リサーチの主張をなぜ試したか
私はeeselのブログを担当しており、AIブログライターは下書きのたびにリサーチの工程を走らせるので、仕事としてリサーチ結果を読んでいます。頭に置いている数字は、ドイツのオンラインジュエリー小売店のZendesk受信箱(月に約1,000チケット)での実トラフィック試験によるものです。エージェントの振り分けは93%の精度でしたが、下書きには7%の事実誤りがあり、そのまま送信されたのは12%だけでした。優れたエージェントも、小さく自信満々に間違えます。リサーチではそのコストが最も大きくなります。誰も答えを読み返さないからです。
だから「Instinctは私のリサーチをやってくれる?」と聞かれたら、2つのことを尋ねます。実際に何を調べるのか、そして間違ったときにどうやって気づくのか。
Instinctは、Noah Shinnが創業したSpear Street Technologyの招待制パーソナルAIアシスタントで、2026年8月26日にローンチされました。テキストまたは電話で使います。ホームページによれば"uses its devices in the same way that humans do"、つまり人間と同じようにウェブを閲覧します。
Instinctの利用規約は2026年10月8日に読み直しました。規約とプライバシー通知の日付は8月26日のまま、利用規定は8月20日のままです。Reddit、X、LinkedIn、Hacker Newsでも、学術や業務のリサーチに使っている人を探しました。意思決定に使っている人は見つかりましたが、文献レビュー、市場レポート、論文を投稿している人は見つかりませんでした。
2種類のリサーチと、Instinctがやるのはどちらか
「リサーチ」には、必要な道具が違う2つの仕事が含まれます。1つ目は意思決定のためのリサーチです。どれを買うか、いつ予約するか、返品ルールはどうか。答えには1〜2日以内に動き、悪い答えのコストは返金で済みます。2つ目は成果物としてのリサーチです。他の人が読み、確認するレポート、概要、記事。ここでの悪い答えは信頼を失います。
文書化された事実とユーザーの投稿から見た、Instinctの当てはまり方は次のとおりです。
| リサーチの仕事 | Instinctの適合度 | 根拠 |
|---|---|---|
| 製品と価格の比較 | 文書化あり | 9月28日のShopify提携:ブランド横断でリアルタイムの価格、サイズ、在庫状況 |
| 価格や在庫を数日間監視 | ユーザーが報告 | 航空券の価格は1日に約3回、在庫は6時間ごと |
| ポリシーページを探して読む | ユーザーが報告(誤りあり) | キャンセル期限を24時間と読んだが、実際は48時間 |
| 短いリストの要約 | ユーザーが報告 | いくつかのテックスタートアップ、記事の日次ダイジェスト |
| 主張ごとの出典リスト | 文書化なし | 出典や引用に触れたページなし |
| 学術データベースの検索 | コネクタなし | プライバシー通知に記載があるのはGoogle Workspaceのみ |
| 後から検索を再現 | 文書化なし | 利用規約:操作の記録は"may not always be accurate" |
| チームや雇用主のためのリサーチ | ライセンス対象外 | "for your personal use only"でライセンス |
上半分なら使います。下半分は使いません。このガイドの残りの大半は、その理由と各行での対処を説明します。
Instinctが得意なこと:意思決定まわりのリサーチ
最も強い根拠は購入と予約についてです。Instinct自身の発表がそこを指しているからです。私が任せる4つの仕事を挙げます。
売られているものの比較
9月28日、Noah Shinnは、Instinctが"can now search Shopify's merchant network for products, and find live information on prices, sizes and availability."と書きました。同じ投稿では、使い方として"Discover and compare products across brands, with up-to-date pricing and availability"も挙げられています。これはリアルタイムデータによる比較リサーチで、買い物リサーチの難しい部分です。
チャットツールで同じことをしたいなら、ChatGPT shopping researchを比較し、AIショッピングアシスタントというカテゴリについての私のメモも参照してください。航空券もう1つの大きな分野です。創業者によれば、先月は20%以上のユーザーが航空券でInstinctの助けを受けました。
数日間にわたる監視
これは、検索ボックスよりテキストベースのエージェントのほうが得意なことです。9月に投稿されたあるユーザーのストレステストです。
"Asked it to monitor flight prices within a date range, identify good deals, and remind me if prices looked like they were rising or dropped. It was checking roughly 3 times a day. [...] Asked it to research a few tech startups and give me concise summary notes. Overall, I was actually pretty impressed with how well it handled these."
