deep researchの次はDeep Research

わずか数週間でOpenAIはdeep researchをリリースし、PerplexityはDeep Researchを立ち上げ、最近ではGrokがDeepSearchをリリースしました。Google GeminiもDeep Researchの独自のバージョンを立ち上げました。タイトルは...昨年末に行われたDeep Research。

「多くの企業が、世界を席巻した推論モデルに焦点を当て、より広範なトレンドに倣って自社版のDeep Researchを作成しています」と、IBM ResearchのテクニカルプロダクトマネジメントディレクターであるKate Souleは、Mixture of Expertsポッドキャストの最近のエピソードで述べています。特に、DeepSeek momentでは、オープンソースがどのようにイノベーションを推進できるかを実証しました。「私たちは豊かなエコシステムの出現を目の当たりにしています」

deep researchやエージェント型検索などの機能により、人々がオンラインで情報を見つけて消費する方法が変わりつつあります。従来の検索エンジンはインデックス作成とランキングページに依存していますが、AI駆動型のエージェントは構造化された回答を直接読み、合成し、配信します。

IBMの副社長兼シニア・パートナーであるShobhit Varshney氏は、「これらのdeep researchモデルのほとんどは、まず計画を立てることから始まります」と説明しています。「その後、起動してウェブをクロールし始め、関連するウェブサイトをすべて見つけます」

その中で、エージェントは単純な質問に答えるだけでなく、Webデータやプライベート・データを検索し、事実を集め、事実確認を行い、問題を小さなコンポーネントに分解していきます。エージェントは、思考の連鎖に従い、自分の作業を再確認し、構造化された研究や分析を作成します。

しかし、これらのdeep researchモデルの出力の客観的な評価には、依然として限界があります。「何が良いのかはわかりません」とVarshney氏は言います。「これは、コードの記述や数学を解くよりも桁違いに難しい問題であり、答えが正しいかどうかを決定論的に伝えることができます」と同氏は言います。

しかし、検索はエージェント型AIの数あるアプリケーションのうちの1つにすぎません。

「これは、推論がもたらす明確な実証可能な価値があることを特定した初期のユースケースの1つにすぎません」とSoule氏は言います。

エージェント型AIへの移行はすでに業界を変革しており、企業は運営方法の再考を余儀なくされています。「この質問に取り組んでいない創業者は1人もいません。そして、私は毎年500人の創業者と会っています」と、シリコンバレーにあるTrue Global Ventures社の創業パートナーであるFrank Desvignes氏は述べています。

すでにこの変化が見られている業界の1つは、旅行です。B2BおよびB2C旅行予約サービスであるBookit N Goの共同創設者兼COOであるSarah Eley氏は、エージェントはユーザーに代わって研究、パーソナライズされたおすすめの提供、旅行予約を行うことができると述べています。「今日、計画を立てて予約することは非常に困難なので、旅行に関しては、これが当然の次のステップであることは、私にとっては当然のことなのです」と同氏は言います。

マーケティングやカスタマー・サポートだけでなく、サプライチェーンや財務から人事やオペレーションに至るまで、ビジネスのあらゆる側面がエージェント型AIによって変革されます。

IBM Institute for Business Valueのグローバル・リサーチ・リーダー、Karen Butnerは、「エージェント型AIはパラダイム・シフトを引き起こしています。

関与する個々のタスクを人間が実行するのではなく、エージェントがタスクを実行することになるとButner氏は説明します。人間は、AIエージェントを管理して、ビジネス目標を達成するためにスムーズに連携できるようにします。

「これらのシステムは学習するだけではなく、適応します。すべてを指揮する人々を私は「AI指揮者」と呼んでいます。あらゆることをオーケストレーションするからです」とButner氏は言います。

エージェント型世界では、オペレーションは年中無休で実行され、人間は新たなスキルを習得していきます。AIエージェントの価値は運用タスクではなく、環境を理解し分析する能力にあります。機会は大きなものになるでしょう。

これらのエージェント型システムに関連するdeep researchから何が期待できるのでしょうか？これは、推論のより実用的なユースケースの1つだとSoule氏は言います。さらに、これらの推論モデルが企業データに組み込まれ始めると、可能性は倍増すると言います。Varshney氏は、「この企業は数十億ドル規模の利益を得ることができると考察する」と信じています。