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複数のサイトをチェックして情報をまとめるときに頼りになるのが、AIが自動で調査・分析・要約まで行ってくれるDeep Researchですよね！
しかしDeep Research機能を使えるAIツールは多く存在し、それぞれ得意分野や特徴も異なります。
「どのツールが速いのか？」
「どのツールが深い分析に向いているのか？」
「自分の業務にぴったりなのはどれか？」
今回はこのような疑問を解決できるよう、Deep Researchツールを徹底比較してみました！
この記事では、主要なDeep Researchツールを目的別にわかりやすく紹介し、違いや強みを紹介しています。日々の業務に合った最適なツールを見つけてみてくださいね！
本記事の想定読者
そもそもDeep Researchとは？従来の検索との違い
今回紹介するDeep Researchツールは以下の10ツールです。
このようなDeep Research機能は調査特化型のAIエージェントと言えます。
単に質問に答えるだけでなく、プロンプトに応じて、どのようなプランで調査するのかをAI自らが決定し、情報収集、分析、レポート作成までの一連のプロセスを自律的に実行する機能のことです。
Deep Researchは通常の検索とは異なり、情報の背後にある文脈なども読み解き、それをレポートとしてまとめてくれます。
これにより、単なる情報の収集と掲示ではなく、利用した側がスピーディーに意思決定できるようなデータを提供してくれる、というポイントがあります！
これからのDeep Research
AIを活用していると「それ本当？」というような虚偽の回答が返ってくることもありますよね。しかし、これからのAIは「AIが自律的に調査を遂行し、根拠を提示する時代」となるかもしれません。
つまり、今後は、透明性・専門性・統合性という3つの軸で進化が続くと予想されています！
また、1つのAIを活用するにとどまらず、汎用的なAIであるChatGPTやGeminを使用することに加え、さらに専門性のある特化型AIを用途に応じて組み合わせるといった、ハイブリッド活用が主流になると言われています。
特化型ツールの台頭
では、特化型AIとはどのような種類があるのでしょうか。今回比較するツールの中では、以下のように分類できます。
複雑な調査・分析向け
リアルタイム情報・トレンド把握
学術・論文リサーチ
探究的データ解析
AIが得意としている分野を把握できれば、業務内容に合わせてツール選択をしやすくなります。
より専門性の高いデータを収集も可能になりますね！
Deep Researchツールを比較する際に注目すべき5つの観点
さて、Deep Researchツールを正しく選ぶためには、すべてのツールに共通して比較できる5つのポイントを押さえておくことが大切です。
この観点を理解しておくと、どのツールが自分の業務にフィットするかを判断しやすくなります。
1. リサーチの深さと分析精度
AIがどこまで踏み込んだ分析を行えるかは、ツール選びの最重要ポイントです。
単に情報をまとめるだけでなく、「複数の情報を比較・要約し、因果関係や背景まで掘り下げられるか」を確認しましょう。
2. 出典の明確さと情報の信頼性
Deep Researchの価値は「情報の根拠を明示できるか」に大きく左右されます。
出典が明記されているか、また複数の信頼性ある情報源を参照しているかをチェックしましょう。
3. レポート出力の構造化とわかりやすさ
どれだけ優れた分析を行っても、出力結果が読みにくいと活用が難しくなりますよね…。
そのため、章立て・箇条書き・比較表など、構造化されたレポートを自動で生成できるかどうかも重要な比較ポイントです。
4. 処理速度と操作性
「すぐに結果を見たい！」「誰でも使える！」こともビジネスでは重要です。
ツールによっては数分かけて深掘り分析を行うものもあれば、数秒で結果を返すものもあります。
また、プロンプト入力やリサーチ手順がわかりやすいUI設計かどうかも日常利用のしやすさに直結するので、チェックしたいポイントですよね。
5. 回数制限・料金・利用環境
Deep Researchは高負荷な処理を行うため、無料枠には回数制限が設けられている場合が多いです。
