ChatGPT「deep research」 vs. Gemini「Deep Research」──どのくらい違う？ 比較検証してみた（1/4 ページ）

[小林啓倫，ITmedia]

　米OpenAIが2月3日、ChatGPTの新たなエージェント機能「deep research」をリリースした。この記事を執筆している時点では、月額200ドルの有料プラン「ChatGPT Pro」ユーザー向けの公開となっているが、他のユーザーにも順次開放される予定だ。機能の詳細については解説記事を参照していただくとして、ここではそれがどう活用できるのかについて、類似サービスとの比較で考えてみたい。

ChatGPT「deep research」 vs. Gemini「Deep Research」

“AIエージェント時代”の先駆けとなる「deep research」

　まずは簡単に、deep reseach機能についてまとめておこう。これはいわゆる「AIエージェント」あるいは「エージェント」と呼ばれる機能の一種だ。エージェントとは、AIがユーザーの指示に基づき、自律的に目標を達成してくれるというもの。

　例えば、近い将来、社内システムのエージェントに「出張の手配をして」と指示するだけで、それがユーザーのスケジュールを確認し、旅程表を作成して、さらに出張先までの交通手段と宿泊施設を予約してくれるといった未来が到来すると考えられている。

　そこまで高度な自律性を備えたエージェントが普及するのはまだ先だが、簡単なものは既に企業内での導入が始まっており、さまざまなベンダーや調査会社が「2025年はエージェントの年になる」と主張している。中でも最初に普及が進む分野の一つと見られているのが、調査や分析、レポート作成の領域だ。今回のdeep researchも、調査を目的としたエージェントとなっている。

　例えばいま、NHKの大河ドラマで蔦屋重三郎が取り上げられているが、ChatGPTに「蔦屋重三郎とは誰ですか？」質問してみると、次のような答えが返ってくる（モデルは4oを使用、Web検索は使用せず）。

ChatGPTに「蔦屋重三郎とは誰ですか？」と質問した結果

　ではここで、「蔦屋重三郎とは誰ですか？」という同じ質問をdeep research機能を使って投げかけてみよう（モデルは同じく4oを指定）。するとChatGPTは、次のような確認を求めてくる。

deep researchが求めてきた確認事項

　今回は「彼の生涯や経歴についての詳細な情報」を指定してみよう。これを2番目のプロンプトとして入力すると、次のような答えが返ってきた。

deep researchの出力結果

　時間はかかったが（約5分間）、詳細なレポートが完成した。上のスクリーンショットはそのごく一部で、全体で約4400文字の記事となっている。構成も「生い立ち」から始まり、「出版事業の開始」「浮世絵出版と美術への関与」「戯作・文学出版への関与」「事業の発展と晩年」「文化・社会への影響と評価」と続いている。

　掲載している情報の多くは外部のWebサイトから取得したものであり、個々の情報の出典へのリンクが貼られていると同時に、レポート作成に当たって参照した全サイト（計17サイト）のリストも確認できる。

　別に筆者が「構成はこうして」や「このサイトを参照して」といったアドバイスをしたわけではない。前述の通り、記事の方向性を定めるための確認はされたものの、それ以外の追加指示は出していない。情報の検索と取捨選択、文章構成の検討、実際の執筆に至るまで、全てdeep research機能が自律的に実施したものだ。これだけで、いよいよAIエージェント時代が到来したと感じられるのではないだろうか。