Deep Research（ディープリサーチ）でAI調査！ChatGPT、Gemini、Gensparkの機能を比較

最終更新日:2025/05/29

Deep Researchとは？

AI技術の進化に伴い、多くの企業がデータ分析や情報収集の自動化を模索しています。
その中でも注目されているのが「Deep Research」です。

本記事では、Deep Researchのツール別機能を比較し、それぞれの使い方を詳しく解説します。企業のAI導入やDX推進を目指す方に向けて、実践的かつ専門的な情報を提供いたします。

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Deep Research（ディープリサーチ）とは？

高度な情報収集を支援するAIツール

Deep Researchは、膨大なデータを解析し、有用な情報を抽出するためのAIベースのリサーチ支援ツールで、主に自然言語処理（NLP）と機械学習を活用し、研究・ビジネス領域での情報探索を効率化することができます。

利用分野

製薬、製造、金融、マーケティングなど、多岐にわたる業種で導入が進んでおり、調査の初期段階から分析、レポート作成までを一貫してサポートする点が評価されています。

Deep Researchの基本機能と特徴

テキストマイニング機能

自然言語で記述された文章からキーワードやテーマを抽出し、関連性の高い情報を自動的に整理します。

検索アルゴリズムの最適化

単語単位の検索にとどまらず、コンテキストを理解してより精度の高い検索結果を提示します。

無料で使えるDeep Researchと主な機能

Deep Researchに分類される主要なツールの機能や料金プランを比較したものをまとめました。
ツールごとに得意な機能やユースケースが異なるため、自社の目的に合ったツール選定が重要です。

ツール名	無料プラン	有料プラン（価格）	主な有料機能 / 備考
ChatGPT (OpenAI)	○（GPT-3.5）	月額$20	GPT-4 Turbo、長文対応、カスタムGPT、ツール機能多数
Gemini (Google)	○	月額$20	Gemini 1.5 Pro利用、Google Workspace連携
Claude (Anthropic)	○（1日50メッセージ）	月額$20	Claude 3 Opus利用、長文ドキュメント読解が非常に強力
Perplexity AI	○（1日5回Pro検索）	月額$20	GPT-4/Claude選択、ファイル解析、無制限検索
Genspark	○（月10回）	月額$19.75	無制限の深掘り読解ミーティング、読書リサーチ支援
Elicit	○（月20件PDFなど）	月額$49	システマティックレビュー、PDF抽出、文献要約強化
Scite	○（7日トライアル）	月額$12	引用関係の可視化、「支持/反論」分類、論文信頼性評価
Consensus	○（回数制限あり）	有料（価格記載なし）	Ask Paper、複数論文要約、エビデンスベースの回答
Explainpaper	○（質問は無制限）	月額$12	文書全体の要約生成、追加質問、学術リーディング支援
ResearchRabbit	◎（完全無料）	なし	論文ネットワークの可視化、テーマ探索、関連論文の可視的推薦
Phind	○（検索可能）	月額$20	高度検索、ファイル/画像解析、開発者向けQA
You.com	○（制限あり）	月額$15	高度モデル（GPT-4/Claude等）利用、ファイルアップロード
Feedly + Leo AI	○（RSS機能のみ）	月額$8.25	AIによる重要記事選別、カスタムフィルタ、競合監視
Glean	×（無料なし）	月額$295〜	企業内情報（Docs, Notion等）を横断検索、ナレッジ検索AI
Noteable	○（基本的な分析機能）	月額$15	データ分析強化、複数カーネル同時実行、BI支援
Humata AI	○（基本PDF解析）	有料（価格不明）	大規模PDFへのQA、AIによる文書解析、プロ版で制限解除
Manus	○（基本機能）	月額$15	論文構造の可視化、セクション別分析、深掘り要約、研究者向けUI

