Deep Research：ChatGPT の AI エージェント

人工知能は、ユーザーが日常のタスクを解決できる単なる自然言語会話の域を超えて進化しています。現在の人工知能の代表的な例の一つがChatGPTで、これは人間のような会話を超える能力を持つ大規模言語モデル（LLM）です。

GPTモデルを基盤として動作するChatGPTは、高度な機能を強化しており、これらを組み合わせることでほとんどのタスクで優れた性能を発揮します。キャンバスでの執筆やコーディング、画像生成、推論、Codexなど、これらの機能の一つがDeep Researchです。本記事では、Deep Researchとは何か、その機能、実際の事例を交えた活用例を解説します。

Deep Researchとは？

Deep Researchは、2025年2月にリリースされたChatGPTエージェントです。複雑なタスク向けにインターネット上で多段階の調査を行うことが可能です。

ユーザーがDeep Researchにプロンプトを入力すると、数百のオンラインソースを分析・統合し、レポートを作成します。OpenAIによって、金融、科学、工学、政策分野で信頼性の高い研究を必要とする個人向けに特化して開発されました。Deep Researchは、インターネット上のテキスト、画像、PDFを検索、解釈、分析するために推論を活用する「o3モデル」を基盤としています。

Deep Researchが生成するすべての出力は、インライン引用と思考のプロセス要約で完全に文書化されており、ユーザーが情報を確認しやすくなっています。

Deep Researchの使い方

ChatGPTのDeep Research機能を使用するには、メッセージ作成画面で「deep research」を選択し、クエリを入力します。ストリーミングプラットフォームの競合分析や、最適な通勤用自転車のガイドなど、必要な情報を指定できます。ファイルやスプレッドシートをアップロードして追加のコンテキストを提供することも可能です。

リクエストを送信すると、サイドバーに処理中のステップと参照したソースが表示されます。Deep Researchは通常5～30分程度かかり、ウェブ探索に十分な時間を確保しています。処理中は他のタスクに集中したり、離れていても構いません。レポートが完了すると通知が届きます。

最終出力は、構造化されたレポートとしてチャット内に直接表示されます。今後数週間以内に、埋め込みビジュアル、データチャート、その他の分析ツールを追加し、レポートをより洞察に富み、実行可能なものにします。

GPT-4oがリアルタイムのマルチモーダルなインタラクションに優れているのに対し、Deep Researchは深掘りしたドメイン特化タスク向けに設計されています。引用元を明示した詳細な結果を提供できるため、要約だけでなく信頼性が高く検証可能な成果物が必要な場合に最適です。

Deep Researchの機能

Deep Researchは、ウェブを独自に探索し、証拠を収集し、構造化された実行可能なレポートとエグゼクティブサマリーを作成する自律型エージェントです。標準的なチャットボットを超え、ユーザーの専門知識、批判的評価、リソースの忍耐が必要です。Deep Researchの主な機能には以下のものが含まれます：

Deep Researchは、複雑なクエリを多段階の検索計画に自動的に分解し、ウェブフェッチを実行、コンテンツを分析し、フォローアップ質問を反復的に実行します。これらはすべて、手動のプロンプトなしで実行されます。
学術論文、ニュースメディア、ジャーナル、PDF、スプレッドシートなど、多様な公開ソースから情報を収集し、トピックに関する広範でデータ豊富な視点を提供します。
o3推論モデルを基盤に、微妙な文脈を理解し、検索方向を動的に計画し、異なる情報間の複雑な関係を整理します。
調査開始後、モデルはアプローチを最適化し、必要に応じて深掘りし、ギャップが発見された場合は範囲を広げ、焦点を再調整します。すべては新興の洞察に基づいて行われます。
推論ベンチマーク（例：「Humanity’s Last Exam」）において優れた性能を示し、前世代のLLMや競合ツールを凌駕しています。

