【ChatGPTに新機能】「Deep Research」でAIが自動調査！活用法と今後の展開

OpenAIが「ChatGPT」に新機能「Deep Research」を導入しました。

この機能により、AIが膨大なオンライン情報を収集・分析し、詳細な調査レポートを作成できるようになります。

金融、科学、政策などの専門分野だけでなく、製品購入の事前リサーチにも活用可能です。

本記事では、「Deep Research」の機能、使い方、活用事例、今後の展開について詳しく解説します。

「Deep Research」とは？ChatGPTの新機能を解説

OpenAIが発表した「Deep Research」は、ChatGPTに搭載された自動リサーチ機能です。

これにより、ユーザーは膨大なオンライン情報をAIに収集・統合させ、詳細なレポートを作成できます。

金融、科学、政策などの専門分野に役立つだけでなく、日常のリサーチ作業も効率化可能です。

Deep Researchの基本概要

「Deep Research」は、ChatGPTの新機能としてWeb上の情報を検索・統合し、詳細な調査レポートを作成するものです。

OpenAIの最新モデル「o3」を基盤としており、AIがリアルタイムに情報を分析し、包括的なリサーチを行います。

利用者は調査テーマを入力するだけで、AIが数百のオンラインソースを検索し、出典付きのレポートを作成します。

従来のリサーチ手法と何が違うのか？

従来のリサーチでは、個人が情報を手作業で集め、比較・分析し、レポートをまとめる必要がありました。

しかし、「Deep Research」はAIが自動でリサーチを行い、数分から数十分で結果を提示します。

また、データの出典も明示されるため、信頼性の高い情報を効率的に取得できます。

これにより、特に専門的な調査が必要な分野や、正確な情報が求められる場面での活用が期待されています。

Deep Researchの主な機能と活用シーン

「Deep Research」は、単なる検索ツールではなく、AIが膨大なデータを収集・分析し、詳細なリサーチレポートを自動作成できる機能です。

従来の検索エンジンとは異なり、情報を統合し、推論を加えることで、より深い洞察を提供します。

この機能は、ビジネスや学術研究だけでなく、一般消費者の調査にも幅広く活用できます。

オンライン情報の検索・統合機能

「Deep Research」は、数百のオンラインソースを横断的に検索し、関連情報を統合します。

AIが情報を精査し、重複や誤情報を排除しながら、信頼性の高いデータを抽出します。

さらに、検索結果には出典が明示されるため、ユーザーが情報の正確性を確認しやすい仕組みになっています。

リアルタイムでの推論と分析

従来の検索エンジンは、単に情報を提示するだけですが、「Deep Research」はAIが推論を行い、情報を分析します。

例えば、ある業界の市場分析を行う際、競合情報やトレンドデータを統合し、独自の洞察を提供できます。

また、ユーザーが補足情報を追加すると、AIがそれを考慮しながら、リサーチ内容を動的にアップデートすることも可能です。

金融・科学・政策などの分野での活用

「Deep Research」は、高度な知識を要する分野のリサーチにも適しています。

特に金融、科学、政策、エンジニアリングなどの専門分野では、正確なデータと信頼性の高い分析が求められます。

例えば、金融市場の動向や新しい技術の研究成果、政策の影響などをAIが詳細に分析し、レポートを作成します。

消費者向けリサーチにも対応

専門家だけでなく、一般消費者も「Deep Research」を活用できます。

例えば、家電や自動車などの製品比較、旅行先の情報収集、投資先の分析などにも役立ちます。

AIが製品のレビューや評価を集め、メリット・デメリットを整理し、最適な選択肢を提案してくれます。

これにより、ユーザーは時間をかけずに、より良い判断ができるようになります。

Deep Researchの使い方：ChatGPTでの活用方法

「Deep Research」を利用すると、ChatGPTがオンラインの膨大なデータを自動収集・分析し、詳細なレポートを作成してくれます。

専門的な調査はもちろん、日常の情報収集にも活用できるため、リサーチ業務の効率化が期待できます。

ここでは、具体的な利用手順とレポートの作成例を紹介します。

Deep Researchを利用する手順

「Deep Research」は、ChatGPTのProプラン（200ドル/月）から利用可能で、今後PlusプランやTeamプランにも拡大予定です。

利用手順は以下の通りです。

• ChatGPTのメッセージ作成画面を開く
• 「Deep Research」モードを選択
• 調査したいテーマや質問を入力
• 必要に応じて、関連ファイル（スプレッドシート、PDFなど）をアップロード
• 調査開始後、5分～30分ほど待つ（処理時間は内容による）
• 調査が完了すると、AIが詳細なリサーチレポートを生成

リサーチの進行状況は画面右側のサイドバーに表示され、使用したデータソースや検索手順も確認できます。

実際のレポート作成例

例えば、「2024年のストリーミングプラットフォーム市場の動向」を調査したい場合、以下のように入力します。

「2024年におけるNetflix、Disney+、Amazon Prime Videoの市場シェア、ユーザー数、成長率を比較し、今後の市場予測をまとめてください。」

