投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、ChatGPTの「Deep Research（ディープリサーチ）」機能において、ユーザーが参照ソースを選択できる機能やドキュメント統合機能の強化を発表しました。これは、生成AIが単なる「文章作成ツール」から、信頼性の高い「調査・分析パートナー」へと進化する過程における重要なステップです。本稿では、この機能強化が持つ意味と、日本企業が直面するAIガバナンスや実務への影響について解説します。
生成AIにおける「ソース指定」の衝撃
PCMagなどの報道によると、OpenAIはChatGPT PlusおよびProユーザー向けに、「Deep Research」機能のアップデートを展開し始めました。最大のトピックは、AIが調査を行う際に参照する「ソース（情報源）」をユーザー自身が選択・指定できるようになった点、そしてアップロードしたドキュメントをシームレスに調査対象に組み込めるようになった点です。
これまでの大規模言語モデル（LLM）は、学習済みデータやインターネット上の広範な情報から回答を生成していましたが、どの情報を根拠にしたかが不明瞭で、いわゆる「ハルシネーション（事実に基づかないもっともらしい回答）」のリスクが常につきまとっていました。今回のアップデートは、情報の探索範囲をユーザーがコントロール可能にすることで、ビジネス利用において最も重要視される「情報の信頼性」を担保しようとする動きと言えます。
RAGの民主化と業務効率化へのインパクト
この機能強化は、技術的な文脈で見れば「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の簡易版が、個人のチャットインターフェースで手軽に利用できるようになったことを意味します。
日本の実務現場、特に企画職やリサーチ担当者にとって、このインパクトは小さくありません。例えば、特定の省庁が公開しているPDFレポートや、自社が保有する信頼できる業界データをChatGPTに読み込ませ、さらに特定のニュースサイトのURLを指定した上で、「これらの資料に基づき、市場動向を要約して」と指示できることになります。
従来、企業がRAG環境を構築するにはエンジニアリングリソースが必要でしたが、SaaSレベルでこの機能が実装されることで、現場レベルでのドキュメント分析や競合調査の効率が飛躍的に向上する可能性があります。これは、日本の「長時間労働の是正」や「ホワイトカラーの生産性向上」という文脈においても強力なツールとなり得ます。
日本企業が注意すべき「データの取り扱い」と「著作権」
一方で、機能が便利になるほど、企業としてのガバナンスとリテラシーが問われることになります。特に注意すべきは以下の2点です。
第一に、データの機密性です。今回の機能は主に個人向け有料プラン（Plus/Pro）での展開と報じられています。従業員が個人のアカウントで業務上の機密文書（内部規定、未公開の製品仕様書など）をアップロードして分析させることは、情報漏洩のリスク（シャドーAI）に直結します。企業向けプラン（ChatGPT Enterpriseなど）でのデータ保護規定が適用されている環境か否か、組織として厳格に管理する必要があります。
第二に、著作権と利用規約です。日本国内では、著作権法第30条の4によりAI学習へのデータ利用は比較的柔軟に認められていますが、「生成されたアウトプットの利用」については通常の著作権侵害のリスクが存在します。ユーザーが指定したソース（Web記事や有料レポートなど）をAIが要約・翻訳して出力した場合、その利用方法によっては権利侵害となる可能性があります。「ソースを選べる」ということは、裏を返せば「選んだソースに対する責任がユーザー側に強く生じる」ことを意味します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のChatGPTの機能強化は、AI活用のフェーズが「何でも聞けば答えてくれる魔法の杖」から「信頼できる情報を処理させるための高性能エンジン」へとシフトしていることを示しています。日本の経営層および実務担当者は、以下の3点を意識して向き合うべきです。
1. 「プロンプト力」から「ソース選定力」へのスキル転換
AIに何をどう聞くかだけでなく、「どの情報を与えて処理させるか」という、入力データの質を見極める能力（情報の目利き力）が、今後のAI活用スキルの核心となります。
2. セキュリティポリシーの再定義
「外部AIに社内文書を読ませる機能」が標準化していく中で、一律禁止にするのではなく、「どのレベルの文書ならクラウドにアップロードして分析させて良いか（Public、Internal、Confidential）」の区分けを明確にし、安全な活用環境（Enterprise版の導入など）を整備することが急務です。
3. 最終確認プロセスの徹底
ソースを指定できるようになったとはいえ、AIが文脈を読み違える可能性はゼロではありません。特に日本の商習慣では、微細なニュアンスの違いが大きな問題になることがあります。「AIが参照したソースと、出力結果の整合性」を人間がダブルチェックするプロセスは、当面の間、必須のフローとして業務に組み込むべきです。