生成AIの進化によって、Web上での情報収集の方法が大きく変化しています。そのうちのひとつとして注目を集めているのがDeep Reserchです。Deep Researchは複数の情報源を収集・分析し、文脈を踏まえたレポート作成まで実施できるのが特徴であり、ビジネスで用いられる機会も増えています。

本記事では、Deep Researchの基本や従来のWeb検索との違い、主要AIサービスごとの特徴、業務での活用例などを解説します。

Deep Reserchとは？

Deep Researchとは、AIがWeb上の情報を自律的に収集・分析し、詳細なレポートを作成する機能です。

AIが数百ものサイトを横断的に読み込み、根拠となる出典を明記したレポートを自動生成します。競合他社の最新動向や市場の成長要因を調査するだけでなく、社内資料とWeb情報を統合した分析も可能です。

この機能を活用すれば、数時間かかっていたリサーチ業務をわずか数分に短縮できます。情報収集の手間が省けるため、ユーザーは本来の目的である戦略立案や迅速な意思決定に専念でき、仕事の生産性を飛躍的に高められます。

従来のWeb検索との違い

従来のWeb検索は、ユーザー自身が各ページにアクセスするのに対して、Deep ResearchはAIが情報源を自律的に読み込み、レポートとしてまとめます。

検索は天気やニュースなどの事実を即座に確認する際に便利ですが、Deep Researchは市場調査や競合分析といった多角的な情報収集が必要な場面で役立ちます。

従来のAIチャットとの違い

従来のAIチャットは学習済みの情報から即座に回答するのに対し、Deep Researchでは新たに多様な情報源を読み込み、指示に合致したレポートを作成します。

AIチャットは手軽な質問や要約に向いており、Deep Researchは深い洞察が必要なビジネスシーンや学習に適しています。そのため、目の前の疑問をすぐに解決したい人は従来のAIチャット、特定の分野や項目について網羅的に調べたい人にはDeep Researchがおすすめです。

主要なAIサービスで使えるDeep Reserchの違い

Deep Reserchが活用できるAIサービスは多岐に渡ります。一方で、AIサービスごとに異なる特徴があるため、それぞれの違いを把握して適切に使い分けましょう。

GeminiのDeep Reserch

GeminiのDeep Researchは、Google検索と連携し、Web上の最新情報を網羅したレポートを自動作成する機能です。

最大の特徴は、Googleドキュメントやスプレッドシートへ直接出力できる点です。調査結果を普段使っているツールへ出力した後、共有や編集もできるため、資料作成の工程を短縮できます。

GeminiのDeep Researchは、最新情報も含めて網羅的に収集し、チームで即座にデータを共有・活用したい人におすすめです。Geminiについて知りたい方は、以下のリンクより解説記事をご覧ください。

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Chat GPTのDeep Reserch

ChatGPTのDeep Researchは、最新モデル「o3」を基盤にWeb情報を自律調査し、詳細なレポートを自動生成する機能です

「o3」モデルによる高度な推論能力が特徴です。単なる情報の要約に留まらず、AIが自ら検索キーワードを生成して深掘りし、複数のサイトから得た情報の食い違いを精査した上で、整理されたレポートにまとめ上げます。

AIにただ情報を調べてほしいのではなく、多角的な視点による見解も教えてほしいという方に適しています。ただし、月額20ドルの有料モデル「Plus」では、月に15回までの利用制限がある点に注意が必要です。

PerplexityのDeep Reserch

PerplexityのDeep Researchは、AI検索エンジン「Perplexity」に搭載された調査機能です。

最大の特徴は引用元の明示による透明性の高さです。回答を出力する際には、Wikipediaや企業のコラム記事、個人のブログ、SNSの口コミ、論文などといった、情報収集の参考にしたリンクを直接提示します。

これにより、ユーザーは提示された情報の信頼性を即座に検証可能です。情報の信頼性を重視する方や、迅速なファクトチェックが必要な方におすすめのツールと言えるでしょう。

Perplexityについて知りたい方は、以下のリンクより解説記事をご覧ください。

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GrokのDeep Reserch

GrokのDeep Searchは、X（旧Twitter）の投稿をリアルタイムで分析する機能です。Xと直接連携している点が特徴であり、SNS上の最新トレンドやユーザーの感情傾向を即座にリサーチできます。