Deep Research を使用する理由

Deep Research は、高い精度、深さ、証拠に基づく情報が必要なタスクに最適です。表面的な要約を超え、以下の点で優れています：

権威あるソースへのアクセスと統合：学術論文、データベース、公式ガイドラインなど。
最新の情報の提供：ピアレビューされた文献、臨床試験、専門家の一致した見解から。
複数の信頼できるソースからの視点と結果を比較し、トピックに関する包括的な理解を提供します。
現在のグローバル研究に基づいて、新興トレンド、知識のギャップ、将来の方向性を強調します。
学術的、専門的、技術的な用途に適した、構造化され引用元を明示したコンテンツを提供します。

詳細なレポート、学術論文、政策案、科学的なプレゼンテーションなど、どのようなタスクでも、Deep Researchは出力の信頼性、信頼性、包括性を保証します。

Deep Researchの活用事例

OpenAIのChatGPTエージェントであるDeep Researchは、数分で厳格で多分野にわたる知識作業を実行できます。高リスク、複雑、深層的なデータが必要なタスクの場合、これが最適なツールです。以下は、Deep Researchが特に優れる活用事例の一部です。

戦略的ビジネスプランニング

Deep Researchは、市場とトレンドの分析を大規模に支援します。業界レポート、財務報告書、ニュース、フォーラムをスキャンして市場の変化を特定できます。競合分析やデータに基づく新規製品アイデアの検証を支援し、ビジネスケースの構築を迅速化します。

Deep Researchは競合ポジショニングとギャップ分析を支援します。企業向けに、競合の市場参入戦略やリーダーシップ事例を提案し、差別化ポイントを強調します。戦術的な計画用に詳細な分析結果も取得可能です。ディープリサーチを活用すれば、エグゼクティブプレゼンテーションや投資ピッチの準備においても、洞察が証拠に基づいたものになります。

自律的にリサーチと情報を統合することで、ディープリサーチは戦略的なシナリオをシミュレートできます。例えば、「企業が市場Xに進出する場合、何が必要か？」と質問できます。

ニュースブリーフィング

Deep Researchは、表面的な要約を超えるChatGPTエージェントです。高品質な文脈をキュレーションし、権威あるソースへのリンクを即時提供することで、日々のニュースブリーフィングを強化します。

Deep Researchは、Reuters、JSTOR、The Economistなどの信頼できるソースからニュースを収集し、単なる見出しではなく、ユーザーの興味に基づいてニュースをフィルタリングし優先順位付けします。
Deep Researchはニュースの背景を説明し、関係する利害関係者やニュースの影響を解説します。異なるソースの視点を比較し、偏りを指摘します。
学術誌（Research Gate、Sage Publications）、ホワイトペーパー、IMF、世界銀行、国連、ユネスコなどのデータからのインライン引用を含みます。Deep Researchは専門家や学生が事実を迅速に確認するのに役立ちます。
ユーザーは、フィンテック、エネルギー、政策など、業界別にブリーフィングをカスタマイズできます。Deep Researchは、歴史的背景を交えて進行中のストーリーを追跡します。
Deep Researchは、Cレベル要約やクライアント向け更新に役立ちます。要点、メリット/デメリット、関連リスクを提供し、意思決定やチーム議論のための要約された洞察を提供します。
ソースの信頼性を追跡し、レポート内の矛盾を指摘します。Deep Researchは、証拠スコア、元の公開日、著者の専門性に基づいて分析を提供します。
忙しいプロフェッショナルが、インライン展開可能な形式で深い分析を得たい場合に最適です。
経営幹部、アナリスト、クリエイター、研究者は、Slack、Notion、メールにブリーフィングを自動送信できます。

例として、Deep Researchを使用してパーソナライズされた日次ニュースブリーフィングを作成しました。ニュースアナリストの役割を定義し、包括的かつ正確で関連性の高いニュース報道を提供しつつ、客観性を維持するように設定しました。背景情報、関心事項、推奨する情報源と情報を提供しました。

調査は10分38秒で完了しました。最も重要なものから最も重要でないものまで、興味のある項目をリスト化し、その他の主要なニュース記事も含まれています。記載された順序に従い、すべての業界を簡潔な要約と出典と共に記載しています。

