Deep Review は 2026 年 10 月 14 日、Google Research により世界向けの一般公開が発表された。長文ドキュメントの査読に特化したエージェントシステムで、原稿を書く代わりに、論理の一貫性、数式の正しさ、主張に根拠があるかを点検する。
Google が示す背景は明快だ。コンテンツ生成は速くなる一方、検証を担う人手は増えていない。ICLR、NeurIPS、ICML の 3 学会だけでも今年の投稿は 74,000 件を超え、2025 年の約 45,000 件から大きく増えた。Deep Review の前身は実験ツール Paper Assistant Tool で、過去 1 年に STOC 2026、ICML 2026、NeurIPS 2026、ICLR 2027 の 4 学会と組み、参加を希望した 16,000 件超の原稿に投稿前フィードバックを提供してきた。この取り組みは正式な査読プロセスとは完全に切り離され、原稿が学習に使われることもなかった。
4 段階のエージェント分担
システムは査読を 4 段階に分ける。第 1 段階は分割で、文書を重なりのある論理セグメントに分け、全文が漏れなく対象になるようにする。第 2 段階は情報密度に応じた計算配分で、数学的証明のような密度の高い部分には多くの推論予算を割り当て、序論や関連研究には少なく配分する。第 3 段階は並列の詳細検証で、専門エージェントが各自 1 セグメントを精査しつつ文書全体の文脈にもアクセスでき、節をまたぐ参照を追える。第 4 段階は統合と事実確認で、統合エージェントが各部の報告をまとめ、節間の一貫性を点検し、幻覚を抑えるために外部情報との照合も行う。今回の公開版では Gemini 4 Argon への対応も加わり、試験版より能力が向上した。同じ仕組みは Antigravity 内のドキュメント査読パターンとしても提供され、/teamwork-preview で呼び出せる。
利用条件は、週に 2 回までの無料査読が全ユーザーに付く。大容量で使う場合は自分の Gemini API キーを接続し、API 経由でプログラム的に利用できる。入力形式は当初 PDF とプレーンテキストで、複数ファイル対応は近日予定とされる。プライバシー条件も明示されており、アップロードした文書は Google のモデル学習や改善には一切使われず、保存期間は 1 年で、目的は利用者本人が画面で閲覧できるようにすることに限られる。対象は論文にとどまらず、設計文書、プレゼン資料、法律・財務文書も公式に挙げられており、探す問題は共通している。前後矛盾、曖昧な表現、データと結論の不一致だ。留保すべき判断もある。Google 自身、高次の学術的判断は人に残ると強調している。投稿や契約の前の一次スクリーニングとして使うのが適切で、査読の結論そのものとして扱うのは行き過ぎだろう。
