📜 要約
主題と目的
本調査の主題は、OpenAIが提供するChatGPTの新機能「DeepResearch」です。その目的は、DeepResearchの核心的な特徴、それを実現する技術的仕組み、ユーザーが実際に利用するための具体的な方法と料金体系、そして専門家や一般ユーザーからの評価や評判を網羅的に分析し、体系的にまとめることにあります。これにより、同機能の全体像と、知的生産活動における潜在的な価値や課題を明らかにします。
回答
DeepResearchの主な特徴:自律的に思考するAIリサーチアナリスト
ChatGPTのDeepResearch機能は、従来の検索エンジンの延長線上にあるものではなく、ユーザーの指示に基づきAIが自律的に思考し、行動計画を立て、複雑な調査を遂行する「AIエージェント」です 。OpenAIは、この能力を「エージェント的(agentic)」と表現しており、単一の質問に答えるのではなく、多段階にわたるタスクを最後までやり遂げる能力を指します 。
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その主な特徴は以下の通りです。
- 自律的な調査プロセス: ユーザーからの指示を受けると、5分から30分かけてバックグラウンドで自律的に動作します 。この間に、何百ものウェブサイトを探索し、情報を分析・統合します。theverge.com
- マルチモーダルな情報収集: ウェブ上のテキスト情報だけでなく、PDFや画像ファイルの内容まで読み解き、調査の文脈として活用できます 。openai.com
- 構造化されたレポート: 調査結果は、単なるテキストの羅列ではなく、引用元が明記された構造化されたレポートとして生成されます。これにより、情報の信頼性と透明性が確保され、ユーザーによるファクトチェックが容易になります 。openai.com
- 専門家レベルの調査能力: 金融、科学、法律といった専門分野での高度な調査を主なターゲットとしていますが、製品比較や趣味の探求といった日常的な用途にも活用可能です 。openai.com
DeepResearchを支える技術的な仕組み
この高度な機能は、専用に最適化されたAIモデルと、自律的にタスクを遂行するエージェントとしてのアーキテクチャによって支えられています。
技術要素 | 説明 | もたらす価値 |
---|---|---|
エージェント能力 | ユーザーの指示に基づき、自律的に多段階の調査計画を立て、実行・修正する能力 openai.com | 手作業での情報収集・整理の手間を大幅に削減し、ユーザーはより本質的な分析や意思決定に集中できます。 |
o3推論モデル | ウェブブラウジングと「連鎖的思考(Chain-of-thought reasoning)」に最適化された専用モデル openai.com zapier.com | 表層的な検索結果の要約ではなく、複数の情報源を統合・分析し、信頼性の高い洞察に満ちたレポートを作成します。 |
マルチモーダル入力 | テキスト、画像、PDF、スプレッドシートなど多様な形式のファイルを読み込み、文脈として理解します 25。 | より具体的で、ユーザーの状況に即したパーソナライズされた調査が可能になります。 |
コード実行 | Pythonコードを記述・実行し、データ分析や可視化を行う能力を備えています openai.com | 定性的な情報と定量的なデータを組み合わせた、包括的な分析レポートの作成を実現します。 |
この仕組みにより、DeepResearchは単なる情報収集ツールではなく、複雑な問いに対して深い洞察を提供する「分析官」として機能します。
DeepResearchの具体的な使い方と料金体系
DeepResearchは、直感的なUIから高度なAPI連携まで、幅広いユーザー層に対応しています。
基本的な使い方
- 機能の選択: ChatGPTのプロンプト入力欄の下にある「Deep research」オプションを選択します。
- 調査の依頼: 調査したい内容を具体的に入力します。必要に応じて画像やPDFなどのファイルもアップロードできます。
- 対話による明確化: AIが調査意図を正確に把握するため、追加の質問をしてくる場合があります。
- 処理と進捗確認: 調査はバックグラウンドで実行され、サイドバーでAIの思考プロセスや参照サイトを確認できます。
- レポートの受け取り: 完了後、チャット内に引用付きの詳細なレポートが生成されます 。openai.com
料金プランと利用回数
DeepResearchは複数のプランで提供されており、プランごとに利用回数が異なります。有料プランでは、まず高品質な「標準モデル」の回数が消費され、上限に達すると高速な「軽量モデル」に切り替わります 。
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プラン | 標準モデル (高品質) | 軽量モデル (高速) | 月額料金 (参考) |
---|---|---|---|
Free | 0回 | 5回 | 無料 |
Plus | 10回 | 15回 | $20 |
Team | 10回 | 15回 | - |
Enterprise | 10回 | 15回 | - |
Edu | 10回 | 15回 | - |
Pro | 125回 | 125回 | $200 |
出典: OpenAI Help Center openai.com techradar.com |
開発者向けAPI
APIを利用することで、DeepResearchを自社のシステムやワークフローに組み込むことが可能です。UIとは異なり、対話による明確化ステップがないため、プロンプトの質がより重要になります。非同期実行や、調査の中間ステップへのアクセス、プライベートなデータとの連携など、高度なカスタマイズが実現できます 。
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ユーザーからの評判と課題
DeepResearchは高い評価を得る一方で、いくつかの課題も指摘されています。
専門家の評価と活用事例
- 高い評価: 専門家は、人間が数時間かける調査を数分でこなす能力を高く評価しており、生産性の飛躍的向上やイノベーションを促進する可能性を指摘しています 。ibm.com
- 活用事例: 金融機関での企業調査 、コンサルティングファームでの業界トレンド分析rogo.ai、学術研究における文献レビュー作成openai.comなど、プロの現場で既に成果を上げています。個人でも、製品比較や趣味の探求に活用されていますyoutube.com。techradar.com
見えてきた課題と限界
課題点 | 内容 |
---|---|
正確性と結論導出 | 個々の事実は引用付きで正確な場合が多いものの、複数の情報を統合して新たな結論を導く際に論理的な誤りを犯すことがあります liveplan.com |
情報の偏り | AIが主流の意見を増幅させ、イノベーションの種となりうる少数派の意見や「外れ値」のデータを見逃す危険性が指摘されています ibm.com |
機能的な制約 | 生成されたレポートの修正を依頼すると内容が劣化したり、共有・エクスポート機能でフォーマットが崩れたりする問題が報告されています liveplan.com |
アクセシビリティ | プランによっては利用回数に制限があり、一部のユーザーにとっては価格がハードルとなる可能性があります。これが「生産性格差」につながるという懸念もあります ibm.com |
結果と結論
DeepResearchは、自律的に思考・行動する「AIエージェント」として、専門家レベルの調査を短時間で実行する画期的な機能です。その中核には、専用推論モデル「o3」の高度な能力と、多段階の調査を自律的に遂行するアーキテクチャがあります。これにより、金融分析から学術研究、個人の意思決定支援まで、幅広い領域で知的生産性を飛躍的に向上させるポテンシャルを秘めています。
しかし、その能力は万能ではありません。生成されたレポートはあくまで「研究の素晴らしい出発点」であり、情報の偏りや論理的な誤りを含む可能性が指摘されています。したがって、DeepResearchを最大限に活用するためには、AIの出力を鵜呑みにするのではなく、人間が批判的な視点を持ち、情報の真偽や論理の妥当性を検証する「共創パートナー」として捉えることが不可欠です。このツールは、人間の専門性を代替するものではなく、それを拡張し、私たちの知の探求を新たな次元へと引き上げる強力な触媒となるでしょう。
コード実行
import React from 'react';
const App = () => {
const features = [
{
title: "自律的なウェブ調査",
description: "ユーザーがプロンプトを与えるだけで、AIが自律的にウェブを閲覧・分析し、複数ステップにわたる調査を完了させます。",
source: [
{ text: "OpenAI", url: "https://openai.com/index/introducing-deep-research/" },
{ text: "Wikipedia", url: "https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT_Deep_Research" },
],
},
{
title: "引用付き詳細レポート",
description: "調査結果は、出典が明記された構造化されたレポート形式で生成され、情報の信頼性を確認しやすくなっています。",
source: [
{ text: "TechRadar", url: "https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/i-tried-deep-research-on-chatgpt-and-its-like-a-super-smart-but-slightly-absent-minded-librarian-from-a-childrens-book" },
