Open AI Deep Researchの概要：AIリサーチに新たな選択肢をもたらす
OpenAIは革新的な機能「Deep Research」を発表しました。AIによるリサーチの在り方を根本から変える可能性を秘めています。Deep Researchは、与えられたプロンプトに基づき、ChatGPTが数百のオンライン情報源を自動的に検索・分析・統合し、研究アナリストレベルの包括的なレポートを生成する強力なエージェントです。
このツールは、200ドルのProプランのユーザーから順次利用することができ、自動化されたリサーチ機能を持ち、専門的な研究アナリストレベルの質を持つレポートを生成します。
これにより、ユーザーは効率的に情報を収集し、分析することが可能となり、研究やビジネスの現場での作業効率を大幅に向上させることが期待されています。
Deep Researchというと、Googleが同名のサービスを先んじて発表したばかりであり、両社のAI検索の競争が激化していっております。
一歩遅れたOpen AI Deep Researchですが、その違いに迫っていきましょう。
また、AI検索エンジンは非常にバラエティが多く、自分にあったものを選ぶことも重要です。以下の記事で詳しくまとめていますので、ぜひあわせてご覧ください。
あらゆる分野で専門家レベルの調査を自動化
Deep Researchの特筆すべき点は、金融、科学、政策、エンジニアリングなど、多岐にわたる分野で集中的な知識作業を行う専門家にとって有用だということです。
例えば、市場調査の分野では、競合他社の市場シェア、製品採用率、消費動向などの詳細なデータ分析が可能となっています。
医療研究では、膨大な研究論文や患者データの迅速なスクリーニング・統合により、診断や新薬開発のスピードが向上します。政策立案や工学分野でも、多様なデータソースを用いた政策立案支援や技術開発の迅速化に貢献します。
o3モデルとマルチモーダル解析の威力
Deep Researchを支える中核技術が、OpenAIの次世代モデル「o3」の特化バージョンです。このモデルは、ウェブ上のテキスト、画像、PDFを検索・解釈・分析する能力を備えており、情報を収集するだけでなく、発見した情報に基づいて柔軟に方向転換し、より深い洞察を提供します。また、マルチモーダル解析により、テキスト、画像、PDF、スプレッドシートなど多様なデータ形式を同時に処理することが可能です。
このように、Deep Researchは専門家レベルの調査を自動化し、o3モデルとマルチモーダル解析の力を結集することで、AIリサーチの可能性を大きく広げています。従来は膨大な時間と労力を要した調査タスクが、わずか5〜30分で完了するようになるでしょう。Deep Researchは、研究者やビジネスパーソンにとって、情報収集と分析の効率を飛躍的に高める画期的なツールとなることが期待されています。
Open AI Deep Researchの実際の使用例とアウトプットのレベル
Deep Researchは、さまざまな分野で革新的な成果を上げることができます。Open AIのページでは、以下のようなレベルのアウトプットがいくつかの事例で紹介されておりますので、レベルの参考にしてみてください。
iOS・Android利用率と言語学習ニーズの分析
トップ10先進国（GDP順）のスマートフォンOS比率、言語学習意欲、モバイル普及率の推移
アメリカ合衆国（USA）
- OS比率: iOS 58% vs Android 42%
- 言語学習意欲: 高い（70%が外国語能力を失ったことを後悔）
- モバイル普及率の変化: 56% → 82%（26ポイント増）
日本
- OS比率: iOS 69% vs Android 31%
- 言語学習意欲: 高い（50%以上が英語学習を希望）
- モバイル普及率の変化: 30% → 79%（約50ポイント増）
ドイツ
- OS比率: iOS 39% vs Android 60%
- 言語学習意欲: 高い（86%のヨーロッパ人が1つ以上の外国語習得を支持）
- モバイル普及率の変化: 40% → 82%（42ポイント増）
イギリス（UK）
- OS比率: iOS 52% vs Android 47%
- 言語学習意欲: 中〜高（73%が言語学習に興味あり）
- モバイル普及率の変化: 62% → 82%（20ポイント増）
フランス
- OS比率: iOS 35% vs Android 64%
- 言語学習意欲: 高い（86%が多言語主義を支持）
- モバイル普及率の変化: 42% → 83%（40ポイント増）
[以下、同様のフォーマットで他の国々のデータが続きます]
トップ10発展途上国（GDP順）のデータ分析
中国
- OS比率: iOS 24% vs Android 75%
- 言語学習意欲: 非常に高い（数億人が英語学習中）
