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私のMicrosft 365 CopilotでもResearcherとAnalystが使えるようになりました。早速、Researcherから試していきます。

ResearcherはChatGPT o3をベースに作られたDeep Researchと言われています。現状では英語で表示がされますが、日本語で入力しても特に問題なく動作しました。

とりあえず、「知財サイエンス」でリサーチをかけてみました（自分が代表なのでハルシネーションチェックがしやすい）。

Deep Researchと同様に幾つかの質問が来ました。

それに回答するとリサーチ開始しました。この辺りはChatGPTのDeep Researchと同じですね。

調査結果を載せようかと思ったのですが、ResearcherはMicrosoft 365上のドキュメントやメールなどもソースに追加してリサーチしていたので、載せるのを止めました。この点はDeep Researchとは違った出力が得られている印象です。

ただし、ChatGPTのDeep ResearchでもShare Pointをソースに追加できるようになったので、それに近い出力になると言えばイメージ出来ると思います。ウェブだけで検索して欲しいときにそれが出来るのかが分かりませんでした。

最初の質問のやり取りのところでウェブ検索だけでリサーチしてくださいと答えれば、そのように動作するのか確認したいと思います。

私は6年前から大阪大学でAIを研究しています。社会人学生だと松尾研の講座を取ることが出来るので、これまで色んな講座を受講してきました。

・AI経営講座 AI Business Insights 修了
・グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI） 修了
・大規模言語モデル（LLM）　修了

これらを通じてデータサイエンスやLLMを理論と実装の両方で学ぶことが出来てとても有意義でした。現在は、「AIエンジニアリング実践」と「深層学習基礎」を受講中ですが、これまでの講座と比べてもかなりハイレベルです。

「AIエンジニアリング実践」では、Gitの使い方を学びつつクラウド環境へのデプロイなど生成AI系のアプリ開発を通じて行っていくというもので実践的です。実際の仕事を想定した内容になっていて、修了後も社会実装が出来るような内容になっています。

「深層学習基礎」は、基礎といっても学問での基礎は難しいのが常で、理論寄りでAIエンジニアリング実践とは対照的です。毎回コーディングの宿題が出て、自分が書いたコードの性能が自動採点されて、ランキングで点数を受講生同士で競い合うシステムになっています。また、E資格の受験資格を得ることも出来て、E資格の対策講座もあります（意味があるかどうか分からないですが、念のためE資格用の講座も受講しています）。

一方で、大阪大学ではGraphRAGの研究を主に行っています。といっても、過去に研究した２つの内容をブラッシュアップして論文投稿に向けて準備中で、そちらが忙しくてなかなか手が付けられていません。今回ホームページに公開した「Webアプリ」は箱を用意しただけですが、研究で出てきた成果（発表済みのもの）を今後は実装する予定で、この分野の研究の発展につながればと思います。