AIベースの知識作業：OpenaaiのChatGptを使用した深い研究：利点と制限はどこにありますか？

深さの研究：Openaiはアクセスを開き、知識の仕事の景観を変えます

彼の「深い研究」機能を徐々に開くことで、Openaaiは、知識を知っている方法を根本的に変える可能性を秘めた顕著なステップを踏み出しました。かつてPro-Usersの排他的なグループのために予約されていたものは、CHATGPT Plus、チーム、教育、エンタープライズプランの加入者など、より多くの聴衆が利用できるようになりました。このアクセスの拡大は、毎月の使用制限がありますが、このテクノロジーの成熟度の増加だけでなく、AIベースの情報システムの非常に競争力のある分野で主導的な役割を果たすというOpenaiの戦略的野心も示されています。このステップは、Plplexity、Google、Xai、Microsoftなどの企業との競争が激化し、そのすべてが知識作業のために次世代のツールを開発するよう努めています。

深い研究の背景と機能

ジェネシスとコア機能

深い研究は、従来の検索方法の限界を克服し、知識を得る新しい時代を開始する必要性から明らかになりました。これは、複雑なマルチステージ研究を自律的に実行できる一種の「AIエージェント」として設計されました。本質的に、それは情報を見つけるだけでなく、それを理解し、分析し、構造化された形で提示することについてです。 Deep Researchでは、Webブラウジングとデータ分析の厳しいタスクに特別に最適化されたOpenaiのO3モデルの高度に開発されたバージョンを使用しています。

GPT-4Oで使用されているものなど、従来のチャットボットモードとは対照的に、ディープリサーチは、リクエストごとに5〜30分間の間に長期間にわたって動作するように設計されています。この間、数百のオンラインソースを体系的に検索し、関連情報を抽出し、質問のコンテキストでその重要性を解釈し、結果をコヒーレントレポートに合成します。このプロセスは、検索結果の簡単なアクセスをはるかに超えています。これには、発見された材料の積極的な調査、パターンの識別、矛盾、関連するつながりが含まれます。

技術的基盤

ディープリサーチのパフォーマンスは、さまざまな高度なAIテクノロジーの組み合わせに基づいています。中心的な側面は、「推論」、つまり論理的な結論を導き、複雑な事実を理解する能力です。これにより、システムは独立して検索戦略を開発および適応させ、ソースを批判的に評価し、それぞれの質問のコンテキストで情報の関連性を評価することができます。

さらに、Deep ResearchはPythonコードを実行することができ、直接データ分析の扉が開かれます。この能力は、大規模なデータレコードの処理、統計分析の実行、または複雑な計算の作成に関して特に価値があります。もう1つの重要なビルディングブロックは、カスタムファイルを処理する機能です。ユーザーは、システムに含めることができるシステムドキュメント、テーブル、またはその他のファイル形式を提供できます。これにより、たとえば、内部レポート、研究データ、または特定のドキュメントを分析に統合し、研究のコンテキストを拡大することができます。

以前のモデルとの決定的な違いは、トレーニングアプローチにあります。深い研究は「強化学習」によって訓練され、それにより、ブラウザとツールの使用が必要な実際のタスクに焦点が当てられていました。このアプローチは、多くの以前の言語モデルで一般的だった純粋にテキストベースのトレーニング方法と根本的に異なります。実際の研究タスクのトレーニングを通じて、ディープリサーチは、インターネットの動的でしばしば非構造化されていない情報スペースに効果的に対処することを学びました。

拡張されたアクセスと利用規約

新しいユーザーグループとチッピング制限

幅広いユーザーグループへの深い研究へのアクセスの拡大は、この技術の民主化における重要なステップを告げます。当初は、毎月200ドルのサブスクリプションを持つProユーザーのみが利用でき、2025年2月25日に以下のユーザーグループにアクセスが拡張されました。

プラスユーザー（月額20ドル）

月に10の深いレビュークエリ。これにより、ユーザーの広いサークルは、Proサブスクリプションの高いコストを負うことなく、深度研究の基本的な利点を体験することができます。

