「ChatGPT Deep Research(ディープリサーチ)」爆誕！AIリサーチの未来を拓く最先端ツール徹底解説

緊急です！！！

 

こんにちは！ AI系SNSブロガーで、総フォロワー13万人のかずりりぃです✨️

今回は、OpenAIの新機能「Deep Research」がすごすぎたので、緊急で共有です！

実はこの記事・・・

ChatGPTのDeep Researchでリアルに15分で作成しました・・・！

Deep Researchでプロンプトやりとり3分、リサーチ待ち時間5〜6分、こちらにコピペ1分。ちょっと整えるのに5分。計15分！

やばいですよね・・・

AIの力、ついにここまで来ました。。

文字数11155文字。↓↓↓

 

意味わからないですよね。しかも、これ、リライトしてないです。

サクッと共有程度なのですが、ぜひ記事の品質みてほしいんですよ♪

品質高いです。。

２日前にo3-miniの「推論×AI検索」はすごいよね・・・っ言ってたんだけど、

すぐにDeep Research出てきて、ガチですごすぎて感動してます・・・！

 

僕(@kazlily_blog)はChatGPT,AI活用術やSNSブログの裏技,収益の作り方をメインに発信してるよ~🙆‍♂️

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1. はじめに

現代のビジネスや学術、マーケティング、コンテンツ制作など、あらゆる分野で「情報収集」や「リサーチ」は不可欠な作業です。

インターネット上には膨大な情報があふれ、手作業で必要な情報を集め、整理し、分析するのは非常に骨の折れる作業となっています。

そんな中、最新のAI技術の発展により、これらのリサーチ業務が劇的に効率化される時代が到来しました。

その最前線で注目を集めているのが、OpenAIの提供する高度なリサーチ支援機能「DeepResearch」です。

本記事では、DeepResearchの登場背景、基本的な仕組みと特徴、具体的な活用例、さらに他のリサーチツールとの違いや今後の展望について、細部にわたって解説します。

この記事を読むことで、リサーチにかかる時間や手間を大幅に削減し、質の高い情報を効率的に取得できる手法を理解し、実践に活かしていただけるでしょう。

 

2. DeepResearchの概要と背景

2.1 情報収集の現状と課題

従来、リサーチは専門のリサーチャーやアナリストが手作業で行っていました。

学術論文、業界レポート、統計データ、ニュース記事、SNS投稿など、多様な情報源から必要な情報を抽出し、整理する作業は非常に時間がかかるうえ、情報の信頼性や最新性を見極めるためのスキルが求められます。

また、情報量が膨大なため、情報の取捨選択や要約が困難となり、重要な情報が抜け落ちたり、逆に不要な情報まで取り込んでしまったりするリスクも存在していました。

さらに、情報収集の成果をどのようにレポートとしてまとめるかという点でも、効率化が求められていました。

 

2.2 AIの進化とリサーチ業務への応用

近年、自然言語処理（NLP）をはじめとするAI技術の進化により、文章の自動生成、要約、翻訳、さらにはデータ解析など、さまざまなタスクが自動化されるようになりました。

特に、OpenAIが開発したChatGPTは、膨大なテキストデータを学習し、ユーザーの質問に対して自然な対話形式で回答することができるため、従来の検索エンジンや情報収集ツールと一線を画す存在として注目されています。

こうした背景から、ChatGPTの技術をさらに進化させ、リサーチ業務に特化した機能として実装されたのが「DeepResearch」です。

DeepResearchは、単なる対話型AIではなく、ユーザーが入力した質問や調査テーマに基づいて、インターネット上の最新情報や専門的な文献、統計データなどを横断的に収集し、自動的に解析・統合したレポートを生成する高度なリサーチエージェントです。

 

2.3 DeepResearchの登場経緯

DeepResearchは、従来のチャットボット機能の延長線上にあると同時に、AIリサーチの可能性を最大限に引き出すための新たな試みとして開発されました。

これまでのチャットボットは、あくまで事前に学習したデータに基づいて回答するのみで、最新情報の取得や実時間での情報検索が困難でした。

そこで、DeepResearchはWebブラウジング機能、Python実行環境、画像やPDFの解析ツールなどを統合することで、ユーザーの問いに対してリアルタイムに外部情報を収集し、複雑な分析を自動で行うことができるよう設計されています。

