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OpenAIOpenAI NewsApr 10, 2026, 12:00 AM

ChatGPT for research

A condensed section focused on the key takeaways first.

Original Post
OpenAIClaude

Quick Digest

Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

ChatGPT for research

researchsynthesiscitationspromptsworkflowsinformation-retrieval

Key Points

  • Search for fast orientation
  • Deep research for multi-step synthesis
  • Request outlines, citations, and ‘what’s missing’

Summary

OpenAI Academy (Apr 10, 2026) shows how to use ChatGPT to move from questions to evidence-backed insights and decisions. It describes two main research modes—Search for fast orientation with web citations, and Deep research for multi-step investigations—and provides practical templates and prompts to produce auditable deliverables (briefs, memos, competitor tables, annotated bibliographies).

Key Points

  • Two operating modes:
    • Search: fast web pulls, prioritized citations, good for short news scans and quick orientation.
    • Deep research: break problems into sub-questions, gather and evaluate sources across threads, synthesize auditable outputs.
  • Built-in templates and deliverables to reuse in engineering workflows:
    • Cited executive brief (1-page), competitive landscape table (8 competitors), literature reviews from PDFs, policy/regulatory scans, trend watches.
  • Practical, engineer-focused tips:
    • Request an outline first (sub-questions, source strategy, evaluation criteria).
    • Require citations and a source-quality check; ask for a “what’s missing” section to surface data gaps.
    • Ask for both a one-page summary and a full deliverable; follow up with targeted prompts like “Validate Y” or “Go deeper on X”.
  • Integration guidance:
    • Store source links and evaluation notes for auditability, add prompt templates to research pipelines, and automate checklist steps (outline → sources → synthesis → summary).

Quick example prompts

  • Search: “Search the public web for the latest news about the U.S. grocery delivery market in the last 90 days. Summarize the 5 most important developments with dates, links, and implications for a regional delivery company.”
  • Deep research: “Conduct deep research on rising private‑label adoption in household cleaning products. Produce a structured brief with findings (with citations), risks/unknowns, recommendations, and clearly separate well-supported findings from directional observations.”

Full Translation

Translations

A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

研究向け ChatGPT

2026年4月10日 — OpenAI Academy

研究向け ChatGPT

質問から証拠に基づく洞察と意思決定へ。ChatGPT は、情報収集と要約、情報源の比較、引用付きの構造化レポート作成を支援することで、アウトプットの信頼性と共有のしやすさを高めます。簡単な方向づけから、複数ステップの深い調査まで役立ちます。

なぜ研究に ChatGPT を使うか

  • 漠然とした疑問を明確な研究計画や細分化されたサブ質問に変換できる。
  • 多数の情報源を迅速にふるい分け、重要ポイントを引用付きで抽出できる。
  • ブリーフ、メモ、競合比較表、注釈付き参考文献リストなど、成果物を一貫した形式で生成できる。
  • ギャップ、矛盾、微弱な兆候（weak signals）を早期に検出し、方向性を決める前に問題点を顕在化させる。

始め方

ChatGPT には主に二つのアプローチがあります。必要な深さに応じて使い分けてください。

Search（高速な方向づけに最適）

  • 公開ウェブから最新情報を引き込み、引用とともに要約します。情報源を素早くレビューして次に進めます。

Try it out:

  • 「Search the public web for the latest news and announcements about the U.S. grocery delivery market in the last 90 days. Prioritize company press releases, earnings coverage, and reputable business reporting. Summarize the 5 most important developments, include dates and links, and end with what these changes may mean for a regional delivery company.」（別ウィンドウで開きます）

Deep research（複数ステップが必要な場合に最適）

  • 問題をサブ質問に分解し、それぞれのスレッドで情報を収集・評価し、最終的に監査しやすい引用付きの構造化成果物（ブリーフ、メモ、比較表など）に統合します。

Try it out:

  • 「Conduct deep research on how rising private-label adoption is changing competition in the household cleaning products market. Use public reporting, retailer announcements, earnings commentary, trade coverage, and consumer trend research. I want a structured brief that explains what is changing, why it is happening, which companies seem most exposed, how branded manufacturers are responding, and what strategic implications this creates for fictional company BlueHarbor Home Care. Clearly separate well-supported findings from more directional observations.」（別ウィンドウで開きます）

成功のためのヒント

  • まず研究アウトラインを依頼する：サブ質問、情報源戦略、評価基準を含める。
  • 重要な主張には引用を要求する。
  • 正確性が重要な場合は「ソース品質チェック（source quality check）」を依頼する。
  • 「不足している情報（what’s missing）」セクションを要求して、未知の点、論争のある領域、データの制約を明示する。
  • 結果を共有する場合は、全文に加えて 1ページまたは 1スライドの要約を依頼する。
  • 続けて深掘りする際は、例えば「Go deeper on X」「Validate Y」「Compare A vs B」のようなターゲットを絞ったプロンプトを使う。

テンプレート（よく使う依頼例）

  • Cited executive brief

    • 指示例：Write a 1-page brief on [topic] for [audience]. Include: key findings (with citations), risks/unknowns, and a recommendation. Constraints: [region/timeframe].（別ウィンドウで開きます）

  • Competitive landscape table

    • 指示例：Compare 8 competitors in [market]. Create a table with positioning, pricing model, key differentiators, target customer, and ‘evidence’ links for each row. Then summarize whitespace opportunities.（別ウィンドウで開きます）

  • Literature review from PDFs

    • 指示例：From these uploaded papers, produce an annotated bibliography and a synthesis section: themes, disagreements, and top 5 open questions. PDFs: [upload].（別ウィンドウで開きます）

  • Policy + regulatory scan

    • 指示例：Research [regulation/policy] updates from the last 12 months. Summarize changes, who is impacted, and practical implications for a [industry] company. Provide citations after each key point.（別ウィンドウで開きます）

  • Market signals and trend watch

    • 指示例：Track emerging trends in [domain]. Identify 10 weak signals (funding, hiring, research, product launches), explain why each matters, and suggest what to monitor next. Include sources and dates.（別ウィンドウで開きます）

続けて学ぶ

OpenAI Academy の追加ガイドとリソースで実践的な AI スキルをさらに磨けます。

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