Perplexity Computerとは？AIがコンピューターになる時代の実行型エージェントを徹底解説
- 複数の最先端モデルを統合制御するマルチモデル・オーケストレーション基盤
- タスク分解とサブエージェントによる非同期・並列実行でワークフロー全体を自律遂行
- 実ブラウザ・実ファイル操作を伴う長時間・長期プロジェクト対応の実行型AI
2026年2月、Perplexityから新たなAIエージェントが登場しました。
今回発表された「Perplexity Computer」は、複数の最先端AIモデルを統合制御し、リサーチから設計、実装、運用管理までを一貫して実行できる自律型AIです。単なるチャット応答にとどまらず、ワークフロー全体を自律的に構築・実行できる点が大きな特徴となっています。
一方で、新しいAIエージェントプラットフォームが登場するたびに、「従来のチャットAIと何が違うのか」「本当に業務を任せられるのか」「どこまで自律的に動くのか」といった疑問を感じる方も多いのではないでしょうか。
これまでの生成AIは、優れた回答生成能力を持ちながらも、実際の業務フローを横断してやり切るところまでは踏み込めないケースが多かったです。
しかし、Perplexity Computerは、こうした限界に対し、マルチモデル・オーケストレーションとサブエージェントによる並列実行という設計でアプローチしています。
本記事では、Perplexity Computerの概要や仕組み、特徴を整理しながら、どのような業務課題に適しているのかを解説します。
最後までお読みいただければ、Perplexity Computerがなぜ「AIがコンピューターになる」という思想のもとに設計されたのか、その本質が理解できるはずです。
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Perplexity Computerの概要
Perplexity Computerは、複数の最先端AIモデルを統合し、複雑なワークフローを自律的に構築・実行できるAIエージェントプラットフォームです。
従来の生成AIは「質問に答える」ことが中心でしたが、Perplexity Computerは「成果を出すまでのプロセス全体」を担います。与えられた目標をタスクとサブタスクに分解し、複数のサブエージェントを立ち上げて非同期に処理を進めてくれます。
単一タスクの自動化ではなく、リサーチ・文書生成・データ処理・コード作成などを横断する作業実行能力がポイントです。
例えば、リサーチには特定モデルを、画像生成には別モデルを割り当てるといった柔軟な運用が可能。
コア推論エンジンとしてClaude Opus 4.6を採用しつつ、Gemini、Nano Banana、Veo 3.1、Grok、ChatGPT 5.2などをタスクごとにオーケストレーションできます。
従来型AIとの違い
ここでは従来型AIとPerplexity Computerの違いは以下のようにまとめることができます。
| 項目 | 従来のチャットAI | Perplexity Computer |
|---|---|---|
| 主な役割 | 回答生成 | ワークフロー全体の実行 |
| タスク範囲 | 単一プロンプト単位 | 複数タスクを分解・並列実行 |
| モデル利用 | 単一モデル中心 | 複数モデルを統合制御 |
| 実行時間 | 短時間の対話 | 数時間〜数カ月の継続稼働が可能 |
特に重要なのは、Perplexity Computerがユーザーと同じインターフェースを操作する「汎用的なデジタルワーカー」である点です。
実際のファイルシステムやブラウザ、各種ツールと統合された隔離環境で動作する設計で、ローカルセットアップ不要で高度な処理を実現。
Perplexity Computerの仕組み
Perplexity Computerは、人間の同僚のようにソフトウェアスタックを「使用する」ことで作業を進めます。
推論、委譲、検索、構築、記憶、コーディング、成果物の提供までを一気通貫で扱います。単発の自動化ではなく、ワークフロー全体を組み立てて動かし続けてくれます。
アーキテクチャと動作原理
基本の入口は「期待する結果を説明する」ことです。
するとPerplexity Computerがタスクとサブタスクへ分解し、実行用のサブエージェントを作成。サブエージェントはウェブ調査、ドキュメント生成、データ処理、接続サービスへのAPI呼び出しなどを担います。
さらに特徴的なのが非同期の進め方です。あるエージェントが文書をドラフトしている間に、別のエージェントが必要データを集めてきます。
期待する結果を説明するだけであとは自動で行われるため、ユーザーは別の作業に集中できます。
構成モジュールと処理フロー
処理の流れは、次のようになります。
- 目標を入力する(期待する結果の記述)
- タスクとサブタスクへ分解される(計画の生成)
- サブエージェントが作成され、役割分担が決まる(調整は自動)
- 調査・文書生成・データ処理・コード作成などを非同期に実行する(並列進行)
- 成果物の提供、または必要に応じて確認依頼が発生する(詰まりの解消)
