先日、OpenAI が deep research をリリースし、AI を取り巻く環境は再び大きく変わりました。
その直後、Perplexity、xAI、Manus なども同様のサービスを発表しました。deep research の本質は、ユーザーの質問を受け取り、インターネット上で最長 30 分にわたる複雑な多段階調査を行える検索エージェントです。100 件を超える情報源を利用することもあります。通常なら人間の調査担当者が完了までに数時間を要する作業を、わずか数分で包括的な調査レポートとして出力します。
これは GPT-3 以降で最も重要な AI リリースの一つだと考えています。
その後、お客様との対話で特に多く寄せられたのが、次の質問です。 「このような deep research を自社データに適用できるのは、いつになるのでしょうか？」
こうしたお客様の多くは、数年、場合によっては数十年をかけ、世界最大級の独自知識資産を丹念に築き上げてきました。このデータは非常に価値が高く、各業界における競争優位性の源泉となっています。
このニーズを踏まえ、あらゆる企業が自社の市場、データ、状況に合わせた deep research 機能を構築できるアプローチの開発に着手しました。
このソリューションを「Enterprise deep research」と呼んでいます。
Enterprise deep research には、RAG アプローチの詳細解説で紹介した多くの知見を取り入れています。
より良いユーザークエリを反復的に構築することは、従来型 RAG よりも deep research タスクでさらに重要
依然として最重要なのはコンテキスト管理です。リサーチエージェントには、これまでに何を調査し、どの調査方針がより有益だったかを的確に把握することが不可欠です。この状態を賢く管理することで、モデルの推論能力を最大限に発揮
リサーチエージェントは、Enterprise deep research を動かす中核エンジンです。
リサーチエージェントは、ユーザーの質問、過去に実行したクエリ、そこから得られた有用な情報を把握しています。そして推論を用い、精選されたデータフィードを具体的なアクションへと変換します。
リサーチエージェントには、目標達成を支援する多様なツールへのアクセス権が与えられます。これには、一般消費者向け deep research ツールでよく使われるウェブ検索やウェブオペレーターのほか、独自のデータソースやエンドポイントを操作するためのツールも含まれます。
これは現実の工具箱に似ています。リサーチエージェントは、作業に適したツールを選ぶだけです。ウェブ検索が最適な場合もあります。たとえば、今日公開されたばかりで、まだ社内ナレッジベースに収録されていない研究論文をすぐに確認したい場合です。
一方、製薬、金融、法律などの業界では、業務フローが社内ナレッジベースに大きく依存します。こうした情報源では、独自の知識を最も効果的に探索できるよう、エンドツーエンドの強化学習によってリサーチエージェントを精緻に調整できます。ここに、Enterprise deep research の真価があります。
ここで大きな変化が生まれます。
インターネットには膨大な情報がありますが、独自の専門知識を AI システムへ直接組み込むことで、その可能性を最大限に引き出せます。最も効果的なソリューションは、プロセスのあらゆる段階に固有の知識と競争力を組み込むことで生まれると考えています。
私たちは各組織と連携し、Neo4j、PostgreSQL、Snowflake などの構造化データベースから、S3 や SharePoint などのクラウドストレージやファイルシステムまで、多様な情報源のデータを一つのエコシステムに集約する、個別最適化された統合ソリューションを開発します。この統合により、システムのあらゆる要素へ独自データと社内プロセスを確実に反映できます。これにより、リサーチエージェントは社内アナリストと同じ手順をたどれるようになります。
データを有効活用しようとすると、アクセス権や利用権限をめぐる重要な問題が生じることがあります。機密情報が回答に誤って含まれる可能性をデータ所有者が懸念するのは当然です。私たちは、プライバシーとデータセキュリティを設計段階からソリューションへ組み込むべきだと考えています。社内データをインデックス化する際は、データの所有権を記録し、利用権限を適用して、許可されたユーザーだけが特定の情報へアクセスできるようにすることが不可欠です。さらに、GDPR などの規制に準拠してインデックスからデータを消去できる堅牢な仕組みは、プライバシー保護と法令順守に欠かせません。この水準の管理性と安全性が、公開型でインターネット全体を対象とする deep research ツールと私たちのアプローチを分ける特徴です。
ウェブ検索は今も、企業の調査ワークフローを支える重要な基盤です。従来型のウェブスクレイピングは、オンライン情報源から構造化データを収集する信頼性の高い手段として長く利用されてきました。こうした従来の手法は、大量の公開情報を収集するうえで効果的です。
近年では、インターネット上の難しいデータ取得タスクを担うウェブオペレーターエージェントが登場しています。これには、OpenAI のオペレーター、Anthropic の Claude、Convergence の Proxy などがあります。複雑なウェブ環境を移動し、微妙なニュアンスを含むクエリに対応し、通常のスクレイピング技術では取得しにくいデータを収集できるよう設計されています。
取得したデータの分析に、LLM が最適とは限りません。そこで、分析を完了できるよう、コーディング環境や独自ツールなど、より専門的なツールへのアクセス権をリサーチエージェントに与えることもできます。従来型スクレイピングから高度なオペレーターエージェント、専門ツールまでを重ねたこのアプローチにより、どれほど複雑なデータ環境でも、企業の調査を網羅的かつ柔軟に進められます。
企業ごとに文化、業界特有の事情、確立された慣行があり、知見を最も効果的に理解して活用する方法もそれらに左右されます。既製のツールは画一的な回答になりがちで、企業固有の状況に合わない場合があります。
用途に合わせた deep research ソリューションを構築すれば、既存の分析ツールへの統合や専用ワークフローの作成など、必要な場所と形式に合わせて調査結果を柔軟に提供できます。
調査結果を自社固有の用語やプロセスに合わせることで、知見の正確性を確保しながら、既存の意思決定の枠組みにシームレスに組み込めます。
あらゆる企業が、最重要ワークフローを支える自社向けの deep research ソリューションから恩恵を得られる未来を思い描いています。
統合ウェブ検索機能を備えた OpenAI の Responses API や、エージェント型 AI システム構築用として新たに発表された Agent SDK など、最近のリリースは、この分野の AI ツールを前進させる業界リーダーの強い意志を示しています。OpenAI の deep research のような公開ツールは一般的な質問への対応に優れていますが、競争優位性を求める企業には、独自の知識と強みを最大限に活用する専用アプローチが有効です。
この構想を自社でどう実現できるか、検討してみませんか？ご都合のよい方法でお問い合わせください。