ついに2/3にOpenAIがChatGPT Deep Researchのリリースを発表しました！！OpenAIが開発したDeep Researchは、複雑な調査タスクを自動化する革新的なAIエージェントです。人間が数時間かける調査を数十分で完了し、専門家レベルのタスクにおいても高い性能を発揮します。
本記事では、このDeep Researchの概要、機能、使い方、性能、そして今後の可能性について、詳細に解説していきます。
ChatGPT Deep Researchとは？
ChatGPT Deep Researchは、ChatGPTの新機能で、インターネット上の情報を自律的に深掘り調査し、数十分かけて高度なリサーチレポートを作成するエージェント型のシステムです。従来のChatGPTが対話形式のQ&Aに特化し、数秒から数十秒で回答を返すのに対して、このDeep Research機能は複数のウェブサイトやデータソースを何度も検索・分析することで、まるで人間のプロフェッショナルアナリストが下調べを行うかのように網羅的なレポートをまとめてくれます。また調べるだけでなく過去のデータから総合的に分析し未来の予測データを出力することもできるようになっています
一度のリサーチで5分から最大30分ほどかかりますが、それでも人間なら数時間かかりそうな調査を短時間で代行できるため、専門分野の調査や複雑な情報収集を効率化できる点が注目されています。
Deep Researchの特徴
Deep Researchでは、ユーザーの質問内容に合わせてAIが複数の情報源を自動的に検索し、必要に応じて検索ワードや調査方針を変えていく「自律的なマルチステップ調査」を行います。数百にも及ぶウェブページやPDF、画像ファイルなどから情報を収集し、根拠を確認しながら分析結果をまとめるため、断片的な情報の寄せ集めではなく、筋道の通った包括的な回答を得やすいのが特長です。単に文章を要約するだけではなく、しっかりとした裏付けを示しながら答えを導いてくれるので、特に複雑なテーマや専門性の高い領域で力を発揮します。
さらに、Deep Researchでは次世代モデル「o3」が採用されており、ウェブ閲覧やデータ解析、引用元の管理などを高度に行えるよう最適化されています。金融や工学など専門知識が必要な分野の情報にも強く、複雑な推論を要する質問に対して、より的確で説得力のある結論を提示することが期待されています。画像やPDF、スプレッドシートといった多彩な形式のファイルを一元的に解析し、必要に応じてPythonコードを実行してグラフを作成するなど、テキスト以外の情報ソースも自在に扱える点も大きな進歩でしょう。
【最新モデルChatGPT o3-miniについて知りたい方は是非以下の記事も併せてご覧ください！】
調査過程では、どのサイトや文献を参照しているか、どのデータに基づいた分析かを引用付きで整理してくれるため、ユーザーとしては「この情報の裏付けは本当に正しいのか」といった検証がしやすくなっています。論文や公的機関のデータにリンクが貼られる場合も多く、単に概要を教えてくれるだけでなく、情報の出典まではっきり示されるのが魅力です。金融や政策、工学分野はもちろん、高額商品の比較や市場調査など日常的なテーマにも幅広く対応し、ニッチな情報にもアクセスしてくれるため、非常に応用範囲が広いといえます。
加えて、Deep Researchは「Humanity’s Last Exam」という高難易度ベンチマークで26.6%という正答率を記録しています。これは考古学の古代文字翻訳を含む100以上の領域から合計3,000問が出題される試験で、AIにとって難易度が非常に高いとされるものです。このように、多種多様なテーマを扱う能力が高いからこそ、実際のビジネスや研究においても、通常では時間や専門知識が必要な情報収集を短時間で代行できるわけです。そして、人間が数時間かけて調べるような内容を、1回のリサーチで最短5分、長くても30分ほどでレポートとして提供してくれるため、時間と手間を大幅に節約できるのも大きな魅力となっています。
最終的に提示されるレポートは、必要に応じて数百〜数千字を超えるボリュームになり、根拠が示された形での結論や関連データの可視化が含まれます。このようにDeep Researchは、通常のChatGPTが得意とする短時間のQ&A応答とは一線を画した、「より深く、網羅的な情報収集と分析」を自動的に行ってくれる機能として注目されているのです。
Deep Researchの使い方・操作手順
今回は例として「これからのAIの普及・新時代の活用とIT人材の需要変化」について、Deep Researchを使って仮に調べるとどのようなレポートが得られるのか、その一例としてご紹介したいと思います。AIの発展がもたらすメリットやリスク、そしてIT人材の需給バランスがどのように移り変わるのかそういった疑問を背景に、Deep Researchが実際にどのように動作するのか見ていきましょう！
Deep Researchモードの選択
ChatGPTのWeb版で新規チャットを開始するとき、入力欄付近のオプションから「Deep Research」を選択します。通常のGPT-4モードではなく、ここで切り替えることで深掘り調査が有効になります。
質問内容の入力
分析してほしいテーマや疑問点を入力します。以下の写真のようにより詳細な条件や疑問があれば盛り込むことで、フォーカスしたレポートが得られやすいです。
関連ファイルの添付（任意）
もし調査に役立ちそうなPDFやスプレッドシートがあれば、そのまま添付するとDeep Researchは追加の情報源として参照しながら調査を進めます。
フォローアップの質問
複雑な事柄を質問するとDeepResearchはフォローアップの質問を求めて以下のように質問してくることがあります。以下のように業界、データの範囲、ペルソナを指定することでより深ぼった回答を得ることができます。今回は包括的なリサーチを行うように指示を行います。
調査の実行
入力を送信すると、AIがバックグラウンドで複数の検索クエリを発行し、必要なデータを収集・分析します。画面のサイドバーには、現在どのサイトを閲覧しているか、どんな処理ステップを踏んでいるかがリアルタイムで表示されることもあります。
