2025年最高の 215 個の研究機器ツール

CustomGPT.ai Researcherは、人工知能ベースの深層調査ツールであり、ユーザーが高品質な記事を迅速に生成することを目的としています。高度な自然言語処理技術を組み合わせることで、ユーザーが提供するカスタム知識ベースまたは公共インターネットリソースから情報を抽出し、構造化され、論理的で分かりやすい記事を生成します。膨大な調査とライティングを必要とするユーザーにとって非常に実用的であり、業務効率の著しい向上、時間と労力の節約に繋がります。価格と具体的な位置付けはまだ明確ではありませんが、その機能とターゲットオーディエンスから、企業や専門家を主な対象としている可能性があります。

Project Aria は、Meta が発表した一人称視点研究に特化したプロジェクトであり、革新的な技術を通じて拡張現実（AR）と人工知能（AI）の発展を目指しています。Aria Gen 2 グラスなどのデバイスを通じてユーザー視点から情報を収集し、機械知覚と AR 研究を支援します。主な利点としては、革新的なハードウェア設計、豊富なオープンソースデータセットとチャレンジ、そして世界中の研究パートナーとの緊密な連携が挙げられます。このプロジェクトの背景には、Meta が将来の AR 技術に長期的に投資し、オープンな研究を通じて業界の進歩を促進するという姿勢があります。

Google CameraTrapAIは、野生動物画像分類のためのAIモデルの集合です。運動感知式の野生動物カメラ（カメラトラップ）で撮影された画像から動物種を識別します。この技術は野生動物モニタリングと保全活動において重要な意味を持ち、研究者や保護活動家が大量の画像データをより効率的に処理し、時間と労力を節約することを支援します。このモデルは深層学習技術に基づいて開発されており、高い精度と強力な分類能力を備えています。

Shanduは、AIベースの調査システムであり、複数情報源の合成と深層反復探索を通じて包括的な調査レポートを生成できます。高度な言語モデルとインテリジェントなウェブクローラー技術を利用して、問題の明確化からコンテンツ分析までの全プロセスを自動化します。主な利点としては、効率的な情報統合能力、柔軟な複数情報源データ処理、強力な知識合成能力が挙げられます。本製品は、学術研究、市場情報分析、技術探索など、質の高い調査レポートを迅速に生成する必要があるシナリオに適しています。現在、本製品はオープンソースプロジェクトであり、ユーザーは必要に応じてカスタマイズおよび拡張できます。

SciSpaceによるDeep Reviewは、研究者や学者向けの深度文献レビューツールです。人工知能技術を活用して、ユーザーが体系的な文献レビューを迅速に完了し、重要な論文を見逃さないように支援します。文献検索、深層分析、データ抽出などの機能を備え、研究効率の向上を目指しています。研究者のインテリジェントアシスタントとしての位置付けであり、価格は公式ウェブサイトで確認する必要があります。

Aria Gen 2は、Metaが発表した第2世代の研究用スマートグラスで、機械知覚、状況認識AI、ロボット研究のために設計されています。高度なセンサーと低消費電力の機械知覚技術を統合し、SLAM、アイトラッキング、ジェスチャー認識などの機能をリアルタイムで処理できます。この製品は、人工知能と機械知覚技術の発展を促進し、研究者にAIが人間の視点の世界をより良く理解する方法を探求するための強力なツールを提供することを目的としています。Aria Gen 2は技術的なブレークスルーだけでなく、学術界や商業研究機関との連携を通じて、オープンな研究と、これらの重要な技術に対する一般の理解を促進しています。

この製品は、WebベースのAI研究ツールであり、ユーザーがテーマに関する研究を迅速かつ深く行うために設計されています。複数の検索エンジン、Webクローラー技術、大規模言語モデルを統合することで、反復的な深層研究を行い、直感的なツリー構造で研究プロセスを表示します。このツールは、多言語検索をサポートし、リアルタイムフィードバック、検索の視覚化、レポートのエクスポートなどの機能を備えており、研究効率を大幅に向上させます。学生、研究者、専門家など、大量の情報収集と分析が必要なユーザーにとって役立ちます。現在、この製品は無料で提供されており、高いコストパフォーマンスと実用性を備えています。

