WEBマーケティング戦略研究所

1. Deep Research機能の概要

ChatGPT Deep Researchとは何か:
ChatGPTの「Deep Research」（ディープリサーチ）機能は、複雑なオンライン調査やデータ分析をAIエージェントが自律的に行い、研究員レベルの詳細なレポートを生成してくれる高度なリサーチ機能です。

2025年2月にOpenAIから発表された新機能で、従来の対話型AIの枠を超えて、多段階の推論による情報収集・分析を実現しました。
この機能ではウェブ検索・閲覧、Pythonコード実行、PDFや画像解析など複数のツールを統合的に活用し、数百ものオンライン情報源からデータを収集・精査して包括的なレポートを自動生成します。

例えば、

人間が数時間かけて行う市場調査やレポート作成を、AIが数十分で完了させることが可能です。

主な特徴: Deep Researchには次のような特徴があります

• 多段階推論エージェント: ユーザーの質問から関連キーワードや初期仮説を抽出し、インターネット上の幅広い情報源（記事、レポート、統計データ、SNS、PDF等）から自律的に情報収集します。
  そして各情報の信頼性や仮説との整合性を検証し、エビデンスとなる出典（引用）を明示しながらレポートを作成します。
  この多段階プロセスにより、表面的な検索では得られない深い洞察を短時間で提供できる点が特徴です。
  
• 高度なツール統合: 最新の大規模モデル「o3」（GPT-4世代の改良モデル）を基盤に、ウェブ閲覧機能（インターネット検索）、Python実行環境（データ分析やグラフ作成に利用）、画像・PDF解析ツールなどが組み込まれています。
  これにより、テキスト情報だけでなく画像中の文字やグラフ、PDF内のデータ、表計算ファイルなど非テキスト情報も読み取り分析可能です。
  例えば、PDFの市場調査報告書や競合企業の財務資料を直接解析し要約する、といったことも自動で行います。
  
• 包括的なレポート生成: Deep Researchが出力する結果は、調査テーマに対する詳細なレポート形式です。
  レポート内には段落見出しや箇条書き、必要に応じ表やグラフを含め、論点ごとに整理された読みやすい構成になっています。
  各記載内容にはどの情報源に基づいたか出典（引用元URL）が明示されるため、ユーザーは後から情報の信頼性を検証できます。
  出典付きの詳細なレポートが得られる点で、「簡易な要約」ではなく実務にそのまま使える資料として活用できるのが大きなメリットです。
  
• 想定ユーザーと導入背景: Deep Researchは集中的な知識労働に携わる人々を主な対象としています。
  例えばビジネス戦略立案や市場分析を行う経営企画・マーケター、最先端の科学技術リサーチを行う研究者、金融・政策分野のアナリストなど「精密で信頼性の高い調査」を必要とするプロフェッショナルが恩恵を受けるよう設計されています。
  背景には、チャットAIのハルシネーション（事実誤り）問題への対策や、より高度なタスクへの対応ニーズがあります。
  
  OpenAIはDeep Researchを開発することで、AIが最新情報を自ら収集・統合して新たな知見を生み出す能力を高め、将来的な汎用人工知能（AGI）への一歩と位置付けています。
  また大企業のリサーチ部門に匹敵する分析力を個人や中小企業にも提供し、「情報の非対称性」を解消することで意思決定を支援する狙いもあります。
  実際、多くの中小企業経営者やマーケターが「質の高いリサーチにかかる膨大な時間とコスト」という課題を抱えており、ChatGPTのDeep Researchはその革命的ソリューションとして注目されています。
  
• 利用プランと提供状況: 当初Deep ResearchはChatGPTの上位有料プラン（ChatGPT Proなど）の限定機能として提供開始されました。しかし2025年春のアップデートで全ユーザーが利用可能となり（無料ユーザーは回数制限あり）、現在は無料プランからEnterpriseプランまで幅広く使えるようになっています。以下にプラン別の利用可能回数をまとめます。
  
  Free（無料プラン） 5回/月まで 無料
  
  Plus（有料プラン） 25回/月まで $20/月（約3,000円）
  
  Pro（上位プラン） 250回/月まで $200/月（約30,000円）
  
  *※上記は2025年5月時点の目安です。Proプランでは高性能なモデル版（o3）によるDeep Researchが利用でき、一定回数を超えると自動的に軽量版モデル（o4-mini）に切り替わります。
  この軽量版によりコストを抑えつつ高品質な出力を維持しています。
  Plus/Team/Enterpriseプランでも2025年4月以降は月25回まで利用可能となりました（当初は10回/月でしたが拡充）。
  無料プランでは月5回までと限定されますが、誰でも試せるようになっています。

2. Deep Researchの使い方（ステップバイステップ解説）

Deep Research機能は、ChatGPTのインターフェース上で比較的簡単に利用できます。以下に基本的な使用手順とUI操作をステップバイステップで解説します。

ChatGPTのインターフェース（日本語版）で「詳細なリサーチ」ボタン（上図赤枠）がDeep Research機能を有効化するスイッチです。まずこのボタンをオンにしてからプロンプト（調査依頼内容）を送信します。

1. プランの確認と準備: Deep Researchは現在ほとんどのプランで利用可能ですが、無料プランでは月5回までと制限があります。ビジネスで継続利用する場合はPlus以上への加入を検討してください。
   またインターネット接続が必要なため、ChatGPTの設定で「ブラウジング機能」が有効になっているか確認しましょう（Plusプランでは設定画面でBeta機能の有効化が必要なケースもあります）。
   有料プランの場合、ChatGPT-4モデルを選択するとともにDeep Researchモードをオンにする準備が必要です。
   
