Google ADKで「Deep Research」を自作する

**投稿者:** @codesmith_xyz（推定）

**元記事著者:** xxkuboxx (Zenn)

**投稿日時:** 2025年12月頃

**記事URL:** https://zenn.dev/xxkuboxx/articles/7c9f7c70987770

**GitHub:** https://github.com/xxkuboxx/ADK-DeepResearch

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概要

Google Agent Development Kit (ADK) を使用して、ChatGPTやGeminiのDeep Research機能を自作。「深掘り回数を変えたり検索対象を限定したり、もっと挙動を制御したい」というエンジニアの欲求を満たす。

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なぜADKで自作するのか？

1. Google検索が標準装備

Deep Researchタスクでは「検索品質」が命綱。ADKはGoogle検索が標準でサポートされており、現代において最も信頼性が高く広範な検索を、エージェントがツールとして自然に使いこなせる。

2. ブラックボックスを開けたい

既製品の不満:

• 「あと何回深掘りするか」を指定できない
• 使用するモデル（Pro/Flash等）を明示的に選べない

自作すれば、これらのパラメータを完全に制御下に置ける。

3. RAGチャットボットのDeep Research化への応用

特定のドキュメントのみを参照するRAGチャットボットのDeep Research化が可能に。

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設計思想：「広さ」より「深さ」

「クエリを叩く → 結果を分析する → その結果からさらにクエリを叩く」というシーケンシャルなプロセス。

人間が本気で調査する時と同じように、一つ判明した事実から次の疑問を見つけ、真相に迫っていく動きを再現。

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エージェント構成：対立構造を作る

| エージェント | 役割 |

|-------------|------|

| **Research Agent（調査役）** | 一生懸命情報を探してくる |

| **Questioner Agent（質問役）** | 調査結果に「ここが足りない」「もっと詳しく」と執拗に深掘りを要求 |

| **Reporter Agent（報告役）** | 上記2者のやり取りを最終的に綺麗なレポートにまとめる |

あえて「調査役 vs 質問役」という対立構造を作ることで、妥協のないリサーチ結果を得る。

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技術的知見

Sub Agent vs Agent as a Tool

• Sub Agent（Sequential Agent）を採用
• Agent as a Toolは、ADK Web上でツールの内部が見えないためデバッグが難しい

Streamlit連携

• UIから「使用モデル」や「深掘りの回数」を指定可能
• クラス化してリクエストの都度エージェントインスタンスを生成
• ただし、Agent Engineへのデプロイはできなくなる

参照元（Citations）の明示

• 「情報のソース」は最重要項目
• eventにgrounding_metadataが存在するときに取り出す

rate_limitエラー回避

• 無料版APIはすぐにrate_limitエラーが起きる
• リトライ機構を組み込むことが必須

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まとめ

この「調査役と質問役を戦わせて、深さを追求するアーキテクチャ」は、あらゆるドキュメント検索RAGチャットボットにもそのまま応用できる。

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参考リンク

• [Google ADK GitHub](https://github.com/google/adk)
• [Google Cloud公式ブログ: ADKでDeep Research](https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/build-a-deep-research-agent-with-google-adk)
• [社内BigQueryにアクセスしてDeep Research - Commune](https://tech.commune.co.jp/entry/google-adk-bigquery-deep-research)

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*保存日: 2026-01-30*