はじめに
Deep Search と Deep Research は、いずれもAI技術を活用した高度な情報探索サービスですが、その目的と機能は異なります。Deep Searchは、ユーザーの検索意図をAIが理解し、キーワードを拡張して最適な検索結果を導く「検索支援型」のサービスで、Microsoft BingやxAIなどが提供しています。一方、Deep Researchは、AIが多数の情報源から内容を収集・分析・要約し、出典付きでレポート形式の回答を提示する「調査代行型」であり、OpenAIやPerplexityが代表的な提供者です。Deep Searchはリアルタイム性と操作性に優れ、ユーザーが自身で調査する場面に適していますが、Deep Researchは時間と処理能力を要するものの、専門的な内容を短時間で深く理解するために有用です。用途に応じて両者を使い分けることが、効果的なAI活用の鍵となります。
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ChatGPT: 以下に、主要なAIサービス企業が提供している 「Deep Research」 または 「Deep Search」 のいずれか、または両方のサービスについて、提供の有無・特徴を一覧表で整理しました。
🧠 AI企業と「Deep Research / Deep Search」サービス一覧
| 企業名 | Deep Research 提供 | Deep Search 提供 | サービス名称・特徴概要 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | ✅ 提供中 | ✅ SearchGPT試験中 | Deep Research（ChatGPT Pro向け） SearchGPT（限定テスト） |
| Perplexity AI | ✅ 提供中 | △ 関連機能あり | Deep Research Mode：自動調査・出典付き 検索の拡張機能は一部あり |
| xAI (Elon Musk) | ✅ 提供中 | ✅ 提供中 | Grok 3 + DeepSearch：思考プロセス＋AI推論型の双方向リサーチ |
| ✅ 提供中（一部地域） | ✅ 提供中 | Gemini + Deep Research Agent：連続検索・推論による調査支援 | |
| Microsoft (Bing) | ❌ | ✅ 提供中 | Deep Search on Bing：GPT-4でクエリを拡張し、関連検索を深掘り |
| Anthropic | ❌ | ❌ | 現時点でDeep ResearchやDeep Search名義のサービスは提供していない |
| Meta (Facebook) | ❌ | △ 研究中 | LLaMAモデルの応用で将来的に探索支援に進出可能性あり（※現時点は未提供） |
| Tencent (中国) | △ 一部機能あり | ✅ 提供中 | DeepSeek Chat：Tencent Weixin内で提供、検索・回答支援の統合型AI |
| Baidu (中国) | ❌ | ✅ 提供中 | 文心一言 + DeepSeek：検索機能とAI統合、自然言語検索に対応 |
| You.com | ✅ 提供中（形式的） | ✅ 提供中 | Smart Search＋YouChat Research：出典付き回答、クエリ拡張 |
✅ 用語のざっくり整理
| サービス種別 | 概要 | 目的 |
|---|---|---|
| Deep Research | ユーザーの質問に基づき、複数の情報源を分析・要約 | AIがリサーチを代行 |
| Deep Search | 検索クエリを拡張して意味的に深い結果を導く | ユーザーの検索補助 |
💡 参考：主な使い分けの目安
| ユースケース例 | 適するサービス |
|---|---|
| 「特定のテーマで詳細なリサーチを任せたい」 | ✅ Deep Research |
| 「意味ベースで効率よく検索したい」 | ✅ Deep Search |
| 「調査＋リアルタイムの反映が必要」 | ✅ Perplexity / OpenAI |
| 「出典を明示したい、文献が必要」 | ✅ Deep Research系 |
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Ｑ: Deep ResearchとDeep Searchの違いについてより深く理解したいので，メリット/デメリットやその他理解すために重要な事項について解説して
ChatGPT: 承知しました。以下では、Deep ResearchとDeep Searchの違いをより深く理解するために、以下の4つの観点から構造的に解説します：
