Feynmanにトピックを入力すると、
4つのAIエージェントが論文を探し、
内容を検証し、
ソース付きのレポートにまとめてくれる。
全主張にリンクがつくので、
ハルシネーションが起きない。
オープンソース（MITライセンス）でGitHub 2,500スター超え。
Companion, Inc.が開発・公開している。
この記事では、
Feynmanの仕組み、
4エージェントの役割分担、
具体的な活用シーンを全部解説する。
AIに調べ物を任せたいが、
ChatGPTだとソース不明の回答が返ってきて信用できない人向け。
Feynmanはどういう仕組みか？
普段の調べ物って、こうですよね。
ChatGPTに聞く。答えが出る。でも本当かどうかわからない。
Google検索する。記事がたくさん出てくる。どれが信頼できるかわからない。
論文を探す。英語。読めない。読めてもむずかしい。
結局「なんとなくわかった気がする」で終わる。
Feynmanは、これを全部ひっくり返します。
たとえば「AIエージェントの最新動向」って入力する。
すると4人のAIエージェントが動き出す。
まず「Researcher」（研究者）が論文やWebを片っ端から調べる。
次に「Reviewer」（査読者）が「この情報、
本当に正しいの？」ってチェックする。
そして「Writer」（執筆者）がレポートにまとめる。
最後に「Verifier」（検証者）がリンク切れや引用ミスを潰す。
人間が研究チームを組んでやることを、AIが自動でやってくれるってことです。
しかも、
全部の主張に「この論文のここに書いてある」「この公式ドキュメントのここ」っていうリンクがつく。
「ソースグラウンデッド」って呼ばれてて、根拠のない情報は出てこない仕組みです。
ChatGPTに「ソースは？」って聞いて存在しないURLが返ってくるアレとは、
根本的に違う。
Feynmanはどんな場面で使えるか？
副業やビジネスのリサーチ
たとえば「AIを使った副業の最新トレンド」みたいなテーマ。
自分で調べると、インフルエンサーの煽り記事ばっかり引っかかる。
Feynmanなら、
論文やテックブログ、
公式ドキュメントから情報を引っ張ってくるので、
ちゃんとした裏付けのある情報が集まります。
「この市場は2026年に○○億ドル規模」みたいな数字も、
出典付きで出してくれる。
プレゼン資料やNote記事のネタ探しにも使えそうですよね。
「あのツール、本当に大丈夫？」の信頼性チェック
新しいAIツールを見つけた時、
気になるのは「このツール、
ちゃんとしてるの？」ってこと。
Feynmanの「/audit」（監査）コマンドを使うと、
そのツールが論文で言ってることと実際のコードが一致してるかチェックしてくれます。
「論文では精度95%って書いてあるけど、
コードを見たら検証方法が怪しい」みたいなことがわかる。
怪しいツールに課金する前に、一度Feynmanに聞いてみるのはアリです。
競合リサーチや市場調査
「/compare」（比較）コマンドで、
複数のツールや技術を横並びで比較できます。
それぞれの論文やドキュメントを突き合わせて、
「一致してる点」「矛盾してる点」をマトリクスで出してくれる。
自分でやったら丸1日かかる作業が、
コマンド1つでできるって考えると、
結構すごい。
Feynmanを使うのに必要なものは？
料金: Feynman自体は無料（MITライセンスのオープンソース）。
ただし、
裏で使うAIサービスの料金はかかります。
Web検索にGemini（Google）やPerplexity（パープレキシティ）を使うので、
その分の費用。
論文検索にはAlphaXiv（論文検索サービス）を使っています。
パソコン: Mac、Linux、Windowsに対応。
前提スキル: ターミナル（黒い画面にコマンドを打つやつ）を使います。
でもインストールはコマンド1行。
操作もそこまで複雑じゃないです。
わからなかったらClaude Codeに聞きながらやれます。
日本語対応: 公式サイトやドキュメントは全部英語です。
ただ、
トピックを日本語で入力した場合の挙動は不明。
英語で入力したほうが確実だと思います。
Feynmanのインストールから最初の調査まではどうやるのか？
ステップ1: まずClaude Codeに聞く
いきなりインストールする前に、Claude Codeにこう聞いてください。
「Feynmanっていうリサーチツールを入れたいんだけど、
このパソコンで動く？ https://github.com/getcompanion-ai/feynman のREADMEを見て教えて」
Claude Codeが公式ドキュメントを読んで、
あなたのパソコンに合ったインストール方法を教えてくれます。
これ、大事なステップです。
オープンソースのツールって、誰でもコードを変更できるんです。
だから、
インストールする前にClaude Codeにコードを読ませてセキュリティチェックしてもらうのが安全。
「このリポジトリのコード見て、怪しいところない？」って聞いてみてください。
ステップ2: インストール
MacかLinuxなら、ターミナルを開いてこれだけ。
curl -fsSL https://feynman.is/install | bash
Windowsなら、PowerShellを開いてこれ。
irm https://feynman.is/install.ps1 | iex
これはスタンドアロン版（単体で動くやつ）のインストール方法なので、
Node.js（プログラミング用のツール）とかは必要ないです。
コマンドを打つのが不安な人は、
Claude Codeに「このコマンド実行していい？ やってみて」って頼めばOKです。
ステップ3: 最初の調査をやってみる
インストールできたら、ターミナルでfeynmanと打って起動。
最初のおすすめは「/deepresearch」コマンド。
たとえばこう打つ。
/deepresearch AI agents for personal productivity 2026
（AIエージェントを使った個人の生産性向上について、
