【徹底解説】OpenAIの新機能『Deep Research』登場

2025年2月3日、OpenAIはChatGPT向けの新機能「Deep Research」をリリースしました。これは、自動的にオンライン情報の高度な探索と分析を行う「エージェント型機能」であり、複雑なマルチステップの調査を一度のリクエストで大幅に短縮する革新的な技術といえます。OpenAIはこの機能を「AGI（汎用人工知能）への重要なステップ」「インターネットの新しいUI」と位置付けており、従来の検索や調査のスタイルを変える可能性が大いに期待されています。

この記事のポイント

複雑リサーチを短時間で: 従来は数十分～数時間かかる調査を、Deep Researchが自律的に数分～30分程度で完了。
エージェント型の新機能: o3モデルによるウェブ検索・ファイル解析・Pythonツールの統合で、多段階の自動分析を実現。
大幅な性能向上: 「Humanity’s Last Exam」や「GAIA」といったベンチマークで既存モデルを上回るスコアを記録。
Proユーザー先行リリース: 2025年2月3日から利用開始。今後、Plus/TeamやEnterpriseプランにも順次拡大予定。
AGIへのステップ: 長時間の思考や外部情報の取り込みが可能で、汎用人工知能（AGI）に近づく重要な取り組みと位置づけ。
新しい検索体験: AIが自動で膨大なサイトや資料を巡回して要点を集約し、手動ブラウジングを革新する「新たなUI」。
安全性と課題: 誤情報やバイアスへの対策を強化しつつも、大規模リソースの必要性や利用制限の課題が残る。
実際の使用例: 市場調査や学術文献リサーチをわずかな操作で効率化でき、レポートには参照元が明記され検証可能。

1. Deep Researchとは？

Deep Researchは、OpenAIの最新モデル「o3」を活用し、数十分かかるような複雑なリサーチ作業を数分〜最大30分程度で自動化するエージェント型機能です。ウェブブラウジングやPDF・画像解析、さらにPythonツールによるデータ分析まで、段階的に自律実行して専門家レベルの情報収集やレポート作成を行います。

従来のChatGPTとの差異

対話ごとの短文応答が中心だった従来のChatGPTに対して、Deep Researchは数十分かけて連続思考を行い、大規模かつ高度な分析を可能にします。
ユーザーからリクエストを受け取ると、エージェントが複数のステップでウェブを巡回し、必要があればPythonコードで統計解析・可視化まで自動的に実行。
分析結果を出典付きで提示するため、回答の根拠を検証しながら利用できます。

OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は「人間が数時間～数日かけて調べるリサーチ業務の多くを、短時間で完遂するスーパーパワーだ」と語っています。

today we launch deep research, our next agent.
this is like a superpower; experts on demand!
it can go use the internet, do complex research and reasoning, and give you back a report.
it is really good, and can do tasks that would take hours/days and cost hundreds of dollars.

— Sam Altman (@sama) February 3, 2025

2. Deep Researchの主な特徴

機能・特長	概要	メリット
o3モデルに基づくエージェント設計	最新モデル「o3」を活用し、ウェブブラウジングとPython実行を統合。	従来より高い応答精度と柔軟性を実現
マルチステップ調査の自動化	「ウェブ検索→ファイル解析→要約→レポート作成」を自動で実行。	一度のリクエストで複雑かつ大規模な調査が完了
Pythonツール・画像/PDF解析の統合	Pythonコードでの数値解析や統計処理、PDF・画像ファイルの読み取りも可能。	専門領域のデータ分析や数式計算、可視化を一貫して効率化
専門分野への高い対応力	医療・化学・言語学・金融など、幅広い分野で数時間のリサーチを数十分に短縮する事例。	難易度の高いタスクや論文レベルの調査にも実用的
長時間の自律的な分析が可能	5〜30分以上にわたる連続思考で情報を取り込みつつ精度を高める。	「AGIに近い思考プロセス」を体感でき、膨大な調査タスクに有効
出典付きレポート	参考にしたサイトやファイル、論文などの情報源を明記。	エビデンスを検証しやすく、回答の信頼性が向上

技術的ハイライト

強化学習を用いたエージェント最適化
自律的に情報を探索・評価し、不要なサイトを除外するなど、まるで「人間の専門家」が行うような柔軟な調査プロセスを学習。
Pythonコード実行の自動化
ChatGPTのAdvanced Data Analysisに類似する機能が内蔵され、数値解析やグラフ生成まで一貫して行える。
時間をかけた「じっくり思考」
従来のリアルタイム対話とは別に、5〜30分以上かけて検索→要約→追加分析を繰り返す。誤情報（ハルシネーション）を大幅に低減し、網羅的で精密なレポートを得られる。

3. 提供プラン：Proユーザー先行

プラン別の提供状況は以下の通りです。

プラン	提供開始時期	利用枠（目安）	備考
Pro	2025年2月3日〜	月あたり最大100クエリ	即日アクセス可能
Plus / Team	2025年2月下旬〜3月上旬	後日案内	数週間〜1か月後に段階的にリリース予定
Enterprise	順次拡大（詳細後日）	未定	大規模環境向けに最適化検討中

利用制限: Deep Researchの推論には大きな計算リソースが必要とされ、現状では1ユーザーあたりの月間クエリ数に制限があります。
今後の展望: 「小型モデル版」などもリリース予定で、より多くのユーザーが気軽に試せるよう最適化が進められる見込みです。

