投稿者 global-ai-media 
AI検索エンジンとして地位を確立したPerplexityが、企業向けのAIエージェントシステムを発表しました。複数のLLMを最適に使い分ける「マルチモデル・アーキテクチャ」を中核に据え、単なる情報検索から複雑な業務遂行へと舵を切るこの動きは、特定のAIベンダーへの依存を懸念する多くの日本企業にとって新たな選択肢となります。
「検索」から「エージェント」へ：Perplexityの戦略転換
Perplexityはこれまで、出典を明記する高精度なAI検索エンジンとして、情報の信頼性を重視するユーザーから支持を集めてきました。今回発表された「企業向けAIエージェントシステム」は、その強みを活かしつつ、さらに一歩踏み込んだものです。
従来型のチャットボットが「質問に答える」受動的な存在であるのに対し、AIエージェントは「目標を達成するために自律的にタスクを計画・実行する」能動的なシステムを指します。Perplexityの新しいシステムは、単にWeb上の情報をまとめるだけでなく、社内データと外部情報を統合し、市場調査レポートの作成や競合分析といった一連のワークフローを完遂することを目指しています。
マルチモデル・アーキテクチャの実利：ベンダーロックインの回避
技術的なハイライトは「マルチモデル・アーキテクチャ」の採用です。これは、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなど、異なる特性を持つ複数の大規模言語モデル（LLM）を、タスクの内容に応じて自動的かつ最適に使い分ける仕組みです。
例えば、論理的な推論が必要なタスクには推論能力の高いモデルを、自然な日本語の文章作成には言語表現に長けたモデルを、といった具合にシステム側が判断します。これは、特定のAIモデルやベンダーに依存するリスク（ベンダーロックイン）を回避したい日本企業のIT戦略と非常に相性が良いアプローチです。また、モデル間の競争原理が働くことで、常に最新・最高性能のAIを利用できるメリットもあります。
日本企業における活用とセキュリティの壁
日本国内において、このシステムは特に「企画・調査業務」の工数削減に寄与すると考えられます。正確な外部情報の収集（Perplexityの強み）と、社内ドキュメントの検索（RAG：検索拡張生成）を組み合わせることで、稟議書や企画書のドラフト作成時間を劇的に短縮できる可能性があります。
一方で、実務導入には課題も残ります。日本の企業文化では、データの取り扱いに関する厳格なガバナンスが求められます。複数のモデルを経由する際、データがどのように処理・学習されるのか（あるいは学習されないのか）という透明性は必須です。また、エージェントが自律的に動く際、誤った情報（ハルシネーション）に基づいた判断を下さないよう、最終的な人間のチェック（Human-in-the-Loop）のプロセスを業務フローにどう組み込むかが、品質管理の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のPerplexityの発表は、AI活用が「単一モデルの性能競争」から「適材適所のオーケストレーション（統合管理）」へとシフトしていることを示しています。日本企業のリーダーやエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- 「1つのAI」に固執しない戦略：特定のLLMに特化してシステムを作り込むのではなく、モデルが入れ替わることを前提とした疎結合なアーキテクチャを採用すること。これにより、技術進化への追従性が高まります。
- エージェント化を見据えたデータ整備：AIエージェントが働くためには、社内データが機械可読な状態で整理されている必要があります。非構造化データの整備は、将来的な自動化への投資となります。
- 「検索」と「業務」の融合：従業員が情報を探す時間を、エージェントによる「調査代行」に置き換えることで、本来人間がすべき「意思決定」や「創造的業務」に時間を割くという、本質的な働き方改革の視点を持つことが重要です。