2025年2月2日(現地時間)、米OpenAIがChatGPTの新機能「Deep Research」をリリースしました!
インターネット上の情報を調べるのに何時間もかかった経験はありませんか?
また、市場調査や競合分析、学術研究など、精度の高い情報を集めようとすると、膨大な時間と労力が必要になります。また、どの情報が信頼できるのかを判断するのも難しいですよね。
そんな問題を解決するのが、今回発表されたChatGPTの新機能「Deep Research(ディープ・リサーチ)」です!
Today we are launching our next agent capable of doing work for you independently—deep research.
— OpenAI (@OpenAI) February 3, 2025
Give it a prompt and ChatGPT will find, analyze & synthesize hundreds of online sources to create a comprehensive report in tens of minutes vs what would take a human many hours. pic.twitter.com/03PPi4cdqi
この新機能「Deep Research」は、ウェブ上の情報を収集・分析し、専門家レベルのレポートを自動生成します。
市場トレンドの調査や論文執筆、商品選定、プレゼンテーション資料作成まで、多様な用途に対応。さらに、出典を明示した信頼性の高いレポートを作成できるのが大きな特長です。
本記事では、初心者にもわかりやすく「Deep Research」の使い方や基本機能を徹底解説!さらに、他のAIとの比較、活用事例、今後の進化についても詳しく紹介します。
この記事を読むことで、以下のメリットがあります。
- ChatGPTの新機能「Deep Research」の基本的な使い方や概要を理解できる
- 市場調査・競合分析・学術研究などの具体的な活用方法を学べる
- 「Deep Research」の今後の進化と他のAIリサーチの比較について理解できる
ChatGPTが本格的なリサーチ業務を代行する時代が到来しました。
新機能「Deep Research」を活用すれば、あなたのリサーチ作業が劇的に効率化されるかもしれません!それでは、「Deep Research」を詳しく見ていきましょう。
ChatGPTの新機能「Deep Research(ディープ・リサーチ)」とは?

