠に選んだかで決まる。評価の視点をここに置くと、サービス間の差がはっきり見えるようになる。

2. 3サービスの立ち位置

Perplexity

AI検索というカテゴリを一般に広めた先行サービス。回答に番号付きの出典が並び、どの文がどのページから来たのかを追いやすい作りになっている。英語圏の情報を扱うときの安定感があり、海外の一次資料に当たる調査では扱いやすい。日本語の質問でも動作するが、参照先が英語ソースに寄ることがあるため、国内の制度や商習慣を調べる用途では後述の検証が要る。

Felo

日本発のAI検索サービスで、日本語での利用を前提にした導線が整っている。日本語のクエリから日本語のソースを拾う挙動や、検索結果をスライド等の形にまとめる機能を備える。国内の情報を調べる場面では参照先の顔ぶれが変わるため、同じ質問を Perplexity と並べて投げると違いが分かりやすい。

Genspark

検索して終わりではなく、調べた内容をもとに成果物を組み立てる方向に寄ったサービス。調査から資料作成までをひと続きで扱いたい場合に候補になる。一方で、処理がクレジット等の消費量に紐づく設計のため、使い込むほど消費の管理が必要になる。単純な事実確認を高頻度で回す用途なら、他の2つのほうが扱いやすい場面もある。

注意: 3サービスとも料金体系とプラン名の改定が頻繁で、日本語の比較記事の間でも金額が一致していない。本稿であえて金額を書かないのはこのためで、契約前には必ず各社の公式料金ページで当日の表示を確認してほしい。

3. 日本語業務で効く評価軸

4. 半日でできる検証手順

4-1. 自分の業務質問を20件用意する

サンプル質問ではなく、実際に調べたことのある質問を集める。答えを自分が既に知っている質問を、半分以上混ぜる。正解を知らない質問ばかりだと、もっともらしい誤答を見抜けない。残りの半分は、調べるのに時間がかかった質問を入れる。

4-2. 同じ質問を3サービスに投げる

表計算ソフトに質問・サービス名・回答・出典URLを記録していく。回答の文章は評価の対象にしない。見るのは出典だけで、提示されたURLを実際に開き、その質問の根拠として妥当かを3段階（妥当・関連はするが根拠にならない・無関係）で分類する。

4-3. 数える

20件 × 3サービスで、妥当な出典が何件あったかを数える。経験上、この数字はサービス間ではっきり差がつき、しかも事前の印象と一致しないことが多い。文章が読みやすいサービスほど出典が雑、という逆転も起こる。数えて初めて分かる部分である。

4-4. 誤答の質を見る

最後に、間違えた回答の中身を確認する。「分かりません」と答えたのか、それとも断定的に誤ったのかで、業務での危険度が大きく変わる。断定的な誤答が多いサービスは、裏取りの手間が増えるため、結果的に時間を節約できない。

5. 実際にどう使い分けるか

ひとつに絞る必要はない。海外の一次資料に当たる調査、国内制度の確認、調べた内容の資料化では、求められる性質が違う。無料枠の範囲で2つを併用し、質問の種類で投げ分けるのが、費用対効果としては落ち着きやすい。有料プランに上げるのは、特定の1サービスで月あたりの利用上限に当たるようになってからで遅くない。

また、AI検索に向かない質問もある。社内にしか無い情報、ごく最近の出来事、正確な数値が求められる見積りの根拠。これらは検索では埋まらないため、社内文書を対象にしたRAGや、一次情報への直接の問い合わせに切り替えたほうが早い。

Q. AI検索は普通の検索を置き換えますか？

A. 置き換えるというより用途が分かれます。調べたい事柄の全体像をつかむ段階ではAI検索が速く、特定のページを探しているときや公式の原文に当たりたいときは従来の検索のほうが確実です。実務では、AI検索で当たりをつけて、提示された出典を自分で開いて確認する使い方が多くなります。

Q. どのサービスが日本語に強いですか？

A. 質問の種類によって変わるため、一律には決まりません。国内の制度や企業情報を調べる質問では、日本語ソースを拾う設計のサービスが有利になりやすく、海外の技術資料では先行サービスの安定感が出ます。本文の検証手順で、自分がよく投げる質問20件を使って数えるのが確実です。

Q. 出典が付いていれば内容は正しいと考えてよいですか？

A. いいえ。出典が付いていても、そのページが根拠として適切でない場合があります。また、出典の内容を要約する過程で意味が変わることもあります。社外に出す資料に使う場合は、引用元を開いて該当箇所を自分の目で確認してください。

Q. 料金はどこで確認すればよいですか？

A. 各社の公式料金ページです。この分野は改定が頻繁で、日本語の比較記事の間でも金額が一致していません。本稿で金額を書いていないのも同じ理由です。加えて、購入経路（Web / アプリ内課金）や地域によって表示額が変わる場合があるため、申込画面の表示を最終的な根拠にしてください。

Q. 法人で使う場合、どこを確認すべきですか？

A. 入力した内容が学習に使われるか、データの保存場所と保存期間、管理者による利用状況の可視化、請求書払いの可否の4点です。無料プランと有料プランでデータの取扱いが異なる場合があるため、業務の質問を入れる前に利用規約を確認してください。社外秘を含む調査は、AI検索ではなく社内向けの仕組みに寄せるのが安全です。

まとめ

AI検索の優劣は、回答の読みやすさではなく出典の質で決まる。料金表を比べても業務で使えるかは分からないので、自分の質問20件で妥当な出典の数を数えるのが最短の判定方法になる。半日あれば終わる。

そのうえで、1つに絞らず質問の種類で投げ分けるのが現実的である。社内にしか無い情報や、断定的な誤答が許されない領域では、そもそもAI検索を使わない判断も含めて設計したい。