動作中は、ページの右側にパネルが表示され、ボットが行っているすべての動作がリアルタイムで表示されます。これはボットの引用情報のようなものですが、「思考プロセス」の説明も含まれています。ボットはインターネットに接続し、オンライン検索を行い、ウェブページを読み取り、テキスト、画像、PDFなどの形式で膨大な量の情報を分析または統合できます。これらはすべて計算負荷が高いため、OpenAIはユーザーがサブドメインに基づいてクエリを実行できる量を制限しています。今後数ヶ月以内に、より小型で効率的なモデルも展開される予定です。

ディープリサーチ機能は、科学、金融、工学、政策分野の知識労働者向けに特別に開発されました。しかし、OpenAIは、消費者にも同様に有用であると述べています。OpenAIは、ディープリサーチが、買い物の大きな決断のための超パーソナライズされたリサーチにどのように役立つかを例に挙げました。例えば、車、家具、家電、電子機器の中からどれを選ぶかを決めるのに役立ちます。このツールは数千もの記事やレビューから情報を統合できるため、ユーザーのニーズに合わせてカスタマイズされたレポートを作成できると言われています。

OpenAIによると、「ディープリサーチは、ドメイン専門家によって、何時間にも及ぶ困難な手作業による調査を自動化したと評価された」

OpenAIは、Deep Researchの知見がユーザーにとって価値あるものとなり、研究時間を何時間も節約できる事例を複数提供しています。同社は、科学研究や学術誌を通じて、極めてニッチで具体的な問題を理解するために活用できると述べています。

例えば、化学の課題でChatGPTに「ガラス状ポリマーにおける純ガス吸着と混合ガス吸着の違い、そしてデュアルモード吸着モデルを用いてガラス状ポリマーにおける混合ガス吸着挙動を予測する方法を説明してください」と指示すると、モデルは吸着モデルを理解し、オープンソース情報にアクセスし、主要な問題点を明らかにし、PDFファイルを取得し、さらにモデルを改良してから、すべてのコンテンツをまとめ上げます。OpenAIによると、このタスクによって4時間の時間が節約されたとのことです。

OpenAI の投稿では、ヘルスケア業界と言語学におけるディープ リサーチの同様の使用例も紹介されており、それぞれ 5 時間と 2 時間の節約につながっています。

Deep Researchは、100以上の分野にわたる専門家レベルの知識をテストするAIベンチマーク「Humanity's Last Exam」でも優れた成績を収めたとされています。Deep Researchは26.6%の精度を記録し、このテキストでこれまでで最高のスコアとなりました。比較すると、DeepSeek-R-1は9.4%、GPT-4oはわずか3.3%でした。

Deep ResearchはLLMではなく推論モデルに基づいていますが、入力を処理して出力テキストを生成するために言語モデルを使用しています。OpenAIは、Deep Researchモデルは幻覚や事実の捏造を行う可能性があるため、研究成果を注意深く監視し、盲目的に信頼しない方が良いと警告しています。

2/26 更新: ChatGPT ディープ リサーチが追加の ChatGPT プランに追加されるという情報を追加しました。

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