「Deep Research」は、OpenAIがChatGPTに新たに搭載した調査エージェント機能です。
「Deep Research」機能は、インターネット上の膨大な情報を検索・分析・統合し、詳細な調査レポートを作成することを目的とした高度なAI機能です。
これまでChatGPTは、主にトレーニングデータに基づいた回答を提供する形でしたが、「Deep Research」により、リアルタイムの情報を活用したより高度なリサーチが可能となりました。
以下では、「Deep Research」の概要、なぜ重要なのか、そして従来のChatGPTとの違いについて詳しく解説します。
「Deep Research」の概要
「Deep Research」は、OpenAIの最新AIモデル「o3」を活用し、インターネット上の情報を検索・分析・統合することができる新機能です。
これにより、ユーザーは一つのクエリ(質問)を入力するだけで、多段階のリサーチを自動化し、専門家レベルの調査レポートを得ることができます。
「Deep Research」の基本概要
- リリース日:2025年2月2日(Proユーザー向けに提供開始)
- 対象プラン:
- 現在:ChatGPT Pro(200ドル/月)
- 今後:Plus(20ドル/月)、Team、Enterpriseへ展開予定
- 対応デバイス:現在はWeb版、2月中にモバイル・デスクトップアプリにも対応予定
- 利用方法:ChatGPTのメッセージ作成画面で「Deep Research」を選択し、調査したい内容を入力
- 主な特徴:
- 複雑な多段階リサーチを5分~30分で完了
- 数百のオンラインソースを検索し、統合・分析
- 出典(引用元)を明示し、信頼性の高い情報を提供
- データの可視化(今後のアップデートで画像・表の追加予定)
- ファイルアップロードにも対応し、追加データを加味した分析が可能
「Deep Research」は、従来のAIと異なり、単なる情報提供ではなく、専門家レベルの調査結果を短時間で作成することを目的としています。
そのため、金融・科学・政策・工学分野の専門家から、日常の買い物で徹底比較をしたい消費者まで幅広く活用できるツールです。
「Deep Research」のデモ動画はこちら
なぜ「Deep Research」が重要なのか?
「Deep Research」は、これまでのChatGPTや他のAIにはない高度なリサーチ機能を持っています。特に、以下のような理由でその重要性が高まっています。
インターネット上の最新情報を活用できる
従来のChatGPTはトレーニングデータに基づいて回答を生成していましたが、リアルタイムの情報にはアクセスできませんでした。「Deep Research」は、リアルタイムでウェブを検索し、常に最新の情報を基に分析・レポートを作成できます。
人間が数時間かけるリサーチを短時間で完了
通常、複雑なリサーチには多くの時間が必要ですが、「Deep Research」は5分~30分の処理時間で、数百のオンライン情報を統合し、専門家レベルのレポートを作成します。
情報の信頼性が向上
従来のAIは情報の出典を明示しないことが課題でしたが、「Deep Research」は明確な引用元を提供し、信頼できる情報のみを統合することで、リサーチの信頼性を向上させています。
複雑な問題に対応可能
「Deep Research」は、シンプルな質問だけでなく、以下のような複雑なリサーチタスクにも対応できます。
- 競合分析(例:「NetflixとDisney+の市場戦略を比較」)
- 学術研究のサポート(例:「AIの倫理的課題に関する最新の研究を調査」)
- 市場トレンド調査(例:「2024年のEV市場の成長予測」)
- 商品比較(例:「通勤用自転車の最適な選択肢」)
「Deep Research」は、ビジネス・学術・個人のあらゆるリサーチニーズを短時間で満たす強力なツールとして期待されています。
従来のChatGPTとの違い
「Deep Research」は、従来のChatGPTと比較して、インターネット検索と高度な推論を組み合わせた新しい機能です。その違いを以下の表にまとめました。
「Deep Research」と従来のChatGPTの比較
機能 | Deep Research | 従来のChatGPT |
---|---|---|
情報の取得元 | インターネットの最新情報 | 事前学習データのみ |
リアルタイム更新 | 可能(ウェブ検索を活用) | 不可能 |
検索プロセス | 多段階で検索・分析・統合 | 直接回答を生成 |
推論能力 | 「o3」モデルを活用し、複雑な問題に対応 | GPT-4oに基づいた単純な対話型AI |
レポートの作成 | 出典付きの包括的なリサーチレポート | 要約や簡単な回答のみ |
処理時間 | 5分~30分 | 即時回答 |
活用用途 | 市場調査、競合分析、学術研究、商品選定など | カジュアルな質問への回答 |
このように、「Deep Research」は、単なるAIチャットボットではなく、人間が行う本格的な調査業務をAIに代替させることを目的とした機能です。
特に、正確な情報が求められる業務や、時間のかかるリサーチ作業を短縮したい場面で、大きな価値を発揮します。
まとめると、「Deep Research」は、OpenAIの最新AI技術を活用し、リアルタイムでウェブ情報を収集・分析し、包括的なレポートを作成できる画期的な機能です。これにより、従来のChatGPTにはできなかった専門家レベルのリサーチが可能となり、ビジネス、学術、個人のあらゆる調査ニーズに対応できるようになりました。
次のセクションでは、「Deep Research」がどのように機能するのかについて解説していきます。
「Deep Research」の仕組み

このセクションでは、「Deep Research」の最大の特徴である「OpenAI o3」モデルの推論能力、多段階リサーチプロセス、そしてウェブ情報の収集・統合の仕組みについて詳しく解説します。
「OpenAI o3」モデルを活用した高度な推論能力
「Deep Research」は、OpenAIの最新AIモデル「OpenAI o3」を活用し、従来のChatGPTよりも高度な推論能力を備えています。この「OpenAI o3」モデルは、特にウェブブラウジングとデータ分析に最適化されており、従来のAIとは異なるアプローチで情報を収集・解析することができます。
「OpenAI o3」モデルの主な特徴
- リアルタイムの情報収集
インターネット上の最新情報を直接検索し、分析・統合できる。 - 推論能力の向上
従来のChatGPTよりも複雑な因果関係を理解し、洞察を導き出す能力が強化されている。 - 強化学習による最適化
OpenAI独自の強化学習手法(RLHF)を活用し、リアルな調査タスクに適した学習を実施。 - 多段階の分析プロセス
1回の検索で終わらず、発見した情報を基に次の検索を自動で最適化していく。
「OpenAI o3」についてはこちらの記事に詳しく解説しています。

