株式会社TIMEWELLの濱本です。
日々の業務において、情報収集や調査、そしてその結果をまとめた資料作成に多くの時間を費やしているビジネスパーソンは少なくないでしょう。市場動向の分析、競合調査、新規プロジェクトの企画立案など、質の高いアウトプットのためには入念なリサーチが不可欠です。しかし、インターネット上に溢れる膨大な情報の中から必要な情報を探し出し、それを整理・分析して分かりやすい資料に落とし込む作業は、多大な労力と時間を要します。時には、リサーチだけで一日が終わり、資料作成に取り掛かる頃には疲弊してしまう、といった経験をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。
このような調査・資料作成のプロセスは、企業の生産性向上における大きな課題の一つでした。しかし今、AI技術の目覚ましい進化が、この長年の課題に終止符を打とうとしています。特に、高度なリサーチ能力を持つAIエージェントや、資料作成を自動化するAIツールの登場は、私たちの働き方を根底から変える可能性を秘めています。その代表格として注目されているのが、OpenAI社の「ChatGPT Deep Research」機能と、AI搭載の資料作成ツール「Gamma」です。
本記事では、この二つの強力なAIツールを組み合わせることで、従来は数日かかっていたかもしれない調査から資料作成までの一連のプロセスを、驚くほど短時間で、かつ高品質に自動化する方法を徹底解説します。ChatGPT Deep Researchによる詳細な調査プロセス、Gammaによる洗練された資料への自動変換、さらにGoogleの「Gemini 1.5 Pro」のDeep Research機能との比較まで、実践的な情報をお届けします。この記事を読めば、あなたもAIを活用した次世代のワークフローを体感し、ビジネスの生産性を飛躍的に向上させるヒントを得られるはずです。
非効率な資料作成からの脱却：AIが変えるリサーチとドキュメンテーションの未来 実践！ChatGPT Deep ResearchとGamma連携による高速資料作成デモンストレーション ステップ1：ChatGPT Deep Researchによる調査とドキュメンテーション ステップ2：Gammaによる自動資料作成 ステップ3：編集とエクスポート 自動化による効果 Gemini 1.5 Pro Deep Researchの実力は？ChatGPTとの比較と最適な使い分け アウトプットの比較と考察: ChatGPTとGemini、どちらを選ぶべきか？ ChatGPTがおすすめなケース Geminiがおすすめなケース まとめ：AIとの協働で実現する、未来のワークスタイル 非効率な資料作成からの脱却：AIが変えるリサーチとドキュメンテーションの未来
資料作成は、多くのビジネスシーンで求められる重要な業務です。しかし、そのプロセスに目を向けると、非効率な側面が少なくありません。質の高い資料を作成するためには、一般的にどのようなステップを踏んでいるのでしょうか。まずは、多くのビジネスパーソンが経験しているであろう、従来の資料作成ワークフローについて認識を共有し、そこに潜む課題を明らかにしていきましょう。
一般的な資料作成は、大きく分けて以下の5つのステップで構成されていることが多いと考えられます。
リサーチ： 資料のテーマや目的に関する情報を収集する段階です。インターネット検索、社内データベースの参照、関連書籍や論文の調査、専門家へのヒアリングなど、多岐にわたる情報源から必要なデータを集めます。このステップは資料の質を左右する最も重要な工程の一つですが、情報の取捨選択や信頼性の確認に時間がかかり、最も労力を要する部分でもあります。
要点の整理：収集した膨大な情報の中から、資料の目的に合致する重要なポイントを抽出・整理する段階です。情報の海の中から本質を見抜き、論理的なつながりを考慮しながら要点を絞り込んでいく必要があります。
構成作成：整理した要点を基に、資料全体のストーリーライン、すなわち構成案を作成する段階です。導入、本論、結論といった基本的な流れを決め、各セクションで何を伝えるか、どのような順番で情報を提示するかを設計します。目次を作成し、全体の骨子を固めることで、論理的で分かりやすい資料の土台を築きます。
ドキュメンテーション（テキスト化）：構成案に沿って、具体的な文章を作成していく段階です。抽出した要点やデータを用いて、各セクションの内容を肉付けしていきます。専門用語の解説、具体的な事例の挿入、データの引用などを行いながら、読み手が理解しやすいように記述を進めます。
