Bestllam
Perplexity · Bestllamのモデルガイド
Perplexity Sonar
Webで調べ、出典をたどって理解する。
公開情報を探して、何が分かるのかを短く整理したい。Perplexity Sonarは、Web検索と回答を組み合わせる用途に向けたモデルです。
Perplexity Sonarの特徴
検索を含む回答
Perplexityの公式資料では、SonarはWeb検索を組み込んだ仕組みとして説明されています。時点を指定した公開情報の確認に使えます。
出典をたどれる
公式の応答例には出典と検索結果が含まれています。回答の主張を元のページで確認しながら、情報を整理できます。
短い調べものから
公式は事実の確認、定義、短い要約を代表的な用途に挙げています。範囲を決めた調べものから試す候補です。
特徴の出典：Perplexity公式解説・Sonarの位置付け ↗（2026-10-28確認）
Bestllamで、こんな仕事に
モデルの特徴を仕事に当てはめた活用案です。ご自身の資料や条件に合わせて試せる依頼例を紹介します。
使い方 1
情報を集め、根拠と一緒に比較する
調べる範囲と情報の時点を指定し、一次情報をもとに整理する依頼です。BestllamのWeb検索やディープリサーチも使い分けられます。
出典を確認しながら調べる ↗たとえば、こんな依頼
自治体が公表しているオンライン窓口の導入事例を調べてください。公式サイトを優先し、対象業務、利用者の流れ、公開日、出典URLを表にしてください。確認できる事実と、そこから考えた活用案は分けてください。
たとえば、こんな依頼
次の3サービスを、提供元が公表している機能で比較してください。対象機能、利用手順、対応形式、確認日、公式の出典URLを表にしてください。未公表の項目は推測せず「確認できず」とし、比較条件が違う箇所も示してください。
たとえば、こんな依頼
過去1週間に公式発表された、企業の業務用AIに関するニュースを5件以内でまとめてください。発表日、提供元、何が変わったか、公式出典URLを示してください。最後に自社で検討できる活用案を、発表内容とは分けて書いてください。
どんな仕事で選ぶ？
公開情報を素早く整理し、出典へ戻って確かめたいときに。さらに広い調査にはBestllamのディープリサーチ、集めた資料の深い検討にはSolやAstraも比較できます。
GPT-6.1 Sol ↗
複雑な仕事で、品質と効率を両立
複数資料から提案方針をまとめる、仕様変更の影響を検討する、分析から報告資料の構成を作る。
GPT-6 Astra ↗
複雑な条件と長い工程を扱う
要件が多い設計、根拠を突き合わせる分析、長い作業の取りまとめ。
Bestllamで使い始める
- 会話でモデルを選ぶ
モデル選択からPerplexity Sonarを選びます。目的、材料、完成形を伝え、必要に応じて資料を添付します。
- 仕事に合う機能と組み合わせる
資料の読み取り、Web検索、ファイル作成など、Bestllamで設定された機能を使って進められます。
- 結果を見て、依頼を具体化する
「理由を詳しく」「表にして」「相手に合わせて短く」など、同じ会話で調整できます。同じ依頼を複数モデルで比較する方法もあります。
モデルの位置付けは提供元の公式情報、操作の案内はBestllamの提供機能に基づきます。使える設定や添付の上限、利用量はBestllamの画面で確認できます。
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