ネット上の膨大な「生の声」を迅速に集計・分析できるというのは、GrokのDeep Reserchならではの特徴です。収集した生の声は、自社製品の開発やマーケティング戦略の立案に役立つでしょう。

そのため、SNSの動向や一般層の意見などを即座にキャッチして、業務に活かしたい方に最適です。

Grokについて知りたい方は、以下のリンクより解説記事をご覧ください。

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Deep Reserchでできること4選

Deep Researchは幅広いWeb情報をAIが調査し、レポート化する機能です。一方で、「参照してほしい外部資料やファイルの添付」や「専門分野の論文や技術情報も含めたリサーチ」なども可能です。

Deep Reserchでは具体的にどういったことができるのか詳細を押さえ、業務への活用方法も検討しましょう。

1.リサーチからレポート作成まで実施

Deep Researchでは、AIがWebの情報をリサーチし、出典付きのレポートを自動で作成できます。

従来のWebリサーチ業務では、手動で数十個のタブを開いて手情報を精査・整理するため、レポートを作成するまでに数時間以上の手間がかかってしまいます。

しかし、この機能を活用すれば、市場調査や競合分析などの工程をAIが代行し、作業時間を大幅に削減できるでしょう。もし、一度のDeep Researchで満足できるレポートが出力されたのであれば、プロンプトの考案も含めて10～30分程度で作業が完了します。

Deep Researchの活用によって、リサーチに費やしていた時間を大幅に削減し、戦略立案や意思決定といったより生産性の高い業務へ集中させることが可能です。

2.作成されたレポートの修正、編集

Deep Researchでは、生成後もプロンプトで内容の修正や表形式への変更が可能です。

Googleドキュメントやパワーポイントなどへ出力すれば、手動での追記や編集も容易です。いくら膨大なWeb情報をもとにしたレポートが出力されたとしても、内容に不備があったり、気に入らない点があったりすれば、ビジネスとして活用するのは難しいでしょう。

生成されたレポートをベースに、不足している視点の追加やデザイン調整を行うことで、実務で活用できる資料作成が可能です。

3.参照してほしい外部資料やファイルの添付

Deep Researchでは、PDFやExcel等のファイルを添付したり、クラウドストレージと連携したりすることも可能です。これにより、社内データとネット情報を統合したリサーチ、レポート作成を行えます。

たとえば、公開されている業界動向と、自社の独自のナレッジや数値データを横断的に分析させて、「自社に最適化された独自レポート」を自動生成できます。

クライアントへの提案資料を作るにあたって、一般的な事例だけでなく、自社の数値を反映させた説得力の高い資料を素早く作成できるでしょう。

4.専門分野の論文や技術情報も含めたリサーチ

Deep Researchでは、学術論文や技術情報といった専門情報を踏まえたリサーチも可能です。

ただし、参照できる論文や技術情報は、あくまでオープンアクセスのものに限ります。そのため、有料の論文や技術情報については、参照できません。

学術的な裏付けや最新テクノロジーなど専門的な観点も踏まえたリサーチを実施できますが、あくまですべての情報を網羅しているわけではない点は留意しておきましょう。

Deep Reserchが活用できる業務

Deep Reserchによる網羅的なリサーチ機能が、具体的にどういった業務に活用できるのか見ていきましょう。これらを把握しておくことで、どのようにDeep Reserchを活用していけばよいのか具体的なイメージができるようになります。

市場調査・競合分析

Deep Researchは、断片的なWeb検索では見落としがちな市場の動向や競合他社の戦略の共通項を推論して特定する、といった高度な調査を実施できます。

より具体的な活用方法としては、特定業界の最新トレンド分析、競合製品の機能・価格を整理した比較表の作成、SNS上の投稿から顧客ニーズを読み解くなどが可能です。

Deep Researchを用いることで、調査の精度とスピードを両立し、実践的な市場・競合分析を行えると言えるでしょう。

製品・サービスの比較検討

Deep Researchは、導入を検討している製品やサービスの比較検討も可能です。

公式サイトのスペック表だけでなく、専門家のレビュー記事やSNS上のユーザーの不満点までをAIが網羅的に調査し、多角的な視点からメリット・デメリットを対比させたレポートを生成します。

