これは Q&A ボットではなく、あなたがアップロードした資料を読み込み、文献を探し、レポートを書き、Word を整え、定期的にメールを送り、しかもあなたの好みを覚えてくれるパーソナル研究アシスタントです。本記事では実際のシナリオを通じて、何ができるのか、どう頼めばうまくいくのかをお伝えします。

ほとんどの AI アシスタントは「会話」しかできません——あなたが訊けば答える、それだけ。aurora agent の汎用アシスタントは違います。自分から調べに行き、読み込み、整理し、ファイルを仕上げ、長時間タスクはバックグラウンドで進めてくれます。この記事は仕様書ではありません。アシスタントが代わりにできることを一つひとつ丁寧にお伝えし、何を安心して任せられるのか、何は自分でやったほうがよいのかを分かっていただくためのものです。どんな役割を担えるのか汎用アシスタントは、着任したばかりのパーソナル研究アシスタントだと思ってください：研究テーマに関する資料（論文、レポート、メモ）を渡せば、実際に読み込みます。単なるキーワードマッチではありません。質問すると、まずあなたの資料の中から根拠を探し、それから答えます。見つからなければ正直に「見つかりませんでした」と言い、でっち上げません。何かを頼むと、結果を持って戻ってきます——「こうしたらどうですか」と提案するのではなく、最後まで仕上げて成果物を渡してくれます。付き合いが長くなるほど、あなたを理解していきます——研究分野、引用習慣、好みの言語、最近取り組んでいることを覚えてくれます。重要なこと、外部に影響することは（たとえばメール送信、ファイル削除、定期タスクなど）事前に必ず確認します。勝手に進めることはありません。アシスタント自身の立ち位置を一言で表すと、こうなります。「あなたはチャットボットではなく、判断力を持った人間で、たまたま資料を読むことと情報を探すことが得意です。」 3 分で使い始める 4 ステップで一通り体験できます。ステップ 1：「リサーチスペース」を作る上部ナビゲーションのリサーチスペース → 右上の新規リサーチスペースへ。リサーチスペースはあなた専用のプライベートな本棚です。アップロードした資料はあなたしか見ることができません。テーマごとに分けるのがおすすめです——たとえば「AI アライメント」「マクロ経済」「個人メモ」のように別々のスペースを作っておけば、互いに干渉せず、質問するときもアシスタントが無関係な資料に惑わされません。ステップ 2：資料を放り込む PDF、Word、Excel、Web ページを保存した HTML、メモの Markdown をドラッグするだけで構いません。システムが自動的に処理します：通常の PDF：30〜90 秒で解析完了。スキャン PDF（写真撮影や紙のコピー）：画像内の文字を自動的に認識します。一般的な OCR よりも精度が高いです。 Word / PowerPoint / Excel：そのまま解析されます。大きなファイル（30MB 超）：バックグラウンドキューに入り、処理が終わるとブラウザが通知します。本一冊、論文一本を先に自分で読み切る必要はありません。読むのはアシスタントの仕事です。ステップ 3：質問してみるチャット画面に切り替え、汎用アシスタントを選んで、最初の一言はこんな感じで：アシスタントの動きは画面で確認できます。まずあなたの資料を検索 → 該当ページを開いて深く読み込み → 答えと原文の引用ブロック（ページ番号付き）を返します。このプロセスは右側に表示されるので、ブラックボックスではありません ——答えの根拠をいつでも確認できます。ステップ 4：結果をそのまま使える成果物にする続けてこう頼んでみてください：書き終わると、Word のダウンロードリンクがそのまま現れます。コピペも別途 Office を開く必要もありません。おめでとうございます、これで基本の流れは完了です。ここからは、アシスタントが本当に得意なのに、まだ気づかれていないかもしれないことをご紹介します。本当に得意なこと以下の各節は、それぞれ実際のシナリオと「こう頼めばうまくいく」例文がセットになっています。コマンドを暗記する必要はありません。具体的に伝えるほど、的確に応えてくれます。シナリオ 1：リサーチスペース全体を「ひととおり読み切らせる」知識ベースとは「キーワードで数行を取り出すもの」と思っている方が多いですが、それは誤解です——汎用アシスタントは、リサーチスペース全体やまとまった一群のファイルに対して、同じ深度の分析をかけることができます：すべての論文を並列に読み込み、途中でネットワークが切れても中断地点から再開できるので、30 分待ったあげく結果が出ていない、ということがありません。