ChatGPT Deep Researchの使い方完全ガイド｜基本操作から実践的な活用法まで

ChatGPT Deep Researchとは？新機能の基本を理解しよう

ChatGPT Deep Researchは、複雑な調査作業を自動化し、専門的なレポートを短時間で生成できる革新的な機能です。本記事では、基本的な操作方法から効果的な活用テクニックまで、実際に使いこなすために必要な情報を詳しく解説します。

Deep Researchの概要と特徴

Deep Researchは、インターネット上の膨大な情報源から自動的にデータを収集・分析し、包括的な調査レポートを作成するAIエージェント機能です。

出典：Zapier – What is ChatGPT deep research?

従来の検索作業では数時間から数日かかっていた調査タスクを、わずか数分から十数分で完了できる点が最大の特徴となります。OpenAIの公式発表によると、最新の推論特化モデルを基盤として、WebブラウジングやPDF解析、Python実行環境などの多様なツールを統合的に活用します。^[1]

例えば、特定業界の市場動向分析や競合他社の戦略調査など、複数の情報源を横断した深い分析が必要な場面で威力を発揮するでしょう。

従来のChatGPTとの違い

Deep Researchは、リアルタイム対話型のChatGPTとは異なり、時間をかけて詳細な調査レポートを生成することに特化しています。

通常のChatGPTが瞬時に回答を返すのに対し、Deep Researchは複数のステップを経て情報を収集・統合するため、より正確で網羅的な分析結果を提供できます。また、すべての情報に出典URLが付与されており、情報の信頼性を確認しやすい構造になっています。

具体的には、ChatGPTが1～2段落程度の回答を返すところ、Deep Researchでは1万文字を超える詳細なレポートが出力されることも珍しくありません。

どんな場面で使えるのか

Deep Researchは、金融・科学・政策・エンジニアリングなどの専門分野での調査業務に最適化されています。

OpenAIの公式サイトでは、「集中的な知識作業を行う人々のために設計された」とされており、正確で信頼性の高い情報収集が求められる場面や、多角的な視点からの分析が必要な複雑なテーマに対して特に有効です。^[1]

たとえば、新規事業立ち上げ時の市場調査、学術論文の背景調査、投資判断のための企業分析、製品比較レポートの作成など、幅広い用途で活用可能です。

Deep Researchの料金プランと利用制限

各プランの料金と利用回数

Deep Research機能は現在、無料プランから有料プランまで全てのユーザーが利用できますが、プランごとに月間利用回数が異なります。

2025年7月時点での最新利用回数：

個人利用であれば無料またはPlusプランで十分ですが、ビジネス用途で頻繁に調査を行う場合はProプランの導入を検討するとよいでしょう。

標準版と軽量版の違い

Deep Researchには標準版と軽量版の2つのバージョンが提供されており、処理能力と出力品質に違いがあります。

技術仕様の詳細：

• 標準版: 「o3-deep-research」モデルを使用し、詳細で高品質な調査結果を提供（精度約51.5%）
• 軽量版: 「o4-mini-deep-research」モデルを使用し、処理速度を重視した設計（精度約45.6%）^[2]

無料プランでは軽量版のみ利用可能で、有料プランでは両方のバージョンを使い分けできます。また、標準版の利用上限に達した場合、自動的に軽量版に切り替わる仕組みになっています。

例えば、簡単な情報収集には軽量版を使用し、重要なビジネス判断に関わる詳細調査には標準版を選択するといった使い分けが効果的です。

コストパフォーマンスの考え方

Deep Researchのコストパフォーマンスを評価する際は、従来の調査作業にかかる時間コストと比較することが重要です。

専門的な調査レポート作成には通常数時間から数日を要しますが、Deep Researchなら十数分で同等レベルの成果物を得られるため、時給換算すると非常に高い投資対効果が期待できます。

たとえば、月額200ドルのProプランでも、月に数回の本格的な調査を行うだけで元を取れる計算になり、調査業務が多い職種の方には特におすすめといえるでしょう。

Deep Researchの基本的な使い方

機能をONにする方法

Deep Research機能を使用するには、ChatGPTのチャット画面下部にある「詳細なリサーチ」ボタンをクリックしてONに切り替える必要があります。

出典：Zapier – What is ChatGPT deep research?

