Deep Research
Deep Research は、企業向けの複雑な知識タスクに対応するリサーチワークフロープラットフォームです。問題提起、リサーチ計画の分解、資料検索・分析からレポート生成まで、エンドツーエンドの自動化機能を提供します。これにより、本来は分散していて時間のかかるリサーチプロセスを、追跡可能・介入可能・再利用可能な標準化プロセスへと変換します。
ユーザーはリサーチテーマまたは具体的な質問を入力するだけで、システムが自動的にインターネット全体の情報検索、内容分析、クロスバリデーション、要約整理を完了し、最終的に構成が明確で根拠が十分な専門的リサーチレポートを出力します。
Deep Researchページ：
Deep Research 2.0 の主要な強化点
| 機能強化 | 説明 | ユーザー価値 |
|---|---|---|
| サブトピック数の自動判定 | システムがメイントピックの複雑さに応じて、リサーチの深さと分岐数をインテリジェントに決定 | 事前設定コストを削減し、すぐに利用可能 |
| サブ質問の手動編集をサポート | リサーチ初期段階で、ユーザーがサブ質問を編集・修正可能 | リサーチの方向性を制御可能にし、プロセスの透明性を確保 |
| 非同期実行と通知 | リサーチタスクはバックグラウンドで実行され、右側でリアルタイムにプレビュー可能 | 日常業務を妨げず、長時間タスクにも対応 |
| モデル範囲と検索エンジンのガバナンス機能 | プラットフォーム管理者が利用可能なモデル一覧と検索エンジン範囲を一元管理可能 | 企業のコンプライアンス、コスト、安全性要件を満たす |
製品ポジショニング比較
| 次元 | 一般的なQ&A / 単発のWeb検索 | Deep Research 2.0 |
|---|---|---|
| タスクタイプ | 単純な情報検索 | 複雑な知識リサーチ |
| 実行方式 | 単一のリクエスト-レスポンス | 複数ラウンドのリサーチ計画分解と実行 |
| ユーザー参加 | 質問を入力するのみ | サブ質問に手動介入し、リサーチ経路設計に参加可能 |
| 結果出力 | 単一回答 | 構造化され、追跡可能なリサーチレポート |
| プラットフォームガバナンス | なし | モデルと検索範囲を一元管理 |
一言での位置づけ：
Deep Research 2.0 は、企業レベルの複雑なリサーチタスク向けワークフローエンジンであり、リサーチ計画の分解、タスクのクローズドループ、プラットフォームガバナンス、および制御性を重視しています。
初回設定
初回利用前に、必要な設定項目（“*”が付いているものは必須項目）を完了する必要があります。各ページの設定完了後は、必ず 「保存」 ボタンをクリックして設定を有効化してください。
実行制御設定
| 設定項目 | 推奨値 | 推奨理由 |
|---|---|---|
| デフォルトモデル | 最新のフラッグシップモデル（例：GPT-5.2） | 深いリサーチでは推論、要約、引用能力が非常に高く求められるため、最新モデルが最も優れた性能を発揮 |
| 最大リサーチ回数（各ラウンド） | 10 回 | 深さと効率のバランス：5回未満では情報が浅く、15回を超えると効果逓減かつ所要時間が大幅増加 |
| サブトピック数の自動判定 | 有効化 | システムがリサーチ次元をインテリジェントに拡張し、すべてのサブ質問を手動で列挙する必要がない |
| サブ質問の手動編集 | デフォルトで有効 | 重要なノードで人手介入し、リサーチの方向性が期待から逸れないよう保証 |
| レポートスタイル | カスタム（専門的、厳密、豊富、根拠あり） | 標準スタイルは簡潔すぎるため、カスタムでデータ根拠と推論プロセスを明確に要求可能 |
ナレッジベース設定
ナレッジベース設定により、ユーザーはリサーチ結果を企業内部資料と組み合わせ、結論の業務関連性を高めることができます。
| 設定項目 | 推奨値 | 推奨理由 |
|---|---|---|
| ナレッジベース | 市場/業界/内部ナレッジベース | 高品質なプライベートデータを活用し、一般検索との差別化優位を形成 |
| 検索戦略 | ハイブリッド検索 | キーワードの正確一致と意味的類似度を両立し、再現率が最も安定 |
| 最大再取得件数 | 10 件 | 十分なコンテキストを提供しつつ、モデルのウィンドウ超過やノイズ混入を回避 |
| ドキュメント類似マッチ度 | 0.5 | バランスポイント：0.5で十分に関連する文書を取得しつつ、広すぎない |
Web検索設定
必要に応じてWeb検索機能を有効化し、最新の公開情報を補完できます。
- 検索エンジンを有効化：最新の公開情報を取得し、ナレッジベースの鮮度不足を補完
- 設定を編集：
ボタンをクリックすると、選択した検索エンジンのAPIキーなど接続パラメータを詳細に設定できます。
MCP リソース設定
必要に応じて、リサーチプロセスで呼び出せる外部ツールやサービスを設定できます。
- MCP サーバー：内部 CRM、リアルタイムデータ API、チケットシステムなどに接続する必要がある場合は、実際の認証情報に基づいて設定します。
