Deep Researchの無料化
みなさんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けに、AIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、ChatGPT Deep Researchが無料に、AI各社のDeep Researchについても話す回、について話していきます。
はい、ということで今日は、Deep Researchについて話していきます。 みなさん、Deep Researchは使っていますでしょうか?
今日、Deep Researchを話す理由としては、先日ChatGPTのDeep Researchが無料プランでも利用できるようになったからです。
以前からこのChatGPTのDeep Researchという機能はありました。 でも、今まで有料プラン、約3000円を支払わないと使えなかった機能となります。
それが無料でも利用できるようになったと。 今後、多くの人がDeep Researchを利用できるようになったというわけになります。
そのため、今回はDeep Researchについて改めて話そうと思いました。 今日話すポイントは主に3つです。
1つ目に、ChatGPTでDeep Researchが無料で利用できるようになったトピックについてまず話します。
そして2つ目に、Deep Researchのユースケースについて、そもそもDeep Researchで何ができるのという点から話していきます。
そして最後3点目に、AI各社のDeep Researchについても言及します。 Deep ResearchってChatGPTだけの機能ではないんですね。
他のAI会社、例えばジェミニとかグロックなどでも同じようなDeep Researchという機能があります。
この他の会社のDeep Researchについても言及します。 はい、それでは早速話していきましょう。
Deep Researchの効率化
まずはDeep Researchが無料で利用できるようになったニュースについて話していきます。
その前にですね、Deep Researchについて軽く押さえておきましょうか。
Deep Researchは簡単に言うと、通常の検索よりも深く調査ができる機能となります。
具体的にはAIが思考を重ねながら調査タスクを実行していくというものです。
オープンAIはDeep Researchについてこのように言及しています。 調査タスクのAIエージェントのようなものだと。
つまり人間の少ない指示でもAIが自律的に調査対象や内容を考えて動いてくれるというものになります。
たくさんのサイトを参照しながらAIがレポートをまとめてくれます。 なので結構しっかりしたですね、調査内容を効率的に収集できます。
このDeep Researchが無料でも利用できるようになったと。 ちなみに私の環境ではですね、4月27日の日曜日の朝に確認ができました。
無料プランでもこのDeep Researchが使えるようになったと。 おそらくですね、このポッドキャストを聞いている頃には皆さんも手元の環境で確認できる方多いと思います。
ChatGPTにアクセスをしてチャット画面を開きます。 そうするとチャット画面のこの下側の部分ですね
Deep Researchと表示されていれば使えるようになっています。 このDeep Research使い方も至って簡単です。
チャット画面のDeep Researchのボタンを押して、あとはプロンプトを入力するだけです。 例えばですね、そうですね
ポッドキャストの国別のユーザー数を教えてとかですね、 あとは○○株式会社の有価証券報告書を参考に直近の業績や最近のニュースを調査してください
などです。こんな感じで幅広い調査のタスクに向いています。 補足するとですね、このDeep Researchの機能というのはChatGPT固有の機能ではありません。
GeminiやPowerPlexity、あとはGlockなど他のAIでもこのDeep Researchという名前がありまして、似たような機能を展開しています。
一応補足するとですね、GlockだけDeep ResearchではなくDeep Searchという名前なのでちょっとややこしいんですけど
ひとまず他の会社もこのDeep Researchという名前を提供しているというところですね。 ちょっとここら辺がややこしいので抑えておきましょう
