Gensparkは情報収集に向いてる？2026年最新検証で見えた本当の実力と限界

「AIで情報収集を効率化したい」と思ったとき、真っ先に候補に上がるツールのひとつがGensparkです。でも実際に使ってみると、「思ったより遅い」「ハルシネーションが怖い」「Perplexityと何が違うの？」という疑問が次々と湧いてきませんか？

この記事では、2026年3月時点の最新情報をもとに、Gensparkの情報収集能力を徹底的に解剖します。営業リスト作成の実務検証データ、競合ツールとの比較、そして「どんな人に向いていてどんな人には向いていないか」まで、包み隠さずお伝えします。

そもそもGensparkとはどんなツールなのか？

Gensparkは、MicrosoftやGoogleのOB技術者が創業したPalo Alto発のAIスタートアップ「MainFunc」が開発したオールインワンAIワークスペースです。2026年時点で世界2億人以上のユーザーを抱え、シリーズBの資金調達を完了しています。

最大の特徴は、「Mixture-of-Agents（MoA）」と呼ばれる独自の仕組みです。従来のAIチャットボットが単一のモデルに質問を投げて回答を返すだけなのに対し、Gensparkは複数の専門AIエージェントがチームとして動きます。調査担当のエージェントがウェブを横断して情報を収集し、別のエージェントが矛盾や誤りを検証し、さらに別のエージェントが結果を読みやすい形に整える、という分業制です。

この仕組みにより、単一モデルに比べてハルシネーション（AIの作り話）のリスクが大幅に下がるというのが開発側の主張です。実際、GAIA（汎用AIアシスタントのベンチマーク）スコアで87.8%という高い数値を記録しており、業界内でも注目されています。

情報収集に関連する機能だけを取り出しても、かなりの充実ぶりです。通常の検索に相当するSparkpage生成、深掘り調査に特化したDeep Research、データの可視化や分析ができるAIシート、プレゼン資料を自動生成するAIスライドなど、調査から成果物の作成まで一気通貫で対応できます。

Gensparkの情報収集が他のAIと根本的に違う理由

Sparkpageとは何か？検索エンジンとの決定的な差

Gensparkに何かを質問すると、「Sparkpage」と呼ばれる専用のリサーチページが生成されます。これはGoogleの検索結果ページとは根本的に異なります。Googleは「情報があるリンクの一覧」を返しますが、GensparkのSparkpageは複数のウェブソースから情報を統合し、目次・比較表・ビジュアル要素を含んだ一枚のレポートとして提供します。

ユーザーは複数のサイトを渡り歩く必要がなく、Sparkpageの中に組み込まれたAIコパイロットに追加質問もできます。広告や商業的バイアスのないクリーンな情報環境も、ビジネス用途のユーザーから評価されているポイントです。

Deep Researchが「チームで調べる」ことを実現している

GensparkのDeep Researchは、単なる検索の強化版ではありません。o3-mini-highやDeepSeek R1といった推論特化型モデルが数百のソースから情報を抽出し、その結果をGPT・Claude・Gemini Advancedといった生成AI群が検証する、という多段階のプロセスを経ます。この検証ラウンドが複数回繰り返されて初めて結論が出力されます。

実際の検証では、「2025年のトップ5ラップトップブランドの価格とスペックを比較して」というプロンプトに対して、約3分で詳細な比較表付きのレポートが出力されたという報告があります。同様の質問をChatGPTに投げると学習データの範囲内での回答になりがちですが、Gensparkはリアルタイムのウェブ情報をもとにしたより新鮮な結果を返せる点が強みです。

情報の根拠が「追える」ことが信頼性につながる

Gensparkが情報収集ツールとして評価されているもうひとつの理由が、引用元の透明性です。Sparkpageやレポートには、どの情報がどのソースから来ているかを示すインライン引用が組み込まれています。SEO担当者やリサーチャーからは「主張の検証にかかる時間が約30%削減できた」という声も出ています。

これは、営業活動や意思決定の場で「この情報はどこから？」と問われたときに答えられるかどうか、という実務的な信頼性に直結します。情報の根拠が見えないまま使い続けると、あとから確認作業が雪だるま式に増えるリスクがあります。

