はじめに

AI技術の急速な進歩により、「DeepResearch」という新しい機能が注目を集めています。従来の検索エンジンを超え、AIが自律的に調査・分析・レポート作成まで行う革新的な機能です。

今回は、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、Perplexity AIという主要3プラットフォームに絞って解説します。それぞれ独自のDeepResearch機能を提供していますが、「どれを使えばいいの？」「それぞれの違いは？」と迷っている方も多いのではないでしょうか。

この記事で分かること

• DeepResearchの基本概念と仕組み
• 3大プラットフォームの特徴とそれぞれの強み
• 目的別の使い分け方法
• 実際のプロンプト例と活用方法
• 情報の信頼性確認の具体的手法

うさぎでもわかるように、分かりやすく解説していきますね🐰

DeepResearchの基本概念

DeepResearchとは

DeepResearchとは、AIが人間の思考プロセスを模倣し、リサーチアナリストのように自律的に深い調査と分析を実行し、構造化されたレポートを生成する機能です。

💡 ワンポイント🐰
従来の検索は「釣り竿」で一匹ずつ魚を釣るようなもの。DeepResearchは「巨大な漁網」で一度に大量の情報を捕獲し、さらに「料理人」として美味しいレポートに仕上げてくれるうさよ～🐰

従来の検索との違い

従来のWeb検索

1. ユーザーがキーワードを入力
2. 検索結果のリンクが表示される
3. ユーザーが一つずつリンクを確認
4. 情報の取捨選択・統合はユーザーが手動で実施

DeepResearch

1. ユーザーが調査テーマを入力
2. AIが調査計画を自動策定
3. 複数ステップで情報を収集・分析
4. 信頼性を評価しながら情報を統合
5. 構造化されたレポートを自動生成

AIが自律的に調査する仕組み

DeepResearchの特徴は、反復的な調査プロセスにあります

1. 問題の細分化 複雑な質問を管理しやすいサブタスクに分割
2. 情報収集 検索やウェブブラウジングで関連情報を取得
3. 推論・分析 収集した情報を基に次の行動を決定
4. 再調査 情報が不十分な場合は追加調査を実行
5. 統合・報告 一貫性のあるレポートとして構造化

まるで経験豊富なリサーチャーが「この情報だけでは足りないな、もう少し調べてみよう」と判断するように、AIが自ら調査を深めていくのがポイントです。

従来の情報収集との比較

項目	従来の手動調査	AI検索	DeepResearch
時間	数時間〜数日	数分	10〜30分
情報の深さ	調査者のスキルに依存	表面的	深い多角的分析
客観性	調査者のバイアス影響	やや客観的	複数出典で高い客観性
再現性	低い	中程度	高い
出典管理	手動で記録	一部自動	完全自動で引用明記

主要プラットフォーム比較

ChatGPT Deep Research（OpenAI）

DeepResearch時の特徴

深い分析と論理的思考が最大の特徴です。複雑な問題を段階的に分解し、各ステップで論理的な推論を行います。

💡 ワンポイント🐰
ChatGPTのDeepResearchは「探偵小説の名探偵」みたいなもの。一つ一つの手がかりを丁寧に分析して、最後に「犯人はお前だ！」みたいに筋道立てて説明してくれるうさよ🐰

調査アプローチ

段階的で構造化された調査プロセス

1. 質問の意図を深く理解
2. 調査計画を立案
3. 複数ステップで情報収集
4. 情報の整合性を確認
5. 論理的に統合してレポート化

特に、最大30分の長時間思考により、表面的な情報だけでなく、背景にある因果関係や将来予測まで含めた深い洞察を提供します。

得意分野

• 複雑な問題の多角的分析
• 専門的な調査（技術・学術領域）
• 論理的思考が必要な戦略立案
• 因果関係の分析

出力スタイル

詳細で学術的なレポート形式。引用元を明記し、論理の筋道を明確に示すのが特徴です。PythonツールやData Analysisも活用できるため、数値分析やグラフ作成も可能です。

