Google、技術文書を検証するエージェント型AI「Deep Review」を一般公開

Deep Reviewは、AIによる文書生成の加速に人間の検証能力が追いつかない「検証のボトルネック」への対応として公開された。実験的ツールPaper Assistant Tool（PAT）の発展形で、STOC 2026、ICML 2026、NeurIPS 2026、ICLR 2027の4つの主要会議と連携し、参加を希望した1万6000件超の投稿原稿の著者に投稿前の非公開フィードバックを提供してきた。このフィードバックは公式の査読プロセスとは完全に切り離されていたという。

提供条件は、世界中で利用可能で、入力形式は当初PDFとプレーンテキスト、複数ファイル入力は近日対応予定である。アップロードされた文書はGoogleのモデルの学習、ファインチューニング、改善には使われず、ユーザーのUI上での表示のみを目的として1年間保存される。Gemini 4 Argonへの対応も追加された。

仕組みは4段階のエージェント型パイプラインである。まず文書を分割エージェントが論理的なセグメントに分け、次に情報密度に応じてセクションごとに計算予算を動的に配分する。続いて専門の推論エージェントが各セグメントを並列に検証し、最後に統合エージェントが報告を集約して整合性を確認し、外部の根拠確認やツール呼び出しでハルシネーションを抑える。単一プロンプトの呼び出しでは長文でトークン予算の枯渇や相互参照の見落としが起きやすい、という課題への対策とされている。

用途は論文に限らず、設計文書、プレゼンテーション、法務・金融文書にも広がる。さらに、Antigravity上でTeamworkマルチエージェント基盤を使ったTeamwork Deep Document Review Patternも導入され、`/teamwork-preview` コマンドで呼び出せる。Googleは、AI関連の主要3会議への投稿が今年7万4000件超に達し、2025年の約4万5000件から増えたと説明している。