Perplexity Projectsとは？エージェント用Git forgeの内部構造を公開

室谷代表取締役

Perplexity Projects（パープレキシティ・プロジェクツ）は、Perplexityが2026年7月30日に提供開始した、人とAIエージェントが同じファイルを共有して長期的な作業を進めるワークスペースで、2026年10月12日にはそのファイルシステムの内部構造が「エージェントのためのGit forge」として公開されたんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

そうなんですよ。今回は新機能の発表ではなく、すでに動いているProjectsの中身をPerplexity Engineeringがブログ「Building shared workspaces for people and agents」で明かしたという位置づけです。

単に「すごい仕組みでした」という話じゃなくて、AIエージェントの協調作業という難問に、ソフトウェア工学の枯れた答えを持ち込んだ話なんです。

室谷代表取締役

そこが面白いところで。MYUUUでも複数のエージェントを並行で走らせると、だいたい同じファイルを別々に書き換えて壊れるんですよ・・・。

それをGitで解いたと。

Perplexity Projectsとは？何が発表されたのか

テキトー教師DotAI 認定講師

まず前提を整理しましょう。Projectsは、以前の「Spaces」が2026年7月30日に名前と中身を進化させたもので、共有の永続ファイルシステムと、学習する記憶システム「Brain」を持つハブです。

ComputerというPerplexityの汎用デジタルワーカー上で動きます。

室谷代表取締役

Spacesからの移行は自動で、既存のSpacesはそのままProjectsに引き継がれると。で、今回の発表はその共有ファイルシステムの中身、つまり「どうやって永続性と並行性と追跡可能性を両立させたか」の技術解説なんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

そうです。ブログの冒頭でPerplexityは、長期的なマルチプレイヤー協業には3つが必要だと定義しています。

1つ目が永続性、個々のエージェントセッションやサンドボックスを超えて作業が残ること。2つ目が並行性、同じプロジェクトの複数ユーザーがそれぞれ複数のエージェントを並行で動かしても上書きし合わないこと。

3つ目が追跡可能性、誰が何を変えたかを履歴で確認して必要なら巻き戻せることです。

室谷代表取締役

これ、エンジニアがコードベースを共有するときの課題と完全に同じなんですよ。だからPerplexityは「Git forgeが何十年もかけて解いてきたものだ」と言っている。

実際、彼らのファイルシステムは人とエージェント、エージェント同士の協業のために作られたGit forgeそのものだと。

テキトー教師DotAI 認定講師

ここで用語を確認しておくと、Git forgeとはGitをホストして共同作業機能を付加したサービスです。GitHubなどが代表例ですが、Perplexityはそこから人間向けの機能を削ぎ落として、エージェントに必要な部分だけを残したと説明しています。

Perplexity Projectsの共有ワークスペースは何がすごい？永続性・並行性・追跡可能性

室谷代表取締役

この3課題、それぞれ何が難しいのかをもう少し掘りたいんですよね。永続性からいきましょうか。

テキトー教師DotAI 認定講師

永続性の課題は、エージェントのサンドボックスが短命だという前提にあります。ブログでは、プロジェクトごとに1つの長命なサンドボックスを共有させる案も検討されたと書かれています。

ただそれだと、ピーク負荷に合わせたプロビジョニングが必要になり、何ヶ月も健全に動かし続けて、バックアップとリカバリもプロジェクトのストレージとして管理しなければならない。

室谷代表取締役

現実的じゃないですよね・・・。だから逆に、リポジトリはS3ベースのストレージに置いて、各エージェントは個別の短命なサンドボックスで動かす。

クラッシュしても失われるのは未提出の作業だけ、という設計にしたわけです。

テキトー教師DotAI 認定講師

並行性については、Gitの仕組みをそのまま使っています。2人の書き手が衝突したとき、負けた側が新しいバージョンの上に自分の変更を再適用してやり直す。

これをGit serviceが「最新の承認済みコミット、つまりheadの上に構築されているか」で判定します。headの上に乗っていなければ、構造化されたstale-base応答を返し、エージェントは新head上で再適用して再提出する。