2. Deep Researchモードの起動: ChatGPTのチャット画面で、新規チャットを開きます。メッセージ入力欄の付近に「検索する」「詳細なリサーチ」等のボタンが表示されている場合は、「詳細なリサーチ」もしくは、「Deep Research」をクリックしてオンにします。このボタンをオンにすることで、次に送信するプロンプトがDeep Researchエージェントによって処理されるようになります。
   ※ボタン表示がない場合、OpenAI公式が提供するDeep Research対応のChatGPTクライアントやアプリを使用しているか確認してください（ウェブ版とモバイル版の両方で利用可能です）。
   
3. 調査内容の入力（プロンプト作成）: 調べたいテーマや質問をできるだけ具体的に入力します。
   「～について競合分析してください」
   「～の市場規模とトレンドを調査してください」
   など、求めるアウトプットの内容や観点を明示することがコツです。必要に応じて関連ファイルを添付することもできます。
   例えば、手元にある売上データのExcelやPDFレポートをドラッグ＆ドロップでアップロードすれば、それらの内容も踏まえて分析してくれます。入力が完了したら送信ボタンを押してDeep Researchエージェントを実行します。
   
4. AIからの追加質問への回答（オプション）: プロンプトを送信すると、Deep Researchエージェントが即座に調査を始める場合と、事前にいくつか確認質問が返ってくる場合があります。
   これは要求をより正確に理解し、調査の目的や優先順位を明確化するためです。
   例えば「対象とする競合企業はどこまで含めますか？」や「特に知りたい観点はありますか？」等の質問が出されることがあります。
   この場合はチャットの指示に従い、求める条件や追加情報を回答してください。
   明確な回答を与えることで、AIはより焦点を絞った効率的なリサーチプランを立てることができます。
   
5. 自動調査の実行と進行状況: Deep Researchが開始されると、AIはバックグラウンドでウェブ検索やデータ収集、分析コードの実行など複数のステップを順次進めます。
   ChatGPTの画面右側に進行状況を示すサイドバーが表示され、現在AIが行っているステップや訪問中のサイト、使用している情報源などが簡潔に要約されます。
   調査には数分～最大30分程度かかる場合があります。時間がかかる質問ほどAIが深く掘り下げている証拠です。待っている間はChatGPT画面を閉じたり他の作業をしていても問題ありません（調査完了時に通知されます）。
   ※長時間経っても応答がない場合はネットワーク状態を確認するか、もう一度プロンプトを送ってみてください。
   
6. レポート出力と結果の確認: 調査完了後、チャット画面に詳細なリサーチレポートが返信として生成されます。このレポートには調査テーマに沿った分析結果が見出し付きでまとめられ、要点やデータが箇条書きや表で整理されています。
   各文には【†～】形式の引用番号が付与され、対応する出典URLが表示されます。まずはレポート全体に目を通し、期待した内容がカバーされているか確認しましょう。必要に応じて続きを質問したり、特定部分を深掘りする追加プロンプトを送ることも可能です（同じチャット内で続けて質問すれば、Deep Researchモードで再度調査できます）。
   
7. レポートの保存・共有: Deep Researchの結果はチャット履歴に保存されますが、後から資料として利用したい場合はPDFエクスポート機能も活用できます。2025年5月のアップデートで、生成されたリサーチレポートをそのままPDFとしてダウンロードできるようになりました。
   レポート内の表や画像、引用リンクも保持されるため、そのまま社内共有資料や報告書として使えます。
   またOneDriveやSharePoint連携にも対応しており、企業内のドキュメント管理システムに直接保存することも可能です。

以上が基本的な使用手順です。ポイント: Deep Researchを使う際は、最初のプロンプトで「どんな情報が欲しいのか」「特に重視する観点は何か」を具体的に伝えることが重要です。
例えば「主要競合3社との比較レポートが欲しい」「過去2年の市場成長率データも含めてほしい」等を明示すれば、AIがより適切なリサーチ計画を立ててくれます。
また、調査完了まで時間がかかるため余裕を持って依頼しましょう（5分程度の簡易な質問でも最低数分は要します）。
結果が出たら引用元に目を通しつつ内容を検証することも習慣づけてください（詳細は後述の注意点セクションで解説します）。

3. ビジネス用途での具体的活用例

Deep Researchはビジネス領域の様々なシーンで強力なリサーチ補助となります。以下に代表的な活用例を挙げ、その具体的な使い方を紹介します。

• 競合分析（Competitive Analysis）： 手間と時間のかかる競合他社リサーチも、Deep Researchに任せれば効率的です。
  例えば「自社製品Xと同業の主要な競合は？」とプロンプトを投げれば、業界内の主要競合一覧と各社のサービス概要を自動でまとめてくれます。さらに各競合についてターゲット市場・顧客層や提供価値（バリュープロポジション）、強み・弱み（SWOT分析）、マーケティング戦略なども質問すれば、公開情報に基づいた分析を提示します。
  また価格戦略の比較も簡単で、「自社とA社の価格設定を比較し分析してください」といった依頼で、料金プランの差異や価格競争力を評価した表を作成することも可能です。
  実際にあるユーザーは、AI開発ツール数種について利用者数やコミュニティ規模、導入事例、市場トレンドを比較する調査を依頼したところ、驚くほど詳細な比較レポートが出力されたと報告しています。
  このようにDeep Researchなら複数の競合データを短時間で収集し、差別化戦略の検討材料を提供してくれます。
  
