第93回
Deep Research
透明性
再現性
生成AIによる「Deep Research」は研究効率を劇的に向上させる可能性を持つ一方、調査プロセスの透明性・再現性という課題を抱えている。本講演では、この課題に対する建設的なアプローチとして、オープンソース型フレームワーク（MAESTRO、GPT Researcher等）を紹介する。これらは透明性・再現性の向上に加え、Web検索では得られない機関内資料や研究文書を調査対象に含められるという研究実践上の重要な利点を持つ。技術的改善の可能性と残された課題を議論し、研究への応用を提案する。