ChatGPTのDeep Research機能とは？特徴・使い方・注意点を解説

February 6, 2025April 3, 2025

「ChatGPTのDeep Research機能って何？」
「従来のChatGPTとはどう違うの？」
そう疑問に思っていませんか？

ChatGPTの新機能「Deep Research」は、従来の単発回答型のAIとは異なり、複雑な調査や分析を自動化し、詳細なレポートを生成する画期的な機能です。これにより、ビジネスリサーチや学術研究、市場分析など、時間と手間がかかる作業を効率化できます。

しかし、「Deep Research」の活用方法や、どのようなメリット・注意点があるのかは、まだ十分に知られていません。本記事では、Deep Researchの基本的な使い方から具体的な活用事例、今後の展望までを徹底解説します。

この記事を読むことで、ChatGPTの「Deep Research」がどのような機能を持ち、どのように活用できるのかが明確になります。AIを活用した高度な情報収集・分析を始めたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

ChatGPT Deep Researchとは

ChatGPTの「Deep Research」は、OpenAIが開発した高度な情報収集・分析機能を持つ新機能です。従来のChatGPTよりも大規模かつ精密な調査を可能にし、膨大な情報を整理した上で詳細なレポートを作成することができます。

この機能は、特にビジネスリサーチ、学術研究、マーケティング分析など、複雑な情報を扱う分野での活用が期待されています。ここでは、「Deep Research」の概要と目的、従来のChatGPTとの違い、開発の背景について詳しく解説します。

① Deep Researchの概要と目的

「Deep Research」は、ChatGPTが単なるチャットボットとしての役割を超え、高度な調査タスクを遂行できるエージェント機能として提供されます。この機能の主な目的は、以下のような複雑な調査業務を自動化することです。

多段階のリサーチプロセスを自動化（検索、要約、比較分析を統合）
複数の情報源を活用し、包括的なレポートを作成
データの整理・構造化により、より正確なインサイトを提供

従来の検索エンジンでは、ユーザーが自分で情報を探し、比較し、整理する必要がありました。

しかし、「Deep Research」はこのプロセスを自動化し、ユーザーが求める情報を迅速かつ体系的に提供することが可能になっています。

たとえば、競合分析を行う場合、通常は複数のサイトを巡回して情報を収集し、それを手動で整理・分析する必要があります。

しかし、「Deep Research」を使えば、指定した企業や市場動向に関する情報を集め、それらを比較し、重要なポイントを抽出したレポートを自動生成することができます。

公式サイト

以下のサイトを見ると、Deep Researchを使っている様子がわかります。

https://openai.com/index/introducing-deep-research

② Deep Researchを利用できる人

ChatGPTの「Deep Research」機能は、ChatGPT Proプラン（月額200ドル）のユーザーのみが利用可能です。

無料プランやPlusプラン（月額20ドル）のユーザーは、この機能を利用できません。

上記は2025年2月7日の情報

しかし、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、将来的にPlus、Team、Enterpriseプラン、さらには無料プランのユーザーにも「Deep Research」機能を提供する計画があると述べています。

そのため、現時点では無料ユーザーは利用できませんが、今後の展開に期待が寄せられています。

③ 従来のChatGPTとの違い

これまでのChatGPTは、ユーザーの質問に対して即座に回答を提供するチャットボットとして機能していました。これは主に、知識の範囲内で単発の質問に答える形式が中心でした。

一方、「Deep Research」は、次のような点で従来のChatGPTと異なります。

項目	従来のChatGPT	Deep Research
情報収集	ユーザーの質問に即答する	複数の情報源を調査し、データを整理・分析
調査プロセス	1回のやりとりで完結	多段階のリサーチを実行
アウトプット	短い回答や要約	詳細なレポートや比較表を生成
用途	日常の質問応答	専門的なリサーチ、ビジネス・学術分野での活用

たとえば、「最新のAI技術のトレンド」についてChatGPTに質問した場合、従来のモデルは短い要約を提供するだけでした。

しかし、「Deep Research」では、最新の論文、ニュース記事、企業の発表資料などを統合し、詳細なレポートとしてまとめることが可能です。

また、ユーザーが追加の質問をすることで、調査の方向性を微調整しながら、より深い分析を行うこともできます。

④ 開発の背景と経緯

「Deep Research」開発の背景には、ユーザーの高度な情報ニーズに応えるというOpenAIの目標があります。従来のChatGPTは、短い回答を提供するのに適していましたが、複雑な調査には向いていませんでした。

