- 800万人以上に利用されている科学研究ツールであるConsensusは、この度「Scholar Agent」システムをリリースしました。これはGPT-5とResponses API上に構築されたマルチエージェントAIで、実際の研究者と同じように科学的根拠の計画、読解、統合を行う能力を持っています。
- 2億2千万以上の科学論文がインデックス化されており、Consensusの目標は、科学者が検索段階で時間を浪費する代わりに、より速く知識を見つけ、理解し、結びつけるのを助けることです。
- Scholar Agentは研究プロセスを4つのエージェントに分割します：
- Planning Agent（計画エージェント）：質問を分析し、行動計画を策定します。
- Search Agent（検索エージェント）：データベースと個人ライブラリから文献を検索します。
- Reading Agent（読解エージェント）：論文を読み、要約し、情報を抽出します。
- Analysis Agent（分析エージェント）：結果を統合し、構造を構築し、最終報告書を作成します。
- このマルチエージェント構造は、責任を明確に分担することで、エラーや「幻覚」（hallucination）現象を減らすのに役立ち、一つのエージェントが推論の連鎖全体を制御するのを防ぎます。
- 各結果には、「研究コンテキストパック」（research context pack）が添付されます。これは、ユーザーが容易に検証できるように、引用、メタデータ、ソースの要約を含むデータパッケージです。質の高い証拠が不十分な場合、システムは結論を出すことを拒否します。
- Consensusは、エージェント間のルーティングをサポートするためにChat CompletionsではなくResponses APIの使用に切り替えました。これにより、コストが削減され、安定性が向上し、ツール呼び出し時の精度が向上します。
- 社内テストでは、GPT-5はツール呼び出しの精度と計画能力において、GPT-4.1、Sonnet 4、Gemini 2.5 Proを上回りました。
- 同社は大学経由での販売ではなく、直接消費者向け（D2C）のアプローチを選択し、科学的根拠への迅速なアクセスを必要とする学生、研究者、医師をターゲットにしています。
- 新機能「Medical Mode」（医療モード）は、医師が臨床的根拠を調べるのを支援し、メイヨー・クリニック（Mayo Clinic）の医学ライブラリに統合されています。
- わずか1年で、Consensusは収益を8倍に増やし、世界のユーザー数は800万人以上に拡大しました。すべての改善は、「幻覚のない生成AI」という目標を中心に展開されており、検証可能で追跡可能な結果を優先しています。
- システムはモジュラー設計であり、AIモデルがより強力になるにつれて、実験再現、グラフ描画、統計分析などの新しいエージェントを追加できるようになっています。
📌 ConsensusプラットフォームはGPT-5とResponses APIを使用して研究期間を数週間からわずか数分に短縮します。GPT-5とResponses APIを使用することで、Consensusは科学的研究プロセスを再定義し、AIを人間のように証拠を読み、理解し、検証できる研究アシスタントに変えています。人間よりも数百倍速い処理速度でありながら、学術的な信頼性を確保することで、このプラットフォームは、AIの超高速な知識統合能力により科学がより速く進歩する「即時研究」の時代を切り開いています。
