公開：2025年3月1日 /更新：2025年3月1日 - 著者： Konrad Wolfenstein
最も難しいテストでのAIディープリサーチツール：どのki-geniusが深い知識を提供しますか？ Openai、困惑、またはGoogle Gemini？ - 画像：xpert.digital
ディープリサーチ2.0：主要なプラットフォームの長所と短所
2025年のAIベースのディープリサーチ：チャット、困惑、ジェミニの比較分析
2025年は、情報を探し、処理し、使用する方法の転換点を示しています。人工知能（AI）は、単純なタスクを自動化するためのツールとしての地位を確立しただけでなく、「深い研究」の新しい時代にも入りました。この画期的なテクノロジーにより、AIシステム、複雑なマルチステージの研究プロジェクトが独立して編集し、さまざまなソースを分析し、構造化された包括的なレポートを作成できます。この進歩は、この未来指向の分野でトップを達成するために努力している主要なAIプラットフォーム間の集中的な競争を引き起こしました。
現在、この技術革命に焦点を当てた3人の主要な俳優がいます。ChatGptの深い研究を備えたOpenai、同じ名前の深い研究機能との困惑、Gemini 1.5 ProのGoogleは、深い研究スキルも統合しています。これらのプラットフォームはそれぞれ独自のアプローチに従い、独自の強みと機能を提供します。この詳細な分析の目的は、これら3つの主要な深い研究ツールのそれぞれの利点、弱点、および適用領域を調べることを目的としており、現在最も説得力のあるパフォーマンスを実行しているシステムと将来の開発が予想されるかを決定します。
AIベースの研究の開発：簡単な検索クエリからディープリサーチまで
深い研究の重要性を完全に把握するためには、AIベースの情報調達の開発を検討することが役立ちます。初期には、研究分野のAIは、検索エンジンアルゴリズムの改善や繰り返しのデータ収集と処理プロセスの自動化などの簡単なタスクに限定されていました。 Google SearchやBingなどの従来の検索エンジンはまだ強力であり、依然として強力でしたが、ユーザーは適切な検索用語を策定し、結果を表示し、関連情報を抽出および合成する必要があります。
開発の次の段階では、AIチャットボットが生成されました。これは、自然に言語の質問に答え、文脈情報を提供することができました。元の形式のChatGptはこの分野の先駆者であり、人間のような会話を行い、複雑な問い合わせを処理する大きな音声モデル（LLM）の可能性を実証しました。ただし、これらのチャットボットは通常、既存の知識にのみアクセスすることができ、新しい情報を独立して調査および分析する能力が制限されていました。
深い研究は、次の革命的なステップを表しています。それは、質問の単なる回答をはるかに超えており、AIシステムが複雑なトピックに慣れ、さまざまな情報を参照し、批判的に評価し、結果を首尾一貫した構造化されたレポートにまとめることができます。研究を実施するこの能力は、専門家、科学者、ジャーナリスト、企業、信頼できる包括的な情報を必要とする人に完全に新しい機会を開きます。
ChatGpt Deep Research：プレミアムリサーチアナリスト
ChatGptの背後にある会社であるOpenaaiは、Premium AI SolutionsのプロバイダーとしてChatGpt Deep Researchを所有しています。 2025年2月に導入された深い研究機能は、ユーザーに従来のチャットボットのスキルを超えて、本格的な「仮想研究アナリスト」として機能するツールを提供することを目的としています。 GPT-4の後継者と見なされるO3モデルの高度に開発された専門的なバージョンによって推進されているCHATGPT DEEP Researchは、厳しい多段階の研究タスクを自動化し、最高品質の結果を提供するように設計されています。
パフォーマンスと機能の詳細
独立した専門家テストでは、ChatGpt Deep Researchは、徹底と詳細な深さのゴールドスタンダードとしての地位を迅速に確立しました。このシステムは、表面的な情報を提供するだけでなく、問題に深く飛び込み、それぞれのトピックを包括的に理解するように設計されています。 ChatGpt Deep Researchが生成するという報告は、詳細で明確な構造化と多数の深刻な情報源の使用によって特徴付けられます。このツールは、複雑な関係を認識し、さまざまな視点を考慮し、重要な分析を実行することができます。
