OpenAIのDeep Researchって何？使い方や料金、活用シーンを解説！

調査や情報収集に時間がかかって困っていませんか？複雑なテーマを調べるとき、いくつものウェブサイトを開いて情報を集め、整理するのは骨の折れる作業です。特に仕事や研究で深い調査が必要なとき、その負担は大きくなります。

そんな悩みを解決してくれるのが、OpenAIが開発した「Deep Research」機能です。この記事では、Deep Researchの基本概念から実際の使い方、料金プランまで詳しく解説します。調査作業を効率化したい方はぜひ参考にしてください。

Deep Researchって何？OpenAIの新機能を知ろう

Deep Researchは、OpenAIが開発した新しいAIエージェント機能です。パブリックWeb上のデータを活用し、多段階のリサーチを自律的に実行できるよう設計されています。近日公開予定のOpenAI o3推論モデルを基に微調整されており、さまざまなオンラインソースから情報を検索・取得し、詳細で文書化されたレポートを作成できます。

ユーザーが与えたプロンプトに基づき、Deep Researchは膨大な情報の中から関連データを収集・分析し、統合することで、まるで「リサーチアナリスト」のように包括的なレポートを作成します。

Deep Researchの基本概念

従来のリサーチでは、人間が検索エンジンを使ってキーワードを入力し、複数のウェブサイトを調査しながら必要な情報を取捨選択し、統合してレポートを作成する必要がありました。このプロセスには、数時間から数日、場合によってはさらに長い時間と多大な労力がかかります。

Deep Researchは、この一連の調査プロセスを自動化し、大幅に効率化します。ユーザーは、ChatGPT上で「Deep Research (日本では詳細なリサーチ)」のボタンを選択し、調査したい内容を入力するだけで、あとはAIが自動的に情報を探してまとめてくれます。

従来のChatGPTとの違い

従来のChatGPTでも検索機能はありましたが、Deep Researchとは大きく異なります。通常のChatGPTの検索機能は、単一のクエリに対して限られた情報を提供するだけでした。

一方、Deep Researchは多段階の情報収集と推論を自律的に実行し、プロンプトに基づいて詳細なレポートを作成します。従来のAIは、多くの場合、キーワードに基づいた単純な情報検索にとどまりますが、Deep Researchはより複雑なプロセスを辿ります。

まず、ユーザーの質問を深く理解し、質問の意図や背景を分析します。次に、関連性の高い情報をインターネット上の様々な情報源から収集します。この際、単に情報を集めるだけでなく、内容を分析し、論理的な推論を行います。そして、必要に応じて検索戦略や質問内容を修正しながら、さらに深く情報を掘り下げていきます。

できることとできないこと

Deep Researchでできることは主に以下の通りです。

• 複雑なテーマについての詳細な調査レポートの作成
• 多様な情報源からのデータ収集と分析
• 情報の引用元を明示したレポート生成
• 対話形式での追加質問への対応

一方で、以下のような制限もあります。

• リアルタイム性の高い最新情報への対応は限定的
• 非公開情報や専門データベースへのアクセスはできない
• 完全に客観的な分析を保証するものではない

Deep Researchの特徴と性能

Deep Researchの主な特徴は、複雑な調査タスクを自動化できることです。単なる検索機能とは一線を画す高度なリサーチ能力を持っています。

複雑な調査を自動化する仕組み

Deep Researchは多段階の調査タスクを実行できます。例えば「ストリーミングプラットフォームにおける競合分析」を依頼した場合、まず競合他社を特定し、それぞれの企業の強みや弱みを分析し、それらを比較してレポートにまとめるといった一連の調査タスクを自動的に実行します。

また、単に情報を収集するだけでなく、それらの情報を推論によって統合し、分析します。複数の情報源から得られた情報を照らし合わせ、矛盾や関連性を発見し、そこから新たな洞察を導き出すことが可能です。

さらに、ウェブ上のテキスト、画像、PDFなど、多様なデータソースから情報を収集することができます。将来的には、より専門的なデータソースへのアクセスも期待されています。

情報の信頼性と引用の精度

Deep Researchが作成するレポートには、情報の引用元が明確に示されます。また、結論に至った推論のプロセスも提示されるため、ユーザーは結果の妥当性を検証することができます。

