AIの進化が加速度的に進む今、最新情報をキャッチアップし続けることは、もはや選択肢ではなく必須スキルとなっています。
しかし、膨大な情報の中から本当に価値あるものを見つけ出すのは、難しいですよね。
そこで本記事では、AIリサーチを毎日している僕が実際に活用している10の厳選サイトをご紹介します。
これらのサイトを使いこなせば、効率的に最先端の情報を収集し、AIの波に乗り遅れることなく、むしろその先頭を走ることができるでしょう。
各サイトの特徴と具体的な活用法を詳しく解説していますので、あなたのAIリサーチ術が一気に進化すること間違いなしです。
では参りましょう。
1. X (Twitter)
英語圏や中国語圏は情報が早く、有益な情報が多いので、頻繁に利用。便利なコマンド「from:@アカウントID」などで信頼できるアカウントを追い、より便利に情報収集できる。調べたい分野の海外のアカウントをいくつかベンチマークしておくとさらによい。
特徴
- リアルタイムの情報共有に強いので、最新情報を調べるのに便利
- AI研究者、開発者、企業のアカウント、インフルエンサーが活発に情報発信しいてるので、効率よく情報を集められる
- 英語圏や中国語圏からの情報が特に豊富
活用法
- 「from:@アカウントID」とXの検索窓にいれて信頼できるアカウントからのみ情報をひろえる
- ハッシュタグ（例：#AIresearch, #MachineLearning）を活用して特定のトピックを追跡できる
- AIカンファレンスやイベントのライブ情報を入手する
- AIツールのリリース情報や使用例をリアルタイムで確認する
2. Reddit
新鮮な一次情報が多い印象。
特徴
- 多様なコミュニティ（サブレディット）が存在
- ユーザー主導の議論や情報共有が活発
- 専門家から初心者まで幅広い層が参加
活用法
- r/MachineLearning, r/artificial などのAI関連サブレディットを定期的にチェック
- AMAs（Ask Me Anything）セッションでAI専門家と直接対話
- 最新のAI論文やツールについての議論を追跡
- コードや実装例の共有を通じて実践的な知識を獲得
3. Note/Zenn/Qiita
Note: https://note.com/
Zenn: https://zenn.dev/
Qiita: https://qiita.com/
使えるAI・テック情報がたくさん探すことができる。
特徴
- 日本語でのAI・テック情報が豊富
- 実務者による技術記事や体験談が多い
- プログラミングのTips、ツールの使用レビューなどが充実
活用法
- 各プラットフォームの「AI」「機械学習」タグをフォロー
- 実装手順や環境構築のガイドを参考に、自己学習を進める
- 著者をフォローし、継続的に最新の知見を得る
- 自身の経験や知識を共有し、コミュニティに貢献することで新たな学びを得る
4. 論文
論文サイトは複数ありますが、代表的なものとして:
arXiv: https://arxiv.org/
たまにみる程度ですが、プロンプト系やLLMの性能上げる系の投稿はClaudeやConsensusに入れてみると効率がよい。
特徴
- 最先端の研究成果や理論が公開される
- arXiv, ACL, NeurIPS などの主要な発表の場がある
- プロンプトエンジニアリングやLLM性能向上に関する学術的な情報が豊富
活用法
- ClaudeやConsensusなどのAIツールを使って論文の要約や解説を生成
- 論文のIntroductionとConclusionを重点的に読み、研究の概要を素早く把握
- 実装コードが公開されている場合は、GitHubなどで確認し実験を再現
- 興味のある分野の論文を定期的にチェックし、最新のトレンドを追跡
5. Perplexity
調べたい情報がXにあまり見当たらなかったらこちらのツールでざっくり確認するとネット上の情報をまとめてみれるので便利。「/site:サイトアドレス」の検索タグを合わせて使うことでさらに効率上がる。
特徴
- AIを活用した高度な検索エンジン
- 複数のソースから情報を統合し、簡潔な回答を提供
- ソースの引用が明確で、信頼性の確認が容易
活用法
- 「/site:サイトアドレス」を使用して、特定のウェブサイト内で効率的に検索
- 複雑なAI関連のクエリに対して、複数の視点から情報を得る
