【ITニュース解説】I Barely Use Google Search Anymore. Here’s How I Replaced It With AI

この記事は、Google検索の使用頻度が減り、代わりにPerplexity AIというAI検索エンジンを使うようになった経緯とその方法について解説している。システムエンジニアを目指す初心者向けに、Perplexity AIがGoogle検索とどう違うのか、なぜ著者が乗り換えたのか、そしてシステムエンジニアリングの学習にどう役立つのかを説明する。

まず、Google検索はキーワードに基づいて関連性の高いウェブサイトをリストアップする。ユーザーはリストから適切なウェブサイトを選び、情報を探す必要がある。一方、Perplexity AIは、質問に対して直接的な答えを生成する。複数のウェブサイトから情報を集約し、簡潔にまとめて提示するため、情報収集にかかる時間を大幅に短縮できる。

著者がGoogle検索からPerplexity AIに乗り換えた主な理由は、効率性と情報の正確性だ。Google検索は広告が多く、検索結果の上位に広告が表示されることが多い。また、SEO対策された質の低いウェブサイトも上位に表示されやすく、本当に必要な情報にたどり着くまでに時間がかかる。Perplexity AIは、広告が少なく、情報源を明示するため、情報の信頼性を判断しやすい。

システムエンジニアリングの学習において、Perplexity AIは非常に有効なツールとなる。例えば、特定のプログラミング言語の構文や、特定の技術に関する情報を知りたい場合、Perplexity AIに質問すれば、関連するドキュメントや記事から必要な情報を抽出して答えてくれる。

具体的な例を挙げる。初心者が「Pythonでリスト内包表記とは？」とPerplexity AIに質問すると、Perplexity AIはリスト内包表記の基本的な構文、使用例、メリット・デメリットなどを提示する。さらに、情報の根拠となったドキュメントやウェブサイトへのリンクも提供するため、より深く学習したい場合に便利だ。

Perplexity AIは、単に質問に答えるだけでなく、関連する質問を提案する機能も備えている。例えば、「Pythonでリスト内包表記とは？」と質問した後、「リスト内包表記のパフォーマンスについて」や「リスト内包表記を使うべきでない場面」といった関連質問が提示される。これにより、ユーザーはより網羅的に知識を深めることができる。

さらに、Perplexity AIはプログラミングにおけるエラー解決にも役立つ。エラーメッセージをPerplexity AIに入力すると、エラーの原因と解決策を提示してくれる。エラーの原因となったコードの箇所や、類似のエラーに関する情報も提供されるため、デバッグ作業を効率的に進めることができる。ただし、Perplexity AIの回答は必ずしも完璧ではないため、複数の情報源を参照し、自分で検証することが重要だ。

Perplexity AIは、最新技術の動向を把握するのにも役立つ。例えば、「最新のクラウド技術のトレンドは？」と質問すると、Perplexity AIは最新のクラウド技術に関する記事やレポートから情報を集約し、トレンドをまとめて提示する。これにより、システムエンジニアは常に最新の技術動向を把握し、自身のスキルをアップデートすることができる。

ただし、Perplexity AIはまだ発展途上のツールであり、完璧ではない。回答の正確性や網羅性には限界があるため、Perplexity AIの回答を鵜呑みにせず、複数の情報源を参照し、自分で検証することが重要だ。特に、重要な意思決定を行う場合は、専門家の意見を聞くことを推奨する。

まとめると、Perplexity AIは、システムエンジニアリングの学習や業務において、情報収集の効率化、知識の深化、問題解決の支援など、様々なメリットを提供する。特に初心者にとっては、学習のハードルを下げ、効率的に知識を習得する上で有効なツールとなる。ただし、Perplexity AIはあくまでツールであり、自身の知識やスキルを向上させるための手段の一つとして活用することが重要だ。