AIBR プレミアム
拓海先生、最近『Deep Research（深層調査）』という言葉をよく聞くのですが、うちの現場でどう役立つかイメージが湧きません。簡単に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明しますよ。要点は三つです。1) 深層調査は単なる長文生成ではなく広範な情報探索が必要であること、2) 探索の過程で発見される主要な主張（claims）を明示することで評価が可能になること、3) 現状のモデルはその中間表現でばらつきが大きく、導入時の期待管理が重要であることです。
これって要するに、ただ長いレポートを作ることと何が違うのですか。現場からは「AIに調べさせてレポートをまとめてくれ」と言われていますが、それとは別物ですか。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと違いますよ。レポート作成は表面（surface-level）を整える作業である一方、深層調査は『情報をどう見つけ、どう組み合わせるか』が本質です。要点は三つです。1) 深層調査は探索のファンアウト（多方向の探索）量が大きい、2) 各情報を結びつける推論が必要、3) それらを独立した主張として整理する中間表現が評価可能性を生む、です。
現場に落とすとき、具体的にどこに投資すればいいのか迷います。たとえばシステムに入れるのか、人の作業を変えるのか判断したいのです。
素晴らしい着眼点ですね！投資判断は現実主義的に分けて考えましょう。要点は三つです。1) ツール投資：検索・クロールと中間表現（claim extraction）を出せる仕組み、2) 人的投資：専門家による主張の検証ワークフロー、3) 運用投資：検索範囲や評価基準の継続的改善です。まずは小さく試し、効果を測るパイロットが有効ですよ。
評価の話がありましたが、どの指標で成功を判断するべきか教えてください。現場だと正確さと作業時間が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！理想的には三つの観点で評価します。1) 主張の抽出精度（claim-level F1など）、2) 探索の網羅性と効率（どれだけ短時間で必要情報に到達できるか）、3) 最終的な意思決定への寄与（現場での意思決定がどれだけ変わったか）。特に中間表現を使えば、表面のレポート品質に左右されず探索の質を測れるのがポイントです。
で、今のモデルの限界は何でしょうか。うまく使えば人を代替できるのか、それとも補助が現実的ですか。
素晴らしい着眼点ですね！現実的には補助が中心です。要点は三つに整理できます。1) モデルは主張抽出や探索の補助を得意とするが、最終判断に必要な批判的検証は人が必要、2) モデル間で性能差が大きく安定性が課題、3) 特に専門領域では誤りのコストが高く、検証プロセスの整備が不可欠です。まずは人の判断力を高める補助ツールとして導入するのが安全です。
導入する際に現場が混乱しない工夫はありますか。例えば現場の担当者はAIを信用しすぎる恐れがあります。
素晴らしい着眼点ですね！運用設計で防げます。要点は三つです。1) AIの出力を『主張（claim）』形式で提示し、根拠を必ず付ける、2) 出力に信頼度や出典を表示して過信を防ぐ、3) 人の検証ステップを必須にする運用ルールを設ける。こうした設計で現場の理解と安全性が高まりますよ。
なるほど。これって要するに探索の幅が広くて推論が重要になる調査ということ？私が会議で言うならどんな一言がよいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その一言で伝わりますよ。要点は三つです。1) 『まずはAIに広く探索させ、得られた主張を人が検証する』という運用方針、2) 『まずはパイロットで性能（claim F1や網羅性）を定量評価する』という投資基準、3) 『最終判断は人が責任を持つ』という役割分担を明文化することです。会議用の短い表現なら『AIは探索と仮説生成を担当し、最終判断は人で担保する』で十分です。
分かりました、ありがとうございます。では私の言葉で整理しますと、深層調査は『広く掘って主張をまとめ、現場の判断を補助するための探索型作業』ということですね。これで社内説明を始めます。
