【プロンプト付き！】【AI調査新時代｜ChatGPT DeepResearch実演】現役エンジニアがChatGPTとGeminiのDeepResearchをガチ比較！AI調査バトルと裏技プロンプト「〇〇〇で」の秘密公開（GPTにて要約）
いいいかんじで
ベストで
1. はじめに：動画の目的と概要
結論
本動画は、現役エンジニアがChatGPTとGeminiのディープリサーチ機能を実際に試し、その違いや優位性を比較・検証することを目的としています。
背景
AI調査の新時代を迎え、従来の検索方法とは異なる「ディープリサーチ」機能が注目されています。
前回の動画でジェミニのディープリサーチを紹介し、その結果に驚いた経験を踏まえて、今回はChatGPTのディープリサーチと比較する企画となりました。
具体例
動画冒頭で「チャットGPTのディープリサーチ試していきます」と発言し、前回のジェミニの結果（例えば「ビビった」とのリアクション）に言及。
チャンネル登録者が1,000人を突破した事実を紹介し、視聴者にとっての信頼性とコミュニティの規模を示しています。
再結論
動画は、最新のAIディープリサーチ機能を用いて、情報収集の効率や深さ、出力形式などを実演・比較することで、視聴者に新たな調査手法の有用性を伝える内容になっています。
2. ディープリサーチ実演：ChatGPTとGeminiの比較
結論
ChatGPTとGeminiは、調査手法や出力のアプローチにおいて明確な違いがあり、それぞれの長所が活かせる場面が異なります。
背景
両ツールとも「ディープリサーチ」を実現するための仕組みが搭載されていますが、ユーザーへの問いかけや出力結果のスタイルが異なるため、使用シーンに応じた使い分けが求められます。
具体例
Gemini
右側に「リサーチ開始」のボタンがあり、63件のウェブサイトから情報を一気に収集・一覧表示するなど、単発の情報検索に優れています。
短時間で大量の記事を参照し、ブログ記事などの「まとめ」作業に向いている。
ChatGPT
調査開始前に具体的な質問をユーザーに投げかけるなど、対話形式で深掘りしながら情報を整理。
具体的な例として、調査対象の技術面の詳細（例：GPUの使用状況、moeというモデルアーキテクチャの採用状況など）について、段階的に情報を整理している。
再結論
Geminiは一気に広範囲の情報を網羅するのに適し、ChatGPTは質問を通じてより深い調査や専門的な情報整理に適しており、用途に応じたツール選択が重要であると分かります。
3. 各ツールの特徴と違い
結論
ChatGPTとGeminiは、調査プロセスや情報整理のアプローチにおいて特徴的な違いがあり、それが出力結果の質と用途に影響を与えています。
背景
調査方法としては、AIツールそれぞれが持つ強みを活かしており、たとえば対話形式での情報の深堀や、並列検索による一括情報収集など、利用者のニーズに合わせた設計がなされています。
具体例
ChatGPTの特徴
調査開始前にユーザーへ具体的な質問を投げかける（例：「どの範囲・具体例を求めるか？」）。
調査結果は論文風、もしくはブログ風に整形され、詳細な情報とリンクが含まれる。
例として、GPUの使用状況や「moe」技術の具体的な活用事例、8億円というコスト見積もりの背景など、詳細なデータを交えて説明。
Geminiの特徴
右側のインターフェースで即座に「リサーチ開始」ができ、63件のウェブサイト情報を短時間で収集。
単純な検索からまとまったアウトプットを得やすく、情報の広がりが特徴的。
再結論
両ツールはそれぞれの強みがあり、短時間で広範囲の情報を集めるGeminiと、対話を通じてより詳細な検証を進めるChatGPTは、用途に合わせて使い分けるとより効果的な調査が可能です。
4. プロンプトの工夫と活用方法
結論
プロンプトの設定や工夫が、ディープリサーチの精度や出力内容に大きく影響を与え、最適な情報収集を実現する鍵となっています。
背景
調査において、どの程度の情報量や詳細さが必要かはケースバイケース。
プロンプトに工夫を凝らすことで、AIが求められる情報を適切なボリュームや形式で出力してくれるようになります。
具体例
「ベストで」プロンプト
ChatGPTの場合、最初の質問に「ベストで」と付け加えると、最適な量と質の情報が出力される。
具体的には、調査の進行中に複数回「ベストで」と要求することで、各段階のレポートが適切にまとめられる。
魔法のプロンプト
複数の質問を一度に投げると、AIが混乱する場合があるため、質問の優先順位や内容を明確に伝える工夫がなされています。
「最適な量」や「全体的に調べてほしい」という要望を明示することで、無駄な質問応答を減らし、効率的なリサーチが可能。
再結論