DeepTutorは、学術研究と学習のためのインテリジェントツールです。AI技術を用いて、ユーザーに深層的な文書解釈サービスを提供します。テキスト情報の抽出だけでなく、グラフや数式などの複雑な内容も理解し、ユーザーが重要な情報を迅速に取得できるように支援します。本製品は、学生、研究者、専門家を主な対象としており、学習と研究の効率向上を目指しています。現在、DeepTutorは無料トライアルを提供しており、ユーザーはファイルのアップロードと異なる生成モデルの選択を通じて、その強力な機能を体験できます。

Deep Researchは、OpenAIが開発した新しいモデル機能であり、インターネットを介した複数ステップの複雑なタスクの調査に特化しています。OpenAI o3の早期バージョンを基に最適化されており、推論検索、大量のテキスト、画像、PDFファイルの解釈と分析を行い、遭遇した情報に基づいて柔軟に戦略を調整できます。このモデルは、ユーザーが提供したファイルを読み込み、Pythonコードの記述と実行を通じてデータ分析を行うこともできます。Deep Researchの主な利点には、強力な推論能力と複雑なタスクへの効率的な処理能力があり、深い調査と分析が必要なシナリオに適しています。その背景には、OpenAIの人工知能分野における継続的なイノベーションがあり、複雑な現実の問題解決のためのより強力なツールをユーザーに提供することを目指しています。現在、このモデルは主にProユーザー向けであり、価格と具体的な位置付けはまだ明確にされていません。

AI共同研究者は、Googleの研究チームが開発したマルチエージェントAIシステムであり、人工知能技術を用いて科学研究を支援することを目的としています。Gemini 2.0を基盤として構築されており、科学的方法の推論プロセスを模倣し、新たな研究仮説と実験計画を生成できます。マルチエージェントの協調を通じて、生成、熟考、ランキング、進化などの様々なメカニズムを用いて、出力結果を継続的に最適化します。AI共同研究者の主な利点としては、新規な科学仮説の効率的な生成、強力な学際的知識統合能力、そして科学者との協調能力が挙げられます。本システムは現在研究段階にあり、世界トップレベルの研究機関との連携を通じて、生物医学分野などにおける応用可能性を実証しています。

BioEmuは、Microsoftが開発した、タンパク質の平衡系アンサンブルをシミュレートするための深層学習モデルです。生成型深層学習手法を用いることで、タンパク質構造サンプルを効率的に生成し、研究者がタンパク質の動的挙動と構造多様性をより深く理解するのに役立ちます。このモデルの主な利点は、拡張性と効率性が高く、複雑な生体分子系を処理できる点です。生化学、構造生物学、創薬などの分野の研究に適用でき、科学者にとってタンパク質の動的特性を探求するための強力なツールとなります。

Vectara社が開発したオープンソースプロジェクトで、大型言語モデル（LLM）が短い文書を要約する際の幻覚発生率を評価します。Vectara社のHughes幻覚評価モデル（HHEM-2.1）を用いて、モデルの出力における幻覚を検出することでランキングを算出します。より信頼性の高いLLMの研究開発に重要なツールであり、開発者はモデルの精度を理解し改善することができます。

PIKE-RAGは、マイクロソフトが開発したドメイン知識と推論強化生成モデルであり、知識抽出、保存、推論ロジックによって大規模言語モデル（LLM）の能力を強化することを目的としています。多モジュール設計により、複雑なマルチホップ質問応答タスクを処理でき、製造業、鉱業、製薬業などの分野で質問応答の精度を大幅に向上させました。PIKE-RAGの主な利点としては、効率的な知識抽出能力、強力な複数情報統合能力、複数ステップ推論能力があり、高度なドメイン知識と複雑な論理推論が必要なシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。

SWE-Lancerは、OpenAIが開発したベンチマークであり、最先端の言語モデルが現実世界のオープンソースソフトウェアエンジニアリングタスクにおいてどのようなパフォーマンスを発揮するかを評価することを目的としています。50ドルのバグ修正から32,000ドルの機能実装まで、様々な独立したエンジニアリングタスクや、技術的な実装方法を選択するなどのマネジメントタスクが含まれています。モデルのパフォーマンスを貨幣価値にマッピングすることで、SWE-LancerはAIモデル開発の経済的影響に関する新たな視点を与え、関連研究の発展を促進します。

Goedel-Proverは、自動定理証明に特化したオープンソースの大規模言語モデルです。自然言語の数学問題を形式言語（Lean 4など）に変換し、形式化された証明を生成することで、数学問題の自動証明効率を大幅に向上させます。miniF2Fベンチマークテストでは57.6％の成功率を達成し、他のオープンソースモデルを凌駕しています。主な利点としては、高性能、オープンソースによる拡張性、および数学問題に対する深い理解力などが挙げられます。Goedel-Proverは、自動定理証明技術の発展を促進し、数学研究や教育に強力なツールを提供することを目指しています。

