(Accuracy)DeepResearch（DR）型のAgentは検索や文書閲覧を反復してタスクを解くが，探索をいつやめるかの判断が課題である．停止をAgentに委ねると，情報が不十分なまま終了する過小探索や，必要な情報が揃っていても探索を継続する過度探索が生じうる．本研究では，停止を含む探索制御の基盤となる中間状態の指標として，DRの進捗を導入する．具体的には，進捗を「探索履歴が正答に必要な情報をどの程度含むか」として定義し，この値を推定する進捗予測タスクを提案する．実験では，複数のLLMやプロンプトによる推測を比較し，分析することで，推定の誤差が大きくなりやすい状況やタスクによる推測難易度の違いを明らかにした．

近年，大規模言語モデル（LLM）が外部ツール（Web検索・閲覧）を反復的に用いるDeepResearch（DR）型Agentが広く用いられている．従来のRetrieval-AugmentedGeneration(RAG)が比較的固定された探索手順に依るのに対し，DRAgentは数十回規模の検索・閲覧を柔軟に行うことで高難度な検索タスクでも高い性能を示すことが報告されている[1,2]．その一因は，どの時点でどのツールを用い，何を深掘りするかといった探索上の意思決定を，ルールベースではなくLLM自身の判断に委ねている点にある．DRでは，正答に必要な情報が揃った時点で探索を打ち切り最終回答に移ることが望ましい．しかし実際には，情報が不十分なまま終了する過小探索（自信過多）[3]と，必要な情報が揃っていても探索を続ける過度探索（自信過小）[4]が生じる．前者は情報不足による誤答を招き，後者はコストや時間の増加に加えて，情報の増大による生成過程での誤り混入リスクを高める．このような課題に対し，停止判定による制御[4,5]が提案されているが，それBrowseComp-Plus()TRECRAG()r=0.81r=0.51r=0.69r=0.38r=0.59r=0.58(NuggetRecall)1.01.0(Accuracy)0.80.80.60.60.40.40.20.20.00.00.000.250.500.751.00NuggetRecall0.000.250.500.751.00NuggetRecalloss-120bgemini-3gpt-5ラフ左上の𝑟はピアソンの相関係数を表す．らが依拠する信号（自己申告の自信や自己検証の成否）はモデル内部の判断に依存し，外部から検証可能な正解を持たない．そのため，停止が早すぎた／遅すぎたという失敗を分析し，どこを改善すべきかを体系的に議論することが難しい．そこで本研究では，モデル非依存に探索途中の状態を捉えるための中間指標として進捗を導入し，探索履歴が正答に必要な情報をどの程度裏付けているか（必要な情報の再現率）として定量化する．これにより，停止を含む探索行動を中間状態で評価可能にする．図1に示すように，今回提案する進捗の指標は最終回答性能と相関し，探索状態を表す信号となりうる．本研究ではDRの各ステップにおける進捗を「探索履歴に含まれる，回答に必要な情報の再現率」として定義し，その値を推定する進捗予測タスクを提案する．まず，既存のDRデータセットには進捗を定量化するための情報が欠けているため，LLMを活用してクエリに対する正しい情報の集合を推定し，進捗を定量化可能にした．そして，進捗予測をモデル，手法，タスク（BrowseComp-Plus,TRECRAG）など様々な設定で計測，分析を行った．