DeepShelf は深い調査と学習のためのクラウドワークスペースです。論文、レポート、録音、草稿、表計算などの長い資料を一つのプロジェクトに集め、AI に質問したり、資料を比較したり、追加の質問をしたりできます。調査結果はダウンロード可能なレポートにまとめられます。回答の引用をクリックすると原資料に戻り、内容を検証できます。DeepShelf 1.0 に加え、GPT、Claude、DeepSeek、Kimi などに対応しており、利用できるモデルはプランにより異なります。

ChatGPT なども送信されたファイルを読むことができます。違いはアップロード後の処理です。DeepShelf は各資料をまず読み、自分のノートを取ります。これが「解析」です。次の 3 つの利点があります。

1. その後の回答は資料を優先して参照するため、精度が高まります。
2. 資料は一つのプロジェクトに保存され、新しいチャットを始めても再送信する必要がありません。
3. 回答の引用はすべて原文で確認できます。PDF は元のレイアウトで該当箇所が開き、録音は対応する時刻と文字起こしに移動します。Word、TXT、EPUB は解析されたテキストが開きます。

はい。一つのプロジェクトにまとめ、質問で使う資料を選び、一致点、相違点、つながりを尋ねてください。複数の本を全文で同時に扱い、本をまたぐ質問も検証したところ、類似製品を大きく上回る結果が得られました。その規模が上限というわけでもありません。実際の制限は、プロジェクトの資料数とファイルサイズに関するプランの上限です。スキャンや表計算は、テキストを選択できる PDF ほど良好に処理できない場合があります。提示されたつながりは引用を開いて確認してください。

PDF、Word（DOCX）、プレーンテキスト（TXT）、電子書籍（EPUB）、画像（JPG、JPEG、PNG）、音声（WAV、MP3、M4A、OGG）、ウェブページ（HTML、HTM）、表計算（CSV、XLSX）、PowerPoint（PPTX）などに対応しています。ファイルサイズとプロジェクト内のファイル数はプランによって異なります。

はい。新規アカウントには合計 100 ポイントの 7 日間 Plus 体験が付与されます。終了後は自動で Free に移行し、Plus 特典は終了しますが DeepShelf は引き続き使えます。資料の解析、質問、レポート作成にはポイントを消費し、消費量は資料の長さや選択モデルによって異なります。体験期間中や有料プランでアップロードしたファイルは、Free でも質問や引用に使えます。「設定 → 使用量」で残高と履歴を確認できます。

DeepShelf は、アップロードされた資料、会話、生成結果を大規模言語モデルの学習に使用しません。

資料、生成過程、結果は長期保存され、いつでも見返して作業を続けられます。不要になったプロジェクトや資料はワークスペースで削除できます。障害診断、安全性の維持、不正利用防止に必要なリクエストログも保存します。

DeepShelf はクラウドサービスです。ファイルの解析と回答の生成のため、各タスクに必要な内容を該当するモデル・解析サービスに送信します。現在のタスクと無関係な機密情報はアップロードしないことをお勧めします。