2024年から2025年にかけて、ChatGPTとその姉妹モデルは、純粋に会話型のLLMからエンドツーエンドのLLMへと移行しました。 深い研究 ブラウザ支援による検索、長文統合、マルチモーダルな証拠抽出、そして緊密に統合された安全管理といった機能を備えています。では、詳細な研究とは何か、そしてどこでそれを入手できるのかについて説明します。
ChatGPTの「ディープリサーチ」とは何ですか？
「ディープリサーチ」は、ChatGPTの製品化された機能であり、単発のQ&Aをはるかに超える機能です。ユーザーがリサーチプロンプト（例えば、「XXに関する最新の研究を調査し、主要な手法を要約し、再現可能な引用を示せ」など）を入力すると、システムが自律的にWeb文書を取得し、証拠を読み取って抽出し、相反する視点を集約し、構造化された参照付きレポートを返します。この機能は、閲覧、文書検索、統合を1つのフローにまとめることで、ユーザーは単純な自動生成の回答ではなく、人間に近いリサーチアシスタント体験を得ることができます。
なぜこのタイミングなのか？データ、コンピューティング、モデル、そして製品の需要
2024～2025 年にディープ リサーチが実用的になる 3 つのトレンドは次のとおりです。
- マルチモーダルおよび推論モデルの改善。 新しいベースモデル（oシリーズ、GPT-4o、そしてそれ以降のGPT-5ファミリー）は、より強力な推論能力と複数ステップの指示に従う能力を備えています。これにより、取得した証拠をより深く分析することが可能になります。
- 安全な閲覧と取得のためのツール。 より優れたツールインターフェース（サンドボックス、クリックスルーブラウジング、検索モジュール）と、検索拡張生成（RAG）などのアーキテクチャパターンにより、モデルはセッション中に外部ソースを参照できるようになりました。その結果、再学習なしでより豊かで更新可能な知識を獲得できるようになりました。
- 時間を節約する自動化に対する製品の需要。 組織や個人は、構造化され引用可能な出力を数時間ではなく数分で生成する自動研究アシスタントを求めており、ベンダーは研究パイプラインを機能として製品化するよう迫られています。OpenAIが専用の「ディープリサーチ」ツールと、その後の軽量版をリリースしたことは、こうした市場ニーズを反映しています。
チャットGPTの深い研究はどこにありますか
ChatGPTウェブ/アプリ:
Deep ResearchはChatGPTに組み込まれています エージェント （専用のツール/モード）は、Webページ、PDF、画像、アップロードされたファイルを自律的に閲覧、読み取り、引用された研究レポートに統合します。ChatGPTインターフェース内では、 深い研究 オプション（または「エージェントモード」/エージェントセレクター経由）で提供され、段階的な形式（フルモデルの有料版と、より多くのユーザーに展開されるより安価な「軽量」バージョン）で利用できます。これは組み込みの ChatGPTコンポーザーのオプション - 選ぶ 「深い研究」 コンポーザー/ツールのドロップダウンから（または新しい UI アップデートの「エージェント モード」から）、調査クエリを入力します。
Plus/Team/Enterprise/Edu プランでは、1 か月あたり 25 件のタスクが許可されます。Pro ユーザーは、1 か月あたり 250 件のタスクを実行できます。無料ユーザーは、1 か月あたり 5 件のタスクを実行でき、クォータ制限に達すると軽量バックアップ モードがアクティブになります。
クイックステップ：
- ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) を開いてサインインします。
- 新しいチャットを開始し、メッセージ作成画面（入力する部分）を確認します。モード/ツールのドロップダウンをクリックします。 「深い研究」 （または選択 エージェントモード 更新されたビジュアル/エージェント機能にアクセスするには、次の手順を実行します。
- プロンプトを入力し、必要に応じてファイル（PDF、スプレッドシート、画像）を添付してください。ディープリサーチが実行され（通常5～30分）、引用されたレポートが返されます。
「+」記号が表示されない場合は、プロンプトの前の入力ボックスに「/」（「」を削除）と入力すると、詳細な分析が表示されます。
API連携
OpenAI ありません Deep Research APIを提供します。または、 コメットAPI は、chatgptのディープリサーチAPIを使用しています。これは、公式プラットフォームよりも低価格でAPIを提供するサードパーティの集約型APIプラットフォームです。 Responses Deep Research を呼び出すエンドポイント。