加えて、問題に直面した場合は解決のためにサブエージェントを追加で作成。
APIキー探索、補足情報の調査、必要ならアプリのコーディングまで行います。必要に応じてユーザーの判断が必要なときには確認を求めてきます。
マルチモデル・オーケストレーションの実装イメージ
Perplexity Computerは単一モデル前提ではなく、タスクに応じて複数モデルを使い分けます。
本記事執筆(2026年2月)時点では、コア推論にClaude Opus 4.6を使い、ディープリサーチにはGemini、画像にはNano Banana、ビデオにはVeo 3.1、軽量タスクにはGrok、長いコンテキスト想起と広い検索にはChatGPT 5.2を組み合わせる構成です。
| 役割 | 割り当て例 |
|---|---|
| コア推論エンジン | Claude Opus 4.6 |
| ディープリサーチ(サブエージェント作成) | Gemini |
| 画像 | Nano Banana |
| ビデオ | Veo 3.1 |
| 軽量タスクのスピード | Grok |
| 長いコンテキスト想起とワイドサーチ | ChatGPT 5.2 |
複数のモデルを使い分けるのは、モデルが「万能化」ではなく「専門化」していく前提があるからです。
なお、すべての企業のための次世代AIエージェントであるAIMiroThinker 1.5について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
Perplexity Computerの特徴
Perplexity Computerには、従来のチャットAIや単一エージェントとは一線を画す特徴があります。
その中心は「複数の最強モデルを統合制御する」という設計です。単一モデル依存ではなく、タスク特性に応じて最適なモデルを選択するマルチモデル・オーケストレーションがポイント。
競合・類似サービスとの比較
ここで一度競合や類似サービスとPerplexity Computerを比較してみます。
| 比較項目 | 従来のチャットAI | 単一タスク型エージェント | Perplexity Computer |
|---|---|---|---|
| 主な機能 | 回答生成 | 特定作業の自動化 | ワークフロー全体の実行 |
| モデル構成 | 単一モデル中心 | 単一モデル | 複数モデルを統合制御 |
| 実行方式 | 同期的 | タスク単位 | 非同期・並列実行 |
| 想定時間軸 | 短時間 | 数分〜数十分 | 数時間〜数カ月の継続稼働が可能 |
Perplexity ComputerはAnthropicのComputer UseやGoogleのComputer Useと競合です。
一方で、Perplexity Computerは既存のAIブラウザ「Comet」やパーソナルAIアシスタントと同様に、複数大型モデルを組み合わせて使う設計を引き継いでいます。
インテリジェントなマルチモデル統合
Perplexity Computerは、コア推論にClaude Opus 4.6を使用しつつ、タスクごとに最適なモデルを割り当てています。
ディープリサーチ、画像、動画、軽量タスク、高コンテキスト処理といった用途別にモデルを使い分けることで各モデルが得意なことをさせる設計になっています。
非同期・並列ワークフロー実行
サブエージェントが並列で動作するため、調査と文書作成などを同時進行可能。
処理自体は自動で行われるため、ユーザーは他の業務に集中できます。数十台のPerplexity Computerを並行稼働させることも可能であり、複数プロジェクトの横断管理ができたりします。
チャットを超える実行志向
Perplexity ComputerはChatGPTのように回答するだけの生成AIや、単一タスクの自動化エージェントを統合し、それらを越える汎用的な作業実行能力を備えようとしています。
単なる「答え」ではなく、「成果物」を出す設計思想が明確であり、AIがコンピューターとして振る舞う段階に踏み込んだ点がPerplexity Computer最大の差別化ポイントといえます。
Perplexity Computerの安全性・制約
Perplexity Computerは、実際のファイルシステムやブラウザ、各種ツール統合にアクセス可能な隔離されたコンピューティング環境で実行されます。
ローカルセットアップ不要で利用できる一方、実環境に近い操作権限を持つため、安全性や制約については理解しておく必要があるでしょう。
リスクとセキュリティ設計
Perplexity Computerは実ファイルシステム・実ブラウザ・実ツール統合にアクセス可能な隔離環境で動作。
高い実行力を持つ反面、適切なアクセス制御と監視が不可欠です。ただし、具体的な暗号化方式やログ保存期間、アクセス監査の詳細は公開されていません。
利用上の制約
公開情報から確認できる制約は、主に提供対象とプランに関するものです。現時点では上位プラン「Perplexity Max」加入者向けに提供されており、Enterprise Maxユーザーにも順次提供予定とされています。
