Deep Researchとは

「Deep Research」とは、AIが複数の情報源を横断的に検索し、出典付きで整理されたレポートとして提示してくれる機能です。従来なら数時間から数日かけていた調査プロセスを、わずか数分で効率化できる点が大きな特徴です。

これまで市場調査や事例研究に膨大な時間をかけていた人も、Deep Researchを使えば、調査設計から情報収集、要点の整理までを一気に任せられるようになりました。
しかし、いざ使ってみようと思っても「どこから起動するの？」「どうやって質問すればいいの？」と迷ってしまう方も多いのではないでしょうか。
本記事では、天秤AI Biz・ChatGPT・Gemini・Claudeの4つを対象に、実際の画面キャプチャを交えながらDeep Researchを始めるための操作手順を徹底解説します。

さらに最後には、同じテーマで4つのAIにリサーチを依頼した結果を並べて紹介。
ツールごとに異なる切り口やまとめ方を理解することで、「自分の目的に合ったAIをどう選ぶか」「複数のAIを組み合わせることでどんな相乗効果があるか」 を実感できるはずです。

Deep Research操作ガイド

天秤AI　Deep Research

天秤AIのDeep Researchは、天秤AI Bizプランにて利用可能です。特徴は「質問をAIが複数回に分けて調査し、その要点をまとめたレポートを返してくれる」という点。業務効率化や資料作成に直結する実用性の高さから、まず最初に押さえておきたい機能です。

操作手順

1. TOP画面から「Deep Research」を選択

天秤AI TOPページからDeep Researchにアクセス

Deep Researchオプションを選択

2. 調査テーマを入力（例：「新規市場の動向を調べて」）

調査したいテーマを入力

3. 調査結果
AIが自動で複数回調査を実施、その結果をまとめたレポートが表示されます。

調査結果のレポート表示

特徴

• 調査依頼を分割し、AIが複数回の調査を行ったうえで要点をまとめて出力。
• Web検索対応により、最新の情報を反映。
• レポートは要点整理済みなので、そのまま資料化しやすい。

ChatGPT　Deep Research

ChatGPTのDeep Researchは、「深掘り型リサーチ」をAIに任せたいときの定番機能です。
幅広い情報を収集・整理し、出典つきでまとめてくれるため、学習・研究・ビジネス資料作成に強みを発揮します。

操作手順

1. チャット画面下部の「＋」メニューから「Deep Research」を選択

ChatGPTのメニューから選択

Deep Researchオプション

Deep Research開始画面

2. 調査テーマを入力
送信後、ChatGPTから 「調査の観点」や「追加で確認したい点」 といった補足質問が入る場合があります。これに答えることで、調査の精度がさらに高まります。

調査テーマ入力と補足質問

3. 調査結果
数分〜数十分後に、出典付きのレポートが返ってきます。

出典付き調査結果レポート

特徴

• 出典つきで網羅的なレポートが作成される。
• 表や箇条書きで整理された読みやすい形式。
• 特に「じっくり調べたいテーマ」に強み。

Gemini　Deep Research

Googleが提供するGeminiのDeep Researchは、「最新情報を素早く把握する」ことに優れたツールです。
検索エンジンの強みを活かし、調査プランを提示してから実行してくれるため、ユーザーが調査の方向性をコントロールしやすいのが魅力です。

操作手順

1. TOP画面から「Deep Research」を選択

Gemini TOP画面

Deep Research選択

Deep Research設定画面

2. 調査テーマを入力
送信後にGeminiが 「調査プラン」や「重点を置くポイント」 を提示してくる場合があります。不要な項目を削除したり、追加で指示を出すことも可能です。

調査プランの提示と確認

3. 調査結果
数分で、論点ごとに整理されたレポートが出力されます。

論点別整理されたレポート

特徴

• Google検索の強みを活かした最新情報収集。
• レポートは段落構造が整理され、視覚的に理解しやすい。
• Canvas機能を使えば、クイズや音声などインタラクティブな形に展開可能。

Claude　Research

Anthropic社のClaudeに搭載されたResearchは、人間に近い自然な文体でまとめてくれるのが特徴です。この機能は 2025年9月現在、Pro以上の有料プラン限定で利用可能となっています。