これは学術研究やビジネスレポートなど、情報の出典が重要な場面で特に役立ちます。従来のAI検索では情報源が不明確なことが多かったのに対し、Deep Researchでは引用が明示されるため、より信頼性の高いレポートを作成できます。

調査にかかる時間の目安

Deep Researchによる調査時間は、質問の複雑さや必要な情報の量によって異なりますが、一般的には5分から30分程度です。従来の人間による調査が数時間から数日かかることを考えると、大幅な時間短縮が可能になります。

調査が完了すると通知が届き、サイドバーには実行された手順と使用されたソースの概要が表示されます。これにより、AIがどのような過程でレポートを作成したのかを確認することができます。

Deep Researchの料金プラン

Deep Research機能は、当初はChatGPT Proプラン限定の機能でしたが、現在は複数の有料プランで利用できるようになっています。各プランによって利用可能な回数や機能に違いがあるため、自分の用途に合ったプランを選ぶことが重要です。

ChatGPT Plusプランでの利用（月額20ドル・月10回まで）

ChatGPT Plus（月額20ドル、約3,000円）では、月に10回までDeep Research機能を利用することができます。個人利用やスモールビジネスなど、頻繁に調査を行わない場合に適しています。

プラン名	月額料金	利用可能回数
ChatGPT Plus	20ドル（約3,000円）	月10回まで

Plusプランでは、Deep Research以外にもGPT-4oへのアクセスやDALL-E画像生成機能なども利用できるため、コストパフォーマンスは悪くありません。月に数回程度の調査で十分な方には、このプランがおすすめです。

ChatGPT Proプランでの利用（月額200ドル・月100回まで）

より頻繁にDeep Researchを使いたい場合は、ChatGPT Pro（月額200ドル、約30,000円）が適しています。このプランでは月に100回までDeep Researchを利用することができます。

プラン名	月額料金	利用可能回数
ChatGPT Pro	200ドル（約30,000円）	月100回まで

Proプランは、コンサルタントや研究者、金融・法務専門家など、週に複数回の調査が必要なプロフェッショナル向けです。Deep Research以外にも、GPT-4oと専用o1モード、高速応答、優先サポートなどの特典があります。

各プランの費用対効果比較

各プランの1回あたりのコストを比較すると、以下のようになります。

プラン名	1回あたりのコスト
ChatGPT Plus	約300円/回
ChatGPT Pro	約300円/回

単純な1回あたりのコストだけを見ると、両プランに大きな差はありません。しかし、利用頻度や他の機能の必要性によって最適なプランは変わってきます。

月に10回以下しか使わない場合はPlusプラン、それ以上使う場合はProプランが費用対効果が高いと言えるでしょう。また、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、将来的に無料ユーザーにも月2回程度の利用を可能にする意向を示しているため、今後の展開にも注目です。

Deep Researchの使い方

Deep Researchの基本的な使い方は比較的シンプルですが、効果的に活用するためにはいくつかのポイントを押さえておくとよいでしょう。

基本的な操作手順

Deep Researchを使うには、以下の手順で操作します。

Deep Researchが始まった後は、そのチャットから離れて別のタスクを行っても、バックグラウンドでリサーチが続行します。リサーチが完了したらChatGPTから通知が送られる仕様になっています。

効果的な質問の仕方

Deep Researchをより効果的に活用するためには、質問の仕方が重要です。以下のポイントを意識すると、より良い結果が得られます。

まず、具体的な目的や背景を明確にしましょう。「自動車業界の最新トレンド」よりも「電気自動車市場における2025年の主要プレイヤーと技術動向について、新規参入を検討している企業向けの分析レポート」のように具体的に指示すると、より的確な情報が得られます。

また、必要な情報の深さや範囲を指定するのも効果的です。「過去5年間のデータに基づいて」「北米市場に焦点を当てて」など、調査の範囲を限定することで、より関連性の高い情報を集めることができます。

さらに、レポートの形式や構成についても指示を出すことができます。「競合分析、市場規模、将来予測の3セクションに分けて」「初心者にもわかりやすい言葉で」など、出力形式に関する要望も伝えられます。

