Perplexity Model Councilとは

Perplexity Model Councilは、2026年2月にPerplexity AIが発表した新機能です。ひとつの質問を複数のAIモデルに同時に投げかけ、それぞれの回答を比較・統合して最終的な答えを返してくれるんですよね。

これまでのAI検索は「1つのモデルが1つの回答を出す」というシンプルな構造でした。しかし、モデルによって得意分野が異なるのは周知の事実です。たとえば、コーディングならClaude、最新ニュースならGemini、といった具合に強みが分かれています。Model Councilはこの問題を正面から解決しようとするアプローチだと感じました。

Model Councilの仕組み

具体的にどう動くのか整理してみます。まず、ユーザーが質問を入力すると、Perplexityのシステムが複数のAIモデル（GPT-5、Claude、Geminiなど）に同じクエリを送信します。それぞれのモデルが独立して回答を生成した後、合意している部分と意見が分かれている部分を自動的に分析するという流れです。

結果は統合された1つの回答として表示されますが、面白いのは「モデル間の合意度」も一緒に示される点ですね。全モデルが同じことを言っている箇所は信頼度が高く、意見が割れている部分は「議論の余地あり」として明示されます。

しかも、各モデルの個別回答も確認できるので、特定のモデルの見解だけを深堀りすることも可能です。ここは結構大事なポイントだと思います。

従来のAI検索との違い

従来のPerplexity AIは、単一モデルの回答にウェブ検索結果を組み合わせるスタイルでした。それでも十分便利だったのですが、Model Councilは「複数の視点を持つ」という点で一段階上のアプローチです。

たとえば、医療や法律のような専門分野の質問では、1つのモデルだけだと不正確な回答が混じるリスクがあります。しかし複数モデルでクロスチェックすることで、誤情報のリスクが大幅に下がるわけですね。Perplexity公式サイトでも、この点を「集合知によるファクトチェック」と表現しています。

活用シーンと使いどころ

個人的に試してみて、特に効果を感じたのは以下のようなケースです。

  • 技術的な比較・選定: フレームワークやツールの選定で、各モデルの推薦が異なる場合に判断材料が増える
  • ファクトチェック: ニュースや統計データの正確性を複数モデルで検証できる
  • 複雑なリサーチ: 学術的な質問や多角的な分析が必要な場面

一方で、シンプルな質問（「Pythonのリスト操作」など）にはオーバースペックかもしれません。そういった場合は通常の検索モードで十分でしょう。

他のマルチモデルサービスとの比較

実は「複数モデルに聞く」というアプローチ自体は新しくありません。ChatBot ArenaやRouteLLMのようなプロジェクトが先行しています。ただし、これらは主に「どのモデルが良いか比較する」ことが目的でした。

Model Councilの独自性は、比較ではなく「統合」にあるんですよね。バラバラの回答を並べるのではなく、合意点・相違点を構造化して提示する。この違いは実際に使ってみると大きいと感じます。

AIエージェントの文脈でも、複数モデルの知見を組み合わせる「マルチエージェント」アプローチは注目されており、Model Councilはその消費者向け実装として見ることもできそうです。

料金と利用条件

現時点では、Model CouncilはPerplexity Proプラン（月額20ドル）で利用可能です。無料プランでは従来どおり単一モデルでの検索となります。

Proプランではモデルの組み合わせもカスタマイズできるようで、たとえば「GPT-5とClaudeだけ」「全モデル」といった選択が可能とのことです。

今後の展望

Model Councilは、AI検索の次のステージを示す興味深い試みだと思います。1つのモデルに依存するリスクを減らし、Gemini 2.5 ProやGPT-5といった最新モデルの強みをそれぞれ活かせる仕組みは、今後のAIツールの方向性を示しているのかもしれません。

AIモデルの進化が加速する中で、「どのモデルを使うか」から「どう組み合わせるか」へとユーザーの関心が移っていく流れは自然なことですね。Model Councilがその橋渡し役になれるかどうか、今後の展開に注目したいところです。

参考リンク: