Deep ThinkとResearch｜使い分け完全図解

2025.12.03

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「Deep Think（思考モード）」と「Deep Research（詳細調査）」。最近のAIサービス（ChatGPT ProやGemini Advancedなど）には、名前に「Deep」とつく高機能なモードが増えてきました。

「名前が似ていて、どっちを使えばいいか分からない」 「結局、どっちが賢いの？」そんな疑問をお持ちではありませんか？

結論から言うと、この2つは「賢さの種類」が全く異なります。

一言で表すなら、Deep Thinkは「脳」を深く使い、Deep Researchは「目と足」を深く使う機能です。

この記事では、両者の決定的な違いと、業務効率を最大化する「使い分けの正解」を図解や実例を交えて解説します。

ひと目でわかる！Deep ThinkとDeep Researchの基本概念

まずは、それぞれの機能が「裏側で何をしているのか」を理解しましょう。ここを押さえると、使い分けが一気に楽になります。

Deep Thinkとは？＝「熟考する数学者」

Deep Think（またはReasoning/推論モデル）は、インターネット検索に頼らず、学習済みの知識を使って論理的に答えを導き出すモードです。

何をしている？人間が「うーん…」と考え込むように、AIが回答を出力する前に内部で「思考の連鎖（Chain of Thought）」を行っています。「AだからBになる…いや、待てよ、Cの可能性もあるな」と、自問自答と自己修正を繰り返しています。
キーワード 推論、論理、数学、プログラミング、内省。

この技術は、Google DeepMindが開発した最新の推論モデルに基づいています。Google公式ブログでも、これらの機能が「複雑な情報処理タスク」において従来モデルを大きく上回るパフォーマンスを発揮することが発表されています。

Deep Researchとは？＝「足で稼ぐ敏腕調査員」

Deep Researchは、AIが自律的にWebブラウザを操作し、膨大なページを検索・閲覧して情報をまとめるエージェント機能です。

何をしている？単なる検索ではありません。「今の検索結果だけでは情報が足りない」とAIが判断すれば、自ら検索ワードを変えて再検索し、リンク先の中身まで深く読み込みます。最終的にそれらを整理してレポートにします。
キーワード検索、収集、検証、最新情報、統合。

【比較表】機能・コスト・所要時間の違い

2つの機能の違いを整理すると、以下のようになります。

項目	Deep Think (思考・推論)	Deep Research (調査・検索)
主な役割	「深く考える」	「広く深く探す」
イメージ	部屋にこもる天才数学者	世界中を飛び回るジャーナリスト
処理の方法	内部知識で論理を積み上げる	ネット上の最新情報を収集・検証する
時間の使い方	何度も自問自答するために使う	膨大なページを読み込むために使う
得意なタスク（アウトプット）	数学、コード解析、難解な要約	市場調査、競合比較、論文検索

このように、Deep Thinkは「脳内の処理能力」を最大化し、Deep Researchは「外部情報の収集能力」を最大化するという違いがあります。

どちらもGemini Advancedなどの上位プランで利用可能となるケースが一般的ですが、それぞれの特性を理解することで、作業効率は劇的に向上します。

Deep Think（思考モード）を使うべき3つのケース

具体的には、Geminiの「Deep Think」（思考モード）は、「答えがネットに落ちていない」「論理的な正解が必要」な場合に活用できます。

人間で例えるなら、街中を駆け回って証拠を集める調査員ではなく、静かな書斎で難問に取り組む「熟考する数学者」や、緻密な戦略を練る「敏腕コンサルタント」のような役割を果たします。

複雑なプログラミングや数式の処理

具体的には、Deep Thinkが最もその実力を発揮するのは、高度な論理的整合性が求められるタスクです。回答を出力する前に内部で「思考の連鎖（Chain of Thought）」と呼ばれるプロセスを経ます。

これにより、コードのバグを特定したり、複雑な数式をステップバイステップで解いたりする精度が飛躍的に向上します。

エンジニアの方がデバッグのパートナーとして利用する場合や、データサイエンスの領域で正確な数値を扱う場合には、迷わずこちらのモードを選びましょう。

戦略立案やロジックの壁打ち

ビジネスシーンにおいて、単にアイデアを列挙するだけでなく、そのアイデアに潜む論理的な矛盾点や、見落としているリスク要因を深く検討させることができるため、新規事業のアイデア出しやマーケティング戦略の立案を行う際にも、強力な味方となります。

