ChatGPT 新機能「Deep Research」徹底解説＆使用レビュー


# はじめに

2025年2月3日、OpenAIはChatGPT向けの新機能「Deep Research」をリリースしました。  
この新機能は、これまでの単なる対話形式を超え、複雑なオンラインリサーチや解析を自動で行うエージェント型機能として注目を集めています。  
本記事では、「Deep Research」の技術的背景や主要機能、実際に使用してみた感想、安全面・将来性、そして現在の利用プラン・料金体系について詳しく解説していきます。

Deep Research の失敗例がおもしろいので、ぜひ最後まで読んでみて下さい笑

---

また、簡単な検証結果を以下の記事にまとめました。（大した検証はしていませんが。）
課金していない人で、どういう感じで調査結果が表示されるのかが知りたい方は、こちらを読んでいただくとイメージが湧くかもしれません。

https://qiita.com/syukan3/items/ee61bb3bbd8684a8cc59

---

## Deep Research の技術的背景と主要機能

### 最新モデル「o3」を採用したエージェント設計

Deep Research は、OpenAIの最新モデル「o3」を基盤とし、ウェブ閲覧機能、Python実行環境、画像・PDF解析ツールなどを一元的に統合しています。  

これにより、複数の情報ソースから自動的にデータを収集・解析し、包括的なリサーチレポートを生成可能です。  
従来の単一対話型システムでは不可能だった高度な分析が、ワンストップで実現されるのが大きな特徴です。

### マルチステップ調査の自動化

Deep Research は、専門的なリサーチに従来は数十分から数時間かかっていたプロセスを、以下の手順で自動化します。

1. **ウェブ検索と情報収集**  
   AIが関連するウェブサイトを自動巡回し、最新の情報や必要なデータを取得します。
2. **ファイル解析とテキスト要約**  
   PDF、画像、表計算ファイルなど多様な形式のデータを解析し、重要な情報を要約します。
3. **Pythonコード実行による高度なデータ解析**  
   内蔵のPythonツールを用いて、数値データの統計解析やグラフ生成などを迅速に実行します。

### ベンチマークで見る驚異的な性能

Deep Research の性能を示す主なベンチマークは以下の通りです。

- **Humanity’s Last Exam**  
  従来モデルの平均正答率9.1%に対し、Deep Research は26.6%を記録。医学、物理、歴史など幅広い分野で大幅な性能向上を実現しました。
- **GAIA**  
  実社会の複雑な課題に対し、正答率が63.64%から72.57%へ向上。短時間で正確な解析結果が得られる点が高く評価されています。

---

## 利用料金とプラン

現在、「Deep Research」機能は、**ChatGPT Pro**プラン向けに提供されています。  
主な料金体系は以下の通りです。

- **ChatGPT Free版**  
  ※無料でご利用いただけますが、Deep Research機能など一部高度な機能は制限されています。

- **ChatGPT Plus**  
  月額 **20ドル**  
  ※通常のPlusプランでは、GPT-4o miniなど一部機能にアクセス可能ですが、Deep Research機能は現段階では含まれていません。  
  ※将来的にはPlusユーザー向けにも限定的なアクセスが提供される計画が進行中です。

- **ChatGPT Pro**  
  月額 **200ドル**  
  ※Deep Research機能をフル活用でき、月あたり最大100回のクエリが利用可能です。  
  ※高度な解析や大規模データ処理を必要とする分野（金融、科学、政策、エンジニアリングなど）のユーザー向けに設計されています。  
  ※また、ProプランではGPT-4oやo1 proモードなど、より高い計算リソースを要する機能も利用できます。

---

## 安全性評価と信頼性向上の取り組み

Deep Research では、正確性と安全性の確保に特に力を入れています。

- **ハルシネーション（誤情報）低減**  
  最新のアルゴリズムとフィードバックループを導入し、出典やエビデンスを明示する仕組みを徹底。誤情報生成のリスクを最小限に抑えています。

- **データ漏洩防止**  
  学習データの再生や不正利用を防ぐ機能を実装。企業内システムや有料購読コンテンツとの連携時にも、厳格なセキュリティ対策が講じられています。