従来のAIが単純にキーワードを拾って回答を生成していたのに対し、「Deep Research」の「OpenAI o3」モデルは、複数のソースを精査し、最も信頼性の高い情報を統合することが可能です。
また、「OpenAI o3」モデルは、ベンチマークテスト「Humanity’s Last Exam」において、従来のAI(GPT-4oなど)を大きく上回る26.6%の精度を達成しており、その推論能力の高さが証明されています。
ウェブ情報の収集・統合・推論の流れ
「Deep Research」は、インターネット上の情報をただ検索するだけでなく、収集・統合・推論を通じて、一貫性のある調査結果を作成します。その流れを詳しく見ていきましょう。
「Deep Research」の情報収集の流れ
ステップ | 説明 |
---|---|
1. 検索対象の特定 | 調査内容に応じて、最適なキーワードと検索戦略を決定 |
2. ウェブ検索の実行 | 数百のソース(ニュース、論文、データベースなど)を調査 |
3. 情報のフィルタリング | 信頼性の低い情報や重複データを除外 |
4. 情報の統合と整理 | 各ソースのデータを比較・統合し、一貫性のあるレポートを作成 |
5. 推論の実行 | 収集した情報をもとに、論理的な分析や考察を行う |
6. レポートの生成 | 出典付きの包括的なリサーチレポートを作成 |
ウェブ情報の統合のポイント
- 信頼性の高いソースを優先(政府機関、学術論文、大手メディアなど)
- 重複するデータを削除し、一貫性のあるレポートを作成
- 新たな発見があるたびに検索戦略を動的に更新し、より深い調査を実施
また、「Deep Research」は、単なるテキストの情報だけでなく、PDFや画像、統計データなども解析し、より詳細なレポートを提供することが可能です。
次のセクションでは、「Deep Research」の具体的な使い方について詳しく解説します。
「Deep Research」の使い方

このセクションでは、「Deep Research」の基本的な操作手順、サイドバーの活用方法、出力レポートの確認方法について詳しく解説します。
「Deep Research」へのアクセス方法と使い方の流れ
「Deep Research」は、ChatGPTのメッセージ入力画面から簡単に利用可能です。
- ChatGPTを開く(Web版で利用可能、2025年2月中にモバイル・デスクトップアプリにも対応予定)
- 「Deep Research」ボタンを選択(メッセージ作成画面にボタンが表示される)
- リサーチ内容を入力し、送信
- 「Deep Research」が調査を開始し、レポートを作成
「Deep Research」の基本的な使い方(プロンプト入力から結果取得まで)
「Deep Research」を活用するには、適切なプロンプトを入力し、AIが自律的にリサーチを実行するプロセスを理解することが重要です。

ChatGPTのメッセージ作成画面で【Deep Research】ボタンをクリック

- 例:「2025年のモバイル市場の成長予測を国別に比較し、主要な成長要因を分析してください」
- 追加要素として、表やデータ可視化の要求も可能
- 「Deep Research」は、最適なリサーチを行うために事前に追加質問を行うことがある
- 例:「モバイル市場の成長要因を、技術面・経済面のどちらに重点を置くべきですか?」

