Perplexity、Model Council発表 — 複数AIモデルの並列実行で幻覚を削減

Model Council発表

PerplexityがModel Councilという革新的なシステムを発表した。これはClaude、GPT-5.2、Geminiを含む複数のフロンティアAIモデルを並列実行して、統合されクロス検証された回答を生成する方式だ。

このアプローチは単一モデルの限界を克服し、複数モデルの強みを組み合わせてより信頼できる結果を提供する。

動作方式

Model Councilの中核メカニズム:

並列実行: ユーザーの質問が同時に複数の最新モデルへ送信される

独立推論: 各モデルが独立して回答を生成

クロス検証: モデルの回答を比較し一致を確認

統合回答: 合意された情報に基づいて最終回答を生成

このプロセスにより、単一モデルが誤った情報を生成(幻覚)しても、他のモデルがそれを検出し修正できる。

性能改善

PerplexityはModel Councilが以下の改善をもたらすと述べた:

推論品質: 複数モデルの集合知活用により大幅向上

幻覚削減: クロス検証により誤った情報生成を最小化

信頼性: 複数モデルが同意する回答はより信頼できる

特に複雑な質問や事実確認が重要な状況で、このシステムの利点が際立つ。

コストとパフォーマンスのトレードオフ

Model Councilは革新的だが、明確なトレードオフがある:

利点:

より高い精度と信頼性

幻覚エラーの削減

複数モデルの強みの組み合わせ

欠点:

複数モデルを同時実行するためコンピューティングコストが増加

応答時間の増加の可能性

運用の複雑さの上昇

Perplexityは、これらの追加コストがユーザーに提供する価値によって正当化されると判断したようだ。

AI業界トレンド

Model CouncilはAI業界の重要なトレンドを反映している:

単一モデル依存からの脱却: 1つの「最高」モデルを見つけるのではなく、複数モデルの協業を通じてより良い結果を得る。

アンサンブルアプローチ: 機械学習で以前から使用されていたアンサンブル技法をLLMに適用。複数モデルの予測を組み合わせると、単一モデルより一般的により良い性能を示す。

信頼性優先: 速度やコストより正確性と信頼性を優先する動き。

競合他社の対応

他のAI企業も同様のアプローチを実験している可能性が高い:

OpenAI: すでにGPT-4oとo3-miniなど複数モデルを提供し、内部的にアンサンブル技法を使用している可能性

Anthropic: Constitutional AIで複数モデル間の合意メカニズムを活用

Google: Geminiシリーズで多重モデル検証の可能性

Perplexityがこれを公開機能としてリリースしたことは、差別化戦略の一環と見られる。

ユーザー体験

ユーザーの観点から、Model Councilは:

より信頼できる回答

特に事実確認が重要な研究、医療、法律などの分野で有用

やや遅い応答時間を許容する価値がある品質向上

Perplexityは検索拡張生成(RAG)に強みを持つ企業として、Model Councilはこの強みをさらに強化する。

参考資料

LLM Stats: AI Updates Today (February 2026)