Siriと比較した別のコメント投稿者は、"spans days"の作業として、ある商品の在庫が"checked every 6 hours since Tuesday"であることを挙げています(u/worsterer, Reddit)。同じ人は"research with receipts"とも評しています。これは出典に関する主張として私が見つけた中で最も近いものですが、一人の表現であり、機能ではありません。
短い要約と日次ダイジェスト
Ziplines EducationのVPであるClayton Deanは、ある朝Instinctに任せたことをこう説明しました。
"create a daily digest each morning with the most important articles/posts in AI, higher ed, edtech and GTM sales [...] research rentals for a ski trip in January and contact property managers for quotes"
ダイジェストは、見落としてもコストが小さいリサーチです。記事を1つ飛ばしても、それをもとに動いたはずのものは失いません。私のInstinct for workガイドにある継続的な仕事と同じ形です。通話の準備についてはmeeting preparationをご覧ください。
調べ物が必要な雑務
別のRedditユーザーは、"look up scholarships for my daughter"、"class action suits I could be eligible for"を探させ、住宅保険と自動車保険の料金も比較させました(u/Secret_Twist3908, Reddit)。これらにはどれも、人間の確認ポイントが組み込まれています。署名する書類や、受け入れる見積もりです。だからこのリサーチはうまくいきます。エージェントが候補を見つけ、あなたが決めます。
Instinctは出典を示す?
私が見つけられた範囲では示しません。利用規約、プライバシー通知、利用規定、ホームページを"source"、"citation"、"cite"、"research"で検索しました。出典リスト、インライン引用、ディープリサーチモードを説明するものはありません。
文書化されているツールの扱いと比べてみましょう。Metaのヘルプセンターには、Museに出典を尋ねられるとあり、閲覧履歴を見るためのプロンプトとして"Show all URLs you have visited in the last week"が示されています(これはMeta Muse for researchで扱っています)。OpenAIはdeep researchを、引用付きのレポートを作るものと説明しています。Instinctはどちらも文書化していません。
監査記録の価値を限定する条項もあります。利用規約にはこうあります。"Records of Actions available through the Services may not always be accurate. You are responsible for independently verifying the accuracy and appropriateness of Actions and regularly monitoring Actions." つまり、「何を見に行った?」と尋ねても、得られるのはログではなく主張です。
それでも、依頼の中で証拠を求めることはできます。私ならまず次のプロンプトから始めます。
| リサーチの仕事 | 試すプロンプト | 動く前に確認すること |
|---|---|---|
| 選択肢の比較 | 「この3つを比較して。すべての価格に、商品ページのリンクと確認した時刻を付けて。」 | 買うつもりのものはリンクを開く |
| ポリシーの確認 | 「キャンセルに関する文をそのまま引用して、ページへのリンクを付けて。」 | 決済ページと照らし合わせる |
| 価格の監視 | 「6時間ごとに確認して。変わったときだけリンク付きでテキストして。」 | 最初の通知でリンクを開く |
| リストの要約 | 「この5つのスタートアップを要約して。出典を示せなかった行には印を付けて。」 | 2行を抜き取りで確認 |
| 日次ダイジェスト | 「毎朝、このテーマのリンクを5つ、それぞれが重要な理由を1行添えて送って。」 | 要約ではなくリンクに目を通す |
プロンプトに共通することに注目してください。すべての主張にリンクが付くこと、そしてエージェントが分からない部分を認めること。これが身につけたい習慣です。なければ、裏付けのない自信満々の段落を読むことになります。
Instinctのリサーチが外れるところ
ユーザーの報告に見られるパターンは、ランダムな誤りではありません。確認する前に答えることです。あるRedditユーザーはチャット履歴をエクスポートし、別のAIにInstinctの間違いを列挙させました。その項目の一部です。
"It gave me the wrong cancellation policy for an activity. It confidently told me cancellation was allowed until 24 hours beforehand. At checkout, it discovered the actual policy was 48 hours. To its credit, it caught this before completing the transaction."
