Deep Researchとは、AIが複数の情報源を調査し、必要な情報を要約・整理してレポート形式で提示する機能です。

市場調査や競合分析、資料作成などの業務では、複数のWebサイトを確認し、必要な情報を比較しながら整理する必要があります。しかし、情報収集に時間がかかると、本来注力すべき分析や意思決定に十分な時間を使えないこともあります。

こうした調査業務を効率化する手段として活用できるのがDeep Researchです。調査したいテーマを入力すると、AIが関連情報を集め、要点を整理して提示するため、調査や資料作成のたたき台を作りやすくなります。

本記事では、Deep Researchの概要・特徴や業務での活用例、利用時の注意点についてわかりやすく解説します。

• Deep Researchとは
• ChatGPTやGeminiとの違い
• Deep Researchの特徴
• 複数の情報源を横断して調査できる
• 調査内容を要約・比較・整理できる
• 出典を確認しながら情報を把握できる
• レポートや表形式で調査結果をまとめられる
• Deep Researchの業務活用例
• マーケティング調査・顧客分析
• 競合調査・市場動向の把握
• 資料作成・レポート作成の効率化
• Deep Researchの使い方
• Deep Researchを利用する際の注意点
• 出力内容がすべて正しいとは限らない
• 応答までには時間を要する場合がある
• 出力されたデータの著作権に注意する
• 無料版では利用回数や機能が制限される場合がある
• まとめ
• よくある質問

Deep Researchとは、AIがユーザーの依頼内容にもとづいて情報を調査し、要点を整理したレポートを作成する機能です。通常の検索のようにユーザー自身が複数のページを開いて確認するのではなく、AIが情報収集から分析、要約までを支援してくれます。

たとえば、特定の市場動向や競合サービスについて調べたい場合、Deep Researchは関連する情報源を横断的に確認し、重要なポイントをまとめて提示します。市場調査や競合分析、論文のサーベイなど、本来であれば半日から数日かかる調査業務を大幅に短縮することが可能です。

なお、Deep Researchという名称はOpenAI（ChatGPT）以外にも、GoogleのGeminiなど複数のAIサービスで使われています。

Deep Researchは単に情報を探すだけでなく、調査結果を業務に使いやすい形にまとめるための機能といえるでしょう。

Deep Researchは、ChatGPTやGeminiとは別のサービスではなく、生成AIサービスに搭載されている調査向けの機能です。

具体的な違いは以下のとおりです。

たとえば、簡単な質問への回答であれば通常のChatGPTやGeminiでも対応できます。しかし、市場調査や競合比較のように、複数の情報を確認して整理する必要がある場合は、Deep Researchのほうが適しているといえます。

Deep Researchには、通常のAIチャットツールにはない複数の特徴があります。

ここでは、代表的な4つの特徴を解説します。

Deep Researchは、複数の情報源を横断して調査できる点が特徴です。通常の検索では、ユーザーが検索結果から必要なページを選び、それぞれの内容を確認しなければなりません。調べる範囲が広い場合や、複数の企業・サービスを比較する場合には、多くの時間がかかります。

一方で、Deep Researchでは、ユーザーが調査したいテーマを入力すると、AIが関連する情報を幅広く確認し、必要な情報を集めてわかりやすく整理・提示します。たとえば、特定の業界の市場規模や競合サービスの特徴、最新の動向などを調べる際にも有効です。

また、ニッチで直感的には見つけにくい情報を探し出すことにも優れているため、複数のWebサイトを調べなければ得られないような情報の収集に特に効果を発揮します。

Deep Researchは、収集した情報をそのまま提示するだけでなく、要約・比較・整理できる点も特徴です。

Deep ResearchはWeb検索とデータ分析に最適化されたモデルを搭載しており、推論能力を活用してインターネット上の大量の情報を検索・解釈・分析します。複数の情報源から得られた内容を横断的に比較・整理することで、ユーザーは自分で情報を読み比べる手間をかけずに、調査結果の全体像を素早く把握できます。

たとえば、競合他社の製品比較や市場動向の整理など、多角的な視点が必要な調査においても、AIが自動的に情報を分類・整理してくれるため、業務の効率化につながるでしょう。