2026年の最新情報を調べて）
すると4つのエージェントが動き出して、
論文やWebを調べて、
チェックして、
レポートにまとめてくれる。
完成したレポートはブラウザでプレビューしたり、PDFで書き出したりできます。
ステップ4: 他のコマンドも試してみる
慣れてきたら、他のコマンドも使えます。
/lit — 文献レビュー。
特定のテーマについて論文を横断的に調べてまとめてくれる。
/review — 査読シミュレーション。
書いたレポートや記事をAIが「査読者」として評価してくれる。
/audit — 監査。
あるツールや論文が「本当に言ってる通りのことをやってるか」をコードと突き合わせてチェック。
/watch — 監視。
特定のテーマについて、
新しい論文やツールが出たら教えてくれる。
個人的に気になるのは/watchですね。
AIの特定分野を追いかけてる人なら、
毎朝最新情報が届く感覚で使えそう。
よくある疑問
Q. プログラミングができなくても使える？
インストールは1行のコマンドをコピペするだけなので、
プログラミングの知識は要らないです。
操作もコマンドを打つだけ。
ただ、ターミナル（黒い画面）に慣れてない人は最初ちょっと戸惑うかも。
Claude Codeを横で開きながら「次何すればいい？」って聞けば、
ステップバイステップで教えてくれるので、
それでいけるはず。
Q. 料金はいくらかかる？
Feynman自体は完全に無料です。
ただ、裏で動くAIサービスの料金がかかります。
Web検索にGeminiやPerplexityを使うので、
そのAPIキー（サービスを使うための鍵みたいなもの）が必要。
具体的にいくらかかるかは、
調べるトピックの量や深さによるので一概には言えません。
ただ、
GeminiもPerplexityも無料枠があるので、
お試しなら無料で始められます。
この辺はClaude Codeに「Feynmanの.env.exampleを見せて。
何が必要？」って聞くのが確実です。
Q. 日本語の論文や情報も調べてくれる？
正直、これはわかりません。
公式ドキュメントには日本語対応の記述がないです。
AlphaXivは主に英語の論文を扱ってるサービスなので、
日本語の論文は対象外の可能性が高い。
ただ、
Web検索の部分はGeminiやPerplexityが日本語に対応してるので、
日本語の情報もある程度は拾える可能性があります。
試してみた人がいたら教えてくださいｗ
Feynmanの正直な限界と注意点は？
すごそうに聞こえるけど、注意点もあります。
まず、
2026年3月にリリースされたばかりのツールです。
まだバージョン0.2系。
つまり、
開発の初期段階。
安定してるとは限らない。
エラーが出ることもあるだろうし、ドキュメントが追いついてない部分もあるはず。
あと、
ターミナルでの操作が前提なので、
「アプリを開いてポチポチ」みたいな感覚では使えない。
GUIアプリ（ふつうのアプリ画面）はないです。
それから、オープンソースならではの注意。
誰でもコードを変更できるぶん、
最終更新日とIssue（不具合報告）を確認してからインストールしてください。
「3ヶ月前から更新されてない」とか「未解決の重大なバグがある」とかだったら、
ちょっと待ったほうがいいです。
GitHubのリポジトリはここです: https://github.com/getcompanion-ai/feynman
Claude Codeに「このリポジトリの最終更新日と、
オープンなIssueで深刻なやつある？」って聞けば、
すぐ教えてくれます。
Feynmanのマルチエージェント設計は何がすごいのか？
ここまで読んで「ふーん、便利そうだね」って思った人もいると思う。
でもこのツール、便利さの裏に結構大きな話がある。
| 比較項目 | ChatGPT（従来型） | Feynman（マルチエージェント） |
|---|---|---|
| 構造 | 1つのAIが全部やる | 4人のエージェントが分業 |
| 調査 | AIが調べる | Researcher（研究者）が担当 |
| 検証 | 同じAIがチェック（自分の嘘に気づけない） | Reviewer（査読者）が別にチェック |
| 執筆 | 同じAIが書く | Writer（執筆者）が担当 |
| 最終確認 | なし | Verifier（検証者）がリンク切れ・引用ミスを潰す |
| ソースの信頼性 | 不確実（存在しないURLが出ることも） | 全主張にリンクがつく |
| 嘘の通りにくさ | 低い（自己チェック） | 高い（調べる人とチェックする人が別） |
人間の研究チームと同じ構造を、AIで再現してる。
これ、
「マルチエージェント」っていう仕組みなんですけど、
要は「1人のAIに全部やらせない」ってこと。
これが広まると何が変わるか。
今まで「AIの答えは信用できない」って言われてたのが、
「AIが出してきた情報には全部ソースがついてる。
しかも別のAIがチェック済み」になる。
調べ物の信頼性が、根本から変わる可能性があります。
もちろんまだ初期段階のツールだし、完璧じゃない。
でも「AIに調べさせると嘘つくから結局自分で調べないといけない」っていう問題に、
正面からぶつかってるのは間違いない。
まとめ
Feynmanは、
AIに調べ物を任せる時の「嘘つかれるかも問題」を、
4つのエージェントの分業で解決しようとしてるツールです。
まだ出たばかりだし、ターミナル操作が必要だから万人向けではない。
でも「AIでちゃんとした調べ物がしたい」って思ってる人には、
一度触ってみる価値があると思います。
まずはClaude Codeに「Feynmanっていうリサーチツール、
このパソコンに入れられる？」って聞いてみてください。
そこからすべてが始まります。
参考リンク
・Feynman GitHub: https://github.com/getcompanion-ai/feynman
・Feynman公式サイト: https://feynman.is
※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。