主要LLMサービスのDeep Research機能徹底比較：ChatGPT、Gemini、Genspark、Perplexity—最適なAIはどれ？
はじめに
近年、AI技術の進歩は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）の活用が様々な場面で急速に広がっております。その中でも注目すべきは、AIが自律的にウェブ検索・情報収集を行い、詳細なレポートを作成する「Deep Research」機能です。
OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、Genspark、Perplexityといった主要サービスが相次いでDeep Researchをリリースし、複雑なトピックの調査や市場分析など、高度な知的業務の効率化を実現しています。 本記事では、各サービスのDeep Research機能について最新情報を整理し、それぞれの特徴・精度・料金・活用事例を比較します。さらに、サービス選択の際に重要な差別化ポイントも解説いたします。
DeepResearch機能とは？
Deep Research機能は、AIがユーザーの与えたテーマ・質問をもとに、ウェブ上の膨大な情報源を自律的かつ多段階的に検索・要約・分析し、詳細なレポートを生成する高度な機能です。従来、人間が数日かけて行っていた調べもの（文献探索、競合調査、情報の信頼性チェックなど）を数分〜数十分で代行するため、以下のような用途で注目されています。
学術研究の文献レビューや関連研究の整理
投資・金融分析における四半期決算や市場動向の横断調査
コンサルティング・戦略立案のための技術リサーチ
製品比較や消費者向けサービス検討におけるレビュー・評判の総合
各社が独自の検索インフラやモデルを組み合わせ、参照元URLを明示しながらレポートを生成する点が特徴です。一方で、まだ発展途上の機能であり、誤情報の混入や精度のばらつきといった課題が指摘されています。
主要LLM各社のDeep Research機能
ここでは、ChatGPT（OpenAI）、Google Gemini、Genspark、Perplexityの4サービスを取り上げ、それぞれの精度・回答構造・データソース・活用事例・価格・API提供状況を簡潔にまとめます。
1) ChatGPT の Deep Research
情報の精度
最高水準の分析力
Humanity’s Last Examという専門性の高いベンチマークで約26%の正答率を記録。参照元と推論サマリーの透明性
出典リンクや推論過程が可視化され、ファクトチェックが容易。課題
一部で噂レベルの情報を誤引用するリスクあり。最新情報や有料サイトへのアクセスは限定的。
回答の構造
非常に詳細なレポート形式
表や図表を含む多層的な構成で、論理展開がわかりやすい。リアルタイムの思考可視化
調査ステップや引用元リンクがサイドバー等で見えるUIを提供。戦略提言まで含む網羅的出力
企業の意思決定レベルで使える、深い洞察を提供する。
データソース
ウェブ全般をリアルタイムにクロール
PDFや画像も解析可能（GPT-o3ベース）。Bing検索相当の仕組みを使い、多数のリンクを収集し統合。
高い解析力
矛盾や抜けを検知すると追加検索するなど、人間のリサーチに近い挙動。
価格
Proプラン（月額200ドル）専用機能
月100件までDeep Research実行可能。一般Plusプラン（月額20ドル）では未対応。エンタープライズ契約も別枠か。
無料プランでは利用不可。
API提供状況
Deep Research自体のAPIは未公開
GPT-4等のAPIはあるが、自動調査フロー（ブラウズ・要約）はChatGPT UI限定。企業向けには今後提供検討の可能性あり。
2) Gemini の Deep Research
情報の精度
Google検索の巨大インデックスをフル活用
最新ニュースにも強いが、Humanity’s Last Examでは**約6.2%**と精度は低め。人気情報が優先表示されやすい
上位検索結果の影響を受け、権威性が劣るサイトが混在するリスクも。有料壁コンテンツやログイン必須サイトにはアクセス不可。
回答の構造
見出し付きのレポート
質問前にアウトラインを提示→ユーザーが編集→本検索→最終レポート。Googleドキュメント連携
出力をワンクリックでDocsにエクスポートし、共有・編集が容易。簡潔で要点重視
やや概況寄りで専門的深掘りは弱い。
データソース
Google検索を主軸
最新トレンドやニュース入手に強み。有料サイトや課金制統計などは取得不可。
英語UI中心だが、多言語もある程度対応。
