その時代、何を目指した？
調査は一つの検索で終わるとは限りません。見つけた資料から次の疑問が生まれ、別の資料へ進み、数字や主張を比較する流れがあります。
複雑な調査は、一度の質問に答えるだけでは終わりません。資料を探し、食い違いに気づいたら検索を変え、必要な数字や出典を集めるなど、途中の結果に応じて次の行動を選ぶ必要があります。
実際には、何をした？
ChatGPTのdeep researchの公開時説明は、Web上の複数資料を調べ、まとめを作る機能を紹介しています。「道具を使って複数の手順を進める」という使い方の具体例として位置付けられます。
調査の長さや出典の数だけでは、結論の正しさは決まりません。公式発表のLimitationsも読み、誤推論や不確かさが残ることを、実際に資料を使う場面へつなげて考えます。
実現を支えたしくみ
2025年のdeep research発表では、検索・閲覧・分析の道具を使い、必要に応じて調べ直す複数段階の作業が説明されました。「答えを生成するモデル」と「道具を使って調査を進める仕組み」を分けて見ると変化が分かります。
資料を検索して生成へ渡すRAGの考え方と関連しますが、複数の操作を選んで進める構成まで同じ言葉で説明できるとは限りません。どの道具を使い、何を読んで、どこから結論を得たかをたどれることが重要になります。
何が変わり、何が残った？
公開時の説明でも、誤った推測、うわさと信頼できる情報の区別、不確かさの伝え方に課題があるとしています。道具を何度使っても、誤りのない報告書が保証されるわけではありません。
編集の視点：依頼には、問いだけでなく、対象の期間・比べる条件・必要な一次資料・分からない場合の扱いを書きます。完成後は、重要な結論を元の資料へ戻して確認します。長さや検索件数は、調査の正しさそのものではありません。
出典をたどる
本文は資料をもとにした日本語の解説です。引用画像は個別に出典を表示しています。研究の結果と現在の製品の提供条件は区別して読んでください。
- 公式発表・研究資料Introducing deep research OpenAI · 2025-02-02 · 初回公開
読む場所：How it works; Limitations
検索・閲覧・分析を複数段階で使う調査、誤推論と不確かさの課題。
資料確認 2026-10-22