しかし、近年ではAIを活用した高度なデータ分析の需要が急速に高まっています。たとえば、企業は競合分析や市場リサーチをより迅速に行いたいと考えており、学術研究者も文献調査やデータ分析を効率的に進めたいと考えています。

こうしたニーズに応えるため、OpenAIは次のようなステップを経て「Deep Research」を開発しました。

ユーザーのフィードバック収集
- 企業や研究機関から「より高度な調査機能が欲しい」という要望が寄せられる
プロトタイプの開発とテスト
- OpenAIの研究チームが内部で機能を試験運用
- 企業パートナーに試験提供し、フィードバックを反映
正式リリース
- 一般ユーザー向けに提供開始
- 利用者の増加に伴い、機能を継続的にアップデート

「Deep Research」は今後も進化を続け、より多くの情報源との統合や、より高度なデータ解析が可能な機能が追加される予定です。

本章のまとめ

「Deep Research」は、従来のChatGPTの枠を超え、高度な情報収集・分析を自動化する新機能です。従来のモデルとは異なり、多段階のリサーチプロセスを実行し、詳細なレポートを生成できる点が大きな特徴です。

また、この機能の開発には、ユーザーの要望を取り入れながら、ビジネスや学術分野での活用を前提にした設計がされています。

今後も、さらなる機能拡張が期待される「Deep Research」ですが、次の章では、その具体的な機能について詳しく見ていきます。

ChatGPT Deep Researchの主な機能

ChatGPTの「Deep Research」機能は、従来のチャットボットの枠を超え、複雑な情報収集や分析を自動化する高度なエージェントとして設計されています。以下に、その主な機能を詳しく解説します。

① 多段階の情報収集と推論

「Deep Research」は、単一の質問に対する即時応答だけでなく、複数の情報源からデータを収集し、段階的に分析・推論を行います。これにより、ユーザーの複雑な問いにも深く掘り下げた回答を提供することが可能です。

具体的なプロセス

情報収集: インターネット上の信頼性の高いサイトやデータベースから関連情報を収集します。
データ分析: 収集した情報を整理・分析し、重要なポイントやパターンを抽出します。
推論: 分析結果に基づき、ユーザーの質問に対する最適な回答や提案を生成します。

このプロセスにより、ユーザーは一度のリクエストで包括的な情報を得ることができます。

② 多様な情報ソースへのアクセス

「Deep Research」は、以下のような多様な情報ソースにアクセスし、幅広いデータを活用します。

学術論文: 最新の研究成果や理論的背景を提供します。
ニュース記事: 最新の出来事やトレンド情報を反映します。
公式レポート: 政府機関や専門団体の報告書から信頼性の高いデータを取得します。
ウェブサイト: 関連するウェブページから多角的な情報を収集します。

これにより、ユーザーは多面的な視点から情報を得ることができ、より深い理解を促進します。

③ 長時間の自律的リサーチ

従来のチャットボットは短時間での応答が主流でしたが、「Deep Research」はユーザーのリクエストに応じて、5分から30分程度の時間をかけて自律的にリサーチを行います。

特徴

時間をかけた深い分析: 複雑なテーマや詳細なレポート作成に適しています。
ユーザーの手間を削減: 長時間のリサーチを自動化することで、ユーザーの労力を大幅に軽減します。

これにより、専門的な調査や詳細な情報収集が必要な場面でも、効率的に情報を取得できます。

④ 出典元の明示とレポート生成

「Deep Research」は、生成したレポート内で情報の出典元を明示します。これにより、ユーザーは提供された情報の信頼性を確認し、必要に応じて元の情報源を参照することができます。

レポートの特徴

出典の明示: 各情報に対応する出典リンクを提供します。
構造化された内容: 見出しや箇条書きなどを用いて、読みやすく整理されたレポートを生成します。

これにより、ユーザーは情報の信頼性を容易に評価し、必要な詳細情報に迅速にアクセスできます。

⑤ 対話による追加質問と調査の深化

「Deep Research」は、ユーザーとの対話を通じて、調査内容をさらに深めることができます。ユーザーが追加の質問やリクエストを入力することで、リサーチの方向性を調整し、より具体的な情報や分析を提供します。

