AIの進化がすごい。ほんとすごい。
特にDeep Research。この機能がシレっと実装されてしまったけど、これをもっと多くの人は知ったほうが良いし、ある意味では知らないままのほうが良いかもしれない。
この機能がさらに洗練されていけば、専門職はもちろん、検索エンジンすら存在価値を失うかもしれないレベルの革命的な機能。
最近、限界までこの機能を使って調べ物をしていて、これが実に楽しい。
Deep Researchとは何か、何がどうなのか
AIがジックリ考えるようになった
チャットPGTが登場してAIの時代が来る！と言われてからも少し時間が経過しました。
確実に世の中に浸透していってはいるんだろうけど、分かりやすくそれに直面するまではまだ至ってないのかな？と思っていたが、とうとう来たと実感する機能が出てきた。
それがDeep Researchと呼ばれる機能。名の通り、じっくりと考えるAIが出てきた。これに腰が抜けた。すごい。
人間とAIの違いは総合的に考えることができるかどうかだと思っていたが、その部分をおそらくAIが超えたと思っている。現時点ではまだ横並び程度だとしても、もう横に並ばれたんだから、早々に超えていくと思う。
これによって、いよいよ本格的に生活のあらゆる方面で影響が出てくるんじゃないかな？とすら思っている。
各社Deep Research比較表
Deep Research機能は呼びこそ違えど、主要なAIに実装されていている。
それを網羅的にまとめたのが下記の表。（これ、AIに作ってもらいました）
わかりやすくするために人間との比較も入れてみました。
| 項目 | ChatGPT Deep Research | Google Gemini Deep Research | Perplexity Deep Research | Grok DeepSearch | Genspark Deep Research | 人間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 料金・利用プラン | Proプラン（月額約200ドル／約3.4万円）専用 | Gemini Advanced（月額約20ドル～2,900円程度／一部無料） | 無料プラン（1日5件）／Proプラン（月額約20ドル） | プレミアムプラン（月額約40ドル前後） | 無料1日1回／Plusプラン（月額約25ドル前後、キャンペーンあり） | 高単価（人件費：時間単価やプロジェクト単位で算出） |
| 処理時間 | 約5～30分（タスクの複雑さに応じて変動） | 約5～15分（高速処理が可能） | 約2～4分（迅速なレポート生成） | 約1～4分（短時間でアウトプット） | 約20～30分（複数モデル統合のためやや時間がかかる） | 数時間～数日（タスクによってはさらに長期になることも） |
| データソース | インターネット全般（PDF、画像も解析可能） | Google検索全体、最新ニュースや公式情報に強み | 自社検索＋Bing APIを活用、出典リンク付き | インターネット全体＋SNSも含む | 独自クローラーと複数AIモデルを統合し、70件以上の情報源 | 書籍、学術論文、公式資料、インタビュー、現場観察など |
| 出力形式 | 詳細なレポート（表、グラフ、引用元URL付き）、PDF出力可 | 見出し付きレポート、Googleドキュメント連携が可能 | 簡潔なレポート（箇条書き・表形式）、引用元URL付き | シンプルなまとめ、引用リンク付き | 独自の「Sparkpage」形式（マインドマップ、PDF出力対応） | 長文レポート、論文、口頭報告、プレゼン資料など、柔軟な形式 |
| ユーザーインタラクション | フォローアップ質問や確認プロンプトで柔軟に対応 | リサーチ計画の事前提示と編集機能で方針確認が容易 | シンプルなインターフェース、直感的な出典確認が可能 | 自動生成が基本、対話機能は限定的 | 対話型で追加質問や深掘りが可能 | 対面やメール、電話など直接コミュニケーション可能、柔軟な修正対応 |
| 強み | 高度な論理推論と情報統合により専門的レポートが得意 | 最新情報の反映とGoogle連携、共有・編集が容易 | 簡潔で迅速な概要取得、無料利用が可能 | 非常に高速なアウトプット、SNS情報などもカバー | 複数モデルの強みを活かした包括的なリサーチが可能 | 柔軟な判断、創造性、倫理的・文脈的判断、人間らしい直感が活かせる |
