ChatGPTやClaudeと何が違うの？ Skyworkの DeepResearch エンジンと 5つのスーパーエージェントを解説

はじめに

Gemini（4/15）→ ChatGPT（4/16）→ Claude（4/17）と、各AIの公式プロンプトガイドを読んできた私が、今日たどり着いたのはSkyworkです。

 

正直に言います。Skyworkは「ChatGPTやClaudeと同じ感覚で使おうとすると、最初よくわからない」ツールです。なぜなら、そもそも設計思想が違うからです。

 

ChatGPTやClaudeは「チャットで質問する→テキストで答えが返ってくる」ツールです。Skyworkは「プロンプトを入れる→調査＋完成品のドキュメントが出てくる」ツールです。

 

でも、実際に使ってみてわかったことがあります。「DeepResearch（深いリサーチ）」という名前から「調べることが得意なんだろう」と思って使い始めたのですが、使い方を知らないと「参照元URLが貼り付いているだけのざっくり要約」で終わってしまうことがあります。

 

「詳しく調べて」「詳細なレポートを作って」と一言添えることで、他のAIと同じくらい深いリサーチをしてくれるようになる——これが今日の記事の核心です。

 

📌 シリーズ案内 【4/15】Gemini Prompting Guide 101を日本語で解説 【4/16】OpenAI公式が教えるChatGPTプロンプトの書き方 【4/17】Anthropic公式が教えるClaudeプロンプトの書き方 【今日】Skywork DeepResearchと5つのスーパーエージェント（本記事） （▶ 4/15・4/16・4/17の記事はこちらにリンクを設置）

 

第1章　SkyworkはChatGPT・Claudeとそもそも何が違うのか

1-1　チャットAI vs アウトプット生成AI

最大の違いは「何を出力するか」です。

 

ChatGPT / Claude / Gemini	Skywork
テキストで答えが返ってくる	完成品のドキュメント・スライド・スプレッドシートが返ってくる
何でも答えてくれる優秀な会話相手	リサーチして完成品を作るアシスタント
出力はチャット画面のテキスト	出力はDOCX・PPTX・XLSX・PDFなどのファイル
引用は自分で確認が必要	引用URLが自動でドキュメントに埋め込まれる

 

Skyworkのキャッチフレーズは「AIワークスペースエージェントの先駆者」。チャットへの回答ではなく、仕事で使える完成品を作ることに特化しています。

 

1-2　DeepResearch（ディープリサーチ）エンジンとは

Skywork最大の特徴が「DeepResearch」という仕組みです。

 

通常のAIが「自分が学習したデータをもとに答える」のに対して、SkyworkのDeepResearchは「リアルタイムでウェブを検索してから文章を生成する」という設計になっています。

 

特徴	内容
検索ソース数	最大65のウェブソースをリアルタイムで検索・検証
引用の自動埋め込み	すべての情報に出典URLが付き、クリックして確認できる
ハルシネーション対策	複数ソースのクロスバリデーション（相互検証）で事実の整合性を確認
GAIAベンチマーク	複雑なタスク実行精度82.42点（OpenAI Deep Research：79点台を上回る）

 

💡 「図書館で自分で資料を調べてからレポートを書く」イメージです。ChatGPTが「頭の中の知識から答える」なら、SkyworkのDeepResearchは「リアルタイムで図書館に行って調べてから書く」感じです。だからこそ引用URLが自動でついてくるんですね。

 

1-3　ここが重要：Skyworkのリサーチはデフォルトが「要約モード」

これが今日の記事で一番お伝えしたいことです。

 

実際に使ってみてわかったのですが、「〇〇について調べて」「〇〇を教えて」という短いプロンプトだと、ChatGPTやGemini、Claudeならそれなりの深さで返ってくるのに、Skyworkでは参照元URLが貼り付いているだけのざっくり要約で終わることがあります。

 

⚠️ Skyworkが「物足りない」と感じる場合の原因は、ほぼプロンプトにあります 「〇〇について調べて」という短い指示では、Skyworkは簡単な要約＋URL貼り付けで完結することがあります。 「詳しく調べて」「詳細なレポートを作って」「1,500字以上で」などを加えるだけで、 他のAIと同水準以上のリサーチ品質になります。

 

