#1524 OpenAIのDeepResearchは何がすごいのか

要約

今回は、オープンAIが提供する「ディープリサーチ」と呼ばれる新機能について解説していきます。従来の検索とは違い、より狭く深く情報を引き出すのが特徴で、PDFの奥底に埋まっているようなデータまでも探し当ててくれるんです。さらに、その深く掘り下げたデータをもとに高度な思考や推論ができるということで、今後の仕事の在り方に大きな影響を及ぼすのではないか、という期待と衝撃があります。今回の記事では、どうしてディープリサーチが「すごい」と言われているのか、そして実際にどんな変化が私たちに訪れるのかをお話ししていきます。

最近話題になっているディープリサーチは、単なるウェブ検索とは一線を画す存在なんですよね。普通、私たちがインターネットで情報を探すときは、検索エンジンにキーワードを入れてバーッと出てきたページを眺める…という作業が中心です。でもディープリサーチは、あまり表に出てこない専門的な文献や埋もれたPDFファイルの情報までガッツリと掘り起こしてくれるんです。

しかも、ただ情報を拾うだけじゃなく、その情報を活用して深い思考を重ねてくれるのがポイント。ちょっと前にも「AIがいろんな情報をまとめてレポートを作ってくれる」というのはありましたが、要は浅い部分の情報を寄せ集めただけだったりすることも多かったんですね。ところが今回のディープリサーチは、狭くても深いところに潜っていくことで、より実用的で価値のあるデータを取り出してきてくれる、というのが最大の魅力なんです。

Google Geminiも、AI大手として注目されていますよね。これも幅広い情報を一気に集約してくれると言われていますが、今のところは「幅広く拾う」イメージが強いんです。一方で、オープンAIのディープリサーチは狭い範囲を深く掘るというアプローチ。ですから、同じ「AIがリサーチする」という機能でも得意分野が違うんです。

ただ、現在のディープリサーチには、まだ誤情報が混ざってくることもあるんですよね。AIが自信満々に間違った回答をしてしまうことは、どうしても避けられない課題です。特にビジネス用途で使う場合には、リサーチ結果をうのみにするのは危険かもしれません。最終的には人間の目でファクトチェックする必要がある、というわけです。

でも、この初期段階で既にある程度実用的なレベルに達していること自体が、ものすごく驚きなんです。いやホント、数か月前までは「AIがリサーチもやるようになるなんて、ちょっと先の未来でしょ？」って思ってましたから。

じゃあ、このまま技術が進歩すると半年後や一年後はどうなるのか。ここがいちばんワクワクするところですよね。さらにハルシネーションが減って、もっと正確な情報を集めて深い思考をしてくれるようになれば、リサーチ会社やコンサルティングファームが請け負っていた情報収集や調査分析の大半を、AIが肩代わりできてしまうかもしれません。

「それってすごくないですか？」という話なんです。もちろん、まだまだ人間が最終チェックをしたり、意思決定の段階でサポートをする場面は残ります。でもそれはあくまで「感覚的な納得感」を得るためや「古い考えの上司や役員を説得する」ためのコミュニケーションスキルといった、いわゆるソフトスキルの部分になってくるんですよね。

「AIが全部やってくれるなら、人間がやる仕事なんてないじゃん？」と言う人もいますが、そこはちょっと違うんですよね。ディープリサーチが大得意なのは「情報を深く探索してまとめる」こと。いわば下調べや分析の重労働を引き受けてくれるっていうことなんですね。

その一方で、結論をどう活かすのか、方向づけをどうするのか、その先のアイデアをどんなふうに広げていくのかといった部分は、まだまだ人間の創造力が欠かせません。さらに、AIと上手にキャッチボールをしながら意思決定をする能力こそ、人間が身に付けるべきスキルになってくるんです。

完全にフィジカル（肉体的）な世界だけで生きようとすると、AIを使わない特殊な仕事に進む必要があるかもしれません。でも多くの人にとっては、AIと友だちになるほうが確実にメリットが多い時代になりそうですよね。

