ChatGPTのDeep researchとは？新人エンジニア向けに調査AIの使い方を解説
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
新人研修中に受講者から以下の質問をいただきました。
ChatGPTのDeep researchとは何ですか？
この質問に答えます。
名前だけ聞くと、少し難しそうですよね。
「普通のChatGPTと何が違うの？」
「検索して答えるだけじゃないの？」
「システム開発でも使えるの？」
このように感じる方も多いと思います。
結論から言うと、ChatGPTのDeep researchは、複雑なテーマについて、複数の情報源を調べ、内容を整理し、引用付きのレポートとしてまとめてくれる調査機能です。
OpenAI公式では、deep researchはChatGPTで使えるエージェント型の機能であり、複雑なタスクに対してインターネット上で複数ステップのリサーチを行う機能だと説明されています。
Deep researchとは何か
Deep researchとは、ChatGPTがユーザーの代わりに、時間をかけて情報を調べ、比較し、整理してくれる機能です。
普通のChatGPTとの大きな違いは、「その場で短く答える」よりも、「調査計画を立てて、複数の情報源を確認し、構造化されたレポートを作る」ことに向いている点です。
OpenAIのヘルプでは、deep researchは公開ウェブ、アップロードしたファイル、接続済みアプリなどを利用でき、調査計画を確認・修正したうえで、引用や参照リンク付きの構造化レポートを受け取れる機能として説明されています。
たとえるなら、普通のChatGPTは「近くにいる物知りな先輩に質問する」イメージです。
一方で、Deep researchは「先輩に時間を渡して、資料を調べてもらい、あとで調査レポートを出してもらう」イメージです。
どちらが上という話ではありません。
目的が違います。
| 使い方 | 向いていること |
|---|---|
| 普通のChatGPT | 短い質問、コードの相談、考え方の整理、文章の作成 |
| Deep research | 複数サイトの調査、技術比較、市場調査、仕様調査、レポート作成 |
なぜDeep researchが必要なのか
エンジニアの仕事では、コードを書く前に調べる時間がかなりあります。
たとえば、次のような場面です。
| 調べたいこと | 具体例 |
|---|---|
| 技術選定 | ReactとVueのどちらを使うべきか |
| ライブラリ調査 | 認証ライブラリの特徴や注意点を比較したい |
| クラウドサービス比較 | AWS、Azure、Google Cloudの違いを整理したい |
| セキュリティ確認 | ログイン機能で注意すべき脆弱性を調べたい |
| 業務理解 | 決済、予約、在庫管理などの基本用語を調べたい |
新人エンジニアのうちは、調べ物に時間がかかります。
検索して、記事を開いて、別の記事と比べて、公式ドキュメントを読んで、メモして……。
気づいたら2時間たっていた、という経験はありませんか？
Deep researchは、このような調査作業を助けてくれます。
図書館でたとえるなら、普通の検索は「本棚を自分で歩き回る」作業です。
Deep researchは「司書さんにテーマを伝えて、関連する本を探し、要点をまとめてもらう」作業に近いです。
もちろん、最後に内容を確認するのは自分です。
ここは忘れないでください！
Deep researchは何をしてくれるのか
Deep researchがやってくれることは、大きく分けると次の5つです。
| 作業 | 内容 |
|---|---|
| 調査計画を立てる | どの観点で調べるかを整理する |
| 情報源を探す | ウェブや指定された情報源を確認する |
| 内容を比較する | 複数の情報を見比べて違いを整理する |
| 結論をまとめる | 調査結果をレポートとして構造化する |
| 参照元を示す | 引用や参照リンクを付けて検証しやすくする |
特に大事なのは、参照元を示してくれる点です。
エンジニアの仕事では、「AIがそう言っていました」だけでは足りません。
公式ドキュメント、仕様書、信頼できる資料を確認する必要があります。
Deep researchは引用や参照リンク付きのレポートを出すため、後から情報の根拠を確認しやすくなります。
エージェント型とは何か
Deep researchを説明するとき、「エージェント型」という言葉が出てきます。
エージェント型とは、AIが単に一問一答で返すだけでなく、目的に向かって複数の手順を進める仕組みのことです。
エージェントという言葉には、「代理で動く人」という意味があります。
