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AI検索エンジンのPerplexity（パープレキシティ）は、自社の高度な自律的リサーチ機能である「Deep Research」を、マルチモデル・オーケストレーション環境「Perplexity Computer（以下、Computer）」へ移行・統合したことを発表しました。このアップグレードに伴い、AIが自ら一時的に探索プログラム（コード）を記述して並行検索を最適化する「Search as Code」技術を導入。Webブラウジングでの極めて困難な情報探索タスクにおける精度（BrowseCompベンチマーク）が、従来の40.7%から83.8%へと劇的に向上しました。
従来のAI検索は、あらかじめ定義された固定的な検索ステップに従って情報を収集していました。これに対し「Search as Code」では、難解な質問を受けたモデル自身が、その疑問に特化した検索コードをサンドボックス内で生成・実行します。このコードは、Perplexityが提供する「Agentic Search SDK」を呼び出すことで、並行処理で数千件もの検索・抽出ステップを同時に実行できます。
今回の統合により、Deep Researchは最大20種類の異なるAIモデルを協調・制御できる「Computer」内部のワークフローとして動作します。中核となる推論エンジンには「Opus 4.6」を採用し、サブタスクごとに専門モデル（たとえばGeminiなど）へとタスクを動的にルーティングします。また、Web上の最新データだけでなく、ユーザーがアップロードしたファイルも読み込み、外部の公的データベースとクロスリファレンスしながら検証を行い、引用付きのレポートなどの成果物を直接生成できます。
Perplexityが公開した評価データによると、前世代のDeep Researchに比べ、複雑なブラウジング探索の能力が大幅に向上しています。
この高度なエージェント検索スタックは、一般ユーザー向けの「Perplexity Max」機能として提供されるだけでなく、開発者向けにも「Agent API」を介して、SDKのプリセットとして開放されます。
PerplexityがDeep Researchを「Computer」に完全移行し、「Search as Code」を導入したことは、AI検索が単なるキーワードマッチングから、コード記述を伴う「完全に自律したプログラム駆動型エージェント」へと進化していることを示しています。特にBrowseCompでの大幅なスコア向上は、手動でのWebサーフィンや文献探しに匹敵する情報収集力をAIが獲得しつつあることを裏付けています。プロフェッショナルのリサーチや開発者の自動情報収集ワークフローを強力に支援するマイルストーンとなるでしょう。