毎日リサーチを行う方は、有料プランの価格や利用上限をチェックしましょう！
こういった5つの観点を押さえて比較することで、日頃の業務内容や量に応じ、どのようなDeep Researchツールを利用するのが最適なのか判断しやすくなるはずです！
次章では、これらの観点をもとに目的別におすすめのDeep Researchツール12選をご紹介します！
【目的別】おすすめDeep Researchツール10選
ここでは「複雑な調査・分析向け」、「リアルタイム情報・トレンド把握向け」、「学術・論文リサーチ向け」、「探索的データ解析・可視化向け」の4カテゴリに分けてご紹介します。
①複雑な調査・分析向け
1.ChatGPT Deep Research
【特徴】
・長時間思考と推論力が強み
・回答前に質問を挟み、コンテキストを充足させることで精度を高める傾向がある
・全ての出力に明確な引用元と論理構造が明示される
・Pythonコード実行、画像・PDF解析、データ可視化に対応
【用途】
・複雑な問題解決、多面的な分野に特定された調査
・金融、科学、政策、工学などの専門的分野
・アップロードしたデータセット上での高度なデータ分析
【注意点】
・有料であっても利用回数に制限がある ／Proで月250回。
・応答までに数分〜30分程度かかる場合も
【利用料金・回数】
・ Free: 月5回程度（軽量版のみ）
・ Plus: 月額 $20、月25回程度
・ Pro: 月額 $200、月250回程度
2.Gemini Deep Research
【特徴】
・Google検索やWorkspaceとのシームレスな連携に優れる。
・ウェブ検索、動画、学術データベースを横断的に探索。
・AIがリサーチプランを自動作成し、ユーザーは確認・修正が可能
・マルチモーダル分析に対応（クイズ、音声概要、インフォグラフィックなど）
【用途】
・包括的な市場調査、競合分析、製品比較、トピックの深い理解
・Google ドキュメントやGoogle スプレッドシートを日常的に利用する研究者やビジネスパーソン
【注意点】
・応答までに一定の時間がかかる
・横断的に探索のためファクトチェックが重要
【利用料金・回数】
・Free: 回数制限あり
・Google AI Pro: 月額 $19.99
・AI Ultra: 月額約 $249.99
3.Perplexity Deep Search
【特徴】
・Pro版は速度安定
・AIが数十回の検索クエリを自動実行し、数百の情報源を精査してレポートを生成する
・全ての情報に出典リンクが自動表示される
・レポートをPDFやMarkdown形式でダウンロード可能
【用途】
・スピードが速いため素早い調査を行いたい場合に有効
・最新のウェブ情報と信頼できる引用を必要とするライター/リサーチャー
【注意点】
・引用元情報が正しくない場合や、誤った引用が含まれるリスクがある
【利用料金・回数】
Free: 1日5回／クエリ制限あり
Pro: 月額 $20で実質無制限のDeep Searchが可能
4.Anthropic Claude
【特徴】
・長文・複雑文書の分析に強い
・長文ドキュメントを複数同時にアップロードして統合分析が可能
・文脈の一貫性を維持したまま要約・分析できる
【用途】
複雑な文書群の論理的読解、大規模なコンテキスト処理、長文レポートの精密な要約と分析。コーディングやソフトウェア開発。
【注意点】
・Deep Research機能の利用でトークン消費が激しく、利用上限超過に注意が必要
・データ可視化機能が限定的／ソースには直接的な記載なし
【利用料金・回数】
・Claude Pro: 月額 $20／Opus/3.5へのアクセスを含む
・Team/Enterpriseプランはカスタム価格
5.Genspark
【特徴】
・複数AIを統合する柔軟性と高速性と共有しやすい設計
・複数のAIモデルが同時に作業を分担し情報をクロスチェックすることで、信頼性と正確性を向上させる
・結果をマインドマップ形式やブログ形式で提供し、視覚的に理解しやすい
【用途】
・複数のAIモデルとの連携による多角的な情報収集と分析
・タスクの自動化、データ分析、視覚的に分かりやすいレポート生成
【注意点】
・高度な設定が必要な場合があり、初心者にはやや扱いにくい可能性がある