Gemini Deep Research（Google）

DeepResearch時の特徴

幅広い情報収集と全体俯瞰が得意です。包括的な視点から情報を整理します。

💡 ワンポイント🐰
Geminiは「優秀な秘書」のような存在。まずは「こんな調査計画はいかがですか？」と丁寧に提案してくれて、承認をもらってから仕事を始めるうさよ～🐰

調査アプローチ

リサーチプラン提案→ユーザー確認→実行

1. ユーザーの質問を分析
2. 詳細なリサーチプランを提案
3. ユーザーが計画を確認・修正可能
4. 承認後に調査を実行
5. 構造化されたレポートを生成

この事前計画確認機能により、調査の方向性をユーザーがコントロールできるのが大きな特徴です。

得意分野

• 包括的な市場調査
• トレンド分析
• 業界全体の俯瞰
• 政策・制度の調査

出力スタイル

構造化されたドキュメント形式で、Googleドキュメントとの連携により、調査後の編集や共有が簡単に行えます。音声による概要説明機能も利用可能です。

Perplexity Deep Research

DeepResearch時の特徴

高速処理と豊富な引用が最大の強み。数分という短時間で調査を完了し、豊富な引用リンクで信頼性を担保します。

💡 ワンポイント🐰
Perplexityは「スピード重視のジャーナリスト」！短時間で現場を駆け回って情報を集め、しっかりと出典を示して記事を書いてくれるうさよ🐰

調査アプローチ

多数の情報源からの効率的収集

1. 質問を受けて即座に調査開始
2. 30〜70のWebサイトを自動巡回
3. 関連性の高い情報を効率的に収集
4. 引用リンク付きでレポート生成

無料でも利用可能な点も大きな魅力です。

得意分野

• 速報性重視の調査
• 概要把握・全体像の理解
• 企業・人物の基本情報調査
• 最新ニュースやトレンドの把握

出力スタイル

読みやすく、引用リンクが豊富なレポート形式。各情報に対して出典が明確に示されるため、信頼性の確認が容易です。

DeepResearch特徴比較

調査スタイル比較

特徴	ChatGPT	Gemini	Perplexity
処理時間	10-30分	5-15分	3-8分
情報の深さ	★★★★★	★★★★☆	★★★☆☆
情報の幅	★★★☆☆	★★★★★	★★★★☆
速度	★★☆☆☆	★★★★☆	★★★★★

得意分野・適用場面

ChatGPT Deep Researchがオススメ

• 複雑な課題の根本原因分析
• 学術的な研究調査
• 戦略立案のための多角的分析
• 技術的な専門調査

Gemini Deep Researchがオススメ

• 市場全体の俯瞰調査
• 政策・制度の包括的調査
• チームでの情報共有が必要な場合
• 調査計画を事前に確認したい場合

Perplexity Deep Researchがオススメ

• 急ぎの調査案件
• 基本情報の迅速な把握
• 複数の調査を短時間で実施したい場合
• コストを抑えたい場合（無料利用可能）

PerplexityのDeep Researchや、様々なモデルでのWEB検索が利用可能！

ナレフルチャットでは、Perplexityの「Sonar Deep Research」が利用できるほか
ChatGPTやGeminiを使ったWEB検索なども利用可能！
この作業には、どのモデルが適切なのか分からない…というときでも
「プロンプト自動生成機能」や「おまかせAIモデル選択機能」を使えば
最適なAIモデルを自動選択してくれます！

様々なモデルを使い分けられる生成AIチャット ▶︎

具体的な利用シーン

ビジネス活用：新規事業の市場調査

活用方法

スタートアップの市場参入検討において、事業機会の評価を行う

プロンプト例

日本のフードテック市場について、市場規模、主要プレイヤー、成長要因、参入障壁、今後の展望を調査してください。特に代替肉・昆虫食・培養肉の分野に焦点を当てて分析してください。