資料化（デザイン・体裁調整）：作成した文章やデータを、見やすく、理解しやすいように視覚的にデザインする段階です。PowerPointやGoogle スライド、Keynoteなどのツールを使い、グラフや図表の挿入、レイアウト調整、配色の決定、フォントの統一などを行います。
これらのステップを見てみると、どの工程も時間と労力がかかるものであることが分かります。特にリサーチと要点の整理は、資料作成全体の時間の大半を占めるケースも少なくありません。
しかし、AI時代の到来により、この状況は劇的に変化しようとしています。かつては人間が時間をかけて行っていたこれらのステップの多くを、AIが代行または強力にサポートしてくれるようになったのです。
ステップ1（リサーチ）からステップ4（ドキュメンテーション）の途中まで：ここは、ChatGPTやGeminiなどに搭載されている「Deep Research」機能の得意分野です。ユーザーが知りたいテーマや質問を投げかけるだけで、AIがインターネット上の膨大な情報を自動で検索・分析し、信頼性の高い情報源を基に要点を整理し、構造化されたドキュメントとしてまとめてくれます。従来、数時間から数日かかっていたリサーチと情報整理のプロセスが、わずか数分から十数分で完了する可能性もあります。
ステップ3（構成作成）の後半からステップ5（資料化）まで：ここでは、GammaのようなAI搭載の資料作成ツールが活躍します。Deep Research機能で生成されたドキュメント（テキストデータ）をGammaに読み込ませるだけで、AIが内容を理解し、適切な構成案（スライド構成）を提案、さらには内容に合わせたデザイン、画像、図表などを自動で生成し、洗練されたプレゼンテーション資料をあっという間に作成してくれます。デザインスキルがなくても、プロフェッショナルな見た目の資料を短時間で作成することが可能になります。
このように、AIツールを組み合わせることで、資料作成のワークフローは劇的に効率化されます。AIが生成するアウトプットは、単に速いだけでなく、「人間が作るよりもこれAIが作った方がいいよね」と思えるほどのクオリティに達しているケースも出てきています。
もちろん、AIが生成したものをそのまま利用するだけでなく、最終的なチェックや微調整、独自の視点の追加といった人間の介入は依然として重要です。しかし、AIを「優秀なアシスタント」として活用することで、私たちはより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになるでしょう。
実践！ChatGPT Deep ResearchとGamma連携による高速資料作成デモンストレーション
それでは、具体的にChatGPTのDeep Research機能とGammaを使って、調査から資料作成までを自動化するプロセスを、デモンストレーションに沿って詳しく見ていきましょう。今回の例では、「今後5年間のAIツールの進化予測」というテーマで調査と資料作成を行います。
ステップ1：ChatGPT Deep Researchによる調査とドキュメンテーション
まず、ChatGPT（GPT-4など、Deep Research機能が利用可能なプラン）を開きます。
プロンプト入力：チャット入力欄に、調査したい内容を入力します。今回は「今後5年間のAIツール（チャットGPTやGemini、Claudeなど）の進化を予測して」というプロンプトを入力します。
Deep Researchの実行：入力欄の横にある「Deep Research」ボタン（またはそれに類するボタン）をクリックします。すると、「どんなことを知りたいですか？」といった追加の指示を求めるプロンプトが表示される場合があります。ここではシンプルに「お任せします」と入力し、調査を開始させます。
調査プロセスのモニタリング：調査が開始されると、「リサーチを開始しています」といったメッセージが表示されます。この部分をクリックすると、画面右側に「アクティビティ」パネルが開き、ChatGPTが現在どのような情報を検索し、どのウェブサイトを参考にし、どのように思考を進めているのかをリアルタイムで追跡することができます。これは従来のChatGPTにはなかった機能で、アウトプットに至るまでの思考プロセスが可視化されるため、結果の信頼性を判断する上で非常に役立ちます。人間のような試行錯誤を行っている様子も垣間見え、その賢さに驚かされます。
調査完了とアウトプット生成：Deep Researchは、プロンプトの内容にもよりますが、一般的に10分から15分程度の時間がかかります。調査中は他の作業をしていても問題ありません。完了するとポップアップ通知などで知らせてくれます。今回のデモでは、22件の情報源（ウェブサイト）を読み込み、約8分で調査が完了し、ドキュメント形式のアウトプットが生成されました。
