Open AIは最近、Chat GPTに統合された画期的な機能である Deep Research を発表しました。これにより、ユーザーはオンラインで自律的な多段階の研究タスクを実行できます。この革新は、2025年2月2日に開催されたライブストリームイベントで紹介され、Mark ChenやJosh Tobinなどの主要なOpen AIチームメンバーが参加しました。
ディープリサーチの主な特徴
Deep Researchは、Webブラウジングとデータ分析に特化したOpen AIo 3モデルを活用しています。以下はいくつかの注目すべき機能です:
- 自律研究:このツールは、さまざまなオンラインソースから情報を独立して収集および合成し、人間のアナリストによって作成されたものに似た包括的な研究レポートを生成することができます。
- 詳細なレポート:ユーザーは引用付きの十分に文書化されたレポートを受け取り、提供された情報の信頼性を高めます。
- マルチモーダル分析:テキスト、画像、PDFなど、さまざまなデータタイプを過程的に分析することができ、研究過程で新しい発見に基づいてピボットすることができます。
- ターゲットユーザーベース:金融、科学、政策、エンジニアリングなどの分野の専門家向けに設計されており、詳細な製品推奨を求める消費者にも対応しています。
機能とアクセス
現在、Deep Research はProユーザーに利用可能であり、まもなくPlusおよびTeamユーザーにもアクセスを拡大する予定です。ユーザーは、メッセージ作成画面で選択することで、Chat GPT内で Deep Research をアクティブ化できます。調査タスクの完了時間は5分から30分までで、タスク完了時に通知が送信されます。将来のアップデートでは、レポートに埋め込まれた画像やデータの可視化が含まれる予定です。
パフォーマンスメトリクス
パフォーマンスに関して、Deep Research はHumanity’s Last Examで驚異的な26.6%の精度を達成し、現実世界のAI問題に対するGAIAの新しい最先端のベンチマークを設定しました。これにより、従来のAIモデルに比べて、専門家レベルの知識タスクを処理する上で大幅な改善が示されています。さらに、このツールは、通常数時間の手動作業が必要なタスクを完了することにより、ユーザーのかなりの時間を節約するように設計されています。
制限と将来の改善
その能力にもかかわらず、Deep Research には制限があります。時には不正確な情報や「幻覚」を引き起こすことがあり、現在は計算量が多いです。しかし、Open AIはより効率的で、より速く、よりコスト効果の高いバージョンに積極的に取り組んでいます。将来の改良により、専門的なデータソースへのアクセスも拡大する可能性があります。
コミュニティの反応
Deep Research の導入は、テックコミュニティ内でかなりの関心と議論を引き起こしました。ユーザーたちは、その潜在的な応用について興奮を表明していますが、アクセシビリティや価格に関する懸念も示しています。現在、Proユーザー向けに月額200ドルで価格設定されていますが、将来のサブスクリプションモデルについての懸念がありますcosts.AsOpen AIはこの機能を展開し続け、ユーザーフィードバックとパフォーマンス評価に基づいて技術フレームワークを改良することを目指しています。
Deep Researchのモバイルおよびデスクトップアプリケーションへの統合が期待されていますsoon.In結論として、Open AIのDeep ResearchはAI支援研究能力の重要な進歩を表し、さまざまな専門分野で生産性を向上させることを約束しながら、アクセシビリティと額面設定に関する検証を招くことになります。
