ClearAI編集部｜2026年10月29日
発表日：2026-10-27／提供開始
Preferred Networksは2026年10月27日、生成AIモデル「PLaMo 3.1 Prime」の提供を開始しました。今回の注目点は、質問に答えるだけでなく、調査の計画から情報収集、整理、出典付きレポートまでを進めるDeep Researchです。チャット、API、オンプレミスでの提供が案内されています。
新しくなったのは「調べる手順」
PFNの発表では、Web検索と社内文書の検索システムを組み合わせた調査に対応します。オンプレミス環境では、閉じたネットワーク内の文書だけを対象にする構成も可能としています。これは、外部情報を調べる用途と、社外へ出せない情報を調べる用途を分けて設計できるという変化です。性能改善の数値は提供元の評価であり、利用企業の業務で同じ効果が得られると確認されたわけではありません。
PLaMo 3.1 PrimeのDeep Researchによる出典付き調査レポートの画面。 出典：Preferred Networks公式
企業が最初に試したい使い方
ここからはClearAIの実務上の見立てです。導入の入口として考えやすいのは、過去の提案書から類似案件を探す作業や、公開情報による競合調査です。いきなり会社全体の文書を接続するより、対象部署と資料の種類を絞り、人が正解を確認できるテーマで試す方が、改善点を見つけやすくなります。
例えば、同じ調査課題を担当者とAIがそれぞれ実施し、結論だけでなく、参照した資料、見落とした条件、確認にかかった時間まで比べます。レポートの見栄えだけで選ぶと、根拠の弱い部分を見逃すおそれがあります。出典があることと、出典が結論を支えていることは別です。
社内検索では、文書の閲覧権限を検索結果にも反映できるかが重要です。利用者が本来見られない資料の内容まで回答に混ざらないよう、接続先の権限設計とログの保存方針を先に確認します。古い版の資料が混在する場合は、更新日時や正式版の扱いも決めておきたいところです。
PLaMo 3.1 Primeの推論性能評価（Preferred Networks公表値）。 出典：Preferred Networks公式
利用前に確認すること
APIには利用上限付きの無料プランがあります。一方、オンプレミスは個別見積もりです。無料評価ができることを、実際の運用費用がかからないという意味には受け取れません。
小さく始める場合も、回答の修正を誰が担当するか、どこまでを自動処理にするか、機密情報をどの環境へ渡すかを決めておくことが大切です。調査時間の短縮だけでなく、確認作業まで含めた負担が減るかを判断する。それが今回の機能を業務に取り入れる際の現実的な評価軸です。
図2: PLaMo 3.0 PrimeからPLaMo 3.1 Primeへのベンチマークスコアの変化をカテゴリごとに示した図。ベンチマークカテゴリや評価設定の詳細は後述。。Preferred Networks公表の評価結果。自社環境での実測値ではありません。 出典：Preferred Networks公式
一次情報 - Preferred Networks公式発表 - NICT共同研究成果のお知らせ
図3: PLaMo 3.1 Primeの学習段階ごとの推論/非推論モードのカテゴリ別スコア。網掛けは推論モードのみで学習した学習フェーズ。。Preferred Networks公表の評価結果。自社環境での実測値ではありません。 出典：Preferred Networks公式
図6: PLaMo 3.1 Primeの推論/非推論モード、PLaMo 3.0 Prime、gpt-oss-120b、Gemma 4 31B IT、Qwen3.8 27B、Muse Glimmer 30B、llm-jp-4.1 33B Thinking、ELYZA-Thinking 33Bの、9カテゴリの平均スコアと1応答あたりの出力トークン数（対数軸）。実線の円は推論モード、破線の円は非推論モード。。Preferred Networks公表の評価結果。自社環境での実測値ではありません。 出典：Preferred Networks公式
