Spine Research
Spine AI (Y Combinator S23) · ビジネス
Spine Researchは、複数のエージェントを並行で走らせ、専門職向けに出典付きの調査レポートや資料、モデルを作るマルチエージェントAIリサーチ基盤だ。
Spine Research について
About
Spine Researchとは
Spine Researchは、ディープリサーチを1回の指示ではなくチーム作業として扱うAIリサーチ基盤だ。1つのモデルに記憶から答えさせるのではなく、300を超えるAIモデルで編成したエージェント群を放ち、生きた情報源を検索させ、見つけた内容を突き合わせ、そのまま渡せるAI調査レポートや資料、表計算、メモにまとめ上げる。
狙っているのは、チャットで済ませた調査が残す穴だ。チャットボットは速いが浅く、数字の出どころをほとんど示さない。Spine Researchは仕事を分ける。計画モデルが何をどこで探すかを決め、執筆モデルが見つけた内容を構造化された成果物に変え、引用が最後まで付いてくるので、主張を一つずつ自分で確かめられる。
作業はすべてビジュアルなキャンバス上で進む。調査、文書、スライド、データのブロックを無限のボードに置き、読ませたい文脈をつないで、エージェントに任せる。先に知っておくべき制約は2つある。課金単位はリクエストではなくクレジットなので、重いエージェント系ブロックは短い質問より速くプランを削る。そして、研究を仕事の成果物として必要とする人向けの作りで、ちょっとした疑問をチャットボットに聞けば済む用途には向かない。
はじめ方
- getspine.aiで登録し、空のキャンバスで始めるか、調査・資料・データのテンプレートを開く
- 求める成果を説明するか、ブロックを手で追加し、エージェントに読ませたいファイルやリンク、サイトをつなぐ
- エージェント群を起動し、計画・検索・構築の様子を見る。タスクをキューに入れて後で戻ってもよい
- 成果物を確認し、フロー全体をやり直さずに個別のブロックだけ調整してから、書き出すかリンクで共有する
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 投資家とアナリスト：Spine Researchは提出書類やデータから市場規模、競合の状況、決算の分析を行い、投資メモにまとめる。使いこなすには自前の一次資料を持ち込むのがよい
- コンサルタント：業界の全体像、デューデリジェンス、競合調査を数分で顧客に出せる資料に変える。時間ではなく成果物で請求するチームに向く
- スタートアップの創業者：投資家向け資料、市場マップ、市場投入計画を、裏取りした出典付きで作る。資金調達の前に筋の通った数字が要るときに役立つ
- 法務・リサーチ部門：判例調査、規制の追跡、特許の全体像が引用付きで返ってくる。成果が実際の意思決定に使われる場面では裏付けがものを言う
タスク
- ディープリサーチのレポート：エージェントが数十の生きた情報源を突き合わせ、1つのモデルの要約ではなく引用付きの構造化レポートを返す
- 市場規模とTAM/SAM/SOMモデル：業界レポート、企業の開示、アナリストの推定を突き合わせ、数字の背後にある前提を可視化したままにする
- 競合分析：複数の競合の価格、立ち位置、資金調達、製品の動きを1つの比較表にまとめる
- 投資家向け資料：市場データ、比較企業、予測を、編集できるスライド向けの構成に組み上げる
- データ表と表計算：価格表、比較セット、ベンチマークといった構造化データを使える形式に書き出す
シーン
- 明日までにある企業のデューデリジェンス資料が要る：エージェント群が公開情報を並行で調べ、ゼロから作らずに済む下書きを返してくれる
- 顧客が今週、市場の全体像を求めてきた：エージェントが主要プレイヤーと立ち位置、価格を集め、そのまま渡せる資料を返す
- モデルの重要な前提を差し替え、影響を見たい：キャンバス上で影響のあるブロックだけ再実行すれば、レポート全体をやり直さなくて済む
- 資金調達の準備中で筋の通った数字が要る：裏取りした出典と引用があれば、投資家が実際に聞いてくる質問に答えられる
主な機能
マルチエージェントのリサーチ群
