OpenAIの新検索AIエージェント「Deep Research」詳細

ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。

はじめに

OpenAIは2025年2月3日、ChatGPTに統合された新たな検索型AIエージェント「Deep Research」をリリースしました (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) Deep Researchは、インターネット上の膨大な情報源を自律的に調査し、研究アナリストのような詳細なレポートを生成する高度なエージェント機能です (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) 単なるQAやチャットの域を超え、複数のウェブサイトやデータをクロールして深堀りし、結果を根拠（出典）付きでまとめてくれる点で画期的と注目されています。本レポートでは、公式発表情報から判明した機能・仕様、ユーザーの評価や反応、具体的な活用事例、技術的仕組みと既存の検索AIとの比較まで、Deep Researchについて包括的に解説します。

公式発表による概要と機能

Deep ResearchはChatGPTに搭載された新モードで、複雑な問いに対してマルチステップのウェブリサーチを行い、徹底的に調べ上げた回答を提供するものです (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) ユーザーがプロンプト（質問やお題）を与えると、AIが数百ものオンライン情報源を自動で検索・精査し、研究報告書レベルの詳細なレポートを作成します (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) OpenAIによれば「人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で成し遂げる」能力を目指したものです (OpenAI releases deep research agent — LessWrong)

主な特徴

  • 高度なリサーチ能力: 未公開の新モデル「OpenAI o3」シリーズをベースに微調整されており、ウェブ閲覧やデータ分析に最適化されています (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) 単に検索結果を読むだけでなく、文章・画像・PDFなど多様な形式の情報を論理的に解析し、必要に応じて軌道修正しながら調査を進めます (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) その結果、複雑な話題についても人間の調査員が書くような包括的な分析レポートを生成できます。
  • マルチステップの自律エージェント: Deep Researchは内部にウェブブラウザ、Python実行環境、画像/PDF解析ツールなどを統合しており (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) 複数のサイトからデータ収集→文章要約→コードによるデータ解析という一連のプロセスを全て自動化しています (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) このエージェントはリアルタイムに計画を立て、必要なら検索キーワードを変えたり前のステップに戻ったりしながらゴールに到達します (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) 従来の1回の対話応答で終わるチャットBotには困難だった複数段階の推論と作業を実現する点が大きな特徴です。
  • 徹底したドキュメント生成: 出力される回答は単なる要約ではなく、根拠となる出典リンク付きの長文レポートです (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 調査の各段階で得た情報が明示的に引用されるため、ユーザーは情報源を検証したり詳細を参照したりしやすくなっています (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) またChatGPTの対話画面上では、Deep Research実行中にサイドバーでAIの「思考過程」（どのサイトを訪れて何を考えているか）がリアルタイム表示され、透明性も確保されています (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) ※なお出力レポート内の図表やグラフなどの視覚要素については、ローンチ当初は未対応ですが、数週間以内に画像やデータ可視化も埋め込めるようアップデート予定とされています (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center)
  • 対象ユーザー層: OpenAIはDeep Researchの主な利用想定者として、金融・科学・政策・法律・工学など「集中的な知識労働」に携わる専門家や研究者を挙げています (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) 複雑で精密さが要求される調査ニーズに応えるための機能という位置づけです。さらに意外なところでは、「目の肥えたショッピング客」も対象に含められています (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) 例えば車や家電、家具など高価で比較検討が必要な買い物をする際に、Deep Researchに相談すれば多数のレビューサイトやスペック情報を横断して最適な選択肢を推奨してくれる、といった使い方です (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) このようにプロフェッショナル用途からパーソナルな大きな買い物まで、「徹底的に調べ尽くす」ことが求められる幅広いシーンで有用となるよう設計されています。実際、「直感的には見つけにくいニッチな情報」（非直感的な知見）を多数のサイトをまたいで発見できる点をOpenAIは強調しており (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) ユーザーの貴重な時間を節約しつつ複雑な調査を一回のクエリで完結させることを狙っています (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ)