• 市場調査（Market Research）： 市場の規模や成長予測、主要プレイヤー動向の把握にも有用です。従来は業界レポートを読み込んだり統計データを集計したりと大変でしたが、Deep Researchでは「業界Yの現在の市場規模・年間成長率・主な競合企業を調査して」などと尋ねるだけでOKです。AIは関連する複数の市場レポートやニュース記事を横断的に調べ、例えば「2023年時点の市場規模〇〇億円、年平均成長率X%、主要プレイヤーはA社・B社・C社で合計シェアYY%」といった定量データ入りの総括を返してくれます。
  Google検索トレンドの分析や業界への投資額推移なども織り交ぜ、最新の市場動向を網羅するため、従来数日かかっていた市場調査が数時間で完了する可能性もあります。特に新規事業立案や海外進出の判断材料集めに威力を発揮します。
  
• 戦略立案・意思決定支援: 経営戦略や事業計画の策定時にもDeep Researchは頼りになります。例えば新製品を投入する際に「対象市場の競合状況と参入ハードル」を調べたり、事業ポートフォリオ見直しの際に「各事業ドメインの成長性や技術トレンド」を分析したりと、経営判断の裏付けデータを短時間で収集可能です。トレンド予測もその一つで、AIは過去のデータや文献から将来予測に関する記述を探し出し、複数シナリオを提示してくれます。
  実際、あるケースでは「2030年のChatGPT普及率予測を検証して」と依頼し、AIが関連論文や専門家コメントを調査して将来見通しをまとめた例もあります（出典：自習ノート氏の検証）。
  Deep Researchを使えば、社内にリサーチ部門がなくとも客観的エビデンスに基づく戦略立案が可能となり、中小企業でも大企業並みの分析力を得られると期待されています。
  
• 業界トレンド分析: Web上の検索クエリ動向やSNSでの話題、ニュース記事頻出ワードなどを分析して最新トレンドをつかむことも得意分野です。Deep Researchは大量のデータからパターンを読み解くのが得意なため、例えば「直近1年間で急増した業界キーワードは？」「今話題の技術トレンドとその背景を調べて」と質問すれば、検索エンジンやXのトレンドデータ、ブログ記事の言及頻度などを総合して浮上しているテーマを整理してくれます。
  業界フォーラムや専門家の発信内容も収集するため、新たな潮流の兆しやユーザー需要の変化を早期に察知できます。この情報は商品開発やマーケティング戦略の方向付けに役立つでしょう。
  例えばノーコード開発ツール分野では、GitHubスター数やコミュニティ規模の推移からDifyというツールが驚異的スピードでコミュニティ拡大していることをDeep Researchが指摘し、成長期待が高いと分析したケースがあります。このように、データドリブンなトレンド分析を自動化できる点もビジネス活用の大きなメリットです。

4. マーケティング用途での具体的活用例

マーケティング分野でも、ChatGPT Deep Researchは調査・分析業務の効率と精度を飛躍的に高めます。以下にマーケティング業務での活用例を挙げます。

• ペルソナ設計（顧客像の深掘り）： 効果的なマーケティング戦略には、ターゲット顧客のニーズや関心を深く理解したペルソナ設計が欠かせません。Deep Researchを使えば、消費者の行動パターンや最近の関心事をリアルタイムに分析してペルソナ構築に役立てることができます。
  例えば「20代女性で製品Aに関心を示しそうなペルソナの特徴は？」と尋ねると、SNSの反応やレビューサイトの意見から共通する嗜好・課題を抽出し、「トレンドに敏感でSNS経由の情報収集を好む」「価格より機能価値を重視する」といったペルソナ像を提案してくれます。
  実際の活用例として、Deep ResearchでSNS投稿や商品レビューを分析しターゲット層の関心事を整理した上で、そこから典型的な顧客像（ペルソナ）のニーズ・ペインポイントをまとめる、といったことが可能です。これにより従来はインタビューやアンケートに頼っていたペルソナ設計が、短時間でデータ裏付けされた形で行えます。
  
• コンテンツ戦略の策定: 自社と競合の発信コンテンツを客観比較したり、ユーザーに響くテーマを探したりするのにもDeep Researchは有用です。例えば「競合企業B社のコンテンツ戦略の特徴は？自社との差は？」と依頼すれば、競合のウェブサイトやブログ、ホワイトペーパー等を分析して訴求ポイントの違いを整理してくれます。また「業界Zで最近反響の大きかった記事やSNS投稿のテーマを教えて」と質問すれば、多くシェアされた記事タイトルやバズワードのリストを抽出し、ユーザーの関心が高いコンテンツテーマを明らかにします。
  こうした洞察を基に、自社ブログのテーマ選定やホワイトペーパーの企画立案に活かせます。さらにDeep Researchのレポートにはコンテンツ改善の示唆も得られるでしょう。JOETSU社の事例では、競合各社のWebコンテンツの訴求メッセージやUI/UXを分析し、自社LPの改善点（CTA配置やコピーの見直しなど）を提案するといった使い方も紹介されています。このように、競合の成功コンテンツから学び自社戦略に反映させるのにDeep Researchは欠かせないパートナーとなります。
  