完了まで待機
調査には平均5～30分ほどかかり、内容が複雑になるほど時間は長くなりがちです。実行中はほかの作業をしていても大丈夫で、Deep Researchが終わるとチャット画面に完了通知が届きます。今回の指示ではリサーチに5分程度かかりました。
レポート結果を確認
最終的にDeep Researchがまとめたレポートが表示されます。結論や詳細な分析結果、引用元URL、データの裏付けなどが整理された形で提示され、学術レポートや調査報告書のような形式になっていることが多いです。将来的にはグラフや図表の埋め込みにも対応する見込みだとされています。
たとえば5分ほどリサーチしただけでも、約1200字の長文のリサーチ内容を出力してくれました！そのソースには総務省のAIに関する資料PDFや海外の記事まで様々なソースから資料を探して総合的に分析していてこれまでのリサーチとは一線を画したレベルでのリサーチを実現しています。
他のAIサービスとの比較
通常のChatGPT（GPT-4モデル）との違い
ChatGPTにブラウジング機能を付ければウェブ検索は可能ですが、基本的に短時間のQ&A形式での応答が中心です。Deep Researchは30分かかることもあるかわりに、必要なだけ検索と分析を繰り返し、引用付きで網羅的なレポートを生成するため、「スピード」よりも「深掘り・検証重視」のケースに向いていると言えます。
Bing Chatとの違い
Microsoft Bing Chatもウェブ情報を引用しながら回答できますが、Deep Researchのように長時間かけて多数のサイトを自動巡回し、コード解析やグラフ作成まで行う動作は想定されていません。Bing Chatは数秒で簡潔な回答を得たい場合に向き、Deep Researchは30分待ってでも詳細なレポートを欲しい場合に向くと考えられます。
Perplexity AIとの比較
Perplexity AIは即時性を重視したサービスで、短時間で簡潔に回答してくれます。しかし、Deep Researchは内部で追加の探索を何度も行い、より深い情報収集を進めるため、最終的に得られる情報量やレポートの網羅性はDeep Researchのほうが高いと指摘されています。
Deep Researchのメリットとデメリット
Deep Researchにも複数のメリットやデメリットも挙げられます。まずメリットとしては、まず数十〜数百の情報源を参照し、裏付けを取ったうえで包括的な回答をまとめてくれる点が挙げられます。引用元が明確になっているため検証がしやすく、学術的な研究や業務上のデータ集めでも信頼性を高められるのが強みです。また、自律的に追加の検索や分析を繰り返すため、ユーザーは質問を投げかけるだけで十分に深い情報を得られ、ニッチな分野や専門性の高いテーマにも適切に対応できます。そして何より、人間なら数時間かかるようなリサーチでも数十分程度に短縮できるため、時間とコストの大幅な削減につながるのも大きなメリットです。
一方で、デメリットとしては調査に最大30分近くかかることがあり、即座に回答が欲しい場合には向いていません。さらに、現状ではChatGPT Pro（月額200ドル）プランのユーザーのみが利用でき、しかも月100件までといった利用制限があるため、多くの人が気軽に試すにはハードルが高いという面もあります。また、従来のChatGPTと同様に誤情報を完全に排除することは難しく、引用ソースの信頼性や推論の妥当性は最終的にユーザーがチェックしなければならない点にも注意が必要です。
最新アップデート情報と今後の展望
2025年2月上旬の正式リリース時点で、東京のイベントに参加したOpenAIのCEO Sam Altman氏は、ソフトバンクと提携して法人向けAIサービスを展開すると発表しています。https://group.softbank/news/press/20250203_0
まずはChatGPT Proユーザーへの提供が開始されており、イギリスやスイスなど一部地域を除いて利用可能です。今後のOpenAIの展開としては以下が予定されているようです。
対応プランの拡大
ChatGPT Plus（月20ドル）やチームプランにも順次Deep Researchを解放する見込みがあるとされており、利用できるユーザー層は徐々に増えそうです。
利用上限の緩和
Proユーザーでも月100件までの制限がかかっている現状について、OpenAIは「より軽量で高速なバージョンのモデルを開発中」と述べています。これによって使用回数を大きく引き上げる計画があるようです。
マルチデバイス対応
まずはWeb版での提供ですが、モバイルやデスクトップアプリへの展開を約1ヶ月以内に進めると予告されており、利用環境が広がることが期待されます。
レポート機能の強化
今後は画像やグラフなどの埋め込み表示がサポートされ、ビジュアル面でさらに分かりやすいレポートにアップデートされる予定だと発表されています。
将来的な機能統合
調査結果をそのままタスク実行につなげるエージェント「Operator」との統合も視野にあるため、リサーチだけでなく実際の業務フローまで一貫して支援するプラットフォームへと進化する可能性が指摘されています。
現在はProプラン限定というハードルがありながらも、その調査能力の高さは非常に魅力的です。ビジネスや研究で情報収集を効率化したい方や、専門的なトピックについて深く学びたい方は、今後の情報解禁や機能アップデートを注目しておくとよいでしょう。ChatGPT Deep Researchは「AIに本格的なリサーチを任せる」という新しい体験をもたらすサービスだといえます。今後の進化によって、さらに多くのユーザーがこの便利さを享受できるようになる可能性があります！さらなるアップデートを待ちましょう！！
お問い合わせはこちら
私たちsento.group合同会社に関しましてお問い合わせ・ご質問・資料請求などお気軽にご相談ください！ 具体的な内容が未定でも構いませんので、ぜひお気軽にお声がけください！