ChatGPTの深層リサーチ機能：APIの裏側で何が起こっているのか

OpenAI API の深み：ChatGPT の内部構造 OpenAI が Deep Research 向けの API を公開したことで、ChatGPT の内部プロセスも一部明らかになりました。この API 文書によると、ChatGPT 内部では多くの動作が行われており、開発者や企業向けの使い方を考えると、API が「ブラックボックス」であることに注意が必要です。これまでの研究では、商用 API の背後でモデルが変化やドリフトを起こすことが示されています。つまり、ユーザーはモデル提供者の Mercy に置かれており、API の背後で何が起こっているかを理解することは重要です。 Deep Research クエリーの処理手順を明らかにした OpenAI の資料によれば、ChatGPT は実際には3つのモデルを連携して利用しています。最初に軽量モデル（GPT-4.1 など）がユーザーの意図を明確化し、偏好や目標などの詳細を収集します。これにより、ウェブ検索がより関連性のある結果を返すようにカスタマイズされます。このステップは API 経由では省略され、開発者がワークフローをどの程度カスタマイズするかを選択できます。 次に、軽量モデル（例：gpt-4.1）がユーザーのクエリーを拡張または明確化し、リサーチモデルに渡します。これらの複数のモデルが協働することで、ChatGPT の複雑な内部動作が実現されているのです。以下のように、複雑さはユーザーに提示するか、UI の裏側に隠すかを選ぶことができます。複雑さを処理する責任は、開発者がユーザーを代わりに担うということを示しています。 ChatGPT の内部構造 下図は ChatGPT の Deep Research 機能の内部構造を示しています。他の機能でも同様の複数モデル連携が行われている可能性が高く、ChatGPT の複雑さがよくわかります。 意図明確化＆詳細収集: 軽量モデルがユーザーの意図や好みを整理。 クエリー最適化: 別の軽量モデルがクエリーを拡張或いは細分化。 リサーチ実行: 主要なリサーチモデルが情報を検索。 このアプローチから学べることは、単一の大規模モデルではなく、複数の小さな、より具体的なモデルを組み合わせた方が、多くの場合有効であるということです。NVIDIA が示した手法でも、言語モデルが特定のステップやサブステップで使用すべきツールを正確に識別するために訓練される例があります。 ChatGPT の複雑な内部構造は、AI 開発の新たな道を示しており、複雑さを賢く管理することが、より高度なユーザー体験を実現する鍵となっています。