NVIDIAが新たな「Universal Deep Research（UDR）フレームワーク」を発表し、生成AIを活用した深層リサーチの実行を革新する可能性を示した。従来、言語モデルの主な活用事例はコード生成やエージェントワークフローだったが、近年、複雑でニュアンスのある入力に対応できる「深層リサーチ」が注目を集めている。ユーザーが白書や要約など特定の出力形式を指定すると、複数の情報源を参照・統合して正確な結果を生成する。このプロセスは、人間が行うようなチェックが可能で、ハルシネーションやバイアスのリスクも比較的低い。 しかし、現行の深層リサーチシステムは、複数のモデルを連携させる高度なアーキテクチャを必要とし、OpenAIのAPIなどはブラックボックス化が進んでおり、状態管理やツール選択、関数の実行がすべて言語モデルに内包されている。企業向けの導入には、データ管理やコンプライアンスの面で課題が生じる。 これに対して、NVIDIAのUDRフレームワークは、任意の言語モデルに統合可能な「汎用的エージェントフレームワーク」である。特に、モデルのファインチューニングを必要とせず、開発者が自社でホスティングするオープンソースモデルと組み合わせることも可能。これにより、企業はモデルのライフサイクルや提供元の変更に左右されず、自律的な運用が可能になる。 UDRは、4つの主要構成要素で構成される。まず「状態（State）」では、連続的なコンテキストウィンドウに依存せず、中間データをコード環境内の名前付き変数として保存。これにより、8kトークンの限られたコンテキストでも複雑なリサーチプロセスを実行可能。次に「ツール（Tools）」は同期関数呼び出しで実行され、透明性と再利用性を確保。過去のステップのデータも確実に参照できる。 「推論（Reasoning）」では、言語モデルが全体を支配するのではなく、要約やランキング、抽出といった特定タスクに限定して活用。ユーザーが定義したリサーチ計画に応じて、段階的に推論を実行する。これにより、従来のAIエージェントと異なり、制御の明確さと再現性が向上する。 UDRは、企業のデータプライバシーと運用の自律性を重視するリサーチ基盤として、AI時代の新しいスタンダードとなる可能性を秘めている。