ChatGPTのDeep Researchとは何なのかをChatGPTのDeep Researchに聞いてみた

せっかくChatGPT Plusを契約したので「Deep Research」を活用したいなと思う今日この頃。とはいえ使える回数に制限があるため、使い所が悩ましいです。無駄撃ちしたくないのでChatGPTのDeep Researchに聞いてみました。

以下本題。

2025年2月、OpenAIはChatGPTに新機能「Deep Research」をリリースしましたqiita.com。これは従来の単純な対話型AIを超え、複雑なオンライン調査や解析を自動で行うエージェント型の機能ですqiita.com。言い換えれば、人間の代わりにインターネット上の膨大な情報を検索・分析・統合し、詳細なリサーチレポートを作成してくれる高度なAIアシスタントといえます。OpenAIによれば、このエージェントは数百ものオンライン情報源を探索・精査し、研究アナリストがまとめるような包括的レポートを生成できるとされていますopenai.com。そのDeep Research機能の概要や特長、通常のチャットGPT応答との違いを整理したうえで、実際にDeep Researchに依頼した調査例を紹介します。さらに、どのような場面でこの機能を活用できるかをユースケースとともに提案し、最後に効果的に使いこなすための実践Tipsや注意点について解説します。なお、本記事の執筆にあたっては、実際にChatGPTのDeep Research機能を用いて情報収集と内容整理を行っています。

Deep Research機能の概要と特長（通常のチャットとの違い）

Deep Researchとは何か: Deep ResearchはChatGPTの対話モードに追加された新しいリサーチ専用モードです。通常のChatGPTがユーザーからの質問に対し、その場で自身の知識や若干の検索結果から回答するのに対し、Deep Researchでは複数のステップにわたる本格的な調査プロセスを自動で実行しますopenai.com。ユーザーが質問やお題を与えると、AIが自ら関連情報をウェブ上で検索し、必要に応じて文献やデータを読み込み、考察しながら最終的な回答をまとめ上げる点が大きな特徴です。

エージェント型AIのアプローチ: 従来のチャットGPTは1回の質問に対し即座に回答を返す一問一答型でした。それに対しDeep Researchは、あたかも調査員（エージェント）のように試行錯誤を重ねながら回答に必要な情報を集める動きをしますgizmodo.jp。例えば、「どのように調べれば求められる答えにたどり着けるか？」と自問しながら検索キーワードを変えたり、新たな疑問が出れば追加で調べたりするのですgizmodo.jp。この過程はユーザーにもサイドバー上で逐次表示され、AIの思考プロセスや参照中のサイトが可視化されます。こうしたマルチステップ調査により、Deep Researchは人間なら数時間かかる綿密なリサーチを短時間（数分〜数十分）で完了できるとされていますopenai.com。実際、ある利用例では人間が1時間はかかる内容の下調べをわずか5分程度で終わらせ、22もの情報源を参照して回答を作成したケースも報告されていますgizmodo.jp。

統合された多彩なツール: Deep Researchが驚異的な調査能力を発揮できるのは、背後で動くAIモデルと各種ツールの統合によるものです。OpenAIの最新LLM（大規模言語モデル）であるコードネーム「o3」を基盤とし、ウェブ閲覧、Pythonコードの実行、画像・PDFドキュメント解析などの機能が一体化されていますqiita.com。これによりウェブ上のテキスト情報だけでなく、関連するPDFレポートや統計データの表、画像資料までも自動で読み取り、必要に応じて数値データの統計解析やグラフ生成まで行ってしまいますqiita.com。例えば、調査対象に関する公式レポート（PDF）が公開されていればその内容を要約し、データがあればPythonで分析してグラフ化する、といった具合です。こうした統合ツールにより、複数の情報源からデータを収集・解析し、包括的なレポートを自動生成できる点がDeep Researchの大きな強みですqiita.com。従来のチャットでは不可能だった高度な分析もワンストップで実現しておりqiita.com、回答内容の根拠となる出典も明示されるため信頼性の高いアウトプットが得られますgizmodo.jp。

通常のチャット応答との違い: 上記の特長をまとめると、Deep Researchは従来のChatGPTと比べて以下のような違いがあります。

最新情報へのアクセス: 通常モデルではトレーニングデータや限定的な検索結果に依存していましたが、Deep Researchはリアルタイムでウェブ全体を横断的に調査するため、最新の情報やニッチな知見にも基づいた回答が可能ですopenai.com。

回答の詳細さと構成: 単なる一段落の回答ではなく、章立てされた詳細なレポート形式で答えが返ってきます。実際の回答例では4章構成で各段落ごとに参照元へのリンクが挿入され、一文一文が裏付けを持つ形で出力されていますgizmodo.jp。まさに論文や調査報告書のような質の高さです。

