本ニュースの3行要約
- Deep Researchの概要:AIが自動で複雑な調査を遂行し、数百の情報源を統合して詳細なレポートを作成。
- 機能と技術:OpenAI o3モデル採用やWebブラウジング強化、データ解析・PDF対応、Pythonツールでグラフ作成可能。
- 制限と今後の展望:ハルシネーションのリスクや情報精度の課題あり、検索精度と出力フォーマットを改善予定。
【ChatGPTの新機能】Deep Researchがあなたの調査を代行
OpenAIはChatGPTに新機能「Deep Research」を導入しました。[1]Deep Researchは数百のオンラインソースを調査・分析して包括的なレポートを作成するAIエージェントです。
Deep Researchは人間が数時間かけて行っていた高度なリサーチを、数分から30分以内で完了できるのが特徴。次世代のOpenAI o3モデルを基盤にしており、Web検索やデータ分析、PDF、画像の解釈などを組み合わせながら複雑な課題を処理します。

これにより金融・科学・政策・エンジニアリングなどの分野での活用が期待されるほか、ショッピングや競争分析にも利用できます。 現在はProユーザー向けに提供開始されており、PlusとTeamユーザーには順次展開予定です。
AIによる専門家レベルのレポート作成
AIを活用したレポート作成では単なる情報収集にとどまらず、分析の背景や根拠を明確に示して信頼性を確保することが重要です。
Deep Researchは参照元を明示しながら、専門家レベルのレポートを自動生成します。さらに収集した情報を精査し、論理的な一貫性を持たせた形でまとめることで利用者が迅速かつ正確な意思決定を行えるよう支援します。
Deep Researchの社会的影響
Deep Researchは研究者や専門家の業務効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。従来文献レビューや市場調査には膨大な時間が必要でしたが、AIがオンライン上の数百の情報源を統合・分析することで、短時間で詳細なレポートを作成可能です。
リアルタイムで最新情報を取得できるため、研究やビジネスにおける意思決定の精度が向上します。さらに定量データと定性データを組み合わせた分析が可能になり、より高度な洞察が得られるようになるでしょう。
一般ユーザーが利用する場合は製品の比較や投資情報の分析、政策の影響評価など専門的な知識が求められる分野でも、AIが膨大な選択肢を整理してわかりやすい形で提案できます。これにより従来は専門家に依存していた高度な分析を、一般の消費者でも活用できるのが魅力です。
企業においては競争分析や市場トレンドの把握が迅速に行えるようになり、事業戦略の決定スピードが加速するでしょう。特にマーケティングや営業戦略においては、AIがデータを駆使して最適な施策を提案し、ROIの向上が期待できます。
また、OpenAIが開発を進める「Operator」と統合されれば、AIが調査だけでなく具体的なタスクの実行まで担うようになるかもしれません。
References
- ^ OpenAI. 「Introducing Deep Research.」 https://openai.com/index/introducing-deep-research/, (参照 2025-02-03).