Skywork AI Agent：ワークフローを革新し、効率を10倍向上させる秘密兵器？
概要
ここ最近、「エージェント」が爆発的な勢いで台頭している。
スタートアップから大手インターネット企業まで、主要なAIプレイヤーがこぞって注目し、大規模モデルの次なる進化形と言っても過言ではない。
人工知能の高度な実装形態であるエージェントは、大規模モデルよりも具体性・自律性・対話性に優れ、「思考し、実践力があり、あらゆるツールを連携させる万能戦士」へと進化している。
私たちはAIツールに囲まれた時代に生きている。
生成AIから各種エージェントまで、AIは万能に見える。しかし正直なところ——本当に「快適に」使えているか？
毎日繰り返される作業にうんざりしていませんか？時間がいつも足りないと感じていませんか？
時には、AIが出力する内容が一見合理的に見えて、実は真面目にでたらめを並べているだけの場合もあります。
AIでタスクを完了させるのに、複数のツールを行き来し切り替えなければならず、時間を浪費します。
そんな時に出会ったのが✨Skywork ai
初めて、全工程をAIに任せきりにできたんです😄。
たった1つのプロンプトで、あらゆるタイプの文書・PPT・データ表・ウェブページ・ポッドキャストを一括生成。
しかも全工程編集可能、結果の追跡も可能な、サラリーマンの生産性向上ツールです。
それでは、その実力を実際にテストしてみましょう🤔。
Skywork AI Agentとは？
Skywork AI Agent
Manus、OpenAI deep research、Gensparkなどの他エージェントと比較し、Skyworkには三大必殺技がある：「シーンの網羅性、能力の高さ、フレームワークのオープンソース化。」
まず「全」という点。Skyworkは単なる小ツールの寄せ集めではなく、5つのエキスパート級AIエージェントをシステムに統合。ワンクリックで専門文書・データ表・PPT・ポッドキャスト・ウェブページの5大コンテンツを生成でき、コンテンツクリエイターにとって理想的な相棒と言える。
さらに驚異的なのは、Skyworkが汎用AIエージェントも提供している点だ。音楽、MV、プロモーション動画、絵本、オーディオブックなどマルチモーダルコンテンツをワンストップで出力できる。
次に「知能指数」が桁外れで、ベンチマークスコアが大きな驚きをもたらした。
Skyworkは複数のAIエージェントベンチマークで首位を獲得。例えばGAIA（最も困難で包括的なエージェントベンチマーク）では、初級から上級、易しいものから難しいものまで（Level 1～Level 3）の全タスクにおいて、ManusやOpenAI deep researchを完全に凌駕しました。
それだけではない。SkyworkはSimpleQA（エージェントの事実問題回答精度を評価するベンチマーク）でも94.5点というスコアでOpenAIや現行SOTAを上回り、大規模モデルの「意味不明な回答」問題をより強力に解決した。
最後に開発者を沸騰させたのは——世界初のオープンソース deep research agent フレームワーク。これは誰もがエージェント定義に参加できることを意味する。
同時に、3大MCPインターフェースを直接公開し、開発者が文書生成・データ分析・PPTプレゼンテーションの3大機能を呼び出せるようにした。これによりエージェントを中核とする「AIオペレーティングシステム」が形成され、開発者たちの新たな基盤となる。
フレームワークオープンソースURL：https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent
MCP URL：https://mcp.so/server/skywork-super-agents/Skywork-ai
マルチモーダル検索・理解・生成の初統合
現在の業界におけるDeep Research Agent製品は、ウェブページのテキスト情報を検索・取得する方式を採用しており、純粋なテキスト検索分析に依存しています。しかし、インターネット上の重要情報の半分以上は図文混在形式で提供されています：財務報告書のグラフ、論文の実験図、SNSの比較画像、提案書のフローチャートなど。
こうしたマルチモーダル情報が無視されると、エージェントは大量の意思決定根拠を失い、成果物の品質に直接影響します。この課題を解決するため、skywork aiSkyworkチームは業界初の「マルチモーダル深層調査」エージェントを発表。マルチモーダル検索・理解とクロスモーダル生成能力を初めて深層調査業務に統合しました。
