Agentspace の Deep Research を試してみた

2025年4月25日掲載

本記事では、Google の AI プラットフォームである Agentspace 内にある Deep Research 機能を試してみた結果・所感を紹介します。

Agentspace とは

Agentspace とは、Google Cloud が提供する企業向けの AI エージェントプラットフォームです。企業全体の情報を一元化し、社内情報を検索したり、メール送信やカレンダー作成などのアクション機能を行うことができます。

Agentspace について、詳しくは以前公開したAgentspace とは？何ができる？ Agentspace の機能紹介！を御覧ください。

Deep Research とは

Deep Research とは、Agentspace の主要な機能の一つで、膨大な情報ソースを深く掘り下げて分析し、複雑な質問に対する洞察や回答を提供することを目的とした機能です。単なるキーワード検索とは異なり、自然言語で投げかけた質問の意図を理解し、関連性の高い情報を様々な角度から抽出し、統合して提示してくれます。

Deep Research を実際に試してみた

Agentspace 画面の左側に [Deep Research] というメニューがあるので、クリックします。

Deep Research 画面に遷移すると、質問できる入力窓と英語でのプロンプト例が表示されています。

試しに生成 AI の最新トレンドについて調査してほしいと入力してみました。

入力: 生成 AI の最新トレンドについて調査してください。

出力:

調査計画を作成しました。提案があれば教えてください。

生成 AI の最新トレンドに関する調査計画

生成 AI の基本

生成 AI とは何か、その定義、種類、および基本的な仕組みについて調査します。

最新の生成 AI モデル

最新の生成 AI モデル（例：GPT-4、DALL-E 3、Gemini など）の概要、特徴、および性能について調査します。

生成 AI の応用事例

生成 AI が活用されている具体的な事例（例：テキスト生成、画像生成、音楽生成、動画生成、コード生成など）を調査します...(以下省略)

リサーチプランが出力されました。

末尾には「変更を加えるには、Deep Research エージェントにリクエストします。指示に基づいて新しいプランが生成されます。」とあります。

もう少し生成 AI に関する最新の技術について調査するプランにしたいので、指示を加えます。

入力: もう少し最新の技術について細かく解説してほしいです。

出力:

調査計画を修正しました。提案があれば教えてください。

生成 AI の最新トレンドに関する調査計画

生成 AI の基本

生成 AI とは何か、その定義、種類、および基本的な仕組みについて調査します。

最新の生成 AI モデルの詳細

最新の生成 AI モデル（例：GPT-4、DALL-E 3、Gemini など）のアーキテクチャ、学習方法、および性能評価指標について詳細に調査します。

最新技術：Transformer アーキテクチャの進化

Transformer アーキテクチャの最新の進化（例：Attention 機構の改良、Sparse Transformer、Longformer など）について調査します。

最新技術：自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）

自己教師あり学習の概念、手法、および生成 AI への応用について調査します...(以下省略)

最新技術に焦点を当てたリサーチプランが出力されました。

この内容で調査を始めてほしいので、[リサーチを開始] ボタンをクリックします。

すると、生成 AI 側の思考プロセスが表示されていきます。ここからは英語で出力されるようになっています。

次々と生成 AI の最新トレンドに関する質問に関する調査を始めていくのが分かります。

合計 20 個の自問自答を繰り返した後、それを基に最終レポートを作成しています。

出力:

Generative AI: A Comprehensive Research Document

This document provides a comprehensive overview of generative AI, covering its fundamentals, prominent models, recent advancements in underlying architectures, and diverse applications. We will explore the mechanisms of several key models and delve into their performance evaluation metrics.

I. Generative AI Fundamentals

Generative AI refers to algorithms that produce new content, encompassing audio, code, images, text, simulations, and videos. These algorithms learn patterns and structures from training data to generate new data based on prompts. The process involves encoding a simplified representation of the training data and using it to create similar, yet distinct, content… （以下省略）

合計約 2 分ほどで 1,200 単語ほどの最終レポートが生成されました。

レポート文章内のリンクマークのボタンをクリックすると、出典元のサイトが表示されます。出典元をチェックすることで、レポートの真偽を確認することができますね。

また、現時点ではレポートは英語で出力されますが、レポートが作成された後に「レポートを日本語で入力して」と指示すると、日本語に翻訳されたものを出力してくれます。

まとめ

この記事では、Google Cloud の AI エージェントプラットフォームである Agentspace の主要機能の一つ、Deep Research を実際に試してみた結果を紹介しています。

Deep Research は、Web サイトなどの膨大な情報ソースを深く掘り下げて分析し、質問に対しての意図を正確に理解した上で、関連性の高い情報を統合したレポートを作成することが可能です。単なるキーワード検索では辿り着けないような、深い洞察や新たな発見をもたらしてくれる可能性を感じました。

先日ラスベガスにて行われた Google Cloud Next ‘25 イベントでは、Deep Research の調査結果を Google ドキュメントへ直接出力する機能のデモンストレーションも行われていました。調査結果がテキストだけでなく、画像なども含めてドキュメントやスライド形式でスムーズに出力できるようになれば、レポート作成の手間が大幅に削減され、活用の幅もさらに広がることでしょう。

皆さんもぜひ Agentspace の Deep Research を活用し、これまで時間と手間がかかっていた業務内での調査や情報収集を効率化し、より戦略的な業務に注力してみてはいかがでしょうか。今後の日本語対応に期待しつつ、そのポテンシャルをぜひ体験してみてください！