Deep Researchとは？ChatGPTとGeminiの使い方・料金を徹底比較【2025年最新】

Deep Researchとは？AIがリサーチを代行する新時代の情報収集術

Deep Research（ディープリサーチ）とは、AIがユーザーの代わりにインターネット上の膨大な情報を自動で収集・分析し、質の高いレポートを作成する機能です。まるで優秀なリサーチアシスタントのように、複雑な調査を数分から数十分で完了させることができます。

この機能は、OpenAI社のChatGPTやGoogle社のGeminiといった主要な生成AIサービスに搭載されています。ユーザーが知りたいことを自然な文章で入力するだけで、AIが複数の情報源を横断的に調査し、要約や分析まで行ってくれるため、情報収集のあり方を大きく変える新時代の技術として注目されています。

従来の情報収集（Google検索・AIチャット）との決定的な違い

Deep Researchは、従来のGoogle検索やAIチャットとは一線を画す、多段階のプロセスを実行する点が最大の違いです。Google検索がキーワードに関連するWebサイトを一覧表示するのに対し、Deep ResearchはAIが自律的に情報を収集・分析し、最終的に整理されたレポート形式で提供します。

また、一般的なAIチャットが即座に応答を返すのに対し、Deep Researchは数分から30分程度の時間をかけて、数百もの情報源を深く調査します。これにより、単なる情報の羅列ではなく、データの背後にある洞察や多角的な視点を含んだ、より信頼性の高いアウトプットを得ることが可能です。

Deep Researchの仕組みと主な機能

Deep Researchは、ユーザーからの指示（プロンプト）を受けると、まず調査計画を立案します。次に、その計画に基づいてWebサイト、論文、PDFなど多様な情報源を自律的に検索し、必要なデータを収集します。

収集した情報は、AIが内容を解釈・分析し、信頼性を評価しながら整理・要約します。情報が不足していると判断した場合は、自律的に追加の検索を行うことも特徴です。最終的に、これらのプロセスを経て得られた知見をまとめて、出典付きの詳細なレポートを生成します。

【結論】ChatGPTとGeminiどっちを選ぶ？特徴と料金を早見表で比較

ChatGPTとGeminiのDeep Research機能は、どちらも高度なリサーチ能力を持っていますが、それぞれに特徴があります。専門的で深い分析や構造化されたレポートを求めるならChatGPT、最新情報の反映やGoogleサービスとの連携を重視するならGeminiがおすすめです。

どちらを選ぶべきか判断するために、それぞれの特徴と料金プランを以下の表にまとめました。ご自身の目的や予算に合わせて、最適なツールを選びましょう。

比較項目	ChatGPT (OpenAI)	Gemini (Google)
強み	専門的で深い分析	最新情報の反映・手軽さ
ベースモデル	o3 / o4-mini	Gemini 2.5 Pro
無料プラン	月5回（軽量版）	Google Workspaceユーザーは追加料金なし
有料プラン	Plus, Team, Enterprise, Pro	Gemini Advanced
レポート形式	構造化された詳細レポート	対話形式・音声概要生成も可能
独自機能	PDFやスプレッドシートの分析	Google検索とのシームレスな連携

ChatGPT (OpenAI) のDeep Research｜専門的で深い分析が強み

OpenAI社が提供するChatGPTのDeep Researchは、AIエージェントが自律的にリサーチを行い、アナリストレベルの詳細なレポートを作成する機能です。2025年2月に発表され、特に専門的な調査や分析において高い性能を発揮します。

この機能は、OpenAIが開発したo3モデルなどを基盤としており、テキストだけでなく画像やPDFの解釈・分析も可能です。AIの能力を測る難関ベンチマークテストで高いスコアを記録するなど、その推論能力の高さが評価されています。そのため、金融、科学技術、市場調査といった専門分野での活用が期待されています。

使い方と操作画面

調査したい内容を具体的に入力します。例えば「最新のストリーミングプラットフォームの競合分析」といった指示が可能です。必要に応じて、関連するファイルやスプレッドシートを添付し、より文脈に沿ったリサーチを依頼することもできます。指示を送信すると、AIが調査を開始し、完了すると通知が届きます。

プラン別の料金と回数制限【無料プランでも月5回利用可能】

ChatGPTのDeep Researchは、無料ユーザーでも月に5回まで軽量版を利用することができます。より多くの回数や高機能なモデルを利用したい場合は、有料プランへの加入が必要です。

有料プランには「Plus」「Team」「Enterprise」があり、これらのユーザーは月に25回の利用が可能です（うち15回は軽量版）。さらに、月額200ドルの「Pro」プランでは、月に250回（うち半分は軽量版）という、より多くのリサーチが実行できます。ご自身の利用頻度に合わせてプランを選択することが重要です。

Gemini (Google) のDeep Research｜最新情報の反映と手軽さが魅力

Googleが提供するGeminiのDeep Researchは、複雑なリサーチタスクをAIが代行し、ウェブ上の最新情報を探索して包括的なレポートを作成する機能です。特に、Gemini 2.5 Proという高性能なAIモデルを活用しており、調査の計画からレポート生成までの全段階で高い能力を発揮します。

Geminiの強みは、Google検索との連携による情報の鮮度と、手軽に利用できる点にあります。生成されたレポートを音声で聞くことができる「Audio Overviews」機能など、ユニークな機能も搭載。これにより、移動中などでも手軽にリサーチ結果を確認することが可能です。

使い方と操作画面

GeminiでのDeep Researchの使い方も直感的です。

リサーチを開始すると、Geminiはまず調査計画を提示します。ユーザーはこの計画を確認し、必要であれば編集することも可能です。計画を承認するとAIが調査を開始し、完了後に詳細なレポートが表示されます。

