ChatGPT vs Gemini Deep Research：2026年8月時点で実際に何が違うのか

「Deep Research」が意味するところは各社で微妙に異なるが、その形は共通している。リサーチしたい問いを与えると、1回のチャット応答の代わりに、モデルが多段階の調査を計画し、数十から数百のソースを閲覧し、数分後に長文の引用付きレポートを返してくる。OpenAIは2025年2月にこのカテゴリーを最初に打ち出し、Google、Anthropic、Perplexityがそれぞれ独自版をその後投入した。この記事で比較するのは、それぞれのスタンドアロンなチャットアシスタント版の機能だ。Gemini Notebook（旧NotebookLM）にも独自のDeep Researchモードがあるが、こちらはオープンウェブではなく自分のノートブックのソースだけを対象に動作するもので、その版についてはGemini NotebookのDeep Researchガイドで個別に扱っている。

現在の各ティアの利用上限、ツール別まとめ

この表は、ほとんどの比較記事が正しく扱えていない部分だ。数字が絶えず動いているのに、古い記事は単純に更新されないままになっているからだ。2026年半ばより前の日付で公開された他の記事の情報は、かなり高い確率で古いと考えたほうがいい。

Tool                Free tier          Mid tier                    Top tier
------------------------------------------------------------------------------------
ChatGPT              5 lightweight      Plus/Team/Edu: 25 full        Pro: 250 full
Deep Research         runs/month         runs/mo + unlimited           runs/month
                                          lightweight fallback

Gemini Deep          No published       No fixed run count. Google replaced flat
Research              number             daily limits with a rolling 5-hour compute
                                          quota on 17 May 2026, weighted by request
                                          complexity: Free/Standard baseline, AI Pro
                                          ~4x, Ultra $99.99 5x, Ultra $199.99 20x

Claude Research      Not available on   Pro/Max/Team/Enterprise:      Same as mid tier;
                      Free plan          no separate quota, uses       Max gets 5-20x more
                                          standard Claude usage         total usage than Pro
                                          limits

Perplexity Deep      5 runs/day         Pro ($20/mo): ~20 runs/       Max ($200/mo):
Research                                 month (cut from ~500-600/     unlimited
                                          day in an unannounced
                                          early-2026 change)

Sources: OpenAI's own Deep Research documentation; Google's Gemini
Deep Research page and support pages on the May 2026 compute-quota
restructure; Anthropic's support.claude.com Research article;
Perplexity usage-limit tracking via ailimit.watch, corroborated by
Reddit and Trustpilot complaints. Current as of 29 Aug 2026. Neither
Google nor Anthropic publishes an exact numeric Deep Research limit;
re-check in-app before assuming these figures hold indefinitely.

Geminiの行だけ形が違うのは意図的だ。今年公開されたものも含め、古い比較記事の中には今も「Geminiは1日あたりX回のDeep Research」という固定の数字を載せているものがあるが、これはGoogleが2026年5月17日に固定の1日あたりプロンプト・機能利用回数の上限を廃止し、上記のローリング型コンピュートクォータへ切り替える前の情報がそのままコピーされ続けているものだ。詳しくはGoogle AI Ultraの料金体系の解説記事でも扱っている。読んでいるGeminiの比較記事が、この再編に触れずに1日あたりの具体的なDeep Research回数を挙げているなら、それはGoogleがすでに使っていない仕組みを説明していることになる。ChatGPTの数字はOpenAI自身のDeep Researchローンチ時のドキュメントに基づいているが、OpenAIが2026年4月に、それまで単一だった月額$200のProプランを別々の$100・$200ティアに分割したことは知っておく価値がある。両ティアとも、月間250回という同じDeep Research利用枠を共有しているようだ。正確な数字が自分のワークフローにとって重要なら、自分のアカウントの上限表示を確認してほしい。

GoogleとAnthropicが数字を公開しない理由

この非対称性はそれ自体取り上げる価値がある。実際に使ってみたときの予測しやすさを左右するからだ。OpenAIとPerplexityは、いずれも請求サイクルごとの正確な利用回数を公開しており、自分が今どのくらいの位置にいるか常にわかる。GoogleのGemini Deep Research公式ページは、サブスクリプションのティアごとの利用可否を説明し、レポートは「数分で」返ってくるとしているが、ページ内のどこにも最大利用回数を明記していない。Anthropicのヘルプセンターは、Researchが「通常のClaudeの会話と同じ上限の対象になる」と明言しており、つまりDeep Research専用の別枠クォータはそもそも存在せず、あるのは通常のメッセージ利用枠だけだということだ。しかもリサーチ主体のセッションは、1ターンで複数のソースを取得・読解するぶん、その枠を通常の会話より早く消費する。生の能力よりも予測可能性を重視するなら、この違いだけで、以下の品質比較よりも先に、どのツールが自分のワークフローに合うかを決めてしまうかもしれない。

