OpenAIのChatGPT「Deep Research」とは？使い方と料金！無料でも回数制限で利用可能

OpenAIのChatGPT Deep Researchとは、多段階推論で情報を自律的に収集・分析できるAIです。

ChatGPT Deep Researchの料金は有料プラン（月額200ドル）のみですが、無料ユーザー向けに回数制限付きの提供も検討中です。

この記事では、市場調査や学術研究など、多用途で活用できるChatGPT Deep Researchの使い方や特徴を紹介します。

OpenAIのChatGPT「Deep Research」とは？機能や特徴

OpenAIが提供する「Deep Research」は、多段階推論を活用し、ユーザーの調査テーマに対して自律的にリサーチを行うAIツールです。

本章では、その基本機能や特徴、どのように情報を収集・分析するのかを詳しく解説します。

Deep Researchは多段階推論で自律的にリサーチを行う

OpenAIが提供するChatGPTの新機能「Deep Research」は、多段階推論を活用し、ユーザーの調査テーマに対して自律的かつ体系的にリサーチを行う高度なAIエージェントです。

ユーザーが調査したいテーマや質問を入力すると、まず関連するキーワードや概念を抽出し、初期仮説を構築します。

次に、ウェブ上の多様な情報源からデータを収集し、その情報の信頼性や仮説との整合性を丁寧に検証。

最終的に、検証結果を基に具体的な数字や統計を盛り込んだ実用的なレポートを生成します。

例えば、マーケティング担当者が新製品の市場動向を調査する際には、Deep Researchが市場の動向、消費者行動、競合他社の戦略など複数の側面を個別に分析します。

各段階で得られた情報を統合することで、最新の市場トレンドや詳細な統計データに基づいたレポートを短時間で作成し、迅速な戦略立案に大いに役立つでしょう。

PDFや画像などテキスト以外の情報ソースにも対応

OpenAIのChatGPT「Deep Research」は、Web上に存在するPDFや画像など、テキスト以外の多様な情報ソースからもデータを収集・解析できる能力を備えており、さまざまな角度から情報を集めることで、多角的な視点を提供します。

ユーザーが調査したい内容やテーマを入力すると、AIは自律的にウェブ検索を実施し、テキストの情報源だけでなく、Web上で公開されているPDF、画像、表計算ファイルなどからも情報を抽出・解析し、分かりやすく要約します。

たとえば、ある企業のマーケティング担当者が、新たに発売する製品の市場評価を検討しているとしましょう。

Deep Researchは、必要な情報が掲載された市場調査レポートのPDF、関連する業界ニュースの画像、さらには統計データが記載された表計算ファイルなどを自動で探し出し、各情報の信頼性や関連性を丁寧に分析します。

その結果、ターゲット市場や予想される売上動向、競合他社の動向など、戦略立案に直結する具体的なデータを含むレポートを生成。

このプロセスにより、ユーザーは多角的な情報源から一目で理解できる形で重要なデータを得ることができ、リサーチ業務の質とスピードが大幅に向上します。

出典の明示とレポートの出力

OpenAIのChatGPT「Deep Research」は、情報の信頼性を高めるため、収集したデータの出典を明確に示しながら、詳細かつ長時間にわたるリサーチを可能にする機能を備えています。

ユーザーが特定のトピックについて調査を依頼すると、AIはまず、関連情報を時間をかけて徹底的に収集し、各情報の出典を明示。

これにより、調査結果がどの情報源に基づいているかをユーザーが容易に確認でき、安心してレポートを活用できます。

たとえば、企業の戦略立案時において、ある市場の動向や消費者行動に関する複数の報告書や研究論文を参照する場合、Deep Researchは各データの出典を詳細に示しながら、時間をかけた継続的なリサーチをすることで、信頼性の高い情報を整理・分析が可能です。

こうした出典情報の明示は、例えば「この統計データの出所が公的機関の最新報告である」といった形で、ユーザーが情報の正確性を確認できるため、特に重要な意思決定の場面で大いに役立ちます。