例えば、「新規事業のプランを立てたが、論理的な穴はないか？」と聞いてみてください。Deep Thinkは感情に流されず、冷徹にロジックの矛盾点を指摘してくれます。

いわゆる「壁打ち相手」として、非常に優秀なディスカッションパートナーとなってくれるはずです。

難解な文章の要約・構造化

専門書や契約書など、背景知識と文脈理解が必要な文章の要約にも適しています。

単に文字数を減らすだけの要約ではなく、文脈や背景にある意図を汲み取り、論理構成を保ったまま筆者の意図を汲み取って構造化してくれます。

【活用判断】Deep Thinkが得意なタスクと期待効果

タスクの性質	Deep Thinkでの処理	期待できる成果
プログラミング・数学	論理の飛躍がないか検証しながら記述	実行可能なコード、正確な計算結果
論理的推論・戦略	手順を追って段階的に思考・検証	矛盾のない議論、精度の高い仮説検証
複雑な要約・解析	文脈と因果関係の深い理解	構造化されたレポート、本質の抽出

このように、情報の「広さ」ではなく「深さ」や「論理の正確さ」が必要な場面こそが、Deep Thinkの出番と言えるでしょう。

Deep Research（詳細調査）を使うべき3つのケース

一方で、前章では、論理的な思考を得意とするDeep Thinkについて解説しましたが、「最新の情報が必要」「事実確認（ファクトチェック）が重要」な場合はDeep Research一択です。

Geminiに搭載されたこの機能は、私たちが普段行う検索行動を自律的に、かつ多段階に行うことで、これまで数時間かかっていたリサーチ業務を数分に短縮してくれるものです。

複数ソースのファクトチェック・比較

また、次におすすめしたいのが、複数の情報源（ソース）を照らし合わせる必要があるファクトチェックや比較検討の場面です。

例えば、「A社、B社、C社のSaaS料金プランを表にして比較して」と頼むと、それぞれの公式サイトを巡回し、最新の価格表を見つけて比較表を作成してくれます。

情報の「点」を拾うのではなく、それらを繋ぎ合わせて「面」として理解したい場合に、Deep Researchは非常に強力なパートナーとなります。

論文や技術レポートの網羅的検索

3つ目のケースは、専門性が高く、一般のWeb記事では見つけにくい情報の探索です。学術論文、公的機関が発行する白書、あるいは特定の技術仕様書など、Deep Researchは「深く掘る」作業を得意としています。

例えば、「過去5年間の再生可能エネルギーに関する国内の法改正の変遷と、それが地方自治体に与えた影響について、公的資料を基に調査して」といった、非常にニッチで専門的なリクエストをした場合、Deep Researchであれば、関連するPDF資料や専門サイトを重点的に探索し、該当する箇所を抽出してくれます。

ChatGPT「o1」や「Search」との違いは？

多くの方が「ChatGPTのo1とGeminiのDeep Thinkはどう違うの？」と疑問に思うかもしれません。基本的な仕組みは似ていますが、以下の点で使い分けるのがおすすめです。

Gemini (Deep Think/Research) Google検索との連携が非常に強力です。Google Workspace（ドキュメントやスプレッドシート）と連携して業務を行いたい場合はGemini一択です。
ChatGPT (o1/Search) 純粋なコード生成や、チャット形式でのカジュアルな壁打ちにおいては、依然として強力なライバルです。

どちらも進化が早いため、まずはGemini Advancedで両方の機能を試し、自社のワークフローに合うか確認することをおすすめします。

なお、Gemini 3.0 ProとChatGPTの全体的な性能比較や、その他の新機能については、「Gemini 3.0 Proは何が変わった？ChatGPTとの違いと新機能」で徹底比較しています。

