OpenAIの新機能「Deep Research」を徹底解説！

OpenAI社が開発した「Deep Research」について、興味はあるものの

・どのような機能なのか詳しくわからない…。
・使い方や料金が知りたい…。

という方もいるのではないでしょうか。そこでこの記事では

・Deep Researchの主な機能や性能
・使い方や料金プラン、活用事例

についてご紹介します。

AI検索エンジンを初めて使う方でも、この記事を読むことでDeep Researchの特徴について理解できます。

OpenAI Deep Researchとは

Deep Research（ディープリサーチ）は、OpenAI社が提供する生成AIサービス「ChatGPT」の新機能です。ユーザーが入力したプロンプトに従って数多くの情報源からデータを検索・収集し、詳細なレポートなどを作成できます。

出展：OpenAI deep research公式サイト

Deep Researchを活用すると、複雑なリサーチタスクやデータ分析の自動化が可能です。科学や金融、工学、政策などさまざまな分野における専門的なリサーチに活用できます。

Deep Researchの主要機能

Deep Researchには、以下のような機能が備わっています。

• 質問に即答できるAIリサーチアシスタント
• 信頼性の高い引用元を自動で提示
• 専門分野にも対応する深掘り力
• マルチモーダル対応で画像・PDFも分析可能
• 議事録作成や要約も一瞬で完了
• 調査履歴を共有・再利用できるプロジェクト機能

ここでは、Deep Researchの主要機能について解説します。

質問に即答できるAIリサーチアシスタント

Deep Researchは、ユーザーの質問を解決するために必要な情報を収集・分析するAIリサーチアシスタントとして活用できます。

複雑な内容であっても、詳細な情報をもとにレポートを生成し、ユーザーからの質問に即答することが可能です。

信頼性の高い引用元を自動で提示

Deep Researchで生成したレポートには、引用元のリンクが自動で提示されます。ユーザーはリンク先の情報を確認し、レポートの信頼性を確かめることが可能です。

専門分野にも対応する深掘り力

Deep Researchは、リサーチの精度を高めるために、複数回の情報収集と推論による深掘りを自律的に行います。そのため、科学や工学、政策といった専門分野に関する情報収集や分析に対応できます。

マルチモーダル対応で画像・PDFも分析可能

「マルチモーダル」とは、テキストや画像といった複数の形式のデータを処理することです。Deep Researchはマルチモーダルに対応しているため、さまざまな情報ソースに基づくレポートの作成が可能です。

テキストだけでなく、PDFドキュメントや画像データなどの内容もDeep Researchで分析できます。

議事録作成や要約も一瞬で完了

会議の議事録作成や長文の要約なども、Deep Researchの得意分野です。比較的長い文章であっても迅速に処理できるため、時間の節約や業務効率化に役立ちます。

調査履歴を共有・再利用できるプロジェクト機能

Deep Researchを使って調査した履歴は、「プロジェクト」として保存できます。プロジェクトはほかのユーザーと共有・再利用できるため、チームでの分析やレポート作成の効率化が可能です。

　

Deep Researchの性能

Deep Researchの性能には、以下のような特徴があります。

• 推論時間が増えるほど精度が向上する
• 単純タスクほど精度が高い
• 推論や創造的な判断はモデルにとって難しい
• 汎用性の高さを示すベンチマークでも優れた結果を残している
• ハルシネーションが軽減されている

ここでは、Deep Researchの性能について解説します。

推論時間が増えるほど精度が向上する

Deep Researchは、推論時間を増やし、より多くのデータを処理するほど精度が向上する傾向があります。そのため、複雑なリサーチタスクにも対応可能です。

単純タスクほど精度が高い

簡単な調べものなどのタスクでも、Deep Researchは高い精度で情報を処理できます。ユーザーからのシンプルな質問に対して、迅速かつ正確な回答が可能です。

推論や創造的な判断はモデルにとって難しい

複雑な推論や創造的な判断については、的確な回答を生成するのが難しい場合があります。考慮すべき条件や不確定要素が多い状態での推論や、状況に応じた柔軟な判断などは苦手です。

