Googleが2025年12月11日、最新AI研究エージェント「Gemini Deep Research」を発表。開発者が自社アプリに組み込める新機能を搭載。OpenAIのGPT-5.2発表と同日の戦略的リリース。

Google、開発者向けAI研究エージェント「Gemini Deep Research」を発表―OpenAI新モデルと同日リリース

Googleは2025年12月11日、AI研究エージェント「Gemini Deep Research」の新バージョンを発表しました。この新バージョンは、同社の最新基盤モデル「Gemini 3 Pro」をベースにしています。最大の特徴は、開発者が自社のアプリケーションにこの研究機能を組み込めるようになったことです。これは新しく公開された「Interactions API」によって実現されました。従来のバージョンは研究レポートの作成に特化していましたが、今回の刷新により、より幅広い用途での活用が可能になります。この発表は、OpenAIが待望の新モデル「GPT-5.2」（コードネーム：Garlic）を発表した同じ日に行われました。両社の競争が激化する中、Googleは戦略的なタイミングでこの発表を行ったと見られています。このニュースは、AI技術が単なる研究ツールから、実際のアプリケーションに組み込まれる実用的な技術へと進化していることを示しています。

Gemini Deep Researchの新機能と特徴

今回発表された「Gemini Deep Research」は、膨大な情報を統合し、大量の文脈情報を処理できるAIエージェントです。エージェントとは、人間の指示を受けて自律的にタスクを実行するAIシステムのことです。例えば、複数のウェブサイトから情報を集めて分析し、レポートにまとめるといった作業を自動で行います。

Googleによると、この技術は既に顧客によって様々な用途で使用されています。具体的には、企業の買収前調査（デューデリジェンス）や、医薬品の毒性安全性研究などです。これらは従来、専門家が何日もかけて行っていた作業です。

最も重要な新機能は、開発者が「Interactions API」を通じて、この研究機能を自社のアプリに組み込めるようになったことです。これにより、例えば法律事務所が独自の契約書分析ツールを作ったり、製薬会社が研究データ分析システムを構築したりすることが可能になります。

Gemini 3 Proの技術的優位性

新しいDeep Researchは「Gemini 3 Pro」という基盤モデルを使用しています。基盤モデルとは、大量のデータで訓練された大規模なAIモデルのことで、様々なタスクに応用できる汎用性を持っています。

Googleは、Gemini 3 Proを「最も事実に忠実なモデル」と位置づけています。これは、複雑なタスクにおいて「ハルシネーション」を最小限に抑えるよう訓練されているためです。ハルシネーションとは、AIが事実ではない情報を作り出してしまう現象のことです。例えば、存在しない論文を引用したり、間違った統計データを提示したりすることがあります。

ハルシネーションは、長時間にわたる複雑な推論タスクでは特に深刻な問題です。AIエージェントが数分から数時間、あるいはそれ以上の時間をかけて多くの自律的な判断を行う場合、一つでも誤った判断があれば、最終的な出力全体が無効になる可能性があります。このため、事実に忠実であることは研究エージェントにとって極めて重要な特性なのです。

新しいベンチマークと性能評価

Googleは、この新しいエージェントの性能を証明するため、「DeepSearchQA」という新しいベンチマークを作成しました。ベンチマークとは、AIの性能を測定するためのテスト問題集のようなものです。DeepSearchQAは、複数のステップを必要とする複雑な情報検索タスクをテストするよう設計されています。このベンチマークはオープンソースとして公開されており、誰でも使用できます。

Googleはまた、「Humanity’s Last Exam」という独立したベンチマークでもテストを行いました。これは非常に専門的で難解な一般知識の問題で構成されています。さらに、ブラウザベースのエージェントタスクを評価する「BrowserComp」でもテストされました。

結果として、GoogleのDeep Researchは自社のベンチマークとHumanity’s Last Examで競合を上回りました。ただし、OpenAIのChatGPT 5 Proは僅差で2位につけ、BrowserCompでは若干Googleを上回る結果となりました。しかし、これらの比較は発表とほぼ同時に時代遅れになりました。なぜなら、同じ日にOpenAIがGPT-5.2を発表し、複数のベンチマークでGoogleを含む競合を上回ると主張したからです。

今後の統合計画

Googleは、この新しい研究エージェントを近い将来、複数のサービスに統合する予定です。具体的には、Google検索、Google Finance、Geminiアプリ、そして人気の高いNotebookLMなどです。NotebookLMとは、研究ノートを作成し整理するためのAI支援ツールです。

この統合は、人間が直接Google検索を使わず、AIエージェントが代わりに検索を行う未来への準備の一環です。つまり、ユーザーが「この分野の最新研究をまとめて」と指示すれば、AIエージェントが自動的に検索し、情報を収集・分析してレポートを作成するという世界です。

できること・できないこと

この技術により、開発者は高度な研究機能を自社のアプリケーションに組み込むことが可能になります。例えば、投資会社が市場調査ツールを作成し、特定の業界について数百のレポートを自動的に分析させることができます。また、研究機関が論文データベースから関連研究を自動的に抽出し、要約を作成するシステムを構築できます。医療分野では、臨床試験データを横断的に分析し、薬剤の安全性プロファイルを作成することも考えられます。

一方で、まだ完全に自律的な判断を任せることはできません。Googleが「最も事実に忠実」と主張していても、ハルシネーションのリスクは完全には排除されていません。特に、専門性の高い分野や最新の情報については、人間による確認が依然として必要です。また、倫理的判断や創造的な意思決定など、人間の価値観が関わる領域では、AIは補助的な役割にとどまります。今後数年間で、これらの制約は徐々に改善されていくでしょうが、当面は人間とAIの協働が最も効果的なアプローチとなります。

私たちへの影響

このニュースは、開発者、研究者、そしてビジネスユーザーに大きな影響を与えます。開発者にとっては、高度な研究機能を自社製品に組み込む新しい機会が生まれます。これまで大規模な開発チームと膨大な予算が必要だった機能を、APIを通じて比較的簡単に実装できるようになります。

短期的な影響については、まず先進的な企業がこの技術を採用し、競争優位性を獲得しようとするでしょう。特に、情報分析が重要な金融、法律、医療、研究開発の分野で早期導入が進むと予想されます。中長期的な影響としては、情報収集と分析の方法が根本的に変わる可能性があります。人間が直接検索エンジンを使う頻度が減り、AIエージェントに調査を依頼することが一般的になるかもしれません。

ただし、この技術の普及には課題もあります。APIの利用コスト、データプライバシーの問題、そして何よりもAIの出力を適切に検証する能力が必要です。また、GoogleとOpenAIの競争が激化する中、どちらの技術を選択するか、あるいは両方を使い分けるかという戦略的判断も求められます。技術の進化は速いため、今日の最先端が明日には標準になる可能性があることを念頭に置く必要があります。