ChatGPTの「Deep Research」とは？使い方、活用例を解説
ChatGPT Deep Researchって何？
通常のSearchと何が違う？
どのプランで使える？
この記事はそんな疑問に答えます。
ChatGPTのDeep Researchは、発見→選別→要約→検証→統合を自動化し、根拠リンク付きで結論まで組み立てる「調査専用モード」です。市場・競合の俯瞰、技術リサーチの比較表づくり、記事やレポートの下書き作成まで一気通貫で支援します。
この記事では、ChatGPT Deep Researchについて以下の内容を解説します。
ぜひ最後までご覧ください。
ChatGPTの特徴をより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
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ChatGPTの「Deep Research」とは
この章では、ChatGPTの「Deep Research」について以下の通り解説します。
1つずつ詳しく見ていきましょう。
Deep Researchの概要
Deep Researchは、ChatGPTに搭載された本格的なリサーチ専用モードで、与えた目的に合わせて自律的にウェブを横断し、情報を収集・評価・比較して、根拠リンクと要約付きのレポートに統合します。
通常の検索や短いチャットでは拾いにくい多段の調査(仮説立案→探索→選別→要約→検証→統合)を自動で繰り返し、必要に応じてアップロードした資料や接続済みアプリのデータも参照します。
複雑な比較検討やトレンド分析、一次情報の裏取りに強く、手作業の工数を大幅に圧縮可能です。さらに、出力は見出し構成や表・箇条書きを整えやすく、後続のドラフト作成やプレゼン準備にも直結します。
途中で観点や優先度を変更する指示を差し込める点も実務に有用です。
ベースとなるモデルと技術スタック
基盤は高い推論能力を持つ大規模言語モデルに、ブラウジングとコード実行(Python)などのツール群を組み合わせたエージェント型アーキテクチャです。
モデルは計画→実行→検証のループを回しつつ、検索・要約・重複排除・矛盾検出・引用生成を連携させ、信頼できる一次情報を優先して統合します。
HTMLやPDF、表データの抽出にも対応し、簡易な集計や可視化も自動化が可能です。加えて、接続済みの外部アプリや自分のファイルの範囲内でデータを参照でき、セキュリティ権限や共有設定を尊重して処理します。
こうした技術スタックにより、単なる検索支援を超えた「調査・編集・整形」まで一貫したワークフローを実現します。
処理時間の目安と挙動
処理時間はテーマの複雑さ、必要な情報の鮮度、参照ソースの量によって大きく変わりますが、軽めのトピックなら数分、深掘りが必要な案件では概ね5〜30分程度を見込むケースが多いです。
実行中は進捗や実施ステップ、参照中の出典が順次更新され、完了後に要旨と根拠リンク付きのレポートが提示されます。途中停止や追加指示にも対応し、観点の追加・除外、期間や地域の絞り込みを後から適用できます。
短時間の確認や単発の質問には通常のSearchやチャット、精査や比較表の作成にはDeep Researchを使い分けると効率的です。
ChatGPTの「Deep Research」の使い方
ChatGPTの「Deep Research」の使い方について以下の通り解説します。
1つずつ詳しく見ていきましょう。
対応プランと提供状況を確認する
利用前に、Deep Researchが自分のアカウントで使えるかを確認します。
提供は段階的に拡大されるため、国・プラン・管理者設定によって有効化状況が異なります。個人では上位プランが対象になることが多く、組織利用では管理者がデータ保護や外部接続の可否を制御可能です。
まず設定画面で機能のオン・オフ、Web参照の許可、ファイルアクセス権限を点検し、社内ポリシーと機密区分に沿って利用範囲を決めておくと安全です。
あわせて、実行上限、同時実行数、レポート保存先、ベータ提供か一般提供かもチェックし、万一使えない場合は通常のSearchで代替方針を用意しておくと運用が止まりません。
ツールまたはAgentモードから開始する
開始方法は2通りあります。
1つは新規チャットでDeep Researchを選び、テーマを指定して実行する方法、もう1つはAgentモードからタスクとして起動する方法です。
