2025年2月にOpenAIが、ChatGPTの新機能としてDeep Ressearchをリリース。次いで、Gemini、Perplexityといったほかの生成AIサービスでも同様の機能を発表している。

Deep Researchは、AIの解析能力を活用することでWeb上にある膨大な量の情報から、特定のテーマや問題点について調査し、レポートをまとめる。出力する回答には、その背景や関連性などあらゆる角度から分析した内容が含まれる。

従来のWeb検索では、キーワードで検索した結果を一覧表示するにとどまっていたため、表示されたサイトからユーザー自身がその信ぴょう性を判断して選択する必要があった。

しかし、Deep Researchでは、多数の情報源（サイトや論文など）から、情報を統合して出力してくれる。信ぴょう性については、AIが評価する。

生成AIは時として、ハルシネーション（誤情報・虚偽生成）を引き起こすことがあるため、最終的なファクトチェックは人が行うべきだ。それでも、リストに一覧表示された膨大なWebサイトを一つずつチェックしてから採用するよりは、はるかに速くレポートが得られる。

あらためて、Deep Researchの特長をまとめてみよう。

問題の細分化

クエリ（質問）を入力すると、システムがその問題に対してリサーチプランを策定し、サブタスクに細分化する。ここで方向性が異なる場合は、ユーザーが修正を行うことができる。

情報収集は多角的かつ複合的

プランに従い、Web上で公開されている情報から広範囲に収集を行う。Webサイトやニュース、論文、統計データはもちろん、アンケートや専門家インタビューなどあらゆる媒体から情報収集を行う。また、クエリで直接触れた分野以外からも情報を集めることで多角的に全体像をつかむ。

深掘りした分析

因果関係を考えながら集めた情報を掘り下げ、分析を行う。テキストの表層だけでなく、その根本原因や課題を探る。他分野の情報とも合わせ、相互にどのような影響を与えているのかも考慮する。

仮説と検証

分析結果から仮説を立てて、追加の情報検索で検証する。批判的な視点から、情報の妥当性の検討も行う。

出力した結果には出典も明記されるので、ユーザーはファクトチェックが行いやすい。レポート内容に不足や不明点があれば、チャット形式で内容を追記できる。

Deep Researchはテーマを深掘りする際に役に立つ。例えば、以下のような活用方法が考えられる。

Deep Researchは深く掘り下げる代わりに、レポート生成には数分～数十分の時間を要するため、単語の意味を調べるような用途には向かない。

現在、Deep Research機能をもつ生成AIサービスは以下のとおりだ。

ChatGPT

OpenAI o3モデルのバージョンを採用し、膨大な量のテキスト、画像、PDFをインターネット上から検索し、分析する。検出した情報を基に、必要に応じて方向転換を行う。

Google Gemini

Gemini 2.5を活用し、リサーチのプランニングから詳細なレポートの提供まで行う。ファイルをアップロードして、Canvasでインタラクティブなコンテンツや音声解説などに変換することも可能だ。

Perplexity

Perplexityは、検索した情報から次に行うべきことを推論して主題についてより深く学び、調査計画に従って進めていく。

Claude

Deep Researchという名称のサービスは行っていないが、「Research」モードがほぼ同機能となっている。

上記4点のDeep Research機能に大きな違いはないため、使い慣れたもので試していくと良いだろう。また機能は次々とアップデートされている。細かい機能については、各生成AIのチャットで聞いてみよう。