- 「Deep Research」は、インターネット上の数百のソースを検索し、必要に応じて検索計画を修正しながら調査を進める
- 調査時間は5分〜30分

- 「Deep Research」が統合した情報を、詳細なレポート形式で提示
- 表、グラフ、出典付きの分析を含む
例:実際のプロンプト入力と回答までの流れ
プロンプト入力:
リサーチプロセスの流れ:
- 「Deep Research」が事前に質問を返す(例:「導入率の定義は契約数ベースか、それともアクティブユーザー数ベースか?」)
- ユーザーが質問に回答
- AIが情報収集を開始(約10分)
- 表・グラフ付きのレポートを作成
サイドバーの活用方法(調査プロセスの可視化)
-1-2-1024x576.jpg)
「Deep Research」は、調査の過程をリアルタイムでサイドバーに表示します。これにより、「Deep Research」がどのような情報を取得しているのかを確認しながら進めることができます。
サイドバーで確認できる内容
- 現在の調査ステップ
- 例:「現在、先進国のスマートフォン普及率に関するデータを収集中」
- 閲覧しているウェブサイト
- 例:「Statista」「OECD」「World Bank」などの出典情報
- 検索内容の変更
- 例:「言語学習者のデータが不足しているため、追加調査を実施」
この機能により、調査の進行状況を視覚的に確認し、必要に応じて途中で指示を追加することも可能です。
出力レポートの確認方法
「Deep Research」は、調査が完了すると、詳細なレポートを生成し、ユーザーに提供します。
このレポートは、単なる検索結果の羅列ではなく、情報の整理・分析が施された専門家レベルの内容になっています。さらに、出典(引用元)が明示されるため、情報の信頼性が担保されており、仕事や学術研究、購買判断などに活用できます。
以下では、「Deep Research」のレポートの確認方法について詳しく説明します。
レポートの表示場所
「Deep Research」の調査が完了すると、ChatGPTのチャット画面上に自動でレポートが表示されます。また、レポートが完成すると、ユーザーに通知が届くため、他の作業をしながら待つことができます。
レポートの構成と内容
「Deep Research」のレポートは、以下のような構成でまとめられます。
レポートの構成 | 内容の詳細 |
---|---|
1. タイトル | 調査テーマを簡潔に表現 |
2. 概要(イントロダクション) | 調査の目的、重要性、主な結論の要約 |
3. 詳細な分析結果 | – 調査対象のデータと考察 – 具体的な統計情報や市場動向 |
4. 表やグラフによるデータ可視化 | – 数値データを分かりやすく整理 – グラフや表を活用して直感的に理解できるようにする |
5. 出典の一覧 | – 参照したウェブサイトや論文のリンクを明示 – ユーザーが元データを確認できるようにする |
次のセクションでは、「Deep Research」の具体的な活用例について詳しく解説していきます。
「Deep Research」の活用例
「Deep Research」は、単なる検索ツールではなく、多段階リサーチを通じて詳細な分析を行い、出典付きのレポートを作成するAIエージェントです。
そのため、さまざまな分野で活用でき、ビジネスの市場調査、科学研究、購買判断、論文執筆など、幅広い用途に対応しています。
ここでは、「Deep Research」の具体的な活用例を紹介し、どのように役立てることができるのかを詳しく解説していきます。
市場調査・競合分析での活用

「Deep Research」は、ビジネスの市場調査や競合分析に最適です。
企業が成功するためには、市場の動向を把握し、競合との比較分析を行うことが不可欠です。「Deep Research」は、リアルタイムのデータ収集と統合を行い、従来なら何時間もかかる市場調査を短時間で完了させます。
活用できるケース
- 市場トレンドの把握:「2025年のEV(電気自動車)市場の成長予測」
- 競合分析:「NetflixとDisney+の市場戦略の比較」
- 消費者動向の調査:「日本におけるサブスクリプションサービスの利用状況」
- 業界別の成長予測:「生成AI業界の今後5年間の市場規模」
活用の流れ
- 「Deep Research」で市場に関するリサーチクエリを入力
例:「2025年のスマートフォン市場の成長率と主要プレイヤーの戦略を分析してください」 - サイドバーで調査の進行状況を確認
どのデータソースが使用されているかをチェック - 出力されたレポートをもとに競合分析や市場戦略を策定
競合他社の戦略や消費者の動向を整理
「Deep Research」による市場調査のメリット
✅ 短時間で詳細な市場分析が可能
✅ 最新の市場トレンドや競合の動向を把握できる
✅ 信頼できる出典付きのレポートを作成可能
科学・工学・政策リサーチへの応用