室谷代表取締役

この「負けた側が再適用する」という発想が、エージェント向きなんですよ。人間ならコンフリクト解消で揉めるけど、エージェントは黙ってやり直せばいい。

で、実際の本番ワークフローではstaleで却下される提出は2%未満、提出レイテンシの中央値は1.7秒未満、p99でも8秒未満に収まっていると。

テキトー教師DotAI 認定講師

追跡可能性は、Gitのコミット履歴そのものです。各コミットは更新された全ファイルを一度に保存するので、協業者が中途半端な状態を見ることはありません。

誰が何を変えたかがコミットの連なりに残り、以前のバージョンへの復元も簡単です。

室谷代表取締役

ここで面白いのが、Perplexityが人間向けのforgeの機能をあえて捨てている点です。レビュー画面、ブランチ管理、通知。

これらはエージェントには不要だと。代わりに、提出時にリポジトリ契約に基づく機械的なチェックを走らせる。

プルリクエストのレビューを、決定論的なチェックに置き換えたわけです。

テキトー教師DotAI 認定講師

この割り切りが今回の設計の肝ですよね。人間がレビューしないならプルリクエストは不要で、代わりに契約違反を機械的に弾く。

リポジトリが大きくなりすぎないように、PDFや画像などの大きなバイナリファイルはGit LFS経由で保存し、コンパクションで古い履歴を1つのスナップショットに畳んで、最近のコミットを新しい識別子で再生する。

エージェントのためのGit forgeとは？仕組みを5つの構成要素で解説

室谷代表取締役

ここからが今回の記事の核心です。PerplexityはProjectsのファイルシステムを5つの構成要素で説明しているので、整理するとこうです。

• CLI：各サンドボックスでローカルのチェックアウトを維持し、更新を同期して、エージェントの変更をコミットとして提出する
• Control plane：プロジェクトのリポジトリの場所を特定し、そこへ到達するための短命な認証情報を発行する
• Git service：サンドボックスにリポジトリデータを送り、提出を受け取り、どの提出が最新の承認済みコミットになるかを決める
• AWS S3ベースのストレージ：リポジトリデータを耐久性をもって保存する
• ダウンストリーム処理：保存された文書からテキストなど有用な情報を抽出し、エージェントがプロジェクトを読み込むときや更新するときに使えるようにする

テキトー教師DotAI 認定講師

順番に見ていきましょう。まずCLIです。

エージェントはPerplexityの自社サンドボックス基盤「SPACE」の中で動いていて、各サンドボックスに小さなCLIがあり、リポジトリを実体化して同期を保ちます。エージェントが意味のある作業を1単位こなすごとに、その変更をコミットとして提出する。

室谷代表取締役

ここで賢いのが遅延実体化なんですよ。エージェントは普通、プロジェクトのファイルのごく一部しか触らない。

だからリポジトリ全体を最初に展開する必要はない。Git LFSで保存された大きなファイルやバイナリは、実サイズを持つ小さなポインタファイルとして届き、エージェントは名前とサイズを見てダウンロードする価値があるか判断できる。

PDFのような文書は、まずパース済みのテキストを読み、必要なときだけ元ファイルを落とす。

テキトー教師DotAI 認定講師

仮想ファイルシステムという選択肢も検討されたそうですが、FUSEベースの実装を試したところ、ファイルシステム中心のワークロードでローカルファイルより約400倍遅かったと。しかもホストからの特権的な権限が必要で、全エージェントを特権サンドボックスで動かすことになる。

だから採用しなかった。

室谷代表取締役

400倍はすごい数字ですよね。ネットワークラウンドトリップが毎回入るから当然なんですけど、実際に測って捨てたというのが誠実です。

テキトー教師DotAI 認定講師

次がControl planeです。リポジトリが作られると、Control planeがそれをストレージセルに割り当てます。

セルは独自のGit serviceレプリカを持つ分離されたストレージ単位です。エージェントがプロジェクトの作業を始めると、CLIがControl planeにリポジトリの場所を尋ね、Control planeは場所とGit service用の一時的な認証情報を返します。

ここで重要なのは、Control planeはリポジトリデータを一切読み書きしないという点です。何がリポジトリに入るかはGit serviceが決めます。

室谷代表取締役

責務分離がきれいですよね。で、Git serviceがまた面白くて。

Git自身の提供コマンドの薄いラッパーなんですよ。ref discovery、upload-pack、receive-packをサポートし、Git LFS APIも提供する。

大きなファイルは短命なリンクを発行して、サンドボックスがS3と直接やり取りする。

テキトー教師DotAI 認定講師

最初は既製のforgeサーバーで始めて、エージェントとユーザーのインターフェースを並行して試作しながら、必要なGit操作だけに絞った軽量な自前forgeを作っていったと書かれています。レプリカはステートレスで、セル内のどのレプリカでも任意のリポジトリを扱えるので、レプリカの追加や交換でリポジトリデータを移動する必要がない。