手動でこの業務を行う場合、サイトごとの情報のブレ、数年前の古い記事と最新情報の選別、個人の主観による情報の偏りなどを自力で見極める必要があるでしょう。

Deep Researchによって、情報収集に費やしていた膨大な時間を削減し、「各部門との調整」や「導入後のシミュレーション」といった部分に注力できます。

法務やコンプライアンスチェックなど各種規制調査

Deep Researchは、法規制の変更点追跡や判例の調査といったリサーチも実行でき、法務やコンプライアンスチェックなど各種規制調査を効率化します。

これらの規制調査を行う場合、法務担当者が複数の有料データベースとブラウザを往復し、散らばった情報をWordやExcelへ集約しなければいけません。そのため、ひとつの法案調査だけでも十数時間以上の工数が発生してしまうでしょう。

Deep Researchを活用することで、法務・規制調査の大幅な効率化を実現でき、戦略策定や商品開発に注力できるようになります。

社内情報も含めたレポート作成

Deep Researchは、ナレッジベースなどの社内情報と外部のWeb情報を統合し、社内事情を踏まえたリサーチとレポート作成が可能です。

通常、社内情報も含めてレポート作成を行う場合、ブラウザで競合他社の最新プレスリリースなどを追いながら、過去の企画書や議事録も参照するという作業が必要です。しかし、Deep Researchなら「○○の市場動向を踏まえて競合と比較した自社の強みを教えて」といった指示をするだけで、AIが根拠のある回答をまとめます。

マーケターやコンサルティングなど、内部と外部を横断した情報収集が求められる方の業務にも、Deep Researchが有効的に活用できるでしょう。

SNS上の情報や口コミの調査

Deep Researchを活用すれば、SNS上の口コミやトレンド調査を自動化できます。

Deep ResearchでSNS上の口コミを調査することで、新商品の評判や競合への不満といった顧客の声を収集できます。そして、その背後にある顧客ニーズまで分析し、レポートとして即座にまとめ上げることが可能です。

SNS上の情報や口コミの分析によって、顧客インサイトの深掘りが可能となり、競合と差別化した商品開発が実現します。

Deep Reserchを活用する際の注意点

ビジネスでDeep Reserchを活用する際には、「Deep Reserchの利用が非効率になることもある」「毎月の出費が高くなる恐れがある」などの注意点も押さえておきましょう。Deep Researchで業務効率化を実現するには、これらの注意点を把握し、対策を講じるのが重要です。

Deep Reserchの利用が非効率になることもある

Deep Researchを実施する際、調査範囲や資料のボリュームに応じて、調査から分析、レポート作成までの処理時間が5〜30分程度かかる場合があります。とくに、大規模な業界調査や複数のドキュメント、動画を含むリサーチを行う際に時間が延びる傾向にあります。

そのため、会議やプレゼン直前など、即座に回答がほしいという場合には適しません。急ぎの際は通常のAIチャットで下調べを行い、深掘りが必要なときだけDeep Researchを使うといった使い分けが有効です。

毎月の出費が高くなる恐れがある

Deep Researchをビジネスで活用する際、毎月の出費が高額になっていないか意識しておきましょう。

ChatGPTの場合、精度の高い「Proプラン」を利用すると月額200ドルの費用が発生します。チーム全員に上位ライセンスを付与したり、回数制限を補うために複数の有料アカウントを契約したりするケースでは、毎月の固定費が膨らみやすくなります。

まずは無料版や下位のPlusプランで試行し、回数不足や精度に課題を感じた段階でアップグレードを検討しましょう。また、目的が簡易的な検索であれば、無料のAIサービスツールを併用するのもおすすめです。

複雑な指示やプロンプトはエラーにつながりやすい

Deep Researchにて指示を実行する際、プロンプトの内容が複雑すぎるとエラーが発生しやすくなります。一度に大量の条件や複雑なステップを詰め込みすぎると、AIが処理の優先順位を判断できず、動作が不安定になるためです。

