プロジェクトレポート、年次レビュー：AIアシスタントアプリケーションのテスト：Gemini Deep ResearchによるGmailとGoogleドライブの連携 これまで、Google Gemini の Deep Research はオンライン データの検索しかできず、ChatGPT とは異なり Google Drive や Gmail に直接接続できる Deep Research によってもたらされるワークロードが不足していました。 #Gemini の #DeepResearch がついにGoogle DriveデータとGmailメールのサポートを開始しました。Deep Researchの持つ入出力における「大量のコンテキストを一度に処理する」機能と組み合わせることで、非常に強力で効果的なアプリケーションを構築できます。 この機能はどのようなアプリケーションで使用できますか？以下に、私自身のテスト結果をいくつかご紹介します。 1. #コース説明レポート: Gmail のやり取り、ドライブの配布資料、プレゼンテーションを統合 → 構造化された説明レポートを出力します。 2. #年次レビュー → 来年の計画: Drive のプレゼンテーションと配布資料をスキャンし、KPT に従って来年の実行可能な計画を作成します。 3. #コラボレーション履歴レポート: キーワードを使用して長年にわたるメール、ドキュメント、チャットを遡り、タイムライン、決定ポイント、次のステップを整理します。 従来のアプローチは、「まず検索→手動でコンパイル→ゆっくり書き出す」というものでした。しかし、今では、ワークスペースやオンラインデータから断片化されたコンテンツをDeep Researchに一括投入することで、出版準備完了に近いレポートの初稿を作成でき、判断と修正のための時間を確保できます。 上記の例をまとめると、参考までに私のディープ リサーチ操作の主要な詳細は次のとおりです。 1. 詳細な調査に入る前に: まず、データの境界 (どの Gmail/ドライブ/チャットを確認するか)、調査の目的 (説明? レビュー? 提案?)、出力形式 (レポート、投稿、プレゼンテーションの概要) について明確に考えます。 2. 指示構造：要件 → 処理フロー（ソース、フォルダ、キーワード） → 出力仕様（フレームワーク/テンプレート）。 3. プランページを調査する：正しいメール文字列とフォルダがキャプチャされていることを確認してください。必要に応じて、キーワードを追加したり、範囲を絞り込んだりしてから再度実行してください。 4. 結果の検証: まず、各段落のソースリンクをランダムにチェックして、引用が正しいことと適時性が正確であることを確認してから、修正の範囲を決定します。 ご興味がございましたら、記事全文をご覧いただき、上記のプロセスを試してみることもできます。
