OpenAIの200ドルの大計画！！！
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サム・アルトマンという億万長者には計画があります。それはOpenAI Proプランを200ドルで販売することで、それは上手く行っているようです。このビデオでは、ディープリサーチについて私が知っていることすべてをお伝えし、最後にライブデモもお見せします。これはディープリサーチという、OpenAIが提供する新製品で、エージェント型ディープリサーチシステムと呼ばれています。これは何をするかというと、あなたが質問をすると、インターネットに行って調査を行い、戻ってきて最終的に答えを出してくれます。
ここでいう「リサーチ」とは、デクスター研究所のような化学物質を混ぜ合わせるようなものではありません。単にインターネットを検索し、記事を整理して、最終的にサマリーやレポート、あるいはあなたが望む形で結果を提供するだけです。この新しいディープサーチは、まだリリースされていない次期OpenAI o3モデルによって動作しており、特にウェブブラウジング用に最適化されています。つまり、インターネットにアクセスしてデータを取得し、データ分析も行うことができます。
このモデルやディープサーチ・ディープリサーチは、マッキンゼーのコンサルタントであれば、ジュニアアナリストの代わりになる可能性があるものです。今すぐではないかもしれませんが、明日か明後日にはあなたの履歴書を磨き始めた方がいいかもしれません。もしあなたの仕事が単にインターネットで検索して情報をまとめ、上司やシニアパートナーにレポートを送るだけのコンサルティング会社での仕事なら、これはまさにそれを狙っているものです。これは基本的にサム・アルトマンとOpenAIの計画で、200ドルで販売しているものを購入させようとしているのですが、多くの人々が気に入っているようで、うまくいっているようです。
ディープリサーチは特に、深い知識を必要とする仕事に非常に有用です。金融、科学、政策、工学など、インターネットにアクセスして最終的にレポートを取得する必要がある分野では、これは非常に役立つでしょう。多くの人々がこれを使用すると思います。なぜなら、多くの企業が部分的にこのような作業を行っているからです。
通常のLLMを理解すると、入力と出力があります。単純なプロンプトがLLMに入力され、LLMは訓練データから得た記憶を使って出力を生成します。しかし、私たちが決めたのは、LLMに知識を追加することでした。そこでデータベースがあり、LLMまたは検索システムがそこから知識を引き出します。これをRAGと呼びます。なぜなら、何かを検索してLLMに与え、LLMが最終的にその検索された知識を使って最終的な答えを返すからです。
現在、ディープリサーチが行っているのは、RAGを最深レベルまで掘り下げることです。GPT-4モデルではなくo3によって動作するLLMがあり、おそらくGoogleなどを通じてインターネット上に何千もの記事があります。これらすべてをパッケージ化すると、引用付きの強力なアナリストが手に入ります。基本的にジュニアレベルのアナリストです。PhD レベルかジュニアレベルかは分かりませんが、私はこれらをジュニアレベルのシステムとして扱っています。
重要なポイントは、あなたが積極的に関与することなく、非同期で研究を行うことができることです。通常、ディープリサーチは質問の深さによって5分から30分程度で作業を完了します。比較的単純な質問なら数分で、複雑な質問なら5分から30分かかるかもしれません。ここでの主なポイントは、質問をすれば研究してくれるということです。画面の前で待つ必要はなく、インターネットで全ての作業を行い、あなたの望む形式で最終レポートを提供します。
OpenAIは今後数週間で、画像の埋め込み、データの可視化、その他の分析出力を更新する予定です。というのも、彼らはアナリストの代替を目指しているからです。マッキンゼーのコンサルタントが請求する金額を考えると、これは理想的に機能すると思います。
ディープリサーチについて知っておくべき重要な情報の一つは、内部リソースにもアクセスできるということです。たとえばSalesforceのような購読ベースのシステムや内部リソースでも、すぐにOpenAIのディープリサーチを使用してそのデータを処理できるようになります。企業が非常に単純な質問に答えるためだけに持っているリソースの量を考えると、これはかなり価値があると思います。OpenAIとデータを共有することに多くの人々が気にしていない現時点では、ディープリサーチは大手テクノロジー企業で大きな役割を果たすと思います。
