AI研究の世界に、実務に影響を与える新機能が登場しました。それがDeepResearchです。

従来のAIチャットボットとは一線を画し、まるで人間の研究者のように複数のWebサイトを巡回し、情報を収集・分析・統合する能力を持つこの技術は、OpenAI、Google、そしてオープンソースコミュニティによって急速に発展しています。

こんな方におすすめです！
✅ 金融・科学・政策・エンジニアリング分野で高度な調査業務に携わる方
✅ 複雑な購入決定（車・家電・家具など）で徹底的なリサーチを求める方
✅ 起業家として競合分析や市場調査を効率化したい方
✅ AI研究の最前線に興味がある技術者・研究者

この記事では、DeepResearchの仕組みから実際の活用方法まで、初心者にも分かりやすく解説していきます。

DeepResearchとは？｜AI研究アシスタントの基本概念

OpenAI版DeepResearch｜知的労働者のための実務向けエージェント

OpenAIのDeepResearchは、従来のChatGPTとは全く異なるアプローチを採用しています。単発の質問応答ではなく、複数ステップにわたる本格的な調査研究を自動化するシステムです。

主な特徴：

• 完全な文書化と明確な引用情報の提供
• ニッチで直感的でない情報の発見能力
• 複雑で時間のかかるWeb調査の大幅な時短
• 一つのクエリだけで包括的な調査が完了

技術的革新｜最新推論モデルの強化学習技術

DeepResearchの心臓部には、OpenAIの最新推論モデル「o3」の一部と同じ強化学習手法が採用されています。しかし、従来のo1モデルがコーディングや数学に特化していたのに対し、DeepResearchは現実世界の複雑な情報収集タスクに焦点を当てています。

処理の流れ：

1. 計画立案：多段階の調査計画を自動生成
2. 実行・調整：リアルタイム情報に基づいて軌道修正
3. 統合・分析：収集した情報を論理的に統合
4. 文書化：引用付きの包括的なレポート生成

Google版Deep Research｜パーソナルAI研究アシスタント

実用的な研究シナリオ｜大学院生の例

想像してみてください。あなたが大学院生で、ロボティクスのプレゼンテーション準備をしているとします。自動運転車のセンサー技術のトレンドを理解し、各技術の比較分析、さらに将来の展望まで調べる必要があります。

従来の方法だと：
❌ 数時間のリサーチが必要
❌ 大量のブラウザタブの管理
❌ 重要なリンクの紛失リスク
❌ 情報の整理・統合作業

Deep Researchを使えば：
✅ わずか数分で包括的な分析が完了
✅ 自動的な情報収集と精査
✅ 整理されたレポートの自動生成
✅ 原典へのリンク付きで検証可能

システムの動作原理｜人間のような調査プロセス

Google版Deep Researchは、まさに人間の研究者が行うプロセスをAIで再現しています。

ステップ1：研究計画の作成

• ユーザーの質問を分析
• 多段階の調査計画を提案
• ユーザーによる承認・修正が可能

ステップ2：継続的な情報収集

• Web検索の実行
• 興味深い情報の発見
• 新たな検索クエリの生成
• このサイクルを複数回繰り返し

ステップ3：包括的レポート生成

• 主要な発見事項の整理
• Google Docsへのエクスポート機能
• 原典リンクの自動挿入
• 追加質問への対応

オープンソース版DeepResearch｜democratizing AI研究技術

プロジェクト概要｜24時間での技術再現

オープンソースコミュニティは、OpenAIの発表からわずか24時間でDeepResearchの仕組みを再現し、誰でも利用できる形で公開しました。

プロジェクトの目的：

• 高度なAI研究技術の民主化
• プロプライエタリシステムに依存しない選択肢の提供
• 好きなモデルでローカル実行が可能
• 研究コミュニティ全体の発展促進

エージェントフレームワークとは？｜LLMの「超能力」開放

エージェントフレームワークは、従来のLLMの上に構築される新しい層です。この技術により、AIは単なる質問応答を超えて、複雑なタスクを順序立てて実行できるようになります。

従来のLLM	エージェントフレームワーク
単発の質問応答	複数ステップの計画実行
テキストのみの処理	Web閲覧、ファイル操作も可能
一回の処理で完結	継続的な学習と調整