- モバイル普及率の変化: 47% → 68%（21ポイント増）
- 注記: ChatGPTの利用は制限あり
インド
- OS比率: iOS 4% vs Android 95%
- 言語学習意欲: 高い（80%が英語力と収入向上を関連付け）
- モバイル普及率の変化: 5% → 46%（約41ポイント増）
…
トップ10先進国のデータ
国 iOS比率 Android比率 言語学習意欲 モバイル普及率変化 (2013→2023) アメリカ 58% 42% 高（70%が外国語喪失を後悧） 56%→82% (↑26pp) 日本 69% 31% 高（50%以上が英語学習希望） 30%→79% (↑~50pp) ドイツ 39% 60% 高（86%が外国語学習支持） 40%→82% (↑42pp) イギリス 52% 47% 中〜高（73%が興味あり） 62%→82% (↑20pp) フランス 35% 64% 高（86%が多言語主義支持） 42%→83% (↑40pp) イタリア 30% 69% 高（86%が言語学習支持） 41%→85% (↑44pp) カナダ 60% 40% 中（第三言語への関心上昇） 56%→80% (↑~24pp) 韓国 24% 76% 中（40%の若者が英語学習中） 73%→95% (↑~22pp) オーストラリア 55% 45% 中（70%が言語学習を重視） 65%→85% (↑~20pp) スペイン 20% 79% 高（88%が学校で外国語学習） 55%→85% (↑~30pp) トップ10発展途上国のデータ
国 iOS比率 Android比率 言語学習意欲 モバイル普及率変化 (2013→2023) 中国* 24% 75% 非常に高（英語学習者数億人） 47%→68% (↑21pp) インド 4% 95% 高（80%が英語と収入向上を関連付け） 5%→46% (↑~41pp) ブラジル 18% 82% 高（英語習得への強い需要） 26%→67% (↑40pp) ロシア* 30% 69% 中（学校での英語必修） 36%→74% (↑38pp) メキシコ 24% 76% 高（約50%の学生が英語学習） 37%→62% (↑25pp) インドネシア 12% 88% 高（英語を重要スキルと認識） 30%→68% (↑~40pp) トルコ 15% 85% 高（80%が英語と就職を関連付け） 30%→75% (↑45pp) サウジアラビア 24% 76% 中（92%がスマートフォン所有） 73%→95% (↑~22pp) 南アフリカ 16% 83% 高（多言語社会） 40%→60% (↑~20pp) アルゼンチン 12% 88% 高（ラテンアメリカで英語力首位） 31%→70% (↑~39pp) 市場展開の推奨事項
１．優先市場:
- 日本、アメリカ、イギリス、カナダ、オーストラリア
- iOSの利用率が高く（50-60%以上）、言語学習への意欲も高い
２．二次的ターゲット市場
- メキシコ、ブラジル
- Android優勢だが、人口規模が大きく、英語学習への意欲が高い
３．現時点で推奨されない市場:
- 中国（ChatGPT利用制限あり）
- ロシア（アクセスと規制の不確実性）
データソース: StatCounter/Statista (2023-24), Preply, Eurobarometer, Babbel等の調査による
上記のように、非常に深くかつ独自の考察を出せるのが魅力です。
他にも、例えば、市場調査、製品リサーチ、投資分析、学術研究の4つの分野における実際のユーザー事例があります。
- 市場調査
Deep Researchは、特定の市場の動向を調査するために使用されます。たとえば、モバイルアプリの採用率や言語学習の需要に関するデータを収集することが可能です。これにより、企業や研究者はより正確な市場分析を行うことができます。 - 製品リサーチ
ユーザーが特定の製品を購入する際に、Deep Researchを利用して詳細な比較情報を得ることができます。これにより、消費者はより良い意思決定を行うことができます。 - 投資分析
投資アナリストが、たとえば民間超音速航空旅行の市場を分析するためにDeep Researchを使用し、詳細な投資メモを作成する例が紹介されています。これにより、投資家はより深い洞察を得ることができます。 - 学術研究
生物学の研究者が、特定の論文に関連する他の論文を見つけるためにDeep Researchを活用するケースも示されています。このように、学術分野でもその応用範囲は広がっています。
これらの事例は、Deep Researchがさまざまな分野の研究やビジネスにおいて、情報収集と分析のプロセスを大幅に効率化できることを示しています。Deep Researchは、膨大な情報を短時間で処理し、隠れた関連性を見抜くことで、ユーザーの知的作業を強力にサポートします。