マルチモーダル対応をめぐる疑問に決着をつける

古い比較記事で今も繰り返し語られる特定の主張がある。ChatGPTのDeep Researchは自分のファイルや画像を入力として受け付けるが、Geminiのそれはウェブのテキストしか扱えない、というものだ。これは書かれた当時は正しかったが、Googleは2025年5月のI/Oでこのギャップを埋め、Deep Researchにファイルと画像のアップロード機能を追加し、自分の文書とオープンウェブのリサーチを1回の実行の中で組み合わせられるようにした。ChatGPTがすでに持っていたのと基本的に同じ能力だ。この点をいまだにChatGPT側だけの優位性として扱っている比較記事を読んでいるなら、それは1年以上前に埋まったギャップについて書いていることになる。今では両方のツールがソース資料を直接アップロードできる。どちらも、Deep Research専用の正確なファイルサイズ上限は、通常のチャットアップロード上限とは別枠では公開していない。

Perplexityのクォータ崩壊：他の比較記事が見落としている話

私たちが見つけた既存の「ChatGPT対Gemini」記事はどれも、Perplexityのdeep researchにまったく触れていないか、その旧来の上限がいまだに有効であるかのように扱っている。これは本物の抜け穴だ。ここで取り上げたツールの中で、PerplexityのProティアのDeep Research利用枠こそが、最も急激な削減を経験しているからだ。2025年のほとんどの期間、PerplexityのPro加入者は1日あたりおよそ500〜600回のDeep Researchを実行できていた。2026年2月ごろに追跡された未告知の変更で、その利用枠は月あたりおよそ20回まで落ち込み、95%を超える削減となった。Perplexity自身の変更履歴には、利用上限が「1セッションあたりにより多くの計算能力を配分するため調整された」としか記されていない。この変更は目に見える反発を引き起こし、その月は「cancel perplexity」や「perplexity pro limits」という検索がいずれも急増し、リサーチ機能を目当てにProを購入していたユーザーからの苦情がRedditやTrustpilotに積み上がった。直近の追跡調査時点でも、月あたりおよそ20回という低い数字がProの現行の利用枠のままで、月額$200のMaxティアだけが唯一の無制限オプションであり続けている。

今Perplexity Proを、特にDeep Research目的で選ぼうとしているなら、1か月を通じて1.5〜2日に1回のペースを想定しておくべきで、まだ変更に追いついていない情報に今も浮かんでいる「1日に何回も使える」という数字を当てにしてはいけない。ワークフロー上、本当にそれ以上が必要なら、プロジェクトの途中で行き詰まる前に、Maxの無制限枠か、別ツールの月間クォータのほうが向いているかもしれない。

実際にどれが最もハルシネーションを起こしにくいのか：本物のベンチマーク

既存の比較記事のほぼすべてが、誰か1人によるいくつかのテストレポートの主観的な読み込みに頼っている。2026年5月の研究論文、"Cited but Not Verified: Parsing and Evaluating Source Attribution in LLM Deep Research Agents"は、それよりずっと厳密な代替手段だ。この論文は、Deep Researchエージェントで使われているクローズド・オープンソース合わせて14のモデルを、3つの独立した観点でテストしている。引用されたリンクが実際に機能するか、リンク先のコンテンツが話題として関連しているか、そして引用されたコンテンツが実際にその主張を裏付けているか（論文ではこれをFact Checkスコアと呼んでいる）だ。この最後の、最も厳しい観点は、「引用が多いほど信頼できるレポート」という思い込みを複雑にする。

Model family (frontier models tested)    Link works   Relevant content   Fact Check
--------------------------------------------------------------------------------------
OpenAI (GPT-5 Mini, 5.2, 5.4, Codex)       97-100%      87-94%             39-59%
Claude (Sonnet 4.5/4.6, Opus 4.5/4.6,      97-99%       84-96%             52-77%
  Haiku 4.5)                                                                (Opus 4.5
                                                                             highest: 77%)
Gemini (3 Flash, 3.1 Pro)                  ~94%         81-83%             45-49%

Source: "Cited but Not Verified" (arxiv.org/abs/2605.06635), Table 1,
submitted May 2026. Figures are the paper's own model-level testing of
each family's frontier entries, not a live re-run performed for this
article, and reflect the underlying models' research-agent behavior
rather than a test of the exact commercial product wrapper (ChatGPT,
Gemini, or Claude's own app) each company ships. Treat as directional
evidence of a real accuracy gap, not a guarantee about any single
Deep Research run today.