室谷代表取締役

ここで並行制御の話に戻るんですけど、提出が受理される条件が「headの上に構築されていること」で、受理されるとoutboxというログに、リポジトリ、新しいコミット、変更したユーザー、変更されたパスが記録される。ダウンストリームのパーサーなどがこのログを読んで新しい作業を見つけるわけです。

テキトー教師DotAI 認定講師

ストレージ層も見ておきましょう。リポジトリはAWS S3Files上に置かれ、S3ベースのストレージを通常のファイルとディレクトリとして使えるようにします。

各リポジトリは共有ファイルシステム上のベアGitリポジトリで、ワーキングチェックアウトではなくオブジェクトと参照を持ちます。ストレージとコンピュートを分離することで、サンドボックスを短命に保てる。

室谷代表取締役

これがさっき言った「長命なサンドボックスにしない」という判断につながるんですよね。エージェントごとにサンドボックスを持ち、多くのエージェントが同じプロジェクトで作業してもマシンを共有しない。

クラッシュしても未提出の作業だけが危険にさらされる。

テキトー教師DotAI 認定講師

最後がダウンストリーム処理です。中心はパーサーのパイプラインで、新しく追加・更新された文書からテキストとメタデータを抽出し、エージェントが読みやすい形にします。

パーサーワーカーは変更ストリームのキューから更新を消費し、コミットのメタデータから変更されたファイルを割り出し、コンテンツハッシュを使って生のバイト列を取得して解析します。

室谷代表取締役

ここで注目したいのが、パース結果はリポジトリの外に、元文書のハッシュをキーにしたストアに置かれるという点です。リポジトリにコミットし直すと履歴を汚し、並行書き込みが増えるからです。

代わりに、パース結果はチェックアウトと同期を通じてサンドボックスに届く。各チェックアウトにはCLIが成果物を実体化するための予約ディレクトリがある。

テキトー教師DotAI 認定講師

解析は非同期なので、バックグラウンドのパーサーワーカーがチェックアウトをブロックしない。この辺りの設計は、エージェントが扱う文書の性質をよく踏まえていますよね。

なぜ意味検索ではなくgrepなのか？金融文書150問で精度0.627の実力

室谷代表取締役

ここが一番「おっ」と思ったところなんですよ。エージェントはリポジトリをどう探索するのか。

答えは、標準のファイルシステムツール、つまりgrepなんです。

テキトー教師DotAI 認定講師

そうなんです。各サンドボックスが本物のチェックアウトを持つからこそ、エージェントは広い意味検索に頼らず、grepと標準のファイルツールで検索できる。

固定の「検索してから読む」パイプラインではなく、フォルダを列挙し、grepでファイル内容を検索し、関連する箇所を読み、見つけたものを使って次にどこを見るかを決める。

室谷代表取締役

で、この方式の実力を測った内部ベンチマークがすごくて。同じコーパスに対する150問の単一文書の金融関連の質問で、探索エージェントは正しい文書の特定が0.867、正答が0.627。

意味検索は約0.39と約0.37だったと。正答で約1.7倍、検索で約2倍、しかもレイテンシは約25%低い。

テキトー教師DotAI 認定講師

この数字は今回のブログに明記されているものです。探索エージェントは主に抽出済みテキストを扱い、元のPDFをダウンロードすることはほとんどないとされています。

パース済みテキストのおかげで、PDFやOfficeファイルのような大きな文書も同じツールで検索できるわけです。エージェントはまずマニフェスト、つまりどの文書に抽出済みテキストがあるかを示す一覧を確認し、そのテキストを通常のファイルとして検索・閲覧します。

図表やレイアウト、埋め込みデータを調べたいときなど、テキストでは不十分なときだけ元文書を落とす。

室谷代表取締役

意味検索を否定しているわけではなくて、本物のチェックアウトがあるならgrepのほうが強いという事実が面白いんですよね。RAGでベクトル検索を組むのが当たり前に語られる中で、ファイルシステムと標準ツールに戻ったほうが精度が出たという。

テキトー教師DotAI 認定講師

探索エージェントは、ComputerのSearchでも同じアプローチが使われていると説明されています。別の探索エージェントがより限られた予算でプロジェクト内を検索し、関連するファイルパスと根拠となる抜粋を返す。

