生成AIを活用したリサーチツールとして、「ChatGPT Deep Research」と「Gemini Deep Research」が登場しています。
両者には異なる特徴があり、用途に応じて最適な選択が求められます。
本記事では、それぞれの違いを詳しく比較しどのようなユーザーに向いているのかを解説します。
① ChatGPT Deep Research の特徴
主な用途
- 専門的な情報の深掘り
- 複雑な情報を精査・整理したい場合
- データを多様なフォーマットでまとめたい場合
メリット
- 幅広い情報収集が可能で、分析力が高い
- ニッチな分野や専門的なリサーチに強い
- Pythonを使ったデータ処理にも対応
デメリット
- 月額200ドル（約3.4万円） でコストが高め
- 利用回数に制限あり（月100回まで）
- 標準のChatGPTと比べて待ち時間が発生
② Gemini Deep Research の特徴
主な用途
- 長い文章や複雑なデータ整理が必要な場合
- 一般的なビジネス文書整理
- Googleサービスと連携したい場合
メリット
- 大量の情報（最大100万トークン）を処理可能
- Googleドキュメントとの連携がスムーズ
- 長文整理・要約に強い
デメリット
- 料金が月額2,900円 と安価だが、精度の高い深いリサーチではChatGPTに劣る可能性あり
- 分析よりも整理に特化 しており、専門的な解析には向かない
③ 機能比較表
| 比較項目 | ChatGPT Deep Research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| 使用AIモデル | OpenAI 最新モデル「03」 | Google「Gemini 1.5 Pro」 |
| 料金 | 月額200ドル（約3.4万円） | 月額2,900円 |
| 情報収集能力 | ウェブ上の情報を広範囲に収集 | テキスト、音声、動画、コードの解析が可能 |
| 要約の精度 | 高度なキーワード生成や論点整理 | 重要なポイントを抽出 |
| 信頼性の確認 | 情報の信頼性を示す要素を提供 | 引用元のリンクを明示 |
| 文脈理解 | ユーザーの意図を深くくみ取る | 大量の長文処理が得意 |
| 出力のカスタマイズ | Pythonを使った分析・データ可視化が可能 | Googleドキュメントへ直接出力可能 |
| ビジネスでの活用 | データ解析・専門リサーチ向け | ビジネス資料の整理・レポート作成向け |
④ どちらを選ぶべき？
ChatGPT Deep Research が向いている人
- 学術論文レベルのリサーチや、専門的なデータ分析が必要な人
- Pythonを活用した高度なデータ処理を行いたい人
- 深い分析と考察を求めるユーザー
💡 強み：高度な情報収集と深い分析が可能
Gemini Deep Research が向いている人
- 長文や大量のデータを整理・要約したい人
- Googleドキュメントとの連携を活用したい人
- コストを抑えてリサーチを行いたい人
💡 強み：Googleエコシステムとの連携がスムーズで、大量の情報処理に強い
⑤ まとめ
✔ 深い分析が必要なら ChatGPT Deep Research
✔ 大量の情報を整理するなら Gemini Deep Research
用途に応じて、自分に合ったAIリサーチツールを選び、業務の効率化を図りましょう！ 🚀