ChatGPTのDeep Researchとは？使い方とプラン別の上限｜検索・Workとの違い

ChatGPTのDeep Researchとは：2026年10月のいま

Deep Research（ディープリサーチ）は、ChatGPTに調べものをまとめて任せる機能です。質問を受けると、ChatGPTが調べる計画を立て、ウェブ上の多くの情報源や、アップロードしたファイル、つないだアプリの中身を読み比べて、出典つきのレポートにまとめます。OpenAIの日本語の紹介ページでは、レポートができるまでの時間は「通常5～30分以内」とされています。

2025年2月に「OpenAIの新しいエージェント」として発表されたときは、月200ドルのProプランだけの機能でした。2026年10月26日に確認した日本向けの料金ページでは、無料版を含むすべての個人向けプランにDeep Researchが載っています（無料版とGoは上限あり）。名前も入口も残っていて、ほかの機能に吸収されたわけではありません。

発表からいままでの主な変化を、OpenAIの発表とリリースノートをもとに並べます（日付は米国時間）。

いまのヘルプには、Deep Researchは既定で最新のモデルで動き、希望すれば以前のモデルも選べると書かれています。モデルの名前は数か月ごとに変わるので、「o3で動く機能」と覚えるより、「時間をかけて調べ、出典つきでまとめる機能」と覚えておくほうが実用的です。

ヒカリちゃんのまとめDeep Researchはいまも現役で、無料版からも使えるようになりました。中のモデルは入れ替わってきたので、機能の役割で覚えておくのがおすすめです。

Deep Researchの使い方：始め方からレポートの保存まで

2026年10月26日に確認したOpenAIのヘルプと日本語の紹介ページをもとに、いまの手順をまとめます。

1. Deep Researchを選ぶ。入力欄の「+」から「Deep research」を選ぶか、サイドバーのメニューから開きます。入力欄に「/Deepresearch」と打っても始められます。
2. 調べる範囲を決める。何も指定しなければ、公開されているウェブ、アップロードしたファイル、つないだアプリが対象です。特定のサイトに絞りたいときは、入力欄の「Sites」→「Manage sites」でサイトを登録し、「そのサイトだけを調べる」か「優先しながらウェブ全体も調べる」かを選びます。
3. 依頼文を書く。知りたいこと、ほしい成果物、条件をはっきり書きます。始める前に、ChatGPTから目的を確かめる質問が来ることがあります。
4. 調べる計画を確かめて直す。ChatGPTが計画案を出すので、範囲や観点がずれていれば、始まる前に直します。
5. 途中経過を見て、必要なら割り込む。実行中も進み具合が見えます。途中で焦点を変えたり、使う情報源を入れ替えたりできます。終わると通知が届くので、待つあいだは別の作業をしていて大丈夫です。
6. レポートを読み、保存する。完成したレポートは全画面で開き、目次、使った情報源の一覧、調べた経過を見られます。Markdown、Word、PDFで書き出せます。

依頼文は、たとえば次のように書くと計画が立てやすくなります。「従業員10人ほどの会社で使える勤怠管理サービスを比べたい。月額料金、無料で試せる期間、スマートフォンでの打刻、サポートの日本語対応を表にまとめて。料金は各社の公式ページの情報だけを使って。」このように、目的（何を決めたいか）、比べる項目、使う情報源の条件を入れておくと、レポートが使える形で返ってきやすくなります。

Google ドライブやSharePointなどのアプリをつなぐと、社内の資料も調べる対象にできます。ヘルプによると、Deep Researchはアプリの「読み取り」だけを使い、書き込みや送信はしません。どのアプリが使えるかは、プラン、地域、会社の設定によって変わります。同じテーマの調べものをくり返すなら、ChatGPTのプロジェクトの中で使うと、資料と結果を一か所にまとめておけます。

ヒカリちゃんのまとめ「+」からDeep researchを選び、範囲と依頼文を決めて、計画を確かめてから走らせます。何を決めるための調べものなのかを最初に書いておくと、レポートがぐっと使いやすくなりますよ。

Deep Researchは無料で使える？プラン別の使える範囲

日本向けの料金ページ（2026年10月26日確認）では、Deep Researchは次のように案内されています。月額も同じページで確かめたものです。

Proは、OpenAIのヘルプによるとPro 100（月100ドル）、Pro 200（月200ドル）、Pro 500（月500ドル）の3段階で、どれにもDeep Researchが含まれます。2025年の記事にあった「Pro（月200ドル）だけの機能」という状況は、いまはまったく違います。

回数については、ヘルプに「プランによって異なる」とだけ書かれています。残りの回数は画面の中のカウンターで確かめます。月ごとの回数が決まっているプランでは、最初に使った日から30日ごとに回数が戻ります。

