# FAQ: Deep Research

> Questions and answers on AskDona Deep Research (SaaS): cross-document investigation, follow-up questions, report output and when standard RAG chat is enough.

- Status: Current. Last verified 2026-10-12.
- Applies to: AskDona SaaS platform (web application). Not the planned AskDona API, which is a separate offering and may differ.
- Canonical: https://askdona.com/ai/faq-deep-research.md

Source: AskDona SaaS product documentation (user guide), compiled by GFLOPS. Applies to the SaaS platform only; the planned AskDona API is a separate offering and may behave differently.

## What it can solve (解決できること)

### Q: あるテーマについて社内で何が分かっているか、資料を横断して整理できますか？

**Answer (English)**

The documentation explicitly states that AskDona's Deep Research can help users build an overall understanding of a topic from internal documents. It investigates and compares multiple documents and produces a detailed report that brings the information together. The example input process is to click Deep Research in the question field, submit a question, and answer three to five follow-up questions from the system. The example output is a PDF or Word report containing an executive summary, introduction, literature review and analysis, data analysis and results, discussion, and conclusion. The user's remaining tasks are to answer the follow-up questions and download the generated report.

**回答（日本語）**

ドキュメントにおいて、AskDonaの「Deep Research（ディープリサーチ）」機能が、テーマに関する社内文書から全体像を把握するための支援を行えることが明確に示されています。具体的には、複数の文書を横断的に調査・比較し、情報を統合した詳細なレポートを生成できます。入力例として、質問フィールドの「Deep Research」ボタンをクリックして質問を送信し、システムから提示される3〜5つの確認質問（フォローアップ質問）に回答する流れが示されています。出力例として、エグゼクティブサマリー、導入、文献レビューと分析、データ分析と結果、考察、結論から構成されるレポートがPDFまたはWord形式で出力されることが示されています。利用者が最終的に行う作業は、確認質問への回答と、生成されたレポートのダウンロードです。

### Q: 公開情報と社内資料を一緒に調べて、自社への影響を整理できますか？

**Answer (English)**

AskDona provides Deep Research for investigating and comparing information across multiple documents.
- Scope of support: It creates more detailed and more numerous subqueries than standard RAG chat and generates a detailed answer or report that integrates information from multiple documents. An AI agent searches, reads, and cross-checks the material in the background.
- Example input: Click Deep Research in the question field and submit a question, then answer the system's three to five follow-up questions.
- Example output: A detailed, long-form answer appears in the chat session and can be downloaded as a PDF or Word document. A sample report structure includes an executive summary, introduction, literature review and analysis, data analysis and results, discussion, and conclusion.
- What the user does next: Answer or skip the three to five follow-up questions, review the generated report, and download it as a PDF or Word document.

**回答（日本語）**

AskDonaは「Deep Research」機能を提供しており、複数の文書を横断的に調査・比較（突き合わせ）したい場合に有効です。

- どこまで支援できるか：通常のRAGチャットよりも詳細かつ多数のサブクエリを作成し、複数の文書にまたがる情報を統合した詳細な回答（レポート）を生成します。また、「探す・読む・突き合わせる調査」をAIエージェントがバックグラウンドで実行します。
- 入力例：質問フィールドの「Deep Research」ボタンをクリックして質問を送信します。その後、システムから提示される3〜5つの確認質問（フォローアップ質問）に回答します。
- 出力例：チャットセッション内に詳細な長文回答が生成され、PDFやWord形式でダウンロードできます。レポートの構成例は以下の通りです：
エグゼクティブサマリー
導入
文献レビューと分析
データ分析と結果
考察
結論
- 利用者が最終的に行う作業：提示される3〜5つの確認質問（フォローアップ質問）への回答（またはスキップ）、および生成されたレポートの確認やPDF/Word形式でのダウンロードを行います。

## Compared with other approaches (他の方法との比較)

### Q: 「複数文書の証拠探索」には、文書を開いて突き合わせと文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？

**Answer (English)**

The documentation clearly identifies when to use Deep Research to investigate and compare multiple documents and Batch Assessment to assess large numbers of items together. It also explains when standard RAG chat or individual questions are sufficient and therefore preferable.