次になぜDeep Researchを使うのかという点についてちょっと話したいと思います。 これはの私個人の経験も踏まえてになるんですけど
ズバリですね、調査タスクの効率化のためにDeep Researchを使います。 使ってます。
仕事をしていると調べ物って結構多いですよね。 おそらく多くの方が業務に関する調べもの
そういったものをグーグル検索などで調べていると思います。 会社から指示された調査とか、あとは自分自身があれこれってどうなってるんだろうと
あの疑問に思ったこと、インターネットで調べ物をしたことがある人多いと思います。 でそのインターネット上で調べ物をする作業
これを効率化できる機能がDeep Researchという認識で良いと思います。 Deep Researchを使うメリットっていうのは私はですね
主に2つあると思います。 1つ目が大規模な調査を効率よく行うことができるという点です
Deep Researchを使うとですね、だいたい数十場合によっては100行く時もありますかね
だいたい数十サイトぐらいの情報参照してレポートを作成してくれます これを仮に人間の手で行うってなるとまあ大変ですよね
キーワード打ち込んでサイトを訪問して、記事の先頭から自分が欲しい情報を探していくと これが従来の検索です
でこれがDeep ResearchになるとAIに調査して欲しい内容っていうのを伝えます そうすることで数十サイトをAIが参照して情報を集めてくれると
しかも自動で行ってくれるんですね AIが自動で大規模な調査を行ってくれるとこれが一つ目のメリットです
2つ目のメリットは何なのかというと少ない手間で最大限の成果を得られることです これ何なのかというと
ディープリサーチを使う場合ってあまりプロンプトを意識しなくていいんですよね 調査したい内容をAIに伝えるともうこれだけでAIが人間の糸を組んで調査して
くれます 少ない指示でもAIがいろいろ考えて調査をしてくれるとこれがですね地味に便利
なんですよね もちろんプロンプトをしっかり書くこともできます
でも簡単な指示でもAIが自分で考えながら調査をしてくれるので人間の方でいろいろ プロンプトを書かなくてもいいんですね
これもあのディープリサーチのメリットだと思います じゃあ全ての調査検索っていうのがディープリサーチに置き換わるのかというとそうではない
です ディープリサーチは深く調査したい時に使うべきで簡単な調べ物には向いてないん
ユースケースの実例
ですね 端的に言ってオーバースペックになります 例えば子供の日っていつですかとこんな簡単な調べ物に対してディープ
リサーチを使う必要はないです もう従来の検索で十分ですよね
子供の日がいつなのかということに対して複数のサイトを参照して深く調査する必要 がないからですね
こんな感じで簡単な調べ物は従来の検索で幅広い情報を深く調査したい そういった場合はディープリサーチと使い分けるのがお勧めです
であとはディープリサーチの注意点として ハルシネーション問題も注意が必要です
ここでいうハルシネーションというのは ai が誤った回答を出してしまう現象ですね ディープリサーチはたくさんのサイトの情報参照して回答を生成します
でもハルシネーションリスクっていうのはゼロではないんですね 実際に私もディープリサーチはほぼ毎日使うんですけど
まああのハルシネーションはですねやはり何度も遭遇しています なのでディープリサーチで生成したレポートっていうのをノーチェックで上司や取引先に提出するの
はNGです 基本的にはですね内部で扱う情報こういったものをメインにするのがお勧めです
ハルシネーション対策の一つのアプローチとして ディープリサーチで生成したレポートそれに対してさらに推論モデルを使って
ファクトチェックをするっていうアプローチもあります ちょっとプロンプトの例をお伝えしますね
ユーザーが提供したテキストについてファクトチェックを行ってください 書かれている内容を一つずつ分析精査し事実に基づいているかをチェックします
それぞれの事実に基づいて信頼性の高い情報ソースから情報を取得します そしてディープリサーチのレポートを貼り付けて推論モードで実行します
おすすめはO3のモデルがおすすめとなります ファクトチェックをしたからといってですね
ハルシネーションの確率というのがもうゼロに抑えるというわけではないんですけど 合わせてチェックすることで効率化ができます
こんな感じでディープリサーチを使っていくと なるほどとディープリサーチってこういう機能だったのねと