Maxプラン非加入の場合は、下記画像のようにアップグレードを促されます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 提供対象 | Perplexity Max加入者 |
| エンタープライズ提供 | Enterprise Maxに順次展開予定 |
| 実行環境 | 隔離コンピューティング環境 |
| モデル構成 | 複数モデルを統合制御 |
APIの具体的なレート制限、トークン上限、同時実行数の制限などの数値は公開されていません。
なお、AIがソフトウェア開発を丸ごと自動化するAI-Driven Software Development Platformについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください
Perplexity Computerの料金
Perplexity Computerは、現時点で上位プラン「Perplexity Max」加入者向けに提供されています。エンタープライズ向けのEnterprise Maxにも順次展開予定です。
| プラン名 | 提供状況 | 月額料金 |
|---|---|---|
| Perplexity Max | 提供中 | 年間契約で月額約200ドル |
| Enterprise Max | 近日提供予定 | 詳細非公開 |
どのように動作しているかはライブ例から見ることができます。
Perplexity Computerのライセンス
Perplexity Computerはオープンソースモデルの公開とは異なり、Perplexityのプラットフォームとして提供されるサービスです。
そのためPerplexity Computer自体のオープンウェイト配布やOSSライセンス採用には触れられていません。
Apache 2.0やMITのような明示的なオープンソースライセンスは確認できず、プラットフォーム提供型のプロプライエタリサービスと考えられます。
【業界別】Perplexity Computerの活用シーン
Perplexity Computerは複数モデルを統合制御し、ワークフロー全体を自律実行できます。単一業務の自動化ではなく「プロジェクト単位の実行」が強み。
ここでは業界別でPerplexity Computerの活用シーンを考えていきます。
マーケティング・広告業界
マーケティング領域では、調査からコンテンツ制作、分析まで一連の工程が発生します。 Perplexity Computerはタスクを分解し、サブエージェントを並列で動かすことができるため、調査・資料作成・レポート出力を同時進行が可能。
以下のような流れでPerplexity Computerを利用できそうです。
- 市場調査(リサーチモデル活用)
- 競合分析レポート作成
- 画像・動画素材生成(用途別モデル割り当て)
- キャンペーン実行計画書の自動生成
調査と資料作成が非同期で進むため、従来より短期間でアウトプットをまとめられる可能性があります。複数モデルを用途別に使い分けられる点が効果的で、特に多媒体展開を行う企業との相性が良いです。
なお、リサーチ業務の効率化について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
ソフトウェア開発・IT企業
開発プロジェクトでは、要件定義、設計、実装、テスト、デプロイまで工程が長期化。
Perplexity Computerは成果物単位でタスクを分解し、必要に応じてコード生成や調査が行えます。
そのため以下のようなケースでPerplexity Computerを活用できるのではないでしょうか。
- 要件定義書のドラフト作成
- API仕様の自動整理
- コード生成とレビュー補助
- ドキュメント整備
なお、生成AIによるシステム開発について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
研究・コンサルティング業界
研究分野やコンサルティングでは、大量の情報収集と構造化が求められます。
サブエージェントによるディープリサーチ機能を活用し、複数資料の横断分析が可能。
活用イメージとしては以下の通りです。
- 産業レポートの自動作成
- 技術動向分析
- 提案書・プレゼン資料の生成
- 定量データ整理と解説文作成
特定モデルを用途別に割り当てる構造のため、長文コンテキスト処理や高度推論にも対応できます。
なお、教育業界における生成AI活用事例について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
エンタープライズ運用
Enterprise Max向け展開が予定されていることから、将来的には法人利用も可能。
企業利用では以下のような活用が考えられます。
- 社内横断レポーティング自動化
- 複数部門連携プロジェクトの進行管理補助
- 長期的な市場監視タスクの自律実行
ワークフロー全体を設計できるため、単発ツール導入よりも「実行基盤」導入に近い判断が求められます。