各ツールは、文献探索、トレンド分析、論文可視化、文書要約などに特化しており、用途に応じた使い分けが可能です。

ChatGPT・Gemini・Gensparkの基本機能を比較

前項で様々なツールを紹介しましたが、その中でも有名なChatGPT・Gemini・Gensparkを紹介します。

ChatGPTは自然言語処理能力に優れ、幅広い用途で活用できます。Geminiは情報検索機能や対話機能が強化されており、複雑な質問やインタラクティブな対話に適しています。Gensparkはエージェントを活用したタスク遂行に特化しており、効率的な作業を可能にします。

各システムの特徴を理解し、最適なシステムを選択することで、AIの力を効果的に活用することができます。

ChatGPTの特徴と使い方

ChatGPTは、OpenAIによって開発された自然言語処理（NLP）に特化した会話型AIです。膨大なテキストデータを学習することで、文章生成、翻訳、要約など様々なタスクをこなすことができます。
使用手順

OpenAIのウェブサイトにアクセスし、アカウントを作成
チャット画面で質問や指示を入力
ChatGPTが回答や生成物を表示

ChatGPTの強みと課題

強み： 幅広いトピックに対応し、高品質な文章を生成可能 課題： 知識の正確性が限定的、リアルタイム情報には対応しにくい
ChatGPTは、さまざまなタスクに活用できる強力なツールですが、その強みと弱みを理解した上で使用することが重要です。

ChatGPTとは？

Gemini 2.0 Flash Thinkingの強みとは？AIモデルの展望

Geminiは、優れた機能と展望を持つAIモデルです。膨大な情報から必要な情報を抽出し、分析することができます。人間との自然なコミュニケーションも可能で、知識を体系的に整理したり、活用データから学習し進化すること可能です。
また最新モデルのGemini 2.0 Flash Thinkingは情報検索や分析に優れており、特に多言語対応とFlash Thinking技術による迅速な応答が強みです。

Gemini 2.0 Flash Thinkingの使い方と活用事例

Geminiの使い方 Deep Researchのウェブサイトにアクセスし、検索バーに質問を入力すると、Geminiが回答を返します。
Geminiの強み

正確な情報提供
自然な言語処理
多様な用途

Geminiの活用事例

情報収集
言語翻訳
文章生成
質問回答

Geminiとは？

Gensparkの機能とエージェント活用法

Gensparkは、タスクの自動化やデータ分析に特化したAIです。エージェント機能により、ユーザーの代わりに情報収集やデータ処理を行うことができます。
主な機能。

対話形式のチャット
情報の収集
タスクの実行

Gensparkのエージェントは、ユーザーの代理としてタスクを実行することができます。ユーザーに代わって情報を収集したり、タスクを実行したりすることができ、特定のタスクを実行するために必要な情報を提供することもできます。
Gensparkのエージェントを使用する利点には以下のようなものがあります。

時間と労力の節約
正確性
効率性

Gensparkの機能とエージェント活用法を理解することで、ユーザーはGensparkを最大限に活用することができます。

Gensparkの利点と注意点

主な利点

多様なデータ生成: テキスト、コード、画像、ビデオなど、さまざまな形式のデータ生成が可能です。
日本語に特化: 日本語に特化しているため、日本語の文章生成に優れています。
柔軟なカスタマイズ: データ生成の目的や用途に合わせて、モデルをカスタマイズすることができます。

注意点～ 高度な設定が必要で、初心者にはやや扱いにくい

生成結果の信頼性: 生成されたデータは、必ずしも正確とは限りません。生成結果の信頼性を確認するためには、人間による検証が必要です。
倫理的な問題: Gensparkは、人間に誤解を与えるようなデータや、差別的なデータなどを生成する可能性があります。Gensparkを使用する際には、倫理的な問題を十分に考慮する必要があります。
著作権の問題: Gensparkは、著作権で保護されているデータの生成を行うことはできません。著作権で保護されているデータの生成を行う際には、事前に権利者の許可を得る必要があります。