価格
月額20ドル前後（米国では19.99ドル程度）
Google OneのAIプレミアムプランとして「Gemini Advanced」を提供。1か月の無料トライアルあり。
無料ではDeep Research機能使えず。
API提供状況
Deep ResearchのAPIは未公開
Geminiモデル自体はGoogle Cloud（Vertex AI）経由でAPI利用可だが、検索プラン含む自動フローは対象外。Docsエクスポート機能などで簡易連携は可能。
3) Genspark の Deep Research
情報の精度
複数AIモデルを組み合わせ
OpenAI GPT-4やClaude、Geminiなどを複合し、回答の偏りを低減。初期テストで高評価
「OpenAIほど深くはないが精度は十分高い」との報告多数。信頼ソース優先
公的機関や権威サイトを重視し、誤情報を抑制。
回答の構造
Sparkpage（スパークページ）形式
見出し・目次・マインドマップ付きの独自レポートを自動生成。対話型追及
生成後のレポートに対し、追加質問で深掘り可能。PDFエクスポートもサポート。
データソース
独自クローラ＋外部検索
70以上のサイトを並列解析とされ、リアルタイム性が高い。画像や動画の内容もOCR/字幕解析等でテキスト化する可能性あり。
信頼DB照合でファクトチェックを強化。
価格
1日1回のDeep Researchは無料
ヘビーユース向けに月額のPlusプラン（月額24.99ドル）。
招待リンク経由で1か月無料体験などキャンペーンあり。※電話番号の登録が必要
API提供状況
公式APIを公開中
Sparkpage生成などを外部システムから利用可能。Deep Researchの全ステップを呼び出せるかは未確認だが、拡張予定。
4) Perplexity の Deep Research
情報の精度
検索エンジン型LLMの強み
回答中に必ず出典を明示、ファクトチェックしやすい。Humanity’s Last Examで約21.1%の正答率
高速回答モデルの中では非常に高水準。幻覚回答は少なめだが、細部が欠落する場合あり。
回答の構造
簡潔なレポート中心
3分以内で主要ポイントをまとめ、箇条書きや表を配置。概要重視
深い専門分析はやや不向きだが、文章が読みやすく構造もシンプル。出典リンクを併記
引用元URLにすぐ飛べるため検証が容易。
データソース
自社検索＋Bing APIを活用
リアルタイムで複数キーワードを試し、大量の結果を要約。最新ニュース対応
クエリ次第でタイムリーな情報を取得。独自DBは持たず、公的WEB情報を迅速に収集。
価格
無料プランあり
1日5件までDeep Researchが実行可能。Proプラン（月額20ドル）
1日500件まで拡張、優先サーバーリソースなど。企業向けプランは明示されていないが協議可能。
API提供状況
APIあり
「pplx-api」で外部アプリからDeep Research風の検索回答を呼び出し可能。無料枠があるが本格導入には有料クレジットが必要。
自社サービスにリアルタイムLLM検索を組み込める柔軟性。
実際の活用事例
ChatGPTを使った学術研究
数十本の関連論文を自動収集・要約し、数時間で包括的な文献レビューを作成。研究者が追加でファクトチェックを行うことで、初期調査の時間を大幅に短縮。Google Geminiによる株式市場の簡易レポート
昨日のマーケット動向を数分でまとめ、トップ銘柄や主要ニュースを一覧化。Googleドキュメントへエクスポートしてチームで共有・編集。Gensparkでの競合分析レポート
複数のAIモデルを組み合わせ、競合企業の決算情報や最新ニュースを幅広く取得。最終的にマインドマップ付きの「Sparkpage」を生成し、チーム内で討議。Perplexityでの速報的ニュース調査
「最近の生成AI業界トレンド」を3分ほどでスナップショット化。主なプレイヤー、資金調達状況、今後の見通しを引用付きで簡潔にレポートし、出典リンクから詳細を追える。
料金プランのまとめ
ChatGPT (OpenAI)
Proプラン：月額200ドル
月100クエリまでDeep Research利用可
無料/Plusプランでは未対応
Google Gemini
Gemini Advanced：月額20ドル程度
初回1か月無料トライアルあり
Google One AIプレミアムとして提供
Genspark
1日1回無料でDeep Research可能
Plusプラン：月額24.99ドル（招待リンクで1か月無料体験など。※携帯電話の登録が必要）
Perplexity
無料プラン：1日5回まで