営業リスト100件作成で明らかになったGensparkの実力と課題

検証の条件と結果の概要

実際の業務での有用性を測るため、「大阪府内でコールセンターを設置・運営している企業を対象に、AIチャットボット（カスタマーサポート効率化ツール）の営業リストを100件作成」という条件でGensparkを検証しました。使用したのはPlusプラン（月額25ドル）のAIシート機能です。

結果は次のとおりです。

評価項目	結果
出力件数	100件（依頼通り達成）
出力時間	約10分（比較3ツール中最速）
出力形式	Excel形式・一覧として整理済み
架空の連絡先が含まれた件数	82件
連絡先情報が正確だった件数	18件
ターゲット適合度	コールセンター事業者寄りで「コールセンターを持つ一般企業」へのフィットはやや浅い

スピードと形式の整え方は本物の強みだった

件数を依頼通り出し切る力と、Excel形式でそのまま使えるレイアウトに整理する力は、今回の検証で明確に確認できました。特に営業担当者への案件割り振りや架電計画を作る際には、「100件が10分で出てきてExcelに整っている」という事実は現実的な価値を持ちます。

ゼロからExcelを組む手間が省ける点、まず候補をざっと眺めたい仮説検証フェーズに使いやすい点は、Gensparkの情報収集機能の中でも実感しやすいメリットです。

架空の連絡先問題は実務に直結する深刻な課題

一方で、100件中82件に架空の連絡先が含まれていたという結果は、情報収集ツールとして致命的なレベルの問題です。見た目は整った電話番号やメールアドレスが並んでいても、実際には存在しない情報である可能性が8割を超えていました。

AIが情報を「らしく見せる」ことと「正しい情報を出す」ことは全くの別物です。整ったフォーマットで出力されるぶん、確認せずに使ってしまうリスクがむしろ高まります。架電や問い合わせフォームへの送信を前提とした営業用途では、この点をしっかり意識する必要があります。

また、情報収集の方向性がコールセンター専業事業者のまとめサイトに偏りがちで、「コールセンターを内包する不動産・メーカー・通販企業」といった本来のターゲット層への精度はプロンプト設計の工夫なしには高めにくい印象でした。

Perplexity・ChatGPT・Manusと何が違うのか？

Perplexityとの比較速さか深さか

情報収集ツールとしてよく比較されるのがPerplexity AIです。PerplexityはAI搭載の「回答エンジン」として、質問に対して即座に引用付きの簡潔な回答を返すことに特化しています。一方のGensparkは、質問を受けたあとにバックグラウンドで複数のエージェントが動き、構造化されたSparkpageとして結果をまとめるアプローチです。

純粋な速さではPerplexityが優位です。5秒で答えを知りたいならPerplexity、5分かけてでも深く整理された情報が欲しいならGensparkという使い分けが実態に近いでしょう。なお、2026年3月の最新アップデートでPerplexityは「Model Council」機能を追加し、GPT・Claude・Geminiの3モデルが並行して同じ質問を処理する機能をMaxプランで提供開始しています。競争は激しさを増しており、Gensparkにとっても油断できない状況です。

ChatGPTとの比較創造性か正確性か

ChatGPTは文章の創造性や表現の柔軟性において現時点でも最強クラスです。キャッチコピーを考える、文章のトーンを変える、アイデアを発散させるといった用途ではChatGPTの方が快適に使えます。

しかしファクトチェックが必要な複雑なリサーチや、情報の正確性が求められるビジネス調査では、GensparkのマルチエージェントによるクロスチェックがChatGPTの単一モデル回答より信頼性の面で優位に立ちます。特にYMYL（お金・健康・法律など人生に影響するトピック）に関わる調査では、Gensparkのアプローチの方が安全側に倒せます。

Manusとの比較調べるか、動かすか

Manusはワークフローの「スキル化」と自動化に特化したAIエージェントです。一度作成したワークフローを再利用可能な「スキル」として保存し、毎週同じレポートを自動生成するといった定型業務の自動化に強みを持ちます。

Gensparkは情報収集からコンテンツ生成・データ分析まで幅広くカバーする「オールラウンダー」ですが、繰り返し実行する定型タスクの自動化という点ではManusの方が使いやすいでしょう。用途に応じた使い分けが、AI活用の成果を最大化する鍵です。