「Deep Research」は、科学・工学・政策リサーチにも活用可能です。
研究機関やエンジニア、政策立案者にとって、最新のデータや研究結果を正確に把握することは重要です。「Deep Research」は、学術論文、政府機関のレポート、統計データなどを分析し、専門的なリサーチをサポートします。
活用できるケース
- 科学技術の進展調査:「量子コンピュータ技術の最新研究動向」
- 政策立案のためのデータ分析:「各国のカーボンニュートラル政策の比較」
- 工学技術の開発動向:「次世代バッテリー技術の市場動向と主要プレイヤー」
- 医療・生物学分野の調査:「ゲノム編集技術の最新研究」
活用の流れ
- 「Deep Research」で特定の技術・政策に関するクエリを入力
例:「AI倫理に関する最新の研究動向を分析してください」 - 最新の学術論文や政策レポートを収集認
出典付きで、各国の政策や研究成果を比較 - データの可視化(グラフ・表)を活用し、調査結果を整理
研究発表や論文執筆に活用
「Deep Research」による科学・政策リサーチのメリット
✅ 大量の専門的なデータを効率的に収集・統合できる
✅ 政策・研究動向をリアルタイムで把握できる
✅ 信頼性の高い情報をもとに戦略を立案可能
買い物・商品選定での利用(例:車・家電・家具など)
-1024x585.webp)
「Deep Research」は、最適な製品選びにも活用できる。
高額な商品を購入する際は、慎重に比較検討したいものです。「Deep Research」は、市場に出回っている製品情報を集め、価格・性能・ユーザーレビューを総合的に分析し、最適な選択肢を提案します。
活用できるケース
- 家電の比較:「最新のロボット掃除機の性能比較」
- 自動車の選定:「都市向けEV(電気自動車)のおすすめモデル」
- 家具の選定:「耐久性が高く、デザイン性のあるソファの比較」
活用の流れ
- 「Deep Research」で特定の製品カテゴリーを指定して検索
例:「最新のミラーレスカメラの性能比較をしてください」 - 市場に出回っている製品情報を収集
価格、スペック、ユーザーレビューを比較 - データを表形式でまとめ、最適な選択肢を提示
購入前の意思決定に活用
「Deep Research」による商品選定のメリット
✅ 膨大なレビューや比較情報を一括で分析できる
✅ ニーズに合った製品を短時間で選定できる
✅ 価格・性能を比較しながら最適な選択が可能
学術研究・論文執筆のサポート

「Deep Research」は、学術的なリサーチにも最適です。
論文やレポートを書く際には、関連する先行研究や統計データを正確に把握することが不可欠です。「Deep Research」は、学術論文や研究データを集約し、分析・要約を行うことで、学術研究のサポートをします。
活用できるケース
- 論文執筆の参考資料の収集:「AI倫理に関する最新の研究動向」
- 特定の学術分野の調査:「ゲノム編集技術の最新動向」
- 学術論文の比較・要約:「気候変動に関する最新の研究論文の分析」
活用の流れ
- 「Deep Research」に論文のトピックを入力
例:「気候変動に関する最新の学術論文を分析してください」 - 関連する論文・研究データを収集
各論文の要点や引用元を明示 - 結果をまとめ、研究の方向性を整理
自分の研究と関連性の高い情報を選別
「Deep Research」による学術研究のメリット
✅ 最新の学術論文を短時間で収集できる
✅ 要点を整理し、研究の方向性を明確にできる
✅ 出典付きのデータで信頼性の高い研究が可能
資料作成・プレゼンテーションへの活用

「Deep Research」は、プレゼン資料やレポート作成にも役立ちます。
ビジネスの会議や学術発表、教育分野では、データに基づいた説得力のある資料が求められます。「Deep Research」は、膨大な情報を整理し、視覚的に分かりやすいデータを提供できるため、プレゼンやレポートの作成を効率化できます。
活用できるケース
- 企業向けプレゼン資料の作成:「生成AIのビジネス活用に関するレポート」
- 市場分析レポートの作成:「EV市場の成長予測と投資機会」
- 教育・学習用途:「世界の教育格差に関するデータ分析」
活用の流れ
- 「Deep Research」にプレゼンのテーマを入力
例:「2025年の生成AI市場の動向とビジネス活用に関するデータをレポート形式でまとめてください」 - データを収集し、視覚的に整理
例:「市場規模の推移」「企業別のシェア比較」などを表・グラフで表示 - 出力されたレポートをもとにプレゼン資料を作成
例:「PowerPointに組み込んでビジネスプレゼンで活用」
「Deep Research」による資料作成のメリット
✅ プレゼンに必要なデータを短時間で収集できる
✅ 統計情報や市場分析を視覚的に整理可能
✅ 信頼性の高い出典付きで説得力のある資料を作成
このように、「Deep Research」は、市場調査、政策リサーチ、購買判断、学術研究、ビジネスや学術分野のプレゼン資料作成など、多岐にわたる用途で活用可能です。特に、信頼性の高い出典付きのレポートを提供できる点が大きな強みであり、情報収集の負担を大幅に軽減します。
次のセクションでは、「Deep Research」の強みと課題について詳しく解説していきます。
「Deep Research」の強みと課題