操作手順

1. TOP画面から「新規チャット」を選択。「リサーチ」を有効化

Claude新規チャット画面

2. 調査テーマを入力
送信後、Claudeから 「調査観点を追加してよいか？」など補足質問 が入ることがあります。その場合は指示に答えることで、調査がより網羅的になります。

調査テーマ入力

調査プロセスの表示

調査実行中の画面

3. 数分後、引用付きのレポートが出力されます。

引用付き最終調査結果

特徴

• 自然で人間らしい文体のレポート。
• 出典が明示されており、信頼性が高い。
• 詳細で専門性の高い分析が可能。

Deep Research 回答比較

AIのDeep Researchは、いずれも「調査→整理→レポート化」という流れは同じですが、回答の切り口や掘り下げ方にはそれぞれ個性があります。
つまり、同じ質問をしても「得られる答え」はAIごとに大きく変わる のです。
そこで今回は、実際に次のようなテーマを各AIに投げてみました。

議題
「データ活用で競争優位を築いた企業の戦略と、具体的な活用方法を事例とともに調べて」

この問いに対して 天秤AI Biz・ChatGPT・Gemini・Claude はそれぞれどのような答えを返してきたのでしょうか。ここからは実際の出力を要約しながら、AIごとの傾向を見ていきます。

天秤AIの結果

• 規模別の事例整理（小規模・中規模・大規模に分類）
• 具体例
  • 小規模：肉の大栄（販売管理システム導入）
  • 中規模：アーツ（FAQシステム導入）
  • 大規模：花王・ダイキン・トヨタ（RPAやAI導入）
• 特徴
  → 企業規模ごとのアプローチが分かりやすく、効率化やコスト削減に焦点。

ChatGPTの結果

• 領域別の事例整理（顧客分析、新サービス、運営効率化、予測分析）
• 具体例
  • Starbucks：顧客分析基盤でマーケ施策を改善
  • Tesla：走行データで自動運転を高度化
  • Amazon：在庫管理を最適化
  • Rolls-Royce：IoTで予知保全を実現
• 特徴
  → 多業界を横断する「事例集」のようなレポート。短時間で俯瞰できる。

Geminiの結果

• 経営理論に基づいた整理（VRIOフレームワーク）
• 具体例
  • ローソン：AIカメラで棚割最適化、購買率を改善
  • 星野リゾート：ノーコード導入でキャンセル率を削減
  • トライアル：スマートカートで顧客体験と効率化を両立
• 特徴
  → フレームワークを用いた経営戦略的な分析。

Claudeの結果

• アナリスト調査レポート風の長文
• 具体例
  • Amazon：推薦システムを活用して購買体験を最適化
  • JPモルガン：AI導入で法務や金融業務の効率化
  • Netflix：視聴データを用いて作品選定と成功率を改善
• 特徴
  → 文章量が多く、専門レポートのような読みごたえ。数値よりも改善傾向や施策の方向性が詳しい。

まとめ

AIの「Deep Research」は、これまで人が数時間かけて行っていた情報収集や整理を、数分で代行してくれる画期的な機能です。ただし同じ質問でも、AIによって切り口や深さがまったく異なることが明らかになりました。

• 天秤AI → 規模別に整理された実用的なまとめ
• ChatGPT → 業界横断の事例が豊富な事典型レポート
• Gemini → フレームワークを用いた経営戦略的な分析
• Claude → 長文で専門性の高いレポート

どれも正解ですが、求める情報や用途によって「最適なAI」は変わります。
だからこそ重要なのは、自分の目的に合ったAIを選ぶこと。

さらに、複数のAIの知見を組み合わせることで、より立体的で信頼性の高いリサーチが可能になります。これは、ひとつの視点に依存しない「情報の多様性」を取り入れる行為とも言えるでしょう。

AIを「便利な検索ツール」としてだけでなく、リサーチパートナーとしてどう活用するか。それを意識することで、調査の効率はもちろん、仕事や学びの質そのものを大きく変えることができます。
あなたもぜひ、気になるテーマを各AIに投げかけてみてください。
異なる角度から返ってくる答えを比較することが、次の発見やアイデアにつながっていくはずです。