- 最新のAIツールやテクノロジーについて、迅速な概要把握に活用
- 学術的な質問と一般的な質問を組み合わせて、多角的な理解を深める
6. Genspark
GensparkはPerplexityよりも深く情報をまとめてくれるイメージ。
ただ、その分、出力に時間かかるので基本はPerplexityに任せましょう。
AIの世界は死ぬほど早いので、一週間でパープレのほうが情報が深くなる可能性もありますが。
特徴
- より深い情報探索が可能なAI検索エンジン
- 複雑なトピックに対して詳細な回答を生成
- 信頼性の高いソースからの情報を優先
活用法
- 特定のAI技術やアルゴリズムについて、詳細な解説を求める
- 業界動向や将来予測など、広範囲な情報を必要とするクエリに使用
- 学術的な概念と実務的な応用の両方について、包括的な情報を収集
- 結果が出るまでに時間がかかるため、じっくりと調査したい話題に活用
7. ProductHunt
最新のAIツールがたくさん載っている。普通に見てて楽しいです。
たまにさらっとみています。
特徴
- 新しいテクノロジー製品、特にAIツールの発表プラットフォーム
- ユーザーレビューや評価が豊富
- 開発者と直接対話できる機会がある
活用法
- 「AI」「Machine Learning」などのタグをフォローし、最新ツールをチェック
- 上位にランクインしたAIツールを試用し、実用性を評価
- 開発者のAMAセッションに参加し、ツールの背景や将来の展望について質問
- 競合製品の比較や、ニッチな用途のAIツールの発見に活用
8. TikTok
TikTokでわざわざAI情報を調べる人が少ないのでたまにレアな情報に出会える。
特徴
- 短時間の動画を通じて情報を共有するプラットフォーム
- 若い世代のクリエイターによる斬新な視点のコンテンツが豊富
- AIの応用例や簡単なチュートリアルが人気
活用法
- #AItech, #MachineLearningTutorial などのハッシュタグで関連コンテンツを探索
- AIツールのクイックデモや使用例を視覚的に理解
- 一般ユーザー向けのAI応用アイデアやトレンドをキャッチ
- 教育者やインフルエンサーのアカウントをフォローし、定期的に新しい知見を得る
9. YouTube
海外のインフルエンサーがだしている動画も文字起こしツールをつかっていてChatGPTに突っ込んで翻訳してみてます。
特徴
- 長尺でも詳細な解説が可能な動画プラットフォーム
- 海外の専門家による高度なAIプログラミング講座が豊富
- カンファレンスの録画や企業のテックトークなども公開されている
活用法
- AI研究者や有名な教育チャンネル（例：3Blue1Brown, Two Minute Papers）を登録
- プレイリスト機能を使って、特定のAI技術に関する動画をまとめて学習
- 字幕機能を活用し、海外の動画でも内容を正確に理解
- 実装チュートリアルを見ながら、実際にコーディングを行い、実践的なスキルを磨く
10. Docswell
スライド共有サービス。専門的なAI資料が無料でたくさん見れる。
特徴
- プレゼンテーション資料の共有プラットフォーム
- 専門的なAI資料が無料で閲覧可能
- 企業や研究機関の公式資料も多数公開されている
活用法
- 「AI」「機械学習」などのキーワードで検索し、最新の技術動向をチェック
- カンファレンスやミートアップの発表資料をレビューし、業界の最新情報を把握
- 企業のAI戦略や導入事例のスライドを参考に、ビジネス応用のアイデアを得る
- 自身の研究や開発の参考資料として、類似プロジェクトの発表資料を活用
まとめ
これらの10のプラットフォームを効果的に組み合わせることで、AIに関する包括的かつ最新の情報を効率的に収集できます。
各プラットフォームの特性を理解し、目的に応じて使い分けることが重要です。
例えば、Xで最新のトレンドをキャッチし、Redditで詳細な議論を追い、論文で学術的な裏付けを取り、YouTubeで実装方法を学ぶ、といった具合に組み合わせることで、多角的な理解が可能になります。
また、情報の信頼性や実用性を常に慎重に評価することを忘れないようにしましょう。
特に新しいAIツールや技術については、実際に試用してみることが重要です。
AIの世界は日々進化しているため、これらのリソースを活用して継続的に学習を続けることで、最新のAI技術と応用について常に最前線の知識を維持することができるでしょう。