Pythonのデータ分析ライブラリを使った計算とグラフ作成

OpenAIのChatGPT「Deep Research」は、Pythonというプログラミング言語の機能を活用し、データを分析してグラフにすることが可能です。

ここで使われる「Pythonのデータ分析ライブラリ」とは、データの計算やグラフ作成を簡単にするための、便利なプログラム部品（たとえば、PandasやMatplotlibなど）のことを指します。

つまり、専門的なプログラミング知識がなくても、これらのツールが自動でデータを処理してくれる仕組みです。

ユーザーが売上データなどのデータセットをアップロードすると、Deep Researchはそのデータを元に、売上の推移や製品ごとの割合といった重要な情報を計算し、見やすいグラフに変換します。

たとえば、ある企業の担当者が新製品の売上予測を知りたい場合、データをアップロードするだけで、直感的に理解できるグラフが自動的に生成され、どの製品が好調か、どの期間に売上が伸びるかが一目でわかるようになります。

この機能により、プログラミング初心者でも、複雑なデータ分析や視覚化を直感的かつ簡単に実行でき、業務の効率化と精度向上に大いに貢献します。

OpenAI Deep Researchの性能とベンチマークの結果

OpenAIのChatGPT「Deep Research」は、最新のAIベンチマーク「Humanity’s Last Exam」において26.6%の正確性を達成しました。

なお、「Humanity’s Last Exam」とは、実世界の複雑な課題に対するAIの理解力や応用力を測る試験のようなもので、専門家でなくてもイメージしやすい実務レベルの問題が出題されます。

このDeepResearchによる結果は、従来のモデルであるGPT-4oの3.3%、他のモデルであるGrok-2の3.8%、そしてClaude 3.5 Sonnetの4.3%と比べて大幅に優れた成績です。

さらに、Deep Researchは「GAIA」ベンチマークにおいても、正答率が63.64%から72.57%へと向上しています。

GAIAは、特定の業界や研究分野に限定されず、様々な実世界のデータやシナリオをもとにAIの解析能力を評価するテストであり、良好な結果は、実際の出力においてもより信頼性の高い情報提供が可能であることを示しています。

これらのベンチマーク結果は、Deep Researchが多段階推論—つまり、最初の仮説立案から情報の収集、検証、そして統合といった一連のプロセスを自律的に実行する—機能を駆使し、広範な分野でその性能を向上させていることの証左となるでしょう。

Deep Researchの料金プラン！無料ユーザーの回数制限について

Deep Researchは当初、月額200ドルのProプラン限定機能として登場しましたが、現在はPlusユーザーでも解放され、将来的には無料ユーザーへの解放も検討されています。

本章では、料金プランの詳細と、無料ユーザーでも利用可能になる予定の回数制限について解説します。

Deep Researchは有料会員のProやPlusなどの有料プランでのみ利用可能

OpenAIのChatGPTが提供する「Deep Research」機能は、有料プラン（ChatGPT Pro、Plus、Team、Edu、エンタープライズ）加入者は全員利用可能です。

ChatGPT プラン名	金額
Free	無料
Plus	20ドル（約3,000円）
Pro	200ドル（約30,000円）

サム・アルトマンCEOが無料ユーザーへの解放を示唆

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、ChatGPTの新機能「Deep Research」を無料ユーザーにも提供する計画を明らかにしました。

アルトマン氏は無料ユーザーにも月に2回の利用を可能にする意向を示しています。

i think we are going to initially offer 10 uses per month for chatgpt plus and 2 per month in the free tier, with the intent to scale these up over time.

it probably is worth $1000 a month to some users but i'm excited to see what everyone does with it! https://t.co/YBICvzodPF

