公開日：2025年4月19日 / 更新日：2025年4月19日 – 著者： Konrad Wolfenstein
AIのオープンソース代替案：Together AIが詳細なウェブ調査のためのオープンソース「Open Deep Research」をリリース – 画像：Xpert.Digital
構造化され、オープンソースで、パワフル：Together AIは深層研究を新たなレベルへと引き上げる
Together AIが「Open Deep Research」を発表：OpenAIのDeep Researchに代わるオープンソースの選択肢
2025年4月16日、Together AIは、OpenAIのDeep Researchに代わるものとして設計された、構造化Web調査のためのオープンソースシステム「Open Deep Research」をリリースしました。このツールは、多段階のWeb調査を通じて複雑な質問に答え、包括的なソースベースのレポートを生成できます。Together AIは、独自のソリューションとは異なり、コミュニティ主導の開発を促進するために、コード、データセット、システムアーキテクチャ全体を公開しています。.
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Open Deep Researchのアーキテクチャ
Open Deep Researchは、人間の研究プロセスを模倣した4段階のワークフローを採用しています。プロセスは計画段階から始まり、AIモデルが関連する検索クエリのリストを生成します。次に、Tavily検索APIを使用してWebから関連コンテンツが収集されます。その後、評価モデルが残りの知識ギャップをチェックし、最後に執筆モデルが最終レポートを生成します。.
Together AIの独自のアプローチは、ワークフロー内のさまざまなタスクに対して、それぞれ異なる専門モデルを使用する点にあります。これは、いわゆる「エージェント混合型」（MoA）アプローチです。実装には、以下のAIモデルが使用されます。
- プランナー：計画力と推論力向上のためのAlibabaのQwen2.5-72B-Instruct-Turbo
- 概要：長いウェブコンテンツを要約するためのMetaによるLlama-3.3-70B-Instruct-Turbo
- JSON抽出ツール：MetaのLlama-3.1-70B-Instruct-Turbo（構造化情報抽出用）
- レポート作成ツール：DeepSeek-V3は、情報を集約し、高品質な調査レポートを作成するためのツールです。
長文を処理するために、要約モデルは内容を簡潔に要約し、その関連性を評価します。これにより、言語モデルのコンテキストウィンドウがオーバーフローするのを防ぎます。.
技術スタックと統合
モデルはTogether AI独自のクラウドプラットフォームを通じて提供されます。ウェブ検索とコンテンツ取得はTavilyによって処理され、特にウェブサイトコンテンツの検索と取得の両方を単一のAPI呼び出しで実行できるという利点があります。.
一般的なリクエストの処理時間は、リクエストの複雑さや評価・反射ループの数によって異なりますが、2分から5分程度です。.
マルチモーダル出力と拡張機能
Open Deep Researchはテキスト出力に限定されず、多様なマルチモーダル機能を提供します。
- HTML出力：結果は、テキストと視覚要素を組み合わせた構造化されたHTML形式で表示されます。
- グラフ：Mermaid JS JavaScriptライブラリによるグラフの自動作成
- 表紙画像：Black Forest LabsのFluxモデルを使用して、テーマに合った画像を生成しました。
- ポッドキャスト機能：CartesiaのSonic音声モデルを使用して、レポートの要点をまとめたコンパクトな音声ポッドキャストを自動的に作成します。
これらのマルチモーダル出力形式により、調査した情報をより包括的かつ魅力的に提示することが可能になります。.
パフォーマンス評価とベンチマーク
Together AIは、3つの一般的なベンチマークを用いてOpen Deep Researchの性能を評価した。
- フレーム：多段階論理推論のテスト
- SimpleQA：事実知識のテスト
- HotPotQA：複数の推論ステップを必要とするマルチホップ問題の評価
3つのベンチマークすべてにおいて、Open Deep Researchは検索ツールを使用しない基本モデルよりも大幅に優れた性能を発揮しました。LangChainのOpen Deep Research（LDR）やHugging Faces SmolAgents（SearchCodeAgent）といった類似のオープンシステムと比較しても、本システムは概して高い応答品質を実現しました。.
