ChatGPTを開き、「ディープリサーチ」を選択し、構造化されたプロンプトを送信します（必要であればファイルを添付してください）。2025年4月24日現在、Plus/Team/Enterprise/Eduには毎月25件のディープリサーチクエリーが含まれ、Proには250件、Freeには5件のクエリーが含まれます。.
単一のAIモデルよりも深い回答が必要な場合は、以下を使用します。 GlobalGPTディープリサーチ - への入り口 マルチモデルインテリジェンス. .インサイトを横断的に即座に比較 GPT-5, クロード, ジェミニ, パープレキシティ, ミストラル, など、世界トップクラスのモデルが一堂に会する。.
ChatGPTディープリサーチとは？
ディープリサーチはChatGPT内のAIリサーチエージェントで、信頼できるソースを自律的にブラウズし、調査結果を統合し、構造化された引用レポートを返します。OpenAIは、ブラウジングとAIを使用したエンドツーエンドのリサーチワークフローと説明しています。 Pythonツールをトレーニング 実タスクでの強化学習を通じて。.
- なぜそれが重要なのか： マルチソースの文献レビュー、競合分析、デューデリジェンスでは、時間を節約し、より強力なエビデンスベースの洞察を提供します。OpenAIのヘルプセンターでは、タスクは通常数分以内に終了し、長いジョブでは最大で以下の時間がかかると説明しています。 30分.
ディープリサーチの中核的な価値は、arXiv、学術ジャーナル、ウェブサイトなど、より広範なデータソースをふるいにかけ、時には25ページから50ページに及ぶ膨大な分析レポートを作成する能力にあります。学位論文、学会論文、大規模な市場調査のような複雑なテーマに頻繁に取り組む場合、すべてのデータを統合するAI搭載の「エージェント」があれば、時間を大幅に節約できる。.
エンジンの仕組み - ChatGPTディープリサーチを支えるメカニズム
通常のChatGPTの会話とは異なり、ディープリサーチでは次のような構造化された5段階のパイプラインを使用しています。 エージェント推論 (GPTBotsのAIとOpenAIのドキュメントで説明されています）：
- クエリー 分解 - このモデルは、プロンプトをサブタスクと検索問題に分割する。.
- エージェント・ブラウジング - 自律的に複数のウェブ・ソースにアクセスし、関連データを探す。.
- クリティカル・シンセシス - 信憑性の低いサイトをフィルタリングし、核となる事実を集約し、証拠を比較する。.
- ストラクチャード 出力 世代 - 調査結果はセクションごとに整理され、インライン引用と要約が付されている。.
- 反復的改良 - ギャップが生じた場合、エージェントは正確さと一貫性を強化するためにループする。.
オープンAI’2025年4月のアップデートでは、短時間の作業用にo4-miniを搭載したコスト効率の高い「軽量」バリアントが導入された。.
アクセス＆参加資格 - ChatGPTディープリサーチを利用できる人とその制限について
利用可能期間はプランと地域によって異なり、初回利用から30日ごとにリセットされる。.現在の許容量（2025年4月24日）：
- プラス／チーム／エンタープライズ／エデュ → 月額25クエリ
- プロ → 250クエリー
- 無料 → 5クエリ + 軽量フォールバックモード
オープンAI はまた、データコネクター（SharePoint、OneDrive、, ギットハブ)を対象口座のディープリサーチのために使用する。.
ステップ・バイ・ステップ・チュートリアル - ChatGPTでディープリサーチセッションを開始する方法
- ディープリサーチにアクセスできるプランでChatGPTにログインしてください。.
- 選択 ディープ・リサーチ 作曲家の.
- スコープと期待されるアウトプットを含む明確な質問を定義する。.
- 文脈のためにPDFやスプレッドシートを添付する。.
- 提出し、集まり、合成されるのを待つ。.
- 引用を見直し、必要であれば改良する。. ほとんどのタスクは数分以内に終わるが、複雑なものは30分かかることもある。.
効果的な指示の書き方
適切なプロンプトを作成することが重要です。具体的に書きましょう：
- 目的 (XとYの技術を比較し、2025年のトレンドを探る」）。.
- スコープ (期間、地域、業界）。.
- フォーマット (レポート概要、表、主要な洞察）。.
- デプスレベル (1ページの要約と10ページの分析）。.
おすすめ ワークフローまず、標準的な質問をする。 GPT-4 モデルを使用して研究計画を立案し、その計画に対してディープリサーチを実行することで、クレジットを節約し、集中力を高めることができます。.
GLBGPTでAIワークフローを向上させる
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実際の使用例とシナリオ例
- 市場・競合分析
- 引用文献による学術文献レビュー
- 技術比較（アーキテクチャ、フレームワーク）
- 消費者の意思決定
トラブルシューティングと限界を知る
どんなに優れたツールにも制約があります。 引用の欠落または弱さ, 特に有料トピックやニッチなトピックで；; 過度なランタイム, 特に、プロンプトの範囲が広すぎたり、構成に欠ける場合。 在庫限り, すべての地域またはすべてのサブスクリプション層で機能がまだ完全に展開されていない可能性があるためです。常に 手動で確認する 重要な発見があった場合、参考文献に完全なメタデータ（タイトル、著者名、日付、URL）が含まれていることを確認し、以下の準備が整っていること。 大きなタスクを小さな反復に分割する システムの稼働時間が長くなり始めたらこのようなチェックを行うことで、正確さと生産性を維持することができる。.
よくある質問
- セッションの所要時間は？
通常 5～30分, トピックの複雑さ、サブクエリの数、データの利用可能性に依存する。.
- ライブウェブを検索しますか？
現在のウェブソースをブラウズし、情報をまとめ、出版日とURLをインラインで引用します。.
- 毎月の問い合わせ？
Plus/Team/Enterprise/Eduプランでは毎月25タスク、Proプランでは250タスク、Freeプランでは5タスクが割り当てられます。.
- 正確さ？
すべての主張が複数の情報源による推論に裏打ちされているため、概して高い。 主要データと数値を手動で検証する 出版または引用の前に.
