AIエージェントは自律的に26分の作業を実施、検索は33秒

Perplexityとハーバードの新しい研究は、AIエージェントが知識作業において何を行っているかの実証データを提供しています。この研究は、Perplexityの2つの製品、Search（検索）とComputer（コンピュータ）からの生産データに基づいています。この設定は自然な比較を提供します。Searchは会話型の回答エンジンであり、Computerはタスクを計画し、実行するエージェントです。同じユーザーが両方の製品を使用するため、チームはタスクをほぼ一定に保つことができます。

研究が実際に測定する内容は、2026年2月27日から5月27日までの90日間のウィンドウにわたるものです。Computerはそのウィンドウが開く2日前に開始されました。核心となる方法は、両製品間でほぼ同一のクエリペアを一致させることです。研究チームは、コサイン類似度が0.99以上の10,000のセッションペアを見つけました。各ペアは、両方の方法で試みられた同じタスクを実質的に表しています。Computerペアは、実行ツールを呼び出すセッションに制限されています。これらの「実行」ツールには、コード実行、ブラウザ操作、ファイル書き込み、コネクタ呼び出しが含まれます。この制限により、すべてのComputerセッションが実際の自律的作業を行うことが保証されます。

導入はウィンドウの間に増加しました。累積のComputerクエリは、最初の週の合計の84倍に達しました。一致した分析では、Computerの導入がユーザーの毎日のSearchクエリを1.05増加させたことがわかりました。このポジティブな効果は、代替ではなく補完性を示しています。

コスト構造のフレームワークは、研究がデータを単純なタスクベースのモデルに基づいていることを示しています。各タスクにはステップ数があり、長いタスクはわずかに高い価値を持ちます。エージェントはコスト構造を変えます。彼らはタスクごとに高い固定コストを請求し、委任とレビューのために課金します。しかし、システムが実行するため、ステップごとの限界コストは低くなります。これにより、ブレークイーブンのステップ数が生じます。この数値以下では会話モードが安価であり、それ以上ではエージェントモードが勝ちます。短い検索は手動のままですが、長いワークフローはエージェントに移行します。

自律性の最初の測定は実行時間です。Computerは26分の作業を行い、Searchは33秒でした。