ディープリサーチが良い成績を収めたベンチマークがあります。Humanities Last Examというベンチマークです。このベンチマークや、これを公開したSkillという企業の大ファンではありません。創設者はかなり物議を醸す人物ですが、もしこれをLLMがあまり良い成績を収めていない良いベンチマークと考えるなら、OpenAIのディープリサーチは非常に良い成績を収めています。
GPT-4の3.3%、Claude-2の3.8%、Gemini Thinkingの6.2%、インターネットアクセス付きのDeepSeek-R1の99.4%と比較すると、ディープリサーチは26%で、OpenAI o3 mini Highの2倍の成績を収めています。ただし、ベンチマークを見る際に多くの人が気付かないかもしれない注意点が一つあります。OpenAIのディープリサーチはブラウジングとPythonツールのアクセスがあります。つまり、自然と数学的な質問は、3.3%のGPT-4と比較すると、はるかに良い結果が出ます。3.3%から26%というのはかなり印象的ですが、ブラウジングとPythonツールへのアクセスがあることを理解する必要があります。つまり、純粋なLLMではありません。
結局のところ、影響を見ると、ディープリサーチは良いテクノロジーです。LLMでやりたいことの非常に自然な進化です。単純なLLMから始まり、RAG、エージェントシステム、そして今は研究を行うものへと進化しています。これは非常に良いことです。OpenAIが公開した他の多くのベンチマークでも、モデルの性能や呼び出し回数などの比較を見ることができます。
ディープリサーチの良い点は、アクセスしているリンクや引用の数、訪問しているウェブサイトなど、これらすべてを見ることができることです。OpenAIが提供する他の多くのベンチマークでも、このモデルは特に優れており、多くの人々が気に入っているようです。
例えば、Twitterの有名人が「まだ1日目ですが、OpenAIのディープリサーチとo3は、私が娘の治療法を研究するために月15万ドル支払っている個人研究チームの価値を上回っています」と述べています。これが月額たった200ドルというのは、とんでもないROIです。サム・アルトマンもこれを認め、すぐにフリーとプラスティアユーザーにも提供すると述べています。
これはまさに、コンサルティング会社が組織から多額の金額を請求している方法です。一人のコンサルタントやアナリストを配置して、物事を分析し、それをパートナーに提供するだけで、そのパートナーは素晴らしいスーツを着て、ファーストクラスやビジネスクラスで飛んできて、あなたの会社の問題点を指摘するだけです。今やディープリサーチがそれを代行できます。
デモをお見せしましょう。残念ながら私はディープリサーチにアクセスできなかったので、Twitterのアドニスさんにスクリーンキャストを提供してもらいました。「1960年代から70年代の間で最も興味深いロシアの研究論文を見つけ、最終レポートをどのように表示したいか詳細を示してください」というような質問をすることができます。ディープリサーチは明確化のための質問から始めます。
私がこれについて気に入っている重要な点の一つは、愚かな人間と違って、まず明確化のための質問をしてから作業に取り掛かることです。これは非常に良いテクノロジーだと思います。多くの人々がその価値を見出し始めるでしょう。私は200ドル払ってアクセスするつもりはありません。代わりにDeepSeek-R1を使って同じことをするつもりです。自分のローカルコンピュータや簡単な安価なAPIを使って独自のディープリサーチを構築する方法についてのチュートリアルを作成する予定です。
いいねボタンを押して、チャンネルを購読してください。そのビデオを公開したときに詳しく知ることができます。現時点では、OpenAIのディープリサーチは素晴らしいツールです。ご覧の通り、典型的なアナリストが行うことをすべて行います。人間的な側面がないと言うかもしれませんが、多くのリクエストは人間的な側面を必要としません。これは企業がコストを削減し、このような研究レポートを得るまでの時間を短縮するのに本当に役立ちます。
実際の研究開発分野でどのような影響があるか見ていく必要がありますが、現時点ではこれはOpenAIからの素晴らしい製品リリースです。ただし、名前はGoogleからコピーしたものですが。また別の動画でお会いしましょう。ハッピープロンプティング！