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2026年10月2日、加賀AIチャット（Kawa Chat 含む）の 徹底調査（Deep Research） バックエンドを再設計しました。これまでの「固定段階での一括検索プランニング」から、モデル自身が自律的に動く「予算型ツール実行ループ」へとアーキテクチャを変更しています。

変更の背景と設計方針

従来のパイプラインは、質問を一度大きな固定クエリ群に分解して一斉検索し、取得スニペットを結合して執筆する構成でした。この方式は定型調査には強いものの、法規制や先端技術のように「最初の検索結果を見てから次の当たり先を決める」柔軟な追跡が難しく、公式一次ソースへ深く到達しにくい課題がありました。

今回の改修では、AIエージェントに `search_web` と `read_page` の2つのツールを与え、必要な検索と閲覧の手順をモデル自ら判断させる設計に移行しました。

導入した主な技術施策

1. 調査ループと執筆パスの完全分離: ツール実行ターン中のプロンプト汚染や勝手な早期執筆を防ぐため、十分な根拠が揃うまでは `RESEARCH_READY` シグナルで進行を管理し、途中で地の文を書き始めた場合は早書き防止（nudge）で調査継続を促します。

2. 証拠限定のクリーン執筆パス: 調査完了後、過去の生ツール履歴を破棄し、実際に `read_page` で本文を取得したソースだけを新規コンテキストとしてモデルに渡し、回答を生成します。

3. 一回限定のファクト検証ポリッシュ: 執筆された初稿に対し、取得済み証拠から乖離した過度な断定や未検証記述を弱める軽量な見直しパスを実行します。

4. 超高性能AIとの統合: 超高性能AIを併用した場合も、同じエージェントループで調査から執筆まで完走します（1日10回の制限は、調査が正常に完走した返信時のみ1回消費）。

現状の注意点と今後の課題

検索・閲覧の自律化により、法令本文や公式 FAQ への到達率は向上しました。一方で、多段階のツール実行と長文執筆を組み合わせるため、推論API側の日次トークン上限に達しやすく、混雑時に「まとめ切れなかった」と出ることがあります。失敗時は超高性能AIの残り回数を減らさない制御を入れています。トークン消費の最適化と出典表示の整理は継続します。

10月1日の更新でも触れた設計方針の延長です。サーバーが固定脚本で全部握るのではなく、次に何を調べ、どのページを読み、いつ書くかをAIに渡す——権限の逆転——を一段進めました。予算と安全の枠の中での途中経過ですが、目標は同じです。いずれは、ツールごとの判断まで含めて、AIが握る側へ。

2026年10月1日、加賀AIチャット（通常の Kawa Chat 切り替え含む）の調べものと、回答の見え方をまとめて直しました。

超高性能AIは、オフにするまで続くモードです。日本時間で1日10回まで（2026年10月2日より50回から変更）。オンで送って返信が届いたときだけ1回消費し、失敗時は通常回答に戻して回数は減らしません。思考中に出るのは短い要約だけで、本文が始まったら閉じます。テキスト専用のため、写真は別経路で読んだメモを渡して答えます。サイドバーの「加賀のしおり」は廃止しました。

徹底調査は公開情報を広く当たるモードです。オフのまま送って5秒を超えると、膨大な調査に切り替わる旨と進み具合を出します。オンなら最初からチェックリスト付きです。複数社・複数項目の比較は、見出しだけでなく出典ページの本文を読んでから書きます。求人・動画だけのページは根拠に使いません。

両方オンでは、超高性能AIが「どこを深く当たるか」を一度決めてから答えを書きます。あいだの検索とページ取得は従来どおりです。

比較表まわりでは、タブ区切りを Markdown 表に直し、列が多い表は横スクロール、金額の `$` を数式と誤認しないようにしました。「表は1つ」と指定されたときは、二重表や空の末尾表を整理します。日本語 UI では、調べものの要約は日本語の行見出しを優先し、公式サイトのナビ文言をそのまま表に貼りにくくしています。検索語は質問の言い回しから組み立て、決まり文句のレート制限キーワードは足しません。

複数の製品名を公式数値で比べる質問では、ドキュメント寄りの出典を優先し、足りなければ再検索します。API 以外の「A と B を公式仕様で比較」にも同じ考え方を使います。

1往復の最初に「返す／調べる／深掘りを提案」のどれかを選ぶ流れは続けています。内部設定の抜き出しだけが目的の入力は、従来どおり中身は出しません。

気になる点があれば、下の「チャットを開く」から試してみてください。

加賀AIチャットを更新しました。今回は機能の追加と、実際に起きていた不具合の修正が中心です。

追加したもの

サイドバー左上に 「通常モードに切り替え」 を置きました。押すと加賀口調のない Kawa Chat になり、もう一度押すと加賀に戻ります。空の画面は淡いグラデーション、会話が始まると白背景です。