— Sam Altman (@sama) February 12, 2025

具体的な提供開始時期は未定ですが、将来的には利用回数の増加も検討されています。

OpenAIのChatGPT「Deep Research」の始め方と使い方

Deep Researchを活用するには、有料プランへの登録が必要ですが、操作自体はシンプルで直感的に行えます。

本章では、機能の有効化からリサーチの実行、レポートの確認までの具体的な手順を詳しく紹介します。

OpenAIのChatGPT「Deep Research」の活用事例

Deep Researchは市場調査、学術研究、ネット通販の情報収集など、多様なシーンで活用可能です。

本章では、実際のビジネスや研究においてどのように役立つのか、具体的な活用例を交えて解説します。

市場調査における活用

企業が市場調査を実施する際、たとえば、ある飲料メーカーが低カロリー飲料の新規投入を検討する場合、ChatGPT「Deep Research」はまず複数の業界ニュース、専門レポート、過去の売上データや類似商品の成功・失敗事例など、複数の関連情報を自動的に収集します。

さらに、各情報の出典、時系列での変動、地域ごとの消費者嗜好など、細かい要素を整理し、Pythonのデータ分析ライブラリを用いた計算やグラフ作成により、視覚的かつ分かりやすいレポートへと仕上げます。

また、オンライン上の消費者レビューやSNSの評判も解析することで、具体的な商品の長所や改善点が浮かび上がり、製品改良や販売戦略に即した意思決定をサポート。

例えば、低カロリー飲料の試作品に対する評価が特定の味やパッケージに集中していると判明すれば、開発チームはそのフィードバックを迅速に反映することが可能です。

さらに、競合他社の同カテゴリー製品との比較分析も行い、自社商品の優位性と弱点を明確にすることで、従来の手作業では捉えきれなかった多角的な市場動向や消費者ニーズの把握に貢献します。

このように、Deep Researchを活用することで、企業は貴重な時間とリソースを大幅に節約しながら、戦略的なマーケティングや製品開発に直結する具体的な情報を得ることができるのです。

学術文献や技術論文の調査

例えば、新技術の可能性を探る際、ChatGPT「Deep Research」は、学術論文や技術レポートといった幅広い情報源から最新の研究成果を自動的に抽出します。

通常の検索エンジンでは見落としがちな各文献の引用元を明示したリサーチペーパーを生成することで、情報の信頼性が大幅に向上します。

また、このツールが提供する詳細な出典情報により、どの文献が信頼できるかを瞬時に把握でき、調査の精度が劇的に高まるでしょう。

さらに、収集したデータは自動で統合・要約され、専門的な知識がなくとも調査対象の核心を的確に理解できるよう設計されています。

結果として、論文調査全体のプロセスが効率化され、研究者や技術者は貴重な時間と労力を大幅に節約しつつ、最先端の技術動向を迅速に把握することが可能となるのです。

まさに、忙しい現代の知識探求者にとって、頼れる相棒と言えるでしょう。

ネット通販での情報収集や商品比較

OpenAIのChatGPT「Deep Research」は、ネット通販での製品比較や情報収集において、数百のオンラインソースから製品仕様、価格、評価や口コミなどを自動で収集し、包括的なレポートを生成します。

各情報の出典URLが明示されるため、ユーザーは情報の信頼性を自ら確認でき、安心して参考にすることができます。

さらに、複数の視点から製品の長所や短所、価格推移、ユーザー評価の違いを詳細に比較分析し、家電、ファッション、家具などさまざまな製品の特徴を整理します。

通常は数時間かかる調査作業を、数分から最大30分程度で完了させるため、急ぎの購入検討時にも迅速な意思決定が可能です。

加えて、Deep Researchはテキストだけでなく、画像、PDF、表計算ファイルなど多様なデータ形式にも対応し、公式カタログや仕様書などからも正確な情報を抽出します。

これにより、専門的な知識がなくても、広範な情報をわかりやすく整理したレポートを基に、客観的で情報に裏付けられた製品選定が実現できます。

まとめ

ChatGPTの「Deep Research」は、多段階推論を活用した高度なリサーチ機能で、PDFや画像の解析、データ分析など多彩な機能を備えています。

使い方もシンプルで、ChatGPTの画面から簡単にリサーチを実行し、詳細なレポートを受け取ることができます。

市場調査、学術研究、ネット通販の情報収集など、さまざまな場面で活用可能なこのツールを、ぜひ試してみてください。