OpenAIのDeep Research徹底レビュー！Google Geminiとの比較や活用方法まで解説

OpenAIのDeep Research徹底レビュー！Google Geminiとの比較や活用方法まで解説

はじめに

こんにちは！皆さん、ニャン太です！ 今回は、OpenAIからリリースされた画期的な新機能「Deep Research」について、徹底的に解説していきます。

近年、DeepL Seekなど様々なAI検索サービスが登場し、私たちを混乱させています。しかし、今回注目するのは、OpenAIが提供する「Deep Research」です。これは、ウェブ検索を行いレポートを作成してくれるAI機能です。

実は、2ヶ月ほど前にGoogleのGeminiでも同様の機能がリリースされており、OpenAIが同じ名前でリリースしたことに、少し気になるところです。Googleからするとやや不快に感じるかもしれませんね。

今後、Deep Researchという名称がOpenAIのものか、Google Geminiのものか、混乱する場面も出て来ると思います。両サービスから同じ名前で同様の機能がリリースされているという点は、覚えておくべき重要なポイントです。

Deep Researchとは？その機能と特徴

Deep Researchは、シンプルながらも強力なAI機能です。調べたい内容を入力すると、AIが代わりにウェブ検索を行い、レポートを作成してくれます。

一見、説明不要なほど簡単そうに見えますが、X（旧Twitter）などのSNSを調べてみると、Deep Researchの活用術を発信しているユーザーもいます。そこで、本記事では、それらの情報も含めてDeep Researchの機能と特徴を詳しく解説していきます。最新の生成AIに興味のある方は、ぜひ最後まで読んでみてください！

Deep Researchの仕組み

Deep Researchの公式ページによると、その裏側では、GPT-4 Omni、O-1モデル、最近リリースされたO-3 miniモデルなどは使われていません。代わりに、今後リリースが予定されているOpenAIのO-3モデルが使われています。このモデルは、ウェブ検索とデータ分析に特化して学習されており、従来の言語モデルを用いたアプリより、質の高いレポート作成を可能にしている点が強調されています。

新しい知識を生み出すためには、既存の知識を統合する能力が必要です。Deep Researchのような技術は、科学的な発見を助けるAIアシスタント、いわゆるAGI（Artificial General Intelligence）を作る上で不可欠だとされています。

Deep Researchの目的と活用例

では、なぜDeep Researchは作られたのでしょうか？ 公式ページには、調べ物をする際の時間短縮が目的として挙げられています。

例えば、車や家の購入検討、大きな買い物など、皆さんは様々な情報を調べるとき、かなりの時間を費やすと思います。Deep Researchは、そうした情報を自動的に、効率的に調べてくれるツールとして活用できます。

Deep Researchは、ウェブサイトのブラウジングやPythonツールを使わないとできないようなタスクに特化してO-1のように強化学習で構築されたモデルです。

Deep Researchの使い方と注意点

Deep Researchの使い方自体はそれほど難しくありません。調べたい内容を入力するだけで、AIが自動的にレポートを作成してくれます。

入力方法と注目ポイント

調べたい内容を入力する際に、ファイルやスプレッドシートを添付することもできます。ただし、レポート作成には5分から30分ほどかかる場合もあることを覚えておきましょう。

X（旧Twitter）上では、コンサルティングの仕事が脅かされるという議論も見られました。

GPT-4 Omniとの比較

Deep ResearchとGPT-4 Omniを比較した結果、Deep Researchの方がクオリティが高いと公式ページで示されています。

左がGPT-4 Omni、右がDeep Researchの結果です。Deep Researchのクオリティの高さは一目瞭然です。ただし、Deep Researchはウェブ検索を用いているのに対し、他のモデルはウェブ検索を用いていない可能性があり、公平な比較とは言えない可能性もあります。

ベンチマーク評価結果

「Humans Last Exam」というベンチマークを用いた評価結果では、Deep Researchが26.6ポイントという高得点を獲得しました。他のモデルが1桁のスコアであるのに対し、Deep Researchは飛び抜けて高いスコアを獲得しています。

さらに、「General AI Assistant」というベンチマークでも、Deep Researchはレベル1～3で78、73、58という高いスコアを記録。他のモデルの最高点が30程度であることを考えると、Deep Researchの性能の高さが際立ちます。ただし、人間の正解率が90%程度であることを考えると、まだ人間の能力には及ばないと言えます。人間の調査には時間とコストがかかることを考慮すると、Deep Researchの効率性の高さが際立ちます。

