次世代のエージェンティックAI（自律型AI）を評価するには、静的な評価基準や最終レポートのスコアのみに頼る手法から脱却しなければならない。従来のベンチマークは、AIが結論に至るまでの推論プロセスを軽視し、成果物のみに焦点を当てがちであった。MiroEvalは、リサーチの過程を監査し、能動的な推論によって事実を検証する枠組みを提供することで、このギャップを埋める。さらに、情報の更新に対応するライブパイプラインを通じて、常に変化する知識を評価に取り入れている。

評価テストは、チャートや図表の解釈を要する30件のマルチモーダルAI課題を含む、100種類の多様なタスクで構成されている。合成データではなく実際のユーザーによるクエリをシミュレートすることで、現在のAIワークフローに潜む目に見えない摩擦を可視化した。特筆すべきは、検索や推論のステップ（プロセス）の質が、最終的な出力の信頼性と0.88という極めて高い相関関係にある点だ。プロセスの精度が、そのままレポートの正確さを予測する重要な指標となっている。

ClaudeやGeminiといった洗練されたモデルにとっても、マルチモーダルAIの統合は依然として大きな障壁だ。多くのシステムにおいて、テキストと画像を同時に処理する際に最大10ポイントの性能低下が確認された。評価全体ではMiroThinker-H1が最も優れた成績を収め、情報の要約力と事実性の双方でバランスの取れた評価を得た。AIの文章作成能力は日々進歩しているが、複雑で多層的な情報を的確に処理・横断する能力は、依然として解決すべき最前線の課題といえる。

次世代のエージェンティックAI（自律型AI）を評価するには、静的な評価基準や最終レポートのスコアのみに頼る手法から脱却しなければならない。従来のベンチマークは、AIが結論に至るまでの推論プロセスを軽視し、成果物のみに焦点を当てがちであった。MiroEvalは、リサーチの過程を監査し、能動的な推論によって事実を検証する枠組みを提供することで、このギャップを埋める。さらに、情報の更新に対応するライブパイプラインを通じて、常に変化する知識を評価に取り入れている。

評価テストは、チャートや図表の解釈を要する30件のマルチモーダルAI課題を含む、100種類の多様なタスクで構成されている。合成データではなく実際のユーザーによるクエリをシミュレートすることで、現在のAIワークフローに潜む目に見えない摩擦を可視化した。特筆すべきは、検索や推論のステップ（プロセス）の質が、最終的な出力の信頼性と0.88という極めて高い相関関係にある点だ。プロセスの精度が、そのままレポートの正確さを予測する重要な指標となっている。

ClaudeやGeminiといった洗練されたモデルにとっても、マルチモーダルAIの統合は依然として大きな障壁だ。多くのシステムにおいて、テキストと画像を同時に処理する際に最大10ポイントの性能低下が確認された。評価全体ではMiroThinker-H1が最も優れた成績を収め、情報の要約力と事実性の双方でバランスの取れた評価を得た。AIの文章作成能力は日々進歩しているが、複雑で多層的な情報を的確に処理・横断する能力は、依然として解決すべき最前線の課題といえる。