使い方と提供プラン

Deep ResearchはChatGPTのUIからモデルを選択して利用できます。チャット入力欄でモデル選択時にDeep researchを選び、通常どおり質問を投げるだけです (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 必要に応じて画像ファイルやPDF、スプレッドシートなど参考資料をアップロードして質問に添付することもできます (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 質問内容によっては、AIが開始前に追加のパラメータや目的を確認するフォーム入力を促してくる場合もあります (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) より焦点の定まった調査のための事前ヒアリングだと考えられます）。開始後は先述のとおりサイドバーで進捗をモニタでき、完了まで5～30分程度要するのが一般的です (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 処理が終わるとチャット画面に調査レポートがポストされます。長時間待つ必要があるため、ChatGPTは完了時に通知を出したりバックグラウンドで動作する仕組みになっています (Introduction to Deep Research from OpenAI [LIVESTREAM] - Community - OpenAI Developer Community)

現在Deep ResearchはChatGPT Proユーザー限定で提供されています（2025年2月時点） (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) Proプラン（月額200ドル）加入者であれば月100回までDeep Researchのリサーチを実行可能です (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) ただし英国・スイス・EEA圏のユーザーにはローンチ時点では提供されておらず、地域展開は今後予定とのこと (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 今後はChatGPT PlusやTeam、Enterpriseプランのユーザーにも段階的に開放される計画です (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) まずはWeb版ChatGPTで利用可能となり、続いてモバイルアプリやデスクトップアプリにも順次対応予定と発表されています (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) (Introduction to Deep Research from OpenAI [LIVESTREAM] - Community - OpenAI Developer Community)

通常の「検索」機能との違い

ChatGPTには従来から簡易的なウェブ検索機能（ブラウジング機能）が提供されていましたが、Deep Researchはこれとは目的も仕組みも大きく異なります。OpenAIのFAQによれば、「検索(Search)」はニュースや天気、スポーツの結果確認などリアルタイムの簡単な質問に適した一方、Deep Researchはより奥深く徹底した調査が求められる複雑な課題向けと位置付けられています (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 検索機能ではウェブから得た情報を数秒で要約し簡潔な回答を返すのに対し、Deep Researchは数十分かけて数百の情報源を渉猟・分析し、引用付きの詳細なレポートを作成します (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) いわば「即答してくれるミニ百科事典」だった検索モードに対し、Deep Researchは「時間をかけてリサーチプロジェクトを遂行してくれる調査員」のような役割です (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) そのため簡単な事実確認には従来の検索で十分ですが、多層的な分析や根拠の蓄積が必要な問いにはDeep Researchが威力を発揮します (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center)

もちろんDeep Researchも完璧ではなく、現時点でも事実誤認（いわゆる幻覚）を起こす可能性は残っています。ただしOpenAIによれば通常のChatGPTモデルより幻覚や誤推論は減少しているとのことです (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) また検索ソースの信頼性評価や不確実性の表現が不得意で、根拠が薄弱な情報でも断定的にレポートしてしまう癖があると公式に認められています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) この点を踏まえ、利用にあたっては提示された引用元をユーザー自身で確認・精査することが推奨されます (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) Deep Research自体も出典リンクを明示する設計でユーザーの検証を助けており (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) 将来的には信頼性スコア表示などの改良も検討されているようです。

最後に、OpenAIはこのDeep Researchを汎用人工知能(AGI)への一歩とも位置付けています。知識を自ら統合できる能力は新たな知見を生み出す前提条件であり、Deep Researchは「科学的な新発見すら生み出し得るAGI」という長期目標に向けた重要な一里塚だと述べています (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) OpenAIのチーフリサーチオフィサーであるマーク・チェン氏も「究極的な目標は、モデル自身が新しい知識を発見できるようにすることだ」と強調しています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence)

