2025年2月14日、Perplexityは無料で利用可能な「Deep Research」AIエージェントをリリースした。この新機能は、金融、マーケティング、テクノロジーなどの分野で専門的な分析を提供し、OpenAIやGoogle Geminiの有料サービスに対抗するものとなっている。

無料ユーザーは1日5回までのクエリが可能で、月額20ドルのProプランでは1日500回まで利用可能だ。処理速度は2～4分と高速である一方、一部のユーザーからは誤情報や不正確なデータが指摘されている。PerplexityのCEOであるAravind Srinivas氏は、知識はすべての人に開かれるべきであり、高額なサブスクリプションの背後に隠されるべきではないと述べている。

PerplexityのDeep Researchは、無料で高度な分析を提供するAIエージェントとして注目を集めている。OpenAIの月額200ドルの「Deep Research」や、Google Geminiの月額20ドルのエージェントと比較して、Perplexityは無料プランでも1日5回のクエリが可能であり、Proプランでは月額20ドルで1日500回まで利用できる。処理速度も2～4分と高速であるが、一部のユーザーからは誤情報や不正確なデータが指摘されており、今後の改善が期待される。

PerplexityのCEO、Aravind Srinivas氏は、「知識は万人に開かれるべきであり、高額なサブスクリプションの背後に隠されるべきではない」と述べており、AI技術の民主化に向けた取り組みが注目される。

Perplexity Deep Researchの技術的特徴と競争力の源泉

PerplexityのDeep Researchは、従来のAIリサーチツールと異なり、検索エンジンと推論モデルを組み合わせたシステムを採用している。このアプローチにより、リアルタイムで最新情報を収集しながら、質問に対する高度な分析を行うことが可能となった。特に、OpenAIの「Deep Research」が内部データとウェブブラウジングを組み合わせる形を取るのに対し、Perplexityは情報源の透明性を確保しつつ、出力プロセスを動的に最適化することに重点を置いている。

また、Perplexity Deep Researchは、ユーザーのクエリに対して計画的に情報を収集し、ステップごとに推論を行う仕組みを持つ。これにより、シンプルな検索エンジンと比較して、より高度な洞察を提供できる点が強みとなっている。一方で、AIが独自に情報を統合する過程で、誤った関連付けが行われる可能性も指摘されている。特に、金融や科学分野のデータでは、出典の厳密性が求められるため、この点が今後の課題となるだろう。

さらに、Perplexityの無料プランでは1日5回までのクエリ制限があるが、月額20ドルのProプランでは1日500回まで利用可能となる。これは、Google Geminiと同じ価格帯に設定されており、OpenAIの月額200ドルプランよりも大幅にコストパフォーマンスが高い。加えて、処理時間も2～4分と比較的短く、競争力を維持している。しかし、価格が安いからといって全てのユーザーにとって最適とは限らず、研究の正確性や専門的な分析精度を求める層には、より高精度なツールが選ばれる傾向がある。

ユーザーの評価と専門家の意見が示す可能性

Perplexity Deep Researchはリリース直後から注目を集め、特にコストパフォーマンスの高さが評価されている。Fireworks AIのAishwarya Srinivasan氏は「ChatGPT Proを解約し、Perplexityに移行した」と発言し、その理由として処理速度の速さと低価格を挙げている。また、Stealthの創業者Ethan Song氏も「従来は数十万ドルのレポートを購入していたが、今ではAIが瞬時に情報を提供する時代」とコメントしており、企業のリサーチ手法が変化する可能性を示唆している。

一方で、批判的な意見も少なくない。noelith.aiの創業者David Finsterwalder氏は「200ドル払ってでもOpenAIのDeep Researchを使う」と述べ、コストよりも品質を重視する層が依然として存在することを示している。また、Moor Insights & StrategyのCEOであるPatrick Moorhead氏は、「Perplexityの精度はOpenAIに及ばない」と指摘しており、特に専門的な研究においては差があることが示されている。

このように、Perplexity Deep Researchは、一般的なリサーチやビジネス情報収集には適しているが、科学や高度な金融分析の分野ではOpenAIやGoogle Geminiに劣ると考えられている。特に、誤情報（ハルシネーション）の発生率については、Jordan Wilson氏（Everyday AI Podcast）やAlex McFarland氏（AI Disruptor創業者）からも指摘があり、今後の改善が求められる部分である。ただし、PerplexityのCEOであるAravind Srinivas氏は、現在データの精度向上に注力していると述べており、技術の進化次第では、これらの課題が解決される可能性もある。

Perplexityの未来とAIリサーチ市場の変革

Perplexityが無料のDeep Researchエージェントを提供したことで、AIリサーチ市場における競争は激化している。従来、この分野のツールは高額なサブスクリプション制が一般的であり、特に企業や研究機関向けに提供されていた。しかし、Perplexityは低価格または無料の選択肢を打ち出し、AIによる知識の民主化を進めようとしている。

AIリサーチツールの普及が進むにつれ、専門家の役割も変化する可能性がある。従来は、リサーチャーが膨大なデータを分析し、レポートを作成していたが、今後はAIがそのプロセスを自動化し、最終的な判断を人間が行う形になると考えられる。実際、Ethan Song氏のように、過去に数十万ドルのリサーチレポートを購入していた層がAIツールにシフトする動きが見られ、この流れが加速する可能性が高い。

ただし、AIの出力に対する信頼性が課題として残る。現在、Perplexityは精度向上に取り組んでいるものの、誤情報やバイアスの問題を完全に解決するには時間がかかるだろう。今後、AIリサーチ市場は、スピードと精度の両面で競争が激化し、各社がどのように信頼性を向上させるかが鍵となる。Perplexityがこの分野でどこまで競争力を高められるかは、今後の技術開発とユーザーのフィードバックにかかっている。

Source：Techopedia