Perplexityがワークフロー実行を実現するAI基盤を発表

Perplexityが新たなAI基盤「Perplexity Computer」を発表

最近、Perplexity AI, Inc.が新しいAI基盤である「Perplexity Computer」を発表した。これは、複数の先進的なAIモデルを統合し、リサーチから成果物の生成に至るまでのワークフローを自律的に実行できるシステムである。

AIの分野では、最近になって個別モデルの性能向上が進められてきた。しかし、専門化が進む中で、単一のモデルだけでは複雑な業務プロセスを最適化するのが難しくなっている。そこで、Perplexity Computerは次世代のAI活用を目指し、複数のモデルを統合する新しいアプローチを提案している。

AIの進化：回答生成からワークフロー実行へ

従来のチャット型AIは、主に質問に対して回答を生成する役割を担っていた。しかし、Perplexity Computerはその枠を超え、効果的なワークフローを実行するための基盤を提供する。具体的には、ファイルシステムやCLIツール、ブラウザによるリアルタイムWebアクセス、外部コネクタ、永続メモリー、そして複数のAIモデルが統合され、ユーザーが希望する成果物を実現する。

ユーザーが入力した成果物の期待値に応じて、システムはタスクを分解し、必要なサブタスクを生成する。このプロセスでは、非同期かつ並列に複数のサブエージェントが動作し、成果物の生成が行われるため、数時間から数カ月にわたる継続的なワークフローを実現することが可能になる。

19モデルを統合したマルチモデル設計

Perplexity Computerは、設計段階からマルチモデルの構成を取り入れており、コアにはオーケストレーション機能を持つOpus 4.6が搭載されている。このシステムでは、タスクに応じた最適なモデルの組合せを選び出し、全体の判断を担う。

現在、このシステムで使用されている主な19のAIモデルには、ディープリサーチを担当するGeminiや、長文の理解を行うGPT-5.2、軽量タスクを迅速に処理するGrok、画像生成に特化したNano Banana、動画生成を担うVeo 3.1などが含まれている。また、モデルの進歩に合わせて新しいモデルを追加することも容易で、タスクに特化した選定も行える。

AIオーケストレーターとしての役割

PerplexityのCEOであるAravind Srinivas氏は、「単一モデルだけで最良の成果を出すのは難しい。重要なのは、複数のモデルを合体させ、タスクを跨いで実行できるシステムを持つこと」と述べている。彼はSteve Jobsの名言を引用し、Perplexity Computerを“AIオーケストレーター”と位置付けた。

かつて「コンピューター」とは、人間が複雑な計算を分担しつつ正確に作業を進めるための装置を指した。その本質は、複雑な作業を自律的に分解し、実行することにある。しかし、現在のAIは限られた面においてしかその機能を果たしていなかった。Perplexity Computerは、これらの機能を統合し、全体のワークフローを自動的に実行するための基盤を提供するのだ。

この新しいシステムは、まずサブスクリプションプラン「Perplexity Max」のユーザー向けに提供され、Enterprise Maxユーザー向けのサービスも近日中に開始される予定である。興味のある方は、公式サイトから詳細を確認することができる。

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