- 作成日 : 2025年11月13日
ChatGPT Deep Researchとは?使い方、料金、プロンプトのコツまで解説
ChatGPT Deep Researchは、ChatGPTに備わった多段階リサーチ機能で、従来の即時応答型AIを超え、複雑な調査・分析タスクを自律的に実行する能力を持っています。数分から数十分かけてWeb上の情報を収集・統合し、構造化されたレポートとして出力することが可能です。
この記事では、ChatGPTの次世代リサーチ機能であるDeep Researchの基本的な使い方から、料金プランごとの回数制限、効果的なプロンプトの設計、そして利用する上での注意点まで網羅的に解説します。
※(免責)掲載情報は記事作成日時点のものです。最新の情報は各AIサービスなどの公式サイトを併せてご確認ください。
目次
ChatGPT Deep Researchの使い方は?
ChatGPTアプリまたはWeb版のチャットインターフェースで「Deep Research(詳細なリサーチ)」オプションを有効化し、調査したいテーマ(クエリ)を入力することで利用を開始します。
プロンプト入力欄の左側にある「+」マークをクリックすると、「Deep Research」オプションが表示されます。ここからモードを選択してリサーチを開始できます。
ステップ別手順
| ステップ | 具体的な操作 | 補足説明 |
|---|---|---|
| STEP 1 | ChatGPTのチャット画面を開く | Web版または公式スマートフォンアプリ |
| STEP 2 | プロンプト入力欄左の「+」マークから「Deep Research」モードを有効化する | メニューに「Deep Research(詳細なリサーチ)」が表示されます |
| STEP 3 | 調べたいテーマ(クエリ)を入力する | 何をどの視点で知りたいかを明確にします |
| STEP 4 | 必要に応じてファイルを添付する | PDFやCSV、画像なども解析対象にできます |
| STEP 5 | リサーチ完了を待機する(5〜30分程度) | 調査内容の複雑さによって実行時間は変動します |
| STEP 6 | レポート形式の出力を受け取る | 構造化されたレポートが、引用元リンク付きで生成されます |
ポイント:モデル選択とボタン表示
Deep Research機能は、OpenAIのo3系列をはじめとする高性能な推論モデルを基盤として設計されています。そのため、利用環境や選択中のモデルによっては、「+」メニュー内に「Deep Research(詳細なリサーチ)」項目が表示されない場合があります。
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Deep Researchの料金と回数制限は?
プランごとに利用回数の上限が定められており、無料プランでも一部の軽量版(Lightweightモード)機能が限定的に提供されています。
無料利用枠・ライト版(Lightweightモード)
無料プランのユーザーにも、限定的な回数(月に約5回)で「軽量版(Lightweight)」のDeep Researchが提供されています。この軽量版は、通常版よりも消費する計算リソースが少なく、比較的簡単な調査を素早く行うために設計されています。
有料プランの回数制限・料金
- ChatGPT Plus / Business / Enterprise プラン:
通常版および軽量版のDeep Researchを月に合計およそ25回まで利用できます。軽量版モードも併用でき、比較的短時間での調査に適しています。 - ChatGPT Pro プラン:
より高機能なProプランでは、月あたり約250回までDeep Researchを利用できます(通常版+軽量版を含む合計)。調査の自由度や実行回数が大幅に拡張されており、継続的なリサーチ業務や分析作業に向いています。
料金・回数比較
| プラン | 月あたりの Deep Research 利用枠の目安 |
|---|---|
| 無料プラン | 約 5件(軽量版モードのみ) |
| Plus/Business/Enterprise | 約 25件(通常版+軽量版を合算した目安 |
| Pro | 約 250件(通常版+軽量版を合算した目安) |
※ただし、回数制限や提供枠は、国やアカウントの状況によって異なる可能性があり、常に明示表示されているわけではありません。
Deep Researchはどのような技術で動いているか?
