Deep Researchツールの徹底比較！各社のDeep Researchまたは類似機能の特徴を検証

Deep Researchツールとは何か

近年、膨大かつ断片的なウェブ情報から「深掘り」した調査結果を効率的に得るために、AIを活用した高度なリサーチ機能（「Deep Research」機能）が注目されています。 (1) (2)従来型の対話型AIが一問一答を返すのに対し、Deep Researchツールは人間の研究者のように複数段階の計画を立て、ウェブを横断的に検索・分析してレポートを生成します 。得られた結果には出典が明記され、数分～数十分かけてリサーチを行った上でまとめが得られるのが特徴です（利用には数分～30分程度要する場合があります (3)）。

Deep Research機能は主に生成AIベンダーが力を入れており、ChatGPT（OpenAI）やGoogle Gemini、Perplexity、Microsoft Bing（Copilot）などが代表例です。それぞれ「Deep Research」あるいは類似の機能名で提供・試験されています。以下で、各社ツールの概要、主な特徴・活用事例、料金・利用制限、注意点などをまとめて比較します。必要に応じて引用すると、OpenAIは「Deep Research」を新エージェント機能としてChatGPTに搭載し、「数時間かかる作業を数十分で完了」「数百件の情報源を参考に包括的レポートを生成」する能力があると説明しています 。GoogleもGemini向けにDeep Research機能を発表し、複数段階の調査計画をAIが作成し承認後に検索・分析してわかりやすいレポートを出力すると述べています (4) 。Perplexityは2月に同名機能をローンチし「約3分で人間が数時間かける調査を実行」「金融・マーケティング分野などで高精度な分析が可能」と謳っています (5) 。MicrosoftはBingに「Deep Search」を追加し、GPT-4で検索クエリを拡張してより包括的な答えを提示すると発表しました (6)。

各ツールの特徴と導入事例

Deep Research系AIツールは、それぞれアプローチや特化分野が異なります。以下に主なサービスをご紹介します。

ChatGPT（OpenAI）

OpenAIのChatGPTに実装された「Deep Research」機能は、2025年2月に発表されています 。チャットボットというよりは、提示された課題に対して自律的に調査計画を立て、ウェブ記事・論文・データシート・PDFなど多数の情報源から情報を収集・分析してレポートを生成します 。最新のモデル技術（OpenAI社内では「o3」モデルベース）を利用しており、ロジックで検索・解釈・分析を行えます。使い方はChatGPT画面でメッセージ作成欄から「Deep Research」モードを選択し、調査テーマを入力するだけ。任意でファイルやスプレッドシートを添付して文脈を与えることも可能です 。実行中は画面にサイドバーが出現し、検索ステップや使用ソースが逐一示されます。

価格・利用制限：当初はChatGPT Pro（有料プラン）利用者のみでしたが、2025年2月時点でPlusユーザーにも拡大されました 。さらに4月のアップデートで無料ユーザーも月5回まで使えるようになり、Plus/Team/Enterprise/Eduは月25回、Proユーザーは月250回まで利用可能になりました 。回数超過後は軽量版（o4-mini）が自動的に適用される仕組みです。従来のChatGPT Plus利用料$20/月、Proプラン$200/月の範囲でこのDeep Research機能が提供されている形です（※Sam Altman氏発言によれば、2025年2月時点でFree/Plusユーザーにも順次解放予定と伝えられています）。

特徴・強み：非常に幅広い情報を検索・統合できる点が強みです。Business Insider Japanの試用では「携帯業界動向（2019年以降）」の調査で13分かけて142回検索、24の情報源から1万3000字のレポートを生成しました (7)。公的文書まで多様なソースを参照し、業界全体の潮流や細部のデータまで網羅する能力が評価されています。「幅広さと構成力で一歩リードしている」という印象を持つ口コミもあります 。また、生成したレポートはソースリンク付きで出力され、ユーザーが容易に引用元を確認できます 。データ分析機能（スプレッドシートでの処理）も持ち、チャートや表の生成・整理も可能です。さらに、音声要約・インフォグラフィック変換など多彩なアウトプット形式をサポートしている点も特徴です。

