深い研究は最新のAIの流行語ですが、気にする必要がありますか？

今すぐ人気のあるAIチャットボットアプリを開くと、すぐに「Deep Research」と呼ばれる機能に出くわす可能性があります。 ChatGpt、Google Gemini、およびPrperxityで深い研究を見つけることができます。 AI企業が機能をまったく同じ名前にすることはまれです。

たとえば、ChatGptとGeminiにはキャンバスがありますが、Claudeにはアーティファクトがあります。これは本質的に同じ概念です。機能は同一ではありませんが、3つのアプリすべてで深い研究が似ています。これは、企業がお互いに追いつくことを試みている場合の単なるケースですか、それとも深い研究はあなたが見るべき機能ですか？

深い研究を理解する

いくつかの企業が、機能が何をしているのかを合理的に明確に示しているため、本質的に同じ機能に同じ名前を使用していることは完全に驚くことではありません。いずれの場合も、AIチャットボットは、プロンプトに対する短いほぼ瞬時の応答を提供するのではなく、アクション計画を策定し、さまざまなソースで研究を実行し、最終的に詳細なレポートを出力します。

これは、標準のAIチャットボットモデルが提供できるよりも徹底的に調査された情報が必要な場合に非常に便利です。応答の速度は、より包括的な結果を生み出すことができる、より系統的なアプローチのために犠牲になります。

Google Geminiの深い研究

Googleは、2024年12月にDeep Researchと呼ばれる機能を導入した最初の大企業でした。当初、Gemini Advanced Subscribersのみが利用できる実験モデルとしてリリースされましたが、今年3月には、有料のサブスクリプションを含むすべての人が利用できるようになりました。

Googleの深い研究の意図は、オンライン調査の面倒なタスクを手から取り出し、AIチャットボットに渡すことでした。それは、人間がどのようにするかと同様の方法で機能します。何を調査するかを説明する迅速なものが与えられると、行動計画を立て、適切なウェブサイトから情報を検索し、発見された情報に基づいて計画を修正し、必要と思われるすべての情報を収集するまでプロセスを繰り返し続けます。

特に多くの研究と分析が必要な場合は、プロセスには時間がかかる場合があります。モデルが何に取り組んでいるかについての情報を見ることができます。 Geminiが必要なすべての情報を見つけたら、ソースへのリンクを含む詳細なレポートに変換されます。

ジェミニが計画に取り組む前に、それが何をするつもりなのかを示します。微調整を行うことができると思われる場合は、計画を承認したり、変更を加えることができます。最終レポートが生成されたら、Googleドキュメントにエクスポートしたり、オーディオの概要を生成したりすることもできます。これにより、レポートが2つのAI生成された声がレポートについて詳細に議論するポッドキャストになります。

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Openaiの深い研究

Openaiは、2025年2月に独自の深い研究機能をリリースしました。当初は、月あたり200ドルのProサブスクリプションを持つ人々のみが利用できましたが、その月の後半にPlusの加入者が利用できるようになりました。ジェミニとは異なり、まだ無料で利用できません。

この概念は、ジェミニの深い研究に非常に似ています。調査したいものについての情報を入力してプロンプトを入力すると、ChatGptは通常、いくつかの質問をして、達成したいことを明確にします。たとえば、プロンプトが広い場合、特定の領域に焦点を合わせたいか、より一般的なレポートを生成するかを尋ねるかもしれません。

必要なものを確認したら、ChatGPTはマルチステップアプローチを使用して、関連情報をオンラインで見つけ、見つけた情報を分析し、レポートに合成します。研究がどれだけ複雑であるかに応じて、レポートが生成されるまでには時間がかかる場合があります。

AIが試していることや見ているサイトなど、ChatGPTが研究中に実行している手順の詳細を確認できます。情報はしばしば自分自身を試すかもしれないものと非常に類似しており、無益であることが判明した特定のフレーズを検索し、その後、わずかに異なる検索用語を使用するさらに検索が続きます。