ユーザーの評価・フィードバック

リリース直後から、専門家や一般ユーザーの間でDeep Researchへの反響が広がっています。画期的なAIエージェントとして賞賛する声が多い一方、実際に使ってみたユーザーからは改善点や懸念も指摘されています。ここではX（旧Twitter）やReddit、開発者コミュニティなどで見られた評価をポジティブ・ネガティブ双方から整理します。

ポジティブな反応

批判的・懐疑的な意見

活用事例と想定ユースケース

Deep Researchは汎用的なリサーチ支援ツールであり、ビジネスから学術、個人の意思決定まで幅広い分野で応用が期待されています。ここでは公式発表や専門家のコメントをもとに、どのような領域で活用できるか、具体例とともに紹介します。

ビジネスインテリジェンス・企業戦略

企業において市場分析や競合調査を効率化するツールとしてDeep Researchは大きなインパクトを持つと考えられています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 例えば、新規事業の企画時には市場規模データの収集、競合他社の動向分析、消費者トレンドの把握など多方面のリサーチが必要ですが、Deep Researchならこれらを短時間で網羅できます。ある専門家は「企業が長時間かけて行っていた複雑な調査を数分で遂行できる。ネット上のデータを走査し詳細な報告書を作成するので、人間のアナリストが数時間～数日かける仕事を大幅に効率化できる」と評価しています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 実際、市場動向レポートや競合ベンチマークの作成は典型的なユースケースです。Deep Researchはまず業界全体の統計を集め、次に主要プレーヤーごとの成長率やユーザー動向を掘り下げ、最後にその分析結果をグラフや表付きでまとめ上げることができます (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) 例えば「語学学習アプリ市場の分析」という依頼に対し、eラーニング市場の規模→モバイル学習プラットフォームの普及率→主要アプリのユーザー成長トレンド比較…という段階を踏み、数日がかりの分析を一つのレポートに凝縮する、といった動作が確認されています (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) このようなエンタープライズの知的業務の生産性向上が大きな売りで、将来的には経営企画やコンサルティングの現場で活用されることも見込まれます。実務上のメリットとして、「製品の新機能が既存の特許を侵害しないか事前調査できるので、法的リスクを減らせる」と指摘する声もあります (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 知財情報や規制情報を一括チェックし、開発中プロジェクトが問題を起こさないように支援するといった使い方です。

科学研究・学術分野

研究者や科学者にとっても、Deep Researchはリテラチャーレビュー（文献調査）の強力な支援役となり得ます。大量の学術論文や技術資料から重要な知見を抜き出し要約するのは時間のかかる作業ですが、Deep Researchは学術データベースやプレプリントサーバ上の情報もクロールして主要な研究成果をまとめられるとされています (OpenAI's Deep Research Tool: A Comprehensive Overview - Medium) (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) たとえば製薬会社が新薬候補を探索する場合、関連論文や特許を洗い出し有望な化合物をリストアップするような分析を2時間でやってのけ、従来はチームで数週間かけていた業務を大幅に短縮した…というケーススタディも報じられています (OpenAI's Deep Research is Revolutionizing Complex Tasks - Medium) 分子生物学など専門領域では、Deep Researchが複雑なメカニズムを解説し各種ドメイン知識を結びつけて考察してくれる例も示されています (OpenAI's Deep Research Tool: A Comprehensive Overview - Medium) OpenAI自身、「学術研究において本機能は文献レビューを加速し、研究の空白領域を発見し、知見を統合することで発見の速度を上げる可能性がある」と述べています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis)

