Deep Researchは、複雑なリサーチや分析を自動で行うことが可能なChatGPTの新しい機能です。インターネット上の情報をAIが自動で調査し、必要なデータをまとめたレポートを生成するなど、従来のAIには難しいとされていた複雑なリサーチや分析を自動で行います。
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Deep Researchをビジネスに活用することで、業務効率化やアウトプットの質の向上など、さまざまな効果が期待できます。
この記事では、Deep Researchの仕組みや特徴、料金プラン、活用例まで詳しく紹介します。
Deep Researchとは？
Deep Research（ディープリサーチ）は、OpenAIがChatGPT向けに開発した新しいAIエージェント型のリサーチ機能です。2025年2月にリリースされました。
ユーザーが調べたいテーマを入力すると、ChatGPTが自律的にインターネット上の情報を多段階にわたって検索します。収集された情報は、引用リンク付きの詳細なレポートとして出力される仕組みです。
まるでChatGPTが「リサーチアナリスト」として働いてくれるような感覚で、人間が行うと何時間もかかるような複雑な調査を、わずか数十分で完了できるイメージです。
Deep Researchの特徴
ここでは、Deep Researchの特徴を次の6つに分けて解説します。
- 質問を細分化して多段階リサーチを実施
- 関連キーワードの自動生成で幅広く情報を収集
- PDF・画像・表などのデータから情報を抽出
- ユーザーに対する追加質問でニーズを深掘り
- 構造化されたレポートの出力
- Pythonを活用した計算やグラフ作成
従来の対話型AIは、人間から指示された内容に対して回答を行いますが、Deep Researchは複雑な調査を自律的に行い、構造化されたレポートとして提供します。その違いを踏まえてDeep Researchの特徴を見ていきましょう。
質問を細分化して多段階リサーチを実施
Deep Researchは、ユーザーが投げかけた質問をそのまま処理するのではなく、自動的にサブタスクへと分解し、段階的に情報収集を行います。これによって、より広い視野での分析が可能となり、深く掘り下げた回答が生成されます。
通常のChatGPTが即時に返答を行うのに対して、Deep Researchは複数の情報源を調査・統合・推論しながら、より正確で包括的な結論に導きます。そのため、テーマによってはレポートの出力までに数分から数十分程度かかることがあります。
関連キーワードの自動生成で幅広く情報を収集
Deep Researchは、質問の背後にある意図や文脈を読み取り、関連するキーワードや観点を抽出したうえでWeb上の情報を自動で検索することが可能です。一度の検索で情報が不足している場合は、必要に応じて検索クエリを再構築しながら、追加の調査も実施します。
検索内容に応じて、質問の再定義を行いながら調査を深めていく手法は、従来の検索エンジンやAIツールと大きく異なります。
PDF・画像・表などのデータから情報を抽出
Deep Researchは、HTMLページのテキストだけでなく、PDFファイル・画像データ・表形式データといった多様な形式の情報にも対応しています。さまざまな形式の情報ソースからデータを抽出・解析できるため、より網羅的なリサーチが可能です。
ユーザーに対する追加質問でニーズを深掘り
Deep Researchは、より精度の高いレポート作成のために、対話形式でユーザーに追加の質問を投げかけることがあります。このプロセスにより、ユーザー自身が意識していなかった観点や情報の不足に気づくことができ、より質の高いアウトプットにつながります。
構造化されたレポートの出力
最終的なアウトプットは、見出し・箇条書き・表形式などを活用した構造化レポートとして提供されます。情報の出典元には引用リンクが明記されているため、ユーザーが自ら検証する際や、詳細を調べることも容易に行えます。形式が整っていて読みやすいため、資料作成や意思決定の際にも役立つでしょう。
Pythonを活用した計算やグラフ作成
Deep Researchは、Pythonのデータ分析ライブラリを使用して、収集したデータの統計解析やデータ処理を行うことも可能です。 これにより、従来ExcelやPowerPointで行っていたデータ分析やグラフ作成を、ChatGPT内で完結できるようになります。