Skyworkは「プロンプトの精度が出力品質に直結する度合いが、他のAIより高い」という特性があります。これはSkyworkが劣っているのではなく、「詳しく作業してほしい指示は明示してください」という仕様です。次の章でその対処法を詳しく解説します。

 

第2章　Skyworkで「ちゃんとリサーチ」させるためのプロンプト設計

これが今回の記事の最大の差別化ポイントです。使い方を知らないと損をする——その具体的な対処法をまとめます。

 

2-1　ナレッジベース（Knowledge Base）とは

まず「ナレッジベース」という機能の説明から始めます。

 

📚 ナレッジベースとは？ 自分が持っている資料・ファイル・情報をSkyworkに事前にアップロードしておく「専用の知識倉庫」のことです。 アップロードできるもの：PDF・DOCX・CSV・画像・URLなど 使い方：プロンプトに「@ファイル名」と書くことで、ナレッジベース内の資料を参照させることができます。 活用例：過去記事・社内資料・参考論文・自分のスタイルをまとめたメモ などをアップしておくと、 自分のブランドボイスや過去データに基づいたコンテンツが生成されます。

 

ナレッジベースは「リサーチの深さ」と「ハルシネーション対策」の両方に効きます。「先に信頼できる資料を入れてから調査させる」という順番が重要です。

 

2-2　深いリサーチを引き出す5つのコツ

各コツにプロンプト例をセットで紹介します。

 

1	「詳しく」「詳細に」を必ず入れる

 

短いプロンプトでは要約で終わりやすいです。「詳しく」「詳細に」「包括的に」という言葉を加えるだけで深さが変わります。

 

❌ 要約で終わりやすい	✅ 深いリサーチが出やすい
「AIプロンプトガイドについて調べて」	「AIプロンプトガイドについて詳しく調べて。各AIツールの特徴と違いを詳細に解説して」

 

2	文字数・セクション数を明示する

 

量の指定が実質的な深さの指定になります。

 

AIツール初心者向けに、NotebookLMの使い方を1,500字以上で詳細に解説してください。 以下の5つのセクションに分けて、各セクション300字以上で書いてください： ①NotebookLMとは ②主な機能 ③使い方の手順 ④活用事例 ⑤注意点

 

3	出力形式を最初から指定する

 

「見出し付きのレポート形式で」「比較表を含めて」「箇条書きではなく説明文で」など、形式を先に言うと構成ごと意図に合った出力になります。

 

2026年の生成AI市場動向について、以下の形式で詳細なレポートを作成してください： ・H2/H3見出し付きのレポート形式 ・各主要プレイヤーの比較表を含める ・APA形式のインライン引用を必ず付ける ・1,800字以上

 

4	ナレッジベースで深さを底上げする

 

自分が持っている資料をナレッジベースにアップしておくと、それを土台にした深いリサーチが可能になります。@マークで参照できます。

 

@H’SAI_lab_brand_guide.pdf を参考にしながら、 Skyworkの使い方についてH’SAI labスタイルのブログ記事を詳細に書いてください。 読者はAI初心者の30〜40代、文体は親しみやすく専門用語はカッコ内で補足。 約5,000字、共感フック→解説→実践例→CTA の構成で。

 

5	Clarification Card（確認カード）に丁寧に答える

 

プロンプトが曖昧だとSkyworkが「確認カード」を出すことがあります。これを面倒と思わずに丁寧に答えることが、深いアウトプットへの近道です。カードへの回答で「目的・対象読者・制約条件」を補足すると、初稿から精度が高い出力が返ってきます。

 

2-3　ハルシネーション（AIの作り話）対策

引用機能があるSkyworkでも対策は重要です。実践的な3ステップを紹介します。

 

対策	具体的な方法
① 資料を先にナレッジベースへ	信頼できるPDF・記事をアップしてからリサーチ指示を出す
② 引用URLを必ず確認	生成後にリンクをクリックして出典の内容と一致しているか確認
③ 追加質問で根拠を求める	「この情報の根拠を具体的に示して」と追加質問する

 

第3章　5つのスーパーエージェント全解説

Skyworkには目的別に5つの専門エージェントがあります。General Agent がすべての入口で、タスクに応じて自動的に最適なエージェントが選ばれます。

 

エージェント	主な機能	出力フォーマット
Documents Agent	調査＋引用付き文書生成	DOCX / PDF
Slides Agent	プレゼン資料自動生成	PPTX
Sheets Agent	データ分析＋グラフ・数式生成	XLSX
Podcast Agent	テキスト→音声コンテンツ変換	音声ファイル（英語中心）
Website Agent	プロンプト→HTMLページ生成	HTML / ウェブ公開