「Deep Research」が実行されると、以下のようなレポートが生成されます。

• 各ストリーミングサービスの最新の市場シェアデータ
• 近年の成長率と今後の予測
• 業界の専門家による市場動向の分析
• 出典付きのデータリスト

このように、AIが情報を統合し、専門家レベルのリサーチレポートを自動で作成します。

調査レポートの精度と引用元の明示

「Deep Research」の大きな特徴の一つは、出典を明示したリサーチレポートを作成できる点です。

例えば、調査結果の中には「○○新聞（2024年1月）によると…」のように、情報の元となるデータソースが明記されます。

そのため、ユーザーはリサーチの正確性を確認し、信頼性の高い情報を活用できます。

他社AIと比較！Deep Researchの強みとは？

「Deep Research」は、単なる検索エンジンではなく、AIが推論を加えながら調査を進める点で他社のAIリサーチツールと大きく異なります。

Googleの「Gemini Advanced」やAnthropicの「Claude」、Metaの「Llama」など、さまざまなAIツールが存在する中で、Deep Researchはどのような優位性を持つのでしょうか？

ここでは、競合AIと比較しながら、Deep Researchの強みを解説します。

Google Gemini Advancedとの違い

Googleの「Gemini Advanced」にも「Deep Research」と類似した機能が搭載されていますが、両者には明確な違いがあります。

• Deep Research：数百のオンラインソースを統合し、出典付きのレポートを作成
• Gemini Advanced：ウェブ検索を活用し、関連情報を取得するが、推論やレポート作成機能は限定的
• Deep Research：AIが検索プロセスを動的に変更し、調査の精度を高める
• Gemini Advanced：従来の検索エンジンに近く、情報の統合はユーザーに委ねられる

つまり、Deep Researchは、単なる情報検索を超えた「包括的な調査機能」を持つ点が大きな特徴です。

他のリサーチAIとの比較

OpenAI以外にも、Anthropicの「Claude」やMetaの「Llama」、またAmazonの「Titan」などのAIがリサーチ機能を持っています。

それぞれのAIとDeep Researchを比較すると、以下のような違いがあります。

この比較からも分かるように、Deep Researchはリサーチタスクに特化し、より詳細なレポートを作成できるAIとして設計されています。

Deep Researchの圧倒的な強みとは？

競合AIと比較した際のDeep Researchの最大の強みは、以下の3点です。

• 自動で膨大なデータを収集・統合し、出典付きレポートを作成
• AIが検索プロセスを動的に最適化し、より精度の高い情報を取得
• 調査内容の補完が可能で、ユーザーが求める情報を深掘りできる

これらの特徴により、「Deep Research」はただのAIチャットではなく、知識労働を強力にサポートするツールとして注目されています。

今後の展開とOpenAIのロードマップ

「Deep Research」は今後も継続的にアップデートされ、より多くのユーザーにとって便利な機能へと進化していきます。

特に、モバイル対応や小型モデルの開発、専門データベースとの連携が計画されており、AIリサーチの可能性をさらに広げることが期待されています。

ここでは、今後の展開について詳しく解説します。

モバイルアプリへの対応予定

現在、「Deep Research」はWeb版のChatGPTでのみ利用可能ですが、2024年2月中にモバイルアプリにも対応予定です。

これにより、スマートフォンやタブレットからでもリサーチを依頼できるようになり、いつでもどこでもAIによる調査が可能になります。

特に、移動中や会議前の情報収集など、ビジネス用途での活用が大きく広がることが予想されます。

より小型のモデルでの利用拡大

現在、「Deep Research」はOpenAIのo3モデルをベースに動作していますが、将来的には「o3-mini」などの小型モデルでも利用できるようになる見込みです。

これにより、処理速度が向上し、より低コストでの運用が可能になります。

特に、ChatGPT Plus（20ドル/月）やTeamプランのユーザーも使えるようになれば、より多くの人がこの機能を活用できるようになります。

専門データベースとの連携計画

現在はWeb情報を中心に調査を行っていますが、今後は専門的なデータベースとの連携が進められる予定です。

これにより、以下のような分野でのリサーチがより強化されることが期待されます。

• 金融・経済データ（市場分析、企業財務データ）
• 科学・技術論文（医学、エンジニアリング、新技術）
• 法律・政策データ（法改正、各国の政策動向）

これにより、研究者やビジネスパーソンにとってもより専門的なリサーチツールとしての価値が高まります。

【まとめ】Deep ResearchでChatGPTができること

「Deep Research」は、ChatGPTに搭載された自動リサーチ機能で、膨大な情報を収集・分析し、詳細なレポートを作成できます。

Google検索や従来のリサーチ手法と比較して、より精度の高い情報を素早く取得できるのが大きな特徴です。

専門分野の調査から日常の情報収集まで、さまざまなシーンで活用できるため、今後の展開にも期待が集まっています。

Deep Researchの主なメリット

• 数百のオンラインソースを横断検索し、出典付きレポートを作成
• AIが推論を加え、単なる情報収集を超えた分析を提供
• 専門的なデータを活用し、ビジネスや研究の場でも活用可能
• ユーザーの補足情報に基づいて、検索プロセスを動的に最適化
• 今後はモバイル対応や、専門データベースとの連携も予定

こんな人におすすめ

「Deep Research」は、以下のような人に特におすすめです。

• 仕事で市場調査やデータ分析を行うビジネスパーソン
• 専門的な論文や技術資料を調査する研究者・学生
• 競合分析やトレンド調査を行うマーケター・企業経営者
• 新しい製品やサービスを比較・検討したい一般ユーザー

今後の展望

「Deep Research」は現在、ChatGPT Proユーザー向けに提供されていますが、今後PlusやTeamプランにも拡大予定です。

さらに、モバイル対応や専門データベースとの連携によって、より高度なリサーチ機能が提供される見込みです。

AIを活用した調査は、今後ますます重要になるため、いち早く活用し、情報収集の効率化を進めることが成功の鍵となるでしょう。