マルチモーダル情報検索能力の向上を実現するため、skywork aiSkyworkチームは以下の4分野で技術的ブレークスルーを達成：マルチモーダルクロール技術MM-Crawler、長距離マルチモーダル情報収集、非同期並列Multi-Agentマルチモーダル理解アーキテクチャ、マルチモーダル結果提示能力。
これらの技術革新により、マルチモーダルSkywork Deep Research Agent v2は「文字を読む＋画像を見る」という一見単純でありながら長年軽視されてきた作業を真に実現し、研究者などのユーザーが情報完全性・リズムの良さ・視覚的親和性を兼ね備えた深度レポートを一度に取得できるようにしました。
例えば下図（緑の矢印部分）に示すように、天工スーパーエージェント（Skywork Super Agents）は情報検索プロセスにおいて、重要な画像を自動的に閲覧・分析・理解します。
画像の収集と理解を終えた後、Skywork Super Agentsは文書生成時に画像情報を最大限活用します。エージェントは適切な位置に高品質な画像を直接配置し（下図緑矢印）、情報をより直接的に伝達することで読者の理解コストを大幅に削減します：
またエージェントは画像情報を統合・加工し、滑らかな形でテキストや新たな図表に変換することもあります（下図緑矢印）：
「マルチモーダル深層ブラウザエージェント」を発表、ソーシャルメディア分析とデータインサイトを変革
従来のブラウザが備えていない低遅延・高応答率・高タスク達成率・柔軟な意思決定機能を実現するため、Skywork AIのマルチモーダル深層ブラウザエージェント（Skywork Browser Agent）は、DOM+視覚推論ソリューションのアップグレード、主要プラットフォーム向け専用最適化、並列検索（Parallel Search）、マルチアクション計画メカニズム（Multi-Action）、 インテリジェントフィルタリング、人間と機械のシームレスな切り替え、プライバシー保護とセキュリティ保証など。
現在、マルチモーダル深層ブラウザエージェント（Skywork Browser Agent）は、人間のブラウジングとインタラクション方法を模倣し、従来のデータ収集・分析モデルを革新します。本エージェントはインテリジェント検索、マルチモーダル情報分析、コミュニティコンテンツ分析を正確かつ効率的に遂行し、従来型ブラウザエージェントの複数の課題を効果的に解決。長期間タスク（Long-horizon Task）とVLA（Vision-Language Action）タスクにおける天工AIエージェントの巨大な潜在能力を十分に示しています。
マルチモーダル深層ブラウザエージェント（Skywork Browser Agent）は、以下のコア機能を備えています：
深層マルチモーダルコンテンツ理解： テキストに限定されず、ソーシャルメディア（特に小红书、Twitter、Instagramなどのプラットフォーム）を深く分析。投稿内の画像・動画コンテンツや、コメント欄の感情・意見を効果的に選別・抽出することで、より包括的な情報インサイトを提供。
自動データ分析とレポート作成： オンラインコミュニティのコンテンツを効率的に自動分析し、煩雑な調査分析作業を直感的で理解しやすい可視化レポートに変換します。
ワンクリックでのウェブサイト展開： 収集した重要な画像と分析内容をワンクリックで独立したウェブサイトとして生成・展開でき、成果の展示やチーム共有を容易にします。
ワークフローへのシームレスな統合： 情報検索エージェントやPPT、Docなどの他のドキュメントエージェントと連携可能です。ユーザーがレポート作成時に、関連画像素材を巧みに検索・推薦し、業務効率を大幅に向上させます。
深層情報検索と複雑タスク実行能力を強化、複数タスク評価セットでSOTAを達成
Skywork Deep Research v2は複数のエージェントタスク評価で既存モデルを凌駕
検索評価ランキングBrowseCompにおいて、Skywork Deep Researchの性能は特に顕著です。通常モードでは正答率27.8%を達成。独自開発の「並列思考」（Parallel Thinking）モードを有効化すると、正答率は38.7%に急上昇し、業界SOTA記録を更新した。
特筆すべきは、並列思考モード下では思考時間の増加に伴いSkywork Deep Researchの正答率が持続的に上昇する点であり、これは自社開発システムアーキテクチャの卓越した潜在能力と強力な拡張性を如実に示している。
