Ninja Deep Research: AIエージェントは誰もが実際に使用し始めることができます

2025年はAIエージェントの年ベンチャー資本家で、テクノロジー巨人, and evenタイム誌.

チャットボットとは異なり、AIエージェントは自動的にあなたのためにタスクを完了し、それらが必要なときに識別することができます. They use a combination of prompted instructions, reasoning capabilities, and real-time data from the apps and services that you use every day. チャットボットは、あなたが毎日使用しているアプリやサービスから実時データを組み合わせます。

会議の準備をしていると、「NINJA AI」例えば、Deep Research では、自動的に競合企業のニュースを収集し、主要な洞察や実施可能な推奨事項に関する詳細なレポートを生成することもできます。

Sequoia 首都予想彼らはすでに、販売とともに働くエージェントが、チームメンバーがプロセスに関与していなかったときと比べ、パフォーマンスを3倍に増やしたケースを見ている。

YC信じる彼らは、SaaSがオンプレミスソフトウェアを置き換えたのと同じように、エージェントはSaaSを置き換えるでしょう。

初期段階のイノベーションでは、ユーザーが実践的で日常的な利益を体験するにはしばしば時間がかかりますが、Ninja's Deep Researchのようなアプリケーションはすでに、幅広いニーズに直ちに価値を提供できることを証明しています。

深層研究とは何ですか? それはどのように機能しますか?

一般的に、Deep Researchは、質問に答えるために何百ものオンラインソースを検索、分析、合成する計画を作成し、実行します。

市場にはNinja、Open AI、Google、Perplexity、Anthropic、Monicaのオプションがいくつかしかありません。それぞれは使用、信頼性、コストに関して異なります。いくつかのキャップクエリは、20〜200ドル/月の範囲で、または答えを返すのに30分以上かかります。

Ninjaが市場の限界に対処する方法は、スピード、パフォーマンス、および手頃な価格を一貫して向上させることです。カスタマイズされた次世代チップによって動作し、当社のDeep Researchは無制限のクエリを処理し、即時的で専門的なレベルの結果を提供し、15ドル/月の固定メンバーシップを提供しています。

• リファインまたはCurated Promptsから選択: Deep Research は、最高の結果を得るための最適なプロンプトを作成するのに役立ちます。 プラットフォームには、クエリを自動的に強化し、重要な詳細を追加し、文脈を拡張するプロンプトが含まれています。

• 複数のウェブおよびファイルソースを分析:プロンプトを設定すると、Deep Researchは複数のステップのプランを作成し、ビデオやオーディオコンテンツ(YouTubeやポッドキャストなど)を含むインターネットおよびファイルの数百のソースに潜入します。

• Validate Insights with Confidence: Deep Research makes it easy to verify information with citations and direct links to sources. The platform also shows its reasoning for every step of its plan, whereas a new study found that other models fail to do so 80% of the time.

  
  

  
  

  
  

  
  

  

  
  

• Proven to Surpass Leading AI Models: For every request, Deep Research generates code to precisely locate information,significantly improving accuracy and reducing hallucinations. In fact, it outperformed leading models in the field at minimizing hallucinations, achieving 91.2% accuracy on the SimpleQA test—one of the best proxies for assessing hallucination levels.

  
  

何百万ものユーザーがニンジャの深層研究を利用しているか

何百万人もの人々が私たちをどのように活用しているかについて興味深い。深い研究以下は、そのさまざまな使用例の多くの例のいくつかです。

• Technical: Analyzes system specifications, external documentation, and industry best practices to recommend solutions for software integration, API development, and security protocol enhancements.

  
  

  Try it in Ninja: Evaluate the system specifications and external documentation for [insert software/product], and recommend best practices for integrating [insert software/technology].

• Marketing: Assesses market trends, competitor strategies, key search terms, and content gaps to inform and optimize campaigns.

  
  

  Try it in Ninja: Analyze market trends for [insert product/industry], assess competitor strategies, and identify key search terms. Highlight content gaps and suggest improvements to optimize a campaign targeting [insert target audience].

• Product: Synthesizes user interviews, surveys, focus groups, and analytics to create reports on customer demographics, behaviors, motivations, and challenges.

  
  

  Try it in Ninja: Combine insights from user interviews, surveys, and focus groups to create a report on customer [insert characteristics]. Suggest product improvements for [insert product] based on feedback.

• Sales: Identifies high-potential leads, prospects' pain points and needs, and competitor solutions and pricing to improve outreach and close more deals.

  
  

  Try it in Ninja: Analyze the [insert industry/sector], identifying high-potential leads and key company pain points and needs. Assess competitor solutions and pricing, then recommend strategies for initiating outreach to engage prospects for [insert product/service].

• Skill Advancement: Improves in specific programming languages, frameworks, or technologies by generating in-depth tutorials, coding exercises, and summaries.

  
  

  Try it in Ninja: Create a detailed learning path for advancing in [insert programming language/framework/technology]. Provide clear tutorials, practical coding exercises, and concise summaries to reinforce key concepts and skills.

• Product Comparison: Compares features, specifications, performance, and pricing to receive hyper-personalized recommendations.

  
  

  Try it in Ninja: Compare the features, specifications, performance, and pricing of [insert product 1] and [insert product 2]. Provide a recommendation based on [insert specific needs or criteria], such as [insert feature preference or use case].

• Traveling: Generate itineraries for destinations, accommodations, attractions, activities, or visa requirements based on timeframe, budget, and preferences.

  
  

  Try it in Ninja: Suggest the best travel dates for a trip to [insert destination] in [insert month], along with four-star accommodation options within a budget range of [insert price range]. Identify visa requirements for [insert nationality] and provide a list of recommended attractions and activities.

  The Future of AI Agents: How Ninja's Paving the Way

これまで、2025年がAIエージェントの年になるという考えを支持する多くの発展がありました。

今月のGoogle発表Agent2Agent(A2A)プロトコルは、エージェントが互いに通信し、安全に情報を交換し、エンタープライズプラットフォームやサービスを介して行動を調整できる新しいシステムです。

Deep Research の使用事例はどのように役立つのか? 開発者は、コラボレーション AI エージェントを使用してアプリケーションを構築および最適化するためにそれを活用できます。 あるエージェントは、関連するコードパターンを分析し、引っ張るコーディングアシスタントとして機能し、別のエージェントは、Salesforce の API にアクセスして、クライアントデータを自動的に同期し、レコードを更新したり、ワークフローを引き起こしたりすることができます。

エージェントがSaaSを置き換えるか否かについては、その問題は依然として残っています。我々が知っていることは、彼らはすでに私たちが情報にアクセスし、それについて学び、それを共有する方法を変革しているということです。マッキンシーエージェントは、レビューサイクル時間を20〜60%削減する高品質なコンテンツを生産することができます。そして、以前のイノベーションの波とは異なり、あなたはもはや忍者を通じてそれらをパワーアップするツールを活用するために待つか高価格を支払う必要はありません。

世界最高のモデルへのアクセスを提供するニンジャの他に、我々はちょうどディープリサーチと我々の他のスーパーエージェントのためのAPIをリリースしました。彼らは、最も低コストで最高のパフォーマンスを有する強力な製品を構築するために私たちに加わる柔軟でコスト効率的な方法を提供します。忍者今日、日々の仕事やアプリケーションをどのように変えられるかを体験してください。