Perplexity AIが2025年2月に発表した「Perplexity Deep Research」は、従来の検索エンジンを超えた新たな情報収集ツールとして注目を集めている。独自のTTC（テスト時計算）拡張フレームワークを用いることで、複雑なトピックを深く分析し、迅速に包括的なレポートを生成する。この技術により、数十回の検索と数百の情報源を活用しながら、より高度な推論を行うことが可能となる。

特に「Humanity’s Last Exam」というAIベンチマークで21.1%というスコアを記録し、GPT-4oやDeepSeek-R1を大きく上回る結果を示したことが話題となった。しかし、実際の利用ではハルシネーション（誤情報の生成）が散見され、専門家レベルの精度には達していないとの指摘もある。検索結果の引用を明示することで一定の信頼性を確保しているものの、最終的な判断には人間の専門知識が不可欠である。

Perplexity Deep Researchの技術基盤とTTCアーキテクチャの革新

Perplexity Deep Researchが採用する「テスト時計算（TTC: Test Time Compute）拡張」は、従来の検索エンジンの仕組みとは大きく異なる。この技術は、クエリを複数の要素に分解し、段階的に検索・分析を進めることで、従来の静的な検索結果とは異なる多層的な理解を実現する。従来の検索エンジンは単一の検索結果を提示するに留まるが、TTCは人間の思考プロセスを模倣し、関連情報を統合するプロセスを持つ。

この技術の強みは、矛盾する情報を整理し、確度の高いデータを優先的に抽出できる点にある。Perplexityは検索プロセスを数十回繰り返し、数百の情報源を分析することで、最適なレポートを自動生成する。この結果、GPT-4oの3.1%やDeepSeek-R1の8.5%を大きく上回る21.1%のスコアを「Humanity’s Last Exam」ベンチマークで達成した。このスコアは、Perplexityのアルゴリズムがより高度な推論を可能にする証左といえる。

しかし、このアプローチが万能であるとは言い難い。TTCによる分析は計算コストが高く、大規模な検索が必要になるため、リアルタイム処理には適さない可能性がある。また、情報の信頼性評価には一定のアルゴリズム的限界があり、出典の整合性を確保しながらも完全な正確性は保証されない。これらの課題は、AIによる自律的な情報解析の限界を示唆している。

AIによる自動リサーチの限界と誤情報のリスク

Perplexity Deep Researchの実力は、情報収集の効率化という点では優れているが、出力の信頼性には課題が残る。TechRadarによるレビューでは、Perplexityが「ハルシネーション（誤情報の生成）」を頻繁に引き起こすことが指摘されている。この現象はAIモデルに共通する問題であり、大量の情報を処理する際に文脈の誤解や事実誤認が発生することがある。特に歴史的な事象や技術的なトピックでは、正確なデータに基づいた解析が求められるが、Perplexityのレポートが専門家レベルの精度に達していないケースも多い。

実際に行われたテストでは、コマーシャル・インターネット・エクスチェンジ（CIX）の歴史やエドワード・パーシー・クランウィル・ジルーアード卿の東アフリカ保護領に関する影響、さらにはx86 Unixデスクトップディストリビューションの歴史といったテーマでのリサーチが行われた。しかし、AIが作成したレポートは、あくまで概略的な内容に留まり、専門家の深掘りした分析には及ばなかった。

加えて、細かい誤情報が含まれることも確認されている。例えば、Linuxデスクトップの商業的成功に関する質問に対し、Perplexityは「企業やユーザーは長期的な安定性を求める」と正しく指摘した一方で、「Ubuntu Linuxのライフサイクルは6カ月しかない」と誤った情報を提示した。実際にはUbuntu LinuxのLTS（長期サポート版）は最大12年間のサポートが提供されており、この誤りはAIの情報統合プロセスの限界を示すものといえる。

研究ツールとしての可能性とAIの未来

Perplexity Deep Researchは、無料で1日5回、Proプランでは1日500回まで利用可能という手頃な価格設定が特徴だ。特に、特定の情報源を優先的に参照する機能や、クエリの表現を工夫することで調査の精度を向上させる仕組みは、従来の検索エンジンにはない強みといえる。また、PDFやMarkdown形式でのレポート出力が可能であり、研究やビジネス用途にも適用しやすい。

一方で、AIによるリサーチの限界は依然として存在する。現時点では、AIが生成するレポートは参考資料として活用することが前提であり、最終的な判断には人間の専門的な知見が不可欠である。AIはあくまで「検索の補助ツール」としての役割を担う段階にあり、完全な自動リサーチの実現にはさらなる技術的な進化が求められる。

今後、PerplexityのようなAIリサーチツールが進化することで、専門家によるチェックの負担が軽減される可能性はある。しかし、AIの出力を盲信することは危険であり、情報の正確性を担保するためには慎重な運用が不可欠である。AI技術の発展が進む中で、人間の役割がどのように変化するかが今後の焦点となるだろう。

Source：ZDNET