ChatGPT Deep Researchとは？調査・比較を深める方法

市場調査、競合比較、企画づくり、商品選定、制度変更の確認など、仕事には「複数の情報源を読み、違いを整理し、結論を出す」作業が数多くあります。

しかし実際には、検索結果を何十件も開き、公式ページ、ニュース、資料、PDF、比較記事を読み、メモを取り、最後に自分で要約する。この工程に時間がかかり、途中で情報が散らかり、結局は判断を先送りしてしまうことも少なくありません。

このような複数ステップの調査・比較・統合に向く機能が、ChatGPT Deep Research（ディープリサーチ）です。

Deep Researchは、単に検索結果のリンクを返す機能ではありません。目的、調べたい範囲、使ってよい情報源、成果物の形式を指定すると、ChatGPTが調査計画を提案し、公開ウェブ、アップロードファイル、接続済みアプリなどを使って情報を集め、引用・ソースリンク付きの構造化レポートへまとめます。

ただし、Deep Researchを使えば、AIが常に正しい結論を出すわけではありません。情報源が古い、利害関係がある、文脈が違う、調査対象が曖昧、引用が主張を十分に支えていない、といった問題は起こり得ます。仕事で使うなら、AIに「調べさせる」ことより、何を調べさせ、どの情報源を使わせ、どこを人が検証するかを設計することが重要です。

この記事では、ChatGPT Deep Researchとは何か、通常の検索・チャット・Projectsとの違い、使い方、調査精度を上げるプロンプト、引用の確認方法、企画・ブログ・提案・商品づくりでの活用例、注意点までを体系的に解説します。

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ChatGPT Deep Researchとは？複数の情報を調べて「判断材料」にまとめる機能

ChatGPT Deep Researchとは、複雑な質問に対して、複数の情報源を調べ、比較し、整理し、引用付きのレポートへ統合するための調査機能です。

OpenAIはDeep Researchを、推論、調査、情報の統合を行い、複雑なオンラインタスクを文書化されたレポートへまとめる機能として案内しています。公開ウェブだけでなく、アップロードしたファイル、利用可能な接続済みアプリ、指定したウェブサイトなどを情報源に選べます。

通常のWeb検索は、特定の事実や最新ニュースを素早く探すのに向いています。一方のDeep Researchは、「競合サービスを比較し、選定基準まで整理したい」「複数の公式資料と市場データを読み、事業計画の論点を出したい」「制度変更が自社の業務へどう影響するかを整理したい」といった、答えが一つではなく、複数の視点を統合する必要がある仕事に向いています。

通常のWeb検索	ChatGPT Deep Research
必要な情報やリンクを素早く探す	複数情報源を読み、比較・統合して調査レポートを作る
「最新の料金は？」「公式発表は？」のような明確な質問に向く	「どの選択肢が自社に合うか」「何を優先すべきか」のような複雑な問いに向く
数秒程度で短い回答やリンクを得やすい	複数段階の調査を行うため、数分以上かかる場合がある
その場の確認・速報・単一の事実確認に向く	戦略、企画、比較、調査報告、文献レビューに向く
自分で情報の比較・要約・結論づけを行う	調査計画、情報源、論点、成果物の形式を指定して整理させる

Deep Researchの価値は、調べるスピードだけではありません。調査の出発点を「知りたいこと」から「意思決定に必要な成果物」へ変えられる点にあります。

たとえば、「競合を調べて」ではなく、「新サービスの価格設計を決めるため、競合5社の対象者・価格・提供形式・強み・弱み・未解決の不満を比較し、自社が避けるべき競争軸と取り得る差別化案をまとめて」と依頼します。こうすると、検索結果の寄せ集めではなく、次の判断へ使える調査になります。

Deep Researchの基本的な流れ

Deep Researchは、一般的に次の流れで進みます。

1. あなたが必要な成果物、質問、制約を伝える
2. 使わせる情報源を選ぶ
3. ChatGPTが調査計画を提案する
4. 計画を確認・修正してから調査を開始する
5. 進行状況を見ながら、必要に応じて中断・追加指示を出す
6. 引用・ソースリンク付きの構造化レポートを受け取る
7. 人が重要な主張・数字・日付・結論を確認し、意思決定へ使う

ここで見落とされやすいのが、調査計画を確認できる点です。Deep Researchは、いきなり勝手に長いレポートを作るだけではありません。調査の開始前に、ChatGPTが「何を、どの順番で、どの情報源を中心に確認するか」という計画を提案する場合があります。