2025 年現在、ディープ リサーチに特化したモデルは 2 つあります。
- O3ディープリサーチAPI:
o3-deep-research— より強力で高品質な研究モデルです。 - O4-ミニディープリサーチAPI:
o4-mini-deep-research— より高速で頻繁なクエリ向けの、軽量かつ低コストのバージョンです。
OpenAIはディープリサーチの料金を以下の基準に基づいて請求します。 トークンの使用 他のモデルと同様に、（入力トークンと出力トークン）に加え、ツールの使用料（例：ウェブ検索）が課金されます。CometAPIは、公式価格の20%で提供しています。詳細は以下の通りです。
| モデル | 入力トークンコスト | 出力トークンコスト |
|---|---|---|
| o3-ディープリサーチ | 1万トークンあたり8米ドル | 1万トークンあたり32米ドル |
| o4-ミニディープリサーチ | 1万トークンあたり1.6米ドル | 1万トークンあたり6.4米ドル |
私の推薦
ChatGPTディープリサーチを使用する: 欲しいとき 干渉しない研究助手: クエリを入力すると、エージェントがウェブブラウジングを行い、情報を統合し、引用文献を含むレポートを作成します。アドホックな調査、アイデア創出、ビジネス/学術的な調査に最適です。
APIを使用する 次の場合：
- あなたが持っている 開発者ワークフロー (例: 毎日の研究概要の生成、社内ツールとの統合、研究パイプラインの自動化)。
- ツールのオーケストレーション（質問の明確化、クロール、チャンク化、結果の後処理）を問題なく処理できます。
- より多くの制御が必要です。プロンプトを調整したり、説明を処理したり、ツールをリンクしたり、独自のシステムと統合したりできます。
ChatGPT のディープ リサーチは実際にはどのように機能するのでしょうか?
コア技術コンポーネント（パイプラインビュー）
典型的なディープ リサーチの実行では、複数のサブシステムが連結されます。
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クエリの理解と分解システムはまず、ユーザーの指示をサブタスク（例：スコープの定義、一次資料の検索、数値の抽出、意見の相違の統合）に分解します。明示的な分解により、長く複雑なタスクの追跡可能性が向上します。
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検索と閲覧: アシスタントは、キャッシュされたインデックス、ウェブ検索API、そして内部ブラウジングエージェントを組み合わせて、ページ、PDF、データセット、そしてコードスニペットを取得します。検索は単に「上位k」のパススルーを行うだけでなく、通常、権威性と関連性を考慮した再ランキングと、証拠となるスニペットの抽出も含みます。RAGに関する学術的レビューによると、このハイブリッドな検索と生成のパターンは、グラウンデッドアウトプットの標準となっています。
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ドキュメントの取り込みと長期文脈推論文書はチャンク化され、ベクトル埋め込みに変換され、思考連鎖または熟慮推論プロンプトとともに推論モデルに入力されます。現代の研究モードでは、より長いコンテキストウィンドウ（場合によっては選択的な微調整やコンテキスト内事例）を活用して、複数ソースの統合における一貫性を維持します。
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証拠の統合と引用このモデルは、裏付けが必要な主張を識別し、出所（URL、引用スニペット、または書誌メタデータ）を付与し、不確実な点を強調表示します。製品には、書誌とインライン引用、またはエクスポート可能なレポートが提供される場合があります。
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安全性、フィルタリング、人間によるチェック: 最終的な出力を配信する前に、Deep Research モジュールは安全ポリシー (幻覚のフィルタリング、物議を醸す主張へのフラグ付け、コンテンツ警告の追加) を実行し、場合によってはリスクの高いタスクを人間のレビュー担当者にルーティングしたり、ユーザーの確認を求めたりします。
現在最も重要なアルゴリズムとアプローチは何ですか?
