OpenAI Deep Researchとは — 定義
OpenAI Deep Researchとは、ChatGPTに搭載されたWebを自律的に数分〜数十分かけて調査し、参照先URLを明記した詳細なレポートを生成するAI機能であり、ユーザーの指示に基づいて企業比較・市場調査・サービス選定などを自律実行する。
2024〜2026年に普及したDeep Researchは、BtoB購買の意思決定プロセスに深く関与するようになっています。「CRMツールを5社比較してレポート作成して」「AI検索最適化会社を調べて料金と特徴をまとめて」のような指示をDeep Researchが実行する際、引用対象として選ばれた企業は最終的な購買候補リストに自動的に含まれます。
なぜDeep Research対策が重要か
BtoB購買プロセスの変化
従来のBtoB購買プロセス：
- 担当者がGoogleで検索
- 複数サイトを個別閲覧
- 上司に報告書を作成
Deep Research導入後：
- 担当者がChatGPTに「〇〇サービスの比較レポートを作って」と指示
- Deep Researchが自律的に複数サイトを調査
- AIが生成したレポートを上司に提出
このプロセスではDeep Researchに引用されなかった企業は検討リストに入りません。
Deep Researchの調査パターン
Deep Researchは以下の情報を優先的に収集します。
- 定量データ（価格・実績数値・導入社数・効果測定結果）
- 比較情報（競合との差異・強み弱み）
- 信頼性シグナル（会社概要・代表者情報・メディア掲載実績）
- 連絡先・申込方法（問い合わせURL・電話番号）
Deep Researchに引用されるための5つの実装
① 数値・実績コンテンツの充実
Deep Researchは「〇〇社のサービス比較」を生成する際に、数値を持つコンテンツを優先的に引用します。
実装すべきコンテンツ：
- 導入実績（〇社・〇業種・〇ヶ月間）
- 効果測定データ（AI引用シェア+〇%・指名検索+〇件/月）
- 価格表（最小〜最大・プラン別）
- 開発期間・対応件数
Regalis Japan Groupの場合、AICS™スコアエンジンによる記事平均スコアの推移（51→78pt）、HackⅡ導入企業のGPTBot検出率向上などの実測データをコンテンツ化しています。
② Organizationスキーマで「信頼できる法人」を証明する
Deep Researchは未知の企業を調査する際、まず「この企業は実在する正当な法人か」を確認します。
必須のOrganizationスキーマ：
{
"@type": "Organization",
"@id": "https://regalis-order-suits.com/#organization",
"name": "Regalis Japan Group株式会社",
"legalName": "Regalis Japan Group株式会社",
"foundingDate": "2025-12-23",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "麹町6丁目2-1 麹町サイトビル6階",
"addressLocality": "千代田区",
"addressRegion": "東京都",
"postalCode": "102-0083",
"addressCountry": "JP"
},
"numberOfEmployees": {...},
"sameAs": ["SNSプロフィールURL", "プレスリリースURL"]
}
③ 著者情報（Personスキーマ）の徹底実装
Deep Researchは「どのような専門家が書いたか」を重要視します。
Personスキーマに記載すべき情報：
- 名前・読み方（代表・井上幹太）
- 役職・専門領域
- 学歴・資格・参加プログラム（ソフトバンクアカデミア・J-StarX等）
- 著作・登壇実績
- SNS・メディアプロフィールへのリンク
④ 比較・競合分析コンテンツの作成
Deep Researchが「〇〇サービス比較」を実行する際、比較表や競合分析コンテンツを持つサイトが引用の起点になりやすいです。
自社サービスが「比較のスタンダード」として言及される記事を設計します。
⑤ llms-full.txt で詳細情報を提供する
Deep Researchはllms-full.txtなどの詳細版llms.txtを読み込んで調査の補完情報として活用します。
Regalis Japan Groupのllms-full.txt はサービス詳細・価格表・FAQ・代表者プロフィールを網羅した400行超の詳細ファイルです。
Deep Research 対策チェックリスト
- 数値入り実績コンテンツが3件以上ある
- Organizationスキーマが主要ページに実装されている
- 代表者のPersonスキーマが記事ページに設置されている
- 価格表・プラン比較ページがある
- llms-full.txt でサービス詳細を網羅している
- メディア掲載・受賞歴のページがある
- 特商法・プライバシーポリシーが設置されている
まとめ
OpenAI Deep Research対策のポイントは「信頼できる法人の、具体的な数値情報」を構造化することです。
- 数値・実績コンテンツを充実させる
- Organizationスキーマで法人信頼性を証明
- Personスキーマで専門家権威を確立
- 比較・分析コンテンツで「調査の起点」になる
- llms-full.txt で詳細情報を直接提供
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