ChatGPTのDeep Researchとは？使い方や無料・有料料金プランの回数制限についても解説

ChatGPTで調べものを進めるなかで、情報量や根拠の弱さに不安を感じる場面は少なくありません。

Deep Researchは、ChatGPTによる調査作業を一段深いレベルへ引き上げる目的で提供されている機能です。

複数の情報源を横断的に調査して比較整理し、出典付きレポートとしてまとめられるため、テーマによっては人が数時間かかる下調べを短時間で進められる点が評価されています。

本記事では、ChatGPTのDeep Researchに関する基本情報から使い方、料金や回数制限、プロンプト設計のコツ、実務での活用場面までを整理して解説します。

ChatGPTのDeep Researchとは？

ChatGPTのDeep Researchは、AIが自律的にWeb上の情報を深堀りし、根拠の確かなレポートを作成する高度な検索機能です。

従来の検索機能よりも複雑な工程を自動化できるため、前提知識が多く求められる市場調査や競合分析においても、論点を整理したレポート形式で把握しやすくなり、ビジネスリサーチの効率化に役立ちます。

ここでは、Deep Researchの具体的な機能と特徴について解説します。

複雑な情報を整理し回答できる機能

ChatGPTのDeep Researchは、一つの質問に即座に答えるだけでなく、複数のステップにわたる調査工程をAIが自ら組み立てて実行する能力を持っています。

これまでのWebブラウジング機能は、検索結果を短くまとめる単純な動作に留まりました。対してDeep Researchは、情報が足りない場合に再度キーワードを選定し直したり、複数のサイトを突きあわせて分析したりと、人間に近い思考で調査を進めます。

市場調査や競合分析など、前提知識が多く求められるテーマでも、Deep Researchなら論点を整理したレポート形式で把握しやすくなる点が特徴です。

ユーザーが提示したテーマが抽象的であっても、AIが必要な要素を細分化し、論理的なレポートへと落とし込みます。

Deep Researchの特徴

ChatGPTのDeep Researchの最大の強みは、情報の網羅性と構造化されたアウトプットにあります。

従来のChatGPTは断片的な回答に終始しがちでしたが、Deep Researchは単なる要約に留まらず、調査工程そのものを内包している点が大きな違いです。

まずユーザーの意図を汲み取り、最適な検索計画を立案します。一度の検索で満足せず、得られたデータから新たな疑問を見つけ出し、納得のいくまで追加調査を繰り返す点が特徴的です。

最終的には膨大な情報を整理し、見出しやリストを用いた読みやすい形式で提示します。参照したWebサイトのリンクも明確に示されるため、情報の透明性が保たれ、業務利用においても信頼を置ける仕組みとなっています。

ChatGPTのDeep Researchの使い方

ChatGPTでDeep Researchを最大限に活用するためには、基本操作とAIに意図を正しく伝える入力方法を理解する必要があります。

ここでは、Deep Researchを活用する際の基本的な使い方を紹介します。

起動方法

Deep Researchを動かす際は、モード選択メニューから専用モードへの切り替えが必要です。

ChatGPT画面でプロンプト入力欄の左側にある「＋」をクリックすると「Deep Research」オプションが表示され、モードを選択するとリサーチを開始できます。

「＋」内にDeep Researchが表示されない場合は、利用環境または選択中のモデルが対応していない可能性があるため確認が必要です。

正しく選択された状態では入力欄が専用UIへ切り替わり、調査内容の送信と同時にAIが調査を開始します。

調査テーマの入力のコツ

Deep Researchの精度は、ChatGPTへの指示内容で大きく左右されます。

指示が曖昧ではAIの調査範囲が広がりすぎ、結果として焦点のぼやけたレポートになりがちです。一方で、条件を絞りすぎると必要な情報が見落とされる可能性があります。

Deep Researchの精度を高めるためには、調査目的や利用場面を簡潔に伝え、対象範囲や期間を明確にしましょう。さらに、表形式や文章形式など、出力イメージを伝えると結果が安定します。

入力を添付できるもの／できないもの

Deep Researchでは、テキスト入力による指示に加えてファイルを添付し、参考資料として調査を依頼できます。

PDFやWord、テキストファイルの読み込みに対応しており、参考資料としてAIに読み込ませられます。

社内資料や既存レポートを基に最新の市場動向を調査させることで、実務での調査作業が効率化されるでしょう。

一方で、パスワード付きのファイルや容量が極端に大きいデータは処理対象外になる場合があります。アップロードした情報の取り扱いについては、学習への利用設定を確認し、プライバシーとセキュリティの管理を徹底しましょう。