Spine Researchは300を超えるAIモデル上に専門エージェントを立ち上げ、その仕事を並行で走らせる。自然言語でプロジェクトを説明すれば、エージェントが計画し、分解し、キャンバス上で実行しながら調査・文書・データのブロックを作っていく。このマルチエージェント調査の並行性が、手作業なら数日かかる調査の自動化を数時間で終わらせる。
ビジュアルキャンバス
キャンバスは、あなたとエージェントが一緒に働く無限の作業空間だ。ブロックを足し、読ませたい文脈をつなぎ、同じ出発点から別々の方向へ枝を伸ばす。構造が見えるので、エージェントに重い作業を任せたうえで、一部のブロックだけを手で磨き、フロー全体をやり直さずに済む。
ディープリサーチブロック
ディープリサーチブロックは背後でモデルをループさせて動かす。計画モデルが何をどこで探すかを決め、執筆モデルが見つけた内容を束ねる。ディープリサーチツールとしてウェブとキャンバス上の文書を巡回し、ドメインや期間の包含・除外ルールに対応し、主張を確かめられるよう引用を添える。
出典付きで編集できる成果物
成果は文章の壁ではなく、仕事の成果物として返る。レポート、メモ、資料、表計算、データ表だ。各実行は出典と筋道を保つので、出典付き成果物は自らの根拠を携える。どの部分も直接編集でき、キャンバス全体でも単体の成果物でもリンクで共有できる。
文脈の制御とプランモード
タスクが走る前に、プランモードがエージェントの提案する進め方を示すので、調整したり、もっと簡単な案を求めたり、範囲を絞ったりできる。文書やリンク、サイトをキャンバスに置けば、エージェントは自分で探さずその文脈を直接読む。コストと当てずっぽうの両方が減る。
APIと連携
ビジュアルアプリに加えて、Spine Researchは研究APIを提供する。1回の呼び出しで整った成果物を返し、非同期の実行はwebhookかポーリングで追える。Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenClawといったツールにもつながるので、それらの環境のエージェントは調査と成果物の生成をSpineに委ねられる。
メリットとデメリット
メリット
- 数百の生きた情報源を並行で調べ、1回のチャット指示が届く範囲をはるかに超える
- 引用が出典として成果に付くので、数字や主張を出どころまでたどれる
- 成果は編集できるレポート、資料、表計算として出てくる。並べ直しが要る生テキストではない
- キャンバスを使えばプロジェクトの一部だけを手直しでき、全部を回し直さずに時間とクレジットを節約できる
- APIと開発者向け連携があり、Claude CodeやCursorなどからリサーチエンジンを呼び出せる
デメリット
- 課金単位はクレジットなので、重いエージェント系ブロックは価格表示以上に速くプランを削り、未使用クレジットも翌月に繰り越されない
- 無料プランの月2,000クレジットではディープリサーチを多く回せず、本格利用では多くの人が有料プランに移る
- 調査タスクと情報源をすでに想定している人向けの作りで、事実を素早く確認したいだけの人にはあまり向かない
- 成果はタスクの組み方次第で、指示が弱かったり情報源が薄かったりすると成果物の質も落ちる
よくある質問
Spine Researchは、ディープリサーチのレポート、市場規模、競合の全体像、投資家向け資料、データ表といった、出典付きの仕事の成果物を作るために使う。複数のAIエージェントを並行で放ち、その発見を引用付きの編集可能な成果物にまとめる。
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Rows (Superhuman) · 生産性向上 · ビジネスRows は、50以上のソースからライブデータを取り込み、SQLクエリや入れ子の数式ではなく平易な言葉で操作できるAIスプレッドシート兼データ分析ツールだ。PDFから数字を抜き出し、広告プラットフォーム、データベース、銀行口座をつなぎ、AIにレポートの作成、データセットの結合、自動で再計算するモデルの構築を頼める。ブラウザで動き、スプレッドシートのように扱え、現在は Superhuman の傘下にある。