ボタンが青色に変わることで機能が有効化され、通常のチャット機能とは異なるDeep Researchモードに切り替わります。なお、一部のモデルでは機能が表示されない場合があるため、その際は推論特化モデルを選択してください。

マウスポインターをボタンに合わせると、残り利用回数とリセット日が表示されるため、利用可能回数を確認してから使用するとよいでしょう。

プロンプト入力から結果出力までの手順

Deep Researchでの調査は、プロンプト入力、事前確認、調査実行、結果出力の4段階で進行します。

まず調査したい内容を具体的に入力すると、AIが調査方針について確認質問を行い、ユーザーの承認を得てから本格的な調査を開始します。調査中は進捗状況と使用している情報源がリアルタイムで表示され、完了するとレポート形式で結果が出力されます。

例えば「日本の電気自動車市場について調査してください」と入力すると、調査範囲や期間、分析視点について確認され、承認後に市場規模や主要企業、今後の展望などを含む詳細レポートが生成されます。

調査前の確認機能の活用方法

Deep Researchの事前確認機能は、より精度の高い調査結果を得るための重要なステップです。

AIが調査方針や重点項目について質問してくるため、この段階で詳細な要望や追加条件を伝えることで、ニーズに合ったレポートを生成できます。確認内容に対して「包括的にお願いします」と返すだけでも、幅広い視点からの分析が期待できます。

また、この段階で調査対象の追加や除外、分析の重点ポイントの変更なども可能なため、最初のプロンプトが曖昧でも適切な調査に修正できる点が便利です。

効果的なプロンプトの作り方とコツ

具体的で明確な指示の書き方

Deep Researchで高品質な結果を得るには、調査テーマを具体的かつ明確に指定することが最も重要です。

曖昧な指示では表面的な情報しか得られませんが、調査目的や知りたいポイントを詳細に記載することで、より実用的で深い分析結果を期待できます。また、「包括的に」「詳細に」といったキーワードを含めると、広範囲で詳細な調査を実行してくれます。

例えば、単に「AIについて調べて」ではなく「2024年の生成AI市場における主要企業の戦略と今後の展望について、競合分析を含めて詳細に調査してください」のように具体化するとよいでしょう。

調査範囲と期間の指定方法

調査の精度を高めるためには、対象とする時期や地域、業界などの範囲を明確に指定することが効果的です。

範囲を限定することで、より深掘りした分析が可能になり、古い情報や関係のない情報を除外できるため、実用性の高いレポートが生成されます。特に最新動向を知りたい場合は、「2023年以降の」「過去1年間の」といった期間指定が重要です。

具体例として「2024年のロボティクス分野における強化学習の進展について、日本市場に焦点を当てて調査してください」のように、期間・分野・地域を組み合わせて指定する方法があります。

出力形式の指定テクニック

Deep Researchでは、レポートの構成や形式についても詳細に指定することで、用途に応じた最適な出力を得られます。

「冒頭にサマリーを」「表形式でまとめて」「メリット・デメリットを含めて」といった形式指定により、読みやすく実用的なレポート構成にカスタマイズできます。2025年5月からはPDF出力機能も追加され、生成されたレポートを直接PDF形式で保存・共有が可能になっています。^[3]

たとえば「競合他社分析を表形式でまとめ、最後に推奨事項を含めたサマリーを500字程度で作成してください」のように、具体的な出力イメージを伝えると効果的です。

Deep Researchの実践的な活用事例

ビジネス・市場調査での活用

Deep Researchは、企業の戦略立案や新規事業検討において強力な調査ツールとして機能します。

競合分析、市場規模調査、業界トレンド分析など、従来は外部調査会社に依頼していた内容を社内で迅速に実行できるため、意思決定のスピードアップとコスト削減を同時に実現できます。

実際の活用例として、ある企業では新サービス立ち上げ前の市場調査にDeep Researchを使用し、2週間かかる予定だった調査を1日で完了させ、競合他社より早期の市場参入を実現しました。

実際の活用事例（YouTube動画より）：

出典：かいちのAI大学 – Deep Research すごい使い方10選

学術研究・レポート作成での利用

学術分野では、文献調査や背景研究の効率化にDeep Researchが大きく貢献します。

特定テーマに関する先行研究の整理や、複数分野にまたがる学際的な調査において、人間だけでは見落としがちな関連研究や最新動向を網羅的に収集できます。ただし、学術利用では出典の精査と内容の検証が特に重要になります。

例えば、研究論文の導入部分で必要な背景調査や、関連研究の整理作業において、数日かかる文献レビューを数時間に短縮できた研究者の事例が報告されています。

日常生活での便利な使い方

Deep Researchは専門的な用途だけでなく、日常的な情報収集や意思決定にも活用できます。

大きな買い物の検討や旅行計画の立案、健康情報の調査など、複数の情報源から比較検討が必要な場面で威力を発揮します。ただし、緊急性を要する簡単な質問には、通常のChatGPTの方が適している場合もあります。

