> Markdown twin of https://conduitllm.com/ja/research-with-exa.html > Conduit で Exa 検索をオンにし、リサーチの概要を書いて出典付きのレポートを読むまでを、太陽電池の調査を例に解説。Exa のキーは不要です。 --- チュートリアル # Conduit と Exa でディープリサーチを行う方法 2026年10月8日更新 よい調査の問いに、1 行で答えられることはめったにありません。検索し、何十ものページを読み、誰が何を言ったかを整理し、出典どうしが食い違う箇所に気づく必要があります。無料のオープンソース デスクトップ AI アプリ [Conduit](https://conduitllm.com/ja/) のリサーチは、その作業を代わりに行い、すべての主張に出典が付き、すべての引用がそのページ上の文言と照合済みのレポートを返します。 ## はじめに このチュートリアルでは、Conduit のリサーチ機能を、検索エンジンとして [Exa](https://exa.ai) を使いながら動かし、実際のエンジニアリングの問いに答えます。問いは、*ペロブスカイト・シリコン タンデム太陽電池は、実用化にどこまで近づいているか*です。 Exa のアカウントを作らずに Exa 検索をオンにし、何かが実行される前にリサーチの計画を確認して編集し、ページを読み進める実行の様子を追い、最後に 1 行ずつ確かめられる出典付きのレポートを受け取ります。 太陽電池の問いは、細部が重要なので、よい試金石になります。効率の記録、寿命の主張、工場の発表は、認証を受けた実験室の測定値、査読付き論文、企業のプレスリリースといった、まったく性質の異なる出典から出てきます。役に立つレポートは、それらを区別して扱わなければなりません。 ## 要点 - Conduit は、Exa がキーなしで無料提供している [Exa のホスト型 MCP サーバー](https://exa.ai/docs/reference/exa-mcp)経由で、Exa を標準の検索エンジンとして使います。 - リサーチは、補足の質問、範囲、深さからなる概要から始まります。検索が実行される前に、あなたが編集して承認します。 - レポートのすべての主張には出典からの引用が付いており、その引用がページ上にあることは、モデルではなく Conduit 自身のコードが確認してから、主張が使われます。 - 完成したレポートは Markdown ドキュメントで、補足の質問ごとの調査結果、未解決の問い、番号付きの出典が含まれます。 - 費用がかかるのは、選んだモデルの分だけです。Conduit は無料で、キーなしの Exa 検索も無料です。 ## 前提条件 このチュートリアルを進めるには、次のものが必要です。 - **Conduit のインストール**（Windows、macOS、Linux）。[リリースページ](https://github.com/runningpixels/conduit/releases)からダウンロードしてください。 - **Conduit に設定済みのモデルプロバイダー**と、あなた自身の API キー。リサーチは、選択中のモデルを使います。設定するには、[プロバイダーガイド（英語）](https://conduitllm.com/providers.html)のいずれか、たとえば [デスクトップアプリで OpenRouter を使う（英語）](https://conduitllm.com/providers/openrouter.html)に従ってください。 - **ローカル専用モードがオフであること。**リサーチは Web を検索して読むため、ローカル専用モードでは使えません。**設定 → プライバシーとデータ**で確認できます。 - **（任意）Exa の API キー。**このチュートリアルでは不要です。頻繁にリサーチするなら、[Exa のダッシュボード](https://dashboard.exa.ai/api-keys)で取得したキーを使うと、Exa のレート制限が引き上げられます。 ## ステップ 1 — Exa で Web 検索をオンにする リサーチは、Conduit のローカルの検索バックエンドを通じて出典を見つけます。そこで最初に、Web 検索をオンにして、使われているバックエンドが Exa であることを確認します。 リサーチが求めているのは検索エンジンの答えではなく、読むためのページなので、[Exa](https://exa.ai) はこの用途に向いています。 Exa は AI アプリケーション向けに作られた検索 API で、自社のサービスを、独自の検索モデルを備えた Web 規模のインデックスと説明しています。各結果にはハイライト、つまり Exa がクエリにもっとも関連が高いと判断した箇所が付いてきます。 Conduit は 1 回の検索で Exa に 10 件の結果を求め、そのハイライトをもとに、どのページを全文で読むかを決めます。 **設定 → Web 検索**を開き、**Web 検索を有効にする**にチェックを入れます。 