• SNS分析とキャンペーン評価: ソーシャルメディア上の話題分析にもDeep Researchは活躍します。例えば「直近3ヶ月で自社ブランドに言及したTwitter投稿内容の傾向は？」や「競合C社のSNSキャンペーン反響を分析して」と尋ねれば、AIが大量のSNSデータを収集し、肯定的な反応・否定的な反応の頻出キーワード、エンゲージメント指標（いいね・リツイート数）の統計などを報告してくれます。
  実際の活用例では、Deep ResearchでSNSやレビューサイトからターゲット層の関心を分析し、それをもとに広告メッセージを考案するといったことが行われています。また「#〇〇（業界ハッシュタグ）」の投稿を追跡してトレンドワードを抽出し、新商品の広告コピーに活かす、といった高度な分析も容易です。さらに、自社キャンペーン前後のSNS指標をDeep Researchに比較させることで、施策の効果検証も可能です。マーケティング担当者はこれまで手動で行っていたSNSモニタリングをAIに任せることで、大量データから見落としがちなインサイトを獲得できるでしょう。
  
• SEOとキーワード調査: コンテンツマーケティングではSEO（検索エンジン最適化）が重要ですが、Deep Researchはこの面でも力を発揮します。例えば「製品カテゴリーXに関連する重要キーワードとその検索ボリュームを調べて」「競合サイトD社のSEO上の強みは何か？」といった依頼に対し、AIはGoogle検索結果やトレンドデータ、競合サイトのメタ情報等を分析して、狙うべきキーワード群やコンテンツ改善点を提案します。
  ある活用例では、ChatGPT（Deep Research）を使ってSEOに強いブログ記事のアイデアを毎週5本自動生成し、月20〜30本の高品質コンテンツを作成するといった取り組みも紹介されています。Deep Researchレポート内では、関連キーワードの検索順位や検索ボリュームも表形式でまとめられることがあり、マーケターはそれを見て重点施策を決めることができます。加えて、Deep ResearchのPython機能を使えば、自社の検索クエリデータを取り込んで分析することも可能です。例えばサーチコンソールからエクスポートしたCSVを読み込ませ、クリック率や表示回数を統計解析してもらうことで、流入増加が見込めるコンテンツ分野を定量的に洗い出すこともできるでしょう。

5. 出力結果の質・信頼性と利用上の注意点

Deep Researchは非常に強力なリサーチツールですが、使うにあたって留意すべき点もいくつかあります。ここでは出力の質や信頼性、引用情報の扱い、リアルタイム情報への対応などに関する注意点を整理します。

• 高品質だが誤りの可能性はゼロではない: Deep Researchの出力は従来のChatGPTモデルに比べて格段に正確さが向上していますが、それでも完全にミスが無いわけではありません。OpenAIの内部評価では、事実誤認や不適切な推論の発生率は既存モデルより大幅に低減しているものの、一部で幻影（hallucination）が発生したり、因果関係の誤った解釈をする可能性があります。例えば信ぴょう性の低い情報源から得た噂レベルの情報を誤って取り込んでしまうリスクもゼロではありません。従って、重要な意思決定に用いる前には必ず内容を検証する習慣が必要です。
  具体的には、レポート内の主要なデータポイントや結論について、引用元に実際に目を通し妥当か確認してください。またAIが示す自信度（確信度）が必ずしも正確ではない点にも注意が必要です。Deep Researchは現状、結果に不確実性があっても断言的な文章で出力する傾向があり、利用者側で慎重に読み解く姿勢が求められます。
  
• 引用元（ソース）の活用と検証: Deep Research最大の特徴である出典付き出力は、信頼性確保において非常に役立ちます。各記述に対応する【†番号】をクリックすれば、元になったウェブページの該当箇所を確認できます。
  OpenAIは「出典情報の明示」をハルシネーション低減策として重視しており、ユーザーが情報源を容易に検証できることで誤情報生成のリスクを抑えていると述べています。実際、筆者の経験でも引用リンクを辿ることでAIの記述が一次情報に忠実かどうか確かめられ、安心感が高まりました。
  注意点として、引用先が学術論文や統計データの場合は、その数字の解釈に注意してください。AIは複数ソースを組み合わせて要約しているため、元データの前提条件や公表日時まで把握すると一層理解が深まります。またごく稀にですが、引用リンクが切れていたり間違ったURLが挿入されるケースも初期には報告されています。もし引用先が閲覧できない場合は、手動で信頼できる情報源を探して確認すると良いでしょう。総じて、Deep Researchの引用は「結果を鵜呑みにしないための道しるべ」です。必ず出典を活用し、自身の目で裏付けを取ることで、AIレポートの信頼性を最大限担保できます。
  
• 常に最新情報を取得できるがタイムラグに留意: Deep Researchはリアルタイムにウェブ検索を行うため、基本的に最新の公開情報までカバーして分析します。例えば前日発表された統計や今朝のニュース記事も、検索エンジンにインデックスされていれば拾ってレポートに反映されます。
  従来のChatGPT（事前学習モデルのみ）では2021年以降の知識が無いと言われていましたが、Deep Researchにより**「いまこの瞬間」の情報を扱えるようになったのは大きな進歩です。ただしリアルタイム性について注意したいのは、情報ソース側の更新頻度や精度です。例えば速報ニュースは後で訂正が入ることもありますし、統計値も最新確報版が出るまで揺らぐ可能性があります。Deep Researchは一度のクエリで得られた時点の情報をまとめますが、その後新たな情報が出ても自動更新はされません。必要に応じて適宜再調査を行い、情報をアップデートすることが肝要です。また一部のWebサイト（ログインが必要なサービスや有料会員限定記事など）にはアクセスできない場合があります。その点では「入手可能な公開情報内での最新」と理解してください。
  企業の機密情報や未公開データは扱えませんので、リアルタイム分析も公開データに限られる点は承知しておきましょう。
  