ChatGPTのDeep Researchの料金プラント回数制限

Deep Researchは高度な計算リソースを消費するため、プランごとに利用回数や機能の制限が設けられています。導入時には、利用頻度や業務への影響を踏まえた判断が欠かせません。

ここでは、ChatGPTのDeep Researchにおける料金体系と回数制限の仕組みを解説します。

無料枠（軽量版）

2025年12月時点では、無料版のユーザーであってもDeep Researchの一部機能を利用可能です。

ただし、利用回数は月に5回程度と限られており、提供されるのも簡易的なモデルである軽量版に限られます。軽量版は通常版よりも処理速度が速い半面、一度に掘り下げられる情報の深さやレポートのボリュームは控えめな設計です。

まずは操作感を試すための枠組みとして活用する方がよいでしょう。本格的なリサーチ業務に活用する場合、有料プランの検討が現実的な選択肢となります。

有料プラン

Deep Researchを継続的に活用する場合は上位プランへの加入が推奨されており、プランごとに月あたりの利用回数や自由度が異なります。

ChatGPT Plus、Business、Enterpriseプランでは、通常版と軽量版を含めてDeep Researchを月に約25回まで利用できます。バージョンを使い分けられるため、短時間で完結する調査と、やや重めの調査を状況に応じて切り替えやすい構成です。

ChatGPT Proプランでは、通常版および軽量版をあわせて月あたり約250回まで利用できます。実行回数に十分な余裕があり、継続的な調査業務や分析作業を前提とした利用に向いています。

利用頻度や業務上の重要度にあわせて、自身に合ったプランを選びましょう。

制限に達したらどうなる？

Deep Researchの回数制限は、カレンダー上の1日からではなく、最初に機能を使った日から数えて30日ごとにリセットされます。残り回数は画面上のボタンにカーソルをあわせるだけで簡単に確認可能です。

もし通常版の回数を使い切った場合、システムは自動的に軽量版での処理へと切り替わります。

業務中断を防ぐためには、重要度の高い調査は月初めに優先しておこない、簡易的な確認作業には簡易版を使うといった使い分けが有効です。

ChatGPTのDeep Researchのプロンプト設計のコツ

Deep Researchの能力を最大限に引き出すには、AIへ送る指示書であるプロンプトの設計が極めて重要です。入力内容次第で、調査結果の質には大きな差が生まれます。

ここでは、Deep Researchで精度の高い結果を得るためのプロンプト設計のコツを紹介します。

指示は「目的→前提→条件→評価軸→出力形式」の順で書く

プロンプト作成時は、ChatGPTが調査意図を正確に把握できる構造を意識しましょう。

思考の流れを整理した順序で情報を伝えると、文脈理解が安定します。

まず「新規事業の判断材料にしたい」といった目的を記し、次に「自分はマーケターである」と前提を共有します。さらに「過去3年以内の日本市場に限る」といった具体的な制約条件を加え、何を重視して評価すべきかの基準を添えてください。

最後に「比較表付きのレポート形式で」と出力の形を指定すれば、AIは文脈を正確に汲み取ります。この順序を守ることで、内容のズレを防ぎ、精度の高い回答を効率よく得られます。