対策として、プロンプトを短く分割して入力することが有効となります。たとえば、ひとつのプロンプトですべての分析を求めず、まずは「市場動向の抽出」を行い、次に「競合比較」を指示するといった具合です。このようにタスクを細分化することで、処理の負荷が抑えられ、精度の高い回答を安定して得られます。

社内情報が流出する恐れがある

Deep Researchに限らず、多くの生成AIサービスでは、入力した機密情報がAIの学習に利用され、外部へ流出するリスクがあります。

たとえば、プロンプトに社外秘のプロジェクト名や顧客情報を入力すると、意図せずAIモデルの知識として蓄積され、ほかのユーザーへの回答に利用される恐れがあります。

対策として、チャット履歴をオフに設定して、入力データが学習に利用されないようにしたり、そもそも個人情報や機密情報を入力しないようにしたりする方法が有効です。利便性だけでなく、社内規定に沿った適切な運用ルールを設けることで、安全にリサーチ業務を効率化できます。

AIのセキュリティ対策については、以下の記事もご覧ください。

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Deep Reserchを活用する上で実施すべきハルシネーション対策

ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なる情報を、あたかも正しい情報であるかのように、もっともらしい文脈で出力してしまう現象です。

ビジネスの現場では情報の正確性が、その後の意思決定の質に直結します。そのため、業務効率化を目的にDeep Researchの活用を検討している場合、ハルシネーション対策が不可欠です。

出典元の確認

Deep Researchで生成された回答の出典元を確認するというのは、もっとも基本的なハルシネーション対策のひとつとして挙げられます。

AIは文脈を補完するために誤った情報を文章中に混入させている可能性があるため、根拠となるWebサイトの記述と照らし合わせましょう。

具体的には、統計データや固有名詞、最新の市場動向といった、事実関係の正確性が求められる箇所を重点的にチェックすると、生成された回答の品質を担保できます。

参照された情報の鮮度と信頼性の評価

回答のもととなったWebサイトや論文のURLにアクセスし、鮮度の高い情報や信頼性の高い情報が参照されているのかをチェックしましょう。

Deep Researchとして生成される回答の精度は、参照されたデータの質に依存します。そのため、参照された情報に誤った情報や信頼性に乏しい情報が混入していると、Deep Researchでも誤った回答を生成しやすくなってしまいます。

「過去2年間における情報を参照してほしい」「内容が不確かな場合は、『分からない』と回答してほしい」などをプロンプトに記載するのも対策として有効です。

プロンプト作成時の調査対象の明確化

Deep Researchを活用する際に、プロンプトで「誰が・何を・いつ」といった5W1Hを明確に指定し、調査対象を具体化するのもおすすめです。

これによりAIの調査範囲や思考範囲が限定され、回答を生成するための推測を防げます。たとえば、「2023年の国内AI市場規模を、政府統計に基づき箇条書きで抽出してください」といった条件付きのプロンプトが有効です。

調査対象を絞り込むことで、AIが正確なソースから情報を収集しやすくなり、確認作業の大幅な短縮も実現します。

まとめ

Deep Reserchは、Web上にあるサイトや渡された資料を横断して収集し、分析結果をレポート形式で受け取れます。従来の対話型AIと比較しても、調査対象の網羅性と情報整理の精度が高いのが特徴です。

Deep Reserchを活用することで、情報収集から資料作成までに要する時間を大幅に短縮できるため、ビジネスでの活用も期待されています。ただし、ビジネスの現場でDeep Researchを活用する場合、情報漏えいリスクやハルシネーション対策も求められます。

ビジネスの現場でDeep Researchの導入を検討している方は、利用時のガイドラインやプロンプト例などをまとめたマニュアルを作成しておくのもおすすめです。

マニュアルを作成する際には、マニュアル作成・共有システム「Teachme Biz」も活用してみましょう。Teachme Bizでは、作業名やキーワードの入力だけでAIが構成案を自動作成するドラフト生成機能が設けられています。

この機能を活用することで、ゼロからマニュアル作成を実施する手間を減らし、誰でもスムーズにマニュアルを作成できます。

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