- **バイアス・偏見への対処**  
  複数の評価指標とユーザーフィードバックを取り入れ、専門分野での公平かつ信頼性の高い解析結果を目指しています。

---

## 実際の使用例

Difyというツールとその周辺のツールについて調査をしてもらいました。
取り急ぎで試したのですが、すごい量の調査結果を出力してくれました。

```
了解しました。各ツールの人気度を判断するために、以下の指標を調査します。

1. **利用者数・コミュニティの活発度**（GitHubスター数、フォーラムの投稿数、開発者の関心度など）
2. **企業の導入事例数・知名度**（大手企業の採用実績、業界別の導入傾向）
3. **市場トレンドや成長性**（Google検索トレンド、採用事例の増加率、資金調達状況など）

調査結果を基に、どのツールが最も人気があり、今後の成長が期待できるかを分析します。結果がまとまり次第、お知らせします。

# ノーコード/ローコードAI開発ツールの人気度・市場トレンド比較

**調査対象ツール:** Dify、Flowise、Azure Prompt Flow、Promptly、RAGFlow  
以下、それぞれの**(1)利用者数・コミュニティ活発度**, **(2)企業での導入事例・知名度**, **(3)市場トレンドや成長性**について比較します。

## 1. 利用者数・コミュニティの活発度

- **Dify:** GitHubスター数は約61.2kと突出。公式Discordコミュニティがあり、**開発者コミュニティは18万以上**と非常に大規模。Hacker Newsでも話題に上るなど開発者から高い注目を集めています。  
- **Flowise:** GitHubスター数は約34.6k。オープンソースのドラッグ＆ドロップLLM開発ツールとして人気で、Discordコミュニティも活発です。**GitHubトレンドに載るほど**開発者の関心が高く、Twitter上でも「**12kスター達成**」が共有されるなど話題性があります。  
- **Azure Prompt Flow:** マイクロソフト提供のプロプライエタリツールのためGitHubスターはありません（クローズドソース）。Azure MLスタジオ内の機能として提供されており、主に**Azure利用者コミュニティ**で情報共有・議論が行われています。マイクロソフトの公式ドキュメントやTech Communityで積極的に紹介されており、Azureユーザー（エンジニアやデータサイエンティスト）を中心に利用が広がっています。  
- **Promptly (LLMStack):** GitHubスター数は約1.8kと他と比べると少なめ。**OSS版「LLMStack」**を提供しているものの、コミュニティ規模は限定的です。現時点ではDiscordやフォーラムでの話題も少なく、知名度はこれからという状況です。ただしエンタープライズ向け機能を充実させているため、今後ユーザーコミュニティが成長する可能性があります。  
- **RAGFlow:** GitHubスター数は約30.9kと高く、**国際的なオープンソースコミュニティ**が形成されています。Discordコミュニティがあり、ドキュメントは英語・中国語・日本語を含む多言語対応とグローバルで利用されていることが伺えます。Hacker Newsでもリリース時に約230ポイントを獲得するなど注目度が高い。

## 2. 企業の導入事例数・知名度

- **Dify:** **公式に大規模企業での採用事例あり。**たとえば、**銀行や大手テック企業**がDifyを内部のLLMゲートウェイとして導入し、生成AI活用の統制を図っています。実際、あるエンタープライズ企業では**1か月の試行期間で200以上のAIアプリを社内構築**し、そのうち60以上が積極利用される成果も報告されています。このように**知名度・信頼性ともに高く**、スタートアップから大企業まで幅広い層に知られています。  
- **Flowise:** **採用企業の実績が豊富。**公式サイトによれば、**AWS、Google、Microsoft、Alibaba、Hitachi、ByteDance**など世界中の主要企業のチームでFlowiseが利用されているとされています。業務効率化やカスタムチャットボット開発の目的で導入が進んでおり、企業内ツールとしての知名度も向上しています。特に開発者コミュニティでは有名で、**「低コードでLangChainを扱えるツール」として認知**されています。  
- **Azure Prompt Flow:** **Microsoft Azureの一機能としての知名度**があります。まだ比較的新しいサービス（2024年提供開始）で公式の採用事例発表は多くありませんが、Azure OpenAIサービスを採用している企業（金融、製造、小売など）で**プロトタイプやPoCに組み込む動き**が見られます。Azure上で提供されるため**既存のAzure顧客には認知されやすく**、特に大企業のIT部門やAI部門で評価が進んでいるようです（マイクロソフトもエンタープライズ利用を強く意識した機能群を提供）。  
- **Promptly:** **現時点で公表された大手導入事例はありません。**スタートアップや中小企業を中心にトライアル導入が行われている可能性はありますが、公式には具体的企業名は示されていません。ただし**SOC2 Type II認証取得**などエンタープライズ対応を強調しており、データセキュリティやプライバシーを重視する企業（例：金融、医療など）への売り込みを図っていると考えられます。知名度は業界内では限定的ですが、「ノーコードAIアプリ構築プラットフォーム」として徐々に認知を拡大中です。  