・料金がクレジットベースで消費される。
【利用料金・回数】
Free: 無料／1日1回など制限付き
Plus: 月額 $19.99
Pro: 月額 $199.99
参考：Genspark
②リアルタイム情報・トレンド把握向け
6.xAI Grok
【特徴】
・X（旧Twitter）連携に特化
・AIはWebとX（旧Twitter）のリアルタイム情報を統合してレポートを生成する
・高度な推論力（Thinkモード）を備える
【用途】
・リアルタイムトレンド分析、最新ニュース、世論の動向把握
・複雑な分析シナリオにおける高度な推論
【注意点】
・X Premium+プランが高額／月額6,080円／Web）
・Xの投稿により情報の視点が偏る可能性がある
・英語サイトが優先される傾向あり
料金プラン:
・Free: 利用可能／回数制限あり
・Premium+ (Web): 月額6,080円
・SuperGrok: 月額 $30
参考：xAI Grok
③学術・論文リサーチ向け
7.Elicit
【特徴】
・学術特化のため文献レビューの自動化と出典精度に優れる
・エビデンスに基づく要約生成を自動実行する
・結果はCSV/Excel形式でエクスポート可能
・エビデンスは原文からの正確な引用付きで提供される
【用途】
・体系的レビュー、メタ分析支援、査読済み論文からの構造化データ抽出
・透明性、再現性、データ駆動型統合分析
【注意点】
・データベースはSemantic Scholarが基盤で、PubMedなどの特定のデータベースの網羅性に限界がある
・データ抽出はProプランで月200件までという制限あり
・レポート作成の対象論文数も最大40件までという制限あり
料金プラン:
・Free Plan: 学術利用向けに全機能にアクセス可能／利用上限あり
・Premium Plan: 月額 $49
参考：Elicit
8.Consensus AI
【特徴】
・査読付き論文に特化し、科学的根拠に基づく信頼性の高いリサーチを提供
・研究結果の科学的コンセンサスを視覚化する
・無料版でも無制限の基本検索が可能
・レポートは伝統的な文献レビュー形式（導入、方法、結果、考察）に従う。
・AIが質問を複数のサブ質問に分解し、最大20回のターゲット検索と1,000本以上の論文レビューを行う
【用途】
・科学的根拠に基づくリサーチ、合意形成（コンセンサス）の可視化
・医療、経済、環境科学、政策など、信頼性が重視される分野
【注意点】
・検索対象が学術文献に限定される
・要約は簡潔で、文章中に個別の引用がない場合がある
・高度な分析（Pro Analysis）機能はクレジットを消費する
料金プラン:
・Free：無料プランあり（一部高度機能に回数制限付アクセス可）
・Proプラン：月額 $15／年額 $120
・Deepプラン：月額 $65／年額 $540
参考：Consensus AI
9.Scite
【特徴】
・論文の信頼性を引用文脈から検証できる
・論文が分野内でどのような立ち位置にあるかを一目で把握できる
・引用を「Supporting（支持）」「Contradicting（反論）」「Mentioning（言及）」に分類する。
・論文間の関係分析に特化している研究者向けの精密ツール
【用途】
・科学的主張の信頼性検証、引用関係の分析、論文の分野における立ち位置の確認
・研究者、ピアレビュワー向け
【注意点】
・クリエイティブなテキスト生成は行わず、リサーチアシスタントに特化している
・無料プランは7日間のトライアルのみ
【利用料金・回数】
・7日間のトライアルあり
・個人プラン: 月額 $12.99
チームプラン: ユーザーあたり月額 $25／年額請求
参考：Scite
④探索的データ解析・可視化向け
10.Powerdrill Bloom
【特徴】
・探索的データ解析に特化したAIアシスタント
・構造化レポートが得意
・Microsoft ExcelなどのファイルをアップロードすることでAIがデータを自動整理・分析し、3つのスマートなアプローチを提案
・ワンクリックでプレゼンテーション準備済みのレポートに変換可能
【用途】
・探索的データ解析、データ内の隠れたパターンやインサイトの発見
・定性的洞察と定量的分析の融合
・意思決定に直結するインテリジェンスの生成
【注意点】