- 検索拡張生成 (RAG) — モデル出力を外部証拠に裏付ける上で、依然として中心的な役割を果たしています。系統的レビューによると、RAGは事実の裏付けにおいて依然として主要なアプローチですが、コストと堅牢性については議論が続いています。
- 熟考/思考の連鎖の調整 — 精度を向上させるため、および回答時にモデルが安全仕様を参照できるようにするために使用される明示的な内部推論手順。
- グラフ構造検索（GraphRAGとその変種） — 関係性知識とマルチホップ接続を統合し、より関連性の高い、文脈を考慮した証拠を明らかにする。これは2024年から2025年にかけて活発に研究される分野です。
- エージェントフレームワーク — 閲覧、抽出、検証、要約の各ステップをオーケストレーションする小型のコントローラーエージェントは、実稼働のディープリサーチフローにおいて一般的になっています。これらのコントローラーは、エンドツーエンドの脆弱性を軽減します。
制限と安全性/倫理的な懸念
出力（幻覚および誤帰属）はどの程度信頼できるでしょうか?
ディープリサーチはシンプルなプロンプトと比較して引用率を向上させますが、モデルは依然として事実を歪曲し、主張を誤って帰属させることがあります。特に、シグナルの低いクエリや、信頼できる情報源が有料で提供されている場合が顕著です。製品の発表やレポートでは、こうした限界が認識されています。軽量で安価なモデルバリアントは、不注意に使用すると、回答が短く、裏付けの少ない回答を生成するリスクも高めます。
広範な利用可能性に関連する精神衛生上および社会的リスクとは何ですか?
OpenAIと独立機関による報告は、社会に重大な危害をもたらすリスクを明らかにしています。公開された報告によると、ChatGPTとの毎週のやり取りのかなりの数に自殺念慮や精神病の兆候が見られ、この数字は精査、訴訟、そして規制当局の関心を惹きつけています。これらの事例は、ディープリサーチ、特にアドバイスや治療の文脈で使用される場合、フェイルセーフ、専門家への誘導、そして明確な免責事項と組み合わせる必要があることを強調しています。
偏見、誤用、敵対的な操作についてはどうでしょうか?
ディープリサーチは、ウェブコンテンツを欺瞞的なシグナル（SEOやソックパペットソース）向けに最適化する敵対者や、意図的に偽情報を拡散して統合を左右するグループによって操作される可能性があります。そのため、敵対的頑健な検索、来歴検証、来歴を考慮したモデル学習に関する研究が不可欠です。
プライバシーと著作権に関する懸念
有料コンテンツや著作権で保護された研究資料のスクレイピング、インデックス作成、要約は、法的および倫理的な問題を引き起こします。製品チームは、これらの懸念に対処するため、ライセンスコーパス、許可、透かしの導入を検討しています。また、自動要約におけるフェアユースの境界に関する調査も進行中です。
結論
ChatGPTにおける深い研究は、単一の研究室や単一の技術にとどまりません。検索とグラウンディング、推論によるアライメント、マルチモーダルかつリアルタイムなインタラクション、効率的なモデルエンジニアリング、そしてこれらの実験を大規模に実現するシステム／インフラストラクチャにまたがる、階層的な取り組みです。最近の製品リリース（「深い研究」機能とアップグレードされたGPTシリーズ）、熟慮型アライメントに関する企業研究、RAGおよびエージェントモデルに関する活発な学術研究、そして大規模なインフラ投資は、この分野が現在注力している領域を明確に示しています。
現在、ディープリサーチはChatGPTとAPIを通じて利用できますが、それぞれに長所と短所があります。
開発者はアクセスできる O4-ミニディープリサーチAPI および O3ディープリサーチAPI CometAPIを通じて、 最新モデルバージョン 公式ウェブサイトで常に更新されています。まずは、モデルの機能について調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
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