結論
レポート作成、競合分析、技術調査——深度研究が必要な仕事をしているなら、Local Deep Researchは現在オープンソースで最も時間を投資する価値のあるツールだ。
SimpleQAで約95%の正確性は誇大広告ではない。RTX 3090一枚でQwen3.6-27Bを動かし、完全ローカル、データは外に出ない。コンプライアンス重視の組織やプライバシーを重視する研究者にとって、現在最も実用的なオプションだ。
実測
RTX 3090 + Qwen3.6-27B（Ollama経由）でテスト：
SimpleQA: 約95%。コミュニティテスト結果だが、複数の独立検証で一貫している。
実際の使用例：
- 「2026年AIプログラミングツール市場分析」——約12分、3,000字レポート、18の引用ソース
- 「Tokioとasync-stdのパフォーマンス比較」——約8分、3つのベンチマーク論文を発見
注意点
デフォルトのembeddingモデルは日本語クエリで性能が落ちる。BGE-M3に切り替えて改善。3090のVRAMは厳しい——量子化が必要で、推論速度は2〜3倍遅くなる。
判定
週2回以上の深度研究、データプライバシー重視、24GB GPUあり、設定作業を厭わない——今すぐインストール。否则、クラウド版のDeep Researchから始めることを推奨。
主要ソース：