ChatGPTのDeep Researchとは？
OpenAIは2025年2月2日、ChatGPTの新機能として「Deep Research」をリリースしました。
「Deep Research」は、ChatGPTを高度なリサーチエージェントとして動作させるモードで、ユーザーの与えた質問に対して生成AIが自主的にウェブ検索・情報収集を行い、詳細な調査レポートを作成するものです。
一般的な検索エンジンと異なり、キーワード単位で情報を羅列するのではなく、質問の背景や目的を踏まえたうえで、整理された情報を返してくれます。
プロセスの実行中はサイドバーに生成AIの思考過程や閲覧中のサイトの概要が表示されるのが、大変面白いです。
この思考過程を追うことで、生成AIがどのような考えや調査をしているかも分かりますし、反対に生成AIの思考過程を学んだ上で、自身が調査する際の参考にしても面白いです。
現在は、有料プランを契約している人しかDeep Reserchは使えませんが、今後は無料ユーザーも使えるようにしていく予定とのことです。
【主な特徴】
・高速な調査：人間なら数時間かかる調査を数分で完了します。
・高度な調査：人間には思いつかないようなニッチで意外な情報も、多段階の探索によって発見します。
・自律的なウェブ閲覧：インターネット上のさまざまな情報源を自動で検索・収集します。
・多様なデータ形式の分析：テキストだけでなく、画像やPDFなども解析できます。
・高度な推論と情報統合：生成AI（現時点ではO3モデルをベースに調整したものを使用）が段階的に推論（チェーン・オブ・ソート推論）し、見つけた情報を統合して理解します。
・構造化されたレポート生成：引用や出典リンク付きの詳細なレポートを出力します。
以下は、リサーチの前段階として、ChatGPTが聞いてくる画面です。
こちらは、Deep Reserchの思考過程です。独り言をしながら、調べてるところが面白いです。
ビジネスマンがDeep Researchを活用すべき理由
ビジネスマンがChatGPTのDeep Researchを活用すべき最大の理由は、「圧倒的な情報収集力」にあります。
特に市場動向の把握、競合分析、消費者ニーズの深堀りなどにおいて、通常の調査よりも短時間で精度の高い結果が得られるため、生産性が飛躍的に向上します。
さらに、新規事業の立案やマーケティング戦略の策定においても、Deep Researchを使えば客観的な調査ができるため、競合に差をつけるための戦略的な意思決定が可能になります。
これは、ビジネスの成果を直接的に改善する大きなメリットとなります。
具体的なDeep Researchの活用事例
Deep Researchは、その調査能力と網羅性から幅広い分野での応用が期待されています。
【具体的な活用事例】
金融・投資分析: 市場データや財務報告、ニュース動向を精査し、投資先のリスクと機会を深く分析するレポートを自動生成できます。人間のアナリストが何日もかける調査を短時間で行えるため、より多くの選択肢を検討することが可能になります。
科学研究の加速: 医学などの研究分野では、膨大な論文を横断的にスキャンして新たな知見を探す、といった用途があります。例えば新薬候補を探す際、何千本もの論文やデータセットから候補物質や関連研究を洗い出す作業を支援できます。
市場調査・商品比較: 入念な購買判断をしたい消費者や、新規事業を検討する企業にとって、競合製品や市場トレンドの包括的なレポートを作成できます。
政策立案の支援: 政府やシンクタンクが社会課題についてグローバルなデータを分析する際に、関連する統計や事例、研究結果を収集整理し、政策決定の材料を提供します。
法律リサーチの自動化: 膨大な判例や法律文書データベースを横断し、関連判例や解釈の傾向をまとめることで、法律家のリサーチをサポートします。
Deep Researchが下調べに費やす時間を大幅に短縮してくれるため、人間はより付加価値の高い分析や戦略立案に注力できます。
ChatGPTのDeep Research活用時の注意点とコツ
Deep Researchにも課題や限界があります。
例えば、インターネット上の全ての情報にアクセスできるわけではありません。有料の学術論文や会員限定記事などにはアクセスできないため、その点は人間の手による補足が必要です。
現状ではDeep Researchがまとめた内容を鵜呑みにせず、最終チェックは人間が行うことが重要です。
例えば、一次情報や公式情報との照合を行う習慣をつけましょう。
GoogleのDeep Reserchについて
Googleもまた、OpenAIに先駆けて2024年12月11日に「Deep Research」機能を発表しました 。
Googleの対話型AIサービス「Gemini」の高度機能の一つとして提供されており、ユーザーの質問に対してウェブ上から深く掘り下げた情報収集を行い、構造化されたレポートを短時間で生成するものです。
ChatGPTと同様に無料ユーザーにも使えるようになっています（月5回程度）。
＜GoogleのDeep Researchの主な特徴＞
・調査プロセスがダイナミックかつ高速。
・初めは広く一般的な情報を集め、そこから得た知見にもとづいて次に調べるべきポイントを絞り込み、再度検索を行う――というサイクルを複数回繰り返す。
・Deep Researchは平均して「わずか数分」で詳細な調査結果を提供。
・生成されたレポートには重要なポイントが整理され、元情報へのリンク付き。