自主的な思考・探索: 普通のチャットがユーザーの質問に直接答えるのに対し、Deep Researchは質問の意図を汲み取り「何をどう調べれば良いか」計画を立ててから調査を開始する点が異なりますgizmodo.jp。必要に応じて途中で方針転換する柔軟性も持っており、これにより複雑な課題にも対応できます。

処理に要する時間: Deep Researchは高度な解析を行うため回答に数分〜十数分程度の時間がかかります。一方、通常のChatGPTは数秒〜数十秒で返答します。時間はかかりますが、その分綿密で信頼性の高い内容を得られるのが違いです（詳細は後述の注意点で触れます）。

以上のように、Deep Researchは「調べる」という工程自体をAIが代行してくれる画期的な機能だと言えます。次章では、このDeep Researchを実際に使ってみたらどのような結果が得られるのか、具体的な調査例を見てみましょう。

目次

Deep Research実践例：メモアプリ「Evernote」と「Notion」の比較調査
Deep Researchの活用シーンとユースケース
Deep Researchを使いこなすためのTipsと注意点
まとめ

Deep Research実践例：メモアプリ「Evernote」と「Notion」の比較調査

それでは、Deep Researchの実力を確認するために具体的なリサーチを依頼した例を紹介します。今回のお題は、多くのビジネスパーソンや学生が関心を持つであろう「メモ・ノートアプリ」の比較です。代表的な二つのツールであるEvernoteとNotionについて、「どちらがメモ用途に適しているか？」という質問をDeep Researchに投げかけ、その調査結果を見てみました。

調査の進め方: ChatGPTのインターフェイスでDeep Researchモードを有効にし、「EvernoteとNotionはそれぞれどのような特徴があり、どちらを使うべきか比較して下さい」という旨の質問を入力しました。するとAIはまず「このテーマで調査を開始します。よろしいですか？」という確認プロンプトを提示し、了承するとウェブ上で関連情報の検索を開始しました。右側のログには「Notion Evernote 比較」「Notion 無料プラン機能」といったキーワードで検索し、公式サイトやレビュー記事を次々と閲覧していく様子が表示されました。約5分ほどで調査が完了し、Deep Researchから詳細な比較レポートが返ってきました。その内容を要約すると以下のとおりです。

基本コンセプトの違い: Evernoteは純粋なメモ帳・ノート管理アプリであり、「素早くメモを取って後で整理する」ことに主眼が置かれています。一方Notionはオールインワンのワークスペースツールで、メモだけでなくプロジェクト管理やデータベース管理、タスク追跡など何でもこなせる統合プラットフォームとして設計されていますthebusinessdive.com。簡潔に言えば、Evernoteが「メモ特化型」なのに対し、Notionは「何でも屋さん」ですlifehacker.jp。

検索機能・情報整理: 情報の検索のしやすさという点ではEvernoteに軍配が上がります。Evernoteではノートにタグ付けしたりノートブックで整理したりできるうえ、画像内文字の認識検索など高度な検索オプションがあります。一方Notionの検索機能もシンプルで使いやすいものの、基本的にはテキスト中のキーワードマッチに留まりますlifehacker.jp。そのため、大量のノートから目的の情報を探すような用途ではEvernoteの方が効率的でしょうthebusinessdive.com。

提供プランとコスト: Notionは個人向けであれば無料プランでほぼ全機能が使える太っ腹なモデルです。ページ数無制限・デバイス同期・基本的な共有も無料で可能であり、より高度な機能が必要な場合でも有料プラン（月額数ドル程度）はEvernoteより割安ですthebusinessdive.com。対するEvernoteは無料版だと容量制限や同期台数制限があり、フル機能を使うには月額約1,500円（14.99ドル）のプレミアムプラン契約が必要になりますthebusinessdive.com。従ってコスト面・機能面では個人利用ならNotionの方が経済的と言えます。

コラボレーションと拡張性: チームやプロジェクトでの利用を考えるとNotionに強みがあります。Notionは複数メンバーでリアルタイムにページを編集でき、タスクボードやテンプレートを共有資産として活用することで共同作業スペースを構築できますlifehacker.jp。一方Evernoteもノート共有やコメント機能は備えていますが、基本は個人の情報整理ツールであり、大規模なコラボレーションには向いていません。統合できる他サービスの数も、一般的なツールと幅広く連携できるEvernoteに対し、Notionは公式連携こそ少ないもののAPIや外部ツール（Zapierなど）経由で多彩なサービスと繋げることが可能ですclickup.com。用途によって評価は分かれますが、仕事や学校でチーム利用するならNotion、有志での情報蓄積や個人メモが中心ならEvernoteが適しているでしょう。