Gensparkの情報収集が特に向いている場面と向いていない場面

向いている場面

Gensparkが情報収集ツールとして真価を発揮するのは、以下のような場面です。

新規事業の市場調査や競合分析のように、多角的な情報を一度にまとめたいときは最も力を発揮します。複数のウェブソースを横断して矛盾なく整理してくれるため、自分でタブを開き続ける手間がなくなります。

ビジネス企画の序盤で候補リストや仮説のたたき台を素早く作りたいときも適しています。精度よりもスピードと網羅性が求められる「最初の1枚」を作る用途では、10分で100件を表形式にまとめてくれる能力は現実的な価値を持ちます。

また、情報の根拠を追いながらレポートや提案資料に引用できる形でまとめたいときも、Sparkpageの引用機能が役立ちます。「この主張はどのソースから来ているか」を確認しながら資料を作れるため、精度の高い業務アウトプットを効率的に作れます。

向いていない場面

逆に、Gensparkが苦手とする場面も把握しておく必要があります。電話番号・問い合わせ先・担当者名といった実務で直接使用する連絡先情報の収集は、今回の検証結果を見る限り、そのままでは信頼できません。架電や問い合わせ送信を前提とするなら、必ず人による確認か専用の営業データベースとの併用が必要です。

また、即答が求められるシーンでは、複数エージェントが動くGensparkの処理時間は不向きです。複雑なクエリでは10回以上のサブ検索が走ることもあり、フリープランでは処理がタイムアウトするケースも報告されています。

さらに、ターゲット定義が厳密で高精度を求めるリサーチでは、プロンプト設計を相当工夫しないと方向がズレやすい点も注意が必要です。「コールセンターを運営している企業」と指定しても、専業のコールセンター会社のリストに偏りがちというのは、今回の検証で浮かび上がったGensparkの弱点のひとつです。

2026年3月時点の料金プランと選び方

Gensparkには無料プランから有料プランまで複数の選択肢があります。

無料プランは1日200クレジットが付与され、基本的なSparkpage生成や検索は無制限で利用できます。ただし、Super AgentやDeep Researchといった高度な機能はクレジット消費が大きく、無料プランでは試せる範囲に限りがあります。

Plusプランは月額25ドル（年払いで割引あり）で、クレジットが無料プランの約5倍に増加し、GPT・Claude・Gemini Advancedといった最上位モデルへの優先アクセスが可能になります。AIスライドやAIシートを使った成果物作成、AIによる自動電話機能なども本格的に使えるようになります。

Pro・Enterpriseプランはチームや組織向けで、コラボレーション機能・優先サポート・セキュリティ強化・カスタムインテグレーションなどが追加されます。Plus/Proサブスクライバーは2026年中、AIチャットと画像生成機能が無制限で利用できるキャンペーンも実施されています。

コスト効率を高めるには、複数の個別クエリに分けずSparkpageで一気にまとめる、動画生成などクレジット消費が大きい機能は必要時だけ使う、といった工夫が有効です。

Gensparkでの情報収集を劇的に変える！実際に使えるプロンプト集

Gensparkは、プロンプトの書き方ひとつで出力の精度が大きく変わります。「なんとなく質問してみたけど、思ったより浅い回答が返ってきた」という経験をした方は多いはずです。ここでは、Genspark特有のマルチエージェント構造を最大限に活かした、現場で実際に使えるプロンプトをシーン別に紹介します。

プロンプトの基本構造Gensparkに伝えるべき4つの要素

Gensparkに曖昧なプロンプトを投げると、何の専門エージェントを起動するかをAIが迷い、意図しない機能が自動起動してクレジットを無駄消費するリスクがあります。Gensparkを使いこなしている人が共通して意識しているのは「役割」「タスク」「制約」「出力形式」の4要素を明示することです。

たとえば「AIチャットボット市場について教えて」という曖昧な指示より、「マーケティングアナリストとして、2026年の国内AIチャットボット市場の規模・主要プレイヤー・成長率を、引用元URLを明示しながら比較表にまとめてください」という構造化されたプロンプトの方が、Deep Research機能が正しく起動し、引用付きの精度の高いレポートが出力されます。

競合調査・市場リサーチに使えるプロンプト

市場調査は、Gensparkが最も力を発揮するシーンのひとつです。以下のプロンプトをそのままコピーして、角かっこ内を自分の用途に書き換えて使ってみてください。

プロンプト例①競合分析レポート生成
「あなたは競合調査の専門アナリストです。[自社が参入を検討している市場名]における主要競合5社について、①事業概要、②強みと弱み、③料金体系、④最新の動向を比較表にまとめてください。各情報に引用元URLを明示し、不確かな情報は『要確認』と記載してください。」