最後に構造化されたレポートと Word が手に入ります。さらにすごいのは、読み終えた情報がそのままアシスタントの頭の中に残ることです。続けて「どの論文が RLHF を使っていた？」「Constitutional AI に言及している段落をすべて挙げて」と訊いても、もう一度読み直す必要はありません。シナリオ 2：学術界の最新動向を毎日要約してもらう Google だけではありません。汎用アシスタントには PubMed （医学・生物学）、 arXiv （情報科学・AI・数学・物理学）、 OpenAlex 、 Semantic Scholar 、 Crossref という 5 つの学術文献ソースが標準装備されています。設定しておけば、毎朝 9 時に自動でメールが届きます。自分が設定したことを覚えておく必要すらありません——アシスタントが代わりに覚えてくれます。止めたい、テーマを変えたい、頻度を変えたいときは、また一言伝えるだけで構いません—— 設定画面でスイッチを探す必要はありません。シナリオ 3：今日は何があった？——マルチチャネルの業界ブリーフィング文献レビューではなく、今日業界で何が起きたかを知りたいとき——プロダクトリリース、技術ブログ、GitHub プロジェクト、最新論文をまとめて見たいとき：複数のチャネルから同時並行で情報を集め、「プロダクト動向 / 技術ブログ / オープンソースプロジェクト / 最新論文」のブロックに整理してブリーフィングを仕上げます。一言伝えるだけで、一つの完成品が手に入ります。シナリオ 4：複数の論文をもとに文献レビューを書く「これらの論文をもとに文献レビューを書いて」と頼むと、汎用アシスタントは文献レビュー執筆モードに切り替わり、非常に厳格な手順を踏みます： 1. 資料の状態を確認する。 2. あなたの執筆要件をストリーミングで聞き出す（中国語か英語か？引用形式は？どの観点に注目するか？）。 3. 並列で各論文の要点を抽出する。 4. アウトラインを生成し、あなたの確認を待って一時停止します ——どこを直すか、どの章を追加・削除するかを伝えれば対応してくれます。 5. アウトライン確定後、章ごとにストリーミングで本文を書き、書きながらリアルタイムで表示されます。書き終えてから先もあります——「§3 の第 2 段落の PPO を DPO に変えて」と伝えれば、その文だけを正確に置き換え、自動でバージョンが保存されます。気に入らなければ、一言で前のバージョンに戻せます。シナリオ 5：Word や長文をその場で修正する（最も過小評価されている能力）自分の .docx をアップロードしたり、直前のチャットでアシスタントが書いたばかりの長文に対して、「第 3 章を膨らませて」「すべての『PPO』を『DPO』に変えて」と頼むと—— アシスタントは書き直しません。原文の中で正確に位置を特定し、その場で修正します：修正後は自動でバージョンスナップショットが残ります。気に入らなければ一言で元に戻せます。複数箇所をまとめて変更するときは一度のアトミックな処理（全部成功するか、全部ロールバックするか）なので、途中まで変えて文書を壊してしまうことはありません。修正が終わるとそのまま Word でダウンロードできます。ロールバックはノーコストです ——だから安心して任せられます。シナリオ 6：計算もグラフも図も作れるデータを語るだけではありません—— 実際にコードを走らせて計算してくれます：日本語グラフのフォント問題（自分の PC で matplotlib に手を焼いた経験があるかもしれません）は、あらかじめ設定済みです—— そのまま出力でき、タイトルが文字化けすることもありません。概念図、フロー図、表紙画像が必要なときは： AI で直接描いてくれます。既存の画像を再描画したい、合成したい、注釈を加えたい？画像を送るだけで対応できます。シナリオ 7：領収書、契約書、手書きメモの文字認識領収書を撮影したり、スキャンした契約書 PDF があって、その文字を取り出したいとき—— 専用の画像文字認識（表構造や数式も保持）を使い、失敗した場合はビジョンモデルに自動でフォールバックします。「これはスキャン版だからツールを変えるべき？」などと考える必要はありません——アシスタントが自動で判断します。シナリオ 8：定期タスクのフルセット日次レポートだけではありません。繰り返しの作業はすべて定期実行に任せられます：毎朝、前日に注目した論文をブリーフィングにしてメール送信。毎週月曜、リサーチスペースに過去 1 週間で追加された資料の要約を確認。毎月初めに、過去 1 か月間の「研究進捗の振り返り」をまとめてもらう。設定したことを忘れてしまっても大丈夫です。