“追加質問してOK”を入れると精度が上がりやすい

プロンプトの最後に「不明点があれば追加で質問してOK」」と一文を加えると、精度が向上しやすくなります。

ユーザーの指示には無意識のうちに情報不足や曖昧さが含まれる場合があるため、AIに質問を許可すると前提条件を自律的に確認し、認識の不一致を解消しやすくなります。

これにより、調査の方向性が明確になり、的外れな結果が出力されるリスクを最小限に抑え込めるでしょう。

一方的な指示出しではなく、AIとの建設的な対話を通じて要件を固めていく姿勢が、Deep Researchを使いこなす鍵となります。

ChatGPT Deep Researchの活用シーン

Deep Researchは、情報の網羅性と正確性が求められるビジネスシーンで効果を発揮し、とくに意思決定前の材料整理に向いています。

ここでは、Deep Researchを業務で活用する代表的なシーンを紹介します。

市場調査・競合比較

新規事業の立ち上げや商品開発の局面において、外部環境を迅速に把握する際にDeep Researchは非常に役立ちます。

特定の業界における主要企業の動向や市場規模の推移、最新のトレンドを短時間でまとめて把握できる点が特徴です。

たとえば「SaaS業界の主要5社を料金や機能面で比較して表にまとめて」と指示すれば、数時間かかる手作業を数分で代替できます。

公式サイトだけでなくプレスリリースやニュース記事も横断的に探るため、多角的な視点を含んだ質の高い分析資料が手に入ります。

施策検討の材料集め（SEO/マーケ/PR）

マーケティング戦略や広報企画を検討する際、アイデアを裏付けるデータ収集においてもDeep Researchは有効です。

SEO記事の構成案を作成するために競合サイトの傾向を分析させたり、SNSで話題になったキャンペーンの成功要因を探らせたりといった使い方が考えられます。

Deep Researchが集めた客観的なデータに基づけば、周囲を納得させる説得力の高い企画書を短時間で作成できます。

ChatGPT Deep Researchの注意点

ChatGPTのDeep Researchは強力な機能ですが、AI特有のリスクや限界についても正しく理解しなければなりません。

ここでは、Deep Researchを利用する際に、とくに注意すべきポイントを解説します。

出典チェックを前提とする

Deep Researchが生成したレポートの内容は、最終的に人間が自らの目で検証し、出典元を直接確かめることが原則です。

Deep Researchは情報の信頼性を高める設計になっていますが、それでも事実と異なる情報を生成するハルシネーションの可能性は否定できません。

とくに数値データや専門的な事実については、レポートに記載されたリンク先へ飛び、一次情報に誤りがないか必ずチェックする必要があります。

出力されたアウトプットをそのまま鵜呑みにせず、あくまで高度な下書きとして位置付け、最終的な情報の責任は人間が負う意識を持つことが重要です。

最新情報とのズレ／ソースの品質差

インターネット上の情報は更新頻度や信頼性にばらつきがあり、Deep Researchでも古い情報や品質の低い情報を参照する可能性があります。

とくに直近の出来事や専門性の高い分野では、情報反映にタイムラグが生じる場合があります。

提示されたレポートについては、どの時点のデータに基づいているか、参照元が公共性の高いメディアかを確認する習慣を持つことが重要です。

ChatGPT Deep Researchに関するよくある質問

Deep Research利用時には、処理時間や引用の扱い、利用回数の確認方法などの疑問が生じやすいため、事前に把握すると作業中の戸惑いやトラブルを避けやすくなります。

ここでは、​Deep Researchに関して寄せられやすい質問と回答を紹介します。

回答が出るまで何分くらいかかる？

Deep Researchの処理時間は、調査内容の複雑さや範囲によって大きく変わります。単純な事実確認や概要把握であれば、数分程度で完了する場合があります。

一方、複数トピックを横断した調査や、データ比較を伴う分析タスクでは、完了までに時間がかかる場合も珍しくありません。

また、Deep Researchはバックグラウンドで処理が進む場合もありますが、基本的には処理完了までブラウザを開いた状態で待機するか、通知を確認する必要があります。

通常のChatGPTの回答よりも時間を要する前提で、余裕を持った指示を出す意識が重要です。

引用は必ず出る？

Deep Researchは情報の根拠を示すため、原則としてレポートに引用元のリンクが表示されます。

どの段落がどの情報を根拠としているか把握しやすくなり、ファクトチェックが容易になるでしょう。

ただし、AIが複数の情報を統合して導き出した推論部分には、特定の引用が付かないケースもあります。

もし厳密な根拠を求める際は、プロンプト内で「すべてのデータに必ず出典URLを併記して」と指定を加えると、引用漏れを防ぎやすくなります。

使用済みの回数はどこで確認できる？

自身の利用回数や残りの制限状況については、ChatGPTのインターフェース上で簡単に確認できます。

具体的には、モード選択メニュー内の「Deep Research」ボタンにマウスカーソルをあわせると、残りのタスク数や制限リセットまでの期間がポップアップで表示される仕様です。

回数のカウントは、プランの更新日ではなく「はじめてDeep Researchを使った日」を起点とした30日単位でおこなわれます。突然の利用制限に慌てないためにも、重要なリサーチを開始する前はこまめにステータスをチェックすると安心です。

まとめ

ChatGPTのDeep Researchは、検索結果を並べる仕組みではなく、調査から情報統合、レポート作成までを一連の流れで進められるリサーチ特化機能です。市場調査や競合比較といった「情報を集めて構造化する」業務において圧倒的な効率化を実現します。

一方で、プランごとの回数制限やハルシネーションのリスクを正しく理解し、最終的には人間が内容を検証する姿勢も重要です。

1回のリサーチで成果を最大化するために、目的や条件、評価軸、出力形式を具体的に記し、必要に応じてAIからの逆質問を許可するプロンプト設計を意識してください。まずは身近なテーマからDeep Researchを試し、日々のワークフローにおける最適な活用方法を見つけ出してみましょう。