このプロンプトのポイントは「不確かな情報は『要確認』と記載してください」という制約を加えることです。これを入れることで、GensparkのAIが事実と推測を明確に分けて出力するようになり、ハルシネーションが混入するリスクを大幅に下げられます。

プロンプト例②特定業界のトレンド調査
「[業界名]における2026年の最新トレンドを、日本国内の動向と海外（特に北米・欧州）の動向を分けて整理してください。各トレンドについて、その背景となるデータや事例を引用元付きで示し、今後1年以内に起きそうな変化についての予測も加えてください。」

情報収集後にそのまま資料化するプロンプト

Gensparkの強みは「調べてまとめる」だけでなく、「調べながら成果物を作る」ことができる点です。情報収集から資料作成までを1プロンプトで完結させるテンプレートを紹介します。

プロンプト例③調査レポートからスライド直行
「[調査テーマ]について深く調査し、以下の構成で10枚のプレゼンスライドを作成してください。①テーマの概要と現状（2枚）、②主要な課題と機会（3枚）、③具体的な事例・データ（3枚）、④提言とアクションプラン（2枚）。各スライドには引用元を明示し、データは最新のものを優先してください。」

このプロンプトはAIスライド機能とDeep Researchを連動させる書き方です。リサーチと資料作成を別々に依頼するよりもクレジット消費を抑えながら一気通貫で成果物が得られるため、時間もコストも節約できます。

実際によくある「困った」体験と、その具体的な解決法

Gensparkを使い始めた人が必ずといっていいほど直面するトラブルがあります。「なぜそうなるのか」という仕組みの理解と、「どう回避するか」のセットで解説します。

「クレジットがあっという間になくなる」問題

これはGensparkユーザーの中でも最も多く報告されている悩みです。特定の操作でクレジットが一気に消えた、昨日と同じ操作をしているのに消費量が違う、といった声が絶えません。

原因は、Gensparkが「曖昧なプロンプトを受け取ったとき、必要以上に多くのエージェントを起動しようとする仕様にあります。「いい感じにまとめて」のような抽象的な指示を受けると、SuperAgentがどの機能を使うかを迷い、Deep ResearchとAIスライドとAIシートを同時に起動しようとすることがあります。

解決策は3つあります。まず「AIスライドは使わず、テキストで出力してください」というように使用機能を明示的に制限するプロンプトを書くことです。次に、複雑なタスクは一気にやらせるのではなく「まずアウトラインだけ出してください」と段階的に依頼する方法が効果的です。そして、動画生成・高精度画像生成などのクレジット消費が大きい機能は、本当に必要なときだけ使うという習慣を持つことが重要です。

「日本語で入力したのに出力が英語になる」問題

日本語でプロンプトを入力したのに、参考文献や箇条書きの一部が英語のまま出力されてきた、という体験は日本人ユーザーが特に多く経験します。Gensparkは50以上の言語に対応していますが、情報源のウェブサイトが英語の場合、その言語のまま出力に引き込まれることがあるからです。

これはプロンプトの末尾に「出力はすべて日本語で記述してください。引用元は日本語で内容を要約して記載してください」と一行加えるだけで解消できます。また、文字化けが発生する場合は、特殊記号や絵文字を含まないシンプルな構成でプロンプトを書くと安定します。

「出力の精度がバラバラで安定しない」問題

同じ内容のプロンプトを2回投げても、出力結果のクオリティが毎回違う、というのもGenspark特有の悩みです。これはマルチエージェント方式の副作用で、起動するエージェントの組み合わせが毎回微妙に異なるために起きます。

安定させる最も効果的な方法は、プロンプトに「ステップ1〜ステップ3に分けて処理し、各ステップで一度確認してから次に進んでください」という段階的な処理指示を入れることです。段階ごとに人間が確認を挟むことで、意図と大きく外れた方向に進んでしまうリスクが格段に減ります。Gensparkのインターフェース上でSparkpageを受け取ったあとに「この部分をもっと詳しく」と追加指示を出せる仕様も、この段階的なアプローチに向いています。

