積さんとジーニーさんが検証したディープリサーチ徹底比較
ChatGPT・Gemini・グロック・Perplexity…同じお題で見比べた1時間｜GPTs研究会朝LIVE

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2月24日の朝、ただっちの声で会が始まりました。今日はちょっとスペシャル回。テーマはディープリサーチ徹底比較。関西弁の勢いそのままに、ゲスト2人を紹介していきます。

ただっち（0:24〜）

「今日はですね、今日はちょっとスペシャル回としましてディープリサーチ徹底比較ということで、積さんそして昨日も参加いただいたジーニーさんをお迎えしまして、今日はですね結構マニアック的にちょっとお話をしていきたいというのを僕も楽しみにしておりました。」

「マニアック的に」って言葉、いいなあと私は思います。普段はさらっと流す話題を、今日はとことん深掘るぞという合図なんですよね。で、その相手として名前が挙がったのが積さん。ワーケーション中で、日曜日はいつもお休みをもらっている枠なのに、わざわざ戻ってきてくれたそうです。

積さん（2:29〜）

「ちょうどこんな話をね、僕もしたかったんで、ディープリサーチの話を。あちこちいろいろついてきてるんで非常に興味あっていろいろ全部使ってるんですけども、特に最後、グロックについたのが衝撃的というか、ああなるほどって思ったので、また今日はいろいろお話しさせていただきたいと思います。」

いろいろ全部使ってる、という一言に私はちょっと笑ってしまいました。ディープリサーチ搭載サービスをひととおり試して回っている人が、山あいの盆地からワーケーション中に急遽オンライン参加してくれる。この時点でもう、今日の話が薄いはずないなと感じます。続けて自己紹介したジーニーさんも、負けじと本気度の高い準備をしてきていました。

ジーニーさん（3:05〜）

「おはようございます。新潟県新潟市でパソコン教室をやりながらですね、AIの講師なんかもやっております。ジーニーこと北平です。今日ですね、積さんとお話できると。ちょうどディープリサーチもまさにその辺を入ってきたっていうので、今朝ですね、この会議に来る30分くらい前から、各社のディープリサーチって今どうなってるかを調べてました。」

会議の30分前から予習してくる。これ、ただの「今日のテーマだから調べる」じゃなくて、日頃からアンテナを張ってる人の動き方だなと私は感じます。積さんもジーニーさんも、それぞれ独自にディープリサーチを追いかけていた。だからこそ、この日は「みんなで初めて触ってみる」回ではなく「それぞれの実感を持ち寄って答え合わせする」回になった。私はここが面白いところだと思っていて、比較記事って往々にして誰か一人が全部試して発表する形になりがちなんですけど、今日は違う。2人が同時に画面を開いて、リアルタイムで「あ、こっちのほうがいい」「いや、こっちも」ってやり合う。その臨場感がそのまま記事にも残っていて、ここから先の内容も、実際に手を動かしながらの発見がぎゅっと詰まっています。

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本題のディープリサーチ比較に入る前に、話はまず別の新機能に脱線します。ChatGPTのOperator（オペレーター）。ただっちが「本当はオペレーターが出る前にグロックの話をしましょうか、DeepSeekの話をしましょうかって言ってたら、オペレーターが出てきてしまった」と言うくらい、ここで一気に盛り上がりました。いやー、比較の本題そっちのけで、みんな新しいオモチャに夢中。この空気、すごく分かるなあと私は横で聞いてて思いました。

積さん（3:52〜）

「すごいですよね、本当に。オペレーターもね、昨日あれからも触ってましたけど、すごいですね、やっぱりね。もともとアメリカの会社で使ってた時は試しにはやってたんですけど、そのやってたってなんかリアリティがないんですよね。人ごとみたいで、なるほどこんなことできるんだなぁというとボヤッと見てた感じなんですけど、日本になった瞬間にめちゃめちゃ自分ごとになりました。」

「自分ごとになった」という言い方、すごく分かる気がします。海外で先行して出た機能って、どうしても遠い国の話に聞こえてしまうんですよね。それが日本語で、自分の環境で動き出した瞬間に、初めて「あ、これ自分の生活に入ってくるやつだ」って実感が湧く。この温度差…私も似たような場面を何度も経験しているので、積さんの「めちゃめちゃ自分ごとになりました」の一言に、すごく実感がこもってるなと感じます。ぶっちゃけ、この「人ごと→自分ごと」の切り替わりこそが、新しい技術を使い始める最初のスイッチなんだよね。

