Perplexity「Computer」に自己改善型メモリ「Brain」搭載、正答率25%向上

Perplexityが2026年6月18日、エージェント実行基盤「Computer」向けの新しいメモリシステム「Brain」を発表しました。ユーザーの好みを覚える一般的な「メモリ」機能とは異なり、Computerが行った作業そのものから学習し、成功・失敗・修正の履歴を踏まえて自律的に改善していく仕組みです。

詳細

• コンテキストグラフ: セッション、コネクタの実行結果、ドキュメントの変更、ユーザーによる修正内容を統合し、プロジェクト・アイデア・関係者・情報源をまとめた「LLM wiki」的なコンテキストグラフを構築
• 夜間の自己改善サイクル: 一定間隔(例えば毎晩)でこのグラフを見直し、何がうまくいき何が失敗したかを分析して、次のタスクの実行方法を自ら改善
• 学習内容: ユーザーによる訂正や行き止まりだった情報源からも学習し、無駄なモデル呼び出しやトークン消費を削減
• 測定された効果: 過去に経験したタスクでの正答率が25%向上、再現率(recall)が16%改善、過去の文脈が必要なタスクのコスト削減率は13%
• 提供対象: Max・Enterprise Maxサブスクリプション向けの「Research Preview」として提供開始

使ってみるには

• 現時点ではPerplexity MaxおよびEnterprise Maxサブスクライバー向けのResearch Previewとして提供
• Computer・Personal Computerの利用が前提となる機能で、追加設定なしに恩恵を受けられる
• 利用を続けるほどBrainの精度が高まる設計のため、長期利用者ほど効果を実感しやすい