一方、Skywork Deep Research AgentはGAIA TestベンチマークにおいてもSOTAを達成し、複雑なタスクにおける総合的な実力を十分に証明した。
Skywork Deep Research Agent v2
新バージョンのSkywork Deep Researchの中核技術は主に以下の4つである：
高品質データ合成とトレーニング
Skyworkチームは、高品質な検索クエリデータセットを体系的に生成するためのエンドツーエンドの深層情報問題合成プロセスを提案した。
インターネットから複数のチャネルを通じて生データを収集し、初期「シードプール」を構築。これらのシードは後続の問題生成の基礎素材となる。
Agentモデルは体系的な手法を採用し、複数の独立情報源から深さと広さの二つの次元で候補シードエンティティに関連する手がかりを収集。さらに精巧に設計された情報一般化技術を用いて、具体的な情報を抽象的な記述に変換する。
問題の複雑性をさらに高めるため、反復的強化戦略を採用。このプロセスは、直接的な手がかりを多段階推論を必要とする間接的な参照（手がかりの手がかり）へ体系的に変換すると同時に、異なる手がかり間の独立性を厳密に保証し、単純な組み合わせ検索による解答取得を防止します。
エンドツーエンド強化学習
従来のRLHF報酬モデルの主観性の強さや報酬ハッキングを招きやすいという限界を克服するため、我々は非対称検証原則を中核とする強化学習アプローチへ転換しました。
トレーニングフレームワークではGRPOアルゴリズムを採用し、最適なトレーニング難易度を維持するため動的カリキュラム学習メカニズムを導入した。
さらに、手がかりベースの生成型高密度報酬メカニズムを設定。解答表現の多様性への対応と検証精度・頑健性の向上のため、生成型報酬モデル（Generative Reward Model）を導入した。
これを基盤に、より精緻な高密度報酬（Dense Reward）構造を構築：モデルが最終解答を出力成功時、満額報酬（例：+1）を獲得。
効率的な並列推論
並列思考による推論性能向上：人間の「ブレインストーミング」的思考を参考に、独自開発した並列思考（Parallel Think）メカニズムにより、エージェントモデルが各ステップで複数の推論候補パスを生成し、内部ソートやゲーム理論などの戦略を通じて最適な候補パスを選別し、後続の推論に活用します。
長文生成による結果検証：「大規模モデルは生成能力より検証能力に優れる」という理念に基づき、多段階推論計画プロセスに革新的な生成評価手法を導入。複数の推論候補経路に対する採点・投票メカニズムにより、潜在性と合理性に優れた推論経路を効果的に選別し、後続推論に活用。
エントロピー適応型剪定による効率向上：推論効率をさらに高めるため、並列推論プロセスにエントロピーに基づく決定論的推定手法を導入。各推論ノードの予測分布エントロピー値を動的に計算し、モデルが現在の意思決定に対して持つ確信度をリアルタイムで判断する。
マルチエージェント進化型Agent
AI Agentの応用シーンが拡大するにつれ、必要とされるMCPツール（コード生成、データクエリ、フォーマット処理など）の数と複雑性は持続的に増加している。これらのMCPツールを手動で維持管理することは、時間と労力を要するだけでなく、システムバージョンの不整合や開発効率の低下などの問題を引き起こしやすい。
MCP Manager Agentは、ツール作成・ツール検索・ツール再利用の3大モジュールで構成される（詳細はhttps://skyworkai.github.io/DeepResearchAgent/参照）。
タスク実行時、Agentはまずユーザー意図を解析し、目標と制約を抽出してタスク境界を確定。明確な位置付けと再利用可能な名称を持つ一時ツールを生成し、試運転・異常修正・ユースケース評価を経て合格したものをツールリストに登録する。
複数ツールの連携下では、キーワードによる事前スクリーニングでツールライブラリから関連サブセットを取得しAgentに判断を委ね、一致しない場合は動的に新規ツールを生成します。
検証済みツールは標準化されたJSONリストとして永続化され、完全なメタデータを記録するとともに静的/動的ロードとホットアップデートをサポートし、「生成→検証→永続化→再利用」の閉ループ管理メカニズムを形成します。
skywork ai agentの応用シナリオ