例

初回質問: 「最新のAI技術のトレンドを教えてください。」
追加質問: 「その中で特に注目すべき技術は何ですか？」

このように、ユーザーのニーズに応じて柔軟に情報を提供し、深い洞察を得ることが可能です。

⑥ Pythonを使った計算やグラフ作成

「Deep Research」は、Pythonを活用した計算やデータの視覚化もサポートしています。

主な機能

数値データの分析: 統計的な計算やデータ解析を行います。
グラフの生成: データを視覚的に表現するグラフやチャートを作成します。

これにより、数値情報の理解が容易になり、データに基づく意思決定を支援します。

以上のように、ChatGPTの「Deep Research」機能は、多彩な情報収集・分析能力を備えており、ユーザーの高度なリサーチニーズに応えることができます。

ChatGPT Deep Researchの利用方法

ChatGPTの「Deep Research」機能は、ユーザーが複雑な調査を効率的に行うための強力なツールです。以下に、その具体的な利用手順と注意点を詳しく解説します。

① Deep Researchの起動方法

STEP

モードの選択

ChatGPTのインターフェースで、メッセージ入力欄の左下にあるモード選択から「詳細なリサーチ」を選択します。

STEP

クエリの入力

調査したいトピックや質問を明確に入力します。
必要に応じて、PDFやスプレッドシートなどの関連ファイルを添付して、追加のコンテキスト情報を提供できます。

これらの手順により、Deep Researchの調査プロセスが開始されます。

② 調査プロセスと時間

調査の進行:
- Deep Researchは、ユーザーのクエリに基づき、インターネット上の信頼性の高い情報源からデータを収集・分析します。
- 調査の進行状況は、インターフェースのサイドバーに表示され、使用した情報源や分析のステップが確認できます。
所要時間:
- 調査の複雑さに応じて、結果が得られるまでに約5〜30分かかります。
- 調査中は他の作業を行うことができ、完了後に通知が届きます。

このプロセスにより、ユーザーは詳細で信頼性の高いレポートを受け取ることができます。

③ 結果の確認と活用

レポートの受け取り:
- 調査が完了すると、ChatGPTのチャットウィンドウにレポートが表示されます。
- レポートには、調査結果の要約、使用した情報源の引用、分析の詳細が含まれます。
結果の活用:
- 提供されたレポートを基に、ビジネス分析、学術研究、マーケティング戦略の策定など、さまざまな分野での意思決定に役立てることができます。

Deep Researchの活用により、従来の手動調査と比較して、時間と労力を大幅に削減できます。

公式サイト

以下のサイトを見ると、Deep Researchを使っている様子がわかります。

https://openai.com/index/introducing-deep-research

デモ動画

OpenAI社によるデモ動画。

④ 利用上の注意点

情報の検証:
- Deep Researchは高度な調査能力を持っていますが、生成された情報は必ずしも完全に正確とは限りません。
- 特に重要な決定を行う際には、提供された情報を他の信頼できる情報源と照らし合わせて検証することが推奨されます。
利用制限:
- Deep Researchは計算資源を多く消費するため、Proユーザーには月に最大100回のクエリ制限があります。
- Plus、Team、Enterpriseユーザーには、今後アクセスが拡大される予定です。(※2025年2月7日時点)

これらの点を考慮し、Deep Researchを効果的に活用してください。

本章のまとめ

ChatGPTの「Deep Research」機能は、ユーザーが複雑な調査を効率的に行うための強力なツールです。適切な手順で利用し、結果を慎重に検証することで、ビジネスや学術研究など多岐にわたる分野での意思決定に大いに役立てることができます。

ChatGPT Deep Researchの活用事例

ChatGPTの「Deep Research」機能は、多様な分野での情報収集や分析を効率化し、ユーザーのニーズに応じた深い洞察を提供します。以下に、具体的な活用事例を紹介します。

① 競合企業の分析レポート作成

市場競争が激化する中、競合他社の動向を把握することは重要です。

「Deep Research」を活用することで、競合企業の最新情報、製品戦略、財務状況などを迅速に収集・分析し、包括的なレポートを作成できます。これにより、戦略的な意思決定を支援します。

② 市場トレンドの把握

新しい市場動向や消費者の嗜好を理解することは、ビジネスの成功に不可欠です。

「Deep Research」は、最新の市場レポート、ニュース記事、消費者レビューなどを分析し、現在のトレンドや将来の予測を提供します。これにより、製品開発やマーケティング戦略の策定に役立ちます。

