Deep Research で調査レポートの下地を作る5ステップ

調べ物に半日かかる。特に、複数の資料を突き合わせて論点を整理する作業は、時間がいくらあっても足りません。ChatGPT の Deep Research は、この下調べを任せるための機能です。出てくるのは最終稿ではなく、根拠のついた下地だと考えておくと、使いどころを間違えません。

ステップ1：問いを1文に絞る

最初に、知りたいことを1文で書きます。「国内の中小企業における生成AIの導入状況を知りたい」といった形です。問いが2つ以上混ざると、出力が総論になります。副次的な疑問は、この実行が終わってから別の問いとして投げてください。

ステップ2：範囲と除外条件を書く

対象の期間、地域、業種、情報の種類を指定します。「2024年以降の公的統計と主要事業者の公表資料に限る」「SNSの投稿や個人ブログは除く」といった条件です。除外条件を書かないと、まとめサイトや古い記事が混ざり、出典の質がばらつきます。

ステップ3：実行して、そのまま待つ

ChatGPT の入力欄から Deep Research を選び、依頼文を貼って実行します。完了までには時間がかかるため、他の作業を挟む前提で計画してください。実行中に条件を足したくなっても、途中で介入せず、結果を見てから次の依頼に反映するほうが比較しやすくなります。

ステップ4：引用元を1次情報で確認する

出力には参照した情報源が並びます。すべてを読む必要はありませんが、本文で結論の根拠に使われている箇所は、必ず1次情報で確認します。要約の段階で数字の対象期間がずれている、といった食い違いは珍しくありません。確認した日付を控えておくと、後から更新の判断ができます。

ステップ5：自社の文書に組み替える

下地をそのまま提出せず、自社の読者に合わせて組み替えます。構成は結論から始め、根拠は必要な分だけ残し、社内の言葉に置き換えます。この工程を省くと、調査は充実しているのに読み手が動けない資料になります。事実と自社の判断を、段落レベルで分けておくと安全です。

FAQ

Q. 出力はそのまま社外資料に使えますか？

A. 使えません。Deep Research の出力は根拠つきの下地です。引用元の原文を確認し、自社の表現に直す工程が必要です。

Q. 待ち時間が長いのが難点です。

A. 調査の範囲を絞るほど短くなります。逆に範囲を広げると、待ち時間も出力も膨らみます。

あわせて使いたいツール

調査の下地づくりと、その後の事実確認を組み合わせると進めやすくなります。

• ChatGPT：Deep Research の実行と、下地の組み替えに向きます
• Perplexity：引用元の確認と、補足の事実確認に向きます

関連ガイド

• 検証役を置いて出力のばらつきを抑える5ステップ
• 長いレビューを要約して改善点を抜く5ステップ
• グラウンディング（用語辞典）
• 推論モデル（用語辞典）
• はじめての LLM 活用（学習ルート）
• ガイド一覧

出典

出典：OpenAI Academy「ChatGPT の学び方」（原題 OpenAI Academy、公開日は公式ページに表示なし）。