この計画を確認せずに進めると、調査対象が広がりすぎたり、欲しい結論と違う方向へ深掘りされたりします。調査の価値は、調べた量ではなく、意思決定に必要な論点が揃ったかで決まります。

ChatGPT Deep Researchで使える情報源

Deep Researchでは、目的に応じて情報源を選べます。信頼性を上げるには、「何を使わせるか」と同じくらい「何を使わせないか」が重要です。

1. 公開ウェブ

公開ウェブは、最新ニュース、市場情報、競合サイト、公式発表、業界解説、統計、公的機関の資料などを横断して調べるときに使います。

ただし、公開ウェブには、古い記事、広告目的の記事、根拠の薄いまとめ記事、引用元が不明な情報も混在します。大事な数字、料金、法令、規約、仕様、統計は、最終的に公式資料・公的機関・一次情報へ戻って確認してください。

2. アップロードしたファイル

社内資料、過去の提案書、アンケート、議事録、PDF、スプレッドシート、調査メモなどをアップロードし、公開ウェブの情報と合わせて調べることもできます。

たとえば、既存顧客アンケートをアップロードし、「顧客が求める価値」を整理したうえで、公開ウェブから競合の訴求を調べ、自社の改善仮説を出すといった使い方ができます。

ただし、ファイルを入れたからといって、個人情報・機密情報の扱いが不要になるわけではありません。顧客名、メールアドレス、電話番号、契約条件、未公開の売上データ、パスワード、APIキー、本人確認情報などは、そのまま入れないことが原則です。必要なときは匿名化・抽象化し、所属組織の情報管理ルールと取引先との契約を最優先にしてください。

3. 接続済みアプリ

利用可能なプラン・ワークスペースでは、Google DriveやSharePointなどのドキュメントストア、認証が必要なデータサービスをDeep Researchの情報源として使える場合があります。

接続済みアプリを使うメリットは、公開ウェブでは分からない自社の資料・過去の議事録・企画書・社内ナレッジを、外部情報と照らし合わせながら整理できることです。

ただし、Deep Researchが接続済みアプリで使うのは、公式案内上、読み取り操作だけです。調査中にアプリへ書き込んだり、ファイルを編集したり、メールを送信したりする用途ではありません。何を読み取れる権限なのか、接続する前に必ず確認してください。

4. 指定したウェブサイト

Deep Researchでは、特定のサイトやドメインに対象を絞った調査もできます。たとえば、官公庁、上場企業のIR、業界団体、OpenAIなどの公式サイトだけを使って調べたい場合に有効です。

指定サイトだけに限定することも、特定サイトを優先しつつ公開ウェブ全体も補助的に検索することもできます。料金、製品仕様、規約、法令、研究結果など、一次情報を最優先にしたいテーマでは、この設定が特に重要です。

通常チャット・Search・Projects・Agentモードとの違い

ChatGPTには似た機能が多く、「どれを使えばよいか」が分かりにくいことがあります。Deep Researchは、すべての機能を置き換えるものではありません。

機能	役割	向いている場面
通常チャット	考えを整理し、下書きを作り、その場で相談する	アイデア出し、文章作成、短い質問、壁打ち
ChatGPT Search	最新情報や特定の事実を素早く探す	速報、製品仕様、公式発表、単一の数値、リンク探し
Deep Research	複数情報源を読み、比較し、調査レポートへ統合する	市場調査、競合比較、戦略、提案準備、文献レビュー
Projects	案件のチャット・資料・指示・決定事項をまとめる	数日〜数か月続くブログ制作、商品企画、提案案件
Agentモード	ブラウザやツールを使いながら、複数工程の作業を進める	Web操作を含む複合タスク、調査後の操作・作成を含む仕事

使い分けの基準は、次の一文で覚えると分かりやすくなります。

• 今すぐ一つの事実を知りたい：Search
• 複数の情報を比較して、判断材料を作りたい：Deep Research
• 長期案件の資料・会話・方針をまとめたい：Projects
• その場で考え、文章や企画を作りたい：通常チャット
• 調査だけでなく、ブラウザ・ツールを使った複数工程の作業まで進めたい：Agentモード

