Chat GPT-Deep Research何がスゴイの？
Deep Research 何ができるの？どう使うの？
仕事でもネットでリサーチしたり、パソコンを買う時にもAmazonや楽天などをリサーチして、使っている人のレビューもチェックして
✅「情報が多すぎて整理できない」
✅「調べる時間がない」
✅「何が正しいのかわからない」
こんなことも、解決できるかもしれない
オープンAIが発表した 「Deep Research」 です。
今までのように、自分で調べたりすると時間がかかっていたことも
AIが情報を集め、分析し、考えて、最適な結論を提案してくれるという特徴を持っています。
2025年2月3日に、発表されたDeep Researchの具体的な機能や内容を解説していきます。
Deep Researchの特徴
1. マルチステップのリサーチプロセス（Multi-Step Research）
📖 説明
Deep Researchは、単なる検索ではなく、情報を収集しながら考え、必要に応じて検索を追加する。
📌 ポイント
✅ 1回の検索で終わらず、調査を深めながら必要な情報を整理する。
✅ ユーザーが欲しい答えを得るために、リサーチの方向を適応的に変更。
2. 長時間推論による高精度な分析（Long-Term Reasoning）
📖 説明：
Deep Researchは、AIなのに即答しない。最適な答えを導き出すために、最大30分かけて情報を集めて分析 する。
📌 ポイント：
✅ じっくり考えながら情報を整理するため、精度が高い。
✅ 人間のリサーチプロセスに近い動きをするため、より納得感のある結果になる。
Deep Researchって「AIなのに30分もかかるの？」って思うかもしれないけど、それにはちゃんと理由がある。
このAI、ただの検索エンジンじゃなくて
人間がリサーチするときみたいに
「調べて→考えて→結論を出す」
っていうプロセスをとる 。
だから、適当にパッと出した答えじゃなく、人に近いレポートを作ってくれる。
しかも、その30分の間、自分は他のことができるんです。
他の仕事を進めたり
コーヒー飲んだり…
リサーチにかかる時間をまるごと別のことに使えるって
むしろ効率的!!
3. 自律的な調査の進行（Autonomous Research Execution）
📖 説明：
AIが自分でリサーチの流れを決めて、次に何を検索すべきかを考えながら動く。
📌 ポイント：
✅ ユーザーは「こういうことを調べて!」と伝えるだけでOK。
✅ AIが途中で「もっと調べるべきポイント」を見つけ、追加リサーチを行う。
プロンプト（指示）が適切であれば、AIが不要な追加質問をせず、スムーズにリサーチを進めることができる。
曖昧な指示だと、AIが意図を正確に理解できず、余計な確認が発生することも。明確なプロンプトを意識しよう！
4. 多様な情報ソースの統合（Multi-Source Integration）
📖 説明：
検索結果だけでなく、ニュース、論文、SNS、レビューなどさまざまな情報源をクロスチェック。
📌 ポイント：
✅ 偏った情報ではなく、多角的な視点でリサーチ できる。
✅ 出典が明記されるため、情報の信頼性が高い。
5. レポート生成と視覚化（Report Generation & Visualization）
📖 説明：
情報を単に羅列するのではなく、フォーマット済みのレポート として提供される。データの分析が必要な場合は、Pythonツールを使用して表やグラフを作成することも可能。
📌 ポイント：
✅ すぐに使えるレポートとして出力されるので、結果をまとめる手間が省ける。
✅ Pythonコードを活用し、計算やグラフの作成も可能。
✅ 企業の市場調査や戦略立案、学術研究にも活用できる。
6. AIと人間の共同作業（Human-AI Collaboration）
📖 説明：
AIが答えを決めるわけではなく、リサーチをサポートし、人間が最終的な意思決定をする仕組み。
📌 ポイント：
✅ 「AIがリサーチをして、人が考える」 という分業ができる。
✅ 30分の間に、人間は別の仕事をしながら結果を待てる。
6-1. AIが長時間をかけて調査・分析を行う理由
Deep Researchは、Googleのようにいつも使う検索エンジンのように瞬時に検索結果を出すのではなく、5~30分かけて情報を収集・統合・分析する ことが特徴です。
"One important feature of deep research... is that it removes latency constraints from the model... We think it’s important for our models to start doing autonomous tasks for much longer in an unsupervised way."