チーム/エンタープライズ/教育

ユーザーと月ごとに10のクエリ。この規制の目的は、組織と教育機関へのアクセスを提供し、チームでの深い研究の共同使用を促進することを目的としています。

Proユーザー

100〜120のクエリの毎月のたわみが増加します。大規模な調査を定期的に実行するパワーユーザーにとって、これは容量の歓迎すべき増加です。

リソース集中処理：精度と効率のバランス

これらの驚異的な使用制限は、深い研究のリソース強度を反映しています。モデルは最大30分間自律的に動作し、検索戦略を開発し、ソースとトライアントの結果を評価するため、各クエリはかなりのコンピューティング費用に関連付けられています。したがって、クエリの制限は、システムリソースを効率的に管理し、すべてのユーザーにとって一貫して高いサービス品質を確保するのに役立ちます。

拡張の過程での技術的改善

ユーザーグループの拡張と並行して、技術的な改善も実装され、これにより、機能性とユーザーの親切さがさらに向上します。

1。引用符付きの埋め込み画像

Webソースからの視覚コンテンツは、レポートに直接統合され、対応するソースが提供されるようになりました。これは、視覚情報のレポートを豊かにし、特に科学、技術、設計などの分野での複雑な事実の理解を促進します。

2。ドキュメント分析の改善

Deep Researchは現在、アップロードされたファイル、特にPDFとテーブルをさらによく理解しています。これは、ユーザーが専門文書を使用することが多い主題固有のコンテキストで特に有利です。改善された分析能力により、これらのドキュメントから情報をより正確に抽出し、研究結果に統合することができます。

3。透明性の向上

Deep Researchによって作成された各レポートには、情報源の詳細なソースと、実施された研究手順の概要が含まれています。これにより、研究プロセスの理解可能性が向上し、ユーザーが結果の信頼性をより適切に評価できるようになります。透明性は、AIがサポートする知識作業に対する信頼を強化し、この技術の責任ある使用を促進するための重要な側面です。

実際のパフォーマンスとアプリケーション

ベンチマークの結果とパフォーマンスの比較

深い研究のパフォーマンスは、さまざまな内部および外部テストで実証されました。 GPT-4OやClaude 3.5を含む他のモデルとの直接的な比較では、Deep Researchが明らかにさまざまなベンチマークでそれらを超えました。

人類の最後の試験（CAIS/スケールAI）

AIシステムの一般的な知識と問題解決スキルをテストするこの厳しいベンチマークでは、深い研究の精度は26.6％でした。比較のために：GPT-4oとClaude 3.5は9％のみを達成しました。この結果は、複雑な質問を理解し、正確な答えを提供するディープリサーチの優れた能力を強調しています。

ガイアベンチマーク

AIシステムがさまざまな知識の分野で質問に答える能力をテストするGaiaベンチマークでは、深い研究が50のタスクカテゴリのうち43でリードしました。これは、さまざまなドメインでの深い研究の幅広い適用性と高性能を示しています。

研究の再プログラミング

生物医学研究の分野での特定の用途では、深い研究を30分以内に細胞再プログラミングに関する200以上の研究を分析するために成功裏に使用されました。伝統的に数日または数週間を使用していたこのタスクは、深い研究を使用することにより、可能な限り短い時間に習得できます。これは、研究プロセスを加速する技術の大きな可能性を示しています。

競争の風景と戦略的ポジショニング

競合するソリューションとユニークなセールスポイント

Openaiは、AIベースの知識作業の分野での競争の拡大に対応して、意図的に深い研究を位置づけています。市場には、同様の機能を提供するさまざまな代替ソリューションがありますが、特定の側面では異なります。

Googleのディープリサーチ

Gemini Advancedに統合されています（月額20ドルでも利用できます）。 Gemini Advancedにより、Googleは、深い研究機能にも依存する同等のソリューションを提供しています。 OpenaaiとGoogleの間の競争は、この分野の革新を促進しており、利用可能な技術の着実な改善につながります。

Xai DeepSearch

Grokユーザー専用（月額8ドルから）。 Elon Muskの会社であるXaiは、Grokサブスクリプションに縛られているDeepSearchにさらに代替品を提供しています。これは、AI市場のさまざまな関係者が、テクノロジーを位置付けて販売するためのさまざまな戦略を追求していることを示しています。