📌【1】基本定義と目的の違い
| 観点 | Deep Research | Deep Search |
|---|---|---|
| 目的 | 調査（リサーチ）作業をAIが代行・自動化し、情報を構造化された形で提示する | 検索者の意図をAIが深く理解し、より適切な検索結果に導くためにクエリを強化 |
| 処理単位 | テーマごとに要約・出典付きレポートを生成 | 検索クエリごとに関連性を広げた結果リストを生成 |
| 出力形式 | Markdown, PDF, ハイレベル要約、明確な出典付き | Webページのリンク集（スニペット強化版） |
| 主な提供者 | OpenAI, Perplexity, xAI, Google（Gemini）など | Microsoft（Bing）, xAI（Grok）, Google（Gemini）など |
📈【2】メリット・デメリット比較
| 評価軸 | Deep Research | Deep Search |
|---|---|---|
| 🔷メリット | – 時間短縮（人の調査負担が激減） – 出典明示で信頼性が高い – まとめ資料としてそのまま活用可能 | – リアルタイム性が高い – 幅広いトピックに瞬時に対応 – 従来検索に自然に統合できる |
| 🔶デメリット | – 実行時間が長い（5〜30分） – 利用回数に制限（例：月10回） – 誤解・誤情報の混入リスクもある | – 結局ユーザー自身で調査を要する – 出典の網羅性が不足する可能性 – 質の高い情報が埋もれがち |
🧠【3】理解を深めるために重要な概念
| 用語・概念 | 意義 |
|---|---|
| 出典付き回答 | Deep Researchでは必須。信頼性の裏付けとなる。特に学術・ビジネス利用では重要。 |
| 情報合成（Synthesis） | 情報を収集するだけでなく、構造的にまとめ直す工程。Deep Searchには通常含まれない。 |
| 推論（Reasoning） | AIが情報を読み解いて「なぜそうなるか」を示す能力。GrokやGeminiではこの要素も含む。 |
| セマンティック検索 | 意味を理解して検索する技術。Deep Searchの基盤。単なる文字一致ではない。 |
| マルチステップ処理 | Deep Researchは、検索 → 情報取得 → 分析 → 要約 といった多段階の処理を行う。 |
🧭【4】どちらを使うべきかの判断軸
| ユースケース | 推奨 |
|---|---|
| 時間がなく、AIにリサーチを任せたい | ✅ Deep Research |
| 自分で探したいが、検索クエリのヒントが欲しい | ✅ Deep Search |
| レポートや調査資料を作成する | ✅ Deep Research |
| 検索エンジンに近い使い勝手を求める | ✅ Deep Search |
| 明確な出典に基づいた知識が必要 | ✅ Deep Research |
📝 まとめ（要約）
| 比較軸 | Deep Research | Deep Search |
|---|---|---|
| 主な用途 | AIによる調査代行 | 検索支援と意図理解 |
| 出力物 | 要約＋出典＋レポート形式 | 強化された検索結果リスト |
| 知的作業の肩代わり度 | 高（構造的思考を含む） | 低〜中（検索補助まで） |
| 適用場面 | 論文、ビジネス分析、学術調査 | 日常の検索、情報収集 |
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ChatGPT: 現在、複数の企業が「Deep Search」や「Deep Research」といった名称で高度なAI検索機能を提供しています。これらのサービスは、従来のキーワード検索を超えて、ユーザーの意図を深く理解し、関連性の高い情報を提供することを目指しています。以下に、主要な企業とその提供するサービスをまとめました。
🔍 主な「Deep Search」関連サービス
1. OpenAI – ChatGPT Deep Research / SearchGPT
- 概要：OpenAIは、ChatGPTに統合された「Deep Research」機能を提供しており、ユーザーのプロンプトに基づいて数百のオンラインソースを分析・統合し、研究者レベルの包括的なレポートを生成します。 OpenAI
- 特徴：
- リアルタイムでの情報収集と分析。
- 明確な情報源の引用。
- ChatGPTのProユーザー向けに提供中。
- SearchGPT：OpenAIはまた、「SearchGPT」というプロトタイプの検索エンジンも開発しており、リアルタイムでの検索結果を提供することを目指しています。