これらのタスクでは、人間の判断を補完する形でDeep Researchを利用することが推奨されます。

汎用性の高さを示すベンチマークでも優れた結果を残している

「ベンチマーク」とは、AIモデルなどの処理能力や汎用性の高さを測るための試験や評価基準のことです。

Deep Researchは、「Humanity’s Last Exam」や「GAIA」といったベンチマークで高いスコアを記録しています。特に、実世界の問題解決能力において優れた結果を残していることがDeep Researchの特徴です。

ハルシネーションが軽減されている

「ハルシネーション」とは、生成AIが誤情報を生成してしまう現象を指します。データの引用元が明示されるDeep Researchでは、情報の信頼性を確認できるため、ハルシネーションによるリスクの軽減が可能です。

また、多様なデータソースを分析して回答を生成することで、一部の偏ったデータをもとに誤情報を生成してしまうリスクも抑えています。

Deep Researchの使い方

ここでは、Deep Researchの使い方を解説します。まずは、ChatGPTのアカウントを作成した上で、以下の手順を実行しましょう。

ChatGPTのメッセージ入力欄で「ツール」をクリックし、「Deep Researchを実行する」を選択します。

プロンプト入力欄に調査したい内容を入力し、矢印のアイコンをクリックします。

プロンプトの内容によっては、追加情報の入力を求められる場合があるため、必要に応じて回答しましょう。

以上の操作を行うと、AIによる情報の収集と分析が自動で行われます。レポートが完成すると通知が届き、内容の確認が可能です。

　

OpenAI Deep Researchの料金プラン

Deep Researchを利用できる回数は、ChatGPTの料金プランによって異なります。2025年5月28日時点での各プランの内容は以下の通りです。

プラン名	料金	Deep Researchの利用	対象ユーザー
無料版	無料	月5回（軽量版）	試してみたい方
Plus	月20ドル	月25回（標準版10回、軽量版15回）	個人研究者
Pro	月200ドル	月250回（標準版125回、軽量版125回）	高頻度利用者
Team	ユーザー1人あたり25ドル（年額課金の場合） ユーザー1人あたり30ドル（月額課金の場合）	ユーザー1人あたり月25回（標準版10回、軽量版15回）	複数人のチーム
Enterprise	要問い合わせ	ユーザー1人あたり月25回（標準版10回、軽量版15回）	大規模法人
教育機関向け	割引あり・要問い合わせ	ユーザー1人あたり月25回（標準版10回、軽量版15回）	学生・教員

※2025年5月時点
出典元：ChatGPT 料金設定｜OpenAI

無料版｜月5回、ライト版利用可

無料版のユーザーは、Deep Researchを月5回まで利用できます。無料プランで利用できるDeep Researchは、「o4-mini」と呼ばれるコスト効率重視のモデルで作られた軽量バージョンです。

Plus｜月20ドル〜、個人研究者向け

Plusプランでは、月額20ドルで標準版のDeep Researchを月10回までと、軽量版を月15回までの合計25回まで利用できます。個人で利用したい研究者や学生に適したプランです。

Pro｜月200ドル〜、高頻度利用者向け

Proプランでは、月額200ドルで標準版のDeep Researchを月125回までと、軽量版125回までの合計250回まで利用できます。専門分野に関するリサーチを高頻度で行いたいユーザーに適したプランです。

Team｜ユーザー1人あたり月25ドル〜、チームで活用

Teamプランでは、ユーザー1人あたり月25ドル（年額課金）または30ドル（月額課金）で、1人あたり月25回（標準版10回、軽量版15回）までDeep Researchを利用できます。リサーチしたプロジェクトの共有や共同作業が可能です。複数人でリサーチを行いたい場合に適しています。

Enterprise｜要問い合わせ、大規模法人向け

Enterpriseプランは、大規模法人向けのカスタマイズプランです。Deep Researchの利用回数はユーザー1人あたり25回（標準版10回、軽量版15回）で、料金やChatGPTの機能については要問い合わせとなっています。