「Deep Research」は、従来のChatGPTとは異なり、インターネット上の情報をリアルタイムで検索・統合し、推論を行うAIエージェントです。特に、市場調査や学術研究など、正確なデータと詳細な分析が求められる場面での利用に適しています。
しかし、その高度な機能には強みと課題の両方が存在します。
このセクションでは、「Deep Research」の他のAIモデルとの比較、処理時間の特徴、出典の信頼性、利用時の注意点について詳しく解説します。
他のAIモデルと比較した精度・性能
「Deep Research」は、OpenAIの最新AIモデル「o3」を活用し、従来のChatGPTよりも推論力が強化されている点が大きな特徴です。また、ウェブ検索が可能であり、最新情報を取り入れたレポートを作成できる点でも、他のAIモデルと一線を画しています。
他の主要AIモデルとの比較表
機能 | Deep Research | ChatGPT(GPT-4o) | Google Gemini | Claude 3 |
---|---|---|---|---|
リアルタイム検索 | 🟢 可能 | ❌ 不可(事前学習データのみ) | 🟢 可能 | ❌ 不可(事前学習データのみ) |
推論能力 | 🟢 高(o3モデルによる多段階推論) | ⚠️ 中(リアルタイム性なし) | 🟢 高 | 🟢 高 |
出典の明示 | 🟢 あり(引用元付き) | ❌ なし | ❌ なし | ❌ なし |
レポート作成 | 🟢 可能(統合分析・表・グラフ付き) | ❌ なし(要約のみ) | ❌ なし | ❌ なし |
処理時間 | ⚠️ 5~30分(詳細分析) | 🟢 即時回答 | 🟢 即時回答 | 🟢 即時回答 |
学術・市場調査向け | 🟢 最適 | ❌ 不向き | 🟢 可能だが要手動確認 | 🟢 可能だが要手動確認 |
「Deep Research」は、特に学術研究や市場調査など、正確な情報収集が求められる分野で優れた性能を発揮します。一方で、即時回答が必要な場面では従来のChatGPTの方が適している場合もあります。
処理時間(5分~30分)のメリットとデメリット
「Deep Research」の処理時間は5分〜30分と長めですが、これは従来のAIにはない多段階推論と詳細な調査を行うためです。
処理時間が長いメリット
- 徹底したリサーチが可能
短時間では収集できない数百の情報源を統合し、包括的な分析を提供 - 推論の質が向上
発見した情報をもとに次の検索を動的に変更しながら、より適切な答えに到達 - 専門家レベルのレポート作成が可能
市場調査、競合分析、学術研究などに必要な詳細なデータを提供
処理時間が長いデメリット
- 即時回答には向かない
簡単な質問には通常のChatGPT(GPT-4o)を利用した方が早い - 途中で検索方針を変更できない
一度検索を開始すると、途中で修正できないため、最初のプロンプトが重要 - 検索に失敗する場合がある
ウェブ情報が偏っていた場合、AIが求める情報を見つけられないこともある
「Deep Research」は、即時性よりも精度を重視するリサーチ向けのツールであり、深い調査が求められるタスクで活用すべきです。
出典の明示と情報の信頼性
「Deep Research」の最大の強みの一つが、出典の明示による情報の透明性です。
従来のChatGPTでは出典を示さないため、情報の信頼性を確認する手段がありませんでしたが、「Deep Research」では以下の機能が追加されています。
信頼性向上のポイント
- すべてのデータに出典を明記
情報の参照元が一覧で表示され、信頼できる情報かどうかを確認可能 - 公式機関・学術論文を優先
検索結果の中から政府機関、学術機関、大手メディアなどの信頼性の高いソースを優先 - データの比較・統合を実施
複数の情報源を突き合わせ、一貫性のある結論を導き出す
出典の明示の例
「Deep Research」で市場調査を実施した場合、以下のように出典付きのデータが提供されます。
調査項目 | データ | 出典 |
---|---|---|
EV市場の成長率 | 2025年までに年間10%成長 | Bloomberg, 2024 |
日本のサブスク市場 | 2024年の市場規模:1.2兆円 | 経済産業省, 2024 |
AI導入率 | 企業のAI導入率:35% | McKinsey, 2023 |
利用上の注意点と制限
「Deep Research」は強力なツールですが、利用時にはいくつかの注意点があります。
主な注意点
- 検索結果が常に100%正しいとは限らない
AIが取得したデータには誤情報が含まれる可能性があるため、出典を確認することが重要 - 検索内容に制限がある
「Deep Research」は、違法行為、個人情報、倫理的に問題のある検索には対応しない - 利用可能な回数に制限がある
現在、Proプランのユーザーのみが利用可能で、クエリ数には上限がある
「Deep Research」の利用制限一覧
制限項目 | 内容 |
---|---|
利用可能プラン | Pro(Plus/Teamは順次対応予定) |
1カ月の使用回数 | Proユーザー:最大100回 |
禁止されている検索 | 個人情報、違法行為、倫理違反に関する調査 |
次のセクションでは、「Deep Research」の今後の展望と進化について解説していきます。
今後の展望と進化

