Googleは、ユーザーが指定したテーマに基づいて調査レポートを自動生成できる新しい人工知能（AI）エージェントを2つリリースしました。これらは単純な検索だけでなく、公開ネットワークや企業内部のデータを組み合わせて分析することも可能であり、企業向けAIの競争が一層激化することが予想されます。Googleは現地時間22日に「Deep Research（深度研究）」と「Deep Research Max（深度研究Max）」を発表しました。これらは昨年12月にリリースされた既存のAI研究ツールの後継モデルです。当時のツールは「Gemini 3 Pro」を基盤としていましたが、新製品は今年2月にリリースされたより高度な大規模言語モデル（LLM）「Gemini 3.1 Pro」を採用しています。性能向上も顕著です。Googleは、OpenAIのベンチマークテスト「BrowseComp」において、2世代のモデルを比較した結果、Gemini 3.1 Proが85.9点を獲得したと述べています。これは既存のGemini 3 Proよりも25点以上高いスコアです。このベンチマークは、1000以上のタスクを通じてLLMのオンライン調査能力を評価しています。データアクセス範囲と応用例新しいAIエージェントの特徴は、そのデータアクセス範囲にあります。「深度研究」と「深度研究Max」は、公開ネットワークにアクセスできるだけでなく、企業内部システムのデータも呼び出すことが可能です。内部システムに接続する際には「MCP」（モデルコンテキストプロトコル）を使用し、ユーザーは直接スプレッドシートや動画ファイルをアップロードして分析データセットを補完できます。Googleは医療や金融を応用例として挙げています。例えば、研究者は治療の潜在的な新化合物に関するレポートを迅速に生成でき、金融の専門家は投資を検討している企業の調査作業をAIに任せることも可能です。これにより、情報収集と整理にかかる時間を大幅に短縮できます。これらのエージェントは、収集したデータを可視化する機能も提供します。可視化はHTMLコードの形式で行うことも、Googleの画像生成ツール「Nano Banana」を利用することも可能です。Googleによると、Nano Bananaは汎用知識データベースを内蔵しており、入力された情報を比較的正確に解釈し、画像として提示できるとしています。動作方式と製品の差異動作方式も、事前に調整できるよう設計されています。レポート生成を開始する前に、AIは調査の概要を提案します。ユーザーはこの計画を修正して、最終的な成果の質を向上させることが可能です。例えば、研究者は特定の科学データベースを優先的に検索対象と指定することもできます。これら2つの製品の位置付けには違いがあります。「深度研究」は比較的少ない計算資源で動作するように設計されています。Googleは、昨年12月のバージョンと比べてコストが低く、応答速度が速まり、結果の質も向上していると説明しています。これは、迅速な対応が求められるアプリケーションに適していることを意味します。一方、「深度研究Max」は「最大限の包括性」に焦点を当てています。より多くの時間とハードウェアリソースを投入して、より深いレポートを生成します。これは、速度よりも完成度や調査範囲を重視する作業に適した製品と解釈できます。意義と今後の計画GoogleのDeepMindのLucas HasseとSrinivas Tadepalliはブログで、「‘深度研究’レポート自体は価値があるが、深度コンテキストから収集を開始し、複雑なエージェント型のワークフローの第一歩としても役立つ」と述べています。これは、AIが単純なQ&Aを超え、実務の「出発点」になりつつあることを示しています。現在、「深度研究」と「深度研究Max」は、Gemini APIを通じてパブリックプレビューとして提供されています。今後はGoogle Cloudへの展開も計画しており、またFactSetやPitchBookなどのデータソースに簡単にアクセスできるようにMCP連携機能の追加も予定しています。今回のリリースは、生成型AIの競争が「対話型チャットボット」から「実用的なエージェント」へと急速に移行していることを示しています。特に、調査、分析、可視化、内部データ連携を一体化しようとするGoogleの試みは、企業向けAI市場に大きな影響を与える可能性があります。TP AI注意事項 本文はTokenPost.aiの言語モデルを用いて要約しています。本文の主要内容は省略されている場合や、事実と異なる場合があります。
Google、公開の「深層研究」… 企業内部データを統合するAIエージェント競争が正式に始動