・Powerdrill AIはビジュアライゼーションとレポート作成に焦点を当てており、Bloomは探索的分析に特化している。
料金プラン:
・Freeプランあり
・Proプランあり／シンプルな使用量ベースの料金体系
カテゴリ別におすすめDeep Researchを試してみた
①複雑な調査・分析向け
Gemini Deep Research
②リアルタイム情報・トレンド把握向け
xAI Grok
③学術・論文リサーチ向け
Consensus AI
④探索的データ解析・可視化向け
Powerdrill Bloom
①複雑な調査・分析向け：Gemini Deep Research
Gemini Deep Researchが「複雑な調査・分析向けツール」として、実務でどこまで使えるかを確認します。
テストの内容とポイント一覧
複雑な調査・分析向けツールを実務で使えるかどうかは、以下のような点が重要です。
そのため、今回のポイントは以下となりました。
① 調査プラン生成の精度（プランニングの賢さ）
② 情報収集の深さ・幅（検索ソースと分析力）
③ レポート構造化・読みやすさ（章立て・一覧・比較）
④ 追加指示への柔軟さ（深掘り能力 & Google連携）
テストの方法
競合SaaSの新機能・プレスリリース調査を実際に試してみます。
まずはDeep Researchに設定をし、プロンプトを送信します。すると、1分ほどで調査計画を提示してくれました。
計画を変更する場合は修正し、問題なければリサーチを開始します。
次にGeminiがWeb上の検索を開始し、どのような思考で情報を取捨選択しているか確認が可能です。
約3分後、レポートが完成しました。
なお、右上の作成ボタンを押すことで、調査結果に基づいた表などの作成ができます。
グラフなどの挿入も容易に行えるため、レポート作成にかかる時間がかなり短縮できそうです。
生成されたレポートの抜粋は以下の通りです。表などでまとめられている箇所もあり、大変見やすいと感じました。
検証結果、考察
①調査プラン生成の精度は、対象企業・期間・論点を押さえた4ステップのリサーチ計画を自動で組んでくれる点が好印象で、「どこから手をつけるか」を考える負荷をかなり減らしてくれます。
②情報収集の深さ・幅については、各社公式サイトやリリースノートを中心に網羅的に拾っており、機能追加・料金改定・提携ニュースなど“意思決定に必要な一次情報”は十分カバーできていました。
③レポート構造化・読みやすさの面では、タイムライン形式の一次レポートから、戦略テーマごとの章立て・比較表・時系列表を備えた分析レポートまで自動で組み上げてくれるため、そのまま社内資料の叩き台に使えるレベルです。
④追加指示への柔軟さに関しては、「どの動きが特に重要か」「視覚的な1枚資料にしてほしい」といった追い質問にも応じて、根拠付きの注目動向まとめやインフォグラフィックまで生成してくれるため、Google系サービスと組み合わせた調査〜資料化のワンストップ化に特に強みがあると感じました。
②リアルタイム情報・トレンド把握向け：xAI Grok
xAI Grok が「リアルタイム情報・トレンド把握ツール」として、実務でどこまで使えるかを確認します。
テストの内容とポイント一覧
リアルタイム情報・トレンド把握ツールを実務で使えるかどうかは、以下のような点が重要です。
そのため、今回のポイントは以下となりました。
①リアルタイム性とカバレッジ
②トレンド構造の見せ方・わかりやすさ
③インサイトの具体性
④情報源の明示と偏りコントロール
今回は、この4つを軸に xAI Grok の実務適性をチェックしました。
テストの方法
今回はGPT-5.1について直近24時間のSNS投稿調査を実際に試してみます。
まずはDeep Researchのボタンを押してモードを設定しましょう。
約5分で生成が完了します。
直近24時間のX（旧Twitter）の投稿以外にも、RedditやMediumのレビュー記事なども対象になっていました。
また、Web検索の速報記事など、複数の情報源から最新トピックを収集してくれています。
カテゴリ別頻度（例：速度60％・自然さ25％・不満15％）といったように、簡易定量までつけてくれています。ただの調査だけではない点が秀逸ですね！
・GPT-5.1は Claude よりコスト43％安い