Deep Researchは、OpenAIの推論強化モデルである「o3系列モデル」を基盤として設計されています。また、軽量版(Lightweightモード)では、「o4-mini」モデルを用いた運用が報じられています。
これらモデルには、Web検索、HTML解析、Pythonコードの実行環境、PDFや画像の解析といった機能が統合されています。これにより、ユーザーからの指示に基づき、AIが自律的に調査から分析、レポート生成までを一貫して実行できるようになっています。
一方、前述のライト版(Lightweightモード)は、標準版よりも計算リソースを抑えた設計になっており、簡易または高速な調査用途に向くとされています。
Deep Researchで効果的なプロンプトを設計するコツは?
この機能を有効活用するには、プロンプト(質問文)の設計が非常に重要です。以下のポイントを押さえることで、より質の高いレポートを得やすくなります。
- 具体性を出す:
調査したい対象・範囲を明確にし、「何を知りたいか」「どの視点で分析したいか」を具体的に指示します。 - 補助質問を許可する:
Deep Researchは、調査の途中で不明点をユーザーに問い返しながら、精度を高めることがあります。「必要なら追加で質問してください」といった一文を加えておくと、より深い分析が期待できます。 - 必要情報を添付する:
既存の資料(PDF、表データなど)を事前に添付し、「この資料も踏まえて分析してください」と促すことで、より文脈に沿ったレポートを作成できます。 - 出力フォーマットを指定する:
「以下の見出し構成でレポートを作成してください」「重要な部分は太字にしてください」など、希望する出力形式を明示します。
Deep Researchのメリットとリスクは?
Deep Researchは非常に強力なツールですが、万能ではなく、限界とリスクも理解しておく必要があります。
メリット
- 時間効率の大幅な改善:人間が数時間かけて行う情報収集・整理作業を、数分から数十分で完了できます。
- 網羅性と多様性:ニュース、論文、報告書など、多様な情報源を横断的に調査・統合してくれます。
- 構造化されたレポート出力:見出しや箇条書きで整理された、読みやすいレポート形式で結果を得られます。
- 出典付きの引用:回答の根拠となった情報源のリンクが明記されるため、事実確認(ファクトチェック)が容易です。
リスク
- 誤情報(ハルシネーション):AIも完全ではなく、誤った結論を導いたり、信頼性の低い情報を基にレポートを作成したりするリスクがあります。必ず出典元を確認することが重要です。
- 回数制限の存在:各プランで利用可能回数が制限されており、無制限に使えるわけではありません。
- コストと応答時間:複雑な調査には相応の計算リソースと時間がかかるため、即時の回答が必要な用途には向きません。
Deep Researchはどのように活用できるか?
市場調査や競合分析、学術リサーチなど、専門的で広範な情報収集が必要な場面で特に力を発揮します。
- コンサルティング:複雑な産業トレンドを調査し、顧客への提案資料のたたき台を自動生成する。
- 学術研究:特定のテーマに関する文献レビューと、最新の関連論文をまとめたレポートを作成する。
- マーケティング:競合他社の製品比較や、市場の評判、キーワード分析などを一度に実行する。
- 新規事業立案:新しい市場の規模や将来性、競合の優位性などを短時間で調査する。
実際に、コンサルティングファームのBain & Companyでは、リサーチャーがDeep Researchを活用して産業トレンドを効率的に把握している事例が紹介されています。
AIによる調査代行エージェントの活用
本記事では、ChatGPTの高度な調査機能「Deep Research」について、その使い方から料金、活用のコツまでを解説しました。
Deep Researchは、単なる検索の拡張ではなく、「AIによる調査代行エージェント」と捉えるべき革新的な機能です。これまで“情報収集・分析作業”に多くの時間を割いていた人々にとって、業務のあり方を根本から変える鍵になる可能性があります。
まずはご自身のプランで利用できる範囲を確認し、比較的高度な調査テーマでその性能を試してみてはいかがでしょうか。
※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。
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