毎日の仕事で「もっと効率よく情報を集められたらいいのに」と感じることはありませんか？実は、ビジネスパーソンは業務時間中に、情報収集に1日当たり平均して1.8時間も費やしている(※)と言われています。この時間をもっと短縮できたら、より多くの時間を生産的なタスクに充てられます。
※参考: https://www.proprofskb.com/blog/workforce-spend-much-time-searching-information/

そんな課題を解決してくれるのが「Genspark 」です。Genspark(ゲンスパーク)は、欲しい情報を一瞬でまとめてくれる次世代型の生成AIで、検索エンジンや他の生成AIでは手間がかかる部分をスムーズに解決してくれます。この記事では、Gensparkの特徴や使い方、仕事にどう活かせるかをご紹介します。

※Gensparkで生成

Genspark(ゲンスパーク)とは

Gensparkは、「欲しい情報を一瞬でまとめ、視覚的に整理して提供する次世代型AIツール」です。複数の情報源からデータを集約し、一つのカスタムページ「Sparkpage」としてリアルタイムに生成します。Sparkpageは、ユーザーが求める情報を整理された形で瞬時に提供するだけでなく、各ページに搭載されたAIコパイロットに質問して追加情報を得ることができます。

他の生成AIとの最大の違いは、「情報の集約力」と「リアルタイム生成」です。

ChatGPT等は対話形式で情報を提供しますが、Gensparkは複数のソースから情報を引き出し、視覚的に整理された形で提示するため、短時間で全体像を把握できます。また、分散的なリンク情報を羅列する検索エンジンとは異なり、必要な情報を一箇所にまとめて提示するため、調べる手間が一気に短縮されるのです。

Gensparkの基本的な使い方

では､Gensparkの使い方について解説しましょう｡

無料のアカウントを作成する

まずは､公式サイトで無料のアカウントを作成する必要があります。登録はシンプルで、名前、メールアドレス、パスワードを入力するだけ。アカウントを作成したら、ダッシュボードにアクセスでき、検索バーやその他の機能が表示されます。

Gensparkの最大の特徴「Sparkpages」

特定の検索クエリに基づいて生成されるSparkpagesは、従来の検索エンジンが提供する複数のリンクを辿る作業とは異なり、Gensparkは関連する情報を一つのページに集約し、整理された形で表示します。

例えば、ある製品や市場について調べたい場合、複数の情報源から得たデータを統合し、分かりやすいレイアウトでまとめてくれます。

「AIコパイロット」を活用する

Sparkpagesに組み込まれている「AIコパイロット」を活用すると、詳細な情報を簡単に引き出せます。AIコパイロットは、ユーザーが追加で質問をするとその文脈を理解し、さらに深掘りした情報や新しい角度からの回答を提示してくれます。

Gensparkで特定テーマを掘り下げてみる

説明はこれくらいにして、論より証拠で使ってみましょう。お題は「大相撲の対戦相手の決め方とそのメカニズム」とします。

対戦相手の決まり方がプロ野球やJリーグとは明らかに違い、誰と誰が対戦するのか？部屋別で決まるのか？番付で決まるのか？誰がどんなルールで決めているのか、公平さは保たれているのか？…と謎が多いので、それを調べてみます。

質問を投げると、複数のソースをあたって調べ、まとめてくれます。

マインドマップも自動生成されるので、様々な変数が関与しているのがわかります。興味のある箇所をクリックして深掘りしてもOKです。

[Sparkpage]のアイコンがあります。その下の「大相撲の取組編成と審判部の役割」をクリックすると…

目次付きで、一つの記事のようにまとめてくれました。縦長なのでスクリーンショットできていませんが、YouTubeの関連動画もご丁寧に付けてくれています。

ここまでかかった時間、わずか1分足らず。
Genspark、恐るべし…。

追加質問があれば、被せて訊くこともできる

読んでいるうちに、別の疑問が浮かぶこともあります。

「取組編成会議で対戦相手が決まるということは、作為的な組み合わせや不平等が生まれるのではないか？いくら慎重に行うにしても、そのリスクはある。サッカーのように全部の力士が総当たり戦を年間を通じて行うほうがいいのではないか？」

と質問すると、37件のソースを読み込んで回答しました。

まとめると、

• 実力差や人気、階級による不均衡のリスクはある
• 横綱や大関などの上位力士が優遇されやすい構造
• 観客の期待や興味に影響を与えるリスクもある

とのこと。

「なぜそんな脆弱なシステムで運営されているの？」とさらに追い打ちをかけると、30件のソースを読み込んで回答しました。

とのこと。

ちなみに、サジェストの質問も表示されるので、それを使ってもいいでしょう。

キリがないのでこのへんでやめますが、このようにいくらでも深く潜れます。あれもこれもとインプットしていると、みるみる頭が良くなるようで、ちょっとした快感です。

他の生成AIツールと併用する際のポイント

Gensparkは単体で使っても有用ですが、個人的には Genspark で全体像を素早く把握し、他の生成AIツールで詳細な分析や議論を行うといった使い分けが好みです。例えば、Gensparkで市場全体のトレンドを把握した後、ChatGPTでアイデアを深掘りするというアプローチです。

筆者は、調査はGenspark、文章生成はChatGPT（ときどきClaude, Perplexity, Gemini）、画像はIdeogram、といった具合に使い分けています。Gensparkで調べている間にChatGPTと壁打ちするなど、同時進行で動かしたりもします。

Genspark利用時の注意点

他の生成AI同様、Gensparkも情報が偏ったり、精度が期待に届かない場合があります。複数の情報源を統合して情報を提示する際、特定のデータセットに依存する性質が影響しているのが理由で、専門的なトピックや最新のデータが求められると、一般的な情報に引っ張られてしまいます。Sparkpagesに表示される情報は「一つの視点」として捉え、他のソースと比較してください。

もうひとつ、提供される情報が包括的である反面、重要な要素を見逃してしまうリスクもあるので、目的に応じて取捨選択＆再構成する必要があることにはご留意ください。

（オマケ）画像生成もできる

なんと、Gensparkは画像生成もできます。記事冒頭の画像もGensparkで作りました。

TOPから[もっと] を展開すると、[画像生成] があるのでそこで行います。

[もっと]を見て知りましたが、チャットもできるし、ディープサーチというのもありますね。まだまだ使い道がありそうです。

試しに「ロードバイクに乗って東京を走る20代のスーツ姿の男性、ヘルメットを被っている」と投げてみたら、悪くない画像が出来ました。

画像生成はGensparkの真骨頂ではないかもしれませんが、こういう用途もあるということで。調査が手っ取り早くできるGenspark、調べ物の際にぜひご活用ください。