ディープリサーチのプロセスは、通常、ユーザーからの正確な質問または研究命令から始まります。この入力に基づいて、ChatGpt Deep Researchは、質問に答えるために必要なさまざまな手順と情報源を含む詳細な研究計画を開発します。その後、システムは独立して動作し、関連情報をインターネットで検索し、分析し、コヒーレントレポートに合成しました。トピックの複雑さに応じて、このプロセスには5〜30分かかる場合があります。
ChatGpt Deep Researchの印象的なパフォーマンスも、ベンチマークテストによって支えられました。 100を超える専門分野の専門家をテストする要求の厳しい「人類の最後の試験」ベンチマークでは、ChatGpt Deep Researchは26.6％の記録を達成しました。これは、テストされた他のすべてのAIモデルを超えるだけでなく、同じテストで3.3％少ないGPT-4モデルと比較して有意な改善を表しています。これらの結果は、ChatGpt Deep Researchが多くの部門の人間の専門家に近いレベルで考え、分析できることを示しています。
コストとアクセシビリティ：制限付きのプレミアムオファー
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。
に適し：
困惑の深い研究：すべての人のための深い研究
困惑は、AIの研究市場の挑戦者としての地位を確立し、アクセスとユーザーフレンドリーにアクセスできる「民主的な」アプローチを選択しました。 2025年2月中旬、同社は複雑な研究も自動化する機能である「Deep Research」でプラットフォームを拡大しましたが、ChatGptの深い研究と比較して異なる焦点を設定しています。
パフォーマンスと速度：透明なソースを使用した迅速な結果
Perplexity Deep Researchは、印象的な速度で包括的なレポートを作成することを目指しています。このシステムは、科学データベース、ニュース記事、業界レポート、その他の関連情報源など、さまざまな情報源を独立して検索します。困惑の特別な特徴は、ユーザーがいつでも情報の起源を理解できるようにする透明な引用です。作成されたレポートは明確に構成されており、すべての段落、さらには個々の文の正確なソース情報が含まれています。
速度に関しては、Prplexity Deep Researchは明らかに競合他社を超えています。通常、レポートは1分以内に生成されるため、信頼できる情報を迅速に必要とするユーザーにとって理想的なツールになります。ただし、この速度は必ずしも品質を犠牲にしているわけではありません。 「人類の最後の試験」などのベンチマークでは、Prperxity Deep Researchは21.1％のかなりの価値を達成し、したがって他の多くの主要なAIモデルを超えましたが、ChatGpt Deep Researchに残されました。
価格とユーザー - フレンドリー：無料アクセスと柔軟なサブスクリプション
困惑の最大の利点は、そのアクセシビリティにあります。ここで検討した3つのプロバイダーのうち唯一の困惑は、無料の基本バージョンでその深い研究機能を提供します。したがって、ユーザーはコストなしで深い調査を試み、それを使用して簡単に調査することができます。ただし、無料版では、システムのリソースを保護するための毎日の問い合わせがあります。
ディープリサーチや追加のプレミアム機能への無制限のアクセスを必要とするユーザーには、Perplexityは月あたり約20ユーロのProサブスクリプションを提供します。このサブスクリプションには、無制限の深い研究要求だけでなく、GPT-4OやDeepSeek R1などのより高度なAIモデルへのアクセスも含まれています。この柔軟な価格設定により、困惑の深い研究は、時折ユーザーから専門的な研究者まで、幅広いユーザーベースにとって魅力的な選択肢となります。
に適し：
GoogleGemini 1.5 Pro with Deep Research：Googleエコシステムへの統合
Googleは、世界の主要なテクノロジー企業の1つであるため、高度なAIモデルGemini 1.5 Proに深い研究を統合しています。このステップは、既存のGoogleエコシステム内でシームレスで効率的な研究ソリューションを作成することを目的としています。ディープリサーチ機能は、Google独自のチャットボットGeminiを介してアクセスできます。
機能と統合：Googleユニバースのワークフロー最適化