{ text: "Zapier", url: "https://zapier.com/blog/chatgpt-deep-research/" },
],
},
{
title: "高度な推論能力",
description: "複雑なタスクを小さなステップに分解する「思考の連鎖的推論」を活用し、深い洞察やデータ分析を行います。",
source: [
{ text: "IBM", url: "https://www.ibm.com/think/news/openai-releases-deep-research" },
{ text: "Zapier", url: "https://zapier.com/blog/chatgpt-deep-research/" },
],
},
{
title: "多様なデータ形式対応",
description: "テキストだけでなく、画像やPDFファイルの内容も解釈・分析することが可能です。",
source: [
{ text: "Wikipedia", url: "https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT_Deep_Research" },
{ text: "OpenAI System Card", url: "https://openai.com/index/deep-research-system-card/" },
],
},
];
const usageSteps = [
{ text: "Deep Researchを有効化", description: "プロンプト入力欄の下にある「Deep Research」ボタンを選択します。" },
{
text: "プロンプトを入力",
description: "調査したい内容を具体的に入力します。背景、質問、範囲、形式などを指定するとより良い結果が得られます。",
},
{
text: "スコープの明確化",
description: "AIが追加の質問をすることがあります。対話を通じて調査のスコープを絞り込みます。",
},
{
text: "レポート生成を待つ",
description: "調査が開始され、5分から30分程度で引用付きのレポートが生成されます。",
},
];
const pros = [
"複数の情報源を統合・要約する能力が非常に高い",
"複雑なデータ分析や比較に優れている",
"レポートやホワイトペーパー作成など、長文コンテンツに有用",
"生成されるレポートは正確性が高く、ハルシネーションが少ない",
"すべての情報に引用元が明記され、事実確認が容易",
"学術研究や専門的な調査にかかる時間を大幅に節約できる",
];
const cons = [
"情報の鮮度に課題があり、古い情報を引用することがある",
"簡単な調査の場合、通常のWeb検索の方が効率的な場合がある",
"調査内容の修正を依頼すると、レポートが短くなるなどのバグが報告されている",
"複数のデータソースを組み合わせる際に論理的な誤りを犯す可能性がある",
"利用可能なクエリ数が事前に表示されないUIへの批判がある",
];
const pricing = [
{
plan: "ChatGPT Pro",
price: "$200/月",
queries: "250回 (フル: 125, 軽量版: 125)",
source: { text: "Wikipedia", url: "https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT_Deep_Research" },
},
{
plan: "Plus, Team, Enterprise",
price: "-",
queries: "25回 (フル: 10, 軽量版: 15)",
source: { text: "Wikipedia", url: "https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT_Deep_Research" },
},
{
plan: "無料ユーザー",
price: "無料",
queries: "5回 (軽量版のみ)",
source: { text: "Wikipedia", url: "https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT_Deep_Research" },
},
];
return (
<div className=\"min-h-screen bg-gray-900 text-white font-sans p-4 sm:p-6 md:p-8\">
<div className=\"max-w-7xl mx-auto\">
<header className=\"text-center mb-12\">
<h1 className=\"text-4xl md:text-6xl font-bold mb-2 bg-clip-text text-transparent bg-gradient-to-r from-green-400 to-blue-500\">
ChatGPT Deep Research
</h1>
<p className=\"text-lg text-gray-400\">AIによる自律型リサーチ機能のすべて</p>
</header>
<section className=\"mb-16\">
<h2 className=\"text-3xl font-bold mb-8 text-center border-b-2 border-green-500 pb-2\">主な特徴と仕組み</h2>
<div className=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-4 gap-8\">
{features.map((feature, index) => (
<div
key={index}
className=\"bg-gray-800 p-6 rounded-lg shadow-lg hover:shadow-green-500/50 transition-shadow duration-300\"
>
<h3 className=\"text-xl font-semibold mb-3 text-green-400\">{feature.title}</h3>
<p className=\"text-gray-300 mb-4\">{feature.description}</p>
<div className=\"text-xs text-gray-500\">
出典:
{feature.source.map((src, i) => (
<span key={i}>
<a
href={src.url}
target=\"_blank\"
rel=\"noopener noreferrer\"
className=\"underline hover:text-green-400 transition-colors\"
>
{src.text}
</a>
{i < feature.source.length - 1 && ', '}
</span>
))}
</div>
</div>
))}
</div>
</section>
<section className=\"mb-16\">
<h2 className=\"text-3xl font-bold mb-8 text-center border-b-2 border-green-500 pb-2\">使い方と料金プラン</h2>
<div className=\"grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-12 items-start\">
<div>
<h3 className=\"text-2xl font-semibold mb-6 text-center text-green-400\">利用手順</h3>
<div className=\"space-y-4\">
{usageSteps.map((step, index) => (
<div key={index} className=\"flex items-start space-x-4 p-4 bg-gray-800 rounded-lg\">
<div className=\"flex-shrink-0 w-8 h-8 bg-green-500 text-gray-900 rounded-full flex items-center justify-center font-bold text-lg\">{index + 1}</div>
<div>
<p className=\"font-semibold text-white\">{step.text}</p>
<p className=\"text-gray-400 text-sm\">{step.description}</p>
</div>
</div>
))}
</div>
</div>
<div>
<h3 className=\"text-2xl font-semibold mb-6 text-center text-green-400\">料金プランと利用制限</h3>
<div className=\"overflow-x-auto bg-gray-800 rounded-lg p-1\">
<table className=\"min-w-full text-left\">
<thead className=\"bg-gray-700\">
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<th className=\"p-4 font-semibold\">プラン</th>
<th className=\"p-4 font-semibold\">月額料金</th>
<th className=\"p-4 font-semibold\">月間クエリ数</th>
