Google、新しいインタラクションAPIを搭載した強化されたDeep Research Agentをリリース

概要

Googleは最近、Deep Researchエージェントの大幅にアップグレードされたバージョンをリリースし、新しいInteractions APIを通じて開発者が利用できるようになりました。消費者向けの展開はSearch、NotebookLM、Geminiアプリで近日開始予定です。

テクノロジー企業Googleは、Deep Researchエージェントの大幅に進化したバージョンをリリースし、新しいInteractions APIを通じて開発者がアクセスできるようになったと発表しました。消費者向けの提供はSearch、NotebookLM、Geminiアプリで計画されています。

初めて、開発者はGoogleの最先端の自律的研究能力を自分のアプリケーションに直接統合できるようになりました。Gemini Deep Researchは、情報収集と統合の長時間タスク向けに設計されており、その推論システムはGemini 3 Proによって支えられています。これは、同社のこれまでで最も事実に基づくモデルとされ、幻覚を減らし、複雑なレポートの明確さと信頼性を向上させるよう訓練されています。検索のためのマルチステップ強化学習を拡張することで、エージェントはより正確に複雑な情報環境を自律的にナビゲートできるようになっています。

エージェントは、クエリを生成し、結果をレビューし、欠落している情報を特定し、調査を完了するまでこのプロセスを繰り返しながら研究ワークフローを段階的に構築します。新しいリリースには、ウェブ検索のパフォーマンスの大規模なアップグレードが含まれており、ウェブサイト内をより深くナビゲートして非常に特定性の高いデータを抽出できるようになっています。

Googleによると、最新バージョンはHumanity’s Last Exam (HLE)やDeepSearchQAで最先端のパフォーマンスを実現しており、これまでで最も良い結果を出しています。さらに、BrowseCompでも最強の結果を達成しています。大幅にコストを抑えつつ、良く調査されたレポートを生成するよう最適化されており、まもなくGoogle Search、NotebookLM、Google Finance、および強化されたバージョンのGeminiアプリに統合される予定です。

早期のテストでは、正確さや詳細な文脈理解が求められる分野で大きな成果が既に見られています。金融サービスの分野では、企業はGemini Deep Researchを活用して、公開情報と独自情報の両方から市場指標、競合他社の洞察、コンプライアンスの考慮事項を集約し、デュー・ディリジェンスの初期段階を効率化しています。これにより、エージェントは投資チームの事前作業にとって価値あるツールとなっています。

科学分野では、エージェントは複雑な安全性関連の研究に適用されています。AIシステムを用いて薬物毒性予測を行うAxiom Bioは、Gemini Deep Researchが初期分析の深さと精度を提供し、バイオ医学文献の調査と発見の過程をより迅速に進められるようになったと報告しています。

自動化された研究システムを構築する開発者にとって、Gemini Deep Researchエージェントは情報統合と詳細で検証可能なレポート作成のための広範な機能を提供します。File UploadとFile Search Toolを組み合わせて、PDF、CSV、テキストファイルなどのユーザードキュメントと公開ウェブソースを統合的に分析します。

広範なコンテキストの管理も効果的であり、開発者は大量の背景資料を直接プロンプトに含めることが可能です。出力の構造はプロンプトによって調整でき、レポートのレイアウトや見出し、データの提示を完全にコントロールできます。システムは、主張のための詳細な引用を提供し、データの出所の透明性を確保します。また、JSONスキーマなどの構造化出力もサポートし、下流のアプリケーションへの統合を容易にします。

Google、DeepSearchQAベンチマークをオープンソース化し、多ステップWebリサーチ能力の向上を促進

さらに、Googleは新しいベンチマーク「DeepSearchQA」のオープンソース化を発表しました。これは、研究エージェントが包括的で多段階的なWebベースの問い合わせをどれだけ効果的に処理できるかを評価するためのものです。DeepSearchQAは、17の科目領域にわたる900の手動構築の因果連鎖タスクを含み、各ステップは前の結論を基に構築されます。単純な事実抽出クエスチョンに頼るのではなく、エージェントが完全かつ包括的な回答セットを生成できるかどうかを測定し、研究の正確さと検索のカバレッジを評価します。

DeepSearchQAはまた、長時間推論の効果を研究するための診断リソースとしても設計されています。内部テストでは、エージェントに追加の検索や推論サイクルを実行させる機会を増やすとパフォーマンスが向上することが示されており、Googleは今後のバージョンでこの点を拡張していく予定です。

このベンチマーク資料は、より優れた研究エージェントの開発に向けた継続的な進歩を促すために公開されています。開発者や研究者は、データセット、リーダーボード、スターターColabを確認し、併せて技術レポートに記載された基礎的な方法論も検討できます。

Deep Researchの分野はすでに非常に競争が激しいですが、Googleの最新エージェントは既存のGemini 3モデルの能力を拡張する重要な改良をもたらしています。このリリースは、開発者がこの技術を自分のアプリケーションに直接統合できる初めての機会でもあり、サードパーティ製品の研究機能の大幅な向上を実現します。