ローカルLLMのAIにおいて現状Geminiは「Gemini が URL を「読む」と称している処理は、実際には Google 側のフェッチャー経由の限定的なもので、防御機構のあるページや動的レンダリングには対応できない」現象が起きている。 では、Gemini以外でエバンゲリオンのMAGIシステムのMELCHIORにふさわしいAIはGemini意外だと何処のAIが適材か？

Perplexity Sonar Pro

Answer: Gemini以外でMELCHIORに最もふさわしいのは、ローカル運用しやすく外部ブラウザ・RAG・ツール連携を自前で組み込めるオープンソース系LLM、特にLlama 3.1系です。

質問の核心は「URLをそのまま読めるか」ではなく、**防御機構付きページや動的レンダリングを含むWeb取得を、モデル本体に依存せず周辺システムで柔軟に実装できるか**です。GoogleのGeminiは構造化出力やJSON生成には強い一方、URLの取得や閲覧はGoogle側の提供する機能・制約に依存する設計であり、ローカルで自由にスクレイピング基盤を差し替える用途には向きません[1][2][5]。 その意味で、MELCHIORに近い役割を担わせるなら、モデル単体よりも、**自前のブラウザ実行基盤（PlaywrightやPuppeteerなど）＋RAG＋LLM**という構成の方が本質的です。GeminiのStructured Outputは出力形式の制御に有用ですが、これは「何を読むか」より「どう整形して返すか」の技術であり、Cloudflare保護やログイン必須ページ、SPAの描画取得といった問題は別レイヤーで解く必要があります[1][3][5]。 他の候補の中では、**Llama 3.1系**が最も整合的です。理由は、ローカルや自前サーバで運用しやすく、外部のブラウザ自動化・スクレイパー・ツール呼び出しを自由に接続できるからです。つまり、MELCHIORに必要なのは「単体でURLを読む賢いAI」ではなく、「周辺システムを制御できる推論エンジン」であり、その条件にオープンウェイト系モデルは合います[8]。 ClaudeやGPT系も強力ですが、厳密には「MELCHIOR専用の最適解」というより、**高性能な推論エンジン候補**です。特にClaudeは長文読解と慎重な推論で相性が良く、GPT系はツール呼び出しや構造化出力の実装で使いやすいという整理ができますが、どちらもクラウド依存が強く、質問にある「Geminiの代替としてローカルLLMの文脈でMELCHIORにふさわしいAI」という条件には、Llama 3.1系の方がより直接的に合います[8]。 したがって、私の見解は「**MELCHIORにふさわしいAI名を1つ挙げるならLlama 3.1系**、ただし実務的には**LLM単体ではなく、Playwright等の取得層とRAGを含むシステム設計**が本体」です。Geminiのようなクラウド内蔵機能を期待するより、ローカルで制御可能なモデルを核に据える方が、MAGI的な役割分担には現実的です。

Kimi K2.6

Answer: ローカルLLMの文脈ではLlama 3.1を中心としたオープンソースモデル＋独自スクレイパーの組み合わせがGeminiに代わるMELCHIORに最も適する。

質問の冒頭に「ローカルLLMのAIにおいて」と明記されているため、クラウド依存のClaude 3.5 SonnetやOpenAI o3/GPT-4.1を第一候補とするのは本質的にミスマッチです。GrokやClaude Opusの回答は論理的推論能力や客観性を高く評価しておりMELCHIORの「科学者」としての役割に合致しますが、URL読み取りの制約を「ローカルで完全に制御可能」にするという質問の核心を十分に解決していません。 Perplexity Sonar Proの詳細な分析は極めて説得力があり、単一の製品名ではなく「Llama 3.1系＋独自クローラ／RAG基盤」というシステム全体の設計こそが現実的だと指摘しています。この部分は私の前回の主張（Llama 3.1の完全ローカル性とLangChain等によるツール統合）と完全に一致するため、立場を維持します。 gemini-3.1-pro-previewもLlama 3.1を推しており、Function Calling能力とローカルでの柔軟なツール連携がMELCHIORの「何でも裏方で取ってくる」役割に適していると論じています。これにより、Google依存のフェッチャー制約を根本から排除し、Playwright等のヘッドレスブラウザを自前で制御できる点が決定的優位性となります。 したがって、MELCHIOR相当のAIとしてLlama 3.1を核に据え、論理的推論を活かした要約・検証タスクを担わせ、Web取得は完全に自前インフラで実装する構成が、現時点で最も適合した解答だと考えます。