Deep Researchで調査した結果を、そのまま一回限りで終わらせる必要はありません。継続案件なら、調査レポート、一次情報のリンク、採用した判断基準、未解決の論点をProjectsへ整理すると、次回の企画・記事・提案で再利用しやすくなります。

Deep Researchを始める方法

Deep Researchは、ChatGPTの画面で次のいずれかの方法から開始できます。

• プロンプト欄に /Deepresearch と入力する
• プロンプト欄のツールメニュー（＋）から deep research を選ぶ
• サイドバーメニューから deep research を選ぶ

画面の名称、モデル選択、ツールの位置はアップデートにより変わる場合があります。見当たらない場合は、モデル切り替え、ツールメニュー、サイドバー、利用中プランの機能一覧を確認してください。

利用回数はプランによって異なります。製品内の利用カウンターで残りのタスク数を確認でき、月ごとの固定枠があるプランでは、初回利用日から30日ごとにリセットされます。国・地域やワークスペース設定によっても利用可否が異なるため、画面上で自分の利用状況を確認するのが確実です。

Deep Researchの使い方｜調査品質を上げる7ステップ

ステップ1：最初に「調査の目的」を一文で決める

Deep Researchで最も多い失敗は、「○○について調べて」とだけ依頼することです。これでは、AIが何を最終成果物にすべきか判断できません。

まずは、調査の目的を一文で決めます。

• 新サービスの価格帯を決めるため、競合の価格・提供形式・顧客の不満を比較する
• ブログの新しい記事テーマを決めるため、検索需要と競合記事の不足を整理する
• 導入するAIツールを選ぶため、機能・料金・導入負荷・セキュリティを比較する
• 提案資料を作るため、相手企業の事業・課題・競合環境・過去発表を整理する

「調べること」ではなく、「調査後に何を決めるか」まで書くと、報告書の中身が大きく変わります。

ステップ2：成果物の形を指定する

次に、最終的にほしい成果物の形を指定します。比較表がほしいのか、経営者向けの要約がほしいのか、記事構成へ落としたいのか、意思決定メモがほしいのかを明確にします。

最終出力は、次の順番で作成してください。

1. 結論：意思決定者向けに200文字以内
2. 比較表：選択肢ごとの強み・弱み・費用・リスク
3. 重要な根拠：一次情報を優先して引用
4. 不確実な点：追加確認が必要なこと
5. 次の行動：今週中に決めるべきことを3つ

このように型を指定すると、長い調査結果を読んだあとに「結局どうすればよいのか」が分からない状態を避けられます。

ステップ3：使わせる情報源を選ぶ

次に、情報源のルールを決めます。調査対象によって、優先すべき情報源は違います。

調査テーマ	優先すべき情報源
料金・プラン・利用条件	公式サイト、公式ヘルプ、規約、価格ページ
市場・統計・制度	官公庁、業界団体、上場企業資料、原典データ
競合分析	競合の公式サイト、商品ページ、公開資料、顧客の公開レビュー
自社企画・提案	自社資料、過去案件、顧客の声、公開ウェブ、公式情報
学術・専門領域	一次論文、専門機関、ガイドライン、専門データベース

情報源を指定しないと、検索で見つけやすい記事が中心になる可能性があります。重要な判断では、「公式情報を最優先にし、二次情報は背景理解に限定する」「不明な数値は推測せず要確認にする」といった条件を入れてください。

ステップ4：調査計画を確認・修正する

Deep Researchが提案する計画を見て、次の点を確認します。

• 本当に調べるべき論点が入っているか
• 調査対象が広すぎないか
• 重要な比較軸が抜けていないか
• 公式情報・一次情報が優先されているか
• 最終成果物が自分の意思決定に使える形になっているか

たとえば競合調査なら、「機能」だけでなく、対象者、価格、導入負荷、サポート、既存顧客の不満、解約要因、差別化余地まで必要かもしれません。計画に入っていなければ、開始前に追加します。

ステップ5：実行中の進行を見て、必要なら中断する

Deep Researchは、調査中の進行状況を確認でき、必要なら中断して焦点を修正できます。調査対象が予想以上に広い、優先すべき公式サイトを見ていない、関係のない論点へ進んでいると感じたら、後から完成レポートを作り直すより、途中で修正するほうが効率的です。

たとえば、「競合10社ではなく上位5社へ絞って」「日本市場だけを対象にして」「公式サイトとIRだけを優先して」「この資料の第3章を最優先にして」といった追加指示を出します。

