Gensparkの基本的な使い方｜検索・調査から成果物作成まで

Gensparkを使い始めるなら、まず依頼条件をAI Chatで整え、Super Agentへ調査と完成物を頼み、出典・数字・保存fileを検収します。現在のGensparkはSuper AgentとOffice / Content等のSuiteを一つのworkspaceへまとめていますが、使える機能はaccountやworkspace表示で確認してください。

Super Agentがresearch、analysis、design、coding、communicationなどを複数stepで進め、AI Slides、Sheets、DocsなどのSuiteへ成果物を渡せます。

最初は「検索して答えて」ではなく、「調査して、最終成果物まで作って」と依頼すると特徴を理解しやすくなります。

1. まずSuper Agentへtaskを入力する

Genspark homepageの中央chat box、またはsidebarのNewからSuper Agentを選びます。

taskは自然言語で入力できます。

たとえば、

「競合5社の最新料金を公式siteで調べ、違いを比較し、最後に8枚のslidesへまとめて」

のようにresearchとdeliverableを一つの指示にします。

2. 調査対象と条件を明確にする

research taskでは、

対象

期間

source条件

比較軸

成果物

を指定します。

「AI toolを調べて」より、

「2026年9月時点の公式pricingだけを使い、月額・API・商用利用条件を比較」

のように条件を入れた方が結果をreviewしやすくなります。

3. 必要なfileを渡す

Genspark Super Agentはfileを読み、project内で作業できます。

PDF、spreadsheet、documentなどをsourceとして渡し、

「この資料を基準に更新」

「このspreadsheetを分析してreport化」

のように使えます。

4. New Super Agentはsandbox環境で作業する

current Super Agentはdedicated sandbox environmentを持ち、browser、filesystem、execution environmentを使いながらtaskを進めます。

単純なchat responseではなく、複数stepの作業を進められるのが特徴です。

5. researchだけで終わらず成果物を指定する

GensparkにはOffice SuiteとしてAI Slides、AI Sheets、AI Docsがあります。

調査結果を、

presentation

spreadsheet

document

へそのまま落とし込めます。

最初から「最終的に何を作るか」を指定するとAgentがtaskを組み立てやすくなります。

6. creative outputも同じworkspaceで作れる

Content SuiteにはChat、Image、Video、Musicがあります。

researchで見つけた情報を元に、

image

video

music

design

へ展開するworkflowも可能です。

検索serviceとcreative toolを行き来する必要を減らせます。

7. SecondBrainでcontextを持たせる

Genspark AI Workspace 6.0ではSecondBrainがmemory layerとして位置づけられています。

email、meeting、chat、document、app、projectなどのcontextをまとめ、Super Agentが過去のwork contextを使える構成です。

毎回同じ背景説明を繰り返す量を減らすことが目的です。

8. connected appを使う場合は権限を確認する

Gensparkはworkspaceやappとのconnectionを増やしています。

自分のmail、file、calendarなどへAgentを接続する場合は、必要なpermissionだけを与える方が安全です。

調査taskで公開Webだけを使う場合と、個人dataへ接続するtaskを分けて考えます。

9. task中のcredit消費を意識する

Super Agentは長いmulti-step task、live browsing、code execution、tool callが増えるほどcreditを多く使う場合があります。

公式Helpでは、promptをAI Chatで先に整理し、完成した指示をSuper Agentへ渡す方法もcredit節約策として案内しています。

曖昧なtaskを何度も往復するより、最初のbriefを明確にする方が効率的です。

10. 完成fileはdeliverさせる

Super Agentのworking environmentに残るfileと、deliverされた成果物は扱いが異なります。

公式Helpでは、残したいfileはAgentにdeliverさせるよう案内しています。

file cardとしてdeliverされた成果物はprojectに保存され、後からdownloadできます。

11. 最後にsourceと内容をreviewする

AI Agentがresearchからreportまで完了しても、

引用source

数値

date

比較条件

slideの表現

spreadsheet formula

を確認します。

成果物作成まで自動化できることと、fact checkが不要になることは別です。

最初に試しやすいtask

初回なら、

最新情報を公式sourceだけで調査

→ 5項目に整理

→ AI Docsでreport化

程度が分かりやすいです。

次にSlidesやSheetsへ広げると、Gensparkが「検索」から「work completion」へ広がった意味を理解しやすくなります。

まずは使ってみる

記事の文脈に合うToolへ進めます。報酬の有無で見た目は変えていません。

• 

  Genspark

  公式サイトを見るTool詳細を見る

最初のtaskは「目的・材料・完成条件」で設計する

Gensparkを使い始めるなら、まずAI Chatで依頼内容を固め、Super Agentへ調査範囲と成果物を渡し、最後に出典・数値・ファイルを自分で検収します。画面の名称や利用できるSuiteは更新されるため、契約中のworkspaceに表示される機能を前提にしてください。