具体的な例として、先述のOpenAIデモでは化学分野の難問を与え、2024年10月1日時点のオープン情報のみで答えさせるというテストが披露されました (OpenAIのディープリサーチが全員を驚かせる - 「AGIを感じる」瞬間が訪れた｜AGIに仕事を奪われたい) 内容は「混合ガス吸着能力に関する研究で、ガラス状ポリマーにおける純ガスと混合ガスの吸着の違い、二重モード吸着モデルでそれをどう予測できるか、方程式も含め説明せよ…」という高度なものです (OpenAIのディープリサーチが全員を驚かせる - 「AGIを感じる」瞬間が訪れた｜AGIに仕事を奪われたい) Deep Researchはまず「吸着とは何か」から調べ始め、関連論文や化学データベースを当たり、最終的にこの問いに対する包括的な解説を生成しました。その結果、人間の専門家が4時間かけて調べるような作業が短時間で完了し、実際に「約4時間のリサーチ時間が節約できた」と評価されています (OpenAIのディープリサーチが全員を驚かせる - 「AGIを感じる」瞬間が訪れた｜AGIに仕事を奪われたい) 他にも言語学の専門的な問題についても、約5時間分の下調べが数分で片付いた例があり (OpenAIのディープリサーチが全員を驚かせる - 「AGIを感じる」瞬間が訪れた｜AGIに仕事を奪われたい) 学術分野での時間短縮効果が具体的に示されています。研究者は自分の手持ちの実験データやPDF論文をアップロードしてDeep Researchに解析させることも可能なため、例えば手元の実験レポートと公開論文を突き合わせて考察をまとめさせるといった高度な使い方も考えられます。今後、科学分野では新規テーマに着手する際のスクリーニング調査や、レビュー論文執筆時の参考などに広く活用が期待されます。

政策立案・法律分野

官公庁やシンクタンク、企業の政策担当者にとっても、Deep Researchは有力なツールとなりそうです。大量の統計データや報告書、ニュース記事を横断的に調べて社会動向や法規制の影響を分析できるためです (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 例えば「ある法律改正が社会に与えた影響を分析せよ」という依頼に対し、関連する公的統計データや世論調査結果、専門家の論考などを集めて包括的な政策分析レポートを作成するといった使い方が考えられます。Deep Researchは必要に応じて政府の公開データセットから数値を抽出したり (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) Pythonツールでそれらデータの統計解析やグラフ作成も行えるため (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) 定量・定性の両面から政策評価をしてくれる可能性があります。OpenAIの紹介でも「政策立案者が社会トレンドデータを収集・統合したり、立法の影響を検証したりするのに役立つ」とされています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis)

法律分野では、判例や条文の調査にDeep Researchが応用できます。大量の判例データベースや法令集から関連箇所を洗い出し、先行事例の要点や共通点をまとめてくれるでしょう (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 例えば「ある法律テーマについて過去の判例の傾向を調べ、重要判決を要約せよ」という問いに対し、Deep Researchは裁判記録サイトや法律記事を読み込んでレポートを作成できます。OpenAIは「法務プロフェッショナルにとって、膨大な法情報を迅速かつ正確に統合する本ツールの能力は非常に価値がある」と述べています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 実務で法的メモやリーガルリサーチに費やす時間を短縮しつつ、見落としを減らす効果が期待されます。ただし法律分野では最新判例や各国ごとの法体系差異も絡むため、Deep Researchがどこまで正確に処理できるかは引き続き検証が必要です。

エンジニアリング・技術調査

エンジニアや製品開発者もDeep Researchを技術調査に活用できます。例えば新しい技術スタックの比較検討や、システム設計のためのベストプラクティス調査などで有用でしょう。Deep Researchは工学系の技術文書や規格書も読み込んでくれるため、ある製品のスペックや標準規格、過去のプロジェクト事例などを集めて比較する、といったことが可能です (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) OpenAIによれば「エンジニアはDeep Researchを使って技術データを収集し、製品仕様を比較検討し、フィージビリティスタディを行える。例えば各種エンジニアリング標準を調べ、選択肢を評価し、過去プロジェクトのデータを分析するといったことができる」とされています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 実際のユースケース例としては、「次世代バッテリー技術の比較調査」を依頼すれば、学術論文や特許情報、企業のホワイトペーパーから主要な化学方式の利点・欠点をまとめたり、「プログラミング言語XとYの長所短所」であればGitHubやStackOverflowの情報、性能ベンチマーク結果をまとめてくれるでしょう。加えてPythonツールを用いた計算もできるため、簡易シミュレーションやデータ解析もその場で実行可能です (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) 例えば回路設計で各素子の値を変えたときの出力特性を計算するといった処理も、Deep Research内で完結できるかもしれません。こうした機能により、技術分野の調査・分析をワンストップ化することが期待されています。