実際の調査結果の感想（調査結果のリンク付）

ChatGPT
市場規模から具体的な企業名、技術的な背景まで徹底的に分析されており、特に各企業の技術的差別化ポイントや業界の課題分析が秀逸でした。まるで専門の市場調査レポートのような詳細な分析内容でした。

Gemini
エグゼクティブサマリーから始まり、市場の複雑な相互関係や将来展望まで体系的に整理されており、戦略的な視点からの包括的な分析が特徴的でした。

perplexity
各データに出典リンクが豊富に付与されており、信頼性の確認が容易で実用的かつ分かりやすい調査レポートでした。

AIのリサーチ結果を活用した次のステップ

1. 数値データの詳細確認

• AIが提示した市場規模数値を各社の公式資料で確認
• 成長率や売上高などの定量データを収集して精度を高める

1. 競合分析の深堀り

• AIの分析を基に、競合の強み・弱みを自社の強みと照らし合わせ
• 差別化ポイントを人間の視点で特定

1. 戦略立案

• AIのインサイトを活かして参入タイミングと戦略を検討
• リスク要因の評価とミティゲーション策の検討

うさぎの経験では、この手法で通常1週間かかる基礎調査が1日で完了しました🐰

学術・研究活用：技術動向の文献調査

活用方法

研究論文執筆のための先行研究調査と研究ギャップの特定

💡 ワンポイント🐰
学術調査は「宝探し」みたいなもの。ChatGPTは宝の地図を詳しく分析して、Geminiは宝物の全体像を教えて、Perplexityは宝のありかを素早く見つけてくれるうさよ🐰

プロンプト例

量子コンピュータの誤り訂正技術について、2020年以降の主要な研究動向、技術的ブレイクスルー、残された課題、今後の研究方向性を学術論文ベースで調査してください。

実際の調査結果の感想（調査結果のリンク付）

ChatGPT
2020年以降の技術的ブレイクスルーを時系列で整理し、表面コード、LDPC符号、機械学習デコーダなど専門的な内容を詳細に解説。特に「論理キュービットのエンタングルメント実証」「量子LDPC符号の進展」など具体的な研究成果と論文引用が豊富で、学術的で深い分析内容でした。

Gemini
「実験的実証の時代における量子誤り訂正」というタイトルで、エグゼクティブサマリーから各章まで論文形式で構成。特に技術的パラダイム、ブレイクスルーの詳細分析、今後の展望まで包括的に網羅しており、体系的な研究レポートのような内容でした。

perplexity
2020年以降の研究動向を時系列で整理し、各技術的進展に対して具体的な出典リンクを提示。最新情報が充実しており、研究の全体像を素早く把握するのに適した構成でした。

AIのリサーチ結果を活用した次のステップ

1. 文献の精読

• 引用された論文を実際にダウンロードして精読
• 重要な数式や実験手法の詳細確認

1. 研究ポジショニング

• 自分の研究との差別化ポイントを明確化
• 新規性・有用性の論理構築

1. 研究計画の策定

• 未解決問題から新しい研究アプローチを検討
• 実験計画と評価手法の設計

個人利用：投資判断のための企業分析

活用方法

個人投資家の銘柄分析における基礎調査

プロンプト例

トヨタ自動車の2024年の業績動向、EV戦略の進展状況、競合他社との比較、今後の成長見通しを分析してください。特に電動化への取り組みと収益性の観点から評価してください。

実際の調査結果の感想（調査結果のリンク付）

ChatGPT
2024年3月期の詳細な業績数値から、EV販売台数の前年比3倍増まで具体的なデータで分析。特に電動化率37.4%の内訳や、地域別収益構造の変化まで詳細に調査されており、非常に綿密な財務・戦略分析でした。

Gemini
「トヨタのパラドックス：最高益と電動化の未来の狭間で」というタイトルで、企業の財務分析から戦略転換まで包括的に分析。特に「マルチパスウェイ戦略の検証」や「今後の成長見通し」など、経営視点での分析が印象的でした。

perplexity
2024年度業績から競合比較まで体系的に整理し、各データに豊富な出典リンクを付与。特に「地域別EV戦略の展開」や「競合他社との比較分析」など、実用的な業界分析が特徴的でした。

