新清士の「メタバース・プレゼンス」 第95回

月3万円で使えるOpenAIの「Deep Research」　驚異的だが、情報格差が広がる不安も感じた

筆者の会社でDeep Researchの結果を元に開始したSNS展開のYoutubeショートの画像から

　3日に公開が始まったOpenAIの「Deep Research」を、会社の業務上の情報収集に使えるか調べるために試験導入してみることにしました。正直なところ月額200ドル（約3万円）の価格は高いと感じていますが、それでも驚異的な情報収集と整理能力を持っているのは間違いなく、有効に使えれば安いと感じるかもしれません。筆者はスタッフが数人のインディゲームの開発スタジオを経営しており、2025年内発売を目標に新作タイトルを開発している最中です。どこのインディゲームスタジオも同じように抱えている悩みは、自分たちのゲームの存在を知ってもらうための有効なマーケティング手法の問題です。そこにDeep Researchを使って調査して、アクションプランを立案した様子をご紹介したいと思います。

最新モデル「o3」ベースのリサーチ機能

　Deep Researchは推論システムを複数同時に走らせてプロセスを重ね合わせることで、高品質なアウトプットを生み出していると考えられています。昨年12月でリリースされた「o1」や「o1 Pro」は推論プロセスに時間を掛けることで、高品質なアウトプットの出力を実現していました。

　2月1日、それらに検索機能を付け、軽量化した「o3-mini」がリリースされました。そしてProユーザーの場合、利用できる新サービスとしてDeep Researchが登場しました。月100回質問することができ、今後、月20ドル（約3000円）のPlusユーザーも利用数に制限をかけつつ利用できるようになる予定です。動いているのは開発途中の「o3」バージョンの1つ、「o3-reason」というモデルのようです。

　Deep Researchは、あるテーマについて調べてほしいと質問すると、大抵、4～5項目程度の追加質問をしてきます。すでにその時点で、こちらの本当のニーズを検討して、あまり外れた追加質問が来ないところが面白いのですが、それらに回答すると、そこから本格的な調査を始めます。設問の難易度によってばらつきがありますが、回答が出るまでには5～10分ぐらいの時間がかかります。