最初の依頼には次を入れます。

• 目的：誰が何を決めるための作業か

• 対象：社名、期間、地域、件数などの範囲

• source：公式情報だけか、添付fileも使うか

• 比較軸：価格、機能、条件など何を並べるか

• 完成物：表、report、slide等の形式と分量

• 禁止事項：送信、公開、購入、外部更新をしてよいか

例：「国内で使う議事録AIを5製品、公式pricingとprivacy資料だけで調査。月額、無料枠、保存期間、商用条件を表にし、確認日とURLを付ける。契約や外部送信はせず、地域条件が分からない項目は未確認にする。」

AI Chatから成果物までの流れ

1. AI Chatで問いと出力の形を整理する。曖昧な条件を先に確定すると、Super Agentの追加往復を抑えやすくなります。

2. Super Agentへtaskを渡す。参照URL、添付file、対象期間と、回答に含める列を指定します。

3. 中間結果で対象件数とsourceを確認する。調査対象がずれていたら、完成まで走らせず範囲を直します。

4. 成果物を指定する。Slides、Sheets、Docsなど、目的に合うSuiteがworkspaceで使える場合は形式を明示します。

5. 必要なfileは「deliverして」と頼み、file cardが出たことを確認します。working environmentに一時的にあるだけでは、後から取り出せる成果物とは限りません。

6. 完了後、出典・数値・表の列・保存fileを検収します。

taskの種類で依頼を変える

表は横にスクロールできます

task	入力に加える条件	出力後の確認
公式情報の調査	URL、確認日、地域、採用する一次情報	URLが開くか、適用地域と日付が合うか
添付fileの分析	対象file、列、欠損値の扱い、計算条件	件数と代表値を元fileと照合
Slide作成	audience、枚数、伝えたい結論、必要な図	数字、脚注、文字切れ、論理の順序
Sheet作成	必須列、式、空欄の意味、対象範囲	formula、重複、単位、sample row
Connector作業	接続先、読む範囲、許すaction	scopeと実行履歴。送信・更新は別承認

connectorと外部操作は読み取りから始める

Gensparkのconnectorは接続先と権限、組織設定によって利用可能な操作が異なります。OAuth consentやAPI tokenを使う場合は、読み取りtaskから試し、送信・作成・更新は必要な権限と対象を確認してから別途許可します。調査のために公開Webだけで足りるなら、mailやdriveを接続しません。connectorは「接続したから全部任せてよい」という意味ではありません。

credit消費を抑える順序

Credits Guideでは、model tier、長いcontext、画像解像度、video尺、複数output、taskの複雑さやretryが消費量に影響すると案内されています。まずStandard tierで1案を作り、足りない品質や機能が確認できたときだけ高いtierへ進みます。生成し直す前に、手動編集で直る小さな差かを分けると、同じ成果物を何度も作り直さずに済みます。AI Chat、Super Agent、生成Suiteで課金条件が同じとは限らないので、実行前後のcredit表示を確認します。

完了報告ではなく成果物を検収する

• 件数：依頼した全対象が含まれているか

• 根拠：各重要な値にsource URLと確認日があるか

• 形式：必須列、slide枚数、file形式が揃っているか

• 正確性：価格、計算式、固有名詞を代表数件で再確認したか

• 保存：欲しいfileがdeliverされ、projectからdownloadできるか

• 権限：connector操作や共有を許可した範囲内で行ったか

表は横にスクロールできます

失敗の兆候	直す箇所	再開前に見ること
回答が広すぎる	地域、期間、対象数を絞る	sourceの除外理由
出典なしの数値がある	出典列を必須にし、見つからない値は未確認にする	数字と公式ページの一致
fileが残っていない	deliverと保存先を明示する	file cardとdownload可否
taskが何度もretryする	入力file、完成条件、止める条件を先に指定	credit usageと失敗step
外部更新を始めそう	読み取りのみと明記する	実行前の承認境界

AIものさしの判断

Gensparkは、検索結果を読むtoolとして使うより、

調査

→ 分析

→ document / slides / sheet化

まで一つのtaskとして任せる方が特徴を活かせます。

ただし長いtaskほどcreditも増えるため、最初にscopeとdeliverableを明確にすることが重要です。