・Gemini より推論深度が高い
・Geminiはマルチモーダルで40％速い
といった実務検証につながる粒度の情報が抽出されているのもポイントです。
さらに、「GPT-5.1のバランスの良さが2025年の主流になる可能性が高い」といったビジネス観点の示唆も出ており、SNSの生の声＋ベンチマークの数値を踏まえた考察までついています。
検証結果、考察
①リアルタイム性とカバレッジは、直近24時間のXやReddit、Medium記事など複数ソースからGPT-5.1の反応を自動で集約できており、AI・B2B SaaS領域の速報把握ツールとしては十分実務的だと感じました。
②トレンド構造の見せ方は、肯定・否定・中立の分類や「速度60％／自然さ25％／不満15％」といった頻度テーブル、さらにClaude・Geminiとの比較セクションによって、議論の全体像と主要論点を一目で把握できる点が強みですね！
③インサイトの具体性については、SWE-benchのスコアやコスト差、マルチモーダル性能など、モデル選定の判断軸になる情報が整理されており、「どの場面でどのモデルが優位か」を検討する際の叩き台としてそのまま使えると感じます。
④情報源の明示と偏りコントロールに関しては、各主張に対応する記事やポストがラベル付きで示され、Key Citationsとしてリンク一覧も提供されているため、SNS発の情報でありながら出典の透明性と追跡性が担保されている点が好印象でした。
③学術・論文リサーチ向け：Consensus AI
Consensus AI が「学術リサーチツール」として、実務でどこまで使えるかを確認します。
テストの内容とポイント一覧
学術リサーチツールを実務で使えるかどうかは以下のような点が重要です。
そのため、今回のポイントは以下となりました。
①エビデンスの「量」と「幅」
②コンセンサス（合意）の見せ方・わかりやすさ
③要約の具体性・再現性
④出典の明確さと論文へのトレースしやすさ
今回は、この4つを軸にConsensus AI の実務適性をチェックしました。
テストの方法
今回は医学的なデータをどれだけ収集できるのか実際に試してみます。
まずはモードを「医学」に設定しました
赤枠の内容でプロンプトを送信してみます。
約5分でデータの生成が完了しました！
結論からわかりやすく明記されており、論文などから得たデータもグラフとして表示されていますね。
識別→スクリーニング→資格→採択が完全に可視化されていることから、Consensus AI は研究者が行うプロセスを忠実に再現していると言えます。つまり、通常は研究者が数週間〜数カ月かける作業を、数十秒〜数分で再現可能と言うことですね。これは凄いです！
また、論文が何本が除外されたか、どの論文が採択されたのかなど、採択理由とプロセスが明記されているため、出典の透明性と再現性が非常に高いです。
なお、このデータに関する議論の詳細な内容も記載されており、医学的分野に精通していない人が見ても納得できるほど細かく示されていますね。
検証結果、考察
①エビデンスの「量」と「幅」は、1,000件超の論文候補から質の高い50本前後まで自動で絞り込むPRISMA風フローが可視化されており、医学・栄養・代謝など関連分野を広くカバーできている点が好印象でした。
②コンセンサスの見せ方は、「はい／おそらくはい」などを色分けしたメーターや結果タイムラインによって、研究全体の傾向を一目で把握しやすく、直感的な理解を強くサポートしてくれていると感じます！
③要約の具体性・再現性については、各主張に対してエビデンスの強さ・推論・代表的な論文番号がセットで示され、HOMA-IRや体重変化などの指標まで踏み込んでいるため、一次論文を追わなくても全体像をかなり正確に再現できると感じました。
④出典の明確さとトレースのしやすさは、選別プロセスの件数や除外理由、著者・ジャーナル一覧、PDFリンクが整理されており、「この結論はどの論文に基づいているのか」をすぐ確認できる透明性の高さが大きな強みと言えますね！
④探索的データ解析・可視化向け：Powerdrill Bloom
Powerdrill Bloomが「探索的データ解析ツール」として、実務でどこまで使えるかを確認します。
テストの内容とポイント一覧
探索的データ解析ツールを実務で使えるかどうかは、以下のような点が重要です。