教育機関向け｜割引あり、学生・教員に最適

教育機関向けプランは、学生や教員向けに提供される割引プランです。Deep Researchの利用回数はユーザー1人あたり25回（標準版10回、軽量版15回）、具体的な金額については要問い合わせとなっています。教育機関での研究や学習に適したプランです。

　

軽量版の「Deep Research」も登場

Deep Researchには、リサーチに使用する学習モデルが異なる軽量版があります。軽量版の登場によって、ChatGPTのユーザーがより多くDeep Researchを利用できるようになりました。

ここでは、軽量版のDeep Researchについて解説します。

Deep Researchの利用回数が多い

軽量版のDeep Researchは、「o4-mini」という学習モデルを使用し、コスト効率を重視したバージョンです。ChatGPTの無料プランでは月5回まで、有料版のPlus、Team、Enterpriseでは月15回まで、Proプランでは月125回まで、軽量版のDeep Researchを利用できます。

有料版のPlus、Team、Enterpriseでは、まずは標準版のDeep Researchを月10回まで利用でき、制限回数に達したあとは自動的に軽量版に切り替わります。標準版で月10回、軽量版で月15回までの合計25回、Deep Researchの利用が可能です。

精度は標準版とほぼ変わらない

o4-miniモデルを利用している軽量版のDeep Researchは、標準版とほとんど同等の精度を維持しています。そのため、軽量版でも専門分野に関する高品質なリサーチが可能です。

出典：OpneAI | Xへポストされた投稿

Deep Researchの活用事例

Deep Researchは、コンサルティングや新規事業の立ち上げなど、以下のような分野で活用できます。

・コンサルティング領域での活用
・新規事業の調査
・教育分野での活用
・セキュリティ事例の調査

ここでは、Deep Researchの活用事例について解説します。

コンサルティング領域での活用

コンサルティング業界では、競合分析や市場動向の調査などを行う際に、Deep Researchが活用されています。

Deep Researchを活用すると、情報収集や専門的な分析を効率的に進めることが可能です。Deep Researchで調査した結果をもとに戦略を提示し、クライアントの意思決定をサポートできます。

新規事業の調査

新規事業を立ち上げる際は、参入する市場に関する調査や、業界分析を行うことが重要です。Deep Researchを活用すると、市場規模の成長予測や競合他社のサービスの分析、消費者トレンドの把握などを効率的に行えます。

新たなビジネスを始める際の事業計画策定や、未開拓市場の調査などにDeep Researchが役立ちます。

教育分野での活用

教育分野では、学術論文や先行研究についての効率的なリサーチが可能です。研究テーマの調査や、学術的な議論に必要な資料の整理といった活動をDeep Researchで支援できます。また、教育プログラムや学習カリキュラムの設計なども、Deep Researchを活用できる領域です。

セキュリティ事例の調査

過去に起きたセキュリティ上のトラブルや脅威をDeep Researchで調査することで、サイバー攻撃などのリスクに対処しやすくなります。Deep Researchでは、サイバー攻撃の手法や企業の脆弱性に関するデータ、最新のセキュリティ事例などを効率的に収集・分析することが可能です。

Deep Researchを活用して分析力を高めよう！

OpenAI社が提供するリサーチ機能「Deep Research」を活用することで、情報収集や分析、レポート作成を自動化できます。ユーザーが入力したプロンプトに沿ってリサーチを自律的に行うことや、情報の出典元を明示することなどがDeep Researchの特徴です。

Deep Researchの活用方法について詳しく学びたい方には、以下の講座がおすすめです。

◆【非IT人材向け】ChatGPTの進化を体感！OpenAI Deep Research超入門　～回答結果比較で見えたこと

レビューの一部をご紹介

評価：★★★★★
コメント：基本からわかりやすく、実例を交えて説明いただけました。

評価：★★★★★
コメント：現時点でのChattGPTの進化状況、モデルの使い分けなどよく理解できました。ものすごい勢いで進化していると感じます。何はともあれ使用して、日常業務等に有効活用してみたいです。ありがとうございました。

専門性の高い分野の調査でDeep Researchを活用して、分析の精度や効率を高めましょう！