Deep Researchとは？AIを活用した高度なリサーチ機能の全貌
Deep ResearchはOpenAIやGoogleが開発したAIリサーチエージェント機能。Web上の情報を自律的に探索・分析し、包括的なレポートを生成。数時間かかる調査を数分で完了させる革新的技術。
Deep Researchとは？
Deep Researchとは、OpenAIが開発した最先端のAIリサーチエージェント機能で、現在はGoogle GeminiやPerplexityなど他のAIプラットフォームにも広がっている革新的な技術です。これは単なる検索機能ではなく、パブリックWeb上の情報を自律的に探索・分析し、包括的なレポートを生成するAIエージェントです。
従来のAIチャットと大きく異なる点は、Deep Researchが複数の段階を経て、様々な情報源から詳細なデータを収集・統合し、人間のリサーチャーのように体系的な調査レポートを作成する能力を持っていることです。人間が数時間から数日かかるような専門的な調査を、数分〜十数分で完了させることができます。
Google Gemini Deep Researchのイメージ Google Blog
開発元の取り組み
OpenAIのDeep Research
2025年2月にOpenAIが最初にDeep Research機能を発表しました。同社の最新モデル「o3」を基盤とし、ウェブ閲覧機能、Python実行環境、画像・PDF解析ツールなどを一元統合しています。単なるAIチャットボットではなく、自律的に複数の情報源から情報を集め、整理・分析する能力を持つ「AIエージェント」として位置づけられています。
Google GeminiのDeep Research
Googleも独自のDeep Research機能をGemini Advancedに実装しています。Googleのバージョンでは、複雑なトピックについて複数の情報源から総合的な分析を行い、引用元も明記した詳細なレポートを生成します。2024年12月にこの機能をリリースし、Gemini Advancedユーザー向けに提供しています。
その他のプラットフォーム
Perplexityなどの検索AI企業や、XのGrok3など他のAIプラットフォームも同様の深い調査機能を実装しています。この技術トレンドは急速に広がっており、様々なAIサービスの差別化要因になっています。
主な機能と特徴
マルチステップ調査の自動化
Deep Researchは以下のような段階を経て、包括的な調査を行います：
- ウェブ検索と情報収集 - 関連ウェブサイトを自動巡回し、最新情報やデータを取得
- ファイル解析とテキスト要約 - PDF、画像、表計算ファイルなど多様な形式のデータを解析
- データ解析 - 内蔵ツールを用いて、数値データの統計解析やグラフ生成などを実行
- レポート生成 - 集めた情報を整理・統合し、包括的な調査レポートを作成
高度な推論能力
従来のAIモデルと比較して、特に長文の理解と推論において優れた性能を示しています。例えば、「Humanity's Last Exam」というベンチマークでは、従来モデルの平均正答率9.1%に対し、Deep Researchは26.6%を記録。医学、物理、歴史など幅広い分野で大幅な性能向上を実現しています。
情報源の透明性
Deep Researchでは、生成したレポートに情報源（出典）を明記する機能が強化されています。これにより、ユーザーは提供された情報の信頼性を確認できます。また、引用元のウェブサイトへのリンクが含まれるため、詳細情報へのアクセスも容易です。
利用方法と料金体系
OpenAI ChatGPTの場合
- ChatGPT Pro: 月額200ドル（約3万円）、月100回の利用制限あり
- ChatGPT Plus: 近年、月額20ドル（約3000円）のPlusユーザーにも月10回の利用が提供されるようになりました
Google Geminiの場合
- Gemini Advanced: 月額19.99ドル（約2900円）で利用可能
- 最近では無料プランでも一部の機能が限定的に提供されています
実際の使用例と効果
ビジネス調査の事例
PULSE AI mediaの記事によれば、「従業員エンゲージメント」について7つのポイントを調査依頼したところ、32件の情報源を活用した包括的なレポートが7分で作成されました。人間のリサーチャーなら半日〜1日かかるような内容を短時間で高品質に仕上げています。
質問例：
1. 従業員エンゲージメントとは何か？従業員満足度との違いは何か？
2. 従業員エンゲージメントを正確に測定する方法は何か？
...（7項目の質問）このようなビジネス調査において、Deep Researchは関連する学術研究、業界データ、ケーススタディを統合し、引用元も明記した包括的なレポートを提供します。
技術評価の事例