• 出力フォーマットと内容構成: Deep Researchのアウトプットは概ねレポート形式で整っていますが、細部で調整したい場合もあるでしょう。例えば日本語の敬体・常体の切り替え、専門用語の訳語統一、社内用語への置き換えなどは自前で行う必要があります。また現時点では、ごく軽微な書式の崩れ（箇条書きの番号が連番になっていない等）が起こる場合があると報告されています。
  内容自体に問題はなくとも体裁を整える手間が発生する可能性があります。もっとも、OpenAIも「フォーマットや引用の小さな不備は今後素早く改善していく」と述べており、時間と共に洗練されるでしょう。要点として、Deep Researchのレポートはドラフト（下書き）8割完成くらいのイメージで捉えると良いです。残り2割の仕上げ（フォーマット調整や自社文脈に合わせた修正）は人間が行う前提で活用すれば、アウトプットの質を最大限引き出すことができます。
  
• 利用上の倫理・法務面: もう一点注意したいのは、Deep Researchが生成したレポートをそのまま社外に公開したり、対外文書に引用する場合です。AIが収集した内容には他社の分析や報道記事の要約も含まれます。それらの知的財産権やデータ利用ポリシーに配慮し、必要に応じて引用元明示や利用許諾を得ることが望ましいでしょう。Deep Researchは情報源URLを示してくれますから、レポートを素材に自社レポートを作成する際は元情報へのリンクを付けたり、「○○社調べによると…」と出典を明記することで透明性を確保できます。また個人情報や機密情報については、AIに入力しない・出力させないことが利用規約上求められます。Deep Researchがウェブ上から収集する情報も基本公開情報のみですが、万一レポート内に個人名やプライバシー情報が含まれている場合、その扱いには注意してください（意図せず含まれた場合はレポートから削除するなど）。要するに、Deep Researchを賢く使うにはAIが出力した内容を「自分のレポート」として責任を持ってチェックし、公正な形で活用することが重要です。

6. 他のリサーチAIとの比較

近年、ChatGPT Deep Researchに限らず複数のAI搭載リサーチツールが登場しています。代表的なPerplexity AI, Consensus, You.comのYouChatなどとChatGPT Deep Researchを比較し、その特徴をまとめます。

• ChatGPT Deep Research（OpenAI）:
  OpenAIのChatGPT Deep Researchは、GPT-4世代の高性能モデル（GPT-4.0/4.5ベース）にウェブ検索とマルチモーダル解析機能を組み合わせた最先端のリサーチAIです。強みは何と言っても徹底的に詳細なレポート生成であり、長文要約や深掘り調査に秀でています。実際、同じテーマで調査させた場合、ChatGPTが最も網羅的で深い分析結果を提供したという評価があります。
  例えば「タイムトラベル」というトピックを調べさせた際、歴史的背景から物理学的考察までカバーした詳細なレポートを提示するなど、広範な視点での情報統合が可能でした。また出力内容も論文風の構成で見出しや表が使われ、専門的レベルのドキュメントに仕上がります。一方弱みとしては、非常に高度な分だけ処理に時間がかかる点です。他の軽量ツールが数分で終えるところ、ChatGPT Deep Researchは15～30分を要するケースもありました。利用回数にも制限があります（前述プラン表の通り）。料金面ではPlus以上が必要ですが、それに見合う精度と理解力の高さが評価されています。総合すると、「時間をかけても詳しいレポートが欲しい」場合に最適なツールと言えます。
  
• Perplexity AI:
  PerplexityはChatGPT登場後に人気を集めた対話型検索AIで、質問に対しウェブから情報を引いて簡潔な回答＋出典を返すのが特徴です。2024年頃から「Copilot」機能やリサーチモードも追加され、より深い調査も可能としています。しかしChatGPT Deep Researchと比べると、出力内容の詳細さでは劣るとの指摘があります。PerplexityのDeep Researchモード（Proプラン向け）では、1クエリにつき約5分程度でレポートを生成しますが、その説明はトピックごとに2～3段落程度とやや素朴なまとめに留まるようです。
  手軽さや速度という強みはありますが、踏み込んだ分析や奥行きのある考察は苦手と言えます。例えば前述の「タイムトラベル」の例では、要点が簡潔すぎて深みがなかったとの評価があります。メリットとしては無料でも1日数件までは使える点や、専用アプリがマルチプラットフォーム（Web/モバイル/デスクトップ）で提供されている点です。結論として、Perplexityは「ざっと概要を掴みたい」「素早く情報収集したい」場合に向いており、綿密な分析が必要なシーンではChatGPT Deep Researchに軍配が上がります。
  
• Consensus:
  Consensusは学術文献に特化したAIリサーチツールで、科学技術や医療などピアレビュー論文のエビデンスを重視する質問に適しています。通常の検索エンジンでは論文の要点把握に時間がかかりますが、Consensusでは質問を入力すると関連する上位5～10本の査読済み論文をAIが要約して提示してくれます。さらにYes/Noで答えられる質問なら、複数論文の結論を集計して「Yes寄り」や「No寄り」とコンセンサス（合意傾向）を表示するユニークな機能もあります。
  例えば「○○は有効な治療法ですか？」と尋ねると、関連論文の結果から「Yes: 7件 / No: 2件 / Possibly: 1件」のように示されるイメージです。強みは何と言っても信頼性の高い情報源（学術データベース）に限定している点で、エビデンスレベルの高い回答が得られることです。特に医療・科学分野の専門家が文献レビューに活用するケースが増えています。一方弱みとして、一般的なWeb情報（ニュース記事や統計サイト）は検索対象に含まれないためビジネスリサーチには不向きなこと、専門分野外の質問には答えられないことが挙げられます。また出力は論文要約が中心であり、ChatGPT Deep Researchのような包括的レポート形式ではありません。したがって、Consensusは「学術論文ベースの質問に特化したリサーチAI」であり、ビジネスや市場調査など幅広い領域を網羅するChatGPT Deep Researchとは補完関係と言えるでしょう。
  