「Deep Research」は、現在でも高度な推論能力と情報統合機能を持つ強力なリサーチツールですが、今後のアップデートにより、さらなる進化が期待されています。
OpenAIは、より高度なデータ処理、可視化機能、プラットフォーム対応の拡大、専門データソースへのアクセス強化、そしてAGI(汎用人工知能)への進化を視野に入れています。
このセクションでは、「Deep Research」の今後の開発予定と、それがユーザーに与える影響について詳しく解説します。
画像・データ可視化機能の追加予定
現在の「Deep Research」は、主にテキストベースのレポートを生成する仕組みになっています。しかし、今後のアップデートでは画像・グラフ・表・図解を活用したデータ可視化機能の追加が予定されています。
追加予定の機能
- 統計データのグラフ化(折れ線グラフ・棒グラフ・円グラフなど)
- 市場分析データのヒートマップ表示(地域ごとの市場成長率の可視化)
- 画像やスクリーンショットの埋め込み(ウェブページの視覚的要素をそのまま表示)
- レポート内でのデータテーブル強化(より詳細な数値比較が可能)
期待されるメリット
- データの視覚化による理解度の向上
→ グラフや図を活用することで、より直感的に情報を把握できる - プレゼンテーション資料の作成が容易に
→ 「Deep Research」のレポートをそのままプレゼン用スライドに活用可能
モバイル・デスクトップアプリでの対応拡大
現在、「Deep Research」はChatGPTのWeb版でのみ利用可能ですが、今後はモバイルアプリやデスクトップアプリにも対応する予定です。
これにより、より多くのユーザーが場所を問わず「Deep Research」を活用できるようになります。
今後の対応予定
プラットフォーム | 現在の対応状況 | 今後の対応予定 |
---|---|---|
Web版(PC・Mac) | ✅ 利用可能 | ✅ 継続対応 |
モバイルアプリ(iOS・Android) | ❌ 未対応 | ✅ 2025年2月中に対応予定 |
デスクトップアプリ(Windows・Mac) | ❌ 未対応 | ✅ 近日対応予定 |
メリット
- 外出先でも「Deep Research」を活用可能
- スマホからの検索・リサーチが容易に
- PCを持ち歩かなくても、リサーチ作業が完結
特に、ビジネスユーザーや研究者にとっては、モバイル対応が大きな利便性向上につながると期待されます。
より専門的なデータソースへのアクセス予定
現在、「Deep Research」はインターネット上の公開情報をもとにリサーチを行っていますが、今後はより専門的なデータベースやリポジトリにアクセス可能になる予定です。
追加が予定されているデータソース
- 学術論文データベース(Google Scholar、PubMed、arXiv など)
- 政府・国際機関のデータ(IMF、世界銀行、OECD、経済産業省 など)
- 企業財務データ(NASDAQ、Yahoo Finance、Bloomberg など)
- 特許情報データベース(USPTO、J-PlatPat など)
メリット
- より正確で専門的な情報を取得可能
- 学術研究や政策立案など、高度なリサーチが可能に
- 一次情報の利用により、信頼性の高いレポートを作成できる
「Deep Research」の情報精度が向上すれば、金融・医療・政策分析などの専門分野でも実用性がさらに高まると考えられます。
AGI(汎用人工知能)への進化に向けた影響
「Deep Research」の開発は、OpenAIが目指すAGI(汎用人工知能)への重要なステップとされています。AGIとは、人間のように柔軟な思考ができ、多様なタスクを自律的にこなせるAIのことを指します。
「Deep Research」がAGI開発に貢献するポイント
- AIの推論能力の向上
「Deep Research」は、単なる検索ではなく、複数の情報を統合し、自律的に結論を導き出す能力を持つ - 自律的なタスク遂行の進化
人間の指示なしに適切な検索プロセスを設計し、情報を取捨選択できる能力を持つ - 長時間の思考プロセスを持つAIの実現
通常のAIは「即時回答」を重視するが、「Deep Research」は5分〜30分をかけて問題解決に取り組む
AGIの進化における「Deep Research」の役割
AGIの課題 | 「Deep Research」の貢献 |
---|---|
長時間の思考能力 | 自律的に情報を検索し、推論することで高度な意思決定が可能 |
自律的な情報探索 | ユーザーの指示なしに、検索・分析の方針を最適化 |
新しい知識の創出 | 既存のデータを組み合わせ、新たなインサイトを生み出す |
OpenAIは、「Deep Research」のようなAIがより高度なタスクをこなせるようになることで、最終的にAGIの実現に近づくと考えています。
このように今後の進化により、「Deep Research」は単なるリサーチツールではなく、あらゆる分野で活用できる高度なAIエージェントへと進化していく可能性があります。
まとめ