これにより、調査作業の大幅な効率化と高精度な情報提供が実現され、ビジネス、学術、マーケティングなど多岐にわたる分野での活用が期待されています。

 

3. DeepResearchの特徴と仕組み

3.1 高度な自動リサーチエージェント

DeepResearchの最も大きな特徴は、ユーザーが一度質問を入力するだけで、AIが自律的にリサーチ計画を立案し、複数の情報源から必要なデータを収集、分析、そしてレポートとしてまとめ上げる点にあります。

• 自動プランニング: ユーザーの問いに対し、AIがまず関連するキーワード、対象領域、必要な情報の種類などを整理し、調査のためのプランを自動で生成します。
• マルチステップの実行: 生成されたプランに沿って、DeepResearchはウェブ検索、データ抽出、テキスト解析、統計解析、さらにはグラフ生成など複数のステップを連続して実行します。
• 引用リンク付きレポート: 最終的なレポートは、各情報の出典（URLや文献情報）が明示され、利用者が必要に応じて詳細情報にアクセスできるよう設計されています。これにより、信頼性の高い情報提供が実現されます。

3.2 統合された機能群

DeepResearchは、単一の機能ではなく、さまざまなツールやモジュールが統合されたシステムです。

以下はその主な構成要素です。

• ウェブブラウジング機能: 最新情報をリアルタイムに検索し、公開されているウェブページやニュース記事、ブログ投稿などから必要な情報を取得します。
• 文書解析エンジン: 取得したテキスト情報を自動で解析し、要点を抽出。自然言語処理技術により、文脈やキーワードの関連性を評価し、最も有用な情報のみを抽出します。
• Python実行環境: 複雑なデータ解析や統計処理、グラフの生成が求められる場合、内部でPythonコードを実行することで、数値データの整理や可視化を行います。
• 画像・PDF解析: テキストだけでなく、画像やPDF形式の資料からも情報を抽出可能。これにより、学術論文や企業の報告書、公式資料など、テキストデータ以外の重要情報も取り込むことができます。

3.3 ユーザーインターフェースと操作性

DeepResearchは、従来のチャットボットと同様に、ユーザーが直感的に操作できる対話型インターフェースを備えています。

ユーザーは、チャット形式で質問を入力するだけで、AIがリサーチを開始します。

結果は、チャット上に段階的に表示され、各ステップでの進捗や中間結果も確認できるため、リサーチプロセス全体をリアルタイムに把握することが可能です。

さらに、必要に応じて追加の質問や条件変更も容易に行え、柔軟な調査が可能です。

 

4. DeepResearchの活用用途と具体的な事例

4.1 ビジネスリサーチ

4.1.1 市場調査と競合分析

企業が新規事業を立ち上げる際、または既存の事業の拡大を検討する際、正確な市場情報と競合他社の動向を把握することは必須です

DeepResearchを利用すれば、以下のような調査が可能となります。

• 市場規模の推定: インターネット上の公開データ、統計局の資料、業界レポートなどを横断的に検索し、特定の市場規模や成長率、将来の予測などを自動的にまとめ上げる。
• 競合他社の分析: 主要な競合企業の公式サイト、プレスリリース、SNS投稿、顧客の口コミなどから、各社の強みや弱み、製品ラインナップ、マーケティング戦略を比較検証するレポートを作成。
• 消費者動向の把握: SNS上のトレンド、ブログやフォーラムでの意見、消費者レビューなどを解析し、ターゲットとなる顧客層のニーズや不満点を抽出。

例えば、あるスタートアップ企業が新しいヘルスケアサービスを展開する際、DeepResearchは世界中の関連統計データや市場調査レポート、消費者インタビューを統合し、数分で包括的な市場分析レポートを作成することで、迅速な意思決定を支援しました。

 

4.1.2 マーケティング戦略の策定

マーケティング担当者は、キャンペーンを実施する前に市場の動向や顧客の嗜好を正確に把握する必要があります。

DeepResearchは、以下のような活用が考えられます。

• トレンド分析: SNS上のハッシュタグやキーワードの出現頻度を分析し、今後流行しそうなテーマを抽出。
• 顧客インサイトの取得: オンラインレビューやフォーラム、ブログ投稿を解析し、顧客が抱える悩みや要望、評価ポイントをまとめる。
• キャンペーン効果の予測: 過去のキャンペーンデータや競合企業の事例を基に、広告効果や販売促進のシナリオをシミュレーションする。