回答モデルが選ばれたファイルを読んで答えを生成する。既存のプロジェクトサンドボックスを再利用するとセットアップ時間が短縮され、温まったチェックアウトへの接続は約2.9秒、コールドスタートは約8秒だそうです。

室谷代表取締役

2.9秒と8秒の差も実務では効きますよね。何度もタスクを回す前提だと、この差が積み上がる。

テキトー教師DotAI 認定講師

ちなみに、Computerの永続メモリも同じファイルシステム基盤を使っています。Perplexity Brainは知識リポジトリにメモリを保存し、それ自体の履歴とポリシーを持ちます。

知識をプロジェクトのファイルと分けておくことで、バックグラウンドのメモリ更新がプロジェクトファイルの編集と競合しない。両方が必要なセッションは両方のリポジトリを読み込むという設計です。

Perplexity Projectsの使い方・始め方と提供範囲（日本で使える？料金は？）

室谷代表取締役

ここからは実務的な話を。Projectsの使い方と提供範囲を整理したいんですけど、まず誰が使えるんですか。

テキトー教師DotAI 認定講師

ProjectsはComputerのユーザー全員が使えます。Computer自体はProとMaxの購読者向けに、デスクトップ、モバイル、Slack、Microsoft 365で提供されています。

Enterprise向けにはEnterprise ProとEnterprise Maxがあり、共有Projectsや内部ファイル検索、チームコラボレーションが可能です。

室谷代表取締役

料金の具体額も見ておくと、Enterprise Proは1席あたり月40ドルまたは年400ドルから。Education ProはSheerIDによる認証で月10ドル。

ProとMaxは個別プランとして用意されていて、MaxはBrainの研究プレビューが使えると。

テキトー教師DotAI 認定講師

ここで注意したいのが、BrainはMax購読者がPerplexity Computerを使う場合に、現在のプレビュー期間中は無料で使えるという点です。無料期間が終わった後の扱いは現時点では明らかにされていません。

室谷代表取締役

プロジェクトの作り方も整理しておきましょうか。ブログによると、新しくProjectを作るか、既存のセッションをProjectに変換してファイルや成果物を引き継ぐことができます。

テキトー教師DotAI 認定講師

手順としてはこうです。まずProjectを作成するか既存セッションを変換する。

次に指示とデフォルトを設定し、このProjectでComputerがどう働くか、フォーマットや「公開前に必ず確認する」といったガードレールを伝え、新しいセッションのデフォルトモードとモデルを決める。そしてBrainを有効にして、自動更新かオンデマンドかを選ぶ。

室谷代表取締役

ファイルはアップロードやインポートができて、デスクトップアプリのMacとWindowsのユーザーはローカルファイルも接続できる。ただしローカルファイルはアップロードした本人にしか見えず、他のユーザーには共有されないと。

あとGoogle Drive、Notion、Linear、Snowflake、GitHubを含む400以上のツールと連携できるんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

SlackとMicrosoft Teamsの連携も見逃せません。Computerと接続したSlackまたはTeamsのチャンネルで「/project」と入力すると、そのチャンネルをProjectに紐付けられて、ウェブ、モバイル、デスクトップから完全なProjectコンテキストで作業を開始・管理できます。

共有チャンネルでは「このスレッドをプロジェクトに追加して」とコンテキストを供給したり、「このチャンネル用の週次ステータス自動化を作って」と定期的な更新を得たりできます。

室谷代表取締役

プライバシーの扱いも整理しておきたいです。Projectに招待されても、他の誰かのメモリや接続アカウントにはアクセスできない。

コネクタの呼び出しは各メンバー自身の認証情報と権限で実行される。チームメンバーは共有スレッドをフォークして、元の作者のプライベートなコネクタやメモリを引き継がずに作業を発展させられる。

Projectは組織がすでに許可している範囲を狭めることしかできず、既存の制御を超えてアクセスを広げることはできない、と。

テキトー教師DotAI 認定講師

この「共有はするがプライベートデータはプールしない」という設計は、チーム導入を考える上でかなり重要なポイントです。各ユーザーのリクエストはそのユーザーのIDに紐づいた個別のプライベートセッションで実行されます。

室谷代表取締役

日本で使えるかという点については、公式のブログやヘルプセンターに地域制限の記載は見当たりません。Perplexityのプラン自体は日本からも利用されているので、Projectsも同様に使えると考えられますが、地域ごとの提供状況の詳細は現時点では明らかにされていません。