Perplexity 深度研究は、高度な研究ツールです。深層検索、分析、推論を通じて、短時間で高品質の研究レポートを作成できます。この技術の重要性は、ユーザーの時間と労力を大幅に削減し、専門家レベルの分析結果を迅速に取得できる点にあります。金融、マーケティング、テクノロジーなど、幅広い分野に適用でき、高い汎用性と効率性を備えています。現在、すべてのユーザーに無料で提供されており、Pro サブスクリプションユーザーは無制限のクエリを利用できます。サブスクリプションしていないユーザーは、毎日利用できる回数が制限されます。

アンスロピック経済指数は、人工知能が労働市場と経済に与える影響を研究することに特化したプロジェクトです。匿名化された膨大なClaude.aiの会話データの分析を通じて、現代経済におけるAIの実際的な応用に関する詳細な情報を提供します。最初のレポートは数百万件の会話データに基づいており、様々な職務におけるAIの利用状況を明らかにしています。主な利点として、政策立案に実証データを提供し、オープンデータセットを通じて研究協力促進に貢献することが挙げられます。AI技術の急速な発展が働き方に大きな影響を与えるという背景のもと、将来の労働市場の変化への対応のための科学的根拠を提供することを目指しています。

Open-source DeepResearchは、オープンソースのフレームワークとツールを用いて、OpenAI Deep Researchに類似した機能を実現することを目指したオープンソースプロジェクトです。Hugging Faceプラットフォームを基盤とし、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）とエージェントフレームワークを活用し、コードエージェントとツール呼び出しを通じて、複雑な複数ステップの推論と情報検索を実現します。主な利点としては、オープンソースであること、カスタマイズ性に優れていること、そしてコミュニティの力を活用して継続的に改善できることが挙げられます。このプロジェクトの目標は、誰もがDeepResearchに類似したインテリジェントエージェントをローカルで実行し、お好みのモデルを使用し、完全にローカライズおよびカスタマイズできるようにすることです。

OpenDeepResearcherは、AIベースの研究ツールです。SERPAPI、Jina、OpenRouterなどのサービスを組み合わせることで、ユーザーが入力した検索テーマに基づき、自動的に複数回の反復検索を行い、十分な情報が収集されるまで検索を続け、最終的なレポートを生成します。このツールの最大の利点は、効率的な非同期処理能力、重複排除機能、そして強力なLLMによる意思決定支援機能であり、研究効率を大幅に向上させます。大量の文献検索や情報整理が必要な研究者、学生、および関連分野の専門家を主な対象とし、質の高い研究資料を迅速に取得する支援をします。現在、オープンソースとして提供されており、ユーザーは必要に応じて自由に展開?使用できます。

深度研究は、OpenAIが開発した高度なAIエージェント機能であり、複雑で多段階の研究タスクを短時間で完了できます。インターネット上の大量の情報を検索?分析し、専門家レベルの包括的なレポートを提供します。最新のOpenAI o3モデルを基盤としており、テキスト、画像、PDFファイルに対応し、金融、科学、政策、エンジニアリングなどの専門家や、パーソナライズされたアドバイスを必要とする一般消費者など、深い調査を必要とするユーザーに最適です。深度研究の登場は、OpenAIが汎用人工知能（AGI）の開発において重要な一歩を踏み出したことを示しており、科学的発見と知識創造の促進に貢献します。

Gemini フラッシュ思考は、Google DeepMindが開発した、複雑なタスク向けに設計された最新のAIモデルです。推論プロセスを表示することで、モデルの意思決定ロジックの理解を深めることができます。数学や科学分野で優れた性能を発揮し、長文テキスト分析やコード実行機能をサポートしています。複雑なタスクにおけるAIの応用を促進するための、開発者向けの強力なツールを目指しています。

MatterGenは、マイクロソフト研究所が開発した、材料設計のための生成AIツールです。用途に合わせて、特定の化学的、機械的、電気的、または磁気的特性を持つ新規材料を直接生成でき、材料探索に新たなパラダイムを提供します。このツールの登場により、新規材料の研究開発プロセスが加速し、研究開発コストの削減、そして電池、太陽電池、CO2吸着剤などの分野において重要な役割を果たすと期待されています。現在、MatterGenのソースコードはGitHubで公開されており、一般の人が使用および開発を進めることができます。