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<tr key={index} className=\"border-b border-gray-700 hover:bg-gray-700/50\">
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{item.queries}
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))}
</tbody>
</table>
</div>
<p className=\"text-xs text-gray-500 mt-2 text-center\">情報は2025年6月時点のものです。</p>
</div>
</div>
</section>
<section className=\"mb-16\">
<h2 className=\"text-3xl font-bold mb-8 text-center border-b-2 border-green-500 pb-2\">ユーザーからの評判</h2>
<div className=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 gap-8\">
<div className=\"bg-gray-800 p-6 rounded-lg shadow-lg\">
<h3 className=\"text-2xl font-semibold mb-4 text-green-400\">長所</h3>
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{pros.map((pro, index) => <li key={index}>{pro}</li>)}
</ul>
</div>
<div className=\"bg-gray-800 p-6 rounded-lg shadow-lg\">
<h3 className=\"text-2xl font-semibold mb-4 text-red-400\">短所・課題</h3>
<ul className=\"space-y-3 list-disc list-inside text-gray-300\">
{cons.map((con, index) => <li key={index}>{con}</li>)}
</ul>
</div>
</div>
<p className=\"text-center mt-6 text-gray-400\">出典: <a href=\"https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/i-tried-deep-research-on-chatgpt-and-its-like-a-super-smart-but-slightly-absent-minded-librarian-from-a-childrens-book\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" className=\"underline hover:text-green-400\">TechRadar</a>, <a href=\"https://www.liveplan.com/blog/planning/deep-research-chatgpt-vs-gemini?srsltid=AfmBOooLsZeNmuUUqF_4_gu_4ubdhQqmm04FMxSe9mFmkFrloEBn_BBR\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" className=\"underline hover:text-green-400\">LivePlan</a>, <a href=\"https://zapier.com/blog/chatgpt-deep-research/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" className=\"underline hover:text-green-400\">Zapier</a></p>
</section>
<footer className=\"text-center text-gray-500 text-sm mt-12\">
<p>この情報は提供された調査結果に基づき、2025年8月4日に生成されました。</p>
<p>すべての情報は公開されている情報源に由来します。</p>
</footer>
</div>
</div>
);
};
export default App;
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🏷「DeepResearch」機能とは?リサーチを自動化する新時代のAIエージェント

はい、承知いたしました。
ChatGPTの「DeepResearch」機能について、ご指定のセクション「「DeepResearch」機能とは?リサーチを自動化する新時代のAIエージェント」を執筆します。
ChatGPT「DeepResearch」徹底解説:最新機能の仕組み、使い方、評判の全貌
「DeepResearch」機能とは?リサーチを自動化する新時代のAIエージェント
ChatGPTに搭載された「DeepResearch」は、単なる検索機能の強化版ではありません。これは、ユーザーの指示に基づき、AIが自律的に思考し、行動する「リサーチアナリスト」として機能する、新時代のAIエージェントです。OpenAIはこの能力を「agentic(エージェント的)」と表現しており、AIが自ら計画を立て、複数ステップにわたる複雑な調査を最後までやり遂げる能力を指します。
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これまで私たちが「検索」と呼んでいた行為は、キーワードを入力し、表示された結果リストから手作業で情報を探し、統合する必要がありました。しかしDeepResearchは、そのプロセスを根本から変革します。OpenAIの公式FAQでも、DeepResearchは「迅速な回答を得るためのSearch(検索)とは異なり、より複雑で徹底的な調査が求められるタスクに特化している」と明確に区別されています。
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注目すべきは、その自律的なプロセスです。DeepResearchは、ユーザーからの指示を受けると、5分から30分かけてバックグラウンドで動作します。この間に、AIは何百ものウェブサイトを検索し、テキストだけでなくPDFや画像ファイルの内容まで読み解き、情報を分析・統合して、最終的に引用付きの構造化されたレポートを生成します。これは、まるで専属のリサーチチームが数時間から数日かけて行う作業を、AIが短時間で実行するようなものです。
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この高度な機能は、OpenAIが開発した次世代推論モデル「o3」の特殊バージョンによって支えられています。このモデルは「思考の連鎖(chain-of-thought reasoning)」と呼ばれる技術を用いて、複雑な問題を小さなステップに分解し、論理的かつ分析的に解決する能力に長けています。この推論能力と、強力なウェブ閲覧能力が組み合わさることで、DeepResearchは単なる情報収集にとどまらない、深い洞察を提供することが可能になるのです。
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生成されるレポートは、その信頼性と透明性を高めるために、すべての主要な情報に参照元への明確な引用が含まれています。これにより、ユーザーは情報の出所を簡単に確認し、ファクトチェックを行うことができます。将来的には、レポート内に画像やデータ可視化(グラフなど)も埋め込まれる予定であり、さらに直感的で分かりやすいアウトプットが期待されます。
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この機能は、金融、科学、法律といった分野で高度な知識作業を行う専門家や研究者を主なターゲットとしていますが、その用途は専門分野に限りません。例えば、車の購入を検討している消費者が複数の車種を比較分析したり、趣味の探求のために特定のテーマを深く掘り下げたりといった、日常的な意思決定や知的好奇心を満たすためにも活用できます。
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つまり、DeepResearchの登場は、AIが単に私たちの質問に答える「ツール」から、自らタスクを遂行する「パートナー」へと進化していることを象徴しています。これは、OpenAIがビジョンとして掲げるAGI(汎用人工知能)の実現に向けた「重要な一歩」とも位置付けられており、私たちの知的生産活動のあり方を根底から変える可能性を秘めた、まさにゲームチェンジャーと言えるでしょう。
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調査のまとめ
はい、承知いたしました。ChatGPTの「Deep Research」機能について、調査結果を基に回答します。
回答
ChatGPTの「Deep Research」機能とは?
...
調査のまとめ
ChatGPTのDeep Research機能について、その特徴、仕組み、使い方、そして評判を包括的にまとめました。
#### ChatGPT Deep Researchとは?
Chat...
調査のまとめ
ChatGPTのDeepResearch機能の概要
ChatGPTのDeepResearch機能は、OpenAIが提供する高度なリサーチエージェントです [1](https://www.r...