ゲームマスターガイド

多くのゲームガイドは、インターネットで広範な調査が必要な表面的なヒントを提供しています。高い目標を目指すゲーマーにはシステムが必要です。ここでDeep Researchが役立ちます。ゲームでのスキル向上、進行の加速、より賢い判断が可能になります。

ヒントを戦略的なフレームワークに変換します。Deep Researchは、なぜ、いつ、どのように行うかを説明します。現在のレベルと目標に応じて、プレイヤーが取り組むべきポイントを小さなステップに分解し、表示します。ランクアップや戦略、ゲームキャラクターの強化を目指す場合、ニーズに合わせた計画を構築します。

プレイヤーがチートコードを抽出したり、ランダムなフォーラムの投稿に頼ってゲームを進める時代は終わりました。Deep Researchは、専門家コミュニティ、パフォーマンス統計、トッププレイヤーから最も関連性の高い情報を抽出し、より良いプレイ方法の信頼できる基盤を提供します。

Deep Researchは、正しいことを練習するのを助けます。意思決定、リソース管理など、あなたの弱点に応じて、集中的なドリルやエクササイズを提案します。

例えば、私たちはDeep Researchを「League of Legends」のチャンピオン「Garen」のランクアップやプレイスキル向上に活用しました。戦略、ドリル、プレイのヒントを提案するよう依頼しました。追跡質問では、Garenの役割として「トップレーン専用」「ジャングル実験」「一般的なアプローチ」のいずれかを希望するかを尋ねました。

仕事の後、このコンテンツはゲームの基礎を教えてくれました。レーニングフェーズの戦略、アイテム選択、ルーン、ランク戦でのコツ、そして強いメンタルゲームと継続的な学習・適応が組み合わさることで、効率的にランクを上げる方法について要約していました。

医療分野の比較分析

Deep Researchは、医療従事者、研究者、アナリストが高品質な比較研究を実施するためのツールです。信頼性が高く最新のソースへのアクセスを提供し、治療法、結果、臨床アプローチの精度と速度を向上させます。

Deep Researchは、ピアレビューされた臨床証拠を統合します。PubMed、ClinicalTrials.gov、WHO、CDCの報告書、その他の信頼できる学術誌から findings をスキャンし要約します。薬物の効果、治療プロトコル、患者結果、人口統計学的差異の比較を支援します。複数の研究で異なる結果が報告された場合、潜在的な理由を指摘し、背景となる方法論や包含/除外基準を明示して報告します。

例として、Deep Researchを活用して、頭蓋咽頭腫の治療に関する詳細な研究を実施しました。同じ追跡質問パターンを使用し、手術、放射線療法、薬物療法、および新興治療法を含む主要な治療法すべてを調査する目的でした。

Deep Researchは、グローバルな治療ガイドライン、最近の臨床試験、潜在的な副作用、予後、および治療後の生活の質に関する情報を提供しました。最後に、患者と介護者の視点から、この道のりが感情的な影響を伴う挑戦的なものであること、診断、急性期ケア、教育、機能障害などについて要約しました。

対人コミュニケーションの改善

Deep Researchは、対人コミュニケーションにエビデンスに基づく手法を採用しています。意見に依存するのではなく、ピアレビューされた研究や専門家の知見から証拠を引用します。

また、明確さ、信頼、人間関係の深さの測定可能な改善をもたらす効果的な手法を特定します。会話のシミュレーションを行い、役立つ提案を得ることができます。Deep Researchは、メッセージが意図通りに伝わるよう、トーンを調整する支援も提供します。カウンセリング、リーダーシップ、紛争解決で実証されたコミュニケーション技術を抽出することで、他者と効果的につながるための手法を提案します。

例えば、私たちはDeep Researchを使用して、プレゼンテーションと人間関係コミュニケーションスキルを向上させるための100の具体的な戦略、エクササイズ、書籍、コースをまとめました。実践的なヒント、推奨される読書、現実世界の応用例を求めていました。

