投稿者 global-ai-media 
GoogleがGeminiに実装した「Deep Research」機能は、単一のプロンプトで全てを解決しようとするアプローチの限界と、自律的に計画・実行を行う「AIエージェント」時代の本格的な到来を象徴しています。本稿では、チャットボット対話から構造化されたAIワークフローへの移行が、日本企業のAI実装や実務にどのような変革と課題をもたらすのかを解説します。
「チャット」から「エージェント」へのパラダイムシフト
生成AIのブーム初期、私たちは「魔法のプロンプト（指示文）」を探求することに多くの時間を費やしました。複雑なタスクをいかに一つの長大なプロンプト（Everything Prompt）でAIに処理させるか、というアプローチです。しかし、GoogleがGeminiを用いて展開する「Deep Research」機能や、昨今のAI開発の潮流は、その手法が終わりを迎えつつあることを示しています。
最新のトレンドは「エージェント（Agentic AI）」です。これは、AIが単に質問に答えるだけでなく、目標を達成するために自ら計画（プランニング）を立て、情報の検索、ツールの使用、結果の統合といった複数のステップを自律的に実行する仕組みを指します。GoogleのDeep Researchが、単なる検索エンジンの拡張ではなく、数十ステップに及ぶ調査・推論プロセスを自動化している点は、まさにこの「構造化されたAI」へのシフトを裏付けています。
日本企業の商習慣と相性の良い「構造化AI」
従来の「万能プロンプト」への依存は、企業ユースにおいて大きな課題を抱えていました。出力結果が安定しない（決定論的でない）、プロセスがブラックボックス化しやすい、そして修正が困難であるという点です。対して、タスクを細かいステップに分解し、ワークフローとして管理するエージェント型のアプローチは、品質管理や説明責任を重視する日本企業の文化と極めて相性が良いと言えます。
例えば、稟議書の作成支援や市場調査レポートの作成といった業務において、AIに「良い感じに書いて」と投げるのではなく、「信頼できるソースAとBを検索」「数値を抽出して比較表を作成」「規定のフォーマットに合わせてドラフトを作成」といった具合に、業務プロセスをAIの行動計画として定義できるようになります。これにより、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを特定の工程に封じ込めやすくなり、出力の予見可能性が高まります。
実務適用におけるメリットと技術的課題
この変化は、エンジニアやプロダクト担当者にとって、「プロンプトエンジニアリング」から「AIシステムデザイン」への職能転換を意味します。単に言葉巧みにAIを誘導するのではなく、AIが確実にタスクを遂行できるようなパイプライン（処理経路）を設計する能力が求められます。
メリットは明白です。複雑な業務の自動化レベルが格段に向上します。一方で、リスクや課題も存在します。エージェント型AIは複数の推論ステップを踏むため、APIコストが増加し、処理時間（レイテンシ）が長くなる傾向があります。また、自律的に外部サイトへアクセスしたりツールを実行したりするため、セキュリティやガバナンスの観点から、「AIが勝手な行動をしないか」を監視するガードレールの設置が不可欠です。日本の厳格なコンプライアンス基準に照らせば、人間による最終確認（Human-in-the-loop）のプロセスをどこに挟むかが、システム設計の勘所となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの動きに見る「万能プロンプトの死」と「構造化AIへの移行」は、今後のAI戦略において以下の点を示唆しています。
1. 「魔法の杖」ではなく「同僚」としての設計
一発回答を求めるのではなく、業務フローを分解し、それぞれの工程をAIに委譲する設計思想への転換が必要です。AI導入プロジェクトでは、現場の業務フローの棚卸しと再定義がより重要になります。
2. 評価指標（Evaluation）の確立
エージェント化により処理が複雑になる分、出力品質の評価が難しくなります。日本企業が重視する品質を担保するためには、感覚的な評価ではなく、体系的なテストセットを用いた自動評価の仕組み（LLM-as-a-Judgeなど）をMLOpsに組み込む必要があります。
3. コストと精度のバランス感覚
高性能な推論モデル（Gemini 1.5 ProやGPT-4クラス）をエージェント的に何度も呼び出すとコストが嵩みます。すべてのタスクに最高性能のモデルを使うのではなく、工程によって軽量モデルを使い分けるなどのエンジニアリングが、ROI（投資対効果）を合わせる鍵となります。