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ChatGPT Deep Researchまとめ

矢野 哲平@耳で学ぶAI

  [読了目安: 2分]

NO AI(人間が書きました✍️)

AI系ポッドキャスト(耳で学ぶAI)運営の矢野哲平(@robothink_jp)です。この記事では2月3日に発表されたOpenAIの新しい検索機能、Deep Researchについて解説します。概要をまとめたのでサクッとDeep Researchの情報をキャッチアップしたい方はぜひ👉

Deep Research概要

簡単に言うとChatGPT上で動作する情報収集機能です。
もともとChatGPTにはインターネット上の情報を参照して回答するChatGPT Searchという機能があります。
それの上位互換と言えばよいでしょうか。

OpenAIのデモ動画から引用

Deep Researchについて概要をまとめると、

  • インターネット上で多段階の調査を行うモデル

  • 内部ではo3をベースにファインチューニングされたモデルが稼働

  • コンテンツの発見→統合→推論のステップを経て情報をまとめる

  • タスクの完了には5分から場合によっては30分時間がかかる

  • 最終的にアウトプットされるのは、包括的で引用を明示したアナリストや専門家が作成したような報告書

OpenAI公式がデモを公開しているので動画でチェックしたい方はこちら。(デモは13:19あたりから開始)

Deep Researchの対象ユーザー

2/3の午後にProで展開予定。その後PlusとTeamに展開し、EducationとEnterpriseに展開するとのこと。
公式の発表ではfreeプランへの展開について言及はありませんでした。

雑感

Deep Researchと言えば先にGoogleが公開したGemini Deep Researchもあります。

調査計画を立てて情報の深掘りをするという機能です。(Gemini Advancedユーザー限定)
Gemini Deep Researchは内部でGemini 1.5 Proが動いているのでo3ベースのChatGPT Deep Researchと性能差がどれ位あるか検証したいですね。

デモを見る限りでは参照ソースの数や時間はGemini Deep Researchと大きく変わらない印象です。
ただし、回答の長さはChatGPT Deep Researchの方が長いように見えます。

Xで面白い使い方をしているユーザーがいたので私もGemini Deep Researchで実験してみました。(Xアカウントの情報をAIに調査させる)

ChatGPT Deep Research→Xアカウントの調査も可能
Gemini Deep Research→不可

余談ですがGemini Deep Researchもおすすめですよ。日常的に調査や情報収集のタスクがある人におすすめ。

やっぱり情報収集とAIの組み合わせは良いですね。
また色々試してみてこちらの記事に追記したいと思います。

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