調査結果の確認と活用法

Deep Researchの出力結果に疑問点や追加のリサーチ依頼があれば、さらにチャットで対話できます。例えば「この部分についてもう少し詳しく説明してください」「この結論の根拠となるデータをもっと見せてください」といった追加質問が可能です。

また、レポートの内容を確認する際は、引用されている情報源の信頼性も確認するとよいでしょう。Deep Researchは情報源を明示してくれますが、その情報源自体の信頼性は利用者自身が判断する必要があります。

レポートの活用方法としては、そのまま報告書として使用するだけでなく、自分の調査の出発点として利用することもできます。Deep Researchが提供した情報をもとに、さらに深く調査を進めることで、より質の高い成果物を作成できます。

実際に使ってみよう

実際にDeep Researchを使ってみることで、その機能や性能をより具体的に理解することができます。ここでは、実際の使用例を紹介します。

調査テーマの設定

まずは調査テーマを設定します。例えば「生成AIの社会やビジネスへの影響」について調査してみましょう。このようなテーマは、広範囲にわたる情報収集と分析が必要なため、Deep Researchの能力を発揮しやすいテーマです。

テーマを設定する際は、自分が本当に知りたいことは何かを明確にしておくことが重要です。漠然とした質問よりも、「特定の業界における影響」や「今後5年間の予測」など、焦点を絞った質問の方が有用な結果を得やすくなります。

質問の入力と実行

テーマが決まったら、ChatGPTの入力欄に質問を入力し、「詳細なリサーチ」ボタンをクリックします。例えば「生成AIが小売業界に与える影響と、中小企業が取るべき対応策について詳細なレポートを作成してください」といった具体的な質問を入力します。

質問を入力すると、Deep Researchが自動的に調査を開始します。調査中は画面上にプログレスバーが表示され、AIがどのような情報を探しているかが示されます。調査には5分から30分程度かかりますが、その間は他の作業を行うことができます。

結果の受け取り方

調査が完了すると通知が届き、詳細なレポートが表示されます。レポートは通常、序論、本論（複数のセクションに分かれていることが多い）、結論という構成になっています。

レポートには情報源が明記されているため、必要に応じて元の情報にアクセスすることもできます。また、レポートの内容について不明点があれば、追加の質問をすることも可能です。

レポートの内容は非常に詳細で、人間が同じ調査を行うとしたら数時間から数日かかるような情報量が含まれていることが多いです。これにより、短時間で専門的な知識を得ることができます。

Deep Researchが向いている人・向いていない人

Deep Researchは万能ツールではなく、特定のユースケースや利用者に特に適しています。ここでは、どのような人に向いているのか、また向いていないのかを見ていきましょう。

ビジネスパーソンの活用シーン

ビジネスパーソンにとって、Deep Researchは市場調査や競合分析、トレンド予測などに非常に役立ちます。例えば、新規事業の立ち上げ前に市場の状況を把握したい場合や、競合他社の動向を分析したい場合に活用できます。

特に、マーケティング担当者やビジネス開発担当者、コンサルタントなど、日常的に情報収集と分析を行う職種の方には大きな時間節約になるでしょう。例えば、クライアントへの提案資料作成前の下調べや、経営会議での報告資料作成のための情報収集などに活用できます。

また、スタートアップの創業者や小規模ビジネスのオーナーなど、リソースが限られている中で幅広い情報を収集する必要がある方にも適しています。専門のリサーチャーを雇う予算がない場合でも、質の高い調査結果を得ることができます。

研究者・学生の活用シーン

研究者や学生にとっては、文献調査や背景知識の収集に役立ちます。特に研究の初期段階で、関連する先行研究や基礎知識を効率的に集めることができます。

例えば、新しい研究テーマに取り組む際の予備調査や、論文の序論部分で必要な背景情報の収集、学際的な研究における他分野の知識収集などに活用できます。

ただし、学術研究では情報の正確性と信頼性が特に重要なため、Deep Researchの結果はあくまで出発点として利用し、重要な情報は必ず原典にあたって確認することをお勧めします。

日常利用での注意点

一般的な日常利用においては、Deep Researchの必要性は低いかもしれません。単純な質問や事実確認であれば、通常のChatGPTや検索エンジンで十分対応できることが多いです。