導入事例・用途：企業はマーケティング調査から技術リサーチ、法務・金融の情報収集まで幅広く利用しています。例えば、大手企業の新規事業検討に際して市場分析レポート作成や、法制度調査、競合比較などにDeep Researchを活用するケースが増えています。Deep Researchは「これまで数日かかった分析を30分以内に終わらせた」「従来見落としやすい情報まで拾えた」との声もあります（AIコンサルタントによる事例報告 (8)）。

Google Gemini Advanced

Googleの生成AI「Gemini」でもDeep Research機能が提供されています。2025年1月に発表された公式ブログによれば、Gemini Advanced（現：Google AI Pro）ではユーザーの対話に沿ってAIが複数段階の調査プランを自動作成し、ユーザーが承認すると通常のウェブ全体から必要な情報を収集・分析します 。その後、得られた知見を元にさらに検索を繰り返し、主要な調査結果をまとめ上げる仕組みです 。レポートは内部でソースリンク付きに整理され、Googleドキュメントへのエクスポートも可能。深く調べたい場合はフォローアップの質問で追加調査もできます 。Geminiには1百万トークン（数百万ワード）におよぶ大規模コンテキストウィンドウが搭載されており、この大容量コンテキストが広範な分析を支えています 。

料金・利用制限：GeminiのDeep Researchは無償版Geminiでも利用できますが、回数制限があります。無料版は月5回までに制限されますが、Google AI Pro（旧称Gemini Advanced）月額2,900円の有料プランでは月250回まで利用可能です (9)。Gemini Advancedは2024年末に登場した新モデル「Gemini Ultra」を利用できる上位版でもあり、Deep Researchに対応したGemini 1.5 Proモデルを選択して利用します。2025年前半にはモバイルアプリも対応予定とされています 。

特徴・強み：Google検索の広範な情報網を生かし、初期の調査計画をAIが立案する点がユニークです 。GeminiはWeb検索同様に世界中の情報を広く参照でき、表やインフォグラフィックを使った整理が得意です 。たとえば「熊本の博物館巡りプラン」を作成した際は、最初に「調査計画を立てます」と宣言して段階的に情報を整理し、利用者に提示しました 。対話形式でステップを踏むため、ユーザーは調査方針の確認や軌道修正が可能です。また、Geminiは現時点で大量データの自動要約やGoogle製サービス（検索、Scholar、Maps等）との統合機能も充実しており、知識の幅広さ・最新性に強みがあります。Google Workspace向けに組み込むと、企業内ドキュメントを検索して知見をまとめたり、スプレッドシートデータを分析するなどの連携も想定されており、小規模ビジネスの競合分析やマーケティング調査にも有効とされています 。

注意点・課題：GeminiはGoogle検索と同様のアルゴリズムを利用するため、検索上位にある情報には強い反面、深層的な分析にはChatGPTほど長時間の推論が入らない場合があります。また、利用には有料プランへの加入が必要（無料版では実質5回／月の制限がある）であることと、生成される内容が必ずしも最新の学術的情報にまで踏み込めるわけではない点に留意が必要です。加えて、AIが提案する調査計画や成果物はあくまでAIの推論結果であるため、結果の正確性・偏りには注意を払う必要があります。

Perplexity Pro

米国発のAI検索エンジン「Perplexity」も2025年2月にDeep Research機能を発表しました 。ウェブ検索と対話を組み合わせたインターフェースで知られるPerplexityでは、画面上の検索ボックスモードを「Deep Research」に切り替えるだけで、高速なリサーチが行えます 。ユーザーのリクエストに応じて広範な情報源をクロール＆探索し、得られた情報を反復的に分析・統合して自動的に包括的レポートを作成します。Perplexityによれば専門家でも数時間かかる作業を約3分で実行し、情報抽出・分析の効率を飛躍的に向上させるとしています 。