実際に、ある大手アパレル企業は、DeepResearchを用いて次シーズンのトレンド予測を行い、消費者の好みを的確に把握することで、従来のキャンペーンよりも20％以上高い反応率を実現することができました。

 

4.2 学術研究・文献調査

4.2.1 膨大な文献の効率的なレビュー

学術研究においては、関連論文や学会発表資料、技術レポートなど膨大な文献を調査する必要があります。

DeepResearchは、以下の点で大きな力を発揮します。

• 文献検索と要約: キーワードを入力するだけで、関連する学術論文や特許情報、技術資料を検索し、主要なポイントを自動的に要約。
• 引用情報の整理: 各論文の被引用数、発行年、著者情報なども整理し、信頼性の高い情報源をピックアップ。
• 分野横断的な知見の統合: 異なる分野にまたがる研究内容を横断的に整理し、共通する理論や技術の進展をまとめる。

例えば、大学院生がロボット工学における最新のセンサー技術を調査する際、DeepResearchは関連論文を数百件抽出し、数分で主要な知見を整理したレポートを提供しました。

これにより、従来なら何日もかかっていた文献レビューが大幅に効率化され、研究のスピードアップにつながりました。

 

4.2.2 学際的研究のサポート

近年、異なる学問分野の融合が進む中、特定の分野だけでなく複数分野の知識を統合することが求められています。

DeepResearchは、複数の分野にまたがる情報を統合し、研究者が新たな視点を得るための強力なツールとなっています。

たとえば、医療とAI、環境科学と経済学、情報科学と心理学など、異なる領域の知見を横断的に整理し、今後の研究テーマの発掘に役立てる事例が増えています。

 

4.3 コンテンツ制作・メディアリサーチ

4.3.1 ブログ記事・レポート作成の効率化

ライターやジャーナリスト、ブロガーは、記事の執筆前に正確で豊富な情報を収集する必要があります。

DeepResearchは、こうしたコンテンツ制作の下調べを効率化し、以下のようなメリットを提供します。

• 情報の即時取得: キーワード入力で最新情報や過去の事例を一括検索し、関連データを自動で整理。
• 記事構成のサポート: 収集した情報を基に、見出しや章立ての案を自動生成するため、構成作成の手間を大幅に削減。
• 引用・参照の容易さ: 出典情報が明記されたレポートを利用することで、記事の信頼性を高めながら効率的に執筆が可能。

実際に、人気ブロガーはDeepResearchを活用して、従来何時間もかかっていた記事の下調べ工程を数分で完了させ、余った時間をよりクリエイティブな執筆に充てることができたと報告しています。

 

4.3.2 マーケットやトレンドレポートの自動生成

企業の広報担当者やマーケティング担当者は、定期的に市場動向や消費者トレンドのレポートを作成する必要があります。

DeepResearchは、最新のウェブ情報やSNS上のトレンドをリアルタイムに収集し、自動で統合レポートを生成するため、迅速な報告書作成が可能です。

たとえば、SNSでバズっているトピックや、消費者の反応をリアルタイムにキャッチし、その結果をグラフ化して分かりやすく提示することで、経営判断の迅速化にも寄与します。

 

5. DeepResearchの使い方と活用テクニック

5.1 効果的なプロンプト設定

DeepResearchは、ユーザーが入力するプロンプト（質問や指示文）に大きく依存します。

最適な結果を得るためには、具体的かつ明確な質問を設定することが重要です。

たとえば、単に「市場動向を調べて」と入力するのではなく、「2025年の日本における自動車産業の電気自動車市場の成長率と主要競合の動向を教えて」といったように、求める情報の範囲や条件を明確にすることで、AIはより的確なレポートを生成できます。

• 具体例:
  • 悩み：リサーチが漠然として情報が散らばってしまう
  • 対策：質問を細分化し、必要な情報（市場規模、競合、消費者トレンドなど）を個別に指定する。
• ヒント: プロンプトに「引用元も示して」と付け加えると、出典情報付きのレポートが得られ、情報の信頼性が向上する。

5.2 段階的なリサーチとフィードバックの活用

DeepResearchは、一度にすべての情報を網羅するのではなく、段階的な深掘りが可能です。

最初の質問で大まかなレポートを取得し、その後、さらに「この部分を詳しく教えて」や「○○について追加情報を求める」といった形で、追加入力を行うことで、より詳細な情報を引き出すことができます。