2. Perplexity AI – Deep Research
- 概要：Perplexity AIは、「Deep Research」機能を通じて、ユーザーの質問に対して数十の検索を実行し、数百のソースを読み込み、包括的なレポートを自動生成します。 Reddit
- 特徴：
- 無料で利用可能（1日最大5回まで）。
- PDFやMarkdown形式でのレポート出力。
- 自然言語での質問入力に対応。ZDNET
3. xAI（Elon Musk）– Grok 3 + DeepSearch
- 概要：Elon Muskが設立したxAIは、Grok 3というAIモデルとともに、「DeepSearch」という新しい検索エンジンを発表しました。 BlogNT+10Investopedia+10DeepNewz+10
- 特徴：
- ユーザーの質問に対して推論を行い、思考過程を説明するチャットボット機能。
- 研究、ブレインストーミング、データ分析など多目的に利用可能。
- 企業向けにAPIを通じて提供予定。 ReutersWelcome | xAI
4. Google – Gemini Deep Research
- 概要：Googleは、GeminiというAIシステムに「Deep Research」機能を統合し、継続的な検索、ブラウジング、推論を通じて包括的な結果を提供します。 Gemini
- 特徴：
- Google検索やウェブ技術と連携したエージェント型AI。
- 継続的な情報収集と思考を行う「連続的推論ループ」。
- 個人化された研究支援が可能。
5. Tencent & Baidu – DeepSeek
- 概要：中国のTencentとBaiduは、DeepSeekというAIモデルを自社のサービスに統合し、高度なAI検索機能を提供しています。 Reuters+1Investopedia+1
- 特徴：
- TencentのWeixin（微信）アプリでのベータテスト。
- Baiduの検索エンジンとの完全な統合。
- コスト効率とデータ効率を重視したAIアシスタント。Reuters
🧠 各サービスの比較
| サービス名 | 提供企業 | 主な特徴 | 利用可能性 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Deep Research | OpenAI | リアルタイム情報収集、明確な情報源引用 | Proユーザー向け |
| SearchGPT | OpenAI | AI検索プロトタイプ、リアルタイム検索 | 一部ユーザー向け |
| Deep Research | Perplexity AI | 無料利用、PDF/Markdown出力 | 一般公開中 |
| Grok 3 + DeepSearch | xAI | 推論型チャットボット、企業向けAPI | 一部ユーザー向け |
| Gemini Deep Research | 継続的推論、個人化研究支援 | 一般公開中 | |
| DeepSeek | Tencent & Baidu | 高度なAI検索、コスト効率重視 | ベータテスト中 |
これらのサービスは、それぞれ異なるアプローチでAI検索の高度化を図っています。ユーザーのニーズや利用目的に応じて、最適なサービスを選択することが重要です。今後も各社の動向に注目が集まります。
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ChatGPT: 了解です！以下に、現在注目されているAI提供サービスとしての 「Deep Research」 について、企業ごとの概要と特徴を交えて解説します。
🔍 「Deep Research」とは？
Deep Research とは、従来の単純な検索ではなく、ユーザーの意図を深く理解し、広範な情報源を分析・統合して、より専門的・包括的なレポートや回答を生成するAI機能 を指します。
この概念は、以下のような複数の企業で独立して進化しています。
🌟 主な「Deep Research」系AIサービス一覧
| 企業名 | サービス名 | 特徴 | 対象者・公開状況 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | ChatGPT Deep Research | 数百のWeb情報を収集・要約、明示的に出典を表示。学術調査にも適応。 | Proユーザー向け（公開中） |
| Perplexity | Deep Research Mode | Web上の情報を探索し、質問に対する詳細なレポートを自動生成。PDF出力可 | 無料でも利用可（回数制限あり） |
