II-C7 Felo等、国産・新興AI検索を押さえる

ChatGPTやGoogle、Perplexityほど利用者数は多くなくても、日本発や新興のAI検索エンジンを無視してよいわけではありません。日本発の「Felo」と、マルチエージェント型の新興プレイヤー「Genspark」を例に、国産・新興AI検索の位置づけを見ていきましょう。

Feloという日本発AI検索エンジン

Feloは、Sparticle株式会社が提供する日本発のAI検索エンジンです。ChatGPTやClaudeなど複数のAIモデルを活用し、構造化された回答と出典付きの情報を提示する設計になっています。文脈を理解したうえで複数のソースから要点を抽出・要約するのが特徴で、複数の検索プラットフォームを横断的に収集する仕組みを持っています(出典: aismiley, 2026年7月確認)。

Feloが得意とする使い方

Feloの有料プランでは、GPT-4やClaude 3.5などバックエンドのモデルを切り替えて使うことができます。加えて、要約・マインドマップ・スライド資料の自動生成にも対応しており(出典: mieru-ca, 2026年7月確認)、単純な検索・回答だけでなく情報を整理して形にするツールとしての性格も強く持っています。日本語での質問・出典表示に強いという点は、日本語コンテンツを持つ事業者にとって見逃せないポイントです。

Gensparkというマルチエージェント型の新興勢力

Gensparkは「Super Agent」と呼ばれる自律型アシスタントを核に据えた新興サービスです。中心の「オーケストレーター」がユーザーのリクエストをサブタスクに分解し、80以上のツールや複数のフロンティアモデルへ動的に配分するマルチエージェント構成を持ちます。複数のモデルが互いの回答をチェックし合う「Mixture-of-Agents」という仕組みでハルシネーション(事実に基づかない回答)を抑えるとされています(出典: felloai, 2026年7月確認)。

新興プレイヤーに共通する設計思想

FeloやGenspark、そしてPerplexity(編II-C2参照)に共通するのは、Googleのような従来型検索の延長ではなく、最初からAIの回答を主役に据えて設計されたという出自です。既存の検索エンジンにAI機能を後付けした系統(Copilot・AI Overviews)とは生まれ方が違うため、引用の仕組みや評価軸も独自色が出やすい傾向があります。利用者数で見劣りするからといって対策を後回しにすると、気づいたときには出遅れているという展開も十分に考えられます。

国産・新興エンジンへの向き合い方

すべてのAI検索エンジンに同じ熱量で対応するのは現実的ではありません。ただし、Feloのように日本語での出典表示に強みを持つエンジンは、日本語コンテンツを主戦場にする事業者にとって相性がよい可能性があります。自社の顧客層がどのエンジンを実際に使っているかを確認したうえで、手を広げすぎない範囲で優先順位をつけるのが現実的なやり方です。

実践ステップ

1. 1
   Feloで自社名・商品名を検索し、複数モデル切り替え時の回答内容の違いを確認する
2. 2
   日本語の定義文・要約文を見出し直下に配置し、日本語での引用されやすさを高める
3. 3
   Gensparkなどマルチエージェント型のサービスでも同様に自社名を質問してみる
4. 4
   主要エンジン向けに整備している一次情報・統計データを、国産・新興エンジン向けにも流用できないか確認する
5. 5
   利用者数の小さいエンジンへの対応は優先度を下げつつも、定期的な定点観測は継続する

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。