アリババのQwenチームは、自律型リサーチエージェントにとってこれまでで最も重要なアップグレードとなるQwen DeepResearch 2511を2025年11月13日にリリースしました。研究者、アナリスト、エンジニアは、待機リストやサブスクリプションなしで、chat.qwen.aiからこのツールに直接アクセスできます。
Qwen DeepResearch 2511とは一体何か？
Qwen DeepResearch 2511は、Qwen3シリーズをベースに構築されたエージェントシステムとして機能します。このモデルは、多段階の調査戦略を自律的に計画し、反復的なWeb検索を実行し、矛盾する情報源を統合し、構造化された引用豊富なレポートを生成します。
さらに、2025年11月のリリースでは、検索深度、処理速度、出力制御における以前の制限に直接対処する、いくつかのアーキテクチャとUXの改善が導入されています。
デュアルモード運用：通常モード vs. 高度モード
ユーザーは現在、それぞれ異なるワークロードに最適化された2つの異なるモードから選択できます。
- 通常モードは、ほとんどのクエリに適した高速で高品質なレポートを提供します。強力な事実に基づきながら、情報を効率的に処理します。
- 高度モードは、より深い反復検索を実行し、より多くの情報源を相互検証し、網羅的な分析を生成するために、追加の計算リソースを割り当てます。その結果、高度モードでのレポートは、必要に応じて数百の引用を含む10,000語を超えることがよくあります。
この柔軟性により、研究者は速度と徹底性を正確に両立させることができます。
Qwen DeepResearch 2511の主な技術的強化
Qwenチームは、測定可能な改善をもたらす複数の内部最適化を実施しました。
第一に、エンジニアは検索サブシステムを強化し、エージェントがより多くのWebコンテンツをより短時間で取得し、意味のある処理を行うことを可能にしました。さらに、ソースのランキングと重複検出の改善により、引用の信頼性を向上させました。
第二に、ユーザーは出力形式を詳細に制御できるようになりました。希望する単語数、セクション構造、段落数、さらには特定のレポートスタイル（例：学術論文、エグゼクティブサマリー、技術仕様書など）を強制することもできます。
第三に、ネイティブファイルアップロードのサポートにより、Web調査と並行してPDF、Word文書、スプレッドシート、画像の直接分析が可能になりました。エージェントは関連データを抽出し、オンラインソースと相互参照し、調査結果をシームレスに組み込みます。
最後に、UXの完全な見直しにより、疎結合アーキテクチャが採用されました。進行状況インジケーターはリアルタイムで更新され、中間的な思考は表示され続け、長時間の高度モードタスク中でもインターフェースは即座に反応します。
ベンチマーク分析：Qwen DeepResearch 2511 vs. 2507
公式比較チャートは、7つの重要な側面で明確な進歩を示しています。
| 指標 | Qwen DeepResearch 2511 高度 | Qwen DeepResearch 2511 通常 | Qwen DeepResearch 2507 | 改善点 (高度 vs 2507) |
|---|---|---|---|---|
| ハルシネーション抑制 | 94.2 | 94.2 | 79.0 | +15.2ポイント |
| 包括性 | 99.4 | 99.4 | 95.6 | +3.8ポイント |
| 引用信頼性 | 89.0 | 89.9 | 82.0 | +7.0～7.9ポイント |
| 指示遵守 (レポートスタイル) | 91.0 | 91.0 | 83.0 | +8.0ポイント |
| 平均レポート長 (制限なし) | 7100語 | 6900語 | 5200語 | +36～38% |
| 検索深度 (対象資料数) | 908 | 219 | 160 | 最大 +567% (高度) |
| 調査時間 (秒) | 908 | 529 | 535 | 深度にかかわらず同等または高速 |
これらの数値は、数十の情報源を統合する必要がある複雑で多面的なクエリを用いた標準化された内部評価から得られています。
特に、**ハルシネーション抑制**は79.0から94.2へと飛躍的に向上し、事実誤認が相対的に19%減少しました。研究者は、医療文献レビューや財務分析のような重要な分野において、この改善を特に高く評価しています。
さらに、高度モードでの**検索深度**は、以前のバージョンのわずか160件と比較して、908件の異なる資料を処理するまでに達しました。これにより、エージェントは以前のバージョンでは完全に見過ごされていた、不明瞭ながらも信頼できる情報源を発見できるようになりました。
