長文執筆：計画し、調査し、実際のドキュメントを作成するエージェント
長文執筆は、エージェントがアウトラインの計画をまず行い、開始前に必要なものをすべて要求し、各セクションをあなたの資料や公開ソースに対して調査し、再起動しても継続可能なジョブとしてセクションごとに執筆することで、完全な多セクションのドキュメント（提出書類、市場参入レポート、デューデリジェンスメモなど）を生成するものです。チャットの横にあるキャンバスで編集し、選択した段落を書き換えることができ、すべてのバージョンが保持されます。
エージェントが行う他のすべての作業は、1回の返信に収まります。長文のライティングは、その成果物あなたが誰かに手渡すものです：規制提出書類、市場参入レポート、デューデリジェンス・メモ、入札応札書。これらの文書には、チャットの回答ではあり得ない3つの特徴があります。それは、作成前に調査が行われ、構造化されており、誰もじっと見守っている時間よりも長くかかる、ということです。
つまり、これは「チャット上のエクスポートボタン」ではありません。会話の隣にある生産ラインです。ステートフルで、中断可能、再開可能であり、結果を読み込んで編集できるキャンバスを備えています。
書く前に計画する
最初に起こるのは執筆ではありません。エージェントは、どの文書が求められているかを認識します。これは、アウトライン、必要な情報、ナレッジベース、拒否の境界線がそれぞれ定義された文書タイプから特定され、セクションが組み立てられます。各セクションには、それぞれ独自のブリーフ（指示書）が割り当てられます。そこには、カバーすべき内容、おおよその長さ、依存する事実が記載されています。
このブリーフは非公開ではありません。それは、そのセクションに対してモデルに与えられるテキストであり、画面上に表示され、編集可能であり、変更後にそのセクションのみを再実行できます。操作できない文書は、結局のところ手書きで書き直すことになります。
一致するものが何もなければ、エージェントはアウトラインを提案し、確認を求めます。いずれにせよ、構造は1文字も書かれる前に固定され、実行中は固定されたままになります。明日に文書タイプを編集しても、今日始めた文書の番号付けは変更されません。
各セクションが独自に調査する
ここが、文書を長い回答と区別する部分です。各セクションは、独自に事実を取得しに行きます。検索し、ページを開いて読みます — 検索サマリーではなく、タイトルと2行の概要だけを提供するサマリーではなく、数値が本文にあるような場合です — そして、各事実をそれが得られた情報源の隣に保持します。独自のナレッジベースも同じように検索され、優先されます。
その後、セクションはその事実のみから書かれます。モデルがそのトピックについて覚えている内容からではありません。これが、興味深い失敗モードの形状が変わる理由です。自信に満ちた捏造された数値ではなく、見つからなかった数値について記載したセクションが得られます。これをチェックするツールは、モデルが自分の仕事を評価するものではなく、ソースにない特定の事項がテキストに含まれているかどうかをコードスキャンするものです。
調査は文書ごとに範囲と予算が定められており、新しいものが見つからなくなると停止します。作業中に、どのドメインがどのセクションで読まれたかを追跡できます。
捏造する前に尋ねる
文書には、あなただけが知っている数少ない事実が必要です：法的製造者、対象市場、提出期限、デバイスのクラス。そのいずれかが欠けても、文書がわずかに劣化するのではなく、無効になります。
そのため、必要な情報は文書タイプの一部であり、エージェントは開始前にそれを確認します。欠けているものを1つだけ尋ね、なぜそれが必要なのかを説明し、待機します。回答が入るまで、何も生成されず、何も課金されません。もし以前に会話の中で既に述べていれば、再度尋ねることはありません。
文書全体ではなく、一節を変更する
1文を選択し、「ブラジルの提出期限をここに加えて」と言うと、その一節が置き換えられます。セクションの残りの部分は、バイト単位で同一です。
このメカニズムは、聞こえる以上に重要です。選択範囲はシステムによって計算され、モデルに求められるのは置き換えテキストのみです。範囲を返すよう求められたモデルは、確信が持てない場合でもエラーを返すのではなく、それらしく見える範囲を返します。すると、1文があなたの提出書類から静かに消えます。そのため、モデルに選択させることは決してありません。
同じパスが、セクション全体の書き換え、エディタでの手動編集、チャットへの入力による指示のすべてを処理します。また、文書が会話の中ではなく隣に存在するため、開いている間にエージェントに対して文書について引き続き話すことができます。独自のデータからチャートを追加するよう依頼したり、新しくアップロードしたファイルを引っ張ってきたり、コピーを別の言語に翻訳したりできます。
かつて持っていたものは決して失われない
セクションへの変更はすべて保持されます：最初に書かれたバージョン、手動編集、各リクエストされた書き換え、各復元 — 当時のあなたの発言と、影響を受けた一節とともに。現在のテキストとの比較は行単位で計算されます。モデルに変更内容を記述するよう求められることはありません。なぜなら、読みやすく、かつ誤った記述は、この機能が存在して防止しようとしている失敗そのものだからです。
