まな先生解説
こころ質問
すい要点整理
- 起動導線を現UIに更新する：入力欄の「＋」→ツールメニューから選ぶか、`/deep research` と入力する。2025年の記事にある「レガシーDeep Researchモード」は2026年3月26日に削除済みです。
- 回す仕事を選別する：出典を他人に示す調査だけをDeep Researchに回し、それ以外は通常チャットで済ませる。判断は本記事のフローチャートで5問。
- 参照サイトを指定してから実行する：2026年2月10日の刷新で追加された機能です。官公庁ドメインや企業IRに限定すると、出典品質が安定し裏取り工数が下がります。
- 受け取ったレポートを12項目で検品する：出典の実在性・鮮度・抜け漏れ・数値・社内利用の5観点。ここを飛ばすと、調べた分だけ信頼を失います。
ChatGPT Deep Researchの使い方とは？まず何をすべきか
起動から完了までの5ステップ
- ChatGPTの入力欄左の「＋」をタップし、ツールメニューを開く
- 「Deep Research」を選択する（プロンプト欄に `/deep research` と直接入力しても同じです）
- 目的・調査範囲・対象期間・出力形式を書いたプロンプトを送る
- 返ってくる確認質問（「対象は国内のみですか」など）に答える
- 5〜30分待つ。バックグラウンド実行なので画面を閉じてよく、完了時に通知が届く
そのまま使えるプロンプトテンプレート
補足
「除外条件」を書くと精度が跳ね上がります。上の例の「BtoCは除外」のような一文があるだけで、無関係なソースの混入が目に見えて減ります。
出力後にやるべきこと
注意
生成AIには事実と異なる内容を生成する可能性があります。出典リンクが付いていても、リンク先にその記述が本当にあるとは限りません。提案書や契約判断に使う数値は、必ず一次情報で裏を取ってください。
なぜ「使い方どおり」にやっても詰まるのか？主な原因を深掘り
原因1：2026年2月10日のモデル刷新で画面が変わった
- 接続するアプリ（MCP）の選択と、参照Webサイトの指定
- チャットとは別ウィンドウの専用ビューア（左に目次・右に参照ソース一覧）
- リアルタイム進捗追跡と、生成途中での調査範囲編集・ソース追加
- 完成後のMarkdown／Word／PDFダウンロード
原因2：レガシーモードが削除された（最大のつまずき）
原因3：プランがDeep Researchの対象外
原因4：上限に達しても「エラーが出ない」
原因5：使い方以前に「活用方法がわからない」
原因別の見分け方｜あなたが詰まっているのはどれか
症状から原因を特定する
| 症状 | 考えられる原因 | 確認方法 |
|---|---|---|
| メニューに「Deep Research」が無い | レガシーモード削除（2026年3月26日）または現UI未確認 | 「＋」→ツールメニューを開く／`/deep research` と直接入力 |
| 入力しても起動しない | プランが対象外（Goなど） | 設定→サブスクリプションでプラン名を確認 |
| 「上限に達しました」と出る | 月次の実行回数を使い切った | 初回利用日から30日ごとにリセット（後述） |
| エラーは出ないがレポートが急に浅い | 上限到達で軽量版へ自動切替 | アプリ内の利用状況カウンターで残数を確認 |
| レポートが浅い・一般論ばかり | 目的と除外条件が未指定 | 前掲テンプレートの5要素を埋め直す |
| 出典が個人ブログや広告記事ばかり | 参照サイト未指定 | 実行前に信頼ドメインを明示指定する |
| 途中で方向がズレていると気づいた | 途中介入していない | 実行中にリサーチプランを編集・ソース追加する |
「2025年の記事どおりに操作すると詰まる点」新旧対照表
| 項目 | 〜2026年1月（o3時代） | 2026年2月10日以降（GPT-5.2） | 実務上の影響 |
|---|---|---|---|
| ①基盤モデル | o3・o4-mini | GPT-5.2 | レポートの構成力・要約精度が変わる。古い記事の「精度が低い」評価は現行に当てはまらない |
| ②起動導線 | レガシーDeep Researchモードあり | 2026年3月26日に削除。「＋」メニューまたは `/deep research` のみ | 最大のトラブル源。古い記事のメニュー項目は存在しないので探しても無駄 |
