1. これは何の話？

LLMが単なる「おしゃべりボット」から、自律的に情報を集めて問題を解決する「リサーチャー」へと進化する中、その技術体系を網羅的に整理したサーベイ論文です。 「Deep Research（DR）」とは、LLMが検索エンジンなどの外部ツールを駆使し、複雑でオープンエンドな問いに対して、信頼できる情報に基づいた回答を生成するシステムを指します。 本論文では、DRシステムの開発ロードマップを3段階で定義し、システムを構成する4つの主要コンポーネント（計画・収集・記憶・生成）について詳細に分類・解説しています。 自社でリサーチエージェントを開発したいエンジニアや、最新のAIエージェントの仕組みを理解したいPMにとって、全体像を掴むための「地図」となる資料です。

2. 何がわかったか

論文では、Deep Researchシステムを成功させるための「4つの鍵」が特定されました。

  1. クエリ計画（Query Planning）: 曖昧な質問を具体的な検索クエリに分解する能力。
  2. 情報収集（Information Acquisition）: 検索結果からノイズを除去し、必要な情報だけを抽出する技術。
  3. メモリ管理（Memory Management）: 集めた大量の情報を整理し、文脈として保持する仕組み。
  4. 回答生成（Answer Generation）: 複数のソースを統合し、論理的で検証可能なレポートを作成する能力。 また、これらの能力を高めるために、プロンプトエンジニアリングだけでなく、教師あり微調整（SFT）やエージェント強化学習が有効であることが示されています。

3. 他とどう違うのか

従来のRAG（検索拡張生成）は、あらかじめ用意されたデータベースから関連情報を引くだけの受動的な仕組みでした。 Deep Researchは、LLM自身が「何を知る必要があるか」を考え、能動的に検索を行い、足りなければ再検索するといった「試行錯誤」のプロセスを含む点が決定的に異なります。 単発の質問応答ではなく、人間のように時間をかけて調査を行う「エージェント」としての振る舞いを定義している点が新しい点です。

4. なぜこれが重要か

ビジネスにおけるホワイトカラー業務の多くは、実はこの「Deep Research」のプロセスそのものです。 市場調査、競合分析、技術選定など、複数のソースを当たって情報をまとめ上げる作業が、AIによって自律化できる可能性を示しています。 この技術が確立されれば、人間は「情報の収集・整理」から解放され、「集まった情報に基づく意思決定」に集中できるようになります。

5. 未来の展開・戦略性

今後は、OpenAIの「Operator」やGoogleの「Project Jarvis」のような、ブラウザ操作まで含めた汎用エージェントが、このDeep Researchの概念をベースに進化していくでしょう。 また、企業内では、社内ドキュメントと外部ウェブを横断して調査を行う「社内専属リサーチャーAI」が一人一台配備される時代が来ます。 検索エンジンのあり方も、人間がキーワードを打つ場所から、AIエージェントがAPI経由でアクセスする「知識のバックエンド」へと変化していく可能性があります。

6. どう考え、どう動くか

開発者であれば、まずはLangChainやAutoGPTなどのフレームワークを使って、簡易的なDeep Researchエージェントを試作してみるべきです。

指針：

  • 自社の業務フローの中で「調査・まとめ」に時間がかかっている部分を特定する。
  • 既存のRAGシステムを、自律的にクエリを生成・改善するエージェント型にアップグレードできないか検討する。
  • エージェントが収集した情報の「信頼性」をどう担保するか、人間によるチェック体制（Human-in-the-loop）を設計する。

次の一歩： ・今日やること：論文の「Figure 1」にあるロードマップ図を見て、自社のAI活用レベルがどこにあるか確認する。 ・今週やること：Perplexity AIなどの既存サービスを使い倒し、「Deep Research」的な体験のメリットと限界を体感する。

7. 限界と未確定

  • ハルシネーションのリスク: 外部情報を参照しても、その情報の取捨選択や統合の過程で誤りが混入するリスクはゼロではありません。
  • コストと時間: 複雑な推論と複数回の検索を行うため、通常のLLMチャットに比べてAPIコストが高く、回答までの待ち時間も長くなります。
  • ウェブの構造変化: 多くのサイトがAIによるスクレイピングを拒否し始めているため、将来的に「検索できる情報」が制限される可能性があります。

8. 用語ミニ解説

  • Deep Research: LLMが自律的に検索・調査・推論を行い、複雑な課題に対する包括的な回答を生成するプロセスやシステム。
  • エージェント強化学習: エージェントが環境（検索エンジンなど）と相互作用し、その結果（報酬）に基づいて行動指針を学習する手法。

9. 出典と日付

[1] arXiv (2025-12-03): https://arxiv.org/abs/2512.02038