安全性と利用制限

安全性に関して、公式ページには様々な記述があります。現在のDeep Researchの利用は、ChatGPTのプロユーザー（月額200ドルプラン）に限定され、月間100回までという制限があります。Plusプランやチームプランでは、今後利用制限が緩和されていく予定です。

Deep Researchの実践的な使い方と注意点

それでは、実際にDeep Researchを使ってみましょう！

使い方

使い方は非常に簡単です。ChatGPTの画面で「詳細な調査」ボタンを押すと、Deep Research機能が有効になります。検索したい内容を入力し、モデルを選択して実行するだけです。

先ほど説明した通り、Deep ResearchではO-3モデルが使用されると考えられますので、モデル選択はあまり関係ないかもしれません。

レポート作成と追加質問

レポートが出力された後、追加で質問をすることもできます。このとき、最初に選択したモデルが使用されます。

検索キーワードと動詞の重要性

Deep Researchは、キーワードを使って検索を行います。分かりやすいキーワードを選びましょう。内部的には、検索を行いながら情報を収集しているので、適切なキーワードを入れることが、適切な情報を見つけやすくする上で重要です。

出力形式の指定

出力形式は、Markdown形式など、指定できます。

PDFファイルのアップロード

PDFファイルをアップロードして、レポートを作成することも可能です。ただし、PDFファイルのアップロードは、GPT-4 Omniを使用する必要があります。

Geminiとの比較

GeminiのDeep Researchでも試してみたところ、残念ながら今回の調査では確認できませんでした。参照しているコンテンツは正しいものの、うまくまとめていないという結果になってしまいました。何度か試してみましたが、GeminiのDeep Researchは深い考察ができず、幅広く情報を集めてそのまままとめてくれるような印象でした。OpenAIのDeep Researchは、しっかり考察しながらまとめてくれるという違いがありました。Geminiは月3000円程度で利用できるため、計算コストを抑えたい場合に適していると言えるでしょう。

Deep Researchの高度な活用テクニック

エルビスさんという海外の方がDeep Researchの高度な活用テクニックを解説してくれています。いくつかのポイントを紹介します。

• より多くの計算をさせる方が良い結果が得られる：入力内容を工夫して、AIにより多くの計算をさせることで、より質の高いレポートが生成されます。5分でのレポート作成だと、時間延長が質向上につながります。
• プロンプトエンジニアリング：「もっと詳しく教えてください」のように、様々な観点から質問することで、より詳細な情報が得られます。
• キーワードと動詞の選択が重要：検索キーワードを明確にすると、検索精度が向上します。
• 出力フォーマットの指定：最初にMarkdown形式などを指定することで、見やすいレポートが生成されます。

まとめ：Deep Researchの可能性と未来

Deep Researchは、ウェブ検索とデータ分析を組み合わせた強力なAI機能です。レポート作成だけでなく、追加質問にも対応し、様々な場面で活用できます。

強みと弱み

強み

• ウェブ検索とデータ分析を組み合わせた効率的な情報収集が可能
• 質の高いレポートを自動生成
• 追加質問にも対応し、対話的な調査が可能
• PDFファイルのアップロードにも対応
• 様々な分野での活用が可能（市場調査、論文調査、データ分析など）

弱み

• 高価なChatGPTプロプランの利用が必須（現状）
• 利用回数制限あり（現状）
• ウェブサイトの情報が間違っていると、レポートの内容も間違ってしまう可能性

今後の展望

OpenAIは、基盤モデルだけでなく、このようなアプリケーション開発にも力を注いでいます。GPT-5やO-3など、更なる進化も期待されます。

終わりに

今回は、OpenAIのDeep Researchについて解説しました。皆さんはどのように感じましたか？

GPT-5やO-3の登場が待ち遠しいですね。OpenAIは、言語モデルを組み込んだサービスを開発する企業にとって、脅威となる存在かもしれません。しかし、ユーザーにとっては、便利で楽しい機能が続々と登場してくるので、今後も目が離せませんね！

ご意見・ご感想があれば、ぜひコメント欄でご共有ください！

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最後まで読んでいただき、ありがとうございました！この動画が良かったら、高評価、コメント、チャンネル登録よろしくお願いします！それでは、また次回の動画でお会いしましょう！バイバイ！