具体的に何ができるのか。積さんは続けて、Googleカレンダーとの連携から、実際のスケジューリングまでを話してくれました。

積さん（4:22〜）

「すごくこれ使えるなと思って。Googleも連携させていろんなものを掘り込んでいくと、どんどん空き予定の中から探してくれて、Zoom設定して、それをメールしてくれるまで勝手にやってくれるから。もう一歩行くと、人と会うのにここでアポイント取って、そこにピザ用意していてとか、そんなことができちゃうんでね。UberEatsも繋がってたんで、これは便利っていう感じがありますよね。」

予定を探す、Zoomを立てる、メールを送る、ついでにピザまで手配する。ひとつひとつは地味な作業なんですよ。でも、それを全部つなげて任せられるようになった——ここが今日いちばんの驚きどころだと私は思います。積さんは続けて、アメリカで使っていた時にVPN経由で架空の住所を入れて遊んでいた話も披露していて、「もう革命…」とこぼしたシーンもありました。あの一言に、彼が本気で驚いてるのが伝わってくるんですよね。ただっちもこの流れを受けて「新人秘書を傍（はた）から見ている」感覚だと表現していて…AIが道具というより、もうひとり分の手として動き始めている。その実感を、二人とも同じ温度で語っていたのが印象的でした。いやー、比較の前フリのはずが、ここだけで一本記事書けちゃうくらいの熱量だったんですよ。

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Operatorの興奮がひと段落したところで、積さんが本題に舵を切ります。今、ディープリサーチはどこまで各社に広がっているのか。ここでの棚卸しが、この日の比較の土台になっていきます。

積さん（5:31〜）

「このエージェント機能っていうのが、これから画期的に各社作っていくんだろうなと思うんですけど、ディープリサーチが各社作ってるなと思って気になってたんで、今日ね、皆さんとお話ししましょうっていうのは。先に言っておくと、チャットGPT、これからGemini、グロック、ここまではみなさんついてるのはご存知の通りで、フェロもそうですし、ジェンスパークもついてますし、あとPerplexityにこの間つきましたよね。つまりディープリサーチって何ですか、僕が聞いたんですけど。」

「つまりディープリサーチって何ですか」って、積さん自身がAIに聞いたというのが面白いところです。これだけ触り倒している人でも、言葉の定義から確認しに行く。この姿勢、私はすごく好きだなと思います。名前が同じでも中身が違う機能が乱立している今、まず「それって何」を確かめるのは遠回りに見えて実は一番早い。積さんはさらに、DeepSeekも試したけれど推論と検索を同時に押すボタンはあったものの厳密なディープリサーチとは違う動きだった、とも話していました。

そして出てきたのが、グロックだけがなぜか「ディープサーチ」という別名で呼ばれている理由についての推測です。

積さん（6:42〜）

「ディープサーチはたぶんグロックが遠慮してサーチと言ったっていう話もありますけどね。確かにグロックだけちょっと弱いでしょ。Xのことについては強いけど、それ以外のことをずっとバカみたいな答え出してきてるんで、研究とまでは言えないんじゃないかなって感じがしますね。調べてるだけ検索で。」

「遠慮してサーチと言った」という表現、うまいこと言うなあと私は思います。ジーニーさんも「X以外のところほとんど情報ないですよね」と同意していて、この時点で二人の意見が揃っていました。名前ひとつにも、その会社が自分の弱点をどう分かっているかが表れている——そんな見立てです。ここまでの整理で、今日の比較の見取り図がはっきりしました。ChatGPT・Gemini・グロック・Perplexity・フェロ・ジェンスパークが本命候補。あとはこれを実際に同じお題で走らせて、目で見て確かめる。

面白いなと私が思ったのは、この時点でもう「名前が同じ機能でも中身は別物」という前提を積さんとジーニーさんが共有していたことです。ディープリサーチという看板がついているからといって、同じ性能だと思い込んで使い始めると、あとで「あれ、思ってたのと違う」ってなる。だからこそ、ここで一度「今どこの会社に何がついているか」を棚卸ししてから比較に入る、という段取りの丁寧さに私は感心しました。積さんが「僕が聞いたんですけど」と、自分で定義から確認しに行った姿勢も、マニアックに使い倒している人ほど基本を疎かにしないんだなと感じさせられます。次のセクションから、いよいよその実演が始まります。