ジャーナリズム・教育分野

情報収集と正確性が命のジャーナリズムでも、Deep Researchは強力なツールになり得ます。記者が短時間で背景情報や統計データを集め、事実確認（ファクトチェック）するのに使えるためです (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) たとえばあるニューステーマについて、関連する過去記事や政府発表資料、専門家の見解をDeep Researchにまとめさせれば、記事執筆前に必要な知識を網羅的に仕入れることができます。また疑わしい主張に対して根拠を集め検証する、といった目的でも、AIが迅速に複数ソースを当たってくれるのは大きな助けです。OpenAIは「ジャーナリストは本ツールで事実確認や背景調査ができ、報道の正確性を高められる。複数の観点を統合して一貫した解説を得ることも可能だ」と述べています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 実際、ファクトチェック団体などがAI活用を模索する中で、Deep Researchのような生成AIエージェントは有望視されています。

教育や学習の場面でもDeep Researchは活用できます。学生や教師があるトピックについて包括的なレポートを得たい場合、手早く信頼できる概要を掴む手段となるでしょう。例えば大学のレポート課題で関連論文を調べる際、Deep Researchに頼めば主要な文献のエッセンスをまとめてくれるかもしれません (OpenAI's Deep Research Tool: A Comprehensive Overview - Medium) もちろん提示された出典に自分で当たることが前提ですが、初学者が膨大な情報に圧倒されるのを防ぎ、学習のガイドラインを示してくれる役割が期待できます。また、教師が授業準備で最新情報を確認したり、演習問題の解説を補強する資料を探したりといった用途にも有用でしょう。

初期の活用事例・エピソード

まだリリース直後ということもあり、大規模な導入事例はこれからですが、既にいくつか興味深いエピソードが報じられています。Mediumのブログ記事では、製薬企業がDeep Researchを試験導入し、有望な新薬候補を通常の何倍ものスピードで絞り込んだというケースが紹介されました (OpenAI's Deep Research is Revolutionizing Complex Tasks - Medium) 具体的には10種類の有望な化合物を2時間で特定したとのことで、従来はチームが何日もかけて行う作業だったといいます (OpenAI's Deep Research is Revolutionizing Complex Tasks - Medium) また、デザイン会社の開発責任者は「Deep Researchで新製品や新機能の市場調査をかければ、既存の知的財産に抵触しないか確認できる。これは企業が将来的な訴訟リスクを減らすのに役立つだろう」とコメントしています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 他にも起業家からは「統計やファクト集めに非常に優れているので、ビジネスレポートのファーストドラフトを任せてしまえる」との評価もありました (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 一方で、Boterview社のCEO Nathan Brunner氏は「出力結果はソース次第で玉石混交だ。生成されたレポートをうのみにせず、信頼できる情報源か検証する人間の目が不可欠」とも指摘しています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 今後、企業での本格導入が進めば、Deep Researchを活用した成功事例（例えば調査業務の工数○割削減や、新規発見の支援など）がさらに報告されていくことでしょう。

技術的な仕組みと既存検索AIとの比較

最後に、Deep Researchが内部でどのように動作しているのか、そして従来の検索AIや類似ツールと比べてどんな優位性があるのかを掘り下げます。

アーキテクチャとアルゴリズム

Deep Researchのコアには、OpenAIが次世代モデルとして準備中の「o3」モデルがあります (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) このモデルはGPT-4の後継にあたる大規模言語モデルで、特にツール使用を伴う推論に特化してチューニングされています (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) Deep Researchでは、この言語モデルに対しエージェントフレームワークを組み合わせています。エージェントフレームワークとは、モデルが外部のツール（ブラウザやコード実行環境など）を呼び出しながら課題解決する仕組みです。OpenAIは以前からプラグインやCode Interpreter（現「Advanced Data Analysis」）などでLLMにウェブアクセスやPython実行をさせる実験を重ねてきましたが、Deep Researchはそれらを統合・発展させたものと言えます。具体的には、インターネット検索→文書読解→必要に応じてコードで追加分析という一連の流れを、ひとつのエージェントが自律的に行います (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita)