• YouChat (You.com):
  YouChatは検索エンジンYou.comが提供するAIチャットボットで、ウェブ検索と連動して質問回答や簡単な文章生成を行います。通常の検索結果とAI回答が統合されたUIが特徴で、ChatGPTのミニ版のような感覚で使える手軽さがあります。強みは無料で無制限に使える点と、検索エンジン直結による最新情報取得です。YouChatも回答には出典URLが添えられ、透明性を担保しているため一応の信頼性はあります。しかし弱みは、会話能力や分析深度がChatGPTほど高くないことです。あくまで検索結果の延長線上にあるツールで、複雑な課題に対して多ステップで計画立てて調査するといった動作はしません。また回答も一問一答型で簡潔なため、長大なレポートは生成できません。たとえば「市場分析レポートを作って」と依頼しても、ChatGPT Deep Researchのような構造化された長文は期待できず、短めの要約が返ってくる程度でしょう。総合すると、YouChatは「検索感覚でAIに聞いてみる」用途には便利ですが、本格的なリサーチには物足りず、Deep Researchのような専門エージェントには及びません。とはいえ、You.com自体は他にもYouWrite（文章生成）やYouCode（コーディング補助）などAIツール群を提供しており、軽量な情報収集には選択肢の一つです。
  
• その他のリサーチAI:
  上記以外にも、大手IT企業や新興スタートアップから様々なリサーチAIエージェントが登場しています。例えばGoogle Bard（Gemini）は2025年に入り高度なDeep Researchエージェント機能を限定ユーザー向けに提供開始しました。Gemini版Deep ResearchはChatGPTより高速（約5分以内）で詳細レポートを生成し、章立てやエグゼクティブサマリー付きのフォーマルな報告書を出力するなどの特徴があります。一方で、開始前にユーザーが編集可能なリサーチ計画を提示するなどインターフェースに違いがあり、ChatGPTは対話で方針を詰めるのに対しGeminiは計画を自動提案するといった差があります。
  またBing Chat（Microsoft）もGPT-4ベースでウェブ検索対応のAIですが、こちらは基本的にQ&A形式であり深いレポート作成には踏み込んでいません。ただマイクロソフトのCopilot構想の中で、Office製品と連携した調査レポート自動生成の機能拡充も進められています。さらにxAIのGrok（Beta）はTwitter（X)上で使えるエージェントで、DeepResearch/DeeperResearchというモードを持ち高速にレポートを返す試みがあります。これら各社のツールは、いずれも「AIが自動でリサーチしてくれる」点では共通しますが、精度・深さ・速度・使い勝手にそれぞれ強みが異なります。ChatGPT Deep Researchはその中でも深さ（情報網羅性）で頭一つ抜けている存在と言えるでしょう。一方、GoogleのGeminiは速度とプレゼンテーションで優れ、Perplexityは手軽さで優れる、といった棲み分けになっています。利用シーンに応じてこれらを使い分けるのも有効です。

7. セキュリティ・プライバシーと制限事項

ビジネスでDeep Researchを活用する際には、情報セキュリティやプライバシーにも注意を払う必要があります。また現時点の機能制限についても把握しておきましょう。

• 企業データの取り扱い: ChatGPT Deep Researchはクラウド上のAIサービスであるため、機密情報を入力する際には慎重さが求められます。無料版やPlus版では、ユーザーが入力したデータがモデル改善に利用される可能性があると利用規約に明記されています（2023年以降のアップデートでオプトアウト設定も導入）。
  Enterpriseプランでは入力データが学習目的に使われない保証やエンドツーエンドの暗号化などが提供されています。したがって、社外秘データを含む調査をDeep Researchに依頼する場合は、必ずEnterprise利用か適切なNDA契約下で行うようにしましょう。
  OpenAIは企業内システムや有料購読コンテンツとの連携時にも厳格なセキュリティ対策を講じていると述べています。
  具体的には、ユーザーデータの不正利用や再学習への流用を防ぐメカニズム、社内ネットワークとChatGPT間の安全な接続（VPNや専用API）等です。Deep Research自体にも「学習データの再生防止機能」が実装されており、AIがトレーニング中に含まれていた機密テキストをそのまま吐き出すリスクを低減しています。このような対策により、企業利用でも一定の安心感は得られますが、それでも「AIに預けた情報は第三者のサーバーを経由する」事実は変わりません。社内ポリシーに従い、扱うデータの機密度に応じた利用判断をしてください。
  