🏷高度な調査を可能にする仕組み:自律的プロセスと専用モデルの技術

高度な調査を可能にする仕組み:自律的プロセスと専用モデルの技術
ChatGPTのDeepResearch機能が、単なる情報検索ツールと一線を画す理由は、その背後にある高度で自律的な仕組みにあります。これは、まるで熟練のリサーチアナリストがタスクを遂行するかのようなプロセスであり、その核心には「エージェント(Agentic)能力」と、そのために特別に最適化されたAIモデル「o3」が存在します。
エージェントとして自律的に動くリサーチプロセス
DeepResearchの最大の特徴は、OpenAIが「エージェント能力(agentic capability)」と呼ぶ、自律的な多段階リサーチを実行する能力です 。これは、ユーザーが一度指示を出すと、AIが自ら計画を立て、必要な情報を求めてインターネットを探索し、得られた情報に応じて戦略を修正しながら調査を進めることを意味します 。
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この自律的なプロセスは、以下のようなステップで構成されていると考えられます。
- タスクの分解: ユーザーから与えられた複雑なリサーチ課題を、実行可能な小さなサブクエスチョンに分解します。これは、APIの設計からも伺え、開発者はこのプロセスをプログラムで直接制御できます 。openai.com
- 複数ソースへのアクセスと情報収集: 分解された問いに答えるため、数十のウェブサイトを横断的に検索します 。テキスト情報だけでなく、PDFや画像の内容も解釈・分析する能力を備えていますzapier.com。openai.com
- 動的な戦略修正: 調査の過程で新たな情報や予期せぬ事実を発見すると、それに応じて調査の方向性を自律的に転換します 。これにより、表層的な情報だけでなく、より深く、時には直感的でない情報も見つけ出すことが可能になりますopenai.com。openai.com
- 情報の統合とレポート生成: 収集した多様な情報を分析・統合し、最終的に引用付きの構造化されたレポートとして出力します 24。
注目すべきは、このプロセスがユーザーにとって完全にブラックボックスではない点です。調査実行中、サイドバーにはモデルの思考プロセスや訪れているウェブサイトの概要が表示され、AIが何をしているのかを追跡できます 25。これは、AIの透明性を高め、ユーザーとの信頼関係を築く上で重要な設計思想と言えるでしょう。
頭脳となる専用推論モデル「o3」
この複雑なリサーチプロセスを支えているのが、ウェブブラウジングと推論に特化して最適化されたOpenAIの次世代モデル「o3」の初期バージョンです , 24。
openai.com
o3モデルは、特に「連鎖的思考(Chain-of-thought reasoning)」と呼ばれる技術を用いています 。これは、複雑な問題を一度に解決しようとするのではなく、論理的なステップを一つずつ踏んで結論を導き出す思考プロセスです。この能力により、DeepResearchは単に情報を並べるだけでなく、情報の関連性を分析し、より深い洞察を含むレポートを生成することが可能になっています。
zapier.com
その推論能力の高さは、専門家レベルの知識を問うベンチマーク「Humanity's Last Exam」で、先行モデルのGPT-4oが3.3%だったのに対し、o3を搭載したDeepResearchは26.6%という驚異的なスコアを記録したことからも裏付けられています 24。これは、o3モデルが単なる言語処理能力だけでなく、高度な問題解決能力を有していることを示唆しています。
さらに、この機能はPythonコードを記述・実行してデータを分析する能力も備えており、単なる定性的な情報収集にとどまらず、定量的なデータ分析まで実行できる強力なツールとなっています 。
openai.com
技術要素 | 説明 | もたらす価値 |
---|---|---|
エージェント能力 | ユーザーの指示に基づき、自律的に多段階の調査計画を立て、実行・修正する能力 openai.com | 手作業での情報収集・整理の手間を大幅に削減し、ユーザーはより本質的な分析や意思決定に集中できる。 |
o3推論モデル | ウェブブラウジングと「連鎖的思考」に最適化された専用モデル openai.com zapier.com | 表層的な検索結果の要約ではなく、複数の情報源を統合・分析し、信頼性の高い洞察に満ちたレポートを作成する。 |
マルチモーダル入力 | テキスト、画像、PDF、スプレッドシートなど多様な形式のファイルを読み込み、文脈として理解する 25。 | より具体的で、ユーザーの状況に即したパーソナライズされた調査が可能になる。 |
コード実行 | Pythonコードを記述・実行し、データ分析や可視化(将来的に対応予定)を行う能力 openai.com | 定性的な情報と定量的なデータを組み合わせた、包括的な分析レポートの作成を実現する。 |
このように、DeepResearchの仕組みは、高度な推論能力を持つ専用モデル「o3」が、自律的なエージェントとして振る舞うことで成り立っています。これは、従来の検索エンジンやAIチャットが情報の「入り口」であったのに対し、DeepResearchは情報の「分析官」として機能することを目指していることを示しており、ナレッジワークのあり方を大きく変える可能性を秘めています。
🏷具体的な使い方と料金プラン:利用対象からAPI活用まで

具体的な使い方と料金プラン:利用対象からAPI活用まで
ChatGPTのDeepResearch機能は、単なる思いつきの質問に答えるだけでなく、計画的で深い調査を可能にするためのツールです。その利用方法は、直感的なチャットインターフェースから、システム統合を前提とした高度なAPI活用まで、ユーザーのニーズに応じて多岐にわたります。ここでは、具体的な使い方から料金体系、そして開発者向けのAPI活用法までを詳しく解説します。
ChatGPTでの基本的な使い方
DeepResearchの利用は、驚くほどシンプルです。普段お使いのChatGPTインターフェースから、数ステップで始めることができます。
- 機能の選択: ChatGPTのプロンプト入力欄の下にある「Deep research」オプションを選択します。openai.com
- 調査の依頼: 何を調査したいのかを具体的に入力します。例えば、「最新の電気自動車市場における競合分析」や「私の予算と通勤スタイルに最適な自転車のレポート」といった具体的なリクエストが有効です。openai.com
- コンテキストの追加: 必要に応じて、テキストだけでなく画像、PDF、スプレッドシートなどのファイルをアップロードし、調査の背景情報として提供できます。openai.com
- 対話による уточнение(明確化): リクエストを送信すると、AIが意図をより正確に理解するために、予算や好みといった追加の質問をしてくることがあります。この対話的なプロセスは、より的を射たレポートを作成するための重要なステップですtechradar.com。openai.com
- バックグラウンドでの処理: 調査が始まると、AIはバックグラウンドで自律的に動作します。処理にはリクエストの複雑さに応じて5分から30分ほどかかり、その間、サイドバーでAIの思考プロセスや参照しているウェブサイトを確認できますopenai.com。openai.com
- レポートの受け取り: 完了すると、チャットウィンドウ内に引用付きの詳細なレポートが生成されます。将来的には、レポート内に画像やデータ可視化が埋め込まれる予定で、さらに直感的な理解を助けることになるでしょう。openai.com
最高の成果を引き出すプロンプト術
DeepResearchの真価を引き出す鍵は、精度の高いプロンプトにあります。ZapierがDeepResearch自身に尋ねて得たという以下のテンプレートは、質の高いレポートを得るための素晴らしい指針となります。
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- Title (タイトル): 簡潔で分かりやすいタイトルを設定します。
- Context (背景): なぜこの調査が必要なのか、どのような視点で分析してほしいのかを伝えます。
- Research focus (調査の焦点):
- Key questions (主要な質問): 具体的に答えが欲しい質問をリストアップします。
- Comparisons (比較対象): 比較分析が必要な場合は、その対象を明記します。
- Metrics/criteria (指標/基準): コスト、効率、採用率など、評価の際に重視する基準を伝えます。
- Scope (範囲):
- Timeframe (期間): 過去5年間、将来予測など、時間的な範囲を指定します。
- Geographical focus (地域): グローバル、米国のみなど、地理的な範囲を限定します。
- Industry/field (業界/分野): 金融、ヘルスケアなど、対象となる業界を特定します。
- Preferred format (希望する形式): レポート、表、サマリーなど、アウトプットの形式を指定します。
- Sources to prioritize (優先する情報源): 学術論文、政府報告書など、信頼してほしい情報源のタイプを指定します。
このテンプレートを活用することで、AIの「少しぼんやりした司書」のような側面を補い、意図した通りのシャープな分析結果を得ることが可能になります。
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料金プランと利用回数:あなたに合ったプランは?
