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解説
ねえねえ智也くん！この『Deep Researcher』って論文、タイトルからして凄そうだけど、一体何ができるの？
これは、博士課程レベルのめちゃくちゃ難しいトピックについて、AIが自分で計画を立てて、調査して、詳細なレポートを書き上げる仕組みについての論文だよ。
博士レベル！？私、大学の課題ですら泣きそうなのに……。AIが代わりにやってくれるなら最高じゃん！
まあ、そう簡単じゃないんだ。今までのリサーチAIは、トピックをバラバラに分けて同時に調べる『並列処理』が主流だったんだけど、それだと「こっちで調べたことをあっちが知らない」っていう知識の分断が起きてたんだよね。
あー、右手が何してるか左手が知らないみたいな感じ？それじゃ効率悪いよね。
その通り。そこでこの論文が提案したのが『逐次的な計画の修正』なんだ。AIが「Global Research Context」っていう、いわば「調査の全記録」を常に持ち歩いて、それを見ながら「次はここを調べるべきだ」って計画をその場で書き換えていくんだよ。
へぇー！状況に合わせて作戦を変える名探偵みたいだね。でも、どうやって正確な情報を集めるの？
そこで「Candidates Crossover」っていうアルゴリズムの出番だ。性格や設定が少しずつ違う複数のAI候補に同じことを調べさせて、それぞれの良いところを合体させて一つの完璧な回答を作るんだよ。
三人寄れば文殊の知恵ってことか！でも、そんなに何度もやり取りしてたら、レポート書くまでに疲れちゃいそう。
AIは疲れないから大丈夫だよ。調査の進み具合が90%を超えたら、最後に「One Shot Report Generation」で、集めた膨大な知識を一気に一つのレポートにまとめ上げるんだ。これで一貫性のある、中身の濃い文章ができるわけ。
すごすぎる……。それで、実際の実力はどうだったの？
「DeepResearch Bench」っていう、世界中のリサーチAIが競うテストで、ClaudeやPerplexity、Grokみたいな有名なAIを全部抜いてトップの成績を出したんだ。46.21っていうスコアでね。
あの有名なAIたちに勝っちゃったの！？もう人間が調査する必要なくなっちゃうかも……。
いや、まだ課題はあるよ。推論に時間がかかるし、コストも高い。それに、AIが「何を知らないか」を完璧に判断するのはまだ難しいんだ。今後はもっと効率よく、かつ正確に「未知の領域」を特定する研究が進むだろうね。
なるほどねぇ。じゃあ、このAIを使って「智也くんがいつ私に焼肉を奢ってくれるか」を徹底調査してもらおうかな！
そんなの調査するまでもないよ。答えは「永遠に未定」だ。自分でバイトして食べに行きなさい。
要点
- 従来の並列的な調査手法（Parallel Scaling）が抱えていた「知識の分断」という課題を、逐次的な計画修正（Sequential Refinement）によって解決した。
- 「Global Research Context」という共有メモリを導入し、AIが過去の調査結果を振り返りながら動的にリサーチ計画をアップデートできる仕組みを構築した。
- 「Candidates Crossover」アルゴリズムにより、異なるパラメータ設定を持つ複数のAI候補から最適な情報を統合し、探索範囲と精度を向上させた。
- 博士レベルの難問を集めた「DeepResearch Bench」において、ClaudeやPerplexityなどの既存の有力なリサーチAIを上回る46.21という最高スコアを記録した。
- 最終的なレポート作成を「One Shot（一撃）」で行うことで、情報の密度と一貫性を保った高品質な文書生成を実現した。