Deep Researchの活用法について

テーマ、知りたいこと

Deep Researchの活用法について、具体的な事例をお聞きできたら嬉しいです。
特に、開発業務の効率化や新しいアイデアの創出に繋がるような使い方が知りたいです。

最近、ChatGPT・Claude・GeminiなどでDeep Research機能が提供されていると思います。
実際試したところ、すごい便利だと思う反面、どんな場面や状況で使うべきか、いまいちピンときていません。

特に、開発業務効率化や新しいアイデアの創出において、
具体的な活用事例や、効果的な使い方のヒントがあれば教えていただきたいです！

よろしくお願いいたします。

回答1件

総合スコア1

投稿2025/06/03 12:34

例えばですが、
以下のようなケースがありそうです。

例）「既存ライブラリの調査と比較による最適な技術選定」

シナリオ：

新しい機能を開発する際に、「画像圧縮ライブラリ」を導入したいが、sharp・imagemin・squoosh など複数の候補があり、どれを使うのが最適か判断に迷っている。

Deep Researchの活用法：

調査の自動化：「Node.jsで使える画像圧縮ライブラリを、圧縮率・処理速度・保守性で比較して」などと指示すると、Deep Researchが信頼性の高い技術記事やGitHubリポジトリ、Benchmarksを横断して調査。
比較表を自動生成：得られた情報をもとに、機能ごとのメリット・デメリット、対応フォーマット、使用実績、開発の活発さ（最終更新日、issue数など）をまとめた表を提示。
推奨理由の明示：プロジェクト要件（例：高速なAPIレスポンス重視）に基づいて、最適なライブラリとその理由を提案。

このDeepResearchによって、以下の効果が得られそうですよね