マイクロソフトはより深く考えています

無料で利用できますが、ウェブブラウジング機能はありません。考えてみると、Microsoftは無料のソリューションを提供します。これは、インターネットにアクセスできないため、機能が制限されています。これにより、ウェブブラウジングの能力が深い研究ツールの決定的な区別機能であることが明らかになります。

異なるソリューションの間に大きな違いは、「エージェント能力」にあります。 MicrosoftのThink Deeperは静的データレコードに限定されていますが、OpenaiとGoogleのシステムは、Webで独立して調査し、新しい情報に動的にアクセスすることができます。自律的な情報と処理を作成するこの能力は、深い研究の中心的な利点であり、それをより単純な検索ツールと区別します。

困惑の深い研究

Perplexity Deep Researchは、無料のAIベースの研究プラットフォームとして自分自身を提示し、ユーザーが迅速かつインタラクティブな現在の情報源に迅速かつインタラクティブなアクセスを可能にします。従来の検索ツールとは対照的に、困惑は、ソースの透明な提示と、コンテキスト関連の方法で複雑な質問に答える能力を特に重要にします。高度なアルゴリズムを使用することにより、プラットフォームはWebから動的に関連するデータを抽出し、ユーザーの情報ニーズをリアルタイムでカバーすることができます。自律的なWeb研究と結果の正確な処理の組み合わせにより、困惑の深い研究は魅力的な楽器になります - 特に、適切に機能した理解可能な情報を評価するユーザーにとって。さらに、プラットフォームのインタラクティブな性質により、フォローアップの質問をダイアログで直接明確にし、反復的な研究プロセスをサポートできます。

経済的影響と市場戦略

OpenAIの価格差別化は、20ドルのプラスサブスクリプションと200ドルのPROサブスクリプションを備えたもので、幅広いユーザーグループに対処し、高性能ユーザーの両方に結合する戦略的な動きです。より手頃な価格のプラスオプションにより、多くの視聴者が深い研究の利点を知り、使用することができますが、Proサブスクリプションは、広範な研究が必要で、機能性を拡大する必要がある専門的なユーザーに合わせて調整されます。

ABI ResearchのPaul Schellのようなアナリストは、この開発を「民主化エージェントベースのAI」に向かう明確な傾向を見ています。深い研究や同様の技術のより広範な利用可能性は、知識の仕事を根本的に変え、企業や個人に新しい機会を開く可能性があります。同時に、この開発には、伝統的なナレッジワーカーにとって破壊的な効果も含まれており、そのタスクはAIシステムによってますます引き継がれる可能性があります。 AIサポートされたツールを効果的に連携し、結果を批判的に評価する能力は、将来の知識労働者にとって重要な能力となります。

セキュリティとリスク管理

幻覚率とエラーに対する感受性

ディープリサーチの印象的なパフォーマンスにもかかわらず、この技術の限界と潜在的なリスクを考慮することが重要です。 Openai自身は、深い研究が症例の3〜5％で誤った結論を引き出すか、権限の源を正​​しく評価しないことを認めています。これらの「幻覚」またはエラーは、トレーニングデータセットの不十分さ、アルゴリズムの弱点、または処理される情報の固有の複雑さなど、異なる原因を持つ可能性があります。

Openaiの内部ホワイトペーパーは、特に次の潜在的なエラー源について警告しています。

規制ガイドラインの誤解

深い研究は、複雑な法律、規制、またはコンプライアンスガイドラインの解釈と適用が困難になる可能性があります。これは、金融やヘルスケアなどの高度に規制された業界で特に問題がある可能性があります。

事実と噂の間の不十分な区別

インターネットの動的な情報室では、安全な事実と未確認の噂や意見表現を区別することがしばしば困難です。場合によっては、深い研究がこの区別を確実に確実に、おそらく間違っているか、彼のレポートで誤解を招くようにするのが困難な場合があります。

不確実性コミュニケーションの制限

AIシステムは、多くの場合、声明の不確実性と確率を伝えるのが困難です。場合によっては、深い研究は、その結果が絶対に安全で完璧であるという印象を与える可能性がありますが、これは実際には常にそうであるとは限りません。