AIのリサーチ結果を活用した次のステップ

1. 財務データの検証

• 財務諸表や決算説明資料で数値を再確認
• セグメント別収益性の詳細分析

1. リスク評価

• 他の投資分析ツールと組み合わせてリスク評価
• ESG要因やガバナンス面の確認

1. 投資戦略への組み込み

• ポートフォリオ全体での位置づけを検討
• エントリータイミングとエグジット戦略の策定

使い分けのコツ

目的別選択指針

時間と精度のバランスで選ぶ

急ぎの調査（1時間以内）
→ Perplexity Deep Research

バランス重視（半日程度）
→ Gemini Deep Research

徹底的な分析（1日かけてもOK）
→ ChatGPT Deep Research

💡 ワンポイント🐰
調査には、速さと詳しさのバランスが大切うさよ🐰 急ぎの時はPerplexity、じっくり調べたいときはChatGPTと、目的に合わせて使い分けるのがコツうさ～

調査内容の性質で選ぶ

幅広い情報が必要
→ Gemini （包括的調査が得意）

深い分析が必要
→ ChatGPT （論理的思考が得意）

速報性重視
→ Perplexity （最新情報に強い）

効果的なプロンプト作成術

1. 目的の明確化

❌ 悪い例：「AIについて調べて」
✅ 良い例：「企業のAI導入における課題と成功要因を、具体的な事例を交えて分析してください」

2. 調査範囲の設定

具体的な期間・地域・業界を指定する

「2023年以降の日本のFintech市場における」
「米国西海岸のスタートアップ企業の」
「製造業に特化した」

3. 出力形式の指定

「以下の構成でレポートを作成してください」
1. エグゼクティブサマリー
2. 市場概況
3. 競合分析
4. リスク要因
5. 今後の展望

うさぎ的おすすめプロンプトテンプレート

[調査テーマ]について、[期間/地域/対象]に焦点を当てて調査してください。

特に以下の観点から分析をお願いします
- [観点1]
- [観点2]  
- [観点3]

出力は[形式]でお願いします。信頼性の高い情報源を優先し、データの出典を明記してください。

注意点とリスク

情報の信頼性確認の具体的方法

💡 ワンポイント🐰
DeepResearchは便利だけど、鵜呑みは禁物うさよ🐰　探偵が集めた証拠を、もう一度自分で確認するのが大切。「信じるか信じないかは、あなた次第です！」ってやつうさ～

複数出典のクロスチェック

同じ情報が複数の信頼できるソースで言及されているか確認します。

具体的手順

1. DeepResearchの結果で重要な数値や事実を特定
2. 引用元のリンクを3つ以上確認
3. 異なるタイプの情報源（公的機関、企業、メディア）で一致するか検証

具体例：フードテック市場調査で「日本の代替肉市場が2030年に780億円規模」という数値について、シード・プランニング調査、富士経済レポート、農林水産省統計の3つの異なる機関の数値を照合する

出典元の信頼性評価

優先順位の高い情報源

• 政府機関・学術機関の公式データ（統計局、経産省、大学研究機関など）
• 企業の一次資料（決算資料、IR資料、プレスリリース）
• 査読済み学術論文

注意が必要な情報源

• 個人ブログやSNSの投稿
• 匿名の情報
• 広告的要素の強いコンテンツ

数値データの検証方法

統計データの場合

• 元の調査機関のレポートで数値を確認
• 調査方法・サンプル数・調査期間をチェック
• 季節調整の有無など統計処理方法を確認

具体例：トヨタのEV販売台数「11.7万台」について、同社のIR資料で「BEV」の定義（プラグインハイブリッドを含むか否か）を確認し、グローバル販売とレクサス含有の内訳を検証する