Qiitaの記事では、「Difyというツールとその周辺のツール」について評価を依頼した例が紹介されています。Deep Researchは GitHubのスター数、コミュニティの活発度、企業の導入事例数、市場トレンドなど様々な観点から分析し、比較表も含めた詳細なレポートを提供しました。
メリットとデメリット
メリット
- 時間効率の飛躍的向上 - 数時間〜数日かかる調査を数分で完了
- 情報源の多様性 - 数百のウェブサイトから情報を収集・統合
- 構造化された情報提供 - 整理された形式でレポートを生成
- 引用元の明示 - 情報の出典が明確で、信頼性を確認可能
- 継続的な学習能力 - 調査過程で得た知見を次の検索に活かす反復的プロセス
デメリット
- 利用コストの高さ - 特にOpenAIの場合、月額200ドル（約3万円）という高額な料金プラン
- 利用回数制限 - 各プラットフォームで月間利用回数に制限あり
- 言語による制約 - 現状、英語での利用が最も効果的
- 情報の鮮度 - トレーニングデータ以降の最新情報には弱い場合がある
- 専門分野の深さ - 非常に専門的な領域では人間の専門家に及ばない場合も
今後の展望
Deep Researchは今後、以下のような方向に進化すると予想されています：
- 他のエージェント機能との統合 - 情報調査だけでなく、実際のタスク自動化との連携
- 有料購読コンテンツや内部データとの連携 - 企業内システムや専門データベースへのアクセス
- より直感的なユーザーインターフェース - 初心者から上級者まで使いやすい環境の提供
- 料金プランの多様化 - より手頃な価格帯での提供
また、OpenAIは将来的に「Operator連携」など、AIエージェントの能力をさらに拡張する取り組みを進めています。オープンソースのDeep Research実装も進められており、この技術の普及はますます加速するでしょう。
まとめ
Deep Researchは、AIを活用した情報収集・分析の新たな地平を開く革新的な技術です。単なる検索機能の拡張ではなく、人間のリサーチャーのように自律的に調査を進め、包括的な理解に基づいたレポートを生成できる能力を持っています。
現状では主にビジネス調査、市場分析、学術研究の初期調査などの分野で力を発揮していますが、将来的にはより多くの専門領域での活用が期待されています。高コストや利用制限といった課題はありますが、情報収集の効率と質を飛躍的に向上させる可能性を秘めており、知識労働の未来を変える重要な技術革新と言えるでしょう。
OpenAIやGoogleといった大手AI企業の積極的な開発投資により、今後この分野はさらに発展していくことが予想されます。
ChatGPTとGoogle GeminiのDeep Research比較
両社のDeep Research機能は、AIを用いた高度なリサーチ支援という共通の目的を持ちながらも、実装や特徴に違いがあります。以下では両者を詳細に比較してみましょう。
基本概要と開発背景
ChatGPT Deep Research
OpenAIは2025年2月に「Deep Research」機能を発表しました。最新のo3モデルを基盤として開発され、ウェブ検索機能とデータ解析ツールを統合した高度なリサーチエージェントです。当初はChatGPT Pro（月額$200）のユーザーのみが利用可能でしたが、後にChatGPT Plus（月額$20）ユーザーにも月10回の利用が提供されるようになりました。
Google Gemini Deep Research
Googleは2024年12月にGemini Advanced向けに「Deep Research」機能をリリースしました。GoogleのAI基盤を活用し、ウェブ検索の専門知識と大規模言語モデルの推論能力を組み合わせたリサーチツールです。最大100万トークンの長いコンテキスト処理能力に基づいて構築されています。
Google Gemini Deep Researchのイメージ Google Blog
機能比較
| 機能 | ChatGPT Deep Research | Google Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| 基盤モデル | o3モデル | Gemini 1.5 Pro |
| 情報収集範囲 | ウェブ全般、PDF、画像解析を含む | ウェブ全般（Googleの検索技術を活用） |
| コンテキスト処理 | 長文脈処理 | 最大100万トークンのコンテキスト処理 |
| リサーチプロセス | 自律的に検索、分析、統合を繰り返す | 複数ステップの調査計画に基づき実行 |
| コード実行 | Python実行環境との統合あり | 基本的なデータ分析機能あり |
| レポート形式 | 構造化されたテキストレポート（見出し、引用あり） | 整理されたレポート（Googleドキュメントへのエクスポート機能あり） |