どちらも実行前に範囲と権限を確認し、参照したいデータソース(自分のファイル、接続済みアプリ、公開Web)の優先度を設定します。時間制限や成果物形式、対象期間・地域、除外キーワードを事前に指定しておくと、探索の無駄が減り再実行回数も抑えられます。
生成物はドラフトとして保存され、共有リンクやメンションでチームに回覧が可能です。履歴の命名規則を決めておくと後で再利用しやすくなります。
プロンプト設計を行う
成果を安定させるにはプロンプトを設計します。
基本は以下の通りです。
- 目的：最終的に何を判断するか
- 背景：現状・制約
- 調査範囲：対象市場・期間・地域・情報源の優先度
- 評価軸：価格・性能・信頼性など
- 出力形式：見出し構成・比較表・要点箇条書き・参考文献
- 除外条件：広告・古い情報・生成AI由来の再引用
- 品質基準：根拠リンク必須・重複排除・一次情報優先
さらに、文字数の目安や表の列名、結論の書式(要約→根拠→示唆)に加え、優先度の重み付けや検索演算子の指定、NG例も添えるとブレが減ります。
テンプレは「目的／前提／範囲／評価軸／出力／除外／締切／品質基準」の順に書くと再利用しやすいです。
実行～レビューを行う
実行を開始すると、探索→要約→統合の進捗が順次表示されます。
途中で観点の追加や優先度の変更、期間の絞り込み、除外キーワードの適用を指示でき、疑義のある出典は「信頼性低」「二次情報」と注記してもらいましょう。
完了後は要点サマリー、比較表、出典リンク、残課題の順にレビューし、重要リンクは一次情報を先に開いて事実確認します。必要なら再実行で観点を差し替え、欠落データの追補や検証を行いましょう。
最終的に見出し・図表・結論とアクション案、意思決定の前提条件、次に調べるべき論点まで整理し、バージョン名を付けて関係者へ共有します。
ChatGPTの「Deep Research」と競合サービスとの違い
ChatGPTの「Deep Research」と競合サービスとの違いを以下の通り解説します。
1つずつ詳しく見ていきましょう。
Perplexity Deep Researchとの違い
ChatGPTのDeep Researchは、エージェントが計画→実行→検証を繰り返し、可視ブラウザも使いながら数十ページ規模の根拠付きレポートを作る「長距離走」型です。
所要はテーマ次第で5〜30分程度となり、複雑な比較検討や一次情報の裏取りに強みがあります。一方、PerplexityのDeep Researchは検索UIに密接に統合され、短時間で要点をまとめる「短距離走」寄りの体験で、フリーミアム提供と公開情報の横断に特化します。
深掘り・出力カスタムはChatGPT、速報性・簡潔回答はPerplexityが得意です。特に長文の比較表や根拠整理はChatGPTが安定し、速報トピックの素早い把握はPerplexityが光ります。
GeminiのDeep Research的機能との違い
GeminiのDeep Researchは、Gemini 2.5を用いたエージェント機能で、数百サイトの巡回と数分でのマルチページ報告書作成を掲げ、Google製品との連携が強い設計です。
Gemini Advancedを中心に段階展開され、Workspaceや検索と接続しやすいのが利点といえます。対してChatGPTのDeep ResearchはAgentモード＋可視ブラウザを活用し、引用様式や見出し構成の指定、アップロード資料の統合など出力制御の自由度が高いのが特長です。
Google連携重視ならGemini、レポート設計の柔軟性重視ならChatGPTが適します。GeminiのDeep Researchについてより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
ChatGPTの「Deep Research」のおすすめ活用例3選
ChatGPTの「Deep Research」のおすすめ活用例は主に以下の3つです。
1つずつ詳しく見ていきましょう。
市場・競合調査
新規事業や製品改善の仮説を置き、Deep Researchで市場規模・成長率・主要プレイヤー・価格帯・流通チャネルを同時に洗い出します。
期間や地域、ターゲットセグメントを明記し、一次情報(決算、IR、公式ブログ、規制文書)を優先して比較表に統合します。強み弱み、差別化要因、参入障壁、未充足ニーズを評価軸で採点化し、数値は根拠リンク付きで記録が可能です。