今回の評価で特に重要な発見は、複数の連続した検索ステップを行うことで、回答の質が大幅に向上するということだった。検索を1回に限定した場合、精度は著しく低下した。.
既知の制限事項と課題
進歩はあったものの、Together AIは自社システムのいくつかの限界を指摘している。
- エラーの伝播：ワークフローの初期段階で発生したエラーは、パイプライン全体に伝播し、最終結果の不具合につながる可能性があります。
- 幻覚：幻覚は、特に曖昧な情報や矛盾した情報を含む情報源を解釈する際に発生する可能性があります。
- 構造的バイアス：トレーニングデータや検索インデックスにおけるバイアスは、結果に影響を与える可能性があります。
- 適時性：高い時事性が求められるトピックや、ウェブ上での露出が少ないトピックは、特に課題となる。
- キャッシュの問題：キャッシュを実装することでコストを削減できますが、適切な有効期限が設定されていないと、古い情報が配信されることになります。
これらの制約は、現在のAI研究ツールに共通するものであり、今後の改善に向けた重要な課題となっている。.
これに関連して:
他のサービスと比較したOpen Deep Research
高度な研究機能の開発は、現在AIプロバイダーの間でトレンドとなっている。OpenAIが最初にこの概念を導入したが、現在ではGoogle、Grok、Perplexityも同様の機能を提供している。Anthropicも最近、Claudeモデル向けにエージェントベースの研究機能を導入した。.
Hugging FaceはOpenAIのリリース直後にオープンソースの代替案を発表していたが、それ以上の開発は行わなかった。AI検索エンジンであるPerplexityは、ChatGPTのディープリサーチに代わる無料の代替案を提供しており、ユーザーは1日に最大5回の「ディープリサーチ」検索を実行できる。.
OpenAIのDeep Research（月額約200ドルのChatGPT Proサブスクリプションの一部）のような閉鎖的で有料のシステムとは異なり、Together AIは完全にオープンでオープンソースの代替手段を提供します。.
コミュニティ重視と拡張性
Together AIは、Open Deep Researchをコミュニティによる拡張や改良が可能なオープンなプラットフォームとして意図的に設計しました。そのアーキテクチャは容易に拡張できるように設計されており、開発者は独自のモデルを統合したり、データソースを調整したり、新しい出力形式を追加したりすることができます。.
完全なコードとドキュメントはGitHubに公開されており、評価用データセットと詳細な説明は同社のブログに掲載されています。Together AIは、自社のシステムがオープンソースコミュニティによるさらなる実験と改良の基盤となることを期待しています。.
このオープンな姿勢は、他の大手AI企業の閉鎖的なアプローチとは対照的であり、Together AIのオープンソースAIに対する幅広い取り組みを反映している。これは、最近のo3-miniレベルのオープンソースコーディングモデルのリリースなど、過去のプロジェクトでも表明されてきたものであり、閉鎖的な競合他社よりもパラメータ数が大幅に少ない。.
AI研究分野における意義
Together AIによるOpen Deep Researchのリリースは、高度なAI研究ツールの民主化における重要な一歩となる。強力なAIモデル、構造化された多段階ウェブ調査、そしてマルチモーダルな出力フォーマットを組み合わせることで、このシステムは独自のソリューションに代わる有望な選択肢を提供する。.
オープンなアプローチを採用することで、開発者や研究者はシステムをニーズに合わせて適応、拡張、改善することが可能になります。長期的には、これはクローズドシステムでは実現できない、より革新的で多様なアプリケーションにつながる可能性があります。.
幻覚、バイアス、適時性といった課題は依然として残るものの、Together AIのOpen Deep Researchは、強力なAI研究ツールが独自のプラットフォームに限定される必要はないことを示している。このイニシアチブは、高度なAI技術へのオープンアクセスを促進するだけでなく、透明性と再現性にも貢献する。これらは、AIを活用した研究への信頼構築に不可欠な要素である。.
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