AIリサーチ体験を提供するPerplexityは、有料のProおよびMaxユーザー向けに外部モデル「Kimi-K2 Thinking」と「Gemini 3 Pro」へのアクセスを解放したと発表した。高度な推論や幅広い生成能力を取り込むことで、調査・要約・制作の各ワークフローでモデル選択の自由度が増し、精度・速度・コストの最適化が進む見込みだ。
発表の概要
何が追加されたのか
Perplexityの有料プラン利用者は、新たに「Kimi-K2 Thinking」と「Gemini 3 Pro」を選択可能になった。タスクごとにモデルを切り替えて回答を生成・再生成できるため、複雑な推論から一般的な質問応答まで、適材適所での使い分けがしやすくなる。
対象プランと告知の経緯
対象はProとMaxのサブスクライバー。告知は同社のX（旧Twitter）アカウントで行われ、投稿では両モデルへのアクセスが「利用可能になった」と明言されている（告知リンク）。
新たに使えるモデルのポイント
Kimi-K2 Thinkingとは
名称から示される通り、思考・推論プロセスを意識した設計の系統として位置づけられる。Perplexity内での選択肢に加わることで、長文の要約や複合的な指示への対応など、思考手順の明確化が求められる課題に対して追加のアプローチが取れるようになる。
Gemini 3 Proの位置づけ
Gemini 3 Proは、幅広い一般タスクに対応する最新世代の大規模モデルとして注目を集める。文章生成、要約、構成案の提示など日常的な知的作業に加え、複雑な指示の理解力が求められる場面でも選択肢として検討できる。
ユースケースと運用のヒント
リサーチ精度と検証性の向上
同一プロンプトを複数モデルで走らせて応答をクロスチェックすることで、情報の網羅性や観点の多様性が高まりやすい。特に出典の異同や要約の切り口を比較すると、重要ポイントの取りこぼしや偏りの発見に役立つ。
クリエイティブ・開発ワークフローの強化
構成案の生成、長文の短縮、ドラフトの書き換えなど、制作プロセスの各段でモデルを使い分けると効率が上がる。例えば一次ドラフトは生成が得意なモデル、推敲や論理の整合性確認は推論が得意なモデル、と役割分担をすると品質と速度のバランスが取りやすい。
- 同一プロンプトでモデルを切り替え、要点の一致・差異を比較
- 長文は「要点抽出→深掘り質問」の二段構成で情報密度を最適化
- プロジェクトごとにデフォルトモデルを決め、再現性を担保
利用時の注意点
モデル切り替えは応答の一貫性や作業時間に影響するため、節目ごとに比較・検証する「チェックポイント方式」を設けると運用が安定する。また、重要な意思決定や公開物では、出典確認や人手レビューを入れることが望ましい。
- 出力内容の事実関係・出典を確認する
- 機密・個人情報を含む問い合わせは社内ポリシーに準拠
- 重要な結論は人間のレビューを通す
全体総括
まとめ
PerplexityがPro/Max向けに「Kimi-K2 Thinking」と「Gemini 3 Pro」へのアクセスを開放したことで、利用者は課題に応じてモデルを柔軟に選べる環境を手にした。複数モデルの長所を使い分け、クロスチェックを前提に運用することで、リサーチの確度と制作の生産性を同時に高められる。まずは日常のプロンプトをそのまま切り替えて比較し、自分の業務での最適解（スピード、品質、コスト）のバランスを見つけるところから始めたい。