初めて有効にすると、Conduit は**Web 検索を有効にしますか？**というお知らせを表示し、検索クエリの送信先を説明します。内容を読んだら、**許可**を選びます。 次に、**ローカルの検索バックエンド**の下で、**Exa** が選ばれていることを確認します。Exa が標準なので、新規インストールではすでに選ばれています。 **Exa API キー（任意）**の欄は空のままにしてください。 **注：**検索クエリはあなたのマシンから Exa へ送られ、Exa は自社の規約のもとでそれを保持することがあります。 [Exa のプライバシーポリシー](https://exa.ai/privacy-policy)には、クエリのデータを、モデルの学習を含む製品の改善に使うと書かれています。リサーチの質問には、機密にあたる情報を含めないでください。 これで Web 検索がオンになり、バックエンドは Exa になりました。次のステップでは、調べたい問いを入力して、実行を開始します。 ## ステップ 2 — リサーチの実行を開始する リサーチの実行は、通常のチャットメッセージと同じように始まります。違うのは、そのメッセージに対してリサーチがオンになっている点だけです。このステップでは、リサーチをオンにして、太陽電池の問いを入力します。 新しいチャットを開きます。メッセージ欄で **+** メニューを開き、**リサーチ**を選びます。メッセージ欄に**リサーチ**のチップが表示されます。これは、次のメッセージが通常の返信ではなくリサーチの実行を開始する、という意味です。 次の質問を入力して、送信します。 ペロブスカイト・シリコン タンデム太陽電池は、実用化にどこまで近づいていますか？ **注：**ホームから始めることもできます。質問ボックスに質問を入力して**リサーチ**のチップを選ぶと、Conduit が新しいチャットを開き、そこで実行を開始します。**リサーチ**の項目がグレーアウトしている場合は、カーソルを重ねると理由が表示されます。多くは、Web 検索がオフか、ローカル専用モードがオンになっていることが原因です。 Conduit は、まだ検索しません。その代わりに、実行の計画を作成します。この計画は、次のステップで確認します。 ## ステップ 3 — リサーチの概要を編集する 何かを検索する前に、Conduit は**リサーチの概要**を表示します。答える補足の質問、任意の範囲、そして深さです。補足の質問が検索の内容を決めるので、数秒の編集がレポートにもっとも大きく効くのは、ここです。 太陽電池の問いなら、次の 4 つの補足の質問を含む概要が役に立ちます。 - ペロブスカイト・シリコン タンデムセルの効率の最高記録はいくつで、誰が保持しているか。 - 屋外でどのくらい長持ちし、何が寿命を制限しているか。 - どの企業が製造していて、どの規模か。 - 販売前に、どのような試験と認証が必要か。 提案された補足の質問を、意図に合うまで編集します。追加するには**補足の質問を追加**、外すには**削除**を使います。概要に入れられるのは 1 〜 6 個です。ここでは 2 つ目の補足の質問がもっとも重要です。効率は目を引く数字ですが、太陽電池パネルを販売できるかどうかを決めるのは寿命だからです。 **範囲（任意）**には、`2024–2026` と入力します。これにより、すでに更新された古い記録ではなく、最近の成果に絞って調べられます。 最後に、深さを選びます。深さごとに、実行がどこまで進めるかの上限が決まります。 | 深さ | 検索 | 読んだページ | 時間 | | --- | --- | --- | --- | | クイック | 最大 8 回 | 最大 15 ページ | 約 10 分 | | 標準 | 最大 20 回 | 最大 40 ページ | 約 20 分 | | ディープ | 最大 50 回 | 最大 100 ページ | 約 40 分 | **標準**を選びます。4 つの補足の質問に対して合わせて 40 ページを読めれば、このテーマには十分で、実行は 30 分かからずに終わります。続けて、**リサーチを開始**を選びます。 概要を承認し、実行が始まりました。次のステップでは、チャットで進行状況を追います。 ## ステップ 4 — 実行の様子を追う リサーチが動いている間、チャットのカードに現在の作業が表示されます。このステップでは、そのカードの見方と、各段階で何が起きているかを学びます。 カードのステータス行は、次の段階を進みます。必要に応じて、いくつかの段階が繰り返されます。 - **Web を検索しています…** — Conduit が補足の質問ごとに、検索クエリを Exa へ送ります。 - **ページを読んでいます…** — 有望な結果を 3 件ずつ全文で読みます。対象には 20 MB までの PDF も含まれます。カードには、読んでいるサイトが表示されます。 - **主張を抽出しています…** — モデルが各ページを読み、主張を抜き出します。それぞれに、ページ上でその根拠となる正確な文言が添えられます。 - **不足している点を確認しています…** — まだ答えが出ていない補足の質問があれば、リサーチがもう一度検索します。 - **レポートを作成しています…**と**引用文を出典と照合しています…** — 確認済みの主張からレポートが書かれ、見直されます。 ステータス行の下の**検索**と**読んだページ**のカウンターには、上限のうちどこまで使ったかが、たとえば `7 / 20` のように表示されます。**見つかった主張**には、ここまでに抽出された主張の数が表示されます。 このチュートリアルの実行では、低コストのモデルである GLM 5.3 Flash を OpenRouter 経由で使い、数分で完了しました。 太陽電池の問いでは、最良の根拠の多くが、国立研究所の報告書や研究論文、それも PDF にあります。リサーチは検索スニペットではなく文書全体を読むので、そうした出典をそのまま使えます。 **注：**いつでも**停止**を選べます。リサーチはそれまでの作業を捨てません。確認済みの主張からレポートを書き、冒頭に、実行が途中で停止されたことを示す一文を添えます。 カードに実行の完了が表示されたら、レポートの準備ができています。次は、レポートを開いて調査結果を読みます。 ## ステップ 5 — レポートを読む 実行が終わると、カードに短い要約と、引用した出典と読んだ出典の数（たとえば `引用 8 件 · 閲覧 8 件`）、そして**レポートを開く**ボタンが表示されます。このステップでは、レポートを開き、その構成を確認します。 **レポートを開く**を選びます。レポートがチャットの横に開き、次のセクションが並びます。レポートのセクション名は、アプリが常に英語で生成します。 - **Summary**（要約） — 質問への短い答え。 - **Findings**（調査結果） — 補足の質問ごとに 1 つのパート。各文のあとに、`[3]` のような番号付きの引用が付きます。 - **Where sources disagree**（出典の見解が分かれる点） — 出典どうしが食い違う答えを出している場合に含まれます。 - **Open questions**（未解決の問い） — 実行が答えられなかった補足の質問と、読めなかったサイトの名前。 - **Sources**（出典） — 引用したページの番号付きリストで、各ページに取得日が付きます。そのあとに、読んだものの引用しなかったページが続きます。 引用が出典の中に見つからなかったために一部の主張が除外された、とカードに表示されている場合、それは引用チェックが働いた結果です。これについては、次のステップで見ていきます。 ## ステップ 6 — 主張を出典と照らし合わせる 出典付きのレポートが役に立つのは、その引用が信頼できるときだけです。このステップでは、主張を 1 つ自分で確かめ、Conduit がすでにすべての主張をどう確認しているかを見ていきます。 **Findings** セクションの文を 1 つ選び（効率の最高記録がおすすめです）、その引用番号を控えます。カードで出典リストを開き、その出典を選びます。ページがブラウザーで開くので、主張の根拠になっている箇所を探せます。 Conduit は、レポートを書く前に、すべての主張に対して同じ確認をすでに済ませています。 1. **すべての主張に引用が付いています。**ページを読むモデルは、各主張を裏づける正確な文言を返さなければなりません。 2. **コードがページ上でその文言を探します。**モデルではなく Conduit 自身のコードが、保存されたページのテキストから引用を探します。対象は 20 文字以上で、大文字小文字、空白、カーブした引用符の違いは無視されます。引用が見つからない主張は破棄されます。 3. **確認済みの主張だけがライターに渡ります。**引用番号と出典リストは、モデルが入力したものではなく、アプリが作ります。 4. **見直しのパスが下書きを読みます。**出典より多くを述べている文や、引用なしで事実を述べている文を探し、修正します。 5. **信頼性の低い出典にはラベルが付きます。**各ページに信頼性の評価が付き、低く評価された出典は、出典リストに理由とともに印が付きます。政府の研究所などの公的なサイトが低く評価されることはありません。 太陽電池のように、プレスリリースと認証済みの実験室の測定値とでまったく違う数字が出てくるテーマでは、こうしたチェックがあるからこそ、レポートを信頼し、自分で検証できるものにできます。 ## よくある質問 **Exa の API キーは必要ですか？** いいえ、不要です。Conduit は Exa がキーなしで無料提供しているホスト型 MCP サーバー経由で Exa に接続します（レート制限あり）。実行中に Exa の無料検索が混み合っていると表示されたら、1 分ほど待つか、**設定 → Web 検索**でキーを追加してください。Exa によると、キーを使うと制限が引き上げられ、無料プランでは新規アカウントに 10 ドル分のクレジットが付与され、毎月 10 ドルまで補充されます。 **リサーチを 1 回実行すると費用はいくらかかりますか？