OpenAIのdeep researchからManus、Gensparkなどの専門型エージェントまで、市場製品の機能はほぼ同質化しており、「実際に導入可能か」「真に使いやすいか」が一般ユーザーの最大の関心事となっている。
次に、Skyworkという「新鋭」の実力を、実機テストで検証してみよう。
可視化データ分析
Skyworkの表形式はMicrosoft ExcelやGoogle Sheetsに類似しており、テーマや要件を入力、あるいは生データをアップロードすると、自動的に分析して表やグラフを生成します。
「チューリング賞2015-2024年の受賞統計を作成せよ」と指示を入力。
Skyworkは即座に実行せず、ユーザーとの対話を通じてタスクの詳細を確認します。具体的には統計の次元（受賞者数、国籍、研究分野、所属機関など）や表示形式（表、トレンドグラフ、割合図など）を明確にします。この事前タスク分解機能により、分析プロセス全体が極めて高い精度と制御性を実現します。
続いて自動的にToDoリストを生成し、各種MCPツールを呼び出してタスクを順次実行するため、ユーザーが介入する必要はありません。
サラリーマンが最も恐れる三つのこと：残業代なしの残業、上司からの突然の@通知、ついでにPPTを作ること。他の「ついで」は手早く済むが、この「ついで」は命取りだ：フォントをどう調整してもおかしく、図表はどう見てもダサい。徹夜で苦労して午前3時まで作業しても、上司が一瞥して「何か違う、もう少し練り直して」と言われる。
今、SkyworkはPPTに追い詰められたサラリーマン全員に命の「処方箋」を提示します。たった一言の簡単なプロンプト：「『日本の鎌倉観光ガイド』PPTを作成」と入力するだけで、構造が明確で見た目の良いPPTを即座に生成します。
完成したPPTは実用的な情報に加え、高品質な風景写真・ルートマップ・スケジュール表が付属しており、そのまま使える完成度だ。
Skywork AIエージェントによるクリエイティブウェブページ生成
今年2月、Andrej Karpathyが提唱した「Vibe Coding（雰囲気プログラミング）」では、プログラマーがコードを逐行記述せず、自然言語で目標機能を記述するだけで、専用大規模モデルが対応するコードを生成する。
Skyworkも現在この機能を実現しており、要求を入力するだけで、追跡可能・編集可能・適用可能な高品質なマルチモーダルHTML成果物を迅速に生成できる。例として「ハッピーマッチのウェブゲームを生成して」と指示すると、数分後にフルーツのキャラクター風デザインが完成した。
このウェブゲームはインターフェースデザインが優れているだけでなく、何より実際にプレイ可能です。制限時間1分以内に、3つ以上の同じフルーツアイコンを直線に並べて消去でき、スコアに応じてレベルアップする仕組みも実装されています。
インテリジェント音声ポッドキャスト
昨年GoogleのNotebookLMがAIポッドキャストブームを巻き起こした。リンクや文書一つで、数分で親しみやすい男女の対談に変換できた。当時、AI界の大物たちがこぞって支持し、ライバルであるOpenAIのAltmanCEOさえ「クールだ」と評価した。
Skyworkが今回公開したポッドキャストモードは、これと似たような仕組みだ。プロンプト「『ベール』読書対談ポッドキャスト」を入力すると、即座に資料を収集して原稿を作成し「録音」、ワンクリックで音声ポッドキャストを生成します。
AI男女アナウンサーの発音は明瞭で、声のトーンは自然かつリアル。間投詞や話し方のリズムも非常に的確です。内容面でも、単に台本を読むのではなく、小説を真に理解した上でポッドキャストというメディア形式に合わせた自主的な創作が行われています。
GoogleのNotebookLMとは異なり、完成品に調整が必要な場合、チャットボックスで直接リクエストすればSkyworkが随時修正します。例えば、小説の主人公ウォルター・フェインの人物像を紹介する部分を追加すると、Skyworkは即座に既存のポッドキャストを基に該当箇所を更新しました。
他社にはない独自性で差別化競争優位性を構築
体験を通じて、Skyworkがタスク連携・マルチモーダル生成・結果の信頼性・個人ナレッジベースにおいて真の「差別化能力」を備え、ManusやOpenAI Deep Researchなどの競合製品の弱点を克服し、「他社にはない独自性」という後発優位性を実現していることが明らかになった。
超能力オフィス三点セット——効率的なコンテンツ創作と生産性向上
現代のサラリーマンで、文書・表計算・PPTという仕事の「三点セット」に追い詰められたことがない者などいるだろうか？
