Perplexity AIを技術調査に使い始めたら、Google検索に戻れなくなった話

🙌 結論から

Google検索の代わりにPerplexity AIを技術調査に使うようになってから、調査にかかる時間がマジで短くなりました!

意外にPerplexityってみんな使ってないよね…

特に「新しいライブラリを評価する」「技術選定の根拠を整理する」といった調査業務には、Perplexityが驚くほど性能高いです！

ただ、何でもPerplexityにお任せで良いかというとそうでもなくて、向き不向きがあります…(^^)

使った感じで正直に書いていきます〜

Perplexity AIは、質問を投げると最新のWeb情報をリアルタイムで検索しながら要約して回答してくれるAI検索ツールです。

ChatGPTとの一番の違いは、回答に出典URLが付いていることです。

例えば、「laravelの最新ライブラリのパフォーマンス比較を教えて」と聞くと、実際の記事や公式ドキュメントを引用しながら答えてくれます。

フリープランでも相当使えますが、Proプランにするとモデルを切り替えて使えて、答えの精度がさらに上がります！

無料でも一回使ってみて欲しいくらいです！

エンジニアとしてPerplexityを使うのに向いているシーンをいくつか紹介します。

技術選定の比較: 「Prisma と Drizzle ORM のパフォーマンス比較して教えて」と聞くと、複数の記事・ベンチマークを引用しながら整理してくれます。

この種の調査をgeminiとかGPTでやると、複数のページを開いて読み比べる作業が発生しますが、Perplexityは一問一答で要点をまとめてくれます(｀・ω・´)

エラーの調査: スタックトレースをそのまま貼って「これはどういう原因で起きることが多いか」と聞くのも、かなり使えます。

StackOverflowやGitHub Issuesを横断して検索してくれているような体験で、関連度の高い解決策が返ってくることが多いです！

GPTとかでも同じことはできますが、信頼性が違う、って言うイメージですね…!

ライブラリの最新動向確認: 例えば、「shadcn/uiの最新アップデート内容」「Astroの変更点」のような聞き方のほうが、ChatGPTよりPerplexityの方に向いていると感じていますね。

ChatGPTは学習データのカットオフがあるため、最新情報は弱い場面がありますが、Perplexityはリアルタイム検索なので鮮度がめちゃ高いです🔥

Google検索は「どのページを見ればいいかを提示する」ツール。Perplexityは「質問に対して答えを返す」ツールというイメージです。

技術調査は「ある問いへの答えを集める」作業なので、最初からPerplexityで答えを得る方が合理的な場面が多いですね。

技術調査に限らず・売れてる商品のリサーチ・バズってる〜〜〜の記事のリサーチとか、使い方はなんでもありです✨

一方で、Google検索の強みは「特定のサイトだけを探す」ときです。

公式ドキュメントの特定のページを探したいとき・コミュニティの議論を探したいときはGoogleの方が速いことももちろんありますが…

使い分けとしては、「概要を掴む・比較する」はPerplexity、「特定のページを探す」はGoogle というイメージが、今の自分の運用ですね(^^)

ひとつ注意が必要なのは、Perplexityの回答が必ずしも正確とは限らないことです。

出典URLが付いているので信頼感がありますが、要約の段階でニュアンスが変わることがあります。

特に実装方法の詳細を聞いたとき、出典の記事の一部だけを切り取った回答になることがあるので、重要な情報は必ず元の記事を確認するようにしています(・_・;)

「調査の出発点を速く作る」ためのツールとして使い、最終的な判断は自分で一次情報にあたる、というのが安全な使い方だと思っています！

Perplexity AIは、調査ツールとして思った以上に実用的でした！

「ライブラリの比較・技術選定・エラー調査」あたりの用途で、調査スピードがかなり変わります。

エンジニアに限らず、リサーチ用途で使うならほぼPerplexity一択な気がしてます！

まだ使っていない方は、次の調査のときに一度試してみてください🎉