| ③参照ソース | AI任せ | 信頼ドメイン・アプリを明示指定可 | 官公庁・IR・査読論文に限定でき、出典品質が安定。裏取り工数が減る |
| ④実行中の操作 | 待つだけ | リサーチプラン編集・ソース追加で途中介入可 | 方向がズレたら止めて直せる。失敗による1回消費のムダを削減 |
| ⑤レポート表示 | チャット内に長文出力 | 専用ビューア（左に目次・右に参照ソース一覧） | 出典の確認が速い。チャットを遡る必要がない |
| ⑥出力形式 | コピペ | Markdown／Word／PDFでダウンロード | そのまま社内共有できる。整形の手作業が消える |
| ⑦社内データ | Web中心 | SharePoint・OneDrive・Google Drive等のコネクタ併用 | 社内資料と外部情報を突き合わせた調査が可能。ただし設定と権限確認が必要 |
注意
②は「メニューにない」と検索される最頻トラブルです。2025年公開の解説記事にある「レガシーモード」を前提とした手順は、現在は使えません。記事の公開日を必ず確認してください。
具体的な解決方法｜その調査、Deep Researchに回すべきか
判断フローチャート（5分岐）
出口とプランの対応表
| 出口 | 該当する調べもの例 | 使うべき手段 | 適したプラン | 消費 |
|---|---|---|---|---|
| A | 用語の意味、文章の下書き、壁打ち | 通常チャット | Go（月1,400円・Deep Research非対応）でも可 | 0回 |
| B | 特定企業の公式料金、1つの制度の条文確認 | Web検索1回 | 不問 | 0回 |
| C | 社外秘・個人情報を含む調査 | コネクタ＋Deep Research | Business以上（既定で学習対象外） | 1回 |
| D | 競合3社の動向比較、市場規模の裏取り、法改正チェック | Deep Research＋公式ページ確認 | Plus（約3,000円・月25回）／Pro（月250回） | 1回 |
| E | 残枠切れ時の定型・大量調査 | API版（o3-deep-research） | 従量課金（回数枠と別枠） | 0回（枠外） |
参照サイト指定の実例
- 統計・制度：`go.jp` ドメイン（省庁・自治体）に限定
- 企業動向：各社の公式IRページ・プレスリリースに限定
- 学術：査読済み論文・学会発表に限定
- 除外指定：まとめサイト、公開日不明の記事、アフィリエイト記事を除外
deep research プロンプト コツと1回あたりの原価を計算する
1回あたりの原価と損益分岐
| プラン | 月額 | 月間実行回数の目安 | 1回あたり |
|---|---|---|---|
| Plus | 約3,000円（20ドル） | 約25回 | 約120円 |
| Pro | 200ドル | 約250回 | 約1ドル弱／回 |
| Free | 0円 | 約5回（軽量版のみ） | 0円 |
| API（o3-deep-research） | 従量課金 | 回数上限なし | 入力$10／出力$40（各100万トークン） |
あなたの数字で再計算する
| 項目 | 計算式 | あなたの数字 |
|---|---|---|
| 月給 | — | （ ）円 |
| 月間労働時間 | — | （ ）時間 |
| 時給 | 月給 ÷ 労働時間 | （ ）円 |
| ツール原価 | 月額 ÷ 月間回数 | （ ）円/回 |
| 損益分岐 | ツール原価 ÷ 時給 × 60 | （ ）分 |
見落としがちな「枠を溶かす損失」
- 目的を「誰に何を示すためか」まで書く：提案書用か、社内共有用かで必要な粒度が変わります
- 除外条件と対象期間を書く：「最新」ではなく「2024年1月以降」と数字で指定する
- 参照ドメインを指定する：前掲のとおり、実行前の1行が裏取り30分を消します
chatgpt deep research 回数制限の実際の挙動と残枠の確認方法
押さえるべき3つの事実
プラン別の目安値（あくまで目安）
| プラン | 月額の目安 | Deep Research 実行回数の目安 | 備考 |
|---|---|---|---|
| Free | 0円 | 約5回 | 軽量版のみ |
| Go | 月1,400円（8ドル） | 対象外 | Deep Research非対応。リサーチ目的なら選ばない |
| Plus | 20ドル（約3,000円） | 約25回 | フル版＋軽量版の合計。会社員の標準解 |