「音声入力Speaklyを使ったら指示がうまく伝わらない」問題

2026年1月にリリースされたGensparkの音声入力機能「Speakly」は、タイピングの4倍速で作業できると謳っています。しかし実際に使ってみると、「具体的な条件を口頭で伝えたつもりが、曖昧な解釈をされてしまった」という問題が起きやすいです。

これは音声認識の精度の問題というよりも、口語表現がそのままプロンプトになってしまうことで、構造化された指示にならないためです。Speaklyを活用するなら「まず箇条書きで条件を3つ言います。1点目は〜、2点目は〜、3点目は〜」のように、あえて構造を口頭でアナウンスしながら話すと、AIが正しく解釈しやすくなります。

Gensparkのクレジット節約と情報収集の精度を同時に上げる運用術

Gensparkを長く快適に使い続けるためには、クレジットの賢い使い方を知っておく必要があります。無料プランの200クレジット/日、Plusプランの12,000クレジット/月という上限は、使い方を間違えるとあっという間に底をつきます。

情報収集の精度を高めながらコストも抑えるための考え方は、「Gensparkで概要と構造を作り、ファクトチェックは自分でソースに当たる」という役割分担を徹底することです。GensparkのSparkpageには必ず引用元URLが付いています。AIが出力した重要な数字や主張については、そのURLをクリックして原文を確認する習慣をつけることで、ハルシネーションのリスクを自分でコントロールできます。

また、ChatGPTで大まかな構成案や調査軸を作ったあとにその内容をGensparkに渡してSparkpageやスライドを生成させる、という連携ワークフローを取ることで、Gensparkのクレジット消費を抑えながら最終的な成果物の質を上げることができます。それぞれのAIの得意分野を組み合わせることが、2026年のAI活用の最適解のひとつです。

さらに、Gensparkには著作権と個人情報に関するリスクも存在します。生成されたコンテンツに第三者の著作物が含まれる可能性は完全には否定できないため、ビジネス用途で公開・配布する成果物には必ず人間による最終確認を挟むことが鉄則です。また、プロンプトに個人情報（生年月日・クレジットカード・病歴・位置情報など）を含めることは絶対に避けてください。

2026年3月時点のGenspark新機能アップデートで何が変わった？

Gensparkは2025年から2026年にかけて、情報収集に関わる機能を矢継ぎ早にアップデートしています。最新の状況を把握することが、正しい使い方の判断につながります。

2025年8月にリリースされたAIスライド2.0では「Deep Thinking」機能が追加され、スライド内の情報のハルシネーションが従来比90%削減されたと発表されています。情報収集の結果をそのままプレゼン資料にまとめる用途での精度が大幅に上がりました。

2026年1月にはAI Workspace 2.0がリリースされ、音声入力「Speakly」とメール管理「AI Inbox」が追加されました。WhatsApp・Slack・Teamsといった外部コミュニケーションツールからもGensparkのエージェントを呼び出せるようになり、情報収集から社内共有までのフローをより短縮できるようになっています。

また、2026年時点でGensparkは9つのLLMと80以上のツールキットを統合しており、GPT-5.2・Claude Opus 4.5・Gemini 3 Proなどの最上位モデルへのアクセスが可能です。これは競合ツールが特定のモデルに依存しがちな中で、Gensparkが「特定のAIベンダーに縛られない中立的なリサーチエンジン」として機能できる構造的な強みです。

ぶっちゃけこうした方がいい！

ここまで読んでくれた方には、正直に核心をお伝えします。

Gensparkを「情報収集ツール」として見たとき、最大の落とし穴は「出力が整っているから正しいはず」という思い込みです。ExcelライクなシートにきれいにまとめられたSparkpageを見ると、人間は無意識に「完成品だ」と判断してしまう。これが今回の営業リスト検証で82件に架空の連絡先が含まれていても気づきにくかった本質的な理由です。AIの見栄えの良さと情報の正確さは、まったくの別軸で存在しています。

個人的に、ぶっちゃけこう使った方が楽だし効率的だと思っています。Gensparkは「自分の代わりにネットを縦横無尽に読んでくれる速読の天才」として扱うのが正解です。その天才に「最終確認はするから、まず大量に読んで整理してきて」と頼む感覚で使うと、Gensparkの強みがすべてプラスに働きます。