 

Documents Agent（ドキュメントエージェント）

調査からDOCX・PDF形式の引用付き完成原稿まで一気通貫で生成します。ブログのリサーチ記事・ビジネスレポート・競合調査に最適です。

 

H’SAI lab 向けプロンプト例：

AIツール比較について詳細な市場調査レポートを作成してください。 ・比較対象：ChatGPT・Claude・Gemini・Skywork ・各ツールの強み・弱み・料金・対象ユーザーを詳細に ・H2/H3見出し付き・各セクション400字以上 ・APA引用付き・比較表を最低1つ含める ・約3,000字

 

Slides Agent（スライドエージェント）

プロンプト1つでPPTXが生成されます。「Documents Agentで作ったレポートをそのままスライドに変換して」という連携ワークフローが最大の強みです。

 

注意点として、日本語フォントの表示崩れが起きることがあるため、生成後に必ず確認してください（詳細は第5章）。

 

Sheets Agent（シートエージェント）

CSVやデータを渡すと、自動でグラフ・計算式・条件付き書式入りのスプレッドシートが生成されます。「この売上データからYoY成長率グラフを作って」の一言で完成品が出ます。

 

Podcast Agent（ポッドキャストエージェント）

テキストや資料を渡すと音声コンテンツに変換します。現時点では英語中心での生成が基本です。「長い調査レポートを通勤中に聴けるPodcast形式にして」という使い方に向いています。

 

⚠️ ポッドキャスト機能は現時点では英語が基本です。日本語での音声生成はまだ限定的なため、英語で生成したものを翻訳・活用するフローが現実的です。

 

Website Agent（ウェブサイトエージェント）

プロンプトからHTMLページを生成します。ランディングページ・イベント告知の簡易版を素早く作りたい場合に有効です。

 

第4章　General Agent の使い方 4ステップ

Step 1：ナレッジベースの準備（先にやると効果大）

プロンプトを書く前に、関連資料（PDF・DOCX・CSV）をナレッジベースにアップロードしておきます。自社データや自分のスタイルに基づいた出力が可能になり、第2章のハルシネーション対策にもなります。「調査する前に資料を渡しておく」この順番が重要です。

 

Step 2：プロンプトの入力（第2章のコツを実践）

マルチモーダル入力（テキスト・URL・画像・ファイル）に対応しています。エージェントを事前に選択する必要はなく、自然言語で入力するだけです。@マークでナレッジベース内のファイルを参照できます。

 

「詳しく・量・形式」を必ず入れる第2章のコツをここで実践します。

 

Step 3：DeepResearchの確認と精緻化

送信後にAIの「思考プロセス」が画面に表示されます。Clarification Card（確認カード）が出た場合は追加情報を入力することで精度が上がります。初稿が出たあとも会話形式で改善できます。

 

• 「セクション2をもっと詳しく書いて」
• 「比較表を追加して」
• 「全体を1.5倍の文量にして」

 

Step 4：マルチフォーマットエクスポート

DOCX・PDF・PPTX・XLSX・HTMLの各形式でエクスポートできます。「ドキュメントが完成したらそのままスライドに変換して」という連携ワークフローが最大の時短ポイントです。

 

第5章　使う前に知っておきたい注意点3つ

公式情報と実際に使ってみた体験をもとに、初心者が最初につまずきやすいポイントを正直にまとめます。

 

注意点①：料金プランの変化に注意（2026年2月〜無制限サブスク型に）

Skyworkは2026年2月のアップデートで、それまでのクレジット制から「無制限利用型のサブスクリプションモデル」に移行しました。

 

プラン	料金（目安）	主な特徴
Free（無料）	0円	基本機能を試せる。同時実行・一部機能に制限あり
Basic	約1,500〜1,700円/月	日常業務で安定利用したい場合に適切
Plus	約2,000円〜/月	動画生成や高度機能・複数タスク同時実行に対応

 

⚠️ 料金プランは変化が速いため、最新情報は必ず skywork.ai 公式サイトで確認してください。 本記事の情報は2026年4月時点のものです。

 

無制限利用型になったことで「クレジット残量を気にせず使える」メリットが生まれましたが、プランによって同時実行数や一部機能に制限があります。まず無料プランで試してから、自分の用途に合ったプランを選ぶのがおすすめです。

