Openai Deep Research vs Gemini Deep Research

Openaiは、新しいAI研究エージェントであるDeep Researchを立ち上げました。名前が示すように、この新しいエージェントは、詳細な調査を行い、分析レポート、包括的な記事、技術論文などを作成することができます。 GoogleのGemini Deep Researchと真っ向から競い合い、エージェントは詳細な分析と高度な合成スキルを誇っています。この記事では、Openaiの深い研究が、安価でありながら恐ろしいGoogle Gemini Deep Researchとどの程度比較されているかを確認します。

目次

深い研究とは何ですか？
• なぜ他のAIチャットボットの代わりにディープリサーチを使用するのか？比較
• 比較分析の概要
  • 結論
  • よくある質問
深い研究とは？
深い研究とは、トピックの徹底的かつ体系的な調査を指します。このプロセスには、複数のソースを参照し、膨大な量のデータを批判的に分析し、構造化された方法論に従って、根拠のある洞察を生成します。表面レベルの探索とは異なり、深い研究には次のものが含まれます
• 広範なデータ収集

：アカデミックペーパー、レポート、本、検証済みのオンラインデータベースなどの多様なソースから情報を収集します。

批判的分析

：収集されたデータの信頼性、関連性、バイアスを評価します。

1. コンテキスト理解：より包括的な視点のために、既存の知識と既存の知識を結びつける。 合成＆レポート
2. ：詳細なレポート、記事、ホワイトペーパー、または技術文書に関する洞察を整理しています。 fact-checking＆validation ：正確性と信頼性を確保するための相互参照ソース。
3. 他のAIチャットボットの代わりにディープリサーチを使用する理由 一般的に、このレベルの研究タスクは、人間の時間または数日かかることが完了します。 AIチャットボットは、研究に基づいた質問に具体的かつ関連する回答を提供することにより、このプロセスを高速化するのに役立ち、複数のWebページを手動で検索する必要がないことを軽減します。 生成AIモデルは、画像、グラフ、およびチャートを使用して、レポートまたは記事にデータをさらに構成できます。そして、ほとんどのGenaiチャットボットにはWeb検索機能が付属しているため、応答のソースを引用することもできます。 ただし、これらのAIツールによって行われた研究は、ほとんどが表面レベルにすぎません。また、まとまりのある包括的な対応を得るには、多くのレベルの反復と複数のプロンプトが必要です。さらに、言及された情報源でさえ存在しない場合もある幻覚の心配が常にあります。これが、より高度な研究ツールが必要な理由です

   AI駆動のディープリサーチツールは、このプロセスを自動化および強化することを目的としています。彼らは広範な研究を行い、膨大な量のデータを分析し、信頼できる引用でよく構造化されたレポートを生成します。このカテゴリで最も人気のある2つの生成AIツールは、Google Gemini Deep ResearchとOpenaiの新しいディープリサーチエージェントです。

   また読む：ディープリサーチエージェントを構築する：$ 1 $ 200のOpenaiのツール

   Openai Deep Research vs Google Gemini Deep Research
   では、トピックの肉に入りましょう。このセクションでは、Openaiの深い研究をGoogle Geminiの機能、その機能、価格設定、および研究スキルに基づいて比較します。この比較の目的は、Google Gemini Deep Researchの価格の10倍の価値があるかどうかを調べることです。

   2つの部分でOpenai vs Googleディープリサーチの比較を行う予定です：

   機能と価格の比較
   1. パフォーマンスの比較
   機能と価格の比較

   Openai vs Google Gemini Deep Research：パフォーマンスの比較

   究極の対決の時です。次に、同じプロンプトの両方のツールを試して、それらの深い研究能力を比較します。研究のプロセスと深さの両方、および生成されたレポートの構造と品質の両方を評価します。

   Openai Deep Research
   ここに、Openaiがその深い研究エージェントのスキルを実証しようと試みました。このツールは、先進国および発展途上国のモバイル浸透率％の国ごとの分析に基づいてレポートを生成するよう求められています。また、同じ人口統計のために、iOSおよびAndroidの採用率と新しい言語を学びたい人の％を見つけるように求められます。 Openai Deep Researchがこれを行う方法を見てみましょう
   プロンプト：

   「iOSとAndroidの採用率、別の言語を学びたい人、過去5年間でモバイル浸透の変化を見つけるのを手伝ってください。この情報をフォーマットされたレポート、メトリックに関するテーブルに置き、ChatGPTからの新しい翻訳アプリのターゲットをターゲットにするための市場に関する推奨事項を含めて、ChatGPTがよりよく拡大できる市場に焦点を当てることができます。 Openai Deep Researchによる初期応答：

   フォローアッププロンプト：

   「パーセンテージとしての侵入、全体的な使用法を調べます。残りの部分であなたの最善の仮定をしてください！ Openai Deep Researchによる最終的な応答

   最終的な応答：

   レビュー： Openaiのディープリサーチエージェントは、29の関連情報源から情報を収集し、レポートを生成するのに11分かかりました。

   深い研究エージェントは、リアルタイムで動的な非常に反復的なプロセスに従います。エージェントは、最初に、ユーザーの正確なニーズを理解するために、プロンプトに基づいていくつかの質問をします。これにより、コンテキストと視点が設定され、エージェントが調査するためのポインタと方向性があります。 エージェントは、リアルタイムの更新を使用して、研究プロセス全体をユーザーに見えるようにすることにより、透明性を強調します。チャートやグラフを画面上に表示し、データを介して動作する傾向に注釈を付けます。これにより、ユーザーはプロセスの流れを簡単に理解し、結論にどのように到達するかを正確に確認できます。

   Openaiの深い研究は、トピックの非常に深い分析を行い、全体的かつ包括的なレポートを生成します。特定の声明のソースは、直接検証のために、レポート内で並んで言及されています。検索インターフェイスには、簡単かつ直接アクセスできるように、サイドパネルのソースWebサイトも個別にリストされています。

   Google Gemini Deep Research
   それでは、GoogleのGemini Deep Researchで同じプロンプトを試してみて、何がやってきたのか見てみましょう。
   注：Gemini Deep Researchは回答を生成する前にフォローアップの質問をしないため、公正な比較のために、元のプロンプトとともにフォローアッププロンプトを追加しました。 Google Gemini Deep Researchによる初期対応

   Google Gemini Deep Researchによる最終的な応答

   レビュー

   Google Geminiは、29の関連ソースからのデータの調達、クロスチェック、分析に約6分かかり、レポートを生成しました。 Google Geminiは、Webを検索し、結果を分析し、レポートを作成することから始めて、研究をどのように行うつもりなのかについて、まず計画を共有しています。ユーザーは、この計画を編集し、研究を開始する前にモデルを正しい方向に導くオプションがあります。 研究は、モデルが何をしているのかをリストアップすることから始まりますが、プロセスはすぐに静的になります。研究が進行するにつれて、モデルが読んでいるウェブサイトのリストを表示し、サイトを追加します。

   ジェミニの深い研究出力は、Googleドキュメントで開かれることができる、よく書かれた詳細なレポートとして提供されます。このレポートは、研究がどのように行われ、ソースの質を正当化したかを説明する「研究方法論」セクションを含む、明確に定義されたセクションに分かれています。このレポートには、比較のために明示的な数値でデータを要約する適切に構造化されたテーブルも含まれています。これらのテーブルは、Googleシートでも開くことができます

以上がOpenai Deep Research vs Gemini Deep Researchの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。