Codexでdeep researchを使うには

Codexで deep research は使える？（公式の案内）

deep research は、ChatGPT の Work で使う調べものの機能です。2026年9月25日時点の公式ドキュメントでは、次のように案内されています。

どの場合も、調べたい問い、範囲、ほしい結果を書き、関係するファイルやつないだアプリの情報を添えます。できあがったレポートと出典を確かめてから、同じチャットで追加の質問をします。ウェブの検索結果は、公式ドキュメントでも「信頼できない入力として扱う」よう書かれています。調べた結果を Codex の作業に渡す流れは、このページの後半で扱います。

Codex に調べさせる時の検索モード（config.toml の web_search）

Codex 自体に deep research はありませんが、ローカルのチャット（CLI・IDE拡張）ではウェブ検索の道具が既定で有効です（2026年1月28日の公式の変更履歴）。既定では OpenAI が管理する索引（検索キャッシュ）から結果を返し、生のページは取りに行きません。どこまで取りに行くかは config.toml の web_search で選びます。2026年9月29日に確認。

# config.toml
web_search = "cached"  # 既定
# web_search = "indexed"
# web_search = "live"  # --search と同じ
# web_search = "disabled"

--yolo などフルアクセスのサンドボックス設定で動かすと、検索の既定は live になります。どのモードでも、検索結果は信頼できない入力として扱う点は同じです。設定ファイルの置き場所は Codexの設定、フルアクセスの意味は 承認モード で確認できます。

出典: learn.chatgpt.com「Config basics」「Web search」および公式の変更履歴 2026-01-28（2026年9月29日に確認）

Codex に調べさせる時によくある疑問

出典: learn.chatgpt.com「Web search」「Permissions」「Agent internet access」「Models」（2026年9月29日に確認）

このページで分かること

このページでは、ChatGPTのDeep researchを、公式情報の確認、競合調査、ニュース整理、CodexやSEOサイト制作の下調べに使う方法を整理します。Deep researchは、複数の情報源を調べ、引用や参照リンク付きで整理したい時に向いています。

ただし、調査結果をそのまま記事にするのではなく、出典を確認し、古い情報や仕様変更の可能性を見たうえで、自分の言葉で解説する必要があります。

• 公式情報の確認
• ニュース整理
• 競合構成の確認
• 複数情報源の比較
• Codex作業前の下調べ
• 出典確認の重要性

この機能は何に向いているか

Deep researchは、短い質問よりも、複数の情報源を比較しながら結論を整理したい時に向いています。OpenAIの公式ニュース、ChatGPTの機能変更、GitHub関連の更新、AI検索に関する情報など、変化しやすいテーマでは特に役立ちます。

一方で、すぐに答えが必要な軽い確認や、公式ページ1つを読むだけで済む作業では、通常の検索や標準チャットの方が早い場合もあります。用途に応じて使い分けます。

実務での使い方

codexguide.jpでは、Deep researchをニュース解説や使い方ページの下調べに使えます。たとえば、OpenAI公式情報、ChatGPT機能、Codex更新、GitHub連携、AI検索の動きを調べ、読者向けに何が変わるのかを整理します。

競合調査にも使えますが、競合記事をまねるためではありません。どんな見出しが多いか、どこが不足しているか、codexguide.jpなら実践ログや指示文テンプレートでどう差別化できるかを考える材料にします。

• OpenAI公式ニュースの整理
• ChatGPT機能変更の確認
• Codex関連情報の下調べ
• 競合記事の構成確認
• ニュース個別記事の素材作成
• 関連ガイドへの内部リンク案作成

Codexと組み合わせる場合の流れ

Deep researchで調べた内容を、ChatGPTでCodex向けの作業オーダーに変換します。たとえば、新しい公式情報をもとに、既存ページへ注意書きを追加する、ニュース個別ページを作る、関連ページへ内部リンクを追加する、といった作業にできます。

Codexには、調査結果の要約ではなく、具体的な変更ファイル、追加する文章の方針、触らないファイル、確認項目を渡します。調査と実装を分けることで、公式情報の誤読や不要な変更を避けやすくなります。

公開前チェックやSEO作業への応用

SEO作業では、検索意図や関連キーワードを調べるだけでなく、読者にとって何が不足しているかを見つけることが重要です。Deep researchの結果をもとに、FAQ、比較表、チェックリスト、実務フローを追加する案を作れます。

ただし、公式情報を断定しすぎないことが大切です。特にChatGPTの機能、提供プラン、対応環境は変わる可能性があるため、ページ本文には最新情報の確認を促す表現を入れます。

よくある失敗

よくある失敗は、Deep researchの結果をそのまま記事本文にしてしまうことです。調査レポートは素材であり、公開記事ではありません。公式情報の丸写しや全文翻訳ではなく、実務への影響を自分の言葉で整理します。

もう一つは、古い情報や対象外の地域、プラン差を見落とすことです。調査結果には時点や条件があるため、公開前に公式ページの日付や対象を確認します。

• 調査結果をそのまま公開する
• 公式文言を丸写しする
• 出典を確認しない
• 古い仕様を最新のように書く
• 人間の判断を入れない
• Codexへの実装指示が曖昧

次回使える指示文テンプレート

Deep researchを使う時は、調査範囲と出力形式を明確にします。

次のテーマについて、公式情報を優先して調査してください。

テーマ：
知りたいこと：
除外したい情報：
出力形式：

公式情報、更新日、重要な変更点、実務への影響、codexguide.jpで記事化する場合の見出し案を整理してください。
結果をそのまま記事にせず、必ず出典確認と人間確認が必要な前提で書いてください。
最後に、Codexへ既存ページ更新を頼む場合の作業指示文も作ってください。

確認チェックリスト

Deep research後は、調査結果を公開前に確認します。

• 公式情報を確認した
• 更新日を確認した
• 複数情報源を比較した
• 丸写ししていない
• 古い仕様を断定していない
• 実務への影響を書いた
• Codex指示文に変換した
• 公開前に人間が確認する

関連ページ

ChatGPTの機能は、単体で覚えるより、Codexへの指示文、公開前チェック、実践ログ化とつなげると実務で使いやすくなります。

非公式注記

当サイトはOpenAI公式サイトではありません。ChatGPT、Projects、ファイルアップロード、Custom GPTs、Deep research、Tasks、Codexなどの使い方を、実体験ベースで整理する非公式ガイドです。最新の仕様・料金・対応プランはOpenAI公式情報をご確認ください。

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