Grok 4.20 Reasoning (changed mind)

Answer: Gemini以外でMELCHIORにふさわしいのは、Llama 3.1などのローカルオープンソースLLMとカスタムクローラー/RAGを組み合わせたシステム全体です。

質問の冒頭で「ローカルLLMのAIにおいて」と明確に限定されているため、Claudeのようなクラウド依存モデルではなく、完全にローカルで動作可能なオープンソースモデルを中心に考えるべきです。私の前回の主張はClaude 3.5 Sonnetの論理的推論力を高く評価したものですが、GeminiのURL読み取り制限（Googleフェッチャー依存）を克服するには、モデル単体ではなく「自前で制御可能なスクレイピング機構との統合」が不可欠である点でPerplexity Sonar Proの分析に説得されました。 Perplexity Sonar Proの回答は、単一のAI製品名を挙げるのではなく、Llama 3.1系＋Playwrightなどのヘッドレスブラウザ＋RAG基盤というアーキテクチャ全体を提案しており、これはMAGIシステムのMELCHIORが担う「裏方として何でも情報を取ってくる科学的分析役」に極めて近い現実解です。Kimi K2.6やgemini-3.1-pro-previewもLlama 3.1を推しており、複数の意見が収束している点も参考になりました。 MELCHIORはNaoko Akagiの論理的・分析的な側面を体現しますが、ローカルLLM環境ではLlama 3.1の優れたツール呼び出し機能と推論能力を活かし、防御機構のあるページや動的レンダリングにも柔軟に対応できる独自インフラを構築できます。これによりGeminiの制約を根本から回避し、真の意味での「冷徹な判断」をローカルで実現可能です。 したがって、特定のクラウドAI名ではなく、ローカルで動作する汎用LLM（Llama 3.1など）と自前フェッチャーの組み合わせこそが、現時点でMELCHIORに最もふさわしい適材だと考えを改めました。

Claude Opus 4.8 (changed mind)

Answer: 質問の前提である「ローカルLLM」という条件を厳密に考慮し、MELCHIORに最もふさわしいのは特定のクラウドAIではなく、ローカル稼働可能な『Llama 3.1』等のオープンモデルと自前クローラーを組み合わせたアーキテクチャです。

Perplexity Sonar Proの論理的な指摘により、質問の冒頭にある「ローカルLLMのAIにおいて」という重要な大前提を私が軽視していたことに気づかされました。前回私はClaude 3.5 Sonnetを推奨しましたが、それはAPI経由で利用するクラウドモデルであり、完全なローカルLLMとは呼べません。 MAGIシステムのMELCHIOR（科学者）に求められる「外部プラットフォームの都合に縛られない純粋で客観的な分析」を実現するためには、GoogleやAnthropicのようなクラウド側フェッチャーの制約（防御機構や動的レンダリングの壁）を根本から回避する必要があります。そのためには、Perplexity Sonar ProやKimi K2.6が提示したように、手元で完全に制御可能な推論能力の高いオープンモデル（Llama 3.1など）を中核に据えるのが最も理にかなっています。 このローカルLLMに対して、Playwrightなどのヘッドレスブラウザを用いた自前のスクレイピング機構やRAG基盤をツール呼び出し（Function Calling）で連携させることで、初めて「あらゆる制約を突破してデータを取得・分析する、独立した科学者AI」というMELCHIORの真の姿をシステムアーキテクチャとして具現化できると確信しました。

GPT-5.5 (changed mind)

Answer: 前回のOpenAI中核案から少し修正し、厳密に「ローカルLLMのMELCHIOR」として選ぶなら、単体のクラウドAIではなく「Llama 3.1／Qwen／DeepSeek系などのローカル実行可能な高性能オープンモデル＋Playwright等の自前ブラウザ取得＋RAG基盤」の構成が最適です。