具体例として、マイホーム購入を検討している方が、地域の不動産市況から住宅ローンの比較、周辺環境の調査まで包括的なレポートを作成し、家族での検討材料として活用するケースがあります。

Deep Researchの制限事項と注意点

情報の精度と出典確認の重要性

Deep Researchの出力は非常に説得力がありますが、すべての情報が100%正確とは限らないため、重要な判断に使用する前の検証が必須です。

特にビジネスや学術用途では、生成されたレポートの出典リンクを辿り、元情報の信頼性と正確性を確認する作業が不可欠となります。OpenAI公式でも、「権威情報と噂の見分け・信頼区別・不確かさの伝達能力には課題」があることを認めています。^[1]

例えば、投資判断に関する調査では、財務データの数値や企業の最新動向について、公式IRや信頼できる金融情報サイトでの再確認を必ず行うべきでしょう。

処理時間と利用回数の管理

Deep Researchは詳細な調査を行うため、結果出力まで5分から30分程度の時間を要します。

急ぎの質問や簡単な情報収集には向いておらず、また月間利用回数に制限があるため、計画的な使用が重要です。複数の調査を並行実行することはできないため、大量の調査が必要な場合は時間配分を考慮する必要があります。

実際の運用では、緊急度の低い調査から順次実行し、重要度の高い調査に利用回数を温存するといった使い分けが効果的です。

適さない用途と限界

Deep Researchには得意分野と不得意分野があり、すべての調査に適しているわけではありません。

また、調査対象について基礎知識がない場合、適切な問いを設定できず、表面的なレポートしか得られない可能性があります。

Deep Researchを最大限活用するためのベストプラクティス

事前準備と基礎知識の重要性

Deep Researchで高品質な結果を得るには、調査テーマについてある程度の基礎知識を持っていることが重要です。

全く知識がない分野では適切な質問設定が困難で、表面的な情報しか得られない場合があります。事前に基本的な情報を収集し、調査の方向性を明確にしてからDeep Researchを活用することで、より実用的な成果を期待できます。

具体的には、まず通常のChatGPTで概要を把握し、さらに深掘りしたい部分をDeep Researchで詳細調査するという段階的なアプローチが効果的です。

結果の検証と活用方法

Deep researchの出力結果は、そのまま使用するのではなく、必ず内容の検証と整理を行うことが重要です。

生成されたレポートは非常に詳細ですが、不要な情報や重複する内容も含まれているため、目的に応じた編集作業が必要になります。また、重要な判断材料として使用する場合は、出典の確認と事実関係の検証を怠らないようにしましょう。

2025年5月からは、Deep ResearchでPDF出力機能も追加され、生成されたレポートをPDF形式で保存・共有が可能になっています。^[3] 実際の活用では、レポートをベースに要点をまとめ直し、自分なりの分析や考察を加えることで、より価値のある成果物に仕上げることができます。

他のAIツールとの使い分け

Deep Researchは万能ではないため、他のAIツールや情報収集手段との適切な使い分けが成功の鍵となります。

2025年7月には、Deep ResearchのSlack統合テストも開始され、企業内でのワークスペース情報を活用した調査が可能になるなど、統合機能も強化されています。^[4] 簡単な質問や即答が必要な場面では通常のChatGPT、専門的なデータ分析にはPythonツール、最新情報の確認には検索エンジンといったように、それぞれの特性を理解した使い分けが重要です。

例えば、市場調査の全体像をDeep Researchで把握し、具体的な数値データは専門データベースで確認、最新動向は検索で補完するといった組み合わせ活用が効果的でしょう。

最新の情報（2025年7月8日時点）：

• Study Together機能がテスト中で、学習支援に特化した新機能の追加が予定されています
• Deep ResearchのSlack統合により、企業のワークスペース情報を活用した調査が可能になる予定です
• API提供開始により、開発者向けにも展開が始まっています^[2]

Deep Researchは調査業務を革新する強力なツールですが、適切な使い方を理解することで、その真価を発揮できます。基本操作をマスターし、用途に応じた活用方法を身につけることで、情報収集と分析作業の効率を大幅に向上させることが可能です。

参考・引用リンク

参考サイト一覧

• OpenAI – Introducing Deep Research
• OpenAI – ChatGPT 料金設定
• DigiRise AI – OpenAI、最強の「Deep Research」API投入！
• AI総合研究所 – ChatGPT Deep Researchの利用回数とライト版の最新情報
• Note – ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と
• Qiita – ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー
• Impress Watch – ChatGPTの「Deep Research」のつかいかた
• Impress Watch – ChatGPTの「deep research」、PDFで出力可能に
• Wondershare – ChatGPT Deep Researchの使い方・活用方法・制限
• Zapier – What is ChatGPT deep research?