| xAI（Elon Musk） | Grok 3 + Deep Search | 「思考の過程を示す」リサーチAI。推論重視で会話ベースに調査が進む | 限定ユーザー向け |
| Gemini + Deep Research Agent | Web探索＋継続的な推論。研究や意思決定を支援するAIエージェント型 | 一部国で展開中 | |
| Meta (参考) | LLaMAベースのAI調査Bot | 公開情報を要約・引用付きで提供。研究者向けデモもあり | 非公開・一部発表のみ |
🧠 特徴的な機能（企業横断）
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 🔍 情報の探索と統合 | 単一ソースではなく、複数サイト・文献を統合してまとめる能力 |
| 📚 出典付き回答 | 回答の根拠となるWebページや論文を、リンク付きで提示 |
| 📄 レポート形式の出力 | MarkdownやPDF形式でのレポート出力（Perplexityなど） |
| 💬 意図理解と継続質問 | ユーザーの意図を推論し、対話を通じてより深い調査へ展開（GrokやGemini） |
🚀 応用される領域
- 学術・研究支援（リサーチ補助）
- ビジネスレポート作成
- マーケット分析
- 医薬品・法規制分野の文献調査
- SEO・Webコンテンツ制作支援
📝 まとめ
「Deep Research」と名付けられたAI検索機能は、従来のキーワード検索から一歩進んだ、“意図理解＋多角的調査＋引用付きレポート生成”という新しい知識探索体験を提供しています。
各社のアプローチに特色がありますが、科学的調査・業務分析・教育現場など、今後さらに幅広い領域で活用が進むと期待されています。
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ChatGPT: Deep Research を理解するうえで最低限押さえておくべき用語を、以下に 10個厳選して紹介します。それぞれ簡潔に解説を添えています。
📘 Deep Research 理解のための基礎用語集
| 用語 | 解説 |
|---|---|
| 大規模言語モデル（LLM: Large Language Model） | 数十億～数兆のパラメータを持ち、膨大なテキストから学習したAIモデル。ChatGPT（GPT-4など）やClaudeなどが代表例。Deep ResearchはLLMの応用形。 |
| 自然言語処理（NLP: Natural Language Processing） | AIが人間の言葉（自然言語）を理解・生成・分析する技術。検索意図の理解や質問への応答に使われる。 |
| プロンプト（Prompt） | AIへの入力文。これに基づいてLLMが応答する。Deep Researchではプロンプトがリサーチ命令の役割を担う。 |
| 情報統合（Information Synthesis） | 複数の情報源（Web記事、論文など）から得られた内容を要約・統合し、重複や矛盾を整理して出力するAIの能力。 |
| 出典（Citation） | AIが生成した回答の裏付けとして示す情報源（URLや論文タイトルなど）。信頼性や検証性に関わる重要要素。 |
| エージェント型AI（AI Agent） | 自律的に複数ステップでタスク（検索、要約、検証など）を実行するAI。GeminiやAutoGPTがこの形。Deep Researchの中核機構に近い。 |
| 継続的推論（Iterative Reasoning） | 初期の検索で得た情報をもとに、さらに補足検索・再評価を繰り返す思考過程。GrokやGeminiの特徴的動作。 |
| ナレッジグラフ（Knowledge Graph） | 概念と関係性を構造的に表すデータベース。意味理解や深掘り検索を支える技術。 |
| セマンティック検索（Semantic Search） | キーワード一致ではなく、意味に基づく検索。たとえば「猫の寿命」→「平均生存年数」もヒット。 |
| コンテキスト保持（Context Retention） | 会話や質問の「文脈」を保持しながら回答する機能。リサーチ中に話題が移っても一貫性を保つ能力。 |
🔍 補足的な理解ポイント
- 従来検索との違い：
従来の検索は「キーワード一致」や「ランキング順」だが、Deep Researchでは意図理解→要約→出典提示というプロセスをAIが自動で実行します。 - 重要性：
この概念は、調査、論文作成、ビジネスレポート、医療・法規領域での知識整理などで革命的な効率化をもたらします。
Q: Deep ResearchとDeep Searchは異なる意味・概念なのか解説して
