Deep Reserchが誰でも（無課金ユーザー）でも利用できるようになるそうだ。
先ほどサムアルトマンが、Deep Researchの利用を、「当初は、chatgpt plus を月 10 回まで、無料レベルでは月 2 回まで提供し、徐々に増やしていくつもりです。一部のユーザーにとっては月 1,000 ドルの価値があるかもしれませんが、皆さんがこれをどう活用するかを見るのが楽しみです。」とユーザーの要望にリポストする形でポストしました。
i think we are going to initially offer 10 uses per month for chatgpt plus and 2 per month in the free tier, with the intent to scale these up over time.
— Sam Altman (@sama) February 12, 2025
it probably is worth $1000 a month to some users but i'm excited to see what everyone does with it! https://t.co/YBICvzodPF
Deep Researchとは
OpenAIが新たに導入した「Deep Research」は、ChatGPTに組み込まれたAIエージェントで、ユーザーが指定したトピックに関して、ウェブ上の情報を自動的に収集・分析し、引用付きの詳細なレポートを生成する機能です。
主な機能と仕組み
多段階の調査タスク実行能力：Deep Researchは、単一のクエリに対して複数のステップを踏んで調査を実行します。例えば、特定の市場の競合分析を依頼すると、競合他社の特定、各企業の強みや弱みの分析、それらの比較といった一連の調査タスクを自動的に行います。
推論による情報統合と分析：収集した情報を推論によって統合し、複数の情報源から得られたデータを比較・整理し、信頼性を評価します。これにより、新たな洞察を導き出すことが可能です。
多様なデータソースへの対応：ウェブ上のテキスト、画像、PDFなど、多様なデータソースから情報を収集できます。将来的には、より専門的なデータソースへのアクセスも期待されています。
明確な引用と根拠の提示：生成されるレポートには、情報の引用元が明確に示され、結論に至った推論のプロセスも提示されるため、結果の妥当性を検証することができます。
用途と使用例
市場調査：特定の業界や製品に関する市場動向、競合分析、消費者の嗜好などを調査し、ビジネス戦略の策定に役立てることができます。
製品比較：複数の製品やサービスの特徴、価格、ユーザーレビューなどを比較し、最適な選択を支援します。
学術研究：特定の研究テーマに関する最新の論文や記事を収集・分析し、研究の基礎資料として活用できます。
エンターテインメント情報の探索：映画、音楽、書籍などのレビューや評価を収集し、個人の趣味や興味に応じた情報提供が可能です。
利用方法
Deep Researchの起動：ChatGPTのチャット入力欄下部にある「Deep Research」ボタンを選択します。
調査内容の入力：調査してほしい内容を具体的に入力します。例えば、「最新のAI技術動向に関する詳細なレポート」など。
調査の実行：AIが自動的に関連情報を収集・分析し、詳細なレポートを生成します。調査には5分から30分程度かかる場合があります。
使い方のデモンストレーションは、OpenAI公式が、o1とo3、o3-mini、o3-mini-highのメイン開発者のマーク・チャンさん他３人で下記の動画で解説しています。
上記の動画を日本語で解説したNoteはこちらです。併せてご覧ください。
注意点
利用制限：現在、Deep ResearchはChatGPTのProプラン（月額200ドル）ユーザーのみが利用可能で、月間100回の利用制限があります。今後、PlusやTeamプランへの拡大が予定されています。
情報の検証：生成されたレポートの情報は、必ずしも正確性が保証されているわけではありません。重要な決定を行う前に、提供された情報の出典を確認し、必要に応じて追加の検証を行うことが推奨されます。
Deep Researchは、複雑な調査タスクを効率的に自動化する強力なツールですが、その結果を適切に評価・活用するためには、ユーザー自身の判断と検証が重要です。
Airbnbホストをやってる筆者の場合は
今から、下記のようなリサーチをしようかなと計画を立てているところです。
無課金ユーザーでも月に2回使えるので今のうちにリサーチのロードマップをo3-miniやChatGPT-4oと一緒に計画立てておくといいかも。
1. ユーザー属性分析
どの国のゲストが多いのか？（地域別シェア）
滞在目的：ビジネス利用 vs 観光利用の割合
年齢層と家族構成（単身、カップル、家族、大人数グループなど）
予約プラットフォーム別の傾向（Airbnb、Booking.com、Expediaなど）
2. 滞在日数の傾向
平均滞在日数の分布（短期 vs 長期滞在）
旅行者の傾向（1泊、週単位、1ヶ月以上の滞在）
長期滞在者の特徴（リモートワーカー、学生、デジタルノマドなど）
3. シーズナリティ（繁忙期と閑散期の分析）
月別の宿泊需要の変動
ピークシーズンとオフシーズンの特徴
主要イベント（桜シーズン、紅葉、年末年始、ゴールデンウィーク、オリンピック等）
価格変動と競争状況
4. 価格戦略と競争分析
周辺エリアの平均宿泊費
人気エリアごとの価格帯（渋谷、新宿、銀座、浅草など）
競争相手の設備や特典の比較（Wi-Fi速度、デスク環境、キッチンの有無など）
価格とレビュー評価の相関関係
5. Airbnbレビュー分析
高評価と低評価のポイント
ゲストが重視する要素（清潔さ、ホストの対応、アクセスの良さなど）
繁忙期と閑散期でのレビュー傾向の違い
リピーターの傾向（どのような要素がリピートに繋がるか）
6. マーケティング戦略の最適化
どの国の旅行者にどのようなプロモーションが効果的か
SNSでの効果的な集客方法（Instagram、WeChat、Redditなど）
長期滞在者向けの特別オファー（割引、特典）
ゲストのニーズに応じたサービス改善
7. 今後のトレンドと予測
ポストコロナ時代のAirbnb市場の変化
旅行者のニーズの変化（リモートワーク対応、長期滞在向け施設の増加）
日本政府の観光政策の影響
競争環境の変化と新たなビジネスチャンス
無課金ユーザーでも月に2回使えるので今のうちにリサーチのロードマップをo3-miniやChatGPT-4oと一緒に計画立てておくといいかも。
プロジェクト機能を使えばバッチリまとめられる
Plus、Pro、Teamsプランのユーザーが利用可能なプロジェクト機能は関連するチャットやファイル、カスタム指示を一元管理できる便利なツールです。Deep Researchと組み合わせたら分析・解析データをまとめて置けるので非常に便利に使えるのではないかと思います。
「Airbnbホスト向けの白書」を計画中
プロジェクト機能を使えば、白書みたいに体系的なドキュメントを作成＆管理できるようになります。
どう活用できるかというと：
リサーチの蓄積：Deep Researchの結果をプロジェクトに保存して、カテゴリごとに整理
章ごとに分けた編集：例えば「東京都のAirbnb市場動向」「競争分析」「価格戦略」など、セクションごとにまとめられる
リアルタイムで更新：新しいデータが出たら、過去の調査と比較してアップデート
長期的な活用：今後の運営戦略に役立つ知見をストック
「東京Airbnbホストのための完全データ白書」としてまとめ、都内のAirbnbホストと共有予定です。次回以降の経営判断にも使えるデータベースになります。
※TOP画像はGrokの生成画像です。