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比較のお題に積さんが選んだのは、ちょっと意外なテーマでした。

積さん（8:00〜）

「これでまずはチャットGPTというベースなんですけど、僕は結構調べもんするときにこのネタを入れるんですけども。インド古典芸術ね。こんなん絶対誰も調べてないんで、知識もないし。」

誰も調べていないマニアックなテーマをあえて選ぶ。これ、AIの「地力」を見るのにちょうどいい方法だなと私は感じました。有名なテーマだと、AIがもともと持っている一般知識で答えられてしまって、ディープリサーチ機能そのものの実力が見えにくくなる。誰も調べていないテーマなら、AIが本当にちゃんと調べに行っているかどうかが丸裸になる。積さんはチャットGPTのO1Pro、o3-mini-high、4oと画面をいくつも同時に開いて、それぞれに同じお題を投げていきました。しばらく待つ間、ジーニーさんの画面共有トラブルで場が和んだり、コメント欄から「インド古典舞踊のオリッシーって知ってる？」という補足コメントが飛んできたりと、ライブならではの賑やかさもありました。

そして結果が出そろったところで、積さんが下した判定がこちらです。

積さん（11:13〜）

「チャットGPTのO1Proより、あのほうが、ディープリサーチするときO1Proよりo3-mini-highのほうが、なんだか深く考えてくれてそうな感じですね。さっきに出してたやつ、これいます。さっき出したのがO1Proでしょ、なんかちょっと薄いですね。」

「薄いですね」の一言、実際に画面を並べて見た人にしか言えない実感だなと私は思います。数字上の性能表では分からない、実際に読んでみた時の情報量の差。ジーニーさんもすぐに同じ感触を口にしていました。

ジーニーさん（11:44〜）

「情報ソースが載ってないですね、やっぱりね。O3の方が情報ソースがきちんと載ってた感じがしますね。」

情報ソースが載っているかどうか。これ、地味だけど一番大事なところですよね。私も、AIが出してきたレポートを見るとき、まず引用元を確認する癖がついています。そこがしっかりしているかどうかで、そのまま鵜呑みにしていい情報か、もう一段自分で裏取りすべき情報かが変わってくる。この後も比較は続いていって、Perplexityは89件のソースを見つけていて見やすいと評価されたり、フェロは各社のレポートを持ってきてまとめてくれるけれど中身が重複しがちだと言われたり、ジェンスパークは「私頑張りましたよ」と言わんばかりに「11時間の労力を費やす必要はありません」という誇らしげな一文を添えてくるのが二人にウケていたり。同じ「ディープリサーチ」という看板を掲げていても、実際の中身の作り方はサービスごとにまったく違う。これを画面越しに見せてもらえるのが、この回のいちばんの見どころだったと私は感じます。

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各社の比較がひと通り終わったところで、話は「性能」から「使い方」に移っていきます。ここで積さんが語った仕事のリズムの変化が、私はこの記事の中でも特に印象に残りました。

積さん（19:00〜）

「O1Proはちょっと重たい、もっさりした感じがしますよね。遅いっていうのもさることながら、なんかもっさりしてる。それともう一つ、いわゆるディープリサーチ系のものとか全部そうなんですけど、最近その仕事のやり方が、最初考えさせてる間結構長いなって思ってて、待たなあかん。だいたい今、仕事のリズムが、こいつにこれ放り投げといて考えてる間に他のこっちでこれやって、同じモデルでも画面いくつも開けてっていう感じしてますね。」

「放り投げといて」という言葉のチョイス、すごくしっくりきます。ひとつのタスクをAIに渡したら、その返事をじっと待つんじゃなくて、別の画面でもう次の作業を始めちゃう。返ってきた頃に「あ、できたできた、じゃあこっちのこれやっといて」と次を渡す。ディープリサーチが数分かかる前提だからこそ生まれた、新しい仕事のテンポなんだなあと感じます。待ち時間をストレスじゃなくて、別の手を動かす時間に変えちゃう。この発想の切り替え…地味だけど効くんですよ。ぶっちゃけ、AIの性能そのものより、この「待ち方の工夫」のほうが日々の効率にはデカく効くんじゃないかな、と私は思いました。