エージェントループの内部動作
Qwen DeepResearch 2511は、長期的な調査に特化した機能強化を備えた洗練されたReActスタイルのループを通じて動作します。
- **クエリの明確化** – エージェントは、範囲を絞り込むために的を絞った追加の質問を行います。
- **多段階計画** – 並列および逐次検索タスクを含む調査アウトラインを生成します。
- **反復的な検索** – システムは検索を実行し、関連性を評価し、より深く掘り下げるか、分岐するかを決定します。
- **情報源の統合と競合解決** – 競合するデータは、一次情報源または時系列の追加検索をトリガーします。
- **構造化された出力生成** – 最終レポートは、ユーザー指定の形式制約を尊重しつつ、検証可能な引用を埋め込みます。
さらに、疎結合されたフロントエンドにより、ユーザーはすべての推論ステップをリアルタイムで監視でき、これはエンタープライズワークフローの監査や介入において非常に貴重です。
ファイルアップロードとマルチモーダル分析
ユーザーは、ドキュメントをチャットインターフェースに直接ドラッグアンドドロップできるようになりました。例えば：
- 100ページの技術標準PDFをアップロードすると、エージェントは主要セクションを要約し、現在のWeb実装と照らし合わせて主張を相互参照します。
- 競合他社のAPIドキュメントを添付すると、Qwen DeepResearch 2511はエンドポイントを抽出し、バージョン管理を比較し、破壊的変更を強調表示します。
この機能により、このツールは純粋なWebリサーチャーから、独自のデータやオフラインデータをシームレスに処理するハイブリッドアナリストへと変貌します。
Qwen DeepResearch 2511が優れている実用的なユースケース
エンジニアと研究者は、すでにこの新バージョンを要求の厳しいタスクに活用しています。
- **市場動向レポート** → 高度モードでは、通常15分以内に500以上の情報源を網羅する8,000～12,000語の分析レポートが作成されます。
- **学術文献レビュー** → 89を超える引用信頼性により、手動検証の時間を最小限に抑えます。
- **技術デューデリジェンス** → プレゼンテーション資料やホワイトペーパーをアップロードすると、エージェントは特許、GitHubリポジトリ、規制当局への提出書類と照合してすべての主張を事実確認します。
- **API調査とリバースエンジニアリング** → エージェントが調査中に未公開のエンドポイントを発見した場合、開発者は推論されたOpenAPIスキーマをすぐにApidogにインポートし、モックサーバーを生成して統合テストを開始できます。これらすべてが無料です。
制限事項と現在の制約
目覚ましい進歩にもかかわらず、いくつかの制約が残っています。
- 高度モードでは、非常に広範なトピックの場合、10～15分かかることがあります。
- システムは依然として公開Webソースに依存しており、有料の学術ジャーナルは手動アップロードが必要です。
- 無料プランでは1日の使用制限がありますが、個人ユーザーにとっては十分な量です。
しかし、これらのトレードオフは、達成された深度と比較すれば取るに足らないものです。
Qwen DeepResearch 2511が広範なAIエコシステムにとって重要な理由
アリババは、独自の調査エージェントが、膨大なパラメータ増加を伴うことなく急速に進化できることを示しています。代わりに、計画、検索、検証における的を絞ったアーキテクチャの改善が、大きな成果を生み出します。
さらに、Qwenは、すべての機能を無料で即座に利用可能にすることで、世界中の研究者、特に有料の代替手段が高価すぎて利用できない地域での障壁を低くしています。
今すぐQwen DeepResearch 2511を始める
https://chat.qwen.aiにアクセスし、クエリを入力し、通常モードまたは高度モードを選択し、必要に応じてサポートファイルをアップロードしてください。インターフェースがモード選択とフォーマット設定を案内します。
そして覚えておいてください。次にQwen DeepResearch 2511が調査中に隠されたAPI、未公開のパラメータ、あるいは進化するプロトコルを発見したとき、あなたはそれをすぐにキャプチャし、モックし、テストするための最高の無料ツールを必要とするでしょう。apidog.comでApidogを無料でダウンロードして、すべての調査結果をこれまで以上に迅速に本番環境対応のコードに変えましょう。
Qwen DeepResearch 2511は単に調査するだけでなく、2025年以降に自律的で引用に基づいた分析が達成できることを再定義します。