AI/MLなんでもLT会 #3 オープンディープリサーチってなに？

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1. AI/MLなんでもLT会 #3 オープンディープリサーチってなに？ NCDC株式会社 近藤 2025 / 06 / 20
2. ディープリサーチ、使ったことありますか？ 2
3. 各AIチャットサービスのディープリサーチ機能の説明（抜粋） 3 Claude.ai Researchは、1〜3分間で5回以上のツー ル呼び出しを必要とする包括的な情報 収集に最適で、ウェブとあなたの統合機 能から複数のソースの情報を統合して 詳細なレポートを作成します。 Gemini Deep Research とは Geminiのエージェント機能であるディープリサーチは、あなたの 代わりに最大数百のウェブサイトを自動的にブラウズし、その結 果について考え、洞察に満ちた複数ページのレポートを数分で作 成することができます。 ChatGPT プロンプトを送信すると、ChatGPT が数 百のオンライン情報源を検索し、分析し、 統合してリサーチ アナリスト レベルの総 合的なレポートを作成します。 与えられたトピックに対してWeb検索して情報を集めて 分析してレポートにまとめてくれる機能
4. 中身が気になる… 4 ⚫ 実装を模したものがいくつかある（＝オープンディープリサーチ）
5. オープンディープリサーチの利点 5 ⚫ オープンソースのため、どのようなプロンプトやロジックで動作しているか を確認・改変できる ⚫ 使用するLLM （大規模言語モデル）や検索エンジンなどをカスタマイズできる →安価なモデル/APIの選択や検索回数の調節など、性能とコストのバランス を調整できる ⚫ 社内のデータベースや特定の専門情報源など、Webサイト以外のデータソー スとの連携ができる ⚫ 中核となるLLMを別のものに差し替えられるため、特定企業への依存を避け られる
6. LangChainとLangGraphについて 6 ⚫ LangChain ⚫ LLMアプリ開発の基本フレームワーク ⚫ 様々な機能（LLM、プロンプト、外部データ連携など）を鎖（Chain）のように直 線的につなぎ合わせて処理フローを構築する ⚫ 決まった手順で処理を進めるアプリの構築に適している（RAGなど） ⚫ LangGraph ⚫ AIエージェントを構築するための拡張ライブラリ ⚫ 処理の流れをグラフ構造（ノードとエッジ）で定義し、直線的ではない柔軟な 制御ができる ⚫ 状態（State）を管理しながら、ループ処理、条件分岐、複数エージェントの協 調などの高度な処理フローを構築できる ⚫ ユーザーとの対話的な修正、複数ステップの計画と実行などに適している
7. Researcher Agents ⚫ マルチエージェント型 LangChain公式のオープンディープリサーチライブラリ 7 LLM Supervisor Agent アプリケーション のユーザー ライブラリが提供する部分 LLM システム プロンプトR 検索 ツール Tavilyなど 検索 ツール Tavilyなど システム プロンプトS
8. 【参考】Claude.aiのResearch機能はマルチエージェントらしい 8 https://www.anthropic.com/engineering/built-multi- agent-research-system
9. ⚫ マルチエージェント型 LangChain公式のオープンディープリサーチライブラリ 9 LLM 「MCPサーバーって なに？」 「技術的な実装詳細とビジ ネス上の利点のどちらに 焦点を当てるべきか？」 ※OFFにもできる ②トピックが曖昧な場合、 明確にする質問を 生成する ①トピックを入力する 検索 ツール Tavilyなど Supervisor Agent Researcher Agents LLM 検索 ツール Tavilyなど アプリケーション のユーザー ライブラリが提供する部分 システム プロンプトS システム プロンプトR SAの脳を担う。 何を生成するか？ どのツールを使うか？ などを判断。
10. Researcher Agents LLM ⚫ マルチエージェント型 LangChain公式のオープンディープリサーチライブラリ 10 LLM 「ビジネス上の利点 でお願いします。」 ④トピックの 背景情報を 調査する ③回答する Supervisor Agent アプリケーション のユーザー ライブラリが提供する部分 MCPサーバーの 基本的な情報、 どのような場面で有効か、 他の手法との相違点 検索 ツール Tavilyなど システム プロンプト ⑤本論の章立て を考え、各章のタ イトルを生成する 検索 ツール Tavilyなど 「1. MCPサーバーの仕組 み」、「2. MCPサーバーの 主な機能」、「3. MCPサー バーの利用メリット」のよう に2つ以上の章 システム プロンプトS
11. Researcher Agents ⚫ マルチエージェント型 LangChain公式のオープンディープリサーチライブラリ 11 LLM Supervisor Agent アプリケーション のユーザー ライブラリが提供する部分 ⑧担当の章の 内容を生成・ 送信する LLM 検索 ツール Tavilyなど 検索 ツール Tavilyなど システム プロンプトS ⑥各章の タイトルを 送信する ⑦担当の章に ついて調査する 高品質なソース3つ 以上などの完了条 件を達成するまで システム プロンプトR
12. Researcher Agents LLM ⚫ マルチエージェント型 LangChain公式のオープンディープリサーチライブラリ 12 LLM ⑨受け取った各 章の内容を基に 序論と結論を 生成する Supervisor Agent アプリケーション のユーザー ライブラリが提供する部分 ⑩結合して最終レポート （マークダウン形式） として返す 検索 ツール Tavilyなど システム プロンプトS 検索 ツール Tavilyなど システム プロンプトR
13. 使ってみる 13 # リポジトリをクローンする $ git clone https://github.com/langchain-ai/open_deep_research.git $ cd open_deep_research # 環境変数を設定する（TavilyのAPIキー、OpenAIのAPIキーなど） $ cp .env.example .env # MAC PCの場合 # uv（Pythonバージョン/パッケージマネージャー）をインストール $ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # LangGraphサーバーを開始する $ uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . -- python 3.11 langgraph dev --allow-blocking # Webブラウザから以下にアクセスすると # LangGraph Studio（LangSmith）が表示される # https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024 “pip install open- deep-research”でイ ンストールしてライ ブラリとしても使える AWSのBedrock経由 の場合、そのまま だとうまく動かない かも ⚫ LangGraphで定義されたマルチエージェントをLangGraph CLIでHTTP API化（LangGraphサー バー）することで、LangGraph Studioを使って、ローカルでレポート作成を試せる
14. LangGraph Studio 14 LLMの選択などの設定ができる 今回はClaude 3.5 Haiku, Tavily マルチエージェントのグラフ構造 レポートを作成している様子を 見ることができる
15. 作成されたレポート 15
16. 作成されたレポート 16
17. 作成されたレポート 17
18. 本発表のまとめ 18 ⚫ ディープリサーチは、与えられたトピックに対してWeb検索して情報を集 めて分析してレポートにまとめてくれる機能 ⚫ 業界動向や競合他社の調査などに使われる ⚫ オープンソースのディープリサーチライブラリがある ⚫ 使用するLLMを変えるなど自由にカスタマイズできるなど利点がある ⚫ LangChain公式のオープンディープリサーチライブラリを使ってみた ⚫ マルチエージェント型 ⚫ MCPサーバーについてのレポートを生成させてみた ⚫ もっと理解を深めたい/他のものを使ってみる
19. 参考 19 ⚫ LangChain公式のopen_deep_research ⚫ Hugging Face社のopen-deep-research ⚫ Apidog: オープンソースのディープリサーチエージェントをMCPサーバー を使って構築しよう ⚫ LangChain ⚫ LangGraph