エージェントはまずユーザーの質問を解析し、ゴールを達成するための一連の行動（ウェブ検索クエリを作る、特定のサイトを読む、データを処理する等）をプランニングします (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) このときモデルは質問内容に応じて中間目標を立て、それぞれに適したツールを選択します。例えば「○○についての市場分析レポート」という依頼なら、「(1)業界概況を検索→(2)有望市場の特定→(3)具体的指標の取得→(4)データをグラフ化→(5)結果をまとめる」のようにサブタスクを自律的に設定するイメージです (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) 各ステップで得られた情報はメモリ（コンテキスト）に蓄積され、次の行動選択の参考にされます。そして最終的に十分情報が集まったと判断すると、言語モデルがそれらを統合して一貫した文章にまとめ上げる、という流れです。

強化学習による訓練: Deep Researchが注目されるのは、この一連のエージェント動作をOpenAIが強化学習（RL）で鍛え上げた点です (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) 単にプロンプト工夫でツールを使わせているのではなく、現実のブラウジング＆推論タスクを大量にモデルに解かせ、報酬を与えて学習させたとされています。公式ブログによれば、「困難な閲覧・推論タスクをエンドツーエンドのRLで訓練」した結果、モデルは自らマルチステップの行動計画を学び、必要に応じてバックトラック（やり直し）しながら情報を収集・分析する能力を獲得しました (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) この訓練には、OpenAIが開発したo1モデル（初の推論特化モデル）の手法が活かされています (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) o1はコードや数学問題で高い推論力を示したモデルですが、それをさらに現実の情報収集タスクに対応させる形でDeep Research用に育成したのです (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) RLにより「ある目的に向けて次に何をすべきか」を自律的に判断する力が磨かれており、そのおかげで単純なLLM+ツール呼び出しでは実現しにくい柔軟で適応的な探索が可能になっています (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI) ある開発者は「強化学習こそが真のエージェントたらしめている要素で、それ無しにはOpenAIほどの完成度は再現できない」と指摘していました (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI)

ベンチマークで見る優位性

Deep Researchの実力は各種ベンチマーク結果にも表れています。先述のHumanity’s Last Examでは26.6%という断トツのスコアで、GPT-4ベースの既存モデル（GPT-4o 3.3%）やGoogleのGemini系モデル（6.2%）を大きく上回りました (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) このテストは100以上の専門科目について3000問以上の難問でAIを測るものですが、Deep Researchはブラウジングや計算ツールを駆使することで広範なトピックに渡り高い正答率を示したのです (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 特にテキストのみで評価されたo3-mini（13.0%）に対し倍以上の成績を収めており、ツール活用とマルチステップ推論の効果を数字で証明しています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) また、実世界の難問を扱うGAIAベンチマークでも従来の最高記録63.64%を大きく更新し72.57%という新たなSOTA（state-of-the-art）を達成しました (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) GAIAはインターネット検索やマルチモーダル推論を必要とする質問で構成され、回答の正確さを競う外部評価ですが、Deep Researchは全レベルでトップとなりHuggingFace上のリーダーボードでも1位につけています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis)

さらに興味深いのは、Deep Researchの思考時間（ツール呼び出し回数）と性能の関係です。OpenAIの内部評価では、モデルが長く考える（多くのステップを踏む）ほど難問の「合格率」が向上する傾向が示されています (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 例えば5分程度で終える場合と15分以上かける場合では、後者の方が回答精度が高まるといったデータです (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) これは人間の研究においても時間をかけて調べるほど深い知識が得られるのと似ており、計算資源と時間を投じてでも質を上げるDeep Researchの設計思想を裏付けるものです。「考える時間を与えれば与えるほど良い結果を出す」という性質は、従来の即時応答型AIにはなかった特徴です。