参考までに、2025年4月の発表では、無料版が月5回（軽量版）、Plusなどが月25回、Proが月250回でした。

プラン全体の違い（使えるモデルや、テキストチャットが無制限になった経緯）は、GPT-5からGPT-6までの答え合わせの記事で詳しくまとめています。

ヒカリちゃんのまとめDeep Researchは無料版からお試しできます。回数は公表されていないので、画面のカウンターを見ながら、足りなくなったらPlusを考えるのが現実的です。

「GPT-4oとの違い」はいま：検索・Deep Research・ChatGPT Workの使い分け

2025年の記事では、Deep Researchを当時の標準モデルだったGPT-4oと比べました。そのGPT-4oは、2026年2月13日にChatGPTから外れています。いま比べるべき相手は、モデルではなく、同じChatGPTの中にある「検索」と「ChatGPT Work」です。

OpenAIのヘルプも、短い事実の確認には検索、深さと網羅性が必要なときはDeep Research、急ぐときは検索や通常のチャット、と使い分けを案内しています。ChatGPT Workは、情報を調べて分析し、アプリやファイルをまたいで作業して、仕上がった文書や表を作るエージェントです。大事な操作の前には承認を求めます。

迷ったときは、「ほしいのは答えか、調べた根拠か、完成した資料か」で選ぶとわかりやすくなります。答えなら検索、根拠を確かめながら読みたいならDeep Research、そのまま会議資料まで作りたいならWorkです。Workなどのエージェントの試し方はOpenAIのAGI 5段階の答え合わせの記事で、同じ調べものを毎週くり返したい場合はスケジュールタスクの記事で紹介しています。

ヒカリちゃんのまとめすぐ知りたいなら検索、根拠ごと読みたいならDeep Research、資料まで仕上げたいならWorkです。ほしいものから逆に選んでみてくださいね。

Deep Researchのレポートを仕事で使う前の注意

出典は「正しさの保証」ではなく「確かめる入口」です。OpenAIは発表の時点で、Deep Researchも事実を取り違えたり誤った推論をしたりすることがある、信頼できる情報とうわさを見分けるのが苦手なことがある、確かでないことを確かでないと伝えるのが弱い、と書いていました。いまのヘルプも、出典や情報源のリンクをつけるのは「利用者が確かめられるように」するためだと説明しています。数字や固有名詞、法律や料金にかかわる部分は、元のページを開いて確かめてから使いましょう。

レポートの権利と、引用されている他社の情報は分けて考えます。OpenAIの利用規約（2026年1月1日発効）では、法律で認められる範囲で、出力は利用者のものになると定めています。ただし、ほかの利用者が似た出力を受け取ることがあり、利用者への権利の譲渡は第三者の出力には及ばないとも書かれています。レポートの中には、他社の記事や統計、図表の内容が多く含まれます。社外向けの資料やブログに使うときは、元の文章や図表をそのまま貼らず、引用のルールを守り、出典を明記してください。有料のデータサービスをつないだ場合は、そのサービスの規約も確かめます。

入れる情報と、つなぐアプリを決めておきます。ヘルプによると、Deep Researchを使った会話も、通常のChatGPTの会話と同じデータの扱いと設定に従います。会話をモデルの改善に使わせるかどうかは、設定の「データコントロール」で管理できます。チャットを消すと、そのDeep Researchの結果も消えます。社内のドライブをつなぐと、その中身がレポートに入ることがあるので、共有する前に中身を見直しましょう。2026年6月には、ウェブ閲覧やDeep Researchなどネットにつながる機能を制限する「Lockdown Mode」も加わり、個人の利用者は設定の「セキュリティ」から有効にできます。

なお、ヘルプには、Deep Researchはすべての国で使えるわけではなく、プランと国・地域によって異なるとも書かれています。日本では、日本向けの料金ページに全プランで掲載されています。

ヒカリちゃんのまとめ出典は確かめるための入口です。大事な数字は元のページで確かめ、引用のルールと、入れる情報の決まりを先に整えてから仕事に使いましょう。

2025年の記事の答え合わせ

2025年2月の記事で書いたことが、いまから見てどうだったかを確かめます。

いちばんの見落としは、「出典がついている」ことを「信頼できる」と同じ意味で書いたことです。

OpenAI自身が発表の中で、誤りやうわさの見分けの弱さを限界として挙げていました。当時の記事は、その一文を入れていません。レポートに使われた他社の情報の権利や、入力した情報の扱いにも触れていませんでした。調べものをAIに任せるほど、人が確かめる部分の大切さは増します。この記事の5章は、その抜けを補うために書きました。

ヒカリちゃんのまとめ機能の説明はおおむね当たっていましたが、料金と比べる相手は大きく変わりました。いちばん大事なのは、出典を自分で確かめる習慣だったんですね。