適切なプロンプト設定は、AIのディープリサーチ能力を最大限に引き出すための重要な要素であり、ユーザーが求める情報の質と量を調整する上で非常に有効です。
5. 出力結果のフォーマットと利便性
結論
出力結果の形式（例：Googleドキュメント、スプレッドシート、Markdown形式）によって、情報の再利用性や視認性が大きく向上し、作業効率が高まります。
背景
調査結果をそのまま活用する場合、フォーマットが整っていることは、後続の編集や共有において重要なポイントとなります。
さまざまな形式に対応することで、ユーザーは自分の用途に合わせた情報整理が可能になります。
具体例
ChatGPTでは、調査結果をブログ形式や論文形式に整形する機能があり、具体的にはMarkdown形式のコードブロック内に見出しや太字、リスト形式で出力可能。
Geminiでは、GoogleドキュメントやGoogleスプレッドシートに出力することで、情報が表形式で分かりやすく整理される。
動画内では、「1回で63件のウェブサイト情報を取り込み」「リンク付きの詳細なレポート出力」といった具体例が示され、また、Markdown形式での出力により「ワンクリックでコピー可能」という利便性が強調されています。
再結論
出力結果のフォーマットを適切に選択・活用することで、調査結果の編集、共有、再利用がスムーズになり、実務的な効率が大幅に向上することが確認されました。
6. 実演結果のまとめと今後の展望
結論
今回の実演比較により、ChatGPTとGeminiのディープリサーチ機能はそれぞれ独自の強みを持ち、利用シーンに合わせた使い分けが可能であると結論付けられます。
背景
AI技術の進歩により、単なるキーワード検索では得られなかった深い情報収集が可能となり、特に専門的な記事作成やコンサルティングにおいて大きな価値を発揮しています。
動画内では、調査方法、プロンプトの工夫、出力形式の違いなど、具体的な操作や実例を通じてその優位性が示されています。
具体例
ChatGPTは、質問を繰り返しながら深堀りすることで、技術的な詳細（例：GPUの割り当て、moeアーキテクチャの活用、8億円のコスト計算の裏付け）を明確に解説。
Geminiは、63件のウェブサイトから一気に情報を取得し、まとめレポートとして出力することで、短時間での広域調査に適している点が評価されました。
再結論
今後は、各ツールの強みを理解し、用途に応じた使い分けが進むことで、AIを活用した調査手法がより高度かつ効率的になり、コンテンツ制作やビジネスの現場での活用が一層進展すると期待されます。
本動画では、最新のAI調査ツール「ChatGPT DeepResearch」を徹底実演！
現役エンジニアが、ChatGPTとGeminiのDeepResearchをガチ比較し、圧倒的な深掘り性能と裏技プロンプト「〇〇〇で」の秘密を徹底解説します。
▼目次
00:00 オープニング＆自己紹介
01:45 ChatGPT DeepResearchの概要解説
04:10 Gemini DeepResearchとの比較ポイント
07:35 実践デモ：深掘り調査のリアルプロセス
12:20 裏技プロンプト「〇〇〇で」の実演＆効果検証
16:05 調査結果の解析とエンジニア考察
19:50 今後の展望と応用例紹介
22:30 まとめ＆エンディング
▼この動画のポイント
・ChatGPTとGeminiのDeepResearch機能を徹底比較！
・現役エンジニアが実際の調査バトルを実演
・裏技プロンプト「〇〇〇で」を使った効率的な情報収集法を公開
・AI調査の新時代を切り拓く最新技術を徹底解説
▼動画の内容
◻︎ AI調査ツールの進化と革新
・ChatGPT DeepResearchの特徴と優位性
・Geminiとの比較で見えてくる違い
・深掘り調査で得られる新たな知見の紹介
◻︎ 実践デモ＆裏技解説
・実際の調査プロセスを画面共有で分かりやすく解説
・具体的なプロンプトの使い方と調査結果の分析
・裏技プロンプト「〇〇〇で」の秘密とその効果
▼参考リンク
・ChatGPT公式サイト
https://openai.com/chatgpt
・Gemini関連情報
（公式URLなどを記載）
【お願い】
👍チャンネル登録＆高評価をお願いします！
🎬 最新のAI技術や調査ツールの活用法を今後も発信していきます。
▼あきらパパのSNSをフォローしよう！
Twitter:

/ akira_papa_it
note: https://note.com/akirapapa/
🌟 AIエンジニアコミュニティ「RIDE ON AI」
・最新AI技術の検証と情報共有
・現役エンジニアによる実践的な解説
参加はこちら：

/ discord
#ChatGPTDeepResearch #Gemini #AI調査 #DeepResearch #エンジニア #AI技術