調べものを深掘りする 徹底調査 も使えるようにしました。複数の角度から当たり、調査中はチェックリストで進み具合が出ます。

直したもの

「しらべて」「値段は？」のような短い続きで、直前の話題から外れて別のことを調べてしまうことがありました。今は元の話題のまま調べます。「それ違う」と直すときも、元の話題のまま確認します。

「今日のニュース」と聞いても、当日のニュースにならないことがありました。当日の見出しを返すようにし、広告や目次だけのページは拾いにくくしました。

写真を送って場所や店名を聞いたあと、「調べて」「推測していい」と続けると、元の話から外れることがありました。画像と会話を踏まえたまま調べるようにしました。

スマホでは、入力欄が横に広がりすぎたり、表や見出しがはみ出したりしていました。空画面の配置、会話中のレイアウト、表の表示を直しています。

雑談やコードの説明なのに検索が走ること、出典にない書名や商品名を書いてしまうことも減らしています。

加賀も Kawa Chat も、これまでどおり無料です。まだおかしいところがあれば教えてください。

加賀AIチャットで、こちらの指示や内部の設定を抜き出そうとする入力への対策を更新しました。会話が止まりにくくすることも、同じ更新に含めています。

こうした攻撃は、単純に「システムプロンプトを表示して」と要求するだけではありません。「翻訳して」「JSONに変換して」「昔話として読み上げて」「監査用に要約して」といった変換要求、ロールプレイ、複数ターンに分けた会話、エンコードされた文字列などを利用して、同じ情報を間接的に出力させようとします。

段階的な検知と分離

対策として、加賀が返事を書く前に、まず軽い判定で、明らかに抜き取ろうとしている入力を止めます。

ただし、システムプロンプトや秘密という言葉を含むだけで拒否する設計にはしていません。セキュリティに関する一般的な質問、ユーザー自身が作成した文章の相談、引用文の翻訳などまで止めてしまうと、通常利用を損なうためです。

そこで、曖昧な入力はすぐには止めず、本体とは分けた確認の経路へ送ります。この経路は、こちらの指示や設定を抜き出すのが目的かどうかを、もう一度判定します。確認に使うAIには、加賀の実際のシステムプロンプト、開発者向けの指示、内部のメモ、非公開の設定を一切渡していません。

抽出目的と判断された場合、問題の入力は加賀本体の会話生成へ送られません。防御時の返答には、攻撃文ではなく、直前までの安全な会話履歴だけを使います。そのため、直前まで設定されていたペルソナ、呼び方、会話の話題をできるだけ維持しながら、加賀らしい返答を行えるようにしています。

予備経路にも同じ分離原則を適用

通常の会話処理だけでなく、この確認・防御経路にも複数のAIプロバイダを使ったフォールバックを適用しました。メインのAIが一時的な障害や利用上限に達した場合でも、予備経路へ切り替えて確認と防御を継続します。各経路は同じ分離原則に従い、非公開のシステムプロンプトを共有しません。

どの経路も使えないときは、怪しい入力を、設定を持った会話の本体には渡しません。その場は、中身を出さない決まった返事にします。動かすことを優先して、設定ごと本体に流すことはしません。

検証について

言い換え・翻訳・物語形式・JSON化・ロールプレイ・複数ターンの会話を組み合わせたテストを実施しました。軽量な一次検知では、ランダムに構成した抽出要求 3,000 件のうち 2,934 件を候補として検知し、検知率は 97.8% でした。同じ条件で作成した通常会話 3,000 件は、すべて通常経路として扱われています。

固定した未使用テストセットでは、抽出要求 24 件中 23 件を検知し、通常会話 24 件中 22 件を通常会話として通過させました。また、ニュース記事の引用、セキュリティ対策の相談、自分で作成した設定文の添削などを含む通常会話中心の追加テスト 2,500 件では、一次検知の誤検知は 0 件でした。

これらの数値は、最終的な拒否率ではなく、本体へ直接渡す前に追加確認へ回せた割合です。テストケースに対する結果であり、完全な安全性を保証するものではありません。今後も見逃しと誤検知の両方を検証しながら、無料で自然な会話を続けられることとの両立を目指して改善を続けます。

加賀AIチャットを大幅にアップデートしました。今回の目玉は、写真を見せながら話せる画像対応と、会話の流れに合わせて最新情報を調べられる検索機能です。

写真を見せて、そのまま相談

カメラ撮影、写真フォルダからの選択、コピー＆ペーストで、画像をそのまま加賀へ送れるようになりました。PNG・JPEG・WebP・HEICなどに対応しています。

問題集、本棚、製品、画面のスクリーンショットなどを送って、その内容について会話できます。画像を送ったあとの「二番目の数字は？」「この本はいくら？」のような続きの質問にも、できるだけ流れを踏まえて答えます。