たとえば、旅行代理店を想像してください。
あなたが「北海道旅行をしたい」と伝えると、代理店の人は次のように動きます。
| 手順 | 内容 |
|---|---|
| 目的を確認する | 観光なのか、温泉なのか、スキーなのかを聞く |
| 条件を整理する | 予算、日程、人数を確認する |
| 候補を調べる | 飛行機、ホテル、観光地を探す |
| 比較する | 安さ、便利さ、満足度を比べる |
| 提案する | おすすめプランを出す |
Deep researchも似ています。
ユーザーの調査テーマを受け取り、必要な情報を探し、比較し、まとめて返します。
ただし、旅行代理店と同じで、条件をあいまいに伝えると、出てくる結果もあいまいになります。
だから、依頼の仕方がとても大切です。
普通のChatGPTとの違い
普通のChatGPTとDeep researchの違いを、もう少し整理してみましょう。
| 項目 | 普通のChatGPT | Deep research |
|---|---|---|
| 回答の速さ | 比較的すぐ返ってくる | 調査に時間がかかる |
| 向いている質問 | 単発の質問や相談 | 複雑な調査や比較 |
| 情報源の扱い | 会話中心 | 複数の情報源を調べてまとめる |
| 出力形式 | 短い回答から長文まで | レポート形式に向いている |
| 使う場面 | 日常的な相談、コード解説 | 技術調査、競合調査、深掘り調査 |
OpenAI公式の記事では、deep researchは深さと詳細さが重要な調査に向いており、膨大な調査を実行し、それぞれに引用を付けた詳細な成果物を作れると説明されています。
つまり、Deep researchは「ちょっと聞きたい」ときよりも、「しっかり調べたい」ときに使う機能です。
新人エンジニアが使うべき場面
新人エンジニアがDeep researchを使うなら、次のような場面がおすすめです。
技術の比較をしたいとき
たとえば、次のような質問です。
「Spring BootとQuarkusの違いを、業務システム開発の観点で比較してください」
「PostgreSQLとMySQLの違いを、新人エンジニアにもわかるように整理してください」
「React、Vue、Svelteの特徴を、学習コストと案件数の観点で比較してください」
技術比較では、1つの記事だけを読んでも偏ることがあります。
Deep researchを使うと、複数の情報源を見たうえで整理してくれるため、最初の全体像をつかみやすくなります。
知らない業務領域を調べたいとき
新人エンジニアは、技術だけでなく業務も学ぶ必要があります。
たとえば、販売管理、在庫管理、勤怠管理、予約管理、請求管理などです。
業務システムでは、業務知識がないとコードの意味もわかりにくくなります。
たとえるなら、野球のルールを知らないままスコアボードを作るようなものです。
数字は表示できても、「打点」「防御率」「エラー」の意味がわからなければ、正しい画面は作れません。
Deep researchを使えば、業務の基本用語や流れを調べる入口として使えます。
公式ドキュメントを読む前の予習をしたいとき
公式ドキュメントは大切です。
でも、新人のうちは難しく感じることがあります。
いきなり英語の公式ドキュメントを読むと、知らない単語が多くて疲れますよね。
そんなとき、Deep researchで全体像を整理してから公式ドキュメントを読むと、理解しやすくなります。
山登りでたとえるなら、いきなり登るのではなく、先に地図を見るようなものです。
どこに山頂があり、どこに分かれ道があり、どこが危ないのかを知ってから歩くと安心です。
新人エンジニアが使うときの質問例
Deep researchは、質問の書き方がとても大事です。
あいまいな質問よりも、目的、前提、比較観点、出力形式を伝えると良い結果になりやすいです。
| 悪い質問 | 良い質問 |
|---|---|
| Reactについて調べて | 新人エンジニア向けに、Reactの特徴、学習コスト、Vueとの違い、業務システムで使うメリットと注意点を整理してください |
| 認証について教えて | Webアプリのログイン機能について、Cookie、セッション、JWTの違いを、セキュリティ上の注意点も含めて比較してください |
| DBを比較して | PostgreSQLとMySQLを、業務システム、運用、学習コスト、クラウド対応の観点で比較してください |
おすすめの型は、次の形です。
「私は新人エンジニアです。〇〇について、△△の目的で調べたいです。比較観点はA、B、Cです。最後に表でまとめてください。」
このように書くと、Deep researchが何を調べればよいのか判断しやすくなります。
システム開発での活用例
システム開発では、Deep researchを次のように使えます。