ステップ2：Gammaによる自動資料作成
次に、ChatGPT Deep Researchが生成したドキュメントを基に、Gammaを使ってプレゼンテーション資料を作成します。
テキストのコピー：ChatGPTのアウトプット画面下部にあるコピーボタンをクリックし、生成されたテキスト全体をコピーします。
Gammaで新規作成：Gammaのウェブサイトにアクセスし、ログインします。「＋新規作成」ボタンをクリックします。
テキストの貼り付け：作成方法の選択肢が表示されるので、「テキストを貼り付ける」を選びます。表示されたテキストボックスに、先ほどコピーしたChatGPTのアウトプットをそのままペーストします。
作成するコンテンツの選択：「このコンテンツで何を作成しますか？」と尋ねられるので、「プレゼンテーション」を選択し、「続ける」をクリックします。
構成（カード分割）：Gammaがペーストされたテキスト内容を解析し、プレゼンテーションの構成案（カード＝スライドの構成）を提案してくれます。「自由形式」か「カードごと」かを選べるので、「カードごと」を選択します。「分割しますか？」と聞かれたら「はい、分割します」をクリックします。すると、AIが内容を判断し、自動的に適切なスライド数（今回のデモでは6枚）に分割し、各スライドのタイトルと内容を割り当ててくれます。ここで必要であれば、分割の調整も可能です。
テーマ（デザイン）の選択：構成が確定したら、「続ける」をクリックします。次に、プレゼンテーション全体のデザインテーマを選択する画面が表示されます。様々なテンプレートが用意されているので、好みのデザインを選びます。
資料生成の開始：テーマを選択したら、「生成」ボタンをクリックします。
自動生成と完成：Gammaが選択されたテーマと分割された内容に基づいて、プレゼンテーション資料の自動生成を開始します。テキストの配置、画像の自動生成・挿入（内容に合わせた画像をAIが生成してくれる場合もあります）、図やアイコンの挿入などがリアルタイムで行われ、数秒から数十秒で見栄えの良い資料が完成します。デモで生成された資料は、AIツールの進化というテーマに合った近未来的な画像や、情報を分かりやすく整理した図などが自動で挿入されており、非常に洗練された印象でした。
ステップ3：編集とエクスポート
Gammaで生成された資料は、そのまま利用することも可能ですが、必要に応じて編集も簡単に行えます。
編集：各スライドのテキスト修正、画像の差し替え、レイアウトの調整、カード（スライド）の追加や削除などが、Gammaのインターフェース上で直感的に行えます。
エクスポート：完成した資料は、「共有」ボタンから「エクスポート」を選択することで、PDF形式またはPowerPoint（.pptx）形式でダウンロードできます。PowerPoint形式でエクスポートすれば、使い慣れたPowerPointや、Canvaなどの他のツールでさらに詳細な編集を加えることも可能です。
自動化による効果
このChatGPT Deep ResearchとGammaの連携により、従来であれば数時間、あるいは数日かかっていたかもしれない「調査→要点整理→構成作成→ドキュメンテーション→資料化」という一連のワークフローが、今回のデモンストレーションではわずか30分程度で完了しました。しかも、そのクオリティは人間が時間をかけて作成したものに匹敵する、あるいはそれ以上のレベルに達する可能性さえあります。もちろん、最終的な仕上げや内容の精査は人間が行うべきですが、AIをドラフト作成の強力なパートナーとして活用することで、資料作成にかかる時間を劇的に削減し、より本質的な業務に集中できることは間違いありません。
Gemini 1.5 Pro Deep Researchの実力は？ChatGPTとの比較と最適な使い分け
ChatGPTのDeep Research機能が強力な調査能力を示す一方で、GoogleのAIモデル「Gemini」にも同様のDeep Research機能が搭載されており、特に最新の「Gemini 1.5 Pro」モデルの登場により、その性能に関心が集まっています。ここでは、Gemini 1.5 ProのDeep Research機能を試し、ChatGPTと比較しながらその特徴と活用ポイントを探っていきましょう。
デモンストレーションでは前述のChatGPTと同様に、Gemini1.5を使って「今後5年間のAIツールの進化予測」というテーマで調査を行いました。
アウトプットの比較と考察:
ChatGPTとGemini 1.5 ProのDeep Researchによって生成された「AIツールの進化予測」のアウトプットを比較すると、以下のような特徴が見られました。