使い分けという意味では、ただっちが披露してくれたモデルごとの「性格の違い」も面白い話でした。

ただっち（20:17〜）

「僕はですね、やっぱちょっといろいろ皆さんと使い方がちょっと違うかなと思ったら、まさに昨日どのモデルがいいんですかっていうふうに聞かれて実験してやったんですね。で、僕っぽくブログを書いてくださいっていうのをよく僕やるんですけど、これが大案かどっちかだったかなでやったら、僕っぽくブログを書いてくださいって言ったら、こんにちは僕ですって言われてくれたんですよ。」

「こんにちは僕です」って返してくるAI、想像するとちょっと可笑しいです。ただっちはこの後、4oだとメモリと連動していて自分のことをちゃんと分かった状態で書いてくれる、という違いも説明していて、O1系で調べて4oで自分の言葉に整える、という使い分けを普段からしているそうです。

ただ、便利な反面の注意点も積さんはちゃんと口にしていました。

積さん（22:13〜）

「メモリは時々クリアしたほうがいいですね。なんかバカなまま覚えちゃって、どんどん勝手に覚えていってるから。最初の頃よくセミナーとかで関西弁わざと使ったりしてたら、ずっとそのまま関西弁で。もうええねん、みたいな。逆に突っ込んだりしてますよ。面白い。」

覚えてくれるのはありがたいけど、覚えたままそこに居座られると困る時もある。この感覚…私にもすごく身に覚えがあります。関西弁を覚えさせたら、もういらん場面でもずっと関西弁で返してくる。「もうええねん」って逆にツッコむ積さんの姿、目に浮かびますよね。AIとの付き合い方って、性能の比較だけじゃなくて、こういう「クセとの付き合い方」まで含めて語られると、一気にリアリティが増すんですよ。便利さの裏側に、ちゃんと手綱の話がある。そこがこの回のいいところだなあと私は思いました。

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比較が一巡したあと、話は「AIに自分を調べさせたらどうなるか」という方向に転がっていきます。きっかけはジーニーさんの一言でした。

ジーニーさん（44:10〜）

「外に発信してる人なんかは、ディープリサーチとかで結構自分のこと知れそうですよね。」

これ、聞いた瞬間にハッとしました。ディープリサーチって「何かを調べる道具」だと思っていたけど、「自分自身がどう見えているかを調べる鏡」にもなるんですよね。積さんはこの流れで、外に情報を出している人ほどAIからの見え方が濃くなる、という話を続けます。

積さん（46:12〜）

「だからすごく発信してる人たちはそこが強いですよ。ホリエモンなんかもそうですけど。あの人たちは外に出てる情報量が半端ないから、そこから学習してくるから早いですね。だからどんどん加速つくんですね、それがね。」

発信量がそのままAIからの解像度になる。逆に言うと、発信していない人はAIにとっても「スカスカ」に見えてしまう。積さん自身も、自分のことを調べてみると発信量が少ない分「まあまあスカスカ」だったと笑いながら話していて、この正直さも今日らしいなと私は思います。

そして最後、今日いちばんの結論とも言える一言が積さんから出ました。

積さん（53:34〜）

「ただ、いつも皆さんがいろんな一つに決めて、色々迷わずに一つに決めて一つを極めればいいですよっておっしゃる方も結構多いんですけど、僕はいや、そうじゃないぞと。適材適所だし、時々によって一番便利なものを普通に使えばいいだけのことだと思うんですけどね。1個の使い方を極めるっていうことにはちょっと時代にマッチしてないような感じがします。」

「一本に絞る」んじゃなくて「その都度いちばん便利なものを使う」。これ、今日1時間かけて各社を並べて見てきたからこそ言える説得力があります。1つのツールを調べ尽くしている間に、2週間後にはもっとすごいサービスが出てくる——そんな時代だからこそ、道具は複数持って、その日その場面で使い分ける。番組の最後、積さんは「楽しかった、めちゃめちゃ楽しかったですね。ぜひまたお話したいなと思います」と締めくくっていて、その声のトーンから、今日の比較にかなり手応えを感じていたことが伝わってきました。