• コンプライアンスと公開情報の限界: Deep Researchは公開Web情報を収集対象としています。これは裏を返せば、公開されていない情報はリサーチできないことを意味します。例えば競合企業の非公開戦略や個人のプライベートデータなどは取得できません。また調査内容によっては、AIがアクセスを禁止されたサイト（ログインが必要なページ、Robots.txtでクローリング禁止のページなど）に当たる場合もあります。そうした場合AIは迂回せずにアクセスを控えますので、結果的に情報が欠落する可能性があります。必要な情報が得られないと感じた場合、プロンプトを変えて代替情報源を探すか、ユーザー自身が手動でデータを取得してAIに与える（ファイルアップロード等）ことが必要です。またDeep Researchエージェント自体、OpenAIの利用規約とAI安全ガイドラインに従ってコンテンツフィルタリングを行っています。違法な調査依頼や差別・中傷に関わる内容、個人を特定するような問い合わせには応じない設計です。例えば「特定の人物の犯罪歴を調べて」などの要求は拒否されます。この制約は他の検索AIでも同様ですが、ビジネスシーンでは通常問題にならないでしょう。まとめると、Deep Researchは「誰でも入手可能な正規の情報」を前提に動作するため、それ以上の範囲（機密情報や不正取得データ）は扱わない・扱えないことを理解しておいてください。
  
• システム負荷と使用制限: Deep Researchは高度な機能ゆえ計算資源を多く消費します。OpenAIも「Deep Researchは非常に計算負荷が高い」と述べており、同時利用者が増えるとレスポンスが遅くなったり、利用回数制限が厳しくなる可能性があります。そのためProやPlusユーザーのクエリ回数に上限を設けつつ段階的に開放している経緯があります。
  実務で頻繁に使う場合、月内の上限回数に注意しましょう（前述の通りPlusは25回/月）。上限到達後は自動で軽量モデル版に切り替わりますが、軽量版では深い推論ができず精度が若干低下する可能性があります。重要な調査は残り回数が充分ある状態で行うことをおすすめします。またシステムメンテナンスなどで一時的にDeep Research機能が停止する可能性もゼロではありません（現在は安定稼働していますが）。代替策としてPerplexityやBingなど他のツールも手元に用意しておくと、万一の時に役立つでしょう。
  
• 安全性とバイアスへの配慮: OpenAIはDeep Researchの安全性向上にも注力しています。ハルシネーション低減やデータ漏洩防止の他、アルゴリズム上のバイアス除去にも取り組んでいます。具体的には、特定の視点に偏った情報ばかり集めないよう検索結果の多様性を確保したり、分析結果の公平性を評価するフィードバックループを導入するなどです。とはいえ、AIの中立性には限界もあります。トピックによっては主要な情報源自体に偏りがある場合も考えられます。ユーザー自身も出力内容に潜むバイアスに目を配り、必要なら異なるキーワードで追加調査するなど補完すると良いでしょう。プライバシー面では、Deep Researchが個人情報を過剰に取得・開示しないようポリシーが組まれています。例えば特定個人に関する深堀りは行わない、顔写真から個人識別しない等です（これはChatGPT一般のポリシーにも通じます）。企業として利用する際は、社内ポリシーと照らしてAI利用のガイドラインを策定しておくと安心です。特にアウトプットの二次利用（レポートをそのまま転用する等）や機密データ投入時のルールなど、事前に定めておくことを推奨します。

8. 効果的に使うためのプロンプト例・コツ

最後に、ChatGPT Deep Researchをビジネス/マーケティング用途で効果的に使うための具体的なプロンプト例やテクニックを紹介します。目的別の入力例を参考に、質問内容の工夫次第でより有用なアウトプットを引き出しましょう。

ビジネス向けプロンプト例

• 競合分析レポート依頼:
  
  「当社（○○社）の主要競合を3社挙げ、それぞれの製品ラインナップ・ターゲット市場・価格戦略の違いを比較分析してください。」
  
  ポイント: 自社名や業界名を入れて主要競合のピックアップから依頼できます。比較観点（製品ラインナップ/市場/価格など）を列挙しておくと、各社ごとに項目を揃えた比較表を作ってくれる可能性が高まります。
  
• 市場動向の包括調査:
  
  「日本のEC（電子商取引）市場について、直近5年間の市場規模推移と今後5年間の成長予測、主な成長要因をデータ付きで報告してください。」
  
  ポイント: 時系列データを指定すると、Deep Researchは統計データを探しグラフ化も試みます。「データ付きで」と伝えることで数字を盛り込んだ回答になりやすいです。また対象期間や地域を明示することで、より正確な情報が集まります。
  
• 戦略立案のためのベンチマーク:
  
  「当社と競合X社のSWOT分析をそれぞれ行い、結果を比較して将来的な戦略の方向性について示唆をください。」
  
  ポイント: SWOTのようなフレームワーク分析も依頼できます。各社のStrength/Weakness/Opportunity/Threatを箇条書きで整理し、最後にその比較から導ける示唆（例えば「競合Xが強みとする分野で当社は〇〇を強化すべき」など）まで言及してもらう形です。「示唆をください」と伝えることで、AIなりの考察も加えてくれます。
  
• 社内データを用いた分析:
  
  「（※Excelファイル 'sales2024Q1.xlsx' をアップロード）この売上データを分析し、主要製品カテゴリごとの売上比率と前年比成長率をグラフ付きで示してください。また特徴的なトレンドがあれば指摘してください。」
  
  ポイント: ファイルアップロード機能を活用した例です。自社の売上データ等を与えて分析させることで、社内BIツールのような使い方もできます。「グラフ付きで」と伝えることで、AIがPythonのMatplotlibなどを用いて棒グラフや折れ線グラフを生成し、結果を画像で埋め込んでくれる場合があります。こうした定量分析もDeep Researchの強みです。
  
• リスク調査・ケーススタディ:
  