AidyはY Combinatorが支援するオンライン調査プラットフォームであり、政策、政治、市場に関する深く、継続的で、カスタマイズされた調査に特化しています。高品質のオンラインリソースをトラッキングすることで、最新のインテリジェンスと分析を提供し、ユーザーや組織が関連分野で優れた成果を達成できるよう支援します。Aidyの主な利点は、行動、引用、文書などの重要な情報をユーザーが逃すことがないことを保証し、ユーザーのニーズに合わせて調査の深さと幅を正確に制御できる点です。個人コンサルティング企業から大企業まで、あらゆる規模のチームが競争優位性を獲得できます。具体的な価格はページには明示されていませんが、プロフェッショナルユーザー向けの深い調査サービスを提供することを目的としています。

橙語PaperGPT論文チェックは、複数の権威ある機関と連携した専門的な論文チェックプラットフォームです。安全で正確かつ信頼性の高いチェックサービスを提供します。価格も透明性が高く、論文チェックのあらゆる段階のニーズに対応し、不正行為の防止と論文のオリジナル性を確保します。

Agent Laboratoryは、Samuel Schmidgall氏らによって開発されたプロジェクトです。大規模言語モデル駆動の専門エージェントを通じて、文献レビューから実験の実行、レポート作成に至るまで、研究プロセスの全体を支援します。人間の創造性を代替するのではなく、創造性を補完することを目指しており、研究者はアイデアの発想や批判的思考に集中しながら、コーディングやドキュメント作成などの反復的で時間のかかるタスクを自動化できます。このツールのソースコードはMITライセンスで提供されており、MITライセンスの条項に従って、コードの使用、修正、配布が許可されています。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instructは、Llama-3アーキテクチャに基づく大規模言語モデルであり、RAG設定における幻覚問題の検出を目的としています。このモデルは、与えられた文書、質問、回答を分析することで、回答が文書の内容に忠実であるかどうかを評価します。主な利点としては、高精度の幻覚検出能力と強力な言語理解能力が挙げられます。Patronus AIによって開発され、金融分析や医学研究など、高精度な情報検証が必要な場面に適しています。現在無料で利用できますが、具体的な商用利用については開発者にお問い合わせください。

METAGENE-1は、南カリフォルニア大学、Prime Intellect、核酸観測所の研究者らが共同開発したメタゲノム基礎モデルです。70億パラメーターを有し、15兆塩基対のDNAおよびRNA配列（ヒト廃水サンプル由来）でトレーニングされています。主な機能は、疫病監視、病原体検出、新興感染症の早期発見といった公衆衛生への応用です。ヒトマイクロバイオームにおける完全なゲノム情報分布を捉え、強力な汎化能力を備えています。

Cure AIは、医学研究者向けに設計されたツールです。2600万件以上のPubMed論文へのアクセスを提供し、効率的で質の高い研究支援を実現します。主なメリットは、強力なエビデンスランキング機能、自然言語による検索処理能力、シームレスな文献ナビゲーション体験です。Cure AIは、研究プロセスを簡素化し、研究者が関連性の高い信頼できる文献を迅速に見つけることを支援することに重点を置いています。現在、無料トライアルを提供しており、規模やニーズに合わせて選べる有料プランもご用意しています。

Eurus-2-7B-SFTは、Qwen2.5-Math-7Bモデルをファインチューニングした大規模言語モデルであり、数学的推論と問題解決能力の向上に特化しています。模倣学習（教師ありファインチューニング）によって推論パターンを学習し、複雑な数学問題やプログラミングタスクを効果的に解決できます。主な利点は、強力な推論能力と数学問題への正確な処理であり、複雑な論理的推論を必要とする場面に適しています。このモデルはPRIME-RLチームによって開発され、暗黙的報酬によってモデルの推論能力を向上させることを目指しています。

ScreenSpot-Proは、高解像度プロフェッショナル環境におけるGUI位置特定モデルの評価を目的としたベンチマークテストです。5つの専門分野、3つのOSにまたがる23のアプリケーションを網羅し、複雑なソフトウェアとのインタラクションにおけるモデルの課題を浮き彫りにします。既存モデルの精度はわずか18.9%であり、更なる研究の必要性を示しています。本製品は、GUI位置特定モデルの発展、プロフェッショナルアプリケーションの可用性とパフォーマンス向上を目指しています。