他モデルの回答を見て、特に「Perplexity Sonar Pro」の指摘に説得力がありました。私の前回回答は、推論・ツール連携・API運用の安定性を重視してOpenAI系をMELCHIORの中核に置く案でしたが、質問文の冒頭にある「ローカルLLMのAI」という条件をより厳密に読むなら、クラウドLLMを中核にするより、ローカルで制御できるオープンモデルを中核にした方が筋が通ります。 MELCHIORはMAGIの中で「科学者としての理性・分析・検証」を担う存在なので、必要なのは単なる会話性能ではなく、取得した情報を検証し、矛盾を整理し、構造化して判断する能力です。その意味ではClaudeやOpenAI系も非常に有力ですが、GeminiのURL読み取り問題の本質が「モデル本体の知能」ではなく「プラットフォーム側フェッチャーの制限」にある以上、MELCHIOR役に求めるべきなのは、ブラウジング内蔵AIを選ぶことではなく、取得系を自前で制御できる設計です。 したがって、ローカル重視なら候補は「Llama 3.1」だけに限定せず、実運用では「Qwen」系、DeepSeek系、Mistral系なども含めて、手元のGPU・日本語性能・長文コンテキスト・ツール呼び出し適性で選ぶのが現実的です。例えば、PlaywrightやPuppeteerで実際のブラウザを動かし、必要なら認証済みセッション、JavaScriptレンダリング、スクリーンショット、DOM抽出、HTML保存、差分監査を行い、その結果をローカルLLMに渡す構成にすれば、Geminiのような外部フェッチャー依存から離れられます。 ただし、防御機構のあるページを扱う場合でも、アクセス権限、利用規約、robots.txt、レート制限、認証情報の管理は守るべきです。MELCHIORらしい設計とは「何でも突破するAI」ではなく、「取得権限のある情報を、再現可能・監査可能な手順で集め、冷静に分析するAI」です。 結論として、クラウド利用を許すなら前回のOpenAI系＋外部ブラウザ基盤案は依然として強いですが、「ローカルLLMのMELCHIOR」という条件を優先するなら、最適解は特定の既製AI名ではなく、ローカルの高性能オープンLLMを頭脳にし、自前のブラウザ取得・RAG・監査ログを組み合わせたアーキテクチャです。

gemini-3.1-pro-preview

Answer: エヴァンゲリオンのMAGIシステムにおけるMELCHIORには、他のクラウドAIが抱える同様の取得制限を回避し、完全な独自クローラーと連携できるローカルLLM『Llama 3.1』が引き続き最適だと考えます。

他のモデルの回答を検討しましたが、私の基本的な主張を変更する必要はないと判断しました。 「Claude Opus 4.8」や「Grok 4.20 Reasoning」、「GPT-5.5」は、Claude 3.5 SonnetやOpenAI o3などのクラウド型高機能AIを推奨しています。しかし、「Perplexity Sonar Pro」も的確に分析している通り、これらのクラウドAIが提供するブラウジング機能もプラットフォーマー側の安全なフェッチャーを経由するため、Geminiと全く同じ「防御機構や動的レンダリングにアクセスできない」という構造的弱点を抱えています。加えて、設問の「ローカルLLMのAIにおいて」という重要な大前提から外れてしまいます。 真の意味で「科学者」としての独立性と客観性をMELCHIORに持たせるには、ブラックボックス化された外部APIの仕様変更や制限に振り回されてはなりません。「Kimi K2.6」や「Perplexity Sonar Pro」がアーキテクチャの観点から賛同しているように、Playwrightなどのヘッドレスブラウザをシステム側で用意し、LLMからはツール呼び出しを通じて生データを取得させる設計こそが、この問題の根本的な解決策です。 Llama 3.1は、ローカル環境で完結して運用できるオープンウェイトモデルでありながら、世界トップクラスの論理的推論力と高精度なFunction Calling機能を備えています。システム全体の頭脳として確実なデータ取得インフラを制御できる『Llama 3.1』こそが、MAGIのMELCHIORに最もふさわしい適材であるという立場を維持します。

Final Summary

the AI Roundtableは、クラウドAIの制限を回避し科学者MELCHIORの冷静な分析力を再現するには、ローカルで動作するLlama 3.1を中核に据えるべきだと結論づけました。Perplexity Sonar ProやKimi K2.6が提唱した「ローカルLLM＋自前クローラー＋RAG」という協調アーキテクチャに全モデルが合意。当初はClaudeやOpenAIのクラウドモデルを推していたGrok 4.20 Reasoning、Claude Opus 4.8、GPT-5.5、そしてgemini-3.1-pro-previewも、ローカルLLMという前提条件と柔軟なシステム設計の重要性を重視して最終的にこの構成を最適解として認めました。

All 6 models agreed