| 調査計画 | 自動的に作成 | ユーザーが承認/修正可能な調査計画を提示 |
料金とアクセス性
ChatGPT Deep Research
- ChatGPT Pro: 月額$200（約3万円）、月間100回の利用制限
- ChatGPT Plus: 月額$20（約3,000円）、月間10回の利用制限
- 利用可能プラットフォーム: デスクトップウェブ、モバイルウェブ
Google Gemini Deep Research
- Gemini Advanced: 月額$19.99（約2,900円）で無制限利用可能
- 無料版: 2025年3月頃から一部の機能が無料で提供開始
- 利用可能プラットフォーム: デスクトップ、モバイルウェブ、モバイルアプリ（2025年初頭から）
性能と特徴の違い
ChatGPT Deep Research の強み
- 多様なツール統合: ウェブ検索、Python実行環境、PDF・画像解析が統合されている
- 深い解析能力: o3モデルの推論能力を活かした深い分析が可能
- ベンチマーク性能: 「Humanity's Last Exam」などで高いスコアを獲得
- オープンソース展開: 一部の機能がオープンソース化され、コミュニティ開発が進行中
Google Gemini Deep Research の強み
- Google検索技術との統合: 世界最大の検索エンジンの技術を活用
- 透明性の高いプロセス: 調査計画をユーザーと共有し、承認を得てから実行
- Google製品との連携: Googleドキュメントへのエクスポート機能など
- 料金対価値: Gemini Advancedの料金体系がより手頃で、利用回数制限もない
- アクセスの容易さ: 無料版でも一部機能が利用可能になりつつある
実際の使用例と評価
ChatGPT Deep Research の事例
Qiitaの記事によれば、「Difyというツールとその周辺のツール」について調査依頼したところ、GitHubのスター数やコミュニティの活発度、企業での導入事例など多角的な視点から分析した詳細なレポートを生成しました。この例では情報ソースの客観性と分析の深さに優れた結果が得られています。
また、PULSE AI mediaの記事では、「従業員エンゲージメント」について7つの観点から調査を依頼し、32件の情報ソースを参照した包括的なレポートが7分で作成されたと報告されています。人間のリサーチャーが半日〜1日かかる作業を短時間で完了させた例として紹介されています。
Google Gemini Deep Research の事例
Google Blogの公式事例では、「自動運転車のセンサー技術トレンド」について調査するシナリオが示されています。Gemini Deep Researchは多段階の調査計画を立て、ユーザーの承認後に実行し、センサー技術の比較と将来動向を含む包括的なレポートを生成します。また、レポート完成後も追加質問に対応し、特定の技術についての詳細情報を提供できる点が強調されています。
ユーザー体験の違い
ChatGPT Deep Research
- プロセス: 調査を開始するとサイドバーに進捗状況が表示され、使用ソースの概要を確認可能
- 操作性: チャット入力欄下部の「Deep Research」（日本アカウントでは「詳細のリサーチ」）ボタンから起動
- 結果表示: チャット画面内に段階的に表示され、引用付きのレポートが生成される
Google Gemini Deep Research
- プロセス: 調査計画を最初に表示し、ユーザーが承認または修正できる
- 操作性: モデルドロップダウンから「Gemini 1.5 Pro with Deep Research」を選択して利用
- 結果表示: 整理されたレポートとして表示され、Googleドキュメントへのエクスポートが可能
両者の限界と課題
共通の課題
- 最新情報: トレーニングデータ以降の非常に新しい情報への対応が難しい
- 専門性: 極めて専門的な分野では、専門家の知識に及ばない場合がある
- 言語対応: 英語以外の言語での利用では、質に差がある場合がある
ChatGPT Deep Research の課題
- 高価格: 月額$200のProプランは一般ユーザーには高額
- 利用回数制限: 月間100回という制限がある
- 透明性: 調査プロセスの詳細が見えにくい場合がある
Google Gemini Deep Research の課題
- ツール統合: ChatGPTと比較してツール統合（Python実行など）が若干限定的
- カスタマイズ性: 調査方法の細かいカスタマイズがやや限られる
- レポート形式: レポート形式の柔軟性がやや限定的な場合がある
今後の展望
ChatGPT Deep Research
- Operator連携: 他のエージェント機能との統合による機能拡張
- 購読コンテンツ・内部データ連携: 有料コンテンツや企業内システムとの連携
