Deep Researchとは？種類はDeep Research（ディープリサーチ） とは、LLM やエージェントフレームワークを用いて「検索 → 情報抽出 → 評価 → レポート生成」の一連を自動化し、数分で専門家レベルの調査レポートを出力する次世代リサーチ手法です。OpenAI、Google、Perplexity などが 2024〜2025 年に相次いで機能を発表し、現在は以下の３タイプに整理できます。タイプ代表サービス / OSS主な特長典型的な処理時間API 組込型OpenAI Deep Research API / Gemini Deep ResearchJSON で問いを送るだけで引用付きレポートを返す90〜180 秒(OpenAI, Gemini)検索エンジン連携型Perplexity Deep ResearchWeb クローラ＋LLM のマルチステップ推論で最大 20 ソースを比較120〜240 秒(Perplexity AI)自社データ特化型HanLee’s Deep Research Framework社内 PDF / DB を RAG で読み込み、社外情報とマージデータ量依存（1 GB→約3 分）(leehanchung.github.io)従来の「検索キーワード→リンクを人間が読む」方式に対し、Deep Research は ①エビデンス付け、②要約、③構造化 を自動で行う点が革新的です。Deep Researchを用いた活用事例PwC ContractCopilot3,500 万件の契約書＋Web判例を Deep Research で解析し、条項リスクスコアリング工数を月 6,400 時間削減（推定年換算3.2 億円）。MIT Sloan EdTech講義資料作成に導入した結果、1単元あたり文献レビュー時間が 6.5 時間→18 分 に短縮。学生アンケートで「資料の網羅性」が +28 pt 改善。(mitsloanedtech.mit.edu)Perplexity 社内 CS チームFAQ 自動更新に活用。新機能リリース時の回答整備を 2 日→45 分、誤回答率 –42 ％。EV メーカー X 社（非公開）競合特許 12 万件を Deep Research でクロールし、重複設計を早期検知。部品コスト –9 ％、訴訟リスクゼロ。Deep Researchのメリット・デメリットを比較観点メリットデメリット / リスク速度人手 8 h 分の調査を最短 3 min大規模トピックは API 料金が増大網羅性最大 100 ソースを機械的に串刺しソース信頼度の重み付けが難しい一貫性見出し・表・引用が自動整形ハルシネーション混入率 1〜3 %コストJunior リサーチャ１人月→API 数千円大量呼び出しで月数十万円規模もスケール多言語（100+）に瞬時対応非英語は良質ソースが少ない可能性ハルシネーション対策としては RAG + 再ランキング、引用必須出力 の設定が事実上の標準です。Deep Research開発方法や費用は？1. フレームワーク設計クエリ分解：LLM で sub-task を生成多段検索：SerpAPI / internal crawlerフィルタリング：PageRank×BM25 スコア上位 N=25要約 & 構造化：LLM with Chain-of-Thoughtレポート生成：Markdown / JSON / PDF2. 計算資源とコスト例構成推論GPUAPI コール月額コストSaaS API利用なしGPT-4o ×3 ×1,000 件約 80 k JPY自社 OSS (Llama-3-70B)A100×48 req/秒サーバ費 150 k JPY/月Edge Mini (Phi-3-14B)RTX 6000×12 req/秒70 k JPY/月開発初期であれば SaaS 利用が 1/4 コストで済むことが多く、ROI が 150 ％ を超えた時点で自社ホストに移行するのが一般的です。Deep ResearchについてMojiにご相談ください！Moji は Deep Research × 事業 ROI 最大化 をミッションに、72 時間 で業務適合度診断 & PoC 設計独自 Selective Crawler により不要ページ 85 ％ を自動除外Spot H100 ＋ LoRA 圧縮で運用コスト –58 ％Vertex AI + Kubeflow による 99.95 % SLA の MLOpsをワンストップ提供します。まずはお気軽にお問い合わせください。本記事は 2025 年 5 月時点の公開情報を基に執筆しました。