加えて顧客レビューや求人情報も補助指標として取り込み、製品ロードマップの示唆や価格改定の余地を具体化します。
最後に打ち手・検証前提・次の調査範囲を要約し、更新差分だけを追補できる体制を整えます。
技術リサーチ
採用技術の選定では、Deep Researchで論文・RFC・公式ドキュメント・GitHub・ベンチマーク記事を横断します。
要件(性能・レイテンシ・コスト・運用性・互換性)を評価軸に置き、サンプルコードの有無、コミュニティの活発度、メンテ状況、ライセンスや脆弱性情報まで含めて比較表に整理が可能です。
PoCに必要な最小再現手順、推奨構成、制約、代替案、撤退基準を併記すると意思決定が速くなります。さらにSLAや監視項目、バックアップ戦略、セキュリティ要求をテンプレ化し、スコアカードで重み付けすると議論の透明性が上がるでしょう。
結果は設計レビュー用スライドやADR素案として即座に転用できます。
ブログ・レポートの下書き
テーマと読者像、結論の方向性を先に定義し、Deep Researchで出典付きファクトを収集→構成案(見出し・導入・本文・まとめ)に自動マッピングします。
統計値や引用は一次情報リンクを添え、図表は比較基準と注記の明確化が可能です。文体や長さ、CTA、FAQ、内部リンク方針、メタ説明をプロンプトで指定すると初稿の質が安定します。
仕上げでは主張と根拠の対応、重複表現、古い情報の除外をチェックし、表記ゆれ辞書と引用ルールを適用しましょう。
最後に要約版・スライド版・SNS告知文を同時生成し、更新時は差分のみの改訂ログを残して再利用性を高めます。
ChatGPTの「Deep Research」に関してよくある質問3選
ChatGPTの「Deep Research」に関してよくある質問は以下の3つです。
1つずつ詳しく見ていきましょう。
Deep Researchはどのプランで使える？
提供状況は段階的に拡大しており、地域・プラン・管理者設定によって利用可否が異なります。一般に個人は上位プラン、組織はTeam/Enterprise系での有効化が前提となる場合が多いです。
まず設定画面でDeep Researchのトグル、Web参照の許可、ファイル・外部アプリ連携の権限、実行上限と同時実行数、レポート保存先を確認します。
監査ログやデータ保持の社内ポリシーに合致しているかも点検し、未対応のときは通常のSearchや手動テンプレで代替できる体制を整えられるでしょう。最新の提供状況は公式ヘルプとリリースノートも必ず確認します。
Deep Researchを利用するメリットは？
手作業だと時間がかかる発見→選別→要約→照合→統合を自動化し、根拠リンク付きで比較表や要点サマリーまで出力できる点が強みです。
一次情報を優先しつつ重複や矛盾を減らせるため、抜け漏れの少ない叩き台を短時間で得られます。市場・競合・技術選定・制度調査など幅広いテーマに適用でき、再実行で観点や期間を差し替えれば差分更新も容易です。
出力形式や評価軸を指定すれば、報告書・スライド・ADR草案など実務文書への展開がスムーズになります。また、出典の一元管理によりチームのナレッジ化と再利用効率も向上します。
Deep Researchを利用する際の注意点は？
万能ではないため、出典の信頼性や年代、地域差、統計の前提を必ず検証してください。
生成特有の誤りや二次情報の再引用、著作権・ライセンスの扱いにも注意が必要です。機密情報はプロンプトに入れず、プライバシーと社内規程を順守します。
開始前に除外条件・評価軸・期間・地域・品質基準(根拠必須、一次情報優先)を明記し、完了後は要約→根拠→示唆の順でレビューして一次資料で裏取りします。改訂履歴とバージョン名を残し、再現可能な調査プロセスとして運用しましょう。
AI生成の図表は誤読防止のため凡例と出典を併記し、引用要件を満たす形式で社外配布します。
まとめ
この記事では、ChatGPT Deep Researchについて以下の内容を解説しました。
Deep Researchは「時間のかかる下調べ」を置き換え、意思決定に必要な比較表・要点サマリー・出典集を短時間で揃えます。いっぽうで、出典の信頼性や年代の確認、一次情報での裏取り、機密情報を入れない配慮は不可欠です。
本記事のガイドに沿って、目的・範囲・評価軸・出力形式を明記したプロンプトをテンプレ化し、調査→レビュー→差分更新をルーチン化してください。
市場・競合調査、技術選定、ブログ/レポート作成のいずれでも効果を体感できるでしょう。