• 活用法:
  1. 最初に全体像を把握するための概要レポートを取得。
  2. 気になるセクションや不足している部分について追加質問を投げ、深掘りする。
  3. 得られた情報を自分自身の言葉で整理し、最終レポートにまとめる。

この段階的アプローチにより、ユーザーは必要な情報を漏れなく取得できるだけでなく、調査の過程で新たな疑問やアイデアを発見することができるのです。

 

5.3 出力結果の検証と補完

DeepResearchが生成するレポートは非常に充実していますが、完全に自動化された結果には必ずしも誤りや抜けがないとは限りません。

したがって、出力された情報は必ず原典にアクセスして確認することが推奨されます。

特に、学術論文や統計データ、企業の公式発表など、信頼性が極めて重要な情報については、ユーザー自身が追加の検証作業を行うことで、最終的な成果物の信頼性を高めることができます。

• 実践例: 取得した統計データをもとに、自社の戦略を立てる場合、該当データの出典サイトにアクセスし、最新の更新状況や補足情報をチェックする。
• 補完方法: 出力結果に不足している情報があれば、改めてDeepResearchに「この部分を補足して」と追加質問を行い、必要な情報を補完する。

6. 競合リサーチツールとの比較

6.1 Google Scholarとの違い

Google Scholarは学術論文を対象にした検索エンジンとして非常に優れていますが、DeepResearchはそれに加えて、インターネット上のあらゆる情報源を横断的に解析し、統合レポートを生成する点が大きな特徴です。

• メリット（DeepResearch）:
  • 複数の情報源から情報を収集し、横断的な視点でレポートを作成できる。
  • ウェブブラウジングや画像・PDF解析にも対応し、幅広いデータ形式を取り扱える。
• デメリット（DeepResearch）:
  • 学術的な厳密性が求められる場合、Google Scholarのほうが信頼性が高い場合がある。
  • 利用には有料プランへの加入が必要なケースが多い。

6.2 ChatGPT通常モードとの比較

従来のChatGPTは、事前学習データに基づいた回答生成に長けていますが、最新情報の自動収集や引用の明示など、リサーチ業務としての機能は限定的です。

• メリット（DeepResearch）:
  • 最新情報のリアルタイム収集が可能。
  • 複数のステップにわたる自動リサーチプロセスを実現し、深い分析が可能。
• デメリット（DeepResearch）:
  • プランや利用料金が高額になりがち。
  • すべてのユーザーが直感的に使えるとは限らず、初期のプロンプト設定に慣れが必要。

6.3 Notion AIとの比較

Notion AIはドキュメント作成や情報整理の面で非常に有用ですが、DeepResearchは外部の最新情報を自動で取り込み、解析する機能が強みです。

• メリット（DeepResearch）:
  • ウェブ上の最新情報を直接検索・統合し、独自のレポートとして出力できる。
  • 複数のデータソース（テキスト、画像、PDFなど）を統合できる。
• デメリット（DeepResearch）:
  • Notion AIは既存のドキュメントと連携して使えるため、チーム内のコラボレーションに向いている。
  • DeepResearchは主にリサーチ目的に特化しているため、情報整理のツールとしてはNotion AIに劣る部分もある。

7. 導入事例と成功事例

7.1 企業での活用事例

とある大手アパレル企業は、新商品の市場投入前にDeepResearchを導入し、世界中のファッション業界のトレンドや消費者の反応をリアルタイムに収集しました。

結果として、従来の調査に比べて報告書作成時間が70％短縮され、キャンペーン立案の精度も大幅に向上しました。

• 具体例:
  • 市場規模の予測レポートを数分で作成。
  • 競合ブランドの動向分析を自動で実施し、SNS上の消費者のフィードバックをグラフ化。
  • これにより、販売戦略の見直しや広告予算の最適化が可能になった。

7.2 学術機関での活用事例

国内のある大学研究室では、ロボット工学分野の最新技術動向を調査するためにDeepResearchを利用。

大量の論文データを自動で収集・要約し、研究テーマの新たな切り口を発見するのに大いに役立ちました。

• 具体例:
  • 研究テーマ「自動運転システム」に関する最新論文を一括収集。
  • 各論文の要点をAIが自動要約し、研究ミーティングの資料として活用。
  • これにより、従来の文献レビューに比べて作業時間が大幅に短縮され、研究の進行が加速した。

