はじめに
2025年6月27日、突如OpenAIは「Deep Research API」をリリースしました 🎉
これはChatGPT上で話題になっていた、複雑な情報収集・分析を自動で行う「Deep Research」機能を、プログラムからも利用できるようにしたものです。
この記事では、
- Deep Research APIって何？
- どんな使い方ができるの？
- どうやって使えばいいの？
といった疑問に答えつつ、Pythonからの具体的な使い方例も紹介していきます。
Deep Research APIとは？
OpenAIが提供する新しいAPIで、以下のような特徴を持っています。
✅ 主な機能
- Web検索と分析を統合した「調査エージェント」をAPI経由で実行
- ステップごとの進捗取得や完了通知（Webhook）にも対応
- 引用付きで構造化されたアウトプットを取得できる
🧠 モデルの種類
| モデル名 | 特徴 |
|---|---|
o3-deep-research-2025-06-26 |
高精度・高品質の分析 |
o4-mini-deep-research-2025-06-26 |
軽量・高速・低コスト |
用途に応じてモデルを選択できます。
使い方の概要
1. 前提条件
- OpenAI APIキーの取得（platform.openai.com）
- PythonでのAPI利用には公式SDK（
openai）を使うのが簡単です。
pip install openai
2. Pythonでの実行例
deep_research.py
import openai
openai.api_key = "sk-..." # あなたのAPIキーをここに
response = openai.chat.completions.create(
model="o3-deep-research-2025-06-26",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "クラウドセキュリティにおける最新の脅威動向について調査してください。"
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
3. 結果の構成
返ってくるレスポンスには次のような要素が含まれます：
- 要約（summary）
- 引用付きの情報（sources）
- 分析ステップの記録（reasoning steps）
4. Webhookでの通知
調査完了時にWebhookで通知を受け取ることも可能です（詳細は公式Cookbookを参照）。
活用ユースケース
- ✅ 自社ブログやホワイトペーパー執筆時の一次調査
- ✅ プロダクト企画のトレンド分析
- ✅ 技術スタックの比較検討
- ✅ リーガル・規制調査（※精査必須）
エンジニア以外のチーム（マーケ、企画、法務）への支援ツールとしても相性が良いです。
より便利に使うためのTips
-
モデル切り替え：クイックな調査には
o4-mini、正確性重視にはo3 - Webhook活用：Slack通知などと組み合わせて非同期実行
- Agents SDKと連携：複雑なワークフローの自動化も可能
おわりに
OpenAIのDeep Research APIは、もはや「検索＋手動分析」を過去のものにする強力なツールです。
ちょっとした使い方を覚えるだけで、日々の業務や開発が圧倒的に効率化されます。
👇 詳しくは公式の解説やCookbookもぜひチェックしてみてください！