Googleは、ユーザーが指定したテーマに基づいて調査レポートを自動生成できる新しい人工知能（AI）エージェントを2つリリースしました。これらは単純な検索だけでなく、公開ネットワークや企業内部のデータを組み合わせて分析することも可能であり、企業向けAIの競争が一層激化することが予想されます。
Googleは現地時間22日に「Deep Research（深度研究）」と「Deep Research Max（深度研究Max）」を発表しました。これらは昨年12月にリリースされた既存のAI研究ツールの後継モデルです。当時のツールは「Gemini 3 Pro」を基盤としていましたが、新製品は今年2月にリリースされたより高度な大規模言語モデル（LLM）「Gemini 3.1 Pro」を採用しています。
性能向上も顕著です。Googleは、OpenAIのベンチマークテスト「BrowseComp」において、2世代のモデルを比較した結果、Gemini 3.1 Proが85.9点を獲得したと述べています。これは既存のGemini 3 Proよりも25点以上高いスコアです。このベンチマークは、1000以上のタスクを通じてLLMのオンライン調査能力を評価しています。
データアクセス範囲と応用例
新しいAIエージェントの特徴は、そのデータアクセス範囲にあります。「深度研究」と「深度研究Max」は、公開ネットワークにアクセスできるだけでなく、企業内部システムのデータも呼び出すことが可能です。内部システムに接続する際には「MCP」（モデルコンテキストプロトコル）を使用し、ユーザーは直接スプレッドシートや動画ファイルをアップロードして分析データセットを補完できます。
Googleは医療や金融を応用例として挙げています。例えば、研究者は治療の潜在的な新化合物に関するレポートを迅速に生成でき、金融の専門家は投資を検討している企業の調査作業をAIに任せることも可能です。これにより、情報収集と整理にかかる時間を大幅に短縮できます。
これらのエージェントは、収集したデータを可視化する機能も提供します。可視化はHTMLコードの形式で行うことも、Googleの画像生成ツール「Nano Banana」を利用することも可能です。Googleによると、Nano Bananaは汎用知識データベースを内蔵しており、入力された情報を比較的正確に解釈し、画像として提示できるとしています。
動作方式と製品の差異
動作方式も、事前に調整できるよう設計されています。レポート生成を開始する前に、AIは調査の概要を提案します。ユーザーはこの計画を修正して、最終的な成果の質を向上させることが可能です。例えば、研究者は特定の科学データベースを優先的に検索対象と指定することもできます。
これら2つの製品の位置付けには違いがあります。「深度研究」は比較的少ない計算資源で動作するように設計されています。Googleは、昨年12月のバージョンと比べてコストが低く、応答速度が速まり、結果の質も向上していると説明しています。これは、迅速な対応が求められるアプリケーションに適していることを意味します。
一方、「深度研究Max」は「最大限の包括性」に焦点を当てています。より多くの時間とハードウェアリソースを投入して、より深いレポートを生成します。これは、速度よりも完成度や調査範囲を重視する作業に適した製品と解釈できます。
意義と今後の計画
GoogleのDeepMindのLucas HasseとSrinivas Tadepalliはブログで、「‘深度研究’レポート自体は価値があるが、深度コンテキストから収集を開始し、複雑なエージェント型のワークフローの第一歩としても役立つ」と述べています。これは、AIが単純なQ&Aを超え、実務の「出発点」になりつつあることを示しています。
現在、「深度研究」と「深度研究Max」は、Gemini APIを通じてパブリックプレビューとして提供されています。今後はGoogle Cloudへの展開も計画しており、またFactSetやPitchBookなどのデータソースに簡単にアクセスできるようにMCP連携機能の追加も予定しています。
今回のリリースは、生成型AIの競争が「対話型チャットボット」から「実用的なエージェント」へと急速に移行していることを示しています。特に、調査、分析、可視化、内部データ連携を一体化しようとするGoogleの試みは、企業向けAI市場に大きな影響を与える可能性があります。
TP AI注意事項 本文はTokenPost.aiの言語モデルを用いて要約しています。本文の主要内容は省略されている場合や、事実と異なる場合があります。