その他の特徴: Notionは豊富なテンプレートやアイデアのライブラリが公式・コミュニティから提供されており、ゼロから構築しなくても目的別のページをすぐ作成できますthebusinessdive.com。またデータベース機能やカレンダービューなどプロジェクト管理寄りの機能が充実しています。一方Evernoteは手書きメモのOCR取り込みや名刺スキャン、Webクリップ保存など情報収集・蓄積に便利な機能を数多く備えており、「情報の保管庫」として優秀です。モバイルアプリの使い勝手もNotionは洗練されていますが、シンプルさという点ではEvernoteの方が直感的で迷わないという意見もありますthebusinessdive.com。

以上がDeep Researchによる調査結果の概要です。回答は各ポイントに裏付けとなる出典リンク付きで非常に丁寧に書かれており、まるで専門のレビュアーが両製品を比較した記事を読んでいるかのようでした。実際のDeep Researchの回答では、上記のような箇条書きの比較だけでなく、冒頭に両ツールの概要説明があり、結論部分では「○○な用途ならNotionがおすすめだが、△△を重視するならEvernoteが有利」といった具体的な提案も示されていました。わずかな時間で多数の情報源を調査し尽くし、有用な知見を引き出す様子は、まさにAIならではの芸当と言えるでしょう。

Deep Researchの活用シーンとユースケース

Deep Researchは上記の例のようにプロダクト比較にも威力を発揮しますが、その他にも幅広い分野・場面で活用できます。以下に主なユースケースをいくつか挙げます。

専門分野のリサーチ: 膨大な文献や記事を横断しなければならない学術研究、金融分析、法律調査、政策立案などの分野で役立ちます。人力では何時間もかかる予備調査を短時間で済ませ、重要ポイントを整理してくれるため、研究者やアナリストの下調べ作業を大幅に効率化できますopenai.com。例えば最新の科学技術トレンドや判例の調査など、ニッチで専門的な情報収集に向いています。

市場動向の分析や競合調査: ビジネス領域では、新製品の市場調査や競合他社の分析といったマーケティングリサーチにもDeep Researchは有用です。関連するニュース、統計データ、業界レポートを集約し、市場規模やトレンド、競合の強み弱みなどをまとめてくれます。例えば「○○業界の最新動向」や「競合A社とB社のサービス比較」を依頼すれば、必要な指標を網羅したレポートが得られるでしょう。

大きな買い物・サービス選定: 自動車や家電、不動産、SaaS製品など、高額または重要な買い物をする際の比較検討にも適しています。仕様や価格だけでなく口コミ評価や専門家レビュー、第三者の比較記事まで調べ上げ、メリット・デメリットを整理した上で最適な選択肢を提案してくれます。OpenAIも「自動車や家具のように入念な調査が必要な購入判断に役立つ」と述べておりopenai.com、消費者にとって頼もしいコンサルタントのような役割を果たします。

最新ニュースやトレンドの把握: テーマに沿って最新のニュースやSNS上の話題、ブログ記事などを収集・要約する用途です。例えば「最近のサイバーセキュリティ事故の動向」や「直近1ヶ月のAI業界の主なニュース」をDeep Researchに尋ねれば、複数のニュースソースを横断した時系列のまとめやトレンド分析を提示してくれるでしょう。情報洪水に溺れず、重要なポイントだけ効率よく掴むのに貢献します。

以上のように、Deep Researchは知的生産活動全般における「調べる」工程で力を発揮するAIエージェントですopenai.com。実際に使ってみたユーザーからは「一度使っただけで、自分で検索するのが億劫になるほどだ」という驚きの声も上がっていますgizmodo.jp。日常的な情報収集から専門的な調査まで、幅広い場面で活用できるため、今後この機能を使いこなすことで仕事効率や意思決定の質が飛躍的に向上する可能性があります。

Deep Researchを使いこなすためのTipsと注意点

便利なDeep Research機能ですが、その性能を最大限引き出すためにはいくつか留意すべきポイントがあります。最後に、実践的な活用Tipsと利用時の注意点を整理します。

質問の明確化と目標設定: Deep Researchに依頼する際は、何を調べたいのかをできるだけ具体的に伝えましょう。質問が漠然としていると、調査範囲が広がりすぎて時間がかかったり不要な情報まで報告されたりする恐れがあります。例えば「おすすめのノートPCを教えて」よりも「予算○万円で開発用に適したノートPCの候補とそのスペック比較」という具合に、目的・条件・観点を明示すると良い結果が得られやすくなります。またDeep Research実行時には、システムが調査の方針や追加のパラメータを尋ねてくる場合があります。その際は意図に沿うよう設定を入力し、AIを正しくガイドしてあげましょうhelp.openai.com。