今やSkyworkは文書・表計算・PPTという三大オフィスツールを統合。生成されるコンテンツはより詳細で体系的なだけでなく、様々な見やすい図表を作成でき、YouTube動画の挿入さえ可能だ。
もちろん、生成された内容をさらに微調整したい場合、Skyworkはオンライン編集機能を提供。「編集」ボタンで直接画面上で文字修正や構造調整が可能で、オンラインコラボレーションツールのように自然かつスムーズに操作できます。
エクスポート形式も非常に柔軟で、PPTX、PDF、HTML、Google Slidesなど多様な形式に対応。意思決定の議論、バージョン更新、二次創作など、様々なニーズを満たします。
AIエージェントの情報源追跡可能 —— 検証可能なコンテンツ創作への進化
情報が氾濫する現代において、情報の信頼性はむしろ希少な資源となっています。大規模モデルは効率的な生成に長けていますが、真面目にデタラメを言うことはもはや珍しい話ではありません。
Skyworkが解決しようとしているのはまさにこの課題です。生成されるテキストや画像は空想の産物ではなく、具体的な出典を明確に追跡可能です。出力テキストは原文の段落と関連付けられ、画像には出典ウェブページやナレッジベースのソースが注記され、完全な情報源リストまで付随します。
情報源の追跡を創作プロセスに組み込むことで、ユーザーはコンテンツ生成と同時に検証が可能となり、大規模モデルの「でたらめ発言」リスクを大幅に低減。あらゆる出力が確かな根拠を持つことを実現した。
AI個人ナレッジベース —— プライベートな知能コンテンツ循環の構築
現在、市場に出回るAIエージェントに共通する課題は、素材の断片化、成果の持続性欠如、体系的な蓄積メカニズムの不足である。
これらの課題を解決するため、Skyworkは個人ナレッジベースを導入しました。PDF、DOC、PPT、XLSなど多様な形式のファイルに加え、音声記録、URL、YouTube動画の再生アドレスもアップロード可能です。各ナレッジベースは最大50個のドキュメントを保存でき、テーマ別に複数のナレッジベースを作成することで、明確で体系的な知識管理を実現します。
さらに重要なのは、Skyworkが単なる情報保管ツールではなく、インテリジェントな創作エンジンである点です。ナレッジベースの内容を基に、ワンクリックでマルチモーダルコンテンツを生成でき、それらを再びナレッジベースに保存することで、「素材 - 創作 - 再蓄積」という好循環を形成し、真に成長可能な個人知識システムを構築します。
Skywork AI Agent をご利用になるには、以下の手順に従ってください：
公式サイトにアクセス
中国ユーザー：https://www.tiangong.cn/ にアクセス
海外ユーザー：https://skywork.ai/agent/en/slides/?utm_source=2509Backlink
ログイン方法を選択
SMS認証、アカウントログイン、WeChat QRコード認証のいずれかを選択し、登録/ログインを完了してください。
使用モードを選択
ホーム画面では以下のモードを提供：
ドキュメントモード：論文・報告書・契約書等のテキスト作成
PPTモード：専門的なプレゼンテーションPPTを生成。カスタマイズ可能なスタイル設定をサポート。
表計算モード：データ整理・分析図表生成。
ウェブモード：ウェブコンテンツ作成。
ポッドキャストモード：音声コンテンツ生成。
汎用モード：動画・アニメーション等のその他タスク処理。
要件入力またはファイルアップロード
対応モードで具体的なタスク内容を入力（「新エネルギー車販売台数に関するPPTを作成」など）または関連ファイル（文書・画像等）をアップロード 。
追加情報の入力が促された場合は、指示に従って要求の詳細を補完できます。
生成結果を確認
システムが自動的に処理し、文書・PPT・表計算などの結果を生成します。
機能によっては数分から十数分の待ち時間が発生する場合があり、タスクの複雑さに依存します。
編集と調整
生成後はページ上で直接内容を編集可能（文字修正・図表調整など）。
一部モードではファイルダウンロードや共有リンクの取得をサポート。
まとめと展望
最も深い専門研究から、最も効率的な専門的プレゼンテーション、そして最も広範な多様性のある情報発信まで、Skyworkは思考から影響力に至るまでの完全な閉ループを真に構築しました。
Skywork AIは、前述したAI内部の無駄遣いを真に終わらせてくれました。