 

注意点②：リサーチの深さはプロンプトで決まる（再確認）

第1章・第2章で詳しく説明しましたが、ここで改めて一言でまとめます。

 

Skyworkを使いこなすには、プロンプトの書き方をある程度把握しておく必要があります。 「詳しく調べて」という一言を加えるだけで大きく変わります。 ChatGPTやClaudeより「プロンプトの精度が出力品質に直結する」ツールです。 使い始めは「物足りない」と感じることがあるかもしれませんが、 第2章のコツを使えばすぐに改善できます。

 

注意点③：日本語表示は必ず確認（たまに崩れることがある）

SkyworkはUIが日本語に対応しており、日本語での入力・出力にも対応しています。ただし、たまに日本語表示がおかしくなることがあります。

 

症状	発生しやすい場面	対処法
文字が英語になる	スライド生成・ポッドキャスト	プロンプトに「日本語で出力してください」を明示する
フォントが崩れる	スライドのタイトルや見出し	生成後にPowerPointで手動修正
翻訳調になる	英語ソースが多い調査テーマ	プロンプトに「自然な日本語で」を追加する
ポッドキャストが英語	Podcast Agent 使用時	現状は英語生成が基本。日本語化は手動対応が必要

 

生成物は必ず一度確認する習慣をつけましょう。特にスライドとポッドキャストは日本語環境での品質が他のエージェントより安定していないことがあります。

 

第6章　4記事で見えてきた「AIツール使い分け」の答え

Gemini・ChatGPT・Claude・Skywork の4回にわたってプロンプトガイドと使い方を見てきました。最後に「どれをどう使うか」をシンプルにまとめます。

 

やりたいこと	おすすめツール	理由
アイデア出し・汎用的な質問	ChatGPT	最も汎用性が高く、何でも対応
Googleサービスと連動した作業	Gemini	GmailやドライブなどGoogle連携が強み
長文の分析・高精度な記事執筆	Claude	長文コンテキストとXMLタグ構造が強み
調査レポート・スライド・複数形式の資料作成	Skywork	ワンプロンプトで調査から完成品まで一気通貫
NotebookLMとの連携・知識管理	Gemini + NotebookLM	同一エコシステムでシームレスに連動
ブログ記事の執筆（H’SAI lab）	Claude + Skywork併用	Skyworkでリサーチ→Claudeで記事化が効率的

 

💡 H’SAI lab での実際のワークフロー ① Skywork：テーマのリサーチ・競合調査（ナレッジベース活用） ② Claude：記事本文の執筆（XMLテンプレート活用） ③ ChatGPT：タイトル案・X投稿文の複数パターン生成 ④ Gemini：NotebookLMと連携したソース管理・要約 全部を1つのAIでやろうとせず、得意なことを使い分けるのが今の私のスタイルです。

 

まとめ

今日学んだことをまとめます。

 

✅ SkyworkはチャットAIではなく「完成品を作るエージェント」——設計思想が根本的に違う ✅ DeepResearchはリアルタイム検索＋引用自動埋め込みが強み ✅ デフォルトは「要約モード」——「詳しく」「詳細に」を加えるだけで深さが変わる ✅ ナレッジベース（Knowledge Base）に先に資料を入れると品質と信頼性が上がる ✅ 2026年2月から無制限サブスク型に移行——最新料金は公式サイトで確認 ✅ 日本語表示は生成後に必ず確認——特にスライドとポッドキャストは要注意

 

Skyworkは「調査が苦手」「スライドを素早く作りたい」「複数フォーマットの資料を一度に作りたい」という人に特に向いているツールです。ただし「プロンプトの書き方を少し覚えておく必要がある」という点は正直に伝えておきたいです。

 

次回予告：Mega-Prompt（CARE/PTCFフレームワーク）解説

 

次回（4/19）は今日のSkyworkも含めて、ChatGPT・Gemini・Claude・Skywork すべてで使える 「Mega-Prompt（メガプロンプト）」というプロンプト設計フレームワークを紹介します。 Role・Task・Context・Formatを組み合わせるCAREフレームワークを中心に、 コピペで使えるテンプレートを8種類公開予定です。 H’SAI labの更新はX（@hiroro_ailab）でお知らせしています。フォローしてお待ちください！