**回答（日本語）**

ドキュメントにおいて、複数文書を横断的に調査・比較する「Deep Research」や、大量の評価項目を一括判定する「Batch Assessment」の向く条件と、通常のRAGチャットや個別質問で十分な（別の方法がよい）条件が明確に示されています。

## How to check the benefit (効果の確かめ方)

### Q: 「根拠付きレポート」を試すとき、根拠確認を含む作成時間をどう確かめれば、自分たちに役立つか判断できますか？

**Answer (English)**

The documentation explicitly mentions a sample Deep Research PDF, suitable source-material conditions, estimated generation time, verification methods, and failure scenarios such as output stopping partway through, together with troubleshooting steps.

**回答（日本語）**

ドキュメントにおいて、Deep Research（ディープリサーチ）機能に関するPDFサンプルの存在、適した資料条件、作成時間の目安、確認方法、および出力が途中で停止するなどの失敗例と対処法について明確に言及されています。

## Setup and operation (準備・操作・運用)

### Q: 「資料の横断読解」を始めるには、仕様書と運用マニュアルをどう準備し、どんな操作をすればよいですか？

**Answer (English)**

Answer: Use standard features to register and process documents and ask questions; add a glossary and adjust prompts as additional measures.
Basis: The RAG Database Overview describes file upload and document processing as the basic workflow. Chat Options identifies Deep Research as useful for investigating multiple documents. The section on two ways to improve accuracy identifies administrator-added glossaries and system-prompt adjustments as additional measures.

**回答（日本語）**

【回答】標準機能で登録・処理・質問し、用語集やプロンプト調整を追加対応する。
【根拠】ドキュメントの「RAGデータベースの概要」によれば、ファイルをアップロードしドキュメント処理を実行するのが基本手順です。また、ドキュメントの「チャットのオプション機能」によれば、複数文書の横断調査には「Deep Research」が有効です。さらに、ドキュメントの「結論：精度が上がる2つのポイント」によれば、追加対応として管理者による用語集の投入やシステムプロンプト調整があります。

## Conditions and scope (利用条件・適用範囲)

### Q: 「テーマに関する全体像」でAIを使いたいのですが、「情報が多数の資料に分散」という条件でも使えますか？

**Answer (English)**

The documentation clearly explains the conditions, additional configuration, and limitations of Deep Research when information about a topic is spread across many sources.
When it is useful and how it works
- When information is dispersed across many documents, Deep Research consults more documents than a standard search and produces a detailed answer that integrates information across them.
- It is especially useful for investigating and comparing multiple documents.
- The system asks three to five follow-up questions. After the user answers or skips them, it expands the request into multiple queries, gathers documents, and generates a report with citations for each section.
Additional configuration
- Click Deep Research in the question field and select the output format.
- To use it in a generative AI chatbot, ask the GFLOPS engineering team to enable the enableDeepResearch parameter.
Limitations and other considerations
- Standard AskDona mode is sufficient for questions that retrieve information from a single document.
- If a short answer is needed, use standard RAG chat instead of Deep Research.
- If report generation stops or no report is produced, a session timeout or a similar issue may be responsible. Reload the page or clear the cache, then try again.

**回答（日本語）**

ドキュメントにおいて、情報が多数の資料に分散している状況でテーマに関する全体像を把握するための「Deep Research（ディープリサーチ）」機能について、対応条件、追加設定、対応できないケースが明確に説明されています。
対応条件：
- 「情報が多数の資料に分散」している場合、Deep Researchモードが有効であり、通常の検索よりも多くのドキュメントを参照し、複数の文書にまたがる情報を統合した詳細な回答を生成します。
- 複数の文書を横断的に調査・比較したい場合に特に有効です。
- 実行時には、システムから3〜5つの確認質問（フォローアップ質問）が行われ、これに回答（またはスキップ）した後に、マルチクエリ展開によるドキュメント収集、セクションごとの引用付きレポート生成が行われます。
追加設定：
- 質問フィールドの「Deep Research」ボタンをクリックして、出力形式を設定します。
- 生成AIチャットボットで利用する場合は、GFLOPSエンジニアチームへの依頼により「enableDeepResearch」パラメーターを有効にする必要があります。
対応できないケース（留意事項）：
- 単一の文書から情報を引き出す質問であれば、通常のAskDonaのモードで十分です。
- 短い回答が欲しい場合は、Deep Researchではなく通常のRAGチャットモードを利用する必要があります。
- レポートの出力が途中で停止する、または出力されない場合は、セッション切れなどの要因があるため、リロードやキャッシュ削除を行って再試行する必要があります。