「いま設定されている定期タスクを教えて」と訊けば、一覧を出してくれます。シナリオ 9：本当にあなたを覚えてくれる汎用アシスタントは毎回ゼロから対話を始めるわけではありません。次のようなことを自然に覚えていきます：あなたの研究分野、所属、メールアドレス。好みの回答スタイル（詳しく？簡潔に？日本語？英語？引用形式は GB/T 7714（中国の引用規格）？それとも APA？）。最近取り組んでいること。重要だった会話（たとえば「先週プライバシー予算について議論した」）。周囲の人物関係（「Alice は私の指導教官」）。過去にハマった落とし穴や蓄積した経験（「以前 SQL で LIMIT を使ってページングを取りこぼした」）。対話を始めるたびに、これらの記憶を自動的に呼び出します ——「私は GB/T 7714 を使う」と毎回言い直す必要はありません。ただし慎重でもあります：以前「研究分野は NLP」と言ったあとに「CV」と言った場合、黙って上書きはしません ——「これは新しい方向ですか、それとも以前の修正ですか？」と確認します。誤った記憶が今後の対話を汚染しないようにするためです。「この記憶は忘れて」とその場で頼むこともできます。一言伝えるだけで構いません。シナリオ 10：長時間タスクを任せて、あなたは別のことをする時間がかかる作業もあります——たとえば、リサーチスペースにある 200 本の論文を分析するように頼んだ場合。そういうときはバックグラウンドアシスタントが手配されてタスクを進めます。あなたが待つ必要はありません。別の話を続けても、ブラウザを閉じても、翌日戻ってきても構いません—— 戻ってくると、「先ほどのタスクが完了しました」と自分から知らせてくれて、結果を渡してくれます。途中で「いま何本目まで進んだ？」と訊けば、そのまま答えてくれます。完了後に「やっぱりこの観点も加えて」——「さっきの論文群、実験設定の共通点も見てほしい」——と頼めば、完全な原始記録を持ったまま答えてくれるので、再実行は不要です。これがチャットボットとの最大の違いです：あなたが雇った本物のアシスタントのように並列で仕事ができる ——一問一答ではないのです。使いやすい質問テンプレートそっくりそのまま真似する必要はありません。型を掴むためのものです：単一論文を深く読む：ライブラリ全体をスキャン：新着論文を追跡：長文を改訂：安心して修正させる：できないこと / 任せるべきでないこと明確な境界も同じくらい大切です：論文一本まるごとの再現 / プロジェクト規模のコード作成 / 複数スクリプトを使う実証モデリング ——こうした深いエンジニアリング作業は、画面下部の入力欄から科学研究論文エージェントに切り替え、データと論文をアップロードしてください。汎用アシスタント自身も「これは私の役目ではありません」と教えてくれます。無理にやろうとはしません。本番環境の運用 / 長時間のモデル学習 / 大規模データベースへの接続クエリ ——能力の範囲を超えています。重要なファイルの削除 / 知らない相手へのメール送信 / コンテンツの公開 ——アシスタントは必ず事前に確認します。形式的なやりとりではないので、真剣に対応してください。資料に存在しない事実は捏造しません ——根拠が見つからなければ「リサーチスペースに該当する資料はありません」と伝えます。これはバグではなく、設計上の挙動です。使いこなしのヒントリサーチスペースを長期記憶として使いましょう：読んだ論文をすべて放り込んでおけば、半年後に戻ってきて質問しても、変わらず正確に引用してくれます。一度に詰め込みすぎないようにしましょう：複雑なタスクは 2〜3 ターンに分け、まず第一段階の結果を見せてもらってから次に進む方が、5 つの要件を一気に伝えるよりずっとうまくいきます。「文体のサンプル」を渡しましょう：文献レビューを書かせるときに、過去に自分が書いた文章を 2 段落付けると、あなたの筆致を真似てくれます。思い切ってドキュメントを編集させましょう：バージョンスナップショットはノーコストで、気に入らなければ一言で戻せます。原文が失われることはありません。バックグラウンドタスクを試してみましょう：長時間タスクを依頼してから別の作業に移り、ぼんやり待たないようにしましょう。使い込むほど、あなたの好みに合っていきます。これが「汎用 AI アシスタント」との最大の違いです—— アシスタントはあなた一人のために働き、使うほどあなたを理解していきます。利用中に問題やバグに遭遇したり、こんな機能がほしいというご要望があれば、ぜひメールでお知らせください。何を入力したか、何が表示されたか、本来何を期待していたかの 3 点を分かりやすく書いていただければ、すぐに返信いたします。