** Conduit は無料で、キーなしの Exa 検索も無料です。費用がかかるのはモデルの部分です。計画、読み込み、執筆のどのステップも、あなたが選んだプロバイダーへの呼び出しで、あなた自身のキーに課金されます。深さごとにトークンの上限があり、クイックは 150,000 トークン、標準は 400,000 トークン、ディープは 1,000,000 トークンです。上限に達すると、実行は停止し、そこまでに得た内容でレポートをまとめます。すべての呼び出しは使用量と費用（Usage & Cost）に記録されます。 **リサーチはモデル自身の Web 検索を使いますか？** いいえ。通常のチャットの検索ソースがプロバイダーのホスト型検索になっていても、リサーチは常に、設定で選んだローカルの検索バックエンドで検索します。ホスト型検索は質問に答えるためのものですが、リサーチに必要なのは、読んで引用できるページの一覧です。 **Exa の代わりに Tavily や Brave を使えますか？** はい。**ローカルの検索バックエンド**で Tavily、Brave Search、または自分の SearXNG を選べます。Tavily と Brave には API キーが、SearXNG にはインスタンスのアドレスが必要です。DuckDuckGo も選べますが、返ってくるのは百科事典的なスニペットだけなので、リサーチには向きません。 **Web ページがリサーチの実行を乗っ取ることはありますか？** いいえ。ページのテキストが渡されるのは、ツールを持たないモデル呼び出しだけです。そのため、ページに指示が書かれていても、Conduit に検索、取得、保存をさせることはできません。指示のように読める文面の主張は破棄され、Conduit が取得するのは、検索結果に含まれていた公開の https アドレスだけです。 ## まとめ このチュートリアルでは、バックエンドを Exa にして Web 検索をオンにし、ペロブスカイト・シリコン タンデム太陽電池についての調査の問いを入力し、概要で実行の形を整え、ページを読み進める様子を追い、出典付きのレポートを出典と照らし合わせて確認しました。Exa のアカウントは、一度も必要ありませんでした。 ここからは、自分の分野の問いでリサーチを試してみてください。また、カードの**このレポートから執筆**を選べば、同じ確認済みの事実を引用した記事の下書きにレポートを変えられます。さらに進むには、次のガイドをご覧ください。 - [リサーチのドキュメント](https://conduitllm.com/ja/docs.html#research)：すべての設定と制限を解説しています。 - [ドキュメントとチャット](https://conduitllm.com/ja/use-cases/chat-with-documents.html)：Web ではなく、自分のファイルから出典付きの答えを得ます。 - [プロバイダーガイド（英語）](https://conduitllm.com/providers.html)：リサーチを動かすモデルを選び、設定します。 [Conduit をダウンロード](https://github.com/runningpixels/conduit/releases) Exa に関する事実の出典（2026 年 10 月 6 日確認）：Exa の [ホームページ](https://exa.ai)（インデックスとハイライト）、 [MCP サーバーのドキュメント](https://exa.ai/docs/reference/exa-mcp)（キーなしでの利用、レート制限、API キー）、 [料金](https://exa.ai/pricing)（無料プラン）、 [プライバシーポリシー](https://exa.ai/privacy-policy)（クエリのデータ）。 Conduit に関する記述は最新リリースに対応しており、 [ドキュメント](https://conduitllm.com/ja/docs.html)と [ソースコード](https://github.com/runningpixels/conduit)で確認できます。 誤りを見つけた場合は、[お知らせください](https://github.com/runningpixels/conduit/discussions)。修正します。 ## 関連記事 - [Conduit のワークフローでタスクを自動化する方法](https://conduitllm.com/ja/automate-with-workflows.html) — プロジェクトのリリースを見守り、低コストのモデルで要約・保存し、破壊的変更のときだけ通知する Conduit のワークフローを作ります。 - [MCP サーバーを顧客にデモする方法](https://conduitllm.com/ja/mcp-distribution.html) — MCP サーバーのホストは顧客デモではありません。ホスト型チャット、Claude Desktop と拡張機能、自社クライアントを比較します。