Proプラン：月額20ドルで1日500回まで可能
サービス選択のポイント
調査の深さ vs. スピード
ChatGPT：専門性が高い議題や戦略レポートには最適。ただし高額。
Perplexity：短時間で概要を得たいなら有力。無料でもOK。
費用と利用回数
低コスト重視ならPerplexityの無料プランが便利。
企業の大規模業務ならChatGPT ProやGemini Advancedで安定利用。
Googleサービスとの相性
GeminiはGoogle Docsエクスポートが秀逸。既にGoogle Workspaceを使う組織に好適。
複数モデル活用
Genspark：いろいろなLLMを統合し、バランス良くチェックしたい場合に魅力的。
API連携の必要性
開発者が独自サービスに統合するなら、PerplexityやGensparkのAPI活用を検討。
ChatGPTのDeep Research自動調査フローは現状API化なし。
今後の展望
さらなる精度向上
専門分野での誤情報を減らし、正確性や信頼性が一層求められる。多言語対応の拡充
英語以外でのDeep Researchを強化し、世界規模での利用ニーズに応える。企業向けプラン
大量クエリや自社データとの融合機能を提供し、DXや研究開発を加速。ユーザーインタラクションの高度化
マインドマップやグラフの動的生成、レポートの自動更新など、よりインタラクティブな調査体験が拡充される見込み。
まとめ
各社のDeep Researchは、それぞれ得意分野と価格帯、UI設計が異なります。ChatGPT（OpenAI）は高額ながら専門性の高い分析に強く、Google GeminiはDocs連携とスピード重視で幅広いユーザー層に対応。Gensparkは複数モデルの強みとパーソナライズ性で差別化を図り、Perplexityは低コスト＆迅速レポートで多くのユーザーを取り込んでいます。
Deep Research機能は、研究・ビジネス・日常的な意思決定まで、膨大な情報を一気にまとめ上げる次世代リサーチ手法として注目度が急上昇中です。今後もアップデートと競争が続く中、ユーザーは自身の予算・用途・連携ツールに応じて最適なサービスを選ぶことが鍵となるでしょう。
【参考リンク】
OpenAI Unveils Deep Research Revolution for AI-Assisted Analysis - Bywire News
Genspark Launches Deep Research Feature: Collaborative Multi-Model AI Research Capabilities
Google Gemini vs. OpenAI Deep Research: Which Is Better? - Techopedia
おまけ
この記事は、DeepResearch機能があるLLM（ChatGPT、Gemini、Genspark、Perplexity）にDeepResearch機能について調査した結果をNotebookLMに追加してまとめた記事です。正確な情報につきましては、公式ドキュメントを確認ください。
以下は、今回比較したLLMに対しての指示文と回答までにかかった時間と情報源の数です。指示文や今後のアップデートなどによって変わる可能性がありますので、あくまで参考程度になります。
指示文
最近、LLMサービスで複雑なトピックに対する詳細なレポートを回答する「DeepResearch」機能が追加されています。このDeepResearch機能が追加されたLLMサービスを調査し、それらのDeepResearch機能の特徴を徹底的に調査してください。例：ChatGPT、Gemini、Genspark、PerplexityなどChatGPT(o3-mini-high)
リサーチ時間：10分
情報源：48件
ChatGPTのDeepResearchは調査の前に、いくつか確認してきます。
Gemini(1.5 Pro with Deep Research)
リサーチ時間：数分
情報源：91件
GeminiのDeepResearch機能は1.5 Pro with Deep Reserchを選択することで使用できます。
調査結果はGoogleドキュメントで表示することができます。
Genspark
リサーチ時間：20～30分
情報源：188件
「エージェント」→「高度なエージェント」→「ディープリサーチ」から選択する。無料版は1日の制限あり。
Perplexity
リサーチ時間：数分
情報源：40件
無料版は1日の制限あり。
指示文が悪かったせいか、Perplexityは若干ハルシネーション気味でした。