2026年2月5日、米Perplexityが複数AIの出力を統合する新機能「Model Council」を発表した。公式ブログで仕組みを公開し、検索と意思決定の精度向上を狙う機能として位置づけている。
複数LLM同時実行の新機能発表
Perplexityが公開したModel Councilは、同一の問いを複数の大規模言語モデル（LLM※）に同時入力し、その結果を統合して1つの回答として提示する機能である。Claude Opus 4.6やGPT-5.2、Gemini 3.0などに並行処理させ、シンセサイザーモデルが整合性を確認しながら最終回答を生成する仕組みと説明された。
従来は用途に応じてモデルを切り替える方式が中心だったが、同時実行と合成を前提とした設計が最大の特徴となる。各モデルの一致点や差異が整理された形で示され、複数視点を反映した回答が得られる構造だ。
公式発表では、投資リサーチや複雑な意思決定、情報検証、創造的ブレインストーミングなどの用途を想定している。単一モデルでは見落としや偏りが生じやすい場面で、候補の幅と精度の両立を図る狙いがある。
機能は有料プラン「Perplexity Max」加入者向けにWeb版で提供が始まっており、モバイルアプリ対応も順次進められる見込み。
※大規模言語モデル（LLM）：大量のテキストを学習し、文章生成や要約、推論を行うAI技術。生成AIやAI検索の基盤となり、用途ごとに性能や特性が異なる。
精度向上の恩恵と課題、今後
複数モデルの合議による回答生成は、AI活用の信頼性を高める手法として広がる可能性がある。モデルごとの得意分野や回答傾向を統合することで、単独利用より判断材料が増え、業務や調査の質が底上げされると考えられる。
一方で、同時実行は計算資源とコストの増大を伴い、応答速度の低下につながる可能性も指摘される。高品質な回答と引き換えに運用負荷が高まる構図は、企業導入のハードルとなる可能性がある。
また、複数モデルが同様の学習データに依存する場合、共通のバイアスが強化されるリスクも指摘される。合議制が必ずしも中立性を保証するわけではなく、評価プロセスの透明性がより重要になる可能性がある。
それでも、検索や分析は「どのAIを選ぶか」から「複数AIの合意をどう活用するか」へと軸が移りつつある。統合型アプローチは、意思決定支援の新たな選択肢として定着していく可能性がある。
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