現在の企業向けAIシステムのほとんどは迅速な応答が得られるように設計されています。コンテンツにAIを適用することでユーザーの質問に即座に回答するので、迅速な情報検索と基本的なタスクの処理に優れています。
しかし、簡単な要約にとどまらず、膨大な非構造化データをより詳細に分析する必要がある場合はどうすればよいでしょうか？ それが「ディープリサーチ」です。
ディープリサーチは、通常、多大な人的労力（または外部のコンサルティングチーム）を必要とするような複雑なレポート作成を自動化します。BoxのCTOであるベン・クス（Ben Kus）は、こう説明します。「ディープリサーチとは、AIが単純な質問応答にとどまらず、さまざまな情報源を徹底的に分析し、洗練された包括的なレポートを作成することです」
Box AI Explainer Series ポッドキャストエピソード「Agentic deep research: When AI think before it answers（エージェント型ディープリサーチ: AIが回答する前に考えること）」では、ベンとBoxのシニアプロダクトマーケティングマネージャーであるミーナ・ガネーシュ（Meena Ganesh）が、ディープリサーチについて深く掘り下げています。特に、ディープリサーチがエージェント的推論をどのように活用して、企業の情報を統合し、より影響力のある成果を生み出せるかについて議論しました。
主なポイント
- ディープリサーチは人間のコンサルタントによる包括的なリサーチプロセスを模倣し、さまざまなインプットを統合し、複数回の修正サイクルを適用します
- ディープリサーチは迅速に業務を処理できるので、深い知識の統合を必要とする案件、プロジェクト、問題を処理する際に役立ちます
- エージェント型AIはディープリサーチの鍵で、自己評価とアウトプットの修正を行うことで、最終的な成果物が包括的かつ正確であることを保証します
従来のAIとディープリサーチの違い
企業がますます複雑化する課題に取り組につれ、AIを活用した高度なリサーチ機能に対する需要が高まっています。ディープリサーチは、複数のインプット、修正サイクル、フィードバックループの明確化を統合できます。この機能は、無数の情報源、反復的な改善、明確化を求める能力を組み込んでおり、人間の専門家の包括的なリサーチプロセスを模倣します。
AIの究極のアプトプットは、経験豊富な専門家の仕事に匹敵します。ベンは、こう述べています。「AIを使用して本当に包括的な答えを得たいと思っても、その答えを信頼できるのか確信が持てなかったり、探していた複雑な情報が得られなかったりした経験があるのなら、これからはディープリサーチで、さまざまな状況で役立つ非常に詳細で包括的な答えが得られるようになるでしょう」
企業にとってディープリサーチが重要な理由
弁護士が複雑な新規案件に携わることを考えてみましょう。AIは、ディープリサーチを武器に、具体的な要件に合わせてカスタマイズされた要約レポートを作成できます。弁護士は、数え切れないほどの書類やシステムを読み解くことなく、深い知識をすぐに得ることができます。
ディープリサーチは、より迅速でスマートな意思決定を可能にするため、包括的な知識の統合を必要とする案件、プロジェクト、問題を扱う企業にとって画期的な変革をもたらします。訴訟案件から市場分析に至るまで、その影響は計り知れません。企業は、散在する情報を統合して、わずかな時間で的を絞ったレポートを作成できるようになります。これにより効率性が向上するだけでなく、イノベーション、正確性、適応性が大幅に強化されます。
エージェント型AIとディープリサーチの密接な関係
ディープリサーチは、エージェント型AIの進歩によって実現します。エージェント型AIは、事前定義されたトレーニングデータや単純なリファレンスチェックに基づいて基本的な応答を生成するのではなく、構造化された反復的な情報検索プロセスに積極的に実行し、カスタマイズされた方法で情報を提示します。
AIエージェントは、次のような高度なエージェント推論フレームワークによって駆動します。
- 計画: まず、エージェントは目標を理解し、必要なツールやデータを特定し、タスクシーケンスの概要を示すことで目標を設定します
- 発見と理解: エージェントは関連するコンテンツを取得し、指示（および制約）を解析します
- 分析と反復: エージェントは解決策を検討し、選択肢を評価し、曖昧さを処理し、フィードバックで改善します
- 統合と実行: エージェントは結果を提供し、アクションを実行します（人間の所有者に通知するか、結果に基づいてシステムを更新します）
あるいは、「ディープリサーチは、計画を立て、適切な情報を見つけ出し、権限を考慮し、反復し、修正し、事項評価します」と、ベンは簡潔に表現します。
この自己評価機能こそがディープリサーチを深みのあるものにしています。 エージェント型AIを活用したディープリサーチは、情報の層を細心の注意を払って掘り下げ、調査結果を修正し、高品質で実用的な結果を保証するというプロのコンサルタントの方法論を反映しています。
ディープリサーチは、高度な精度と徹底性が要求される重要なワークフローにおいて、さまざまな情報源からデータポイントを見つけ出し、インサイトを洗練させ、包括的な結論を非常に具体的な形式にまとめることができます。
もう1つ例をあげましょう。マーケティングステラテジストが、2025年度のマーケティング評価レポートをまとめて、それを基に2027年度の戦略を作成するように依頼されたとします。そのためには、山のようなマーケティングアセット、レポート、トレンド、そのほかのコンテンツを掘り下げて、適切な要素のみを含む包括的なレポートにまとめる必要があります。レポートには、主要なハイライト、データのスナップショット、そして将来の推奨事項に細分化された情報が必要です。コンテンツを検索し、ほかの人にデータを見つけるのを手伝ってもらい、すべてをまとめるには、人間のストラテジストでは数日から数週間かかる場合があります。ディープリサーチなら、この時間を数分に短縮できます。
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ディープリサーチは単なる流行語ではありません。企業を未来に導く具体的なツールです。従業員が法務文書の迷宮で彷徨っている場合でも、市場調査を集約している場合でも、散在する政策データを分析している場合でも、エージェント型AIを活用したディープリサーチは、明確さと深さの両方を提供します。
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※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年8月1日付投稿の翻訳です。
著者: Meena Ganesh, Box AI Senior Product Marketing Manager, Box
原文リンク: https://blog.box.com/deep-research-goes-beyond-summaries-enterprise-grade-intelligence
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