ウェブがなかった時代、人は足を使って現地調査をしたり図書館で文献を探したりしてリサーチしていました。そこに検索エンジンが登場し、世界中の情報を一瞬で検索できるようになりました。そして今、いよいよディープリサーチが本格化し始めました。

もう自分で何十回もキーワードを変えて検索しなくても、勝手にAIが「本当に欲しかった情報」を見つけてきて、それを整合性よくまとめ、さらには推論までしてくれるんです。そうなると、人間がやるべきことは「探す」作業ではなく、「何を探してもらいたいか」「そこから何を生み出したいか」を明確にすることになりますよね。

こうしてAIと協力しながら新しいアイデアを形にしていく技術が、すごく重要になってくるんですよ。逆に言えば、AIに何をどう指示すればいいのかが分からないと、せっかくのディープリサーチの恩恵を活かしきれないんです。

本文ディープリサーチって何がすごいの？Google Geminiとの違いハルシネーション（誤情報）の問題半年後、一年後に訪れる世界じゃあ人間は何をすればいいの？これからのリサーチはどう変わる？

サマリー

OpenAIのDeepResearchは、リサーチの深さに焦点を当てており、従来のリサーチ手法とは異なり、より深い情報を提供しています。この技術により、従来のリサーチやコンサルティング業務がAIに置き換わる可能性が高まっています。

DeepResearchの特徴

今日はDeepResearchの話を少ししたいと思います。 ここ最近ずっと使ってまして

OpenAIでですね、まだちょっとプロ契約者にしか降りてきてないと思うんですけど、 月額3万円ぐらいの。この後ほどなくしてもう一個のプラスユーザーの人、月額3,000ユーザーの人と

そこを経由して、次は無料ユーザーにも降りてくる話だと思うので、こんなんくるよーっていうので理解しておいてもらえればいいかなと思います。

ちょっと前にそういうリサーチ系のやつ流行ったと思うんですけど、それのまた強化版みたいな感じですよね。

GoogleのGeminiの方でもDeepResearchっぽいやつができる機能あるんですけど、あれが結構広く浅くバーって拾ってくるのに対して

このOpenAIのDeepResearchっていうのは割と狭く深く掘っていくっていうリサーチの探索の仕方をするっていう特徴があります。

なので結構ね、それどっから拾ってきたの?みたいな、結構奥深くにあるPDF資料とかを引っ張ってきたりとかっていうこともしますね。

基本的には数十分から1時間ぐらいで結果が出てくるんですけど、物の内容によっては半日とか1日ぐらい待たされますね。

どんだけ待たせるの?みたいな感じのが結構ありました。でもその分ちゃんとしたの返ってくる。

やっぱりこの表面だけ浅くバーって拾うのって、DeepResearchじゃなくてもPowerPlexityの普通のリサーチとかでも表面をバーって拾ってくるのってもはやできるじゃないですか。

それディープでもなんでもないですよね。その出力のアウトプットがなんかすごいコテコテレポート形式でいろいろ書いてあるから

なんかすごいリサーチが進んでいるっていうふうに思いがちだけど、深さがないとあんまり実用的ではないですよね。

それは別にPowerPlexityと一緒じゃんみたいな感じで。

なので今回すごいすごいって叫ばれていますけど、それが何がすごいのかっていう本質はその深さにあると思ってますね。

リサーチの深さですね。リサーチをまず深いところまで掘って取ってきてくれるっていうその深さがあります。

でプラスその後そのデータ引っ張ってきたデータをもとに試行して、試行もまた深く試行できるじゃないですか。

O3とかっていうモデルはね。深く試行して、深いデータをもとに深い試行をしてアウトプットしてくれるっていうので、これは実用的だし

今までリサーチ会社とかコンサルダーとかがやってた仕事をほぼ全部AIにとって変わられますねっていうことなんですよね。

まだその一番初期レベルなのでちょっとまだハルシネーション、つまり嘘が混じっていたりということもありますし、最後は自分の主導で一個一個ファクトチェックしていかないと

