Deep Researchとは？AIに長く考えさせるだけではなく、複数Sourceを追うResearch Workflow

「今日の気温」を調べるだけならDeep Researchは大げさです。

一方、「2026年のAI動画PlatformをReference、Native Audio、License、Priceで比較し、変動情報は公式Sourceで確認する」という依頼は一回のSearchでは足りません。

Deep Researchの核心はMulti-step

Lesson 043ではWeb Search Toolを使うAIを説明しました。

**Deep Research（深度調査）**は、それをProcessにします。

Task理解
↓
Research Plan
↓
第一Round Search
↓
Sourceを読む・比較
↓
Gap / Conflictを発見
↓
再Search
↓
Evidenceを統合
↓
Source付きReport

OpenAIの現在の公式説明でも、Web、指定Site、Upload File、対応Connected Appsなどを使い、複雑な問題を計画・調査・統合するWorkflowとして説明されています。

「長く考える」と「調べる」は別

数学証明は多くのReasoningを必要としてもWeb Searchが不要なことがあります。

一方、2026年9月の最新価格比較は、いくら考えても外部Sourceがなければ正しくなりません。

Reasoning = 手元のContextを深く処理する
Research = 新しい外部Evidenceを探す

この二つは組み合わせられますが同じではありません。

良い依頼はDeliverableを定義する

「AI動画を研究して」より：

主要AI動画Workflowを比較する。
Character Consistency、Reference、Native Audio、商用条件を重視。
変動仕様は公式Docsを優先。
最初に比較表、その後Creator別に適合Workflowを説明。
Sourceが矛盾する場合は矛盾を示し、推測で埋めない。

のほうがScope、Criteria、Source、Format、Uncertaintyが明確です。

Gapを追うことに価値がある

Source Aで新しい用語を発見し、それを再検索し、Source Bとの矛盾を見つけ、Primary Sourceへ戻る。

このIterative Searchが、単発検索よりResearchらしい部分です。

Citationはまだ確認する

重要な数値、日付、法規、製品Capability、Paper ClaimはSourceを開いてSpot Checkしましょう。

Lesson 006の通り、実在Sourceを誤読することもあります。

Deep Researchが向く問題

Literature Review、Market比較、複雑な旅行計画、企業調査、規制の初期整理、多Document + Webの統合などです。

単純計算、翻訳、文章修正、一つの公式Pageだけで答えられる質問には重すぎます。

ひとことで

Deep Researchは「AIに長く考えさせる」だけではなく、Planning、複数回Search、Source読解、Gap追跡、Evidence統合を一つにしたResearch Workflowです。複数Sourceが本当に必要な問題で価値が出ます。