AIが人間のように考えながらリサーチする?
🔍 発表内容から
Deep Researchのリサーチプロセスについて、次のような説明があります
長時間かけてリサーチする理由
"One important feature of deep research... is that it removes latency constraints from the model... We think it’s important for our models to start doing autonomous tasks for much longer in an unsupervised way."
「Deep Researchが長時間をかけてリサーチすることで、より高度な推論が可能になる」を意味していますね。
人間の思考に近いプロセスを採用しているという言及
"If I was given a really hard problem, I'd probably do some online research to try and help me figure out the answer."
「人間が難しい問題に直面したときに、オンラインリサーチをするように、Deep Researchも同じようにリサーチを行う」と述べられています。
これは「Deep Researchの思考プロセスが、人間のリサーチ手順と類似している」という示唆を含んでいます。
特徴的な推論の仕方
"The model has to answer some hard calculation, it will look up an equation in an existing scientific paper and use that for answering the question."
Deep Researchは
「人間のリサーチ手順に近いプロセスで情報を精査している」
だから、より複雑であればあるほど
時間がかかってもしょうがないといえますね。
でも任せておけば30分で出来るのだから早く使ってみたいですね。
事例
1. 市場調査や競合分析
Deep Researchは、企業の市場動向や競合の戦略を分析に活用
"We've seen folks being able to use it for market research for different academic, you know, areas across physics, computer science, biology."
"So we also put together some expert-level internal evaluations and we have a range of tasks that experts would do in their jobs and we had the Deep Research model answer them and then had the experts rate the responses."
予想される使い方
✔ 競合企業の決算データやニュースを分析し、成長戦略を評価
✔ 市場のトレンドを把握し、新規事業の可能性を調査
✔ 企業の強みや課題をAIが整理し、分かりやすいレポートを作成
2. ビジネス戦略の立案
AIが大量のデータを短時間で処理することで、経営意思決定を加速できることも
"The model was able to complete tasks that would take humans many hours and that are quite complex."
Deep Researchは、人間が何時間もかけて行う調査を、短時間で効率的に処理することができる という点が強調されています。
そのため、経営判断をサポートする機能は
「AIが大量のデータを短時間で処理することで、意思決定を加速できる」
ことにあります。
予想される使い方
✔ 競争優位性を持つ市場を特定し、ビジネス展開の方向性を示す
✔ 成功した企業のケーススタディと比較し、自社の強みを明確化
✔ データに基づいた経営戦略の提案を受ける
3. 学術研究や専門的な情報収集
Deep Researchは、一般的な情報収集だけでなく、
学術研究や専門分野のデータを統合・分析することにも活用できそうです
"On another Benchmark, GIA that measures models' agentic capability and requires web browsing, multimodal capability, code execution, reasoning over files, the model also reaches a new high on all three levels of difficulty."
この記述から、Deep Researchが高度な推論能力を持ち、学術研究や専門的なリサーチにも対応できることのデータも紹介されています。
予想される使い方
✔ 科学論文を検索し、関連する研究成果をまとめる
✔ 物理学・生物学・コンピューターサイエンスなどの専門分野の情報を整理
✔ 研究者が時間をかけて調べる内容を、AIが高速でリサーチ
学術研究では、特定のテーマに関する最新の研究成果をまとめる必要があります。
Deep Researchは、検索結果を単に一覧表示するのではなく、関連性の高い情報を組み合わせ、考察を加えて提供することもできるかもしれません。
4. AIが自律的に検索を進め、最適な情報を見つける
Deep Researchの大きな特徴の一つは
得られた情報をもとに、次に何を調べるかを判断し
検索を進める能力 を持っていることです。
"Deep research is a model that does multi-step research on the internet and what it does is it discovers content, it synthesizes content and it reasons about this content adapting its plan as it uncovers more information."
