OpenAI は、インターネットを徹底的に調べ、ソースを確認し、構造化された応答を準備するなど、AI アナリストのように機能することを約束する新しいツール、ChatGPT Deep Research を導入しました。しかし、これは本当に探検の未来なのでしょうか、それとも時折幻覚を起こすだけの AI のトリックなのでしょうか?
OpenAIはどうやら新世代の開発を加速させているようだ エージェント – 質問に答えるだけでなく、 独自に調査し、データを分析し、結果を発表する。これらのツールファミリーに最近追加されたのは 深い研究この機能は現在 ChatGPT Pro 加入者限定です。
Deep Research は、ユーザーに簡単な回答を提供するだけでなく、複数のステップからなる調査プロセスを設計します。サイドバーでは、分析の重要な手順を示し、情報源を引用し、必要に応じて自身の誤りを訂正しています。目標は、人間の研究者が行うのと同様に、より信頼性が高く裏付けのある回答を提供することです。
どのように機能しますか? （そしてなぜ最大 30 分もかかるのか！）
ディープリサーチでは、ユーザーはテキストベースの質問をアップロードできるだけでなく、 PDF、画像、Excelスプレッドシート、AIに研究のための追加のコンテキストを提供します。そしてシステムは データ検索と分析のいくつかの連続したステップを実行する、から続くことができます 5〜30分トピックの複雑さに応じて異なります。
Deep Research の主な機能は次のとおりです。
- 多階層情報検索 – AIはすぐに答えを出すのではなく、さまざまなソースから徐々にデータを収集し、検証します。
- 不正なパスの自動修正 – システムが誤った推論を行っていることが判明した場合、その方法論を修正し、データを再確認することができます。
- 研究プロセスの透明性 – ユーザーはサイドバーで、AI が使用したソースとその結論に至った経緯を確認できます。
これはすべて有望に思えるが、OpenAIはシステムが まだ完璧ではない。ディープリサーチは時には 幻覚を起こす、情報源の信頼性を誤って評価したり、信頼性の低い回答を提供したりします。つまり、ユーザーは依然としてデータを批判的に評価し、検証する必要があるということです。
Deep Research は競合他社と比べてどうですか?
他のテクノロジー企業も同様のコンセプトを開発しています。 Google、2024年12月にプロジェクト マリナーを開始は、AI研究のプロトタイプですが、まだ一般には公開されていません。 Googleはまだ実験段階にあるが、OpenAIはすでに有料ユーザー向けにDeep Researchを提供している。
主な機能を比較すると、いくつかの興味深い違いがわかります。
| 関数 | OpenAI ディープリサーチ | Google プロジェクト マリナー |
|---|---|---|
| アクセシビリティ | プロユーザー向け | まだテスト段階 |
| スピード | 回答に5～30分かかる | データなし |
| 情報源 | 引用と方法を表示 | 未知 |
| データ統合 | PDF、画像、表をサポート | 不明 |
| 正確さ | ベンチマークテストで26.6 % | 不明 |
OpenAIは、次のような利点があるようです。 実用製品しかし、そのような AI 研究が実際にどれほど信頼性が高く、有用であるかという疑問が残ります。
料金はいくらですか？また、誰が利用できますか？
現在、ディープリサーチは購読者のみ利用可能です。 チャットGPTプロ誰が支払うのか 月額20 $ただし、大きな制限がある 月間100クエリ。 OpenAI は、Plus、Team、Enterprise 加入者向けのアクセスも展開する予定で、将来的にはパフォーマンスと速度の向上を約束しています。
主な制限は依然として高い 計算の複雑さDeep Research は ChatGPT のクラシック バージョンよりも大幅に多くのコンピューティング リソースを消費します。そのため、OpenAI は現在、限られた数のクエリのみを提供しており、将来的にはコストを削減するための最適化を約束しています。
Deep Research は本当に人間のアナリストに取って代わるのでしょうか?
ディープリサーチは間違いなくAI研究者にとって重要な一歩だが、実際にはまだ アナリストの代わりではなく、アナリストの補助として使用される.
主な利点は次のとおりです。
- 構造化された多段階の研究プロセス従来の生成 AI ツールよりも優れた回答を提供します。
- 出典の引用これにより透明性が高まり、情報の検証が可能になります。
- 新しいデータに基づいて適応するAI は矛盾する情報に遭遇した場合に分析を修正できるためです。
ただし、明らかな制限もあります。
- AIはデータを誤って解釈したり幻覚を起こしたりする可能性があるつまり、回答が必ずしも信頼できるとは限りません。
- 速度は従来のChatGPTに匹敵しません調査には 5 分から 30 分程度かかります。
- 人間の監督は依然として必要であるAI は経験豊富なアナリストほどすべてのソースを分離できないためです。
ディープ リサーチは有望な前進ではありますが、少なくとも現時点では、人間の研究に完全に取って代わることはできません。
AI アシスタントに調査を依頼するために、月額 200 $ を支払いますか?
