#有料版はもう古い？無料で使える！Open Deep ResearchでAI研究（Deep Research)を始めよう！ #三25
詳細な要約は以下の通りです。 オープンソースのOpen Deep Researchは、OpenAIの有料ツールDeep Researchと類似の機能を提供する代替案です。主な特徴は以下の通りです: ・ウェブ検索とAIによる分析に基づいて詳細なレポートを生成できる ・Google Custom Search APIやBing Search APIを使用して検索結果を取得 ・JinaAIでコンテンツを抽出し、Gemini、GPT-4、SonnetなどのAIモデルを使ってレポートを生成 ・検索結果のフィルタリング、出力形式の選択(PDF、Word、Text)、過去のレポート保存など、柔軟な機能を提供 ・プロジェクトはopen-deep-research GitHubリポジトリで公開されており、ローカル環境でのインストールやDockerサポートも可能 ・他にも類似のオープンソースプロジェクトがいくつか存在し、各々が独自の特徴を持っている この要約により、Open Deep Researchの概要と主要機能、使い方の詳細が理解できると思います。オープンソースの柔軟性とカスタマイズ性が特徴で、OpenAIの有料ツールの代替として活用できるツールです。
OpenAIのDeep Researchは、プロプライエタリツールで、ウェブ検索とAI分析に基づいて詳細なレポートを生成します。このツールは、ChatGPTの有料ユーザー向けに提供されており、現在はオープンソース化されていません。対照的に、オープンソースコミュニティでは「Open Deep Research」などの代替案が開発され、これらはカスタマイズ可能で様々なAIプラットフォームをサポートします。 具体的には、GitHubの「open-deep-research」プロジェクトがあり、AI駆動のレポートを生成するためにGoogle GeminiやOpenAI GPTなどを利活用します。これにより、ユーザーはウェブスクレイピングやコンテンツ抽出を行い、ニーズに応じてレポートをカスタマイズできます。OpenAIのDeep Researchは、2025年に発表され、科学者向けに文献レビュー生成としても評価されています。 しかしながら、Deep Researchはオープンソース化が進んでおらず、OpenAIの公式GitHubでは関連するリポジトリも見当たりません。代わりに、「Open Deep Research」という名称は、オープンソースの代替案を指している可能性が高いです。例えば、「open-deep-research」では、Gemini Deep Researchの機能を模倣しており、ユーザーは簡単にウェブ検索結果からレポートを生成できるよう設計されています。 これに関連する機能として、柔軟なウェブ検索オプション、時間ベースのフィルタリング、複数のAIモデルへの対応、異なるエクスポート形式（PDF、Word、Text）での出力、ナレッジベース機能などがあります。また、ユーザーは過去のレポートを保存し、分析することが可能です。他にも「Another open-source deep research clone」もあり、Firecrawlを使ってウェブデータを抽出する機能を持っています。 これらのオープンソース代替案は、コストを抑えつつカスタマイズ性が高いため、OpenAIのDeep Researchに代わる便利なツールとなります。ユーザーは自身のニーズに応じ、これらのツールを活用することで同様の研究機能を無料で利用可能です。 具体的な使い方としては、研究トピックを入力し、関連する設定を選び、レポート生成をスタートします。デモサイトでも手軽に試すことができ、ローカルインストールを通じてより高度なカスタマイズも可能です。そして、ユーザーは研究結果に基づいた詳細なレポートを得ることができ、PDFやWord形式でのエクスポートも行えます。また、過去のレポートの保存やデータの分析など、多くの付加機能も提供されています。 以上のように、OpenAIのDeep Researchはプロプライエタリなツールでありつつ、オープンソースの代替案が充実していることから、ユーザーは自分に適したツールを見つけやすくなっています。特に、オープンソースプロジェクトは多様な用途に応じた機能を持っており、選択肢が広がっています。これにより、研究活動の効率化や質の向上が期待されます。主要ポイント
- OpenAIのDeep Researchは、詳細なレポートを生成するプロプライエタリツールであり、オープンソース化されていません。
- しかし、「Open Deep Research」などのオープンソースの代替案があり、類似の機能を提供します。
- これらの代替案はカスタマイズ可能で、さまざまなAIプラットフォームをサポートします。
OpenAIのDeep Researchについて
OpenAIのDeep Researchは、ウェブ検索とAI分析に基づいて詳細な引用付きレポートを生成するツールです。このツールは現在、ChatGPTの有料ユーザー向けに提供されており、オープンソース化されていません。
オープンソースの代替案
一方で、オープンソースコミュニティでは類似の機能を提供する代替案が開発されています。例えば、GitHub上の「open-deep-research」プロジェクトは、ウェブ検索結果からAI駆動のレポートを生成し、Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic Sonnetなどの複数のAIプラットフォームをサポートします。
これらのオープンソースツールは、ウェブスクレイピング、コンテンツ抽出、さまざまなAIモデルを活用して包括的な研究レポートを作成し、ユーザーがニーズに応じてカスタマイズや拡張が可能です。
詳細については、以下のリソースをご覧ください：
調査報告
