OpenAIの「Deep Research」：品質、速度、対話性の考察

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### はじめに
:::note info
※この記事は機械翻訳により日本語に翻訳されています。
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ここ数日間、OpenAIの新しい「エージェント」である [**Deep Research**](https://openai.com/index/introducing-deep-research/) を試す機会がありました。  

複数のテストを実施し、既存の **GPT-4o** モデルと比較した結果、それぞれの特徴を分析しました。  

GPT-4o と Deep Research のどちらも高品質な出力を提供しますが、以下のような主要な点で異なります。  
- **出力の品質と分析の深さ**  
- **応答速度**  
- **ユーザープロンプトの処理方法**  

この記事では、以下の 3 つのユースケースに基づいてその違いを紹介します（詳細な出力は記事末尾に掲載）。  

1. **エージェンティックAIフレームワークの研究（EN/JP）**  
2. **最適な日本語学習方法（JP/EN）**  
3. **CrewAI フレームワークの技術分析（JP/EN）**  

これらのテストを通じて、**GPT-4o はほぼ瞬時に応答する** のに対し、**Deep Research は 10～20 分かけて、より詳細で参照が豊富な回答を生成する** ことが分かりました。  

以下では、私の観察結果を詳しく説明し、両者の主な違いを解説していきます。

### 1. コンテンツの深さと参照情報
![Screenshot 2025-02-06 at 12.49.02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3892767/750e5617-a9bf-8a60-71cb-7350c8a6b191.png)

- **Deep Research**:
テキスト内でより広範な背景情報、文脈、外部参照を提供します。例えば、「エージェンティックAIフレームワーク」を調査する際、単に主要な定義を示すだけでなく、関連する研究論文や業界の有識者の見解を引用し、業界の深い分析に特に有用 な内容を提供しました。同様に、「日本語学習アプリ」のケースでは、各アプリの機能、強み、評価を詳細にまとめた包括的な比較表 を生成しました。

- **OpenAI 4o**:
簡潔で直接的な回答を提供し、正確性は高いものの、参考文献の引用や深い分析は少ない 傾向があります。もし、簡単な概要やシンプルな説明を素早く取得したい 場合には、GPT-4o が非常に適しています。

### 2. 出力速度
![Screenshot 2025-02-06 at 11.02.22.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3892767/3d894237-ed8c-6c2c-accd-0f6133004589.png)
- **Deep Research**:
最大のトレードオフの一つは 速度 です。平均すると、Deep Research は包括的な回答を生成するのに 10～20 分 かかることが多いです。待ち時間は長く感じるかもしれませんが、その深い分析と情報量を考慮すると、追加の時間に見合う価値があると言えます。

- **OpenAI 4o**:
ほぼ瞬時に 応答を生成します。そのため、時間が限られているタスクや、即時のフィードバックが求められるブレインストーミングに最適 です。

### 3. 対話性とプロンプトの明確化
![Screenshot 2025-02-06 at 11.01.22.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3892767/96606b16-d145-93b8-8b6e-f741c78cb4ba.png)

- **Deep Research**:
解決策を提示する前に、ユーザーの意図を明確にするための追加の質問 を頻繁に行います。これにより、必要な詳細を確実に把握し、より適切で正確な回答を提供できます。対話的なアプローチを取ることで、不適切なプロンプトによる時間の無駄を減らす 効果があります。

- **OpenAI 4o**:
与えられた指示に忠実に従う傾向 があります。プロンプトが明確かつ適切に構成されていれば、追加の確認なしに即座に応答 します。そのため、シンプルでストレートな指示に対して素早く回答を得たい場合に適しています。

### **ユースケースの初期プロンプト**
**最適な日本語学習方法（JP/EN）**  
```rb
I want to conduct research on the best apps and methods for learning Japanese. This report should be available in both English and Japanese and cover both free and paid options.
The research should explore various learning approaches and provide a detailed list of pros and cons for each. It would be helpful to include a star rating system to evaluate their effectiveness.
Additionally, the focus should be on resources suitable for intermediate to advanced learners.
```
**エージェンティックAIフレームワークの研究（EN/JP）**  
```rb
Research the latest Agentic AI frameworks available in the market and create a report in both English and Japanese. The report should include: Both open-source and enterprise frameworks/No industry-specific limitations/Technical capabilities and features/A comparison of all identified frameworks
```
**CrewAI フレームワークの技術分析（JP/EN）**  
```rb
Conduct in-depth research on the CrewAI framework. Outline its benefits, common use cases, and the most frequently used techniques. Provide the report first in English, followed by a Japanese version.
```

### 結論
Deep Researchは、詳細な分析、包括的なインサイト、そして適切な引用を伴う回答によって際立っており、特に学術研究、技術評価、業界の深掘り調査において非常に価値のあるツールです。回答の生成には10～20分かかりますが、その豊富な文脈、引用、構造化された比較が待つ価値を十分に提供します。また、フォローアップの質問を通じてプロンプトを明確化する機能により、精度と関連性が向上し、不完全または的外れな出力のリスクを低減します。

一方で、GPT-4oはより速く簡潔な回答を提供するため、時間が限られたタスクには適しています。しかし、深み、正確性、研究に基づいたインサイトを優先する場合、Deep Researchは強力で信頼性の高いツールです。

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完全な出力の一覧: [Notionページ](https://longhaired-zinc-377.notion.site/OpenAI-4o-x-Deep-Research-Investigation-192a664a0973800f8e85c0f9fc553bba)