Deep Researchでは、調査結果とあわせて出典を確認できる場合があります。AIが生成した回答は便利ですが、内容が常に正確とは限りません。特に、法律・税務・会計・料金・サービス仕様など、正確性が求められる情報については、根拠となる情報源を確認することが重要です。

出典が示されていれば、どの情報をもとに回答が作成されたのかを確認できます。たとえば、企業の公式サイトや公的機関の資料などを参照しているかを確認することで、情報の信頼性を判断しやすくなります。

Deep Researchを利用する際は、出力された要約だけで判断せず、必要に応じて出典元の内容も確認することで、より正確に情報を活用できるでしょう。

Deep Researchは、調査結果をレポート形式や表形式でまとめられる点も便利です。調査した内容を業務で活用するためには、単に情報を集めるだけでなく、読み手に伝わりやすい形に整理する必要があります。

Deep Researchは調査が完了すると、チャット内にレポートとして最終成果物を出力します。たとえば、市場調査の結果を「概要」「主な傾向」「注目ポイント」のように整理したり、競合サービスを「料金」「機能」「強み」「注意点」などの項目で表にまとめたりしてくれるため容易に確認が可能です。

これにより、調査結果を社内資料や会議資料のたたき台として活用しやすくなります。

ただし、作成されたレポートや表は、そのまま完成版として使うのではなく、事実関係や表現を確認したうえで調整することが大切です。

Deep Researchは、情報収集や分析に時間がかかるさまざまな業務に活用できます。

ここでは、特にビジネス現場での代表的な活用例を3つ紹介します。

Deep Researchは、マーケティング調査や顧客分析に活用できます。マーケティング施策を検討するには、顧客のニーズや購買行動、業界の傾向などを把握する必要があります。しかし、これらの情報を手作業で集めるには多くの時間が必要です。

Deep Researchを使えば、特定の商品・サービスに関する市場の反応や、想定される顧客層、利用者の課題などを整理しやすくなります。たとえば、「中小企業向けの会計ソフトを導入する企業は、どのような課題を抱えているか」といったテーマで調査し、顧客の関心やニーズを把握するための参考情報を得やすくなります。

これにより、広告施策やコンテンツ企画、営業資料の作成などに必要な情報収集が効率化できるでしょう。

Deep Researchは、競合調査や市場動向の把握にも役立ちます。新しい商品やサービスを企画する際には、競合企業の特徴や料金、提供機能、市場全体の変化を確認することが重要です。

Deep Researchを活用すれば、複数の競合サービスについて、機能や価格、対象ユーザー、強みなどを比較しやすくなります。また、業界ニュースや公的機関の資料などをもとに、市場の成長性や消費者ニーズの変化を整理することも可能です。

収集した情報をもとに比較表やサマリーとして出力させることもできるため、経営会議や営業会議の事前準備にも役立てられるでしょう。

Deep Researchは、資料作成やレポート作成の効率化にも活用できます。業務で使う資料を作る際には、情報収集や要点整理、構成作成から文章化まで複数の作業が発生します。特に、調査レポートや提案資料では、根拠となる情報を集める工程に多くの時間が必要です。

Deep Researchは、時間のかかる複雑なWeb調査を1つのクエリ（指示文）で代行・効率化できるため、担当者は、データの解釈や提案内容の検討など資料作成における本質的な業務に集中できます。

ただし、Deep Researchで作成した内容は、あくまで資料作成のたたき台としての活用が求められます。最終的に社外へ提出する資料や重要な意思決定に使う資料では、出典や数値、表現を人の目で確認することが重要です。

ここでは、ChatGPTのDeep Researchを例に、基本的な使い方の流れを解説します。

Deep Researchは業務効率化に役立つ便利なツールですが、利用にあたって押さえておきたい注意点があります。活用前に確認しておきましょう。

Deep Researchは複数の情報源を横断して調査・分析しますが、出力内容が必ずしも正確であるとは限りません。AIは複数の情報源をもとに調査結果をまとめますが、参照した情報が古かったり、文脈を誤って解釈したりする可能性があるためです。

たとえば、料金プランや法制度、補助金制度・税務上の取り扱いなどは、時期によって内容が変わることがあります。そのため、Deep Researchで得た情報をそのまま社外資料や意思決定に使うと、誤った判断につながるおそれがあります。