- **RAGFlow:** **公式採用事例は特に公表されていません。**オープンソースコミュニティ発のRAGエンジンであるため、特定企業による大規模導入情報は未確認です。ただし**高度な文書解析・検索機能**を備えていることから、**研究機関や技術志向のスタートアップ**などで試験導入されている可能性があります。業界知名度としては、ドキュメント処理や社内ナレッジQAに関心のある技術者の間で名前が知られてきた段階です。

## 3. 市場トレンドや成長性

- **Dify:** 2023年3月にプロジェクト開始、5月に初版公開と新しいツールながら、**驚異的なスピードでコミュニティ拡大**を遂げました。GitHubスターが半年ほどで数千から6万超に急増し、**開発者18万人・エンドユーザー約5.9万人**を抱えるまでに成長。Google検索トレンドでも2023年後半から急上昇したと考えられ、現在も高い関心が維持されています。今後もオープンソースコミュニティ主導での機能拡充が見込まれ、**将来的な成長性は極めて高い**です。資金調達面では、**目立った外部資金調達は実施しておらず**、TechCrunch Startup Battlefieldでの受賞歴はあるものの**VCからのラウンドは未実施**と報じられています（開発元のLangGenius社による自社開発プロジェクト）。この自律性にもかかわらず成長している点は、コミュニティの強さを裏付けています。  
- **Flowise:** 2023年にY Combinator S23バッチに採択され、**$50万のシード資金を調達**してスタートしました。その後の一年でGitHubスターは12kから34k以上へ着実に増加し、市場での存在感を高めています。Google検索ボリュームも2023年中盤以降右肩上がりと推測され、特に「LangChainのビジュアル版」として注目されました。**Y Combinatorの支援**やオープンソースコミュニティの後押しもあり、機能拡張や導入事例が増加しています。今後もテンプレート増強やクラウドサービス提供など成長の余地が大きく、**市場トレンド的にも有望**です。既にグローバル企業での利用実績があることから、新規ユーザーも安心して採用できる選択肢と言えます。  
- **Azure Prompt Flow:** 2024年半ばにプレビューが開始され、**マイクロソフトの生成AI戦略の一環として市場投入**されました。リリース以降、Azure OpenAIの普及とともに注目度が上がっており、Microsoft BuildやIgniteなどでの発表を機に検索トレンドも上昇しています。Azureエコシステム内のサービスであるため、Azure利用企業の追加採用が見込まれ、**市場成長性は「Azureユーザー基盤の拡大」に連動**します。マイクロソフト自体の強固な資金と開発力バックアップがあるため、継続的なアップデートやエンタープライズ機能強化が期待できます。外部資金調達の概念はなく、**Azure事業の一部として長期的に発展**していくでしょう。  
- **Promptly:** 市場トレンドにおいては**現状目立った動きは限定的**です。他の有力OSSツールほどの話題性はまだ獲得できておらず、Google検索ボリュームも小さいと推測されます。しかし2024年に入り生成AIブームが続く中で、**エンタープライズ向けノーコードツール**としてニッチなポジションで成長の機会があります。特にデータ統合や社内チャットボット構築ニーズが高まる業界で採用事例が増えれば、市場での存在感も高まるでしょう。資金面では**インドのVCであるLeo Capitalからの出資**が報じられており、**合計数百万ドル規模のシード資金**を得ている可能性があります（類似領域の他社動向からの推測）。今後この資金を元に機能開発やマーケティングが進めば、成長曲線が描かれる可能性があります。ただし、現時点では他ツールに比べて成長性は未知数であり、**市場での立ち位置はこれから決まる**段階です。  
- **RAGFlow:** 2024年前半にオープンソース公開されるや否や、**短期間で3万以上のスターを獲得**しコミュニティが急拡大しました。ドキュメントRAG（Retrieval-Augmented Generation）への関心の高まりも追い風となり、Hacker Newsなどで話題になったことで検索トレンドも上昇しました。現時点で特定業界に深く浸透している訳ではありませんが、**「RAG」というニッチ分野での存在感**は日に日に増しています。開発元のInfiniFlow社はスタートアップとしてこのプロジェクトを牽引しており、更なる高機能化（スケーラブルな文書解析モデルの統合計画等）が示唆されています。資金調達について公表情報はなく、**VCラウンドは未実施**と見られます（コミュニティ上でも「YC応募を検討すべき」といった声がある段階）。とはいえ、エンタープライズ志向の特徴（オンプレ展開や深いドキュメント理解能力）から、将来的に商用サポートやクラウドサービス展開などで収益化・成長する余地があります。総じて、現状は**技術トレンドに乗った急成長中のOSS**であり、今後の採用事例の蓄積次第で市場での影響力が大きく変わるでしょう。

## 各ツールの比較まとめ（表）

上述の調査結果を**一覧表**にまとめました。それぞれのツールの現状の人気度や導入状況、成長性を視覚的に比較できます。

| 指標                         | **Dify** | **Flowise** | **Azure Prompt Flow** | **Promptly** | **RAGFlow** |
|------------------------------|---------|------------|----------------------|------------|-----------|
