GeminiのDeep Researchはなぜ数分かかるのか：多段LLMパイプラインの実態
GeminiのDeep Researchはなぜ数分かかるのか：多段LLMパイプラインの実態
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ジャンル | AI |
| 日付 | 2026-07-27 |
| 元記事 | Zenn |
要約
競合料金比較にDeep Researchを使ったところ古い金額が引用されたという経験から、その内部動作を解析した記事。Deep Researchは単純な「検索の代行」ではなく「計画生成→複数ラウンドの検索・要約→統合」という多段パイプラインで動作する。表面上は単一プロンプトだが、裏側では数十回のLLM呼び出しが連鎖し、トークン消費とレイテンシは通常チャットの数十倍規模になる。検索インデックス順位への依存度が高いため古い情報が新しい記述に混在しやすく、出典統合時に情報源の対応関係も曖昧になりやすい。この構造的特性から生成レポートの信頼性精査は必須で、出力形式を「表形式」から「観点ごとの箇条書き＋出典URL必須」に変更することで情報源の食い違いを可視化できる。