既存の検索AIとの比較

Deep Researchと最も直接比較されるのは、従来のブラウジング機能付きChatGPTや他社の検索AI（例えばBing ChatやGoogle Bard、あるいはPerplexity.aiのようなサービス）でしょう。それらはいずれもウェブ検索結果を踏まえた応答を生成できますが、Deep Researchとはスコープとアプローチが異なります。

  • 探索の深さと自主性: 通常の検索AIは1回の質問に対し、その場で数件の検索クエリを発行して情報を取得し即座に回答をまとめます。対話のやり取りで追加質問すればさらに検索しますが、基本的にユーザー主導の逐次検索です。これに対しDeep Researchは、ユーザーの質問ひとつで何十ステップもの検索・読み込み・解析をAI自身が計画して実行します (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) ユーザーは途中介入せずともAIが必要と判断した追加の問いを発し、資料をあさり、情報が十分集まったらレポート作成に移ります。そのため回答の網羅性・包括性が格段に高い反面、完了までに数十分の時間を要します (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) いわば、Bing Chatなどが「短距離走」でDeep Researchは「長距離走」と言えるでしょう。OpenAI自身「検索は秒単位の素早い回答、Deep Researchは5～30分かけた徹底調査」と違いを説明しています (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center)
  • マルチモーダルとツール統合: Deep Researchはテキスト情報だけでなく、画像やPDF内の文字も読み取ります (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) またPythonコード実行により数値データの分析やグラフ生成もこなせます (ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー #OpenAI - Qiita) 一方、多くの検索AIはテキストWebページの範囲で要約するのが中心で、画像/PDFは不得手、数値計算も限定的です（Bing Chatも簡単な表計算はしますが統計解析まではしません）。Deep Researchのように複数の高度ツールをシームレスに使いこなす設計は先進的です。例えば政府統計のExcelシートからデータを抜き出しグラフ化してレポートに貼る、といったことを一任できる点は大きな差別化ポイントです (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads) (Deep Research by OpenAI: Complete Complex Tasks in Up to 30 Minutes - Topmost Ads)
  • 回答形式: 通常の検索AIは箇条書き数点の答えや簡潔な要約を返すことが多く、ユーザーがさらに深掘りしたければ追加で問う必要があります。Deep Researchはレポート形式で回答し、セクション見出しや箇条書き、表組みなどを用いて長文を整理して提示します (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) これは人間のリサーチ報告書に近いスタイルであり、読み手がそのまま資料として利用できるクオリティを目指しています。もちろん長文ゆえに情報の真偽チェックも重要ですが、要点が構造化されているため理解しやすく、深いインサイトも提供されます (OpenAI Deep Research: The Future of Autonomous Research and Analysis) 一方、簡潔さでは劣るため「すぐ知りたい時」は従来検索が適し、「腰を据えて調べたい時」にDeep Researchが適する住み分けになります (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center)
  • 信頼性と引用: Deep Researchはあらゆる記述に出典リンクを明示するよう設計され、ユーザー自身が情報源を検証しやすい利点があります (Deep Research FAQ | OpenAI Help Center) Bing Chat等も参考URLを提示しますが、Deep Researchほど詳細に逐一は付けません。またDeep Researchは多数の情報を付き合わせながら回答を作るため、一つのサイトに依存せず複数ソースで裏付ける傾向があります（それでも誤情報の混入リスクはゼロでないものの、対策が講じられている） (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 結果として幻覚の頻度は抑えられているとの報告があります (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 他方、既存の検索AIも近年は大きく事実誤認するケースは減りつつありますが、Deep Researchほど長時間かけて検証することはないため、未知領域の質問ではやや表層的な回答に留まりがちです。
  • 競合の取り組み: Googleも次世代モデルGeminiで類似のマルチステップ検索に取り組んでいるとされ、2023年末に「Gemini Deep Research」なる機能が話題になりました (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI) 一部ユーザーは「Googleは既にそれを持っていた」と指摘していますが (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI) 詳細は不明です。またオープンソース界隈でもAuto-GPT系の試みや、学術論文をまとめるエージェントなどが存在します (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI) しかし、OpenAIのDeep Researchは現時点で総合力（言語理解＋ツール操作＋長時間推論）において突出しているとの評価が多いです (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI) あるユーザーは他のツールとの比較で「要約の単なる寄せ集めではなく、新たな洞察はないと言うが、OpenAI版は長文で深みが違う」と述べています (Deep Research Replicated Within 12 Hours : r/OpenAI) つまり、競合も概念的には似た機能を目指していますが、完成度や実用レベルで一日の長があるのがOpenAI Deep Researchだと言えるでしょう。