・ワンクリックでそのレポートをGoogleドキュメントとしてエクスポートできる。
・調査結果について追加の質問を投げかければ、AIがそれに基づいてレポートをリアルタイムで更新・拡張してくれる。
Googleが長年培ってきた検索アルゴリズムと膨大なインデックス情報を活用しつつ、Gemini（現時点でモデルは、2.0 Flash Thinking Experimental）の持つ高度な推論能力と超大容量コンテキスト処理を組み合わせることで、短時間で質の高い調査を実現しています。
以下は、GoogleのDeep Researchのリサーチ中の画面です。
ChatGPT Deep ResearchとGoogle Deep Researchの比較
最後に、ChatGPTとGoogleそれぞれのDeep Researchの違いと共通点を整理します。
１．強み
どちらもテキスト・画像などマルチモーダルな入力に対応できる点は共通ですが、Googleは100万トークンという極めて大きな文脈サイズを強みとし、ChatGPTのDeep Reserchは強力な推論力と段階的思考の正確さが強みです。
２．リサーチの進め方（アプローチ）
両者とも「マルチステップの検索＋要約」という概念は同じですが、ユーザーとのインタラクション方法に違いがあります。
ChatGPTのDeep Reserchは基本的にユーザーの質問を受け取ると自律的にどんどん調査を進め、必要に応じて途中で追加質問して軌道修正するスタイルです。
一方、Google Deep Researchはまず調査プランを提示してユーザーの確認を得てから実行する点が特徴で、よりユーザー主導のコントロールが可能です。
３．速度と正確性
Google Deep Researchの最大の利点は処理の速さで、ほとんどのレポートが約5分以内で完成します。ChatGPTのDeep Reserchは質問にもよりますが最長30分程度かかる場合もあり、その分じっくり検証しながら調べていると言えます。
実際、ベンチマーク評価ではChatGPTのDeep Reserchの方が詳細で高精度な結果を出す一方、Google Deep Researchは迅速だが精度は限定的という傾向が見られました。
ユーザーは、スピード重視でざっと概要を掴みたい場合はGoogle Deep Research、時間をかけても網羅的で信頼性の高い結果が欲しい場合はChatGPTのDeep Reserch、と使い分けることも考えられます。
個人的には、ChatGPTのDeep Reserchの方が、分析内容も深いですし、文章も読みやすく感じますので、好みです。
４．出力の形式と機能
どちらも構造化されたレポートを出力し、要点ごとに見出しを付けたり箇条書きで整理したりします。また、出典（引用）リンクが明示されるため、ユーザーが元情報を確認できる点も共通です。
ChatGPTのDeep Reserchは出力結果をリンクにして共有することはできますが、PDFやワードに出力することはできません。
一方、Google Deep Researchは出力後のエクスポート機能（Googleドキュメントへの保存）という実用的な利点があります。ワンタッチでドキュメントにエクスポートできるのが、本当に楽！
５．利用のハードルとコスト
両者とも現時点では無料で無制限に使えるツールではありません。ChatGPTのDeep ReserchはChatGPTの有料版ユーザーのみが利用可能で、Plusプランで月10回、Proプランで月120回までなど回数制限があります。
Google Deep ResearchもGemini Advancedという有料サービス（Google Oneプレミアムに付帯）への加入が基本で、一般ユーザーは月に5回の無料利用ができます。
６．業界内での評価と影響
ChatGPTのDeep Reserchは、そのリサーチ能力の高さから科学者や専門家から高い評価を得ています。
一方、Google Deep Researchは、Googleという巨大プラットフォームによって多くのユーザーにこの概念を認知させた点で意義が大きく、検索エンジンの未来像として注目されています。
いずれも、Deep Researchツールは単なる便利なサービスに留まらず、情報産業全体に変革をもたらす可能性があるという点で業界の関心を集めています。
なお、PerplexityのDeep Reserchも使用しましたが、出力結果はちょっと間違いが多いと感じました。
まとめ
「Deep Research」は、生成AIによる高度な情報収集・分析を実現する画期的なツールです。ユーザーにとっては膨大な検索の手間を省き、ビジネスユーザーにとっては意思決定に必要なエビデンスを迅速に得る手助けとなります。
ただし、現時点でこれらのツールが人間のリサーチを完全に代替するものではありません。引用ミスや誤情報の混入リスクもあるため、得られたレポートを批判的に精査し、重要な判断には人間の確認が不可欠です。
しかし、今後、モデルの進化や競争環境の刺激により、精度向上・機能強化が進めば、Deep Researchツールはますます信頼できるパートナーとなっていくことは確実です。
情報収集から意思決定までのプロセスを大きく短縮し、私たちの仕事の仕方や学びの形を変えていく可能性を秘めています。その恩恵を享受しつつ、AIとの協働による新たな価値創造のチャンスを捉えていきたいものです。
