コンサル「大失業時代」がいよいよ現実に？ OpenAI「Deep Resesarch」のヤバい背景(3/3)

■「自律的」なAIエージェント
　そして3つ目が自己判断で動く「自律型AIエージェント」だ。

　現在、AIエージェントの時代が急速に近づいている。AIエージェントとはユーザーから仕事のゴールを示されると、そのゴールを達成するのに必要な手順を自ら考案し、その手順を実行し、実行した結果を検証して、ゴールにたどり着くまで繰り返すAI技術だ。

　ClineやRoo Codeなどソフトウェア開発用エージェントは、ある機能を実装しろ、もしくはエラーを修正しろという命令に対して、自分でソースコードを調べて実装やテストを行ない、目標を達成するまで自律的に動作する。

　今後、こういった仕事や生活において人間の代わりにさまざまな作業を行うようになっていく。Deep Researchも指定された調査やレポート作成を自律的に行うAIエージェントだ。

　AIエージェントの行動モデルとしてポピュラーなのが「ReAct」（Reasoning：推論＋Action：行動）モデルである。LLMがThought（思考）→Action（行動）→Observation（結果の評価）のループを目標が完了するまで続けさせる。「ReAct」はプロンプトレベルで実装が可能だ。


　OpenAIのDeep Researchの場合は、これを発展させ「思考トレース」（Chain-of-Thought）と「行動トレース」（Chain-of-Action）を織り交ぜたシーケンスを生成する機構がLLMの中に組みこまれており、研究者はこれを「LAM」（Large Agent Model）と呼んでいる。

Deep Research活用で「9割書き直し」でも満足のワケ

　Deep Researchは、上記のような技術を組みこんだ本格的なAIエージェントの第1世代と言えるだろう。OpenAIは今後、営業支援レベルのエージェントを月額約2,000ドル、PhDレベルの研究タスクをこなすエージェントを月額2万ドルで提供する計画を発表している。

　本格的なAIエージェント時代が来る前に、Deep Researchを使いこなしてエージェント慣れしておくと良いかもしれない。

　筆者は、原稿を書くときにネット上のリサーチを数多く行なう。本稿を執筆するにあたり、その作業をDeep Researchに置き換えてみた。

　最終的にDeep Researchに7本のレポートを作成させ、これをAIエージェント型エディターのCursorに読み込ませた。CursorはAI開発支援機能で大人気だが、最近はライターや編集者が執筆や編集に利用する動きも活発だ。今回は記事構成のプロットを筆者が作成し、それに沿ってClaude 3.7 Sonnet Thinkingに文字数を指定して執筆させた。

　パート毎に何度か書き直しや加筆させたものをたたき台として、最終的には筆者自身が9割前後書き直して完成させた。

　9割を書き直しても、ゼロから書き起こすよりははるかに楽で、新たな気付きも得られた。生産性が数倍上がった実感がある。アシスタントとしてAIを駆使し、その上で自分ならではのオリジナリティやクオリティを発揮する。AIエージェント時代はこんな働き方が普通になるのかもしれない。