4. パフォーマンス・ベンチマーク結果

4.1 Humanity’s Last Exam (HLE)

多領域・高難度の数千問を出題するベンチマーク「Humanity’s Last Exam」において、Deep Research (o3)は既存モデル（例：o1）の約9.1%を大きく上回る**26.6%**の正答率を記録。
OpenAIによると、従来のGPT-4派生モデルが3〜6%台に留まる問題にも対応できるほど、長時間の思考+ブラウジング+Pythonツールの活用が効果を発揮しているといいます。

モデル	正答率
既存モデル（o1）の平均	約9.1%
Deep Research (o3)	26.6%

4.2 GAIA

財務分析や政策立案、法的文書の読解といった実社会の複雑な課題を評価する「GAIA」では、Deep Research (o3)が**72.57%**のスコアを達成。従来のSOTAモデル約63.64%を上回り、特にマルチステップ推論を要する高度なタスクで大きく差をつけました。

モデル	スコア
従来SOTA（平均）	約63.64%
Deep Research (o3)	72.57%

5. 今後の展開とアップデート計画

購読コンテンツ/企業内データ連携

有料ニュースや企業内システムへのアクセスを可能にし、さらに大規模な調査も自動化できるようになる見込み。

Operator連携

他のエージェント機能と連動し、オンライン検索だけでなく実際のタスク実行も視野に。たとえば、調べた後で社内システムに指示を出す・クラウド上のファイルを整理するといった運用が検討されています。

アプリ対応とリソース強化

モバイル・デスクトップアプリへのDeep Research機能組み込みと同時に、軽量モデル版を投入して反応速度の向上やクエリ上限の緩和を図る方針。

AGIへの重要なステップ

OpenAIは、長時間の自律的思考と外部リソースの取り込みこそがAGI実現に不可欠と考えており、Deep Researchを「AGIに近づくための一里塚」と位置付けています。

6. 「インターネットの新たなUI」への期待

OpenAIのスタッフは、Deep Researchによる自動巡回・自動分析がもたらす新しい検索体験を「インターネットの新UI」と呼んでいます。

例えば、旅行先のホテルや観光情報をまとめて比較する場合、ユーザーが何十ものサイトを読んで自分で要点を整理する必要がありました。しかしDeep Researchなら、目的に応じてAIが自動的にサイトを巡回し、評価や料金、口コミポイントを横断的に要約してくれます。最終的なレポートを見るだけで、煩雑なブラウジングをほとんど省力化できるわけです。

最高すぎるぞ、Deep Research。
家族旅行のplan立てるのにリサーチするのも、指示したら、使う公共交通機関と時刻表まで調べて、キッチリ出してくれた。
文章だったけど、それをただコピってHTMLCanvasで表形式にさせたらこれ。後は家族に見せるだけ。。… pic.twitter.com/RKDApHsRQQ

— ホーダチ | AI✖️Cloud✖️Dev | 外資×ひとり法人 (@hokazuya) February 3, 2025

7. 安全性評価と課題

OpenAIはDeep Researchのリリースにあたり安全性を優先し、以下の点に注力しています。

誤情報（ハルシネーション）の低減
長時間の検証ステップや外部エビデンス表示を組み合わせ、回答の正確性向上を図る。
出典開示とエビデンス提示
参照したサイト・論文・データを可視化し、ユーザーが検証できる仕組みを整備。
学習データの再生（漏洩）防止
プライバシーや機密情報が意図せず再現されないよう、多重の安全策を講じる。
バイアス・偏見の抑制
大規模言語モデル特有の偏見を軽減するため、継続的にフィードバックと調整を行う。

今後の課題

大規模リソースを必要とするため、現段階では利用回数が制限されがち
医療・学術など慎重を要する分野の回答精度や責任範囲の明確化
企業や研究機関での機密データを扱う際の安全管理

8. 実際に試してみた使用例

ここではDeep Researchを使って実際に行った2つのリサーチ例を紹介します。いずれもProプランでクエリを消費しながらテストを実施しました。

8.1 競合分析・業界リサーチ

感想:
人間が1日かけて整理するような内容が一気に出てきて圧巻だった。特に企業情報について具体的な数値に基づいて表形式で出力されたのはとても便利。短時間で根拠が揃った説得力のある資料が得られた。

8.2 人物調査・Xのアカウントリサーチ

感想:
Xのリンクを渡しただけで他のWebサイトも合わせて全て調査していた。Xのフォロー・フォロワーまで完璧なリサーチを遂行している。

9. まとめ

Deep Researchは、ChatGPTのエージェント機能として「ウェブ検索」「ファイル解析」「データ分析」を組み合わせ、従来なら数十分〜数時間かかる大規模リサーチを一度のリクエストで自動化する革新的な仕組みです。Proユーザー向けに先行リリースされ、今後Plus/TeamやEnterpriseにも段階的に開放予定。高い計算リソースを要するため現状では利用制限があるものの、AGIに近い「自律的な思考と情報収集」を体験できるとして大きな注目を集めています。

OpenAIは、より軽量な小型モデルの開発や他のエージェント「Operator」との連携などを計画しており、「手動でリンクを渡り歩く従来型のブラウジングに代わる新しいインターネットのUI」としてDeep Researchを位置づけています。今後数年で、リサーチの在り方が根本から変わる可能性を秘めた技術と言えるでしょう。

今後は企業や研究機関での活用が一気に広がることが予想されます。複雑な情報収集に悩んでいる方は、ぜひDeep Researchで“自分専用の調査員”を体感してみてはいかがでしょうか。

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