ステップ6：引用を開き、重要な主張を検証する

Deep Researchの出力には引用またはソースリンクが付きます。しかし、引用があることと、結論が正しいことは同じではありません。

特に次の項目は、必ず自分でリンク先を開いて確認してください。

• 金額、割合、利用上限、日付、発売日、制度開始日
• 料金・契約・法令・規約・プライバシーに関する記述
• 市場規模、成長率、順位、調査結果などの数値
• 「唯一」「必ず」「すべて」「業界初」といった強い表現
• 自社の意思決定や顧客への説明に使う結論

引用先を開いたときは、「そのページは一次情報か」「記事の公開日・更新日はいつか」「引用箇所は本当に主張を支えているか」「条件や例外が省略されていないか」を確認します。

ステップ7：調査レポートを「次の行動」へ変える

調査が終わったら、最後に必ず次の行動へ変えます。Deep Researchのレポートを読むだけでは、情報が増えただけで仕事は進みません。

この調査結果をもとに、次の3つを作ってください。

1. 今週中に決めるべきこと
2. 追加で一次情報を確認すべきこと
3. 実行する場合の最初の3手

事実、解釈、仮説を分けてください。
根拠が弱い提案は「仮説」と明記してください。

この工程を入れると、Deep Researchは「詳しい調査レポートを作る機能」から、「意思決定を前へ進める機能」へ変わります。

仕事で使えるDeep Researchの実践例5選

活用例1：競合比較から新サービスの訴求を考える

新しい講座、コンサルティング、SaaS、オンラインサービスなどを作るとき、競合の内容を表面的に見るだけでは差別化できません。価格、機能、対象者、導入ハードル、顧客の不満、サポート、訴求の言葉まで比較します。

日本国内の生成AIオンライン講座について調査してください。

目的：
新しい教育プログラムの訴求と提供設計を検討する。

対象：
初心者〜中級者向けの主要サービスを5社まで。

比較項目：
・対象者
・価格と提供形式
・扱うテーマ
・強く訴求している価値
・受講者が不安に感じそうな点
・公開レビューやFAQから推測できる未解決の課題

情報源：
公式サイトと公式FAQを最優先。
二次情報は補助的に使う。

出力：
比較表、差別化の仮説3案、追加確認事項、避けるべき競争軸を出してください。
事実と仮説を必ず分けてください。

ポイントは、「競合より優れた点を探す」だけで終わらせないことです。競合が何を約束し、誰に向け、何を十分に解決できていないのかを整理して初めて、自社の訴求を考えやすくなります。

活用例2：ブログ記事の一次情報を集める

機能、料金、規約、制度、製品比較のように変化しやすいテーマの記事では、古い二次情報だけを読んで書くと誤情報になりやすくなります。Deep Researchで公式情報を優先し、記事の根拠を先に集めます。

「ChatGPT Deep Research」を解説するブログ記事のために、
OpenAI公式情報だけを優先して調査してください。

確認したい項目：
・機能の目的
・開始方法
・使用できる情報源
・引用とレポート形式
・利用回数の確認方法
・プラン・地域による利用可否
・検索との違い
・注意点

出力：
記事構成に使える見出し案、
各見出しで引用すべき公式情報、
変動しやすいため公開直前に再確認すべき項目を出してください。

この使い方では、AIに本文を書かせる前に、何が事実として確認できるかを整理します。記事の独自性は、人が加える判断、具体例、読者への行動提案で作ります。

活用例3：提案先の事業・市場を短時間で整理する

顧客や提案先の企業について調べるときは、会社概要だけでなく、事業構造、対象顧客、直近の発表、競合環境、成長課題、AI活用の余地などを整理する必要があります。

以下の企業へ提案準備をしています。
公開情報のみを使い、提案前のリサーチメモを作成してください。

目的：
相手企業の事業課題を仮説として整理し、
提案時に確認すべき質問を準備する。

出力：
1. 事業概要
2. 直近の重要発表
3. 顧客・収益モデルの仮説
4. 競合または代替手段
5. 生成AI活用で改善余地がありそうな領域
6. 提案時に必ず確認すべき質問
7. 根拠が弱い仮説

公式サイト、IR、採用情報、プレスリリースを優先してください。
断定は避け、事実と仮説を分けてください。

ここで重要なのは、Deep Researchの出力を「相手の課題を断定する資料」にしないことです。提案前の仮説を作り、相手との会話で確認すべき質問を準備するために使います。