そのため、今回のポイントは以下となりました。
①アップロード〜生成の手軽さ
②グラフ・表の見やすさ
③インサイトの具体性
④追加質問への柔軟さ
テストの方法
Powerdrill BloomはMicrosoft Excelなどのファイルを送信するだけでデータ解析を行ってくれます。そのため、まずは仮のCSVファイルを添付しましょう。ホーム画面の赤枠部分をクリックすることでファイル添付が可能です。
今回は以下の架空のデータを送信してみました！
なお、ファイル送信のみでデータ解析が行えるということは、プロンプトが不要ということです。これはとても楽ですね！
3分ほどで、AIエージェント同士で役割分担しながら分析準備をしている進行ログ画面が表示されます。
このようにPowerdrill Bloom は、アップロードした直後から複数のAIが役割分担して前処理・文脈付けを行うため、実務者が何も指定しなくても分析可能な状態まで一気にセットアップしてくれます。
次へ進むため、緑色のボタンをクリックしましょう。
次に以下のような画面が表示されました。
ここで表示された各項目はアップロードしたファイルに依存した内容になっています。Bloom は探索型AIのため、ユーザーの目的に合う分析方向を自動で進める仕様です。
なお、この画面はPowerdrill Bloom が「どの方向でDeep Researchを進めるか」を聞いている状態です。
今回はすべてにチェックマークを入れてみました。
約3分でDeep Researchが完了します。
このように、データアップロード後に複数の探索テーマを自動提案し、選択するだけでテーマ別のレポートをまとめて生成してくれます。
SKU分析・嗜好マッピング・キャンペーン影響など、異なる分析軸をワンクリックで切り替えられるため、実務での多角的なデータ読みが圧倒的に速くなりそうですね！
また、単に「売上が増えた／減った」と説明するだけでなく、地域ごとのプラン傾向やARPUの差、離脱リスクまで踏み込んでコメントしてくれます。
数字の背景にある意味や打ち手のヒントまで自動で言語化してくれるので、インサイトの具体性を確認するにはうってつけのツールと言えます。
検証結果、考察
①アップロード〜生成の手軽さは、Excelをそのまま渡すだけで複数エージェントが前処理〜初期レポートまで自動で進めてくれる点が好印象です。
②グラフ・表の見やすさは、タイトルや凡例が揃っており構造化も十分な一方、日本語資料に貼る際はラベル調整やトリミングなど軽い整形は必要という印象でした。
③インサイトの具体性は、地域別プラン構成やホワイトスペース、追加売上ポテンシャルなど、意思決定に直結するレベルまで踏み込んだ示唆が得られ、この検証の中で最も強みが出たポイントですね！
④追加質問への柔軟さについては、チャット的な自由対話というより、UI上で探索テーマを切り替えながら深掘っていく設計で、「どの方向で分析させるか」が固まっているケースに特に向いていると感じました。
まとめ
今回は、主要10個のDeep Researchツールを徹底比較してみました。
Deep Researchは単なる検索と違い、AIが調査計画を立て、情報収集から分析、レポート作成まで自動で実行してくれる優れもの。無料版で性能を試せるものも多く、初期リサーチや資料作成に最適ではないでしょうか。
また、目的や業務内容に合ったツールを選べば、情報収集や意思決定もスピーディーになることが期待できますよね！
もちろん回数制限や情報の精度チェックは必要ですが、目的に合ったツールを選べば、日々のリサーチや資料作りが一気にラクになるはずです。
ぜひこの記事を参考に、お好みのDeep Researchツールを見つけてくださいね！
Yoomでできること
Yoomはさまざまなアプリやデータをつなげることで、自動で情報を取得・追加・通知などができるノーコード自動化ツールです！
各AIツールとの連携も可能なため、条件に応じて分類・分析・要約・翻訳の自動化が可能。さらにチャットツールやスプレッドシートなどとも連携できるため、業務フロー全体を効率化しつつ、必要な情報をスムーズに格納・更新・把握ができます！
[Yoomとは]
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