料金・利用制限：PerplexityのDeep Researchは誰でも利用可能で、無料アカウントでも1日5回まで使えます。有料のPerplexity Pro（月約2,950円）契約者は1日500回まで利用できます 。ソフトバンクとの提携により、ソフトバンク携帯ユーザーにはProが1年間無料で提供されています（ITmedia報道） (10)。出力レポートはウェブ上で「Perplexity Pages」に変換して他者と共有できるほか、PDFや文書へのエクスポートも可能です 。

特徴・強み：Perplexity Deep Researchはスピード重視の設計が際立っています。ビジネスレポート要約や競合調査に適用しやすく、無料版でも高速かつ詳細な概要を得られる点が好評です 。引用元※の明示にも対応し、出力内容の信頼性を確認しやすいのも大きな利点です（Business Insiderの試算では同一テーマを与えた場合、Perplexityの方が回答時間で有利と報じられました）。また、PerplexityはAIリサーチに特化しており、金融・マーケティング・テクノロジーなど定量的・業界横断的な分析に強みを発揮する一方、個人的なライフプランや旅行計画といったコンシューマ向け用途にも柔軟に応用できます 。内部的には高速なインデックス検索とリトリーバル技術に独自チューニングが施されており、多数のソースから効率的に情報抽出できます。

導入事例・効果：Perplexity Deep Researchは、特に中小企業の調査業務で注目されています。実際、あるECサイト運営企業ではPerplexityを使って競合サービスのUI/UX・価格戦略を詳細分析し、数分で競合情報の一覧を生成しました。その結果、競合の配送システムの弱点が明らかになり、新サービスで「当日配送」を差別化ポイントとして採用するなどの具体的な成果が生まれたと報告されています（AI顧問ブログ事例 ）。また、Perplexityは汎用性が高く、株式市場の銘柄調査や特定技術の動向分析など幅広いリサーチに活用されています。

Microsoft Bing（Deep Search）

MicrosoftはBing検索とEdgeブラウザにAI機能を強化しており、「Deep Search」と名付けられた検索拡張機能を2023年末に発表しました 。Deep Searchでは、GPT-4を利用してユーザーの検索クエリを解釈・拡張し、通常のWeb検索では拾いきれない情報も探索します。具体的には、例えば「日本のポイントカードシステムはどうなっているか」という漠然とした質問を、GPT-4が複数の詳細な問い合わせ（例：コンビニやスーパー等カテゴリー別のポイントカード比較、日本旅行者向けの最適ポイントカードなど）に自動変換し、それぞれに対する検索結果を収集・統合します 。その結果、「元のキーワードに含まれない観点」までカバーした包括的な回答が得られるとされています 。

Deep Searchはあくまで既存のBing検索の延長上にあり、通常の検索結果に加えてサイドバーで詳しい回答を表示します (11)。TechCrunchの記事によれば、Bing Deep Searchは複数の可能性を提示し、ユーザーが意図する項目を選択できるようになる機能も備えています 。加えて、Deep SearchはGPT-4で生成された詳細な説明を用いて、通常の検索上位には出ない関連ウェブページも見つけ出すため、これまでより深い洞察を提供します 。現在は一部ユーザー向けにテスト提供中であり、最大30秒程度の処理時間がかかるケースも報告されています 。

料金・利用制限：Bing Deep Search利用自体は原則無料で、特に追加ライセンス料はかかりませんが、Azure/OpenAI APIを介した提供形態のため、使用量に応じたコストはMicrosoft側で発生している可能性があります。ユーザーはMicrosoftアカウントさえあればBing ChatやCopilot機能の一環として利用できます。ちなみに、Bing Chatの有料プラン（Copilot烏）ではOpenAIの最新モデル（GPT-4 Turbo）および画像生成機能（DALL·E 3）などが組み込まれています 。

