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生成AIに搭載されているDeep Researchは、さまざまなリサーチや分析の効率化を図れる機能です。
これまで数時間、あるいは数日かかっていた市場調査や競合分析が、AIによってわずか数分〜30分ほどで完了します。
「競合のビジネスモデルの調査を効率化したい」
「自社のビジネスモデルに取り入れて業務を効率化したい」
このように考える方もいるのではないでしょうか？
ただ、Deep Researchが調査・分析業務において本当に役立つのか、疑問も残りますよね。
そこで本記事では「Deep Research」が本当に使えるのかを、競合のビジネスモデルの調査を例として検証します。
Deep Researchを導入する際のポイントも解説しているので、ぜひ参考にしてみてくださいね。
✍️そもそもDeep Researchとは？導入・利用するときのポイント
まずは、Deep Researchについて簡単にご紹介します。
基本的な情報を知っておくと、導入・利用するときに役立つと思うので、ぜひ確認してみてくださいね。
本記事の想定読者
Deep Researchとは？
まず、Deep Researchがどのような機能なのか、基本情報をご紹介します。
Deep Researchとは、単なる検索とは一線を画す、「リサーチアナリストのように振る舞う自律型のAI」です。
これまでの生成AIは、自身に保存されている情報の中から返答を作成します。
一方で、Google社のGeminiやOpenAI社のChatGPT、Perplexity AIのPerplexityといった主要なAIプラットフォームに搭載されているDeep Researchは、ユーザーの質問の意図を深く汲み取り、自ら考えて網羅的かつリアルタイムで更新される最新情報などを収集・分析して、構造化されたレポートを生成します。
このように、まるで人間のような思考と行動で結果を変える点が、Deep Researchとこれまでの生成AIとの大きな違いです。
そのため、人の手でリサーチを行う際の「情報の検索→収集→信頼性のチェック→要約・整理」という一連のプロセスを、AIがすべて自動で行ってくれます。
ただし、Deep Researchは万能な機能ではないため、特徴を知っておくことが利用する際に重要です。
以下が、Deep Researchの一般的な特徴です。
【強み】
【弱み】
簡単に言えば、時間のかかる網羅的な調査は得意だが、簡単な調べごとや最終確認なしでの利用には不向きなツールと言えるかもしれません。
この特性を理解することが、Deep Researchを使いこなす上で重要になります。
Deep Researchを利用する際の生成AIの選び方
現在（2025年10月）、Deep Research機能を搭載している生成AIは、GeminiやChatGPT[a]、Microsoft Copilot、Gensparkなど、いくつもあります。
利用するときに、どれを利用すれば良いか迷ってしまうこともあるのではないでしょうか。
そんなときは、以下の2点を参考にしてみてください。
まず費用対効果ですが、Deep Researchを頻繁に利用する場合、有料プランの契約が推奨されます。
GeminiやChatGPTのように無料プランで利用できる生成AIもありますが、利用回数やAIのモデルが制限されてしまいます。
そのため、求めるレポートが作成されるプランを選ぶことが必要です。
ただし、利用回数が増えるほど高額なプランになるため、費用対効果の視点が重要になります。
もう1つの生成AIの特徴は、自社の利用状況に合っているか、という視点です。
生成AIには、汎用型や特化型があり、レポートの作成方法や出力方法なども変わります。
そのため、生成AIの特徴を踏まえて、自社の利用状況に合っているかを検討することも忘れないでくださいね。
Deep Researchで利用できるテクニック
Deep Researchを利用するときは、どのような情報を与えるかで結果がわかることがあります。
機能を最大限活用するときは、的確な指示を与えることが重要です。
そこで、Deep Researchを利用するときのテクニックを簡単にご紹介するので、参考にしてみてくださいね。
こうしたポイントを抑えることで、調査や分析にDeep Researchをさらに活かせるはずです。🤔Deep Researchで競合のビジネスモデルを実際に調査してみた！
今回は、新しい市場に参入することを想定して、競合となる企業のビジネスモデルの調査を、GeminiのDeep Research機能を使って検証しました。
検証条件
Gemini
※Geminiのプランとモデル／Gemini Deep Researchについて
ChatGPT
※ChatGPTのプランとモデル／Deep Research利用時のモデルについて
Microsoft Copilot
※Microsoft Copilotのプランと機能／Microsoft Copilot Deep Researchについて検証内容とポイント
検証するアウトプット：マーケティングSaaS市場の主要プレイヤー5社のビジネスモデルを調査
検証内容1：Geminiによる通常調査とDeep Researchの出力を比較
検証内容2：Gemini、ChatGPT、Microsoft CopilotのDeep Researchの出力を比較
検証項目
検証手順
ここから、実際に検証した手順をご紹介します。
