PerplexityのSonar機能で変わるAI検索体験

Perplexity Sonarとは、自然言語による検索体験を飛躍的に向上させるために開発された大規模言語モデルであり、従来のキーワード検索とは一線を画す機能を持ちます。ユーザーは疑問や調べたいことを自然な文章で入力するだけで、AIが複数の情報源を横断的に調査し、引用付きで要約・整理された回答を提示します。

特に、リアルタイム検索や高精度な情報統合に強みを持ち、ビジネスや研究、専門分野における情報収集にも適しています。SonarとSonar Proの2種類のAPIが提供されており、処理の重さや求める精度に応じて使い分けが可能です。検索結果の正確性を評価するベンチマークでも高スコアを記録しており、実務に導入しやすい性能と信頼性を兼ね備えています。

Perplexity Sonarとは

Perplexityは、生成AIによる自然言語検索で注目を集めるPerplexity社が開発した大規模言語モデルです。2025年2月11日に最新版が公開され、従来のキーワード検索とは異なる、高精度な自然言語検索体験を実現しています。

従来の検索ではGoogleに代表されるキーワード型が主流でしたが、Perplexityの登場により、質問を自然文で入力するだけで、複数の情報源を参照した回答が表示されるようになりました。今や検索は単なるキーワード入力ではなく、AIによる要約と情報統合の時代へと移行しています。Perplexityの影響を受け、ChatGPTなど他の生成AIツールにも検索機能が実装され、現在では検索機能は生成AIにおいて不可欠な存在となっています。

Perplexityは外部モデル（OpenAI o3-mini、Claude 3.5、Deepseek R1など）を活用する一方で、自社開発モデルであるSonarも展開しています。最新版はMetaのLlama 3.3 70Bを基にトレーニングされ、Perplexityの検索システムに最適化されています。Claude 3.5 SonnetやGPT-4o miniといった他モデルとの比較において、最も高い満足度を得たと報告されています。

Sonarは、検索APIとしても提供されており、軽量かつ高速なSonar APIと、複雑な処理にも対応するSonar Pro APIの2種類を用意。事実性を評価するSimpleQAベンチマークでは、Sonarが77.3、Sonar Proが85.8というスコアを記録し、高い正確性と信頼性が証明されています。

用途に応じた2種類のAPIを提供

Perplexity Sonarは、ニーズに応じて選べる2つのAPIを提供しています。軽量な処理を得意とするSonar APIと、高度な検索・分析を可能にするSonar Pro APIです。

項目	Sonar API	Sonar Pro API
ユースケース	シンプルなQ&A、FAQ対応	複雑な検索、調査、マルチステップタスク
検索回数	1回の検索	必要に応じて複数回
引用数	少なめ	平均してSonar APIの約2倍
コンテキストウィンドウ	127kトークン	200kトークン
処理速度	非常に高速	Sonar APIよりはやや低速だが実用的な速度を維持
料金体系	定額制で安価	従量課金（検索回数により変動）
モデル名	sonar	sonar-pro
データプライバシー	トレーニングに使用しない	トレーニングに使用しない
セルフサービス対応	対応	対応
推奨される用途	スピードとコスト重視の企業	高度な処理能力と深い分析を求める企業

Perplexity Sonar の特長

Perplexity Sonarは、従来のAI検索とは異なり、リアルタイム性と情報の正確性を兼ね備えた高度な検索機能を提供しています。以下では、主な特長を6つの観点から整理し、実用面での強みを明らかにします。

常に最新の情報に基づくリアルタイム検索

Perplexity Sonarは、Web上の情報をリアルタイムに取得し、回答を生成します。事前の学習データに依存せず、常に最新の動向を反映できるため、急速に変化する市場や時事的なテーマにも対応可能です。情報の鮮度が重要となるビジネスや調査の場面で、有効に機能します。

信頼性を高める引用付き回答

生成された回答には、出典となる情報源のリンクが明示されるため、ユーザーは回答の根拠を簡単に確認でき、必要に応じて元情報を直接参照できます。特に正確性が重視される分野において、安心して利用できる設計です。

高スコアを示す事実性と精度

Sonarは、事実性を評価するベンチマークSimpleQAで高スコアを記録しており、特にSonar Proは85.8、通常のSonarでも77.3という水準に達しています。この結果は、情報の信憑性と論理的一貫性の高さを裏付けるものであり、精度が求められる業務にも適しています。

