1つの質問を、複数のAIに同時に聞く。

Perplexityが2026年に提供を始めた「Model Council」は、1つの質問に対して複数のAIモデルを同時に走らせ、回答を横並びで比較できる機能だ。Perplexity自身の公式ブログによれば、当初は1つの質問につき3つの異なるモデルを同時実行し、各モデルが独立して回答を生成したあと、Perplexity内蔵の統合エンジン(synthesizer)がそれらを分析して、一致点・相違点を構造化した比較表にまとめる設計だった。Storyboard18の報道が伝えた通り、これは「異なるモデルは異なるタスクを得意とする」という前提—要約、推論、創造性、数学、コーディング、情報源の扱いなど—に基づいて設計された機能である。複数の回答を並べるだけでなく、どこで意見が割れているかを可視化する点に独自性があった。

これと混同しやすいのが、2026年5月2日にPerplexity Computerへすでに導入されていた「19モデル並列実行」機能だ。こちらは最大19個のモデルを同時に走らせられるが、統合ビューによる一致・不一致の可視化は行わず、生の出力を並べるだけの機能だった。Model Councilはこれとは別系統の、比較・要約に特化した機能として提供されてきた。

2026年7月28日、The Registerは、Model Councilがローンチから5か月を経て、クラウドベースの「Perplexity Computer」プラットフォームにも拡張されたと報じた。 同記事によれば、ユーザーは2〜8個のモデルを自由に選択できるようになり、選択肢にはOpenAI・Anthropic・Googleといったフロンティアラボ製モデルに加え、GLMやKimiなどのオープンウェイトモデルも含まれるという。単一ベンダーの「唯一の正解」を提示する仕組みから、異なる思想・学習データを背景に持つモデル群を横断的に検証する仕組みへ、明確に舵が切られたことになる。

Model Council的な使い方は、今後ほかのAI製品にも波及していくと見られる。読者が今すぐできることは次の3つだ。

• 重要な意思決定に関わる質問は、1つのAIの回答だけで終わらせず、複数モデルを横断できる手段で裏取りする。
• 統合ビューでは「一致した部分」より「割れた部分」に注目し、なぜ意見が分かれたのか(前提データ、得意分野の違いなど)を掘り下げる。
• 個別回答の情報源(引用)欄も必ず確認し、synthesizerの要約だけを鵜呑みにしない。