最近、Perplexityをリサーチ用途でよく使うんですが、ここ数ヶ月でアップデートがかなり多くて正直追いきれてないです。そんな中でも「これは便利だな」と思ったのが Model Council という機能。使い始めてから調べ物のやり方が少し変わったので、まとめておきます。
この記事でわかること
- Model Councilの基本的な仕組みと何ができるのか
- 効果的な使用シーン3つ（意見が割れるトピック、意思決定の裏取り、改善案比較）
- Deep Researchとの使い分け方
- 実際の運用で気づいたポイント
Model Councilって何？
Model Councilは1つのクエリを3つの異なるAIモデルに同時に投げて、それぞれの回答を並べて確認できる機能です。
コンセプトは「モデルの得意不得意を意識しなくてもいい」という話なんですが、個人的には「複数の答えを並べて比較できる」という点がいちばん刺さってます。1つのAIに聞いた答えをそのまま信じてしまうことって結構あるんですよね。Model Councilはその「1つの視点への依存」を構造的に防いでくれる感じがして、気に入ってます。
どんなときに使うと効果的？
① 意見が割れそうなトピックを調べるとき
「○○の技術的メリット・デメリット」「A vs B、どっちが向いてる？」みたいなテーマは、モデルによって微妙に答えが違ったりします。Model Councilで一気に3つの回答を見ると、「あ、ここの解釈はモデルによってブレるんだな」というのが視覚的にわかる。その差分自体が情報になるんですよね。
② 大事な意思決定の前の裏取り
技術選定とか、何かを導入するかどうかの判断をするとき、1つのモデルの答えだけで決めるのはちょっと不安です。複数モデルが同じことを言ってたら「まあ合ってそう」、バラバラだったら「もう少し調べよう」という判断ができるので、リサーチの質チェックとして使えます。
③ 文章や改善案を比較したいとき
「このコード、どう改善する？」「このメール文、もっとよくできる？」みたいな質問も相性がいい。モデルごとにアプローチが違うので、自分が一番しっくりくる提案を選べます。セカンドオピニオン・サードオピニオンを取る感覚ですね。
Deep Researchとの使い分け
Perplexityには Deep Research という別の調査機能もあります。こちらは複数の情報源を読み込んで構造化されたレポートを生成するタイプのモードです。
この2つ、用途がはっきり分かれる印象があります。
- Model Council：サクッと複数の視点を比較したいとき。数秒〜数十秒でリターンがくる
- Deep Research：じっくり時間をかけて網羅的に調べたいとき。数分かかることもあるけど出力がリッチ
「まず全体像を掴みたい」→ Model Council、「この分野をがっつり調べたい」→ Deep Research、という使い分けがしっくりきてます。
実際に使ってみて感じたこと
正直、最初は「そんなに変わらないだろ」と思ってたんですが、意外と回答のニュアンスが違って面白いです。特にトレンド系・意見系のトピックは差が出やすい。逆に「円周率は何か」みたいなファクト系の質問には不要。そこは普通のSearch機能で十分です。
PerplexityはChatGPTやClaudeに比べると「検索特化」というイメージが強かったんですが、最近はリサーチワークフロー全体を支えるツールに変わってきてる気がします。
※この記事にはプロモーションが含まれます
ちなみに、Aiarty Image Enhancer（AI画像高画質化ツール。ノイズ除去・8倍拡大に対応）も気になっています。Aiarty Image Enhancer
まとめ
Model Councilは「複数AIの意見を比べたいとき」に有効な機能です。意見が分かれやすいテーマ、重要な判断が必要な局面、複数の改善案を見たい場面では特に活躍します。まだ全機能を使いこなせてるわけではないですが、リサーチの質を上げたいなら試してみる価値は十分あります。
参考になったらクリックしてもらえると嬉しいです!