今後、Deep Researchの活用事例はさらに増えていくことが予想されます。研究者や経営者にとって、Deep Researchはイノベーションを加速する強力なパートナーとなるでしょう。
ビジネスやプライベートリサーチにおけるDeep Researchの使い方
Deep Researchの真価は、ビジネスやプライベートでの活用次第で大きく発揮されます。ここでは、Deep Researchを最大限に活用するためのコツを紹介します。
ニッチな情報抽出に特化したクエリの作り方
Deep Researchは、通常の検索エンジンでは見つけにくいニッチな情報を特定するのに優れています。例えば、特定の学術論文や市場データなど、専門的な情報を迅速に見つけ出すことが可能です。そのためには、クエリの作り方が鍵となります。
- 具体的かつ詳細なクエリを入力する: 例えば、「iOSとAndroidの採用率、言語学習に興味のある人の割合、モバイル普及率の過去10年間の変化を、GDP上位10カ国の先進国と途上国について教えてください」のように、求める情報を具体的に指定します。
- 関連するファイルを添付する: スプレッドシートや画像など、関連するファイルを添付することで、より文脈に即した結果を得られます。
- 繰り返しクエリを改善する: 初回の結果を見て、さらに掘り下げたい点や不足している情報をクエリに追加していきます。
視覚的なレポートの活用法
Deep Researchは、テキストだけでなく視覚的なレポートも生成できます。今後のアップデートでは、埋め込み画像やデータビジュアライゼーションなどの分析出力が追加される予定です。
これらの視覚的要素を効果的に活用することで、今後は以下のようにレポートの理解度と説得力が大きく向上するかのす性があるかもしれません。
- ポイントを明確にする: グラフやチャートを使って、重要なポイントを視覚的に強調します。例えば、iOSとAndroidの採用率の推移をグラフ化することで、一目で傾向を把握できます。
- ストーリーを伝える: データビジュアライゼーションを効果的に配置し、データがストーリーを語るようにレポートを構成します。市場調査のレポートでは、市場の現状、課題、機会、提案の順に視覚的要素を配置するのが効果的です。
- アクションにつなげる: レポートの最後には、得られた知見を元に具体的なアクションを提案します。例えば、iOSアプリローカライズのターゲット市場を提案するなど、意思決定に直結する情報を盛り込みます。
Deep Researchを使いこなすには、クエリ作成と視覚的要素の活用が重要です。これらのコツを押さえることで、ビジネスやプライベートリサーチの質と効率が格段に向上するでしょう。Deep Researchは、情報を収集・分析・統合するだけでなく、意思決定や問題解決につながる実践的な提案を提供してくれる頼もしいパートナーとなるはずです。
Open AI Deep Researchの料金プランと利用制限
Deep Researchを活用するには、適切な料金プランの選択と利用制限の理解が不可欠です。ここでは、コストパフォーマンスに優れたProプランの特徴と、クエリの管理方法について解説します。
Open AI Deep ResearchはProプランで200ドルから利用できる
Deep Researchは、Proプランのユーザーへの限定提供および今後の提供が予定されており、月額200ドルで月に最大100回のクエリが可能です。一見すると高額に感じるかもしれませんが、その価値は十分にあります。
- 専門家レベルの調査を自動化: Deep Researchは、金融、科学、政策、エンジニアリングなどの分野で、専門家レベルの調査を自動化します。これにより、高度な知識労働に費やす時間と労力を大幅に削減できます。
- 時間とコストの節約: 従来の手動調査では数時間から数日かかっていたタスクを、わずか5〜30分で完了できます。これにより、人件費や機会損失のコストを大幅に削減できます。
- 高品質な情報の獲得: Deep Researchは、通常の検索エンジンでは見つけにくいニッチな情報も特定できます。これにより、意思決定に必要な高品質な情報を効率的に収集できます。
Proプランは、高度な調査を頻繁に行うユーザーにとって最適です。月100回のクエリは、週に3〜4回の調査を行うのに十分な回数です。また、将来的にはPlusやTeam、Enterpriseプランにも展開される予定であり、ニーズに合わせて柔軟に選択できるようになるでしょう。
効果的なクエリの管理方法
月100回のクエリを有効に活用するには、効果的なクエリ管理が重要です。以下のようなコツを押さえておくのが良いかもしれません。
- クエリを明確かつ具体的に: 漠然としたクエリでは、意図した結果を得られない可能性があります。目的と必要な情報を明確に指定することで、的確な結果を得られます。