財務数字の場合

• 有価証券報告書で再確認
• 四半期決算との整合性をチェック
• 会計基準（IFRS/日本基準）の違いを考慮

市場規模データの場合

• 調査会社の公式発表と照合
• 調査対象範囲・定義の確認
• 複数の調査会社のデータと比較

時系列での整合性確認

過去のデータとの連続性や傾向が合理的か検証します。

例えば、「急激な成長率の変化」があった場合は、その理由となる外部要因（政策変更、技術革新、市場環境変化など）があったかを確認します。

具体例：量子コンピュータ研究で「2020年以降の技術的ブレイクスルー」として挙げられた各項目について、それぞれの発表時期と技術的背景を確認し、段階的な技術発展の文脈で理解できるかを検証する

専門家の見解との照合

業界の専門家やアナリストの意見と大きく乖離していないか確認します。

確認方法

• 業界レポートとの比較
• 専門家のコメントやインタビュー記事の確認
• 学会発表や研究論文での言及内容との照合

うさぎの経験では、これらのチェックを怠ると後で大きな修正が必要になることがあります。最初は手間に感じるかもしれませんが、慣れてくると効率的に確認できるようになります🐰

データプライバシー

機密性の高い情報は入力を避け、一般公開されている情報の範囲での調査に留めることが重要です。

今後の展望

技術の発展方向

マルチモーダル対応

今後は画像・音声・動画情報を含む総合的なリサーチが可能になると予想されます

• 製品レビュー動画の音声から顧客感情を解析
• グラフ画像をOCRで読み取り、他データと組み合わせ分析
• 衛星画像などビジュアル情報を活用した調査

エージェント化の進展

調査に留まらず、実際のタスク自動化への発展が期待されます

• 調査結果を基にした資料自動作成
• スケジュール調整やメール送信などの関連業務の自動化
• プロジェクト管理との連携

より高精度な分析機能

• リアルタイムデータの活用
• 予測分析機能の強化
• 業界特化型の専門分析

ビジネスへの影響

調査業務の変革

従来数週間かかっていた市場調査が数時間で完了し、意思決定のスピードが大幅に向上します。

意思決定の高速化

リアルタイムでの情報収集・分析により、市場変化への対応が迅速化されます。

新しいワークフロー

調査→分析→意思決定→実行のサイクルが短縮され、PDCA回転の高速化が実現されます。

まとめ

Deep Research選択の決め手

💡 ワンポイント🐰
ChatGPT、Gemini、Perplexityはそれぞれ違う得意分野を持つ優秀なアシスタントのようなものうさよ🐰 プラットフォームごとの特徴を理解して、目的に合わせて使い分けるのがコツうさ～

時間優先 → Perplexity
深さ優先 → ChatGPT
幅広さ優先 → Gemini

深い分析が必要な場合はChatGPT、包括的な情報収集にはGemini、素早い調査にはPerplexityと、目的に合わせて選ぶのがコツです。特に重要な調査では複数のプラットフォームを併用して結果を比較検証することで、より信頼性の高い情報を得ることができます。

うさぎ的オススメ使い分け

個人的には、以下のような使い分けをオススメします🐰

初回調査はPerplexity
まずは全体像を素早く把握

詳細分析はChatGPT
重要な案件は深く掘り下げ

共有資料作成はGemini
チームでの情報共有時に活用

複数ツールの併用が最も効果的です。それぞれの特徴を活かして、調査の質と効率を両立させましょう。

今後への期待

DeepResearch機能は、私たちの情報収集・分析方法を根本的に変える可能性を秘めています。単なる検索ツールを超えた「AIリサーチパートナー」として、より質の高い意思決定をサポートしてくれることでしょう。

ただし、最終的な判断は人間が行うことが重要です。AIの分析結果を参考にしつつ、自分自身の経験や直感も大切にしてください。

皆さんもぜひDeepResearchを活用して、効率的で質の高い調査を体験してみてくださいね🐰

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参考リンク

• ChatGPT公式サイト
• Gemini公式サイト
• Perplexity公式サイト