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PFNは2026年10月27日、AIモデル「PLaMo 3.1 Prime」の提供を開始し、PLaMo ChatとPLaMo APIにWeb検索と「Deep Research」を追加した。複雑な質問について情報を集め、出典付きの調査レポートを作成する。PLaMo Chatでは11月30日まで、1日2回を上限に無料で試せる。
調査計画からレポート作成までを自律的に処理
PFNによると、Deep Researchは調査計画を立て、情報の収集・整理・分析からレポート作成までを自律的に行う機能だ。Web検索を繰り返して複数の観点から情報を集め、利用者が回答の根拠を確認できるよう出典を付ける。処理には数分から数十分かかると説明している。
企業内での利用に向け、オンプレミス環境でのDeep Researchにも対応する。社内文書検索と連携させることで、Web情報と社内文書を併用した調査や、閉域環境で社内文書だけを対象にした調査が可能になるという。
モデルの提供形態はChat、API、オンプレミスの3つ。APIにも利用上限とレートリミットを設けた無料プランがある。Deep Researchを1日2回まで無料で試せる期間限定の条件は、PLaMo Chat向けとなる。
検索結果の読み違いが課題、性能評価にも留保
調査を繰り返す仕組みでは、途中で検索結果を誤解すると、最終レポートの品質が損なわれる。PFNはこの課題に対し、根拠が足りない質問には回答を控える学習や、適切に出典を付ける学習を行ったとしている。検索・推論・ツール呼び出しの過程を含む教師データに加え、長文レポートを評価する基準を使った強化学習も実施したという。
PFN自身による評価では、推論モードのPLaMo 3.0 Primeとの比較で、Web検索QAの平均スコアが2.4ポイント、Web検索レポートの平均スコアが11.1ポイント向上した。それぞれ異なる評価カテゴリの結果であり、実業務での品質や時間削減効果を示す数値ではない。
一方、同社の評価では、STEM/コードとWeb検索QAで、評価対象となった両モードとも比較対象の競合モデルを下回った。PFNは、実際の提供環境ではハードウェアの最適化により、評価時と挙動や性能が異なる場合があるとも明記している。