| **GitHubスター数**<br>*(開発者人気度)* | 約61.2k <br>（急増中） | 約34.6k <br>（急増中） | **–** （クローズドソース） | 約1.8k <br>（今後増加に期待） | 約30.9k <br>（急増中） |
| **コミュニティ活発度・開発者関心** <br>*(Discord・フォーラム・SNS)* | 非常に活発：Discord有、<br>開発者コミュニティ18万超。<br>HNやTwitterでも話題。 | 非常に活発：Discord有、<br>GHトレンド入り常連。<br>「12k⭐達成」Tweet拡散。 | Azureユーザー中心：<br>Azure MLのコミュニティで言及。<br>MS公式ブログなどで紹介。 | やや限定的：OSS版提供も<br>コミュニティ規模小。<br>SNSでの言及も少なめ。 | 活発：Discordコミュニティ有。<br>ドキュメント多言語対応で国際的。<br>HNトップクラスの注目。 |
| **公式導入事例・知名度** <br>*(採用企業例・公表事例)* | **有**：社内LLM基盤として<br>銀行・大手Techで採用。<br>※社内で200以上アプリ構築例。 | **有**：AWS・Google・Microsoft等<br>多数企業のチームで利用。 | **有**：Azureサービスとして<br>既存Azure顧客に導入（公式事例はこれから）。 | **無**：具体事例は未公表。<br>※エンタープライズ機能(SOC2)備え販促中。 | **無**：公表事例なし。<br>技術志向の企業で試験利用程度。 |
| **業界別の利用傾向** | 金融（銀行）・ハイテク企業で内部利用。<br>幅広い業種でMVP開発に活用。 | クラウド（AWS等）、製造（日立）、<br>ITコンサル（Accenture）など多様。 | 全般（Azure利用企業全て）：<br>特にAzure OpenAI活用の金融・製造・小売など。 | 特定業界に偏らず。<br>データ規制の厳しい業界（金融・医療）に訴求。 | 文書やナレッジ活用が重要な領域：<br>例）研究、法務、社内ナレッジ管理等。 |
| **市場トレンド・成長性** <br>*(検索人気・導入増加)* | ★ **急成長**：2023年から検索量急上昇、<br>コミュニティ爆発的拡大。<br>今後も高成長見込み。 | ★ **高成長**：コミュニティ拡大、<br>スター数急増（YC支援）。<br>検索・導入例とも増加中。 | ☆ **潜在成長大**：Azure戦略下で浸透中。<br>既存Azure顧客への横展開で市場拡大。 | △ **未知数**：今後の採用事例次第。<br>市場認知はこれからだが、ニッチ狙い。 | ★ **高成長**：2024年登場、<br>ニーズ特化で急速にスター増。<br>RAG需要の高まりとともに伸長。 |
| **資金調達状況** <br>*(企業バックアップ)* | **自社開発**：VC調達なし。<br>コミュニティ主導で継続。 | **シード期**：YC経由で約$50万調達。<br>※Y Combinator S23採択。 | **大企業**：Microsoftによる開発。<br>（外部資金不要、Azure部門の一環） | **シード期**：VC1社（Leo Capital）出資。<br>今後追加調達の可能性。 | **未調達**：資金調達情報なし（OSSプロジェクト）<br>※YC応募検討段階。 |

## 結論・導入の提案

以上を踏まえると、**DifyとFlowise**はオープンソースでコミュニティが非常に活発かつ機能も成熟しており、**現時点で導入しやすい有力候補**です。特に**Flowise**は視覚的なフロー構築に優れ大企業での利用実績も豊富なため、社内ツールとしてすぐ試しやすいでしょう。一方**Dify**はバックエンド機能やLLMOpsまで包括したプラットフォームで、**大規模なコミュニティサポート**も期待でき、汎用的なAIアプリ基盤として有力です。

**Azure Prompt Flow**はAzure環境で統合的にLLMアプリを構築・運用したい場合に適しています。既にAzure/OpenAIを利用中の企業や、**マイクロソフトのエンタープライズサポート**が必要なプロジェクトでは有力な選択肢です。ただしAzure依存となるため、クラウド戦略と合致するか検討が必要です。

**RAGFlow**は高度なドキュメント理解・検索に特化しており、**社内文書QAやナレッジベース構築に注力する場合に採用価値**があります。汎用の対話アプリ開発というより、他のツールと組み合わせてRAG部分を強化するコンポーネントとして有用でしょう。コミュニティ発で今後のサポート体制は流動的ですが、ニーズが合致すれば強力な武器になります。

**Promptly**はまだ実績面で他に劣りますが、**企業向け機能（データ共有管理や権限管理）を重視する場合のポテンシャル**があります。現時点ではコミュニティサポートが小さいため慎重な検討が必要ですが、トライアル利用で社内の反応を見ながら導入可否を判断するとよいでしょう。

総合すると、**オープンソースのDifyまたはFlowise**は多くのケースでまず検討すべき有力候補であり、**Azureユーザー企業ならAzure Prompt Flow**も視野に入ります。特定用途で**RAGFlow**を組み込むことも可能です。自社の技術スタックやセキュリティ要件、コミュニティから得られるサポート状況を踏まえて、上記から最適なツールを選択することを提案します。各ツールとも将来性は十分あるため、目的に合致したものを選びつつ、今後のアップデートやコミュニティ動向も注視していくとよいでしょう。
```