リサーチは間違っていて、それを捕まえたのは決済ページでした。同じ投稿に同じパターンがあります。"presented Alhambra tickets as a viable option before checking whether tickets actually existed"とあり、後で"I treated a target time as if it were a viable option before confirming inventory."と認めています。ユーザーによる失敗の要約は"Again: propose first, verify later."でした。
公平のために言えば、これは悪い時期についての一人の報告で、別のコメント投稿者からの但し書きも付いていました。その人は"getting very basic things wrong"という点には同意しつつ、小さな用事には今も役立つとし、"I just make sure to challenge it on anything I don't trust it for"と述べています(u/hbecksss, Reddit)。エージェントは支払う前にも止まりました。これは重要です。意思決定のリサーチでは、支払いの承認が、誤った答えを乗り切れるものにするチェックポイントです。
チームもこの問題は把握しています。9月23日、Noah Shinnは、ユーザーがデータ漏えいと呼んだインシデントを"a hallucination (the model fabricated a proper noun)"によるものだと説明し、プラットフォームに"scans and verifies every token"する層を作ったと述べました(Noah Shinn, X)。Instinctの利用規約はもっと率直で、Servicesは"may generate Output containing incorrect or incomplete information"であり、頼る前に"verify the accuracy of any Output"すべきだとしています。
これをひとつの欠落と比べて考えます。私が見つけられた範囲では、Instinctはリサーチのベンチマークを公開していません。MetaはMuseの基盤モデルについてDeepSearchQAと長文ドキュメントのスコアを公開しており、ブラウジングのテストで90.3です。創業者が共著したτ-benchが測るのは、カスタマーサービスの場面でツールを使うエージェントであり、リサーチの質ではありません。エージェントがなぜ細部を作り出すのかについては、AIハルシネーションのガイドでその仕組みを説明しています。
できないこと:リサーチそのもの
ここが、表の中で私が他を探す半分です。
学術・ライセンス付きの情報源。 Instinctのプライバシー通知が挙げている業務スイートは1つだけです。"Google Calendar, Gmail, Google Drive, Google Docs, Google Sheets, Google Slides and Google Tasks." Driveに保存した論文は読めます。学術誌データベース、文献管理ツール、有料データサービスへのコネクタは文書化されていません。そして利用規約は責任をあなたに負わせます。"You are solely responsible for ensuring that interactions the Services take with any Connected Service on your behalf are permitted under the terms and conditions that apply to your use of such Connected Service." サイトの規約が自動アクセスを禁じていれば、Instinctがあなたの代わりに閲覧するのはあなたの問題です。
再現性。 文献検索は再現できなければなりません。同じクエリ、同じデータベース、同じ日付で。Instinctは実行履歴を文書化しておらず、利用規約は操作の記録が不正確な場合があると警告しています。回答を自分のノートに保存することはできますが、Instinctから検索を再実行することはできません。
雇用主やクライアントのための仕事。 利用規約にはこうあります。"We hereby permit you to use the Services for your personal use only." さらに、会社を代表して使う場合は"you"にその会社が含まれるとあります。仕事での競合調査はこのグレーゾーンに入るので、私ならまずITか法務に了承をもらいます。Instinctには法人向けプランもありません。/businessと/pricingのページはどちらも"Page not found"を返します。
同じ質問でMetaのパーソナルエージェントと比べると次のとおりです。
| 質問 | Instinct | Meta Muse |
|---|---|---|
| 出典を示す? | 文書化なし | 依頼すれば可能(Metaのヘルプセンターによる) |
| 訪問したURLを一覧表示する? | 文書化なし | はい、プロンプトで |
| ブラウジング型リサーチのベンチマーク | 私が見つけた範囲で公開なし | Metaのスコアカードで DeepSearchQA 90.3 |
| 学術データベースのコネクタ | なし、Google Workspaceのみ | なし |
| 業務での利用 | "Personal use only" | 補足規約で許可 |
| あなたのデータでの学習 | 既定でオン、オプトアウトは今後のみ | Data Controlsでオプトアウト |
直接対決の全体はInstinct AI vs Meta Museをご覧ください。xAIのエージェントとの比較はInstinct AI vs Grok Botにあります。
送るリサーチに対する利用規約の意味
Instinctにテキストで送るすべてのメッセージと、返ってくるすべての答えは、利用規約上"Materials"に当たります。既定では、それらでモデルが学習される可能性があります。プライバシー通知も同じ内容で、Googleデータだけ例外があります。
リサーチが機微なものなら、細部が重要です。
