Deep Research × ChatGPT

深掘りを実践する

はじめに

Deep Research や Fukabori というと、
「難しそう」「専門家向け」という印象を持たれることがあります。

しかし実際には、
深掘りの実践に特別な能力は必要ありません。

重要なのは、
すべてを自分で考え切ろうとしないことです。

Deep Research は、
ChatGPT のような AI と組み合わせることで、
むしろ 誰でも実践しやすい方法になります。

ChatGPTは「答えを出す存在」ではない

まず、誤解されやすい点を整理します。

ChatGPTは、

• 調査を代行する存在
• 正解を判断する存在
• 結論を出す存在

ではありません。

Deep Research における ChatGPT の役割は、
思考を補助することです。

具体的には、

• 情報を分解する
• 観点を整理する
• 構造を言語化する

といった部分を担います。

深掘りの実践は「問い」から始まる

Deep Research の実践は、
最初から正しい問いを持つ必要はありません。

むしろ、

• 何が分からないのか
• どこが曖昧なのか

その状態で十分です。

このとき、ChatGPT には
次のように使います。

このテーマを深く理解するために、
考えるべき問いを整理してください。

AIに問いを考えてもらうことは、
思考を放棄することではありません。

考えるための入口を作っているだけです。

一次情報に立ち返るのは「人」の役割

問いがいくつか出てきたら、
次に行うのが 一次情報へのアクセスです。

ここは、AIに任せません。

• 官公庁資料
• 白書・統計
• 公式ドキュメント

何を一次情報とするかを選ぶのは、人の判断です。

Deep Research の設計は、
常に人が行います。

ChatGPTが力を発揮する場面

一次情報を読み進めると、

• 情報が多い
• 表現が難しい
• 全体像が見えない

という状態になります。

ここで ChatGPT を使います。

• 情報を要素に分解する
• 前提と事実を分ける
• 因果関係を整理する

ChatGPT は、
構造整理の補助役として非常に優秀です。

結論は出さない、判断は委ねる

Deep Research × ChatGPT の実践で
最も重要なのは、ここです。

• AIに結論を出させない
• おすすめを求めない
• 正解を決めない

整理された情報をもとに、
判断するのは人自身です。

ChatGPT は、
考える材料を整える存在であって、
考える主体ではありません。

なぜこの組み合わせが有効なのか

この方法の強みは、

• 考える負担を減らし
• 判断の質を上げる

点にあります。

すべてを自分の頭だけで考えようとすると、
人はすぐに疲れてしまいます。

ChatGPT を使うことで、

• 思考の整理が進む
• 視点の抜け漏れが減る
• 冷静さを保てる

ようになります。

おわりに

Deep Research × ChatGPT は、
高度な分析技術ではありません。

• 問いをAIに出してもらう
• 一次情報に触れる
• 構造を整理する
• 結論を急がない

この繰り返しです。

FUKABORI EYE が目指しているのは、
AIに考えてもらう社会ではなく、
AIを使って自分で考えられる社会です。

深掘りは、
誰にでも実践できます。

― FolderMill を一次情報から整理する
公式仕様と実運用から見えた実像 ―