活用例4：AIツール選定の比較表を作る

複数のAIツール、クラウドサービス、外注先、業務ツールから選ぶときは、機能だけで決めると失敗しがちです。導入負荷、価格、権限管理、データの扱い、既存業務との相性、解約条件、サポートまで比較します。

次の候補を比較し、導入判断メモを作成してください。

目的：
社内の文書作成・調査・提案準備を効率化する。

比較項目：
・主な機能
・料金と契約単位
・ファイル・データの扱い
・権限管理
・既存ツールとの連携
・導入時の教育コスト
・想定リスク
・向いている利用者

公式情報を優先し、確認できない点は「要確認」としてください。
最後に、導入前に試すべき検証項目を5つ出してください。

比較結果を見たあとに、必ず「どの条件なら採用するか」「何が確認できなければ採用しないか」を決めます。Deep Researchは、決定を代行するためではなく、決定基準を明確にするために使います。

活用例5：古い情報を整理し、更新すべき記事を見つける

ブログやオウンドメディアでは、古い記事を全部書き直す必要はありません。検索需要が残り、更新すれば価値を取り戻せる記事を見つけることが重要です。

以下の既存記事テーマについて、2026年時点で情報更新が必要な可能性を調査してください。

確認項目：
・機能・料金・規約・提供条件に変更があり得るか
・公式情報が更新されているか
・検索意図が変わっているか
・新しい競合記事が増えているか
・維持、リライト、統合、noindexのどれを優先すべきか

注意：
noindexを評価改善のためだけに勧めないでください。
検索意図、既存流入、近似記事との重複、更新余地を分けて判断してください。

このように、Deep Researchは「新しい情報を集める」だけでなく、今あるコンテンツ資産をどこから改善すべきか考える用途にも使えます。

引用を確認するための5つのチェックポイント

Deep Researchのレポートに引用が付いていても、そのまま社内資料、顧客向け資料、ブログ記事、販売ページに使うのは危険です。引用は検証の入口であり、結論の保証ではありません。

1. 引用元は一次情報か

製品仕様なら公式ヘルプ、料金なら公式価格ページ、制度なら官公庁、企業情報ならIRや公式発表、統計なら原典データを優先します。二次記事は背景理解には役立ちますが、重要な事実の最終根拠にはしません。

2. 引用先は主張を本当に支えているか

リンク先を開き、AIが言っている内容と同じ意味が書かれているかを確認します。一部の文だけを見て、条件、例外、対象地域、対象プラン、更新日が省略されていないかも見ます。

3. 情報は今も有効か

料金、利用上限、機能、規約、法律、ランキング、統計、ニュースは古くなりやすい情報です。記事の日付や更新日だけでなく、公式ページが今も同じ内容かを確認してください。

4. 事実と解釈が混ざっていないか

「市場が伸びている」は事実かもしれませんが、「だから自社も必ず成功する」は解釈です。Deep Researchの出力では、事実、比較、推論、仮説、提案を分けて読みます。

5. 反対の情報源・例外条件を見ているか

一つの結論に都合のよい情報だけを集めると、調査は偏ります。重要な判断では、「この結論に反する情報はあるか」「失敗した場合の条件は何か」「利用できない人・地域・ケースはあるか」を追加で確認してください。

Deep Researchで失敗しやすい6つの使い方

失敗1：テーマだけを渡し、目的を伝えない

「生成AI市場を調べて」「競合を調べて」だけでは、レポートが広く浅くなります。調査後に何を決めたいのか、誰に見せるのか、どんな形式でほしいのかを書いてください。

失敗2：情報源の優先順位を指定しない

重要なテーマで公式情報を優先しなければ、古い解説記事やSEO目的の記事が混ざる可能性があります。料金、規約、仕様、法令、統計は、最初から一次情報を優先するよう指定します。

失敗3：レポートが長いほど良いと思う

長いレポートは、必ずしも良い調査ではありません。意思決定に不要な背景情報が多すぎると、かえって結論が見えなくなります。最初に「結論200文字」「比較表」「追加確認事項」「次の行動」のように出力形式を指定してください。

失敗4：引用があるから正しいと判断する

引用は便利ですが、AIが引用したページが古い、主張と一致しない、二次情報である、対象条件が違う可能性があります。重要な数値・日付・結論は、必ずリンク先を確認します。