セキュリティ対策と品質保証

リスクを最小限に抑え、深い研究のセキュリティを確保するために、Openaiはさまざまな措置を講じています。

1。レッドチームキャンペーン

外部のセキュリティの専門家と「レッドチーム」は、深い研究における弱点と潜在的な虐待を検索するよう依頼されました。これらのテストには、データ保護、危険なアドバイスの分布、差別、操作など、12の異なるリスクカテゴリが含まれていました。これらのキャンペーンの結果は、Openaiが脆弱性を特定し、安全上の注意を向けることに役立ちました。

2。自動評価

Openaiは、深い研究の品質と安全性を継続的に監視するために、自動評価システムに依存しています。独自の情報によると、これらのシステムは、ヘイトスピーチ、プロパガンダ、有害な情報など、不要なコンテンツの検出において93％の精度を達成しています。

3。サンドボックス

ディープリサーチ内のPythonコードは、孤立した「サンドボックス」環境で行われます。これにより、システム全体への潜在的に有害なコードアクセスが防止されるか、望ましくない副作用を引き起こします。サンドボクシングは、マルウェアやシステムの侵害のリスクを最小限に抑えるための一般的な安全技術です。

将来の開発と未解決の質問

計画機能と拡張機能

Openaaiは、ディープリサーチが今後数か月でさらに開発されることをすでに発表し、新しい機能を含むように拡大しました。 2025年の第2四半期には、次の拡張機能が計画されています。

マルチモーダルレポート

データの視覚化と生成された画像の深い研究からのレポートへの統合。これは、レポートの明瞭度と意味をさらに高め、ユーザーが一目で複雑な情報を記録できるようにすることを目的としています。

APIアクセス

選択したエンタープライズパートナー向けのプログラミングインターフェイス（API）の提供。これにより、企業は深い研究を独自のシステムやアプリケーションに直接統合し、特定のアプリケーションに技術を適応させることができます。ただし、Openaiは、APIの承認は、「説得リスク」が十分に明確にされた直後にのみ行われることを強調しています。これは、Openaiが、特に操作と偽情報に関して、深い研究の潜在的なリスクを負っていることを示しています。

動的なデフラゲンの制限

チームの使用法依存スケーリングの導入。これは、深い研究を集中的に使用するチームが、より柔軟なデフラゲンシミットを受け取ったり、追加の容量を追加したりできることを意味します。使用制限を動的に適応させると、深い研究を作業プロセスに統合しやすくなります。

原因不明の課題と研究のニーズ

印象的な進歩にもかかわらず、深い研究とAIベースの知識研究に関連する未解決の質問と課題がまだあります。たとえば、批評家は、現在の引用メカニズムが科学的基準を満たしているかどうかを疑問視しています。科学文献分析のケーススタディでは、症例の87％でOCT4タンパク質修飾の分析において深い研究が関連する研究を正しく引用したが、症例の13％で時代遅れまたは無関係なソースが発生したことが示されています。この例では、品質保証とAIシステムの結果の批判的評価が引き続き重要な役割を果たしている必要があることが明らかです。

また、この問題は、深い研究のより広範な利用可能性が、仕事の世界と知識労働者の役割にどのように影響するかも明らかにしています。ディープリサーチは、ケビンが予測するために「数分での週刊作業」を実際に変えますか？それとも、実用的な利点が限られている別のAIツールであることが証明されますか？これらの質問に対する答えは、企業や個人がこのテクノロジーをどのように適応させ、それらを作業プロセスに統合するかに大きく依存します。しかし、エージェントベースの研究の時代が始まっており、知識が根本的に変化することを知っていることは確かです。

AIベースの知識作業の転換点

より多くの視聴者のための深い研究のオープニングは、AIベースの知識作業のターニングポイントを示しています。このツールは、前例のない効率性の向上と知識を得るための新しい機会のさまざまな分野の研究者、アナリスト、および知識労働者に提供します。同時に、品質保証、倫理的責任、および仕事の世界に対する影響に関する重要な質問が残っています。 Openaaiの決定は、最初はAPIを介して提供しないという深い研究であり、潜在的な虐待リスクと責任を持って開発する必要性を備えた会社の慎重に処理されたものを強調しています。組織にとって、そのようなツールの統合は、結果の批判的評価とこの技術の使用に必要なスキルを開発することを条件に、ますます競争的要因になりつつあります。次の数ヶ月と数年は、深い研究が実際に知識の仕事を根本的に変革し、AIベースの知識習得の新しい時代を開始する可能性があるかどうかを示します。

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