③ 専門分野の法律・規制調査

特定の業界や地域における法律や規制の変化を追跡することは、コンプライアンスの維持に重要です。

「Deep Research」を使用して、関連する法令や規制の最新情報を収集・分析し、企業が適切に対応できるよう支援します。

④ プレゼン資料のデータ収集

効果的なプレゼンテーションには、信頼性の高いデータや事例の裏付けが必要です。

「Deep Research」は、特定のトピックに関連する統計データ、ケーススタディ、引用情報を迅速に収集し、プレゼン資料の質を向上させます。

⑤ 副業リサーチ

新しい副業のアイデアや市場のニーズを探る際にも、「Deep Research」は有効です。

オンラインビジネスのトレンド、需要の高いスキルセット、競合状況などを分析し、ユーザーに適した副業の提案や戦略を提供します。

これらの事例からも分かるように、「Deep Research」は多岐にわたる用途で活用でき、情報収集と分析のプロセスを大幅に効率化します。ただし、AIが提供する情報の精度や信頼性を確認するため、人間の判断や追加の検証も重要です。

ChatGPT Deep Researchのメリットと注意点

ChatGPTの「Deep Research」機能は、情報収集や分析を効率化する強力なツールですが、その活用にはメリットと注意点があります。以下に詳しく解説します。

① メリット

調査作業の大幅な効率化: 従来、人間が何時間もかけて行うリサーチを、AIが自動で多角的に実施します。論文調査や競合分析など、手間のかかる工程を一括で済ませられるため、業務効率化のインパクトは非常に大きいです。
網羅性と深さの両立: ニュースサイト、学術論文、SNS投稿、企業IR情報など、多様な情報源を横断しながら自動的に要約し、一つのレポートとして統合します。人間のリサーチでは見落としがちな情報に素早くアクセスできる可能性があります。
出典付きレポートの生成: Deep Researchは参照元URLや文献タイトルを明示してくれるため、最終的にユーザーが裏付けをチェックしやすい仕組みになっています。信頼度を高める観点からも重要です。

② 注意点

応答に時間がかかる: マルチステップ検索やコード実行が頻繁に行われるため、短いもので数分、場合によっては数十分の待ち時間が発生します。簡易的なQ&Aにはオーバースペックで、ユーザーがイライラする可能性もあります。
情報の信頼性の確認: AIが提供する情報は、必ずしも完全に正確とは限りません。特に専門的な分野や最新の情報に関しては、AIが誤った情報を提供する可能性があります。そのため、AIの出力結果を鵜呑みにせず、必ず人間が確認・検証することが重要です。
利用制限: 現時点ではProユーザー向けで、月あたりのクエリ数に上限があります。利用を検討する際には、自身のニーズと照らし合わせて、プランの選択や利用頻度を考慮する必要があります。(※2025年2月7日時点)

これらのメリットと注意点を踏まえ、「Deep Research」を効果的に活用することで、情報収集や分析の質と効率を向上させることが可能です。しかし、AIの出力結果を過信せず、常に人間の判断と組み合わせて使用することが求められます。

ChatGPT Deep Researchの今後の展望

ChatGPTの「Deep Research」機能は、リリース以来多くの注目を集めています。今後、さらなる機能拡張や改善が予定されており、ユーザー体験の向上が期待されています。

① 機能拡張の予定

画像やデータビジュアライゼーションの統合: OpenAIは、レポート内に画像やデータの視覚化を組み込む機能を追加する予定です。これにより、調査結果の理解がより直感的になります。
専門的データソースへのアクセス: 現在は主にウェブ情報を対象としていますが、将来的にはより専門性の高いデータソースへの接続も計画されています。これにより、専門家向けの深い分析が可能になるでしょう。

② ユーザーフィードバックと改善

ユーザーインターフェースの向上: ユーザーからのフィードバックを基に、操作性や進捗表示の改善が進められています。これにより、より直感的で使いやすいインターフェースが提供される予定です。
バイアス・偏見への対処: AIの出力におけるバイアスや偏見を最小限に抑えるため、評価指標の導入やユーザーフィードバックの活用が検討されています。これにより、より公平で信頼性の高い情報提供が期待されます。

これらの取り組みにより、「Deep Research」はさらに進化し、ユーザーの多様なニーズに応える高度なリサーチツールとしての地位を確立していくでしょう。