失敗5：機密情報をそのまま使う

顧客リスト、連絡先、契約書原文、未公開の売上資料、パスワード、APIキーなどを、そのまま調査へ使わないでください。必要な情報は匿名化・抽象化し、データの保存・利用・連携権限を確認します。

失敗6：調査レポートを読んで終わる

調査結果を読むだけでは、情報が増えただけです。最後に「今週決めること」「追加で一次情報を確認すること」「最初に実行すること」を3つずつ出し、次の行動へ落としてください。

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Deep Researchに関するよくある質問

ChatGPT Deep Researchは無料で使えますか？

利用可否、利用回数、利用できる情報源は、プラン、国・地域、ワークスペース設定によって異なります。自分の残りタスク数は、ChatGPT内の利用カウンターで確認してください。月ごとの固定利用枠がある場合は、初回利用日から30日ごとにリセットされます。

Deep Researchはどのくらい時間がかかりますか？

テーマ、情報源、調査範囲によって異なります。OpenAI Academyでは、ウェブ調査のために5〜30分ほどかかる場合があると案内しています。急ぎの単一事実確認にはSearchや通常チャットを使い、深い調査・比較にはDeep Researchを使い分けるのが合理的です。

Deep Researchの結果は保存できますか？

調査結果は、チャットを削除しない限り会話履歴に残ります。完成レポートは、Markdown、Word、PDFなど複数形式でダウンロードできます。継続案件で使う場合は、重要な結論・一次情報・未解決論点をProjectsや社内の管理資料へ整理しておくと、次回以降に活用しやすくなります。

特定の公式サイトだけを使って調べることはできますか？

できます。指定したサイトだけに調査対象を絞ることも、特定サイトを優先しつつ公開ウェブ全体も検索することもできます。仕様、料金、規約、法令など、一次情報を優先したいテーマで有効です。

Google Driveなどの接続済みアプリは使えますか？

利用できるアプリは、プランやワークスペース設定により異なります。Deep Researchは、利用権限がある接続済みアプリを情報源として扱えますが、公式案内上は読み取り操作だけを使います。接続前に、どの情報へアクセスするのか、組織のルールに合うかを確認してください。

Deep Researchなら、事実確認は不要ですか？

不要にはなりません。Deep Researchは、複数情報源を整理し、引用付きの調査レポートを作るための強力な機能です。しかし、ChatGPTは最終的な情報源ではありません。重要な判断、公開情報、顧客向けの説明、料金・規約・法令・数値に関しては、必ず引用先の一次情報を確認してください。

まとめ｜Deep Researchは「調べる機能」ではなく「判断を前へ進める機能」

ChatGPT Deep Researchは、情報をたくさん集めるためだけの機能ではありません。目的、情報源、比較軸、成果物、検証方法を設計し、複数の情報を意思決定に使える形へ変えるための機能です。

通常のSearchで素早く事実を確認し、Deep Researchで複雑な問いを深掘りし、Projectsで調査結果と案件の文脈を整理し、通常チャットやCanvasで提案・記事・資料の形へ仕上げる。この役割分担ができると、ChatGPTは単発の検索補助ではなく、仕事・発信・商品づくりを前へ進める実務基盤になります。

まずは、今週中に決めたいテーマを一つ選んでください。競合比較、ブログ企画、提案準備、ツール選定、既存記事の更新判断など、答えが一つではないテーマが向いています。そして、調査の目的、使う情報源、出力形式、確認すべき一次情報を指定して、最初のDeep Researchを実行してください。

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この記事を書いた人
小谷川拳次｜リードコンサルティング株式会社 代表取締役・AIマーケター／AIクリエイター。生成AIマスタースクール（GMS）学長として、ChatGPTを中心に、仕事・発信・商品づくり・販売導線へ生成AIを実務実装するための教育プログラムを提供している。

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参考情報

※本記事のChatGPT Deep Researchに関する機能・利用条件は、2026年7月4日にOpenAI公式情報を確認しています。対応プラン、利用回数、国・地域、情報源、接続済みアプリ、画面表示、対応モデルは変更される場合があるため、最新情報は各公式ページをご確認ください。

• OpenAI Help Center｜ChatGPT の deep research
• OpenAI Academy｜ChatGPT を使用した調査
• OpenAI Help Center｜ChatGPT の機能概要
• OpenAI Help Center｜ChatGPT は真実を伝えますか？