複数検索結果の統合による深い情報収集

Sonar Pro APIでは、ユーザーの問いに対して複数のWeb検索を実行し、それらの結果を統合した上で回答を生成します。単一の検索結果に依存せず、多角的かつ深い分析を行えるため、専門性の高い調査や、意思決定支援の場面で特に効果を発揮します。

すぐに使えるセルフサービス型API

SonarはAPI経由で利用でき、開発者はAPIキーを取得し、ドキュメントに従って簡単に導入できます。専用ツールや特別な設定を必要とせず、短時間でアプリケーションに組み込める点も魅力の1つです。

顧客データを学習に使用しないプライバシー設計

Perplexity Sonarでは、顧客データをモデルのトレーニングに使用しない設計が採用されています。個人情報や企業データが学習に流用される心配がないため、セキュリティやプライバシー保護の観点からも信頼できるサービスです。

Perplexity Sonar の使い方

Perplexity Sonarを活用するには、APIキーの取得とAPIリクエストの送信という2つの基本手順を踏む必要があります。

PerplexityのAPIを利用するには、Perplexity公式サイトでアカウントを作成し、ダッシュボードからAPIキーを取得します。取得したAPIキーは、APIリクエストを送信する際に必要です。

APIキーを取得したあとは、HTTPリクエストを通じてPerplexity Sonarの各種機能にアクセスできます。ガイドでは、実際のリクエスト例も紹介されており、最小限のコードで試すことが可能です。開発環境に合わせてcurlやPython、Node.jsなどの言語で実装できます。

SonarとSonar Proのどちらを使うかは、処理内容や目的に応じて選択します。軽量なQ&AであればSonar、複雑な情報統合や調査にはSonar Proが適しています。APIドキュメントには、パラメータの設定方法やレスポンス形式なども記載されており、業務システムへの組み込みもスムーズに行えます。

Perplexity Sonarの料金体系

Perplexity Sonarは、利用目的や処理の複雑さに応じて選べる2つの料金プランを提供しています。軽量なQ&Aに適したSonar APIと、より複雑な情報検索に対応するSonar Pro APIのいずれも、利用形態に応じて課金される仕組みです。

Perplexity Sonarでは、用途に応じて2つのモデルが利用可能です。それぞれのモデルにおける料金は、主にトークン消費量と検索回数に基づいて計算されます。

モデル	入力トークン（100万あたり）	出力トークン（100万あたり）	1000回検索あたりの価格
Sonar	1ドル	1ドル	5ドル
Sonar Pro	3ドル	15ドル	5ドル

Sonar APIは定額制で、入力トークン量に関係なくコストを一定に抑えられる点が特徴です。一方、Sonar Pro APIは従量課金制で、入力・出力トークン数や検索回数に応じて価格が変動します。

Sonar Pro APIでは、以下の3要素の合計が1リクエストあたりの料金を構成します。

• 入力トークン：100万トークンあたり3ドル（プロンプトトークンと引用トークン（検索中に処理されたテキスト）を含む）
• 出力トークン：100万トークンあたり15ドル（生成されるテキスト量が増えるほど加算）
• 検索クエリ：1000回あたり5ドル

上記の要素をもとに、1リクエストごとの合計料金が決まります。

Sonar Proは、より多くの検索やトークンを必要とするため、1回あたりのコストは高めになりますが、複雑な調査や深い情報統合が必要なケースでは、その機能価値を十分に発揮します。

業務での利用頻度、検索の精度に対する期待値、予算感などをふまえて、SonarとSonar Proのどちらが適しているかを判断することが重要です。適切なモデルを選ぶことで、費用対効果の高いAI検索環境を構築できます。

最後に

Perplexity Sonarは、リアルタイム検索と事実性の高さを両立させたAI検索モデルとして、多くの業務に応用できる柔軟性を持ちます。回答には出典情報が明示され、根拠を確認しながら活用できる点で、一般的な生成AIとは異なる信頼性を確保しています。Sonar APIは速度とコスト効率を重視する用途に、Sonar Pro APIはより深い分析や複雑な調査に最適であり、それぞれのユースケースに応じて選択できます。

また、API経由で手軽に導入できるため、開発者にとっても扱いやすい設計となっています。従量課金と定額制の両方に対応し、予算管理の柔軟さも備えているため、継続的に情報を扱う現場においては、コストパフォーマンスと機能性を両立した選択肢として期待できます。