AIに調べものを頼むと、ふわっとした「まとめ」が返ってくる。読むと、聞きたかったことがどこにも書いていない。
あるあるですよね。私も毎回これで軽くがっかりします。
この問題に、Googleの研究チームが面白い答えを出しています。「TTD-DR」という手法です。名前は難しいですが、中身は「先に下書きを書かせてから、調べて直させる」というだけ。仕事の進め方の話として読めます。
※この記事は、公開されている論文（arXiv:2507.16075）の記載をもとに書いています。編集部でこの手法を実装して動かしたものではありません。
まず、2026年9月時点の状況と訂正から
※2026年9月追記：この記事の初出は2025年7月です。あらためて論文を読み直したところ、当時この記事に載せていた勝率の数字が、2つ入れ替わっていました。正しくは、LongForm Researchが69.1%、DeepConsultが74.5%です。お詫びして直します。
もう1つ、大事な前提を足しておきます。TTD-DRは研究論文であって、買える製品ではありません。2025年7月21日にarXivで公開されたもので、著者は18名。GoogleのTomas Pfister氏らが名を連ねています。「明日から導入」という話ではないので、そこは期待しすぎないでください。
そもそも、何が問題だったのか
結論から言うと、今までのAIリサーチは「最初に決めた道順を変えられない」のが弱点でした。
A、B、Cの順に調べる、と決めたとします。ところがBを調べている途中で「本当に大事なのはDだ」と気づく。それでも機械は、決めたとおりCへ進んでしまう。
結果、長い割にピントのずれたレポートができあがる。人間なら「あ、こっちだな」と方向を変えるところです。
TTD-DRのやり方は「下書きが先」
論文が提案しているのは、こういう順番です。
- まず何も調べずに下書きを書く：AIが自分の知識だけで、レポートの骨組みと調査計画をざっと作ります
- 調べて、下書き全体を書き直す：検索した情報で、一部ではなく全体を直す。これを繰り返します
- 必要なら計画そのものを変える：途中で「違うな」と思ったら、調査計画を作り直します
論文はこの繰り返しを、写真のノイズを少しずつ取り除いて絵をはっきりさせる処理にたとえています。ぼんやりした下書きを、調べるたびに輪郭のはっきりした文書へ変えていく、というイメージです。
この繰り返しは最大20回まで、と論文には書かれています。
実際にどれくらい強いのか
論文が公表している比較です。相手はOpenAIのDeep Researchです。
| テストの種類 | TTD-DR | OpenAI Deep Research |
|---|---|---|
| LongForm Research（長文レポート・勝率） | 69.1% | ― |
| DeepConsult（経営・コンサル系・勝率） | 74.5% | ― |
| HLE-Search（難問の正答率） | 33.9% | 29.1% |
| GAIA（実世界の課題・正答率） | 69.1% | 67.4% |
※論文Table 1より。上2つは「どちらのレポートが良いか」を比べた勝率なので、相手側の数字はありません
長文レポートでは、7割前後の勝負に勝った、ということです。ちなみに中身はGemini 2.5 Proと、Googleが公開しているAgent Development Kit（ADK）で組まれています。
ここからが本題：論文を読まなくても、今日から使える
ここが一番おいしいところです。
この「下書きが先」という順番、人間がAIに頼むときにもそのまま使えます。実装はいりません。頼み方を変えるだけです。
いつもの頼み方は、たぶんこうですよね。
「名古屋市の製造業向け補助金について調べてまとめて」
これを2段階に分けます。
1回目「今から補助金の資料を作ります。まず調べずに、あなたの知識だけで見出しの案と、確認すべき項目のリストを出してください」
2回目「その見出しに沿って調べて、足りない部分を埋めてください。途中で見出し自体を直したほうがよければ、直してください」
やっていることは論文と同じです。先に器を作り、それから中身を入れる。
何が変わるかというと、ズレたときに気づけるようになります。1回目の見出し案の段階で「この項目いらないな」と分かるので、丸ごと書き直しになりません。
うちの周りだと、この場面で効くと思います。
- 補助金・助成金の下調べ：項目が決まっている書類なので、見出し案の相性がいい
- 取引先や新規の商談先を調べるとき：知りたい項目を先に決めておくと、脱線が減る
- 競合の価格やサービスの比較表づくり：先に表の列を決めてから埋めさせる
で、うちは何をすればいい？
正直に言うと、論文そのものを追いかける必要はありません。研究段階の話ですし、実装には専門の人手がいります。
持ち帰るのは、頼み方のほうだけで十分です。「調べて」の一言で丸投げせず、下書きを先に出させる。それだけで返ってくるものが変わります。
今日、何かを導入しなくて大丈夫。次にAIに調べものを頼むとき、1回だけ試してみてください。
まとめ
TTD-DRは、AIのリサーチを「下書き→調べる→全部直す」の繰り返しに作り替えた研究です。長文レポートでは、OpenAIのDeep Researchに7割前後の勝率だったと論文は報告しています。
ただ、これは製品ではありません。私たちが今日から真似できるのは、順番のほうです。
先に下書き。それから調べる。人間の仕事でも、たぶんそのほうが速いんだよね。