古いバージョンを復元すると、新しいバージョンが追加されます。履歴は常に成長します。
最終的に得られるもの
キャンバス上の文書。クリック可能な目次とページ番号付きのPDFとしてエクスポート可能であり、チャートはあなたの資料に含まれる数値のみから描画されます。読み取り専用コピーは、オリジナルに触れることなく別の言語に翻訳できます。そして、その文書を生成した会話を共有する際、文書をそれに伴わせるかどうかを決定できます。
正直な限界：これは、機械による数分の作業と、その分野に通じた者によるレビューに値する文書のためのものです。空白のページ、事実収集、組み立てを除去しますが、説明責任は除去しません。
よくある質問
- これはChatGPTにレポートの作成を依頼することとどう違いますか？
- チャットの回答は、モデルがすでに信じている内容から、1回のパス、1つのコンテキストウィンドウで生成されます。長文執筆は、まずアウトラインを計画し、開始前に必要なものをあなたに要求し、各セクションを個別に調査し、1セクションずつ執筆します。そのため、40ページのドキュメントでも一貫性が保たれ、すべての数値はソースに遡ることができ、タブを閉じても作業が維持されます。
- ドキュメント内の事実はどこから来るのですか？
- あなたの独自のナレッジベースから、そしてそのエージェントに対して公開ソースが有効になっている場合は、エージェントが実際に開いて読むページから来ます。各事実は、その出典とともに保存されるため、完成したドキュメント内のどの数値でも、それが引用されたページや段落に遡ることができます。
- エージェントが知らないものを必要とした場合、どうなりますか？
- エージェントは質問します — 執筆を開始する前に1回だけ、そしてなぜその特定のものを必要としているのかを説明します。回答が入力されるまで執筆は開始されないため、不足している詳細が20ページ目で見つかるのではなく最初の1分で捕捉され、ドキュメントに架空の代替物が含まれることはありません。
- ドキュメント全体を再生成せずに、1つの段落だけを変更できますか？
- はい。段落を選択して変更したい内容を伝えれば、その段落だけが置き換えられ、セクションの残りの部分はバイト単位で同一のままです。選択範囲はモデルによって選択されるのではなく、システムによって計算されます。
- ドラフト間の差分を確認できますか？
- はい。セクションへの変更はすべてバージョンとして保持されます — 最初に作成されたバージョン、手動編集、各リクエストされた書き換え、各復元 — 現在のテキストとの行ごとの比較が含まれます。古いバージョンを復元すると、何も削除されることなく新しいバージョンが追加されます。
- ドキュメントの作成にはどのくらいかかり、タブを開いたまま待たなければなりませんか？
- 長さと必要な調査量に応じて、数分から数十分かかります。作業はバックグラウンドジョブとして実行されるため、タブを閉じて後で戻ることができます。サーバーがドキュメント作成中に再起動した場合、エージェントは現在のセクションから再開し、完了したセクションは untouched（変更なし）のままです。
- ドキュメントが何を言えるかを制御できますか？
- はい。各ドキュメントタイプには拒否境界 — 決して約束、引用、予測してはならない内容 — が設定されており、その境界はモデルが記憶するのではなく、システムによって各セクションの指示に付与されます。ドキュメントタイプはユーザーが定義するものであり、独自のアウトライン、必要な情報、およびナレッジベースを持ちます。
エージェントが知るべきことのほとんどは、すでにどこかに書かれている——あなたのウェブサイトに、そしてチームがすでに顧客に送っている PDF に。URL からのインポートが公開されている半分を、アップロードが残りをカバーする。
構造化インデックスとは、エージェントが文書にすでに含まれているフィールド（タイトル、価格、レベル、リンク、画像）から構築する小さなテーブルと、意味を検索するために使用されるベクトル検索を組み合わせたものです。ベクトル検索は質問のように読める段落を見つけますが、カウントしたり、数値でフィルタリングしたり、グループ化したりすることはできません。構造化インデックスはそれらの問いに答え、エージェントが断片から再構築するのではなく、リンクや識別子を正確に引用できるようにします。
ストーリーラインは、エージェントが各エンドユーザーとともにたどる有向グラフである——どのノードも一つのステップ（それ自身のタスク、知識、ツール）で、出口には条件が付き、各人の進捗、プロフィール、メモがセッションやチャネルをまたいで保存・再開される。これはエージェントを、点在するタスクをこなすアシスタントから、複数ステップのサービスを自ら届けられるものへと変える。
Dynamic Planner は会話を見張り、ユーザーがエージェントの領域内で本当に複数ステップを要するタスクに取り組んでいて、どう進めればよいか明らかに分からずにいるとき、そのタスクを一時的なストーリーライン——チェックリスト駆動の、段階的な計画——へ展開することを提案する。エージェントはその計画を、一度に一つのステップへ集中して実行し、進捗はユーザーからも見える。計画づくりは検証つきで一度だけ起こり、実行は決定的である。