DeepResearchは、無料ユーザーから法人向けプランまで、幅広い層に提供されています。ただし、プランごとに利用できる回数やモデルの種類が異なります。この違いを理解することが、最適なプラン選択の鍵となります。
プラン | 標準モデル (高品質) | 軽量モデル (高速) | 月額料金 (参考) |
---|---|---|---|
Free | 0回 | 5回 | 無料 |
Plus | 10回 | 15回 | $20 |
Team | 10回 | 15回 | - |
Enterprise | 10回 | 15回 | - |
Edu | 10回 | 15回 | - |
Pro | 125回 | 125回 | $200 |
出典: OpenAI Help Center, TechRadar
openai.com
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注目すべきは、「標準モデル」と「軽量モデル」の存在です。これは、APIで提供されているモデルと対応していると考えられます。
- 標準モデル (
): より詳細で高品質な出力を目指すモデルo3-deep-research
。深い分析や戦略レポート作成に適しています。openai.com - 軽量モデル (
): 速度とコスト効率を重視したモデルo4-mini-deep-research
。迅速な情報収集や、それほど深さを求めない調査に向いています。openai.com
有料プランでは、まず標準モデルの利用回数が消費され、上限に達すると自動的に軽量モデルに切り替わります。これにより、ユーザーはタスクの重要度に応じて高品質な調査を行いつつ、日常的な調査も継続できるという柔軟性を享受できます。利用回数は、最初にDeepResearchを使用してから30日ごとにリセットされます。
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開発者向け:Deep Research APIの活用法
DeepResearchの真のポテンシャルは、開発者向けのAPIを通じて解放されます。ChatGPTのUIでは抽象化されている調査プロセスにプログラムから直接アクセスし、複雑なワークフローを自動化できるのです。
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APIとChatGPT UIの決定的な違い
APIを利用する上で最も重要な違いは、対話による明確化ステップがない点です。ChatGPTのUIではAIが能動的に質問してきますが、APIは提供されたプロンプトをそのまま受け取り、即座に調査を開始します。これは、開発者がプロンプトの品質に全責任を負うことを意味しますが、同時に調査プロセスを完全にコントロールできるという強力なメリットをもたらします。
openai.com
APIの主な機能と活用法
- モデル選択:
(高品質)とo3-deep-research-2025-06-26
(軽量・高速)をタスクに応じて使い分けることができますo4-mini-deep-research-2025-06-26
。openai.com - ツールの活用: ウェブ検索を行う
(必須)に加えて、データ分析や可視化を実行するweb_search_preview
を任意で利用できますcode_interpreter
。openai.com - 非同期実行:
パラメータをbackground
に設定することで、数分かかる調査タスクをタイムアウトの心配なく非同期で実行できます。これは堅牢なアプリケーションを構築する上で不可欠ですTrue
。openai.com - 中間ステップへのアクセス: APIは最終的なレポートだけでなく、AIエージェントが実行した全ての中間ステップ(推論、ウェブ検索クエリ、コード実行など)を公開します。これにより、調査プロセスをデバッグしたり、独自の可視化を行ったりと、出力に至るまでの過程を詳細に分析できます。openai.com
MCPツールによるプライベートデータ連携
さらに、Deep Research APIはMCP (Managed Compute Platform) ベースのツールをサポートしており、組織内のプライベートなナレッジストアやサードパーティのサービスと連携させることが可能です。例えば、自社の内部研究文書をアップロードし、公開情報と組み合わせて分析レポートを作成するといった、エンタープライズレベルでの高度な活用が実現します。
openai.com
このように、DeepResearchは個人のリサーチアシスタントから、企業のインテリジェンスシステムに組み込むコアエンジンまで、幅広い用途に対応できる強力かつ柔軟な機能と言えるでしょう。
🏷実力と評判:専門家の評価、活用事例、そして見えてきた課題

実力と評判:専門家の評価、活用事例、そして見えてきた課題
ChatGPTのDeepResearch機能は、その登場以来、専門家やアーリーアダプターから大きな注目を集めています。単なる情報検索ツールとは一線を画すその能力は、生産性向上の起爆剤として期待される一方で、AIがもたらす新たな課題も浮き彫りにしています。ここでは、専門家の評価、具体的な活用事例、そして見えてきた限界や課題について多角的に掘り下げていきます。
専門家による評価:期待と警戒が交錯する最前線
DeepResearchの最も注目すべき点は、その卓越した推論能力と調査の網羅性です。OpenAIが実施した専門家レベルの質問に対する評価では、DeepResearchは26.6%という新記録の精度スコアを達成しました。これは次点のモデルが記録した13%を大きく上回るもので、その能力の高さを客観的に示しています。
rogo.ai
この能力は、専門家の間でも高く評価されています。ジョージタウン大学のTimothy DeStefano准教授は、「通常、人間が数時間かけて行う情報の特定、評価、再評価、統合を数分で行うことができる」と述べ、生産性の飛躍的な向上と企業のイノベーションを強化する可能性を指摘しています。同様に、IBMの主任研究員であるChuang Gan氏も「これは単なる自動化ではなく、新しい方法でAIの高度な推論能力を向上させるもの」と評価しており、DeepResearchが単なる効率化ツールにとどまらないことを示唆しています。
ibm.com
ibm.com
しかし、その高い能力ゆえに、専門家からはいくつかの重要な懸念も示されています。
懸念点 | 内容 | 指摘した専門家 | 出典 |
---|---|---|---|
研究オウム化 | AIが既存の情報を繰り返すだけで、深く掘り下げず、真の洞察を生まない可能性。 | Marina Danilevsky氏 (IBM) | ibm.com |
主流への偏りと外れ値の見逃し | AIが主流の物語を増幅させる一方で、イノベーションにつながる可能性のある「外れ値」の意見やデータを見過ごす危険性。 | Nathalie Baracaldo Angel氏 (IBM) | ibm.com |
バブル効果 | AI生成の研究に過度に依存することで、最も一般的に引用されるソースのみが強化され、多様な視点が失われる可能性。 | Chris Hay氏 (IBM) | ibm.com |
AIのためのSEO | かつての検索エンジン最適化(SEO)のように、研究者がAIに要約されやすいように自身の研究を調整するインセンティブが生まれる可能性。 | Marina Danilevsky氏 (IBM) | ibm.com |
生産性格差 | 月額200ドルという価格設定が、一部の個人や企業にとって高額となり、ツールを利用できる者とできない者の間で生産性や賃金の格差を助長する可能性。 | Timothy DeStefano氏 (ジョージタウン大学) | ibm.com |