予想される使い方
✔ 市場調査の際に、最初に見つけたレポートをもとに追加の調査を実施
✔ 科学論文を分析し、新たに関連する論文を探して追加情報を取得
✔ 競合分析において、特定企業の強みを把握し、関連するビジネス戦略の情報を検索
例えば、市場調査をする際に「この業界の成長率を知りたい」と指示を出すと、最初に関連する市場レポートを検索し、そのデータを分析し、それに基づいてさらに追加の情報を探す という流れで検索を行ってくれるのかもしれません。
まとめ Deep Research AIを使いこなそう
Deep Researchは
効率的で、時間も節約できる新しいリサーチ方法です。
これまで、あなたが何時間もかけて行っていたリサーチ作業を
AIが代わりに、必要な情報を収集し、分析し、推論し、
最適な情報を提供してくれるようになります。
これからは
「あなたが調べる」のではなく
「AIがリサーチを行い、あなたが判断する」
効率的で生産性も向上しそうですね。
こんなことも可能になるかもしれません。
✅ 市場調査・競合分析・ビジネス戦略の策定が効率化される
✅ 研究者が必要な情報を短時間で取得し、より思考的な作業に集中できる
✅ 日常的な情報収集の手間が減り、意思決定がスムーズになる
💡情報が多すぎて整理できない、調査に時間がかかりすぎる――そんな悩みを解決するのがDeep Researchです。
これからは、リサーチにAIを活用することは
「情報社会における競争力を高める重要なスキル」となるかもしれません。
Deep Researchはいつ使えるの？
Deep Researchは、まずPro有料ユーザー向けに提供開始 され
その後、有料ユーザーにも順次開放される予定です。
私は、物を買うのに Yahoo!、楽天市場、Amazonを行ったり来たり して
買った人のレビューをチェックして…なんてことをしていたら
めちゃくちゃ時間がかかる んですよね。
そんな私の「リサーチ時間」をAIが代わりにやってくれる！
でも、適切に指示を出せないと
回答精度が大きく変わるとしたら？
それも、ちょっとした工夫でより深い情報や、あなたの目的にピッタリ合ったリサーチ結果を引き出せる【カギ】になるのが
「プロンプト（AIへの指示）」の書き方です。
実際に、発表のデモンストレーションでも
AIが質問を受けた後に、思っている回答じゃなったので「追加の質問」を投げかけ、意図を確認するシーンがありました。
📌 英語発表の引用
"Deep research comes back with a set of clarifying questions... The model is really good at taking information that's sometimes specified and a little bit more open-ended and using that to go off on a mission and get all the information that you need.
このように、最初の指示（プロンプト）が曖昧だと、AIは「この人は何を求めているのか分からない？」と理解するために追加の質問をする。
または、AIが勝手に判断して私たちの思っている回答とは程遠い回答をしてしまいます。
これでは時間がかかり、望む結果が得られない可能性もある。
では、どうしたらいいの？
それは、最初から的確な指示を出せば、AIはあなたの考えていることを理解してリサーチを進め、より数多くの情報から必要な情報をまとめて、指示に従い提供までもしてくれます。
だからこそ、AIを使いこなすためには
「どう指示を出すか（プロンプト）」
を学ぶことが重要になってきます！
📌 指示の出し方で、こんな違いがある！
✅ ざっくりした質問
「○○について調べて」 → 一般的な情報が返ってくる。知りたいこととズレる。「これ使えない」といった感想もでてしまう。
✅ 指示の出し方を学んだ質問
「○○の市場規模と、過去5年間の成長率を調べて」 → AIのリサーチ範囲が明確になり、より的確なデータが得られる！
AIは、あなたの指示に対して答えてくれます。
「どう聞くか」
で答えの質が変わる！
あなたの仕事や、リサーチをもっと強力にAIにサポートしてもらうために
能力を最大限に引き出す方法を知ることが、これからAIを活用するための
スキルです！
AIに指示(プロンプト)を出すスキルを身につければ
あなたはAIを、使いこなすことができます。
AIをうまく活用するコツや、プロンプトの書き方について
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