Gensparkとは？

Deep Researchの活用方法と導入ステップ

Deep Researchは多機能で柔軟性の高いツールである一方で、その効果を最大限に発揮するには導入プロセスの整備が欠かせません。

導入前に整理すべきポイントや設定の手順、運用体制の構築方法まで、スムーズな活用を実現するためのステップを紹介します。

1.導入前の要件整理

利用目的を明確にし、どの業務プロセスでDeep Researchを活用するのかを定めることが重要です。

2.初期設定とカスタマイズ

業界や組織の特性に合わせた初期設定を行い、必要に応じてモジュールの選定・調整を行います。

3.運用と評価体制の構築

継続的な運用と成果測定の体制を整えることで、より高いROIを実現することが可能になります。

導入時のリスク・注意点とその対策

便利な機能を数多く備えるDeep Researchですが、導入・運用には一定の注意が必要です。

情報の偏りや社内のITリテラシー、セキュリティ面での課題などを事前に把握し、適切な対策を講じることで、安定した活用と成果の最大化が可能になります。

情報の偏りへの対策

データソースの選定によっては、偏った情報を出力するリスクがあります。多様なソースから情報を取得する設計が求められます。

社内リテラシーの課題

利用者のITリテラシーに差がある場合、活用の障壁となることがあります。トレーニングやマニュアル整備が有効です。

セキュリティとコンプライアンス

データ取り扱いに関する社内規定や法令を遵守し、情報漏洩リスクを最小限に抑える必要があります。

Deep Researchを使った具体的な活用事例

Deep Researchの実際の使用事例をいくつか紹介します。どのようにAIツールが実践的に役立つのかを具体的に見ていきましょう。

学術研究: 深層学習を使った文献レビューやデータ解析、考察の生成など、学術的なリサーチで活用できます。
ビジネス分析: 市場動向や競合分析をAIを使って自動化し、より迅速に意思決定を行うための基盤を提供します。
技術開発: 新しい技術や製品に関するリサーチを効率化し、研究開発のプロセスをサポートします。

AIリサーチの未来とDeep Researchの役割

AI技術は今後ますます進化していきます。その中でDeep Researchは、リサーチの効率化において大きな役割を果たすと期待されています。

多機能AIの統合: 今後、AIはさらに多機能に進化し、より多くの業界で利用されるようになるでしょう。Deep Researchのように、複数のAIを統合的に活用することが、リサーチの質とスピードを劇的に向上させます。
リアルタイム分析: リアルタイムでのデータ分析が可能になることで、迅速な意思決定や適応が求められる場面で、AIが大いに役立つようになるでしょう。
インタラクティブなリサーチ: AIとの対話型リサーチが一般的になり、ユーザーは必要な情報をダイレクトに引き出し、次々と新しい仮説を立てることができるようになります。

Deep Researchを最大限に活用するためのステップ

Deep Researchを効果的に活用するためには、次のステップを踏むことが重要です。
目的の明確化: 何をリサーチしたいのか、どのAIツールをどのタイミングで使うのかを明確にします。
データの収集: ChatGPTやGeminiを利用して必要な情報を集めます。
データの分析: Gensparkを使用して、収集したデータを分析し、トレンドやインサイトを導きます。
結果の整理: ChatGPTで分析結果をレポートとしてまとめ、必要な情報を整理します。
レポート作成: 最終的なレポートは、生成された文章やデータを基に作成し、クライアントやチームに共有します。

まとめ

Deep Researchは、AIリサーチを一歩進めるための強力なツールです。複数のAIモデルを効果的に使い分けることで、リサーチの質とスピードを飛躍的に向上させることができます。ChatGPT、Gemini、Gensparkの各ツールを活用することで、文章生成からデータ分析まで、あらゆるリサーチタスクを効率化することができます。今後、AIの進化とともに、Deep Researchの活用方法も広がり、より多くの業界での利用が期待されます。