具体的には「Gensparkで概要と構造を10分で作る→自分で引用元の上位3件だけ確認する→必要なら専門データベースで数字だけ補完する」という3ステップを1セットにするのがいちばんコスパがいいです。このフローを守るだけで、「架空の情報を使ってしまった」「根拠のない数字で資料を作ってしまった」というリスクがほぼゼロになります。

逆に言えば、このフローを無視してGensparkの出力をそのままビジネスで使うことは、どれだけ有料プランを使っていても危険です。AIが進化しても、最後の責任を持つのは人間です。Gensparkを使いこなしている人とそうでない人の差は、ツールへの依存度ではなく、「AIに任せる範囲」と「自分で確認する範囲」の線引きが明確かどうかにあります。

ツールは使い方次第で武器にも足かせにもなります。Gensparkを正しく使えば、情報収集の起点として間違いなく強力な武器になります。ぜひ今日から、「調べる」「出す」「確認する」の3ステップを意識して試してみてください。

Gensparkの情報収集に関するよくある疑問

Gensparkはハルシネーションが少ないと言われているが本当か？

マルチエージェントによるクロスチェック機能は実際にハルシネーションを抑制する効果があります。しかし「ゼロ」ではありません。今回の営業リスト検証で82件に架空の連絡先が含まれていたことからも明らかなように、出力された情報をそのまま信用することはリスクがあります。特に連絡先・価格・日付など具体的な数値情報は、必ずソースを確認する習慣が必要です。公式サイトでも「AIはハルシネーションを起こすことがあるため、重要データは独自に検証することを推奨する」と明記されています。

無料プランでどこまで情報収集できるか？

基本的なSparkpage生成と通常の検索は無料プランでも無制限に使えます。ただし、Deep ResearchやSuper Agentといった多段階エージェント機能はクレジットを大量に消費するため、複雑な調査を繰り返し行うにはPlusプランへの移行が現実的です。無料プランはまず「Gensparkがどんなものかを体感する」用途に留め、業務で本格運用するならPlusを試してみると良いでしょう。

日本語での情報収集精度は？

Gensparkは50以上の言語に対応しており、日本語のプロンプトにも問題なく応答します。ただし、情報源の多くは英語圏のウェブサイトが中心になるため、日本国内の最新情報や細かい業界事情を深掘りする場合は、日本語特化の情報源や専門データベースとの併用が効果的です。日本国内の特定企業や業界の動向を調べる場合は、Gensparkで大枠をつかみ、国内の業界紙やプレスリリースで詳細を補うという使い方が現実的です。

GensparkはAIエージェントとしても使えるか？

はい、情報収集に留まらず、AIが自律的に行動するエージェント機能も充実しています。実際に電話をかけて予約やヒアリングを代行する機能、ウェブサイトの構造を読み取って再現する機能、YouTube動画の文字起こしからブログ記事を自動生成するワークフローの構築など、単なる検索ツールを超えた自律型AIとしての側面も持っています。ただし、これらの高度な機能はクレジット消費が大きく、有料プランでの活用が前提となります。

まとめGensparkは「情報収集の起点」として使うと真価を発揮する

Gensparkが情報収集に向いているかどうかを一言で表すなら、「深さと整理力は本物だが、完成品としての精度はまだ人の確認が必要」というのが2026年3月時点の正直な評価です。

マルチエージェントによるファクトチェック機能、Sparkpageによる構造化されたレポート出力、Deep Researchによる複数ソースの横断分析、これらは情報収集ツールとして本物の強みです。特にビジネスリサーチの「たたき台を作る」フェーズでは、Gensparkは相当な時間短縮と質の向上をもたらします。

一方で、営業リスト検証で浮き彫りになったように、連絡先情報などの具体的なデータを完成品として使うにはまだ慎重さが求められます。AIが「それらしく見せる」能力と「正確に出す」能力を混同しないことが、Gensparkを使いこなす上で最も重要な視点です。

活用のコツは「Gensparkで候補と大枠を出す→人が確認と補完をする→必要なら専門データベースで精度を上げる」という3ステップの流れを標準にすることです。この使い方を前提にすれば、Gensparkは情報収集の起点として非常に強力なパートナーになるでしょう。まずは無料プランで試してみて、業務フィットを確認してからPlusプランへの移行を検討するのがおすすめです。