Deep Researchの各種比較、仕組み、現状の課題

本記事では、Deep Researchについて、比較や仕組み、現時点で見えている課題を紹介します。

ChatGPTやGoogle Geminiを皮切りに、調査や分析をまかせられるDeep Researchが次々と登場しはじめています。この流れはまだ進化の途中にあるため、今のうちに全体像を整理しておき、活用の幅を広げてみてはいかがでしょうか。

背景

Google GeminiやChatGPTの高度な検索・分析機能「Deep Research」は登場当初から話題を集めてきました。質問を投げかけると、複数の情報源を横断的に調べ、根拠とともに答えをまとめてくれる。この体験が、すでに多くのユーザーにとって身近なものになっています。（Deep Researchではない）シンプルな検索も情報の補完には効果がありますが、網羅性に違いがあるのが特徴です。

市場のニーズを受け、現在は、GeminiやChatGPTだけでなくさまざまなLLMサービスが独自のDeep Research系機能を展開し始めています。簡単な検索を超えて、情報の選別や比較、要点の抽出、意図に沿った調査までをこなすため、非常に便利です。

現在、この分野は技術の進展が非常に速く、機能も多様化してきています。

そこで本記事は研究調査をもとに、Deep Researchの各種比較、構成、評価のあり方、そして今後の課題までをまとめます。導入を考える方、もしくは自分で開発してみたい人にとってヒントになる内容を目指します。