Google が Gemini Deep Research Max をアップグレード：MCP 統合により企業内データベースやネイティブチャートへの接続が可能となり、アナリストのデューデリジェンスを実現

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Google は Gemini Deep Research の大幅なアップグレードを発表し、Deep Research と Deep Research Max という2つの新しい Agent を投入しました。最新の Gemini 3.1 Pro モデルを統合し、MCP プロトコルを通じて FactSet、S&P Global、PitchBook などの金融データプラットフォームや企業内部データに接続します。（前回の要約：OpenAI が Deep Research を解禁：有料ユーザーは月10回まで検索可能、Microsoft がマルチモーダル AI エージェント Magma を発表）（背景補足：OpenAI が「ChatGPT Agent」を投入！Operator と Deep Research を融合：チケット予約、デリバリー注文、プレゼン作成まで全て対応）大幅なアップグレードとともに、2つの Agent を同時にリリースしました。Deep Research（速度優先）と Deep Research Max（品質優先）で、Gemini 3.1 Pro を全面的に統合し、初めて Gemini API の有料プランを通じて一般公開テストを開始します。 Google は昨夜（21日）、Gemini Deep Research を発表しました。Deep Research Max の核心的な違いは「extended test-time compute」にあります。Agent は一度実行して終わりではなく、反復的な推論、検索、修正を行い、まるで眠らない研究アシスタントのように、レポートの品質が基準に達するまで出力しません。 Google 公式によると、Max は業界標準の抽出および推論能力において「飛躍的」な進歩を遂げました。昨年12月のプレビュー版と比較して、参照するソースの数が大幅に増加し、旧版では見落とされていた重要な差異を捉え、矛盾する証拠を比較検討する際には SEC 申告書類や査読付きジャーナルなどの権威あるソースを積極的に引用します。ユーザーは夜間にスケジュールを設定して実行しておけば、朝、アナリストチームが出社したときには完全なデューデリジェンスレポートが受信トレイに届いています。重要なのは速度ではなく、深さです。対照的に、標準版の Deep Research は遅延とコストの大幅な削減に焦点を当てており、12月のプレビュー版に代わってインタラクティブなシナリオのデフォルトオプションとなります（ユーザーがリアルタイムの質疑応答を必要とし、Max のような時間のかかる深掘りを必要としない場合）。 MCP 対応：ネット検索から「あらゆるデータベースの検索」へ進化今回の Deep Research のアップグレードでは、MCP（Model Context Protocol）へのネイティブ対応も提供されます。以前の Agent は公開されたネット情報しか取得できませんでしたが、MCP を通じて、企業独自のデータソースや専門的なデータストリームにシームレスに接続できるようになりました。実質的な意味はこうです。財務部門は内部の ERP システムや市場データプロバイダーのプライベート API を MCP server 経由で接続でき、Deep Research は同一の研究プロセスの中で、公開ネット情報、Bloomberg 端末データ、自社データベースを同時に検索し、手動でツールを切り替えることなく3系統を並行して処理できます。 Google はさらに FactSet、S&P Global、PitchBook との提携を発表しました。これら3社は共同で MCP server を設計し、顧客がこれらのプラットフォームの財務・市場データを Deep Research のワークフローに直接統合できるようにしました。投資銀行、プライベート・エクイティ、調査機関にとって、このブリッジの意義は言うまでもありません。ツール構成において、ユーザーは Google Search、リモート MCP、URL Context、Code Execution、File Search を同時に有効にできます。また、ネットワークを完全にオフにして、Agent をカスタムデータベース内だけで動作させることも可能で、これはデータ漏洩を懸念する企業顧客にとって特に重要です。第一に、ネイティブなグラフとインフォグラフィックです。これは Gemini API では初の試みであり、Deep Research はテキストを出力するだけでなく、HTML グラフや Nano Banana infographic を直接生成できるため、研究レポートは単なるテキストから視覚化された分析ファイルへとアップグレードされます。第二に、共同計画です。Agent は研究を実行する前に研究計画を生成し、ユーザーはそれを確認、誘導、修正してから Agent に実行させることができます。これにより調査範囲の制御がより細かくなり、「質問を投げてレポートを待つ」だけのブラックボックスではなく、人間と機械が共同で研究フレームワークを定義するものとなります。第三に、リアルタイムストリーミングです。システムは Agent の中間推論ステップを追跡し、live thought summary によって、ユーザーは待機中に Agent が何をしているかを確認できます。テキストと画像は生成されながらリアルタイムで返信されるため、長時間待機する際の不確実性が大幅に軽減されます。マルチモーダルな grounding に関して、Deep Research は現在、PDF、CSV、画像、音声

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