Googleが「Deep Research Agent」をリリース：160回の自動検索とグラフ生成を素早く実行、研究支援レベルのAIを標榜

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Google AI は、Gemini 3.1 Pro を基盤とした自律型リサーチエージェント「Deep Research」および「Deep Research Max」を正式に発表しました。これらは研究パスの自動計画、最大160回のウェブ検索実行、MCPを通じた企業内部データベースへの接続、そしてレポート内での直接的なグラフ生成が可能です。「AIとチャットする」段階から「AIにリサーチ全体を代行させる」段階への移行であり、これはGoogleによるAIエージェントの定義のアップグレードと言えます。（前回の経緯：GoogleがGemini Deep Research Maxをアップグレード：MCP統合により企業内部データベースへの接続やネイティブグラフ生成が可能となり、アナリストのデューデリジェンスを実現）（背景補足：Jensen HuangがOpenAI Codexの導入を全社員に通知：1万人以上のNVIDIA社員が利用を開始、GPT-5.5がGB200上で稼働） Geminiの通常の対話機能でリサーチを行ったことがある方なら、その限界をご存知でしょう。質問に対して回答が1つ返ってくるだけで、検索はせいぜい数回、結論は自分でまとめる必要があります。Deep Researchシリーズは異なります。まずユーザーとリサーチ計画を議論し、同意を得た後に自律的に実行します。バックグラウンドで最大60分間動作し、完了後にグラフを含む完全なレポートを提出します。 Googleは今回、速度と深さが異なるDeep ResearchとDeep Research Maxの2つのバージョンをリリースしました。 2つのバージョンの選び方 Deep Researchは速度優先版で、1タスクあたり約80回の検索を実行します。リアルタイムの対話や迅速な調査に適しており、質問を投げれば数分以内に結果が得られます。 Deep Research Maxは包括性優先版で、1タスクあたり約160回の検索を実行します。トークン消費量は標準版の3〜4倍（入力約90万トークン＋出力約8万トークン）で、一晩かけて実行するような深い分析タスクに適しています。レポートを繰り返し精査する、Googleが「拡張テスト時計算（extended test-time compute）」と呼ぶプロセスを経ます。費用については、標準版が1タスクあたり約1〜3ドル、Max版が約3〜7ドルです。基盤となるGemini 3.1 Proのトークン料金（入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり12.00ドル）に基づいて課金されます。 3つの強力な機能 MCPによる企業データベース接続：Model Context Protocol（MCP）を通じて、Deep Researchを自身のデータソースに接続できます。GoogleはFactSet、S&P Global、PitchBookと協力してMCP統合を開発しており、金融デューデリジェンス（due diligence）を行う担当者は、公開ウェブを検索するだけでなく、エージェントに直接企業の財務データベースを照会させることが可能です。また、ウェブ検索を完全にオフにして、内部データのみで実行することもできます。ネイティブグラフ出力：レポート内でHTMLグラフやインフォグラフィックを直接生成できるため、データをExcelに貼り付けてグラフを作成する手間が省けます。これは純粋なテキストレポートから視覚的な分析ファイルへの中間生成物であり、さらに二次編集を行うことも可能です。協調型リサーチ計画：エージェントは即座に実行を開始するのではなく、まずリサーチ計画を作成します。ユーザーが内容を確認・修正・承認した後に実行されます。結果に満足できない場合は、複数回の対話を通じて追及したり、方向性を調整したりできます。現在、両エージェントはPublic Previewの状態であり、Gemini APIの有料ティアを通じて提供されています。試してみたい場合はGoogle AI Studioから直接操作可能です。Python SDKおよびJavaScript SDKも既に対応しており、無料枠がある方はぜひお見逃しなく。

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