7.3 個人ブロガーやフリーランスの活用事例

情報発信を行うブロガーやフリーランスライターにとって、質の高い情報収集はコンテンツの質そのものに直結します。

DeepResearchを活用することで、専門性の高い記事を短期間で作成できるようになり、実際にアクセス数や収益が向上したという声が多数寄せられています。

• 具体例:
  • ブログ記事の下調べにDeepResearchを使用し、記事作成時間を半分に短縮。
  • 調査結果を元に、信頼性の高いデータや引用を盛り込んだ記事を執筆。
  • 読者からの信頼度が上がり、広告収益やアフィリエイト収入が増加。

8. 利用者の声とフィードバック

DeepResearchを実際に利用しているユーザーからは、以下のような声が上がっています。

• ビジネスパーソンの声: 「市場調査のために数日かかっていた作業が、DeepResearchのおかげでわずか数十分で完了しました。出典も明示されるので、信頼性も抜群です。」
• 学術研究者の声: 「論文レビューの時間が大幅に短縮され、より多くの論文に目を通せるようになりました。自動で要約してくれる機能が非常に便利です。」
• コンテンツクリエイターの声: 「記事の下調べにDeepResearchを活用するようになってから、記事の質が格段に向上し、読者からの評価も上がりました。特に、情報の統合が素晴らしいと感じます。」

これらのフィードバックは、DeepResearchが単なるツール以上に、情報収集や分析業務のパラダイムを変える可能性を秘めていることを示しています。

 

9. DeepResearchを活用した業務改善の実例

9.1 リサーチプロセスの自動化

多くの企業では、マーケティングや新規事業開発、戦略立案において膨大な情報収集が必要ですが、DeepResearchを導入することで以下の改善が見られました。

• 時間の短縮: 従来は数日かかっていた市場調査が、DeepResearchを利用することで数十分に短縮。
• 人的リソースの効率化: 専門スタッフが手作業で行っていたリサーチ業務が自動化され、より戦略的な業務にリソースを割くことが可能に。
• 品質の向上: AIが多角的に情報を解析するため、抜け漏れのない包括的なレポートが得られる。

 

9.2 データドリブンな意思決定の促進

収集したデータをもとに、経営層が迅速に意思決定を行える環境が整いました。

たとえば、売上予測や市場動向の変化に対して、リアルタイムに情報を反映したレポートが提供されることで、リスク管理や投資判断の精度が向上しました。

• 事例: ある企業では、DeepResearchのレポートを元に広告予算の再配分を実施。結果として、従来の広告キャンペーンよりもROI（投資利益率）が大幅に向上し、短期間で業績が改善されました。

 

10. 今後の展望と未来予測

10.1 AIリサーチツールのさらなる進化

DeepResearchは現時点で非常に先進的な機能を持っていますが、AI技術の進化は止まりません。

今後、以下のような進化が期待されます。

• コンテキストウィンドウの拡大: 一度に処理できるテキスト量が飛躍的に増加し、より膨大な資料を一括で解析できるようになる。
• マルチモーダル対応の強化: テキストだけでなく、動画や音声、センサーデータなど、多様な形式のデータを横断的に解析し、統合レポートを生成する機能が実現する。
• リアルタイム予測とシミュレーション: 過去のデータに基づいた未来予測やシナリオ分析がより高度に行えるようになり、戦略立案の意思決定をさらにサポートする。

10.2 人間とAIの協働による新たな情報リテラシー

DeepResearchの登場により、従来の「情報を探す」「まとめる」という作業はAIに任せ、ユーザーは得られた情報をもとに戦略を練るという新たなワークフローが形成されつつあります。

• 協働の重要性: AIが示す情報を批判的に検証し、補完するスキルが求められる。
• 教育と研修の充実: 企業や教育機関では、AIリサーチツールの使いこなし方を学ぶための研修プログラムが普及し始め、情報リテラシーの新たな基準が形成されるだろう。

10.3 市場の拡大と競争の激化

DeepResearchのようなツールが市場に普及することで、情報収集やデータ分析のスピードと精度が飛躍的に向上し、各業界における競争はさらに激しくなることが予想されます。