プラン別の料金と利用条件【Google Workspaceユーザーは追加料金なし】

GeminiのDeep Research機能は、有料プランである「Gemini Advanced」の登録者が利用できます。Gemini Advancedに登録することで、高性能なGemini 2.5 Proモデルを活用した詳細なリサーチが可能です。

また、特筆すべき点として、Google Workspaceの一部のユーザーは、追加料金なしでGeminiアプリ内のDeep Research機能を利用できる場合があります。普段からGoogleのサービスを利用しているビジネスユーザーにとっては、非常に魅力的な選択肢と言えるでしょう。

Google検索との連携とレポートの信頼性

GeminiのDeep Researchは、Google検索の膨大な情報網を最大限に活用することで、常に最新かつ関連性の高い情報を収集できるのが大きな強みです。AIは自律的にウェブを深く閲覧し、信頼できる情報源を見つけ出します。

生成されるレポートには、情報の基となったソースへのリンクが含まれており、ユーザー自身が事実確認（ファクトチェック）を行いやすくなっています。これにより、AIが生成した情報の透明性が保たれ、レポートの信頼性を高めることができます。

【実践編】Deep Researchの具体的な活用シーンとプロンプト例

Deep Researchは、その高度な情報収集・分析能力から、ビジネス、学術、日常生活まで非常に幅広いシーンで活用できます。これまで数時間から数日かかっていたリサーチ作業を大幅に効率化し、より質の高い意思決定をサポートします。ここでは、具体的な活用シーンと、それに合わせたプロンプトの例をご紹介します。

ビジネスでの活用（市場調査・競合分析）

ビジネスの現場では、市場調査や競合分析、新規事業の企画などでDeep Researchが大きな力を発揮します。AIが迅速に市場トレンドや競合他社の動向を分析し、戦略的な意思決定を支援します。

プロンプト例：
「日本のEコマース市場における、アパレル分野の最新トレンドと主要プレイヤー3社の競合分析レポートを作成してください。特にサステナビリティに関する取り組みに焦点を当ててください。」

学術・学習での活用（論文リサーチ・レポート作成）

学生や研究者にとって、膨大な数の学術論文や資料の中から必要な情報を見つけ出す作業は大きな負担です。Deep Researchを使えば、特定の研究テーマに関する論文の要約や、先行研究の動向調査を効率的に行うことができます。

プロンプト例：
「深層学習を用いた自然言語処理に関する最新の研究動向をまとめてください。特に、2024年以降に発表された主要な論文を5本挙げ、その概要と貢献について解説してください。」

日常生活での活用（商品比較・旅行計画）

Deep Researchは専門的な用途だけでなく、私たちの日常生活にも役立ちます。例えば、高価な家電を購入する際の詳細な製品比較や、複雑な旅行計画の立案など、情報収集が面倒な場面で活躍します。

プロンプト例：
「家族4人（大人2人、小学生2人）で夏休みに沖縄へ3泊4日の旅行を計画しています。航空券とホテル、レンタカーを含めたおすすめのプランを3つ提案してください。予算は30万円以内で、美ら海水族館に行くことを必須条件とします。」

Deep Researchの注意点とハルシネーション対策

Deep Researchは非常に強力なツールですが、万能ではありません。AIが生成する情報には誤りが含まれる可能性があり、利用する上で注意すべき点も存在します。特に、AI特有の「ハルシネーション」と呼ばれる現象への対策は不可欠です。

ツールの特性とリスクを正しく理解し、人間が最終的なチェックを行うことで、Deep Researchをより安全かつ効果的に活用することができます。

AI特有の「ハルシネーション（誤情報）」リスクとは

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象です。Deep Researchは、このリスクを低減する仕組みを持っていますが、完全になくすことはできません。

例えば、参照した情報源が古かったり、信頼性が低い内容だった場合、誤った結論を導き出してしまう可能性があります。そのため、AIが生成した情報を鵜呑みにせず、常に批判的な視点を持つことが重要です。

出典の確認とファクトチェックの重要性

ハルシネーション対策として最も重要なのが、出典の確認とファクトチェックです。優れたDeep Researchツールは、レポート内で使用した情報の出典元（Webサイトなど）を明記しています。

レポートの内容に疑問を感じた場合や、特に重要な意思決定に利用する際には、必ず出典元を自分の目で確認する習慣をつけましょう。この一手間をかけることで、情報の正確性を担保し、誤った情報に基づいて行動してしまうリスクを大幅に減らすことができます。

Deep Researchの今後の展望とAIの未来

Deep Researchの技術はまだ発展途上にあり、今後さらなる進化が期待されています。AI技術の進歩に伴い、将来的にはテキスト情報だけでなく、画像や音声、動画といった多様な形式のデータを統合的に分析する「マルチモーダル」なリサーチが主流になるでしょう。

また、個々のユーザーの興味や過去の利用履歴に合わせてリサーチ結果を最適化するパーソナライズ機能も強化されていくと予想されます。AIが自律的にリサーチ計画を立案・実行するようになり、私たちの情報収集や意思決定のあり方を根底から変えていく可能性を秘めています。

まとめ：Deep Researchを使いこなし、情報収集を次のレベルへ

本記事では、新時代のAIリサーチ術である「Deep Research」について、その仕組みからChatGPTとGeminiの比較、具体的な活用法、注意点までを解説しました。Deep Researchは、情報過多の現代において、必要な情報を迅速かつ的確に収集するための強力な武器となります。

一方で、ハルシネーションなどのリスクも存在するため、AIが生成した情報を鵜呑みにせず、出典を確認するなどのファクトチェックが不可欠です。この革新的なツールを正しく理解し、使いこなすことで、あなたのビジネスや学習、そして日常生活における情報収集を、次のレベルへと引き上げることができるでしょう。