- 学習は既定でオンです。 利用規約では、InstinctはMaterialsを"training AI models"に使うことがあるとされています。オプトアウトはapp.instinct.com/settingsで行います。
- オプトアウトは今後のみです。 それは"applies on a go-forward basis"で、Instinctは"may still use AI models previously trained, fine-tuned or improved on your Materials prior to your opting out."とされています。
- 安全上のフラグは優先されます。 オプトアウト後でも、フラグが付いたMaterialsは学習に使われることがあります。
- Vaultは対象外です。 Vaultに追加したものは、学習ではなくサービス提供のためだけ("only")に使われます。
- Googleデータは対象外です。 プライバシー通知には、Google Workspace APIのデータを"to evaluate, fine-tune, train, or improve AI models."には使わないとあります。
ですから、未発表の知見、クライアント名、競合の数字を調べるなら、最初のメッセージの前にオプトアウトし、機微なファイルはVaultかDriveに置いてください。利用規定には、人物のリサーチについてもう1つルールがあります。必要な権利なしに"collecting, disclosing, or inferring private or sensitive information about individuals"することを禁じています。名前の挙がった個人を掘り下げるところで、私なら止めます。プライバシーの残りの状況は私のInstinct AIレビューで扱っています。
任せる、確認する、自分で持つ
根拠をまとめると、区分はシンプルです。
任せるのは、出力が候補リストで、あなたが決める場合です。比較、監視、ページ探し、送ったものの要約。
すべての数字を確認するのは、間違った答えがお金に響く場合です。返品とキャンセルの条件、在庫状況、決済前にエージェントが示したすべての価格。
自分で持つのは、他の人が読む場合です。出典付きのレポート、学術的な仕事、公開するものすべて。そこでは出典こそが成果物であり、Instinctは出典を文書化していません。
Instinctでリサーチするときに私が使う設定
約15分で済み、確認を置くべき場所に置けます。
- 話題が機微なら、最初にapp.instinct.com/settingsで学習をオプトアウトします。 今後にしか効かないので、最初のメッセージの前に行ってください。
- 意思決定サイズの質問をします。 「この3つのうち、この予算で10日間の旅行に合うのはどれ?」は有効です。「Xの市場を調べて」は、確認するものがない要約を生みます。
- 最初のメッセージに出典のルールを入れます。 「すべての価格、日付、ポリシーにリンクを付けて。リンクできないなら、そう言って。」
- 監視の仕事は静かにします。 「6時間ごとに確認して、何か変わったときだけリンク付きでテキストして。」
- 重要なリンクを1つ開きます。 動く前に、判断が依拠している数字を1つ確認します。
- 支払いの承認はオンのままにします。 u/worstererは"spending my money only after I tap approve."を評価していました。リサーチが間違っているとき、その承認があなたのチェックポイントです。
- 残すものは保存します。 最終的な答えとそのリンクを自分のノートにコピーします。チャットを記録として頼らないでください。
リサーチの対象がオープンなウェブではなくメールや会議なら、Instinct for email managementのガイドが設定を扱っています。タスクの多いリサーチはプロジェクト管理ガイドにあります。
別のリサーチツールが向いている場合
Instinctはリサーチするエージェントの唯一の選択肢ではなく、仕事によっては別のものを選びます。
- 今日中に出典付きレポートが必要。 ChatGPT deep researchは計画を立て、幅広く読み、レポートとともに出典を返します。Perplexityは出典付きの回答を軸に作られています。
- リンク付きの定期リサーチがほしい。 OpenAIのdots for researchとMetaのエージェントは、どちらもスケジュールで動きます。Meta側はMeta Muse agentの解説で扱いました。
- リサーチがチームのワークスペースにある。 Notion research modeは共有ページの中で動き、Rovo deep researchはAtlassianのチーム向けに同じことをします。
- 別のパーソナルエージェントがほしい。 私のInstinct AI alternativesの一覧で各社を比較しています。
仕事のリサーチでは、Instinct for customer supportのメモも読んでおくとよいでしょう。ある会社をリサーチするエージェントは、今ではその会社自身のサポートエージェントと出会うからです。
公開するリサーチには、eeselのAIブログライターを
価格の監視とポリシーページ探しはInstinctに任せましょう。リサーチが、他の人が読み確認する記事として終わる必要があるなら、eeselのAIブログライターはそのために採用された存在です。eeselのAIチームメイトの1つで、1つの仕事にすぐ取りかかれる人材であり、あなたが操縦する汎用エージェントではありません。テーマに関する一次情報を調べ、すべての主張に出典リンクを残し、インフォグラフィック、製品スクリーンショット、FAQ付きの長文記事を下書きします。
あるドイツのEC企業は、キーワードを渡すと約12〜20分で2,000〜2,900語の記事を受け取っています。ブログライターのワークフローで各ステップを順に説明しており、その前段階はブログのテーマのリサーチ方法のガイドで扱っています。
チームが顧客からの質問にも答えるなら、eeselのAIヘルプデスクチームメイトが、同じ会社の文脈でサポートキューを担当します。eeselを試して、1行ずつ確認し直さなければならない要約ではなく、編集できる出典付きの下書きを手に入れましょう。
