ChatGPT vs Perplexity vs Claude：最新AI検索エンジン3社の調査能力を徹底比較

はじめに
比較内容
結果
1. それぞれの特徴
まとめ
補足：PerplexityによるEX-Fusion（エクスフュージョン）概要

はじめに

ChatGPT agentが新しくOpen AIから発表された。自律型AIエージェントを搭載しており，ChatGPTが仮想PCを使ってWeb操作や分析、資料作成などを実行してくれるようだ。

Just a moment...

2025年7月18日現在はまだpro版でのみアクセス可能なようで，どれほど賢くなったのか期待が広がる。

また，Open AIはGoogleに対抗したAI検索エンジンとして　”SearchGPT” の開発を進めている。AIの発展で調べものはますます簡単に，そして文献を一つ一つ点検していく手間は大いに省くができるようになるだろう。

Just a moment...

気になったのが，現在広く使用されている「検索型AI」の能力だ。「検索型AI」としては，PerplexityやGrok, ChatGPT-o3pro, Gemini-2.5, Claude sonnet 4などが挙げられる。これらは最新情報に基づいた答えを返すことのできるモデルだ。モデルの選択肢が多いのはありがたいことだが，生成AIの覇権をめぐって争う現代では多すぎて，どのモデルを選べばよいかが分かりづらい。

そこで今回は，問いに対してそれぞれのAIがどのように返答するかを比較検証してみた。比較対象に選んだのは「ChatGPT-o3 pro DeepResearch」「Perplexity Pro Search」「Claude Opus 4 DeepResearch」の3つである。

比較内容

まずは，ざっくりと文字数と文献数，出力までの時間での比較を行った。

比較用の質問は，以下の通り入力した。日経新聞で記事を見て気になった企業だ。

核融合スタートアップのEX-Fusionについて詳しく調べてください。論文や成果、メンバー、目標、将来性など

結果

結果は，以下の通りであった。

Perplexity Pro Search:文献数40件，文字数1177文字，出力まで1分程度

ChatGPT-o3 pro DeepResearch:文献数30件，文字数8,115文字，出力まで8分程度

Claude Opus 4 DeepResearch:文献数373件，文字数4918文字，出力まで6分程度

それぞれの特徴

Perplexity Pro Search

まずPerplexity Pro Searchだが，文字数は1000文字程度と少し短かったが，出力まで1分とかからない圧倒的な速さを誇った。今回の3つの中では，最も今の検索エンジンに近いと感じた。しかも，速かろう悪かろうではなく，リンクに問題のない参考文献が40件引用されており，文章自体も読みやすいものだった。特徴としては，英語の学術文献も拾ってくる所だ。他のAIでは論文をほぼ参照していなかったが，このPerplexity Pro SearchはIEEEなどから論文を引用していた。文書全体は，この記事文末に添付する。

Claude Opus 4 DeepResearch

続いてClaude Opus 4 DeepResearchだ。リサーチの完了と文章作成には，5分54秒と，少し長い時間がかかっていた。今すぐ知りたい，という気分の場合は遅い。しかし，驚いたのがその圧倒的な裏付け量だ。なんとソースが373件もある。何件か確かめてみたが，リンクに問題があるものは見られなかった。

別の特徴として，拾ってきたソースはすべて英語文献だった。指定がない場合はデフォルトでそうなるのか，日本の企業であるはずの株式会社EX-Fusionもわざわざ英語ページで拾ってきていた。カーソルを合わせて拡大したURLには，”en” の表記があるのがうかがえる。だが意外にも論文の引用はなく，ニュースサイトや企業の技術記事の紹介にとどまった。

ChatGPT-o3 pro DeepResearch

最後に，ChatGPT-o3 pro DeepResearchだ。大きな特徴としては，出力された文字数が8000文字程度で，しかもレポートとして体裁が整ったものであった。出力まで8分程度とかなり長い時間を要したものの，完成度から考えると全く文句がない。参考文献は英語と日本語の文献が半々くらいで，プレスリリースなど企業の発信に重心を置いた引用の仕方だった。

まとめ

結果としては，いずれも参考文献のしっかりとした，まとまりのあるレポートを作成することができた。Claude Opus 4 DeepResearchは技術的深度を重視した専門文書で，とにかく参考文献が多い、ChatGPT-o3 pro DeepResearchは企業ストーリーを重視した一般向け文書で，レポートとしての出来が高い、Perplexity Pro Searchは要点を整理した実用的な要約で，極めて出力が速いという、それぞれ異なる構成や機能を有していた。今回まとめたレポートを読み，EX-Fusion自体にも非常に興味が湧き，提示されたリンクから企業ページや技術系のサイトなどを読み漁った。近い将来，検索を行うとこのようにレポート様式でまとめられ，そこから必要な文献をピックアップするのが一般的な「検索」になるのかもしれない。

補足：PerplexityによるEX-Fusion（エクスフュージョン）概要

EX-Fusionは、日本発のレーザー核融合技術を用いた商用炉の実現を目指すスタートアップです。2021年7月に大阪大学発ベンチャーとして設立され、日本で唯一のレーザー核融合に特化した企業です1 , 2, 3。

事業・技術の特徴

レーザー核融合方式
重水素と三重水素（トリチウム）を含む燃料ターゲットに高出力レーザーを照射し、圧縮・点火して核融合反応を起こす「高速点火方式」に取り組んでいます1 , 4。
目標
- 2029年までに技術実証プラントを完成
- 2035年までに商用レーザー核融合炉の実現を目指す1 , 2
研究開発拠点
- 本社：大阪府吹田市（大阪大学内）
- 浜松開発拠点：静岡県浜松市2 , 3

主な論文・研究成果

高速点火方式の研究
創業者の松尾一輝氏らが大阪大学レーザー科学研究所で、高速点火方式による効率的な核融合プラズマ加熱を実証（Phys. Rev. Lett. 124, 35001 (2020) など）5 , 4。
連続ターゲット投入・レーザー照準技術
10Hzのビーズペレット連続投入とレーザー照準システムの開発・実証4。
液体金属ブランケット開発
東京工業大学との共同研究で、レーザー核融合炉向け液体金属ブランケットの技術開発を推進6。

主要メンバー

氏名	役職	経歴・専門分野
松尾一輝	共同創設者 CEO	大阪大学大学院博士（物理学専攻）、高速点火方式核融合5 , 7
森義崇	共同創設者 CTO	光産業創成大学院大学准教授、超高強度レーザー、レーザー粒子加速5 , 7
増田浩一	CRO	Google、Fenice Energy等での経験8
その他	エンジニア等	多様な分野からの研究者・技術者が在籍5 , 9

資金調達・提携

資金調達
- シリーズAで約26億円を調達し、累計調達額は約56億円10 , 2, 11, 12。
- 主な投資家：ANRI、大阪大学ベンチャーキャピタル、MPower Partners、三菱UFJキャピタル、みずほキャピタル、フジクラ等2 , 13。
産官学連携
- 大阪大学、光産業創成大学院大学、東京工業大学などと連携6 , 4。

目標・将来性

目標
- 2025年までにレーザー制御システムの社内試験施設で機能実証
- 2029年までに技術実証プラントを完成
- 2035年までに商用レーザー核融合炉の実現1 , 2 14
将来性
- レーザー核融合による発電のほか、製造業・医療・宇宙開発など多分野への応用を見据えた技術開発を推進11, 15, 13, 14。
- 日本のレーザー・光学技術の強みを活かし、世界市場での競争優位性を確立することを目指す15 , 3。