ビジネス用途ではちょっと嘘が混じっている可能性があるからちょっと危ないよねってのはあるんだけど

AIの未来と人間の役割

ビジネス用途っていうほどの堅苦しいものでなければ全然実用的だし自分たちの生活に使えるものだなと思います。

この初期のバージョンでこれがっていうのが僕はすごい感動してますね。

なのでこれがね、あと3ヶ月とか半年ぐらいも経てばですね、もうほとんどハルシネーション、つまり嘘がなくて使えるデータだけちゃんと取ってきてくれて

その頃にはもうO3どころかO5ぐらいまでいってるでしょうから

なんかすっごいちゃんとそのデータを元に施行してすごい推論をかけてアウトプットしてくれる。

これってもう本当にその辺のコンサル会社とかですねリサーチ会社全部お払い箱だなって思いますね。

それでもねそういったのを自分でやるかっていうところもあったりちょっと癖があったりっていうので

実際には自分でやるんじゃなくてお任せしてっていうところはソフトスキルだと思います。

あとは結局新しいものに対する抵抗感がある人っていうのはその中身はAIがやってるんだけど

その表面相対するところで人間がやってくれるのかAIロボットで自分が一人で責任を持ってやるのかっていうだけの違いで

だから本質的にはもうすでに半年後にはいろんなもの今言ったようなリサーチ業務とか

コンサルティング業務とかはAIに置き換わられます。置き換わられますがそのソフトスキル面でAIは肉体がないので

あとはちょっと考えの古い人にとってはなかなか受け入れがたいものがあるので生身の人間と相対して説明をしてもらったり

説得してもらった方が納得感があって意思決定できますっていうことだと思うんですね

なので半年でそれぐらいにはなると思いますし1年後なんて言ったらもう完全にそうだなぁと思いますね

中身つまり1年後はもう中身はもうリサーチ人力でやる必要ないしリサーチをやってそのディープ推論までやってそれを基に人間さんを見ましょうってなるけど

人間さんが見た時にはもうなんかもうほとんどそれは人間さんにあることないですねぐらいまでこう最適化されちゃってるっていうような世界がきますよね

でまぁこれってグーグルリサーチが前ないときウェブがないときはどうしてましたかって言ったらね現地で足運んでいろいろ調査してましたっていうのが

ネットが出てきてネット上でデータが取れるようになりました 検索エンジンができて検索できるようになりましたっていうのはまあ

こう辿ってきた道筋ですよねでそこへ来てはいこのディープリサーチ来たんで 自分で

サーチエンジン使って検索なんていちいちしなくて良くなりました 引っ張ってきたデータを整形したりそれ集めて整合性とって考えたりってこともしなくて良くなりました

ということになってくるんでで人間さんがプラスアルファでやりたいことっていうのはやれる ことっていうのはそのリサーチの方向性方向付けをしたりだとか

最終的にどういう結論に持っていきたいのかっていうのはの最初に色付けしたりだとか あと出てきたその結果によってそこから人間がその結果を使って新しいことを考えて

アイデア出したりとか をまた ai を使って膨らませたりとかっていうことになりますよね

ちょこちょこ人間に返してきて脳みそ ちょっとずつ人間のミスを挟みながらキャッチボールしていくみたいなそんな感じですかね

なので ai とのキャッチボールができる人でないとあの本当にやることになる 本当にやることというか価値の価値を生むことができなくなってくるでしょうね

逆に全く完全のデジタルデトックスのフィジカルに前振りするか ai と ai を友達みたいに扱える人間になるかっていうこの2択どっちかを

取らなきゃいけなくて えっと99%はこの ai と友達になる方向の方が主流派になりますけど

残りの1%は完全にフィジカルオンリーに振り切って逆張りで生きていくみたいな そういう価値観の方向性もそんなに突飛な判断とは思えないですね

僕はどうするかっていうのはまだ決めてないですが フィジカル前振りっていうのも面白い気はいたし言われていたしております