Deep Research は、社内外の情報を収集、分析、理解する必要があるユーザー向けの Made by Google エージェントです。
概要
「Example Project の競合他社を比較して」などのプロンプトを Deep Research に入力すると、Deep Research は質問が調査に関連しているかどうかを評価し、調査を行う手順を概説する計画を生成し、調査の進行に合わせて質問と回答をストリーミングします。その後、調査結果のレポートを引用とともに生成し、音声による要約も作成します。
調査ソースの場合、Deep Research はアプリがインデックス登録したデータを使用します。アプリでウェブ検索が有効になっている場合は、ウェブ検索の結果も使用できます。
以下に、Deep Research がレポートを生成するプロンプトの例をいくつか示します。
- 既存のモバイル バンキング アプリのユーザー エクスペリエンスを改善して、より直感的で使いやすいものにするにはどうすればよいですか？
- サポートの質を損なうことなく、ピーク時の顧客の待ち時間を短縮するにはどうすればよいですか？
- 中央ヨーロッパの国の経済状況を分析します。
- BigQuery と競合他社を比較し、結果を表形式で提供します。
Deep Research を使用する
エンドユーザーはアプリを通じて Deep Research にアクセスして使用できます。Deep Research は、アプリがすでにインデックスに登録したデータと、有効になっている場合はウェブ検索結果にアクセスできます。
ディープ リサーチの結果は、アプリまたは API を使用して取得できます（一般提供は許可リストで利用可能）。
コンソール
アプリで Deep Research を使用する手順は次のとおりです。
アプリのナビゲーション メニューで、[Deep Research] に移動します。
[ソース] をクリックして、最も関連性の高いデータ分析情報を取得するためにエージェントが含める必要のあるソースを選択します。
ソースでは、Gemini Enterprise のソースに加えて、Google 検索の結果を含めることもできます。
Deep Research にプロンプトを入力し、[送信] をクリックします。プロンプトが調査に関連していない場合、Deep Research は回答を生成します。プロンプトがリサーチに関連していると判断された場合、Deep Research は、エージェントがリサーチを計画しているトピックをリサーチプランにまとめます。
必要に応じてエージェントのプロンプトを編集し、要件により適した新しい調査計画を生成します。
調査計画に同意する場合は、[調査を開始] をクリックします。
エージェントはプランに基づいて調査を開始します。
- 調査中のトピックを進行状況に応じてストリーミングする
- 引用付きの調査結果レポートを生成する
- レポートの 1 ～ 2 分の音声概要を作成します
REST
API を使用して Deep Research を使用する手順は次のとおりです。
リクエストを
streamAssistメソッドに送信します。curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/project_id/locations/global/collections/default_collection/engines/app_id/assistants/default_assistant:streamAssist" \ -d '{ "query": { "text": "QUERY" }, "agentsSpec": { "agentSpecs": { "agentId": "deep_research" } }, "toolsSpec": { "vertexAiSearchSpec": { "dataStoreSpecs": { "dataStore": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/datastores/DATA_STORE_ID" } }, "webGroundingSpec": {} } }'次のように置き換えます。
PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。APP_ID: アプリの ID。QUERY: クエリ。DATA_STORE_ID: アプリに複数のデータストアがある場合のデータストアの ID。これを指定すると、検索は指定されたデータストア内のドキュメントに限定されます。
レスポンス
リクエストが成功すると、次のような JSON レスポンスが返されます。SESSION_ID に注意してください。これは、次のステップで調査プロセスを開始するために必要です。
[{ "answer": { "name": "ANSWER_ASSIST_NAME", "state": "SUCCEEDED", "replies": [ { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "text": "INLINE_TEXT" } }, }, { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "text": "INLINE_TEXT_WITH_RESEARCH_PLAN" }, "contentMetadata": { "contentKind": "RESEARCH_PLAN" } }, } ], }, "sessionInfo": { "session": "SESSION_ID", "queryId": "QUERY_ID", "turnId": "TURN_ID" }, "assistToken": "ASSIST_TOKEN" } ]前のステップのクエリの調査を開始します。そのためには、
streamAssistメソッドに別のリクエストを送信します。このリクエストで、クエリをStart Researchに設定し、前の手順のセッション情報を追加します。curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/project_id/locations/global/collections/default_collection/engines/app_id/assistants/default_assistant:streamAssist" \ -d '{ "query": { "text": "Start Research" }, "session": "SESSION_ID", "agentsSpec": { "agentSpecs": { "agentId": "deep_research" } }, "toolsSpec": { "vertexAiSearchSpec": { "dataStoreSpecs": { "dataStore": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/datastores/DATA_STORE_ID" } }, "webGroundingSpec": {} }, }'次のように置き換えます。
PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。APP_ID: アプリの ID。SESSION_ID: 前の手順のセッション ID。DATA_STORE_ID: アプリに複数のデータストアがある場合のデータストアの ID。これを指定すると、検索は指定されたデータストア内のドキュメントに限定されます。
レスポンス
リクエストが成功すると、次のような切り捨てられたレスポンスに似た JSON レスポンスが返されます。
レスポンスには、
AssistAnswerリソースのインスタンスが含まれます。これはストリーミング レスポンスであるため、調査レスポンスのデータ量によっては、完全にストリーミングするまでに時間がかかることがあります。
[{ "answer": { "state": "IN_PROGRESS", "replies": [ { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "text": "RESEARCH_QUESTION_1" }, "contentMetadata": { "contentKind": "RESEARCH_QUESTION", "contentId": "ID0" } }, } ] }, "assistToken": "ASSIST_TOKEN" }, { "answer": { "state": "IN_PROGRESS", "replies": [ { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "text": "RESEARCH_ANSWER_1_PART_1" }, "contentMetadata": { "contentKind": "RESEARCH_ANSWER", "contentId": "ID0" } }, } ] }, "assistToken": "ASSIST_TOKEN" }, { "answer": { "state": "IN_PROGRESS", "replies": [ { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "text": "RESEARCH_ANSWER_1_PART_2" }, "contentMetadata": { "contentKind": "RESEARCH_ANSWER", "contentId": "ID0" } }, } ] }, "assistToken": "ASSIST_TOKEN" }, { "answer": { "state": "IN_PROGRESS", "replies": [ { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "text": "INLINE_TEXT" }, "textGroundingMetadata": { "references": [ { "documentMetadata": { "document": "DOCUMENT_ID", "uri": "DOCUMENT_REDIRECT_URI", "title": "DOCUMENT_TITLE", "pageIdentifier": "", "domain": "DOCUMENT_DOMAIN" } } ] "searchEntryPoints": [ { "renderedContent": "GROUNDING_SEARCH_ENTRY_POINT" } ] } } } ] } }, { "answer": { "state": "IN_PROGRESS", "replies": [ { "groundedContent": { "content": { "role": "model", "file": { "fileId": "AUDIO_FILE_ID" } }, "contentMetadata": { "contentKind": "RESEARCH_AUDIO_SUMMARY" } }, } ] }, "assistToken": "ASSIST_TOKEN" } { "answer": { "name": "ANSWER_ASSIST_NAME", "state": "SUCCEEDED" }, "sessionInfo": { "session": "SESSION_ID", "queryId": "QUERY_ID", "turnId": "TURN_ID" }, "assistToken": "ASSIST_TOKEN" }]