テストされたモデルのほとんどは、機構的な部分では正しく動作している。3つのモデルファミリーいずれでも、リンクが実際に機能し、コンテンツが話題として的を射ている割合は90%を大きく超える。差が開くのは最も厳しいテスト、つまり引用された一節が実際にレポートの主張を裏付けているかどうかだ。ここでは、OpenAIのテスト対象モデルが最も低く（39〜59%）、Geminiのモデルは中位（45〜49%）、Claudeのモデルが最も高く、中でもOpus 4.5が単独最高のおよそ77%を記録している。これは、どこかの会社の製品が単純に「優れている」ということを意味しない。自信ありげに見える引用が並んでいても、そのソースのいくつかを自分で確認しない限り、自動的に信頼できるレポートになるわけではない、ということだ。重要な用途でAI生成のDeep Researchレポートを引用する前に、覚えておく価値のある違いだ。

スピードとレポートの深さ：具体的な数字はどれも疑ってかかるべき

古い比較記事は、いかにも正確そうな数字を好む。ある広く引用された2025年のテストでは、Geminiが7,500語・55ソースのレポートを12分で生成したのに対し、ChatGPTは1,700語・38ソースを17分で生成したと計測され、Geminiのほうが内容も深く、速度もおよそ40%速いと結論づけていた。この種の数字は、どちらかのツールの安定した特性ではなく、あくまで1回の実行のスナップショットとして受け取るべきだ。Gemini Deep Researchのユーザーからの報告によれば、ツール自体には何の変更もないのに、実質的に同じ種類の問いに対してソース数がおよそ10件から600件超まで振れることがあるという。ソース数や語数は、問いがどれだけ狭いか広いか、そのトピックにモデルがどれだけの内容を要すると判断するかに大きく左右されるため、ツール同士の間はもちろん、同じツールを同じ日に2回実行した場合でも安定した比較可能な指標にはならない。期待値は、上で扱った能力とコストに基づいて据えるべきで、レポートの長さや実行時間を示す単発の数字に基づくべきではない。

どのツールがどの仕事に向いているか

• 計画を立てられる正確で予測可能な利用枠が欲しい → ChatGPT（Plus/Pro）かPerplexity（Free/Max）。どちらも具体的な数字を公開している。Deep Researchの利用回数が重要なら、2026年のクォータ削減を踏まえ、Perplexity Proだけは避けたほうがいい。
• すでにGoogle WorkspaceやGeminiに課金しており、Gmail/Drive/Docsの文脈をリサーチに組み込みたい → Gemini Deep Research。追加のサブスクリプションなしで、自分のWorkspaceのコンテンツをオープンウェブと合わせて取り込める。
• レポートの長さより引用の正確さが重要（自分の成果物の中でさらに引用していく用途など）→ Claude Research。上のFact Check結果に基づく判断だが、Anthropicが正確な利用回数や上限のレポート長を公開していない点はトレードオフになる。
• すでにGemini Notebookのリサーチプロジェクトの中にいて、Deep Researchをオープンウェブではなく自分が集めたソースに対して動かしたい → Gemini Notebook独自のDeep Researchモード。これは別物で、より狭い範囲を対象にした機能であり、専用ガイドで扱っている。

よくある質問

ChatGPT、Gemini、Claude、PerplexityのうちDeep Research機能が最も優れているのはどれですか?

単独の勝者はいない。ChatGPTとPerplexityは正確な利用回数の上限を公開しており、計画を立てるうえで最も予測しやすい。Geminiは自分のWorkspaceのコンテンツを組み込める。Claudeのモデルファミリーは2026年5月の独立した研究で引用のファクトチェック精度が最も高かったが、Anthropicは数値としての利用上限を公開していない。予測可能な利用枠、Workspace連携、引用の信頼性のうちどれを重視するかによって、正しい選択は変わる。

Gemini Deep Researchは自分がアップロードしたファイルを使えますか、それともオープンウェブだけですか?

両方使える。Googleは2025年5月、Gemini Deep Researchにファイルと画像のアップロード機能を追加し、自分の文書とオープンウェブのリサーチを1回の実行で組み合わせられるようにした。Geminiはウェブ専用だと主張する古い記事は、1年以上前に埋まったギャップについて書いている。

なぜPerplexityのDeep Researchは2026年に突然使いにくくなったのですか?

Perplexityは2026年2月ごろに追跡された未告知の変更で、ProティアのDeep Research利用枠を1日あたりおよそ500〜600回から月あたりおよそ20回まで削減した。同社自身の変更履歴には「1セッションあたりの計算能力の再配分」としか説明されていない。この削減は、リサーチの利用量を目当てに購入していたPro加入者から、RedditやTrustpilotで目に見える反発を招いた。

Deep Researchレポートの引用が多いほど、より正確だということになりますか?

必ずしもそうではない。2026年5月の研究では、Deep Researchエージェントに使われる14のモデルをテストしたところ、OpenAI・Gemini・Claudeいずれのモデルファミリーでも、リンクの有効性と話題としての関連性は一貫して高かった（90%超）が、引用されたコンテンツの事実としての正確さは大きくばらついていた。OpenAIのテスト対象モデルで39〜59%、Geminiで45〜49%、Claudeで52〜77%、中でもClaude Opus 4.5が最も高いおよそ77%だった。自信ありげに見える引用が、自動的に正確な引用だとは限らない。

Claude Researchは無料プランでも使えますか?

いいえ。Anthropicのresearch機能は有料プラン(Pro、Max、Team、Enterprise)が必要だ。専用の公開された利用上限はなく、通常のClaudeの会話と同じ利用枠を消費する。リサーチセッションは通常のチャットよりその枠を早く消費する。