アンドリュー・ング氏によると、エージェントシステムを使用することで、LLM単体と比べて大幅なパフォーマンス向上が期待できます。

GAIAベンチマーク｜AI研究の新たな評価基準

GAIA（General AI Assistant）ベンチマークは、エージェントシステムを評価する最も包括的で困難な基準の一つです。

GAIAの特徴：

• 制約のある出力フォーマット要求
• マルチモーダル推論（画像からの情報抽出など）
• 複数の相互依存する情報の連鎖処理

例： 「ある絵画から果物を特定し、それを歴史的な朝食メニューと関連付けて、特定の順序で配列する」といった複雑なタスク

パフォーマンス比較：

• GPT-4（プラグイン付き）：15%の正答率
• DeepResearch：67.36%の正答率（GAIA検証セット）

技術的実装｜CodeAgentという革新的アプローチ

JSON方式からコード方式への転換

オープンソース版DeepResearchの大きな特徴は、CodeAgentの採用です。従来のJSON形式でのアクション指定ではなく、プログラムコードで行動を表現します。

CodeAgentの利点：

1. 簡潔性の向上

• 最大30%のステップ削減
• トークン使用量の効率化
• より高速な処理の実現

2. 並列処理の簡素化

• 複数アクションの同時実行
• 処理効率の大幅向上

3. 状態管理の強化

• 画像・音声データの継続利用
• 複数ステップ間でのデータ共有

4. パフォーマンス向上

• LLMのコード学習データ活用
• JSON方式（33%）vs コード方式（55%超）の正答率

必要なツールの構築｜Web閲覧と文書解析

システムは主に2つの核となるツールを使用します。

1. テキストベースWebブラウザ

• Web ページとのインタラクション機能
• 現在はプルーフ・オブ・コンセプト段階
• 将来的にはビジョンベースブラウザへの移行予定

2. テキストインスペクター

• 各種テキストファイル形式の読み取り・解析
• 情報抽出の自動化
• Microsoft ResearchのMagentic-Oneエージェントを基盤

今後の改善予定：
✅ ファイル形式サポートの拡張
✅ ファイル処理機能の洗練
✅ ブラウザ機能の大幅強化

実際の成果｜24時間開発スプリントの結果

パフォーマンス指標｜大幅な性能向上を実現

GAIAベンチマーク結果：

• 新システム：55.15%（検証セット）
• 前世代Magentic-One：46%
• JSON方式：33%

この結果は、わずか24時間の開発期間にもかかわらず、CodeAgentの効率性が如実に表れています。

デモ版の提供
開発チームは最終的なエージェントシステムのライブデモを公開しており、誰でもその進歩を体験できます。

今後の展望｜さらなる発展への道筋

重要な次のステップ

プロジェクトはまだ初期段階にありますが、以下の方向性で発展していく予定です。

1. ツールの強化

• ビジョンベースブラウザへの移行
• テキストインスペクターの機能拡張
• より高度なファイル処理能力

2. フレームワークの調整

• smolagentsフレームワークの最適化
• エージェントパフォーマンスの向上
• 処理効率の継続的改善

3. 高度なモデルの探索

• より進歩したオープンソースモデルの統合
• 高次推論能力の実装
• ツール使用能力の強化

4. インタラクションの進化

• テキスト中心から多様な形式への拡張
• OpenAIのOperatorのような高度なブラウザ操作
• より自然で直感的なユーザー体験

まとめ｜AI研究の新時代への扉

DeepResearchは、単なる技術革新を超えて、知的労働そのものの在り方を変える可能性を秘めています。OpenAI、Google、そしてオープンソースコミュニティのそれぞれのアプローチが、異なる角度からこの革命を推進しています。

ポイント：

• 従来数時間かかる調査が数分で完了
• 専門知識がなくても高度な分析が可能
• 完全に文書化された信頼できる結果
• オープンソース版で誰でもアクセス可能

次にやるべきこと：

1. オープンソース版DeepResearchを試してみる
2. GAIAベンチマークについてさらに学習
3. 研究コミュニティに参加して貢献する
4. 自分の業務でのユースケースを探索する

この技術はまだ発展途上ですが、すでにAGIへの重要な一歩として認識されています。今こそ、この革命的な変化に参加し、未来の知的労働の形を一緒に築いていく時です！

あなたの研究・調査業務を革新する準備はできましたか？
まずはDeepResearchの可能性を体験してみてください。きっと、その効果に驚かれることでしょう。

元記事：DeepResearch(OpenAI,Google,OpenSource): — Step towards AGI

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