OpenAIは2025年6月26日に、新たなDeep Research APIモデルであるo3-deep-research-2025-06-26とo4-mini-deep-research-2025-06-26の2種類をリリースしました。これは、自動研究および複雑なタスク処理分野での重要な進歩を示しています。
この2つのモデルは、高度な分析と深層情報合成に特化しており、開発者に対してAPIを通じて自動的なウェブ検索、データ分析、コード実行などの機能を提供します。これにより、企業、研究者、開発者に強力なツールが提供されます。
o3とo4-mini：パフォーマンスと効率のバランス
o3-deep-researchは、OpenAIが現在最も強力な深層研究モデルであり、推論能力は最高レベル（5/5）です。複雑な推論と正確な分析が必要なタスク、例えば金融分析や科学的研究などに最適です。一方、o4-mini-deep-researchは、効率性とコスト効果に重点を置き、大規模なクエリを迅速に処理しながらも高い知能レベルを維持します。価格面では、o3モデルは1000回の呼び出しで10〜40ドル、o4-miniはさらに低く2〜8ドルで、さまざまな予算ニーズに対応しています。
コア機能とアプリケーションシーン
Deep Research APIは、OpenAIのo3とo4-miniモデルを組み合わせることで、マルチステップの研究、ウェブ検索、ファイル分析、コードインタープリターなどの機能をサポートします。ChatGPTのDeep Research機能とは異なり、APIバージョンでは対話型の明確化ステップをスキップし、開発者が明確な入力プロンプトを提供することで、構造化され引用付きのレポートを直接生成するように設計されています。AIbaseによると、このAPIは特に大量の情報を迅速に統合する必要があるシーン、例えば市場競争分析、学術研究、または消費者製品比較などに特に適しています。開発者は、非同期処理やWebhook機能を使用して長時間実行されるタスクをモニタリングし、ワークフローの効率を向上させることができます。
セキュリティと制限の考慮
OpenAIは、Deep Research APIが現在はChatGPTエコシステム内で使用可能であり、今後はAPI経由でのより広範なモデルへのアクセスはまだ準備されていないと強調しています。これは、誤解を招く情報の生成などの「現実世界における説得リスク」を評価するためです。テスト結果によると、o3モデルは説得的なタスクにおいて他のOpenAIモデルよりも優れているものの、一部のシナリオでは人間の基準を超えていないことが判明しています。これは、セキュリティと実用性のバランスを取った設計であることを示しています。今後、OpenAIはモデルのさらなる最適化を行い、より多くの専門的なデータソースとの統合を模索する予定です。
業界への影響とオープンソースの競争
AIbaseの観察によると、OpenAIがDeep Research APIをリリースしたのは、競争が激化している時期です。グーグルのGemini Deep Research、DeepSeekのR1などのオープンソースモデル、そしてPerplexityのAPIも急速に進化しており、AI研究ツール市場を獲得しようと努力しています。特に注目すべきは、Hugging Faceなどのプラットフォーム上でオープンソースコミュニティが同様のDeep Researchフレームワークをリリースし、ローカルでのデプロイメントや多モデルの統合をサポートしていることです。これはオープンソースエコシステムの強力な活気を示しています。OpenAIのAPI戦略は、高性能と使いやすさを提供することによって、企業向け市場でのリーダーシップを強化することを目指しています。