AI Research Elicit/Consensus/Perplexity 2026（エーアイリサーチ）
AI Academic+Web Research。Elicit (Pre-print+Paper Q&A)・Consensus (Scientific Search・YC)・Perplexity Pro+Spaces+Pages・SciSpace (旧Typeset)・Undermind AI Research・Scite.ai (Smart Citations)・Litmaps (Research Map)・ResearchRabbit・Papers AI・NotebookLM Plus・OpenAI Deep Research o3 (Browse+Synthesize 2024-Dec→GA 2025)・Anthropic Claude Search予告・¥¥¥¥-¥¥¥¥¥¥/月、2026年OpenAI+Anthropic Deep Research競争。
概要
AI Research Elicit/Consensus/Perplexity 2026 は、学術論文・ウェブリサーチを統合した総合プラットフォーム群である。Elicit は事前印刷と論文 Q&A、Consensus は科学検索と YC 連携、Perplexity Pro はスペース・ページ機能付き対話型検索、SciSpace は旧 Typeset、OpenAI Deep Research o3 は 2024 年末に GA へ移行予定。Anthropic Claude Search の予告も同時期にリリース。2025 年には AI 研究者向け API が公開され、2026 年には OpenAI と Anthropic の Deep Research 競争が本格化する見込み。
主な特徴・仕組み
- Elicit：論文検索＋質問応答、モデルは GPT‑4 Turbo、API 料金 ¥1,200/月。
- Consensus：論文の統計的合意度を可視化、データベースは 10,000 以上のメタ解析。
- Perplexity Pro：対話型検索＋スペース共有、月額 ¥2,400、データは 5 TB。
- SciSpace：PDF からコード自動生成、GPU 需要 24 GB GDDR7。
- OpenAI Deep Research o3：ブラウズ＋合成、2025 年末に GA、料金 ¥3,000/月。
- Anthropic Claude Search：倫理的フィルタ付き検索、API 料金 ¥1,800/月。
- ハードウェア統合：RTX 5090 (24 GB GDDR7, 450 W TDP)、Ryzen 9 9950X3D (3.4 GHz, 128 MB L3)、DDR5‑6000 (32 GB, 1.5 ns)。
- コスト構成：月額 ¥8,400（Elicit＋Consensus＋Perplexity Pro＋OpenAI Deep Research o3）。
- データ統合：SciSpace で生成したコードは NotebookLM Plus へ自動連携。
スペック比較表
| プラットフォーム | AI モデル | 月額料金 | 主な連携 | データ容量 |
|---|---|---|---|---|
| Elicit | GPT‑4 Turbo | ¥1,200 | SciSpace、NotebookLM | 3 TB |
| Consensus | Claude‑3 | ¥1,800 | Litmaps、ResearchRabbit | 4 TB |
| Perplexity Pro | Llama‑3 | ¥2,400 | OpenAI Deep Research o3 | 5 TB |
| SciSpace | GPT‑4 Turbo | ¥1,200 | Elicit、NotebookLM | 3 TB |
| OpenAI Deep Research o3 | GPT‑4o | ¥3,000 | Perplexity Pro、Anthropic Claude Search | 6 TB |
具体例・対応製品
- NVIDIA RTX 5090 – 24 GB GDDR7、TDP 450 W、価格 ¥128,000。AI モデル推論に最適。
- AMD Radeon Instinct MI300 – 64 GB HBM2e、TDP 800 W、価格 ¥220,000。大規模トレーニング用。
- Intel Xeon W‑3300 – 3.5 GHz、128 MB L3、価格 ¥95,000。サーバー構築向け。
- Samsung 980 PRO NVMe 2 TB – 5 Gbps、価格 ¥25,000。データベース高速アクセス。
- Corsair RM850x 850 W PSU – 80 + Watt、価格 ¥15,000。安定電源供給。
自作PCでの選び方・注意点
- GPU：AI 推論なら RTX 5090、トレーニングなら MI300。TDP と電源容量を合わせる。
- CPU：多コアで高クロック。Ryzen 9 9950X3D は 16 コア 3.4 GHz。
- メモリ：DDR5‑6000 32 GB 以上。データローディング速度が鍵。
- ストレージ：NVMe 2 TB 以上。データベースとモデルファイルの同時アクセスに必要。
- 電源：850 W 以上、80 + Watt 認証。GPU と CPU の合計 TDP を考慮。
- 冷却：空冷または水冷。長時間稼働で熱が蓄積。
- OS：Ubuntu 22.04 LTS 推奨。Docker でコンテナ管理。
- ネットワーク：10 Gbps 以上の LAN。クラウド API への高速接続。
- 拡張性：PCIe 4.0/5.0 スロットを確保。将来の GPU 追加に備える。
関連用語との違い
- Elicit vs. SciSpace：Elicit は質問応答中心、SciSpace は PDF からコード生成中心。
- Consensus vs. Litmaps：Consensus は統計的合意度表示、Litmaps は研究マップ可視化。
- Perplexity Pro vs. OpenAI Deep Research o3：Perplexity Pro は対話型検索＋スペース、o3 はブラウズ＋合成に特化。
よくある質問(FAQ)
Q1. 2025 年に登場した API はどのように利用できますか？
A1. 2025 年に公開された API は RESTful で、認証は OAuth 2.0。SDK は Python、JavaScript で提供され、Elicit と Consensus の組み合わせで論文検索＋統計解析を一括実行できます。
Q2. 2026 年の OpenAI+Anthropic Deep Research 競争に備えるためのハードウェアは？
A2. 競争で優位に立つには、RTX 5090 のような高メモリ GPU と 64 GB HBM2e の MI300 を併用。CPU は 32 コア 3.8 GHz、メモリは 128 GB DDR5‑6000 が推奨。電源は 1000 W 以上。
Q3. Perplexity Pro のスペース機能はチームでどのように共有できますか？
A3. スペースは Web ベースのダッシュボードで、ユーザーごとにアクセス権を設定。リアルタイムでクエリ結果を共有でき、Markdown 形式でレポートをエクスポート可能。
まとめ
AI Research Elicit/Consensus/Perplexity 2026 は、2025‑2026 年の研究環境を大幅に変える統合プラットフォーム群である。各サービスは独自の強みを持ち、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせることで、論文検索からコード生成、データ統合までをスムーズに行える。自作 PC では GPU、CPU、メモリ、ストレージ、電源を総合的に選択し、将来の拡張性を確保することが鍵となる。これらを踏まえ、研究者は 2026 年に差し掛かる Deep Research 競争で有利な環境を構築できる。