テキトー教師DotAI 認定講師

あと、AIの基礎から学びたい人にはChatGPTとは？仕組み・使い方・料金・最新モデルを完全解説のような入門記事も参考になります。エージェント型のツールを理解する前提として、生成AIの基本を押さえておくと理解が早いですよ。

人間とエージェントが同じリポジトリで働く時代の意味

室谷代表取締役

ここまでの話を踏まえて、この発表の意味を考えたいんですけど、テキトー教師さんはどう見ますか。

テキトー教師DotAI 認定講師

一番大きいのは、AIエージェントの協調作業という新しい問題に対して、新しい発明ではなく、Git forgeという枯れた技術を持ってきたことだと思います。永続性、並行性、追跡可能性は、ソフトウェアエンジニアが何十年も解いてきた問題で、その答えがすでにある。

エージェントに不要な人間向け機能を削ぎ落として、必要な部分だけを残した。

室谷代表取締役

実務者としては、この「不要なものを削る」判断が一番参考になるんですよ。PRレビューを機械的な契約チェックに置き換える、長命なサンドボックスをやめて短命なサンドボックスとS3ストレージに分ける。

どれも「エージェントは人間と違う」という前提から来ている。

テキトー教師DotAI 認定講師

教育の現場でも、エージェントに仕事を任せるときに「どこまでを共有し、どこからを個人に閉じるか」という設計が問われるようになっています。Projectsは、共有コンテキストと個人のプライベートデータを分けるという答えを、コネクタの権限レベルで示しているのが特徴です。

室谷代表取締役

あと、grepで精度0.627という数字は、派手ではないけど実務的には大きい。ベクトル検索ありきで考えるのではなく、本物のファイルシステムを持たせて標準ツールで探索させるという選択が、精度とレイテンシの両方で効いたという事実は、エージェント設計の指針になりますよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

人間とエージェントが同じリポジトリで働くというのは、単に便利という話じゃなくて、責任の所在と履歴の考え方を変える話です。誰が何を変えたかがコミットに残り、必要なら巻き戻せる。

エージェントが当たり前にチームの一員として働く時代の、地味だけど欠かせない基盤が整ってきたということだと思います。

室谷代表取締役

そうですね。華やかな新機能ではないけど、こういう土台の発表が後から効いてくるんですよ。

MYUUUでもエージェントを並行で走らせる設計を考えているので、今回の話はかなり参考になりました。

よくある質問

Q. Perplexity Projectsとは何ですか？ A. Perplexityが2026年7月30日に提供開始した、人とAIエージェントが同じファイルを共有して長期的な作業を進めるワークスペースです。共有の永続ファイルシステムと、学習する記憶システム「Brain」を持ち、Computer上で動作します。旧Spacesが進化したもので、既存のSpacesは自動で移行されます。

Q. ProjectsとLabsの違いは何ですか？ A. 提供された資料にはLabsとの関係についての記載がないため、現時点では明らかにされていません。

Q. SpacesからProjectsへの変更点は何ですか？ A. Spacesの利用者にはすべてが引き継がれ、既存のSpacesは自動で移行されます。同じ作業が、永続ファイルシステム、Brainによる自己改善メモリ、より深いチャンネル横断のコラボレーションの恩恵を受けるようになります。

Q. Projectsはいつから使えますか？ A. Projectsは2026年7月30日に提供開始され、Computerのユーザー全員が利用できます。

Q. Projectsの料金はいくらですか？ A. Projects自体の個別料金は示されていません。ComputerはProとMaxの購読者向けに提供され、Enterprise Proは1席あたり月40ドルまたは年400ドルから、Education Proは認証付きで月10ドルです。BrainはMax購読者がComputerを使う場合、現在のプレビュー期間中は無料です。

Q. 日本で使えますか？ A. 公式のブログやヘルプセンターに地域制限の記載はなく、日本からも利用できると考えられますが、地域ごとの提供状況の詳細は現時点では明らかにされていません。

Q. チームで共同作業するとき、個人のデータは共有されますか？ A. 共有されません。Projectに招待されても他の誰かのメモリや接続アカウントにはアクセスできず、コネクタの呼び出しは各メンバー自身の認証情報と権限で実行されます。共有スレッドをフォークすれば、元の作者のプライベートなコネクタやメモリを引き継がずに作業を発展させられます。