Research with ChatGPT(ChatGPTを使ったリサーチ)
ChatGPTは、多数の情報源から素早く情報を集約して提示できるため、アイデアの探索、パターンの発見、複雑なトピックの理解に役立つリサーチパートナーになり得ます。文脈に基づく推論、出典の明示、明確で構造化された要約を通じて、未解決の問いを明確な洞察に変えるのに役立ちます。
ChatGPTでパブリックなインターネットを検索する方法は2種類あります — search と deep research。以下にそれぞれの説明と使い分けを示します。
ChatGPT search
ChatGPT search は、チャット内にインターネット上の最新情報を直接取り込む機能です。これにより、ChatGPTの組み込みトレーニング知識を超えて、時事、マーケットトレンド、競合の動向、あるいはトレーニングデータに含まれていないニッチな詳細事項について最新の回答を得られます。
ブラウザで複数タブを切り替えて自分で要約する代わりに、search はその更新情報をChatGPTに直接取り込み、リサーチを効率化して時間を節約します。また、新しいウェブデータをChatGPTの推論や要約能力と組み合わせるのが容易です。
チャットで search を使う方法
- ChatGPTで新しいチャットを開く。
- 現在の情報や詳細が必要な質問をする(例: “What are the top three AI trends in healthcare in 2025?”)、またはツールメニューから「Web Search」をクリックする。
- モデルの応答の横に小さな地球アイコン 🌐 が表示されているか確認する—これは search が使われたことを示します。
- 応答内の引用リンクをクリックして元ソースを確認する。
- 「経営陣向けに3つの箇条書きで要約して」や「これを顧客向けのメールドラフトにして」のような追加入力でフォローアップする。
追加の考慮点
- 引用(Citations): 意思決定の前には必ずリンク先ソースを確認してください。searchの結果はウェブ上で入手可能な情報を反映します。
- 範囲(Scope): search は専用データベース(有料のサブスクリプション研究ツールや機密データ)に代わるものではありません。
- 管理設定(Admin settings): エンタープライズ環境では、Workspace Owners が search の有効化/無効化を選択できます。
See more: OpenAI Help Center: ChatGPT search (opens in a new window)
Deep research
Deep research は、ウェブ上の広範な情報を迅速に収集・要約・解釈し、標準的なウェブ検索よりも複雑な問いに対してより徹底的に答えるための機能です。すべての出力は出典が明示され、検証・参照しやすいように設計されています。Deep research はニッチで直観に反する情報を見つけるのにも特に有効で、多くのソースをレビューする必要があるケースで有益です。
通常のウェブ検索とは異なり、deep research は「agentic(エージェント的)」であり、検索、ソース評価、クエリの洗練、発見事項の統合というマルチステップの調査プロセスを自律的に計画・実行します。単にリンク一覧を返すだけではありません。
チャットで deep research を使う方法
-
ChatGPT を開き、ツールメニューから deep research を選択する。
-
明確で詳細なプロンプトを入力する。トピック、目的、時期、重要な詳細を含めてください。Deep research がさらに文脈を要する場合は自動的に追加のフォローアップ質問を行います。
例のプロンプト(そのまま使えます):
“I’m researching [topic] for [audience/decision/meeting]. Provide a report including recent key opportunities and risks, and 3-5 actionable insights.”
-
レポートを確認する
Deep research はウェブ探索を行うために通常 5–30 分程度実行されます。レポートが準備できたら通知が届きます。追質問やさらなる分析を依頼すると、deep research は出力を必要に応じて洗練します。
Search vs. Deep research(比較)
| 項目 | Search | Deep research |
|---|
| 目的(Purpose) | ウェブや接続済みソースから特定の事実、文書、最新情報を素早く取得する。 | 複雑・曖昧な問いに対してマルチステップで深掘りし、推論と統合を行う。 |
| 典型的なユースケース | 最近のプレスリリース、製品の仕様書、ニュース記事、単一のデータポイント(例: “昨年の夏季五輪の参加者数は?”)を見つける。 | “大規模な国際スポーツ大会の入場者数に影響する要因は?”や“各国はオリンピック開催にどう備えるか?”のような広範な問いを探る。 |
| 出力の深さ | 簡潔な結果、直接的な答え、またはリンク(スマートなウェブ検索に似る)。 | 引用付きの長文のエビデンスベース要約、トレードオフ、推論ステップを含む。 |
| 速度 | 速い—通常数秒。 | 遅い—マルチステップ推論のため、数分以上かかることがある。 |
| 新鮮さ | 最新情報を優先。速報や時間依存データに最適。 | 関連する場合に新しいソースを使用するが、単なる最新性よりも文脈理解に重点を置く。 |
| 問題の複雑さ | 明確に定義された特定のクエリに最適。 | 単一の正解がない、探索的・戦略的なオープンエンドの質問に最適。 |
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