Gemini 1.5 Pro deep Researchは、ワークフローの統合とユーザーフレンドリーに焦点を当てていることを特徴としています。通常、調査プロセスは、ユーザーによるリクエストを入力することから始まります。 Geminiは、リクエストへの回答に関連するさまざまな手順とソースを含む詳細な研究計画を自動的に作成します。ユーザーには、実際の調査が開始される前に、この計画をチェック、調整、編集するオプションがあります。
Geminiは、高度なAIアルゴリズムを使用して、複雑なトピックを効率的に研究し、さまざまなソースから情報を抽出します。このシステムは、大量のデータの処理と分析において特に強力であるため、科学的研究、市場調査レポート、広範な文書コレクションなどの複雑なトピックの処理に最適です。 Geminiの優れた機能は、Googleエコシステムへの深い統合です。ワンクリックで、ディープリサーチレポート全体をGoogleドキュメントにエクスポートできます。これにより、結果のさらなる処理、協力、アーカイブが大幅に簡素化されます。 Google Workspaceへのこのシームレスな統合により、GeminiはすでにGoogle製品を集中的に使用しているユーザーにとって特に魅力的なオプションになります。
パフォーマンスとコスト：品質と価格のバランスバランス
Deep Researchを備えたGemini 1.5 Proは高品質のレポートを提供します。これは通常、ChatGpt Deep Researchのそれよりもやや短くて表面的ですが、それでも高いレベルの情報を提供しています。 Geminiの強みは、特に現在の情報の処理と、Google検索エンジンやその他のGoogleサービスによって継続的に更新されている巨大な知識ネットワークへのアクセスにあります。さらに、Gemini 1.5 Proには最大100万トークンの印象的なコンテキストウィンドウがあり、非常に広範な文書や議論を処理し、深い分析を実行することが可能になります。
コストに関して、Deep Researchを持つGemini 1.5 Proは、ChatGpt Deep Researchのより手頃な代替品として位置付けられています。毎月のサブスクリプションをアクティブにした後、このテクノロジーは約20ユーロで利用できます。これにより、価格の点でPerplexity Proに匹敵しますが、ChatGptのディープリサーチよりもかなり安いです。このバランスの取れたパフォーマンスとコストの比率により、ジェミニは、高品質の深い研究ソリューションを探しているユーザーにとって、プレミアム予算を費やすことなく魅力的な選択肢となります。
に適し：
3つのプラットフォームの比較評価：違いと類似性
ChatGpt Deep Research、Perplexity Deep Research、およびGemini 1.5 ProとDeep Researchの違いと類似点をよりよく理解するために、さまざまな基準に基づいて3つのプラットフォームを直接比較することが役立ちます。
クォーターおよびソース情報：透明性に焦点を当てます
深い研究ツールを評価する際の重要な側面は、ソースが引用され指定される方法です。研究された情報の信頼性と検証可能性にとって、透明で理解できる引用が重要です。この領域では、3つのプラットフォームには異なるアプローチが表示されます。
困惑の深い研究
困惑は、最も詳細な引用によって特徴付けられます。ソース情報は、すべての段落だけでなく、個々の文にも提供されます。このより詳細な引用は、情報起源を正確に追跡できるようにするため、多くのユーザーが特に役立つと認識されています。
ChatGpt Deep Research
ChatGptは、各セクションの最後に引用符を提示します。さらに、ユーザーに別のバーで使用されるすべてのソースの完全なリストにアクセスする機会を提供します。この方法は、困惑よりも少し詳細ではありませんが、使用されるソースの概要を提供しています。
Gemini 1.5 Pro with Deep Research
Geminiは、段落ごとの見積もりを折りたたみ式ソースリストで配信します。この方法は、困惑の非常に詳細な引用とChatGPTのより一般的な方法との間の中間基盤です。フォールドアウトソースリストにより、ユーザーは必要に応じてソースに深く入り込むことができます。
速度と応答時間：時間はお金です
深い研究ツールが結果を提供する速度は、特に時間のプレッシャーにさらされているか、情報が迅速に必要なユーザーにとって、もう1つの重要な要素です。速度に関しては、3つのプラットフォームには明確な違いがあります。