ディープリサーチの使いどころとかあとはイメージがですね 湧いてくると思います なのでとりあえず触ってみるのがおすすめですね
無料でも利用できるようになったのでこの機会にぜひ触ってみてください ここからはディープリサーチのユースケースについていくつか紹介したいと思います
そうですね 例えば私が自治体向けに生成AIの研修を提案したいとします
でその時に使う提案資料の下書きというのをですね ディープリサーチを使って作成するとプロンプトはこんな感じになると思います
自治体へ生成AIの研修を提案したいですと 自治体への導入事例を調査して提案内容の下書きを作成してくださいと
つまりディープリサーチを使って提案資料を作成すると でそのために必要な自治体への導入事例
これをちょっと調査してくださいよというような内容です そうするとですねチャットGPTから次のような返信があります
了解しましたとより具体的な提案にするため次のことについて教えてくださいと 研修の対象者は誰ですか職員全般ですか
管理職の方ですかとかですね研修の目的は何ですか 業務効率化でしょうか住民サービスの向上でしょうか
興味のある自治体の事例は地方自治体の事例でしょうか それとも海外の事例を紹介しましょうかなんかですね
こんな感じでチャットGPTが一度人間に質問します そして質問にいくつか回答するとチャットGPTが調査を開始するという流れになります
でこのチャットGPTの質問というのがひと手間かかるので面倒だと感じる人も多い と思います
ただですねこの質問があるからこそ背景情報が充実してより情報の精度が上がるんですよね 私自身気づいていなかった情報の漏れっていうのもこの時確認できます
ただ私は自治体の導入事例を調査してと指示をしたんですけど チャットGPTが調査対象は地方自治体も含みますかと
なんなら海外の事例も含みますかというふうに逆で提案をしてくれるんですね これが結構便利なんですね
ディープリサーチの利点
なんと言いますか自分の考えの外からAIが提案してくれるような感じですかね あ、それも聞きたかったっていうことをAIが調査に含めてくれます
ちなみにこの一連の回答ではチャットGPTが自治体への提案資料というのをまとめてくれました ちょっと一例を紹介するとですね
国内外の自治体の事例なんかもしっかり調査してくれています 例えばそうですね
神奈川県横須賀市では全職員がチャットGPTを活用できる体制を整え 文章作成や要約アイデア出しなどに利用しその結果約8割が業務効率が上がったと
他にも茨城県あとは三重県の伊賀市 あと海外で言うとニューヨークやあとウィスコンシン州の自治体の研修導入事例を
紹介してくれています もちろんこのレポート結果っていうのはそのまま社外で出すようなことはしません
社外に出す場合っていうのは人間のチェックっていうのは挟みます ただまあそれをですね差し引いても調査タスクの効率化が図れると思います
あとはですねこんなのもおすすめですね AIの技術を活用したコードエディターの近年のトレンドとあとは
主要プレイヤーを調査してください こんな感じで特定領域の動向とあとはその市場の主要プレイヤーというのを効率的に調査
できます このフォーマットは汎用的に使えるのでおすすめです
特定領域の指定とあとは近年のトレンド 主要プレイヤーを調査してですね
最後にディープリサーチを提供している主要な他のAIサービスについても言及したいと思います このエピソードで挙げるのがChatGPT、Gemini、Glock
あとは検索AIのPowerful Activityです これらすべてのサービスで無料でディープリサーチを使うことができます
じゃあどこのディープリサーチが一番使いやすいのかというと これはですね
こう打つつけるのが難しいっていうのが正直な感想です これあの同じプロンプトで調査指示をしても微妙に回答が違ってくるんですよね
なので横断的に使うこと自体がですね 情報の複数の検証になったりあとは情報の幅を広げることに貢献すると思います
例えば先ほど自治体へ生成AI研修の導入の提案資料をあのChatGPTに作らせました この時にChatGPTが事例に挙げていた自治体とは別でですね
別の自治体っていうのパープレキシティは挙げてくれました こんな感じで情報の層を厚くするという意味ではですね
ディープリサーチの複数利用もおすすめです まあプロンプトをコピペしてですね貼り付けるだけなので非常に簡単です
ただ毎回ディープリサーチを使うたびに複数のAIに効くのはちょっと大変ですよね なのであえて一つに絞るとするなら