「Deep Research」は、従来のChatGPTにはなかったリアルタイムのウェブ検索と多段階推論を組み合わせた、革新的なリサーチ機能です。
市場調査、学術研究、商品選定など、膨大な情報を短時間で整理し、出典付きの信頼性の高いレポートを提供します。特に、ビジネス・研究・教育の分野で活用できる点が大きな強みです。
今後は、データ可視化機能の追加、モバイル・デスクトップ対応の拡大、より専門的なデータソースへのアクセス強化など、さらなる進化が予定されています。「Deep Research」は、単なるAIリサーチツールを超え、将来的にはAGI(汎用人工知能)へと進化する重要なステップになる可能性があります。
今のうちに「Deep Research」を活用し、リサーチ業務の効率化と情報の正確性を向上させる新しい働き方を取り入れてみませんか?未来の情報収集は、すでに始まっています。
最後に、ChatGPTの新機能「Deep Research」の重要なポイントをまとめます。
ChatGPT 新機能「Deep Research」の重要なポイント
「Deep Research」の概要
- リアルタイムのウェブ検索:インターネット上の最新情報を収集し、分析可能。
- 多段階推論によるレポート作成:単なる要約ではなく、データを統合し、論理的に整理したレポートを生成。
- 出典の明示:参照元が記載され、信頼性の高い情報を提供。
「Deep Research」の活用方法
- 市場調査・競合分析:企業戦略や消費者動向の分析に活用可能。
- 学術研究・論文執筆:最新の論文や統計データを統合し、研究資料を作成。
- 商品選定・買い物支援:スペック比較やユーザーレビューをまとめて、最適な選択肢を提案。
- プレゼン資料作成:データをグラフや表で可視化し、わかりやすいレポートを作成。
「Deep Research」の強みと注意点
- 他のAIモデルよりも精度が高い:OpenAI o3モデルを活用し、従来のChatGPTや他のAIと比較して高度な推論が可能。
- 処理時間(5分~30分):即時回答には向かないが、精度の高いレポートを提供できる。
- 専門的なデータソースへのアクセスが拡大予定:学術論文、政府データ、金融情報などへの対応が進む。
- 利用制限あり:現時点ではProユーザー向けで、月あたりのクエリ数に上限あり。
今後の展望
- データ可視化機能の追加:グラフ・図・表の埋め込み対応予定。
- モバイル・デスクトップアプリ対応:2025年2月中に展開予定。
- AGIへの進化:AIの自律的な知識統合と新しい知識創出への布石となる。
「Deep Research」を活用することで、情報収集の効率と精度を飛躍的に向上させることが可能です。
今こそ、あなたのリサーチスタイルを次のレベルへ進化させましょう!
これまでに紹介したChatGPT 新機能の一覧
ChatGPTは日々進化しており、新機能が頻繁に追加されています。
これらの新機能は、ユーザーの使いやすさを向上させるため、またより多様な用途でChatGPTを活用できるように設計されています。
これまでに紹介した新機能は、定期的に更新される「ChatGPT 新機能の一覧(カテゴリページ)」にて詳しく解説しています。
新機能を効果的に活用することで、ChatGPTの可能性をさらに広げることができます。
新機能のアップデート情報は、当ブログで随時お知らせしていますので、最新の情報をチェックして、ChatGPTの魅力を最大限に活用しましょう!
最後までお読みいただきありがとうございました!
コメント