OpenAIのDeep Researchは、ユーザーが詳細な研究を行い、ウェブ検索とAI分析に基づいた引用付きの長大なレポートを生成できるプロプライエタリツールです。このツールは、2025年2月に発表され、ChatGPTの有料ユーザー（Plus、Team、Enterprise、Eduプラン）に提供されています。例えば、OpenAI launches ‘deep research’ tool | The Guardianによると、このツールは10分で人間が数時間かかる作業を完了できるとされています。また、OpenAI’s ‘deep research’ tool: is it useful for scientists? | Natureでは、科学者向けの文献レビュー生成に役立つと評価されています。
しかし、このツールはオープンソース化されておらず、OpenAIの公式GitHubリポジトリ（OpenAI GitHub）にもDeep Researchに関連するリポジトリは見つかりませんでした。代わりに、Why OpenAI isn't bringing deep research to its API just yet | TechCrunchによると、APIへの提供もリスク評価中のため遅延しており、プロプライエタリなままのようです。
一方で、ユーザーの質問に含まれる「Open Deep Reserch」（おそらく「Open Deep Research」の誤記）は、オープンソースの代替案を指している可能性があります。調査の結果、複数のオープンソースプロジェクトがOpenAIのDeep Researchの機能を提供することを目指していることがわかりました。
例えば、open-deep-research GitHubリポジトリでは、Gemini Deep Researchのオープンソース代替案として、AIベースのレポート生成を可能にするツールが提供されています。このプロジェクトは、Google Custom SearchまたはBing Search APIを使用して検索結果を取得し、JinaAIでコンテンツを抽出、Gemini、GPT-4、SonnetなどのAIモデルでレポートを生成します。特徴は以下の通りです：
特徴 | 説明 |
|---|---|
柔軟なウェブ検索 | GoogleまたはBing APIを使用 |
時間ベースのフィルタリング | 検索結果の時間フィルタリング |
コンテンツ抽出 | ウェブページからの情報抽出 |
マルチプラットフォームAIサポート | Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic Sonnet対応 |
柔軟なモデル選択 | 詳細な構成が可能 |
複数のエクスポート形式 | PDF、Word、Text形式で出力 |
ナレッジベース | 過去のレポートの保存とアクセス |
レート制限 | システムの安定性確保 |
レスポンシブデザイン | さまざまなデバイスに対応 |
ローカルファイルサポート | TXT、PDF、DOCXファイルのアップロードと処理 |
フロー | 深層研究とレポート統合、視覚的な研究マッピング |
同様に、Another open-source deep research cloneもFirecrawlを使用してウェブデータを抽出するオープンソースのクローンを提供し、OpenAI gpt-4oやAnthropicなどのモデルをサポートします。
さらに、4 Open-Source Alternatives to OpenAI’s $200/Month Deep Research AI Agent | MarkTechPostでは、Deep-Researchを含む4つのオープンソース代替案が紹介されており、これらはコスト効率が高く、カスタマイズ可能なソリューションとして評価されています。
これらのオープンソースプロジェクトは、OpenAIのDeep Researchが提供する機能（ウェブ検索、コンテンツ分析、詳細レポート生成）を再現することを目指しており、ユーザーが自身のニーズに合わせてツールを調整できる利点があります。例えば、How to Build an Open-Source Alternative to OpenAI’s Deep Research | Mediumでは、Jina AIのオープンソースプロジェクトを使用して同様のシステムを構築する方法が説明されています。
結論として、OpenAIのDeep Researchはプロプライエタリツールであり、オープンソース化されていませんが、「Open Deep Research」という名称は、これらのオープンソース代替案を指している可能性が高く、ユーザーはこれらを検討することで同様の研究機能を無料で利用できます。
主要引用
主要ポイント
- Open Deep Researchの使い方は、研究トピックを入力し、設定を調整してレポートを生成するプロセスです。
- ローカルファイル（TXT、PDF、DOCX）の分析や過去のレポート保存も可能です。
アクセス方法
Open Deep Researchは、デモサイトで試用可能ですが、ローカルで動作させることもできます。ローカルインストールにはGitHubリポジトリ（open-deep-research）の指示に従い、Node.jsとAPIキーの設定が必要です。
使い方
- 研究トピックの入力: メイン画面の入力フィールドに研究したいトピックや質問を入力します。
- 設定の調整: 利用可能なオプションからAIモデル（例: Gemini、OpenAI）や検索プロバイダー（GoogleまたはBing）を選択できます。
- 研究の開始: 「研究開始」ボタンや同様のボタンをクリックしてプロセスを開始します。
- レポートの確認: 完了後、ウェブ検索結果に基づいた詳細なレポート（引用付き）が表示されます。
- 追加機能の利用:
- ローカルファイル（TXT、PDF、DOCX）のアップロードで分析可能。
- 過去のレポートを保存・アクセスできるナレッジベース機能。
- 深い再帰的研究や視覚的なマッピングを提供するフロー機能。
このツールは、ウェブ検索とAI分析を組み合わせ、包括的なレポートを生成します。設定やカスタマイズは技術的な知識を必要とすることがありますが、デモサイトでは手軽に試せます。
調査報告
Open Deep Researchの使い方について、詳細な調査を行いました。ユーザーの質問は「Open Deep Reserch の使い方」であり、前の会話では「Open Deep Research」のオープンソース代替案が議論され、特にopen-deep-research GitHubリポジトリ（btahirによる）が焦点でした。以下に、使い方の詳細と背景情報をまとめます。