【Gemini Deep Research】
1.Geminiのアカウントにログイン
右上の「ログイン」をクリックし、任意のアカウントでログインをします。
2.モデルの設定
Geminiにログインしたら、Deep Researchを行うモデルを入力欄のプルダウンから選択します。
2025年10月時点、無料プランで利用できるDeep Researchのモデルは「2.5 Flash」のみです。
有料プランに切り替えると、「2.5 Pro」モデルでもDeep Researchを利用できます。
3.Deep Research機能を選択
入力欄の「ツール」から「Deep Research」を選択します。
参照ファイルなどがある場合は、入力欄の「+」マークから追加してくださいね。
4.プロンプトを入力して調査開始
今回は、以下のプロンプトを入力しました。
【含めるべき項目】
【出力のポイント】
プロンプトを送信すると、以下の画面が表示されるので、「リサーチを開始」をクリックします。
もし、調査のプロセスを変更する場合は、「計画を編集」を選択してください。
現状のプロセスが表示されるため、変更内容を指示してからリサーチを開始できます。
【Gemini 通常調査】
1.モデルの設定
今回は、Deep Research機能の性能を評価するため、「2.5 Flash」を選択しました。
2.プロンプトを入力して調査開始
【ChatGPT Deep Research】
1.ChatGPTアカウントにログイン
2.ChatGPTのモデルを選択
無料プランはモデルを変更できないため、そのまま進めます。
無料プランでDeep Researchを行う場合は、旧モデルを使った軽量バージョンでの実行になります。
3.Deep Research機能を選択
入力欄の「+」マークから「Deep Research」を選択します。
参照ファイルがある場合は、「写真とファイルを追加」から追加しましょう。
4.プロンプトを入力して調査開始
開始すると質問が返ってきたため、以下のように指示を追加して調査を開始しました。
ChatGPTでは、このようにユーザーの意図を理解するために、質問が返ってくることがあります。
【Microsoft Copilot Deep Research】
1.アカウントにログインします。
2.リサーチ機能を選択
プルダウンから「Search」機能を選択します。
今回は、ChatGPTとの比較を行うため、GPT-5からSearchへ変更しました。
3.Deep Research機能を選択
「+」マークからDeep Research機能を選択します。
Microsoft 355 Copilotもファイルの添付が可能です。
4.プロンプトを設定して開始します。
プロンプトを送信すると、以下の画面が表示されるので「リサーチを開始する」をクリックします。
✅検証結果1：Geminiによる通常調査とDeep Researchの出力を比較
Geminiの通常調査とDeep Research機能の出力結果は、以下のようになりました。
※出力結果が長いため、一部を抜粋して掲載します。
【Gemini Deep Research】
【Gemini 通常調査】
検証結果
Geminiの通常調査とDeep Research機能の出力を「レポート作成の速さ」「情報の信頼性」「情報」の3点で比較すると以下のようになります。
レポート作成の速さ
Deep Researchは回答までに時間がかかるため、生成AIと議論して思考を深めたいときや、簡潔に結果を知りたいときは、通常調査の方が向いていると言えます。
Deep Researchの難点として、時間がかかること以外にも、完了のわかりにくさも挙げられます。
Deep Researchは、調査が終わっても通知音やポップアップの表示がありません。
そのため、調査結果をすぐに確認したいときはリサーチの進捗を定期的に確認することをおすすめします。
情報の信頼性
Deep Researchは、リアルタイムで更新される情報を参照でき、100件を超えるリンクを自律的に調査できるAIエージェントと言われています。
上記の表からも情報の鮮度と範囲、そしてユーザー意図を理解し、通常調査よりも信頼性が高いリサーチを行っていると言えます。
しかし、Deep Researchにも注意点が2つあることがわかりました。
1つは、参照する情報源の数です。
Geminiの通常調査では、5件のリンクに加えて、各ツールの公式サイトも調査しています。
これに対してDeep Researchで調べた13件という情報源の数は、そこまで多くないように思います。
多くの競合のビジネスモデルを調査する場合など、広範囲の情報源を参照したい場合は、指示を工夫したり、ある程度参照リンクを提供したりして、レポートの信頼性を高める工夫が必要です。
もう1つは、詳細な情報を得るためにはプロンプトの工夫が必要な点です。
今回、ハルシネーション（嘘情報）の程度をチェックするため料金情報を対象にしました。
しかし、Deep Researchで作成されたレポートには、一部のプランしか表示されていませんでした。
こうした点から、Deep Researchを使う場合でも、プロンプトに詳しく知りたい情報を組み込むことをおすすめします。
情報量
Deep Researchでは、通常調査の2.5倍以上の文字数がありました。
こうした違いによるメリットは2つあります。
1つ目は、競合のビジネスモデルを多角的な視点から分析した情報を得られる点です。
