Operator¶

📌 概要¶

Operatorは、OpenAIが開発した革新的なブラウザ自動化ツールです。プログラミング不要で、日本語や英語の自然な指示をAIが理解し、ブラウザ操作を自動実行します。

Manusとの違い¶

特徴	Manus	Operator
操作方法	画面操作を記録・再生	自然言語で指示
柔軟性	記録した操作を忠実に再現	AIが状況に応じて判断
エラー対応	手動で修正が必要	AIが自動的に対処
学習コスト	低い（視覚的）	中程度（プロンプト作成）

こんな場合にOperatorが最適¶

📝 毎回少しずつ異なる検索条件で調査する
🔄 Webサイトの構造が頻繁に変わる
🤖 状況に応じた判断が必要な作業
🌐 複数のサイトを横断的に調査する

🚀 セットアップ¶

前提条件¶

ChatGPT Plusアカウント（月額$20）
Chrome/Edge/Safariブラウザ
安定したインターネット接続

インストール手順¶

ChatGPTにログイン

ChatGPTにアクセスし、Plusアカウントでログインします。
Operatorモードに切り替え

画面上部のモデル選択から「Operator」を選択します。

利用可能地域

2025年1月現在、日本からも利用可能です。
初期設定

初回利用時に、以下の設定を行います： - ブラウザアクセス許可 - セキュリティ設定の確認 - デフォルト言語の設定（日本語推奨）

🎯 基本的な使い方¶

指示の基本構造¶

Operatorへの指示は、以下の要素を含めると効果的です：

目的 - 何をしたいか
対象 - どのサイトで
条件 - どんな条件で
出力 - 結果をどうしたいか

実際の指示例¶

PubMedで「CRISPR therapy 2024」を検索して、
最新の10件の論文タイトルと著者をリストにしてください。

基本的な操作フロー¶

Operatorを起動
自然言語で指示を入力
AIが自動的にブラウザを操作
結果を確認・保存

効果的な指示のコツ

具体的で明確な指示を心がける
一度に複雑すぎる指示は避ける
段階的に指示を追加していく

🔬 実践例: PubMed論文の自動収集¶

シナリオ¶

毎週、特定の研究分野の最新論文を収集し、研究室のメンバーと共有する作業を自動化します。

ステップ1: 基本的な検索¶

PubMedで以下の条件で検索してください：
- キーワード: "gene therapy" AND "clinical trial"
- 期間: 過去1週間
- 論文タイプ: Clinical Trial

検索結果の上位5件について、以下の情報を抽出してください：
- タイトル
- 著者（筆頭著者と最終著者）
- 掲載誌
- DOI

ステップ2: 詳細情報の取得¶

先ほどの5件の論文について、
それぞれのAbstractから以下の情報を抽出してください：
- 研究の目的（Objective）
- 使用した手法（Methods）の要約
- 主要な結果（Results）
- 結論（Conclusion）

表形式でまとめてください。

ステップ3: 関連論文の探索¶

抽出した5件の論文のうち、最も引用数が多い論文について、
その論文を引用している最新の論文を3件見つけて、
タイトルとDOIを教えてください。

🚀 高度な使い方¶

条件分岐を含む検索¶

PubMedで「diabetes treatment」を検索してください。

もし検索結果が100件以上ある場合は：
- 過去1年間に絞り込んでください
- それでも50件以上ある場合は、"clinical trial"でさらに絞り込んでください

検索結果から、オープンアクセスの論文のみを選んで、
上位10件のタイトルとPMIDを教えてください。

複数サイトの連携検索¶

以下の手順で情報を収集してください：

1. PubMedで「BRCA1 mutation」の最新論文を1件取得
2. その論文で言及されている遺伝子変異をリストアップ
3. 各変異について、ClinVarで臨床的意義を確認
4. 結果を表にまとめて、病原性の高い順に並べてください

データの自動整形¶

PubMedで「COVID-19 vaccine efficacy」を検索し、
2024年の論文から以下の情報を抽出してExcel形式の表を作成してください：

列：
- 論文タイトル
- ワクチンの種類
- 対象者数
- 有効性（%）
- 副作用の報告

データがない項目は"N/A"と記入してください。

💡 プロンプトのコツ¶

良いプロンプトの特徴¶

✅ 明確で具体的¶

良い例：
「PubMedで2024年に発表されたCAR-T療法の臨床試験論文を5件検索し、
それぞれの対象がん種と患者数を表にまとめてください」

悪い例：
「CAR-Tの論文を探してください」

✅ 段階的な指示¶

良い例：
「まず、PubMedで『machine learning diagnosis』を検索してください。
次に、検索結果から画像診断に関する論文のみを選んでください。
最後に、それらの論文で使用されているAIモデルの種類をリストアップしてください」

✅ エラー処理の指示¶

「PubMedで検索してください。もし検索結果が0件の場合は、
検索キーワードを類義語に変更して再検索してください」

よくある失敗と対策¶

問題	原因	対策
結果が不正確	指示が曖昧	より具体的な条件を追加
処理が途中で止まる	複雑すぎる指示	タスクを分割して段階的に実行
期待と異なる出力	出力形式の指定不足	具体的な出力例を提示

🛠️ トラブルシューティング¶

よくある問題¶

Operatorが応答しない¶

確認事項：
インターネット接続
ChatGPT Plusの有効期限
ブラウザの権限設定

検索結果が取得できない¶

対策：
サイトのアクセス制限を確認
より単純な検索から開始
別の検索条件を試す

処理が遅い¶

改善方法：
一度に処理する件数を減らす
不要な情報の取得を省く
ピーク時間を避ける

🎓 研究活用のベストプラクティス¶

定期的な文献調査¶

設定例：
「毎週月曜日の朝、以下の作業を実行してください：
1. 私の研究分野（CRISPR, gene editing, clinical application）に関する
   先週発表された論文をPubMedで検索
2. インパクトファクター5以上の雑誌に掲載された論文を優先
3. 各論文の要点を3行でまとめる
4. 結果をMarkdown形式で出力」

競合研究のモニタリング¶

「以下の研究者の最新論文をチェックしてください：
- [研究者名1]
- [研究者名2]
過去3ヶ月の発表論文について、研究テーマと主要な発見をまとめてください」

システマティックレビューの準備¶

「以下の包含基準と除外基準に基づいて論文を選別してください：

包含基準：
- ヒト対象の臨床研究
- 2020年以降の発表
- 英語論文

除外基準：
- 症例報告
- レビュー論文
- プレプリント」

🚀 次のステップ¶

Operatorで自然言語による自動化をマスターしたら、次はChatGPTで対話的なデータ分析に挑戦しましょう。

ChatGPTとの使い分け¶

用途	Operator	ChatGPT
Web検索・収集	◎ 最適	△ 限定的
データ分析	△ 基本的な集計のみ	◎ 高度な分析可能
レポート作成	○ 構造化データ	◎ 自由な文章生成
プログラミング	× 非対応	◎ コード生成可能

スキルアップのポイント

Operatorで効率的なデータ収集方法を身につけたら、 ChatGPTでそのデータを深く分析する方法を学びましょう。この組み合わせにより、研究の効率が大幅に向上します。