| 短所 | 高コスト、処理時間がタスクによっては長い場合がある | 一部専門的な深掘りはやや浅い、英語中心の情報に偏る可能性 | 詳細な分析や多段階のリサーチには限界がある | クリエイティブな分析や細かい情報の統合がやや不足 | 出力までの時間が長くなる場合があり、初学者には操作が難しい | 処理速度が遅く、膨大なデータの網羅性や客観性で劣る、主観バイアスがかかりやすい |
説明を読んでも何が何やらって感じがするかもしれませんが、要は、指示を与えると情報とデータを自分で集めて、それを分析し、問われていることに対して明確な根拠を持った回答レポートを作成することができるというものです。
すっごく簡単に言うと、ちょっとしたレポートや論文を作ってくれます。
それがあらゆる質問に対して対応可能なんです。
- ○○という職業の実体について公的データを交えて教えてください
- 恋愛において告白を成功させるにはどうすればよいのですか？
- 資金30万円を投資で増やすためには、どういう戦略が有効ですか？
こういう問いを与えると、その回答を、著名な文献、公的データ等々を拾い、内容を取捨選別して、問われていることに適した回答を構成してくれるんです。
少々時間がかかりますが、専門家に聞くべき事ですら専門家に聞いたかのようなレポートを作ってくれます。ヤバさ、なんとなく伝わりますでしょうか？
Deep Researchがあらゆる判断前材料になるかもしれない
このAI、まだ進化過程なので、もっと賢く早くなることが想定されます。
専門家が出すレベルのレポートをもっと賢く早く作れるようになると、あらゆる判断がスピーディーになります。
- 会社経営
- 投資活動
- 実生活の選択肢
などなど、あらゆる場面で使えます。
AIアプリをスマホに搭載させることもできますから、知りたい事があれば、スマホで指示を出し、10分も待てば、自分の状況に合った満足のいくレポートを得ることができます。
最後の判断は人間がやるとして、その判断に必要な材料を揃えることにおいては、半自動化できてしまうことになります。悩んで立ち止まる時間がグンと減ります。
自分のやりたい事を実現するための最適解をすぐに得ることができる時代がそこまで来ていると思うんです。
思うのが…
今まで検索エンジンで調べていたことは、すべてAIが代用してくれる。そんな時代になると思います。
Deep Researchは今、SEOにおけるコンテンツマーケティングに当たる部分を担いつつあるのだと思っています。
客観的で包括的な記事を作ることがコンテンツマーケティングの基本方針ですが、その弱点は個人の事情に合った記事を作ることが不可能だということにありました。
Deep Researchはそこを補完する形でコンテンツマーケティング的な記事を数分から数十分で作成できるようになりました。
SEOを知らない人には何を言ってんだ？って話だと思いますが、要するに検索エンジンの上位に表示されている内容を生成できる機能をAIが持つようになってきているということです。
しかもそれは個人個人の事情やニーズに合った内容として提示することができます。
- そんなAIが出てきたら検索エンジンで調べ物をしようとするでしょうか？
- そんなAIが出てきたら専門家に対価を払って質問をするでしょうか？
- そんなAIが出てきたら専門的な仕事を任せるために雇っている人員に今まで通りの価値を見出せるでしょうか？
そんなことが現実的に起きる機能が実装されてしまったんです。
末恐ろしいのがグーグルのAIです。グーグルアカウントと紐づけることができるので、そのグーグルアカウントで検索した履歴はもちろん、ゆくゆくはドキュメントやスプレッドシートとして保管している内容を踏まえてDeep Researchでレポート作成もできるはずです。
個人単位だとその価値は限定的に感じるかもですが、組織で１つのグーグルアカウントを共有して運用しているとなると、データや資料として保管しているものを基にレポートが作れるようになります。
組織の運営方針を左右することすらもAIが精密なレポートを作成してくれる時代が来るはずですし、そこまでいくと、人間が組織運営をすべきなのか？という事になるはずです。
2025年は、AIと実社会においての交差点的な1年になる気がします。
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