  「競合の中で近年大きな不祥事やリコールを経験した企業はありますか？それが当社業界に与えた影響と教訓をまとめてください。」
  
  ポイント: ビジネスでは他社事例から学ぶケーススタディも重要です。上記のように特定テーマ（不祥事・失敗事例）に絞って調査を依頼すると、該当企業のニュースを洗い出し、その影響分析までまとめてくれるでしょう。「教訓をまとめて」などと促すことで、単なる事実羅列でなく示唆のある出力を得やすくなります。

マーケティング向けプロンプト例

• ターゲット顧客の洞察取得:
  
  「新製品Aに関するSNS上の反応を分析し、特に関心を示しているユーザー層（年代・性別など）とその理由を推測してください。」
  
  ポイント: SNS分析を通じてペルソナ洞察を得る例です。製品Aに言及している投稿を収集し、プロフィール情報等からユーザー層を推定し、その関心ポイント（「デザインが良い」「価格が高いが品質◎」など）をまとめてくれます。「推測してください」とあるように、完全なデータでなくともAIなりに傾向分析してくれます。
  
• コンテンツアイデア創出:
  
  「当社ブログのコンテンツ戦略立案のため、競合B社とC社のブログで直近半年に人気だった記事トップ5のテーマと、その記事が示したユーザー関心を分析してください。」
  
  ポイント: 競合の人気コンテンツ調査です。Deep Researchは各ブログの閲覧数までは直接わからないかもしれませんが、ソーシャルシェア数やコメント数から「人気だった記事」を推定し、そのテーマをリスト化してくれるでしょう。
  その上で、例えば「競合B社では○○に関する記事が多く高いエンゲージメントを得ている」といった戦略の差異を指摘してくれることが期待できます。これにより自社のコンテンツ計画に活かせる知見が得られます。
  
• 広告クリエイティブ最適化:
  
  「業界Zで成功しているデジタル広告の事例を調べ、バナー画像や広告コピーの傾向を教えてください。当社の広告改善に役立つポイントも提案してください。」
  
  ポイント: 広告のクリエイティブ調査に関するプロンプトです。Deep Researchは公開されている事例記事やアワード受賞作品などから成功広告の共通点を洗い出し、「シンプルなキャッチフレーズ」「人物写真の活用」「CTAボタンの色」等の傾向をまとめてくれます。さらに「提案してください」と促すことで、現状の貴社広告（もし公開情報があればそれも参照して）に対する改善案も述べてくれるでしょう。
  
• SEOキーワードとQ&A分析:
  
  「製品カテゴリXに関連する検索キーワード上位10語と、それに続くユーザーの具体的な質問を調査してください（例：「Xとは」「X 価格 比較」など）。それらの質問に当社サイトで答えるべきか提案をください。」
  
  ポイント: SEO強化のため、ユーザーが検索エンジンで入力している具体的な質問を調べる例です。AIは「People also ask（他の人はこちらも質問）」データやQ&Aサイト、検索補完サジェストなどから関連質問を集めて一覧化し、その重要度を示してくれるでしょう。
  「答えるべきか提案を」とあるように、質問ごとにコンテンツ作成の優先度もコメントしてくれるはずです（例：「〇〇という質問は検索ボリューム大なのでFAQページで回答すべき」）。これにより、ユーザーの検索意図に合致したコンテンツ施策立案が可能になります。

プロンプト作成のコツ: 上記例からも分かるように、Deep Researchを最大活用するには以下のポイントを意識すると良い結果が得られます。

• ❶ 具体的かつ包括的に依頼する: 「○○について調べて」だけではなく、「○○のどんな側面を」「なぜ知りたいか」まで伝えると、AIは調査範囲と方向性を掴みやすくなります。特にビジネスでは「～を比較して」「～の要因を分析して」など動詞や目的語を明確に含めましょう。
  
• ❷ 出力形式や重点項目を指定する: Deep Researchは柔軟性が高いため、リスト・表・グラフ・文章など希望フォーマットを伝えることも可能です。「表形式で」「グラフ付きで」「箇条書きで要点を」等のフレーズを組み込むと、視覚的に整理されたレポートになりやすいです。
  
• ❸ 前提情報や前提認識を共有する: 自社の業界ポジションや既知の事実を一言付け加えると、AIは無駄な説明を省いてくれます。例えば「当社は国内シェア2位。競合1位との差別化観点で市場分析してください。」のように、前提条件を与えることでより実用的な洞察が引き出せます。
  
• ❹ AIからの質問に丁寧に回答する: Deep Research実行時にAIが投げてくるClarification質問にはできるだけ具体的に答えましょう。それが結果精度を左右します。「対象期間は？」「目標とするKPIはありますか？」など聞かれたら、想定を明示することでAIとの共同作業がうまく進みます。
  
• ❺ 継続対話で深堀りする: 最初のレポートで満足できなくても諦めず、追質問や追加指示を与えてください。「○○についてもっと詳しく」「この部分を表にして」等の要望にAIは応えて再調査・再構成してくれます。一度のプロンプトで完璧を目指すより、対話を重ねて精度向上させるイメージです。

以上、ChatGPTのDeep Research機能について、その概要から使い方、ビジネス・マーケティングへの応用例、他AIとの比較、注意点、そして効果的なプロンプト設計のコツまで包括的に解説しました。適切に活用すれば、小さなチームでも大規模なリサーチを短時間でやり遂げることが可能です。AIの力と人間の判断を組み合わせ、業務効率化と洞察創出に役立ててください。