実際の仕事で使う場面があれば、本記事を更新していきたいと思います。


### おまけ（失敗例）

o1 pro モデルで Deep Research を使ったところ、全然調査をしてくれなくて、面白かったので共有します。

https://chatgpt.com/share/67a0c770-30d0-8011-aecb-7238e963811f

---

## 将来展望と今後の機能拡張

Deep Research は、今後のアップデートを通じてさらに多彩な機能拡張が予定されています。

- **Operator連携（仮称）**  
  他のエージェント機能と統合することで、オンライン情報調査に加え、実際のタスク自動化を実現する見込みです。

- **購読コンテンツ・内部データ連携**  
  有料購読制のリソースや企業内システムとの連携を視野に入れ、大規模かつ専門的なリサーチにも対応可能となります。

- **ユーザーインターフェイスのさらなる改善**  
  直感的な操作性の向上や、進捗状況のより詳細な表示など、初心者から上級者まで幅広い層に使いやすい環境が提供される予定です。

また、現在はProプラン限定ですが、今後はPlusやTeam、Enterpriseプランへの拡大も順次進むとOpenAIは公表しており、さらなるコストパフォーマンスの向上が期待されています。

---

## まとめ

Deep Research は、最新のo3モデルと多彩なツールを統合することで、従来のリサーチ作業を劇的に効率化する革新的な機能です。  
誤情報防止、データの安全性確保、直感的な操作性といった点で多くのメリットがある一方、現状は**Proプラン（月額200ドル）** 向けに提供され、月100回の利用制限があるなどの課題も存在します。  
しかし、将来的にはPlus（20ドル/月）やTeam、Enterpriseプランへの拡大が見込まれており、より多くのユーザーがこの機能の恩恵を受けられるようになるでしょう。

実際に使用してみると、専門分野でのリサーチ作業が格段にスピードアップし、正確性も向上していると感じられます。  
今後のアップデートにより更なる機能強化と、より多様なプランでの提供が進む中、業務や研究現場における大きな変革が期待されます。  
皆さんもぜひ、「Deep Research」を体験し、その可能性に触れてみてはいかがでしょうか。

---

## 追記

オープンソースで Deep Research を実装するプロジェクトも続々と進められています。
以下のリンクでまとめていますので、こちらもご参照ください

https://qiita.com/syukan3/items/c0bc4fe6e097105076c6

---
### 会社紹介

**株式会社 Mosaica**  
最先端テクノロジーで社会課題を解決し、持続可能な未来を創造する IT カンパニー。
AI ソリューション、クラウド統合、DX 推進、経営コンサルティングなど包括的なサービスでビジネス変革を支援しています。  

詳しくは [公式サイト](https://mosaica.co.jp/) までお気軽にご相談ください。
公式サイト： https://mosaica.co.jp/