現時点では私はChatGPTかなと思います ChatGPT、Gemini、Glock、パープレキシティ
他のAIサービスとの比較
この4つの中でChatGPTが唯一調査前に質問を挟んでくるんですね この質問を一度挟むというアクションが調査内容の掘り下げに貢献してくれるんですね
なのであえて一つを選ぶなら現時点ではChatGPTのディープリサーチをおすすめします
余談なんですけどGlock、これはあのXと関連が強いのでリアルタイムの情報や あとはトレンドを調査したい場合こういった時はGlockがおすすめです
ちなみにGlockはですね、イーロンマスクが経営するあのSAIというAI会社のモデルとなります
イーロンマスクはXも保有しているのでそこらへんの関連があの強いからです それぞれのディープリサーチに特徴があるので色々とですね
触ってみるのも面白いと思います どれも無料で使えるのでこの機会にぜひ触ってみてください
はいそれでは今日のポイントをまとめます 一つ目にChatGPTのディープリサーチが無料プランでも利用できるようになりました
チャット画面のディープリサーチボタンを押すことで利用できます 二つ目にディープリサーチはたくさんのサイトから
AIが思考を重ねて調査をするAIエージェントとなります 簡単な調べ物ではなくて広い範囲の情報を調査することに向いています
最後3点目AI各社がディープリサーチを出していますが正直こう続けがたいと思います 理由としては複数のディープリサーチを利用することで情報に厚みが出るためです
ただしあえて一つ挙げるならChatGPTのディープリサーチが個人的におすすめです ディープリサーチの比較内容やユースケースはノートにまとめました
興味のある方はこちらもチェックしてみてください 概要欄にリンクを貼っておきます
はい今日はこの辺ということで本日も聞いていただきありがとうございました 今週もお便りをいただいていますちょっと紹介しますね
ポッドキャストいつも楽しみに聞かせていただいております ノートもフォローさせていただきましたありがとうございます
検証のための課題を定義されているとのことで試しに現在取り組んでいるシステムの課題 をChatGPTとGeminiに同じ質問をして議論をしてみました
実際は全く同じ質問の展開にはならず それぞれの回答により発展した感じです
結論としてはどちらが良いというよりはとても楽しい お便りをいただいた方はChatGPTとGeminiを使って現在取り組んでいるシステムの課題
っていうのを議論させたと どちらが良いというわけじゃなくてどちらの回答も非常に参考になったというようですね
続けますね それぞれの議論の中で出してくる回答によって自分で気がつかない部分の議論が広がるのが
とても楽しい感じを受けました 議論の要約を両方にしてもらったところChatGPTは表にしてくれて分かりやすく出力
Geminiはとても的確な箇条書きに整理してくれました 議論の後のAIに対するお礼や挨拶は不要であり
CPUの無駄遣いとのことを聞きました ただお礼を言いたくなるシチュエーションでした
そして私は実際にお礼を言いました AIとの出会い、体験、これからの活用の可能性に気がつくことができました
リスナーからのフィードバック
これからも楽しみに聞かせていただきます お便りありがとうございました
あのそうなんですよね AIによって回答とか後はアプローチが微妙に違ってくるので
考えを深めたい時とかいろんな意見を参考にして思考の幅を広げたい時 こういった時はですね
ChatGPT1社に限定をせず複数のAIで試してみるのもおすすめです それこそ今回紹介したようなディープリサーチも
複数で利用すると情報に厚みが出てくると言いますがおすすめです 実際はですねプロンプトをコピペして貼り付けるだけなので
作業も大変ではないからですね お便りありがとうございました
こんな感じでお便りどんどん待っていますので ぜひ皆さんのAI体験聞かせてください
あと話は変わりますけど 私動画学習プラットフォームのUDEMYで講座を公開しています
先日公開しているChatGPTの講座をフルリニューアルしました リニューアルを記念して割引クーポンというのを発行しています
ディープリサーチや推論モデルなど最新のChatGPTの情報をベースに カリキュラムを組んでいますので興味のある方はこちらもぜひ
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