通常調査がプロンプトの内容のみでレポートを作成しているのに対し、Deep Researchはプロンプトからユーザーの意図を読み取り、より広範囲の情報をまとめています。
例えば、通常調査では企業比較、SWOT分析、自社のアクションについての結果のみですが、Deep Researchでは、現在の市場や競合のポジショニングまで調査されています。
そのため、自社が取るべきアクションの確度を高めることができるはずです。
もう1つは、各項目がより詳しくわかることです。
作成された項目を比較すると、同じ項目でも通常調査よりDeep Researchの方が詳しく書かれています。
例えば、SWOT分析をまとめた箇所では、通常調査が各ツール情報をまとめているのに対し、Deep Researchは個別に結果を記載しています。
そのため、競合情報をより正確に反映して自社のビジネスモデルを構築できるでしょう。
✅検証結果2：Gemini、ChatGPT、Microsoft CopilotのDeep Researchの出力を比較
ChatGPTとMicrosoft CopilotでもDeep Research機能を使い、同じプロンプトでレポート作成を行った結果、以下のようになりました。
【ChatGPT Deep Research】
【Microsoft Copilot Deep Research】
検証結果
3つの生成AIのDeep Research機能を「レポート作成の速さ」「情報の信頼性」「情報量」の3点で比較すると以下のようになります。
レポート作成の速さ：短時間でレポートを作成するならGemini
Geminiは、ChatGPTより多くの資料を調査しているのに、作成時間は半分くらいです。
また表の内容をもとに、1分あたりに調査した資料の件数（調査件数／作成時間）を比較すると、3つの中でGeminiが1番速いことがわかります。
レポートの作成にかかる時間は考慮していませんが、レポート作成のスピードを重視するならGeminiがおすすめです。
ただし、Geminiは料金プランの記載が他に比べて概要のみだったため、詳しく知りたい情報は、プロンプトに組み込むことをおすすめします。
情報の信頼性：広範囲の調査ならMicrosoft Copilot
同じプロンプトで、最も広範囲の情報を調査したのがMicrosoft Copilotです。
他の2つは調査と参照したリンク数が同じで、Microsoft Copilotは45件のリンクを調査し、25件を参照情報としています。
こうした点から、GeminiやChatGPTは指示にピンポイントで情報を収集する傾向があり、Microsoft Copilotは、指示に関連する情報を幅広く調べる傾向がわかります。
作成されたレポートを読んでも、Microsoft Copilotの結果は、プロンプトの内容に加えて、現在の市場や競合となる市場の調査を行い、競合サービスの導入効果をまとめたセクションもありました。
ビジネスモデルを調査するにあたり、広範囲の情報を収集したい場合、Microsoft Copilotがおすすめです。
情報量：簡潔にまとめたレポートならChatGPT
ChatGPTで作成されたレポートは、他の2つのものより短いです。
その理由は、プロンプトの指示を深掘りした内容だからです。
GeminiとMicrosoft Copilotは、プロンプトからユーザーの意図を読み取り、役立ちそうな関連情報もまとめてくれます。
一方のChatGPTは、プロンプトで指示された内容（競合のビジネスモデルとSWOT分析）をピンポイントでまとめていました。
こうした特徴から、特定の企業のビジネスモデルを知りたいときなど、知りたい情報が明確なときは、ChatGPTを利用することをおすすめします。
🖊️検証結果まとめ
生成AIを使ったDeep Researchと通常調査の結果は、以下の表のようになりました。
競合のビジネスモデルを調査する際は、Deep Researchの方がレポート作成にかかる時間は長いですが、通常の調査に比べてファクトチェックが容易で、対話による情報の深掘りが不要になることもあります。
そのため、Deep Researchの特徴を活かすことで、信頼性が高く、詳細なレポートを効率的に作成できるはずです。
また、ビジネスモデルの調査を行う際は、生成AIの特徴も考慮してみてください。
以下の表のように、生成AIの特徴と利用シーンを合わせることで、ビジネスモデルの調査結果をもとに、判断の確度を高められるはずです。
ただし、Deep Researchでもハルシネーションのリスクはあるので、ファクトチェックは必ず行うようにしましょう。
🖊️まとめ
Deep Research機能は、プロンプト1つで情報源付きの詳細な調査レポートを短時間で作成できる強力なツールです。
ビジネスモデルのリサーチをはじめ、社内のリサーチ業務の効率化に貢献してくれます。
生成される情報量の多さの確認や、生成結果をすぐに利用したい場合には工夫が必要な側面もありますが、これは情報の網羅性が高く、レポート作成のほとんどのプロセスを行っている裏返しとも言えます。
また、知りたい情報を得るには、生成AIの特徴にあったシーンで利用することもポイントになるので忘れないでくださいね。
Deep Researchを使ったビジネスモデルなど調査に興味があるなら、ぜひ一度、その実力を試してみることをおすすめします！
GeminiやChatGPTとYoomを連携し、AIを使った業務を自動化したい方は以下もチェック！
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