困惑の深い研究
困惑は、3つのツールの中ではるかに速いです。通常、レポートは1分以内に生成されます。この高速により、困惑は、迅速な研究と状況に関連する情報のニーズに理想的な選択肢となります。
Gemini 1.5 Pro with Deep Research
ジェミニは通常、レポートを作成するのに約1〜2分必要です。これは困惑よりも遅いですが、ほとんどの研究タスクでは容認できる応答時間です。
ChatGpt Deep Research
CHATGPTは、1〜5分の応答時間で3つのプロバイダーの中で最も遅いです。処理時間が長くなるのは、おそらくChatGpt Deep Researchが生成するレポートの徹底性と詳細の深さによるものです。最高の品質で包括的な分析の優先順位を設定し、もう少し長く待つことをいとわないユーザーにとって、これは許容可能な妥協案になる可能性があります。
ケーススタディの分析：グローバルなコンテキストでの炭素価格設定ポリシー
3つのプラットフォームの実用的な長所と短所を説明するために、ケーススタディが分析されました。グローバルなコンテキストでの炭素価格設定ポリシーに関する研究です。このトピックは複雑であり、さまざまな地域的、経済的、政治的要因を考慮する必要があります。この分析の結果は、アプローチの興味深い違いと3つのツールの結果を示しました。
Gemini 1.5 Pro with Deep Research
ジェミニは、世界中の炭素価格設定政策の幅広い概要を提供しました。このツールは、さまざまなアプローチとその効果に関する一般的な情報を提供しました。しかし、特にインドなどの重要な地域の地域の詳細は無視されていました。さらに、矛盾が引用されたため、情報を理解することが困難になりました。
ChatGpt Deep Research
ChatGptは、炭素価格設定ポリシーの適切に構造化された詳細な分析を作成しました。このツールは、さまざまな政治的アプローチの比較を明確にし、社会的および経済的洞察に陥りました。しかし、炭素漏れ（厳格な規制の少ない地域に排出を移転する）や、この地域での国際協力の重要性などのいくつかの重要な課題は見落とされていました。
困惑の深い研究
困惑は、正確なソース情報と深遠な地域分析によって特徴付けられました。特に、中国とインドにおける炭素価格設定の分析は詳細であり、十分に発見されました。ただし、レポートの構造は、部分的に冗長なコンテンツとチャットと比較して洗練された全体的な構造を備えたいくつかの弱点を示しました。
このケーススタディは、すべてのツールに特定の長所と短所があることを示しています。 Geminiは良い概要を提供しますが、詳細および地域のカバーに赤字がある場合があります。 ChatGptは、包括的で適切に構造化された分析を提供しますが、特定の側面を見落とすことができます。正確なソース情報と地域の詳細を備えた困惑のスコアがありますが、レポートの構造と一貫性が改善されます。
理想的な使用シナリオ：どのツールがどこに輝いていますか？
個々のプラットフォームの長所と短所に基づいて、各ツールの理想的な使用シナリオを定義できます。
ChatGpt Deep Research
ChatGpt Deep Researchは、複雑で多層的なトピックを調査し、さまざまな視点を考慮に入れたいユーザーに特に適しています。このツールが問題に深く飛び込み、包括的な分析を作成する能力は、研究プロジェクトの要求に最適です。さらに、ChatGpt Deep Researchは、ブレーンストーミングやアイデアにおける貴重なサポートとしても役立ちます。特別な使用シナリオは次のとおりです。
科学研究
文献検索でのサポート、複雑な研究の分析、研究結果の要約。
戦略的計画と決定 - 制作
戦略的意思決定のための包括的なバックグラウンド分析の作成、さまざまなオプションとシナリオの評価。
創造的なライティングプロジェクト
脚本、小説、ノンフィクションの本またはその他の創造的なテキストのための情報のコレクション、背景素材の開発とキャラクター開発。
詳細なテーマ分析
複雑な政治的、経済的、または社会的トピックの研究、さまざまな視点の分析、差別化された議論の発展。
困惑の深い研究
Perplexity Deep Researchは、高速で簡単に引用され、検証可能な情報を必要とするユーザーにとって理想的なツールです。高速と透明な引用により、ジャーナリスト、金融アナリスト、時間の批判的な情報を必要とする市場研究者などの専門家グループにとって特に価値があります。困惑は、日常の情報のニーズや人生のさまざまな分野での研究にも最適です。特別な使用シナリオは次のとおりです。