導入効果は業務設計次第で大きく変動する可能性があり、単なるAIツールではなく業務構造そのものを再設計する契機になります。
なお、24時間稼働×長期メモリ搭載AIエージェントであるKimi Clawについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【課題別】Perplexity Computerが解決できること
Perplexity Computerは、タスク分解とサブエージェントによる非同期実行を特徴とするサービスです。ここではPerplexity Computerが解決できることをいくつか紹介します。
分断された業務を一気通貫で実行できる
多くの現場では、調査、資料作成、分析、報告が別々のツールや担当者に分散しがちです。
Perplexity Computerは、成果目標からタスクとサブタスクを分解し、自律的に実行します。ワークフロー全体を一つの実行単位として扱うことができます。
例えば、市場調査からレポート作成までを一気通貫で進められます。サブエージェントが並列で動作するため、情報収集と資料生成を同時進行でき、作業の分断による遅延を減らせる可能性があります。
単一AIの限界を超えた最適なモデル活用ができる
単一モデル型AIでは、用途によって得意・不得意が分かれます。Perplexity Computerは、用途別に最適なモデルを割り当てる設計で、モデル専門化の潮流を前提とした統合型アーキテクチャです。
例えば、推論はClaude Opus 4.6、リサーチはGemini、画像や動画生成は別モデルという構成が示されています。これにより、単一モデル依存のボトルネックを回避し、最適化された組み合わせで成果物を生成できます。
長期プロジェクトを継続的に自律実行できる
通常のチャットAIは短時間の対話が前提。一方でPerplexity Computerは数時間から数カ月にわたり稼働可能であり、長期ワークフローを維持できます。
また、複数台を並列稼働させることも可能。プロジェクト単位で複数案件を同時進行できるため、運用効率の向上が期待できます。
Perplexity Computerの活用事例
Perplexity Computerを実際に使っている事例をリサーチしてみました。
リリースまもないことから活用事例はそこまで多くありませんが、今後増えていくのではないでしょうか。
株価のリアルタイムデータ分析
下記のポストでは指定した株価のリアルタイムデータを取得して分析するターミナルを構築されています。
上記のターミナルがセットアップなし、複数のLLMで使用することができるのは非常に実用性が高いですね。
サブエージェント用LLMを指定して出力の比較
下記のポストではサブエージェントのLLMを指定して、出力された内容を比較させています。
過去にはTmuxを使って複数LLMを動かし、生成された結果を統合・ブラッシュアップさせるみたいなのがありましたが、それをPerplexity Computerのみでできるようになりました。
Perplexity Computerで使えるコネクタ
活用からはやや離れてしまいますが、Perplexity公式が下記の内容を投稿していました。
こちらを見るとかなりの数のサービスと連携することができるようで、さらにローカルでのセットアップが不要なのでめちゃくちゃ実用的なのでは…と思います。
なお、複雑タスクを完遂するマルチエージェント型AIであるMiniMax Agentについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
よくある質問
ここではPerplexity Computerを利用する上でよくある質問・気になる点について回答をしていきます。Perplexity Computerを利用しようと考えてる方はぜひ参考にしてみてください。
まとめ
本記事ではPerplexity Computerの概要から仕組み、活用シーンや解決できることについて解説をしました。
Perplexity Computerは、単なるチャットAIではなく、成果物の生成までを担う「デジタルワーカー」として位置付けられており、AIが回答者から実行者へ進化する流れを象徴する存在です。
一方で、セキュリティ仕様や具体的なレート制限、詳細なライセンス条項は公開されていません。導入を検討する場合は、契約条件やガバナンス設計の確認が不可欠です。
今後モデルが進化し続ける限り、マルチモデル統合型のアーキテクチャは拡張を続けると考えられます。AIがコンピューターとして振る舞う時代はすでに始まっています。まずは自社のどの業務に適用できるかを整理し、小さなプロジェクトから検証を始めてみてください。
最後に
いかがだったでしょうか？
Perplexity Computerのような実行型AIは、業務フローそのものを再設計できる可能性を秘めています。しかし、自社業務へどのように組み込み、どこまで自律化すべきかを設計するのは容易ではないため、実装経験のあるパートナーとともに具体化することが成功への近道です。
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