【図解】どっちを使う？迷った時の判断フローチャート

Deep ThinkとDeep Research、どちらを使おうか迷ったときは、以下のシンプルな基準で判断してください。

判断の基準は「情報の鮮度」と「論理の深さ」

どちらのモードを使うべきか迷った際は、あなたが求めている答えが「インターネット上の最新情報」なのか「高度な論理的思考」なのかという点に注目してみてください。

Deep Researchは、インターネットという広大な海から情報を「拾ってくる」作業に特化しています。

一方で、Deep Thinkは、手元にある材料や知識を使って答えを「導き出す」作業を得意としています。

判断のポイント（悩み）	推奨モード	なぜそのモードなのか
昨日起きたニュースや最新の統計データを知りたい	Deep Research	AIの学習データに含まれない、リアルタイムな外部情報へのアクセスが必須であるため。
複雑なプログラミングコードのバグを見つけたい	Deep Think	外部検索よりも、コードの論理構造を深く読み解く「推論能力」が求められるため。
複数の論文を比較して、共通点と相違点をまとめたい	Deep Research	信頼できる複数のソース（情報源）を広範囲に探し出し、事実確認を行う必要があるため。
新しいビジネスモデルの実現可能性を壁打ちしたい	Deep Think	検索結果の羅列ではなく、矛盾点の指摘や論理的なシミュレーションが必要なため。

このように、「探す」作業ならResearch、「考える」作業ならThinkと覚えていただくと、迷う時間がぐっと減るはずです。

通常モード（Standard/4o）で十分な場合とは？

メールの返信、簡単な翻訳、一般的なアイデア出しなどは、通常モード（GPT-4oやGemini 1.5 Proなど）で十分です。Deep機能は強力ですが、回答までに時間がかかり、利用回数制限（クレジット）も厳しいため、適材適所で使いましょう。

【実例検証】同じテーマでも「モード」で結果はこう変わる

Deep ThinkとDeep Researchの違いをより深く理解するために、同じプロンプト（指示）を与えた場合の結果の違いを比較してみましょう。

例えば、「新しいコーヒーショップの開業計画」というテーマで考えてみます。

1. 通常モードの場合

まず、通常のモードでは、一般的な開業ステップ（物件探し、メニュー開発、資金調達など）が箇条書きで出力されます。

しかし、これはあくまで一般的な教科書レベルの回答に留まり、独自の戦略性は薄い傾向にあります。

2. Deep Research（調査）の場合

一方、Deep Researchを使うと、挙動は劇的に変わります。 具体的には、「2025年のカフェ業界のトレンド」「近隣エリアの競合店の家賃相場」「ターゲット層（Z世代など）の最新の消費行動」といったリアルタイムなデータをWebから収集し始めます。

その結果、「今、タピオカは下火だが、〇〇系ドリンクが流行っているため、メニューに加えるべき」といった、データに基づいた提案が得られます。

3. Deep Think（思考）の場合

さらに、Deep Thinkを使うと、集めたデータに基づいた「勝てるロジック」を構築します。

つまり、「競合が多いエリアであえて出店することで、認知コストを下げる戦略は成り立つか？」といった複雑な問いに対し、損益分岐点のシミュレーションや、リスク要因の洗い出しを徹底的に行います。

結論として、単なる情報の羅列ではなく、実行可能な「事業計画書」レベルのアウトプットが生成されるのです。

最強の使い方は「Researchで集めてThinkで練る」

実は、この2つは対立するものではなく、リレー形式で使うと最強の成果を生み出します。

ステップ1：Deep Researchで「材料」を集める

まず、Researchモードで、必要なデータ、競合情報、最新事例をレポートとして出力させます。

指示例: 「〇〇業界の最新トレンドと、競合A社の成功事例を詳細にリサーチして」

ステップ2：Deep Thinkで「料理」する

次に、Researchの出力結果をコピー（またはコンテキストとして利用）し、Thinkモードに切り替えます。集めた事実をもとに、高度な戦略を練らせます。

指示例: 「（調査結果を貼り付け）このリサーチ結果をもとに、当社が競合A社に勝つための差別化戦略を3案、論理的に構築して」

具体的なプロンプト例（コピペOK）

新規事業の企画書を作成するシーンを想定して、そのまま使えるプロンプトの型をご用意しました。

手順	使用モード	プロンプト例
1. 調査	Deep Research	「〇〇業界の最新トレンドと、主要な競合3社の動向について、Web上の情報を網羅的に調査してください。特に20代向けのマーケティング施策に焦点を当て、事実に基づいた詳細な調査レポートを作成してください。」
2. 分析	Deep Think	（※作成されたレポートを添付、または参照して）「この調査レポートの内容を基に、当社が参入するための差別化戦略を考えてください。論理的な整合性を重視し、メリット・デメリットを含めた3つの案を提示してください。」

このように段階を踏むことで、情報の抜け漏れを防ぎつつ、AIの思考能力を最大限に引き出すことができます。ぜひ、日々の業務でこの「最強の連携」を試してみてください。