分かりやすさ vs 専門性：ChatGPTのアウトプットは、専門用語を避け、比較的平易な言葉で噛み砕いて説明されているため、幅広い層にとって理解しやすい印象です。一方、Geminiのアウトプットは、より専門的な用語が使われることがあり、内容を深く理解するにはある程度の前提知識が必要になる場合があります。
表現形式：ChatGPTは文章ベースでの説明が中心ですが、太字などを効果的に使い要点を際立たせています。Geminiは文章に加えて表形式を多用するため、データの比較や体系的な整理においては優れていると言えます。
連携機能：Geminiは、生成されたアウトプットをワンクリックでGoogleドキュメントとして開くことができます。これにより、コピー＆ペーストの手間なく、すぐに編集や共有に移れる利便性があります。
調査時間と情報量：デモンストレーションではGeminiの方が調査時間が長く、参照サイト数も多い結果となりました。これは、より網羅的で深掘りされた調査を行っている可能性を示唆しますが、必ずしもアウトプットの質に直結するとは限りません。求める情報の深さや緊急度に応じて使い分ける必要がありそうです。
ChatGPTとGemini、どちらを選ぶべきか？
ChatGPT Deep ResearchとGemini 1.5 Pro Deep Researchは、どちらも非常に強力な調査ツールですが、それぞれに特徴があります。
ChatGPTがおすすめなケース
調査結果を素早く、分かりやすく把握したい場合。
専門知識があまりない分野について、概要を掴みたい場合。
平易な言葉で説明された、読みやすいドキュメントが欲しい場合。
Geminiがおすすめなケース
より専門的で詳細な情報、技術的な分析が欲しい場合。
データを比較検討するための表形式のアウトプットが欲しい場合。
Googleドキュメントとの連携を重視する場合。
時間をかけてでも、より網羅的な調査を行いたい場合。
最終的には、調査したい内容や目的、求めるアウトプットの形式、そして個人の好みによって使い分けるのが良いでしょう。どちらのツールも試してみて、自分にとって最適な方を見つけることをお勧めします。
まとめ：AIとの協働で実現する、未来のワークスタイル
本記事では、ChatGPT Deep ResearchとGammaという二つの強力なAIツールを組み合わせることで、従来は多くの時間と労力を要していた調査から資料作成までの一連のプロセスを、劇的に効率化・自動化する方法について、具体的なデモンストレーションを交えながら解説しました。
資料作成の一般的なワークフローである「リサーチ」「要点の整理」「構成作成」「ドキュメンテーション」「資料化」という5つのステップが、AIの登場によって大きく変わろうとしています。ChatGPTやGeminiのDeep Research機能は、膨大な情報収集と分析、そして構造化されたドキュメント作成までを短時間でこなし、GammaのようなAI資料作成ツールは、そのドキュメントを基に見栄えの良いプレゼンテーション資料へと自動で変換してくれます。デモンストレーションで見たように、これらのツールを連携させることで、わずか30分程度で質の高い調査レポートとプレゼン資料のドラフトを作成することも可能です。
また、ChatGPTとGemini 1.5 ProのDeep Research機能を比較することで、それぞれのツールの特性も見えてきました。分かりやすさと速さのChatGPT、専門性と表形式での整理が得意なGemini、といった特徴を踏まえ、目的に応じて使い分けることが重要です。
AIが生成したアウトプットをそのまま最終成果物とするのではなく、あくまで「叩き台」や「優秀なアシスタント」として捉え、人間の知識や経験、創造性を加えてブラッシュアップしていくことが、現時点では最も効果的な活用法と言えるでしょう。しかし、AIに任せられる作業は積極的にAIに任せることで、私たちはより高度な思考や判断、コミュニケーションといった、人間にしかできない付加価値の高い業務に集中することができます。
AI技術の進化は止まることを知りません。今日紹介したツールや機能も、数ヶ月後にはさらに進化している可能性があります。この変化の激しい時代において、AIツールを使いこなせるかどうかは、個人の生産性だけでなく、企業の競争力にも直結する重要なスキルとなりつつあります。
今回ご紹介したChatGPT Deep ResearchやGamma、GeminiといったAIツールを積極的に活用し、日々の業務効率を飛躍的に向上させ、より創造的で豊かな働き方を実現していきましょう。