特徴・強み：Bing Deep Searchは他ツールと比べて「生のウェブ検索との親和性」が高いのが特徴です。膨大なウェブ・データベースとGPT-4の知識を組み合わせることで、最新のニュース記事やニッチなブログまでリアルタイムに参照できる点が利点です。また、Microsoft製品との連携性が高く、OfficeやWindows OS上で検索・要約するユースケースにも展開が期待されています。複雑な検索クエリを深掘りする用途では頼れる反面、処理時間が長くなる点や、テキストベースのBing検索と比べてリアルタイム性が犠牲になる面があるので、通常検索との使い分けが必要です。

注意点・課題：Deep Searchはまだ試験段階の機能であり完璧ではありません。AIが生成する拡張クエリは有用ですが、必ずしもユーザーが求める方向にマッチしない場合もあります。またMicrosoft公式Blogでも指摘されている通り、Deep Searchは最大30秒かかる場合があり改善余地があります 。さらに、AIが検索クエリを再構築する過程で、意図しない結果を拾ってくることもありえますので、検索結果を逐次確認する姿勢が求められます。情報の信頼性に関しては、通常のBing検索結果のURLが併記されるためユーザーが確認できますが、あくまで「参考情報」として留意すべきです。

Deep Researchツールの比較まとめ

上記のように、主要4社（OpenAI・Google・Perplexity・Microsoft）がそれぞれ独自のDeep Research機能を提供しています。以下の表に、利用条件や対応モデル、コスト・制限、特色をまとめました。

表から分かる通り、ツールごとに用途やコスト、得意・不得意があります。たとえばChatGPT Deep Researchは最も包括的な情報を引き出せる一方、処理に時間とコストがかかります。一方、Perplexityは短時間で概略が得られるため、クイックリサーチ向きです。GeminiはGoogle検索と連携する強みから日常業務の補助として使いやすく、Bing Deep Searchは最新のウェブ情報を幅広く検索できる点が強みです。用途によってツールを使い分ければ、企業のリサーチ業務は大幅に効率化されます。

注意点と今後の展望

Deep Research系AIはいずれも成長途上であり、留意点もあります。OpenAI自身が認めるように、深層調査中にも誤った情報（hallucination）が混入する場合や、著名情報源とそうでない情報源を全て正確に区別するのは難しいとされています 。MicrosoftもDeep Searchについて「30秒かかる場合がある」と報告しており 、応答の遅延は改善課題です。さらに、各AIは学習データの範囲・更新時点による知識の遅延や偏りが残存する可能性があるため、得られたレポート内容は必ず出典を確認し、自社での検証等を行う必要があります。料金面では、ChatGPTやGeminiのように有料プランに依存するサービスも多く、コスト対効果に応じたプラン選択が重要です 。

一方で、今後の改善余地は大きく、利用可能な情報量・精度は増大し続けるでしょう。各社ともユーザーフィードバックを元に機能強化・バグ修正を急いでおり、徐々に精度・信頼性の向上が期待されています。例えばOpenAIは7月更新で“ビジュアルブラウザ”機能を追加し、より広範囲の情報を参照できるようにすると発表しています 。また、GoogleやMicrosoftもAIモード・Copilot機能の拡充を進めており、今後はAI検索エンジン自体が研究補助ツールとしてさらに高度に進化していくでしょう。

まとめると、Deep Researchツールは、情報探索の形を大きく変えつつあります。企業や研究者は、目的に応じて最適なツールを使い分けることで、従来以上に効率的かつ精度の高い調査が可能になります。例えば、素早く概略を知りたいならPerplexity、広範な調査をじっくり行いたいならChatGPT、表や数値で整理したいならGemini、最新ニュースを絡めたいならBingといった具合です。今後も各社のアップデート情報や実施例を追跡し、適切な注意研を払いつつAIリサーチを活用することが望ましいでしょう。