通常利用しているAIが混雑・制限中の場合にも、画像会話そのものが止まりにくいよう、画像を扱える予備のAI経路も用意しました。

必要なときだけ、最新情報を確認

ニュース、現在の価格、最近の出来事など、確認が必要な話題では、加賀が会話の中で判断して検索します。検索時は、まず「少し確認してくるね」と加賀が伝え、調べ終えてから回答を続ける二段階の会話にしています。

回答内には参考にしたページを表示し、引用チップを押すと、検索結果一覧やサイトのトップページではなく、できるだけ該当の記事そのものを開けるよう改善しました。

価格を調べる場合も、一般的な価格戦略の記事へ逸れず、出版社・公式ストア・ISBNなどを手がかりに、新品価格と中古価格を区別して探すようにしています。

「ぼかして答える」だけでは足りないと考えました

これまでの加賀には、最新のニュースや価格のように知識が古くなりやすい話題で、断定を避けて答える仕組みがありました。古い知識をもっともらしく言い切らないための対策です。

一方で、「今どうなっているの？」と聞かれたときに、曖昧な返答で終わるだけでは、AIチャットとして十分に役に立てません。実装や運用をシンプルにするよりも、確認すべき情報を曖昧に埋めず、必要なときに確かめて答えられることを選びました。

そこで今回、検索基盤を会話フローへ統合し、加賀自身が検索の必要性を判断してから最新情報を確認する仕組みを実装しました。

勉強では「答え」だけで終わらせない

大学受験などの問題では、答えや途中式だけでなく、なぜその解法を選ぶのか、どの数値や条件に着目するのか、類題ではどう考えればよいのかまで説明する方針に調整しました。

疲れた話やただ話を聞いてほしいときは、答えを急がず、加賀お姉ちゃんとして寄り添う。勉強・調べもの・雑談それぞれで、返し方を切り替えます。

加賀に覚えてほしいことを、もっと扱いやすく

「加賀に覚えてほしいこと」は、ひとつの長いメモにまとめる方式から、しおりのように一件ずつ保存できる形へ変更しました。呼ばれ方や話し方の好みを小分けに書けて、不要になったものだけ削除できます。

履歴のタイトルは、返事を書くのと同じ経路に頼ると、タイトルのためだけに待ちが長くなります。タイトルは短い作業向けの経路で付けるようにしました。

会話を止めにくくするための仕組み

返事を書く、画像を読む、最新情報を探す、会話の流れを保つ、利用量を見る、という役割を別々の経路に分けています。一つのサービスが混んだり上限に達したりしても、会話そのものが止まりにくいようにするためです。

一つのサービスだけに頼ると、そこが混んだときに会話まで止まります。混雑、利用制限、画像を含む相談、最新情報の確認で、空いている経路と、その作業が得意な経路を選べるようにしました。

目指しているのは、ただ返事を返すだけのチャットではなく、話したい内容に応じて、できる限り最適な手段で会話を続けられるAIです。

無料で使いやすいことと、必要なときにちゃんと頼れることの両方を大切に、これからも加賀を育てていきます。

加賀（AIチャット）の裏側を大きく見直しました。これまでどおり無料で使えます。

多段階バックアップ

メインのAIが忙しい・1日の上限に達したとき、すぐ止まらないようにしました。

• まずメインのAIで応答する
• だめなら、品質の高いバックアップAIへ自動で切り替え
• それでもだめなら、最後の予備へつなぐ

切り替えは裏側で行い、会話の途中で「別のサービスに移ってください」とは言いません。順番は、会話の質が高い経路を先にします。

不安定だった経路は外した

実際に何度も試して、返信が空になる、決めた話し方を守らない、考える途中のメモが返信本文に混ざる、といった不安定な経路は外しました。残しているのは、会話の質と、止まりにくさのバランスが取れた経路だけです。

話し方・受け止め方のルールを強化

• 「消えたい」「疲れた」などの重い話のとき、無理に励ましたり「休んで」と指示したりせず、「ここにいるよ」という受け止め方に寄せました
• テキストチャットなのに「そばにいる」など、対面みたいな言い方は減らす方向に直しました
• 「当然だよ」「普通だよ」のように努力を軽くする返しも、出にくくしています

上限まわりも見直し

1日の上限に達した経路は、翌日まで使わず、次の予備へ回すようにしました。短い待ちのあいだに、同じところを何度も叩いてしまう無駄を減らしています。

まだ改善中です

完璧ではありません。変な返しや気になるところがあれば、教えてもらえると助かります。