ジャーナリスティックな研究
高速事実テスト、現在のニュースに関するバックグラウンドリサーチ、ソースのレビュー。
財務分析と市場調査
現在の財務データの調達、市場動向の分析、競争分析。
技術研究
技術仕様、トラブルシューティング、新しいテクノロジーの情報調達を検索します。
伝記研究
人々、歴史的な出来事、または企業に関する情報の編集。
旅行計画
旅行の目的地、観光スポット、宿泊施設、輸送オプションに関する研究。
現在のトピックの分析
現在のイベントと議論の高速情報調達と概要。
Gemini 1.5 Pro with Deep Research
Gemini 1.5 Pro Deep Researchを備えたProは、Googleエコシステムで既に集中的に働きたいと考えており、研究ワークフローを最適化したいユーザーにとって最良の選択です。 Google Workspaceとユーザーにフレンドリーなインターフェイスへのシームレスな統合により、毎日の情報調達と処理のための効率的なツールになります。ジェミニは、緊密な協力とチーム内の情報交換を必要とするタスクに特に適しています。特別な使用シナリオは次のとおりです。
学問的文脈における文献研究
Googleドキュメントにおける研究結果の科学文献、組織、および管理の体系的な検索。
会社の競争分析と市場調査
競争力のある分析、市場調査レポート、業界分析、Googleドライブの文書への協力の競争分析、産業分析、協力の作成。
プロジェクト管理とチームワーク
プロジェクトの情報の編集、プロジェクトレポートとプレゼンテーションの作成、Google Workspaceのドキュメントの共同処理。
教育部門の研究
講義、宿題とプロジェクト、研究スキルの促進、批判的思考の学生と学生からのサポート。
日常の仕事における情報の効率的な調達
迅速な回答質問、会議やプレゼンテーションのための背景情報の調達、情報管理の最適化。
どの深い研究ツールが最適ですか？
2025年の「ベスト」ディープリサーチツールの問題は、一般的な方法で答えることはできません。最適な選択は、個々のニーズ、予算、優先順位、および特定のアプリケーションシナリオに大きく依存します。
OpenaaiのChatGptを使用した深い研究
CHATGPTディープリサーチは、専門的な要求を備えたユーザーにとって、最高の品質、徹底性、詳細の深さを設定する対応する予算を持つ最初の選択肢です。それは、最も包括的で最高の構造化されたレポートを、印象的な分析能力を備えています。ただし、プレミアム価格と問い合わせの制限を考慮する必要があります。
困惑の深い研究
困惑は、そのアクセシビリティ、速度、透明なソースに感銘を与えます。これは、迅速な結果を必要とし、情報のトレーサビリティを評価するコスト指向のユーザーにとって理想的な選択です。無料の基本バージョンは、カジュアルなユーザーと予算が限られているユーザーにとって特に魅力的です。
Gemini 1.5 Pro with Deep Research
Googleは、Googleエコシステムへのシームレスな統合で確信しており、パフォーマンスとコストの間の良い妥協点を提供します。これは、すでにGoogle製品を集中的に使用しており、Google Workspace内で効率的なワークフローを探しているユーザーに最適です。
私たちの研究をaiに変換しますか？
AIベースの深い研究の技術は急速な開発プロセスにあることを強調することが重要です。 3つのプロバイダー全員が、モデル、機能、ユーザーのフレンドリーの改善に継続的に取り組んでいます。したがって、これらのツールのパフォーマンスと可能な使用が将来さらに改善されることが予想されます。
平均的なユーザーの場合、Perplexityは現在、無料の基本バージョンと手頃な価格のProサブスクリプションを備えた最高の価格パフォーマンス比を提供しています。特定の要件と優先順位に応じて、プロのユーザーはChatGpt Deep ResearchとGemini 1.5 Proを選択する必要があります。最終決定は、個々の研究のニーズ、利用可能な予算、優先生態系の統合を慎重に検討することに基づいている必要があります。情報調達の未来は間違いなくAIベースの深い研究によって形作られており、これらの3つのプラットフォームはこのエキサイティングな開発の最前線にあります。
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