また、Deep Researchは調査に時間がかかるため、急ぎの質問には向いていません。すぐに答えが必要な場合は、通常のChatGPTを使った方が効率的です。

さらに、非常に専門的な分野や最新の情報については、Deep Researchでも限界があります。特に学術論文のような専門的な文献へのアクセスが制限されている場合や、ごく最近発生したニュースについては、情報が不足している可能性があります。

GeminiのDeep Researchとの比較

OpenAIのDeep Researchだけでなく、GoogleのGeminiも同様の「Deep Research」機能を提供しています。両者にはいくつかの違いがあるため、目的に応じて使い分けることが重要です。

性能の違い

GoogleのGemini Deep Researchは、2025年4月12日時点で、Deep Research系のサービスにおいて最高品質のレポートを出力できるという評価もあります。特に医療系のクエリでは、ChatGPTと比較して参照する文献数が多い傾向があります（Gemini: 約30-100件 vs ChatGPT: 約10-20件）。

また、処理速度においても、Geminiは参照文献数が多いにも関わらず、レポート生成に要する時間は5分から10分程度であり、ChatGPT（10分から15分程度）と比較しても効率的な処理能力を持つと考えられています。

Googleは自社のDeep ResearchとOpenAIのDeep Researchを比較評価した結果を公開しており、様々な種類の質問に対して、人間の評価者がどちらの回答をより好んだかを示しています。この評価によれば、指示への追従性、包括性、完全性、文章の質など、すべての項目でGoogleのDeep ResearchがOpenAIのそれを上回っているとのことです。

料金の違い

料金面では、GeminiのDeep Researchの方が大幅に安価です。

サービス	料金プラン	利用制限
ChatGPT Deep Research	Plus: 月額20ドル Pro: 月額200ドル	Plus: 月10回まで Pro: 月100回まで
Gemini Deep Research	月額20ドル（約3,000円）	無制限（実質的な制限あり）

Gemini Advancedの月額料金は約3,000円（$20/月）で、Deep Researchを含むすべての高度な機能が利用可能です。追加料金は発生しないため、既存のGemini Advanced契約者は追加コストなしで新機能を活用できます。

さらに、2025年3月13日からは、Geminiの無料版でもDeep Research機能が利用可能になりました（回数制限あり）。これにより、月に最大5回までDeep Research機能を無料で試すことができるようになりました。この変更は、より多くのユーザーがAIによる高度な調査機能を体験できるようにするための施策と言えるでしょう。

使い勝手の違い

使い勝手の面では、両サービスにはいくつかの違いがあります。

OpenAIのDeep Researchは、調査プロセスの透明性に優れています。サイドバーには実行された手順と使用されたソースの概要が表示され、AIがどのような過程でレポートを作成したのかを確認することができます。

一方、GeminiのDeep Researchは、Googleの検索エンジンと直接統合されているため、より広範囲のウェブ情報にアクセスできる可能性があります。また、Googleドキュメントとの連携により、レポートの編集・共有が容易になっています。

どちらを選ぶかは、普段使用しているエコシステム（GoogleかMicrosoftか）や、必要とする調査の深さ、予算などによって変わってくるでしょう。

まとめ：Deep Researchで調査がどう変わるか

Deep Researchは、複雑な調査タスクを自動化し、短時間で質の高いレポートを作成できる画期的な機能です。OpenAIのDeep Researchは、ChatGPT PlusやProプランで利用でき、多段階の情報収集と推論を自律的に実行し、詳細なレポートを作成します。

料金は、ChatGPT Plusで月額20ドル（月10回まで）、ChatGPT Proで月額200ドル（月100回まで）となっています。一方、GoogleのGemini Deep Researchは月額2,900円で無制限に利用でき、2025年3月からは無料ユーザーでも月に5回まで利用可能になりました。

Deep Researchは、ビジネスパーソンの市場調査や競合分析、研究者や学生の文献調査など、様々な場面で活用できます。ただし、リアルタイム性の高い最新情報や非公開情報へのアクセスには限界があるため、用途に応じて従来の調査方法と組み合わせることが重要です。

AIによる調査支援技術は今後も進化を続けるでしょう。Deep Researchを活用することで、調査にかかる時間と労力を大幅に削減し、より創造的な思考や意思決定に集中することができるようになります。