- 関連ファイルを添付: スプレッドシートや画像など、関連するファイルを添付することで、より文脈に即した結果を得られます。これにより、クエリの回数を節約できます。
- 結果を再利用: 一度得られた結果は、別の調査にも活用できます。レポートを整理・保管しておくことで、新たな調査の際に参照できます。
- クエリの優先順位をつける: 重要度や緊急度に基づいて、クエリの優先順位を設定します。これにより、限られたクエリ数を最大限に活用できます。
Proプランを選択し、効果的にクエリを管理することで、Deep Researchを最大限に活用できます。高品質な情報を効率的に収集・分析できるDeep Researchは、意思決定や問題解決に大きく貢献してくれるでしょう。
Open AI Deep Researchの信頼性向上と精度アップの裏側
Deep Researchが提供する情報の信頼性と精度は、ユーザーにとって最も重要な関心事の一つです。ここでは、Deep Researchが採用している独自の技術と手法について解説します。
三層バリデーションによる誤情報63%削減の仕組み
OpenAIは、Deep Researchを「Humanity’s Last Exam」という評価を通じてテストしました。この評価では、3,000以上の専門的な質問が含まれており、o3モデルは26.6%の精度を達成しました。この結果は他のモデルと比較しても優れており、特にGemini ThinkingやGrok-2に対して高い精度を示しています。
また、Deep Researchは、情報の信頼性を高めるために、独自の三層バリデーションプロセスを採用しています。このプロセスにより、誤情報を63%削減することに成功していると言われています。
このプロセスの詳細は不明ですが、例えば、
- 第一層: 情報源の信頼性評価: Deep Researchは、情報源の信頼性を評価するためのアルゴリズムを搭載。これにより、信頼できる情報源からのデータを優先的に収集。
- 第二層: 情報の整合性チェック: 収集した情報に矛盾がないかをチェック。複数の情報源から得られたデータを突き合わせ、整合性を確認。
- 第三層: 専門家による最終確認: 最終的な出力結果は、複数の専門家が添削・監修するプロセスを模倣する。これにより、より高度な観点からの誤りを排除。
のようにいくつかの段階的な検証をAIで行っていると思われます。
引用の明示と思考プロセスの可視化
Deep Researchは、情報の透明性を重視しています。レポートには、情報源の明示と、AIがたどった思考プロセスの要約が含まれます。これにより、ユーザーは結果の信頼性を自ら評価できます。
- 明確な引用: レポートには、情報源へのリンクと引用文が明示されます。これにより、ユーザーは元の情報にアクセスし、文脈を確認できます。
- 思考プロセスの可視化: レポートには、AIがどのような思考プロセスを経て結論に至ったかが要約されます。これにより、結果の導出過程が透明化されます。
- ユーザーによる検証の促進: 明示された引用と思考プロセスにより、ユーザー自身による結果の検証が促進されます。これは、情報の信頼性をさらに高める効果があります。
Deep Researchは、高度な技術と透明性の高いプロセスにより、信頼性と精度の向上を実現しています。三層バリデーションによる誤情報の削減と、引用の明示と思考プロセスの可視化は、ユーザーが安心して情報を活用できる環境を提供します。
これらの取り組みにより、Deep Researchは単なる情報検索ツールを超え、意思決定や問題解決に直結する高品質な知見を提供するパートナーとしての役割を果たすでしょう。研究者やビジネスパーソンにとって、Deep Researchは欠かせないツールになると期待されます。
Open AI Deep Researchの改善点やデメリット
Open AI Deep Researchについて、SNSからOpenAIのDeep Researchに対する批判的な意見を収集してみました。SNS上では、Deep Researchに対する批判的な意見が多く見られます。主な問題点は以下の通りです。
- 深い分析の不足: Deep Researchは表面的な情報収集には適していますが、より深い洞察を得るには限界があると指摘されています。OpenAIの従業員も、この技術を使うことで以前の3時間の作業を10分で完了できるようになったものの、「より深い分析が不足している」と認めています。
- 高コストと信頼性の懸念: Deep Researchの利用には月額200ドルの高額な費用がかかるため、多くのユーザーが不満を持っています。また、AIが提供する情報の正確性に疑問を持つユーザーも多く、「情報のハルシネーション」現象が問題視されています。
