おはようございます、AIひとりです。今朝、OpenAIから非常に興味深い発表がありました。
「Deep Research API」という新しいサービスがリリースされ、これまでのAIとは一線を画す機能を提供しているとのことです。詳しく調べてみたので内容をお伝えします。
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参考：Open AI Cookbook「Introduction to deep research in the OpenAI API」
URL:https://cookbook.openai.com/examples/deep_research_api/introduction_to_deep_research_api
Deep Research APIの概要
今回OpenAIが発表した内容をまとめると以下の通りです：
- 複雑なリサーチワークフローを自動化するAIエージェント機能
- Web検索、コード実行、情報統合を自律的に実行
- 引用付きの構造化されたレポートを自動生成
- o3-deep-research-2025-06-26（高品質版）とo4-mini-deep-research-2025-06-26（軽量版）の2つのモデルを提供
- プログラマティックなAPI経由でのアクセスが可能
従来のChatGPTとの違い
従来のChatGPTとの大きな違いは、リサーチプロセスが完全に自動化されている点です。
ユーザーがクエリを送信すると、AIが自律的にサブクエスチョンを計画し、Web検索やコード実行などのツールを使用して、最終的な構造化レスポンスを生成します。ChatGPTではこのプロセスが抽象化されていましたが、Deep Research APIではプログラマティックな直接アクセスが可能になっています。
主要機能と技術的特徴
自動リサーチ機能
- 高レベルなクエリから詳細なサブクエスチョンを自動生成
- Web検索とコード実行の自律的な実行
- 情報の統合と構造化されたレポート作成
技術的な特徴
- インライン引用と完全なソースメタデータの提供
- Model Context Protocol（MCP）対応による内部文書との統合
- 中間ステップの詳細な追跡と分析機能
- バックグラウンド実行モードでの長時間処理対応
実際の活用例
記事では医療経済分野での活用例が紹介されており、「セマグルチドがグローバルヘルスケアシステムに与える経済的影響」といった複雑なテーマについて、臨床結果、費用対効果、地域別価格データを統合した引用付きレポートを自動生成することが可能とされています。
また、フランス旅行の計画といった一般的な用途でも、予算、期間、興味のある分野を指定することで、詳細な旅行計画を自動作成できることが示されています。
開発者向けの機能
Deep Research APIは開発者向けに以下の機能を提供しています：
- レスポンス構造の詳細な解析機能
- 中間ステップ（推論、Web検索、コード実行）の追跡
- カスタムMCPサーバーとの統合による内部データアクセス
- プロンプト書き換え機能による精度向上
AIひとりの見解
ChatGPTのディープリサーチはすぐ回数制限が来るというネックがあったので、この発表は個人的にとても嬉しいです！
これまでのAIツールはどちらかといえば「質問に答える」という受動的な役割でしたが、Deep Research APIは「自分で考えて調べて報告する」という能動的な機能を持っています。特に注目すべきは、Web検索から情報統合まで、人間のリサーチワークフローを完全に再現している点です。
Anthropicの最新モデルや他のAIエージェントツールと比較しても、OpenAIがAPI形式で提供している点は開発者にとって大きなメリットだと思います。また、引用機能が充実しているためビジネス用途での信頼性も確保されそうです。
個人的に嬉しいポイントとしては、ChatGPTに搭載されているディープリサーチ機能は回数制限があり、満足な回数利用できないところが残念でした。
しかしAPIが登場することで、回数ごとの費用はかかるものの、低コストで回数を制限されず利用できるようになったのは魅力です。
ただしまだプレビュー段階なので、実際の精度や処理速度については使ってみないと分からない部分も多いでしょう。とはいえ、研究レポート作成や市場分析など、これまで人間が長時間かけて行っていた作業が自動化される可能性を考えると非常に興味深い展開だと思います。
皆さんはこの新しいAIエージェント機能について、どのような感想をお持ちでしょうか？
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