検索特化AI「Iris」公開、350億パラメータで上位機種超えの性能

中国の研究機関が高性能な検索特化AIをオープンソースで公開しました。

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。中国の研究機関AllSpark Researchは、Webを自律的に検索して回答をまとめる検索特化AI「Iris-mini」「Iris-pro」を、モデルの重み・学習コード・評価用ベンチマークとともに無償公開しました。ドイツのテック系メディアThe Decoderが2026年9月13日に報じています。同クラスの他モデルを上回る検索性能を示しており、生成AIを日常業務で使う士業事務所にとっても、検索特化AIの技術動向を押さえておく価値があります。

何が起きたか・事実関係

The Decoderの報道によると、AllSpark Researchは中国のQwenモデルをベースに、Iris-mini（350億パラメータ）とIris-pro（3,970億パラメータ）という2種類の検索特化AIを開発しました。いずれも256,000トークンという長い文脈window を持ち、検索クエリの組み立て・検索結果の評価・追加検索の要否判断・十分な根拠が集まったかどうかの見極めまでを自律的に行います。検索性能を測る指標「BrowseComp」ではIris-miniが82.2点、Iris-proが88.6点を記録し、同規模帯の他のオープンウェイトモデルを上回る結果になったと報じられています。中国語版ベンチマーク「BrowseComp-ZH」や「DeepSearchQA」でも高い水準を示し、難易度の高い試験問題を集めた「Humanity’s Last Exam」でもIris-proが56.4点を記録しました。モデルの重みはHugging Faceで、学習・評価コードはGitHubで公開されており、第三者が同じ条件で性能を検証できる形になっています。

なぜ重要か、士業事務所への視点

今回の公開で注目されるのは、モデルの規模そのものよりも「文脈管理」と呼ばれる工夫による性能の伸びです。The Decoderによれば、検索結果をどう整理して次の判断に使うかという文脈管理の工夫だけで、小型のIris-miniのBrowseCompスコアが最大21.2点向上したと報じられています。モデルの大きさを増やすよりも、検索の進め方や情報の整理方法を工夫するほうが性能に効く場合があるという点は、AIエージェントの開発全般にとって示唆的です。あわせて、Iris向けの学習データやモデルが、学習対象にしていない一般的なツール利用や事務作業のタスクでも性能を伸ばしたという報告もあり、Web検索という能力がAIエージェントの基礎体力になりつつあることをうかがわせます。士業事務所にとっての論点は、今回のIrisが「オープンウェイト」、つまりモデルの重みが公開されている点です。クラウド型のAIサービスでは入力データが外部のサーバーに送信されますが、オープンウェイトモデルは事務所内のサーバーで動かすことも技術的には可能で、依頼者情報を外部に出さずに検索・調査業務の一部を自動化できる可能性があります。ただし実際の自庁運用にはサーバー環境や運用体制の整備が必要で、現時点では技術動向として押さえておく段階といえそうです。

今後の動き

The Decoderは、AllSpark Researchが学習データの作り方や評価基準まで含めて公開したことで、他の研究機関が同じ手法を再現・改良しやすくなった点を強調しています。検索特化AIの分野では、モデルの規模競争だけでなく、検索結果の整理方法や評価基準の工夫が今後の焦点になりそうです。生成AIを業務に取り入れている士業事務所としては、こうしたオープンウェイトモデルの性能向上と、自庁運用に必要なコストや技術的なハードルの両方を、今後のツール選定の判断材料として注視していく必要がありそうです。

まとめ

中国の研究機関AllSpark Researchは、Webを自律的に検索して回答をまとめる検索特化AI「Iris-mini」「Iris-pro」をモデルの重み・学習コードとともに無償公開しました。検索結果の文脈管理を工夫することで、同規模帯の他モデルを上回る性能を示しています。オープンウェイトである点は、依頼者情報を外部に出さずに検索業務を自動化する選択肢としても、今後注視する価値がありそうです。

参考文献

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引用元: The Decoder

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

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