- 依存関係がない場合：安全にスキップでき、コア機能には影響しません。
推奨設定
以下の設定は、多くのリサーチ初期化シナリオに適しており、効率・品質・制御性のバランスを取ることができます。
| 大分類 | 設定項目 | 推奨設定 |
|---|---|---|
| 実行制御 | モデル | GPT-5.4 |
| 実行制御 | 最大リサーチ回数 | 10 |
| 実行制御 | サブトピックの自動判定 | 有効化 |
| 実行制御 | サブ質問の手動編集 | 必要に応じて有効化 |
| 実行制御 | レポートスタイル | カスタム（専門的/厳密/根拠あり） |
| ナレッジベース | 検索戦略 | ハイブリッド検索 |
| ナレッジベース | 最大再取得件数 | 10 |
| ナレッジベース | ドキュメント類似マッチ度 | 0.5 |
| Web検索 | Bing 検索、Google検索など複数のWeb検索 | 必要に応じて有効化 |
Deep Research の使用
リサーチテーマを入力
設定完了後、ユーザーは以下の手順でリサーチを開始できます。
- 入力欄にリサーチテーマまたは質問を入力します。例：
Comparative Study of Water Consumption in Poultry and Livestock Production。 - システムは複数の専門 Agent の協調を自動的に編成します。内容は以下を含みますが、これらに限定されません：
- Background Investigation Agent：背景調査
- Planner Agent：リサーチ計画策定
- Researcher Agent：資料検索と分析
- Human Feedback Agent：重要ノードでの人間とシステムの対話
- Reporter Agent：レポート作成と集約
- システムはテーマに基づいてリサーチ計画を生成します。通常、以下を含みます：
- リサーチ背景と現状
- コア次元とサブ質問の分解
- データ収集戦略と情報源
- 想定レポート構成
- ユーザーは対話内で計画に対して以下の操作を行えます：
- 確認：現在の計画を受け入れ、直ちにリサーチを開始。
- 編集：質問、範囲、または構成を調整。
- 再生成：システムに計画を再立案させる。
レポートの確認と取得
計画を確認すると、リサーチタスクは自動実行されます。画面左側にはDeep Research Agnetの実行進捗と思考プロセスが表示され、右側パネルではリサーチ進捗と最終レポートをリアルタイムでプレビューできます。
- タスク計画：システムが自動分解したリサーチサブタスク（文献境界定義、データ統合、駆動要因分解など）を確認。
- レポート生成：生成された構造化リサーチレポートを確認。リアルタイムプレビューに対応し、完了後は右上のダウンロードをクリックしてレポートを取得できます。対応形式は PDF、Word、Markdown。
- タスク統計：今回のリサーチタスクにおけるツール呼び出し回数、総所要時間、Token 消費データを確認。
最近使用
完了したリサーチレポートは自動保存されます。ユーザーは Deep Research ページ左側の 最近使用 パネルで、いつでも過去のレポートと結果を確認・振り返ることができます。
- 検索：キーワードによる過去レポート検索をサポートし、必要な内容をすばやく特定。
- ホバーでフルネーム表示：レポート名にマウスを重ねると完全なタイトルを確認でき、識別に便利。
- 削除：不要になった過去レポートを削除可能。
Deep Research 管理
管理者は Deep Research をグローバルに管理でき、設定項目は初回設定とほぼ同じですが、モデルグループを選択する機能が追加されています。
操作パス：管理 → エージェント管理 → APP → 深度研究 を見つける → 操作 列の 設定 をクリック。
- モデルグループ：Deep Research 用の専用モデルグループを選択し、利用可能なモデル範囲を一元管理します（初回設定では単一のデフォルトモデルのみ選択可能ですが、ここではモデルグループ全体を選択可能）。
- デフォルトモデル：Deep Research で使用するデフォルトモデルを設定。
- Web検索を有効化するか：インターネット全体の検索機能の有効/無効を制御。
- 表スタイル：レポート出力スタイルをカスタマイズ。
典型的な利用シナリオ
- 市場・戦略分析：業界トレンド、競合動向、市場機会の調査を迅速に完了。
- 営業・カスタマーサポート：顧客資料、プロジェクト提案、専門的なQ&Aコンテンツを効率的に準備。
- 研究開発・ナレッジマネジメント：技術発展を追跡し、学術最前線を調査し、分野知識を統合。
利用メリット
- プロセス自動化：繰り返しの手動検索、読解、整理作業を代替し、リサーチ期間を大幅に短縮。
- 構造化された出力：レポートの階層が明確で、根拠も明瞭なため、ブリーフィング、提案書、意思決定資料に直接利用可能。
- 専門的なコンテンツ：生成内容は自然な表現で、用語も正確であり、ビジネスおよび学術シーンに適合。