| Pro | 200ドル | 約250回 | 円建て表記は媒体により幅がある |
| Team／Business／Enterprise | 各社問い合わせ | 約25回 | 既定で入力データが学習対象外 |
注意
上表は複数の解説記事による目安値です（出典：マネーフォワード クラウド／AI総合研究所ほか）。OpenAI公式が回数を公表していない以上、契約前・繁忙期前には必ずアプリ内カウンターと公式の料金ページで実数を確認してください。円建て価格も改定されます。
残枠が切れたときの3択
- 軽量版で割り切る：品質が落ちる前提で、優先度の低い調査に使う
- API版に逃がす：o3-deep-research（入力$10／出力$40 per 1Mトークン）はChatGPTの回数枠と別枠です。コンテキストは入力20万トークン・最大出力10万トークン。定型調査の自動化に向きます。安価なo4-mini-deep-research（入力$2／出力$8）もあります
- リセットを待つ：初回利用日から30日後。カウンターで日付を確認しておく
Deep Researchレポート受け入れ検査シート（12項目）
A. 出典の実在性
| # | チェック項目 | NGだった時の対処 |
|---|---|---|
| 1 | 参照URLを3本無作為に抽出し、実際に開く | 開けないURLがあれば、その記述は全て未確認扱いにする |
| 2 | リンク先に該当記述が本当にあるか本文検索する | 見つからなければ該当箇所を資料から削除する |
| 3 | ドメイン種別を分類する（go.jp・学会・業界団体＝一次／企業オウンドメディア＝二次／個人ブログ・まとめ＝三次） | 三次情報しか無い論点は、一次情報を指定して再実行する |
B. 鮮度
| # | チェック項目 | NGだった時の対処 |
|---|---|---|
| 4 | 各出典の発表年月を書き出し、2年以上前の数値に印を付ける | 最新版が出ていないか公式サイトで確認する |
| 5 | 制度・料金・法改正の記述は必ず公式ページで再確認する | 差異があれば公式の記載を採用する |
C. 抜け漏れ
| # | チェック項目 | NGだった時の対処 |
|---|---|---|
| 6 | 自分が知っている重要ソースが参照リストに入っているか | 抜けていればそのURLを指定して追加調査する |
| 7 | 不利な情報・反対意見が1つも無いレポートは偏りを疑う | 「反対意見・リスクを中心に」と条件を変えて再調査する |
D. 数値
| # | チェック項目 | NGだった時の対処 |
|---|---|---|
| 8 | 単位・年度・母数（n）が書かれているか | 欠けている数値は原典で補うか、使用を見送る |
| 9 | 出典なしで断定している数値をハイライトする | 出典が付かないものは資料に載せない |
E. 社内利用
| # | チェック項目 | NGだった時の対処 |
|---|---|---|
| 10 | 機密情報を入力していないか | 入力済みなら履歴の扱いを社内規程に沿って確認する |
| 11 | プランの学習利用設定を確認する（個人向けはオプトアウト要、Business／Enterprise／APIは既定で学習対象外） | 個人プランのまま社内資料を扱っているなら、プラン変更を検討する |
| 12 | そのまま配布せず、要約者名と検証日を付記する | 付記が無い資料は社内で再検証が発生する |
Deep Researchを使うべきでない場面
向かない3つの場面
能力の水準を数字で把握しておく
専門家・公的情報の見解｜どの業務に組み込むか
日本の現在地
個人レベルで差を埋める最短手順
- 直近1か月の自分の調べものを10件書き出す
- フローチャートのQ1〜Q5に当てはめ、出口A〜Eに振り分ける
- 出口Dに残ったものだけを月次の実行枠に割り当てる
deep research 使い方 chatgptでやってはいけないNG対応
NG1：出典を辿らずに数値を引用する
NG2：古い解説記事の手順どおりに探し続ける
NG3：全部の調べものをDeep Researchに投げる
NG4：機密情報や個人情報を入力する
NG5：確認質問を飛ばして実行する
注意
会社のPCや業務アカウントで利用する場合は、生成AI利用規程の有無を先に確認してください。規程がある場合、それが本記事の内容より優先されます。