Pythonはオープンソースのプログラミング言語であり、シンプルで理解しやすい構文が特徴です。主に、機械学習を活用したAI（人工知能）の開発や、データの分析・処理の自動化、Web上でのデータ収集に用いられます。
Deep Researchの料金プラン
Deep Researchは、選択するプランに応じて利用回数に制限があります。無料・有料プランごとの料金と利用回数は、次の通りです。
2025年4月24日より、無料プランでも軽量版のDeep Researchが利用できるようになりました。軽量版では、従来のオリジナル版Deep Researchとほぼ同等の性能を備えながら、レスポンス速度や提供コストが大幅に改善されています。オリジナル版を利用する場合は、Plusプラン以上の有料プランの契約が必要です。
利用回数は、Deep Researchを1回実行するごとに1回としてカウントされます。有料プランユーザーの場合は、オリジナル版の利用枠を超えると自動的に軽量版に切り替わる仕組みです。まずは無料プランで性能や使い方を確認してみると良いでしょう。
Deep Researchの使い方
Deep Researchの使い方はとてもシンプルです。ここでは、実際にDeep Researchを使う際のステップを5つに分けて解説します。
1. Deep ResearchモードをONにする
まずは、Deep Research機能をONにします。
通常のChatGPTの画面で、プロンプト欄の下にあるボタン群のなかに「Deep Researchを実行する」というボタンが表示されていれば、Deep Researchを利用できる状態です。ボタンをクリックし、青色やチェック付きにすることで、ONの状態にできます。
2. 調査したい内容を入力して送信
Deep ResearchモードをONにしたら、次に知りたい内容をプロンプト欄に入力して送信します。
このときに、抽象的な指示を出すと目的に合った回答が得られないことがあるので注意が必要です。できるだけ具体的なテーマや質問を入力することで、回答の精度が高まります。
また、Deep ResearchモードがOFFのまま送信すると、通常のChatGPTの回答になってしまうため、送信前にボタンがONになっていることを必ず確認しましょう。
3. 必要に応じて追加情報を提供する
質問の内容によっては、Deep Researchが処理を始める前に「どの観点を優先して調査すべきか」などの追加質問をしてくる場合があります。その場合は、画面に表示された案内に従って必要な情報を補足しましょう。
追加の質問は、ユーザーの質問の意図を正確に読み取り、Deep Researchが最適な情報収集を行うための会話です。質問に回答しないとリサーチが開始されないため、必ず対応しましょう。
4. 必要に応じて画像データ・PDFファイルなどをアップロードする
調査対象に関連する画像データやPDFなどのファイルをアップロードする場合は、プロンプト欄の下にある「＋」ボタンから追加します。データをもとに調査内容を指示することも可能です。
例えば、商品・サービスの詳細な内容をまとめた資料やセミナー資料、アンケート結果が記載されたPDFなどを共有することで、より正確かつ詳細な分析が行えます。
5. 調査完了まで待機する
Deep Researchによる調査は数分～数十分かかることがありますが、ChatGPTの画面から離れていても調査はバックグラウンドで進行します。調査が完了すると、チャット画面に結果が投稿されます。
結果には出典リンクも含まれており、信頼性を確かめるうえでも役立ちます。さらに、内容に不明点があれば追加の質問やリサーチを依頼することも可能です。
Deep Researchの活用例
Deep Researchは、従来の検索手法では見つけにくい情報の収集や、高度なリサーチが求められる分野で威力を発揮します。ここでは、Deep Researchの3つの具体的な活用例を紹介します。
- ニッチな情報の検索
- 学術論文や技術情報のリサーチ
- 専門分野のレポート作成
ニッチな情報の検索
Deep Researchは、業界の動向や話題など、一般的な検索エンジンでは見つけにくいニッチな情報の収集に活用できます。