不安の克服、発声技術と声のコントロール、ボディランゲージと非言語コミュニケーション、アクティブリスニングなど、100の改善方法を分解し、具体的なアドバイスを提供します。さらに、「Talk like TED」「TEDの公式プレゼンテーションコース」「Courseraのダイナミックプレゼンテーション専門コース」など、おすすめの学習リソースも紹介しています。

製品リサーチ

Deep Researchは、製品リサーチを煩雑で断片的なプロセスから、迅速で証拠に基づいたワークフローに変革します。製品マネージャー、バイヤー、コンサルタント、起業家など、スマートな意思決定を支援し、洞察を中央集約化し、関連性を優先したい方にとって、特に優れたChatGPTエージェントです。

Deep Researchは、新製品の評価など複雑なタスクを、市場調査、詳細分析、比較統合の構造化されたステップに分解します。自動的に反復処理を行い、包括的な洞察を提供します。
電子商取引プラットフォーム、ユーザーレビュー、技術仕様、専門家ブログ、競合サイト、市場調査などからデータを収集し、一元化します。これにより、タブを切り替える手間が省けます。
先進的な推論を活用し、データをインテリジェントに解釈し、トレンド、トレードオフ、製品ギャップを特定します。単なる機能要約の列挙ではなく、洞察を提供します。

例えば、スイスでテスラモデル3に対応する5歳児用のチャイルドシートを探したい場合、Deep ResearchにADAC（ドイツ）、TCS（スイス）、Stiftung Warentest（ドイツ）の安全評価を検索させることができます。

調査完了までに6分かかり、25のソースから情報を収集した結果、Deep Researchは5歳児（体重17kg）向けの最も安全なチャイルドシートを特定しました。Deep Researchが提案した製品オプションは、優れた前面衝突保護と側面衝突保護を提供し、スイスで販売されている2019年型テスラ・モデル3と互換性があり、快適性と使いやすさも抜群です。

Deep Researchの制限と課題

Deep Researchは、情報を迅速に抽出・整理する強力なChatGPTエージェントですが、確率的なツールであり、誤りを含む可能性があります。以下に、Deep Researchの主な制限と課題を挙げます。

精度が向上したにもかかわらず、Deep Researchのモデルは捏造された事実や虚偽の主張を生成する可能性があり、存在しない出典を引用したり、データを誤って報告したりすることがあります。
ツールは、権威あるソースと信頼性の低いソースを区別できない場合があり、データを誤って表現したり、SEO重視のウェブサイトに過度に依存する可能性があります。
Deep Researchは、重要な文脈の詳細を無視し、表面的な情報に焦点を当てる場合があります。
Deep Researchは、有料の学術論文や専門データベースへの直接アクセスが不可能であり、全文引用が制限されます。
迅速かつ徹底的であるものの、Deep Researchはオリジナルな思考の代替品ではありません。既存の知識を統合するだけで、新しいアイデアや仮説を発見するわけではありません。
複雑なリサーチを実行するには5～10分かかる場合があり、すべてのワークフローに適合しない可能性があります。

結論

Deep Researchは、情報計画、閲覧、分析、統合を支援するスマートな自律型リサーチアシスタントです。高度な推論機能とウェブへのリアルタイムアクセスが、Deep Researchが生成するすべての要約とレポートをガイドします。個人や専門家が複雑なタスクを効率的に進めるのに役立ちます。

よくある質問

Deep Researchは出典を引用しますか？

Deep Researchの出力には、出典の引用とリンクが明示されており、情報の出所をたどったり、正確性を確認したり、必要に応じて詳細を調査したりすることが容易です。

Deep Researchは高度な技術分野やニッチなトピックに対応できますか？

はい。ただし、信頼できるオンラインソースの可用性に依存します。高度に専門的な分野やニッチな領域で文書が限られている場合、高品質な結果を提供するのが困難な場合があります。

使用制限はいつリセットされますか？

使用制限は30日ごとにリセットされます。Deep Researchを初めて使用した時点で30日間の使用期間が開始され、以降同じサイクルでリセットされます。この期間は、異なるサブスクリプションプランに切り替えた場合でも有効です。