ChatGPT: はい、「Deep Research」 と 「Deep Search」 は似ているようで、目的・機能・技術構造が異なる概念です。それぞれの違いを明確にするために、以下にポイントを整理して解説します。
🔍 1. 用語の定義と基本概念
| 項目 | Deep Search | Deep Research |
|---|---|---|
| 定義 | ユーザーの検索意図をAIが深く理解し、検索クエリを拡張して関連情報を広く集める検索機能 | ユーザーの質問やテーマに基づき、AIが多くの情報源を調査・分析・要約し、一つの構造化されたレポートを生成する機能 |
| 目的 | 最適な検索結果を導くためにクエリを改善し、ユーザーが自ら探索できるようにする | ユーザーが調査（リサーチ）作業をせずとも、AIが代わりに調べてまとめてくれる |
| 中心技術 | GPT系LLM＋セマンティック検索＋クエリ拡張 | LLM＋マルチステップ推論＋自律的探索＋要約統合（情報合成） |
🧠 2. 機能面の比較
| 観点 | Deep Search | Deep Research |
|---|---|---|
| インタラクションの形 | 検索バーに近い形式で、主に「関連検索」の改善 | 対話またはプロンプト入力から始まる「調査命令型」 |
| 出力形式 | リスト形式の検索結果（＋スニペット・概要） | Markdown・PDFなどのレポート形式で、章立て・出典付き |
| 出典表示 | 一部スニペットにURL表示 | 全情報に出典明示（PerplexityやOpenAIのChatGPT Deep Researchなど） |
| 人の関与度 | ユーザーがリンク先で調査・判断 | AIが主体的に調査してまとめる（人の調査労力削減） |
🏢 3. 提供事例の違い（2024–2025年）
| 提供例 | Deep Search | Deep Research |
|---|---|---|
| Microsoft Bing | ✅（GPT-4による検索クエリ拡張） | ❌ |
| OpenAI ChatGPT | ❌（※SearchGPTあり） | ✅（Deep Research 機能） |
| Perplexity AI | 一部あり（関連検索） | ✅（Deep Research Mode） |
| xAI (Grok) | ✅（Deep Searchと名付け） | ✅（思考過程型の調査） |
| Google Gemini | ✅（エージェント型検索） | ✅（連続的推論によるDeep Research Agent） |
📝 結論：どう違うのか？
- Deep Search は「より良い検索結果を導くためのクエリ最適化AI」
→ 検索エンジンの発展形で、ユーザーの「検索補助」 - Deep Research は「AIによる調査作業の代行」
→ 人間のリサーチャーの仕事を置き換えるレベルで情報をまとめてくれる「AI調査員」
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Q: わたしは，OpenAIのプラスワンの契約をしていますが，Deep Researchを使用する回数的制限はありますか
ChatGPT: はい、ChatGPT Plus（月額20ドル）をご契約中のユーザーは、Deep Research 機能を月に最大 10回 利用できます。この制限は、毎月の使用回数に基づいており、月初にリセットされます。
🔢 Deep Research の利用制限（ChatGPT Plus ユーザー向け）
- 利用回数：月に最大 10回
- リセット周期：毎月（例：4月1日～4月30日）
- 対象プラン：ChatGPT Plus、Team、Enterprise、Edu
- Proプラン（$200/月）：月に最大 120回 利用可能OpenAI Community+8Wikipedia, la enciclopedia libre+8Business Insider+8Axios
この制限は、Deep Research 機能が高度なAI推論とウェブ検索を組み合わせており、1回の処理に5～30分程度かかるため、計算資源の消費が大きいことから設定されています。
🧭 利用回数の確認方法
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💡 制限を超えた場合の対処法
- 翌月まで待つ：利用回数は月初にリセットされます。
- Proプランへのアップグレード：月に最大120回まで利用可能になります。
- 他のAIリサーチツールの活用：Perplexity AI など、無料または別の料金体系で提供されているツールを検討することも一案です。
編集履歴
2025/04/19 Mrはりきり
