Perplexityは日本語対応している?
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PerplexityのUI・出力・サポートの日本語対応を、公式サイトの表示言語と編集部の評価をもとに整理しました。日本語で業務に使えるかどうかと、日本語に強い代替候補を確認できます。
PerplexityはUIが日本語に対応していて、日本語の業務で使えます。
Perplexityの日本語対応 3軸判定
◎ 対応 ／ △ 部分対応 ／ × 未対応 ／ ？ 未確認| 項目 | 判定 | 内容 |
|---|---|---|
| UI／メニュー | 対応 | 編集部の評価で日本語対応は4/5です。 |
| 入出力の品質 | 対応 | UIが日本語に対応しており、日本語で入力して使えます。 |
| サポート／ヘルプ | 未確認 | 編集部では未確認です。公式サイトの問い合わせ窓口をご確認ください。 |
公式サイトの表示言語と編集部の評価をもとに整理した参考情報です。最新の対応状況は公式サイトでご確認ください。
Perplexityと一緒に検討されているサービス
ChatGPT・
複数のAIに同じ質問をして答えを比べたり、講座で使い方を体系立てて学んだりできます。
初月10ドルオフ（新規ユーザー）
ChatGPTやClaudeへの長い指示を、打たずに声で入力できる。日本語にも対応し、Mac・Windowsのどのアプリでも使える（無料は1,000語まで）
AI音声・文字起こし ／ 最低料金 ¥0〜
日本語に強いAIリサーチツール5選
代替5選を見る ＞同じAIリサーチで、UIが日本語に対応したほかの候補です。比較の参考にしてください。
Webサイトの検索・スクレイピング・クロールを行い、AIエージェント向けにMarkdownや構造化データへ変換できます。
- ・検索・スクレイプ・Interactを1つのAPIで扱い、結果をMarkdownやJSON、スクリーンショットで返す
- ・1,000 URLのベンチマークで96%のページを取得でき、Puppeteerの79%を上回る
- ・ナビやフッター、広告を除いたMarkdownを返し、入力トークンを93%減らせる
- ・APIキーとコードで使う開発者向けの作りで、プログラミングに慣れていないと扱いにくい
- ・PDFやdocxの解析、Actionsでのページ操作など機能が多く、用途に合わせた設計が要る
Gensparkは、情報収集から文書・スライド作成、アプリ構築、画像・動画生成まで対応するオールインワンAIワークスペースです。Second BrainやGenspark Clawなどの製品群を備え、調査や制作、業務効率化を一貫して実行できます。多岐にわたるAI作業を1つの環境に集約したいビジネスパーソンに向いています。
- ・調査から文書・スライド・スプレッドシート作成まで1つのワークスペースで進められる
- ・CRMやデータベース、Webサイト、アプリをノーコードで作れる
- ・画像・動画・音声の生成も同じ環境で扱える
- ・機能と製品が多く、どれを使うか把握するまで時間がかかる
- ・単一の用途だけなら専門ツールで足りる場合がある
- ・料金プランの内訳が公開情報では確認しにくい
Semantic Scholarは、AI2が提供するAI搭載の学術文献検索ツールで、研究テーマに関連する論文を検索し、読むべき文献の優先順位付けを支援します。検索結果では論文タイトル、著者、要旨、被引用数に加え、TLDRによる1文要約で内容の当たりを短時間で確認できます。引用関係や関連論文をたどれるほか、ライブラリ保存、研究フィード、Semantic Readerの引用カードや要点ハイライトを使ってPDF読解と継続的な文献追跡を進められます。AI研究者、大学院生、技術調査担当者が、先行研究の把握や重要論文の選定に使いやすい点が強みです。
- ・論文ごとにAIが1〜2文のTLDR要約を付け、読むべきか短時間で判断できる
- ・引用が支持・反論・比較のどの文脈かを分類して表示する
- ・Semantic Readerで論文PDFを開くと引用元がホバーで確認できる
- ・収録は英語論文が中心で、日本語論文はCiNiiやJ-STAGEとの併用が必要
- ・インデックス対象外の業界レポートは検索で拾えない
NotebookLMは、PDFやGoogleドキュメント、URLなどの資料を読み込み、根拠付きの要約、質問応答、音声・動画概要を生成できるAIリサーチ支援ツールです。
- ・根拠資料に基づく回答
- ・無料枠の実用性
- ・音声概要の自動生成
- ・利用上限の変動可能性
- ・モバイル機能の制限
- ・外部資料品質への依存
URLやPDFをLLM向けのMarkdownに変換し、Webページの本文抽出や検索結果取得をAPIで効率化できます。
- ・URLの前にr.jina.aiを付けるだけでページ本文をMarkdownで取得できる
- ・s.jina.aiでWeb検索を行い、検索結果をJSONなどで受け取れる
- ・mcp.jina.aiをMCPサーバーに追加すればLLMから直接APIを呼べる
- ・画像をMarkdown化するjina-ocr-v1は通常の40倍のトークンを消費する
- ・動的に読み込むページは待機セレクタや読み込みタイミングの調整が要る
- ・Cookieを転送したリクエストはキャッシュされず、毎回取得し直しになる