背景とコンテキスト
OpenAIのDeep Researchは、ウェブ検索とAI分析に基づく詳細なレポートを生成するプロプライエタリツールで、ChatGPTの有料ユーザー向けに提供されています（OpenAI launches ‘deep research’ tool | The Guardian）。しかし、オープンソースの代替案として、「Open Deep Research」と呼ばれるプロジェクトが複数存在します。調査の結果、btahirのopen-deep-researchは、Gemini Deep Researchの代替として設計されており、複数のAIプラットフォーム（Google、OpenAI、Anthropic、DeepSeekなど）をサポートすることがわかりました。
また、ウェブ検索で「open deep research github」と調べた結果、nickscamara、dzhng、langchain-ai、mshumer、fdarkaouなど、似た名前のプロジェクトが複数見つかりました（例: GitHub - nickscamara/open-deep-research、GitHub - langchain-ai/open_deep_research）。しかし、前の会話でbtahirのプロジェクトが具体的に言及されていたため、こちらを主な対象としました。
インストールとセットアップ
btahirのプロジェクトのインストール手順は以下の通りです：
ステップ | 詳細 |
|---|---|
前提条件 | Node.js 20+、npm、yarn、pnpm、またはbunが必要 |
リポジトリのクローン | git clone https://github.com/btahir/open-deep-research 、 cd open-deep-research |
依存関係のインストール | npm install または yarn install など |
APIキーの設定 | .env.local ファイルを作成し、GEMINI_API_KEY、OPENAI_API_KEYなどを追加 |
Dockerを使用する場合：
- イメージのビルド: docker build -t open-deep-research:v1 .
- コンテナの実行: docker run -p 3000:3000 open-deep-research
- アクセス: http://localhost:3000
設定ファイル（lib/config.ts）でレート制限、検索プロバイダー（GoogleまたはBing）、AIプラットフォームの有効化などを調整可能です。
使い方の詳細
アプリケーションを起動後（npm run devでローカルホスト:3000にアクセス）、以下の手順で使用できます：
- 研究トピックの入力:
- メイン画面の入力フィールドに研究したいトピックや質問を入力します。例: 「AIの倫理的課題」など。
- 設定の調整:
- 利用可能なオプションからAIモデル（Google Gemini、OpenAI GPT-4、Anthropic Sonnetなど）や検索プロバイダーを選択できます。
- 設定はlib/config.tsで詳細にカスタマイズ可能で、検索結果の件数や安全検索のレベル（Google: 'active'/'off'、Bing: 'moderate'/'strict'/'off'）も調整できます。
- 研究の開始:
- 「Start Research」または同様のボタンをクリックすると、ウェブ検索（Google Custom SearchまたはBing Search API）を行い、JinaAIでコンテンツを抽出、選択したAIモデルでレポートを生成します。
- レポートの確認:
- 生成されたレポートは、ウェブ検索結果と抽出内容に基づき、引用付きで詳細にまとめられます。出力形式はPDF、Word、Textなど選択可能。
- 追加機能の利用:
- ローカルファイル分析: UIのアップロードボタン（
）でTXT、PDF、DOCXファイルをアップロードし、ウェブ検索と組み合わせて処理可能。 - ナレッジベース: ブラウザのローカルストレージにレポートを保存し、UIのサイドバーからアクセス可能。
デモサイト（https://opendeepresearch.vercel.app/）では、インストールせずに試用可能で、スピードアップされたデモが提供されています。
他のプロジェクトとの比較
調査では、他にも類似のオープンソースプロジェクトが見つかりました。例えば：
プロジェクト | 特徴 | GitHub URL |
|---|---|---|
nickscamara/open-deep-research | Firecrawlを使用したウェブデータ抽出、OpenRouter対応 | |
langchain-ai/open_deep_research | Tavily APIやPerplexityを使用、計画と実行のワークフロー | |
mshumer/OpenDeepResearcher | Gradioインターフェース、反復的な検索ループ |
これらのプロジェクトも同様の機能を提供しますが、btahirのプロジェクトはNext.jsベースで、ウェブインターフェースが直感的である点が特徴的です。
予想外の詳細
予想外の詳細として、btahirのプロジェクトはDockerサポートを提供しており、ローカル環境でのセットアップが容易である点が挙げられます。また、レート制限の設定や複数のエクスポート形式（PDF、Word、Text）のサポートは、プロフェッショナルな使用に適していることがわかりました。
結論
Open Deep Research（特にbtahirのプロジェクト）の使い方は、研究トピックを入力し、設定を調整してレポートを生成するプロセスです。デモサイトで手軽に試用可能で、ローカルインストールではカスタマイズ性が高いです。ローカルファイル分析やナレッジベース機能など、追加の機能も利用できます。
主要引用
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