これらの指摘は、DeepResearchが強力なツールであるからこそ、その利用方法や結果の解釈には人間による慎重な判断が不可欠であることを物語っています。
多様な活用事例:プロの現場から個人の探求まで
DeepResearchの活用範囲は、専門的な業務から個人の知的好奇心を満たすものまで、驚くほど多岐にわたります。
プロフェッショナル領域での応用
-
金融・投資分析: 金融情報サービス企業のRogoは、OpenAIとの協業によりDeepResearchを自社ワークフローに統合しました。これにより、従来アナリストが何時間もかけていた企業調査、先行取引の検索、業界レポートの生成といったタスクを大幅に効率化しています。rogo.ai
-
コンサルティング: Bain & Companyのリサーチャーは、複雑な業界トレンドを深く理解するためにDeepResearchを活用しています。これにより、「個人的な能力を高め、他の研究タスクに時間を使えるようになった」と評価しており、より戦略的な分析に集中できるようになったことが伺えます。openai.com
-
学術研究: あるYouTube投稿者は、学術論文の文献レビュー作成にDeepResearchを使用した結果を「恐ろしいほど優秀(terrifyingly good)」と絶賛しています。従来のChatGPTでは数件の参照元しか得られなかったのに対し、DeepResearchは質の高い学術ソースを多数(ある事例では40件)発見し、体系的なドラフトを生成しました。投稿者は、これにより何時間もの作業が節約できたと述べています。youtube.com
個人の探求心を刺激する活用
TechRadarのライターは、DeepResearchを「スーパー賢いが、少しうっかり屋の子供向け本の司書」と表現し、いくつかのユニークな調査を試みています。
techradar.com
- エスプレッソメーカー選び: 初心者向けのセットアップガイドを依頼したところ、具体的な製品推奨や初心者が陥りがちなミスまで網羅した、非常に徹底的なガイドが生成されました。
- 地域の伝説調査: 「レイク・ジョージ・モンスター」という地域の伝説について調査を依頼。19世紀の新聞記事や20世紀のいたずらまで引用し、まるで地元の歴史家が書いたような詳細なレポートが出力されました。

これらの事例は、DeepResearchが専門家だけでなく、一般ユーザーにとっても強力な「リサーチパートナー」となりうることを示しています。
見えてきた課題と限界:賢いがゆえの注意点
輝かしい成果の裏で、DeepResearchにはいくつかの無視できない課題や限界も存在します。
1. 正確性と結論の導出能力
LivePlanブログが行ったGoogle Geminiとの比較テストでは、両ツールともにレポート内容は概ね正確であったと評価されています。特に、ほぼすべてのデータポイントに引用元が付随し、事実確認が容易である点は大きな進歩です。
しかし、複数のデータソースを組み合わせて新たな結論を導き出す際には、論理的な誤りを犯すことがあると指摘されています。例えば、ある市場調査で、競合製品のユーザー数を推定する際に、重要な変数を考慮し忘れるといったミスが見られました。
このことから、TechRadarのライターが述べるように、「子供用のチャイルドシートを選ぶほど信頼はしない」という姿勢が重要です。DeepResearchはあくまで「研究の素晴らしい出発点」であり、最終的な判断は人間が下すべきです。
liveplan.com
liveplan.com
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2. 機能的な制約とバグ
実用面では、まだ改善の余地がある点も報告されています。
- 修正・フォローアップ機能の不安定さ: レポートの修正を依頼すると、内容が大幅に短くなったり、主要な情報が失われたりする傾向があります。Geminiではシステムがクラッシュすることもありました。liveplan.com
- 共有・エクスポート機能の課題: 生成されたレポートを共有・エクスポートする際に引用情報のフォーマットが崩れることがあります。また、学術研究で不可欠なBibTeXやZoteroといった参照管理ツールへの直接エクスポート機能はまだ実装されていませんliveplan.com。youtube.com
3. 価格とアクセシビリティ
DeepResearchの能力は、その計算負荷の高さから、利用にはコストと制限が伴います。当初は月額200ドルのProユーザー限定でしたが、現在は月額20ドルのChatGPT Proユーザーにも週10回までの制限付きで提供されています。この価格と利用制限は、一部のユーザーにとっては依然としてハードルとなり、専門家が指摘する「生産性格差」につながる懸念は残ります。
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結論:人間の専門性を拡張する「共創パートナー」へ
DeepResearchは、知識労働のあり方を根底から変えるポテンシャルを秘めた画期的なツールです。その実力は専門家からも高く評価され、多様な分野で既に具体的な成果を生み出しています。しかし、その一方で、情報の偏りや正確性の限界、機能的な未熟さといった課題も明らかになっています。
重要なのは、DeepResearchを万能の解決策としてではなく、人間の専門知識や批判的思考を補強し、拡張するための「共創パートナー」として捉えることです。AIが生成したレポートを鵜呑みにせず、その出典を丹念に確認し、論理の飛躍や偏りを見抜く。そうした人間ならではの洞察力と組み合わせることで、DeepResearchは真価を発揮し、私たちの探求をかつてないレベルへと引き上げてくれることでしょう。
🖍 考察
調査の本質:知的生産のゲームチェンジャーをどう使いこなすか
ユーザー様の「ChatGPTのDeepResearch機能の特徴、仕組み、使い方、評判をまとめてほしい」というご依頼の核心は、単なる機能説明の要約を求めるものではありません。その背後には、**「この新しいAIエージェントが、私たちの仕事や学習、意思決定の方法をどのように変えるのか?」「その力を最大限に引き出し、同時に潜在的なリスクを回避するにはどうすればよいか?」**という、より本質的な問いが存在します。
したがって、本考察の目的は、機能のスペックを羅列することではなく、DeepResearchがもたらす知的生産活動のパラダイムシフトを解き明かし、ユーザー様がこの強力なツールを賢明に活用するための戦略的な洞察と実践的な指針を提供することにあります。これは、AIを単なる「ツール」から「共創パートナー」へと昇華させるためのロードマップです。
分析と発見事項:自律的エージェントの能力と両義性
調査結果を多角的に分析すると、DeepResearchの本質を示すいくつかの重要なパターンが浮かび上がります。
1. 「検索」から「自律的リサーチ」への質的転換
従来の検索エンジンが情報の「入り口」であったのに対し、DeepResearchは**「自律的なリサーチアナリスト」**として機能します。これは単なる機能強化ではなく、知的生産のプロセスにおける質的な変化です。
campustechnology.com
従来プロセス | DeepResearchによる新プロセス | 変化の本質 |
---|---|---|
1. キーワード想起 | 1. 調査課題の設定 | 人間は「どう探すか」から「何を明らかにしたいか」に集中 |
2. 検索結果のリストを閲覧 | 2. AIによる対話的な要件定義 | AIが意図を汲み取り、調査計画を具体化 |