- UI改善: より直感的な操作性の向上
- プラン拡大: より多くのユーザー層へのアクセス提供
Google Gemini Deep Research
- 無料アクセスの拡大: より多くの機能が無料ユーザーにも利用可能に
- モバイル対応強化: モバイルアプリでの完全サポート
- Googleエコシステム連携: Google Workspace製品との統合深化
- モデル性能の向上: Gemini 2.0以降のモデルによる機能強化
まとめ
ChatGPTとGoogle GeminiのDeep Research機能は、どちらも高度なAIリサーチ支援ツールとして優れた性能を発揮しています。選択にあたっては、以下のポイントが判断材料になるでしょう：
- 予算重視: Google Gemini Deep Researchの方がコストパフォーマンスに優れています
- ツール統合: 多様なツール連携を重視するならChatGPT Deep Researchが優位です
- 使用頻度: 高頻度で利用するならGoogle Geminiの無制限プランが有利です
- 透明性: リサーチプロセスの透明性を重視するならGoogle Geminiの調査計画共有が役立ちます
- 既存エコシステム: すでに使用しているサービス（Google WorkspaceやMicrosoft製品など）との親和性も考慮点になります
どちらも継続的に進化しており、今後もAIによるリサーチ支援の品質は向上していくでしょう。現時点でも、両者ともに人間のリサーチャーが数時間〜数日かけて行う作業を数分で実行できる革新的なツールとなっています。
OpenAI Deep Research | Google Gemini Deep Research
Deep Research関連の紹介記事・情報源URL
以下に、記事中で言及した主要な外部情報源のURLをまとめました。これらの記事で、Deep Researchの機能や使用例についての詳細を確認することができます。
公式情報源
OpenAI関連
- OpenAI Deep Research公式紹介ページ
- OpenAIによるDeep Research機能の公式発表と説明
Google関連
- Google Blog: Deep Research紹介記事
- GoogleによるGemini Deep Researchの公式発表と機能紹介
- Gemini Deep Research公式ページ
- Google Geminiの公式サイトにおけるDeep Research機能の説明ページ
使用レビューと実践例
Qiitaの紹介・解説記事
- ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー
- OpenAIのDeep Research機能の詳細解説と、実際に使用した体験レポート
- OpenAI Deep Research のオープンソース化：概要とMacローカル実装ガイド
- Deep Researchをオープンソースで実装する取り組みについての説明
使用体験レポート
- 【超優秀】話題のDeep Research（ディープリサーチ）を試してみた
- PULSE AI mediaによる実際のDeep Research使用体験と詳細な結果レポート
その他の参考記事
- 人類は勝てない? ChatGPTで本格調査レポートを作成「deep research」
- Deep Researchの基本機能と使い方についての解説記事
- ChatGPTの「deep research」でオフィスワークの自動化が進む？
- WIREDによるDeep Researchのビジネス活用についての考察
ガイド・チュートリアル関連
- Google: 6 tips to get the most out of Gemini Deep Research
- GoogleによるGemini Deep Researchを効果的に活用するためのヒント集
- Use Gemini Apps for in-depth research - Google Help
- Google Gemini Deep Researchの公式使用ガイド
YouTube解説動画
- 最強AI検索！ChatGPTのDeep Researchを解説【ガチで使える活用法】
- ChatGPT Deep Researchの使い方と活用方法を解説した動画
- 話題の検索AIエージェント！OpenAI Deep Researchについて解説してみた
- OpenAI Deep Researchの機能と特徴を解説する動画
これらの情報源を参照することで、Deep Researchの機能や使い方、実際の活用事例について、より詳しく理解することができます。各プラットフォームで継続的に機能更新が行われているため、最新情報については公式サイトを確認することをお勧めします。