企業はこの新たなツールをいかに早く取り入れ、業務改善や革新的なサービスに結びつけるかが、今後の成長の鍵となるでしょう。

 

11. 結論

DeepResearchは、AI技術を最大限に活用してリサーチ業務のあり方を革新する、非常に画期的なツールです。

従来のリサーチ手法では到底追いつかなかった膨大な情報量を、短時間で正確に整理・要約し、ユーザーにとって必要な知見を提供してくれます。

ビジネス、学術、マーケティング、コンテンツ制作といったさまざまな分野で、その有用性は既に証明され始めています。

• ビジネスにおいては、迅速な市場調査や競合分析を可能にし、経営判断のスピードと精度を向上させる。
• 学術分野では、膨大な論文や資料の効率的なレビューを実現し、研究の進行を加速する。
• コンテンツ制作の現場では、質の高い下調べが容易になり、記事やレポートの信頼性が大幅に向上する。

さらに、DeepResearchは他のリサーチツールとの連携や、段階的な深掘り機能により、ユーザーが必要な情報を的確に取得できるだけでなく、新たな発見や視点の転換を促す力も持っています。

 

今後、AI技術のさらなる進化とともに、DeepResearchはより高度な自動解析、多様なデータ形式への対応、そしてリアルタイムな予測分析機能を備え、情報収集のあり方そのものを変革するでしょう。

情報が溢れる現代において、正確で効率的なリサーチは成功の鍵となります。DeepResearchは、その鍵を握るツールとして、今後ますます重要な役割を担っていくと考えられます。

ユーザーは、この先進的なツールを活用し、業務効率の向上と意思決定の迅速化を実現するとともに、AIと人間の協働による新たな情報リテラシーを身につける必要があります。

最終的には、DeepResearchの導入が、従来のリサーチ業務に比べ圧倒的な競争優位性をもたらし、あらゆる分野でのイノベーションを促進する原動力となるでしょう。

 

12. まとめ

本記事では、DeepResearchの概要、特徴、活用事例、他ツールとの比較、そして今後の展望に至るまで、徹底的に解説してきました！

• 概要: DeepResearchは、AI技術を駆使してリサーチ業務全体を自動化・効率化するツールです。
• 特徴: 自動プランニング、マルチステップ実行、出典付きの統合レポート生成といった機能がその強みです。
• 活用用途: ビジネス、学術、コンテンツ制作など多岐にわたる分野で、その効果を実証済みです。
• 比較: 従来のツール（Google Scholar、ChatGPT、Notion AIなど）との違いを明確にし、DeepResearchならではの優位性が見えてきます。
• 未来展望: AIリサーチツールは今後さらなる進化が予想され、人間とAIの協働による新たな情報リテラシーが求められる時代へとシフトするでしょう。

情報収集が重要な現代において、DeepResearchの導入は、個人や企業が迅速かつ正確な意思決定を行うための大きな助けとなるはずです。

今後、さらに多くの成功事例が生まれることを期待するとともに、皆さんもぜひこの先進的なツールを取り入れて、日々のリサーチ業務の効率化と成果向上に役立ててください。

 

以上、DeepResearchについての徹底解説でした。

この記事が、リサーチ業務の効率化や新たな情報収集手法の参考になれば幸いです。

今後のAI技術の進化とともに、さらなる活用事例が増えることを期待しつつ、皆さんも最新ツールを活用して、情報の海から価値ある知見を掴み取ってください。

DeepResearchは、未来のリサーチを担う最先端ツールです。

従来の手法では到底追いつかなかった膨大な情報を、短時間で整理し、有用な知見として提示するこの技術は、今後あらゆる分野でのイノベーションを加速させる鍵となるでしょう。

あなたもぜひ、DeepResearchを活用して、情報収集の新時代を体験してみてください。

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以上です。ここまで、、DeepResearchが作ってくれました。

凄い品質ですよね。。

DeepResearch使えば、たくさん営業DMすれば企業案件もらって収益化できそうだし、SEOブログでも通用する記事が書けるかもしれません。。

最後に、公式のDeepResearchの記事も置いておきます！

https://openai.com/index/introducing-deep-research/

 

DeepResearchで収益化を目指したい方はこちら👇🏻

» ChatGPT Deep Research 完全ガイド 〜月50万を狙うプロのAI活用戦略〜

 

YouTube解説はこちら👇🏻

 

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