- プロンプト設計の重要性: SNSでは、プロンプトの小さな調整が結果に大きな影響を及ぼすことが指摘されています。ユーザーはプロンプトの質が生成されるコンテンツの質を左右することを強調しており、これが技術の利用における障壁となっていると考えられています。
以上のように、深い分析の不足、高コストと信頼性の懸念、プロンプト設計の重要性などが主な問題点として指摘されています。
これらの課題に対する改善として、料金体系の見直し、情報源の評価システムの導入、ユーザー会話の統合アクセス、会話の複製機能、UXの改善などが今後実施されると思われます。料金については、20ドルのPlusユーザーにも展開されることで解消されるかもしれません。
Open AI Deep Researchの将来性と発展の可能性
以上のように、Deep Researchは、これまでのOpenAIのSearchGPTの機能の限界を大きく超え、新たな可能性を切り開いています。最後に、マルチモーダル解析の適用範囲の拡大と、最新のAIモデルが示唆する未来像についてまとめていきます。
拡大するマルチモーダル解析の適用範囲
前述のように、今後、Deep Researchのマルチモーダル解析は、テキスト、画像、PDFなど多様なデータ形式を同時に処理するようになります。将来的には埋め込み画像やデータビジュアライゼーションが追加され、より直感的な情報提供が可能になります。この技術は以下の分野で革新をもたらすと期待されています：
- 医療画像診断: 患者の画像データと医療記録を統合分析し、より正確な診断を支援することもできるかもしれません。
- 金融データ分析: チャート、数値データ、ニュース記事を組み合わせた包括的な市場分析が可能になり、例えば、投資分析の自動化により、分析時間を従来の3時間から15分に短縮できるかもしれません。
- 法務文書処理: 契約書、判例、画像証拠などを統合的に分析し、より効率的な法的判断をサポートできるかもしれません。
o1, o3, GPT-4oの進化が示唆するAIの未来像
Deep Researchで用いられるOpenAIの最新モデルo3は、AIの推論機能とリサーチに関する新たな展望を示しています。
- o3の深い推論能力: o3は「考える時間」を持つことで、より高度な判断が可能になりました。これにより、Humanity’s Last Examでの精度が26.6%に達し、従来のモデルを大きく上回っています。
- GPT-4oのマルチモーダル処理: テキスト、画像、音声を同時に理解し、感情やトーンまで解釈できる能力を持っています。これにより、より自然なコミュニケーションが可能になります。
- o1シリーズの効率性: 計算リソースを最適化することで、より多くのユーザーがAIの恩恵を受けられるようになります。コンピューティングコストを従来の1/10に削減することに成功しています。
将来的には、o3とDeep Researchなどの技術の統合により、Open AIは以下のような革新的な機能が実現するかもしれません。
- リアルタイムの多言語通訳と文化的文脈の理解
- 複雑な科学実験のデザインと結果予測
- 個別化された教育コンテンツの自動生成
- 新薬開発プロセスの大幅な効率化
このように、Deep Researchを含むOpenAIの最新技術は、私たちの働き方や生活を大きく変えようとしています。特に、マルチモーダル解析の進化は、より直感的で効率的な情報処理を可能にし、様々な分野でブレイクスルーをもたらすことが期待されます。これらの技術革新は、単なる効率化だけでなく、人間の創造性や判断力を補完し、新たな価値創造を促進する可能性を秘めています。
Open AI Deep Researchが繰り出す今後のAIエージェントのコラボレーションに目が離せません。
調査手法について
こちらの記事はデスクリサーチAIツール／エージェントのDeskrex.AIを使って作られています。DeskRexは市場調査のテーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、レポート生成ができるAIデスクリサーチツールです。
調査したいテーマの入力に応じて、AIが深堀りすべきキーワードや、広げるべき調査項目をレコメンドしながら、自動でリサーチを進めることができます。
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市場調査やデスクリサーチの生成AIエージェントを作っています 仲間探し中 / Founder of AI Desk Research Agent @deskrex , https://deskrex.ai
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