現在、ChatGptは書面によるレポートのみを生成することができます。 Geminiとは異なり、レポートをオーディオポッドキャストに変換する方法はありません。私のテストでは、ChatGptもGeminiや困惑よりも結果を生成するのに時間がかかるようです。

Perplexityの深い研究

困惑は、GeminiやChatGptとはわずかに異なるチャットボットです。困惑は、何よりもまず会話の検索エンジンとして意図されています。一般的なチャットボットではなく、困惑は、インターネットから情報をよりアクセスしやすい方法で見つけるのに役立つことを目的としており、OpenaiのGPT-4oやGoogleのGemini 2.5 Proなどの競合他社からのモデルを利用することもできます。

ChatGptとGeminiのディープリサーチの両方の機能は、本質的にWebの検索と、見つけた情報からレポートを生成することに依存しています。 Webを検索することは困惑の中心的な目的であるため、その深い研究機能が他の2つと同様に機能することは驚くことではありません。

チャットボットは、レポートを生成するために必要なことの計画を作成し、オフになって、関連する情報をインターネットを見回します。それはそれが発掘する情報に基づいてそのアプローチを変更することができ、プロセスの最後に、発見したものに基づいて調査レポートを作成します。

GeminiやChatGptと同様に、研究中に起こっていることのリアルタイムの更新を見ることができます。最終レポートには、情報が取得された情報源のリストが含まれているため、必要に応じて詳細を確認できるようにします。デフォルトでレポートへのリンクをメールで送信しますが、レポートを困惑して音声に変換するオプションはありません。

あなたは深い研究を気にするべきですか？

AI企業は明らかに深い研究に関心があるように見えます。彼らはすべて時流に飛び乗っているからですが、実際には何でも使用していますか？それはあなたが達成しようとしていることに依存します。トピックに関する迅速な情報を求めているだけの場合、深い研究は過剰になり、標準モデルを使用するよりもはるかに長くかかります。

ただし、詳細な情報が必要な場合は、時間を大幅に節約できます。 Openaiのウェブサイトは、深い研究は「数分で人間に何時間もかかるものを達成する」と主張しており、場合によっては少し双曲線であるかもしれませんが、それはおそらく真実からそれほど遠くないでしょう。いくつかの重要な情報を見つけようとするときに、最近のGoogle検索がどれほどひどいものであるかに不満を抱く時間を費やしたことがあるなら、深い研究はあなたの正気を救うことができるかもしれません。

私はサッカーファンであり、クラブがどれだけの費用を費やしたか、トロフィーを購入したという非難について統計が巻き込まれているのをよく見ます。私に何時間も検索してコピーし、スプレッドシートに貼り付けたために使用される実際の数字を見つけようとしています。今、私はAIに私のためにすべての研究をしてもらい、私が望む正確な情報をほとんど努力せずに得ることができます。

深い研究で次に何が起こるでしょうか？

現在、すべての深い研究機能は、主にテキストの形で、必要な情報をインターネットで検索しています。ただし、深い研究の次のステップでは、これらのモデルがマルチモーダルになり、他の形式の情報を処理できることがわかります。彼らは最終的に、情報源としてライブ金融市場などのオーディオ、ビデオ、またはリアルタイムデータを使用できる可能性があります。

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深い研究が改善を見ることができる領域の1つは、その情報源の評価にあります。インターネットには多くの情報があり、そのすべてが最高の品質であるわけではありません。見つけた情報を検証できることは、深い研究機能をさらに強力にするのに役立ちます。

深い研究は、AIの最新の流行語の1つかもしれませんが、適切な状況では非常に有用なツールになる可能性があります。それは本質的に、私たちの手から情報を探しているウェブサイトを介してトロールするという退屈な行為を取り、AIにすべての重い持ち上げをさせることです。完璧ではありませんが、いくつかの優れた結果を生み出すことができ、すべてのAI機能と同様に、これからはより良くなるだけです。