今後の展望

Deep Researchはまだプロユーザー限定の実験的機能ですが、今後さらなる改良と展開が予告されています。まず、処理速度とコストの改善です。現状では高度な推論ゆえ計算資源を大量に消費し時間もかかりますが、OpenAIは「より高速で低コストなバージョンを開発中」であるとしています (Introduction to Deep Research from OpenAI [LIVESTREAM] - Community - OpenAI Developer Community) 将来的にこれが実現すれば、月100回という利用回数上限も引き上げられ、多くのユーザーが日常的に使えるようになるでしょう (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) 第二に、アクセスできるデータソースの拡充です。現在は公開Webとユーザーアップロードファイルに限られますが、今後は有料の購読データベースや企業の内部データなどクローズドな情報源にもアクセス可能にする計画があるとのこと (Introduction to Deep Research from OpenAI [LIVESTREAM] - Community - OpenAI Developer Community) 例えば有料の学術論文データベースやニュースアーカイブもDeep Researchに読ませられるようになれば、さらに専門的・網羅的なリサーチが可能になります。ただしプライバシーや著作権の問題も絡むため慎重な実装が求められます。第三に、冒頭でも触れた「Operator」統合の展望です。OperatorとはChatGPTのもう一つのエージェント機能で、ブラウザやOSと連携して実世界のタスク（メール送信や予約手配など）を実行する仕組みです。OpenAIは「Deep Research（調査）」と「Operator（実行）」を組み合わせ、チャットGPTをユーザー代理でリアルワールドの仕事までこなせる存在にしたいと将来像を語っています (OpenAI releases deep research agent — LessWrong) これが実現すれば、Deep Researchで得た結論をOperatorが元に実際のアクションを起こす（例えば「最適な出張プラン」を調べてそのまま予約までしてくれる）といった、真のエージェントAIに近づくでしょう。その一方で、AIに過剰な自主性を与えることへの安全面の議論も引き続き必要です。

おわりに

OpenAIのDeep Researchは、従来の検索エンジンやチャットボットとは一線を画す「自律型リサーチャー」と呼ぶべき存在です。公式発表からわずか数日で専門家の間に大きな衝撃を与え、早くもAGI時代の幕開けを感じさせるとの声も上がっています (2月3日の生成AIざっくばらん｜トカトカ) その一方で、万能の魔法ではなく情報源の信頼性チェックや適切な用途選択といった人間の関与も依然重要であることが指摘されています (OpenAI’s ‘Deep Research’ Aims to Impact Business Intelligence) (Confused about use cases for Deep Research? : r/OpenAI) Deep Researchは「検索の終わりであり、リサーチの始まり」とも評され (The End of Search, The Beginning of Research - One Useful Thing) まさに検索という行為を次の次元に押し上げるポテンシャルを秘めています。企業戦略から科学研究、個人の意思決定まで、その応用範囲は広大です。今後、より多くのユーザーがこの強力なエージェントを手にし、活用事例が蓄積されていくことでしょう。検索AIの新時代を切り開くDeep Researchの進化に、今後も大いに注目が集まります。