相変わらずAI LLMの開発競争早すぎ 汗
Google gemini with deep research 対抗かな？
もう、体力勝負・・・・消耗戦
deep researchはめちゃくちゃCPUパワー＝電気食いそうなので、googleもopen AIも赤字覚悟のプロダクトと予想。。。本音は、両社ともあまりdeep research 使ってほしくないかもね。
比較記事・・・・探したけど、見当たらないね。
chatGPT PRO有料プラン 月２００ドルでしか使えないみたいだから、さすがにレポートかけない…。
と、、、言うことで比較記事自分で書けないから、パープレAIに調べさせて記事を書いてもらった
↓
ChatGPTの「Deep Research」機能とGoogle Geminiの「Deep Research」機能は、どちらも高度なAI技術を活用して、複雑なリサーチタスクを効率的に実行するために設計されています。ただし、それぞれの特徴や強みには違いがあります。以下に両者の比較をまとめます。
共通点
- 多段階のリサーチプロセス: 両者とも、ユーザーが入力した質問に基づいてマルチステップのリサーチプランを作成し、インターネット上の情報を収集・分析して包括的なレポートを生成します13610.
- 対応可能な形式: テキスト入力だけでなく、PDFやスプレッドシートなどのファイルもアップロード可能で、これらを解析に活用します146.
- レポート生成: 最終的に、要点を整理した読みやすいレポートを提供し、元データへのリンクも含まれます3610.
- 時間効率: 数分から30分程度でレポートが完成し、人間が数時間かける作業を短縮します16.
ChatGPT Deep Researchの特徴
- 精度と透明性:
- 制限と課題:
- 将来の拡張性:
- データビジュアライゼーションや画像統合など、さらなる分析出力機能が追加予定です7.
Gemini Deep Researchの特徴
- 長文コンテキスト処理能力:
- マルチモーダル入力:
- テキストだけでなく、画像、音声、動画など多様な形式のデータを解析できます5.
- Googleエコシステムとの統合:
- 利用可能性と価格:
- 課題:
- レポート生成中に一部情報が欠落する場合があるほか、ユーザーインターフェースが複雑になる場合があります27.
比較表
| 項目 | ChatGPT Deep Research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| 主な用途 | ビジネス・専門的リサーチ | 幅広い分野（学生、起業家など） |
| コンテキスト処理能力 | 標準的（長文処理は限定的） | 最大100万トークン対応 |
| マルチモーダル対応 | 主にテキストとファイル | テキスト、画像、音声、動画対応 |
| エコシステム統合 | 独立型 | Google Docs/Sheetsとの統合 |
| 価格とアクセス性 | 高額（月額200ドル） | 比較的低価格（月額20ドル） |
| 透明性と精度 | 高い（サイドバーでプロセス表示） | 高い（Google検索技術活用） |
結論
ChatGPT Deep Researchは精度と透明性が高く、高度な専門リサーチ向けですが、高価格帯である点がネックです。一方、Gemini Deep ResearchはGoogleエコシステムとの統合やマルチモーダル対応など汎用性が高く、多様なユーザー層に適しています。用途や予算によってどちらを選ぶべきか判断することが重要です。
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※大まかにチェックはしたけど、細かくファクトチェックしたわけではないので、100％正しい内容かは？？？
使ってないけど、chatGPT deep researchも、すごすぎてたぶん、びっくりすると思うよ・・・・gemini deep research見て高性能すぎてびっくりしたけど、たぶん同じような感じ…
コストすごくかかりそうだから、これ目的のユーザーはあまり増えてほしくないとopen AIは内心思っている気がするけど。汗
ユーザー視点ではお得な機能だと思うけど。。。