人間が検索エンジンを使用する際は、使用するキーワードを試行錯誤する必要があります。一方で、Deep Researchは複数の関連ワードを自動的に組み合わせて広範囲に情報を収集します。そのため、人間が1つ1つキーワードを入力するよりも遥かに効率的で漏れが少ない検索が可能です。
さらに、日本語の情報だけでなく、英語や他言語の記事・レポートにもアクセスして検索するため、言語の壁を越えた調査を行えます。日本語で閲覧可能な情報が少ない専門領域や業界トピックの調査において、特に有効なツールといえるでしょう。
学術論文や技術情報のリサーチ
Deep Researchは、インターネット上に公開されている学術論文や技術情報のリサーチ（サーベイ）にも活用可能です。特定のテーマに関する主要な文献の要点や引用の関係性を、網羅的に調査・整理します。
従来は膨大な時間を要していた文献調査が数十分で済むケースもあり、特に調査の初期段階での大幅な効率化が期待できます。
専門分野のレポート作成
医療・金融・法務・テクノロジーなど、高度な専門知識が必要とされる分野でのレポート作成も、Deep Researchの得意分野です。膨大な情報を収集・整理し、構造化された形でまとめることで、従来は専門家が多くの時間をかけて行っていた作業を効率化できます。
通常は専門家が数日から数週間かけてまとめるようなレポートの草案を、Deep Researchが短時間で生成してくれるイメージです。
最終的な内容の精査や調整は人間が行う必要がありますが、レポート作成の初期段階での下調べや資料の組み立て、抜け漏れチェックをスピーディに行える利点があります。
Deep Researchの注意点
Deep Researchは、情報収集ツールとして利便性が高い一方で、使い方を誤ると誤情報の拡散や時間のロスにつながるリスクもあります。ここでは、Deep Researchを正しく使うために知ってしておきたい3つの注意点を解説します。
- ハルシネーションに注意する
- 即時性が求められる情報収集や作業には不向き
- 最終的な判断は人間が行う必要がある
ハルシネーションに注意する
ハルシネーションとは、生成AIが事実ではない誤った情報をあたかも正しい情報かのように出力する現象のことです。Deep Researchは、従来のChatGPTに比べると誤りが起きにくい設計になっているものの、完全に誤情報を排除できるわけではありません。特に、 Web上の元データ自体に誤りがある場合、そのまま取り込んでしまうリスクがあるため注意が必要です。
また、引用元が古い場合、現在の状況とは異なる情報が混在している恐れもあります。そのため、出力された内容をそのまま採用せず、一次情報や信頼できるソースを人間が確認することが重要です。
即時性が求められる情報収集や作業には不向き
Deep Researchは従来のチャット型AIと異なり、即時に回答が得られるわけではありません。処理には数分から数十分かかることもあるため、即時性が求められる情報収集や作業には不向きです。処理時間を考慮すると、時間に余裕を持って利用することが推奨されます。
また、利用には回数制限が設けられているため、簡単な質問や確認程度の情報には使用せず、深く調査したいテーマに絞って利用する方が効率的です。
最終的な判断は人間が行う必要がある
Deep Researchが出力する情報は高度ではあるものの、情報の正確さや価値を判断するのは最終的には人間の役割です。分野によっては、ユーザー側にある程度の知識がないと、生成された情報を正確に理解したり、適切に活用したりすることが難しい場合があります。
また、Deep Researchを効果的に活用するためには、適切な質問を投げかける能力が必要です。AIだけに頼りすぎず、アウトプットの質を高める方法を考えながら活用することが重要です。
Deep Researchを活用してビジネスの可能性を広げよう
Deep Researchは、複雑な調査を多段階で行えるAIツールです。リサーチ内容は整理されたレポートとして取得できるため、営業やマーケティングの調査効率が飛躍的に向上し、意思決定の質の向上にも貢献します。また、PDF・画像・表などのデータからも情報を抽出・解析できるため、より網羅的な調査が可能です。
ただし、使用時には注意点もあります。出力結果をそのまま採用するのではなく、一次情報や信頼できるソースの確認を行い、深掘りしたいテーマに絞って利用することが重要です。AIに任せきりにせず、考察を補いながら効果的に活用し、ビジネスの可能性をさらに広げましょう。
生成ai