そのため、重要な情報については、必ず公式サイトや公的機関の資料など一次情報を確認することが大切です。Deep Researchは、最終判断を任せるツールではなく、調査の効率化や情報整理を支援するツールとして活用しましょう。

Deep Researchは、通常のチャット回答よりも応答までに時間がかかる場合があります。理由は、単に質問に答えるだけでなく、調査計画の作成や情報源の確認をはじめ、内容の整理からレポート化まで複数の処理を行うためです。そのため、回答までに数分〜30分程度かかることも珍しくありません。

たとえば、簡単な用語の意味を知りたいだけであれば、通常のChatGPTやGeminiへの質問で十分な場合があります。一方で、市場調査や競合比較のように複数の情報を整理する必要がある場合は、Deep Researchが向いています。

業務で利用する際は、すぐに回答が必要な作業と、時間をかけて調査したい作業を分けて使うことで効率的に活用できるでしょう。

Deep Researchで出力された文章や表、要約を利用する際は、著作権にも注意が必要です。AIが作成した内容であっても、参照元の文章やデータをそのまま使っている場合、著作権や利用規約に関わる可能性があります。

特に、Webサイトの記事・調査レポートやニュース記事、企業資料などの内容を長く引用したり、表現をほとんど変えずに転載したりすることは避ける必要があります。社外向けの記事や資料に使う場合は、出典を確認し、必要に応じて引用ルールに沿って記載することが重要です。

Deep Researchの結果は、そのままコピーして使うのではなく、自社の目的に合わせて再構成し、事実関係や表現を確認したうえで活用しましょう。

Deep Researchの利用回数はプランによって異なり、無料版では利用できる機能・回数に制限があります。

たとえば、ChatGPTのDeep Researchは、プランによって利用上限が異なり、利用可能な残り回数はサービス内のカウンターで確認可能です。

また、Geminiについても、利用上限に達した場合は上位プランへのアップグレード、または上限の更新を待つ必要があります。

そのため、業務でDeep Researchを継続的に利用する場合は、事前に利用中のプランで使える回数や機能を確認しておくことが大切です。

Deep Researchとは、AIが複数の情報源をもとに調査し、内容を要約・整理してレポート形式で提示する機能です。通常の検索と比べて、情報収集から比較、要点整理までを効率化しやすい点が特徴です。

業務においては、マーケティング調査や競合分析、市場動向の把握から資料作成まで、複数の情報を確認する必要がある際に活用できます。調査テーマや出力形式を具体的に指定すれば、表形式やレポート形式で結果をまとめることも可能です。

ただし、Deep Researchの出力内容がすべて正しいとは限りません。業務で利用する際は、出典や公式情報を確認し、必要に応じて人の目で内容を精査することが重要です。まずは、調査のたたき台として活用することで、情報収集や資料作成にかかる時間の短縮が期待できるでしょう。

Deep Researchは、時間のかかる情報収集や、複数の情報源を横断した深い調査が必要な場面に適しています。具体的には、市場調査・競合分析・業界トレンドの把握・新規事業の調査・レポートや提案書の下調べなどが代表的な活用例です。

詳しくは、記事内「Deep Researchの業務活用例」をご覧ください。

Deep Researchが注目されている理由は、人間が数時間かけて行うような調査をAIが自律的に実行し、引用付きの構造化されたレポートとして出力できる点にあります。

数百ものオンライン情報源を検索・分析・統合し、リサーチアナリストレベルの網羅的なレポート作成が可能です。テキスト・画像・PDFを含む大量の情報を推論しながら分析し、収集した情報に応じて調査の方向性を柔軟に切り替えながら進めます。

また、ニッチで直感的には見つけにくい情報を探し出すことにも優れており、調査から整理・レポート化までを一括して任せられる点が、従来のAIチャットや検索ツールとの違いといえます。

詳しくは、記事内「Deep Researchの特徴」をご覧ください。

Deep Researchを無料で何回使えるかは、利用するサービスやプランによって異なります。そのため、「すべてのサービスで何回まで無料」と一律にはいえません。

また、利用回数の上限に達した場合は、上位プランへアップグレードするか、上限が更新されるまで待つ必要があると案内されているケースが一般的です。

業務で継続的に利用する場合は、利用前に各サービスの公式ヘルプや管理画面で、現在の利用回数・上限・対象プランを確認しておくことが大切です。