| 工程 | 使い方 |
|---|---|
| 要件定義 | 似た業務や一般的な機能を調べる |
| 設計 | アーキテクチャや設計パターンを比較する |
| 実装前 | 使うライブラリやフレームワークの注意点を調べる |
| テスト | 一般的なテスト観点や障害パターンを整理する |
| 運用 | 監視、ログ、セキュリティ対策のベストプラクティスを調べる |
たとえば、ログイン機能を作る前に、次のように依頼できます。
「新人エンジニア向けに、Webアプリのログイン機能を作る前に理解すべき認証と認可の違い、セッション管理、Cookie、JWT、CSRF、XSSについて調査し、実装時の注意点を表で整理してください。」
このように依頼すると、単なる用語説明ではなく、実装前に知るべき観点がまとまりやすくなります。
Deep researchのメリット
Deep researchのメリットは、調査の初動が速くなることです。
新人エンジニアにとって、最初の壁は「何を調べればよいのかわからない」ことです。
Deep researchは、調べる観点を広げる助けになります。
| メリット | 内容 |
|---|---|
| 全体像をつかみやすい | 複数の情報を整理してくれる |
| 比較に強い | 技術やサービスの違いを表にしやすい |
| 引用を確認できる | 情報の根拠をたどりやすい |
| 調査観点が増える | 自分では気づかなかった論点を見つけやすい |
| レポート化しやすい | 上司やチームに共有しやすい形でまとまる |
たとえるなら、Deep researchは「調査の下ごしらえ」をしてくれる道具です。
料理でいうと、野菜を洗って、切って、材料ごとに分けてくれるようなものです。
でも、最終的にどんな料理にするか、味が正しいかを判断するのは人間です。
Deep researchのデメリットと注意点
Deep researchは便利ですが、万能ではありません。
特に新人エンジニアは、次の点に注意してください。
| 注意点 | 内容 |
|---|---|
| 時間がかかる | 複雑な調査ではすぐに回答が返らない |
| 確認が必要 | 引用元や公式情報を自分でも確認する必要がある |
| 質問が悪いと結果も弱くなる | 目的や条件があいまいだと調査もぼやける |
| 社内情報には注意 | 機密情報や個人情報を不用意に入力してはいけない |
| 判断までは任せきれない | 採用する技術や設計は人間が責任を持つ |
OpenAI公式では、deep researchの作業には5分から30分ほど幅があると説明されています。複雑なウェブ調査を行うため、通常のチャットより時間がかかる場合があります。
また、AIの出力をそのまま信じ切るのは危険です。
とくに、セキュリティ、法律、医療、金融、契約、個人情報に関わる内容では、必ず公式資料や専門家の確認が必要です。
新人エンジニアは、「AIが言っているから正しい」ではなく、「AIが出した調査結果を出発点にして、自分で確認する」と考えてください。
Deep researchと検索エンジンの違い
検索エンジンは、関連しそうなページを一覧で出してくれます。
Deep researchは、それらの情報を調べて、比較し、文章としてまとめてくれます。
| 項目 | 検索エンジン | Deep research |
|---|---|---|
| 主な役割 | 情報源を探す | 情報源を調べて整理する |
| 出力 | リンク一覧 | 引用付きレポート |
| 利用者の作業 | 自分で読んで比較する | まとめを確認し、根拠を検証する |
| 向いている場面 | 特定ページを探す | 複雑なテーマを調べる |
検索エンジンは「地図」です。
Deep researchは「地図を見ながら調査メモを作ってくれる助手」です。
地図そのものが必要なときは検索エンジンが便利です。
調べた内容を比較してまとめたいときはDeep researchが便利です。
新人エンジニアがやりがちな失敗
Deep researchを使うとき、新人エンジニアがやりがちな失敗があります。
失敗1：調査結果をそのまま設計に使う
Deep researchが出した内容は、とてもそれらしく見えます。
でも、自分のプロジェクトにそのまま当てはまるとは限りません。
たとえば、「JWTが便利」と書かれていても、社内の認証基盤、セキュリティ要件、運用ルールによっては、別の方法が適切な場合があります。
学校の制服を考えてみてください。
他校で人気の制服が、自分の学校にも合うとは限りませんよね。
校則、季節、予算、動きやすさなど、条件が違います。
技術選定も同じです。
失敗2：公式ドキュメントを読まない
Deep researchは、公式ドキュメントを読む前の予習として便利です。