経過ログの活用: 調査中に表示される思考＆検索ログにも目を配りましょう。AIがどのようなキーワードで検索し、どのサイトを閲覧しているかが逐次表示されるため、途中で「あまり関係のない方向に進んでいる」と感じた場合は一旦停止して質問を修正する判断も可能です。ログは調査完了後にも参照できるので、裏付けの確認や追加調査に活用できますgizmodo.jpgizmodo.jp。Deep Researchから得た回答を鵜呑みにせず、重要な点はログにある出典元を自分でも開いてチェックすることで、より確実な情報活用ができます。

回答内容の取捨選択と編集: 出力されるレポートは非常に詳細でボリュームがあります。そのため、自分の目的に合わせて要点を取捨選択し、必要に応じて再構成することも大切です。Deep Researchの回答自体は完成度が高いものの、そのままでは長すぎたり網羅的すぎたりする場合があります。報告書のドラフトとして受け取り、自分なりの結論や補足を加えて仕上げることで、より実用的なアウトプットに昇華できるでしょう。

情報の信頼性と検証: Deep Researchは参照元リンクを提示してくれるとはいえ、すべての情報が完全に正確で信頼できる保証はありませんopenai.com。現時点のモデルでも事実誤認（いわゆる「幻覚」）や誤った推論がまれに発生する可能性がありますopenai.com。また、権威ある情報と噂話や推測とを見分けるのが苦手なケースや、不確かな情報に対する自信度の表明が適切でないことも指摘されていますopenai.com。従って、得られた回答を利用する際は重要なポイントについて複数のソースをクロスチェックする、引用元の信頼性を自分でも評価する、といった姿勢が欠かせません。幸い引用URLが提示されているので、それら一次情報に目を通して裏付けを取ることでリスクを下げられます。

処理時間と利用上限に留意: Deep Researchは便利な反面、即座に回答が得られるものではない点に注意しましょう。質問の難易度によっては調査に5〜30分程度かかるためhelp.openai.com、時間に余裕がある時に使うか、実行後しばらく他の作業をしながら待つなど工夫が必要です。また、この機能は非常に高い計算リソースを消費するため、月あたりの利用回数に上限が設けられています。2025年4月の時点で、ChatGPT Plusプランでは月25回（それ以降は軽量版で追加15回まで）、無料ユーザーでも月5回までDeep Researchを利用可能ですopenai.com（Proプランでは月250回に拡大）。当初は月額200ドルのPro限定機能（上限100回）でしたがqiita.com、現在はPlus（20ドル/月）や一部無料枠でも使えるようになりました。いずれにせよ貴重なクエリ回数を無駄遣いしないよう、必要なタイミングで計画的に活用することが大切です。

プライバシーと安全への配慮: Deep Researchは公開ウェブ上の情報を収集するため、基本的にインターネットで誰でも閲覧できる情報が対象です。ただし、調査のためにこちらがアップロードしたファイル（社内資料など）があればそれも解析します。その際、機密情報や個人情報が含まれないよう注意しましょう。アップロードしたデータはOpenAIのサーバー上で処理されるため、社外秘の資料などは利用を避けた方が無難です。また、Deep Researchの結果を公開する際には引用元への配慮（引用ルールの順守）も必要です。AIが生成したレポートとはいえ、多数の既存情報に基づいている点は人間の調査と同様なので、引用の扱い方や著作権には注意しておきましょう。

以上のポイントを踏まえれば、Deep Researchを安全かつ効果的に活用できるはずです。今後のアップデートで、調査結果に画像やグラフを埋め込む機能の追加も予定されていますhelp.openai.com。新しい使い方や改善も見据えつつ、この強力なリサーチAIをぜひ皆さんの業務や学習に取り入れてみてください。

まとめ

ChatGPTのDeep Research機能は、AIによる本格的な情報収集・分析を自動化する革新的な一歩です。通常のチャットでは得られない最新かつ網羅的な知見を短時間で引き出せるため、知的生産のスタイルを大きく変える可能性を秘めています。実際、複雑な調査タスクをAIに肩代わりさせることで、人間はより創造的な思考や意思決定に専念できるようになるでしょう。もちろん現時点では精度や速度、コスト面での制約もありますが、これらは時間と共に改善していくと期待されます。

従来は自分で何十件ものサイトを検索し、試行錯誤しながら情報を集めていた作業が、今やワンプロンプトで完結する時代が始まりつつありますgizmodo.jp。検索エンジンでキーワードを叩いていた文化が将来的にはAIエージェントに置き換わる可能性すら感じられますgizmodo.jp。Deep Researchはまだ新しい試みですが、その実力は十分に実証され始めています。ぜひこの機能を積極的に活用し、ChatGPTの活用の幅を広げてみてください。効果的に使いこなせば、調査・分析に費やす時間を大幅に節約でき、生産性と成果の向上につながるはずです。高度に発展するAIとともに、私たちの「調べる」スタイルもアップデートしていきましょう。