3. 複数ソースを手作業で統合・分析 | 3. AIによる自律的な複数ソース調査・分析 | 数時間〜数日かかる作業を数分〜30分に短縮 theverge.com |
4. レポート作成 | 4. 引用付き構造化レポートの受領 | アウトプットの初期品質が飛躍的に向上 |
2. 専門性と汎用性の意外な両立
DeepResearchは金融や法律といった専門家を主なターゲットとしつつも、個人の趣味(エスプレッソメーカー選び)や知的好奇心(地域の伝説調査)を満たすことにも驚くほどの能力を発揮します。この意外な汎用性は、高度な推論能力を持つ「o3」モデルが特定の知識領域に依存しない、汎用的な問題解決能力を持つことを示唆しています。
openai.com
techradar.com
campustechnology.com
3. 期待と懸念の二律背反
専門家からの評価は、生産性向上への高い期待と、知的生産の質の低下に対する深刻な懸念が同居する、まさに「両刃の剣」であることを示しています。
- 期待(光の側面): 人間が数時間かける作業を数分でこなし、イノベーションを加速させる。学術レビュー作成では「恐ろしいほど優秀」ibm.comと評される。youtube.com
- 懸念(影の側面): 既存情報を繰り返す「研究オウム化」、主流意見に偏りイノベーションの芽を摘む「バブル効果」、AIに要約されやすいように研究を歪める「AIのためのSEO」など、質の高い研究を阻害するリスクが複数指摘されています。ibm.com
この二律背反は、ツールの導入が成功するか否かが、利用者のリテラシーや活用戦略に大きく依存することを示唆しています。
より深い分析と解釈:AGIへの布石と人間の役割の変化
これらの発見事項をさらに深く掘り下げると、OpenAIの戦略と、私たち人間に求められる役割の変化が見えてきます。
なぜ「エージェント」なのか?:AGIへの道筋
DeepResearchが単なる検索機能ではなく、自律的な「エージェント」として設計された背景には、OpenAIの究極的な目標であるAGI(汎用人工知能)の実現があります。
- 第一の理由:知的労働のボトルネック解消 従来のAIは情報の断片を提供できても、それらを統合・分析し、洞察を導き出すという最も価値の高い部分が人間の負担として残っていました。エージェント化は、このボトルネックを直接解消しようとする試みです。
- 第二の理由:AGI能力の実証
自ら計画を立て、複雑なタスクを遂行する「エージェント能力」は、AGIに不可欠な要素です。DeepResearchは、その能力を実世界の問題解決に応用する「重要な一歩」であり、技術的な実証と社会実装を兼ねた壮大な実験と言えます。campustechnology.com
- 第三の理由:市場での競争優位性 知的労働市場において、専門家のワークフローに深く入り込み、タスクを代替・協働する「AIパートナー」という新しい価値を提供することで、単なるツール提供者との差別化を図り、競争優位を確立する戦略です。
人間の思考を「拡張」するか「退化」させるか
DeepResearchがもたらす「生産性向上」と「質の低下懸念」という矛盾は、このツールが人間の能力を「拡張」する可能性と、人間の思考を「代替・退化」させる可能性の両方を秘めていることを意味します。
- 拡張のシナリオ: 人間は定型的な情報収集・整理から解放され、より創造的で批判的な思考、すなわち「良い問いを立てる」「AIの出力の妥当性を評価し、新たな洞察を導く」「倫理的な判断を下す」といった高度な知的活動に集中できます。
- 退化のシナリオ: AIの出力に無批判に依存することで、自ら情報を探し、論理を組み立て、結論を導き出すという基本的なリサーチ能力が衰えます。結果として、表層的で均質化された思考に陥る危険性があります。
どちらの未来に至るかは、私たちがこのツールをどのように位置づけ、使いこなすかにかかっています。
戦略的示唆:AIエージェント時代を乗りこなすためのアクションプラン
以上の分析と解釈に基づき、DeepResearchを効果的に活用するための具体的な戦略を提案します。
1. 短期的な対応:個人のスキルセットをアップデートする
- 「問いを立てる力」を磨く: 最高の成果を引き出す鍵は、質の高いプロンプトにあります。Zapierが提唱するテンプレートなどを参考に、調査の背景、焦点、範囲を明確に定義するスキルを習得してください。zapier.com
- 「批判的吟味」をプロセス化する: AIのレポートは「完成品」ではなく**「信頼できる情報源へのリンクが付いた、非常に優れた初稿」**と位置づけます。必ず引用元に当たり、論理の飛躍やバイアスがないかを確認するステップを業務プロセスに組み込んでください。openai.com
- 最適なユースケースを見つける: 月額20ドルのPlusプランでも標準モデルが10回利用できるため、まずは市場調査の初期段階、競合分析、文献レビューの下書きなど、特定のタスクで試用し、費用対効果の高い活用法を特定しましょう。openai.com
2. 中長期的な戦略:組織のインテリジェンス能力を再構築する
- 独自のインテリジェンス基盤を構築する: Deep Research APIとMCP(Managed Compute Platform)ツールを組み合わせることで、組織内のプライベートデータと外部情報を連携させた分析が可能になります。これは、競合他社にはない独自の洞察を生み出すための強力な武器となり得ます。openai.com
- 人材の役割を再定義する: リサーチ担当者の役割は「情報を探す人」から**「AIを使いこなして問いを立て、答えを検証し、戦略的な意味合いを抽出する人」**へとシフトします。これに合わせた人材育成プログラムと評価制度の見直しが急務です。
- 「生産性格差」リスクに備える: このツールを導入する企業としない企業の間で、知的生産性に大きな差が生まれる可能性があります。自社の競争環境を分析し、戦略的な投資判断を行ってください。ibm.com
今後の調査:継続的な進化と新たな課題への備え
DeepResearchはまだ発展途上の技術です。その真価を継続的に引き出すためには、以下のテーマについて調査を続けることを推奨します。
- 機能アップデートと競合比較の継続モニタリング
- レポート内への画像・データ可視化機能の実装状況。openai.com
- Google GeminiやPerplexityなど、競合AIエージェントの性能と特徴の比較分析。
- レポート内への画像・データ可視化機能の実装状況
- 追加調査が必要なテーマ
- DeepResearch APIと社内ナレッジベースを連携させるための具体的な技術的実装方法とベストプラクティス。
- 「AIのためのSEO」の具体的な動向と、それに惑わされず本質的な情報を見抜くためのリテラシー教育。
- AIが生成したレポートの著作権や知的財産権の取り扱いに関する法務・倫理的ガイドラインの策定。
- 教育現場における、学生の思考力を奪うことなくDeepResearchを活用するための指導方法の研究。
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🏷 「DeepResearch」機能とは?リサーチを自動化する新時代のAIエージェント
New OpenAI 'Deep Research' Agent Turns ChatGPT into a ...
OpenAI has introduced a new "Deep Research" feature that enhances ChatGPT with the capabilities of a "research analyst" that automates time-consuming research.