でも、予習だけで終わってはいけません。
実装するときは、必ず公式ドキュメントを確認してください。
特にライブラリやクラウドサービスは、仕様や料金、制限が変わることがあります。
AIのまとめだけを見て実装すると、古い情報や条件違いに気づけない場合があります。
失敗3：質問が大きすぎる
たとえば、次の質問は大きすぎます。
「Web開発について全部調べて」
範囲が広すぎると、結果も広く浅くなります。
新人エンジニアには、質問を小さく分けることをおすすめします。
| 大きすぎる質問 | 分けた質問 |
|---|---|
| Web開発を調べて | Webアプリのログイン機能に必要な要素を調べて |
| セキュリティを教えて | 入力フォームで注意すべきXSSとCSRFを比較して |
| クラウドを比較して | 小規模WebアプリをAWSで動かす場合の代表的な構成を調べて |
質問は、大きな岩を小さく割るように分けましょう。
小さくすると、調査結果も使いやすくなります。
Deep researchを上手に使うコツ
Deep researchを上手に使うには、依頼文に次の情報を入れると効果的です。
| 入れる情報 | 例 |
|---|---|
| 自分の立場 | 新人エンジニアです |
| 目的 | ログイン機能を設計する前に理解したいです |
| 調査範囲 | Cookie、セッション、JWTを対象にしてください |
| 比較観点 | 安全性、実装難易度、運用のしやすさで比較してください |
| 出力形式 | 表と初心者向けの説明でまとめてください |
良い依頼文の例です。
「私は新人エンジニアです。Webアプリのログイン機能を作る前に、Cookie、セッション、JWTの違いを理解したいです。安全性、実装難易度、運用のしやすさ、よくある失敗の観点で比較し、最後にどの場面でどれを選ぶべきかを表で整理してください。」
このように書くと、調査の方向がはっきりします。
Deep researchに限らず、AIを使うときは「何を知りたいか」よりも「何のために知りたいか」が大事です。
Deep researchは新人エンジニアの学習に役立つのか
役立ちます。
ただし、使い方を間違えると、わかった気になるだけで終わります。
学習に使うなら、次の流れがおすすめです。
| 手順 | やること |
|---|---|
| 1 | Deep researchで全体像を調べる |
| 2 | 知らない用語をメモする |
| 3 | 公式ドキュメントや信頼できる資料を読む |
| 4 | 小さなサンプルコードを書く |
| 5 | 先輩やチームに確認する |
読むだけで終わらせないでください。
エンジニアは、手を動かして理解が深まります。
自転車の乗り方を100ページ読んでも、実際に乗らなければ乗れるようになりませんよね。
プログラミングも同じです。
まとめ
ChatGPTのDeep researchとは、複雑なテーマについて、複数の情報源を調べ、比較し、引用付きのレポートとしてまとめてくれる調査機能です。
普通のChatGPTが「すぐ相談できる先輩」だとすれば、Deep researchは「時間をかけて資料を調べ、レポートを作ってくれる調査アシスタント」です。
新人エンジニアにとっては、技術比較、業務理解、公式ドキュメントを読む前の予習、設計前の調査に役立ちます。
| 覚えておきたいこと | 内容 |
|---|---|
| Deep researchは調査向け | 短い質問より、複雑な比較や調査に向いている |
| 引用を確認する | 出力を信じ切らず、根拠をたどる |
| 質問を具体化する | 目的、前提、比較観点、出力形式を伝える |
| 公式情報も読む | 実装や設計では必ず一次情報を確認する |
| 最後は人間が判断する | 採用する技術や設計には責任が伴う |
一言でまとめるなら、こうです。
Deep researchは、調べ物を代わりに終わらせる魔法ではなく、調べ物の質と速度を上げるための強力な助手です。
新人エンジニアのうちは、Deep researchに「答え」を丸投げするのではなく、「調査の入口」を作ってもらいましょう。
今後は、Deep researchとあわせて、公式ドキュメントの読み方、技術選定の考え方、一次情報と二次情報の違い、セキュリティ調査の基本を学ぶと、AI時代でも信頼されるエンジニアに近づけます。
まずは、自分が今学んでいる技術について「新人エンジニア向けに、メリット、デメリット、使いどころ、注意点を調査してください」と依頼してみてください。AIに調べさせるだけでなく、自分で確認し、手を動かすところまで進めていきましょう！
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