ChatGPT's agent can now do deep research for you | The Verge
「ChatGPT's agent can now do deep research for you | The Verge」という記事の要約は以下の通りです。
#### DeepResearch機能の概要と公式発表
OpenAIは、ChatGPTに新たに「DeepResearch」というエージェント機能を導入したことを発表しました。この機能は、自律的に動作し、必要なデータを見つけるために多段階の計画と実行を行い、必要に応じてリアルタイムの情報に立ち戻りながら反応することができます。これは、AIツールがより有用で価値のあるものになるという、OpenAIのような企業が約束するエージェント機能の未来を示すものです。
#### DeepResearchの仕組みと特徴
DeepResearchは、単にテキストを生成するだけでなく、そのプロセスの要約をサイドバーに表示し、引用と参照のためのプロセス概要を含みます。この機能は、リサーチアナリストのレベルで動作すると主張されています。デモビデオでは、過去3年間の小売業界の変化に関する情報要求に対して、箇条書きや表を含む応答を生成する様子が示されています。
#### DeepResearchの利用方法と応答時間
ユーザーは、テキスト、画像、PDFやスプレッドシートなどの追加ファイルを使用して質問し、コンテキストを追加することができます。DeepResearchは、応答を開発するために「5分から30分」かかり、チャットウィンドウ内で提供されます。将来的には、埋め込み画像やグラフも応答に含めることができるようになると約束されています。
#### DeepResearchの制限と課題
OpenAIはDeepResearchの制限も指摘しています。この機能は「たまに幻覚を見せる」(事実を捏造する)可能性があり、信頼できる情報と噂を区別することに苦労する場合や、応答の確実性を評価するのに苦労する場合があるとのことです。
#### 提供状況と利用料金
DeepResearchは「本日よりProユーザー向けに最適化されたバージョン」が提供開始されています。月額200ドルのProユーザーには月に最大100クエリが提供され、Plus、Team、将来的にはEnterpriseユーザーにも「制限付きアクセス」が約束されています。OpenAIは、この機能が「非常に計算集約的」であり、調査に時間がかかるほど多くの推論計算が必要であると述べています。将来的に、より高速で費用対効果の高いバージョンが利用可能になった際には、すべての有料ユーザーに高いレート制限が提供される予定です。
#### 技術的な性能と精度
DeepResearchを動かすモデルは、AIベンチマーク「Humanity's Last Exam」で新しい最高精度を記録しました。このベンチマークは、専門家レベルの質問に対する応答を評価するものです。OpenAIのDeepResearchモデルは、ブラウジングとPythonツールを有効にした場合、26.6%の精度を達成し、これはGPT-4oの3.3%、次に高いスコアのo3-mini(高)モデルの13%(テキストのみで評価)を大幅に上回っています。
#### 他の関連機能との比較
この機能は、OpenAIが最近ローンチした、ウェブブラウザを使ってタスクを完了できるツール「Operator」に続くものです。また、Googleが12月に公開した「Project Mariner」研究プロトタイプと類似していますが、Googleのツールはまだ一般公開されていません。
出典:
* OpenAI [has revealed](https://www.youtube.com/watch?v=jv-lpIsnLOo)
* OpenAI [have promised for agents](https://www.theverge.com/2024/10/10/24266333/ai-agents-assistants-openai-google-deepmind-bots)
* OpenAI’s [launch of Operator](https://www.theverge.com/2025/1/23/24350395/openai-chatgpt-operator-agent-control-computer)
* AI benchmark dubbed “[Humanity’s Last Exam](https://agi.safe.ai/)”
OpenAI Unveils New A.I. Agent for Research - The New York Times
Failed to extract contents from https://www.nytimes.com/2025/02/02/technology/openai-deep-research-tool.html. Scraping and AI access may not be possible, and insufficient information was obtained for summarization, so browser operation is required for viewing.
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はい、承知いたしました。ChatGPTの「Deep Research」機能について、調査結果を基に回答します。
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🏷 高度な調査を可能にする仕組み:自律的プロセスと専用モデルの技術
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# OpenAI deep research
Bain & Company researcher Reem Anchassi uses OpenAI deep research to underst...
Rogo Rolls Out Deep Research Capabilities in Collaboration with OpenAI | Rogo
Jun 26, 2025
Rogo announced a strategic collaboration with OpenAI to embed deep research capabiliti...
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Introducing deep research - OpenAI
July 17, 2025 update: Deep research can now go even deeper and broader with access to a visual browser as part of ChatGPT agent.
Deep research is now rolling out to all ChatGPT Plus, Team ... - Reddit
Deep research is OpenAI's next agent that can do work for you independently—you give it a prompt, and ChatGPT will find, analyze, and synthesize ...
Deep Research - ChatGPT
An agent that uses reasoning to synthesize large amounts of online information and complete multi-step research tasks for you. Sign up to chat.
Deep research - OpenAI API
Deep Research in ChatGPT follows a three step process: Clarification: When you ask a question, an intermediate model (like gpt-4.1 ) helps clarify the user's ...
ChatGPT Deep Research - Wikipedia
Deep Research is an AI agent integrated into ChatGPT, which generates cited reports on a user-specified topic by autonomously browsing the web for 5 to 30 ...
Introducing ChatGPT agent: bridging research and action - OpenAI
ChatGPT now thinks and acts, proactively choosing from a toolbox of agentic skills to complete tasks for you using its own computer.
What Is OpenAI's New Deep Research Feature? - Tech.co
The Deep Research agent is a specialized AI feature that allows ChatGPT to perform in-depth research on a given topic, by autonomously searching the web.
Deep Research option not available in my account - Bugs
The “Deep Research” feature in ChatGPT has not been universally removed but has experienced availability issues for some users.
First Impressions of ChatGPT's Deep Research - Sam Edelstein
The Deep Research product from OpenAI is incredible and impressive. It likely already matches the quality of a typical college research paper, and with a few ...
I Tried ChatGPT and Google Gemini's Deep Research - LivePlan
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ChatGPT's New 'Deep Research' Mode: Game Changer or Just Another ...
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Checking Out Two New OpenAI Features: ChatGPT 4.5 and Deep Research
Chat GPT beats Google Deep research for research : r/ChatGPTPro
ChatGPT's deep research might be the first good agent
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Pioneering research on the path to AGI · We use Deep Learning to leverage large amounts of data and advanced reasoning to train AI systems for task completion.
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Rogo Rolls Out Deep Research Capabilities in Collaboration with ...
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I Tried ChatGPT and Google Gemini's Deep Research - LivePlan
“Deep Research” is a feature for paid ChatGPT and Google Gemini subscribers that takes whatever question or project that you have and then scours the web.
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ChatGPT's Deep Research Tool Is Rolling Out to Plus Users, and You ...
OpenAI's Deep Research vs. GPT-4o | 2am.tech News
ChatGPT deep research
Understanding complex trends with deep research
Bain & Company researcher Reem Anchassi uses OpenAI deep research to understand complex industry trends.
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Exploring Deep Research: Three Tips for Better AI-Assisted Inquiry ...
Introduction to Deep Research from OpenAI [LIVESTREAM] - Community ...
How educators are using deep research in ChatGPT
📊 ドメイン統計
参照ドメイン数: 31引用済み: 13総文献数: 95
1
引用: 10件/ 総数: 39件
引用率: 25.6%
2
引用: 2件/ 総数: 6件
引用率: 33.3%
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引用率: 66.7%
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